PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PENDAPATAN PERUSAHAAN DENGAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING
DOI:
https://doi.org/10.46880/mtk.v10i1.2611Keywords:
Data Mining, Exponential Smoothing, PredictAbstract
Perusahaan telah memiliki data laporan terkait pencapaian pendapatan perusahaan, tetapi informasi dari data tersebut tidak digunakan dengan semestinya. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan data mining untuk memprediksi pendapatan perusahaan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode DES dan TES, yang memproses sekumpulan data pendapatan yang belum diolah dan belum dikembangkan untuk menciptakan informasi baru yang bernilai dan berguna bagi perusahaan, khususnya untuk perolehan pendapatan perusahaan. Hasil penelitian menunjukan perhitungan MAPE metode DES memperoleh MAPE 98,5 sedangkan metode TES memperoleh MAPE 5,42. Dengan perolehan MAPE yang lebih kecil metode TES lebih relevan dalam penelitian ini di bandingkan dengan metode DES, karena metode TES mempunyai tren dan musiman sehingga lebih akurat dalam perhitungannya di bandingkan dengan metode DES yang hanya mempunyai tren. Dari hasil perolehan MAPE tersebut, penggunaan metode TES dengan perolehan MAPE 5,42. Berdasarkan kriteria MAPE, maka kemampuan untuk memprediksikannya adalah sangat baik.
References
M. A. Suprayogi, “Model Double Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penerimaan Pajak Pemerintah Pusat Indonesia,” Jurnal Statistika dan Komputasi, vol. 1, no. 2, pp. 83–92, 2022.
M. Ihksan, S. Defit, and Y. Yunus, “Monte Carlo Simulation in Predicting the Level of Culinary Sales Revenue (Case Study at Radja Minas Padang),” Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, Mar. 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i1.63.
T. Tukino, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Keuntungan Pada PT SMOE Indonesia,” JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS, vol. 9, no. 1, p. 39, May 2019, doi: 10.21456/vol9iss1pp39-46.
R. Saputra and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020.
F. Fauziah, Y. I. Ningsih, and E. Setiarini, “Analisis peramalan (forecasting) penjualan jasa pada Warnet Bulian City di Muara Bulian,” Eksis: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, vol. 10, no. 1, pp. 61–67, 2019.
T. P. J. Tarisya and A. H. Primandari, “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Metode Triple Exponential Smoothing untuk Harga Telur pada Produsen Di Kabupaten Sukabumi: Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Metode Triple Exponential,” Emerging Statistics and Data Science Journal, vol. 1, no. 2, pp. 204–214, 2023.
L. Sarifah, S. Kamilah, and S. Khotijah, “Penerapan Metode Single Moving Average Dalam Memprediksi Jumlah Penduduk Miskin Pada Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Pamekasan,” Zeta-Math Journal, vol. 8, no. 2, pp. 47–54, 2023.
I. Jubaidah, D. Pratiwi, and T. Siswanto, “FORECASTING SALES DATA ON E-COMMERCE USING SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING METHODS,” Jurnal Teknologi Informasi: Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 111–124, 2023.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 dhimas Nur Abdurrahman, rizal rachman
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
