View/Open

Author
Lasmaria, Pakpahan

Advisor
Elvi, Armadani, S.T., M.T.
Lina, Aulia, S.T., M.T.

Koleksi
Teknik Industri

Publisher

Produk kosmetik Azr merupakan brand lokal Indonesia yang berdiri pada tahun 2002 terfokus terhadap perawatan tubuh dan perawatan kulit. Munculnya masalah pada penelitian ini terjadi sebab manajemen persediaan yang dilakukan tidak tepat sehingga menyebabkan produk menumpuk di gudang (overstock) dan menyebabkan produk menjadi tidak tersedia di gudang (stockout). Tujuan penelitian ini adalah mengkategorikan data produk berdasarkan karakteristik produk (sangat laris, laris, dan kurang laris) dan memberikan rekomendasi metode prediksi penjualan yang paling sesuai. Penelitian ini mengimplementasikan Algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokkan data produk dan melakukan peramalan menggunakan tiga metode (metode ARIMA, Weighted Moving Average, dan Exponential Smoothing) pada setiap produk yang dinyatakan produk sangat laris. Berdasarkan metode tersebut akan dipilih metode yang paling sesuai dengan melihat nilai persentase error terkecil pada setiap model peramalan. Hasil analisis diperoleh lima produk yang dinyatakan produk sangat laris dan rekomendasi metode yang diberikan terdapat empat produk memperoleh nilai error yang dikategorikan model layak untuk digunakan peramalan. Kata Kunci: Peramalan, Persediaan, Data Mining, ARIMA, Weighted Moving Average, dan Exponential Smoothing)

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2307310019

Keyword