Bagaskara, Riko Sendi (2021) PREDIKSI PENJUALAN KENDARAAN BERMOTOR DI GAIKINDO DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN DENGAN METODE FORECASTING. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM.
|
Text
1_175610084_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (938kB) | Preview |
|
|
Text
2_175610084_BAB_I.pdf - Published Version Download (129kB) | Preview |
|
|
Text
3_175610084_BAB_II.pdf - Published Version Download (162kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
4_175610084_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (208kB) | Request a copy |
|
|
Text
5_175610084_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (419kB) | Request a copy |
|
|
Text
6_175610084_BAB_V.pdf - Published Version Download (31kB) | Preview |
|
|
Text
7_175610084_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (100kB) | Preview |
|
|
Text
8_175610084_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (198kB) | Preview |
|
|
Text
9_175610084_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (780kB) | Request a copy |
Abstract
Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia atau disingkat GAIKINDO memiliki banyak data penjualan. Data penjualan ini sering kali tidak digunakan. Data penjualan dapat sangat berguna jika diolah dengan benar. Salah satu pengolahan data penjualan adalah membuat sistem pendukung keputusan peramalan data penjualan untuk menyeimbangkan produksi kendaraan sehingga tidak lebih dan tidak kurang dalam hal produksi kendaraan nantinya. Metode Simple Moving Average yang digunakan untuk sistem, karena data penjualan memiliki pola acak. Tahap pertama dalam perhitungan metode Simple Moving Average dalam sistem yang dibuat adalah mengambil data penjualan dari tahun 2020 – 2021 sebelum bulan periode peramalan. Dilanjutkan dengan menghitung peramalan dengan menggunakan data n = 3 – n = 9. Dari semua perhitung, dicari error yaitu Mean Absolute Percentage Error(MAPE). Peramalan yang memiliki error terkecil dapat diambil keputusan untuk penjualan kendaraan bermotor dibulan berikutnya. Hasil akhir sistem menunjukkan bahwa algoritma Moving Avarage dapat digunakan untuk meramalkan penjualan bulan berikutnya, tetapi tidak semua peramalan memiliki hasil yang baik karena datanya banyak dan pola yang bervariasi. Oleh karena itu pada peramalan juga dicantumkan perkiraan error peramalan untuk mempertimbangkan pengambilan keputusan. Kata Kunci : Forecasting, Kendaraan, Moving Avarage
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing: Robby Cokro Buwono, S.Kom., M.Kom. |
| Uncontrolled Keywords: | Forecasting, Kendaraan, Moving Avarage |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support Systems) |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Sistem Informasi (Information System) |
| Depositing User: | Denis Wahyudi, A.Md. |
| Date Deposited: | 08 Sep 2021 05:26 |
| Last Modified: | 08 Sep 2021 05:26 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/9339 |
Actions (login required)
 |
View Item |
