## Penerapan Metode Simple Moving Average Untuk Memprediksi Hasil Laba Laundry Karpet Pada CV. Homecare
Nur Aini , Sinar Sinurat , Sumiaty Adelina Hutabarat
STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

## Abstrak
CV. Homecare adalah sebuah perusahaan bergerak di bidang laundry karpet yang melayani customer dalam pencucian karpet, usaha yang bergerak di bidang jasa laundry karpet selama ini sebagian besar masih menjalankan sistem konfensional belum menggunakan data berbasis komputerisasi terutama dalam hal memprediksi laundry karpet setiap bulannya. Simple Moving Average  merupakan  model dalam  melakukan prediksi.  Teknik  moving average digunakan  dalam  memprediksi permintaan dengan  cara  melakukan perhitungan nilai rata-rata dan  nilai permintaan sesungguhnya dari sejumlah periode  yang spesifik sebelumnya. Setiap prediksi baru ditetapkan pada periode  yang  lama  dan digunakan dengan permintaan  dari periode  yang baru, sehingga  data pada perhitungan berpindah sepanjang  waktu, sesuai  dengan  nama  metode  ini. Metode simple  moving average digunakan untuk data yang bersifat tidak stabil, tidak memiliki tren, dan tidak menggunakan pembobotan data. Dengan adanya metode simple moving average merupakan salah satu metode pada model sistem prediksi yang berbasis time series dengan  karakteristik  komputerisasi,  mengenai  memprediksi  karpet  dapat  melakukan  menerapkan  teknik  riset  operasi diharapkan  perusahaan  laundry  karpet  bisa  melakukan  memprediksi    pendapatan  karpet  setiap  bulan  sehingga  perusahaan tersebut sudah dapat mengukur rasio profit yang akan diperoleh setiap bulannya. Sehingga menghasilkan sistem memprediksi laba hasil laundry karpet yang baik, yang bisa dimanfaatkan dan memudahkan para pengguna.
Kata Kunci : Memprediksi Laba Hasil, Teknik Riset Operasi, Metode Simple Moving Average

## Abstract
CV. Homecare is a company engaged in the field of laundry carpet that serves customers in carpet washing, a business engaged in carpet laundry service for most still run the conventional system has not been using computerized data, especially in terms of predicting carpet laundry every month. Simple Moving Average is a model in making predictions. The moving average technique  is  used  in  predicting  demand  by  calculating  the  average  value  and  actual  demand  value  of  a  certain  number  of previous periods. Each new prediction is set for a long period and used with the request of the new period, so the data on the calculation moves over time, in accordance with the name of this method. The simple moving average method is used for data that is unstable, has no trends, and does not use data weighting. With the existence of simple moving average method is one of the methods on time series prediction system model with computerized characteristics, about predicting the carpet can do apply the research technique of surgery expected carpet laundry company can do predict carpet income every month so that company can measure profit ratio which will be earned every month. So as to produce the system predicts the good results of carpet laundry results, which can be utilized and facilitate the users.
Keywords : Predicting Profit of Results, Operation Research Technique, Simple Moving Average Method

## 1. PENDAHULUAN
Pengertian prediksi adalah sama dengan ramalan atau perkiraan. Prediksi adalah hasil dari kegiatan memprediksi atau  meramal  atau  memperkirakan.  Prediksi  bisa  berdasarkan  metode  ilmiah  ataupun  subjektif  belaka.  Ambil contoh, prediksi cuaca selalu berdasarkan data dan informasi terbaru yang didasarkan pengamatan termasuk oleh satelit. CV. Homecare  adalah sebuah perusahaan yang bergerak dalam  bidang  laundry karpet. Selama  ini CV. Homecare tidak pernah memprediksi hasil pendapatan untuk bulan berikutnya atau bulan yang akan mendatang, sehingga sering menimbulkan kurangnya bahan-bahan yang akan diperlukan oleh para karyawan laundry.
