OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Sistem Prediksi Jumlah Produksi Baju Menggunakan Weighted Moving Average
Clothing Production Amount Prediction System using Weighted Moving Average
Sri Nurhayati 1* , Ahmad Syafiq 2
1,2 Prodi Sistem Komputer, Universitas Komputer Indonesian, Bandung, Indonesia *E-mail: sri.nurhayati@email.unikom.ac.id

## Abstrak
Saat  ini  kemajuan  teknologi  untuk  pengolahan  informasi  berkembang  sangat  pesat.  Teknologi  informasi  ini  sudah digunakan diberbagai bidang dalam kehidupan sehari – hari. Dengan menggunakan teknologi ini diharapkan pekerjaan menjadi lebih cepat dan efisien. Dikarenakan mampu dalam mengelolah informasi menjadi lebih cepat dan efisien, maka tidak  menutup  kemungkinan  setiap  perusahaan  dalam  proses  pekerjaannya  menggunakan  teknologi  ini  salah  satunya proses produksi. Proses produksi merupakan proses membuat atau memberikan nilai guna pada suatu barang. Proses ini merupakan  salah  satu proses  yang  penting dikarenkan  apabila ada  kekurangan atau  kelebihan  dalam  jumlah produksi akan  mempengaruhi  penjualan.    Oleh  karena  itu  diperlukan  prediksi  untuk  memperkirakan  jumlah  produk  yang  akan diproduksi agar tidak terjadi kekurangan dan kelebihan produksi. Pada penelitian ini akan dibuat sebuah sistem prediksi dimana data yang digunakan diambil dari Toko Ummajee yang merupakan toko baju dimana baju yang dijual adalah hasil produksi  sendiri.  Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  prediksi  jumlah  produksi  menggunakan  metode  Weighted Moving Average, dimana metode ini memiliki teknik pembobotan yang berbeda untuk setiap data yang diberikan.  Pada penelitian  ini  untuk  menghitung  kesalahan  dalam  memprediksi  digunakan  mean  absolute  percentage  error  (MAPE), sedangkan  untuk  analisis  kebutuhan  fungsional  sistem  menggunakan  Unified  Modeling  Language  (UML).  Hasil  dari penelitian, sistem sudah berjalan sesuai kebutuhan dan untuk penggunaan metode mendapatkan nilai error 21% sehingga sistem dengan metode Weighted Moving Average dapat digunakan untuk memprediksi jumlah produksi, begitu pula  sistem sudah  berjalan  sesuai  dengan  analisisi  kebutuhan  fungsional  dan  hasil  pengujian  terhadap  respon  pengguna  sistem mendapatkan nilai 92 % yang artinya pengguna sistem menyatakan bahwa sistem dapat digunakan dengan baik sehingga dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan  untuk  menentukan  jumlah  produksi  baju  yang  akan  diproduksi  ini  pada periode berikutnya.
Kata kunci: Prediksi, Produksi, Weighted Moving Average

## Abstract
Currently, technological advances for information processing are growing very rapidly. This information technology has been used in various fields in everyday life. By using this technology, it is hoped that the work will be faster and more efficient. Due to being able to manage information more quickly and efficiently, it is possible for every company in its work process to use this technology, one of which is the production process. The production process is the process of making or providing use value to an item. This process is one of the important processes because if there is a shortage or excess in the amount of production it will affect sales. Therefore, predictions are needed to estimate the number of products to be produced so that there is no shortage and excess production. In this study, a prediction system will be made where the data used  is  taken  from  the  Ummajee  Store  which  is  a  clothing  store  where  the  clothes  sold  are  the  results  of  their  own production. The method used to determine the prediction of the amount of production using the Weighted Moving Average method, where this method has a different weighting technique for each given data. In this study to calculate the error in predicting the mean absolute percentage error (MAPE), while for the analysis of functional requirements the system uses the Unified Modeling Language (UML). The results of the research, the system has been running as needed and for the use of the method to get an error value of 21% so that the system with the Weighted Moving Average method can be used to predict the amount of production, as well as the system has been running in accordance with the analysis of functional requirements and the results of testing the user response system get the value of 92% which means that the system user states that the system can be used properly so that it can assist in making decisions to determine the amount of clothing production that will be produced in the next period.
