Prediksi Penjualan Obat Menggunakan Metode Least Square (Studi Kasus Apotek Profarma)

Surya, Deva Ady (2025) Prediksi Penjualan Obat Menggunakan Metode Least Square (Studi Kasus Apotek Profarma). undergraduate thesis, Universitas Muhhamadiyah Gresik.

	Text Lembar Keaslian Skripsi.pdf Download (504kB)
	Text Lembar Persetujuan & Pengesahan Proposal.pdf Download (1MB)
	Text Lembar Persetujuan & Pengesahan Proposal.pdf Download (1MB)
	Text Lembar Persetujuan Publikasi.pdf Download (586kB)
	Text Cover.pdf Download (3MB)
	Text 2025_TA_210602027_Bab 1.pdf Download (3MB)
	Text 2025_TA_210602027_Bab 2.pdf Download (3MB)
	Text 2025_TA_210602027_Bab 3.pdf Download (3MB)
	Text 2025_TA_210602027_Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text 2025_TA_210602027_Bab 5.pdf Download (3MB)
	Text 2025_TA_210602027_Daftar Pustaka.pdf Download (3MB)

Abstract

Apotek ProFarma menghadapi tantangan dalam merencanakan persediaan obat akibat fluktuasi permintaan yang tidak menentu dan proses perencanaan yang masih bergantung pada pengalaman manual. Kondisi ini berisiko menyebabkan ketidaksesuaian antara stok dan permintaan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem prediksi penjualan obat untuk membantu Apotek ProFarma dalam menyusun strategi penjualan yang lebih terukur. Metode yang digunakan adalah Least Square untuk menganalisis data deret waktu (time series) dari penjualan obat Ibuprofen selama periode Januari hingga Juni 2025.Sistem ini dikembangkan berbasis web menggunakan PHP dan MySQL, kemudian diuji dengan tiga skenario rentang data historis yang berbeda, yaitu 9, 17, dan 26 minggu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil memproyeksikan penjualan untuk periode berikutnya, dengan prediksi sebesar 85 strip berdasarkan 26 data historis. Temuan utama dari pengujian adalah bahwa pemilihan rentang waktu data merupakan faktor krusial. Penggunaan data selama 17 minggu terakhir menghasilkan tren prediksi yang paling seimbang dan representatif terhadap pola penjualan aktual. Selain itu, penelitian ini menegaskan bahwa untuk kebutuhan prediksi jangka pendek, relevansi dan kebaruan data lebih berpengaruh dibandingkan volume data historis semata, karena penggunaan data yang terlalu panjang terbukti membuat model kurang peka terhadap tren penjualan terbaru.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi Penjualan, Least Square, Time Series, Sistem Prediksi.
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Deva Ady Surya
Date Deposited:	09 Jul 2026 09:44
Last Modified:	09 Jul 2026 09:44
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/16725

Actions (login required)

View Item