| Bibliografi |
|
| Barcode |
|
| Pengarang |
| Venezia Ryanka Sutrisno; |
| Cat. Karya |
|
| No. Induk |
|
| Pembimbing |
|
| Kata Kunci |
| Forecasting, irregular, simple moving average, single exponential smoothing |
| Pembimbing 3 |
|
| Pembimbing 2 |
| Indra Budi |
| Tahun buku |
| 2013 |
| Barcode RFID baru |
| 11666505 |
| Tahun Angkatan |
| 2009 |
| Progam Studi |
| SISTEM INFORMASI |
| Lokasi |
| FASILKOM-UI; |
| Tanggal Datang |
| 01/08/2013 |
| Abstrak Indonesia |
| Forecasting adalah salah satu metode data mining yang digunakan untuk meramalkan atau memperkirakan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Pada dunia bisnis, forecasting biasa digunakan dalam menentukan keputusan bisnis untuk masa yang akan datang. Penelitian ini ingin menunjukkan implementasi forecasting untuk data penjualan organisasi yang bersifat irregular, dengan menggunakan dua metode forecasting yaitu simple moving average dan single exponential smoothing. Hasil forecasting kemudian divisualisasikan dalam bentuk dashboard. Penelitian ini menunjukkan secara umum metode single exponential smoothing memberikan prediksi yang lebih baik dibandingkan simple moving average dengan selisih nilai forecast error sebesar 18,62 untuk produk dan 20,46 untuk customer. |
| Daftar Isi |
|
| Cat. Umum |
|
| Judul |
| Analisis forecasting untuk data penjualan menggunakan metode simple moving average dan single exponental smoothing: studi kasus PT Guna Kemas Indah |
| Asal |
|
| Korporasi |
|
| NPM |
| 0906564006 |
| Abstrak English |
| Forecasting is one of data mining method that is used to predict or estimate something that has not happened. On the business world, forecasting often used to determine business decision for the future. This research would like to show the implementation of forecasting for sales data organization that is irregular, with the use of two methods of forecasting, which are simple moving average and single exponential smoothing. The forecasting result then visualized in dashboard form. This research shows in general, single exponential smoothing method provides better predictions than simple moving average with the difference between the value of forecast error of 18,62 for products and 20,46 for customers. |
| Pengarang 2 |
|
| Subjek |
|
| Penguji 2 |
| Erdefi Rakun |
| Penguji 3 |
|
| Pembimbing 1 |
|
| Fisik |
| xiii, 150 hlm. : ill.; 30 cm. |
| Bahasa |
| ind |
| Lulus Semester |
|
| Penerbitan |
| Depok: Fakultas Ilmu Komputer, 2013 |
| Lulus semester SI |
| GENAP 2012/2013 |
| Penguji 1 |
| Ika Alfina |
| No. Panggil |
| SK-1161 Softcopy SK-643) |