Keywords: Prediction, Production, Weighted Moving Average
Naskah diterima 25 Feb. 2022; direvisi 22 Maret. 2022; dipublikasikan 1 Apr. 2022. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Semua barang yang kita gunakan tentunya mengalami proses yang cukup panjang. Salah satu proses yang tidak dapat dipisahkan dari keberaaan suatu barang adalah proses produk. Proses produksi merupakan
tahapan  yang  harus  dilewati  dalam  memproduksi  barang  atau  jasa.  Dalam  proses  tersebut  terdapat  proses membuat atau menambahkan nilai fungsi kegunaan dari suatu barang untuk memenuhi kebutuhan waktu lama dan singkat. [1].  Untuk mendapatkan proses produksi yang baik diperlukan keseimbangan antara faktor-faktor produksi, salah satunya adalah bahan baku. Bahan baku menjadi faktor penting dikarenakan persediaan bahan baku akan mendukung kelancaran dari proses produksi yang akan dilakukan [2]. Pada saat kita memproduksi suatu  barang  tentunya  jumlah  produksi  harus  menyesuaikan  dengan  jumlah  permintaan  barang  di  pasaran, karena  jika  tidak  maka  akan  mengalami  kekurangan  atau  kelebihan  barang  yang  diproduksi  selain  itu  jika produksi produk hanya sedikit sementara permintaan banyak maka akan mengecewakan pembeli dan akibatnya penjualan selanjutnya dapat menurun [3]. Oleh karena itu diperlukan suatu perkiraan atau prediksi untuk proses produksi sehingga akan mendapatkan jumlah yang tepat dari produk yang akan diproduksi.
Prediksi  merupakan proses  memperkirakan  secara perhitungan tentang  sesuatu  yang paling  mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi di masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya dapat diperkecil. Penggunaan teknik prediksi menjadi salah satu solusi untuk mengatasi masalah dalam menentukan jumlah  produksi  pada  periode  tertentu.  Dengan  mengetahui  prediksi  jumlah  yang  akan  diproduksi  akan membantu pihak perusahaan salah satunya, yaitu pemenuhan bahan baku. Selain itu juga dengan mengetahui prediksi  jumlah  produksi  maka  tikdak  aka  nada  masalah  dalam  pemenuhan  kebutuhan  konsumen  terhadap barang tertentu [4], [5]. Pemilihan teknik prediksi merupakan hal yang penting, teknik ini harus dipilih yang menghasilkan  keakuratan  yang  tinggi  dan  menghasilkan  deviasi  yang  rendah  antara  hasil  prediksi  dengan realita.  Selain  melihat  dari  segi  akurasi,  teknik  prediksi  juga  dapat  dipilih  berdasarkan  tingkat  ketanggapan ( responsiveness ) terhadap perubahan data. Metode Weighted Moving Average merupakan salah satu metode yang digunakan untuk penentuan prediksi julmah produksi. Metode ini mempunyai teknik pemberian bobot yang berbeda atas data yang tersedia dengan demikian bahwa data yang paling akhir adalah data yang paling relevan untuk peramaln se-hingga diberi bobot yang lebih besar. Metode weighted moving average atau metode rata-rata  bergerak  tertimbangan  terlebih  dahulu  menejemen  atau  analis  data  menetapkan  bobot (weighted faktor) dari data yang ada. Penetapan bobot dimaksud bersifat subjektif, tergantung pada pengalaman dan opini analis data [6].   Beberapa penelitian sudah menggunakan metode Weighted Moving Average untuk penentuan prediksi, seperti prediksi jumlah stok barang yang harus dibeli untuk periode berikutnya [7], sistem perhitungan harga pokok persediaan bahan baku menggunakan metode rata-rata bergerak. Hasil penelitian berupa sistem informasi  akuntansi  persediaan  bahan  baku  untuk  perhitungan  harga  pokok  persediaan  dengan  prosedur pembelian,  pengeluaran,  dan  pelaporan  bahan  baku  [8].  Selain  itu  penelitian  yang  dilakukan  dengan mengidentifikasi  dan  menganalisis  hasil  peramalan  untuk  produksi  garment,  hasil  penelitian  menunjukkan bahwa sistem peramalan produksi garment berhasil dibuat [9]. Dari penelitian-penelitian tersebut, diperoleh bahwa metode Weight Moving Average (WMA) cukup baik untuk diterapkan dalam peramalan produksi. Dari permasalahan tersebut, maka pada penelitian ini dibuat sistem prediksi jumlah produksi menggunakan metode Weighted  Moving  Average. Data  produksi  baju  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  dari  Toko Ummajee. Toko Ummajee sebagai salah satu toko yang menjual baju dan memproduksinya sendiri, tentunya sangat memperhatikan proses produksi yang dikerjakannya. Saat ini toko tersebut dalam memproduksi tidak melakukan  perhitungan  sehingga  terdapat  permasalahan  dalam  jumlah  produksi,  kadang  jumlah  produksi kelebihan  atau  kekurangan.  Hal  ini  tentunya  sangat  berpengaruh  juga  terhadappenjualahn  produk  di  toko tersebut. Pada penelitian ini juga untuk menganalisis hasil prediksi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  untuk  melihat  nilai  error  dari  hasil  prediksi.    Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk melihat apakah metode WMA dapat digunakan untuk memprediksi julah produksi dan apakah aplikasi yang dibuat memberikan informasi prediksi sehingga dapat membantu dalam menentukan prediksi jumlah produksi untuk periode berikutnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah pendekatan studi kasus, dimana studi kasus diambil dari Toko Ummajee. Adapun langkah-langkah dari penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1. Dari Gambar  1  menunjukan  bahwa  penelitian  dimulai  dari  menganalisis  masalah,  pengumpulan  data,  tahapan prediksi, tahap analisis dan perancangan sistem, dan terakhir implementasi dan pengujian sistem. Pada tahap analisis masalah dimulai dari menganalisis masalah yang terjadi pada proses produksi. Masalah yang terjadi adalah belum adanya perhitungan dalam memproduksi produk sehingga mengakibatkan terjadi kekurangan dan kelebihan jumlah produksi. Tentunya dari masalah tersebut akan menibulkan kerugian bagi pihak perusahaan. Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah  prediksi  untuk  menentukan  jumlah  produksi  dari  produk  untuk  periode berikutnya.  Setelah  melakukan  analisis  data,  maka  tahap  berikutnya  melakukan  pengumpulan  data  terkait perhitungan prediksi untuk menentukan jumlah produksi.
