## 
Abstract —  Currently,  many  merchants  use  a  sales  recording application  or  Point  of  Sale  (POS).  In  addition  to  the  POS application,  there  is  a  sales  recording  feature,  there  is  also  a purchase  recording  feature.  In  this  process,  the  merchant  will mention the goods and the quantity purchased. The problem is, at the  buying  stage  some  traders  do  not  determine  it  scientifically. This  is  because  most  POS  applications  do  not  yet  provide  a prediction  feature  for  purchasing  goods.  Forecasting  is  a technique  that  aims  to  make  predictions  and  the  Semi  Average Method  is  a  simple  forecasting  method  that  is  objective  in predicting  by  calculating  the  trends  that  occur  so  that  it  can  be applied to help this problem. This study produces a system design using  the  Structured  Systems  Analysis  and  Design  Method (SSADM)  which  can  forecast  needs  with  good  performance  and the  error  rate  of  the  prediction  results  is  5.26%  based  on  the MAPE method.
Keywords  -  Semi  Average  Method,  Website,  POS,  Trading Company .
Abstrak —  Saat  ini,  banyak  pedagang  yang  menggunakan aplikasi  pencatatan  penjualan  atau Point  of  Sale (POS).  Pada aplikasi POS tersebut selain terdapat fitur pencatatan penjualan, juga  terdapat  fitur  pencatatan  pembelian  barang.  Dalam  proses ini  pedagang  akan  menyebutkan  barang  beserta  kuantitas  yang dibeli.  Permasalahannya,  pada  tahap  pembelian  sebagian pedagang  tidak  menentukan  secara  scientific.  Ini  disebabkan karena  aplikasi  POS  sebagian  besar  belum  menyediakan  fitur prediksi pembelian barang. Peramalan merupakan sebuah teknik yang  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  dan Semi  Average Method merupakan  sebuah  metode  peramalan  sederhana  yang bersifat  objektif  untuk  memprediksi  dengan  menghitung trend yang  terjadi  sehingga  dapat  diaplikasikan  untuk  membantu permasalah  tersebut.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah rancangan  sistem  menggunakan  metode  Structured  Systems Analysis and Design Method (SSADM) yang mampu melakukan peramalan kebutuhan dengan performa yang baik dan error rate pada  hasil  prediksinya  sebesar  5,26%  berdasarkan  metode MAPE.
Kata  kunci — Semi  Average  Method ,  SSADM,  Website,  POS, Perusahaan Dagang.
I.

## P ENDAHULUAN
Pada  era  Internet  saat  ini, banyak pedagang yang  dulunya berjualan  secara offline dengan  memiliki  lokasi  dan  toko kini hanya  bermodalkan  perangkat  internet  dapat  memasarkannya hingga ke cakupan global [1]. Tentunya dengan meluasnya area pemasaran  dapat  meningkatkan  omset  penjualan.  Semakin masuknya  teknologi  ke  dalam  sendi  kehidupan  masyarakat menjadikan semakin lebar pula kesempatan masayarakat untuk ikut  serta  dalam  perputaran  ekonomi,  terutama  melalui  usaha dagang. Bahkan para pedagang yang kini berjualan dengan cara offline pun ikut serta melakukannya dengan cara online. Pedagang yang berjualan secara offline pun kini didukung menggunakan aplikasi pencatatan penjualan atau Point of Sale (POS).  Aplikasi  POS  ini  sangat  berguna  dalam  proses pencatatan  transaksi  penjualannya  karena  dapat  memberikan laporan  penjual  berupa  omzet  yang  diterima  oleh  pedagang tersebut di toko [2].
Pada aplikasi POS tersebut selain terdapat fitur pencatatan penjualan,  juga  terdapat  fitur  pencatatan  pembelian  barang. Tentunya  dengan  adanya  catatan  pembelian  barang  dapat menghadirkan  informasi  mengenai  laba  kotor  yang  dapat diterima  oleh  pedagang  tersebut.  Barang  yang  tentunya  telah diterima  dari supplier dicatat  dalam  aplikasi  POS  dan disesuaikan  dengan  barang  telah  dipesan  sebelumnya. Pedagang  biasanya  akan  menghubungi supplier untuk menanyakan  keberadaan  stok  barang  kemudian  memesannya. Dalam  proses  ini  pedagang  akan  menyebutkan  barang  apa beserta berapa kuantitas yang diperlukan. Seringkali pada tahap ini  pedagang  mengalami  kebingungan  berapa  barang  yang dibutuhkan dan akhirnya dipesan berdasarkan naluri pedagang yang kurang scientific . Forecasting atau peramalan merupakan sebuah teknik yang bertujuan untuk  melakukan prediksi  menganai  apa  yang  akan terjadi  selanjutnya  berdasarkan  data-data  yang  telah  ada sebelumnya  [3].  Dengan  teknik  peramalan  tersebut  dapat memberikan prediksi sehingga penggunanya dapat melakukan langkah-langkah  efektif  yang  dapat  dilakukan  selanjutnya. Dalam  hal  industri  dagang,  teknik  peramalan  ini  dapat memberikan prediksi mengenai kebutuhan barang dagang yang diperlukan

