## Jurnal Pendidikan dan Kewirausahaan
p-ISSN: 2302-0008 e-ISSN: 2623-1964 DOI: https://doi.org/10.47668/pkwu.v11i2.752 Volume 11 Issue 2 2023 Pages 424 - 433 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/PKWU/index
Prediksi Penjualan Mobil dalam Negeri sebagai Penentu Kebijakan Pengelolaan Kompetensi Keahlian Teknik Kendaraan Ringan (TKR) di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK)
Yustina Amita Utama 1* , Fachrul Kurniawan 2 1,2 UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia
* e-mail: 200605210022@student.uin-malang.ac.id
Abstract Sales  of  four-wheeled  vehicles  in  the  domestic  market  at  the  beginning  of  2021 experienced a decline on a monthly and annual basis as a result of the Covid-19 pandemic. This has caused the wheels of the economy not to turn normally as a result of social restrictions. Therefore, this study was conducted to analyze and predict the increase in sales of four-wheeled vehicles using machine learning algorithms. This study uses literature studies using journals about prediction models. To obtain the appropriate algorithm, a comparison of the test results of the journals used is carried out. This prediction of domestic car sales is used to make policies for  managing  the  competence  of  Light  Vehicle  Engineering  (TKR)  expertise  at  SMK.  The results of this study produced a prediction model with the best performance, namely SARIMA with an MSE value of 0.89 and a Backpropagation Artificial Neural Network  with an MSE value of 0.44.
Keywords : Prediction, Machine Learning, Algorithms, Decisions .
Abstrak: Penjualan  kendaraan  roda  empat  di  pasar  dalam  negeri  pada  awal  tahun  2021 mengalami penurunan secara bulanan dan tahunan sebagai dampak pandemi Covid-19. Hal ini menyebabkan roda perekonomian tidak berputar secara normal akibat dari pembatasan sosial. Oleh  karena  itu  penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  serta  memprediksi  kenaikan penjualan kendaraan roda empat dengan menggunakan algoritma machine learning . Penelitian ini  menggunakan  studi literatur dengan  menggunakan jurnal-jurnal  tentang  yang  membahas tentang  model  prediksi.  Untuk  mendapatkan  algoritma  yang  sesuai  dilakukan  perbandingan hasil  pengujian  jurnal-jurnal  yang  digunakan.  Prediksi  penjualan  mobil  dalam  negeri  ini digunakan untuk pengambilan kebijakan pengelolaan kompetensi keahlian Teknik Kendaraan Ringan  (TKR)  di  SMK.  Hasil  penelitian ini  menghasilkan  model  prediksi  dengan  performa terbaik  yaitu    SARIMA  dengan  nilai  MSE  sebesar  0.89  dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation dengan nilai MSE sebesar 0.44.
Kata kunci: Prediksi, Machine Learning, Algoritma, Keputusan.
Copyright (c) 2023 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Kebutuhan  masyarakat  Indonesia  akan  kendaraan  roda  empat  terus  meningkat seiring waktu (Wahyudi & Munir, 2018). Hal tersebut membuktikan bahwa mobil saat ini tak hanya dianggap sebagai kebutuhan penunjang, tetapi juga kebutuhan utama banyak orang  dalam  mendukung  aktivitas  harian.  Terdapat  beberapa  alasan  yang  membuat kendaraan roda empat lebih digemari. Salah satunya adalah faktor kenyamanan. Seperti diketahui, penggunaan mobil dinilai lebih efektif untuk membawa muatan lebih banyak
dibandingkan sepeda motor dan dapat melindungi pengemudi dari kondisi cuaca yang tak bersahabat (Jupiyandi et al., 2019).
Diketahui bahwa pasar otomotif Indonesia tembus satu juta unit pada tahun 2021 yaitu tepatnya 1,05 juta unit. Kenaikan signifikan dibandingkan tahun sebelumnya. Salah satu  merek  otomotif  terlaris  di  Indonesia  pada  tahun  2020  meskipun  adanya  pandemi COVID-19. Pandemi COVID-19 terjadi  sejak tahun 2019 akhir dan meningkat  hingga tahun  2022  (Covid-19,  2021;  Rantauni  &  Sukmawati,  2022).  Pandemi  menyebabkan pembatasan  sosial  secara  besar-besaran  yang  berdampak  pada  seluruh  sector  (Badan Pusat Statistik, 2020; Rantauni & Sukmawati, 2022).Meskipun adanya pandemi tersebut, volume penjualannya mencapai  331.410 unit kendaraan, naik 12,1 % dibandingkan tahun sebelumnya  (BPS,  2021).  Semakin  tingginya  tingkat  mobilitas  setiap  orang  yang menuntut  untuk  memiliki  alat transportasi  pribadi  guna memperlancar aktivitas sehari- hari. Mobil merupakan salah satu alat transportasi pribadi  yang digemari  karena selain memiliki  tingkat  kenyamanan  yang  tinggi,  memiliki  mobil  pribadi  dianggap  sebagian orang sebagai suatu ke banggan tersendiri (Haq & Aditio, 2018; Ririd et al., 2021).
