Penerapan Metode Trend Moment Untuk Memprediksi Penjualan Kayu Dalam Meningkatkan Efisiensi Stok Pada CV Intan Jaya
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Pengelolaan persediaan yang efektif sangat diperlukan untuk mencegah masalah kelebihan atau kekurangan barang yang dapat merugikan perusahaan, khususnya perusahaan perdagangan kayu. Metode Trend Momentdipilih karena kemampuannya dalam menganalisis data masa lalu dan memperkirakan kebutuhan persediaan di masa mendatang.Studi ini dimulaidengan mengumpulkan data penjualan kayu pada CVIntan Jaya dengan jenis kayu yaitu Kayu Banio, Kayu Timbalun,dan Kayu Bayua dalam jangkawaktu 2 tahun (Januari 2023 sampai dengan Desember 2024).Data ini dianalisis untuk mengetahui tren dan pola musiman yang dapat berdampak pada permintaan produk. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Trend Momentdapat memberikan ramalan yang tepat mengenai perkembangan penjualan produk. Dengan menerapkan metode ini, perusahaan dapat merumuskan strategi pemasaran yang lebih fokus, menyesuaikan volume produksi berdasarkan permintaan pasar, serta meminimalkan risiko kelebihan ataukekurangan persediaan. Temuan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa pendekatan ini dapat menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam memperkirakan volume penjualan. Dengan memanfaatkan data uji ramalan untuk kayu banio 4cm*6cm pada bulan Januari 2025, nilai Absolute Percentage Error(APE) yang diperoleh adalah sebesar 1.0309%. Pada penelitian ini Metode Trend Momentterbukti efektif dalam mendukung peramalan produk guna meningkatkan ketepatan pengelolaan persediaan.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
References
D. Purnamasari, E. R. Arumi, and A. Primadewi, “Implementasi Metode Single Moving Average Untuk Prediksi Stok Produsen,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 5, p. 1495, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4946.
Subekti and Yevita Nursyanti, “Optimasi Persediaan Dengan Pendekatan Deterministik Dinamis Pada Industri Manufaktur,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap., vol. 2, no. I, pp. 8–18, 2023, doi: 10.55826/tmit.v2ii.83.
I. Wijayanto, “Komparasi Metode FIFO Dan Moving Average Pada Sistem Informasi Akuntansi Persediaan Barang Dalam Menentukan Harga Pokok Penjualan (Studi Kasus Toko Satrio Seputih Agung),” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 55–62, 2022, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
D. Ramdhan, G. Dwilestari, R. D. Dana, A. Ajiz, and K. Kaslani, “Clustering Data Persediaan Barang Dengan Menggunakan Metode K-Means,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist., vol. 7, no. 1, pp. 1–9, 2022, doi: 10.54367/means.v7i1.1826.
V. Nurcahyawati, Riyondha Aprilian Brahmantyo, and Januar Wibowo, “Manajemen Persediaan Menggunakan Metode Safety Stock dan Reorder Point,” J. Sains dan Inform., vol. 9, no. April, pp. 89–99, 2023, doi: 10.34128/jsi.v9i1.431.
S. Sudirman, V. Adnyani, and J. U. Azzahra, “Penerapan Data Mining Pada Sistem Persediaan Barang Menggunakan Algoritma EOQ Economic Order Quantity di PT.Bosowa Isuma,” J. Dosen dan Peneliti Univ. Bosowa, pp. 1–6, 2022, [Online]. Available: https://repository.unibos.ac.id/xmlui/bitstream/handle/123456789/908/Penerapan Data Mining Pada Sistem Persediaan.pdf?sequence=1&isAllowed=y
R. Britania, A. Tjolleng, and S. Ardiana Putri, “Integrasi Model Inventori EOQ dan Time Series Forecasting Untuk Sistem Inventori Optimal,” J. Visionida, vol. 10, no. 1, pp. 78–93, 2024, doi: 10.30997/jvs.v10i1.13310.
S. Adiguno, Y. Syahra, and M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
Abdul Khadir, Sistem Pendukung Keputusan. 2014.
H. M. Zangana and A. A. Salih, “Enhancing Business Administration Through Decision Support Systems,” Sist. Pendukung Keputusan dengan Apl., vol. 4, no. 2, pp. 45–56, 2025, doi: 10.55537/spk.v4i2.1138.
T. Ardiansah, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode WASPAS dalam PemilihanCalon Ketua Komite Sekolah,” J. Data Sci. Inf. Syst., vol. 2, no. 1, pp. 50–59, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.58602/dimis.v2i2.118
H. Khoirul Muwahidin, A. Faisol, and N. Vendyansyah, “Penerapan Metode Trand Moment Pada Sistem Peramalan Penjualan Produk Di Toko Martha Agung,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 1078–1086, 2023, doi: 10.36040/jati.v6i2.5459.
F. M. Putri, “Tingkat Peramalan Penjualan Produk Bordir dan Sulaman Menggunakan Metode Trend Moment,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 4, pp. 34–38, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i2.122.
K. Sussolaikah, P. Jayadi, and D. Andrianto Putra, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang,” Media Online, vol. 4, no. 4, pp. 1953–1961, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1629.
S. Pranoto, S. Sutiono, Sarifudin, and D. Nasution, “Penerapan UML Dalam Perancangan Sistem Informasi Pelaporan Dan Evaluasi Pembangunan Pada Bagian Administrasi Pembangunan Sekretariat Daerah Kota Tebing Tinggi,” Surpl. J. Ekon. dan Bisnis, vol. 2, no. 2, pp. 384–401, 2024, [Online]. Available: https://qjurnal.my.id/index.php/sur/article/view/866
W. Muthia Kansha, Saherih, and Muchlis, “Analisis Perbandingan Struktur dan Performa Framework Codeigniter dan Laravel dalam Pengembangan Web Application,” Tek. Inform., vol. 09, no. 01, pp. 25–32, 2023.
M. Rafi and I. Purnama, “Rancang Bangun E-Commerce Planet Shopify Berbasis Web Menggunakan PHP Dan MySQL,” J. Gemilang Inform., vol. 2, no. 1, pp. 14–21, 2024, doi: 10.58369/git.v2i1.166.
Robby Yuli Endra, Yuthsi Aprilinda, Yanuarius Yanu Dharmawan, and Wahyu Ramadhan, “Analisis Perbandingan Bahasa Pemrograman PHP Laravel dengan PHP Native pada Pengembangan Website,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol., vol. vol 11, no. 200, pp. 48–55, 2021.
A. Z. Ibna, “Implikasi Penggunaan Basis Data dalam Era Big Data,” J. Sains Student Res., vol. 2, no. 4, pp. 255–265, 2024.