Gambar 1. Langkah – Langkah Penelitian
Tahap  selanjutnya  setelah  menganalisis  masalah,  yaitu  menganalisis  data  dari  data  yang  telah dikumpulkan sebelumnya.  Data produksi baju yang digunakan pada penelitian ini adalah dari Toko Ummajee. Toko  Ummajee  sebagai  salah  satu  toko  yang  menjual  baju  dan  memproduksinya  sendiri,  tentunya  sangat memperhatikan  proses  produksi  yang  dikerjakannya.    Metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  prediksi jumlah produksi baju adalah  metode weighted moving average atau  metode rata-rata bergerak tertimbangan terlebih dahulu menejemen atau analis data menetapkan bobot (weighted factor) dari data yang ada Penetapan bobot  dimaksud  bersifat  subjektif,  tergantung  pada  pengalaman  dan  opini  analis  data.  Jumlah  keseluruhan bobot sama dengan satu [10], [11], [12]. Secara matematis rata-rata bergerak dengan pembobotan dapat dilihat pada persamaan (1).
𝑊𝑀𝐴 = ∑(𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡) ∑ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡
(1)
Setelah  dilakukan  proses  perhitungan  pediksi,  maka  dilakukan  uji  keakurat  dari  hasil  prediksi  yang diperoleh. Pada dasarnya tidak ada teknik yang dapat menghasilkan  ramalan yang sangat akurat, yaitu masa yang akan datang tidak mungkin dapat diramalkan secara tepat dan sempurna. Karena itu keandalan ramalan digunakan  untuk  melihat  seberapa  handal  atau  akuratnya  suatu  metode  peramalan.  Untuk  pengukuran keandalan dari prediksi yaitu dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE akan digunakan jika ukuran  variabel  peramalan  merupakan  faktor  penting  dalam  mengevaluasi  akurasi  peramalan  tersebut [13], [14].  Adapun untuk MAPE dihitung dengan persamaan (2).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑| 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎−𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖
𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎 | 𝑥 100% 𝑛 (2)
Dimana  : n : total jumlah periode
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Setelah  diketahui  nilai error yang  didapat  dari  perhitungan  peramalan  di  atas  maka  sudah  bisa melakukan analisis untuk  menghitung safety stock dan reorder point. Safety Stock adalah adalah persediaan ekstra  dilakukan  untuk  melayani  asuransi  terhadap  fluktuasi  permintaan  [15]. Safety  stock berguna  untuk melihat  berapa  stok  barang  aman  di  setiap  harinya. Safety  stock juga  diperlukan  untuk  menentukan  tingkat persediaan secara tepat. Rumus yang digunakan dalam melakukan perhitungan jumlah persediaan antisipasi bisa dilihat pada persamaan (3).
SS = ( Maximum Usage – Average Usage ) x Lead Time (3) Dimana : SS = Jumlah persediaan antisipasi (unit) Maximum Usage = Penggunaan unit maksimal per hari (unit) Average Usage = Penggunaan rata-rata unit per hari (unit) Lead time = Waktu yang dibutuhkan untuk menerima pesanan (hari)
Reorder Point adalah titik waktu ketika sebuah pesanan baru harus diadakan. Setelah didapatkan nilai safety stock bisa dilakukan pencarian nilai reorder point untuk melihat pada saat kapan kita harus memproduksi baju kembali. Rumus yang digunakan bisa dilihat pada persamaan (4). Jika stock barang kurang dari nilai reorder point maka status barang tidak aman, dan segera melakukan produksi sesuai dengan nilai peramalan. Jika stok barang lebih dari nilai reorder point maka status barang aman, dan menunggu sampai status tidak aman lalu melakukan produksi kembali sesuai nilai peramalan.
