## IMPLEMENTASI METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING (BROWN) UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BARANG LIQUID FREEBASE DAN SALT DI CV. GRESSVAPE BALONGPANGGANG
Muhammad Nurdin Kurnia Ahadan 1) , Indra Gita Anugrah 2)
1,2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 61121 Telp (031) 3951414, Fak. (0561) 740186 E-mail: nurdinkurnia41@gmail.com 1 mailto:amirieluchihamaru@gmail.com1 ) , indragitaanugrah@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tentang prediksi penjualan dengan alasan penilitian ini dilakukan sebagai penunjang kemajuan penghasilan CV.Gressvape di Balongpanggang agar bisa dikelola untuk  memprediksi  besaran  keuntungan  dan  kerugian  dimasa  mendatang  dengan  menerapkan  metode Triple Exponential Smoothing ( Brown ). Metode brown merupakan pemulusan exponensial linear yang bisa di gunakan pada saat memprediksi data mengunakan pola trend dasar. Jenis  pemulusan tinggi bisa pakai apabila pola dasarnya merupakan kubik, kuadratik, atau orde yang lebih tinggi. Penerapan metode ini akan lebih transparatif jumlah stock barang untuk periode selanjutnya. Pada uji coba dari 2 barang untuk  penjumlahan  barang liquid  freebase dan salt pada  periode  minggu  ke  2  bulan  agustus  2019  – minggu ke 4 bulan mei 2020 adanya uji coba menggunakan 9 nilai alpha yang beda ialah dari alpha 0,1 – 0,9 dan mengacu pada periode 1 minggu, 2 minggu, 3 minggu, 4 minggu terdahulu. Dalam total prediksi guna  menjadi  nilai  banding  pada  data  real  penjumlahan  penjulan  barang liquid  freebase dan salt agar ditentukan nilai error prediksi yang mempergunakan Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Abso- lute Percentage Error (MAPE). Pada rata-rata keempat analisis uji coba prediksi, dihasilkan nilai yang sama dari MAPE ter kecil dengan mengacu 3 minggu pada nilai alpha lebih tinggu 0,2.
Kata Kunci: Triple Exponential Smoothing (Brown), Mean Absolute Deviation, Mean Absolut Percentage Error.

## ABSTRACT
This research was conducted to find out about sales predictions with the reason that this research was carried out as a support for the progress of CV.Gressvape income in Balongapanggang so that it could be managed to predict the amount of profits  and  losses  in  the  future  by  applying  the  Triple  Exponential  Smoothing  (Brown)  method.  It  is  a  linear  exponential smoothing that can be used when predicting data using the basic trend pattern, the high smoothing type can be used if the basic pattern is cubic, quadratic, or higher order. By applying this method, the number of stock items will be more transparent for the next period. In the trial of 2 items for the addition of liquid freebase and salt items in the 2nd week of August 2019 - 4th week of May 2020 there was a trial using 9 different alpha values, namely from alpha 0.1 - 0.9 and refers to a period of 1 week, 2 weeks, 3 weeks, 4 weeks earlier. In the total prediction to be a comparative value in the real data, the sum of sales of liquid freebase and salt goods, so that the prediction error value is determined using Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). On the average of the four prediction trials, the same value was obtained from the lowest MAPE with reference to 3 weeks at a higher alpha value of 0.2.
Keywords : Triple Exponential Smoothing (Brown), Mean Absolute Deviation, Mean Absolute Percentage Error.

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  kemajuan  ilmu  teknologi  pada  era  saat  ini,  teknologi  cepat  berkembang  dengan  pesat.  Sebagaimana  di  gunakan untuk membantu kebutuhan atau pekerjaan manusia. Salah satu penerapan ilmu teknologi dalam penjualan produk, misalnya prediksi  atau  peramalan  penjualan  produk.  Sebagaimana  halnya  menjalankan  usaha,  teknologi  sangat  di  butuhkan  oleh pemimpin dalam mendukung usahanya. Peramalan atau prediksi adalah teknik kuantitatif untuk memperkirakan kejadian masa depan atau mendatang, selain itu data masa lampau sangat di butuhkan untuk data acuan. Pemasaran merupakan cara atau teknik yang akurat untuk memperkirakan suatu pemasaran dari waktu lampau sampai waktu masa akan datang yang dapat membuat rencana produksi yang efisien.
Gressvape  Balongpanggang  merupakan  sebuah  usaha  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  liquid  freebase  atau  salt  dan perlengkapan  vapor  lainnya.  Permasalahan  yang  sering  terjadi  adalah  perusahaan  masih  mengalami  kesulitan  untuk memprediksi permintaan konsumen. Penjualan liquid freebase atau salt yang tidak laku akan terbuang banyak karena semakin bertambah tahun atau pergantian bulan pabrik liquid freebase atau salt akan mengeluarkan produk baru lainnya, sehingga liquid freebase atau salt dalam penjualan tidak habis liquid atau salt akan berdampak kerugian pada owner yang menyetok barang
banyak,  hal  ini  menyebabkan  terjadinya  pemborosan  barang  penjualan  atau  tidak  bisa  menyetok  barang  vapor  lainnya. Permintaan yang tidak pasti juga mengakibatkan cara bekerja yang tidak efisien.
Oleh  karena  itu,  Diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu untuk  menentukan  jumlah  penjulan pada  satu minggu berikutya  dengan  data  penjualan  pada  satu  minggu  sebelumnya.  Sistem  diprediksi  dan  dikembangakan  pada  penelitian menggunakan sebuah cara yaitu Triple exponensial Smoothing (Brown), merupakan pemulusan exponensial linear yang bisa di gunakan pada saat
memprediksi data mengunakan pola trend dasar,jenis  pemulusan tinggi bisa pakai apabila pola dasarnya merupakan kubik, kuadratik,  atau  orde yang  lebih  tinggi.  Dengan di  gunakannya  metode  Triple  Exponential  Smoothing  (Brown) di  tentukan berdasarkan memiliki hasil yang tepat dari referensi artikel yang penulis baca dalam 5 tahun terkahir. Prediksi penjualan liquid freebase atau salt ini cukup penting bagi CV.Gressvape Balongpanggang untuk memprediksi berapa penjualan liquid freebase atau  salt  di  minggu  berikutnya,  sehingga  CV  bisa  mengestimasikan  berapa barang  yang dibutuhkan  tanpa  harus  memakan waktu, tenaga, dan biaya tambahan lainya dan juga untuk menambah pemasukan secara optimal.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Rekomendasi
Sistem  merupakan  suatu  kesatuan  dimana  terdiri  dari  elemen  saling  berhubungan  secara  bersamaan  agar  informasi  dan materi mudah untuk di transfer. Kesatuan yang memiliki keterhubungan satu dengan lainnya yang memiliki item penggerak. Semisal sistem komputer dan pemerintah singapura.

