Implementasi Sitem Informasi Penjualan Metode Time Series

tricksix    April 09, 2023    Metode , Pemograman    Comment   

Sistem informasi penjualan adalah suatu sistem yang bertujuan untuk membantu proses penjualan dan memantau kinerja penjualan pada suatu perusahaan. Salah satu teknik yang dapat digunakan dalam sistem informasi penjualan adalah metode time series. Metode ini dapat digunakan untuk memprediksi penjualan di masa depan berdasarkan data penjualan di masa lalu.

Contoh perhitungan metode time series pada sistem informasi penjualan adalah sebagai berikut:

1. Pengumpulan Data Pertama, kita perlu mengumpulkan data penjualan selama beberapa periode waktu. Misalnya, data penjualan selama 12 bulan terakhir.

2. Analisis Data Kemudian, kita perlu menganalisis data tersebut untuk mengetahui trend dan pola musiman yang terjadi. Misalnya, kita menemukan bahwa terdapat trend naik pada penjualan setiap bulannya, dan terdapat pola musiman yang menunjukkan penjualan yang lebih tinggi pada bulan-bulan tertentu.

3. Prediksi Penjualan Setelah itu, kita dapat menggunakan metode time series untuk memprediksi penjualan di masa depan. Misalnya, kita ingin memprediksi penjualan untuk 3 bulan ke depan.

4. Perhitungan Prediksi Untuk melakukan perhitungan prediksi, kita dapat menggunakan teknik moving average atau exponential smoothing. Misalnya, kita menggunakan teknik exponential smoothing dengan alpha = 0.3 dan memprediksi penjualan untuk 3 bulan ke depan. Dengan teknik ini, kita dapat menghitung nilai prediksi penjualan untuk setiap bulan dengan rumus sebagai berikut:

Ft+1 = α(Dt) + (1-α)(Ft)
Ft+2 = α(Dt+1) + (1-α)(Ft+1)
Ft+3 = α(Dt+2) + (1-α)(Ft+2)

Keterangan:

• Ft+1, Ft+2, Ft+3: nilai prediksi penjualan untuk bulan ke-13, ke-14, dan ke-15
• α: konstanta smoothing (0.3)
• Dt: nilai penjualan aktual untuk bulan ke-t (t = 1,2,...,12)
• Ft: nilai prediksi penjualan untuk bulan ke-t

5. Evaluasi Hasil Prediksi Setelah melakukan perhitungan prediksi, kita perlu mengevaluasi hasil prediksi yang dihasilkan untuk mengetahui tingkat akurasi dan melakukan perbaikan jika diperlukan. Misalnya, kita dapat membandingkan nilai prediksi dengan nilai aktual yang terjadi di masa depan, kemudian menghitung nilai error dan menggunakan teknik perbaikan seperti adjusting or dampening.

Demikianlah artikel dan contoh perhitungan sistem informasi penjualan dengan metode time series. Dengan menggunakan metode ini, diharapkan perusahaan dapat memperoleh prediksi penjualan yang lebih akurat dan memperbaiki strategi penjualan yang tepat.

Berikut adalah contoh perhitungan menggunakan metode exponential smoothing dengan bahasa PHP:

<?php
// Deklarasi variabel
$data = array(100, 120, 130, 150, 170, 200, 230, 250, 280, 300, 330, 350);
$alpha = 0.3;
$prediksi = array();

// Hitung prediksi untuk bulan ke-13, ke-14, dan ke-15
for ($i = 0; $i < 3; $i++) {
  if ($i == 0) {
    // Hitung prediksi untuk bulan ke-13
    $Ft = $data[11];
  } else {
    // Hitung prediksi untuk bulan ke-14 dan ke-15
    $Ft = $prediksi[$i-1];
  }

  $Dt = $data[11+$i];
  $Ftplus1 = $alpha*$Dt + (1-$alpha)*$Ft;
  array_push($prediksi, $Ftplus1);
}

// Tampilkan hasil prediksi
echo "Prediksi penjualan untuk bulan ke-13: " . round($prediksi[0]) . "
";
echo "Prediksi penjualan untuk bulan ke-14: " . round($prediksi[1]) . "
";
echo "Prediksi penjualan untuk bulan ke-15: " . round($prediksi[2]) . "
";

?>

Penjelasan kode:

• Variabel $data merupakan array yang berisi data penjualan selama 12 bulan terakhir.
• Variabel $alpha merupakan konstanta smoothing dengan nilai 0.3.
• Variabel $prediksi merupakan array kosong yang digunakan untuk menyimpan hasil prediksi.
• Perulangan for digunakan untuk menghitung prediksi untuk bulan ke-13, ke-14, dan ke-15.
• Pada iterasi pertama, nilai prediksi untuk bulan ke-13 diambil dari data penjualan bulan ke-12.
• Pada iterasi selanjutnya, nilai prediksi dihitung berdasarkan nilai prediksi sebelumnya.
• Pada setiap iterasi, nilai aktual diambil dari data penjualan bulan yang bersesuaian.
• Rumus exponential smoothing Ftplus1 = α(Dt) + (1-α)(Ft) diimplementasikan pada baris ke-15.
• Hasil prediksi disimpan dalam variabel $prediksi.
• Hasil prediksi ditampilkan pada layar menggunakan perintah echo.

Dengan menggunakan kode di atas, Anda dapat menghitung prediksi penjualan dengan metode exponential smoothing menggunakan bahasa PHP.