## JAMBURA JOURNAL OF INFORMATICS
Vol. 3, No. 1, April 2021
http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jji
Penerapan Metode DESB dan EOQ untuk Prediksi Penjualan dan Persediaan Mobil

## Sri Rahayu Tangahu, Moh. Hidayat Koniyo*
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Gorontalo, Indonesia
*Penulis korespondensi, email: hidayat_koniyo@ung.ac.id
DOI: 10.37905/jji.v2i2.10384

## Abstract
PT. MG as a car sales dealer has problems in the inventory process, that may disrupt the sales process. To solve the problems, PT. MG  needs a forecasting system to estimate car sales and supplies. The goal of this system is that the company can predict car sales and determine the optimal supply for the upcoming period. The system was built as a web application, and use the Double Exponential Smoothing forecasting method from Brown with an alpha value of α=0.5 which has the smallest forecast error according to the MAD (Mean Absolute  Deviation)  indicator.  To  optimize  inventory  planning,  we  use  Economic  Order  Quantity  (EOQ) method  to  optimize  supplies  planning.  The  data  used  in  this  study  are  historical  sales  data  for  the  last  2 years. The system was tested using black-box and white-box testing. The results of this study indicate that the system is fulfilling its requirements and are useful for predicting PT. MG sales and inventory planning in the coming period.
Keywords : double exponential smoothing brown; economic order quantity; forecasting; inventory

## Abstract
PT.  MG  merupakan  salah  satu  dealer  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan  mobil.  Namum  masih mengalami masalah dalam proses persediaannya sehingga membuat proses penjualan juga terganggu. Untuk mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi,  PT.  MG  membutuhkan  sebuah  sistem  peramalan  untuk memperkirakan  penjualan  dan  persedian  mobil.  Tujuannya  agar  perusahaan  dapat  meramalkan  penjualan mobil  dan  menentukan  persedian  yang  optimal  pada  periode  yang  akan  datang.  Sistem  yang  dibangun berbasis web dengan metode peramalan Double Exponential Smoothing dari Brown dengan nilai alpha α=0.5 yang  mempunyai  kesalahan  peramalan  terkecil  menurut  indikator  MAD  (Mean  Absolute  Deviation), sedangkan untuk optimalisasis perencanaan persediaan, digunakan metode Economic Order Quantity (EOQ) untuk  perencanaan  persedian  yang  optimal.  Adapun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data historis penjualan selama 2 tahun terakhir. Sistem diuji menggunakan black-box dan white-box testing. Hasil dari penelitian ini menunjukan sistem berjalan sesuai dengan yang diinginkan dan dapat mempermudah  PT. MG dalam memperkirakan penjualan dan perencanaan persediaan pada periode yang akan datang.
Kata kunci : peramalan; persediaan; double exponential smoothing brown; economic order quantity
@ 2021 Informatics Engineering-FT UNG

## P ENDAHULUAN
PT.  MG  merupakan  salah  satu  instansi  swasta  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan mobil.  Perusahaan  ini  adalah  salah  satu  dealer  resmi  kendaraan  yang  menjual  berbagai jenis  mobil  seperti  Xpander,  Outlander,  Mirage,  Pajero  Triton,  dan  lain-lain  di  Provinsi Gorontalo.

