PENERAPAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK OPTIMASI ALGORITMA DATA MINING DALAM PERAMALAN PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK

Abstrak

Saat ini perkembangan dunia bisnis di Indonesia semakin kompetitif, hal ini dapat dilihat dari kemajuan dan perubahan yang terjadi diberbagai bidang usaha salah satunya adalah dibidang perindustrian atau penyaluran bahan bakar minyak kepada masyarakat. Permasalahan pada PT. Murni Cahaya Abadi yaitu belum dapat memprediksi penjualan bahan bakar minyak di masa depan, di mana penjualan mungkin tidak stabil pada waktu tertentu. Hal ini menyebabkan stock produk yang tidak dapat diprediksi sehingga berdampak terhadap penyusutan bahan bakar minyak maupun fluktuasi harga dan stok produk yang tidak mampu mencukupi kebutuhan konsumen maka diperlukannya data penjualan yang terukur dengan meng gunakan sebuah metode peramalan yaitu melakukan optimasi algoritma data mining dengan menerapkan Exponential smoothing untuk memprediksi penjualan bahan bakar minyak yang dapat digunakan untuk memperkirakan stock bahan bakar minyak pada PT. Murni Cahaya Abadi. Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut maka hasil penelitian ini didapatkan bahwa Peramalan penjualan bahan bakar minyak pertalite menggunakan algoritma Linear regression dengan menerapkan Exponential smoothing (α = 0.1) menurunkan nilai RMSE sebesar 5.033 jika tanpa menggunakan Exponential smoothing menghasilkan Nilai RMSE sebesar 13.574 dan pertamax menggunakan algoritma Linear regression dengan menerapkan Exponential smoothing (α = 0.5) menurunkan nilai RMSE menjadi sebesar 3.516 jika tanpa menggunakan Exponential smoothing menghasilkan nilai RMSE sebesar 5.649 sedangkan bio solar menggunakan algoritma Neural Nework dengan menerapkan Exponential smoothing (α = 0.4) mampu menurunkan nilai hasil RMSE sebesar 1.496 jika tanpa menggunakan Exponential smoothing menghasilkan nilai RMSE sebesar 3.150.