Metode Simple Moving  Average atau  juga  disingkat  SMA  adalah Moving  Average paling  sederhana  dan tidak menggunakan pembobotannya dalam perhitungan terhadap pergerakan closing price . Meskipun sederhana, SMA cukup efektif dalam menentukan trend yang sedang terjadi dimarket pada hal prediksi salah satunya prediksi keuntungan sebuah perusahaan.
Penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode  simple  moving  average  adalah  penilitian  yang dilakukan oleh (Novian Anggis Suwastika, Praditya Wahyu, Tri Broto Harsono) yang mengangkat judul tentang Model Prediksi Simple Moving Average Pada Auto-Scaling Cloud Computing, dimana metode digunakan untuk prediksi  auto-scaling  pada  proses  cloud  computing  pada  kinerja  berapa  lama  proses  auto-scaling  berjalan. Penelitian selanjutnya di lakukan oleh (David Widodo, dan Seng Hansun) yang mengangkat judul Implementasi Simple Moving Average Dan Exponential Moving Average Dalam Menentukan Tren Harga Saham Perusahaan. Metode ini terapkan untuk mendapat ketepatan data pada prediksi tren harga saham. Selanjutnya  di lakukan oleh (Hari Utara, Mesran, dan Natalia Silalahi) yang mengangkat judul Perancangan Aplikasi Peramalan Permintaan Kebutuhan  Tenaga  Kerja  Pada  Perusahaan  Outsourcing  Menggunakan  Algoritma  Simple  Moving  Average.
Metode  ini  di  terapkan  untuk  memprediksi  berapa  jumlah  permintaan  atau  kebutuhan  perusahaan  outsourcing pada tahun yang akan datang.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Riset Operasi
Riset  operasi  adalah  penerapan  metode-metode  ilmiah  dalam  masalah  yang  kompleks  dan  suatu  pengelolaan sistem manajemen yang besar, baik yang menyangkut manusia, mesin, bahan, dan uang dalam industri, bisnis, pemerintahan, dan pertahanan. Jika diambil dari beberapa sumber dari para ahli maka riset operasi adalah suatu cara, metode dalam mengambil suatu keputusan dalam menyelesaikan masalah dalam bidang perusahaan, bisnis dan sebagainya untuk mendapatkan solusi yang  optimal [3].
Asal  mula  dari  riset  operasi  tidak  terlepas  dari  adanya  perang  dunia  II.  Melalui  perang  adanya  suatu kebutuhan, yaitu bagaimana mengalokasikan sumber daya yang terbatas kepada berbagai setiap elemen operasi militer dalam kegiatan- kegiatannya secara efektif. Oleh karena itu para pemimpin perang meminta saran kepada sejumlah ahli sains untuk menerapkan pendekatan ilmiah dalam menghadapi permasalahan dan bagaimana upaya pemecahannya secara strategis.
Setelah perang dunia, keberhasilan di bidang  militer  menarik perhatian bagi dunia non-militer, khususnya para  industriawan.  Mereka  memperdalam  teknik-teknik  yang  ada  dalam  untuk  kegiatan  operasional perusahaannya. Secara lebih khusus banyak permasalahan terselesaikan dengan menggunakan model riset operasi, antara  lain  pengguna  linier  programming  untuk  penyelesaian  permasalahan  yang  berkendala,  penerapan  teori antrian, teori persediaan, teori permainan, program simulasi [3].

## 2.2 Peramalan
Pengertian  peramalan  ( forecasting )  adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi  peristiwa-peristiwa  yang  akan  terjadi dengan  menggunakan  data  historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  depan  dengan  beberapa  bentuk  model matematis. Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga  produk-produk  itu  dapat  dibuat  dalam  kuantitas  yang  tepat.  Peramalan  merupakan  dugaan  terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formal maupun informal [4].