## 2.2 Pengertian Peramalan (Forecasting)
Peramalan (forecasting) diperlukan untuk menetapkan patokan dalam membuat rencana. Tanpa adanya patokan (dasar), tidak mungkin  rencana  bisa  dibuat.  Kebutuhan  peramalan  digunakan  untuk  menentukan  total  produksi  dari  jumlah  jasa  maupun barang yang akan datang. Dan metode yang dapat dilakukan ialah dengan metode kuantitatif dan kualitatif. Metode kuantitatif merupakan pengukuran dengan cara statistic atau angka. Sedanghkan untuk kualitatif lebih pada cara pengukuran berdasarkan pendapat. Dari penjelasan tersebut peramalan yang dikenal dengan sebutan prakiraan atau memprediksi jumlah barang maupun jasa yang akan datang. Untuk mendalami arti dari peramalan, penulis menyampaikan beberapa kesimpulan dari para ahli, yakni : Arti dari prediksi oleh Eddy Herjanto (2008) : 78) mengartikan : “ prediksi merupakan prosedur atau cara peramalan yang berdasarkan  perbandingan  intuisi,  dalam  memprediksi  sesuatu  dengan  menggunakan  data  kuantitatif  sebagai  acuan  dalam proses peramalan. Sedangkan “ Arti dari prakiraan merupakan prosedur atau cara peramalan (kejadian) waktu yang akan datang dengan  bersumber  pada  data  variable  di  waktu  lampau  atau  sebelumnya”.  Berdasarkan  kesimpulan  dapat  diartikan  maka ditemukan  antara  peramalan  dengan  prediksi.  Bila  mana,  proses  produksi  dari  perusahaan  tersebut  sudah  berjalan  dengan semestinya  perusahaan  akan  melakukan  peramalan  dari  data  waktu  lampau  untuk  di  jadikan  patokan  (dasar)  melakukan prakiraan. Sedangkan perusahaan melakukan prediksi pada proses produksi yang hendak berjalan, dalam hal ini perusahaan belum ada data waktu lampau untuk membentuk suatu prediksi.

## 2.2.1 Jenis Peramalan
Ada Kategori peramalan yang dibutuhkan dalam factor  kehidupan. Sebuah perusahaan, penting dalam pengambilan hasil yang  akurat  sangatlah  penting  dalam  perusahaan  agar  memperoleh  tujuan  yang  akurat  terutama  seorang  pemimpin  atau manajer. Akan tetapi, kenyataannya dalam sasaran yang di peroleh dengan kualitas  pendapatan yang masuk tidaklah sesuai pada tiga tahap, ialah prediksi jangka pendek, jangka menengah maupun prediksi jangka panjang.
1. Prediksi yang butuh waktu yang lebih panjang dari 18 bulan keatas disebut prediksi jangka panjang. Contohnya berkaitan dalam  investasi modal dan fasilitas yang akan di rancang.
2. Sedangkan peramalan butuh waktu 3 sampai 18 bulan disebut dengan peramlan jangka menengah, contohnya peramalan untuk tenaga kerja yang tidak tetap sama halnya perencanaan produksi.
3. Dan yang terakhir, peramalan yang masanya kurang dari 3 bulan yaitu peramalan jangka pendek. Contohnya, dalam dunia kerja bagi penugasan karyawan maupun penjadwalan kerja bagi seorang karyawan.
2.2.2 Fungsi Peramalan
Fungsi peramalan (forecasting) oleh Jhon E. Biegel (2009:21) yaitu :
1.  Memastikan apa yang di perlukan bagi pabrik.
2.  Memastikan persiapan ke depannya bagi produk yang ada untuk diolah dengan sarana pabrik itu sendiri.
3.  Memastikan persiapan  produk yang ada dalam jangka pendek  untuk dioalah berdasarkan fasilitas yang ada pada pabrik.

## 2.2.3 Faktor  Yang Dipengaruhi Dalam Prediksi
Pendapat dari Jay Heizer Barry Render (2006;136)  ada macam-macam aspek yang mepengaruhi sebuah peramalan yaitu:
1. Horizon waktu atau batas waktu
Terdapat dua sudut pandang yang saling berhubungan dalam metode peramalan tersebut, yang pertama yaitu skala waktu dimasa yang akan datang. Selanjutnya yaitu prediksi jumlah periode tertentu yang dibutuhkan.
2. Pola Data
Pandangan jenis pola yang di peroleh dalam data peramalan yang berkelanjutan penting untuk dasar utama dari metode peramalan Jenis.
3. Macam Model
Didalam  menentukan  perubahan  pola  secara  sistematik  dijelaskan  bahwa  sautu  deret  waktu  dengan  cara  analisa  dan
korelasi sebagai unsur sangatlah penting untuk menentukan jenis model.
4. Biaya
Ada  beberapa  faktor  biaya  yang  mencangkup  fungsi  dari  posedur  atau  cara  peralaman  yaitu  biaya pengembangan,kesempatan penggunaan metode, dan penyimpangan (storage data) lainnya.
5. Ketepatan Suatu peramalan membutuhkan tingkat perincian yang tepat, agar mencapai tingkat ketepatan.
6. Fungsi metode
Dalam pengambilan keputusan metode harus bisa di aplikasikan dan di mengerti.

## 2.2.4 Langkah-Langkah Peramalan
Pendapat  dari  Jay  haizer  dan  Barry  render  (2006:139)  ada  beberapa  macam  langkah  yang  harus  di  perhatikan  dalam memastikan sebuah permintaan untuk mencapai taraf ketepatan yang di nilai optimal, yaitu :
1. Keadaan perusahaan yang bersangkutan.
Dari berbagai macam metode yang di terapkan dapat menghasilkan ramalan untuk menetapkan tujuan peramalan. Dalam penyusunan peramalan langkah pertama yang harus di lakukan yaitu menentukan estimasi yang diinginkan. Sebaliknya, semua  kebutuhan  informasi  tergantung  pada  manajer  produksi.  Salah  satunya,  pembuatan  peramalan  penjualan  dari manajer dalam mengedalikan produksi.
2. Memilih unsur apa yang diramal.
Pada saat tujuan sudah di tetapkan, langkah yang perlu di ambil yaitu menetukan produk apa yang harus di ramalkan. Contonya, apabila terdapat produk yang hendak di pasarkan, dan menetukan terlebih dahulu yang harus di jual dalam produk tersebut.
3. Menentukan batas waktu prediksi.
Prediksi  jangka  panjang,jangka  menengah,  maupun  jangka  pendek.  Contohnya,  ada  salah  satu  manajer  di  sebuah perusahaan merancang prediksi bulanan, kuartalan, dan tahunan untuk penjualan.
4. Menetapkan tipe cara prediksi Penetapan model prediksi yang berbeda untuk disesuaikan.
5. Menggabungkan data yang digunakan dalam menjalankan prediksi. Jika sebuah rencana yang sudah di tentukan, dapat di tentukan data mana yang di butuhkan untul menyusun produk peramalan. Dari data yang diambil pada sumberdaya di  bagi dua, yaitu :
1.  Pengambilan data internal, dari perusahaan.
2.  Pengambilan data eksternal, yang berasal pada perusahaan.
6.   Melakukan prediksi.
7.   Proses validasi untuk menentukan hasil dari peramalan
2.3 Single Exponential Smoothing (One Paramater)
Exponential  smoothing yaitu  prediksi  yang  cocok untuk di  terapkan  dalam  suatu peramalan  pada  jangka  menengah  dan jangka panjang, untuk dalam meningkatkan proses pelaksanaan perusahaan, di dalam sebuah perkembangan matematis dasar dari  metode  smoothing  (forcasting  by  Makridakis,  hal  79-115)  dalam  konsep  exponential  bisa  di  lihat  perkembangan penggunaan yang cukup luas dan praktis, terutama pada prediksi pengadaan persediaan barang.
Adapun data yang bersifat stationer akan diterapkan pada metode ini, atau bukan menujukan acuan dan tren, dan bisa di gunakan sebagai peramalan data pada saat jangka waktu selanjutnya. Kasus  yang sederhana pemulus (smoothing) eksponential tunggal (SES) bisa berkembangkan secara matematis yang sama sebagai berikut:
F_(t+1)= F_t+ (X_t/N-X_(t-N)/N), ….……...... (2.1)
Keterangan: Ft = Nilai peramalan pada waktu ke-t Xt = Data aktual pada waktu ke-t N  = Jumlah seluruh data
Pada  pendekataan  akan  menggantikan  pengama  yang  terdahulu  karena  tidak  terdapat  tempat  .  Ada  kemungkinan  nilai peramalan berdasarkan jangka waktu sebelum nya untuk sebagai pengganti. Melalui persamaan menggunakan substitusi ini (2.1) jadi  persamaan (2.2) sehingga bisa di tulis kembali menjadi (2.3), persamaannya yaitu :
F_(t+1)= F_t+ (X_t/N-F_t/N), ….….…... (2.2) atau
F_(t+1)= (1/N) X_t+ (1- 1/N) F_(t.) ….. (2.3)
Pada persamaan (2.3) maka bisa di simpulkan  nilai ramalan  berdasarkan penelitian terakhir dari sebuah perhitungan yang berbobot (1/N) dari penambahan prediksi sebelumnya  dengan sebuah bobot [1-(1/N)], maka dari itu N adalah angka positifnya, 1/N  hingga  jadi  sebuah  konstantan  antara  0  (andaikan  N  tidak  terbatas)  dan  1(jika  N=1)  diganti  1/N  sama,  kemudian persamanya (2.3) menjadi yaitu:
F_(t+1)= 〖 α X_t 〗 ^ + (1-α) F_(t.) ………………….. (2.4)

