Penerapan Metode Time Series Untuk Memprediksi Penjualan Di Toko Retail Dan Mengoptimalkan Perncanaan Stok

Industri Retail menghadapi tantangan besar dalam menjaga keseimbangan antara permintaan pelanggan dan ketersediaan stok barang. Prediksi penjualan yang akurat menjadi kunci dalam merancang strategi perencanaan stok yang efisien dan efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode time series dalam memprediksi penjualan di toko Retail serta menganalisis dampaknya terhadap mengoptimalkan perencanaan stok. Studi dilakukan pada Toko Retail Tenant Tommy Hilfiger dengan menggunakan data penjualan selama satu tahun terakhir. Metode time series yang digunakan mencakup Double Moving Average, Double Exponential Smoothing, Dekomposisi, Winter’s, dan Indeks Musiman. Pemilihan metode terbaik dilakukan berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE) terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode peramalan time series dengan nilai MSE yang terkecil yang sesuai dengan peramalan penjualan yaitu metode winter’s. Metode winter’s memiliki nilai MSE terkecil yaitu untuk Polo 722629, T-Shirt 2747612 dan Outwear 219518. Pengadaan persediaan perusahaan periode Desember 2023 – Desember 2024 menggunakan EOQ yang didsarkan pada proyeksi kebutuhan hasil ramalan penjualan, diperoleh kuantitas pemesanan optimal untuk Polo sebesar 203,79, T-Shirt 158,83 dan Outwear 227,71. Besarnya frekuensi pemesanan untuk Polo sebanyak 122 kali, T-Shirt sebanyak 95 kali dan Outwear 137 kali.

Kata kunci: Time series , Prediksi Penjualan, Perencanaan Stok, Retail