Analisis Peramalan Dan Perencanaan Penjualan Buku Lks Dalam Upaya Meningkatkan Kebutuhan Produk Dengan Menggunakan Metode Least Square Dan Anova
DOI:
https://doi.org/10.32493/teknologi.v2i1.3907Keywords:
F Hitung, Anova, Least Square, HipotesisAbstract
Untuk memenuhi permintaan buku ke percetakan CV. Dunia Pustaka pada semester satu dan semester dua untuk 5 tahun kedepan adalah dari tahun 2017-2022 adalah 133.570 examplar, 134.001 examplar, 134,432 examplar, 134.862 examplar, 135.292 examplar.Untuk hipotesis anova dua jalur tanpa interaksi ini pernyataan, karena nilai F₠hitung = 7.746,9 > 4,10 maka F₠hitung > dari Ftabel artinya ada perbedaan rata-rata penjualan buku dari tiap kota tersebut dalam 5 tahun. Dalam hal ini berarti H0 di tolak di karenakan ada perbedaan penjualan tiap kota dalam 5 tahun. Kota Pandeglang: Jika –thitung < -ttabel maka ada perbedaan volume penjualan dalam 5 tahun antara sebelum dan sesudah melakukan peramalan. Ternyata: -31,809 < - 2,776 , maka H0 di tolak. Kota Serang: Jika – t hitung < -tabel maka ada perbedaan volume penjualan dalam 5 tahun antara sebelum dan sesudah melakukan peramalan, Ternyata: -49,685 < - 2,776 , maka H0 di tolak Kota Cilegon : Jika thitung < ttabel ada perbedaan volume penjualan dalam 5 tahun antara sebelum melakukan peramalan dan sesudah peramalan. Ternyata: -63.478 < - 2,776 , maka H0 di tolak. Dalam hal ini hasilnya minus maka dalam salah satu tahun sebelum atau sesudah peramalan forcastingnya lebih kecil, dan dikarenakan data yang dioleh memiliki nilai yang besar maka hasil t hitung pun besar nilainya.
References
Bagus. 2014. Sistem Informasi Peramalan Penjualan Kaos dengan Menggunakan Metode Least Square. Kediri: Distro MD 99.
Dana Sulistiyo Kusumo, Moch. Arief Bijaksana, Dhinta Darmantoro. Data Mining Dengan Algoritma Apriori Pada RDBMS Oracle,2003,Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Juni 2003, Vol. 8 No. 1,3. Averson, Paul. 1998. “The Deming Cycleâ€. The Balanced Scorecard Institute.
Gasperzs, 2005 . Penerapan metode trend moment dalam forecast penjualan motor yamaha di pt. Hasjrat abadi. Jurusan Teknik Informatika, Universitas Negri Gorontalo, Gorontalo, April 2013.
Kusrini, EmhaTaufiqLuthfi, “Algoritma Data Miningâ€, Andi Yogyakarta, 2010 FeriSulianta & Dominikus Juju, “Data Mining – MeramalkanBisnis Perusahaanâ€, 2010 [2]. Dana Sulistiyo Kusumo, Moch. Arief Bijaksana, Dhinta Darmantoro. Data Mining Dengan Algoritma Apriori Pada RDBMS Oracle,2003,Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomuniasi, Juni 2003, Vol. 8 No. 1,3
Kurniawan, Deni. 2008. Regresi Linier (Linear Regression) , Jurnal, Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria
Muthia, Moh. Hidayat Koniyo, Manda Rohandi. 2013. Penerapan Metode Trend Moment dalam Forecast Penjualan Motor Yamaha. Gorontalo: PT. Hasjrat Abadi.
Montgomery, D. 2005. Design And Analysis Of Experiment 5th edition. John Willey and Sons. New York.
Mulyaningsih. 2005. Uji Kesesuaian Model. Repository IPB.
Makridakis dan Steven Wheelwright. 2010. Metode dan Aplikasi Peramalan, Jilid1. Penerbit : Binarupa Aksara Publisher. Tangerang-Indonesia.
Makridakis, S. dan Whellwright, S. C. 2005. Metode dan Aplikasi Peramalan. Binarupa Aksara. Jakarta. Nasution, A. H. 2008.
Rukmigarsari, E. 2011. Analisis Data dengan Program SPSS (Komputer 4). Malang: Universitas Islam Malang
Ruslan, Muhammad.2010. Rancangan Percobaan :Percobaan & Rancangan Pengacakan & Penataan Pola & Model Rancangan Nilai Beda Rataan Telaah Data, ebook.
Rismawati, L. 2009. Analisis Sensitivitas Dari Persoalan Perbaikan Mesin Dalam Sistem Manufaktur. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Rekhi School of Information Technology Lusi, Shita Wardhani. 2007. Teknik Proyeksi untuk Bisnis dan Ekonomi, Edisi Pertama. Penerbit : BPFE, Yogyakarta.
Simarmata, Janner & Paryudi, Imam. 2006. Basis Data, Andi Offset, Yogyakarta.
Swastha, Basu dan Irawan. 2008. Manajemen Pemasaran Modern. Penerbit: Liberty, Yogyakarta.