## 2.4  Single Exponential Smoothing: Pendekatan Adaptif (ARRSES)
Pada pendekatan adapatif jika di bandingkan pada pemulusan ekponential tunggal ada kelebihan yang asli, dan di nilai
konstanta pemulusannya bisa menjadi terkendali dalam arti bisa berubah secara tidak langsung jika ada perubahan di pola data dasarnya. Peramalan untuk persamaan dasar pada metode ARRES yaitu berupa pada kemiripan (2.4) selain itu nilai digantikan dengan .
F_(t+1)= 〖 α 〖 X 〗 _t 〗 ^ + (1-α) F_(t.) …………………......(2.5)
Dimana,
a_(t+1)=|E_t/M_t |, ..............................................(2.6) E_t= β e_t+(1-β) E_(t-1), ....................................(2.7) M=β|e_t |+(1-β) M_(t-1), ...................................(2.8) e_t= X_t- F_t, ……………………………...….....(2.9)
Keterangan: E_t = Kesalahan exponential smoothing M_t = Mean absolute deviation yang dirapikan secara exponential

## 2.5  Double Expnontial Smoothing Satu Parameter Brown
Metode yang telah di kembangkan oleh Brown’s agar bisa mengatasi perbedaan yang di munculkan, apabila rancangan data ada trend diantara nilai prediksi dan data aktual. Pada saat brown’s memakai nilai prediksi pada double exponential smoothing dan  single  exponential  smoothing.  Keduanya  terdapat  perbedaan  jika  di  tambah  di  harga  dari  SES  dan  hasilnya  harga peramalan  bisa  di  sesuaikan  pada  trend  dan  plot  data.  Pada  umunya  gerak  linear  yaitu  dasar  pemikiran  di  pemulusan exponential liniear pada brown, dengan itu nilai pemulusan single atau double tertinggal pada data yang sebenarnya di temukan nilai trend, diantara pemulusan single atau double ada pembedaan agar bisa di tambah angka pemulusan yang di sesuaikan pada trend. Pada penerapan imlementasi pemulusan liniear ada satu parameter Brown yang dapat dilihat yaitu:
Pemulusan Tunggal                                            S'_t=α X_t+(1-α)S'_(t-1,)............................(2.10) Pemulusan Ganda                                       S 〖 '' 〗 _t=α S'_t+(1-α)S 〖 '' 〗 _(t-1,) ........................(2.11) Pemulusan Total                                         a_(t )=S'_t+( S'_t-S 〖 '' 〗 _t )=2S'_t-S 〖 '' 〗 _t ..........(2.12) Pemulusan Tren                                      b_t=α/(1-α) (S'_t-S 〖 '' 〗 _t ),  .….…........................   (2.13)
Peramalan                                              F_(t-m)= a_t+b_t m ….….….…........................ (2.14) Keterangan: S'_t  = Nilai pemulusan tunggal S 〖 '' 〗 _t  = Nilai pemulusan ganda Xt = Data aktual pada waktu ke-t 〖 α 〗 _(t )  = Pemulusan total b_t  = Pemulusan Tren F_(t-m)  = nilai ramalan m = periode masa mendatang α  = konstanta dengan nilai antara 0 dan 1

## 2.6  Double Exponential Smothing Dua Parameter Holt
Pada  metode  Exponential  Liniear  dari  Holt  terdapat  perbedaan  dengan  brown  yaitu  rumus  pemulusan  ganda  tidak menggunakan cara langsung akan tetapi, pada prinsipnya sama. Holt akan memuluskan di nilai trend pada skala yang berbeda antara skala yang di gunakan dengan aslinya atau semacam pengganti. Ramalan di pemulusan Exponential Liniear Holt bisa digunakan dua konstan pemulusan (pada nilai antara 0 sampai dengan 1) terdapat tiga persamaan:
Pemulusan tren 〖 S 〗 _t= αX_t+(1- α)(S_(t-1)+ b_(t-1) ),..........(2.15) Peramalan                                                b_t= γ(S_t- S_(-1) )+(1- γ) b_(t-1), ….............(2.16) Peramalan                                              F_(t+m)= S_t+ b_t m. ….….…….......................(2.17) Keterangan:   S_t      = Nilai pemulusan tunggal
Xt       = Data aktual pada waktu ke-t b_t      = Pemulusan Tren F_(t-m)  = nilai ramalan m       = periode masa mendatang α, γ      = konstanta dengan nilai antara  0 dan 1

