Model Perbandingan Metode Prediksi Jumlah Penjualan Produk Aplikasi HRIS Dengan Algoritma Forecasting Time Series Perusahaan SaaS - Riyan Asep Susanto; Gerry Firmansyah; Muhammad Kailani Ridwan; Devi Irawan (ISB Atma Luhur, 2022)
Perkembangan teknologi sangatlah bermanfaat dalam menyelesaikan masalah pada suatu perusahaan. Dunia usaha yang tumbuh dan berkembang semakin cepat, mengakibatkan semakin ketatnya persaingan dalam dunia usaha, Perusahaan harus mampu menganalisis dan meramalkan berbagai kemungkinan yang akan terjadi di masa yang akan datang. Perusahaan SaaS merupakan perusahaan jasa layanan Aplikasi HRIS berbasis cloud untuk pelayanan terhadap pelanggan b2b (business to business) ke perusahaan. Masalah yang penting bagi perusahaan Perusahaan SaaS dalam meningkatkan strategi penjualan aplikasi HRIS adalah belum adanya peramalan jumlah penjualan setiap bulan. Pada penelitian ini akan dilakukan peramalan penjualan produk HRIS Perusahaan SaaS dengan membandingkan metode peramalan Exponential smoothing , Moving average , dan ARIMA. Dari proses perbandingan dari ketiga metode tersebut untuk produk HRIS Perusahaan SaaS dengan Metode Exponential Smoothing di dapat kan hasil pengujian MSE sebesar 1411606, RMSE sebesar 11,881100 , MAPE sebesar 7,756206%, Metode Moving Average di dapat kan hasil pengujian MSE sebesar 14370113, RMSE sebesar 37,90793 , MAPE sebesar 20.41778%, Metode ARIMA di dapat kan hasil pengujian MSE sebesar 502221.4 , RMSE sebesar 7,086758, MAPE sebesar 4,507644%.Berdasarkan hasil analisis data, diketahui Metode peramalan dengan ARIMA sangat cocok untuk meramalkan penjualan produk HRIS di Perusahaan SaaS karena memiliki nilai tingkat error paling rendah apabila dibandingkan dengan metode lainnya.