ROP = (Average Usage x Lead Time) + Safety Stock
(4) Dimana: ROP = Titik pemesanan kembali bahan baku (unit) Average Usage = Penggunaan rata-rata unit per hari (unit) Lead Time = Waktu yang dibutuhkan untuk menerima pesanan (hari) Safety Stock = Jumlah persediaan antisipasi (unit)
Setelah  melakukan  analisis  data  menggunakan  metode  WMA  untuk  menghitung  prediksi  jumlah produksi dan menghitung keakuratan dari hasil prediksi menggunakan MAPE, maka langkah berikutnya adalah tahap  analisis  dan  perancangan  sistem.  Pada  tahap  ini  untuk  melakukan  analisisi  dan  perancangan  sistem menggunakan  pendekatan  objek  dengan tools Unified  Modeling  Language (UML). Unified  Modeling Language adalah kumpulan bahasa yang digunakan untuk melakukan sebuah abstraksi sistem yang berbasis objek,  dan  dapat  digunakan  untuk  mempermudah  dalam  pengembangan  sistem  secara  berkelanjutan. Penggunaan UML ini untuk analisa dan menjabarkan secara rinci apa yang diperlukan oleh sistem [16], [17]. Salah satu diagram yang ada di UML adalah diagram use case merupakan proses penggambaran dari sistem atau sistem untuk menunjukkan hubungan antara pengguna dengan sistem atau sistem yang dirancang. Hasil dari penggambaran tersebut dapat memudahkan untuk memudahkan pengguna dalam membaca informasi yang diberikan [18]. Use case diagram dari sistem dapat dilihat pada gambar 2. Dari gambar 2 menunjukkan bahwa aktor pada  sistem  terdiri  bagian  penjualan,  bagain  produksi,  dan  pemilik  toko.  Bagian  penjualan  melakukan pengolahan data penjualan dimana data tersebut akan digunakan untuk perhitungan prediksi jumlah produksi yang  akan  dilakukan  oleh  bagian  produksi  sebelum  melakukan  pengolahan  data  produksi.  Bagian  produksi sendiri akan melakukan proses perhitungan prediksi menggunakan metode weight moving average . Hasil dari prediksi penentuan jumlah produksi akan di informasikan ke pemilik toko. Adapun deskripsi dari setiap usecase yang ada di gambar 1 dapat dilihat pada tabel 1.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Bagian Penjualan Pemilik Toko Login Olah data penjualan Informasi data produksi Hitung prediksi jumlah produksi <<include>> Bagian Produksi Olah data produksi <<include>> <<include>> Gambar 2. Usecase diagram sistem T ABEL 1 D ESKRIPSI USECASE Usecase Deskripsi Login Proses  untuk  masuk  ke  sistem  dengan memasukan data username dan password. Jika data  login  valid  maka  pengguna  akan  masuk ke  proses  selanjutnya  di  sistem,  jika  tidak maka akan meminta pengguna untuk memasukkan username dan password kembali Olah data penjualan Proses  untuk  mengelolah  data  penjualan setiap  periode.  Olah  data  disini  termasuk tambah dan edit data di setiap periode. Olah data produksi Proses  untuk  mengelolah  data  produksi  dari data  penjualan  yang  sudah  dimasukkan  oleh bagian penjualan Informasi data produksi Proses  melihat  informasi  produksi  dari  hasil perhitungan  prediksi  menggunakan  metode WMA, dan hasil dari safety stock dan  reorder point Hitung prediksi jumlah produksi Proses  menghitung  prediksi  jumlah  produksi dari  data  penjualan  menggunakan  metode WMA
Tahap terakhir dari penelitian ini adalah implementasi sistem dan melakukan pengujian terhadap sistem. Implementasi  adalah  realisasi  dari  hasil  analisis  dan  perancangan  sistem  yang  telah  dibuat  sebelumnya  ke dalam  Bahasa  pemrograman  tertentu  serta  penerapan  sistem  yang  akan  dibangun  pada  sebuah  sistem  [19]. Untuk melakukan implementasi sistem maka harus ditentukan spesifikasi dari perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan. Untuk pengujian sistem menggunakan pengujian alpha dengan dengan metode black box . Pengujian ini untuk melihat apakah sistem yang dibuat sudah sesuai dengan analisis yang telah dilakukan dan pada lingkungan pengambang [20]. Pengujian alpha dilakukan sebelum sistem atau sistem di rilis kepada pengguna eksternal, dengan tujuan pengguna menggunakan sistem atau sistem yang telah dibuat tidak kecewa dikarenakan ada kesalahan dalam sistem. Untuk butir yang diuji pada saat pengujian dapat dilihat pada tabel 2.
