Peramalan Menggunakan Metode Moving Average pada Penjualan Krim Muka Toko Kosmetik SaQ
Authors | ||
Issue | Vol 7 No 1 (2024): Talenta Conference Series: Energy and Engineering (EE) | |
Section | Articles | |
Section |
Copyright (c) 2024 Talenta Conference Series: Energy and Engineering (EE) This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. |
|
Galley | ||
DOI: | https://doi.org/10.32734/ee.v7i1.2189 | |
Keywords: | Forecasting Moving Average MPS | |
Published | 2024-10-22 |
Abstract
Industri kosmetik di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat, dengan permintaan yang terus meningkat dari pelanggan yang menginginkan produk perawatan wajah berkualitas. Toko Kosmetik SaQ telah beroperasi selama 14 tahun dan telah menjadi pilihan terpercaya bagi pelanggan yang mencari produk perawatan wajah yang berkualitas. Makalah ini bertujuan untuk menganalisis potensi Toko Kosmetik SaQ dengan menggunakan metode peramalan. Peramalan akan dilakukan dengan menggunakan berbagai metode, termasuk moving average. Tujuan dari peramalan ini adalah untuk membantu Toko Kosmetik SaQ dalam mengambil keputusan strategis untuk mengembangkan bisnisnya. Metode moving average adalah teknik analisis statistik yang umum digunakan dengan merata-ratakan data dalam rentang waktu tertentu untuk menemukan pola atau tren yang mendasarinya
The cosmetics industry in Indonesia is experiencing rapid growth, with demand continuing to increase from customers who want quality facial care products. SaQ Cosmetic Store has been operating for 14 years and has become a trusted choice for customers looking for quality facial care products. This paper aims to analyze the potential of SaQ Cosmetic Stores using forecasting methods. Forecasting will be done using various methods, including moving averages. The purpose of this forecasting is to help SaQ Cosmetic Shop in making strategic decisions to develop its business. The moving average method is a statistical analysis technique that is commonly used by averaging data over a certain time period to find underlying patterns or trends.