## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4648

## Penerapan Metode Double Moving Average dalam Memprediksi Permintaan Kayu
Denny Irawan 1 , Raja Tama Andri Agus 1 , Sahren 2,*
1 Sistem Informasi, STMIK Royal, Kisaran, Indonesia
2 Sistem Komputer, STMIK Royal, Kisaran, Indonesia Email: 1 dennyirawan1612@email.com, 2,* sahren.one@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sahren.one@gmail.com
Abstrak− UD. Tunas Meranti Kuala Tanjung merupakan usaha yang bergerak dibidang pembuatan mabel (furniture) . Masalah yang  dihadapi  UD.  Tunas  Meranti  adalah  sulitnya  memprediksi  permintaan  jenis  kayu  yang  diinginkan  pelanggan  untuk pembuatan furniture sehingga sulit menentukan jenis kayu mana yang harus banyak di stok setiap bulannya. Jika persediaan kayu melebihi permintaan maka biaya penyimpanan akan meningkat. Risikonya kayu yang disimpan terlalu lama akan menjadi kering, keras dan sulit untuk di olah. Untuk menjaga kelangsungan bisnis maka diperlukannya strategi persediaan kayu, yaitu dengan  melakukan  prediksi  (peramalan).  Adapun  tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk  dapat  memprediksi permintaan jenis kayu agar pemilik usaha dapat menyediakan jenis kayu  sesuai dengan kebutuhan pelanggan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Double Moving Average agar dapat memperkecil peluang terjadinya kesalahan antara  prediksi  dengan  data  sebenarnya.  Agar  lebih  efisien,  penulis  merancang  sistem  peramalan  berbasis  web  dan menggunakan database MySQL. Kesimpulan dari hasil prediksi permintaan kayu meranti untuk periode selanjutnya yaitu 43 batang  dengan  nilai  MAPE sebesar  8%  dan kayu  mahoni yaitu  19  batang  dengan  nilai  MAPE 11%,  yang  artinya  prediksi dengan metode DMA sangat efektif.
Kata Kunci: Peramalan; Permintaan; Kayu; Furniture; DMA
Abstract− UD. Tunas Meranti Kuala Tanjung is a business engaged in the manufacture of furniture. Problems faced by UD. Tunas Meranti is difficult to predict the demand for the type of wood that customers want for furniture making, so it is difficult to determine which type of wood should be in stock every month. If the supply of wood exceeds demand then storage costs will increase.  The  risk  is that  wood  that  is  stored  for  too long will  become  dry,  hard  and difficult  to  process.  To  maintain business continuity, a wood supply strategy is needed, namely by making predictions (forecasting). The purpose of this research is to be able to predict the demand for wood types so that business owners can provide wood types according to customer needs. The  method  used  in  this  study  is  the  Double  Moving Average  method  in  order to  minimize  the  chance  of  errors  between predictions  and  actual  data.  To be  more  efficient, the  author designed  a web-based  forecasting system  and  uses  a  MySQL database. The conclusion from the prediction results of meranti wood demand for the next period is 43 sticks with a MAPE value of 8% and mahogany wood is 19 sticks with a MAPE value of 11%, which means that the prediction using the DMA method is very effective.
Keywords : Forecasting; Demand; Wood; Furniture; DMA

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  ini,  teknologi  informasi  (TI)  semakin  maju  dari  hari  ke  hari.  Penggunaan  informasi  sangat penting  terutama  dalam  dunia  bisnis  baik  itu  daari  segi  produsen  maupun  konsumen.  Maka  dari  itu  informasi dalam dunia bisnis mempunyai peran yang sangat penting untuk digunakan dalam penyapaian informasi. Adanya internet  memberikan  kemudahan  dalam  mengakses  informasi  oleh  siapapun,  kapanpun  dan  dimanapun.  Tidak hanya perusahaan besar ataupun instansi pemerintahan, para pmilik bisnis juga memanfaatkan kemajuan teknologi informasi  untuk dapat menemukan, mengolah, dan melakukan perhitungan dengan mudah, cepat, dan tepat waktu. Hal  ini  dapat  dimanfaatkan  pemilik  bisnis  untuk  mendukung  proses  peramalan,  misalnya  pada  bisnis  mabel ( furniture ). Furniture adalah perlengkapan rumah tangga yang mencakup semua jenis barang seperti kursi, lemari, meja dan lain-lain [1]. Agar jumlah permintaan pelanggan dapat terpenuhi maka persediaan kayu juga harus memadai agar bisnis furnitur dapat berjalan lancar maka diperlukannya strategi. Dalam sebuah bisnis, persediaan merupakan bagian yang paling penting. Persediaan dapat diartikan sebagai penyimpanan barang untuk dipakai atau dijual pada periode  mendatang  atau  untuk  jangka  waktu  yang  akan  dating  [2].  Pengendalian  persediaan  merupakan  upaya perusahaan untuk mengoptimalkan aktivitas dan mengupayakan risiko yang serendah-rendahnya [3].
