Sistem Prediksi Penjualan Iphone Menggunakan Metode Monte Carlo(Studi Kasus:AM Cell)

Muzaki, Ahmad (2025) Sistem Prediksi Penjualan Iphone Menggunakan Metode Monte Carlo(Studi Kasus:AM Cell). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text Lembar Pernyataan Keaslian Skripsi.pdf Download (342kB)
	Text Lembar Persetujuan.pdf Download (349kB)
	Text Lembar Pengesahan.pdf Download (439kB)
	Text halaman pernyataan persetujuan publikasi tugas akhir.pdf Download (160kB)
	Text 5.(2025_TA_210602061_halaman judul).pdf Download (198kB)
	Text bab 1.pdf Download (198kB)
	Text bab 2.pdf Download (270kB)
	Text BAB 3.pdf Download (437kB)
	Text bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (522kB)
	Text bab 5.pdf Download (145kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (461kB)
	Text Lampiran.pdf Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem prediksi penjualan iPhone di AM Cell menggunakan metode Monte Carlo. Dengan permintaan yang fluktuatif dan kemajuan teknologi yang mempengaruhi pilihan konsumen, prediksi penjualan yang akurat sangat penting untuk mengoptimalkan ketersediaan stok dan meminimalkan risiko terkait dengan kelebihan atau kekurangan stok. Dengan memanfaatkan data penjualan historis dan faktor eksternal yang mempengaruhi permintaan, sistem ini bertujuan untuk memprediksi jumlah unit yang akan terjual di masa depan. Simulasi Monte Carlo menghasilkan berbagai kemungkinan hasil berdasarkan variabel acak dan distribusi probabilitasnya. Hasil dari penelitian ini dapat membantu AM Cell dalam mengelola persediaan, menyesuaikan strategi pemasaran, dan meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan. Kata Kunci: Sistem Prediksi, Penjualan Iphone, Metode Monte Carlo, Pengelolaan Stok, Data Historis.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Sistem Prediksi, Penjualan Iphone, Metode Monte Carlo, Pengelolaan Stok, Data Historis.
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Ahmad Muzaki
Date Deposited:	04 Nov 2025 07:09
Last Modified:	06 Nov 2025 03:09
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/14542

Actions (login required)

View Item