Di  SMK salah satu  kompetensi keahlian  yang fokus di  bidang penjualan  mobil adalah  Teknik  Kendaraan  Ringan  (TKR).  Kompetensi  keahlian  ini  berhubungan  erat dengan perkembangan teknologi otomotif. Dan salah satu indikatornya adalah penjualan mobil  yang bisa menyesuaikan dengan permintaan pasar. Seperti  yang telah  dituliskan oleh  Maksum  (2015)  mengenai  perkembangan  teknologi  otomotif  yang  harus  diikuti dengan penyiapan Sumber Daya Manusia (SDM) untuk meningkatkan relevansi lulusan Jurusan  Teknik  Otomotif  sesuai  dengan  kebutuhan  di  industri.  Dengan  meningkatnya penjualan  mobil,  hal  ini  juga  mempengaruhi  perlunya  menyediakan  sarana  prasarana bengkel  siswa  yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Menurut  Alfaruq  et  al.  (2020)  dalam penelitiannya menyebutkan juga mengenai adanya pengaruh positif sebesar 92% terkait ketersediaan  sarana  prasarana  bengkel  terhadap  hasil  belajar  siswa  Teknik  Kendaraan Ringan.

## METODE
Kegiatan ini dilakukan untuk mengeksplorasi berbagai penelitian tentang prediksi penjualan mobil dalam negeri ditinjau dari parameter Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  Dalam melakukan studi literatur digunakan langkah-langkah penelitian seperti di bawah ini :
a. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  berasal  dari  jurnal-jurnal  nasional dengan  kriteria  tahun  terbit  jurnal  tidak  lebih  dari  10  tahun  mulai  tahun    2012 sampai tahun 2021. Jurnal yang dicari merupakan jurnal yang memiliki tema yang sama tentang prediksi penjualan dan dapat diakses fulltext dalam format pdf.
b. Konseptualisasi
Jurnal  penelitian  orang  lain  yang  terkait  dengan  topik  peneliti  yaitu forecasting atau prediksi. Dalam tahap ini diambil jurnal yang menggunakan model untuk forecasting atau  prediksi  dengan  hasil  pengujian  terbaik  dari  jurnal-jurnal yang  dikumpulkan.  Lalu  dilanjutkan  dengan  tahap  membandingkan  antar  jurnal sehingga dihasilkan jurnal yang memiliki pengujian terbaik.
c. Analisa Data
Pada tahapan ini dilakukan organisasi data, pengaturan urutan data sesuai kategori masing-masing. Selanjutnya hasil analisa akan ditampilkan dalam bentuk visualisasi data agar peneliti lebih mudah memahami hasil penelitian.
d. Hasil dan Pembahasan
Pembandingan  antar  jurnal  dilakukan  pada  tahap  ini  untuk  melihat  hasil pengujian masing-masing dari jurnal yang terkumpul, agar lebih mudah memahami hasil dari masing-masing jurnal.
e. Kesimpulan
Dalam  tahap  ini  dihasilkan  pengujian  terbaik  dari  metode  prediksi  pada jurnal yang terkumpul.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Forecasting
Forecasting  atau  prediksi  merupakan  bagian  terpenting  bagi  setiap perusahaan  ataupun  instansi  dalam  pengambilan  keputusan  dan  perencanaan. Perusahaan  atau  instansi  berusaha  meminimalkan  resiko  dan  memaksimalkan utilitas.  Banyaknya  aplikasi  prediksi  membutuhkan  serangkaian  model  yang beragam untuk mengatasi tantangan kehidupan nyata.