Masalah yang dihadapi UD. Tunas Meranti Kuala Tanjung yaitu sulitnya menentukan persediaan jenis kayu yang disebabkan oleh permintaan konsumen akan kayu yang kerap berubah-ubah setiap bulannya. Jika persediaan lebih banyak dari permintaan, maka akan terjadi penumpukan kayu. Risikonya kayu yang di simpan terlalu lama akan menjadi  kering, mengeras dan sulit untuk di olah. Sebaliknya, jika persediaan dikurangi maka UD. Tunas Meranti  Kuala  Tanjung  akan  kekurangan  stok.  Hal  ini  tentu  saja  menghabat  jalannya  sebuah  bisnis  dan  akan merugikan pemilik usaha karena dapat  menyebabkan turunnya laba. Untuk menjaga kelangsungan  usaha maka diperlukannya strategi yaitu dengan melakukan prediksi (peramalan) permintaan.
Peramalan adalah suatu  kegiatan untuk mengetahui apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang dengan menggunakan  pengujian dari data masa lampau [4]. Pendapat lain mengatakan bahwa peramalan adalah sebuah seni untuk memprediksi peristiwa yang akan terjadi menggunakan data historis dan memberikan perkiraan untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4648
Submitted: 06/08/2022 ; Accepted: 12/08/2022 ; Published: 25/10/2022
masa depan dengan beberapa bentuk model  matematis  [5].  Dengan adanya peramalan, manajemen perusahaan akan  lebih  mudah  mengambil  keputusan  di  masa  mendatang  dan  memberikan  kemudahan  bagi  manajemen perusahaan untuk menentukan kebijakan perusahaan. Walaupun demikian, perlu diketahui bahwa sebuah prediksi selalu mempunyai unsur kesalahannya, sehingga usaha untuk memperkecil kesalahan dari predisi tersebut menjadi hal yang perlu diperhatikan [6]. Dengan melalukan peramalan, kesalahan yang disebabkan saat perencanaan dapat diatasi seminimal mungkin [7] .
Metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Double Moving Average (DMA). Metode  ini  merupakan  pengembangan  dari  metode Moving  Average (MA).  Metode  ini  memiliki  karakteristik prediksi  yang  simple  dan  cocok  digunakan  untuk  waktu  jangka  panjang  [8].  Metode  peramalan  ini  sering digunakan dalam peramalan bisnis seperti peramalan permintaan pasar, analisis teknikal, pergerakan saha dan tren- tren bisnis dimasa mendatang [9].
Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Double Moving Average untuk permintaan jarum suntik 3 ml periode n=3 memberikan hasil yang lebih akurat dan memiliki tingkat kesalahan kecil dengan nilai RMSE 95.8 dan MAPE 0.353 [10]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Double Moving Average efektif dalam meramalkan penjualan beras di  UD. Putra Tunggal  mengalami  penurunan  [11]. Penelitian lain dari  [12] menyatakan  bahwa  metode Double  Moving  Average merupakan  metode  terbaik  yang  dapat  digunakan  dalam meramalkan IHK Kota Samarinda untuk periode Juli sapai  Agustus 2019 mengalami  kenaikan sebesar 139,33; 139,67; 140,00. Hasil dari penelitian yang dilakukan oleh [13] bahwa perhitungan menggunakan metode Double Moving Average diperoleh nilai MAPE terkecil yaitu sebesar 5.3537, sehingga diketahui prediksi untuk 5 tahun kedepan (2019-2023) sebesar 304826.5 ton.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada umumnya, pendekatan metode peramalan dibagi menjadi dua, yaitu kuantitatif dan kualitatif  [14]. Metode penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Penelitian kuantitatif cenderung menggunakan ilmu statistik dan  matematika  [15].  Tujuan  metode  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeskripsikan  objek  yang  diteliti  yaitu permintaan kayu untuk pembuatan furniture (mabel). Struktur metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut :
Identifikasi Masalah Studi Literatur
Mengumpulkan Data Menerapkan Metode DMA Analisia Sistem Peramalan Merancang Sistem Peramalan Menguji  Sistem Peramalan Implementasi Sistem
Gambar 1. Struktur Kerangka Penelitian
Berdasarkan kerangka penelitian diatas, dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Identifikasi Masalah Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  studi  lapangan  yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  masalah  yang dihadapi.  Adapun   masalah  yang  terjadi  yaitu  sulitnya  memprediksi  jumlah  permintaan  pelanggan terhadap kayu untuk  pembuatan mabel  serta sulit  menentukan jumlah stok  persediaan kayu yang harus tersedia pada masa mendatang karena permintaan pelanggan yang cenderung berubah-ubah.
