Abstract:Abstract: Motorcycle sales are one of the key indicators of growth in Indonesia’s automotive industry. CV. Honda Karya Utama, as an authorized Honda motorcycle dealer, faces challenges due to unstable monthly sales fluctuations.…
ctuations. This uncertainty complicates stock planning, marketing strategy formulation, and may lead to potential losses caused by overstocking or understocking. To address these issues, this study aims to analyze the relationship between time and sales volume and to develop a predictive model that can assist management in making more effective business decisions.
The research was conducted using a quantitative method and a machine learning approach by applying a linear regression algorithm, implemented through the Python programming language and a MySQL database. The dataset used consists of monthly sales data over one year, analyzed to predict future sales trends. The results show that the linear regression algorithm can predict sales trends with a good level of accuracy, achieving evaluation values of MAPE 1.72%, MSE 1.76%, and RMSE 0.57. The developed model assists management in formulating marketing strategies, optimizing inventory planning, and minimizing financial risks. Therefore, linear regression can serve as an effective analytical tool to support strategic business decision-making at CV. Honda Karya Utama.
Keywords: motorcycle sales; linear regression; prediction; sales analysis
Abstrak: Penjualan sepeda motor merupakan salah satu indikator penting dalam pertumbuhan industri otomotif di Indonesia. CV. Honda Karya Utama sebagai dealer resmi sepeda motor Honda menghadapi tantangan berupa fluktuasi penjualan yang tidak stabil setiap bulannya. Ketidakpastian ini menyebabkan kesulitan dalam perencanaan stok, penentuan strategi pemasaran, serta berpotensi menimbulkan kerugian akibat kelebihan atau kekurangan persediaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara waktu dan jumlah penjualan serta membangun model prediksi yang dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif. Penelitian dilakukan dengan metode kuantitatif dan pendekatan machine learning menggunakan algoritma regresi linier, dengan implementasi berbasis bahasa pemrograman Python dan basis data MySQL. Data yang digunakan berupa data penjualan bulanan selama satu tahun, yang kemudian dianalisis untuk memprediksi tren penjualan pada periode berikutnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi linier mampu memprediksi tren penjualan dengan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai evaluasi MAPE sebesar 1,72%, MSE 1,76%, dan RMSE 0,57. Model ini membantu manajemen dalam menyusun strategi pemasaran, mengoptimalkan perencanaan stok, serta meminimalkan risiko kerugian. Dengan demikian, regresi linier dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam mendukung keputusan bisnis di CV. Honda Karya Utama.
Kata kunci: penjualan sepeda motor; regresi linier; prediksi; analisis penjualan
Abstract:Abstract: The development of information technology has significantly influenced various aspects of life, including the way participants are selected for training programs. One example of its application can be seen in the…
he Vocational Skills Education Program (PKK) in the hair beauty sector at LKP LADY in Asahan Regency. The previous manual participant selection process was considered inefficient and prone to errors. Therefore, this study aims to design a Decision Support System (DSS) based on the Additive Ratio Assessment (ARAS) method to support a more objective, transparent, and structured participant selection processThe implementation results show that the system is capable of generating participant rankings. Of the total 25 registered participants, the system successfully displayed 16 participants with the highest scores. The participant with the highest ranking was Kholina Zuhro who obtained a utility value of 0.7688. By implementing this system, the selection process at LKP LADY becomes faster, more efficient, and fairer because decisions are based on systematically determined criteria, thereby improving the quality of training results and confidence in the selection process.
Keywords: : information technology; decision support systems; ARAS; PKK; selection of participants
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi sangat memengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk cara dalam menyeleksi peserta pelatihan. Salah satu penerapannya dapat dilihat pada Program Pendidikan Kecakapan Kerja (PKK) bidang kecantikan rambut di LKP LADY Kabupaten Asahan. Proses seleksi peserta yang sebelumnya dilakukan secara manual dinilai kurang efisien dan rawan kesalahan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Additive Ratio Assessment (ARAS) guna mendukung proses seleksi peserta secara lebih objektif, transparan, dan terstruktur. Sistem ini dirancang untuk memproses data peserta berdasarkan sejumlah kriteria seperti usia, tingkat pendidikan terakhir, pengalaman kerja, status pekerjaan, riwayat penyakit, dan jarak tempat tinggal dari lokasi pelatihan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan perangkingan peserta. Dari total 25 peserta yang didaftarkan, sistem berhasil menampilkan 16 peserta dengan nilai tertinggi. Peserta dengan peringkat tertinggi adalah Kholina Zuhro yang memperoleh nilai utility sebesar 0,7688. Dengan diterapkannya sistem ini, proses seleksi di LKP LADY menjadi lebih cepat, efisien, dan adil karena keputusan didasarkan pada kriteria yang telah ditentukan secara sistematis, sehingga dapat meningkatkan kualitas hasil pelatihan dan kepercayaan terhadap proses seleksi.
Kata kunci: teknologi informasi; sistem pendukung keputusan; ARAS; PKK; seleksi peserta
Abstract:Abstract: In an increasingly competitive business era, information technology is key to managing data and information. E-SCM emerges as a strategic solution to integrate partners and manage inventory efficiently. This study…
udy focuses on the application of the Lean Software Development method to design an E-SCM system in the Banana Chips industry, which faces challenges in managing inventory and production processes. The main problems faced include the inability to manage raw material inventory and non-computerized records, resulting in inefficient use of time and costs. By applying Lean principles, such as eliminating unnecessary features, fast delivery, and team collaboration, the E-SCM Website is designed to be responsive to market needs and easy to understand by users. Before the E-SCM system is applied by users, developers test the system by measuring how well the system is understood by users. Before being implemented, the system was tested using the Usability Scale System (SUS) and prototype testing. The results of the questionnaire filled out by 5 respondents showed an average SUS score of 78, which was categorized as "Acceptable" and "Good".
Keywords: lean software development method; e-scm; banana chips; inventory management; usability testing
Abstrak: Dalam era bisnis yang semakin kompetitif, teknologi informasi menjadi kunci dalam pengelolaan data dan informasi. E-SCM muncul sebagai solusi strategis untuk mengintegrasikan mitra kerja dan mengelola stok barang secara efisien. Penelitian ini fokus pada penerapan metode Lean Software Development untuk merancang sistem E-SCM di industri Banana Chips, yang menghadapi tantangan dalam pengelolaan persediaan dan proses produksi. Masalah utama yang dihadapi mencakup ketidakmampuan dalam mengatur persediaan bahan baku dan pencatatan yang belum terkomputerisasi, mengakibatkan inefisiensi penggunaan waktu dan biaya. Dengan menerapkan prinsip-prinsip Lean, seperti menghilangkan fitur-fitur yang tidak perlu, pengiriman cepat, dan kolaborasi tim, Website E-SCM dirancang agar responsif terhadap kebutuhan pasar dan mudah dipahami oleh pengguna. Sebelum sistem E-SCM diaplikasikan oleh pengguna, pengembang melakukan pengujian terhadap sistem tersebut dengan mengukur seberapa baik sistem dimengeri oleh pengguna. Sebelum diterapkan, sistem diuji menggunakan Sistem Usability Scale (SUS) dan pengujian prototype. Hasil dari kuesioner yang diisi oleh 5 responden menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 78, yang dikategorikan sebagai “Acceptable” dan “Good”.
Kata kunci: metode lean software development; e-scm; banana chips; pengelolaan persediaan; usability testing
Abstract:Abstract: This study aims to analyze the influence of gender on user responses to social media strategies on the Instagram platform by utilizing data science techniques. The methodology includes collecting user interaction…
on data based on gender, statistical analysis, and applying machine learning algorithms to identify response patterns. The results reveal significant differences in how male and female users respond to social media content and campaigns, affecting marketing strategy effectiveness. Data science analysis showed that the K-Means Clustering method segmented users into three groups based on interaction patterns, with female users showing the highest engagement rate (18%) compared to male users (12%). The Decision Tree model identified gender as the most dominant predictor of engagement (40%), followed by user growth (25%) and content type (20%). The Random Forest model validated that gender-targeted strategies increased marketing effectiveness by up to 22%. Multivariate regression revealed a positive effect of female user proportion (+0.45) and a negative effect of male user proportion (−0.12) on engagement. In conclusion, a deeper understanding of gender-based response differences can assist companies in designing more targeted social media strategies and enhancing engagement.
Keywords: gender; social media response; instagram; data science; marketing strategy
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana pengaruh gender memengaruhi respons pengguna terhadap strategi media sosial di platform Instagram dengan memanfaatkan teknik data sains. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data interaksi pengguna berdasarkan gender, analisis statistik, dan penerapan algoritma machine learning untuk mengidentifikasi pola respons. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan signifikan dalam cara pengguna laki-laki dan perempuan merespons konten dan kampanye media sosial, yang berdampak pada efektivitas strategi pemasaran. Analisis data sains menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering berhasil mengelompokkan pengguna ke dalam tiga segmen berdasarkan pola interaksi, dengan segmen perempuan menunjukkan tingkat engagement tertinggi (18%) dibandingkan laki-laki (12%). Model Decision Tree mengidentifikasi gender sebagai faktor paling dominan terhadap engagement dengan kontribusi sebesar 40%, disusul oleh pertumbuhan pengguna (25%) dan jenis konten (20%). Random Forest memvalidasi bahwa strategi yang disesuaikan berdasarkan gender meningkatkan efektivitas pemasaran hingga 22%. Regresi multivariat menunjukkan bahwa proporsi pengguna perempuan berkontribusi positif sebesar 0,45 poin terhadap engagement, sedangkan pengguna laki-laki berkontribusi negatif sebesar -0,12. Kesimpulannya, pemahaman mendalam tentang perbedaan respons berdasarkan gender dapat membantu perusahaan dalam merancang strategi media sosial yang lebih tepat sasaran dan meningkatkan engagement.
Kata kunci: gender; respons media sosial; instagram; data sains; strategi pemasaran
Abstract:Abstract: Palm oil is a key commodity that requires accurate production planning to support budget and operational efficiency. PT Buana Sawit Indah, a company managing palm oil plantations, faces challenges in forecasting…
g future production, necessitating a computerized forecasting system. This study aims to develop a forecasting system using the Single Exponential Smoothing (SES) and Single Moving Average (SMA) methods to predict palm oil production. The results indicate that both methods are effective; however, SMA with a Moving Average (MA) of 5 provides the best forecasting results, with a MAD of 165,941.64, an MSE of 65,823,372,491.27, and an MAPE of 15.66%, categorized as "good" forecasting. Meanwhile, the SES method with α = 0.9 yields the lowest error compared to other alpha values, with a MAD of 154,586.25, an MSE of 33,192,818,696.83, and an MAPE of 16.91%, also classified as "good" forecasting. Based on these findings, the SMA method with MA 5 is recommended as it produces lower forecasting errors than the SES method. Therefore, this forecasting system can assist the company in planning palm oil production more accurately and efficiently, supporting better decision-making in the future.
Keywords: palm oil; forecasting; production; single exponential smoothing; single moving average
Abstrak: Kelapa sawit merupakan komoditas utama yang memerlukan perencanaan produksi yang akurat untuk mendukung efisiensi anggaran dan operasional. PT Buana Sawit Indah, salah satu perusahaan yang mengelola perkebunan kelapa sawit, sedang menghadapi kesulitan dalam memperkirakan hasil produksi di masa mendatang, sehingga diperlukan sistem peramalan berbasis komputer. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem peramalan menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) dan Single Moving Average (SMA) untuk memprediksi produksi kelapa sawit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode cukup efektif, namun SMA dengan Moving Average (MA) 5 memberikan hasil peramalan terbaik dengan nilai MAD sebesar 165.941,64, MSE sebesar 65.823.372.491,27, dan MAPE sebesar 15,66%, yang dikategorikan sebagai peramalan “bagus.†Sementara itu, metode SES dengan α = 0,9 menunjukkan nilai kesalahan lebih rendah dibanding nilai alpha lain, dengan MAD sebesar 154.586,25, MSE sebesar 33.192.818.696,83, dan MAPE sebesar 16,91%, yang juga termasuk kategori peramalan “bagus.†Berdasarkan hasil tersebut, metode SMA dengan MA 5 lebih direkomendasikan karena menghasilkan tingkat kesalahan yang lebih rendah dibandingkan metode SES. Dengan demikian, sistem peramalan ini dapat membantu perusahaan dalam merencanakan produksi kelapa sawit secara lebih akurat dan efisien untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di masa mendatang.
Kata kunci: kelapa sawit; peramalan; produksi; single exponential smoothing; single moving average
Abstract:Abstract: A bakery that produces and sells pastries is called Rini Cake Cookies Bakery in Pulo Bandring District. Gedangan Village is home to Rini Cake Cookies Bakery, Pulo Bandring District. The Rini Bakery processes a…
large number of sales transactions each day, which has an impact on the raw material inventory of the Rini Cake Cookies Bakery. Maintaining raw material stock levels requires you to keep just enough inventory on hand for sales while cutting down on expenses and labor. An organization's attempt to minimize risk and maximize sales is known as inventory control. The challenge facing the Rini Bakery is figuring out how much raw material stock needs to be produced in the upcoming month to keep up with customer demand, avoid buildup over an extended period of time, and preserve raw material stock stability. Because an accumulation of stock may cause the product to expire before it is given to buyers. Customer demand is the reason for this, as it varies each month based on prevailing patterns. A sales strategy is actually required in light of the current issues, and one such strategy is the use of a model, namely the Single Exponential Smoothing (SES) method, to anticipate or predict sales.
Keywords: single exponential smoothing (ses) method; stock bread raw materials; web-based
Abstrak: Usaha yang memproduksi dan menjual kue kering adalah Rini Cake Cookies Bakery di Kecamatan Pulo Bandring. Desa Gedangan merupakan rumah bagi Rini Cake Cookies Bakery, Kecamatan Pulo Bandring. Toko Roti Rini Cake Cookies di Kecamatan Pulo Bandring memproses transaksi penjualan dalam jumlah besar setiap harinya sehingga berdampak pada persediaan bahan baku pada toko roti tersebut. Mempertahankan tingkat stok bahan mentah mengharuskan Anda menyimpan persediaan yang cukup untuk penjualan sekaligus mengurangi biaya dan tenaga kerja. Upaya organisasi untuk meminimalkan risiko dan memaksimalkan penjualan dikenal sebagai pengendalian inventaris. Permasalahan yang dihadapi Toko Roti Rini adalah bagaimana mengetahui berapa banyak stok bahan baku yang harus diproduksi pada bulan mendatang untuk memenuhi permintaan pelanggan, menghindari penumpukan seiring berjalannya waktu, dan menjaga stabilitas stok bahan baku. Karena penumpukan stok bisa menyebabkan produk kadaluwarsa sebelum diberikan kepada pembeli. Permintaan pelanggan menjadi alasannya, karena bervariasi setiap bulannya berdasarkan pola yang berlaku. Strategi penjualan sebenarnya diperlukan mengingat permasalahan yang ada saat ini, dan salah satu strategi tersebut adalah penggunaan suatu model yaitu metode Single Exponential Smoothing (SES) untuk mengantisipasi atau memprediksi penjualan.
Kata kunci: berbasis web; metode single exponetial smoothing (ses); stok bahan baku roti.
Abstract:Abstract: Roemah Donat Lezat carries out many sales transactions every day because the prices are affordable and the flavors and toppings are increasingly varied, this affects the supply of raw materials at Roemah Donat…
Lezat In managing raw material inventory, you must ensure sufficient inventory for sales, minimizing the time and costs required. So far, the owner of Roemah Donat Lezat does not have a method for anticipating how much supply of basic ingredients there is and only predicts without clear and precise calculations, therefore, sometimes Roemah Donat Lezat takes too little stock even though customer needs at the time the trend is increasing, causing no fulfilling customer requests and sometimes taking too much stock even though customer demand is decreasing resulting in losses, therefore Roemah Donat Lezat always finds it difficult and confused to estimate stock supplies for the following month To overcome the problems above, the author provides a solution using method comparison forecasting calculations, because it can provide a deeper and more detailed understanding of the advantages, weaknesses and relative performance of the two methods used to achieve a goal or solve a problem The method used is Single Exponential Smoothing, which is forecasting used for the short term or usually only for the next month Single Moving Average is a technique for calculating the average of a number from the latest actual values, updated as new values available for use in forecasting in subsequent periods.
Keywords: single exponential smoothing-single moving average; forecasting; roemah donat lezat; raw materials; inventory
Abstrak: Roemah Donat Lezat setiap harinya banyak melakukan transaksi penjualan karena harga terjangkau dan semakin bervariasi rasa dan topping, hal ini mempengaruhi persediaan bahan baku jika ada di Roemah Donat Lezat Dalam pengelolaan persediaan bahan baku harus memastikan persediaan jika cukup dalam penjualan, meminimalkan waktu dan biaya jika dibutuhkan.Selama ini pemilik Roemah Donat Lezat tidak memiliki metode dalam mengantisipasi seberapa banyak persediaan bahan-bahan pokok dan hanya memprediksi tanpa adanya perhitungan jika jelas dan tepat maka dari itu, terkadang Roemah Donat Lezat terlalu sedikit mengambil stok padahal kebutuhan pelanggan waktu trend itu sedang meningkat menyebabkan tidak terpenuhinya permintaan pelanggan dan kadang-kadang juga cenderung mengambil terlalu banyak stok meskipun permintaan Pelanggan sedang mengalami penurunan sehingga mengalami kerugian, Sehingga Roemah Donat Lezat selalu menghadapi kesulitan dan kebingungan dalam memperkirakan persediaan stok di bulan berikutnya. Solusi dari permasalahan tersebut yaitu dengan memanfaatkan perhitungan peramalan komparasi metode, kita dapat memperoleh pemahaman yang lebih mendalam dan rinci mengenai kelebihan, kekurangan, serta kinerja relatif dari dua metode yang digunakan untuk mencapai suatu tujuan atau menyelesaikan masalah. Metode yang dibandingkan adalah Single Exponential Smoothing dan Single Moving Average.
Kata kunci: single exponential smoothing-single moving average; peramalan; roemah donat lezat; bahan baku; persediaan
Abstract:Abstract: Asahan District Library Service is a growing regional public library and is always making improvements, improvements, and trying to maintain the quality of its services. This is evidenced by the provision of services…
rvices such as borrowing and returning books (circulation), and adding to the book collection every year. Knowing and understanding visitors' reading interests is the main key in improving the quality of library services. However, managing reading interest from various levels of society is not an easy task. Each individual has different reading preferences and interests. Therefore, a systematic and efficient approach is needed in identifying reading interests to be able to manage the addition of book collections. Currently, in the process of adding a book collection, the library only makes employee recommendations, and the latest books, as a reference in increasing the number of book collections, without considering which books are most in demand to increase the collection. This can have a negative impact if there is an addition to the collection of books that are not in demand to read, which can cause problems in terms of service and finance. Based on this, the application of data mining, especially the K-Means method, will be carried out, to support the management of book collection additions, by grouping the reading interests of library visitors who have the same identity, so that libraries are more precise in managing book collections in grouping books that are rarely borrowed, often borrowed and very often borrowed.
Keywords: visitor reading interest; k-means method; library; data mining; book collection
Abstrak: Dinas Perpustakaan Kabupaten Asahan merupakan perpustakaan umum daerah sedang berkembang dan terus memperbaiki, membenahi, dan meningkatkan layanan. Diberikannya layanan seperti pinjaman dan sirkulasi, dan penambahan koleksi buku setiap tahunnya. Mengetahui dan memahami minat baca pengunjung menjadi kunci utama dalam meningkatkan kualitas layanan perpustakaan. Namun, mengelola minat baca dari berbagai lapisan masyarakat bukanlah tugas yang mudah. Setiap individu memiliki preferensi dan minat baca yang berbeda-beda. Oleh karena itu, diperlukan suatu pendekatan yang sistematis dan efisien dalam mengidentifikasi minat baca untuk dapat mengelola penambahan koleksi buku. Saat ini, ketika perpustakaan meningkatkan koleksi bukunya, mereka hanya bergantung pada rekomendasi karyawan dan buku terkini untuk menambah jumlah buku. Mereka tidak mempertimbangkan buku mana yang paling diminati untuk menambah koleksi mereka. Hal ini dapat berdampak negatif jika terdapat penambahan koleksi buku yang kurang diminati untuk dibaca, yang dapat menimbulkan masalah dari sisi pelayanan maupun finansial. Berdasarkan hal tersebut maka akan dilakukan penerapan data mining khususnya metode K-Means, untuk mendukung pengelolaan penambahan koleksi buku, dengan cara mengelompokkan minat baca pengunjung perpustakaan yang memiliki kesamaan identitas, sehingga perpustakaan lebih tepat dalam mengelola koleksi buku dalam mengelompokan buku yang jarang dipinjam, sering dipinjam dan sangat sering dipinjam.
Kata Kunci: minat baca pengunjung; metode k-means; perpustakaan; data mining; koleksi buku
Abstract:Abstract: The selection process for students of the National Student Sports Olympiad (O2SN) in the field of Pencak Silat at SMA Negeri 1 Air Joman is often faced with various challenges that affect objectivity and fairness…
ss in decision making. Assessments carried out directly by coaches tend to be non-objective, so that students who are sent to participate in the National Student Sports Olympiad (O2SN) are not alternately. Inaccuracy in selecting eligible students not only harms potential students, but can also reduce the school's chances of achieving success in the O2SN event. Therefore, a Decision Support System (DSS) is needed that can help improve objectivity, accuracy, and efficiency in the selection process, so that it can produce more precise and fair decisions. The decision support system used is the MOORA method. This system is designed to assist schools in determining students who are eligible to represent the school in the O2SN competition based on several criteria such as age, weight, strength, technique (moves) and student attendance. These criteria are analyzed and weighted according to their level of importance. Furthermore, the MOORA method is applied to calculate and rank students. The results of this study indicate that the students selected to participate in O2SN Pencak Silat are Joko Satrio and Wisnu Ramadan with optimization values of 0.339 and 0.281.
Keywords: moora; o2sn; student selection; decision support system
Abstrak: Proses seleksi siswa Olimpiade Olahraga Siswa Nasional (O2SN) di bidang Pencak Silat di SMA Negeri 1 Air Joman sering kali dihadapkan pada berbagai tantangan yang mempengaruhi objektivitas dan keadilan dalam pengambilan keputusan. Penilaian yang dilakukan secara langsung oleh pelatih cenderung bersifat tidak objektif, sehingga siswa yang dikirimkan untuk mengikuti Olimpiade Olahraga Siswa Nasional (O2SN) tidak secara bergantian. Ketidaktepatan dalam pemilihan siswa yang layak tidak hanya merugikan siswa yang berpotensi, tetapi juga dapat mengurangi peluang sekolah untuk meraih prestasi di ajang O2SN. Oleh karena itu, diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu meningkatkan objektivitas, akurasi, dan efisiensi dalam proses seleksi, sehingga mampu menghasilkan keputusan yang lebih tepat dan adil. Sistem pendukung keputusan yang digunakan adalah dengan metode MOORA. Sistem ini dirancang untuk membantu pihak sekolah dalam menentukan siswa-siswa yang layak mewakili sekolah pada kompetisi O2SN berdasarkan beberapa kriteria seperti usia, berat badan, kekuatan, teknik (jurus) dan kehadiran siswa. Kriteria-kriteria tersebut dianalisis dan diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya. Selanjutnya, metode MOORA diterapkan untuk melakukan perhitungan dan pemeringkatan siswa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa siswa yang terpilih mengikuti O2SN Pencak Silat adalah Joko Satrio dan Wisnu Ramadan dengan nilai optimasi sebesar 0,339 dan 0,281.
Kata Kunci: moora; o2sn; seleksi siswa; sistem pendukung keputusan
Abstract:Abstract: Bismillah Ponsel in Kisaran Kota faces challenges in managing internet voucher stock due to inefficient manual recording and limited active period. To overcome this problem, the application of the Single Moving…
Average (SMA) forecasting method is proposed to predict stock needs based on historical data. Thus, business owners can manage stock more optimally, avoid shortages or excess inventory, and improve business efficiency and finances. The results of the application of the SMA method show the prediction of voucher stock needs for April and May with fairly good Mean Absolute Percentage Error (MAPE) accuracy. For IM3 vouchers, the stock predictions for each month are 244 and 244.5 (MAPE 8.21%). Axis vouchers as many as 798 (MAPE 5.02%), XL as many as 713 and 724.5 (MAPE 5.02%), Telkomsel as many as 942 and 951 (MAPE 3.23%), Tri as many as 490 and 491 (MAPE 7.94%), and Smartfren as many as 656 and 664 (MAPE 5.38%). With quite high accuracy, the SMA method has proven to be able to predict sales quickly and accurately, help provide stock according to needs, and increase the operational efficiency of Bismillah Ponsel.
Keywords: inventory; management; sales; forecasting; single moving average (SMA).
Abstrak: Bismillah Ponsel di Kisaran Kota menghadapi tantangan dalam pengelolaan stok voucher internet akibat pencatatan manual yang tidak efisien dan masa aktif terbatas. Untuk mengatasi masalah ini, diusulkan penerapan metode peramalan Single Moving Average (SMA) guna memprediksi kebutuhan stok berdasarkan data historis. Dengan demikian, pemilik usaha dapat mengelola stok lebih optimal, menghindari kekurangan atau kelebihan persediaan, serta meningkatkan efisiensi dan keuangan bisnis.Hasil penerapan metode SMA menunjukkan prediksi kebutuhan stok voucher untuk April dan Mei dengan akurasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang cukup baik. Untuk voucher IM3, prediksi stok masing-masing bulan adalah 244 dan 244,5 (MAPE 8,21%). Voucher Axis sebanyak 798 (MAPE 5,02%), XL sebanyak 713 dan 724,5 (MAPE 5,02%), Telkomsel sebanyak 942 dan 951 (MAPE 3,23%), Tri sebanyak 490 dan 491 (MAPE 7,94%), serta Smartfren sebanyak 656 dan 664 (MAPE 5,38%). Dengan akurasi yang cukup tinggi, metode SMA terbukti mampu meramalkan penjualan secara cepat dan akurat, membantu penyediaan stok sesuai kebutuhan, serta meningkatkan efisiensi operasional Bismillah Ponsel.
Kata Kunci: manajemen; persediaan; peramalan; penjualan; single moving average (SMA