Menurut  Petropoulos  (2022)  metode  prediksi  didefinisikan  sebagai  urutan langkah  yang  telah  ditentukan  yang  menghasilkan  prakiraan  pada  periode  waktu mendatang.  Teori prediksi didasarkan pada premis bahwa pengetahuan saat ini dan
masa lalu dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang masa depan. Khususnya untuk deret waktu, ada kemungkinan untuk mengidentifikasi pola dalam nilai-nilai historis dan berhasil mengimplementasikannya dalam proses memprediksi nilai-nilai masa depan.
Sedangkan  menurut  Rizkiyani  &  Nuswantoro  (2014) sales  forecasting merupakan  kegiatan  untuk  memprediksi  mengenai  ciri-ciri  penjualan  dari  suatu produk yang dihasilkan perusahaan termasuk kualitas, jumlah, dan harga pada waktu tertentu di masa yang akan datang.
b. Time Series
Menurut  Desmonda  et  al.  (2018)  data  time  series  merupakan  data  historis yang terkumpul secara berurutan dalam periode waktu tertentu. Jangka waktu yang digunakan  dalam  data  time  series  adalah  harian,  mingguan,  bulanan  dan  tahunan. Data time series perlu untuk dikenali pola ragam data di masa lampau sehingga dapat memperkirakan  nilai  di  masa  depan  sehingga  dapat  membantu  peneliti  dalam memprediksikan kondisi perdagangan, membantu perencanaan di masa depan, dan membantu dalam membuat keputusan.
c. Kriteria Model Prediksi
Kriteria model prediksi terdiri dari berbagai macam jenis, diantaranya yaitu:
a. Mean Squared Error (MSE)
Menurut Rahman (2018) Mean Squared Error merupakan rata-rata nilai kesalahan ( error ) kuadrat antara nilai aktual  dan nilai prediksi. Perhitungan MSE ini ditunjukkan dengan rumus :
MSE = ∑(𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 (1)
Keterangan:
𝑋 𝑡 = Data aktual periode t
𝐹 𝑡 = Hasil ramalan periode t
n = Periode pengamatan
b. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Menurut  Lusiana  &  Yuliarty  (2020)  MAPE  didefinisikan  sebagai persentase  kesalahan  rerata  secara  mutlak.  Hasil  dari  perhitungan  MAPE dikalikan  dengan  100%  untuk  memberikan  hasil  secara  persentase.  Rumus menghitung nilai MAPE dapat dilihat sebagai berikut.
MAPE = 1 𝑛 ∑ 𝑡=1 𝑛 |𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑋 𝑡 (2)
Keterangan:
𝑋 𝑡 = Data aktual periode t
𝐹 𝑡 = Hasil ramalan periode t n = Periode pengamatan
𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 = Kesalahan prediksi Error
MAPE mengukur error mutlak sebagai prosentase bukan tiap periodenya melainkan dari nilai aktual. Hal tersebut dapat menghindari permasalahan dalam interpretasi  pengukuran  akurasi  relatif  terhadap  besarnya  nilai  aktual  dan  nilai prediksi.  Nilai  yang  dihasilkan  melalui  evaluasi  ini,  menunjukkan  kemampuan prediksi seperti yang ditunjukkan dalam kriteria MAPE pada Tabel 1.
Tabel 1 . Kriteria MAPE <10 % Kemampuan prediksi sangat baik 10% - 20% Kemampuan prediksi baik 20% - 50% Kemampuan prediksi cukup >50% Kemampuan prediksi buruk
d. Kerangka Teori
Penyusunan  penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian  terdahulu  yang  telah dipaparkan, terkait prediksi penjualan menggunakan berbagai macam model dengan tujuan untuk memprediksi penjualan pada tahun-tahun berikutnya.
