## Implementasi Forecasting Penjualan Obat Menggunakan Metode Straight Line Model Pada Apotek Ficus Bengkulu
1 Nara Puspita, 2 Indra Kanedi, 3 Ila Yati Beti
1 Mahasiswa Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : narapuspita24@gmail.com
2 Dosen Prodi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : indrakanedi12@Gmail.com
3 Dosen Prodi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu. e-mail : Ilayb@unived.ac.id
Jalan Meranti Raya Nomor. 32 Sawah Lebar Bengkulu kode Pos.38228 Telp (0736) 22027, Fax.(0736)341139
(Received: Mei 2023, Revised : Agustus 2023, Accepied : Oktober 2023)
Abstract: Forecasting is an analytical technique that uses historical  data  as  input  to  make  informed  forecasts  to determine the direction of future trends. Forecasting can be used for business actors to be able to manage and organize sales  strategies  and  inventory  in  the  following  month  or year. Ficus Bengkulu Pharmacy is one of the pharmacies in  the  city  of  Bengkulu  which  sells  various  types  of medicines,  both  prescription  and  non-prescription.  The processing of drug sales data is still conventional, so when pharmacists  want  to  know  drug  sales  and  drug  supplies they have to look at the records from the book so it takes a very  long  time.  Therefore,  an  inventory  application  is needed  that  is  able  to  record  drug  records  and  provide recommendations  in  the  form  of  forecasting  to  maintain and control drug use and drug demand which is carried out every month. The forecasting method used is the Straight Line  Model  Method.  Based  on  the  implementation  of Tremenza  drug  sales  data  for  2021,  the  results  for forecasting Tremenza drug sales in 2022 are obtained every month from January to December 2022, where the average value of sales forecasting results per month is 1041 and an increase  of  4.83%  from  average  sales  per  month  in  the previous year.
Keywords:  Forecasting,  Drug  Sales,  Straight  Line  Model Method, Ficus Bengkulu Pharmacy
Intisari: Forecasting  merupakan  teknik  analisis  yang menggunakan  data historis  sebagai  input  untuk  membuat perkiraan  informasi  dalam  menentukan  arah  tren  masa depan. Forecasting dapat dimanfaatkan untuk pelaku usaha agar dapat memanajemen serta mengatur strategi penjualan dan persediaan  barang  pada  bulan  atau tahun  berikutnya. Apotek  Ficus  Bengkulu  adalah  salah  satu  apotek  yang terdapat  di  Kota  Bengkulu  yang  menjual  berbagai  jenis obat-obat baik resep maupun non resep. Proses pengolahan data  penjualan  obat  masih  secara  konvensional,  sehingga ketika  apoteker  ingin  mengetahui  penjualan  obat  serta persediaan  obat  yang  dilakukan harus melihat  pencatatan dari buku sehingga membutuhkan waktu yang sangat lama. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu aplikasi persediaan yang mampu  mendata  obat  serta  memberikan  rekomendasi
berupa  peramalan  untuk  menjaga  serta  mengontrol pemakaian obat dan permintaan obat yang dilakukan setiap bulannya.  Adapun  metode  peramalan  yang  digunakan adalah  Metode  Straight  Line  Model.  Berdasarkan implementasi  terhadap  data  penjualan  obat  Tremenza Tahun  2021,  maka  diperoleh  hasil  peramalan  penjualan obat  Tremenza  pada  Tahun  2022  setiap  bulannya  dari bulan Januari sampai dengan Desember 2022, dimana rata- rata nilai hasil peramalan penjualan per bulannya sebesar 1041  dan  meningkat  sebanyak  4,83%  dari  rata-rata penjualan  per  bulan  di  tahun  sebelumnya Kata  Kunci  : Forecasting, Penjualan Obat, Metode Straight Line Model, Apotek Ficus Bengkulu