## 2.2 Simple Moving Average
Metode Simple  Moving  Average atau  juga  disingkat  SMA  adalah Moving  Average paling  sederhana  dan  tidak menggunakan pembobotannya dalam perhitungan terhadap pergerakan closing price . Meskipun sederhana, SMA cukup efektif dalam menentukan trend yang sedang terjadi dimarket. Cara pembacanya pun sederhana (Marcelina Rizka  Falevy,  2011:2[1]).  Prakiraan  didasarkan  pada  proyeksi  serial  data  yang  dimuluskan  dengan  rata-rata bergerak.  Satu  set  data  (N  periode  terakhir)  dicari  rata-ratanya,  selanjutnya  dipakai  sebagai  prakiraan  untuk periode  berikutnya.  Istilah  rata-rata  bergerak  digunakan  karena    setiap  diperoleh    observasi  (data  aktual)  baru maka    rata-rata   yang  baru  dapat  dihitung  dengan  mengeluarkan/meninggalkan  data  periode  yang  terlama  dan memasukkan  data  periode  yang  terbaru/terakhir.  Rata-rata  yang  baru  ini  kemudian  dipakai  sebagai  prakiraan untuk periode yang akan datang, dan seterusnya. Serial data yang digunakan jumlahnya selalu tetap termasuk data periode terakhir [4].
SMA dihitung dengan cara menambahkan harga yang akan dihitung kemudian dibagi dengan periode lama waktunya. Harga yang dihitung biasanya adalah harga Close. Tapi bisa juga harga High, Low , atau rata- rata dari ketiganya.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dillakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  rasio-rasio  keuangan  dalam  memprediksi  laba  pada perusahaan laundri karpet, dengan demikian perlu dilakukan pengujian terhadap memprediksi laba hasil dengan cara mengukur variabel yang diteliti. Laba yang digunakan dalam penelitian ini adalah laba laundri karpet yang diteliti terdiri dari jenis dan bentuk karpet laundri yaitu karpet sedang, karpet tebal, karpet jumbo, kasur palembang dan  matras.  Data-data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  perusahaan  yang  diperoleh  laba  bulan agustus tahun 2016 sampai dengan data bulan juli 2016 dan yang akan dipredisksi yaitu bulan agustus 2017 dan sesuai dengan kriteria yang telah diterapkan.
Penelitian dilakukan di CV. Homecare dan berdasarkan penelitian yang menjadi permasalahan yang sering muncul  yaitu  tidak  pernah  memprediksi  hasil  pendapatan  untuk  bulan  berikutnya  atau  bulan  yang  akan mendatang,  sehingga  sering  menimbulkan  kurangnya  bahan-bahan  yang  akan  diperlukan  oleh  para  karyawan laundri.  Maka  dari  itu  diperlukaan  teknik  riset  operasi  dengan  menggunakan  metode Simple  Moving  Average
dalam memprediksi laba hasil setiap bulannya. Dalam hal ini perlu melakukan analisa yang bertujuan agar bisa mengetahui pemasukkan dibulan selanjutnya.
Analisa  adalah  penyelidikan  dan  penguraian  terhadap  suatu  masalah  untuk  mengetahui  keadaan  yang sebenar-benarnya,  proses  pemecahan  masalah  yang  dimulai  dengan  dugaan  akan  kebenarannya  (Hal.  41  [2]). Penelitian  dilakukan  di  CV.  Homecare  dan  berdasarkan  penelitian  yang  menjadi  permasalahan  yang  sering muncul  yaitu  tidak  pernah  memprediksi  hasil  pendapatan  untuk  bulan  berikutnya  atau  bulan  yang  akan mendatang,  sehingga  sering  menimbulkan  kurangnya  bahan-bahan  yang  akan  diperlukan  oleh  para  karyawan laundry.
Maka dari itu diperlukaan teknik riset operasi dengan menggunakan metode Simple Moving Average dalam memprediksi  karpet  masuk  setiap  bulannya.  Dalam  hal  ini  perlu  melakukan  analisa  yang  bertujuan  agar  bisa mengetahui pemasukkan karpet dibulan selanjutnya.
Setelah  data  pendapatan  perbulan  telah  diketahui,  maka  selanjutnya  data  tersebut  akan  dibahas  dengan menggunakan metode Simple Moving Average. Agar lebih jelas cara pembahasan metode Simple Moving Average dapat dilihat tabel pendapatan perusahaan setiap  bulan dan akan dibahas dengan  menggunakan  metode Simple Moving Average .
