Deskripsi Projek
Brown Double Exponential Smoothing adalah metode peramalan yang digunakan untuk menangani data yang memiliki tren linier. Metode ini merupakan pengembangan dari metode exponential smoothing tunggal dengan menambahkan komponen tren untuk mengakomodasi perubahan dalam data yang tidak bisa diatasi oleh smoothing tunggal. Metode ini menggunakan dua parameter smoothing yang berbeda untuk menangkap level dan tren, yang memungkinkan model untuk beradaptasi lebih cepat terhadap perubahan tren dalam data historis.
Aplikasi ini dirancang untuk membantu bisnis dan organisasi dalam melakukan peramalan yang akurat menggunakan metode Brown Double Exponential Smoothing (BDES). Aplikasi ini memanfaatkan teknik peramalan kuantitatif untuk menganalisis tren data historis dan memproyeksikan nilai masa depan dengan presisi tinggi.
Dalam penerapannya, aplikasi ini sangat fleksibel digunakan untuk study kasus apapun. dalam demo ini, study kasus yang digunakan adalah untuk meramalkan jumlah penerimaan siswa baru di sekolah. sebagai trial dan error, dalam aplikasi ini menggunakan MAPE
Screenshot Projek
Berikut Screenshot projek di setiap halaman-halaman yang ada.
Fitur Projek
Berikut fitur fitur unggulan dalam project ini.
- Fleksibel, bisa digunakan untuk study kasus apapun
- Modul CRUD data aktual
- Import dataset aktual
- Export dataset aktual
- Peramalan lebih dari satu periode
- Hasil perhitungan lengkap
- menggunakan MAPE sebagai trial error
- visualisasi hasil dengan tabel dah grafik
Teknologi yang dipakai
Berikut teknologi yang dipakai dalam pembuatan project ini.
- Framework PHP laravel 11
- Boostrap 5
- Javascript
- Database Mysql
Benefit pembelian
Berikut yang akan anda dapatkan jika membeli project ini.
- File source code aplikasi (Full SC atau Github)
- File Database
- File perhitungan manual (Excel)
- Support instalasi dan konsultasi
Harga dan pembelian
Anda dapat mendapatkan source code penuh dan benefit lain dari aplikasi ini dengan membayar sebesar Rp. 500.000 ,-
