Peramalan Penjualan Pakaian Pada Toko Dasterdishop Dengan Menggunakan Metode Hybrid Sarima-Ann

Santoso, Kevin Rafi Adjie Putra (2022) Peramalan Penjualan Pakaian Pada Toko Dasterdishop Dengan Menggunakan Metode Hybrid Sarima-Ann. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05211840000022-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Peramalan Penjualan Pakaian Pada Toko Dasterdishop dengan Menggunakan Metode Hybrid SARIMA-ANN
Sebagai negara yang sedang mengalami perkembangan pada sektor ekonomi akibat era globalisasi, menyebabkan berbagai macam perubahan-perubahan yang terjadi pada industri bisnis, baik secara langsung maupun tidak langsung. Salah satu contoh diantaranya adalah banyak industri tumbuh berkembang, sehingga mengakibatkan pesaing makin banyak di dalam industri, terutama industri bidang pakaian. Penjualan konsumen yang tidak menentu mengikuti pergantian tren fashion juga menyebabkan pelaku di industri ini terkena dampak. Salah satu pelaku industri yang terkena dampak dari tren ini adalah toko Dasterdishop. Dampak yang dialami ialah penjualan produk yang bervariasi tiap bulannya sehingga toko Dasterdishop sulit menentukan berapa jumlah penjualan yang tepat sehingga terjadinya kondisi stock out di gudang yang diakibatkan oleh bervariasinya penjualan jumlah barang oleh konsumen. Selama ini, belum ada langkah signifikan yang dilakukan oleh pemilik toko Dasterdishop hal mengatasi masalah penjualan barang yang tidak menentu tiap bulannya. Pada bulan Juli 2021 toko Dasterdishop mengalami kerugian sebesar Rp1.456.200 akibat dari stock out yang terjadi pada gudang Dasterdishop. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi penjualan yang dapat membantu toko Dasterdishop mengurangi kerugian serta ke depannya tidak terjadi stock out. Penelitian ini menggunakan metode Hybrid Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Artificial Neural Network (SARIMA-ANN) untuk melakukan peramalan penjualan. Dimana hasil peramalan tersebut dapat dijadikan acuan untuk memprediksi penjualan dalam beberapa periode kedepan. Hasil akhir yang telah dibandingkan menunjukkan bahwa metode Hybrid SARIMA-ANN bukanlah metode terbaik untuk meramalkan data penjualan toko Dasterdishop. Model terbaik yang digunakan untuk meramalkan penjualan pada penelitian ini ialah $SARIMA(4,0,0)(2,0,1)^{7}$ dengan MAPE 39,56%. Berdasarkan hasil tersebut, maka metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) merupakan metode yang paling baik untuk meramalkan penjualan toko Dasterdishop
==============================================================================================================================
Forecasting of Clothes Sales at Dasterdishop Shop Using Hybrid SARIMA-ANN
As a growth country in the economic sector due to the era of globalization, it causes various kinds of changes that occur in the business industry, either directly or indirectly. The example is that many industries are growing, resulting in more and more competitors in the industry, especially the clothing industry. Uncertain demand consumer following the changing fashion trends has also affected players in this industry. One of the industry players affected by this trend is the Dasterdishop store. The impact is the demand for products that varies every month so that the Dasterdishop store is difficult to determine the exact number of requests so there is a stock out condition in the warehouse caused by the variation in demand for the number of goods by consumers. So far, there have been no significant steps taken by the Dasterdishop shop owner in terms of overcoming the problem of erratic demand for goods every month. In July 2021 the Dasterdishop store suffered a loss of Rp. 1,456,200 as a result of the stock out that occurred at the Dasterdishop warehouse. Therefore, this study aims to make sales predictions that can help the Dasterdishop store reduce losses and in the future there will be no stock outs. This study uses the Hybrid Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Artificial Neural Network (SARIMA-ANN) method to forecast sales. Where the forecasting results can be used as a reference to predict sales in the next several periods. The final results that have been compared show that the Hybrid SARIMA-ANN method is not the best method for forecasting sales data for Dasterdishop stores. The best model used to forecast sales in this study is SARIMA(4,0,0)(2,0,1)7 with MAPE of 39.56%. Based on these results, the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) method is the best method for forecasting sales of Dasterdishop stores

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSSI 519.535 San p-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Penjualan. Peramalan. SARIMA. ANN. Demand. Forecast. SARIMA. ANN.
Subjects:	H Social Sciences > HD Industries. Land use. Labor > HD30.213 Management information systems. Dashboards. Enterprise resource planning.
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Information System > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	03 Jun 2026 02:21
Last Modified:	03 Jun 2026 02:21
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133503

Actions (login required)

View Item