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
T ABEL 2 D AFTAR P ENGUJIAN Butir Uji Pengguna Login Bagian  produksi,  bagian  penjualan, pemilik toko Olah data penjualan Bagian penjualan Olah data produksi Bagian produksi Informasi data produksi Pemilik toko Hitung prediksi jumlah produksi Bagian produksi
Selain  menggunakan pengujian alpha, pengujian beta juga dilakukan pada penelitian ini. Pengujian beta digunakan untuk menguji ke pengguna sistem apakah sistem yang dibuat dapat diterima dengan baik oleh pengguna.  Pegujian  ini  dapat  dilakukakn  menggunakan  penyebaran  kuisioner  atau  wawancara.  Pada penelitian  ini  pengujian  dilakukan  dengan  penyebaran  kuisioner  menggunakan  skala  likert.  Skala  likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang terhadap kejadian atau gejala sosial. Skala likert yang digunakan merujuk kepada 5 poin jawaban yaitu sangat tidak setuju, tidak setuju, ragu- ragu, setuju, sangat setuju. Adapun nilai dari setiap ponnya dapat dilihat pada tabel 3.
T ABEL 3
N ILAI S KOR J AWABAN No Jawaban Skor 1 Sangat Tidak Setuju 1 2 Tidak Setuju 2 3 Ragu-ragu 3 4 Setuju 4 5 Sangat Setuju 5
Adapun pernyataan yang diberikan di kuisioner mengacu pada kriteria fungcionality , realibility , usability , dan efficiency.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bagian ini akan dibahas hasil dari peneliian yang terdiri dari hasil prediksi untuk penentuan jumlah produksi baju, hasil pengujian sistem dan hasil penerimaan pengguna terhadap sistem.

## Hasil prediksi untuk menentukan jumlah produksi
Proses perhitungan prediksi dilakukan untuk merekomendasikan jumlah produksi yang akan dilakukan pada periode berikutnya menggunakan metode weight moving average . Data yang akan diprediksi diambil dari penjualan bulan Maret-Oktober 2019 dengan baju model Little Lanny ukuran S, data dapat dilihat pada tabel 4.  Dengan  menggunakan  persamaan  (1),  maka  didapatkan  hasil  dari  prediksi  untuk  jumlah  produksi  dapat dilihat pada tabel 2.  Pada Tabel 5, bulan Desember, Januari dan Februari belum diperoleh nilai hasil ramalan karena bulan yang diramalkan adalah berdasarkan 3 bulan data sebelumnya, misalnya untuk peramalan pada bulan Juni dihitung berdasarkan data penjualan dari bulan April sampai Juni, kemudian untuk peramalan bulan Agustus dihitung berdasarkan data penjualan dari bulan Mei sampai Juli, dan seterusnya.
T ABEL 4

## H
ASIL P ENGUJIAN D ATA A KTUAL M ODEL B AJU L ITTLE L ANNY U KURAN S Bulan Data penjualan Maret 20 April 22 Mei 22 Juni 16 Juli 21 Agustus 21 September 17 Oktober 14
Untuk  menghitung  prediksi  tiap  bulannya  dilakukan  dengna  mengambil  data  dari  3  bulan  terakhir,  sebagai contoh  menghitung prediksi bulan juni  yang ada di  tabel 4  dengan  menggunakan persamaan  (1), data  yang digunakan adalah data pada bulan maret, april, dan mei dan didapat perhitungan prediksi, yaitu : F (Juni) = (20*1) + (22*2) + (22*3) / (1+2+3) = 130 / 6 = 21,6 = 22 Setelah dilakukan perhitunga prediksi dari data pada  tabel 4, maka di dapat hasil prediski setiap bulan yang dapat dilihat pada tabel 5.

## T
ABEL 5 D ATA H ASIL P ERAMALAN M ODEL L ITTLE L
ANNY U KURAN S No . Bulan Data actual Prediksi Error 1 Maret 20 - - 2 April 22 - - 3 Mei 22 - - 4 Juni 16 22 6 5 Juli 21 19 2 6 Agustus 21 20 1 7 September 17 20 3 8 Oktober 14 19 5 9 November ? 16 -
Setelah  melakukan  proses  peramalan  dengan  metode  WMA  seperti  pada  tabel  5,  selanjutnya  dilakukan perhitungan MSE dan MAPE untuk mengetahui nilai kesalahan peramalan, hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 6.
