PENGGUNAAN METODE MONTE CARLO DAN EXPECTED MONETARY VALUE DALAM PREDIKSI PENJUALAN PRODUK

farhan putra -
Riry Sriningsih -

Abstract


Trade is a sector that significantly contributes to national economic growth, but the lack of understanding of marketing strategies has led many traders to incur losses. The rapid development of information and communication technology requires increasingly modern human activities. Various complex problems can be modeled and simulated first before being implemented, resulting in optimal outcomes. One of the strategies for preparing stock is to avoid stock shortages and surpluses. The Monte Carlo method and Expected Monetary Value are two methods used for making predictions. The forecasted sales figures for the Legenda gepeng product for the years 2024-2025 are 739,914 packs, Legenda Premium 54,201 packs, and Legenda Pia 137,750 packs. The lowest MAPE for each product is 17.59%, 33.24%, and 25.17% respectively.


Full Text:

PDF

References


A. Wijanarko dan I. Susila, Faktor Kunci Keberhasilan UMKM Kreatif, 2016.

M. J. Akbar, Q. Qurtubi dan M. F. N. Maghfiroh, “Perancangan strategi pemasaran menggunakan metode swot dan qspm untuk meningkatkan penjualan beras,” Jurnal INTECH Teknik Industri Universitas Serang Raya, vol. 8, no. 1, pp. 61-67, 2022.

N. B. A. B. Arifin dan A. Asmianto, “Sistem Prediksi Penjualan Menggunakan Kombinasi Metode Monte Carlo Dan Decision Tree Berbasis Website,” MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, vol. 11, no. 2, pp. 274-286, 2023.

R. Rachman, “Enerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” Jurnal Informatika, vol. 5, no. 2, pp. 211-220, 2018.

A. Arisma, “PREDIKSI OPTIMAL PENDAPATAN MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO PADA TOKO BUKU ZANAFA PEKANBARU,” 2024.

L. A. Mahayu, “Penjadwalan Probabilistik Dengan Simulasi Monte Carlo,” 2011.

N. L. W. S. R. Ginantra dan I. B. G. Anandita, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 3, no. 2, pp. 433-441, 2019.

G. F. M. Theotista dan Y. Marshelly, “Development Of Expected Monetary Value Using Binomial State Price In Determining Stock Investment Decisions,” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 17, no. 3, pp. 1703-1712, 2023.

L. M. Harahap, C. L. Sinaga, D. A. Lubis, M. A. Sampurno dan N. Nelfita, “sing the Expected Monetary Value (EMV) Method to Minimize Risk in Project Decision Making,” Economic: Journal Economic and Business, vol. 2, no. 4, pp. 131-135, 2023.

Y. A. Jatmiko, R. L. Rahayu dan G. Darmawan, “Perbandingan Keakuratan Hasil Peramalan Produksi Bawang Merah Metode Holt-Winters Dengan Singular Spectrum Analysis (Ssa),” Jurnal Matematika MANTIK, vol. 3, no. 1, pp. 13-22, 2017.

N. Almumtazah, N. Azizah, Y. L. Putri dan D. C. Novitasari, “Prediksi jumlah mahasiswa baru menggunakan metode regresi linier sederhana,” Jurnal Ilmiah Matematika Dan Terapan, vol. 18, no. 1, pp. 31-40, 2021.

F. H. Walid, “Simulasi Monte Carlo Dalam Memperkirakan Persediaan Air Bersih,” 2019.

N. Nurmalasari dan R. N. Sukmana, “Sistem Prediksi Penjualan Pakaian Berbasis Web Dengan Menggunakan Metode Monte Carlo (Studi Kasus: Greaclogo),” Digital Transformation Technology, vol. 3, no. 2, pp. 595-601, 2023.

F. N. Rohmah, D. A. Dermawan dan A. Andriani, “Memprediksi Jumlah Produksi Roti Dengan Menerapkan Metode Monte Carlo,” Inovate: Jurnal Ilmiah Inovasi Teknologi Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 29-36, 2021.

P. W. U. Istianto dan S. Khadafi, “Random Number Generate Menggunakan Metode Linear Congruent Method (LCM) Untuk Soal Ujian Di SMA Ta’miriyah Surabaya,” 20121.

B. Y. Geni, “Simulasi pencarian keuntungan dengan menggunakan metode Monte Carlo pada penjualan produk Wardah di Wardah Official Shop (Shopee),” JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas), vol. 6, no. 2, 2021.




DOI: http://dx.doi.org/10.24036/unpjomath.v9i4.17075