Pada Gambar 1 kerangka teori yang digambarkan adalah mencari model yang akan  diterapkan  pada  penelitian.  Melihat  sangat  pentingnya  implementasi  model untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  penjualan  yang  akurat  guna  mendapatkan  hasil yang optimal, berikut adalah paparan hasil perbandingan model yang bisa digunakan sebagai acuan pemilihan dari penelitian-penelitian terdahulu
Tabel 2 . Daftar Jurnal No Penulis dan Tahun Model Judul Hasil Penelitian 1. Lestari  et  al. (2012)  Seasonal Autoregressive Integrated Moving  Average (SARIMA) Peramalan Kunjungan Wisata  Dengan Pendekatan Model Sarima (Studi  Kasus  : Kusuma Agrowisata) Peramalan menggunakan model SARIMA menghasilkan kemampuan prediksi yang  baik  dengan  nilai MSE  882175.4,  RMSE 939.2419, dan MAPE 15.93% 2. Pakaja  et  al. (2012)  Jaringan  Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation dan Certainty Factor Peramalan Penjualan  Mobil Menggunakan Jaringan  Syaraf Tiruan dan Certainty Factor Peramalan penjualan mobil dengan JST menghasilkan kemampuan prediksi yang  sangat  baik  dengan nilai  MAPE  4.205%  dan CF 0.5 3. Fariz (2014)  Jaringan  Syaraf Tiruan (JST) Peramalan Jumlah Penjualan  Mobil dengan Jaringan  Syaraf Tiruan Menggunakan Metode Backpropagation Peramalan jumlah penjualan  mobil    dengan JST menghasilkan kemampuan prediksi yang  sangat  baik  dengan nilai MAPE 0.75% 4. Farahani  et  al. (2016)  Artificial Neural Networks (ANN)  Analytical Hierarchy Process (AHP) Car Sales Forecasting Using  Artificial Neural  Networks and Analytical Hierarchy Process Prediksi  penjualan  mobil dengan menggunakan ANN menghasilkan kemampuan prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan linier regression dan exponential regression dengan nilai MSE sebesar 0.44.  Sedangkan  nilai MSE  Linier  Regression sebesar  1.64  dan  MSE Exponential  Regression sebesar 37
5. Bozkurt  et  al. (2017)  Artificial Neural Networks (ANN)  Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) Artificial  neural network and SARIMA  based models for power load  forecasting in Turkish electricity market Dalam  prediksi  beban daya di pasar listrik Turki dengan menggunakan model ANN dan SARIMA  menghasilkan nilai MAPE ANN sebesar 1.80  dan  nilai  MAPE SARIMA sebesar 2.60 6. Muis (2017)  Weighted Moving Average Sistem Peramalan Penjualan  Mobil Dengan Menggunakan Weighted Moving Average Sistem peramalan penjualan  mobil  dengan menggunakan weighted moving average menghasilkan kemampuan prediksi baik dengan nilai MAPE 13% 7. Pratama (2018)  Fuzzy Time Series Cheng Peramalan Penjualan  Mobil Toyota Di Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Cheng Peramalan penjualan mobil  dengan  Metode Fuzzy Time Series Cheng memiliki kemampuan prediksi baik dengan nilai MAPE  11.39%  dan  nilai MAE 3.103 8. Chen  et  al. (2018) Seasonal Autoregressive Integrated Moving  Average (SARIMA) Time Series Forecasting of Temperatures using  SARIMA: An Example from Nanjing Peramalan  suhu  dengan menggunakan  SARIMA memiliki kemampuan prediksi baik dengan nilai MSE sebesar 0,89 9. Atika & Rasim (2019) Jaringan  Syaraf Tiruan Metode Backpropagation Implementasi Jaringan  Syaraf Tiruan Metode Backpropagation untuk Prediksi Penjualan  Mobil Bekas Dengan metode perhitungan    Jaringan Syaraf    Tiruan Backpropagation . Hasilnya menunjukan sistem aplikasi yang dibuat dapat menghasilkan hasil prediksi yang cukup akurat untuk mendapatkan hasil yang tidak jauh berbeda dengan penjualan aktual yaitu dengan nilai MSE=23.84. 10. Wahyu ngestisari (2020)  Jaringan  Syaraf Tiruan  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Perbandingan Metode  ARIMA dan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Peramalan  harga  beras dengan menggunakan perbandingan dua metode yaitu  JST  dan  ARIMA menghasilkan  nilai  MSE ARIMA  51695.36  dan
Peramalan Harga Beras nilai  MSE  JST  3475.02. Sehingga  metode  yang paling optimal untuk memprediksi  harga  beras adalah JST. 11. Churrohmah (2020)  Fuzzy time series Ruey Chyn Tsaur Peramalan penjualan  mobil di Indonesia menggunakan data runtun waktu dengan logika Ruey Chyn Tsaur Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peramalan penjualan mobil dengan logika Ruey Chyn Tsaur menghasilkan nilai MAPE 11.83% yang memenuhi kualifikasi baik. 12. Juwanda  et  al. (2021)  Autoregressive Integrated Moving  Average (ARIMA) Analisa Peramalan Penjualan  Mobil dengan  Metode Autoregressive Integrated Moving  Average (ARIMA) Peramalan penjualan mobil dengan menggunakan ARIMA dilakukan iterasi sebanyak  5  kali  dan didapatkan  nilai  MSE terkecil  yaitu  61,70053 sebagai  nilai  yang  paling optimum 13. Ririd  et  al. (2021)  Holt–Winters exponential smoothing (AHW)  multiplicative Holt–Winters exponential smoothing (MHW) Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Holt–Winters Exponential Smoothing Peramalan penjualan mobil menggunakan metode AHW pada mobil Toyota menghasilkan nilai MAPE sebesar 7.78, dan  nilai  MAPE  pada mobil  Daihatsu  12.10. Sedangkan jika menggunakan metode MHW maka nilai MAPE pada  mobil  Honda  13.26 dan  MAPE  pada  mobil Suzuki 9.75 14. eviyulia (2021) • Artificial Neural Networks (ANN) Pemanfaatan ANN untuk Prediksi Penjualan Online  Industri Rumahan selama Pandemi  Covid- 19 Prediksi penjualan online industri  rumahan  selama pandemic covid-19 memiliki kriteria kemampuan prediksi cukup  baik  dengan  nilai MAPE sebesar 0.32%.