Sebagai contoh menghitung nilai MAPE pada bulan juni menggunakan persamaan (2) adalah : MAPE (Juni) = (( 16 – 22 ) / 16) * 100
= 37.5 %
MAPE (November) = (MAPE (Juni) + MAPE (Juli) + MAPE (Agustus) + MAPE (September) + MAPE (Oktober) / 5 = (37.5 + 9.5 + 4.7 + 17.6 + 35.7) / 5 = 21 %
Dari tabel 6,  maka didapatkan hasil nilai MSE pada bulan November sebesar 15% dan nilai MAPE pada bulan November sebesar 21%.
T ABEL
6 N ILAI E RROR H ASIL P ERAMALAN M ODEL L ITTLE L ANNY U KURAN S Bulan Actual (A) Forecast Forecast (f) ERROR (e=A-f) Absolute error MSE MAPE (%) Maret 20 - - - - - - April 22 - - - - - - Mei 22 - - - - - - Juni 16 21.66 22 -6 6 36 37.5 Juli 21 19 19 2 2 4 9.52 Agustus 21 19.5 20 1 1 1 4.76 September 17 20.16 20 -3 3 9 17.64 Oktober 14 19 19 -5 5 25 35.71 November ? 16.16 16 - 3.4 15 21.02
Dengan  melihat  hasil  perhitungan  prediksi  jumlah  produksi  dengan  menggunakan  metode  WMA,  dan dilakukan pengecekan keakuratan dari hasil prediksi maka metode tersebut dapat digunakan dengan nilai error sebesar 21%.
Setelah didapatkan nilai error pada 21% dengan nilai keberhasila peramalan sebesar 79% maka prediksi jumlah baju yang akan diproduksi pada periode selanjutnya bisa dihitung menggunakan safety stock (SS) dan reorder point (ROP) menggunakan persamaan (3).
SS
= (0.7 – 0.6) * 14 = 0.1 * 14 = 1.3 = 1 Setelah mendapatkan nilai safety stock lalu kita hitung reorder point dengan menggunakan persamaan (4). ROP = (0.6 * 14) + 1.3 = 8.4 + 1.3 = 9.7 = 10
Berdasarkan hasil perhitungan reorder point (ROP) diperoleh nilai 10 pada model little lanny ukuran S yang berarti nilai tersebut merupakan batas aman stok baju, jika jumlah baju berada di bawah 10 maka berada di status tidak aman dan harus lakukan produksi sesuai prediksi. Hasil analisa data stok barang dapat dilihat pada tabel 7. Pada tabel 7 terdapat 11 stok barang yang tersisa pada bulan November. Sedangkan nilai reorder point (ROP) yang dihasilkan 10. Maka dari itu, status pada stok barang masih aman dan tindakan yang dilakukan harus menunggu hingga stok barang mencapai angka ROP lalu melakukan produksi sesuai forecasting.
T ABEL 7 A NALISIS S TOK B ARANG DENGAN R EORDER P OINT Bulan Stok barang ROP Forecasting Status Keterangan November 11 10 16 Aman Menunggu

## Hasil pengujian sistem
Berdasarkan  analisis  kebutuhan  fungsional  yang  telah  dibuat,  sistem  akan  dimplementasikan  dengan spesifikasi perangkat keras sebagai berikut :
a. Processor
: minimum Intel Core i5
b. Memori RAM : minimum 4GB
c. Harddisk
: minimum 500GB d. VGA : minimum 512MB Sedangkan untuk spesifikasi perangkat lunat sebagai berikut :
a. Sistem Operasi : Windows 10
b. Basisdata
: MySQL
c. Browser
: Google Chrome
Beberapa  contoh  implementasi  dari  antar  muka  dapat  dilihat  pada  gambar  3  dan  4.  Gambar  3 menunjukan  halaman  menu  data  penjualan  yang  diakses  oleh  bagian  penjualan  untuk  dilaporkan  ke  bagian produksi yang akan dilakukan perhituangan prediksi untuk bulan berikutnya. Gambar 4 menunjukan halaman yang digunakan oleh pemilik toko yang berfungsi untuk melihat hasil prediksi produk yang akan diproduksi untuk periode selanjutnya.
Gambar 3. Halaman Menu Barang Toko

## Gambar 4. Halaman Menu Prediksi
Untuk melihat apakah sistem sudah berjalan sesuai dengan tujuan yang akan dicapai, maka dilakukan pengujian  dengan  melakukan  pengujian  alpha.  Pengujian  alpha  digunakan  untuk  melihat  apakah  secara fungsional sistem sudah berjalan atau tidak. Adapun hasil pengujian yang telah dilakuakn dapat dilihat pada tabel 8.  Dari tabel 6 menunjukan bahwa setelah dilakukan pengujian, secara fungsional sistem sudah berjalan sesuai  dengan  tujuan  yang  diharapkan,  yaitu  sistem  sudah  dapat  memberikan  informasi  prediksi  jumlah produksi pada perode tertentu.

