SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN MOVING AVERAGE


Author (Penulis)

MAHARDIKA FERNADO
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

14.1.03.03.0023

Abstract

Pada Era komputerisasi ini kebutuhan manusia akan informasi memacu pesatnya perkembangan teknologi dibidang informasi dan teknologi telekomunikasi. Teknologi yang semakin meningkat didukung dengan sarana dan prasarana yang memadai. Di salah satu Bank terdapat gudang operasional dan kegiatan pengelolaan barang dari tahun ke tahun terus berlangsung. Dengan demikian jumlah barang ini bukannya berkurang bahkan terus bertambah. Dengan bertambahnya jumlah barang tersebut. Maka perlu dikembangkan suatu aplikasi berupa Sistem manajemen penyimpanan barang dengan peramalan persediaan barang. Karena apabila menggunakan sistem lama seperti penulisan secara manual, membuat proses menjadi lebih lama.

Permasalahan penelitian ini adalah Bagaimana membangun sistem manajemen persediaan barang dengan fitur peramalan

Penelitian ini menggunakan metode Moving Average untuk meramalankan persediaan bulan berikutnya dengan melakukan perhitungan jumlah pemakaian setiap bulannya.

Kesimpulan hasil penelitian ini memberikan kemudahan pada bagian umum untuk manajemen stok barang dan meramalankan persediaan untuk bulan depan. Berdasarkan simpulan hasil penelitian ini, dengan adanya sistem peramalan persediaan, maka akan memberi kemudahan untuk melakukan manajemen barang dan mengetahui jumlah stok yang ada dan melihat pemakaian bulan berikutnya.

Saran pengembangan untuk penelitian lebih lanjut adalah Mengembangkan sistem informasi yang bisa menyajikan laporan pengolahan pemakaian barang dalam bentuk grafik, pdf dan melihat peramalan pemakaian untuk beberapa barang sekaligus.


Keyword

a

Reference

Andriyanto, T. (2017). Sistem Peramalan Harga Emas Antam Menggunakan Double Exponential Smoothing. INTENSIF, 1(1), 1–9. Retrieved from http://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/intensif/article/view/531

Daniati, Erna. 2018. Sistem Pendukung Keputusan Dalam Lingkungan Akademik Perguruan Tinggi. Pertama. Nganjuk: Adjie Media Nusantara.

Jogiyanto. (1999), Analisis dan Disain Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Bisnis, Yogyakarta: Andi

Teguh Andriyanto. (2014). Pengendalian Persediaan Barang Dengan Pendekatan Periodic Review dan Adaptive Respose Rate Single Exponential Smoothing di Arta Swalayan Kediri. In Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia. Yogyakarta: STMIK AMIKOM.

Turban, E. 2005. “Decision Support Systems and Intelligent System.” In ed. Andy. Yogyakarta., 136.

Sungkawa, I., & Megasari, R. T. (2011). NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA Iwa Sungkwa; Ries Tri Megasari. ComTech, 2(2), 636-645.

Suwastika, N. A., W, P. W., & Harsono, T. B. (2015). Model Prediksi Simple Moving Average Pada Auto-Scaling Cloud Computing. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, I(3).

Widya, K. B. (n.d.). METODE MOVING AVERAGE DAN METODE WINTER DALAM PERAMALAN, 1–12.

Yaffee, Robert A. , dan McGee, Monnie, 2000, Introduction to Time Series Analysis and Forecasting: With Applications of SAS and SPSS, New York, Academic Press

Subagyo, Pangestu. 1986. Forcesting Konsep and Aplikasi. BPEE UGM: Yogyakarta

Herjanto, Eddy. 2008. Manajemen Operasi Edisi Ketiga. PT. Gramedia Widia Sarana Indonesia, Jakarta.

Hanke, J. E., Wichern, D. W., & Reitsch, A. G. (2001). Business forecasting (7th ed.). Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.


PUBLISHED

2018-08-21

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Vol. 02 No. 10 Tahun 2018

Download PDF

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UN PGRI Kediri.

Jl. KH. Ahmad Dahlan 76 Mojoroto Kota Kediri

Designed by BootstrapMade
LPPM Server - Powered by BSI