Prediksi penjualan toko Kurnia Jaya menggunakan metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters

ABSTRAK:

Perkembangan teknologi informasi dan kemajuan dalam pengolahan data telah membuka peluang besar bagi sektor bisnis, termasuk toko peralatan sekolah, untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan. Salah satu tantangan utama dalam manajemen bisnis adalah memprediksi penjualan secara akurat guna mendukung pengelolaan stok dan strategi pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Triple Exponential Smoothing Holt-Winters dengan variasi parameter dan dua bentuk model (additive dan multiplicative) guna menemukan model peramalan terbaik data yang digunakan adalah data penjualan bulanan Toko Kurnia Jaya dari Desember 2021 hingga November 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model multiplicative dengan periode musiman 12 bulan dan kombinasi parameter α=0,1, β=0,1, serta γ=0,9 memberikan hasil terbaik dengan nilai RMSE sebesar 0,0236 dan MAPE sebesar 16,0386%. Nilai kesalahan yang rendah ini menunjukkan bahwa model tersebut mampu memberikan prediksi penjualan yang akurat dan dapat diandalkan.

ABSTRACT:

The advancement of information technology and data processing has opened up significant opportunities for businesses, including school supply stores, to optimize decision-making. One of the main challenges in business management is accurately forecasting sales to support inventory management and marketing strategies. This study aims to apply the Triple Exponential Smoothing Holt-Winters algorithm with parameter variations and two model forms (additive and multiplicative) to identify the best forecasting model based on monthly sales data from Kurnia Jaya Store, covering the period from December 2021 to November 2024. The results show that the multiplicative model with a seasonal period of 12 months and parameter combination of α=0.1, β=0.1, and γ=0.9 performs best, yielding an RMSE (Root Mean Squared Error) value of 0.0236 and a MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 16.0386%. These low error values indicate that the model provides accurate and reliable sales forecasts.

مستخلص البحث:

إن تطور تكنولوجيا المعلومات وتقدم معالجة البيانات قد أتاح فرصًا كبيرة لقطاع الأعمال، بما في ذلك متاجر الأدوات المدرسية، لتحسين اتخاذ القرار. ومن التحديات الأساسية في إدارة الأعمال التنبؤ الدقيق بالمبيعات لدعم إدارة المخزون ووضع استراتيجيات التسويق. تهدف هذه الدراسة إلى تطبيق خوارزمية التمهيد الأسي الثلاثي لهولت-وينترز باستخدام تنويعات في المعاملات وشكلين من النماذج (الإضافي والضربي) لاختيار النموذج الأمثل للتنبؤ، بناءً على بيانات المبيعات الشهرية لمتجر كورنيا جايا من ديسمبر 2021 إلى نوفمبر 2024. أظهرت نتائج الدراسة أن النموذج الضربي بفترة موسمية مدتها 12 شهرًا ومع مجموعة المعاملات α = 0.1، β = 0.1، و γ = 0.9 قدّم أفضل النتائج، حيث بلغ خطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMSE) 0.0236 ومتوسط الخطأ النسبي المطلق (MAPE) 16.0386٪. وتشير هذه القيم المنخفضة إلى دقة النموذج وموثوقيته في التنبؤ بمبيعات المتجر