Berapakah  total  uang  yang  akan  didapat  di  bulan  Juli  apabila,  prediksi  dilakukan  dengan Simple Moving Average dengan rata-rata bergerak tiga bulan dan rata-rata empat bulan.
Tabel 1. Pendapatan Perbulan Bulan Total Uang Agustus Rp. 26.280.070 September Rp. 27.504.310 Oktober Rp. 26.634.820 November Rp. 27.671.440 Desember Rp. 33.956.580 Januari Rp. 27.534.370 Februari Rp. 24.327.810 Maret Rp. 25.306.630 April Rp. 29.644.450 Mei Rp. 36.089.820 Juni Rp. 31.668.540 Juli Rp. 22.286.500 Agustus - Sumber : CV. Homecare Penyelesaian menggunakan Simple Moving Average tiga bulan :
1.
400 . 806 . 26 3 820 . 634 . 26 310 . 504 . 27 070 . 280 . 26 3 3 1 = + + = =  = i i n D MA 2. 190 . 270 . 27 3 440 . 671 . 27 820 . 634 . 26 310 . 504 . 27 = + + = 3. 947 . 420 . 29 3 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27 820 . 634 . 26 = + + =
4.
797 . 720 . 29 3 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27 = + + = 5. 253 . 606 . 28 3 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 = + + = 6. 937 . 722 . 25 3 630 . 306 . 25 810 . 327 . 274 370 . 534 . 27 = + + = 7. 26.426.297 3 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 = + + = 8. 30.346.967 3 820 . 089 . 36 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 = + + = 9. 32.467.603 3 540 . 668 . 31 820 . 089 . 36 450 . 644 . 29 = + + = 10. 30.014.953 3 500 . 286 . 22 540 . 668 . 31 820 . 089 . 36 = + + = Penyelesaian menggunakan Simple Moving Average lima bulan :
1.
444 . 409 . 28 5 580 . 965 . 33 440 . 671 . 27 820 . 634 . 26 310 . 504 . 27 070 . 280 . 26 5 4 1 = + + + + = =  = i i n D MA 2. 28.660.304 5 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27 820 . 634 . 26 310 . 504 . 27 = + + + + = 3. 004 . 025 . 28 5 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27 820 . 634 . 26 = + + + + = 4. 366 . 759 . 27 5 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27
= + + + + = 5. 28.153.968 5 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 = + + + + = 6. 28.580.616 5 820 . 089 . 36 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 = + + + + = 7. 29.407.450 5 540 . 668 . 31 820 . 089 . 36 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24
= + + + + = 8. 28.999.188 5 500 . 286 . 22 540 . 668 . 31 820 . 089 . 36 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25
= + + + + =
Penyelesaian menggunakan Simple Moving Average tujuh bulan :
1. 27.701.343 7 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27 820 . 634 . 26 310 . 504 . 27 070 . 280 . 26 7 3 1 = + + + + + + = =  = i i n D MA 2. 27.562.280 7 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27 820 . 634 . 26 310 . 504 . 27 = + + + + + + = 3. 27.868.014 7 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27 820 . 634 . 26 = + + + + + + = 4. 29.218.729 7 820 . 089 . 36 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 440 . 671 . 27 = + + + + + + = 5. 29.789.743 7 540 . 668 . 31 820 . 089 . 36 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 580 . 956 . 33 = + + + + + + = 6. 28.122.589 7 550 . 286 . 22 540 . 668 . 31 820 . 089 . 36 450 . 644 . 29 630 . 306 . 25 810 . 327 . 24 370 . 534 . 27 = + + + + + + =
