Memprediksi Jumlah Penjualan Hijab Dengan Menggunakan Metode Trend Moment (Studi Kasus: Toko Neena Hijab)
Abstract views: 179
,
PDF downloads: 192
Abstract
Toko Neena Hijab merupakan toko yang menjual berbagai jenis hijab yang beralamatkan di Jalan Raya Sukorame Dongadem Lamongan. Hijab yang dijual berbagai jenis hijab seperti Hijab Bella Sequare macam macam pashmina dan banyak lagi. Pada setiap bulannya penjualan yang ada pada toko Neena Hijab mengalami peningkatan ataupun penurunan.Berdasarkan permasalahan yang dihadapi oleh pemilik toko yang berhubungan dengan perkiraan persediaan produk ialah bagaimana meramalkan penjualan barang di masa yang akan datang yang berdasarkan data yang sudah di rekap sebelumnya agar dapat meminimalisir kerugian pada masa yang akan datang. Dengan itu penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah system peramalan penjualan dengan metode trend moment, dengan dengan menggunakan bahas pemerograman PHP dan database MSQL. Dimana nantinya aplikasi ini bisa digunakan di Toko Neena Hijab untuk mengelolah produk dengan baik dan tepat agar berguna dalam pengambilan keputusan yang akan datang. Hasil dari prediksi pada bulan Juli 2023 pada data hijab pasminah ceruty sebanyak 27 produk, hijab segiempat azzarah sebanyak 8 produk, hijab segiempat paris sebanyak 21 produk, sedangkan hijab bergo oval sebanyak 9 produk, dan juga hijab pasminah plisket sebanyak 16 produk.
References
[1] E. Widajanti and S. Suprayitno, “Implementasi Metode Least Square Untuk Memprediksi Penjualan Susu Perah ( Studi Pada Kud Cepogo Kabupaten Boyolali),” Res. Fair Unisri, vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.33061/rsfu.v4i1.3429.
[2] D. Algoritma, S. Moving, and A. Sma, “Prediksi penjualan barang pada toko baby shop dengan algoritma single moving average (sma),” vol. 07, pp. 1189–1197, 2022.
[3] M. Fahrur Rizal and D. Wahyu Widodo, “Peramalan Dengan Metode Trend Moment Untuk Memprediksi Jumlah Penjualan Produk Healthy di CV. Surya Willis,” Semin. Nas. Inov. Teknol., pp. 29–34, 2021.
[4] I. Yulian, D. Sri Anggraeni, and Q. Aini, “Penerapan Metode Trend Moment Dalam Forecasting Penjualan Produk Cv. Rabbani Asyisa,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 193–200, 2020.
[5] D. N. Fitriani and P. A. Rakhma Devi, “Implementasi Metode Trend Moment pada Jumlah Produksi Baju Distro Jatirogo,” Nuansa Inform., vol. 16, no. 1, pp. 134–140, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5329.
[6] D. N. E. Ardini, “Sistem Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Trend Moment Pada Toko Mebel Nabila Furniture Paguyangan Brebes Berbasis Desktop,” J. Inform. Upgris, vol. 5, no. 2, pp. 130–134, 2019, [Online]. Available: http://journal.upgris.ac.id/index.php/JIU/article/download/4346/2895
[7] M. Trend, M. Studi, K. Di, and U. D. Hasil, “Aplikasi Forecasting Penjualan Bahan Bangunan Menggunakan,” vol. 5, no. 2, pp. 526–533, 2021.
[8] A. Rohman, A. Syarif Hidaytullah, and Mg. Rohman, “Implementasi Metode Waterfall pada Rancang Bangun Sistem Pengarsipan Surat Berbasis Website,” Gener. J., vol. 6, no. 2, pp. 93–102, 2022, doi: 10.29407/gj.v6i2.17871.
[9] N. Nafi’iyah, R. A. Ahmad, and S. Mujilahwati, “Prediksi Nilai Calon Mahasiswa dengan Algoritma Backpropagation (Studi Kasus: Data Kaggle),” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 9–17, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i1.1945.
[10] N. N. Fadilah and I. Wijayanti, “Studi Kelayakan Bisnis Hijab Agniaveil Untuk Keberlanjutan Bisnis,” 2022.
[11] M. Yulcin, “Jilbab Sebagai Gaya Hidup Wanita Modern di Kalangan Mahasiswi Fakultas Ilmu Sosial dan Politik Universitas Sam Ratulangi,” J. Holistik, vol. 13, no. 3, pp. 1–14, 2020.
[12] I. H. Santi and A. R. Saputra, “Prediksi Jumlah Permintaan Telur Ayam Menggunakan Metode Trend Moment,” vol. 14, no. 2, 2019.
Copyright (c) 2023 Mega Farida, M.Ghofar Rohman
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
1. Copyright on any article is retained by the author(s).
2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
