PREDICTING SKINCARE SALES OF ORIGINAL MS GLOW WITH SES METHOD
Abstrak
Abstract: Ms Glow Kisaran Original Store is one of the beauty companies that sells skincare products that are useful for maintaining healthy facial and body skin. However, the Original Ms. Glow series currently faces challenges such as tight competition and ineffective inventory management in terms of sales figures. This company sells ± 1500 products a month, but also often faces shortages and stockpiles of product, which can reduce customer confidence and cause Ms. Glow Kisaran Original to experience financial losses, among others. Conversely, if the demand for skincare increases but the skincare supply cannot be prepared, this is a loss for the store and customers. The purpose of this study is to improve the accuracy of the forecast, the use of the Single Exponential Smoothing Method is proposed. This method smoothes past values with exponential weights, placing greater emphasis on the latest data. The use of data from the last 12 months as reference data for past recording for forecasting experiments for the next 1 (one) month. The results of the study at Ms Glow Kisaran show the flexibility of the method in adapting to different sales dynamics. Overall, this research helps in predicting skincare sales predictions at the Ms Glow Kisaran Original Kisaran Store using the Single Exponentian Smoothing method, so that it can overcome the challenges in predicting sales figures.
Keywords: ms glow kisaran; skincare sales; ses.
Abstrak: Toko Ms Glow Kisaran Original merupakan salah satu perusahaan di bidang kecantikan yang menjual produk-produk skincare yang bermanfaat untuk menjaga kesehatan kulit wajah dan tubuh. Namun rangkaian Original Ms. Glow saat ini menghadapi tantangan seperti persaingan yang ketat dan pengelolaan inventaris yang kurang efektif dalam hal angka penjualan. Perusahaan ini menjual ±1500 produk dalam sebulan, namun juga sering menghadapi kekurangan dan penumpukan stok produk, yang dapat menurunkan kepercayaan pelanggan dan menyebabkan Ms. Glow Kisaran Original mengalami kerugian finansial. Sebaliknya jika permintaan akan skincare meningkat namun persediaan skincare tidak dapat disiapkan maka ini menjadi kerugian bagi pihak toko dan pelanggan. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan ketepatan perkiraan, penggunaan Metode Single Exponential Smoothing diusulkan. Metode ini menghaluskan nilai masa lalu dengan bobot eksponensial, memberikan penekanan lebih besar pada data terbaru. Penggunaan data 12 bulan terakhir sebagai data acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan peramalan untuk 1 (satu) bulan kedepan. Hasil penelitian pada Ms Glow Kisaran menunjukkan fleksibilitas metode dalam menyesuaikan diri dengan dinamika penjualan yang berbeda. Secara keseluruhan, Penelitian ini membantu dalam meramalkan prediksi penjualan skincare di Toko Ms glow Kisaran Original Kisaran menggunakan metode Single Exponentian Smoothing, sehingga dapat mengatasi tantangan dalam memprediksi angka penjualan.
Kata kunci: ms glow kisaran; penjualan skincare; ses.
Referensi
I. Saidatuningtyas et al., “Analisis Peramalan Produk Kosmetik dengan Metode Regresi Linier dan Fishbone Model Terhadap Penurunan Tingkat Penjualan,” pp. 307–315, 2024.
A. Ardiansyah, “Sistem pakar untuk mendeteksi kelainan kulit wajah menggunakan Metode Teorema Bayes” Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim, 2022.
N. P. Sari and T. Sudarwanto, “Pengaruh celebrity endorser dan brand image terhadap minat beli konsumen skincare Ms Glow” J. Ilm. Manajemen, Ekon. Dan Bisnis, vol. 1, no. 2, pp. 25–40, 2022.
L. Belakang and L. B. Kebutuhan, “Bab i pendahuluan 1.1. latar belakang,” no. 3, pp. 1–6, 2002.
R. Shalehah, “Pengaruh social media dan word of mouth communication terhadap keputusan pembelian produk ms glow cabang pamekasan (studi pada mahasiswa di kota pamekasan),” p. 147, 2021.
K. Umama, S. S. Fuadahb, A. P. Wulandari, H. L. N. Tiasb, A. P. “The effect of implementing information systems on MS Glow,” Int. J. Sci. Eng. Inf. Technol., vol. 6, no. 1, 2021.
F. G. Dendra, G. S. Amnedya, F. Imansuri, and R. H. Gurning, “Penerapan Teknologi Digital Pada Rantai Pasok Di Era Industri 4.0: Studi Kasus Pada Perusahaan Multinasional Olahraga,”, 2024, vol. 5, no. 1, pp. 14–20.
I. K. Siregar, “Penerapan Single Exponential Smoothing Dalam peramalan Kesempatan Kerja Terhadap Pencari Kerja Terdaftar,” vol. 4, no. 2, pp. 813–818, 2022,
F. R. Wati, S. Achmadi, and A. P. Sasmito, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Kopi Berbasis Website” vol. 7, no. 5, pp. 1–6, 2023.
I. Nasichah, “Penerapan Exponential Smoothing Pada Laju Pertumbuhan PDRB Atas Dasar Harga Konstan Menurut Lapangan Usaha Provinsi Jawa Tengah,” vol. 7, pp. 684–693, 2024.
F. Suryani, R. A. N. Moulita, and S. Aprilyanti, “Analisis Peramalan Pemasangan Internet dengan Menggunakan Metode Single Moving Average dan Exponential Smoothing” vol. 1, pp. 1–5, 2023.
F. R. Alfandi, Y. A. Pranoto, and F. X. Ariwibisono, “Peramalan Stok Bahan Baku Di Cafe Vosco Dengan Metode SES Berbasis Website,” vol. 7, no. 5, pp. 3199–3205, 2023.
M. Ena, P. S. Matematika, and U. T. Kalabahi, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Memprediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Tahun 2023,” vol. 4, no. 2, pp. 962–969, 2023.
R. Maulina and D. P. Anggraeni, “Evolusi : Journal of Mathematics and Sciences Metode Single Exponential Smoothing ( SES ) pada Peramalan Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia,” vol. 6, pp. 111–120, 2022.
W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and T. Haryati, “Prediksi kemungkinan diabetes pada tahap awal menggunakan algoritma klasifikasi Random Forest,” Sistemasi, vol. 10, no. 1, pp. 163–171, 2021.
