JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 186-192
Page | 186                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022

## PERAMALAN PERSEDIAAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE

## EXPONENTIAL SMOOTHING
Ely Nuryani 1 , Rudianto 2 , Ramdani Budiman 3 , Eric Lazuwardi 4
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Banten Jaya
2,3 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Banten Jaya
4 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Banten Jaya Jln. Syekh Nawawi Albantani, Boru, Curug, Kota Serang
1 elynuryani@unbaja.ac.id
2 rudianto@unbaja.ac.id,
3 ramdani.budiman@unbaja.ac.id

## Abstrak
Permintaan  konsumen  yang  tidak  menentu  sering  terjadi  pada  Toko  Aqilah  Herbal,  hal  tersebut  menjadi  masalah  terhadap kontrol  persediaan  produk.  Produk  yang  disediakan  oleh  toko  sering  mengalami  kekuarangan  atau  kelebihan,  hal  ini menyebabkan  kerugian  atau  komplain  dari  konsumen.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut  dan  untuk  memberikan  perkiraan persediaan  produk  agar  lebih  tepat  dan  sesuai  kebutuhan  dengan  melihat  penjualan  obat  periode  sebelumnya  dan memperkirakan  kondisi  di  periode  berikutnya maka Toko  Aqilah  Herbal  memerlukan  suatu  sistem  yang  dapat  memprediksi jumlah  persediaan  obat  herbal.  Sistem  tersebut  pula  bertujuan  untuk  menambah  laba  dan  mengurangi  resiko  kerugian  akibat berlebih  maupun  kurangnya  persediaan  jumlah  obat  herbal.  Diagram  Arus  Data  (DAD)  dipilih  untuk  menunjukkan  model sistem  dan  aliran  data  pada  sistem.  Adapun  teknik  peramalannya  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing ialah sebuah teknik peramalan dengan perbandingan untuk mencari nilai alpha , dengan melacak nilai alpha tersebut secara random ( trial) hingga  memperoleh alpha yang  mempunyai  error  paling  kecil  dengan  pencarian  memakai  metode  kesesuaian  MSE ( Mean Square Error ). Ukuran atau alpha yang dipakai untuk memperkirakan persediaan obat herbal yaitu alpha = 0.1, alpha = 0.2, alpha = 0.3, alpha = 0.4, alpha = 0.5, alpha = 0.6, alpha = 0.7, alpha = 0.8, dan alpha = 0.9. dengan melacak nilai alpha secara random ( trial) hingga  diperoleh alpha yang  mempunyai error terkecil.  Maka  hasil  perkiraan  yang  mempunyai alpha dengan  nilai error terkecil  merupakan  yang  paling  baik.  Hasil  penelitian  ini  berupa  sebuah  sistem  informasi  peramalan persediaan  obat  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  memperkirakan  berapa banyak persediaan obat satu periode ke depan. Dengan menggunakan sistem ini, pemilik toko dapat dengan mudah menentukan jumlah pembelian obat untuk memaksimalkan persediaan obat.
Kata kunci: Peramalan, Persediaan, Single Exponential Smoothing.