## T ABEL 8
H ASIL P ENGUJIAN Butir Uji Hasil Login Valid Olah data penjualan Valid Olah data produksi Valid Informasi data produksi Valid Hitung prediksi jumlah produksi Valid
Dengan  melihat  sistem  yang  sudah  dibuat,  maka  sistem  tersebut  sudah  memberikan  informasi pengolahan data dan jumlah produksi. Secara fungsional sistem yang dibuat sudah sesuai dengan rancangan
dan analisisi dari kebutuhan fungsional yang dibuat. Sistem ini memberikan kemudahan dalam memprediksi jumlah produksi.
Selain pengujian fungsional  sistem, dilakukan juga pengujian terhadap respon pengguna  dari sistem, yaitu pemilik toko, bagian penjulana, dan bagian produksi. Pengujian dilakukan dengan menyebarkan kuisioner kepada pengguna sistem,. Adapun pertanyaan-pertanyaan terkait dengan sistem yang sudah dibuat didasarkan pada  kriteria  yaitu fungcionality , realibility , usability ,  dan efficiency .  Kuisioner  berisi  10  pertanyaan  yang disebarrkan kepada pengguna sistem, hasil dari pengujian dianalisis menggunakan skala likert 5 poin. Hasil uji respon pengguna dapat dilihat pada tabel 7.

## T
ABEL 7 H ASIL U JI R ESPON P ENGGUNA
Pada  tabel  7  menunjukan  bahwa  total  skor  yang  diperoleh  adalah  138,  untuk  menentukan  presentase  skala likert maka harus dihitung terlebih dahulu skor nilai tertinggi yaitu : X  = banyaknya pertanyaan x skor jawaban terbesar x banyaknya responden = 10 x 5 x 3 = 150. Dari hasil skor nilai tertinggi tersebut, maka didapat :
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑠𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑟𝑡 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑘𝑜𝑟
𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑥 100% = 138 150 𝑥 100% = 92%
Berdasarkan hasil pengujian yaitu sebesar 92%, maka hasil uji terhadap pengguna sistem menyatakan bahwa  pengguna  santat  setuju  sistem  yang  dibuat  dapat  digunakan  dengan  baik  berdasarkan  kriteria,  yaitu funcionality , realibility , usability , dan efficiency. Selan itu sistem yang dibuat sudah dapat membantu pengguna dalam melakukan prediksi jumlah produksi.

## VI. K ESIMPULAN
Proses produksi pada sebuat perusahaan merupakan salah satu proses penting yang harus diperhatikan, karena apabila pada saat produksi mengalami kelebihan atau kekurangan jumlah produksi tentunya akan berpengaruh pada proses bisnis diperusahan tersebut. Oleh karena itu diperlukan sebuat sistem prediksi untuk menentukan jumlah produksi. Berdasarkan hasil penelitian yang didapat, maka dapat disimpulkan bahwa  sistem prediksi dengan  menggunakan  metode  WMA  menghasilkan  nilai  nilai error 21%  sehingga  metode  tersebut  dapat digunakan utnuk memprediksi jumlah produksi. Dari hasil pengujian sistem, secara fungsional sistem sudah berjalan  sesuai  analisisi  kebutuhan  fungsional  yang  dibuat.    Begitupun  secara  respon  pengguna  sistem mendapatkan nilai 92% yang artinya pengguna pengguna sistem menyatakan bahwa pengguna sangat setuju sistem dapat digunakan dengan baik sehingga dapat membantu dalam mengambil keputusan untuk menentukan jumlah produksi baju yang akan diproduksi ini pada periode berikutnya. Untuk pengembangan dari sistem ini, sistem  dapat  dilengkapi  dengan  pengaturan  berapa  banyak  bahan  baku  yang  harus  dipesan  sehingga mendapatkan hasil yang sesuai dengan berapa banyak yang akan diproduksi, begitu juga dapat ditambahkan pengambilan keputusan untuk memilih supplier bahan baku yang akan digunakan untuk produksi.
U CAPA N T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada pihak Toko Ummajee yang sudah membantu dalam menyediakan data dan informasi sehingga peneliti dapat menyelesaikan penelitian dengan baik.
D AFTAR P USTAKA
[1] A.T.P. Sunardi, & E. Suprianto. “Pengendalian Kualitas Produk Pada Proses Produksi Rib A320 Di
No Responden
Jumlah Tanggapan
Skor STS (1) TS (2) RG (3) S (4) SS (5) 1 Pemilik Toko 0 0 0 4 6 46 2 Bagian Penjualan 0 0 0 5 5 45 3 Bagian Produksi 0 0 0 3 7 47 Total Skor 138
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Sheet Metal Forming Shop”. Jurnal Industri Elektro dan Penerbangan , 5 (2), 2020..