## 2.7  Triple Exponential Smoothing: Metode Kuadratik Satu-Parameter Dari Brown
Dalam metode ini sama halnya dengan pemulusan exponential linear bisa di terapkan pada prediksi data pada suatu pola atau macam trend dasar, akan diterapkan dalam bentuk pemulusan yang tinggi jika pola dasarnya merupakan orde lebih tinggi, kuadratik, dan kubik. Guna berpindah dari pemulusan kuadratik. Sebaliknya, dasarnya pendekatan yaitu di masukan dalam pemulusan triple atau pemulusanya bertambah akan di haruskan untuk prediksi kuadratik. Dalam persamaan matematis bagi
pemulusan triple exponential smoothing brown sebagai berikut :
Pemulusan Tunggal                                                    S_( t)^'= αχ_t+(1- α)  S_( t-1)^'...(2.18)
Pemulusan Ganda                                                 S_( t)^''= α 〖 S' 〗 _t+(1- α)  S_(  t-1)^''...(2.19) Pemulusan Tripel 〖 S_t^''' 〗 _ = αS_t^''+(1- α) S_(  t-1)^''', ......(2.20) Pemulusan Total 〖 a 〗 _t=3S_t^'- 3S_(  t)^''+ S_(  t)^''', .......(2.21) Pemulusan Tren  b_t=  α/(2(^  1- α 〖 ) 〗 ^2 )  [(6-5α) 〖 S 〗 _( t)^'-(10-8α) S_(  t)^''+(4- 3α) S_(  t)^'''…………………….….................................…....(2.22) Pemulusan Kuadratik                  C_t=  α^2/((^  1- α 〖 ) 〗 ^2 )  (S_( t)^'-2S_( t)^''+ S_(   t)^''' ), ...................(2.23)
Peramalan                                           F_(t+m )= a_t+ b_t m+  1/2 c_t m^2..........................(2.24)
Keterangan:   S'_t    = Nilai pemulusan tunggal S 〖 '' 〗 _t  = Nilai pemulusan ganda S_t^'''    = Nilai pemulusan tripel Xt   = Data aktual pada waktu ke-t 〖 a 〗 _(t )   = Pemulusan total b_t     = Pemulusan Tren C_t    = Pemulusan Kuadratik
F_(t+m)    = nilai ramalan
m   = periode masa mendatang
α    = konstanta dengan nilai antara 0 dan 1

## 2.8  Triple Exponential Smoothing: Metode Kecenderungan dan Musiman Tiga-Parameter dari Winter
Pada metode winter bisa diperlukan bagi yang bersifat datanya memiliki musiman. Sehingga, pada pemulusan trend atau musiman akan di gunakan. Dalam metode winter didasari dari tiga kesamaan pemulusan ialah stationer, trend dan musiman. Sama halnya dengan pada metode holt di satu persamaan  tambahan agar bisa menyelesaikan musiman dalam persamaan dasar di metode winter yaitu :
Pemulusan Keseluruhan: 〖 S 〗 _t= α χ_t/I_(t-L) +(1- α)(S_(t-1)+ b_(t-1) ), (2.25) Pemulusan Trend: b_t= γ(S_t- S_(t-1) )+(1- γ) b_(t-1), ....(2.26) Pemulusan Musiman:  I_t= β X_t/S_t +(1- β) I_(t-L), .....................(2.27) Peramalan: F_(t+m)=(S_t+ b_t m) I_(t-L+m),..(2.28) Keterangan:   S_t  = Nilai pemulusan tunggal/Keseluruhan
Xt         = Data aktual pada waktu ke-t b_t       = Pemulusan Tren I_t        = Pemulusan Musiman F_(t-m)    = Nilai ramalan L        = Panjang Musiman m       = Periode masa mendatang α, γ,β    = Konstanta dengan nilai antara 0 dan 1

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

## 3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem dilakukan untuk mempelajari dan menganalisa kebutuhan sistem yang akan dibuat sehingga dapat dilakukan perancangan sistem dengan kriteria dan perangkat-perangkat yang ditentukan. Analisis sistem bertujuan untuk mengklasifikasi permasalahan-permasalahan yang ada pada sistem yang akan dibangun meliputi perangkat lunak (software), pengguna (user) serta  hasil  analisis  terhadap  sistem  dan  elemen-elemen  yang  terkait.  Analisis  ini  diperlukan  sebagai  dasar  bagi  tahapan perancangan sistem. Berdasarkan hasil wawancara dengan karyawan toko Gressvape Balongpanggang, pihak toko tidak dapat mengetahui berapa jumlah stock penjualan yang akan datang. Salah satu faktor pendukung dalam pengelolahan manajemen yang baik pada pihak toko adalah dengan mengetahui jumlah penjualan liquid freebase dan salt pada masa yang akan datang. Memprediksi atau meramalkan jumlah penjualan liquid freebase dan salt untuk dapat mengelolah stock barang yang akan di jual kedepannya.
Oleh karena itu, perlu dilakukan prediksi penjualan liquid freebase dan salt di toko Gressvape Balongpanggang pada masa yang akan datang agar karyawan atau pengusaha toko gressvape dapat melakukan perencanaan untuk kebutuhan manajemen selanjutnya sehingga dapat dijadikan sebagai dasar dalam perencanaan dan pengambilan keputusan bagi pengelolah Gressvape Balongpanggang memiliki beberapa beberapa bagian, namun dalam penelitian ini jumlah vape yang akan dilakukan sebagai objek penelitian yaitu Liquid freebase dan Salt. Di akhir bulan semua perencanaan jumlah dilakukan prediksi penjualan Liquid freebase  dan  Salt  yang  telah  dijalankan  akan  dilaporkan  karyawan  atau  pengusaha  toko  dan  diperbandingkan  dengan  data aktual apakah rencana target yang ditetapkan sebelumnya sesuai atau tidak. Hal tersebut menjadi ukuran kinerja manajemen dalam menjalankan pengelolahan toko.

## 3.2 Hasil Analis
Hasil  analisis  prediksi  jumlah  penjualan  liquid  feebase  dan  salt  dalam  menyelesaikan  permasalahan  penentuan  ketetapan
prediksi  penjualan  liquid  freebase  dan  salt    maka  di  butuhkan  peran  sebuah  sistem  prediksi  yang  dapat  membantu  dalam mengetahui  jumlah  penjualan  liquid  feeebase  dan  salt  pada  bulan  yang  akan  datang.  Aplikasi  prediksi  atau  forecasting  ini memprediksi jumlah penjualan liquid freebase dan salt pada bulan yang akan datang dengan melihat penjualan liquid freebase dan  salt  di  bulan  sebelumya  di  CV.  Gressvape  Balongpanggang,  sistem  ini  bisa  di  jadikan  acuan  sebagai  salah  satu  dasar perencanaan dan pengambilan keputusan bagi pengelolah penjualan toko liquid dan salt. Sistem ini mengambil data jumlah barang liquid freebase dan salt dari bulan Agustus 2019 sampai bulan Mei 2020.
Metode  prediksi  yang  akan  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Triple  exponential  smoothing (Brown). Metode ini sebagaimana halnya dengan pemulusan eksponensial liniear yang dapat digunakan untuk meramalkan data dengan suatu pola trend dasar, bentuk pemulusan yang lebih tinggi ini dapat digunakan bila dasar pola datanya adalah kuadratik,  kubik,  atau  orde  yang  lebih  tinggi.  Untuk  berangkat  dari  pemulusan  kuadratik,  pendekatan  dasarnya  adalah memasukkan tingkat pemulusan tambahan (pemulusan triple) dan memberlakukan persamaan prediksi kuadratik. Diagram alir sistem prediksi jumlah barang Liquid freebase dan Salt adalah sebagai berikut:
Gambar 3.1 Diagram Alur Sistem Prediksi Jumlah Penjualan Stock Barang Liquid Freebase dan Salt
Gambar 3.1 menjelaskan proses prediksi penjualan stock barang liquid freebase dan salt dimulai dengan memasukkan data- data jumlah stock barang di CV. Gressvape Balongpanggang dari bulan-bulan sebelumnya. Kemudian sistem akan melakukan proses  prediksi  jumlah  stock  barang  liquid  freebase  dan  salt  periode  selanjutnya  dengan  menggunakan  metode  Triple Exponential  Smoothing  (Brown).  Setelah  proses  prediksi  selesai  maka  sistem  akan  menampilkan  hasil  dari  perhitungan prediksi jumlah penjualan stock barang liquid freebase dan salt untuk periode berikutnya.
Berikut merupakan langkah-langkah perhitungan dengan metode Triple Exponential Smoothing (Brown) :
1. Masukkan data aktual jumlah penjualan stock barang vape.
2. Menentukan jumlah m (jumlah periode/bulan).
3. Mencari nilai S’t, S’’t, S’’’t, at, bt, ct untuk dasar mencari trend.
4. Selanjutnya mencari hasil prediksi yang diinginkan yaitu dengan rumus:
F_(t+m )= a_t+ b_t m+  1/2 c_t m^2  ………….(Rumus 3.1)
Keterangan:
S'_t        =  Nilai pemulusan tunggal       b_t    = Pemulusan trend S 〖 '' 〗 _t   = Nilai pemulusan ganda        C_t   = Pemulusan kuadratik S_t^'''      =  Nilai pemulusan triple         F_(t+m)= Nilai prediksi Xt          =  Data aktual pada waktu ke-t      m  = Periode masa mendatang a 〗 _(t )    =  Pemulusan total                α   = Konstanta dengan nilai antara 0 dan 1 Hitung Kesalahan Prediksi menggunakan Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE). Berikut merupakan diagram alir metode Triple Exponential Smoothing (Brown):
Gambar 3.2 Diagram Alur Metode Triple Exponential Smoothing (Brown)