## Penerapan Metode DESB dan EOQ untuk Prediksi Penjualan dan Persediaan Mobil
Untuk  mengetahui  permintaan  pasar  sangatlah  penting  karena  permintaan  pasar  tidaklah sama setiap bulannya, seperti permintaan mobil oleh konsumen dapat berubah-ubah (Palita dkk,  2020).  Permintaan  yang  berubah-ubah  tersebut  berpengaruh  besar  terhadap  tingkat penjualan  dan  persediaan  mobil  yang  dimiliki  perusahaan.  Untuk  mencapai  tujuan penjualan yaitu menghasilkan laba (Abdullah & Tantri, 2014), dibutuhkan suatu peramalan penjualan  untuk  perencanaan  yang  dapat  memaksimalkan  potensi  penjualan  mobil  sesuai dengan  tren  kebutuhan  pasar.  Selain  itu pengendalian  persediaan  perlu  diperhatikan  oleh perusahaan  agar  dapat  memperkirakan  biaya  yang  akan  dikeluarkan  dalam  setiap pemesanan  dan  penyimpanan  barang,  total  biaya  persediaan,  rentang  waktu  pemesanan, frekuensi pemesanan, serta menentukan titik pemesanan kembali.
Harapannya  adalah  ketika  konsumen  ingin  memesan  mobil  pada  PT.  MG,  mobil  yang dipesan dapat dipenuhi dengan segera. Hal ini harus direncanakan karena pemesanan mobil kepada  supplier  untuk  memenuhi  permintaan  konsumen,  memerlukan  waktu  tunggu. Pemesanan  hanya  akan  dilakukan  jika  stok  mobil  tertentu  hampir  habis  atau  ketika konsumen ingin membeli mobil dengan jenis atau warna tertentu tapi belum ready . Hal ini dapat membuat pelanggan kecewa karena mobil yang dipesan tidak tersedia dan menunggu sampai  mobil  yang  dipesan  tiba,  di  lain  pihak  mobil  yang  tersedia  berlebih  yang  dapat menyebabkan  PT.  MG  harus  mengeluarkan  biaya  tambahan  untuk  penyimpanan  dan pemeliharaan guna menjaga kualitas setiap mobil.
Metode  peramalan  telah  banyak  berkembang  dan  banyak  digunakan  dalam  perusahaan. Menurut  Heizer  &  Render  (2015)  metode  peramalan  bukan  hanya  sebuah  perkiraan tentang penjualan tetapi merupakan tindakan penyesuaian permintaan dengan usaha-usaha pemasaran  yang  diperlukan  perusahaan.  Fungsi  dari  peramalan  ini  digunakan  untuk meramalkan  penjualan  mobil  agar  lebih  tepat  berdasarkan  kebutuhan  dan  kondisi  yang akan  datang  (Heizer  &  Render,  2015).  Sedangkan  Metode Economic  Order  Quantity (EOQ)  menurut  Stevension  &  Chuong  (2014)  adalah  meminimumkan  biaya  total  yang akan  dipesan  dari  supplier  berdasarkan  jumlah  pesanan  sesuai  kebutuhan  perusahaan. Karena  metode  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  kuantitas  pengadaan  persediaan, seperti  biaya  penyimpanan,  biaya  pemesanan,  titik  pemesanan  kembali,  frekuensi pemesanan,  interval  waktu  pemesanan  yang  lebih  optimal  (Stevenson  &  Chuong,  2014). Metode  EOQ  sudah  pernah  dipergunakan  pada  konteks  lain,  seperti  pada  persediaan barang  baku  (Astuty  &  Afiatinisa,  2017)  dan  distribusi  produk  (Wijaya  &  Muhammad, 2015).
Penelitian  ini  bertujuan  menerapkan  metode  Peramalan Double  Exponential  Smoothing satu  parameter  dari  Brown,  yang  diterapkan  pada  suatu  Sistem  Informasi  Penjualan  dan Persediaan  mobil  Berbasis  Web  pada  PT.  MG,  sehingga  dapat  lebih  mudah  untuk memprediksi  penjualan  mobil  yang  akan  datang,  dengan  menggunakan error peramalan Mean Absolute Deviation (MAD) untuk mencari nilai kesalahan peramalan yang terkecil menurut  parameter  alpa.  Penelitian  ini  juga  bertujuan  menggunakan  metode economic order  quantity (EOQ)  diharapkan  PT.  MG  dapat  menentukan  persediaan  mobil  sesuai permintaan  dari  konsumen  dan  menentukan  persediaan  mobil  yang  optimal.  Optimal berarti memiliki jumlah yang pas, tidak kekurangan dan tidak kelebihan.
Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah  eksplorasi  terhadap  penggunaan  metode  Peramalan Double  Exponential  Smoothing satu  parameter  Brown,  dan Economic  Order  Quantity , pada permasalahan penjualan dan persediaan mobil.

