Perbandingan Akurasi Double Exponential Smoothing dan ARIMA dalam Memprediksi Penjualan di E-Commerce Nibans Cake

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan keakuratan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Double Exponential Smoothing pada peramalan penjualan kue di Toko Nibans Cake, sehingga toko dapat melakukan prediksi untuk periode selanjutnya dengan metode yang lebih akurat diantara kedua metode tersebut. Aplikasi penjualan menggunakan metode ARIMA dan Double Exponential Smoothing dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan di masa depan. Metode ARIMA lebih cocok digunakan untuk data yang memiliki pola musiman (seasonal) sedangkan metode Double Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk data yang tidak memiliki pola musiman.