Aplikasi Forecasting Penjualan Pelumas Mesin Menggunakan Metode Arima (Studi Kasus : Liquid Oil Shop)

Abstract

Peningkatan jumlah kepemilikan kendaraan bermotor mempengaruhi penjualan pelumas mesin. Tingginya frekuensi penjualan dan keberagaman layanan sistem penjualan pada toko ini berakibat restock barang yang tidak efisien. Peramalan yang ditampilkan dalam bentuk aplikasi dapat membantu penjual pelumas mesin dalam menentukan restock produk karena mengetahui barang yang akan terjual pada periode mendatang. Pada penelitian ini, peramalan menggunakan metode ARIMA karena memiliki keunggulan sifat yang fleksibel dalam penggunaannya, yaitu mengikuti pola data yang ada serta memiliki tingkat  akurasi prakiraan yang cukup tinggi. Data yang digunakan terdiri dari 4 macam produk pelumas mesin di toko Liquid Oil Shop, periode Januari 2020 sampai Juni 2023 yang selanjutnya digunakan untuk proses peramalan maksimal 1 tahun ke depan. ARIMA menunjukkan model (2,1,2), dan (0,1,2) menghasilkan presentase nilai MAPE rata-rata 41,25%.