Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Nur Qomariyah N
Universitas Islam Lamongan
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Penjulan Barang pada Toko MK Computer Menggunakan Metode Weight Moving Avarage (WMA) Tubagus Sugimantoro; M. Ghofar Rohman; Nur Qomariyah N
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.13959

Abstract

3,26%MK Computer merupakan toko yang bergerak di bidang layanan teknologi informasi dan penjualan perangkat komputer, printer, CCTV, proyektor, serta aksesori elektronik. Permasalahan utama yang dihadapi adalah kesulitan menentukan jumlah pengadaan stok untuk periode berikutnya karena keputusan persediaan belum sepenuhnya didasarkan pada pola penjualan historis. Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi penjualan berbasis web menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA) sebagai pendukung perencanaan persediaan. Data yang digunakan berupa data historis penjualan 19 jenis produk selama November 2024 sampai Oktober 2025 yang diperoleh dari arsip penjualan MK Computer, serta informasi pendukung melalui wawancara. Peramalan dilakukan menggunakan periode tiga bulan dengan bobot 3-2-1, sedangkan akurasi prediksi dievaluasi menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa WMA mampu menghasilkan prediksi penjualan setiap produk untuk periode berikutnya dan dapat diintegrasikan ke dalam sistem berbasis PHP dan MySQL. Kelompok produk CCTV menunjukkan kecenderungan prediksi penjualan yang relatif lebih tinggi dibandingkan beberapa kelompok produk lain. Berdasarkan pengujian per produk, nilai MAPE berada pada rentang 15,07% hingga 28,88%, yang menunjukkan tingkat akurasi baik hingga cukup baik sesuai kriteria evaluasi yang digunakan dalam penelitian. Sistem juga menyediakan pengelolaan data, tabel perbandingan, dan visualisasi grafik untuk membantu pemilik memantau perbedaan antara data aktual dan hasil prediksi. Dengan demikian, penerapan WMA dapat digunakan sebagai acuan yang lebih terukur dalam pengadaan stok dan mendukung efisiensi operasional MK Computer.
Co-Authors M. Ghofar Rohman Tubagus Sugimantoro