Prediksi Penjualan Bahan Kimia Dengan Menggunakan Metode Time Series Di PT Gresik Cipta Sejahtera

Kusmardani, Arfina (2024) Prediksi Penjualan Bahan Kimia Dengan Menggunakan Metode Time Series Di PT Gresik Cipta Sejahtera. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

Preview	Text HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Download (208kB) | Preview
Preview	Text LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI.pdf Download (191kB) | Preview
Preview	Text LEMBAR PERSETUJUAN SKRIPSI.pdf Download (145kB) | Preview
Preview	Text HALAMAN PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Download (217kB) | Preview
Preview	Text HALAMAN JUDUL.pdf Download (350kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Download (99kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Download (225kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Download (977kB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (805kB)
Preview	Text BAB V.pdf Download (72kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (165kB) | Preview

Abstract

Penjualan merupakan salah satu komponen penting dalam menentukan kinerja bisnis. Proses penjualan bahan kimia di PT GCS sudah cukup baik dan berdasarkan aturan yang telah ditetapkan. Namun pada prediksi kuantitas pejualan bahan kimia masih kurang akurat sehingga dapat mempengarui persediaan, permintaan, pasokan, dan keuangan. Tujuan dari penelitian ini memberikan perkiraan akurat dalam mengelola kuantitas dan pengambilan keputusan penjualan. Solusi dari permasalahan tersebut yaitu membuat sistem prediksi kuantitas penjualan bahan kimia berbasis website metode Time Series Moving Average dan Least Square dengan mengambil data kuantitas penjualan bahan kimia Amonia dan Asam Klorida PT GCS tahun 2021 hingga 2023 atau 36 data. Hasil yang didapatkan dari perhitungan MAPE bahwa metode tersebut berhasil karena nilai akurasi dibawah 50%.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Time Series Moving Average dan Least Square; Penjualan Bahan Kimia; PT GCS
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Arfina Kusmardani
Date Deposited:	12 Feb 2024 18:15
Last Modified:	12 Feb 2024 18:15
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/11346

Actions (login required)

View Item