Prediksi Jumlah Penjualan Beras untuk Kebutuhan Stok Menggunakan Metode Trend Moment Berbasis Web

Penulis

  • Triuliamri Khadnova Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang
  • Ruri Hartika Zain Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang
  • Raja Ayu Mahessya Universitas Putra Indonesia "YPTK" Padang

DOI:

https://doi.org/10.55382/jurnalpustakarobotsister.v3i1.873

Kata Kunci:

Prediksi Penjualan, Stok Beras, Trend Moment, Toko Tani Indonesia Center, ,Web

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penjualan beras guna memenuhi kebutuhan stok di Toko Tani Indonesia Center. Salah satu tantangan utama dalam pengelolaan stok beras adalah fluktuasi permintaan yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti musim dan pola konsumsi masyarakat. penelitian ini menggunakan metode Trend Moment sebagai pendekatan prediksi. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam mengidentifikasi dan memanfaatkan pola tren dari data historis penjualan beras, sehingga hasil prediksi diharapkan lebih akurat. Data yang digunakan adalah data penjualan beras di Toko Tani Indonesia Center selama periode waktu tertentu. Langkah-langkah yang dilakukan meliputi pengumpulan data penjualan, pengolahan data dengan metode Trend Moment, dan analisis hasil prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Trend Moment dapat memberikan prediksi yang cukup akurat untuk penjualan beras pada periode mendatang. Prediksi ini diharapkan dapat membantu Toko Tani Indonesia Center dalam menentukan jumlah stok yang optimal, sehingga dapat mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok yang berdampak pada efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan.

Referensi

Meizar, A., Fahrozi, W., Indra, E., & Saputra, M. (2022). Analisis Trend Moment Pada Datamining Forecasting Dalam Memprediksi Jumlah Persediaan Obat Herbal. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA), 5(2), 103–106.

Dewantara, R., & Giovanni, J. (2023). Analisis Peramalan Item Penjualan dalam Optimalisasi Stok Menggunakan Metode Least Square. 3(1). https://ejournal.sidyanusa.org/index.php/jkdn.

Wardana, W. C., & Aisyiyah Rakhma Devi, P. (2024). Perbandingan Metode Time Series Untuk Prediksi Penjualan Tikar Lipat. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(3), 3726–3732. https://doi.org/10.36040/jati.v8i3.9777.

Oliviasandrea, C., & Sukur, M. (2022). [05] Implementasi Metode Trend Moment Pada Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Truk. Klik-Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer, 09(03), 402–415. http://klik.ulm.ac.id/index.php/klik/article/view/474.

Rony, M. A., Aslamiyah, S., & Anggraeni, M. D. (2023). Implementasi Metode Trend Moment Dan User Centered Design Pada Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Peningkatan Mitra. Kumpulan JurnaL Ilmu Komputer (KLIK), 10(03), 305–319.

R. Nofrialdi dan I. Ikhsan, “Rancang Bangun Monitoring dan Peringatan Dini Banjir Berbasis Internet Of Things (IoT) di Pusdaplops PB BPBD Sumatera Barat”, Jurnal Pustaka Robot Sister, vol. 1, no. 1, hlm. 1–5, Jan 2023.

Indah Kusuma Wardhani, N., Hartami S, I., & Dwi Puspitasari, W. (2022). Sistem Forecasting Penjualan Beras Dengan Menerapkan Metode Trend Moment. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(2), 901–907. https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5780.

Izz, A. A. F. D., Sholihin, M., & Masruroh, M. (2020). Trend Moment Method for predicting Multimedia Equipment Rental Needs. Inform?: Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 5(1), 20–24. https://doi.org/10.25139/inform.v5i1.2203

H. Ihsan, I. Ikhsan, dan R. Asmara, “Smart Home Berbasis Internet Of Things dan Mobile Application pada Pustaka Galeri Mandiri Padang”, Jurnal Pustaka Robot Sister, vol. 1, no. 1, hlm. 6–10, Jan 2023.

I. Ikhsan and R. Mulyana, “Pemanfaatan TCS2300 Dalam Media Pembelajaran Balita Pengenalan Warna Berbasis Arduino”, processor, vol. 12, no. 1, pp. 894–903, Apr. 2018.

R. Nofrialdi dan I. Ikhsan, “Rancang Bangun Monitoring dan Peringatan Dini Banjir Berbasis Internet Of Things (IoT) di Pusdaplops PB BPBD Sumatera Barat”, Jurnal Pustaka Robot Sister, vol. 1, no. 1, hlm. 1–5, Jan 2023.

I. Ikhsan, R. Asmara, dan I. Syah, “Sistem Informasi Pelaporan Gangguan Jaringan Internet Berbasis Web”, Jurnal Pustaka Data, vol. 3, no. 2, hlm. 56–61, Des 2023.

##submission.downloads##

Diterbitkan

2025-01-31

Cara Mengutip

Khadnova, T. ., Zain, R. H. ., & Mahessya, R. A. . (2025). Prediksi Jumlah Penjualan Beras untuk Kebutuhan Stok Menggunakan Metode Trend Moment Berbasis Web. Jurnal Pustaka Robot Sister (Jurnal Pusat Akses Kajian Robotika, Sistem Tertanam, Dan Sistem Terdistribusi), 3(1), 28–35. https://doi.org/10.55382/jurnalpustakarobotsister.v3i1.873