Dari perhitungan di atas maka dapat disimpulkan dan di prediksi keuntungan yang akan didapat di bulan agustus 2017  apabila  sample  yang  digunakan  dari  bulan  agustus  2016  sampai  dengan  bulan  juli  2017  adalah  rata-rata bergerak tiga bulan, lima bulan dan tujuh bulan. berikut di bawah ini adalah hasil dari prediksi yang akan didapat di bulan agustus tahun 2017 :
Tabel 2. Hasil Perhitungan Simple Moving Average Bulan Total Uang N3 N5 N7 Agustus 26.280.070 - - - September 27.504.310 - - - Oktober 26.634.820 - - November 27.671.440 26.806.400 -2 - Desember 33.956.580 27.270.190 - - Januari 27.534.370 29.420.947 28.409.444 - Februari 24.327.810 29.720.797 28.660.304 - Maret 25.306.630 28.606.253 28.025.004 27.701.343 April 29.644.450 25.722.937 27.759.366 27.562.280 Mei 36.089.820 26.426.297 28.153.968 27.868.014 Juni 31.668.540 30.346.967 28.580.616 29.218.729 Juli 22.286.500 32.467.603 29.407.450 29.789.743 Agustus - 30.014.953 28.999.188 28.122.589
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah diuraikan di atas, maka dapat diambil kesimpulan yaitu : 1. Jika diambil 3 Bulan terakhir maka dapat diprediksi pendapatan pada Bulan Agustus sebesar Rp. 30.014.953 2. Jika diambil 5 Bulan terakhir maka dapat diprediksi pendapatan pada Bulan Agustus sebesar Rp. 28.999.188 3. Jika diambil 7 Bulan terakhir maka dapat diprediksi pendapatan pada Bulan Agustus sebesar Rp. 28.122.589

## 4. IMPLEMENTASI
Adapun perhitungan Simple Moving Average menggunakan aplikasi POM-QM adalah sebagai berikut : 1. Buka  aplikasi  POM-QM  v.3.0  dengan  mengklik  dua  kali icon POM-QM  pada dekstop ,  seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 2. Tampilan POM-QM pada dekstop
2. Setelah aplikasi terbuka  maka akan tampilan  layar utama aplikasi POM-QM v.3.0, kemudian klik module dibagian toolbar atas, dan pilih forecasting , adapun tampilannya sebagai berikut :
Gambar 3 Tampilan POM-QM
3. Setelah dipilih module Frocesting dan buka file new pilih Time Serial Analys kemudian klik maka tampilan akan berubah seperti berikut :
Gambar 4. Tampilan Frocesting POM-QM
4. Selanjutnya isi Title ,Number of past periods dan pada row names di pilih bulan yang sesuai dengan data yang akan dibuat. Maka tampilannya seperti berikut ini :
5. Setelah diisi maka tekan tombol ok dan tampilan akan berubah seperti berikut:
Gambar 6. Tampilan Frocasting
6. Maka selanjutnya adalah mengubah method dari native method menjadi moving average atau simple moving average dan  mengisi demand pada  tampilan  aplikasi  seperti  di  bawah  ini  yang  di  isi  sesuai  dengan  data pendapatan pada CV.Homecare, adapun tampilan data setelah di isi adalah sebagai berikut :
Gambar 7. Tampilan Forecasting Pendapatan CV.Homecare Di atas adalah tampilan data pendapatan  yang telah di  input kedalam demand (y) pada aplikasi POM-QM dan percobaan prediksi dengan rata-rata bergerak 3 atau priode to average sebanyak 3 seperti gambar di atas, maka hasil dari prediksi rata-rata bergerak sederhana atau simple moving average adalah seperti berikut :
Gambar 8. Tampilan Hasil Prediksi ( Priods to average 3 )
Berdasarkan hasil prediksi simple moving average dengan pergerakan 3 , maka di dapat hasil prediksi sebesar Rp. 30.014.950 pada bulan yang akan datang atau bulan agustus 2017.