2. Studi Literatur
Pada tahap ini penulis mempelajari teori dan konsep dalam literatur yang akurat dari masalah penelitian yang bersumber dari buku dan jurnal di internet.
3. Pengumpulan Data
Penulis  mengumpulkan data-data yang dibutuhkan  yang nantinya akan diolah. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan observasi dan melakukan wawancara dengan pemilik UD. Tunas Meranti  Kuala Tanjung.
4. Analisis Sistem
Pada  tahap  ini,  penulis  menganalisis  sistem  operasi,  menganalisis  masalah,  menganalisis  bentuk  perangkat lunak dan perangkat keras dari kebutuhan sistem, dan menganalisis sistem yang diusulkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4648
5. Perancangan Sistem
Tujuan  dari  dilakukannya  perancangan sistem adalah  agar sistem yang dirancang lebih sistematis, sehingga menghasilkan sistem prediksi yang efektif dan dapat memenuhi kebutuhan dari pengguna.
6. Pengujian Sistem
Tujuan dari tahapan ini yaitu untuk menemukan kesalahan ataupun kekurangan pada sistem yang telah dibuat dan kemudian diuji. Sehingga dapat diketahui apakah sistem sudah sesuai dan dapat digunakan dengan baik atau tidak.
7. Implementasi Sistem
Tujuan dari implementasi ini adalah agar terciptanya tujuan-tujuan yang telah disusun dan merupakan tahapan akhir untuk mengetahui apakah sistem yang dibangun berhasil atau tidak.

## 2.2 Metode Double Moving Average (DMA)
Metode DMA merupakan pengembangan dari metode Moving Average (MA). Yang membuatnya berbeda adalah metode Double Moving Average biasanya digunakan untuk mempertimbangkan trend. Metode ini disebut Double Moving Average karena nilai yang digunakan dalam perhitungan peramalan adalah hasil perhitungan dua kali dari metode Single  Moving  Average (SMA).  Langkah-langkah  yang  digunakan  pada  metode  DMA yaitu  dimulai dengan menghitung SMA dengan menggunakan persamaan rumus sebagai berikut :
𝑺 ′ 𝒕 = 𝐗𝐭+𝐗𝐭−𝟏+⋯+𝐱𝐭−𝐍+𝟏 𝑵 (1)
Langkah selanjutnya adalah DMA dari hasil peramalan yang dihasilkan dari SMA dengan menggunakan persamaan rumus sebagai berikut :
𝑺 ′′ 𝒕 = 𝐒 ′′ 𝐭 + 𝐒𝐭−𝟏 +⋯+ 𝐒𝐭−𝐍+𝟏 𝑵 (2)
Setelah mendapatkan nilai 𝑆 ′′ , selanjutnya adalah menentukan nilai konstanta (at) menggunakan persaman (3) dan dilanjutkan dengan menentukan nilai koefisien trend (bt) menggunakan persamaan (4)
𝑎 𝑡 = 𝐒 ′ 𝐭 +(𝐒 ′ 𝐭−𝐒 ′′ 𝒕) 𝑵 = 2 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 (3)
𝑏𝑡 = 𝟐 𝑵−𝟏 ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ t ) (4)
Langkah  akhir  yang  dilakukan  pada  metode Double  Moving  Average adalah  menentukan  besar  nilai peramalan menggunakan persamaan (5), yaitu dengan menjumlahkan hasil nilai konstanta (at) dan koefisien trend (bt).
