ANALISA PREDIKSI PENYEWAAN ALAT TRANSPORTASI MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT SEDONA HOLIDAYS MEDAN)

Abstract: Dalam dunia bisnis khususnya dalam industri penjualan harus selalu memikirkan cara untuk terus meningkatkan dan mengembangkan skala bisnis sesuai dengan kebutuhan konsumen dan pasar. Persediaan mobil merupakan permasalahan operasional yang sering  dihadapi oleh para agent travel. Jika jumlah persediaan mobil terlalu sedikit dan permintaan tidak dapat dipenuhi karena kekurangan persediaan, hal ini akan mengakibatkan konsumen akan merasa kecewa dan ada kemungkinan konsumen tidak akan kembali lagi.  Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam basis data. Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai basis data besar. Forecasting/peramalan adalah mengenai apa yang akan terjadi, tapi belum tentu bisa dilaksanakan oleh perusahaan yang bertujuan untuk mendapatkan peramalan atau prediksi yang bisa meminimumkan kesalahan yang biasanya diukur dengan mean square error, mean absolute error. Baik tidaknya hasil dari suatu penelitian sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat. Peramalan digunakan untuk mencari sebuah nilai ketetapan dari proses Single Exponential Smoothing yang mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten.
Kata Kunci: Forecasting, Penyewaan, Single Exponential Smoothing
Penulis: Dewi Ika Yanti Situmorang
Kode Jurnal: jptkomputerdd150445

Artikel Terkait :