## I. P ENDAHULUAN
Toko  Aqilah  Herbal  ialah  sebuah  usaha  swasta  yang memiliki kegiatan berupa penjualan obat herbal. Toko Aqilah Herbal  menjual obat herbal  baik eceran  maupun grosir. Toko tersebut terletak di Jl. Maulana Yusuf No.19, Serang. Sebagai suatu  bisnis  usaha  penjualan  obat,  pengelolaan  persediaan obat  sangat  penting  untuk  menjaga  kestabilan  perolehan keuntungan  dan  keyakinan  konsumen  terhadap  Toko  Aqilah Herbal.  Tetapi  pada  kegiatan  sehari-hari  yang  terjadi  masih sering  ditemui  permasalahan  terkait  persediaan  obat  seperti pemesanan  obat  yang  tidak  tepat  waktu  dan  kurang  atau
lebihnya  persediaan  obat  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan pelanggan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  Toko  Aqilah  Herbal diketahui  bahwa  permintaan  obat  oleh  konsumen  yang  tidak teratur  dan  tidak  terprediksi  menjadi  masalah  kontrol persediaan  obat,  sehingga  obat  yang  disediakan  oleh  toko terkadang  mengalami  kekuarangan  atau  kelebihan.  Hal tersebut  menjadi  penyebab  turunnya  laba  atau  komplain  dari konsumen.  Terkadang  pula,  Toko  Aqilah  Herbal  ini mengalami penurunan laba karena kosongnya persediaan obat saat  banyak  permintaan  oleh  konsumen  dan  berlebihnya
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 186-192
Page | 187                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
persediaan  obat  yang  mengakibatkan  biaya  pemesanan  obat mengalami pembengkakan. Kekosongan pada persediaan obat juga  menyebabkan  hilangnya  kesempatan  bagi  toko  untuk memperoleh  laba  karena  konsumen  kemudian  membeli  obat di  toko  lain.  Tidak  menentunya  persediaan  ini  diakibatkan karena  pembelanjaan  obat  yang  dilakukan  oleh  Toko  Aqilah Herbal  hanya  dengan  menghitung  perkiraan  saja.  Persediaan ( inventory )  ialah  suatu  bagian  yang  berperan  penting  pada sebuah  perusahaan.  Inventori  ini  berperan  penting  untuk menjaga  kestabilan  operasi  produksi  serta  berperan  dalam kepuasan pelanggan [1].
Penjelasan  masalah  tersebut  di  atas  menjadi  dasar  bahwa diperlukan  suatu  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk memperkirakan  jumlah  persediaan  obat  secara  tepat  setiap bulannya.  Aplikasi  tersebut  diperlukan  agar  Toko  Aqilah Herbal  dapat  dengan  mudah  menentukan  jumlah  persediaan obat untuk kebutuhan konsumen bulan berikutnya secara tepat. Dengan  aplikasi  tersebut  pula  permasalahan  persediaan  obat seperti kekurangan dan kelebihan persediaan dapat diminimalisasi.  Dengan  adanya  sistem  peramalan  ini  pula diharapkan  dapat  membantu  dalam  proses  mengolahan  data penjualan dan pemesanan menjadi lebih efektif, sehingga hasil dari  pengolahan  data  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  data histori pada proses peramalan.
Single Exponential Smoothing menjadi metode yang dipilih untuk  digunakan  pada  penelitian  ini.  Tujuannya  ialah  agar dapat  memprediksi  persediaan  obat  secara  tepat  pada  setiap periode  berikutnya  (bulan).  Metode Single  Exponential Smoothing dipilih  karena  sesuai  untuk  memecahkan permasalahan  pada  Toko  Aqilah  Herbal,  di  mana  perkiraan yang  dibutuhkan  adalah  perkiraan  kebutuhan  obat  jangka  1 bulan dan data yang tersedia di Toko Aqilah Herbal ialah data yang  tidak  teratur  (fluktuatif).  Dalam Exponential  Smoothing peramalan dikerjakan  dengan  mengulang  perhitungan  secara berkelanjutan  dengan  menambahkan  data  terbaru,  di  mana data  terbaru  diberi  bobot  yang  relatif  lebih  besar  dari  pada data sebelumnya[2].
Hasil  penelitian  di  PT.  Indomobil  Trada  Nasional  tentang Sistem  Pengendalian  Persediaan Part  Warranty dengan Metode  Peramalan  Exponential  Smoothing  menjelaskan bahwa  metode Single  Exponential  Smoothing dapat  dipakai dan bermanfaat untuk kegiatan  pencatatan data part warranty inventory .  Tidak  hanya  itu,  sistem  ini  pun  menghasilkan sebuah  perkiraan  jumlah  permintaan part  warranty yang sejalan dengan perkiraan yang dihitung pada Microsoft Excel sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk  alat  bantu  pendukung pengambilan  keputusan  dalam  memastikan  volume part warranty  inventory .  Data  penjualan  dan  data  persediaan part warranty pada periode sebulan lalu akan dipakai sebagai dasar dalam  memperkirakan  jumlah part  warranty  inventory pada periode  berikutnya.  Hasil  dari  pengolahan  data  tersebut menentukan  banyaknya part  warranty yang  harus  tersedia sehingga  persediaan part  warranty sesuai  dengan  kebutuhan konsumen  [3].  Penelitian  yang  dipublikasikan  pada  tahun
2015  di  mana  objek  penelitian  tersebut  adalah  Toko  Obat Bintang  Geurugok  mengungkapkan  bahwa  aplikasi  yang dibangun  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  jumlah persediaan obat, namun sistem tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan  satu  periode  (satu  bulan)  ke  depan  saja  dan tidak  dapat  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  beberapa periode  berikutnya  sekaligus  [4].  Penelitian  oleh  Putra  dan Maulud  Tahun  2020  yang  melakukan  peramalan  terhadap kebutuhan  batubara  pada  PT.  Solusi  Bangun  Andalas menyatakan  bahwa  hasil  ramalan  diperoleh  lebih  baik  dan derajat  ketidakakuratan  lebih  rendah  dengan  menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing. Dengan  metode tersebut kesalahan berada pada tingkat yang paling kecil yaitu α  =  0,5  pada Power  plant unit dan  α  =  0,1  pada kiln  unit . Diramalkan  pada  periode  ke  –  13  untuk  unit Kiln terdapat 10.057,49  Ton  dan  untuk  unit Power  plant terdapat  14.265 Ton.  Hasil  tersebut  terbukti  akurat  serta  cukup  baik  untuk dipergunakan  setelah  melewati  pengujian moving  range validation [5].