𝐹 𝑡 +m = 𝑎 𝑡 + . 𝑚 (5)
Dimana persamaan (1), (2), (3), (4), (5) adalah : 𝑆 ′ t : single moving average 𝑆 ′′ t : double moving average 𝐹 𝑡 +m :  ramalan untukm perode ke depan 𝑎 𝑡 :  penyesuaian moving average tunggal 𝑏𝑡 : estimasi periode  waktu   berikutnya m : periode kedepan yang diramalkan N : data pada periode ke t
t : waktu sekarang
2.3  Use Case Diagram
Use case dibuat untuk mengetahui aktivitas apa saja yang dapat dilakukan oleh masing-masing user . Use Case diagram dari prediksi permintaan kayu dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4648
Submitted: 06/08/2022 ; Accepted: 12/08/2022 ; Published: 25/10/2022
Dari  gambar  2  dapat  dapat  dilihat  bahwa  admin  bertugas  untuk  mengolah  data  permintaan,  melakukan perhitungan,  dan  mencetak  laporan.  Sementara  itu  pemilihk  hanya  dapat  melakukan  prediksi  dan  mencetak laporan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Double Moving Average (DMA)
Data yang digunakan pada perhitungan kali ini adalah data permintaan kayu Meranti dan kayu Mahoni periode Juli  2021-Juni  2022.  Umumnya,  data  untuk  peramalan  tidak  dibatasi.  Namun,  semakin  banyak  data  yang digunakan maka akan semakin detail  [16]. Metode Double Moving  Average ini dinyatakan cukup sesuai  untuk peramalan jangka pendek dan jangka menengah [17].Pada perhitungan dengan metode Double Moving Average ini menggunakan rata-rata bergerak 3 bulan. Perhitungan permintaan kayu meranti dapat dihitung menggunakan rumus persamaan (1), sebagai berikut :
SMA 3 = 20+25+30 3 = 25,00 SMA 4 = 35+20+25 3 = 26,66
SMA 5 = 27+35+20 3 = 27,33
Setelah itu dilanjutkan dengan perhitungan Double Moving Average (DMA) menggunakan persamaan (2) yaitu sebagai berikut :
DMA 3 = 27,33+26,66+25 3 = 26,33
DMA 4 = 30,66+27,33+26,66 3 = 28,21
DMA 5 = 27,33+30,66+27,33 3 = 28,44
Setelah dilakukan hitungan keseluruhan, maka didapatlah hasil rata-rata bergerak 3. Hasil perhitungannya dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini :
Tabel 2. Hasil Rata-Rata Bergerak Kayu Meranti
Bulan Permintaan  SMA 3 DMA 3 Jul-21 30 - - Agu-21 25 - - Sep-21 20 25 - Okt-21 35 26,66 - Nov-21 27 27,33 26,33 Des-21 30 30,66 28,21 Jan-22 25 27,33 28,44 Feb-22 22 25,66 27,88 Mar-22 20 22,33 25,1 Apr-22 31 24,33 24,1 Mei-22 29 26,66 24,44 Jun-22 39 33 27,99
Selanjutnya adalah menentukan nilai koefesien ( 𝑎𝑡 ) dan besarnya nilai koefisien trend ( b 𝑡 ) :
𝑎 1 = 2 ×  27,33 −  26,33 = 28,33
𝑏 1 = 2 3 − 1 × (27,33 −  26,33) = 1
Setelah nilai koefisien ( at ) dan koefisien trend ( bt ) telah didapatkan hasilnya maka untuk proses selanjutnya melakukan peramalan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝐹 1 = 28,33 + 1 = 29,33
Berdasarkan  keseluruhan proses perhitungan yang telah dilakukan, maka didapatlah hasil akhir yang dapat dilihat pada tabel 2 dan tabel 3 di bawah ini:
Tabel 2. Hasil Peramalan Permintaan Kayu Meranti Periode Selanjutnya
Bulan Permintaan SMA 3 DMA 3 at bt Prediksi MSE MAPE Jul-21 30 - - - - - - - Agu-21 25 - - - - - - - Sep-21 20 25,00 - - - - - -

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4648
Bulan Permintaan SMA 3 DMA 3 at bt Prediksi MSE MAPE Okt-21 35 26,66 - - - - - - Nov-21 27 27,33 26,33 28,33 1 - - - Des-21 30 30,66 28,21 33,11 2,45 29,33 6,00 8% Jan-22 25 27,33 28,44 26,22 -1,11 25,56 1,23 4% Feb-22 22 25,66 27,88 23,44 -2,22 25,11 4,93 10% Mar-22 20 22,33 25,10 19,56 -2,77 21,22 7,67 14% Apr-22 31 24,33 24,10 24,56 0,23 16,79 0,05 1% Mei-22 29 26,66 24,44 28,88 2,22 24,79 4,93 8% Jun-22 39 33,00 27,99 38 5,01 31,10 25,10 13% Jul-22 Permintaan Periode Selanjutnya 43,08 Jumlah 222,11 4,81 49,92 58% Rata-Rata 27,76 0,06 7,13 8% Tabel 3. Hasil Peramalan Permintaan Kayu Mahoni Periode Selanjutnya