Berdasarkan Tabel 2 tentang daftar jurnal, peneliti memilih model SARIMA dengan nilai MSE sebesar 0.89 dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dengan nilai MSE sebesar 0.44 sebagai model yang digunakan dalam penelitian ini karena nilai error pada model tersebut memiliki nilai yang terkecil.

## SIMPULAN
Penelitian  ini  membantu  memberikan  masukan  dalam  pengambilan  kebijakan pengelolaan  kompetensi  keahlian  TKR  melalui  model  prediksi.  Studi  literature  ini dihasilkan  model  dengan  performa  terbaik  yaitu    SARIMA  dengan  nilai  MSE  sebesar 0.89 pada jurnal yang dibuat oleh Peng Chen, Aichen Niu, Duanyang Liu, 2018 dengan judul Time  Series  Forecasting  of  Temperatures  using SARIMA: An  Example  from Nanjing dan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation pada jurnal Car Sales Forecasting Using  Artificial  Neural  Networks  and  Analytical  Hierarchy  Process yang  dibuat  oleh Danial Shahrabi Farahani dkk,2016 dengan nilai MSE sebesar 0.44.

## DAFTAR RUJUKAN
Alfaruq,  S.  M.,  Achmad,  N.,  Mahendra,  S.,  Kendaraan,  T.,  Smk,  R.,  &  Bangsa,  T.  (2020).
Pengaruh  Sarana  Prasarana  Bengkel  Terhadap  Hasil  Belajar  Siswa  Teknik  Kendaraan Ringan. Journal of Vocational Education and Automotive Technology , 1 (1), 30–35. Atika, P. D., & Rasim. (2019). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation untuk  Prediksi  Penjualan  Mobil  Bekas. Jurnal  ICT :  Information  Communication  & Technology , 18 (2), 107–112.
Badan Pusat Statistik. (2020). Dampak Hasil Survey Sosial Demografi Dampak COVID-19. In
BPS RI (Vol. 1999, Issue December).
Bozkurt, Ö. Ö., Biricik, G., & Taysi, Z. C. (2017). Artificial neural network and SARIMA based models  for  power  load  forecasting  in  Turkish  electricity  market  Ö. PLoS  ONE , 12 (4). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0175915
BPS. (2021). STATISTIK INDONESIA: STATISTICAL YEARBOOK OF INDONESIA 2022.
Statistik Indonesia 2020 , 1101001 .
Chen, P., Niu, A., Liu, D., Jiang, W., & Ma, B. (2018). Time Series Forecasting of Temperatures using SARIMA: An Example from Nanjing. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 394 (5). https://doi.org/10.1088/1757-899X/394/5/052024 Churrohmah,  M.  (2020).  Peramalan  Penjualan  Mobil di  Indonesia  Menggunakan  Data  Runtun
Waktu Dengan Logika Ruey Chyn Tsaur. Skripsi Sarjana Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang . Covid-19, S. T. P. (2021). Analisis Data COVID-19 Indonesia (Update Per 24 Oktober 2021) . Desmonda,  D.,  Tursina,  T.,  &  Irwansyah,  M.  A.  (2018).  Prediksi  Besaran  Curah  Hujan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series. Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi
(JUSTIN) , 6 (4), 141. https://doi.org/10.26418/justin.v6i4.27036 eviyulia,    evi.  (2021).  Pemanfaatan  ANN  untuk  Prediksi  Penjualan  Online  Industri  Rumahan selama Pandemi Covid-19. Jurnal Sains Dan Informatika , 7 (1), 1–7. https://doi.org/10.22216/jsi.v7i1.234
Farahani, D. S., Momeni, M., & Amiri, N. S. (2016). Car sales forecasting using artificial neural networks and analytical hierarchy process. Data Analytics 2016 - The Fifth International Conferences on Data Analytics , 57–62.