7. Selanjutnya adalah melakukan prediksi untuk rata-rata bergerak 5 pada pendapatan CV.Homecare , adapun tampilannya seperti berikut :
Gambar 9. Rata-rata Bergerak 5
Di atas adalah tampilan data pendapatan  yang telah di input kedalam demand (y) pada aplikasi POM-QM dan percobaan prediksi dengan rata-rata bergerak 5 atau priode to average sebanyak 5 seperti gambar di atas, maka hasil dari prediksi rata-rata bergerak sederhana atau simple moving average adalah seperti berikut :
Gambar 10. Tampilan Hasil Prediksi ( Priods to average 5 )
Berdasarkan hasil prediksi simple moving average dengan pergerakan 5 , maka di dapat hasil prediksi sebesar Rp. 28.999.190 pada bulan yang akan datang atau bulan agustus 2017.
8. Selanjutnya adalah melakukan prediksi untuk rata-rata bergerak 7 pada pendapatan CV.Homecare , adapun tampilannya seperti berikut :
Gambar 11. Tampilan Hasil Prediksi ( Priods to average 7 )
Di atas adalah tampilan data pendapatan  yang telah di input kedalam demand (y) pada aplikasi POM-QM dan percobaan prediksi dengan rata-rata bergerak 7 atau priode to average sebanyak 7 seperti gambar di atas, maka hasil dari prediksi rata-rata bergerak sederhana atau simple moving average adalah seperti berikut :
Gambar 12 . Tampilan Hasil Prediksi ( Priods to average 7 )
Berdasarkan hasil prediksi Simple Moving Average dengan pergerakan 7, maka didapat hasil prediksi sebesar Rp. 28.122.590 pada bulan yang akan datang atau bulan agustus 2017.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil penelitian dan pembahasan  yang telah dilakukan,  maka penulis dapat  memberikan  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Pada saat ini CV.Homecare masih memprediksi jenis dan bentuk laundry dalam bentuk laba rugi dengan cara manual, proses terbut kadang tidak akurat.
2. Simple Moving Average adalah sebuah peramalan yang umum dan banyak digunakan dalam permalan pada perusahaan,  seperti  halnya  peramalan  dalam  memproduksi  mapun  memprediksi  laba  dan  rugi  perusahaan, metode simple moving average -pun digunakan untuk memprediksi laba rugi yang pada bulan yang akan datang pada CV.Homecare, metode ini dipilih dalam memprediksi laba rugi pada CV.Homecare karna lebih mudah dan paling cepat di pahami dan perhitungan peramalannya dari pada metode peramalan lain.
3. Adapun  prediksi  yang  dilakukan  pada  CV.Homecare  yaitu  menggunakan  sebuah  aplikasi  POM-QM  v.3 dengan menerapakan metode simple moving average dalam aplikasi POM-QM v.3 yang berada dalam method forecasting atau peramalan yang berada di dalam aplikasi tersebut.

## REFERENCES
[1]  Novian  Anggis  Suwastika,  dkk  “Model  Prediksi  Simple  Moving  Average  Pada  Auto-Scaling  Cloud  Computing”  Universitas  Telkom Bandung,  Vol. I No. 3, 2016 ISSN: 2407-3911
[2]  H.  Utari,  M.  Mesran,  and  N.  Silalahi,  “Perancangan  Aplikasi  Peramalan  Permintaan  Kebutuhan  Tenaga  Kerja  Pada  Perusahaan Outsourcing Menggunakan Algoritma Simple Moving Average,” J. Times (Technology Informatics Comput. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 1–5, 2016.
[3]  David Widodo, dkk “Implementasi Simple Moving Average Dalam Menentukan Tren Harga Saham Perusahaan” ULTIMATICS,  Vol. VII, No.2, 2015 ISSN: 2085-4552
[4]  Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) dari Http://kbbi.web.id/terap-2 Ebta Setiawan. (2016 , January) Kamus Besar Bahasa Indonesia. [Online]. http://www.kbbi.web.id/penerapan .
[5]  Andy Wijaya, Pengantar Riset Operasi, Jakarta Penerbit Mitra Wacana Media 2013
[6]  Eddy Herjanto, Manajemen Operasi. Jakarta, Indonesia: Grasindo, 2008.
[7]  Adinur Prasetyo, Kurnawan Prasetyo, Panduan Program Aplikasi QM for Windows Versi 3.0 Jakarta PT. Elex Media Komputindo, 2009