Bulan Permintaan SMA 3 DMA 3 at bt Prediksi MSE MAPE Jul-21 15 - - - - - - - Agu-21 14 - - - - - - - Sep-21 16 15,00 - - - - - - Okt-21 13 14,33 - - - - - - Nov-21 10 13,00 14,11 11,89 -1,11 - - - Des-21 15 12,67 13,33 12,01 -0,66 10,78 0,44 3% Jan-22 13 12,67 12,78 12,56 -0,11 11,35 0,01 0% Feb-22 9 12,33 12,56 12,10 -0,23 12,45 0,05 1% Mar-22 11 11,00 12 10,00 -1,00 11,87 1,00 9% Apr-22 19 13,00 12,11 13,89 0,89 9,00 0,79 4% Mei-22 20 16,67 13,56 19,78 3,11 14,78 9,67 48% Jun-22 11 16,67 15,45 17,86 1,22 22,89 1,49 14% Jul-22 Permintaan Periode Selanjutnya 19,11 Jumlah 110,09 2,11 13,45 79% Rata-Rata 13,76 0,26 1,92 11%
Dari  tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  permintaan  kayu  meranti  untuk  periode  Juli  2022  sebanyak  43  batang, dengan nilai  MAPE sebesar 8%.  Sementara itu dari  tabel  3 dapat  dilihat bahwa prediksi  permintaan kayu pada periode  Juli  2022  sebanyak  13  batang  dengan  nilai  MAPE  sebesar  11%.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  kayu Mahoni lah yang harus di stok paling banyak agar dapat memenuhi permintaan pelanggan

## 3.2 Implementasi dan Pengujian Sistem
Halaman login mempunyai 2 (dua) field yaitu username dan password yang harus diinput dengan benar jika ingin masuk ke  sistem. Terdapat  1 (satu) tombol aksi  yaitu masuk yang harus diklik oleh user setelah menginputkan username dan password . Tampilan halaman login dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini :
Gambar 3. Tampilan Halaman Login
Jika user berhasil login, maka sistem akan menapilkan menu utama seperti di bawah ini.  Jika dilihat  di sebelah kiri terdapat beberapa menu, seperti menu kategori berisikan data jenis kayu, data permintaan , forecasting

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4648
untuk  melakukan  perhitungan,  dan  menu  pengguna  yang  berisikan  data-data user. Halaman  menu utama  dapat dilihat pada gambar 4 berikut ini :
Gambar 4. Tampilan Halaman Menu Utama
Untuk menginput data permintaan, pilih menu Data Permintaan dan klik tambah data. Jika ingin menghapus ataupun mengedit data, klik ikon yang ada di tabel aksi. Halaman Data Permintaan dapat dilihat pada gambar 5 :
Gambar 5 . Tampilan Halaman Data Permintaan
Untuk  melakukan  prediksi  atau  peramalan,  pilih  menu Forecasting .  Inputkan  nilai  n,  periode  dan permintaan lalu klik tombol proses. Setelah beberapa detik maka sistem akan menapilkan hasil prediksi. Halaman hasil prediksi dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini :
Gambar 6. Hasil Prediksi Kayu Meranti
Dari  gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem  dala  memprediksi permintaan kayu di UD. Tunas Meranti Kuala Tanjung adalah sama.Yang artinya sistem dapat berjalan dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4648
baik dan dapat digunakan. Untuk membuat hasil perhitungan prediksi menjadi sebuah laporan, klik tombol cetak. Halaman laporan dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini :
Gambar 6. Tampilan Laporan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  mengenai  prediksi  permintaan  kayu  dengan  metode Double  Moving  Average , didapatkan hasil berupa jumlah prediksi permintaan kayu meranti untuk periode Juli 2022 lebih banyak daripada kayu mahoni yaitu sebanyak 43 batang dengan nilai MSE 7,15 dan nilai  MAPE sebesar 8%, yang artinya nilai akurasi  peramalan  mencapai  92%.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  disimpulkan  bahwa  dengan  dibuatnya sebuah  sistem  peramalan  ini  dapat  membantu  pemilik  usaha  mabel  UD.  Tunas  Meranti  Kuala  Tanjung  untuk memprediksi permintaan jenis kayu sehingga dapat menentukan jumlah persediaan kayu untuk periode berikutnya.

