SISTEM PREDIKSI PENJUALAN MOBIL DENGAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE BERBASIS WEB - Thimotius Valentino; Yo Ceng Giap (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2026)
Penjualan mobil bekas memiliki pola permintaan yang fluktuatif sehingga menyulitkan showroom dalam melakukan perencanaan persediaan dan pengambilan keputusan bisnis. Ketidakakuratan prediksi penjualan sering menyebabkan terjadinya overstock maupun understock yang berdampak pada efisiensi operasional perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem prediksi penjualan mobil bekas menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) berbasis web. Metode ARIMA dipilih karena mampu memodelkan data deret waktu berdasarkan pola historis tanpa melibatkan variabel independen. Data yang digunakan merupakan data penjualan mobil bekas pada showroom Nday Jaya Mobilindo yang diolah melalui tahapan CRISP-DM, meliputi pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA mampu menghasilkan prediksi penjualan yang cukup akurat dan dapat digunakan sebagai dasar pendukung pengambilan keputusan manajemen. Berdasarkan perhitungan parameter yang dilakukan maka didapatkan model yang terbaik adalah ARIMA (2,1,1) dengan nilai PACF adalah -0,7516 dan nilai ACF adalah -0,0015. Berdasarkan model ARIMA (2,1,1) dapat memberikan hasil prediksi untuk 3 bulan kedepan secara berurutan 24,49,45 dengan nilai MAPE 16,44%, dan RMSE adalah 6.  Implementasi sistem berbasis web memudahkan pengguna dalam mengakses hasil prediksi secara cepat dan interaktif. Sistem ini diharapkan dapat membantu showroom dalam mengoptimalkan manajemen persediaan, meningkatkan efisiensi operasional, serta meningkatkan daya saing perusahaan.