## Analisis Perancangan Aplikasi Peramalan Persediaan Barang Dagang Sederhana dengan Metode Semi Average Method
I Gusti Ayu Desi Saryanti, I Gusti Ayu Putri Indah Sidhiantari Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, Jln. Raya Puputan No 86 Renon, Indonesia
desi@stikom-bali.ac.id , indahsidhiantarii29@gmail.com Diterima: 2 Desember 2020; direvisi: 26 Desember 2020; disetujui: 31 Desember 2020
. Semi  Average  Method merupakan  sebuah  metode peramalan  yang  bersifat  objektif  untuk  memberikan  sebuah data prediksi dengan megkalkulasi trend yang terjadi [4]. Pada metode ini dilakukan klasifikasi terhadap sebuah data menjadi dua  bagian  sama  rata  sesuai  urutan  waktu  dari  data  tersebut. Kemudian  masing-masing  klasifikasinya  dihitung  nilai  rata- ratanya.  Dari  hasil  rata-rata  tersebut  dapat  terlihat trend pergerakannya  sehingga  dapat  menentukan  perkiraan  data selanjutnya.
Berdasarkan  metode Semi  Average  Method tersebut  kita dapat  memprediksi  perkiraan  barang  dagang  yang  diperlukan dalam melakukan proses pemesenan barang. Permasalahannya adalah  aplikasi  POS  kebanyakan  belum  menyediakan  fitur tersebut  sehingga  pengguna  tidak  dapat  melakukan  prediksi. Namun  aplikasi  POS  tersebut  rata-rata  telah  menyediakan fungsi untuk melakukan ekspor data penjualan berupa excel.
Pada  penelitian  ini,  penulis  berfokus  pada  transaksi  yang berjenis  penjualan  barang  dengan  melibatkan  informasi mengenai waktu transaksi, nama barang, kuantitas barang, dan juga  harga  satuan  barang.  Pada  proses  penelitian,  peneliti menggunakan  data  penjualan  apotik  sebagai  uji  cobanya. Meskipun demikian, nantinya pada hasil akhirnya segala jenis transaksi  penjualan  barang  dapat  digunakan  dengan  tentunya disesuaikan dengan template file excel yang disediakan.
Tersedianya  data  excel  tersebut  memungkinkan  untuk dilakukan  analisa  kebutuhan.  Data  penjualan  yang  diunggah pada  aplikasi  nantinya  merupakan  data  penjualan  yang  sudah terjadi. Data penjualan tersebut yang kemudian dianlisa dengan teknik forecasting sehingga menghasilkan perkiraan kebutuhan barang dagang yang harus dipenuhi. Data hasil forecasting ini yang  nantinya  akan  diunduh  oleh  pengguna  aplikasi  yang memberikan  informasi  perkiraan  kebutuhan  barang  dagang dalam melakukan pembelian barang modal.
Berdasarkan  hal  tersebut,  penulis  melakukan  penelitian mengenai  bagaimana  merancangan  dari  implementasi  teknik Semi  Average  Method ini  kedalam  bentuk  aplikasi  berbasis website . Harapannya dengan adanya hasil penelitian ini, dapat menghasilkan  sebuah  rancangan  sebuah  aplikasi  yang  dapat digunakan  sebagai  pedoman  dalam  pembangunan  aplikasi forecasting . Tentunya ketika sudah dimplementasikan nantinya dapat digunakan oleh banyak orang.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  Structured  Systems  Analysis  and  Design Method (SSADM). Metode ini merupakan metode perancangan software yang  memiliki  5  tahap  dalam  perancangannya  yaitu tahap feasibility  study,  requeirement  analysis,  requeirement specification, logical system specification dan p hysical design [5] . Metode SSADM ini kemudian disesuaikan kembali dengan kebutuhan metode yang digunakan dalam perancangan aplikasi ini,
Dalam  melakukan  penelitian  untuk  merancang  aplikasi yang  dibutuhkan  tersebut.  Terdapat  beberapa  langkah  yang dilakukan  agar  rancangan  yang  dihasilkan  dapat  digunakan dengan tepat. Tentunya sebelum melakukan metode penelitian, analisis telah dilakukan sebagai pendahuluan dari penerlian.
Metodenya diawali dengan meninjau kembali pustaka yang sudah  ada  mengenai  penelitian  yang  berhubungan  dengan prediksi kebutuhan barang. Kemudian meninjau kembali teori- teori yang akan digunakan sebagai landasan dalam melakukan penelitian.  Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  perancangan sesuai dengan kebutuhan baik dari sisi alur program, data yang digunakan,  desain  tampilan,  dan  skema  perhitungan  prediksi data tersebut. Gambar 1 merupakan metode penelitan yang akan digunakan.