## REFERENCES
[1] Desi K., and Depi, R, “ E-marketplace penjualan dan pemasaran barang furniture pada toko mebel menggunakan php dan mysql server,” vol. 10, no. 1, 2019.
[2] D. P. Y. Ardiana and L. H. Loekito, “Sistem Informasi Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 71–79, 2018, doi: 10.36002/jutik.v4i1.397.
[3] A. E. Armi, A. H. Kridalaksana, and Z. Arifin, “Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing ( Studi Kasus : Badan Pusat Statistik Kota Samarinda ),” vol. 14, no. 1, 2019.
[4] R. Fajri and T. M. Johan, “Implementasi Peramalan Double Exponential Smoothing Pada Kasus  Kekerasan Anak  Di Pusat  Pelayanan  Terpadu  Pemberdayaan  Perempuan  Dan  Anak,” J.  ECOTIPE ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  6–13,  2017,  doi: 10.33019/ecotipe.v4i2.6.
[5] A. Nasution, “Metode Weighted Moving Average Dalam M-Forecasting ,” vol. V, no. 2, pp. 119–124, 2019.
[6] Sari, R and Nurlia, F., “P Peramalan Penerimaan Bea Cukai Indonesia,” vol. 2, no. 1, pp. 137–154, 2018.
[7] Ramadhani, A. R., Ramadhanti, C., and  Pramestiana, I, “Analisis Perancangan Produksi dengan Metode Double Moving Average dan Holt Pada CV. Putra Hari Cibitung,” vol. 01, no. 01, pp. 18–26, 2022.
[8] uadi,  W.,  Riswandi,.  Pohan,  M.  Wa,  “Aplikasi  Geografis  Prediksi  Hasil  Panen  Padi  Menggunakan  Metode Double Moving Average di Kabupaten Aceh Utara,” pp. 50–60.
[9] D.  Ramadhani,  “Analisa  Peramalan  Produksi  Kertas  NCR  Nota  di  PT.  Grafika  Nusantara  dengan  Metode  Moving Average,” pp. 155–164.
[10]  Sinaga, H. D. E., and Novica, R, “Perbandingan Double Moving Average dengan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Bahan Medis Habis Pakai,” vol. IV, no. 2, 2018.
[11]  R. Ikhwani, Y. Siagian, and N. Marpaung, “Penerapan Metode Double Moving Average Dalam Peramalan Permintaan Produk Beras,” Peramalan Indeks Harga Konsumen Kota Samarinda dengan Metode Double Moving Average ”. 143– 149.
[12]  Hidayat, K. W., Yuniarti, D., and Siringoringo, M,” vol. 9986, no. September, 2018.
[13]  Yusuf, H. A., Ismail, D., and Resmawan, “Penerapan Metode Double Moving Average Untuk Meramalkan Hasil Produksi Tanaman Padi di Provinsi Gorontalo,” 2016.
[14]  R. Andini and Y. P. Astuti, “Peramalan Persewaan Kaset Video Dengan Menggunakan Moving Average ,” J. Ilm. Mat. , vol. 9, no. 2, pp. 437–446, 2021.
[15]  R.  Y.  Hayuningtyas,  “Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average  dan  Metode Double Exponential Smoothing ,” None , vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4648
[16]  Setiawan, I, “Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Persediaan Stok Barang  Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) Pada Toko Barang XYZ,” vol. 13, no. 3, pp. 1–9, 2021.
[17]  M. Layakana and S. Iskandar, “Penerapan Metode Double Moving Average dan Double Eksponential Smoothing dalam Meramalkan  Jumlah  Produksi  Crude  Palm  Oil  (CPO)  pada  PT.  Perkebunan  Nusantara  IV  Unit  Dolok  Sinumbah,” Karismatika , vol. 6, no. 1, pp. 44–53, 2020.