## PREDIKSI PENJUALAN BIBIT IKAN AIR TAWAR PADA IBAT PANDAAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT
Miftachul Ilmi, Ali Mahmudi, Yosep Agus Pranoto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia miftachulilmi404@gmail.com

## ABSTRAK
Pandaan  merupakan salah satu kecamatan dalam  wilayah Kabupaten Pasuruan. Letaknya sangat  strategis, berada di tengah-tengah jalur Surabaya-Malang dengan akses menuju tempat pariwisata yang banyak. Sehingga banyak rumah  makan  menyajikan  ikan  bakar dan ayam  bakar sebagai  menu utama  yang disajikan. Menu  ikan bakar (khususnya ikan gurame dan ikan nila) menjadi sangat populer dikalangan para wisatawan yang datang ke pandaan, tercatat  penjualan  pada  Ibat  pandaan  tahun  2015  menunjukkan  bahwa  total  penjualan  ikan  konsumsi mencapai  4.460  ekor  (DKP:2015).  Diantaranya  penjualan  ikan  gurame  mencapai  464  ekor  dan  ikan    nila  486 ekor.
Sistem  yang  akan  dibangun  yaitu  sebuah  sistem  prediksi  penjualan  bibit  ikan  air  tawar  pada  Instalasi Budidaya Bibit Ikan Air Tawar pandaan, aplikasi ini dibuat berbasis website dengan hasil  pengujian fungsional yang dilakukan menggunakan 3 browser yaitu Google Chrome, Mozilla Firefox dan UC Browser memiliki hasil sesuai harapan.
Penerapan  dari  hasil  prediksi  penjualan  yang  dilakukan  menunjukan  bahwa  hasil  prediksi  menggunakan metode Trend Moment menghasilkan angka penjualan  bibit  ikan untuk tahun berikutnya, data tersebut didapat dari  proses  pencarian  nilai  trend  dengan  tingkat  kesalahan  sistem  mencapai  19%,  hal  ini  disebabkan  oleh tingginya angka penambahan data baru melebihi angka penjualan tahun lalu hingga 50%. Oleh karena itu perlu penambahan  metode  untuk  mendapatkan  data  prediksi  yang  lebih  akurat  karena  hasil  prediksi  menggunakan metode trend momend masih diatas 10%.
Kata Kunci :Prediksi Penjualan Bibit Ikan,Trend Moment, Kota Pandaan.