## M ETODE

## Rancangan Penelitian
Adapun  metode  yang  akan  digunakan  sebagai  berikut.  Merancang  sebuah  sistem  yang dapat meramalkan tingkat penjualan mobil yang akan datang, serta menentukan persediaan stok  mobil,  dengan  tujuan  membuat  sistem  yang  lebih  optimal  dan  memanfaatkan teknologi  yang  ada  sekarang.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  kuasi eksperimental.  Sedangkan  metode  pengembangan  sistem  informasi  adalah prototyping , untuk  memudahkan  komunikasi  dengan  pengguna  (Candramita,  2016).  Untuk  tahapan prototyping adalah  (McLeod,  2009):  pengumpulan  kebutuhan,  pembangunan prototype , evaluasi prototype , pengkodean, pengujian, evaluasi sistem, dan penggunaan sistem.
Alasan menggunakan metode kuasi eksperimental adalah karena terdapat model time series dan  salah  satu  ciri  atau  karakteristik  dari  kuasi  eksperimental  yaitu  melakukan perbandingan  dengan  mengukur  beberapa  hal.  Tidak  ada  peramalan  yang  menghasilkan 100%  kesesuaian  dengan  kenyataan  (Sofyan,  2015),  sehingga  dalam  penelitian  ini dilakukan pengukuran untuk hasil parameter alpha double exponential smoothing dengan cara membandingkan parameter alpha [0.1-0.9] untuk mencari parameter yang mempunyai kesalahan  peramalan  terkecil.  Maka  α=0.5  menjadi  parameter  yang  digunakan  dalam menghitung  peramalan  karena  mempunyai  kesalahan  peramalan  terkecil  menurut  MAD jika dibandingkan dengan parameter lain.
Penelitian eksperimental merupakan suatu metode penelitian yang meliputi delapan tahap, yaitu:
1. Memilih  ide  atau  topik  penelitian.  Fokus  utama  dalam  penelitian  ini  adalah memperkirakan tingkat penjualan dan perencanaan persediaan unit mobil PT. MG.
2. Merumuskan masalah penelitian  Adapun  permasalahan  yang  didapat  pada  penelitian ini  yaitu  bagaimana  menerapkan  dan  merancang  sistem  dengan  metode  peramalan untuk  memperkirakan  penjualan  dan  menerapkan  metode economic  order  quantity untuk pengadaan persediaan yang optimal.
3. Merumuskan  hipotesis  penelitian.  Dalam  penelitian  ini  untuk  meramalkan  tingkat penjualan  periode  yang  akan  datang  menggunakan  metode  peramalan double exponential smoothing Brown dengan mengukur dan membandingkan parameter alpha a=  [0.1-0.9]  untuk  mencari  parameter  yang  mempunyai error peramalan  terkecil menurut error peramalan  MAD.  Hasil  dari  peramalan  digunakan  untuk  menentukan kuantitas persediaan dengan metode economic order quantity .
4. Menentukan  variabel  penelitian.  Variabel  pada  penelitian  ini  adalah  data  historis penjualan  mobil  yang  dijadikan  acuan  dalam  menghitung  peramalan  dan  persediaan, data permintaan kendaraan (SPK), pemesanan unit dan data stok unit selama 2 tahun terakhir (2018-2019).
5. Menentukan desain penelitian. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kuasi eksperimental  dengan  metode  pengembangan  prototipe.  Sumber  data  berupa  data primer  dan  sekunder,  teknik  analisis  menggunakan  deskriptif  dengan  pendekatan kuantitatif,  metode  analisis  data  menggunakan  peramalan double  exponential smoothing ,  dan economic  order  quantity sedangkan  untuk  bahasa  pemrograman menggunakan PHP dan untuk penyimpanan data menggunakan Database Management System MySQL.

