Analisis Peramalan Penjualan Layanan Cuci Sepatu Schoenlab: Pendekatan Metode Single Exponential Smoothing
DOI:
https://doi.org/10.29313/bcss.v4i2.14981Keywords:
Peramalan, Single Exponential Smoothing, AkurasiAbstract
Abstract. Schoenlab, as a small and medium-sized enterprise, requires accurate calculations to minimize losses and maintain a balance between demand and service capacity. Forecasting capabilities based on internal data are crucial. This study discusses forecasting using the Single Exponential Smoothing method, chosen because the data does not show a specific trend. The research problem is, "How is the Single Exponential Smoothing method applied?" The researcher also evaluates the accuracy of the forecasting to provide a basis for decision-making confidence. The data consists of 12 months of shoe cleaning service sales from July 2023 to July 2024. The results show that with a smoothing constant (α) of 0.2, the Single Exponential Smoothing method forecasts Schoenlab's shoe cleaning service sales to be 32 pairs of shoes in August 2024. The accuracy rate obtained is 83.77%, which can serve as a reference for Schoenlab's business decisions.
Abstrak. Schoenlab sebagai usaha kecil dan menengah, memerlukan perhitungan yang akurat untuk mengurangi kerugian dan menjaga keseimbangan permintaan dan kapasitas layanan. Kemampuan peramalan yang didasarkan pada data internal menjadi sangat penting. Penelitian ini membahas peramalan dengan pendekatan metode Single Exponential Smoothing. Pemilihan metode ini didasarkan pada data yang tidak menunjukkan tren tertentu. Permasalahan dalam penelitian ini ialah “Bagaimana penerapan metode Single Exponential Smoothing?”. Peneliti juga menilai keakuratan peramalan untuk menjadi menjadi dasar kepercayaan keputusan. Data terdiri dari 12 bulan penjualan layanan cuci sepatu dari bulan Juli 2023 sampai Juli 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan nilai bobot metode Single Exponential Smoothing meramalkan penjualan layanan cuci sepatu di Schoenlab sebanyak 32 pasang sepatu pada bulan Agustus 2024. Tingkat akurasi yang diperoleh sebanyak 83,77% sehingga bisa dijadikan acuan dalam keputusan bisnis oleh Schoenlab.
References
Subagyo, P. Forecasting Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: BPFE-UGM; 2009.
Chaerunnisa, N., dan Momon, A. Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing Dan Moving Average Pada Peramalan Penjualan Produk Minyak Goreng Di Pt Tunas Baru Lampung [Internet]. Karawang: Indeks; 2021. Available from: https://forum.upbatam.ac.id/index.php/rsi/article/view/3694
Makridakis, S.G., Wheelwright, S.C., dan McGee, V.E. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Erlangga; 1991.
Yuniarti R. Analisa Metode Single Exponential Smoothing Sebagai Peramalan Penjualan Terhadap Penyalur Makanan (Studi Kasus : Lokatara Dimsum) [Internet]. Jakarta: Indeks; 2020. Available from: https://journal.stimaimmi.ac.id/index.php/aliansi/article/view/63
Aritonang, R. Peramalan Bisnis. Jakarta: Ghalia Indonesia; 2002.
Cholid, F. (2023). Perbandingan Geographically Weighted Regression dengan Mixed Geographically Weighted Regression. Statistika, 23(2), 96–109. https://doi.org/10.29313/statistika.v23i2.1700
Karimuse, W. Y., Nohe, D. A., & Siringoringo, M. (n.d.). Pendekatan Regresi Nonparametrik Kernel pada Data IHSG Periode Januari 2020-Desember 2021 (Vol. 23, Issue 1). https://www.idx.co.id/
Yulianti, N. A., Cahyawati, D., Susanti, E., Jurusan, ), & Fakultas, M. (n.d.). Penggunaan Metode Double Exponential Smoothing Tipe Holt pada Peramalan Kasus Covid-19 di Provinsi Sumatera Selatan (Vol. 23, Issue 1). http://corona.sumselprov.go.id/.
