PENERAPAN METODE TIME SERIES DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN GALON AIR

Amrin Hakim Rambe; Irvan Irvan; Yulia Agustina Dalimunthe

doi:10.46576/syntax.v4i2.3952

PENERAPAN METODE TIME SERIES DALAM MEMPREDIKSI PENJUALAN GALON AIR

Amrin Hakim Rambe, Irvan Irvan, Yulia Agustina Dalimunthe

Abstract

Air galon adalah air minum dalam kemasan berupa galon yang biasanya digunakan oleh masyarakat sebagai alternatif untuk memenuhi kebutuhan air minum sehari-hari. Seiring dengan meningkatnya kesadaran akan pentingnya hidrasi dan kesehatan, permintaan akan air galon semakin meningkat, terutama di kota-kota besar dan perkotaan yang sulit mendapatkan akses ke air bersih. Latar belakang munculnya air galon sendiri bermula dari adanya masalah akses air bersih dan kepercayaan masyarakat terhadap kualitas air yang dikonsumsi dari sumber air umum. Pada beberapa daerah, air yang dikeluarkan dari keran air terkadang tidak layak untuk dikonsumsi karena mengandung bahan kimia berbahaya atau mikroorganisme yang berbahaya bagi kesehatan. Toko air galon rambe merupakan perusahaan yang bergerak di jasa penjualan air isi ulang galon yang memilik 5 cabang di kota medan. Untuk bersaing di bisnis yang sangat kompetitif dan membutuhkan strategi yang tepat agar dapat bersaing di pasar, diperlukan suatu prediksi penjualan untuk membantu perusahaan dalam mengoptimalkan bisnisnya. Dalam melakukan prediksi, penulis menggunakan metode time series sebagai metode dalam melakukan perhitungan prediksi. Hasil dari penelitian ini yaitu dengan memanfaatkan motede time series, perusahaan dapat mengidentifikasi tren penjualan galon air yang berubah seiring waktu, sehingga memungkinkan pengambilan tindakan dalam menghadapi perubahan pasar.

Kata Kunci : Air Galon, Prediksi, Metode Time Series

Full Text:

PDF

References

M. W. Purnama, S. I. Hardyudo, W. Aribowo, and U. T. Kartini, “Peramalan Kebutuhan Energi Listrik UID Jawa Timur Metode Time Series Berbasis Minitab v19,” J. Tek. Elektro, vol. 10, no. 02, pp. 485–495, 2021.

N. G. Putri, Y. T. Herawati, and A. Ramani, “Peramalan Jumlah Kasus Penyakit Hipertensi Di Kabupaten Jember Dengan Metode Time Series,” J. Heal. Sci. Prev., vol. 3, no. 1, pp. 39–46, 2019, doi: 10.29080/jhsp.v3i1.161.

S. Yunita, N. A. Mahesti, R. M. B. Sihaloho, and R. Setyadi, “Forecasting Pada Rantai Pasok Pabrik Penggilingan Daging Menggunakan Metode Time Series,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 3, p. 761, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4221.

Rahmadani Shintya, Arifin Zaenal, and Sumarya Edy. 2019. “Analisa Dan Desain Sistem InFormasi Manajemen Dengan Metode Sdlc (System Development Life Cycle) Guna Mengurangi Waktu Kerusakan Mesin Welding.” Jurnal Program Studi Teknik Industri 9 (2): 291–97.

Septiyanor, Hairi, Syaripuddin Syaripuddin, and Rito Goejantoro. 2021. “Perancangan Aplikasi Peramalan Untuk Metode Exponential Smoothing Menggunakan Aplikasi Lazarus (Studi Kasus: Data Konsumsi Listrik Kota Samarinda).” ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application 2 (2): 57–70. https://doi.org/10.20956/ejsa.v2i2.13364.

Suryana, Taryana. 2019. “Cascading Style Sheet (CSS),” 412.

DOI: https://doi.org/10.46576/syntax.v4i2.3952