Perpustakaan Digital ITB

Seiring perkembangan teknologi yang semakin canggih, perusahaan yang bergerak di bidang penjualan kosmetik, parfum dan minyak rambut mempunyai masalah yang sering dihadapi oleh perusahaan ini adalah seringnya terjadi kekurangan barang karena estimasi manual order jumlah barang setiap bulan. Ini dapat mengecewakan konsumen karena barang yang akan dipesan tidak ada. Dan juga sering terjadi barang overstock di gudang karena barang tidak laku. Dari banyaknya permasalahan ini tentunya akan mengurangi keuntungan perusahaan. Perusahaan memerlukan suatu aplikasi yang dapat meramalkan penjualan untuk periode yang akan datang agar perusahaan dapat menentukan jumlah order barang tiap bulannya. Pada penelitian ini akan dibuatkan aplikasi peramalan dengan menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), dimana metode ini dibagi menjadi 3 yaitu Autoregressive (AR), Moving Average (MA), dan Autoregressive and Moving Average (ARMA) yang didahului dengan pengecekan data stasioner. Peramalan dilakukan dengan menggunakan data selama 3 (tiga) tahun dari perusahaan. Aplikasi dibuat untuk menampilkan ramalan untuk periode penjualan berikutnya. Aplikasi juga dapat membandingkan data peramalan dengan data perusahaan. Hasil aplikasi peramalan ini untuk menentukan jumlah order barang tiap bulannya yang dibutuhkan dalam perusahaan ini. Dari Hasil pengujian ditemukan bahwa metode AR lebih sering menghasilkan Mean Squared Error (MSE) yang paling rendah jika dibandingkan dengan MA atau ARMA. Hasil peramalan menggunakan ARIMA juga memiliki MSE yang paling kecil.