Fariz,  A.  (2014). Peramalan  Jumlah  Penjualan  Mobil  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Menggunakan Metode Backpropagation .
Haq, A., & Aditio, J. J. (2018). Identifikasi Kebutuhan Konsumen Produk Mobil Etios Valco Di PT.  TMMIN. JURNAL  Al-AZHAR  INDONESIA  SERI  SAINS  DAN  TEKNOLOGI , 4 (4). https://doi.org/10.36722/sst.v4i4.305
Jupiyandi,  S.,  Saniputra,  F.  R.,  Pratama,  Y.,  Dharmawan,  M.  R.,  &  Cholissodin,  I.  (2019).
Pengembangan Deteksi Citra Mobil untuk Mengetahui Jumlah Tempat Parkir Menggunakan CUDA  dan  Modified  YOLO. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 6 (4). https://doi.org/10.25126/jtiik.2019641275
Juwanda,  A.,  Barus,  S.  G.,  Prasetyo,  T.  A.,  Anggadha,  F.,  &  ...  (2021).  Analisa  Peramalan Penjualan Mobil dengan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). …, September , 96–102.
Lestari, N., Lestari, N., & Wahyuningsih, N. (2012). PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (Studi kasus : Kusuma Agrowisata). Jurnal Sains Dan Seni ITS , 1 (1), A29–A33.
Lusiana, A., & Yuliarty, P. (2020). PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING)
PADA PERMINTAAN ATAP di PT X. Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri , 10 (1), 11–20. https://doi.org/10.36040/industri.v10i1.2530
Maksum,  H.  (2015).  Upaya  Meningkatkan  Relevansi  Keterampilan  Lulusan  Jurusan  Teknik
OtomotiKebutuhan Dunia Usaha/Industri. Prosiding Konvensi Nasional APTEKINDO VII
Dan Temu Karya XVIII FPTK/FT-JPTK Se-Indonesia , 403–407.
Muis, T. Y. (2017). Sistem Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Metode Weighted Moving Average .
Pakaja, F., Naba, A., & Purwanto. (2012). Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor. Eeccis , 6 (1), 23–28.
Petropoulos, F. (2022). Forecasting: Theory and Practice. International Journal of Forecasting , 38 (3).
Pratama,  B.  (2018). Peramalan  Penjualan  Mobil  Toyota  Di  Indonesia  Menggunakan  Metode Fuzzy Time Series Cheng .
Rantauni,  D.  A.,  &  Sukmawati,  E.  (2022).  Correlation  of  Knowledge  and  Compliance  of
Implementing  5m  Health  Protocols  in  the  Post-Covid-19  Pandemic  Period.  In Science Midwifery (Vol. 10, Issue 4). Online.
www.midwifery.iocspublisher.orgjournalhomepage:www.midwifery.iocspublisher.org Ririd, A. R. T. H., Hani’ah, M., & Putri, I. K. (2021). Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Holt–Winters Exponential Smoothing. Sentia 2021 , 12 (0).
Rizkiyani,  M.,  &  Nuswantoro,  U.  D.  (2014).  PENERAPAN  FORECASTING  METHODS UNTUK  MENINGKATKAN  STRATEGI  Sistem  Informasi  Fakultas  Ilmu  Komputer.
Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro Semarang , 12. Wahyu ngestisari. (2020). The Perbandingan Metode ARIMA dan Jaringan Syaraf Tiruan untuk Peramalan  Harga  Beras. Indonesian  Journal  of  Data  and  Science , 1 (3). https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i3.18
Wahyudi,  R.,  &  Munir,  S.  (2018).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Client  Customer  Relationship Management  (CRM)  Berbasis  Mobile  Studi  Kasus  CV  Esindo  Multi  Tata. Jurnal Informatika Terpadu , 4 (2). https://doi.org/10.54914/jit.v4i2.151