Dari  beberapa  penelitian  mengenai  sistem  peramalan persediaan  yang  sudah  diuraikan  tersebut  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  rata-rata  sistem  yang  dibangun  tidak spesifik  untuk  persediaan  obat  adapun  yang  spesifik  untuk persediaan obat namun hanya dapat meramalkan satu bulan ke depan  saja.  Berdasarkan  kekurangan-kekurangan  pada penelitian sebelumnya maka penelitian ini menjadi pelengkap dan  penyempurna  penelitian  peramalan  persediaan  obat menggunakan metode Single Exponential Smoothing.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## Metode Perancangan Sistem
Software  Development  Life  Cycle (SDLC) Waterfall menjadi  metode  pengembangan  yang  dipilih  dan  digunakan pada  perancangan  sistem  ini. Software  Development  Life Cycle (SDLC) merupakan suatu metode untuk mengenali dan menterjemahkan  kegiatan  yang  berlangsung  selama  proses pengembangan  sebuah  sistem  [6].  Kegiatan  ini  selanjutnya disusun  searah  dengan  waktu  pengerjaannya  pada  proses pengembangan  perangkat  lunak  dan  dengan  menggunakan teknik yang cocok pada setiap kegiatannya.
Dengan  memperhatikan stakeholder dan  pelanggan/klien ( customer )  yang  terlibat  pada  sistem,  SDLC  dapat memberikan suatu gambaran seperti apa sistem akan dibangun serta  hasil  akhir  yang  diharapkan  oleh  pengguna  ( user )  yang akan  menggunakan  sistem  kemudian.  SDLC Waterfall memiliki  tahapan  yang  secara  umum  dapat  dilihat  pada gambar 1 di bawah ini.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 186-192
Page | 188                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
Gambar 1. Waterfall Model
Penjelasan dari setiap tahapan pada model waterfall di atas yaitu di bawah ini:
1). Requirement Specification
Analisis  sistem  dapat  diterjemahkan  sebagai  suatu  cara untuk  mempelajari  dan  mendetailkan  secara  rinci  hal-hal yang  harus  dikerjakan  sistem  [7].  Kebutuhan  fungsional dan  non-fungsional  merupakan  dua  kebutuhan  sistem yang harus diterjemahkan. Maka untuk mengetahui kedua kebutuhan  sistem  tersebut  perlu  dilakukan  pengumpulan data.  Adapun  cara-cara  yang  digunakan  yaitu  sebagai berikut:
(a) Wawancara
Metode Wawancara ( interview ) mendapat pengakuan sebagai  suatu  cara  cepat  yang  dilakukan  untuk mengumpulkan  data/fakta  fundamental  serta  sering digunakan  pada  perancangan  atau  pengembangan sebuah sistem [8]. Data/fakta yang dibutuhkan dalam penelitian ini berhasil dikumpulkan dengan wawancara  bersama  pengelola  Toko  Obat  Aqilah Herbal.  Data  tersebut  yaitu  data  penjualan  dan ketersediaan obat bulan sebelumnya.
(b) Observasi
Observasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Toko  Aqilah Herbal  dengan  langsung  melakukan  tinjauan  dan pengamatan  sistem  penjualan  dan  persediaan  obat yang  berjalan  pada  oko  Aqilah  Herbal.  Data penjualan  dan  persediaan  yang  diperoleh  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  memperkirakan penjualan dan persediaan obat periode selanjutnya.
2). Architectural Design
Tahap  pembuatan  desain  sistem  informasi  dapat  disebut sebagai  tahap  desain  sistem  informasi. Data  Flow
Diagram (DFD) merupakan diagram  yang  dipilih  untuk membuat  desain  sistem  secara  visual.  DFD  yang  dibuat yaitu diagram konteks yang berfungsi untuk memvisualkan  sistem  secara  garis  besar;  dan  diagram Overview untuk memvisualkan proses-proses yang ada di dalam sistem . 3). Coding (pengkodean)
Tahap  berikutnya  yaitu  pengkodean  atau coding .  Desain program  yang  telah  diterjemahkan  melalui  pemodelan- pemodelan  dilakukan  implementasi  ke  dalam  bahasa pemrograman.  Setiap  komponen  hasil coding diuji untuk memastikan  jika  program  sudah  berjalan  dengan  benar sesuai dengan desain sistem.
4). Integration & Testing Dilakukan dengan menjalankan program dengan melakukan  proses  data  sehingga  kesalahan  dapat diketahui  pada  saat  awal  program  berjalan.  Pengujian dilaksanakan dengan teliti secara komprehensif , kemudian dilakukan  pengujian  tes  penerimaan  dengan client untuk memastikan  sistem  yang  dibuat  telah  melengkapi kebutuhan.
5). Training & Implementation
Karena  tujuan  sistem  yang  baru  adalah  mengganti meknisnme yang  lama, maka pelatihan kepada pengguna yang  akan  menjalankan  sistem  tersebut  merupakan  hal penting.  Ketika  pelatihan  selesai  selanjutnya  konversi (peralihan) dari sistem lama ke yang baru, mungkin perlu menulis  program  khusus  untuk  menukar file  -  file yang ada menjadi file-file yang baru atau membuat file-file dari catatan manual . 6). Operasi & Maintenance
Pada  tahap  ini  perlu  dilaksankan  pemeliharaan  terhadap sistem serta peningkatan mutu sistem agar sesuai dengan kebutuhan  organisasi.  Sehingga  perlu  adanya  perubahan dan peningkatan terhadap sistem, tidak masuk akal untuk mengatakan  bahwa  sebuah  sistem  informasi  berbasis komputer  telah  selesai,  sistem  tersebut  akan  terus berkembang selama daur hidupnya, jika pada kenyataannya  ia  berhasil. Maintenance melibatkan pemeriksaan  terhadap  kesalahan  yang  terdeteksi  pada sistem  setelah  dipublikasi  dan  segera  diusulkan  untuk dilakukan perbaikan terhadap sistem.