## I.PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang sangat pesat saat ini,  memiliki  peranan  penting  dalam  kehidupan manusia yang dapat digunakan untuk membantu manusia  dalam  memecahkan  masalah  dan pengolahan data baik pada perkantoran, perusahaan, bidang pendidikan, bidang wiraswasta  ataupun  perusahaan.  Selain  itu dengan  memanfaatkan  teknologi  yang  telah berkembang saat ini, dapat mempermudah untuk mengetahui  informasi  pada  masa  yang  akan datang  berdasarkan  hasil  olahan  dari  informasi pada  masa  lalu.  Saat  ini forecasting memiliki peran penting dalam mengatasi permasalahan di dunia  nyata  yaitu  perkiraan  cuaca, forecasting penjualan, forecasting pasar keuangan, dan lain- lain. Forecasting dapat  dimanfaatkan  untuk pelaku  usaha  agar  dapat  memanajemen  serta mengatur  strategi  penjualan  dan  persediaan barang pada bulan atau tahun berikutnya. Namun tidak  semua  pelaku  usaha  memanfaatkan
forecasting ,  salah  satunya  adalah  Apotek  Ficus Bengkulu.  Apotek Ficus Bengkulu  adalah salah satu apotek yang terdapat di Kota Bengkulu yang menjual  berbagai  jenis  obat-obat  baik  resep maupun non resep. Selama ini proses pengolahan data  penjualan  obat  menggunakan  sistem transaksi secara  langsung, dengan kata  lain  jika ada  pelanggan  yang  ingin  membeli  obat, dilakukan secara langsung dengan mencatat obat yang  dibeli  oleh  pelanggan.  Sehingga  ketika Apoteker ingin mengetahui penjualan obat serta persediaan  obat    yang  dilakukan  harus  melihat pencatatan  buku  tersebut.  Kendala  yang  sering terjadi  yaitu  membutuhkan  waktu  yang  lama dalam  mengelola  data  persediaan  obat  karena harus  mendata  satu  persatu  jumlah  pemakaian obat  dan  jumlah  permintaan  obat  yang  akan dilakukan.  Jumlah  permintaan  dilakukan  setiap bulannya  dengan  melihat  persediaan  obat terakhir, jika stok mulai sedikit maka dilakukan permintaan. Namun tidak menutup kemungkinan stok sudah habis baru melakukan permintaan, hal ini mengakibatkan kurangnya manajemen persediaan  obat.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan suatu aplikasi persediaan  yang  mampu  mendata obat  serta  memberikan  rekomendasi  berupa peramalan  untuk  menjaga  serta  mengontrol pemakaian  obat  dan  permintaan  obat  yang dilakukan  setiap  bulannya.  Adapun  metode peramalan  yang  digunakan  adalah  Metode Straight Line Model , dimana metode penyusutan ini telah diterapkan oleh perusahaan-perusahaan yang bergerak di bidang bisnis atau perdagangan.

