PEMBANGUNAN DATA WAREHOUSE UNTUK FORECASTING PENJUALAN DALAM BISNIS RITEL

71120120, Putu Widnyana Santika (2016) PEMBANGUNAN DATA WAREHOUSE UNTUK FORECASTING PENJUALAN DALAM BISNIS RITEL. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71120120_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (1MB)
	Text (Skripsi Informatika) 71120120_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Sebuah perusahaan yang besar memiliki begitu banyak kegiatan didalamnya salah satunya adalah transaksi pembelian. Dalam tiap harinya transaksi yang berlangsung pada perusahaan di tiap tokonya pasti akan sangat banyak. Perkembangan pun membuat perusahaan harus mempersiapkan diri atas apa yang akan terjadi selanjutnya. Berdiskusi dan pertukar pikiran saja tidak mampu membuat perusahaan dapat melihat kedepan. Untuk itu diperlukan langkah yang jelas, salah satunya adalah mengoptimalkan penggunaan data dendan megolah data tersebut menjadi informasi. Informasi tersebut dapat didapatkan dengan melakukan Forecasting atau peramalan penjualan. Namun data yang sangat besar dapat dapat menguras waktu dan tenaga untuk menggali date tersebut. Sebagai solusi dalam penggunaan data yang banyak dikenalkanlah Data Warehouse dan Business Intelligence sebagai penunjang data agar pemrosesan data berjalan dengan cepat dan pemrosesan data agar menjadi sebuah informasi. Data warehouse dibentuk dengan melewati proses Extract Transform Load pada data transaksi perusahaan A pada tahun 2009-2013. Data akan diproses untuk memudahkan perusahaan menyiapkan diri dalam penjualan kedepan dan sebagai tolak ukur perkembangan dalam waktu yang akan datang yang disebut Forecasting. Forecasting adalah sebuah gambaran informasi untuk peramalan penjualan pada periode mendatang. Pemrosesan forecasting akan menggunakan dua metode yaitu Least Square dan Holt-Winter dengan membagi tiga periode penjualan yaitu kuartal, seasonal dan tahun. Pada evaluasi yang dilalui metode tersebut cukup baik pada periode waktu kuartal dan seasonal.

Actions (login required)

View Item