## Metode Single Exponential Smoothing
Suatu  peramalan  rata-rata  bergerak  yang  melakukan pembobotan  menurun  secara exponential terhadap  nilai-nilai observasi  yang  lebih  tua  merupakan Exponential  smoothing [9].  Metode Single  Exponential  Smoothing menjadi  pilihan karena  untuk  beberapa  kasus  pada history penjualan  tidak mengalami  peningkatan  penjualan/tidak  ada  trend.  Selain  itu, persentase  kesalahan  (selisih  data  aktual  dengan  nilai peramalan) dan MSE (untuk menghitung forecast error ) yang didapat dari metode Single Exponential Smoothing lebih kecil [10] .
Tabel  1.  Peramalan Penjualan Single Exponential Smoothing Periode Aktual Forecast a = 0.10 Kesalahan/ Error 1 42 - -
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 186-192
e-ISSN: 2581-2181
Page | 189                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
2 40 42 -2 3 43 41,8 1,2 4 40 41,92 -1,92 5 41 41,73 -0,73 6 39 41.66 02,66 7 46 41,39 4,61 8 44 41,85 2,15 9 45 42,07 2,93 10 38 42,38 -4,35 11 40 41,92 -1,92 12 - 41,37 -
Contoh  perhitungan  untuk  konstanta alpha (α  =  0.1)  F1  = Karena  pada  saat  t=1  nilai  F1  (peramalan  pada  periode pertama)  belum  tersedia,  maka  untuk  mengatasi  masalah  ini dapat  dilakukan  dengan  menetapkan  nilai  F1  sama  dengan nilai data periode pertama (X1) sebesar 42
1) F2   = α X1 + (1- α)F1 = (0.1 * 40) + (1 - 0.1)42 = 41,8
2) F3  = α X1 + (1- α)F2 = (0.1 * 43) + (1 - 0.1)41.8 = 41,92
3) F4  = α X1 + (1- α)F3 = (0.1 * 40) + (1 - 0.1)41.92 = 41.73
4) F5  = α X1 + (1- α)F4 = (0.1 * 41) + (1 - 0.1)41.73 = 41,66
5) F6  = α X1 + (1- α)F5 = (0.1 * 39) + (1 - 0.1)41.66 = 41,39
6) F7  = α X1 + (1- α)F6 = (0.1 * 46) + (1 - 0.1)41.39 = 41,37
7) F8  = α X1 + (1- α)F7 = (0.1 * 44) + (1 - 0.1)41.85 = 42.07
8) F9  = α X1 + (1- α)F8 = (0.1 * 45) + (1 - 0.1)42.07 = 42.38
9) F10  = α X1 + (1- α)F9 = (0.1 * 38) + (1 - 0.1)42.38 = 41.92
10) F11  = α X1 + (1- α)F10
= (0.1 * 40) + (1 - 0.1)41.92 = 42.07 Diilustrasikan  dua  deret  ramalan  untuk  seperangkat  data dan  hasilnya  (aktual  peramalan)  =  kesalahan  ( error ),  untuk setiap periode. Salah satu ramalan menggunakan α = 0,10.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  sistem  peramalan  obat yang terdiri atas modul-modul sebagai berikut:
1. Menu Utama
Menu  utama  adalah  halaman  utama  program  dan  pada menu  utama  terdapat  semua form sistem  yang  saling berhubungan,  untuk  mengakses form-form pada  sistem maka user harus masuk ke menu utama terlebih dahulu.
Gambar 2. Tampilan Menu Utama
Pada  Menu  Utama  terdapat    menu  Master,  Peramalan, Laporan, Admin dan  Bantuan.  Pada  menu  Master  terdiri dari:  Data  Jenis  Obat,  Data  Pemasok,  Data  Pembelian Obat,  Data  Persediaan  Obat  dan  Data  Penjualan  Obat. Pada menu Peramalan terdiri dari:  Proses Peramalan dan Hasil  Peramalan.  Pada  Menu  Laporan  terdapat  Laporan Hasil  Peramalan  saja.    Pada  Menu  Kelola  terdiri  dari: Admin dan Logout.
2. Data Jenis Obat
Pada  menu  Master,  pilih  Data  Jenis  obat  maka  akan tampil  modul  data  jenis  obat.  Pada  modul  ini user dapat manambah data baru, menyimpan data, mengedit data dan menghapus  data.  Tampilan  modul  terlihat  seperti  pada gambar berikut ini:
Gambar 3. Tampilan Form Jenis Obat