## II.LANDASAN TEORI

## A. Pengertian Forecasting
Forecasting  atau  peramalan  merupakan  teknik analisis yang menggunakan data historis sebagai input  untuk  membuat  perkiraan  informasi  yang bersifat  prediktif  dalam  menentukan  arah  tren masa  depan.  Data  historis  dalam  forecasting adalah  data  time  series  atau  runtun  waktu  yang dikumpulkan  menurut  urutan  waktu  dengan rentang  waktu  tertentu.  Forecasting  adalah metode unutk mendapatkan perkiraan  informasi yang  bersifat  ramalan  kejadian  masa  depan berdasarkan  data  historis  sebagai  acuannya (Riyanto & Rahman, 2022) . Forecasting /Prediksi adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara sistematis tentang sesuatu yang paling  mungkin terjadi  di  masa  yang  akan  datang  berdasarkan
informasi  masa  lalu dan sekarang  yang dimiliki agar  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi dengan  hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi digunakan untuk memberikan pandangan  yang  jelas  tentang  masa  dengan  dan menghubungkan  data  besar  untuk  membuat pekerjaan  menjadi  lebih  mudah.  Prediksi memberi  wawasan  dari  masa  lalu  untuk menemukan  tren  baru  dan  memprediksi  hasil akhirnya.  Prediksi  tidak  harus  memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban sedekat  mungkin  yang  akan  terjadi.  Prediksi dapat  menunjukkan  keadaan  tertentu  dan  juga merupakan masukan dalam pengambilan keputusan  (Huda,  2020).  Prediksi  sama  dengan ramalan  atau  perkiraan.  Prediksi  biasanya berdasarkan  metode  ilmiah  ataupun  subjektif belaka.  Adapun  manfaat  dalam  melakukan prediksi adalah (Trigunawan, et al., 2020) : 1. Mengetahui kondisi masa mendatang
2. Perencanaan produksi, pemasaran, keuangan, dan lain-lain
3. Keperluan investasi pada sebuah perusahaan Manfaat peramalan (forecasting) adalah sebagai berikut (Supuwiningsih, et al., 2022) :
1. Peramalan sebagai alat bantu untuk merencanakan yang efektif dan efisien
2. Peramalan data digunakan untuk menetapkan kebutuhan sumber daya pada masa yang akan datang
3. Peramalan  dapat  digunakan  sebagai  acuan dalam  membuat  keputusan  yang  tepat  dalam manajemen
Dalam  peramalan  terdapat  enam  faktor  utama yang diperlukan, antara lain  :
1. Horizon Waktu
Ada  dua  aspek  dari  horizon  Waktu  yang berhubungan  dengan  masing-masing  metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu di masa yang akan datang, kedua adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan.
2. Pola Data Dasar  utama  dari  metode  peramalan  adalah anggapan  bahwa  macam-macam  dari  pola yang didapati di dalam data yang diramalkan. 3. Jenis dari Model
Model-model  merupakan  suatu  deret  dimana waktu  digambarkan  sebagai  unsur  yang penting untuk menentukan perubahan- perubahan  dalam  pola.  Model-model  perlu
diperhatikan  karena  masing-masing  model mempunyai kemampuan yang berbeda dalam analisis keadaan untuk pengambilan keputusan.
4. Biaya
Umumnya  ada  4  (empat)  unsur  biaya  yang tercakup di dalam penggunaan suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, penyimpanan ( Storage ) data, operasi pelaksanaan dan kesempatan
dalam penggunaan teknik-teknik lainnya.
5. Ketepatan metode peramalan Tingkat  ketepatan  yang  dibutuhkan  sangat erat kaitannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan di dalam suatu peramalan.
6. Kemudahan dalam penerapan Metode-metode  yang  dapat  dimengerti  dan mudah  diaplikasikan  sudah  merupakan  suatu prinsip umum bagi pengambilan keputusan. Prinsip–prinsip peramalan yang perlu dipertimbangkan adalah :
1. Peramalan  melibatkan  kesalahan  (error), peramalan akan hanya mengurangi ketidakpastian tetapi tidak
menghilangkannya.
2. Peramalan  sebaiknya  memakai  tolak  ukur kesalahan  peramalan,  pemakai  harus  tahu besar kesalahan, yang dapat dinyatakan dalam satuan  unit  atau  persentase  ( probability ) permintaan  aktual  akan  jatuh  dalam  interval peramalan.
3. Peramalan  famili  produk  lebih  akurat  dari pada peramalan produk individu (item).
4. Peramalan  jangka  pendek  lebih  akurat  dari pada  peramalan  jangka  panjang,  karena peramalan  jangka  pendek,  kondisi  yang mempengaruhi  permintaan  cenderung  tetap atau  berubah  lambat,  sehingga  peramalan jangka pendek lebih akurat.
5. Jika memungkinkan coba melakukan perhitungan
permintaan dari pada meramalkan permintaan.