## Penerapan Metode DESB dan EOQ untuk Prediksi Penjualan dan Persediaan Mobil
32
6. Melaksanakan  penelitian  Pada  tahap  ini  semua  data  yang  sudah  dikumpulkan digunakan  dalam  membuat  sistem  peramalan  penjualan  dengan double  exponential smoothing brown,  dan  hasil  peramalan  digunakan  untuk  menghitung  perencanaan persediaan dengan economic order quantity (EOQ).
7. Menganalisis  hasil  penelitian.  Setelah  melaksanakan  penelitian  maka  langkah selanjutnya  adalah  menganalisis  hasil  penelitian,  di  mana  juga  dapat  didefinisikan sebagai  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mengubah  data  hasil  dari  penelitian menjadi  sebuah  informasi  baru  yang  dapat  digunakan  dalam  membuat  kesimpulan. Apakah  sistem  yang  telah  dibuat  dapat  diterima  dan  mengatasi  permasalahan  yang terjadi pada PT. MG.
8. Membuat  kesimpulan.  Dapat  disimpulkan  dari  penerapan  metode  peramalan double exponential  smoothing brown  PT.  MG  dapat  memperkirakan  jenis  unit  yang  banyak diminati  konsumen  berdasarkan  data  hasil  penjualan  sebelumnya  dengan  kesalahan peramalan yang relatif kecil menurut error peramalan mean absolute deviation (MAD) parameter alpha 0.5.  serta  menentukan  persediaan  yang  optimal  dengan  penerapan metode economic  order  quantity (EOQ)  sehingga  dapat  meminimalkan  stok  yang menumpuk di gudang dan dapat memperkecil angka kerugian yang ditimbulkan akibat stok berlebih.

## Metode Peramalan Time series
Menurut  Heizer  &  Render  (2015)  runtun  waktu  ( time  series )  adalah  data  yang dikumpulkan  dari  waktu  ke  waktu  yang  merupakan  data  hasil  pencatatan  secara  terus menerus  untuk  menggambarkan  perkembangan  suatu  kegiatan.  Menggambarkan  suatu perkembangan  keadaan  atau  peristiwa  (perkembangan  produksi,  harga,  hasil  penjualan, jumlah  penduduk,  dan  sebagainya)  (Heizer  &  Render,  2015).  Metode time  series dipilih, dan  bukan  menggunakan  model  kausal,  seperti  metode  ekonometrik  (Ansofino,  2014), metode regresi korelasi dan metode input output (Sugiyono, 2017).
Metode time  series terdiri  dari  metode  rata-rata  bergerak (moving  average), metode exponential smoothing dan metode trend projection (Heizer & Render, 2015) .
Double Exponential Smoothing satu parameter dari Brown
Metode Double  Exponential  Smoothing (DES)  mengatasi  perbedaan  yang  muncul  antara data aktual dan nilai prediksi apabila ada tren pada plotnya.
Rumus Double Exponential Smoothing dari Brown :
Nilai   = 0,1 sampai 0,9 t = α.  + (1 – α)
= α. + (1 – α)
= 2 -
( t –
=   +  m
Keterangan: S′ =   nilai pemulusan eksponensial tunggal pada periode ke t S′t-1 =  nilai pemulusan eksponensial tunggal pada periode ke t-1 S′′ =   nilai pemulusan eksponensial ganda pada periode ke t
S′t-1′ =   nilai pemulusan eksponensial ganda pada periode ke t-1 m =   jumlah periode yang diramalkan α =   parameter pemulusan eksponensial, 0<α<1
at,bt   =   konstan pemulusan
Xt
=   nilai aktual pada periode ke-t Ft+m   =   ramalan m periode ke depan

## Kesalahan Peramalan MAD
Mean  Absolute  Deviation (MAD)  merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak  selama  periode tertentu  tanpa  memperhatikan  apakah  hasil  peramalan  lebih  kecil  atau  lebih  besar  jika dibandingkan  kenyataannya.  Kelebihan  MAD  adalah  rata-rata  kesalahan  mutlak  selama periode tertentu.
Rumus MAD menurut (Heizer & Render, 2015).