[2] I. A. C. Cahyani, I. M. Pulawan, & N. M. Santini. “Analisis Persediaan Bahan Baku Untuk Efektivitas dan Efesiensi Biaya Persediaan Bahan Baku Terhadap Kelancaran Proses Produksi pada Usaha Industri Tempe  Murnisingaraja  di  Kabupaten  Badung”. Wacana  Ekonomi  (Jurnal  Ekonomi,  Bisnis  dan Akuntansi) , 18 (2), 116-125, 2019.
[3] R.  Bangun  and  N.  Nasruji,  “Peranan  Perencanaan  Dan  Proses  Produksi  Terhadap  Kelancaran Pengiriman Barang Di Pt Team Metal Indonesia (Tmi),” J. Dimens. , vol. 7, no. 1, 2018.
[4] I. - and R. B. Utomo,  “Penerapan Metode Exponential  Smoothing Untuk Prediksi Jumlah Produksi Minuman Teh di PT Futami Food & Beverages,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 8, no. 2, 2019.
[5] L.  Utari  and  N.  Triyanto,  “Prediksi  Jumlah  Produksi  Mobil  Pada  Perusahaan  Karoseri  Dengan Menggunakan Metode Exponential Smoothing,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 7, no. 1, 2019.
[6] A. Nasution, “Metode Weighted Moving Average Dalam M-Forecasting,” Jurteksi (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. V, no. 2, 2019.
[7] Z. Silvya, A. Zakir, and D. Irwan, “Penerapan Metode Weighted Moving Average Untuk Peramalan Persediaan Produk Farmasi,” JITEKH (Jurnal Ilmiah Teknologi Harapan), vol. 8, no. 2, pp. 69–74, 2020.
[8] Suwandi,  F.  Wicaksono,  and  T.  Ramadani,  “Sistem  Akuntansi  Pencatatan  Persediaan  Bahan  Baku Dengan Metode Rata-Rata Bergerak,” Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi, & Akuntansi), vol. 3, no. 2, pp. 58–72, 2019.
[9] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Moving  Average  Dan  Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan Produksi Industri Garment,” Jurnal Informatika, vol. 5, no. 2, pp. 211–220, Sep. 2018.
[10] R. Chen, Z. Li, and J. Zhang, “A generally weighted moving average control chart for monitoring the coefficient of variation,” Appl. Math. Model. , vol. 70, 2019.
[11]        C.  A. Suhendra,  M.  Asfi,  W.J.  Lestari,  &  I.  Syafrinal.  “Sistem  Peramalan  Persediaan  Sparepart Menggunakan  Metode  Weight  Moving  Average  Dan  Reorder  Point:. MATRIK:  Jurnal  Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 20 (2), 343-354, 2021
[12] Solikin, I., & Hardini, S. (2019).  Sistem  Forecasting Stok Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Metrojaya Komputer. Jurnal Informatika , 4 (02).
[13] A. Krisma, M. Azhari, & P. P. Widagdo.  “Perbandingan Metode Double Exponential smoothing Dan Triple  Exponential  smoothing  Dalam  Parameter  Tingkat  Error  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dan Means Absolute Deviation (MAD)”. In Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol . 4, No. 2, 2019.
[14] W. Salmi,  I.  Djakaria,  &  R.  Resmawan.  “Penerapan  Metode  Exponential  Moving  Average  Pada Peramalan  Penggunaan  Air  Di  Pdam  Kota  Gorontalo”. Jambura  Journal  of  Probability  and Statistics , 1 (2), 69-77, 2020
[15]     C. A. Bakti, H. H. Widagdo, A. Nugroho, A., & T. Gumbara, "Perancangan Sistem Informasi Safety Stock Di Pt Pelita Biru Menggunakan Java", Science Technology and Management Journal , 1 (2), 61- 70, 2021.
[16] Suendri,  “Implementasi  Diagram  UML  (Unified  Modelling  Language)  Pada  Perancangan  Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 1, 2018.
[17] E. Affandi and T. Syahputra, “Pemodelan Uml Manajeman Sistem Inventory,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 1, no. 2, 2018.
[18] R. Fauzan, D. Siahaan, S. Rochimah, & E. Triandini. “A Different Approach on Automated Use Case Diagram Semantic Assessment”. International Journal of Intelligent Engineering and Systems , 14 (1), 496-505, 2021
[19]      G.  P. Suri,  &  N.Y.  Arifin,  "Pengembangan  Dan  Implementasi  Sistem  Perpustakaan  Berbasis  Web: Development and Implementation Of Web-Based Library Applications". Engineering and Technology International Journal , 2 (01), 21-28, 2020.
[20]    S. Masripah, & L. Ramayanti, L, "Penerapan Pengujian Alpha Dan Beta Pada Sistem Penerimaan Siswa Baru. Jurnal Swabumi , 8 (1), 100-105, 2020.