## 3.3  Representasi Model
Aplikasi prediksi (forecasting) jumlah penjualan stock barang liquid freebase dan salt di CV.Gressvape Balongpanggang dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Triple  Exponential  Smoothing  (Brown).  Sistem  yang  akan  dibangun  dalam penelitian  ini  nantinya  akan  memprediksi  jumlah  penjualan  stock  barang  Liquid  freebase  dan  salt  di  toko  Gressvape
Balongpanggang berdasarkan  data  jumlah  stock  barang  liquid  freebase  dan  salt.  Sistem  ini  memprediksi  jumlah penjualan stock barang vape di toko Gressvape Balongpanggang berdasarkan 1 atribut yaitu nilai jumlah stock barang Liquid freebase dan Salt  pada bulan-bulan sebelumnya dari minggu ke 2 bulan Agustus 2019 sampai minggu ke 4 bulan Mei 2020.
Sumber data dalam penelitian ini didapat dari database toko Gressvape Balongpanggang, data ini merupakan data jumlah stock barang periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019 sampai minggu ke 4 bulan Mei 2020, lihat pada Tabel 3.1
Tabel 3.1 Tabel Jumlah stock barang Liquid freebase dan Salt di toko Gressvape Balongpanggang
Dari data pada Tabel 3. 1 akan dihitung prediksi (forecast) untuk periode selanjutnya dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing (Brown) sebagai berikut:

## 3.3.1 Digunakannya data 3 Minggu
Berikut merupakan contoh perhitungan dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing (Brown) yaitu prediksi (forecast)  untuk    jumlah  stock  barang  vape  di  toko  Gressvape  Balongpanggang  berdasarkan  data  pada  Tabel  3.1.  pada perhitungan  ini  akan  meramalkan  jumlah  stock  barang  pada  periode  berikutnya  yaitu  Minggu  ke  1  bulan  September  2019 dengan menggunakan data 3 Minggu sebelumnya yaitu Minggu ke 1, Minggu ke 2, dan Minggu ke 3 bulan Agustus 2019.
Agar dapat memulai sistem prediksi  metode Brown kita memerlukan S’t(1), S’’t(1) dan S’’’t(1) karena  S_( t)^'= αχ_t+(1- α)  S_( t-1)^', S_( t)^''= α 〖 S' 〗 _t+(1- α)  S_(  t-1)^'' dan 〖 S_t^''' 〗 _ = αS_t^''+(1- α) S_(  t-1)^''', Karena pada proses pertama, jika nilai S’t(1), S’’t(1) dan S’’’t(1)  tidak diketahui, maka kita dapat menggunakan nilai observasi dengan data aktual yang pertama (X1). Berdasarkan data di bawah ini akan di hitung prediksi pada periode November 2019, dengan alpha: 0,1.
Tabel 3.2 Tabel Jumlah Penjualan Barang Liquid freebase dan Salt 3 Bulan No  Periode  Bulan  Tahun  Jumlah Barang (Xt)
1. Proses pertama nilai S’t(1), S’’t(1) dan S’’’t(1)  tidak diketahui, maka kita dapat menggunakan nilai observasi dengan data aktual yang pertama (X1). Berikut merupakan perhitungan prediksi pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019 dengan jumlah barang Liquid freebase dan Salt yaitu 23 dengan alpha 0,1 :
Perhitungan Pemulusan Tunggal S’t  = αXt + (1 - α) S’t – 1 = 0,1*23+ (1 – 0,1)*22 = 2,3 + (0,9*22) = 2,3+ 19,8 = 22,1 Perhitungan Pemulusan Ganda S”t  = αS’t + (1 - α) S’’t – 1 = 0,1*22,1+ (1 - 0,1)*22 = 2,21+ (0,9*22) = 2,21 + 19,8 = 22,01 Perhitungan Pemulusan Triple S’’’t= αS’’t + (1 - α) S’’’t – 1 = 0,1*22,01+ (1 - 0,1)*22 = 2,21+ (0,9*22) = 2,21+ 19,8 = 22,001 Perhitungan Pemulusan Total at = 3S’t  - 3S’’t  +  S’’’t – 1 = (3*22,1) - (3*22,01) + 22,001 =66,3– 66,03 + 22,001 = 22,271 Perhitungan Pemulusan Trend (Slope) bt = α/(2(^  1- α 〖 ) 〗 ^2 )  [(6-5α) 〖 S 〗 _( t)^'-(10-8α) S_(  t)^''+(4- 3α) S_(  t)^''' =  0,1/(2(^  1- 0,1 〖 ) 〗 ^2 )  [(6-5*0,1) 〖 S 〗 _( t)^'-(10-8*0,1) S_(  t)^''+(4- 3*0,1) S_(  t)^''' = (0,062*((5,5*22,1) - (9,2*22,01) + (3,7*22,001)))
= (0,062* ((121,55) - (202,492) + (81,4037))
= 0,03 Perhitungan Pemulusan Kuadratik (Slope Tambahan) Ct = α^2/((^  1- α 〖 ) 〗 ^2 )  (S_( t)^'-2S_( t)^''+ S_(   t)^''' ) = 〖 0,1 〗 ^2/((^  1- 0,1 )^2 )  (22,1-2*(22,01)+ 22,001) = 0,012 * (22,1 – 44,02+ 22,001) = 0,001 Perhitungan  prediksi  (forecasting)  pada  proses  pertama  tidak  dihitung  karena  untuk  menghitung  prediksi  (forecasting) membutuhkan hasil perhitungan at (1), bt(1) dan Ct(1) pada perhitungan periode sebelumnya yaitu periode minggu ke 2 bulan agustus  2019.  Sedangkan  pada  proses  pertama  pada  periode  minggu  ke  2 bulan  agustus  2019  tidak  dilakukan perhitungan sehingga perhitungan at (1), bt(1) dan Ct(1) pada periode minggu ke 2 bulan agustus 2019 masih kosong.
2. Proses kedua nilai S’t(2), S’’t(2) dan S’’’t(2) pada perhitungan periode sebelumnya yaitu Minggu ke 3 bulan agustus 2019  diketahui,  sehingga  kita  dapat  menggunakan  hasil  perhitungan  dari  nilai  S’t(2),  S’’t(2)  dan  S’’’t(2)  untuk menghitung  nilai  S’t(3),  S’’t(3)  dan  S’’’t(3)  pada  periode  minggu  ke  4  bulan  agustus  2019.  Berikut  merupakan perhitungan prediksi  pada periode minggu ke 4 bulan agustus 2019 dengan jumlah barang  21 :
Perhitungan Pemulusan Tunggal S’t  = αXt + (1 - α) S’t – 1 = 0,1*21 + (1 – 0,1)* 22,1 = 2,1 + (0,9*22,1) = 2,1 + 19,89 = 21,99 Perhitungan Pemulusan Ganda S”t  = αS’t + (1 - α) S’’t – 1 = 0,1*21,99 + (1 - 0,1)* 22,01 = 2,199+ (0,9*22,01) = = 2,199+ 19,809
= 22,008 Perhitungan Pemulusan Triple S’’’t= αS’’t + (1 - α) S’’’t – 1 = 0,1*22,008 (1 - 0,1)* 22,001 = 2,2008+ (0,9*22,001) = 2,2008+ 19,8009 = 22,0017 Perhitungan Pemulusan Total at = 3S’t  - 3S’’t  + S’’’t – 1 = (3*21,99) - (3*22,008) + 22,0017 = 65,97 – 66,024+ 22,0017 = 21,9477
Perhitungan Pemulusan Trend (Slope) bt = α/(2(^  1- α 〖 ) 〗 ^2 )  [(6-5α) 〖 S 〗 _( t)^'-(10-8α) S_(  t)^''+(4- 3α) S_(  t)^'''
=  0,1/(2(^  1- 0,1 〖 ) 〗 ^2 )  [(6-5*0,1) 〖 S 〗 _( t)^'-(10-8*0,1) S_(  t)^''+(4- 3*0.1) S_(  t)^''' = (0,062*((5.5*21,99) - (9.2*22,008) + (3.7*22,0017)) = (0,062* ((120,945) - (202,4736) + (81,40629)) = -0,01 Perhitungan Pemulusan Kuadratik (Slope Tambahan) Ct = α^2/((^  1- α 〖 ) 〗 ^2 )  (S_( t)^'-2S_( t)^''+ S_(   t)^''' ) = 〖 0,1 〗 ^2/((^  1- 0,1 )^2 )  (21,99-2*(22,008)+22,0017 ) = 0,012* (21,99 – 44,016+ 22,0017) = -0,0003 3.3.1 Digunakannya data 3 Minggu bulan  agustus  2019  menggunakan  hasil  perhitungan  at  (2),  bt(2)  dan  Ct(2)  pada  perhitungan  periode  sebelumnya  yaitu periode  minggu  ke  2  bulan  agustus  2019.  Nilai  m  =  1  karena  pada  prediksi  ini  menghitung  pada  peride  waktu  1  bulan berikutnya. Berikut merupakan perhitungan forecast pada periode minggu ke 3 bulan agustus 2019:
Ft+m  = a_t+ b_t m+  1/2 c_t m^2 =21,9477+ ((-0,01)*1) + ((0,5)*( -0,0003)*(1)2))
= 22,300
3. Proses ketiga yaitu melakukan proses permalan (forecast) pada periode ke-4 yaitu periode minggu ke 1 bulan september 2019 berdasarkan data periode 3 bulan sebelumnya yang sudah dilakukan proses perhitungan yaitu periode minggu ke 2, minggu ke 3, minggu ke 4 bulan agustus 2019. Untuk menghitung permalan (forecast) pada periode minggu ke 1 bulan september 2019 dibutuhkan hasil perhitungan at (3), bt(3) dan Ct(3) pada perhitungan periode sebelumnya yaitu periode minggu  ke  4  bulan  agustus  2019.  Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  forecast  pada  periode  minggu  ke  1  bulan september 2019:
Ft+m  = a_t+ b_t m+  1/2 c_t m^2 = 21,9477+ ((-0,01)*1) + ((0,5)*( -0,0003)*1)2)) Periode  Tahun  Jumlah barang (Xt) s't s''t  s'''t  At bt Ct Ft+m
Tabel 3.3 Tabel Hasil Perhitungan Prediksi Menggunakan Acuan Data 3 Minggu Sebelumnya
Berdasarkan  hasil  perhitungan  prediksi  (forecast)  pada  Tabel  3.3  di  periode  minggu  ke  4  bulan  agustus  2019 menggunakan data 3 bulan sebelumnya adalah 21,940.
4. Proses keempat yaitu perhitungan error
Terdapat  beberapa  metode  untuk  menghitung  kesalahan  atau  mengevaluasi  hasil  prediksi.  Salah  satu  metode  untuk mengevaluasi  metode  prediksi  menggunakan  jumlah  dari  kesalahan-kesalahan  yang  absolut  dan  menghitung  kesalahan  – kesalahan prediksi dalam bentuk presentase dari pada jumlah. Mean Absolute Deviation (MAD) mengukur ketepatan prediksi dengan  merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolut  masing-masing  kesalahan).  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) digunakan ketika ukuran atau besar variabel prediksi itu penting dalam mengevaluasi ketepatan prediksi.
Data aktual adalah data asli jumlah penjualan barang liquid freebase dan salt (X_t), hasil prediksi (F ̂_t) adalah hasil dari
persamaan Triple Exponential Smoothing (Brown), Selisih (Error) diperoleh dari data aktual jumlah penjualan barang vape atau rokok elektrik dikurangi hasil prediksi jumlah penjualan barang liquid freebase dan salt, |Xt-F ̂_t| diperoleh dari selisih (Error) yang dimutlakkan untuk menghilangkan nilai (-) dalam angka. Sedangkan konsep MAPE adalah 1/n ∑_(t=1)^n▒( 〖 |X 〗 _t-F ̂_t |)/X_t *100, dimana (data asli jumlah penjualan barang liquid freebase dan salt (X_t) dikurangi prediksi jumlah penjualan barang liquid freebase dan salt (F ̂t) dibagi data asli jumlah barang liquid freebase dan salt (X_t) dan kemudian di kali  dengan  100  untuk  mencari  nilai  persennya  (%).      Berikut  Tabel  3.4  merupakan  perhitungan  error  dari  hasil  semua perhitungan prediksi (forecast) periode minggu ke 2 bulan agustus 2019 – minggu ke 4 bulan mei 2020 menggunakan data 3 bulan sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,1.
Tabel 3.4 Tabel Hasil Dengan Peramalan (Forecast) Menggunakan Acuan Data 3 Bulan Sebelumnya. Berikut merupakan perhitungan error Mean Absolute Deviation (MAD) untuk mengukur ketepatan prediksi dengan merata- rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dihitung dengan menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap  periode  dibagi  dengan  nilai  observasi  yang  nyata  untuk  periode  itu.  Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut dan kemudian di kali dengan 100 untuk mencari nilai persennya (%). Berikut hasil perhitungan MAD dan MAPE berdasarkan hasil keseluruhan perhitungan pada Tabel 3.4.
MAD    = 1/n ∑_(t=1)^n▒ 〖〖 |X 〗 _t-F ̂_t | 〗 = 176,386 / 36 = 4,900 MAPE   = 1/n ∑_(t=1)^n▒( 〖 |X 〗 _t-F ̂_t |)/X_t *100 = (5,203/ 36)*100 = 0,144527*100 = 14 % 3.4