## MAD =

## Economic Order Quantity (EOQ)
Menurut  Sujarweni  (2014) EOQ adalah  volume  pembelian  paling  ekonomis  pada  setiap kali pembelian (Sujarweni, 2015).
Rumus Economic Order Quantity (EOQ):
EOQ =
Keterangan:
D   =  Jumlah permintaan bahan baku P    =  Biaya pemesanan C   =  Biaya simpan

## a. Reorder Point
ROP  adalah  titik  pemesanan,  di  mana  harus  diadakan  pemesanan  lagi  sedemikian  rupa sehingga kedatangan barang yang dipesan tepat pada saat dibutuhkan.
ROP =
Keterangan:
D     =  permintaan per tahun L        =  waktu Tunggu ( lead time ) EDY  =  hari kerja efektif per tahun

## b. Frekuensi Pemesanan
Frekuensi pemesanan adalah menghitung berapa kali pemesanan yang dilakukan pada tiap tahunnya.  Menurut  Sujarweni  (2015)  perhitungan  frekuensi  pemesanan  adalah  sebagai berikut:
f =

## Penerapan Metode DESB dan EOQ untuk Prediksi Penjualan dan Persediaan Mobil
Keterangan:
f =  frekuensi pesanan dalam setahun (kali/per tahun)
D =  permintaan per tahun EOQ  =  jumlah pesanan ekonomis

## c. Interval Waktu Pemesanan
Menurut (Sujarweni, 2015) perhitungan interval waktu pemesanan adalah sebagai berikut:
t =
Keterangan:
t         =  interval waktu pemesanan EOQ  =  jumlah pemesanan ekonomis D        =  permintaan per tahun EDY  =  hari kerja efektif per tahun

## d. Total Biaya Persediaan
Perhitungan Total Inventory Cost (TIC) (Sujarweni, 2015):
TIC =
Keterangan:
TIC    =  total biaya persediaan (Rp/tahun) EOQ  =  kuantitas pemesanan optimal D        =  permintaan per tahun S        =  biaya per pesanan (Rp/pesanan) C =  biaya penyimpanan per produk (Rp/tahun)
I         =  harga produk (Rp/produk)

## H ASIL DAN D ISKUSI

## Hasil Analisis Metode

## Double Exponential Smoothing
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data historis penjualan mobil pada  Tabel 1.
Peramalan  Penjualan  Mobil  Mitsubishi  dengan  Metode Double  Eksponensial Smoothing dari Brown
Untuk  metode  DES Brown memiliki  nilai alpha α  =  [0.1  -  0.9]  maka  akan  dilakukan perhitungan  untuk  semua  nilai alpha (α)  dan  mencari  nilai  yang  mempunyai  kesalahan peramalan terkecil menurut kesalahan peramalan ( forecast error ) mean absolute deviation (MAD).
Perbandingan Kesalahan Peramalan MAD dengan α = [0.1-0.9]
Berikut  adalah  hasil  kesalahan  peramalan  dari  metode double  exponential  smoothing menurut perhitungan kesalahan mean absolute deviation (MAD), alpha α =  [0.1-0.9].

## Tabel 1. Data historis penjualan mobil

## 1. Forecast Error Mean Absolute Deviation ( MAD )
Forecast error MAD seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Mean absolute deviation
2. Total dan Rata-rata Forecast Error MAD DES Brown Alpha= [0.1-0.9]
Forecast Error DES Brown Alpha = [0.1-0.9] seperti pada Tabel 3.

