| dc.contributor |
|
|
| dc.contributor |
|
|
| dc.creator |
Herlambang, Mohammad Agung |
|
| dc.date |
2017-01-23 |
|
| dc.date.accessioned |
2019-09-13T04:14:19Z |
|
| dc.date.available |
2019-09-13T04:14:19Z |
|
| dc.identifier |
http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/manajemen/article/view/5340 |
|
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/25399 |
|
| dc.description |
Abstract.The writer using selling data for period january – november 2016. The best method is Exponential Smoothing method with smooth constant for MAD α equal 0,4 result 283,943, and for Tracking Signal α equal 0,9 result 1,926. The best method for Adjusted Exponential Smoothing method with smooth constant for MAD β equal 0,7 result 291,74, for Tracking Signal β equal 0,4 result 1,9.Keyword : Forecast, Exponential Smoothing, Adjusted Exponential SmoothingAbstrak. Dalam perusahaan diperlukan strategi bisnis untuk mengetahui rencana dimasa yang akan datang dalam menentukan penjualan suatu produk. Peramalan penjualan dalam suatu perusahaan memegang peranan yang sangat penting dalam menentukan produk dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Exponential Smoothing dan Adjusted Exponential Smothing. Objek penelitian ini merupakan perusahaan telekomunikasi di Indonesia yaitu PT Smartfren Telecom Tbk. yang berlokasi di Bandung. Data yang digunakan oleh penulis yaitu data penjualan periode januari – november 2016. Metode yang terbaik berdasarkan indikator-indikator kesalahan peramalan adalah untuk metode Exponential Smoothing dengan konstanta pemulusan untuk MAD adalah α = 0,4 sebesar 283,943, dan untuk Tracking Signal adalah α = 0,9 sebesar 1,926. Sedangkan untuk metode Adjusted Exponential Smoothing dengan konstanta penghalusan untuk MAD adalah β = 0,7 sebesar 291,74, untuk Tracking Signal adalah β = 0,4 sebesar 1,9.Kata kunci : Peramalan, Exponential Smoothing, Adjusted Exponentil Smoothing. |
|
| dc.description |
Dalam perusahaan diperlukan strategi bisnis untuk mengetahui rencana dimasa yang akan datang dalam menentukan penjualan suatu produk. Peramalan penjualan dalam suatu perusahaan memegang peranan yang sangat penting dalam menentukan produk dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Exponential Smoothing dan Adjusted Exponential Smothing. Objek penelitian ini merupakan perusahaan telekomunikasi di Indonesia yaitu PT Smartfren Telecom Tbk. yang berlokasi di Bandung.Data yang digunakan oleh penulis yaitu data penjualan periode januari – november 2016. Metode yang terbaik berdasarkan indikator-indikator kesalahan peramalan adalah untuk metode Exponential Smoothing dengan konstanta pemulusan untuk MAD adalah α = 0,4 sebesar 283,943, dan untuk Tracking Signal adalah α = 0,9 sebesar 1,926. Sedangkan untuk metode Adjusted Exponential Smoothing dengan konstanta penghalusan untuk MAD adalah β = 0,7 sebesar 291,74, untuk Tracking Signal adalah β = 0,4 sebesar 1,9. |
|
| dc.format |
application/pdf |
|
| dc.language |
ind |
|
| dc.publisher |
Universitas Islam Bandung |
|
| dc.relation |
http://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/manajemen/article/view/5340/pdf |
|
| dc.rights |
Copyright (c) 2017 Prosiding Manajemen |
|
| dc.source |
Prosiding Manajemen; Vol 3, No 1, Prosiding Manajemen (Februari, 2017); 33-38 |
|
| dc.source |
Prosiding Manajemen; Vol 3, No 1, Prosiding Manajemen (Februari, 2017); 33-38 |
|
| dc.source |
2460-6545 |
|
| dc.subject |
|
|
| dc.subject |
|
|
| dc.subject |
Ekonomi; Ekonomi Manajemen; Manajemen Operasional |
|
| dc.subject |
Peramalan; Exponential Smoothing; Adjusted Exponential Smoothing. |
|
| dc.title |
Analisis Perbandingan Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Exponential Smoothing Dan Metode Adjusted Exponential Smothing Pada Penjualan Modem Andromax Pada PT. Smartfren Telecom Tbk |
|
| dc.title |
Analisis Perbandingan Peramalan Penjualan menggunakan Metode Exponential Smoothing dan Metode Adjusted Exponential Smothing pada Penjualan Modem Andromax pada PT. Smartfren Telecom Tbk |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/article |
|
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
|
| dc.type |
Peer-reviewed Article |
|
| dc.type |
|
|
| dc.type |
Forecasting |
|