## A. Tinjauan Pustaka
Terdapat  beberapa  contoh  dari  penelitian  sebelumnya sebagai  sebuah  acuan  dan  contoh  untuk  pengembangan penelitian yang akan dilakukan. Forecasting merupakan sebuah metode  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  suatu  kondisi  di masa depan yang mungkin terjadi berdasarkan data-data yang telah terjadi sebelumnya [6].
Semi  Average  Method  merupakan  sebuah  metode sederhana yang dapat digunakan untuk melakukan forecasting terhadap  data  selanjutnya  berdasarkan  data  sebelumnya. Metode  ini  telah  digunakan  sebelumnya  pada  penelitian  [7] yang  digunakan  untuk  memprediksi  peningkatan  jumlah penduduk. Pada penelitian tersebut menunjukan bahwa metode ini selain cukup mudah namun memiliki performa yang bagus dengan error rate sebesar 3,3979%.
Pada  penelitian  [8]  menggunakan  metode  Single  Moving Average  untuk  memprediksi  kebutuhan  barang  dagang  yang diperlukan dalam melakukan pembelian berdasarkan penjualan terdahulu.  Pada  penelitian  ini,  input  data  penjualan  terdahulu masih dilakukan secara satu persatu dan kurang efisien.
Pada  penelitian  selanjutnya  [9]  menggunakan  Single Exponential  Smoothing  dalam  melakukan  prediksi  kebutuhan barang  dagang  berdasarkan  data  penjualan  terdahulu.  Pada penelitian ini berfokus pada data yang bersifat fluktuatif dengan error rate 2,62%
Gambar 1. Metode Penelitian yang Digunakan

## B. Point of Sale (POS)
Point  of  Sale (POS)  merupakan  proses  pencatatan  sebuah transaksi terjadi [10]. Hal ini mencakup dari barang yang dijual, pencatatan  stok,  harga  pokok,  hingga  keuntungan  yang didapatkan dari hasil penjualan. Kemudian POS juga memiliki fitur  untuk  mencatat  barang  yang  dibeli  yang  akan  dijual kembali. Dari data ini POS dapat menghitung berapa laba kotor yang didapatkan dari hasil penjualan.
C. Forecasting
Forecasting atau peramalan merupakan sebuah teknik yang bertujuan untuk  melakukan prediksi  menganai  apa  yang  akan terjadi  selanjutnya  berdasarkan  data-data  yang  telah  ada sebelumnya  [3].  Dengan  teknik  peramalan  tersebut  dapat memberikan prediksi sehingga penggunanya dapat melakukan langkah-langkah  efektif  yang  dapat  dilakukan  selanjutnya. Teknik  peramalan  ini  didukung  dari  prinsip  dasar  mulai  dari analisa kebutuhan hingga prediksi data selanjutnya berdasarkan pergerakan trend yang terjadi.

## D. Semi Average Method
Semi  Average  Method merupakan  sebuah  teknik  bersifat objektif  untuk  memberikan  sebuah  data  prediksi  dengan megkalkulasi trend yang terjadi [4]. Pada metode ini dilakukan klasifikasi terhadap sebuah data menjadi dua bagian sama rata sesuai  urutan  waktu  dari  data  tersebut.  Kemudian  masing- masing  klasifikasinya  dihitung  nilai  rata-ratanya.  Dari  hasil rata-rata  tersebut  dapat  terlihat trend pergerakannya  sehingga dapat menentukan perkiraan data selanjutnya. Jika jumlah data
Gambar 2. Model Konsep Penelitian
Gambar 3. Rancangan Algoritma
yang tersedia berjumlah ganjil, maka data yang ditengah-tengah dapat digunakan pada kedua kelompok atau diabaikan.
Tentunya Semi  Average  Method adalah  sebuah  metode untuk menhitung titik dari rata-rata sebuah data. Semi Average Method menghasilkan  dua  titik  nilai  rata-rata  berdasarkan pembagian  yang  dilakukan.  Untuk  dapat  digunakan  sebagai metode forecasting tahap  selanjutnya  adalah  menghitung persamaan  garis  yang  melalui  kedua  titik  yang  dihasilkan. Untuk  menghitung  hal  ini,  dapat  menggunakan  metode persamaan linear yang dapat menghitung persamaan garis lurus yang memotong dua titik [11].

## E. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  merupakan sebuah metode yang digunakan untuk menghitung akurasi dari sebuah  prediksi  yang  banyak  digunakan  oleh  perhitungan dalam  ilmu  statistika  [12].  Metode  ini  menghasilkan  nilai persentase  dari  selisih  yang  terjadi  antara  hasil  peramalan dengan  data actual yang  terjadi.  Metode  MAPE  ini  telah banyak  digunakan  pada  penelitian  dalam  bidang forecasting seperti pada penelitian [13] untuk menilai kemampuan prediksi pada produksi komoditas laut.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  menganalisis  beberapa  komponen  data penjualan sebagai data training untuk menghasilkan kebutuhan stock yang  diperlukan.  Gambar  2  merupakan  konsep  dari penelitian.  Terdapat  3  variabel  pada  data  penjualan  yang menjadi  perhatian  yaitu  kuantitas  barang,  tanggal  transaksi serta  harga  barang  ketika  dijual.  Ketiga  hal  ini  dapat menghasilkan sebuah data peramalan kebutuhan qty (kuantitas) serta  perkiraan  total  penjualan  berikutnya.  Namun  dalam penelitian  ini  difokuskan  pada  perancangan  dari  peramalan kuantitas  yang  dibutuhkan.  Karena  dalam  permasalahannya para pelaku usaha dagang sulit untuk menentukan jumlah dari kuantitas barang yang diperlukan.

