<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi permintaan produk menggunakan metode Rapid Application Development (RAD), yang diharapkan dapat membantu perusahaan dalam mengoptimalkan pengelolaan inventori. Sistem ini menggunakan data historis penjualan untuk memprediksi permintaan produk di masa depan, sehingga perusahaan dapat merencanakan pengadaan dan distribusi produk dengan lebih efisien. Metode RAD dipilih karena pendekatannya yang cepat dalam pengembangan aplikasi serta kemampuannya untuk menghasilkan prototipe yang dapat langsung diuji oleh pengguna. Dalam pengembangan sistem, digunakan algoritma regresi linear dan decision tree untuk memproses data penjualan historis dan menghasilkan prediksi permintaan. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan data penjualan selama satu tahun terakhir, dan hasilnya menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat kesalahan prediksi rata-rata sebesar 5.43%. Meskipun prediksi sistem cukup akurat, analisis menunjukkan bahwa faktor eksternal seperti promosi dan musim memiliki dampak signifikan terhadap akurasi prediksi. Oleh karena itu, sistem ini perlu ditingkatkan dengan mempertimbangkan faktor-faktor eksternal dalam model prediksi. Hasil evaluasi pengguna menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam memberikan prediksi yang akurat, mengelola inventori dengan lebih efisien, dan meningkatkan pengambilan keputusan terkait stok produk. Berdasarkan temuan ini, disarankan untuk mengembangkan sistem lebih lanjut dengan memasukkan algoritma pembelajaran mesin yang lebih kompleks serta data eksternal yang dapat mempengaruhi permintaan produk.]]>
Copyrights © 2024
