Implementasi Metode Arima (Autoregressive Moving Average) Untuk Prediksi Penjualan Mobil
-
Susi Agustini Sinaga
*
Universitas Budi Darma,
Indonesia
(*) Corresponding Author
Abstract
Showroom mobil adalah salah satu dealer dikota Medan yang menjual produk Nissan dan Datsun. Permasalahan yang sering muncul adalah kurangnya stok mobil pada Showroom mobil, sehingga request calon pembeli yang tidak dapat dipresiksi dan ini membuiat tidak adanya kepastian dari pihak perusahaan kepada calon customer kapan mobil akan sampai di tangan calon pembeli setelah Surat Pemesanan Kendaraan (SPK) dibuka. Perusahaan juga sulit mendapatkan prediksi penjualan diperiode berikutnya. Dari permasalahan diatas maka Showroom mobil dapat dikatakan harus memiliki aplikasi prediksi penjualan. Aplikasi prediksi menggunakan teknik data mining untuk memprediksi penjualan (forecasting) dapat menghasilkan data yang akurat prediksi penjualan untuk beberapa bulan. Metode yang diimplementasikan adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang mengolah data penjualan periode sebelumnya untuk melakukan prediksi. ARIMA dibagi menjadi tiga model yaitu Autoregressive (AR), Moving Average (MA) dan Autoregressive Moving Average (ARMA). Hasil dari penelitian ini adalah berupa aplikasi prediksi menggunakan ARIMA untuk memprediksi penjualan mobil pada Showroom mobil.
References
N. Salwa, N. Tatsara, R. Amalia, and A. F. Zohra, “Peramalan Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average),” J. Data Anal., vol.1, no.1, pp. 21–31, 2018, doi: 10.24815/jda.v1i1.11874.
Nurhalimah, “Implementasi Metode Arima Untuk Prediksi Penjualan Mobil pada PT.Arista Auto Lestari,” Maj. Ilm. INTI, vol. Volume 12, no. Mei 2017, pp. 215–218, 2017.
Febi Satya Purnomo, “Penggunaan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Untuk Prakiraan Beban Konsumsi Listrik Jangka Pendek (Short Term Forecasting),” Juurnal UNS, 2015.
E. Hutabarat, “Analisis Strategi Pemasaran Dalam Meningkatkan Penjualan Motor Suzuki Satria Fu Pada Pt. Sunindo Varia Motor Gemilang Medan,” J. Ilm. Methonomi, vol. 3, no. 1, p. 197050, 2017.
Jaya Kurnia, “Pengertian Penjualan Menurut Para Ahli Terbaru,” pengayaan, 2015. .
M. Nafarin, Penganggaran Perusahaan, Salemba Em. Jakarta, 2009.
Z. Soejoeti, No Title. Jakarta, 1987.
S. C. Hillmer and W. W. S. Wei, “Time Series Analysis: Univariate and Multivariate Methods.,” J. Am. Stat. Assoc., 1991, doi: 10.2307/2289741.
Srava Chrisdes Antoro, “Analisis Runtut Waktu Dan Peramalan ( Time Series and Forecasting ) – Analisis Tren,” Anal. Runtut Waktu Peramalan (Analisis Tren), pp. 1–9.
P. Hendikawati, “Peramalan Data Runtun Waktu Metode dan Aplikasinya dengan Minitab dan Eviews,” 2015.
F. S. Purnomo, “Penggunaan Metode Arima (Autoregressive Integrated Moving Average) Untuk Prakiraan Beban Konsumsi Listrik Jangka Pendek (Short Term Forecasting),” 2015.
Risqia Fadhilah Syahrir, “metode autoregressive integrated moving average (arima),” Prak Runtun Waktu kelas A, 2017.
F. T. Kelautan, “Implementasi Metode Autoregressive Integrated Moving Average ( Arima ) Dalam Peramalan Jangka Pendek ( Short Term Forecasting ) Terhadap Jumlah Implementasi Metode Autoregressive Integrated Moving Average ( Arima ) Dalam Peramalan Jangka Pendek ( Short Te,” 2018.
S. Wahyuningsih and D. Yuniarti, “Application of ARIMA Ensemble Method in forecasting ( Case Study : Inflation in Indonesia ),” vol. 7, pp. 85–94, 2016.
& D. P. Rahmadayanti, R., Boko S., “Perbandingan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Exsponential Smoothing pada Peramalan Penjualan Semen di PT. Sinar Abadi,” vol. 3, p. 1, 2015.
W. S. Wei, William, Time Series Analysis : Univariate and Multivariate Methods. 2006.
S. Makridarkis, S., Wheelwrught, Metode dan Aplikasi Peramalan edisi ke-2, Erlanga. Jakarta, 1999.
D. Andika, “Pengertian Flowchart,” It.Jurnal.Com, 2018.
Mulyadi, “Pengertian UML,” 12/2014, 2014.
S.L. Mufreni, Rancang Bangun Sistem Antrean Multi Fungsi Dengan Menggunakan Credit Card-Sized Computer Untuk Pendaftaran Mahasiswa Baru. 2018.
Hendrayudi, Visual Basic 2008 Untuk Berbagai Keperluan Pemrograman. Yogyakarta: Elex Media, 2010.
Panduan Lengkap Menguasai Perintah SQL. Jakarta: Media Kita.
Wahana Komputer 2010, Membuat Aplikasi Client Server dengan Visual Basic 2008, Andi,Yogyakarta
Bila bermanfaat silahkan share artikel ini
Berikan Komentar Anda terhadap artikel Implementasi Metode Arima (Autoregressive Moving Average) Untuk Prediksi Penjualan Mobil
Pages: 102 - 109
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- 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.
- 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 (Refer to The Effect of Open Access).
