Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Perancangan Data Warehouse Harga Pangan Di Wilayah Perumda Pasar Jaya Khoirun nisa; Dedy Sugiarto; Teddy Siswanto
Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Vol 12, No 1 (2021): Juni
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/jsit.v12i1.1744

Abstract

Abstrak-Perumda Pasar Jaya merupakan perusahaan umum daerah yang memiliki tanggung jawab dalam menjalankan operasi pasar di Wilayah DKI Jakarta untuk  menjaga stabilitas harga pangan. Dalam menjaga stabilitas harga pangan diperlukan pengelolaan data agar ketika harga pangan mengalami kenaikan diatas Harga Eceran Tertinggi (HET) ataupun mengalami fluktuasi harga pangan, data tersebut dapat diakses dengan mudah. Tujuan penelitian  ini ialah membuat suatu sistem pengolahan data harga pangan melalui proses perancangan data warehouse, sehingga digunakan sebagai salah satu komponen pengambilan keputusan di Perumda Pasar Jaya. Data yang dipakai ialah data komoditas bawang merah, bawang putih, cabai merah keriting, cabai rawit hijau, daging sapi has, dan daging sapi murni. Pengembangan rancangan data warehouse ini menggunakan metode Kimball. Data warehouse yang dibuat melalui tahapan cleansing data, penggabungan data tahun 2018 hingga 2020, pengkategorian data, dan Extract Transformation, Loading (ETL) dengan menggunakan Pentaho Data Integration (PDI) sehingga dapat dibangun database OLAP. Desain data warehouse dengan pendekatan pemodelan database multidimensi menggunakan tabel dimensi dan tabel fakta. Tabel dimensi yang dibuat yaitu tabel dimensi komoditi, pasar, dan waktu. Sedangkan tabel fakta berisi harga pangan dan harga eceran tertinggi.  Data warehouse yang dibuat sudah memenuhi keinginan Perumda Pasar Jaya yang dijadikan bahan pendukung untuk membantu stabilitas harga pangan.
FORECASTING SALES DATA ON E-COMMERCE USING SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING METHODS Ida Jubaidah; Dian Pratiwi; Teddy Siswanto
Jurnal Teknologi Informasi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika Vol. 17 No. 2 (2023): Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Inform
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Forecasting is predicting the occurrence of something in the future by referring to historical data that occurred in the past that can be used to conduct business analysis. Fairez Shop is an MSME engaged in selling clothing which in its operations generates tens of thousands of data that has never been used for business purposes. Fairez shop also requires a forecasting analysis to predict sales of its products in order to manage supply and help make decisions related to future business. From the problems described above, this research will forecast sales data at the Fairez Shop. The ETL process for designing the OLAP database in this study uses Pentaho Data Integration and the forecasting method used is single exponential smoothing and standard error mean absolute percentage error with R Studio tools, then forecasting results are visualized using Power BI tools. From the trial results, the standard error was obtained in January 2023 of 36.99655%, in February 2023 of 2.817564% and in March 2023 of 2.884921%. With a standard error percentage value below 50%, it can be concluded that this forecasting is feasible and applicable.