## A. Desain Algoritma
Algoritma  yang  disusun  adalah  diawali  dengan  pengguna melakukan  upload  data  penjualan  yang  sebelumnya  sudah terjadi.  Namun  jika pengguna  sudah pernah  mengupload  data sebelumnya, maka pengguna cukup menginputkan kode rahasia yang  didapat  ketika  mengupload  data  tersebut.  Kemudian pengguna  menentukan range data  yang  nantinya  digunakan sebagai acuan untuk melakukan perhitungan peramalan.
Sistem  selanjutnya  akan  melakukan  penglompokan  serta melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan Semi  Average Method .  Hasil  dari  perhitungan  peramalan  akan  ditampilkan kepada  pengguna  sebagai  acuan  dalam  melakukan  pembelian barang  dagang.  Setelah  nilai  reratanya  didapatkan,  aplikasi
akan  melakukan  perhitungan  persamaan  garis  lurus  yang memotong  kedua  titik  yang  dihasilkan  oleh Semi  Average Method . Hasilnya kemudian ditampilkan. Gambar 3 merupakan rancangan flowchart algoritma secara umum.

## B. Format Data yang Digunakan
Pada  penelitian  ini,  aplikasi  akan  melakukan  peramalan pada  data  penjualan  terdahulu  dan  kemudian  meramalkan kebutuhan  barang  selanjutnya.  Data  penjualan  terdahulu diupload oleh pengguna nantinya dengan format file Excel yang selanjutnya baru dilakukan proses peramalan. Tujuannya agar aplikasi  ini  dapat  digunakan  sebagai minitools untuk melakukan prediksi pembelian barang oleh berbagai jenis usaha dagang  dengan  mengikuti  aturan  template  yang  disediakan. Sehingga  aplikasi  yang  dirancang  ini  nantinya  dapat dipasangkan  dengan  berbagai  aplikasi  POS  yang  sudah  ada tentunya  karena  aplikasi  POS  pada  umumnya  sudah  dapat mengekspor data penjualannya dalam format excel. Pengguna hanya perlu menyesuaikan dengan format excel pada aplikasi ini.  Tabel  I  merupakan  format  data  excel  yang  dibutuhkan dalam melakukan peramalan  pembelian barang yang dirancang sesuai kebutuhan aplikasi.

## C. Contoh Data Acuan dalam Perancangan
Dalam  melakukan  perancangan  dalam  penelitian  ini, diperlukan  sebuah  contoh  data  yang  digunakan  sebagai landasan dalam melakukan perancangan. Data yang digunakan sebagai  acuan  adalah  data  penjualan  obat  yang  didapat  dari salah satu Apotik di Kota Denpasar. Untuk nama obatnya pun tidak  semua  obat  yang  penulis  jadikan  acuan.  Penulis menggunakan  dua  jenis  obat  yang  sering  dibeli  oleh masyarakat,  yaitu  Paracetamol  dan  Amoxcillin.  Data  diambil dari bulan Januari hingga Maret di tahun 2019. Data kemudian dirangkum berdasarkan  durasi  satu  minggu  penjualan barang. Tabel II merupakan rangkuman dari data yang digunakan.