## Penerapan Metode DESB dan EOQ untuk Prediksi Penjualan dan Persediaan Mobil
Tabel 3. Forecasting error metode DES Brown
Jadi  dapat  disimpulkan  nilai alpha α=0.5  mempunyai  total  dan  nilai  rata-rata mean absolute deviation (MAD) terkecil di antara nilai alpha yang lain.
Hasil  peramalan  dengan  metode Double Exponential  Smoothing dari Brown ,  dengan  α  = 0.5 yang mempunyai nilai error terkecil di antara nilai α yang lain menurut forecast error mean absolute deviation (MAD) Tabel 4 .
Tabel 4. Hasil Forecast dan error MAD 2020 PT. MG
Penerapan Metode Economic Order Quantity (EOQ)

## Menghitung Persediaan Expander
Dari  hasil  peramalan  yang  didapat,  maka  permintaan xpander sebanyak  246 unit ,  hasil peramalan  selanjutnya  akan  dimasukkan  ke  dalam  rumus EOQ untuk  menentukan kuantitas pemesanan optimal.

## 1. Pemesanan Optimal
Menghitung pemesan optimal unit xpander seperti pada Gambar 2 .

## 2. Frekuensi Pemesanan
Menghitung frekuensi pemesanan unit Xpander seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Frekuensi pemesanan unit Xpander

## 3. Interval Waktu Pemesanan
Menghitung interval waktu pemesanan seperti pada Gambar 4 .
Gambar 4. Interval waktu pemesanan unit Xpander
4. Persediaan Pengaman ( Safety Stock )
Menghitung persediaan pengaman unit xpander seperti Gambar 1 .

## Penerapan Metode DESB dan EOQ untuk Prediksi Penjualan dan Persediaan Mobil

## Gambar 1. Persediaan pengaman unit Xpander

## 5. Titik Pemesanan Kembali
Menghitung titik pemesanan kembali unit xpander seperti Gambar 2 .
Gambar 2. Titik pemesanan kembali unit Xpander

## 6. Total Biaya Persediaan Tahunan
Menghitung total biaya persediaan tahunan Xpander seperti Gambar 3 .

## Diagram Konteks
Diagram  konteks  untuk  sistem  informasi  penjualan  dan  persediaan  mobil  pada  PT.  MG dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Diagram konteks sistem informasi penjualan dan persediaan mobil pada PT. MG
Entitas Relationship Diagram (ERD)
Entity  relationship  diagram merupakan  gambaran  hubungan  antara  sesama entitas  dalam sistem informasi penjualan dan persediaan mobil pada PT. MG, seperti Gambar 8.

## Implementasi dan Testing
- Implementasi Halaman Menu EOQ
- Halaman untuk memilih jenis mobil yang akan jenis mobil yang  dihitung  EOQ, halaman ini dapat ditampilkan dengan menekan tombol view (Gambar 9).
- Implementasi Halaman Menghitung Persediaan EOQ
- Untuk  menghitung  EOQ  dengan  menekan tombol hitung,  hasilnya  seperti Error! Reference source not found. .
- Implementasi Hasil Perhitungan Persediaan EOQ
- Contoh  hasil  perhitungan  persediaan  yang  menampilkan  poin-poin  yang  dibutuhkan dalam persediaan, seperti pada Gambar .
- Implementasi Halaman Cetak Laporan Peramalan Penjualan
- Laporan  dapat  ditampilkan  dengan  menekan  tombol  cetak,  implementasi  laporan seperti pada Gambar 5.

## Penerapan Metode DESB dan EOQ untuk Prediksi Penjualan dan Persediaan Mobil
Gambar 8. Entity relationship diagram
Gambar 9. Implementasi Menu Persediaan EOQ
Gambar 10. Tampilan Proses Menghitung Persediaan EOQ
Gambar 11. Implementasi hasil menghitung persediaan EOQ
Gambar 52. Implementasi cetak laporan Forecast dan Forecast Error
Pembahasan
Dengan menggunakan data historis PT. MG selama dua tahun (2018-2019) terhadap enam jenis  mobil,  dilakukan  peramalan  penjualan  mobil  dengan  metode Double  Eksponensial Smoothing dari  Brown.  Untuk  mencari  nilai alpha terbaik  untuk  setiap  penjualan  setiap jenis  mobil,  diukur  berdasarkan  tingkat error MAD.  Terlihat  bahwa  tingkat error MAD paling  rendah  dicapai  pada  nilai alpha =0.5  untuk  semua  jenis  mobil  kecuali  jenis  mobil Strada. Tingkat MAD penjualan Strada pada alpha 0.5 memang lebih tinggi dari pada nilai alpha lainnya, tetapi tidak signifikan (0.1 unit) sehingga dengan alpha =0.5 dapat diterima sebagai nilai alpha terbaik (tingkat MAD terendah) untuk penjualan mobil pada PT. MG. Dengan  rata-rata  tingkat  kesalahan  yang  cukup  kecil  (±1  unit)  membuat  metode  yang terapkan cukup  terpercaya,  sehingga  dapat  dipergunakan  dalam  metode Economic  Order Quantity untuk menghitung persediaan.
Pada mobil jenis Xpander, hasil peramalan permintaan akan sebanyak 246 unit. Sehingga nilai ini dipergunakan untuk pemesanan optimal per tahun dan per bulan, yaitu 272 unit per

## Penerapan Metode DESB dan EOQ untuk Prediksi Penjualan dan Persediaan Mobil
tahun  dan  23  unit  per  bulan.  Demikian  juga  frekuensi  pemesanan  Xpander  dihitung  dan mendapatkan 11 kali/per tahun, dengan interval waktu antar pesanan adalah 28 hari (untuk hari kerja efektif 300 hari per tahun). Persediaan pengamanan dan titik pemesanan kembali adalah 6 unit stok dan 11 unit (untuk waktu rata-rata keterlambatan 7 hari). Menggunakan metode  ini  juga  dapat  dihitung  total  biaya  persediaan  tahunan  suatu  jenis  mobil,  yang untuk Xpander adalah Rp. 1.150.000,00.
Setelah  terbukti  keefektifan  dari  kedua  metode  tersebut  dalam  menghasilkan  ramalan jumlah penjualan dan menghitung persediaan yang optimal, maka metode-metode tersebut diimplementasikan  pada  sistem  informasi  berbasis  web.  Dengan  menggunakan  metode prototyping maka dilakukan analisis, perancangan, dan implementasi dalam bentuk siklus. Sehingga model proses (diagram konteks & DAD), data (ERD), dan perilaku (rancangan antarmuka)  terus  di  perbaiki,  dengan  semakin  lama  semakin  lengkap  dan  semakin mendekati  kebutuhan  aktual  dari  pengguna  pada  PT.  MG.  Dengan  menerapkan  metode peramalan  pada  sistem  informasi,  perusahaan  akan  lebih  mudah  dalam  memperkirakan jumlah penjualan unit , sehingga dapat menentukan berapa jumlah pemesanan  yang harus dilakukan.
Penerapan metode economic order quantity (EOQ) dapat mempermudah perusahaan dalam mengadakan perencanaan persediaan, seperti melakukan pemesanan yang optimal artinya tidak  lebih  ataupun  tidak  kurang.  Memperkirakan  berapa  kali  pemesanan  yang  perlu dilakukan,  jarak antara  pemesanan  pertama  dan  seterusnya,  persediaan  pengaman  selama menunggu waktu pemesanan tiba, untuk mengantisipasi permintaan agar tidak kekurangan stok,  titik  pemesanan  kembali  untuk  mengadakan  pemesanan  lagi  sehingga  penerimaan barang yang dipesan itu adalah tepat pada saat dibutuhkan dan dapat memenuhi permintaan customer dengan  segera  sehingga  aktivitas  perusahaan  tidak  lagi  terganggu.  Selain  itu perusahaan dapat menentukan total biaya setiap kali pemesanan dilakukan dan total biaya penyimpanan agar perusahaan dapat meminimalkan angka stok yang menumpuk di gudang dan memperkecil kerugian yang muncul dari terjadinya stok yang lebih.