## B. Pengertian Metode Straight Line Model
Metode  penyusutan  garis  lurus  (Statistical Straight Line Method) yaitu metode perhitungan penyusutan aset tetap yang menghasilkan jumlah beban  penyusutan  yang  sama  selama  masa kegunaan  aset  tersebut  untuk  setiap  periode pembukuan.  Metode  Statistical  Straight  Line merupakan  metode  penyusutan  yang  sederhana untuk  digunakan  oleh  perusahaan  sehingga
paling  banyak  diterapkan  oleh  perusahaan- perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  bisnis  atau perdagangan (Nurani, 2022).
Adapun persamaan yang digunakan pada metode ini yaitu (Fajarita & Hati, 2018) : 𝑦𝑐 =  𝑎 + 𝑏𝑥
𝑎 = ∑ 𝑦 𝑛 𝑏 = ∑ 𝑥𝑦 ∑ 𝑥 2 Dimana : 𝑦𝑐 : Projected Values (data masa depan)
𝑦 : Actual Values (data sebenarnya) 𝑥 :Nilai Regresi
𝑎 :Rata-rata  data actual  value (rata-rata bergerak) 𝑏 :Koefesien  regresi  untuk  variabel  x  atau kemiringan garis regresi atau tingkat perubahan pada y 𝑛 :Jumlah data dihitung dari tahun dasar (satuan dapat berupa minggu, bulan, semester, tahun) Mean  Absolute  Percentage  Error  ( MAPE) Merupakan  ukuran  ketetapan  relatif  untuk menghitung  persentase  penyimpangan  hasil peramalan  dengan  data  sebenarnya.  Adapun persamaannya  adalah  sebagai  berikut  (Nurani, 2022) :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ (𝑦 − 𝑦𝑐) 𝑦 𝑛 ∗ 100
MAPE  dapat  mengevaluasi  kinerja  segala jenis model untuk peramalan. Nilai MAPE terkecil  merupakan  hasil  terbaik.  Adapun persentase nilai MAPE, seperti Tabel 2.1. Tabel 1. Persentase Nilai MAPE
Nilai MAPE Keterangan < 10% Sangat Baik 10-20% Baik 20-50% Cukup > 50% Buruk

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  peneliti adalah  metode Waterfall .  Metode waterfall sering dinamakan siklus hidup klasik ( classic life cycle ), dimana hal ini menggambarkan pendekatan  yang  sistematis  dan  juga  berurutan pada  pengembangan  perangkat  lunak,  dimulai dengan  spesifikasi  kebutuhan  pengguna  lalu
berlanjut  melalui  tahapan-tahapan  perencanaan ( planning ),  permodelan  ( modeling ),  konstruksi ( construction ),  serta  penyerahan  sistem  ke  para pelanggan/pengguna ( deployment ), yang diakhiri dengan dukungan pada perangkat lunak lengkap yang dihasilkan.
Gambar 1. Tahapan Metode Waterfall Keterangan :

## 1) Requirements definition
Tahap  ini  dilakukan  untuk  menganalisa permasalahan  yang  ada  di  Apotek  Ficus Bengkulu, melalui pendekatan observasi dan wawancara. Dari tahap ini akan menghasilkan  kebutuhan  sistem  seperti  apa yang diinginkan oleh Apotek Ficus Bengkulu.
2) System and software design
Tahap  ini  dilakukan  untuk  membuat perancangan  sistem  berdasarkan  hasil analisis permasalahan yang telah disesuaikan dengan kebutuhan Apotek Ficus Bengkulu.
3) Implementation and unit testing Tahap ini dilakukan untuk mengimplementasikan  sistem  yang  telah dibangun    ke  dalam  serangkaian  program atau  unit  program.  Pada  tahap  ini  juga dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  yang telah dibuat untuk mengetahui fungsionalitas  sebelum  sistem  diberikan  ke Apotek Ficus Bengkulu.
4) Integration and system testing Pada Tahap ini dilakukan pengiriman sistem yang telah dibuat ke Apotek Ficus Bengkulu untuk  diuji  oleh  pihak  perpustakaan  dan untuk  memastikan  apakah  sesuai  dengan kebutuhan perangkat lunak atau tidak.
5) Operation and maintenance
Pemeliharaan  ini  melibatkan  pembetulan kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada tahapan-tahapan sebelumnya, meningkatkan implementasi dari unit sistem, dan meningkatkan layanan  sistem  sebagai kebutuhan baru.