## TABEL II. DATA ACUAN YANG DIGUNAKAN DALAM PENELITIAN
INI.
Data ke- Durasi Tanggal (dari tanggal s.d. tanggal) Nama Barang Qty Harga Jual Total 1 6-Jan 12-Jan AMOXICILIN TAB 500 MG 830 415.000 6-Jan 12-Jan PARACETAMOL 500 MG 500 108.000 2 13-Jan 19-Jan AMOXICILIN TAB 500 MG 1.040 520.000 13-Jan 19-Jan PARACETAMOL 500 MG 610 138.000 3 20-Jan 26-Jan AMOXICILIN TAB 500 MG 1.190 595.000 20-Jan 26-Jan PARACETAMOL 500 MG 590 136.000 4 27-Jan 2-Feb AMOXICILIN TAB 500 MG 900 450.000 27-Jan 2-Feb PARACETAMOL 500 MG 450 125.000 5 3-Feb 9-Feb AMOXICILIN TAB 500 MG 730 365.000 3-Feb 9-Feb PARACETAMOL 500 MG 1.310 343.000 6 10-Feb 16-Feb AMOXICILIN TAB 500 MG 950 475.000 10-Feb 16-Feb PARACETAMOL 500 MG 1.240 321.000 TABEL I. RANCANGAN FORMAT TEMPLATE ISI DATA EXCEL Nama Data Format Waktu Transaksi Date (contoh: 2020-12-31) Nama Barang String (max 100 karakter) Quantity Penjualan Integer Harga Jual Satuan Integer
Data ke- Durasi Tanggal (dari tanggal s.d. tanggal) Nama Barang Qty Harga Jual Total 7 17-Feb 23-Feb AMOXICILIN TAB 500 MG 942 471.000 17-Feb 23-Feb PARACETAMOL 500 MG 500 150.000 8 24-Feb 2-Mar AMOXICILIN TAB 500 MG 950 475.000 24-Feb 2-Mar PARACETAMOL 500 MG 610 183.000 9 3-Mar 9-Mar AMOXICILIN TAB 500 MG 750 374.560 3-Mar 9-Mar PARACETAMOL 500 MG 1.090 277.000 10 10-Mar 16-Mar AMOXICILIN TAB 500 MG 1.111 554.078 10-Mar 16-Mar PARACETAMOL 500 MG 940 282.000 11 17-Mar 23-Mar AMOXICILIN TAB 500 MG 987 582.220 17-Mar 23-Mar PARACETAMOL 500 MG 1.050 315.000 TABEL III. RANGKUMAN DATA KUANTITAS LANDASAN PERTAMA Nama Obat Minggu ke- 1 2 3 4 5 AMOXICILIN TAB 500 MG 830 1.040 1.190 900 730 PARACETAMOL 500 MG 500 610 590 450 1.310

## D. Proses Penentuan Titik Rerata
Setelah data di-upload oleh pengguna dan telah tersimpan ke database ,  selanjutnya  sistem  akan  melakukan  penentuan titik  rerata  dengan  menggunakan  metode Semi  Average Method .  Metode  ini  akan  membagi  data  menjadi  dua  bagian yang selanjutnya dicari titik rerata dari kedua bagian tersebut. Pembagian  ini  dilakukan  dengan  sama  rata  ketika  data  yang diupload  oleh  pengguna  berjumlah  genap.  Namun  jika berjumlah  ganjil, maka data ditengah  akan  ditambahkan  pada kedua  bagian  data  yang  telah  dibagi.  Hal  ini  bertujuan  agar tidak ada data yang terbuang untuk dianalisa.
Untuk  mengetahui  bagaiamana  skema  dalam  proses penentuan titik rerata tersebut, penulis mencoba pada data yang telah  dimiliki  yang  digunakan  sebagai  data  landasan perancangan aplikasi ini yang ditampilkan pada Tabel II. Pada penentuan ini digunakan 10 seri data yang dimana data ke-11 digunakan nanti sebagai pengujian. Data tersebut kemudian di transpose ke dalam bentuk yang lebih mudah digunakan. Tabel III dan Tabel IV merupakan hasil rangkuman data dari Tabel II. Yang dimana sesuai dengan metode Semi Average Method , data dibagi menjadi dua seri data.
Setelah data tersebut dibagi menjadi dua bagian kemudian dari  masing-masing  barang  dilakukan  proses  untuk  mencari nilai  rata-rata  dari  masing-masing  pembagian.  Pencarian  nilai rata-rata tersebut menggunakan rumus [1] berikut:
= ∑ [1]
Berdasarkan rumus tersebut maka penulis mendapatkan dua nilai yang digunakan sebagai nilai acuan titik potong dari dua
data  teresebut.  Nilai  hasil  rerata  dari  hasil  operasi  Rumus  1, digunakan sebagai kordinat Y dan nilai tengah dari seri tersebut digunakan  sebagai  titik  X.  Tabel  V  merupakan  hasil  dari perhitungan nilai rerata (sebagai nilai Y) dan titik tengah dari seri data (sebagai nilai X).

## E. Proses Penentuan Fungsi Linear Garis Trend
Setelah  dua  titik  rerata  ditentukan  menggunakan  metode Semi  Average  Method ,  maka  kedua  titik  tersebut  digunakan sebagai acuan untuk menentukan rumus persamaan garis linier. Hasil  dari  proses  ini  adalah  sebuah  persamaan  garis  yang melalui kedua titik yang telah ditentukan. Persamaan ini yang nantinya digunakan untuk menghitung peramalan pada waktu tertentu  yang  telah  dipilih.  Rumus  yang  digunakan  adalah sebagai rumus [2] berikut:
= [2]
Berdasarkan  data  dari  tabel  5,  penulis  dapat  menghitung persamaan  garis  yang  melalui  kedua  titik  pada  kedua  barang yang  didapatkan  sebelumnya.  Untuk  barang  pertama  yaitu AMOXICILIN  TAB  500  MG  dihitung  sebagai  rumus  [3] berikut:

## =
– = – 5 − 4690 =  3% − 9 5 =  3% − 9 + 4690
5 =  3% + 4681 = )  * [3]

## TABEL IV. RANGKUMAN DATA KUANTITAS LANDASAN KEDUA
Nama Obat Minggu ke- 6 7 8 9 10 AMOXICILIN TAB 500 MG 950 942 950 750 1.111 PARACETAMOL 500 MG 1.240 500 610 1.090 940

## TABEL V NILAI RERATA DARI MASING-MASING BARANG
Nama Obat Data Landasan ke- 1 2 Nilai tengah seri (X) Rerata Qty (Y) Nilai tengah seri (X) Rerata Qty (Y) AMOXICILIN TAB 500 MG 3 938 8 941 PARACETAMOL 500 MG 3 692 8 876
Berdasarkan  perhitungan  tersebut  maka  didapatkan  rumus persamaan garis trend untuk barang pertama. Kemudian untuk barang kedua yaitu PARACETAMOL 500 MG dapat dihitung dengan sebagai rumus [4] berikut:
* + ,*   * + =
– * + = – 5 − 3460 =  184% − 552 5 =  184% − 552 + 3460 5 =  184% + 2908 = ) + . [4]
Dimana  persamaan  garis  yang  dihasilkan  akan  menjadi persamaan  garis trend penjualan  pada  kedua  barang  tersebut. Persamaan yang dihasilkan tersebut yang akan digunakan untuk memprediksi  berapa  qty  barang  yang  terjual  pada  waktu selanjutnya. Tabel VI merupakan persamaan garis dari masing- masing barang sesuai dengan data hasil rerata pada Tabel V.

## F. Uji Data Training dan Error Rating
Dari hasil persamaan garis tren yang didapatkan pada Tabel 6,  selanjutnya  penulis  merancang  bagaimana  memberikan informasi  mengenai  nilai  kemungkinan error yang  terjadi. Penulis merasa wajib untuk menampilkan informasi ini kepada pengguna  aplikasi  karena  pada  dasarnya  nilai  yang dimunculkan  merupakan  nilai  prediksi  yang  mungkin  saja mengalami perbedaan dengan data yang terjadi sesungguhnya. Untuk menghitung nilai errornya, penulis menggunakan rumus Mean Absolute Percentage Error sebagai rumus [5] berikut:
/012 = ∑ 3456789:;<=>58?6@∗ BB 456789 [5]
Sebagai data actual yang akan digunakan pada Persamaan 5 digunakan  data  ke-11  yang  terdapat  pada  Tabel  II.  Sehingga bisa  dikelompokan  bahwa  data  pertama  hingga  data  ke-10 digunakan  sebagai  data training untuk  mencari  prediksi menggunakan Semi  Average  Method .  Sedangkan  data  ke-11 penulis  gunakan  untuk  menguji  akurasi  dari  rancangan
penelitian  ini.  Tabel  VII  merupakan  hasil  dari  perhitungan MAPE pada rancangan aplikasi ini.
Berdasarkan  hasil  perhitungan error  rate pada  Tabel  VII, kemungkinan error rate yang terjadi sebesar 5,26%. Namun hal ini  juga  belum  hal  yang  bersifat  pasti  sehingga  nilai  inipun tentunya  bisa  berubah kembali  sesuai  keadaan. Error  rate ini lebih  tinggi  dari  metode  lainnya  seperti Single  Exponential Smoothing namun  algoritma  ini  memiliki  kelebihan  dari  sisi implementasinya  yang  lebih  sederhana.  Sehingga  lebih  besar kemungkinan  untuk  dapat  diimplementasikan  pada  sebuah aplikasi.  Terlebih  lagi  sebuah  aplikasi website yang  memiliki keterbatasan dalam pembangunannya.

## G. Diagram Konteks Sistem
Sistem  ini  hanya  memiliki  satu  pengguna  dimana penggunanya adalah pengunjungan website . Pengunjung tidak memerlukan login untuk  menggunakan  layanan  yang disediakan. Pengguna website dapat melakukan upload history penjualan yang tertuang pada sebuah file excel sesuai dengan template yang diberikan. Jika sebelumnya pernah meng- upload data, maka pengguna cukup menginputkan kode rahasia.
Pengguna  dapat  melakukan  request  untuk  menghitung prediksi kuantitas yang diperlukan berdasarkan data penjualan yang  telah  di- upload .  Selain  itu  pengguna  juga  dapat melakukan perhitungan untuk memprediksi perkiraan pendapatan  penjualan  yang  mungkin  didapatkan.  Input  acuan data  yang  berada  pada  diagram  alir  Gambar  3  nantinya  akan menyatu  pada  data  yang  dikirimkan  ketika  mengirim request peramalan  kuantitas  serta  peramalan  perkiraan  pendapatan. Gambar  4  merupakan  diagram  konteks  dari  penelitian  yang digunakan.

## H. Data Flow Diagram
Selanjutnya  dilakukan  penelitian  pada  perancangan bagaiamana  aliran  data  pada  aplikasi.  Untuk  itu  perancangan dilakukan dengan konsep Data Flow Diagram . Pada data flow diagram terdapat 4 fungsi utama yang merupakan turunan dari diagram konteks pada gambar 4. Terdapat dua data store yang mendukung  dari  perancangan  ini.  Yaitu data  store untuk menyimpan  informasi  umum  mengenai  data  yang  di- upload , dan  informasi  mengenai  data  detail  penjualan.  Gambar  5 merupakan rancangan dari Data Flow Diagram level nol pada analisis perancangan ini.

## I. Konseptual Database
Pada  penelitian  ini  digunakan  rancangan database sederhana yang dimana berfungsi untuk menyimpan data yang diupload oleh pengguna website . Data tersebut dibagi menjadi 2 tabel. Gambar 6 merupakan desain dari konseptual database .

## TABEL VII. HASIL PERHITUNGAN ERROR RATE PADA PREDIKSI KEBUTUHAN BARANG
Nama Barang Forecast Data ke- 11 Aktual Data ke-11 Selisih MAPE (%) AMOXICILIN TAB 500 MG 942,8 987 44,2 4,47 PARACETAMOL 500 MG 986,4 1.050 63,6 6,05 Rata-rata 53,9 5,26 TABEL VI. HASIL PERSAMAAN GARIS MASING-MASING

## BARANG
Nama Barang Persamaan Garis Tren AMOXICILIN TAB 500 MG = 3% +  4681 5 PARACETAMOL 500 MG = 184% +  2908 5
Gambar 4. Diagram Konteks Sistem
Gambar 5. Rancangan DFD Level 0

## J. Mockup User Interface
Pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  desain website yang telah  dikerjakan  yang  nantinya  sebagai  pedoman  dalam implementasi  pembuatan  halaman website menggunakan bahasa  HTML.  Terdapat  2  halaman  sudah  dirancang  yang merupakan desain halaman homepage dimana pengguna meng- upload file penjualan  maupun  melihat  data  yang  sudah  di- upload dan rancangan dimana pengguna bisa melihat hasil dari analisa sistem terhadap peramalan kebutuhan quantity beserta peramalan omset penjualan.
Pada  desain homepage pada  gambar  7  yang  merupakan tampilan  awal  ketika  pengguna  mengakses  aplikasi  dibuat sesederhana mungkin dengan tetap memberikan fungsionalitas yang  dibutuhkan.  Pada  rancangan  tersebut,  terdapat  2  tombol akses  yang  penting  yaitu Upload dan Download .  Tombol upload digunakan oleh pengguna untuk mengunggah file excel
Gambar 6. Konseptual Database
Gambar 7 Rancangan Mockup Interface Homepage
yang  telah  dilengkapi  sesuai  dengan  template  excel  yang disediakan. Tombol download adalah tombol yang digunakan oleh  pengguna  mengunduh  template  excel  yang  diperlukan. Kemudian  terdapat input  box yang  digunakan  untuk memasukan  kode  rahasia  yang  diberikan  ketika  mengunggah file excel yang akan dianalisa. Dengan hal ini, pengguna tidak perlu mengupload kembali file excel jika mengunjungi aplikasi dan akan menganalisa data yang sama.
Halaman  kedua  pada  Gambar  8  adalah  halaman  tampilan hasil  peramalan  yang  telah  dilakukan  setelah  pengguna melakukan upload file  excel.  Tampilan  ini  juga  muncul  jika pengguna memasukan kode rahasia data dan dinyatakan valid oleh  sistem.  Pada  tampilannya  terdapat  2  kontrol  yaitu datepicker dan  tombol  cari. Datepicker ini  digunakan  oleh pengguna  untuk  memilih ranga data  yang  akan  dianalisa berdasarkan  ketersediaan  data  yang  diupload.  Kemudian tombol cari merupakan tombol action untuk melakukan proses perhitungan data.
Gambar 8 Rancangan Mockup Interface: Hasil Analisa

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  penelitian  tersebut  maka  dapat  disimpulkan bahwa penelitian ini menghasilkan sebuah rancangan aplikasi implementasi Semi  Average  Method untuk  membantu pengguna  melakukan  analisa  kebutuhan  barang  ketika melakukan pengadaan barang jual. Rancangan dari aplikasi ini memungkinkan  pengguna  dapat  menggunakan  layaknya sebuah  alat  penunjang  dan  dapat  dipadukan  dengan  aplikasi POS yang sudah dimiliki. Pengguna juga tidak perlu melakukan login  di  aplikasi  melainkan  cukup  memasukan  kode  rahasia yang didapatkan ketika  melakukan upload file  excel  tersebut. Hal ini tentunya menurunkan tingkat kerumitan dari pengguna aplikasi  nantinya.  Karena  pengguna  tidak  perlu  melakukan upload kembali  jika  ingin  melakukan  analisa  datanya.  Dalam penelitian ini juga menampilkan kemungkinan error rate yang dicapai  adalah  kurang  lebih  5,26%.  Hal  ini  lebih  tinggi  dari penelitian  sebelumnya  pada  metode Single  Exponential Smoothing namun  metode Semi  Average  Method memiliki simplisitas  yang  lebih  baik  untuk  diimplementasikan  menjadi sebuah aplikasi.
Saran yang dapat diberikan adalah diaharapkan rancangan ini dapat diimplementasikan dan di- hosting secara public sehingga dapat  digunakan.  Perlu  juga  untuk  mempertimbangkan penggunaan dari library yang sudah tersedia untuk membantu dalam  proses  pembuatannya.  Contohnya  adalah  pemanfaatan Laravel  sebagai framework website serta  Bootstrap  sebagai framework dari interface yang akan dibuat. Serta karena setiap data barang yang diproses memiliki persamaan garis tren yang berbeda  maka  diperlukan  sebuah  metode  untuk  menjalankan masing-masing analisa barang secara pararel.