## 3. Data Pemasok
Pada menu Master pilih Data Pemasok maka akan tampil modul Data Pemasok. Pada modul ini user dapat melihat, manambah  data  baru,  menyimpan,  mengedit  dan menghapus  data.  Tampilan  modul  data  pemasok  terlihat seperti pada gambar berikut ini:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 186-192
Page | 190                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
Gambar 4. Tampilan Form Pemasok
4. Data Pembelian Obat
Pada menu Master pilih Data Pembelian Obat maka akan tampil modul Data Pembelian Obat. Pada modul ini user dapat  melihat,  manambah  data  baru,  menyimpan, mengedit  dan  menghapus  data.  Tampilan  modul  data pembelian obat terlihat seperti pada gambar berikut ini:
Gambar 5. Tampilan Form Pembelian

## 5. Data Persediaan Obat
Pada  menu  Master  pilih  Persediaan  Obat  maka  akan tampil modul Persediaan Obat. Pada modul ini user dapat melihat, manambah data baru, menyimpan, mengedit dan menghapus data. Tampilan modul persediaan obat terlihat seperti pada gambar berikut ini:
Gambar 6. Tampilan Form Persdiaan Obat

## 6. Data Penjualan Obat
Masih pada menu Master pilih penjualan Obat maka akan tampil modul Penjualan Obat. Pada modul ini user dapat melihat, manambah data baru, menyimpan, mengedit dan menghapus data. Tampilan modul penjualan obat terlihat seperti pada gambar berikut ini:
Gambar 7. Tampilan Form Penjualan Obat