## B.Metode Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  merupakan  proses  eksekusi sistem  dengan  tujuan  mencari  kesalahan  atau kelemahan dari program tersebut. Proses tersebut dilakukan  dengan  mengevaluasi  kemampuan program.  Pengujian  Kotak  Hitam  ( Blackbox Testing ),  pengujian  Kotak  Hitam  ( Blackbox Testing )  berfokus  pada  persyaratan  fungsional perangkat  lunak,  kamu  dapat  membayangkan dengan  melihat  sebuah  kotak  hitam,  dan  kamu tidak dapat melihat isi dari kotak tersebut karena gelap serta tidak transparan, artinya kamu dapat melihat bagian luarnya saja namun tidak isinya.

## IV.HASIL DAN PEMBAHASAN

## A.Hasil dan Pembahasan
Implementasi forecasting penjualan obat menggunakan  metode  straight  line  model  pada Apotek  Ficus  Bengkulu  dapat  membantu  pihak apotek dalam mengetahui berapa banyak jumlah penjualan  obat  yang  mendatang  berdasarkan hasil  analisis  yang  dilakukan  dari  data  tren penjualan  obat  sebelumnya,  dimana  data  yang digunakan adalah data penjualan obat pada tahun 2021, dan data yang akan diramalkan adalah data penjualan obat di tahun 2022.
Untuk  membantu  proses  forecasting  tersebut, maka  dibangun  suatu  aplikasi  berbasis  desktop menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net agar dapat mempermudah pengelolaan data penjualan  obat  dan  peramalan  penjualan  obat pada  tahun  berikutnya.  Adapun  antarmuka forecasting penjualan obat menggunakan metode straight line model pada Apotek Ficus Bengkulu, antara lain : a.Form Login Merupakan form yang digunakan untuk membatasi  akses  aplikasi  forecasting  penjualan obat  menggunakan  metode  straight  line  model pada  Apotek  Ficus  Bengkulu  melalui  username dan  password  yang  telah  disediakan.  Adapun form  login  pada  aplikasi  forecasting  penjualan obat  menggunakan  metode  straight  line  model pada Apotek Ficus Bengkulu.

## Gambar 2. Form Login
b.Menu Utama Merupakan  form  antarmuka  yang  menampilkan sub menu dari aplikasi forecasting penjualan obat menggunakan  metode  straight  line  model  pada Apotek  Ficus  Bengkulu  yang  digunakan  untuk mempermudah membuka form untuk pengolahan  data  pada  Aplikasi  forecasting penjualan  obat  menggunakan  metode  straight line model pada Apotek Ficus Bengkulu.

## Gambar 3. Menu Utama
Terdapat  sub menu Input Data. Sub menu  input data  digunakan  untuk  mengolah  data  obat  dan data  penjualan  obat.  Adapun  sub  menu  input data.

## Gambar 4. Sub Menu Input Data
Terdapat sub menu Ouput Data. Sub menu output data digunakan untuk melihat informasi  laporan hasil forecasting penjualan obat.

## Gambar 5. Sub Menu Output Data
Input Data Obat Merupakan  form  input  data  yang  digunakan untuk  mengolah  data  obat  yang  terdapat  di
Apotek  Ficus  Bengkulu.  Pengolahan  data  dapat dilakukan  dengan  cara  menambah,  mengoreksi serta  menghapus  data  obat.  Adapun  form  input obat

## Gambar 6.Form Input Data Obat
Input Data Penjualan Obat Merupakan  form  input  data  yang  digunakan untuk  mengolah  data  penjualan  obat  di  Apotek Ficus Bengkulu. Pengolahan data dapat dilakukan  dengan  cara  menambah,  mengoreksi serta  menghapus  data  penjualan  obat.  Adapun form input data penjualan obat.
Gambar 7. Form Input Data Penjualan Obat Forecasting Metode Straight Line Model Merupakan  form  proses  forecasting  Metode Straight  Line  Model  yang  digunakan  untuk
menganalisis data penjualan obat dalam 1 tahun terakhir  agar  dapat  diketahui  hasil  peramalan penjualan  obat  untuk  1  tahun  ke  depan.  Pada form  ini user akan  memilih obat dan tahun dari data  penjualan  obat tersebut,  kemudian  aplikasi secara otomatis akan men-generate data tersebut melalui  tahapan  dari  Metode  Straight  Line Model. Adapun form forecasting metode Straight Line Model

## Gambar 8. Form Forecasting Metode Straight Line Model
Output Laporan Hasil Forecasting Peramalan Merupakan  output  yang  memberikan  informasi hasil forecasting yang telah dilakukan menggunakan  Metode  Straight  Line  Model selama  1  tahun  ke  depan  dari  bulan  Januari sampai  dengan  bulan  Desember.  Sebelum melihat  ouput,  terdapat  parameter  laporan dengan memilih tahun yang diramalkan dan obat yang diramalkan.

## Gambar 9. Parameter Laporan
Tersebut  dipilih  tahun  ramalan  2022  dan  obat yang  diramalkan  yaitu  Tremenza,  sehingga menampilkan output laporan
Gambar 10. Output Laporan Hasil
Forecasting Peramalan
B.Hasil Pengujian Pengujian blackbox ( blackbox  testing )  adalah salah  satu  metode  pengujian  perangkat  lunak yang berfokus pada sisi fungsionalitas, khususnya  pada input dan output aplikasi forecasting penjualan obat menggunakan metode straight line model pada Apotek Ficus Bengkulu. Adapun  hasil  pengujian  black  box  yang  telah dilakukan, tampak pada tabel 4.1.
Tabel 2. Hasil Pengujian
No. Form Yang Diuji Skenario Pengujian Hasil Penguji an Ket 1 Form Login Memasukk an username dan password yang salah Sistem menolak akses tersebut berhasil Memasukk an username dan password yang benar Sistem berhasil mengola h data tersebut Berhasil
2 Form Input Data Obat Memasukk an data obat yang sudah ada Sistem menolak akses tersebut Berhasil Memasukk an data obat yang belum ada Sistem berhasil mengola h data tersebut Berhasil 3 Form Input Data Penjual an Obat Memasukk an data penjualan obat yang sudah ada Sistem menolak akses tersebut Berhasil Memasukk an data penjualan obat yang belum ada Sistem berhasil mengola h data tersebut Berhasil 4 Form Forecas ting Metode Straigh t  Line Model Menjalank an proses forecasting mengguna kan Metode Straight Line Model Sistem berhasil menampi lkan hasil peramala n untuk tahun berikutn ya sesuai dengan obat yang diramalk an Berhasil
Setelah  selesai  aplikasi,  tampak  tidak  ada  error program, pengujian dilanjutkan dengan mengujikan  dan  mendemokan  program  ke tempat  penelitian  (bukti  terlampir)  dan  menguji coba ke Apotek Ficus Bengkulu.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan Berdasarkan hasil dari pembahasan dan pengujian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Implementasi  forecasting  penjualan  obat menggunakan  metode  straight  line  model pada Apotek Ficus Bengkulu dapat membantu pihak  apotek  dalam  mengetahui  berapa banyak jumlah penjualan obat yang mendatang  berdasarkan  hasil  analisis  yang dilakukan  dari  data  tren  penjualan  obat sebelumnya,  dimana  data  yang  digunakan adalah  data  penjualan  obat  pada tahun  2021,
dan  data  yang  akan  diramalkan  adalah  data penjualan obat di tahun 2022.
2. Berdasarkan  implementasi  terhadap  data penjualan  obat  Tremenza  Tahun  2021,  maka diperoleh  hasil  peramalan  penjualan  obat Tremenza  pada  Tahun  2022  setiap  bulannya dari  bulan  Januari  sampai  dengan  Desember 2022,  dimana  rata-rata  nilai  peramalan tersebut  sebesar  1041  dan meningkat sebanyak  4,83%  dari  rata-rata  penjualan  per bulan di tahun sebelumnya.

## B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  peneliti  lakukan, maka peneliti menyarankan :
1. Agar  dapat  menggunakan  aplikasi  ini  untuk mengetahui  peramalan  penjualan  obat  di Apotek Ficus Bengkulu pada tahun berikutnya.
2. Perlu  adanya  pengembangan  sistem  untuk penelitian  selanjutnya  dengan  membangun aplikasi  berbasis  web  dalam  peramalan penjualan obat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]Blazing,  A.,  2018. Pemrograman  Windows  Dengan Visual  Basic  .Net  :  Praktikum  Pemrograman  VB.Net. s.l.:Google Book.
[2]Fajarita, L. & Hati, E. N., 2018. Penerapan Forecasting Straight Line Method Dalam Pengadaan Stok Barang Mendatang  Studi  Kasus:PT.  Bina  Karya  Kusuma. Semarang,  Prosiding  SINTAK  ISBN:978-602-8557- 20-7.
[3]Firman,  A.,  2019. Analisis  dan  Perancangan  Sistem Informasi. Surabaya: Penerbit Qiara Media.
[4]Huda, A. S., 2020. Prediksi Penerimaan Pegawai Baru Metode  Naive  Bayes. Bandung:  Kreatif  Industri Nusantara.
[5]Indrajani, 2018. Database Design Theory, Practice, and Case Study. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[6]Kadarsih  &  Pujianto,  D.,  2022. Step  By  Step  Belajar Database  MySQL  Untuk  Pemula. Tangerang  Selatan: Pascal Books.
[7]Kusumo,  A.  S.,  2016. Administrasi  SQL  Server  2014. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
[8]Nurani,  D.,  2022.  Analisis  Produksi  Media  Dan  Bibit Jamur  (Baglok)  Menggunakan  Metode  Forecasting Statistical  Straight  Line. Jurnal  Teknologi  Informasi, Volume Vol.XVII No.1 ISSN:1907-2430.
[9]Pamungkas, C. A., 2017. Pengantar dan Implementasi Basis Data. Yogyakarta: Penerbit Deepublish.
[10]Riyanto,  S.  &  Rahman,  P.  A.,  2022. Metode  Riset Penelitian Kesehatan dan Sains. Yogyakarta: Deepublish Pubsliher.
[11]Rosa  &  Shalahuddin,  2016. Rekayasa  Perangkat
Lunak  Terstuktur  dan  Berorientasi  Objek. Bandung: Penerbit Informatika.
[12]Suprapto, U., 2021. Pemodelan Perangkat Lunak (C3)
Kompentesi  Keahlian  :  Rekayasa  Perangkat  Lunak Untuk SMK/MAK Kelas XI. Jakarta: Grasindo.
[13]Supuwiningsih, N. N., Kusuma, A. S., Pratiwi, E. L. & Pratami,  N.  w.  C.  A.,  2022. Statistik  Forecasting Dalam  Sistem  informasi  Geografis. Bandung  Jawa Barat: Penerbit Media Sains Indonesia.
[14]Trigunawan, A., Rahayu, W. I. & Andarsyah, R., 2020. Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Jumlah  Penjualan Terhadap  Jumlah  Permintaan. Bandung:  Informatics Research Center.
[15]Yendrianof, D. et al., 2022. Analisis dan Perancangan
Sistem Informasi. Medan: Yayasan Kita Menulis.