## V. K UTIPAN
[1]
D.  Gangeshwer,  "E-commerce  or  Internet  Marketing:  A  business Review  from  Indian  context," International  Journal  of  u-and  e- Service, Science and Technology, vol. 6, no. 6, pp. 187-194, 2013.
[2] A. M. Buttenheim, J. Havassy, M. Fang, J. Glyn, A. E. J. J. o. t. A. o.  N.  Karpyn,  and  Dietetics,  "Increasing  supplemental  nutrition assistance  program/electronic  benefits  transfer  sales  at  farmers' markets with vendor-operated wireless point-of-sale terminals," vol. 112, no. 5, pp. 636-641, 2012.
[3] S.  Fachrurrazi,  "Peramalan  Penjualan  Obat Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada Toko Obat Bintang Geurugok,"
TECHSI-Jurnal Teknik Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 19-30, 2019. [4] M.  R.-S.  Banjarbaru,  "Prediksi  Jumlah  Penduduk  Provinsi Kalimantan  Selatan  Menggunakan  Metode  Semi  Average," IJSE- Indonesian Journal on Software Engineering, vol. 2, no. 1, 2016.
[5] C. M.  Ashworth,  "Structured  systems  analysis  and  design  method (SSADM)," Information and Software  Technology, vol. 30,  no.  3, pp. 153-163, 1988.
[6] R. J. Hyndman and G. Athanasopoulos, Forecasting: principles and practice . OTexts, 2018. [7] R.  A.  M.  WAHYUNI,  I.  Indrawati,  and  E.  S.  Kresnawati, "PREDIKSI  JUMLAH  PENDUDUK  KOTA  PALEMBANG TAHUN 2020 MENGGUNAKAN METODE SEMI AVERAGE," Sriwijaya University, 2018.
[8] I.  Solikin,  "Sistem  Informasi  Peramalan  Pembelian  Stok  Barang menggunakan  Metode  Single  Moving  Average  (SMA)," Jurnal Cendikia, vol. 14, no. 1 April, pp. 18-22, 2016.
[9] N. L. W. S. R. Ginantra and I. B. G. Anandita, "Penerapan Metode Single  Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan Barang," J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 3, no. 2, pp. 433-441, 2019.
[10] C. Hines and A. Youssef, "Machine Learning Applied to Point-of- Sale  Fraud  Detection,"  in International  Conference  on  Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition , 2018: Springer, pp. 283-295.
[11] S.  Huda et  al. ,  "Understanding  of  Mathematical  Concepts  in  the Linear  Equation  with  Two  Variables:  Impact  of  E-Learning  and Blended  Learning  Using  Google  Classroom," Al-Jabar:  Jurnal Pendidikan Matematika, vol. 10, no. 2, pp. 261-270, 2019.
[12] A.  De  Myttenaere,  B.  Golden,  B. Le  Grand,  and  F. Rossi,  "Mean absolute percentage error for regression models," Neurocomputing, vol. 192, pp. 38-48, 2016.
[13] I.  Nabillah  and  I.  Ranggadara,  "Mean  Absolute  Percentage  Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut," JOINS (Journal of Information System), vol. 5, no. 2, pp. 250-255, 2020.

## TENTANG PENULIS
I Gusti Ayu Desi Saryanti merupakan penulis pertama  pada  penelitian  ini.  Penulis  lahir  di Besakih,  Karangasem  Bali  pada  tanggal  13 Desember  1987.  Kegiatan  sehari-harinya adalah  sebagai  dosen  penuh  waktu  di  Institut Teknologi  dan  Bisnis  STIKOM  Bali.  Penulis merupakan  dosen  aktif  yang  mengampu beberapa  mata  kuliah  seperti  Matematika Diskrit,  Konsep  dan  Sistem  Informasi,  Pemodelan  dan Simulasi,  dan  Pengembangan  Sistem  Informasi.  Fokus penelitian  penulis  adalah  mengimplementasikan  kemampuan sistem  cerdas  dalam  mendukung  kegiatan  kehidupan  sehari- hari. Penulis juga sangat gemar berdiskusi mengenai ilmu data science. Penulis dapat dihubungi melalui email desi@stikom- bali.ac.id.