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.
Penulis: Dewi Ika Yanti
Situmorang
Kode Jurnal: jptkomputerdd150445