## K ESIMPULAN
Penelitian  berhasil  menerapkan  metode  peramalan  menggunakan Double  Exponential Smoothing dari Brown (alpa=0.5)  dan Economic  Order  Quantity (EOQ)  pada  penjualan dan  persediaan  mobil.  Metode-metode  ini  berhasil  diterapkan  dalam  bentuk  sistem informasi  berbasis  web.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  Peramalan  ( forecast ) penjualan  merupakan  salah  satu  cara  terbaik  memperkirakan  penjualan  dan Economic Order  Quantity dalam  mempersiapkan  kebutuhan  persediaan  pada  periode  yang  akan datang,  khususnya  pada  perusahaan  PT.  MG.  Dengan  menerapkan  sistem  ini  pada penjualan  dan  persediaan  mobil  diharapkan  menjadi  lebih  optimal,  dan  tidak  lagi  terjadi persediaan yang dilebihkan atau dikurangkan.
Penelitian  sangat  berpotensi  untuk  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode time series lainnya  sehingga  dapat  menghasilkan  perbandingan  untuk  mendapatkan mendapatkan  gambaran  yang  lebih  mendalam  mengenai  penerapannya  khususnya  pada kasus penjualan dan persediaan mobil.

## R EFERENSI
Abdullah, T., & Tantri, F. (2014). Manajemen pemasaran . Depok: PT Raja Grafindo Persada. Ansofino. (2014). Buku ajar ekonometrika . Yogyakarta: Deepublish.
Astuty,  E.  Y.,  &  Afiatinisa,  O.  (2017).  Rancang  bangun  sistem  peramalan  permintaan  dan pengendalian  persedian  manajemen  rantai  pasok  pada  Olin  Modiste.  Retrieved  October  7, 2019, from http://ejournal.istn.ac.id/index.php/rekayasainformasi/article/view/346/280
Candramita,  C.  (2016).  Metode  prototyping  dalam  pengembangan  sistem  informasi.  Retrieved December  4,  2019,  from  https://www.academia.edu/10561240/Metode_Prototyping_ Dalam_Pengembangan_Sistem_Informasi/
Heizer, J., & Render, B. (2015). Manajemen operasi . Jakarta: Salemba Empat. McLeod, R. (2009). Sistem informasi manajemen. Edisi 10 . Jakarta: Salemba Empat.
Patila, P. A., Katili, M. R., Olii, S. (2020). Pengembangan  sistem informasi layanan servis mobil berbasis android. Jambura Journal of Informatics . 2(2), 73-85 Sofyan, D. K. (2015). Perencanaan dan pengendalian produksi . Yogyakarta: Graha Ilmu. Stevenson, W. J., & Chuong, S. C. (2014). Manajemen operasi perspektif Asia . Jakarta:  Salemba Empat.
Sugiyono.  (2017). Metode  penelitian  kebijakan:  pendekatan  kuantitatif,  kualitatif,  kombinasi, R&D, dan penelitian evaluasi . Bandung: Alfabeta. Sujarweni, V. W. (2015). Akuntansi biaya . Yogyakarta: Pustaka Baru Press.
Wijaya, A., & Muhammad, A. (2015). Sistem informasi perencanaan persedian barang. Retrieved October  7,  2019,  from  https://www.academia.edu/9177465/Sistem_Informasi_Perencanaan _Persediaan_Barang