Pendekatan Time Series dan Kausal Terhadap Penjualan Ragum di Provonsi Gorontalo

Abstract

Peramalan yaitu suatu aktivitas yang dilaksanakan dengan tujuan memprediksi kejadian pada masa yang akan datang. Aktivitas peramalan sering dijadikan perusahaan sebagai alat untuk menyusun cara yang tepat, sistematis, dan dapat dipertanggung jawabkan dalam menghadapi masa depan perusahaan. Pada penelitian ini dilakukan peramalan kuantitatif menggunakan cara time series dan metode kausal untuk meramalkan penjualan ragum pada Provinsi Gorontalo pada periode ke-37. Pada peramalan time series digunakan data beberapa periode waktu yaitu data historis tahun 2018-2021 sebanyak 36 periode. Pada penelitian ini, time series dilakukan untuk meramalkan laju variabel inflasi, indeks harga konsumen, dan jumlah barang angkutan laut untuk periode ke-37. Perhitungan kesalahan pada penilitian ini dilakukan dengan metode SSE (Sum of Squared Error). Metode kausal dilakukan untuk mengetahui jumlah penjualan ragum berdasarkan hasil ramalan perhitungan ketiga variabel yang telah dihitung pada metode time series. Cara yang dipergunakan pada peramalan kausal adalah eliminasi matriks dengan metode GaussJordan. Perhitungan korelasi antar variabel dilakukan untuk mengetahui hubungan variabel yang digunakan terhadap aktivitas penjualan ragum.

Forecasting is an activity carried out to predict future events. Forecasting activities are often used by companies as a tool to develop an appropriate, systematic, and accountable way in dealing with the company's future. In this study, quantitative forecasting was carried out using time series methods and causal methods to predict vise sales in Gorontalo Province in the 37th period. In time series forecasting, data for several time periods are used, namely historical data for 2018-2021 as many as 36 periods. In this study, time series is used to predict the rate of inflation variable, consumer price index, and the number of sea freight goods for the 37th period. The calculation of errors in this research is done by using the SSE (Sum of Squared Error) method. The causal method is used to determine the number of vise sales based on the results of the calculation of the three variables that have been calculated using the time series method. The method used in causal forecasting is matrix elimination using the Gauss-Jordan method. Calculation of correlation between variables is carried out to determine the relationship of the variables used to vise sales activities.