## 7. Data Peramalan Obat
Pada  menu  Peramalan  klik  Proses  Hitung,  maka  akan tampil  modul  untuk  menambah  data  peramalan  obat dengan tampilan modul sebagai berikut:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 186-192
Page | 191                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
Gambar 8. Tampilan Form Proses Peramalan Obat
8. Laporan Data Peramalan
Pada  menu  Laporan  pilih  Cetak  Laporan  dan  masukan periode  pramalan  laporan  yang  diinginkan  untuk  dicetak seperti terlihat pada gambar berikut:
Gambar 9. Tampilan Form Data Laporan Peramalan 9. Laporan Hasil Peramalan
Setelah  menginput  periode  cetak  laporan  klik  tampilkan, maka  akan  tampil  laporan  hasil  peramalan  obat  yang dihitung  secara  otomatis  oleh  sistem.  Tampak  laporan seperti pada gambar di bawah ini :
Gambar 10. Tampilan Form Data Laporan Peramalan
10. Data Admin Ketika  kita  pilih  menu  Admin,  maka  akan  tampil  modul Data  Admin.  Pada  modul  ini user dapat  melihat, manambah,  menyimpan,  mengedit  dan  menghapus  data admin.  Tampilan  modul  admin  terlihat  seperti  pada gambar berikut ini:
Gambar 11. Tampilan Form Data Admin

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  penelitian  sistem  Peramalan  Persediaan  Obat Menggunakan  Metode Single  Exponential  Smoothing pada Toko  Aqilah  Herbal  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  yang dirancang  berhasil  melakukan  peramalan  persediaan  obat untuk    satu  periode  ke  depan;  sistem  berhasil  menemukan alpha  dengan  nilai error terkecil  sehingga  nilai  hasil peramalan  persediaan  obat  valid  dan  dapat  digunakan  untuk kebutuhan  pengadaan  obat  periode  berikutnya  pada  Toko Aqilah Herbal.

## V. S ARAN
Adapun  saran  untuk  penelitian  yang  akan  dikembangkan selanjutnya  berkaitan  dengan  sistem  peramalan  persediaan obat  adalah  sistem  yang  dikembangkan  selanjutnya  dapat melakukan peramalan untuk beberapa periode ke depan tidak terbatas  periode  bulan  tetapi  dapat  pula  digunakan  untuk peramalan  hari,  minggu  bahkan  tahun  agar  pemilik  usaha dapat lebih mempersiapkan terkait nilai persediaan obat.

## R EFERENSI
[1] A.  Sofjan, Manajemen  Operasi  Produksi  Pencapaian Sasaran  Organisasi  Berkesinambungan .  Jakarta:  PT. Raja Grafindo Persada, 2016.
[2] A. F. Andini, “Perancangan Dan Implementasi Sistem Absensi  Online  Berbasis  Android  Di  Lingkungan Universitas  Negeri  Jakarta  Anantassa  Fitri  Andini, Med  Irzal,  Ria  Arafiyah  Program  Studi  Ilmu Komputer, FMIPA UNJ,” Sist. Inf. , pp. 1–10, 2017.
[3] S.  Suratun,  S.  Arif,  and  E.  Puspa,  “Sistem Pengendalian  Persediaan  Part  Warranty  Dengan
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 186-192
Page | 192                                                               Received: July 04, 2022 | Published: September 01, 2022
Metode  Peramalan  Exponential  Smoothing  (Studi Kasus Di PT  Indomobil Trada Nasional),” J u r n a l Kr e a -TI F , vol. 5, pp. 28–35, 2017.
[4] S. Fachrurrazi, “Peramalan
Penjualan Obat
Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing Pada Toko Obat Bintang Geurugok,” J. Techsi , vol. 7, no. 1, pp. 19–30, 2015.
[5] G.  Putra  and  A.  R.  Maulud,  “Peramalan  Kebutuhan Batubara  Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing di PT . Solusi Bangun Andalas,” J. Optim. , vol.  6,  pp.  131–141,  2020,  [Online].  Available: www.jurnal.utu.ac.id/joptimalisasi.
[6] R.  S.  Pressman, Rekayasa  Perangkat  Lunak: Pendekatan Praktisi . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2012.
[7] H. Al Fatta, Analisis & Perancangan Sistem Informasi
Untuk
Keunggulan Bersaing Perusahaan & Organisasi Modern . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2007.
[8] I.  H.  Santi, Analisis  dan  Perancangan  Sistem . Pekalongan: Penerbit NEM, 2020.
[9] L.  P.  Ritzman,  L.  J.  Krajewski,  and  M.  K.  Malhotra, Operations  Management  Processes  and  Supply Chains . London: Pearson Education, 2019.
[10] W.  Hartono,  A.,  Dwijana,  D.,  &  Handiwidjojo, “Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan  Metode  Exponential  Smoothing  Trend  (Holt’s Method)  untuk  meramalkan  Penjualan,” Eksis ,  no. 5(1), pp. 8–18, 2012.