Skripsi/Tugas Akhir

Komparasi Metode Time Series Trend Moment dan Time Series Moving Average dalam Meramalkan Penjualan Handphone pada PS Store Makassar

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua metode peramalan time series, yaitu Time Series Trend Moment dan Time Series Moving Average, dalam meramalkan penjualan handphone di PS STORE Makassar. Peramalan penjualan yang akurat sangat penting untuk pengelolaan inventori dan perencanaan bisnis yang efektif. Metode Time Series Trend Moment menganalisis data berdasarkan kecenderungan atau tren yang terjadi seiring waktu, sementara Time Series Moving Average menggunakan rata-rata dari sekumpulan data historis untuk meramalkan nilai masa depan. Data penjualan handphone selama periode tertentu di PS STORE Makassar digunakan sebagai dataset penelitian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode memiliki tingkat akurasi yang berbeda dalam peramalan penjualan, dengan Time Series Trend Moment memberikan hasil yang lebih baik dalam menangkap pola tren jangka panjang, sedangkan Time Series Moving Average lebih efektif dalam menghaluskan fluktuasi data jangka pendek. Temuan ini dapat membantu manajemen PS STORE Makassar dalam memilih metode peramalan yang paling sesuai untuk kebutuhan mereka, sehingga dapat meningkatkan efisiensi operasional dan pengambilan keputusan strategis.
Kata Kunci: Time Series Trend Moment, Time Series Moving Average, Peramalan Penjualan, Handphone, PS STORE Makassar, Metode Peramalan, Analisis Time Series

ABSTRACT
This study aims to compare two time series forecasting methods, namely Time Series Trend Moment and Time Series Moving Average, in predicting mobile phone sales at PS STORE Makassar. Accurate sales forecasting is crucial for effective inventory management and business planning. The Time Series Trend Moment method analyzes data based on trends occurring over time, while the Time Series Moving Average method uses the average of a set of historical data to forecast future values. Mobile phone sales data over a specific period at PS STORE Makassar was used as the research dataset. The results of the study indicate that the two methods have different levels of accuracy in sales forecasting, with the Time Series Trend Moment method providing better results in capturing long-term trend patterns, while the Time Series Moving Average method is more effective in smoothing short-term data fluctuations. These findings can assist PS STORE Makassar's management in selecting the most appropriate forecasting method for their needs, thereby improving operational efficiency and strategic decisionmaking.
Keywords: Time Series Trend Moment, Time Series Moving Average, Sales Forecasting, Mobile Phones, PS STORE Makassar, Forecasting Methods, Time Series Analysis

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 24-49 TAN k - 0406SI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2024

Deskripsi Fisik

xii + 68 hlm.; 20,5 x 28,5 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 24-49

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 23 Februari 2024

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Metode Trend Moment
Forecasting Moving Average

Lampiran File