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

## 4.1 Implementasi Sistem
Pada implementasi sistem merupakan bentuk dari hasil pemrograman sistem yang digunakan sebelumnya. Mengenai bab ini  akan  dijelaskan  mengenai  pengujian  sistem  pada  aplikasi  sistem  prediksi  jumlah  penjualan  liquid  freebase  dan  salt  di CV.Gressvape Balongpanggang dengan metode Triple Exponential Smoothing (Brown). Sebelum menjalankan aplikasi sistem ini,  ada  hal  yang  harus  diperhatikan  adalah  keperluan  pada  sistem.  Guna  pada  sistem  ini  adalah  mengolah  data  jumlah penjualan liquid freebase dan salt di CV.Gressvape Balongpanggang berapa minggu sebelumnya untuk mengetahui prediksi jumlah penjualan liquid freebase dan salt di CV.Gressvape Balongpanggang pada periode selanjutnya. Smoothing (Brown) untuk Prediksi Jumlah penjualan Liquid Freebase dan Salt di CV.Gressvape Balongpanggang. Pada implementasi sistem ini akan mengkaji algoritma yang sudah pernah dirancang pada bab 3, merupakan  tahap perhitungan metode Triple  Exponential  Smoothing  (Brown),  mean  absolute  deviation  (MAD)  dan  mean  absolute  percentage  error (MAPE). Saat mengimplementasikan sistem ini membangun dengan bahasa pemrograman PHP.
4.1.2 Proses Triple Exponential Smoothing (Brown)
Dalam menjalankan penghitungan Triple Exponential Smoothing ini terdapat 7 tahap subproses merupakan, menghitung pem- ulusan tunggal (s’t), menghitung pemulusan ganda (s’’t), menghitung nilai pemulusan triple (s’’’t), menghitung pemulusan total (at), menghitung pemulusan tren (bt), menghitung pemulusan kuadratik (ct) dan menghitung nilai prediksi untuk minggu berikutnya (ft+m). Berikut source code pada tahap proses triple exponential smoothing (Brown) beserta MAD dan MAPE.

## 4.3  Analisa Hasil Pengujian Sistem
Berikut  ini  analisa  hasil  pengujian  sistem,  penulis  memerlukan  3  data  jumlah  penjualan  liquid  freebase  dan  salt  di CV.Gressvape Balongpanggang adalah Liquid Freebase dan Salt. Dalam pengujian ini menggunakan 4 tahapan pada pengujian yaitu menggunakan acuan data 1 minggu, 2 minggu, 3 minggu, 4 minggu sebelumnya bisa menentukan prediksi bulan selan- jutnya mulai minggu ke 2 bulan Agustus – minggu ke 4 bulan mei 2020 selama 10 bulan dengan besaran nilai alpha mulai 0.1 sampai 0.9 dapat mengetahui hasil forecast manakah yang terbaik dengan memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil.

## 4.3.1   Pengujian Barang Liquid freebase dan Salt
Tabel 4.1 Hasil Akhir Barang Liquid freebase dan Salt Dengan Data Acuan 1 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Dari tabel diatas didapatkan hasil forecast yang mendekati dan memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Devia- tion (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,2 seperti di tabel 4.1 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah pasien rawat jalan di poli klinik umum pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bulan Mei 2020 memerlukan perhitungan data 1 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,1 menghasilkan nilai MAD 35,816 dan MAPE 100,000%.
Tabel 4.2 Hasil Akhir Barang Liquid freebase dan Salt Dengan Data Acuan 2 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Dari tabel diatas didapatkan hasil forecast yang mendekati dan memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Devia- tion (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,2 seperti di tabel 4.2 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah pasien rawat jalan di poli klinik umum pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bulan Mei 2020 memerlukan perhitungan data 2 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,2 menghasilkan nilai MAD 5,018 dan MAPE 14,569%.
Tabel 4.3 Hasil Akhir Barang Liquid freebase dan Salt Dengan Data Acuan 3 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Dari tabel diatas didapatkan hasil forecast yang mendekati dan memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,2 seperti di tabel 4.3 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah pasien rawat jalan di poli klinik umum pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bulan Mei 2020 memerlukan perhitungan data 3 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,2 menghasilkan nilai MAD 5,069 dan MAPE 14,632%.
Tabel 4.4 Hasil Akhir Barang Liquid freebase dan Salt Dengan Data Acuan 4 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Pada  tabel  diatas  berhasil  didapatkan  forecast  yang  mendekati  atau  memperoleh  nilai  kesalahan  prediksi  Mean  Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di semua nilai alpha seperti di tabel 4.5 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah barang di Liquid Freebase pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke  4  bulan  Mei  2020  dengan  menggunakan  perhitungan  data  1  minggu  sebelumnya  selama  10  bulan  dengan  alpha  0,1 menghasilkan nilai MAD 31,923 dan MAPE 100,000%.
Tabel 4.6 Hasil Akhir Pengujian Barang Liquid Freebase Dengan Data Acuan 2 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Pada tabel diatas berhasil didapatkan forecast yang mendekati atau memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Ab- solut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,2 seperti di tabel 4.6 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah barang di Liquid Freebase pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bulan Mei 2020 dengan menggunakan perhitungan data 2 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,1 menghasilkan nilai MAD 5,298 dan MAPE 17,589%. Tabel 4.7 Hasil Akhir Pengujian Barang Liquid Freebase Dengan Data Acuan 3 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Pada  tabel  diatas  berhasil  didapatkan  forecast  yang  mendekati  atau  memperoleh  nilai  kesalahan  prediksi  Mean  Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,2 seperti di tabel 4.2 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah barang di Liquid Freebase pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bulan Mei 2020 dengan menggunakan perhitungan data 3 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,1 menghasilkan nilai MAD 5,298 dan MAPE 17,534%.
Tabel 4.8 Hasil Akhir Pengujian Barang Liquid Freebase Dengan Data Acuan 4 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Pada tabel diatas berhasil didapatkan forecast yang mendekati atau memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,1 seperti di tabel 4.8 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah barang di Liquid Freebase pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bulan Mei 2020 dengan menggunakan perhitungan data 4 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,1 menghasilkan nilai MAD 5,374 dan MAPE 17,745%.
4.9 Hasil Akhir Pengujian Barang Salt Dengan Data Acuan 1 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Pada tabel diatas dihasilkan forecast yang mendekati dan memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran semua nilai seperti di tabel 4.9 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah barang salt pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bulan Mei 2020 dengan menggunakan perhitungan data 1 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,1 menghasilkan nilai MAD 1,416 dan MAPE 39,987%.
Tabel 4.10 Hasil Akhir Pengujian Barang Salt Dengan Data Acuan 2 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Pada tabel diatas dihasilkan forecast yang mendekati dan memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,2 seperti di tabel 4.10 yang bergaris kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah barang salt pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bulan Mei 2020  dengan  menggunakan  perhitungan  data  2  minggu  sebelumnya  selama  10  bulan  dengan  alpha  0,2  menghasilkan  nilai MAD 1,411 dan MAPE 40,386%.
Tabel 4.11 Hasil Akhir Pengujian Barang Salt Dengan Data Acuan 3 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Pada tabel diatas dihasilkan forecast yang mendekati dan memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Devi- ation (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,1 seperti di tabel 4.11 yang ber- garis kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah barang salt pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bu- lan Mei 2020 dengan menggunakan perhitungan data 3 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,2 menghasilkan nilai MAD 1,416 dan MAPE 39,987%.
Pada tabel 4.12 dihasilkan forecast yang mendekati dan memperoleh nilai kesalahan prediksi Mean Absolut Devia- tion (MAD) dan Mean Absolut Percentage Error (MAPE) terkecil di besaran nilai alpha 0,2 seperti di tabel 4.12 yang ber- garis kuning. Jadi perhitungan forecast jumlah barang salt pada periode minggu ke 2 bulan Agustus 2019– minggu ke 4 bu- lan Mei 2020 dengan menggunakan perhitungan data 4 minggu sebelumnya selama 10 bulan dengan alpha 0,2 menghasilkan nilai MAD 1,468 dan MAPE 39,936%.