## 1. PENDAHULUAN
Pandaan merupakan salah satu kecamatan dalam wilayah  Kabupaten  Pasuruan.  Letaknya  sangat strategis,  berada  di  tengah-tengah  jalur  Surabaya- Malang dengan akses menuju tempat pariwisata yang banyak. Pandaan juga termasuk kawasan pegunungan yang memiliki banyak wisata alami dan pemandangan  alam  sekitar  yang  indah,  hal  ini menjadi  pilihan  terfavorit  bagi  wisatawan  untuk menikmati suasana sekitar yang masih alami, kondisi suasana daerah pandaan yang relatif dingin, sehingga banyak  rumah  makan  menyajikan  ikan  bakar  dan ayam  bakar  sebagai  menu  utama  yang  disajikan. Menu  ikan  bakar  (khususnya  ikan  gurame  dan  ikan nila  )  menjadi  sangat  populer  dikalangan  para wisatawan  yang  datang  ke  pandaan,  tercatat penjualan pada Ibat pandaan tahun 2015 menunjukkan  bahwa  total  penjualan  ikan  konsumsi mencapai  4.460  ekor  (DKP:2015).  Diantaranya penjualan  ikan  gurame  mencapai  464  ekor  dan  ikan nila 486 ekor.
Sementara  ini  stok  ikan  konsumsi  yang  di hasilkan  dari  pihak  peternak  ikan  belum  bisa memenuhi  permintaan  pasar,  masalah  tersebut disebabkan  oleh  minimnya  stok  bibit  ikan  yang digunakan  untuk  proses  pembesaran  ikan,  beberapa bibit ikan air tawar seperti ikan gurame dan ikan nila hanya  bisa  dibeli  pada  Instalasi  Budidaya  Air  Tawar
(IBAT) Pandaan, masalah ini dipersulit karena proses pembesaran  ikan  memerlukan  waktu  yang  cukup lama  antara  3-5  bulan  untuk  menjadi  ikan  yang  siap jual.
Oleh karena  itu penulis  membuat sebuah sistem prediksi  penjualan  bibit  ikan  air  tawar  pada  IBAT pandaan,  aplikasi  ini  bertujuan  untuk  meminimalisir terjadinya  kehabisan  stok  bibit  ikan  konsumsi terutama pada ikan gurame dan ikan nila, aplikasi ini juga  dapat  memberikan  informasi  tentang  stok  bibit ikan  yang  masih  bisa  dibeli,  sehingga  bagi masyarakat  umum  dapat  membantu  mengambil keputusan  untuk  pemilihan  bibit  ikan  yang  akan dibudidayakan sebagai ikan konsumsi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Beberapa keterkaitan penelitian yang di lakukan sebelumnya  dari  penelitian  Imam  Wahyudi  pada tahun 2016  yang berjudul  “Penerapan Metode Trend Moment  Untuk  Peramalan  Penjualan  Sepatu  dan Sandal  Pada  Toko  BATT”.  Saat  ini  Toko  BATT setiap  harinya  konsumen  yang  membeli  di  Toko BATT  meningkat,  dengan  melonjaknya  peninkatan konsumen pihak dari Toko BATT ingin memperkirakan persediaan stok dan penjualan barang di  bulan  dan  tahun  berikutnya.  Dengan  adanya metode trend moment dapat mengatasi permasalahan,
sehingga pengaruh unsur subyektif dalam menentukan peramalan penjualan dapat dihindari dan mampu  membantu  pelaku  bisnis  untuk  menentukan banyaknya  persediaan  stok  barang  di bulan berikutnya. [1]
Kemudian  Penelitian  yang  dilakukan  Rudy Ariyanto,  Odithya  Desta    Triswidrananta  dan  Bagas Rukma  Pangestu  tahun  2020  mengenai  pentingnya untuk  menjaga  suatu  persediaan  dalam  suatu  badan usaha  terlebih  lagi  dalam  bidang  pengobatan,  Untuk menjaga  stabilitas  persediaan  stok,  maka  dibutuhkan suatu  peramalan  persediaan  obat  khususnya  obat ktonis.  Hal  ini  dapat  membantu  pimpinan  apoteker untuk mengelola usahanya sehingga dapat menyediakan  obat-obatan  sedini  mungkin  dan menghindari  terjadinya  kelebihan  obat  maupun kekurangan stok [2]
Selanjutnya  penelitian  dilakukan  oleh  Dr. Kusrini,  M.kom  dan  Dias  Ayu  Budi  Utami  tahun 2016  yang  berjudul  “Rancang  Bangun  Peramalan Penjualan  Dan  Pengendalian  Persediaan  Beras Menggunakan Metode Trend
Moment”. Permasalahan yang umum dihadapi adalah bagaimana  meramalkan  penjualan  barang  di  masa mendatang  berdasarkan  data  yang  telah  direkam sebelumnya.  Peramalan  tersebut  sangat  berpengaruh terhadap  keputusan  untuk  menentukan  jumlah produksi  yang  kemudian  mempengaruhi  jumlah persediaan barang yang ada di gudang. Maka dari itu dibutuhkan  sistem  peramalan  penjualan  barang  yang berguna  untuk  merencanakan  jumlah  barang  yang harus disediakan/diproduksi untuk persediaan di masa mendatang. [3]
Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Nurul Fuad  dan  Eko  Sulistiono  tahun  2016  yang  berjudul “Prediksi  Penjualan  Kerudung  Rabbani  Di  Griya Muslim Store  Dukun Gresik Dengan Trend Moment ”. Secara umum proses pengambilan keputusan terdiri dari  tiga  tahap  utama  yaitu  pengumpulan  data  atau informasi,  pengolahan  data  atau  informasi  dan penyimpanan  dari  data  atau  informasi  yang  telah diproses  tersebut.  Sebuah  keputusan  yang  tepat  akan memberikan  peningkatan  efisiensi  dan  efektifitas kerja,  sumber  daya,  waktu  dan  keuntungan  bagi perusahaan..[4]
Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siti Mujilahwati, Nur Qomariyah Nawafilah dan Muhammad  Aliyudin  tahun  2019  yang  berjudul “Analisis Hasil Prediksi Dengan Metode Promethee”, Hampir setiap sekolah di Indonesia memiliki program beasiswa  bagi  siswa-siswi  baik  untuk  beasiswa prestasi  maupun  beasiswa  tidak  mampu.  Setiap sekolah memiliki kreteria tersendiri untuk menentukan  penerima beasiswanya. Kreteria tersebut biasanya  dilampiri  bukti-bukti  berkas  sebagai  bukti secara administrative.[5]

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  teknik  untuk  menganalisa sebuah  pola  data  dari big  database yang  bertujuan
untuk mengidentifikasi dan memilah informasi sesuai dengan  kebutuhan  yang  akan  diolah  kembali  dengan metode  tertentu    untuk  mencapai  suatu  kesimpulan yang akan digunakan sebagai solusi untuk memecahkan malasah yang dihadapi.
Perkembangan  teknologi  internet  dari  tahun ketahun  semakin  pesat  sehingga  internet  sudah menjadi  bagian  kehidupan  sehari-hari,  dengan layanan  yang  mampu  menyediakan  informasi  dan berbagai fasilitas seperti email, chating, teleconference  dan  lain  sebagainya.  sistem  data mining  yang digunakan  sebagai wadah untuk proses pencarian  sebuah  solusi,  dengan  menggunakan  salah satu fungsi data mining yakni predictive dan hasilnya akan ditampilkan pada sebuah web dan dapat diakses melalui internet.
Salah  satu  fungsi  dari data  mining yaitu predictive berguna  untuk    mencari  sebuah  pola tertentu  dari  sebuah  data,  pola  tersebut    didapat  dari variable-variabel  yang  sudah  ada  pada  data  yang diteliti,  pola  yang  didapat  dapat  diproses  kembali untuk  memprediksi  suatu kejadian  yang akan terjadi di masa depan sehingga fungsi ini meminimalisir efek yang  ditimbulkan  dari  kejadian  yang  akan  datang secara akurat

## 2.3 Instalasi Budidaya Air Tawar
Instalasi  Budidaya  Air  Tawar  (disingkat  IBAT) merupakan  salah  satu  tempat  pembudidayaan, perawatan  dan  pembesaran  ikan  air  tawar  yang meliputi ikan gurame, ikan koi, ikan patin dan udang, Pembudidayaan  ikan  air  tawar  pada  IBAT  pandaan ini  menggunakan  cara  perawatan  kolam  yang  sangat di perhatikan, perawatan tersebut meliputi penggantian  air  secara  rutin  dan  pemberian  makan secara teratur, tidak hanya melakukan pembudidayaan  ikan  tetapi  IBAT  pandaan  juga melakukan pengembangan induk ikan yang menghasilkan bibit dan telur ikan yang berkualitas.

## 2.4 Bibit Ikan Air Tawar
Pemilihan  bibit  ikan  unggulan  merupakan  salah satu  faktor  suksesnya  dalam  bisnis  pembudidayaan ikan,  untuk  mendapatkan  bibit  ikan  unggulan tentunya  memerlukan  cara  yang  tidak  mudah,  mulai dari  pemeliharaan  induk  ikan,  perawatan  kolam, pemberian  pakan  secara  teratur,  pemberian  vitamin untuk  meninggkatkan  kualitas  telur  yang  dihasilkan. Cara-  cara  tersebut  memerlukan  waktu  cukup  lama karena  proses  pemilihan  induk  yang  produktif memerlukan  usia  induk  ikan  minimal  2  tahun  keatas untuk  bisa  menghasilkan  telur  yang  berkualitas karena  semakin  tua  umur  indukan  ikan  maka  akan semakin bagus telur yang dihasilkan.
Menurut nano sudarsono, Nanang Suciyono dan Riyan  hardianto  (2016),  mengatakan  bahwa  dalam bidang  budidaya  perikanan  juga  tidak  lepas  dari masalah  yang  mengharuskan  setiap  orang  terlibat didalamnya,Permasalhan kerap dialami dalam penentuan jenis ikan yang cocok untuk
Persamaan (2.1) Persamaan (2.2)
dibudidayakan  pada  kondisi  atau  keadaan  daerah tertentu,  hal  ini  akan  memperngaruhi  kualitas  air  di masing-masing daerah. [6]

## 2.5 Trend Moment
Penerapan  metode trend moment bisa dilakukan dengan  menggunakan data historis dari satu variable. Adapun  rumus  yang  digunakan  untuk  mengolah metode  ini  menurut  Sugiarto  dan  Dergibson  (2002) yakni : [7]
Penjelasan : Y = nilai trend yang digunakan untuk peramalan a = bilangan konstan b = slope atau koefesien garis trend X = index waktu (mulai dari 0,1,2,….)
Metode  Trend  Moment  berbeda  dengan metode  lainnya,  penentuan  data  historis  X  pada penggunaannya  tidak  harus  berjumlah  genap  atau ganjil,  karena  nilai  parameter  X  selalu  dimulai dengan nilai 0 sebagai urutan yang pertama. Untuk  mencari  nilai  a  pada  rumus  diatas, menggunakan  cara  matematis  dengan  penyelesaian menggunakan subtitusi dan metode eliminasi, adapun persamaannya sebagai berikut :
b = n(∑ xy)  -  (∑x) (∑y) (∑x²) - (∑x)²
a =  ∑y -  b(∑x) n Penjelasan : ∑y     = jumlah dari data penjualan ∑x     = jumlah dari periode waktu ∑xy    =  jumlah  data  penjualan  dikali  dengan periode waktu n        = jumlah data Hasil nilai ramalan yang telah diperoleh dari peramalan  metode Trend  Moment akan  dikoreksi terhadap  pengaruh  musiman  dengan  menggunakan indeks musim :
Hasil ramalan akhir setelah dipengaruhi oleh indeks  musim  maka  akan  menggunakan  perhitungan sebagai berikut:

## y * = index musim x Y
Penjelasan : Y*  =  hasil  ramalan  dengan  menggunakan  metode trend  moment yang  telah  dipengaruhi  oleh  index musim.
Y  =  hasil ramalan yang dihasilkan dari metode trend moment

## 2.6 XAMPP
XAMPP adalah salah satu program aplikasi web database  yang  berguna    untuk  tempat  penyimpanan data  secara offline, umumnya  para  pengembangan menggunakan  XAMPP  untuk  membuat  sebuah website  berbasis  PHP  dan  MySQL,  hal  ini dikarenakan program didalam XAMP dapat menunjang  pembuatan  web  server  secara  mudah  dan fleksibel,  karena  data  yang  disimpan  didalam database  XAMP  mudah  untuk  dirubah,  kemudahan ini  ditunjang  dengan  adanya  dua  metode  peubahan data  yakni  dengan  mode  GUI  dan  text,    Software XAMPP    dibuat    dan  dikembangkan  oleh  Apache Friends. [8]

## 2.7 PHP
PHP  diciptakan  oleh  Rasmus  Lerdorf  pertama kali tahun 1994. Pada awalnya PHP adalah singkatan dari  Personal  Home  Page  selanjutnya  diganti  dengan FI (Form Interpreter). Sejak versi 3.0 nama bahasa ini diubah  menjadi  PHP  (Hypertext  Preprcessor).  Sintak PHP  mirip  dengan  bahasa  Perl  dan  C.  PHP  biasanya sering  digunakan  bersama  webserverAppache  di beragam  sistem  operasi.  PHP  juga  men-support ISAPI  dan  dapat  digunakan  bersama  dengan Microsoft IIS di Windows. [9]

## 2.8 MySQL
MySQL adalah salah satu database server cukup dikenal  saat  ini  yang  dibuat  oleh  perusahaan  swedia yaitu  MYSQL  AB.  Secara  umum  MySQL  adalah sebuah  aplikasi open  source yang  menangani  sistem manajemen database dan sistem manajemen database relational.  Setiap  pengguna  MySQL  diizinkan  untuk mengubah  source  untuk  keperluan  pengembangan atau  menyelaraskan  spesifikasi  database  sesuai kebutuhan. [10]

## 2.9 Data Sampling
Data  Sampling  adalah  data  yang  digunakan untuk  proses  perhitungan trend  moment, data sampling  juga  termasuk  bagian  dari  metodologi statistika yang berhubungan dengan prosedur sistematis  dalam  pengambilan  sebagian  anggota populasi untuk keperluan pradugaan (estimasi).
Berikut  ini  adalah  contoh  data  sampling  total penjualan  bibit  ikan  air  tawar  pada  IBAT  pandaan berdasarkan  statistika  penjualan  tahun  2015,  data tersebut  didapat  dari  website  Dinas  Kelautan  dan Perikanan  jawa  timur  seperti  pada  gambar  2.1 dibawah ini :
Gambar 2.1 Data penjualan ikan konsumsi
Y= a + bX
Persamaan (2.3)
Persamaan (2.4)
Pada  gambar  2.1  menunjukkan  bahwa  total penjualan  benih  ikan  air  tawar  pada  Instalasi Budidaya  Air  Tawar  pandaan,  data  tersebut  antara lain  bibit  ikan  nila  3.645  ekor  dan  bibit  ikan  gurami 34.800 ekor.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Blok Diagram Sistem
Diagram  block  adalah  diagram  sebuah  alur sistem  yang  menjelaskan  tentang  hubungan  antar sistem, setiap fungsi diwakili dengan blok yang saling terhubung seperti Gambar 1.

## Gambar 1  Blok diagram sistem

## 3.2 Struktur Menu
Menampilkan  informasi semua tampilan menu yang ada pada sistem, baik struktur menuuser maupun struktur menu admin

## 3.3 Struktur Menu User
Tampilan semua informasi dari struktur menu yang berada pada posisi user seperti Gambar 2.

## Gambar 2 Menu User

## 3.4 Struktur Menu Admin
Tampilan  semua  informasi dari struktur  menu  yang berada pada posisi user seperti Gambar 3.
Gambar 3. Menu Admin

## 3.5 DFD (Data Flow Diagram)
Data  flow  diagram  (DFD)  dapat  digunakan  untuk mengambarkan  analisa  maupun  rancangan  sistem  yang mudah digunakan. Dalam rancangan  sistem  yang penulis gunakan  adalah  DFD  Level  0.  Perancangan  DFD  sistem adalah sebagai berikut :
Gambar 4 DFD level 0
DFD  Level  0  diperlihatkan  pada  Gambar  4,  dari gambar  tersebut  menjelaskan  tentang  perancangan  DFD Level 0. Terdapat dua entitas , yaitu user dan admin . User dapat mengakses informasi stok bibit ikan, informasi bibit ikan  nila  dan  informasi  bibit  ikan  Gurame.  Sedangkan Admin,  dapat  memasukkan  data  stok  bibit  ikan,  data penjualan data prediksi dan data hasil prediksi penjualan.

## 3.6 DFD Level 1
DFD Level 1 diperlihatkan pada Gambar 5 Terdapat dua entitas ,  yaitu user dan admin .  User  hanya  bias mengakses  informasi  stok  bibit  ikan  dan  informasi  bibit ikan  terjual  berdasarkan  jenis  dan  bulan,  user  juga  bisa melakukan login admin jida sudah mempunyai username dan  password  untuk  bias  masuk  kedalam  menu  admin. Sedangkan  admin  dapat  mengatur  data  stok  bibit  ikan mulai dari menambah data baru, menghapus data dari stok dan  juga  mengedit  data  stok  bibit  ikan,  admin  juga  bisa menggunakan fitur prediksi penjualan dengan menggunakan  data  penjualan  yang  sudah  ada  pada database.

## 3.7 Flowchart Sistem
Flowchart sistem ini menjelaskan tentang proses berjalananya  aplikasi  dari  halaman  user  sampai dengan  halaman  admin  sesuai  dengan  alur  yang dibuat seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Flowchart pada gambar  6 dimulai dari  halaman Home  kemudian  user  akan  memilih  apakah  ke  menu login  atau  tidak,  jika  yam  akan  dialihkan  ke  proses login  untuk  ke  dashboard,  didalam  dashboard  ada beberapa  menu  yang  tersedia  yakni  menu  tambah data  stock  bitan,  menu  penjualan  bitan  dan  menu prediksi  penjualan,  didalam  menu  prediksi  terdapat pemilihan data untuk prediksi  berdasarkan  jenis  bibit ikan,  setelah  proses  prediksi  selesai  maka  akan ditampilkan  data  hasil  dari  prediksi  pada  menu prediksi  penjualan,  jika  tidak  memilih  untuk  login admin  maka  user  akan  bisa  memilih  menu  yang tersedia pada halaman home.

## Gambar 6 Flowchart Sistem

## 3.8 Tabel Admin
Menyimpan username dan password yang digunakan untuk login admin, isi dari table admin seperti struktur tabel 1.
Tabel 1 Struktur Tabel Admin Nama Field Jenis Keterangan Id Int(10) Primary username varchar(60) admin password varchar(60) Pass

## 3.9 Tabel Stock
Menyimpan data dari stok bibit ikan yang berisikan attribute  jenis,  umur,  ukuran,  jumlah,  keterangan  dan waktu seperti tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2 Struktur tabel Stock Nama Field Jenis Keterangan Id Int(15) Primary Jenis Varchar(60) Jenis Bitan Umur Varchar(60) Umur Bitan Ukuran Varchar(60) Ukuran Bitan Jumlah Varchar(60) Jumlah Bitan Keterangan Varchar(60) Keterangan Bulan Varchar(60) Info Waktu

## 3.10 Tabel Penjualan
Menyimpan  data  dari  penjualan    bibit  ikan  yang berisikan attribute jenis, terjual, harga, bulan,tahun dantotal seperti tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3 Struktur Tabel Penjualan Nama Field Jenis Keterangan Id Int(15) Primary Jenis Varchar(50) Jenis Bitan Terjual Int(15) Bitan terjual Harga Varchar(50) Harga per bibit Bulan Varchar(50) Bulan Tahun Varchar(50) Tahun Total Varchar(50) Total harga 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian Aplikasi
Pengujian  komponen  dari  fitur-fitur  yang  tersedia pada  halaman  admin  dan  user untuk  meninjaukan  sistem yang saya bangun sudah berjalan sesuai dengan alur sistem yang sudah dibuat, berikut tampilan dari menu-menu yang ada pada halaman web yang saya buat :

## 4.2 Halaman home user
Menampilkan  tempat  budidaya  bibit  ikan  yang  ada  pada lokasi ibat pandaan sepergi Gambar 5.
Gambar  5  merupakan  tampilan  dari  lokasi pembudidayaan Bibit Ikan  Air Tawar  yang berada di IBAT Pandaan.

## 4.3 Halaman Stock Bitan
Menampilkan  data  bibit  ikan  air  tawar  yang tersedia  pada  tempat  pembudidayaan  ikan  air  tawar ibat pandaan seperti Gambar 6.
Gambar 6 Menu Stock Bitan
Gambar  6  merupakan  tampilan  informasi  stock bibit  ikan  air  tawar  yang  tersedia  pada  lokasi pembudidayaan Bibit Ikan  Air Tawar  yang berada di IBAT Pandaan.

## 4.4 Halaman Info Bitan
Menampilkan  data  penjualan  bibit  ikan  setiap tahunnya,  data  tersebut  ditampilkan  dengan  bentuk chart balok seperti Gambar 7.
Gambar 7 Info Bitan
Gambar  7  merupakan  tampilan  informasi  bibit ikan  air  tawar  yang  tersedia  pada  lokasi  budidaya Bibit Ikan Air Tawar yang berada di IBAT Pandaan.

## 4.5 Form Login
Login  user  untuk  masuk  kedalam  halaman admin  yang  memiliki  fungsi  mengatur  dara  yang ditampilkan  ke  halam  user  dan  juga  untuk  proses prediksi penjualan seperti Gambar 8.
Gambar 8 Login Admin

## 4.6 Menu data stok bibit ikan
Menu  data  stok  bibit  ikan  dalam  sisi  admin, didalam  ini  ada  fitur  seperti  tambah  data,  edit  data dan hapus datastok bibit ikan seperti Gambar 9.
Gambar 9 Menu Data Stock Bibit Ikan
Gambar  6  merupakan  tampilan  data  stock  bibit ikan air tawar yang tersedia pada lokasi pembudidayaan Bibit Ikan  Air  Tawar  yang berada di IBAT Pandaan.

## 4.7 Menu Data penjualan
Pada  menu  data  penjualan  ini  menampilkan inforasi  hasil  penjual  bibit  ikan  air  tawar  pada  ibat pandaan,  data  tersebut  berupa  total  bibit  ikan  terjual dan harga satuan bibit ikan seperti Gambar 10.

## Gambar 10 Data Penjualan
Gambar  10  merupakan  tampilan  data  penjualan bibit  ikan  air  tawar  selama  2  tahun  terakhir  pada lokasi budidaya Bibit Ikan Air Tawar yang  berada di IBAT Pandaan.

## 4.8 Menu Prediksi Penjualan
Tampilan  dari  menu  prediksi  penjualan  yang menggunakan  metode trend  moment ,  didalam  menu ini  menggunakan  data  penjualan  selama  dua  tahun terakhir sebagai data prediksi seperti Gambar 11.
Gambar 11 Menu Prediksi Penjualan
Gambar  11  merupakan  tampilan  dari  menu prediksi  penjualan  pada  lokasi  budidaya  Bibit  Ikan Air Tawar yang berada di IBAT Pandaan.

## 4.9 Penerapan Metode Trend Moment
Berikut  adalah  simulasi  penghitungan  penjualan Bibit  ikan  Jenis  Ikan  Nila  bulan  Januari  2018  sampai dengan  Desember  2019  seperti  ditunjukkan  pada  tabel dibawah  ini.
Tabel 4 Data penjualan Bibit ikan nila mulai dari Januari 2018 sampai Desember 2019
No. Jenis Terjual (ekor) Harga (Rp) Bulan Tahun 1 Nila 81.000 45 Januari 2018 2 Nila 83.000 45 Februari 2018 3 Nila 83.000 45 Maret 2018 4 Nila 85.000 45 April 2018 5 Nila 85.000 45 Mei 2018 6 Nila 85.000 45 Juni 2018 7 Nila 85.000 45 Juli 2018 8 Nila 120.000 45 Agustus 2018 9 Nila 92.000 45 September 2018 10 Nila 92.000 45 Oktober 2018 11 Nila 92.000 45 November 2018 12 Nila - - Desember 2018 13 Nila 131.000 35 Januari 2019 14 Nila 131.000 35 Februari 2019 15 Nila 136.000 35 Maret 2019 16 Nila 136.000 35 April 2019 17 Nila 141.000 35 Mei 2019 18 Nila 141.000 35 Juni 2019 19 Nila 151.000 35 Juli 2019 20 Nila 151.000 35 Agustus 2019 21 Nila 191.000 35 September 2019 22 Nila 200.000 35 Oktober 2019 23 Nila 200.000 35 November 2019 24 Nila - - Desember 2019 Table 5 Data Penjualan Bibit Ikan Nila yang dipengaruhi oleh metode Trend Moment Bulan Tahun X Y XY X² Jan 2018 0 81.000 0 0 Feb 2018 1 83.000 83.000 1 Mar 2018 2 83.000 166.000 4 Apr 2018 3 85.000 255.000 9 Mei 2018 4 85.000 340.000 16 Juni 2018 5 85.000 425.000 25 Juli 2018 6 85000 510.000 36 Agu 2018 7 120000 840.000 49 Sep 2018 8 92000 736.000 64 Okto 2018 9 92000 828.000 81 Nov 2018 10 92000 920.000 100 Des 2018 11 - - 121 Jan 2019 12 131000 1572000 144 Feb 2019 13 131000 1703000 169 Mar 2019 14 136000 1804000 196 April 2019 15 136000 2040000 225 Mei 2019 16 141000 2256000 256 Juni 2019 17 141000 2397000 289 Juli 2019 18 151000 2718000 324 Agu 2019 19 151000 2869000 361
Sep 2019 20 191000 3820000 400 Okto 2019 21 200000 4200000 441 Nov 2019 22 200000 440000 484 Des 2019 23 - - 529 Total 276 2692000 34982000 4324 Rata2 112166.7
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  pada  table  diatas, maka untuk memprediksi bulan januari 2020 dengan cara memperoleh  nilai a dan b dengan sebagai berikut :
b =   n(∑ xy)  -  (∑x) (∑y) (∑x²) - (∑x)² b  =  96576000   = 3499.130435 276000
a =  ∑y -  b(∑x) n
a = 1726240        = 71926.66667 24
Setelah  nilai a dan b ditemukan, kemudian mencari nilai trend januari 2020 dengan X = 24, seperti dibawah ini
Y= a + bX Y= 71926.66667 + 3499.130435(24) = 155905.8
Langkah  selanjutnya  setelah  nilai  peramalan ditemukan,  mencari  nilai  index  musim  maka  akan diperoleh perhitungan sebagai berikut :
Penjabaran : Rata-Rata permintaan bulan tertentu = 81.000 Rata-Rata Permintaan bulanan = 112166.7 Index Musim = 0.72214
Hasil  dari  ramalan  akhirdengan  metode  trend moment  setelah  dipengaruhi  oleh  indeks  musim  maka akan menggunakan perhitungan sebagai berikut:
Y* = Indeks Musim × Y Y* = 0.72214 × 155905.8 = 112586
Jadi peramalan bulan Januari 2020 untuk Bibit Ikan Nila yang dipengaruhi oleh indek musim sebesar 112586 Bibit ikan.

## 4.10 Pengujian Metode
Dalam proses pengujian metode menggunakan data hasil  prediksi  sistem  dengan  Microsoft  Exel  sebagai media  perhitungan  manual,  hasil  dari  proses  perhitungan manual akan  dibandngkan dengan hasil proses perhitungan sistem yang ada pada website. Setelah proses perbandingan data selesai terdapat beberapa data penjualan mengalami  kenaikan  data  cukup  tinggi,  kenaikan  data
tersebut  hingga  19%  dari  data  penjualan  bibit  ikan  pada tahun 2019, data tersebut bisa dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Hasil perbandingan No Jenis Bln 2019 Data Real Hasil Sistem (%) 1 Nila Jan 131.000 134718 2.8% 2 Nila Feb 131.000 152612 16.5% 3 Nila Mar 136.000 157345 15.7% 4 Nila Apr 136.000 161956 19.1% 5 Nila Mei 141.000 159253 12.9% 6 Nila Jun 141.000 155663 10.4% 7 Nila Jul 151.000 150765 0.15% 8 Nila Agu 151.000 155330 2.8% 9 Nila Sep 191.000 200328 4.9% 10 Nila Okt 200.000 199288 0.35% 11 Nila Nov 200.000 197189 1.4% 12 Nila Des - 134718 -
Pada  tabel  4.3  terdapat  data  hasil  perbandingan penjualan  bibit  ikan  air  tawar  yang  memakai  data  hasil prediksi  sistem  dengan  perhitungan  manual  pada Microsoft Exel, data yang diperoleh menunjukkan tingkat persentase kesalahan paling tinggi dalam angka 19.1%, hal yang  menyebabkan  tingginya  persentase  kesalahan diakibatkan  oleh  faktor  penambahan  data  baru  yang signifikan hingga lebih dari 50% dari data penjualan tahun lalu. Dalam proses prediksi bias mendapat data penjualan lebih akurat jika data yang diolah lebih banyak

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil perancangan dan implementasi  sistem  prediksi  penjualan  bibit  ikan pada  ibat pandaan dapat  disimpulkan  sebagai  berikut yaitu :
1. Aplikasi  yang  dibuat  penerapan  metode trend moment untuk  menghitung  prediksi  penjualan bibit  ikan  pada  instalasi  budidaya  air  tawar pandaan adalah berbasis pada website.
2. Hasil  pengujian  fungsional  dilakukan  dengan menggunakan  3  browser  yaitu  Google  Chrome, Mozilla Firefox dan UC Browser memiliki hasil sesuai harapan.
3. Data  yang  didapatkan  dari  pengujian  metode menunjukkan tingkat kesalahan sistem mencapai  19%,  hal  ini  disebabkan  oleh tingginya angka penambahan data baru melebihi angka  penjualan  tahun  lalu  hingga  50%.  Oleh karena  itu  perlu  penambahan  metode  untuk mendapatkan  data  prediksi  yang  lebih  akurat karena  hasil  prediksi  menggunakan  metode trend momend masih diatas 10%.
4. Berdasarkan  hasil  pengujian  user  menunjukkan bahwa  persentase  Sangat  Baik  hingga  30%, Baik  mencapai 38%, Cukup mencapai 28% dan Kurang  hingga  1%,  Hasil  ini  didapat  dari
pengujian  12  user  dengan  total  18  pertanyan yang dibagi menjadi 5 bagian yakni Homepage, Stok Bitan, Info Bitan, usability dan readibility.

## 5.2 Saran
Agar  dalam  aplikasi  ini  berjalan  dengan  baik kedepannya,  maka  ada  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan yaitu sebagai berikut:
1. Perlu penambahan data penjualan secara berkala untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  lebih akurat.
2. Penambahan  jenis  bibit  ikan  untuk  di  prediksi agar hasil prediksi penjualan lebih variatif.
3. Penambahan  variable  atau  jenis  ikan  untuk proses prediksi seperti penjualan  ikan konsumsi agar  aplikasi  ini  tidak  hanya  terbatas  pada menghitung prediksi penjualan pada bibit ikan..

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wahyudi  Imam  Penerapan  Metode  Trend Moment  Untuk  Peramalan  Penjualan  Sepatu Dan  Sandal  Pada  Toko  BATT.  Kediri  : Universitas Nusantara PGRI Kediri.
[2] Aryanto  Rudy,  Triswidananta  Desta  Odithiya, Pangestu  Rukma  Bagas.  Sistem  Peramalan Persediaan  Obat  Kronis  Menggunakan  Metode Trend  Moment  Malang,  Politeknik  Negeri Malang
[3] Kusrini, Budi Utami Dias Ayu. Rancang Bangun Sistem  Peramalan    Penjualan  dan  Pengendalian Persediaan  Beras  Menggunakan  Metode  Trend Moment, Yogyakarta: STMIK AMIKOM Yogyakarta
[4] Fuad  Nurul  dan  Sulistiono  Eko.  2016  .  Prediksi Penjualan  Kerudung  Rabbani  di  Griya  Muslim Store  Dukun  Gresik  Dengan  Metode  Trend Moment,
Lamongan: Universitas Islam Lamongan. 49-53
[5] Mujilahwati  Siti,  Nawafilah  Qomariyah  Nur, Aliyudin  Muhammad  .  2019  .  Analisis  Hasil Prediksi  Dengan  Metode  Promethee,  Lamongan Vol.2, No.1: Universitas Islam Lamongan. 35-40
[6] Sudarso  nono,  Suciyona  Nanang  dan  Hardianto Riyan,  2016  ,  Sistem  penunjang  keputusan budidaya  ikan  air  tawar  di  Giri  Tirta  Cikalang, Yogyakarka, STMIK AMIKOM Yogyakarta
[7] Dergibson  S,  dan  Sugiarto,  2002,  Metode Statistika  Untuk  Bisnis  dan  Ekonomi,  Jakarta  : PT. Gramedia Pustaka Utama. Halaman 208-217
[8] Evander  Lay  Mario,  2017,  E-Commerce  akustik dan sparepart kota malang menggunakan metode customer  to  customer,  Malang  :  Institut Teknologi Nasional Malang. Volume 1 No. 2
[9] Prasetyo  Didik  D,  2016  , pemograman  PHP, ELEX MEDIA KOMPUTINDO, Jakarta.
[10] Solichin  Achmad,    2016  ,  pemograman  web dengan  PHP  MySql,  Universitas  Budi  Luhur, jakarta.