Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563
Implementasi Metode Single Exponential Smoothing dalam Melakukan Perkiraan Stok Barang di Toko Makanan Ringan Berbasis Sistem Informasi
Bramasto Wiryawan Yudanto 1) , Budi Hartanto 2)
1) STMIK Sinar Nusantara
2) STMIK Sinar Nusantara
1) bramasto@sinus.ac.id
2) budihartanto@sinus.ac.id

## Abstrak
Sistem  prediksi  jumlah  persediaan  barang  dalam  suatu  perusaahan  merupakan  suatu  hal  yang  sangat diperlukan.  Sistem  informasi  perdiksi  mampu  melakukan  minimalisir  jumlah  kesalahan  dalam  proses persediaan barang. Metode prediksi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Single Exponential Smoothing . Model penghalusan eksponensial tunggal merupakan    metode    peramalan    yang sangat cocok digunakan untuk peramalan  jangka  waktu  pendek dikarenakan    model   ini   sering   digunakan  pada data  yang konstan untuk mengatasi fluktuasi  dat . Untuk melakukan pengukuran akurasi prediksi menggunakan metode Mean Square  Error .  Perusahaan  makanan  ringan  dalam  studi  kasus  ini  yaitu  Gociko  mengalami  kendala  dalam melakukan pembelian barang yang akan dijadikan persediaan untuk seluruh took cabangnya. Kendala yang dialami yaitu terdapat kesalahan dalam melakukan penentuan jumlah persediaan barang, sehingga jumlah stok barang tidak sesuai dengan permintaan seluruh took cabangnya. Sehingga diperlukan suatu sistem yang dapat melakukan proses untuk memperkirakan jumlah persediaan barang yang harus dilakukan. Hasil dari penelitian ini yaitu suatu sistem informasi prediksi dapat memberikan informasi prediksi untuk periode ke-12 berdasarkan pemulusan α 0,1 yaitu 80,9.
Kata kunci : Single Exponential Smoothing, Sistem Informasi Prediksi.

## Abstract
Prediction system for the amount of inventory in a company is something that is very necessary. The prediction information system is able to minimize the number of errors in the inventory process. The prediction method used in this research is Single Exponential Smoothing. Single exponential smoothing model is a forecasting method that is very suitable for short-term forecasting because this model is often used on constant data to overcome data fluctuations. To measure the prediction accuracy using the Mean Square Error method. The snack food company in this case study, Gociko, experienced problems in purchasing goods that would be used as inventory for all of its branch stores. The obstacle experienced was that there was an error in determining the amount of inventory, so that the amount of stock did not match the demand for all of its branch stores. So we need a system that can perform the process to estimate the amount of inventory that must be done. The result of this research is that a predictive information system can provide predictive information for the 12th period based on smoothing 0.1, which is 80.9..
Keywords: Single Exponential Smoothing, prediction information system.

## 1. PENDAHULUAN
Perkiraan dalam suatu kuantitas merupakan suatu kegiatan untuk melakukan proses prediksi terhadap suatu objek atau barang yang akan terjual pada periode tertentu. Prediksi kuantiti penjualan merupakan bagian dari fungsi manajemen sebagai salah satu kontributor kesuksesan suatu perusahaan.  Sistem Prediksi   dapat dibagi menjadi 3 bagian,  yaitu  prediksi dalam  jangka panjang,  jangka dalam menengah  dan  prediksi dalam jangka pendek (Laksmana et al., 2019). Prediksi kuantiti penjualan produk di masa depan dimaksudkan untuk mengendalikan jumlah stok produk yang ada, agar kekurangan atau kelebihan stok produk dapat diminimalkan (Gustriansyah,  2017). Metode  untuk  melakukan  prediksi  merupakan  suatu  sistem  yang  penting  dalam perencanaan agar perusahaan menjadi lebih efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi dan bdiang organisasi bisnis. Dalam setiap pengambilan keputusan yang yag dilakukan oleh pimpinan juga membutuhkan suatu informasi untuk melakukan prediksi sangat signifikan (Hartanto et al., 2021).
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563
PT  Gociko  Snack  yang  bergerak  dibidang  usaha  penjualan  makanan  ringan  mempunyai  suatu permasalahan dalam hal persedian barang, masalah yang lebih spesifik yaitu persediaan barang untuk periode berikutnya  tidak  sesuai  dengan  permintaan  atau  penjualan  pada  periode  tersebut.  Permasalahan  dalam menentukan  jumlah  persediaan  barang  dapat  dilakukan  dengan  cara  menerapkan  metode  untuk  penentuan perkiraan stok atau persediaan barang.
Metode Eksponensial (Exponential Smoothing) merupakan salah satu kategori metode time series yang menggunakan  pembobotan  data  terdahulu  dengan  tujuan  dilakukan  peramalan.  Perubahan  besarnya  bobot berubah  menurun  secara  eksponensial  bergantung  pada data  riwayat  masa  lampau  (Alfarisi,  2017).  Metode pemulusan Exponential Tunggal (Single Exponential Smoothing) mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap, tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten (Andini & Auristandi, 2016).
Untuk  melakukan  evaluasi  atau  pengukuran  tingkat  akurasi  dari  peramalan  metode  yang  dapat digunakan  yaitu  mean  square  error  (Hayuningtyas,  2017).  MSE  atau  mean  square  error  merupakan  suatu metode  yang  melakukan  evaluasi  dari  nilai  kesalahan  prediksi.  Hasil  dari  kesalahan  tersebut nantinya  akan dikuadratkan(Azam et al., 2018).
Gusfadilah  pada  tahun 2019 dengan  penelitiannya yang  berjudul  “Implementasi  Metode  Exponential Smoothing Untuk Prediksi Bobot Kargo Bulanan Di Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai ”. Menyatakan bahwa  Berdasarkan  hasil  perbandingan  nilai  error  dengan  menggunakan  ketiga  metode  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  prediksi  dengan  menggunakan  Triple  Exponential  Smoothing  dinilai  lebih  baik  dalam memprediksi bobot kargo  (Gusfadilah et al., 2019).
Berdasarkan  uraian  permasalahan    mengenai  perkiraan  persediaan  barang  pada  PT  Gociko  Snack, makan  dalam  penelitian  ini  metode  yang  paling  sesuai  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  yaitu menggunakan  metode  Single  Exponential  Smoothing.  Mengukur  ketepatan  hasil  prediksi  atau  melakukan evaluasi hasil prediksi dapat menggunakan Metode Mean Squared Error (MSE ) (Azmi et al., 2020). Sehingga dalam penelitian ini untuk melakukan evaluasi hasil menggunakan metode MSE tersebut Aplikasi  penentuan  persediaan  barang  dengan  menerapan  metode  prediksi  Single  Exponential Smoothing dibangun dengan konsep sistem informasi berbasis web ini akan menjadi solusi dari permasalahan mengenai kesalahan dalam menentukan jumlah persediaan barang. Sehingga nantinya pihak perusahaan akan dapat dengan mengetahui informasi persediaan barang dalam setiap periode tertentu.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  membuat  suatu  sistem  informasi  yang  menerapkan  metode Single Exponential Smoothing untuk melakukan prediksi atau memperkirakan persediaan barang disuatu perusahaan makanan ringan.  Sehingga denga adanya sistem informasi  ini jumlah stok barang akan lebih sesuai dengan jumlah  permintaan.  Sistem  informasi  ini  nantinya  akan  membuat  perusahaan  semakin  lebih  baik  dalam melakukan pengelolaan stok barang.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Gusfadilah pada tahun 2019 dengan penelitiannya yang berjudul “Implementasi Metode  Exponential Smoothing Untuk Prediksi Bobot Kargo Bulanan Di Bandara Internasional I Gusti Ngurah Rai ”. Menyatakan bahwa  Berdasarkan  hasil  perbandingan  nilai  error  dengan  menggunakan  ketiga  metode  tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  prediksi  dengan  menggunakan  Triple  Exponential  Smoothing  dinilai  lebih  baik  dalam memprediksi bobot kargo (Gusfadilah et al., 2019).
Judul  penelitian  “Prediksi  Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing”  yang dilakukan oleh laksamana tahun 2019 menyatakan bahwa Penerapan tiga metode Exponential Smoothing yaitu Single  Exponential  Smoothing,  Double  Exponential  Smoothing,  dan  Triple  Exponential  Smoothing  untuk memprediksi  penjualan  roti  studi kasus  Harum  Bakery  memiliki  langkah yang  berbeda dan  masing-masing metode sangat dipengaruhi oleh parameter pemulusan yaitu nilai α, β, dan γ (Laksmana et al., 2019).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Alfarisi,  2017)dengan  judul  penelitian  “Sistem  Prediksi  Penjualan Gamis  Toko  Qitaz  Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing”.  Dalam  penelitian  tersebut menyatakan bahwa Dengan dibuatnya sistem aplikasi dari Single Exponential Smoothing, diharapkan pemilik toko Qitaz akan lebih mudah untuk menyimpan data penjualan gamisnya, menghitung nilai peramalan untuk periode berikutnya dan membuat laporan hasil perhitungan peramalan secara cepat dan akurat.
Penelitian yang dilakukan oleh Gustriyanstyah pada tahun 2017 dengan judul “Analisis Metode Single Exponential  Smoothing  Dengan  Brown  Exponential  Smoothing  Pada  Studi  Kasus  Memprediksi  Kuantiti Penjualan Produk Farmasidi Apotek” menyimpulkan bahwa Hasil penelitian ini menunjukan bahwa persentase
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563
ratarata  kesalahan  prediksi  kuantiti  penjualan  produk  dengan  metode  Single  Exponential  Smoothing (MAPE=1.14%)  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  persentase  kesalahan  prediksi  rata-rata  dengan  metode Brown  Exponential  Smoothing  (BES),  sehingga  mengindikasikan  bahwa  metode  SES  mempunyai  akurasi prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan metode BES (Gustriansyah, 2017).

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  untuk  mengembangkan  sistem  ini  adalah  Daur  Hidup  Pengembangan  Sistem  ( System Development Life Cycle ) yang digunakan untuk menggambarkan tahapan utama dan langkah pengembangan sistem (Hartanto & Tomo, 2021). Konsep  SDLC ini pada umumnya  digunakan  pada suatu pengembangan informasi  (Pricillia,  2021).  Metode  penelitian  ini  menggunakan  menggunakan  konsep  model  pengembang sistem Prototype . Metode prototype ini mampu menyelesaikan masalah dalam perancangan sistem informasi berbasis web (Yunita et al., 2021). Adapun tahapan dalam pengembangan sistem informasi prediksi barang adalah sebagai berikut.
Pengumpulan data : Observasi dan wawancara
Menentukan Kebutuhan Fungsional : Kebutuhan mengenai fitur-fitur didalam sistem Pengelolaan stok barang di perusahaan tersebut Menentukan Kebutuhan Non Fungsional : Kebutuhan yang terkait dengan perangkat keras, perangkat lunak dan pengguna Membuat model aplikasi yang nantinya akan dijadikan model / contoh selanjutnya diperlihatkan kepada pihak Perusahaan Membuat sistem Informasi pengelolaan data stok barang  dengan menerapkan Metode Ekponential Smoothing Pengujian aplikasi yang telah dibangun menggunakan motode pengujian MSE A n a li s is K e b u tu h a n Im p le m e n ta s i S is te m Menerapkan penggunaan Sistem informasi tersebut sebagai Media aplikasi pengelolaan data stok barang di Perusahaan P e n g u ji a n S is te m
Gambar 1. Tahapan Pengembangan Sistem Menggunakan Metode Prototype

## 3.1 Analisa Kebutuhan
Dalam melakukan pengembangan sistem informasi prediksi dalam kasus ini berperan untuk menentukan jenis-jenis kebutuhan yang digunakan untuk melakukan pengembangan sistem informasi tersebut. Pada tahap ini  juga  dilakukan  pengumpulan  kebutuhan  dari  sistem  dengan  cara  mendengarkan keluhan  dari  pelanggan (Firmansyah  et  al.,  2021). Langkah yang  dilakukan  dalam  tahapan  ini  salah  satunya bertemu dengan  pihak perusahaan selaku pengguna sistem informasi, hal tersebut bertujuan untuk menentukan jenis kebutuhan yang diperlukan untuk melakukan pembuatan sistem. Jenis kebutuhan terbagi menjadi 2 bagian, yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional. Adapun rincian kebutuhan yang dimaksud adalah sebagai berikut.
1) Kebutuhan fungsional dalam kasus ini berisi mengenai kebutuhan fungsi-fungsi atau aturan-aturan dari yang terkait dengan proses sistem informasi prediksi persediaan barang pada Perusahaan tersebut.
2) Berikutnya  adalah  kebutuhan  non  fungsional  merupakan  kebutuhan  yang  digunakan  oleh  penulis selaku  pengembang  sistem  untuk  mengembangkan  model  sistem  pendukung  kebutuhan  tersebut.
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563
Kebutuan yang dimaksud yaitu kebutuhan perangkat keras, kebutuhan perangkat lunak dan kebutuhan pengguna.

## 3.2 Implementasi Sistem
1) Tahapan  berikutnya  yaitu  implementasi  atau  penerapan  sistem,  merupakan  suatu  kegiatan  yang dilakukan  untuk  mengembangkan  sistem  informasi  dan  pemasangan  sistem  informasi.  Adapun langkah yang dilakukan dalam tahapan ini yaitu.
2) Melakukan pembangunan sistem informasi dengan cara membuat model perangkat lunak atau aplikasi yang  berupa  contoh  atau  model.  Hal  ini  digunakan  untuk  menunjukkan  kepada  pihak  perusahaan mengenai aplikasi sistem informasi prediksi.
3) Langkah  melakukan  tahapan  evaluasi  atau  koreksi  terhadap  model  aplikasi  yang  telah  ditunjukan kepada pihak perusahaan dalam hal ini adalah PT Gociko Snack.
4) Tahapan  berikutnya  pengembang  sistem  membuat  aplikasi  dengan  mengisi  sistem  tersebut menggunakan  bahasa  pemrograman  yang  mendukung  untuk  pembuatan  aplikasi  yaitu  PHP Framework.
5) Langkah  berikutnya  melakukan  konfigurasi  atau  penyesuaian  terhadap  kondisi  akses  jaringan komputer yang ada di perusahaan tersebut.
6) Tahapan  berikutnya  melakukan  konfigurasi  sistem  informasi  prediksi  tersebut  agar  bisa  diakses melalui jaringan komputer. Langkah yang dilakukan yaitu menghubungkan webserver dan database server milik perusahaan tersebut dengan sistem jaringan intranet.

## 3.3 Implementasi Sistem
Langkah yang terakhir didalam model ini yaitu melakukan pengujian terhadap aplikasi sistem yang telah dibuat.  Hal  ini  bertujuan  agar    sistem  informasi  prediksi  yang  dibuat  mempunyai  nilai  kelayakan  sistem. Penulis  dalam  melakukan  pengujian  sistem  menggunakan  metode Mean  Absolute  Percent  Error yang merupakan proses  untuk  menghitung  rata-rata  persentase  kesalahan  mutlak  dalam  suatu  hasil  prediksi (Maricar, 2019) .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Studi Kasus Single Exponential Smoothing
Studi kasus pada Penelitian ini mengambil sampel data dari jumlah permintaan barang yang terjadi di PT  Gociko  Snack.  Peneliti  menggunakan  perhitungan  dengan  menerapkan  metode  Single  Exponetial Smoothing. Berikut merupakan penjelasan dari studi kasus perkiraan barang menggunakan Single Exponential Smoothing (Hudaningsih et al., 2020) .
Ft =α  Xt+(1-α)Ft-1 (1) Dimana : Ft = Peramalan untuk periode t Xt = Nilai Aktual pada waktu ke t-1 Ft-1 = Peramalan pada waktu t-1 α = Para meter Exponential dengan nilai antara 0-1 Perhitungan Single Exponetial Smoothing : Barang = Rambak Sapi
Untuk Iterasi 2 α = 0.1 𝑌 ̂ 2 = 𝛼𝑌 1 + (1 − 𝛼 )̂ 1 = (0.1 x 80) + ((1- 0.1) x 80) = 8 + 72 = 80
α = 0.5 𝑌 ̂ 2 = 𝛼𝑌 1 + (1 − 𝛼 )̂ 1 = (0.5 x 80) + ((1- 0.5) x 80) = 40+ 40
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563
= 80
α = 0.9 𝑌 ̂ 2 = 𝛼𝑌 1 + (1 − 𝛼 )̂ 1 = (0.9 x 80) + ((1- 0.9) x 80) = 72+ 8 = 80 Dengan  menggunakan  perhitungan  yang  sama  dengan  sampel  data  diatas  maka  didapatkan  hasil perhitungan pada data perkiraan permintaan barang pada periode bulan berikutnya adalah sebagai berikut.

## Tabel 1 Hasil Perhitungan Single Exponential Smoothing
No  Periode
Nilai / Aktual Pemulusan α 0,1 0,5 0,9 1 1 80 80,0 80,0 80,0 2 2 84 80,0 80,0 80,0 3 3 79 80,4 82,0 83,6 4 4 82 80,3 80,5 79,5 5 5 80 80,4 81,3 81,7 6 6 85 80,4 80,6 80,2 7 7 83 80,9 82,8 84,5 8 8 75 81,1 82,9 83,2 9 9 85 80,5 79,0 75,8 10 10 83 80,9 82,0 84,1 11 11 80 81,1 82,5 83,1 12 12 81,0 81,2 80,3
Berdasatkan tabel 1 tersebut terlihat bahwa pada prekiraan atau prediksi persedian barang pada periode ke-12 yaitu 81,0 ,81,2 dan 80,3. Untuk mengetahui tingkat ketepatan akurasi dari pemulusan metode tersebut. Dilakukan proses perhitungan menggunakan metode Mean Square Error
Langkah berikutnya menentukan nilai Nilai Kesalahan, untuk perhitungan rumus dalem mencari nilai kesalahan adalah sebagai berikut.

## 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 = 𝑦 ′ 𝑖 − 𝑦𝑖
Dengan menggunakan formula perhitungan untuk pengukuran nilai kesalahan maka didapatkan tabel sebagai berikut ini.
Tabel 2 Pengukuran Mean Square Error.
No  Periode Nilai / Aktual Nilai Kesalahan Kuadran α α 0,1 0,5 0,9 0,1 0,5 0,9 1 1 80 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 2 2 84 4,0 4,0 4,0 16,0 16,0 16,0 3 3 79 -1,4 -3,0 -4,6 2,0 9,0 21,2
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563
4 4 82 1,7 1,5 2,5 3,0 2,3 6,5 5 5 80 -0,4 -1,3 -1,7 0,2 1,6 3,0 6 6 85 4,6 4,4 4,8 21,2 19,1 23,3 7 7 83 2,1 0,2 -1,5 4,6 0,0 2,3 8 8 75 -6,1 -7,9 -8,2 36,8 62,5 66,5 9 9 85 4,5 6,0 9,2 20,6 36,6 84,4 10 10 83 2,1 1,0 -1,1 4,4 1,0 1,2 11 11 80 -1,1 -2,5 -3,1 1,3 6,2 9,7 Jumlah 110,1 154,3 233,9 Periode 10 10 10 MSE 11,0065 15,4301 23,3890
Berdasarkan tabel tersebut nilai MSE terkecil adalah untuk 𝛼 = 0.1 yaitu 11,0065 model terbaik untuk data tersebut adalah eksponensial smoothing dengan 𝛼 = 0,1 prediksi untuk periode ke 12 adalah 81,0

## 4.2 Perancangan Sistem
Usecase diagram merupakan  suatu diagram yang  termasuk ke dalam aspek perilaku pengguna sistem. Diagram usecase ini  mendefinisikan    hubungan    antara    sistem  informasi    terhadap    pengguna  dari  sistem tersebut  (Fitriana,  2020).  Adapun  usecase  diagram  dari  perancangan  sistem  informasi  ini  adalah  sebagai berikut.
Gambar 2. Usecase Diagram Sistem Informasi Prediksi Stok Barang.
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563
Class diagram adalah model dari perancangan sistem yang menggambarkan struktur dan deskripsi kelas dan dapat menghubungkan antara kelas-kelas yang lain. Class diagram mendefiniskan model dari perancangan sistem  yang  dapat  digunakan  dalam  perancangan  dari  atribut  dan  fungsi-fungsi  untuk  perencanaan pembangungan sistem informasi yang baru (Anggraini et al., 2020). Adapun perancangan dari class diagram dari sistem informasi ini adalah sebagai berikut.
Gambar 3. Class Diagram Sistem Informasi Prediksi Stok Barang.

## 4.3 Tampilan Sistem Informasi
1) Tampilan Halaman Hasil Prediksi
Gambar 4. Hasil Prediksi Jumlah Persediaan Barang
Pada  gambar  2  tersebut  terlihat  sistem  informasi  mampu  memberikan  informasi  mengenai  jumlah perkiraan  persediaan  barang  pada  pada  periode  selanjutnya.  Terlihat  bahwa  untuk  persediaan  barang pada periode berikutnya berdasarkan pemulusan 0,1 yaitu 81 barang.
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563

## 2) Tampilan Halaman Analisa Single Exponential Smoothing
Gambar 5. Detail Analisa Perhitungan Single Exponential Smoothing
Pada  gambar  3  tersebut  dapat  menjelaskan  bahwa  proses  perhitungan  metode single  exponential smoothing sampai  dengan  penentuan  nilai MSE  (Mean  Square  Error) berhasil  dilakukan.  Sehinggan sistem  informasi  ini  mampu  memberikan  informasi  sesuai  dengan  yang  diharapkan  oleh  pihak perusahaan selaku pengguna sistem informasi.

## 4.4 Pengujian Fungsionalitas
Black-Box Testing merupakan suatu metode pengujian aplikasi atau sistem informasi yang difokuskan pada spesifikasi fungsional dari sistem aplikasi tersebut (Jaya, 2018). Pengujian ini melakukan verifikasi dari hasil penggunaan aplikasi berdasarkan intruksi yang diberikan untuk memastikan fungsi-fungsi dari fitur aplikasi berdasarkan perencanaan atau persyaratan yang telah ditentukan (Priyaungga et al., 2020). Adapun hasil dari pengujain fungsionalitas adalah sebagai berikut.

## Tabel 3 Pengujian Kelas Uji Sistem Login
No  Skenario Pengujian  Hasil Yang Diharapkan
Hasil Pengujian Kesimpulan 1 Memasukan Username Sistem dapat menginputkan data username Sistem dapat mengimputkan username pengguna Valid 2 Memasukan Password Sistem dapat menginputkan data password Sistem dapat mengimputkan password pengguna Valid 3 Verifikasi Sistem dapat harus dapat melakukan verifikasi akun pengguna Sistem dapat melakukan  verifikasi pengguna Valid 4 Notifikasi Sistem harus dapat memmberikan notifikasi secar responsif Sistem bisa memberikan notifikasi kesalahan Valid
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563

## Tabel 4 Pengujian Kelas Uji Sistem Input Data
No Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 6 Input Data Pengguna Sistem dapat memasukan data pengguna. Sistem dapat memasukan data pengguna Valid 7 Hapus Data Pengguna Sistem dapat menghapus data pengguna Sistem dapat menghapus data pengguna Valid 8 Tampil Data Pengguna Sistem dapat menampilkan data pengguna Sistem dapat menampilkan data pengguna Valid 9 Data Pengguna besifat dinamis Sistem dapat mengelola data pengguna yang tidak terbatas Sistem dapat mengelola data pengguna yang tidak terbatas Valid 10  Notifikasi Sistem dapat memberikan informasi apabila terjadi kesalahan sistem Sistem dapat memberikan informasi apabila terjadi kesalahan sistem Valid 11  Input Data Barang Sistem dapat memasukan data barang. Sistem dapat memasukan data barang Valid 12  Hapus Data Barang Sistem dapat menghapus data barang Sistem dapat menghapus data barang Valid 13 Tampil Data Barang Sistem dapat menampilkan data barang Sistem dapat menampilkan data barang Valid 14 Data Barang besifat dinamis Sistem dapat mengelola data barang yang tidak terbatas Sistem dapat mengelola data barang yang tidak terbatas Valid 15  Notifikasi Sistem dapat memberikan informasi apabila terjadi kesalahan sistem Sistem dapat memberikan informasi apabila terjadi kesalahan sistem Valid
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563

## Tabel 5 Pengujian Kelas Transaksi
No Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 16 Pilih Barang Pengguna dapat memilih barang Barang dapat dipilih oleh pengguna Valid 17 Memasukan Jumlah Pengguna dapat memasukan jumlah barang Sistem dapat menyimpan data jumlah barang Valid 18 Memasukan Catatan Pengguna dapat memasukan catatan pada transaksi Sistem dapat menyimpa data catatan transaksi Valid 19 Menyimpan Data Transaksi Pengguna dapat menyimpan transaksi Sistem dapat menyimpan data transaksi Valid

## Tabel 6 Pengujian Kelas Laporan
No Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 20 Mencetak Laporan Data Barang Pengguna dapat mencetak laporan data barang Sistem dapat mencetak laporan data barang Valid 21 Mencetak Laporan Data Barang Masuk Pengguna dapat mencetak laporan data barang masuk Sistem dapat mencetak laporan data barang masuk Valid 22 Mencetak Laporan Data Barang Keluar Pengguna dapat mencetak laporan data barang keluar Sistem dapat mencetak laporan data barang keluar Valid 23 Melihat Laporan Data Prekiraan Stok Pengguna dapat melihat laporan prakiraan stok Sistem dapat melihat laporan prakiraan stok Valid
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563

## 5. PENUTUP
Berdasarkan  uraian  yang  telah  disampaikan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan metode Single Exponential Smoothing mampu memberikan hasil informasi mengenai jumlah persediaan barang  pada  periode  yang  akan  datang.  Dari  hasil  prediksi  dengan  menggunakan  3  tingkat  pemulusan dihasilkan nilai prediksi untuk α 0,1 sebesar 80,9 , sedangkan untuk α 0,5 sebesar 81,3 dan untuk α 0,9 adalah  80,3.  Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  pemulusan  hasil  perhitungan  dilakukan  pengukuran menggunakan metode Mean Square Error  dengan mendapatkan hasil bahwa α 0,1 yang paling mempunyai nilai terkecil dengan nilai 11,37. Berdasarkan studi kasus yang telah disampaikan bahwa perkiraan jumlah persediaan barang untuk periode ke-12 pada barang rambak sampi berjumlah 80,9.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfarisi, S. (2017). Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko QITAZ Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing. JABE (Journal of Applied Business and Economic) , 4 (1), 80–95.
Andini,  T.  D.,  &  Auristandi,  P.  (2016).  Peramalan  Jumlah  Stok  Alat  Tulis  Kantor  di  UD  Achmad  Jaya Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 10 (1), 1–10.
Anggraini,  Y.,  Pasha,  D.,  &  Damayanti,  D.  (2020).  Sistem  Informasi  Penjualan  Sepeda  Berbasis  Web Menggunakan Framework Codeigniter. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , 1 (2), 64–70.
Azam,  D.  F.,  Ratnawati,  D.  E.,  &  Adikara,  P.  P.  (2018).  Prediksi  Harga  Emas  Batang  Menggunakan Feed Forward Neural Network Dengan Algoritme Genetika. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Azmi, U., Hadi, Z. N., & Soraya, S. (2020). ARDL METHOD: Forecasting Data Curah Hujan Harian NTB. Jurnal Varian , 3 (2), 73–82.
Firmansyah, Y., Maulana, R., & Maulana, M. S. (2021). Implementasi Metode SDLC Prototype Pada Sistem Informasi Indeks Kepuasan Masyarakat (IKM) Berbasis Website Studi Kasus Dinas Kependudukan Dan Catatan Sipil. JUSTIN (Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi) , 9 (3), 315–323.
Fitriana, G. F. (2020). Pengujian Aplikasi Pengenalan Tulisan Tangan menggunakan Model Behaviour Use case. Jatisi (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 7 (2), 200–213.
Gusfadilah, A., Setiawan, B. D., & Rahayudi, B. (2019). Implementasi Metode Exponential Smoothing untuk Prediksi  Bobot  Kargo  Bulanan  di  Bandara  Internasional  I  Gusti  Ngurah  Rai. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Gustriansyah,  R.  (2017).  Analisis  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dengan  Brown  Exponential Smoothing  Pada  Studi  Kasus  Memprediksi  Kuantiti  Penjualan  Produk  Farmasidi  Apotek. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 5 (1), 3–5.
Hartanto, B., Fitriasih, S. H., & Tomo, S. (2021). Sistem Informasi Prediksi Jumlah Pendaftar Calon Siswa Baru  Di  SMK  Muhammadiyah  2  Sukoharjo  Menggunakan  Metode  Autoregressive. Jurnal  SITECH: Sistem Informasi Dan Teknologi , 4 (2), 147–154.
Hartanto,  B.,  &  Tomo,  S.  (2021).  Sistem  Pengelompokan  Siswa  Berdasarkan  Tingkat  Kedisiplinan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi (TIKomSiN) , 9 (2), 50–55.
Hayuningtyas, R. Y. (2017). Peramalan persediaan barang menggunakan metode weighted moving average dan metode double exponential smoothing. Jurnal PILAR Nusa Mandiri , 13 (2), 217–222.
Hudaningsih, N., Utami, S. F., & Jabbar, W. A. A. (2020). Perbandingan Peramalan Penjualan Produk Aknil Pt.  Sunthi  Sepurimengguanakan  Metode  Single  Moving  Average  Dan  Single  Exponential  Smooting. Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains , 2 (1), 15–22.
Jaya, T. S. (2018). Pengujian aplikasi dengan metode blackbox testing boundary value analysis (studi kasus: kantor digital Politeknik Negeri Lampung). Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 3 (1), 45–48. Laksmana,  R.  D.,  Santoso,  E.,  &  Rahayudi,  B.  (2019).  Prediksi  Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus: Harum Bakery). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
Maricar,  M.  A.  (2019).  Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  dan  Exponential  Smoothing
Vol. 5, No. 2, Agustus 2022 p-ISSN : 2622-8394 | e-ISSN : 2622-8122 https://ojs.unsiq.ac.id/index.php/jematech DOI: https://doi.org/10.32500/jematech.v5i2.2563
untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ. Jurnal Sistem Dan Informatika (JSI) , 13 (2), 36–45.
Pricillia,  T.  (2021).  Perbandingan  Metode  Pengembangan  Perangkat  Lunak  (Waterfall,  Prototype,  RAD). Jurnal Bangkit Indonesia , 10 (1), 6–12.
Priyaungga, B. A., Aji, D. B., Syahroni, M., Aji, N. T. S., & Saifudin, A. (2020). Pengujian Black Box pada Aplikasi Perpustakaan Menggunakan Teknik Equivalence Partitions. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi , 3 (3), 150–157.
Yunita,  Y.,  Adrianshyah,  M.,  &  Amalia,  H.  (2021).  SISTEM  INFORMASI  BANK  SAMPAH  DENGAN MODEL PROTOTYPE. INTI Nusa Mandiri , 16 (1), 15–24.