## 4.4 Perbandingan Prediksi 3 barang
Pada perbandingan hasil kesalahan prediksi terbaik dari 3 barang berdasarkan acuan data 3 minggu sebelumnya dapat dilihat pada tabel 4.13 . Berdasarkan Tabel 4.13 didapatkan kesimpulan perbandingan hasil kesalahan  prediksi terbaik  dari jumlah Barang Liquid Freebase dan Salt menggunakan acuan 1 minggu, 2 mingu, 3 minggu, 4 minggu menggunakan acuan 3 minggu sebelumnya dengan nilai alpha 0,2 menghasilkan nilai MAD 5,298 dan MAPE 17,534, Barang Liquid Freebase menggunakan acuan 4 minggu sebelumnya dengan nilai alpha 0,1 menghasilkan nilai MAD 4,849 dan MAPE 13,834%. Hasil dari pengujian pada  jumlah  3  barang  yaitu  Liquid  Freebase  dan  Salt  di  CV.Gressvape  Balongpanggang  berdasarkan  acuan  1  minggu,  2
minggu, 3 minggu, 4 minggu menghasilkan error rata-rata nilai MAPE terkecil pada pengujian menggunakan acuan 3 minggu pada Tabel 4.13 dengan block warna oranye menghasilkan nilai rata-rata 23,838%. Tabel 4.12 Hasil Akhir Pengujian Barang Salt Dengan Data Acuan 4 Minggu Alpha 0.1 – 0.9
Tabel 4.13 Perbandingan Hasil Kesalahan Prediksi Terbaik Dari 3 Barang di CV.Gressvape Balongpanggang.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil observasi yang  sudah dilakukan, kesimpulan yang bisa diambil pada observasi yaitu : Sistem prediksi jumlah penjualan liquid freebase atau salt di CV.GRESSVAPE Balongpanggang bisa membantu pihak pegawai dan pimpinan CV.GRESSVAPE  Balongpanggang  dapat  mengetahui  jumlah  penjualan  liquid  freebase  atau  salt  pada  minggu  yang  akan datang. Pada metode prediksi Triple Exponential Smoothing (Brown) ini bisa digunakan untuk studi kasus prediksi jumlah liquid  freebase  atau  salt    pada  minggu  yang  akan  datang  di  CV.GRESSVAPE  Balongpanggang.  Menurut  analisis  hasil pengujian sistem, terdapat kesimpulan bahwa aplikasi ini bisa melakukan perhitungan prediksi dengan baik. Hal ini dibuktikan pada perhitungan 3 kategori pengujian dari perhitungan dengan data acuan 3 bulan, 6 bulan, 12 bulan dengan masing - masing menggunakan  9  alpha  yang  berbeda  yaitu  alpha  0,1  -  0,9  pada  jumlah  Barang  di  CV.GRESSVAPE  Balongpanggang menghasilkan rata - rata error nilai MAPE terkecil.

## 5.2  Saran
Adapun  saran  yang  perlu  penulis  sampaikan  untuk  pengembangan  sistem  selanjutnya  yaitu  diharapkan  adanya  penelitian dengan metode selain trend linier seperti pemodelan regresi linier dengan metode Algoritma Genetika untuk bisa dibandingkan dengan metode Triple Exponential Smoothing (Brown) ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sugiyanto Sugiyanto, Rinci Kembang Hapsari “Implentasi Metode Triple Exponetial Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Pulsa Elektrik”. Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, XI No 1 Februari 2016.
[2] Salman  Alfarisi  ,“Sistem  Prediksi  penjualan  Gamis  Toko  Qitaz  Menggunakan  Metode  Single  Exponetial Smoothing“,Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Vol. 4 No. 1 (Sept 2017) 80-95.
[3] Reyhan  Dzickrillah  Laksmana,  Edy  Santoso,  Bayu  Rahayudi,  “Prediksi  Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Harum Bakery)”, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Vol. 3, No. 5, Mei 2019, hlm. 4933-4941.
[4] Tutur Ade Tistiawan, Titania Dwi Andini “Pemanfaatan Metode Triple Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Pada PT.Dinamika Daya Segara Malang”, STMIK ASIA Malang, Vol.13, No.1, Tahun 2019.
[5] M  Hafizd  Elison,  Rudy  Asrianto,  M.Kom,  Aryanto,  SE,  MIT.  AK  “  PREDIKSI  PENJUALAN  PAPAN  BUNGA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
[6] “, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Riau, Vol 2, No.3, September 2020: Hal 45  - 56 ISSN. P: 2715-1875, E: 2715-1883.
[7] Jana, Padrul. 2016. Aplikasi Triple Exponential Smoothing Untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas PGRI Yogyakarta. Volume 3 No. 2.
[8] Jayanti,  Ni  Ketut  Dewi  Ari,  Yohanes  Priyo  Atmojo,  I  Gusti  Ngurah  Wiadnyana.  2015.  Penerapan  Metode  Triple Exponential Smoothing pada Sistem Peramalan Penentuan Stok Obat. STMIK STIKOM Bali. Vol. 9, No. 2.
[9] Makridakis, Spyros. dkk. 1999. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jilid 1. Diterjemahkan oleh: Untung Sus Ardianto dan Abdul Basith. Jakarta: Erlangga.
[10] Misriati,  Titik.  2012.  Prediksi  Jumlah  Kunjungan  Pasien  Rawat  Jalan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier. Manajemen Informatika, AMIK BSI Jakarta. Vol. 3, No. 2.
[11] Mubin, Lia Farihul, Wiwik Anggraeni, Retno Aulia Vinarti. 2012. Prediksi Jumlah Kunjungan Pasien Rawat Jalan Menggunakan Metode Genetic Fuzzy Systems Studi Kasus: Rumah Sakit Usada Sidoarjo. Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Vol. 1, No. 1.
[12] Schroeder, Roger G. 2003. Operations Management: Contemporary Concepts and Cases, 2nd Revised International Edition, Mc Graw-Hill Companies, Inc., Boston.
[13] Wirautama, Bagus Fajar. 2017. Prediksi Produksi Air Studi Kasus Pdam Kabupaten Gresik Dengan Metode Triple Exponential Smoothing (Brown). Tugas Akhir. Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik.