## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 1  , Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PERAMALAN PENJUALAN GAS OKSIGEN  MENGGUNAKAN ALGORITMA DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Cut Lira Kabaatun Nisa 1 , Alwis Nazir 2 , Siska Kurnia Gusti 3 , Lestari Handayani 4 , Suwanto Sanjaya 5 1,2,3 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Jalan H.R.Soebrantas No. 155 KM. 15 Tuah Madani, Riau, Indonesia e-mail : 1 11950123417@students.uin-suska.ac.id , 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id,
3 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id , 4 lestari.handayani@uin-suska.ac.id , 5 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id

## ABSTRAK
Perusahaan  yang  baik  perlu  melakukan  pengembangan  terhadap  usaha  yang  dimiliki  demi kepuasan  relasi,  salah  satu  usaha  perusahaan  dalam  melakukan  pengembangan  dalam  bisnis  adalah melakukan  peramalan,  peramalan  penjualan  bertujuan  dalam  menentukan  keputusan  untuk  masa  yang akan  datang.  Produk  gas  oksigen  merupakan  salah  satu  jenis  produk  gas  yang  diproduksi  dan  di distribusikan  dalam  bentuk  tabung,  lonjakan  kebutuhan  gas  oksigen  pada  masa  pandemic  covid-19 mengakibatkan angka kebutuhan gas oksigen meningkat sehingga kebutuhan akan produk tersebut tidak dapat  terkendali  dan  mengakibatkan  permintaan  yang  tidak  dapat  terpenuhi.  Peramalan  ini  bertujuan untuk membantu perusahaan menentukan strategi dalam meramalkan kebutuhan stok oksigen lima bulan mendatang  yaitu  Januari  2023  sampai  Mei  2023  menggunakan  teknik  peramalan  yang  dapat menganalisa  perhitungan  dengan  pendekatan  kuantitatif,  metode  peramalan  yang  digunakan  adalah Double Exponential Smoothing Holt dengan menggunakan perhitungan nilai MAPE   (Mean Percentage Error)  untuk  menghitung  kesalahan  peramalan,  data  yang  diteliti  merupakan  data  bulan  Januari  2019 hingga Desember 2022 menggunakan alpha = 0,9 dan beta = 0,1 menghasilkan nilai error 2,516% untuk peramalan penjualan lima bulan mendatang.
Kata kunci :  Double Exponential Smoothing, Gas oksigen ,  MAPE , Penjualan, Peramalan

## ABSTRACT
A good company needs to develop its own business for the sake of relationship satisfaction, one of the company's efforts in developing a business is to do forecasting, sales forecasting aims to determine decisions for the future. Product oxygen gas is a type of gas product that is produced and distributed in the  form  of  cylinders,  the  reduced  demand  for  oxygen  during  the  Covid-19  pandemic  increased  the demand  for  oxygen  gas  so  that  the  demand  for  these  products  could  not  be  controlled  and  resulted  in unfulfilled  demand.  This  forecasting  aims  to  help  companies  determine  a  strategy  in  predicting  oxygen stock  requirements  for  the  next  five  months,  namely  January  2023  to  May  2023  using  a  forecasting technique that can analyze analysis with a quantitative approach, the forecasting method used is Double Exponential Smoothing Holt using the MAPE (Mean Percentage Percentage) value calculation. Error) to calculate forecasting errors, the data studied is data from January 2019 to December 2022 using alpha = 0.9 and beta = 0.1  produces an error value of 2.516% for forecasting sales for the next five months.
Keywords : Double Exponential Smoothing, Forecasting, MAPE, Oxygen, Sales
1. PENDAHULUAN
Peramalan (forecasting) merupakan  alat bantu dalam pengambilan keputusan yang efektif dan efisien dalam jangka pendek maupun jangka
panjang  (Hilmy  &  Munawar,  2021)    peramalan dibutuhkan  di  berbagai  bidang  salah  satunya adalah  bisnis,    pada  perusahaan  produk  yang ingin  di  produksi  dapat  diramalkan  untuk

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 1  , Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
mengestimasi  dan  memprediksi  permintaan  yang akan  datang  (Kurniawan  &  Herwanto,  2021) volume penjualan atau sama dengan total jumlah penjualan  merupakan  sebuah  alat  ukur  bagi perusahaan  yang  dapat  menunjukan  seberapa tinggi  dan  besar  jumlah  barang  atau  jasa  yang telah  terjual  dalam  pasaran  (Afriantoni,  2021) terdapat  beberapa  factor  yang  mempengaruhi penjualan  pada perusahaan yang mengakibatkan penjualan  mengalami  siklus  naik  dan  turun, sehingga  perusahaan    sangat  perlu  membuat keputusan yang tepat dan memikirkan kemungkinan  buruk  yang  akan  terjadi.  Untuk mengatasi  masalah  tersebut  perusahaan  perlu melakukan  peramalan  penjualan  yang  bertujuan untuk  menyediakan  stok  barang  sesuai  dengan kebutuhan  pasar.  Informasi  dalam  peramalan berbentuk gambaran permintaan produk, sehingga  perusahaan  dapat  melakukan  antisipasi permintaan  untuk masa yang akan datang.
Peramalan  berdasarkan  data  masa  lalu yang  berfungsi  memprediksi  kemungkinan  di masa  yang  akan  datang  (Baktiar  et  al.,  2015) Peramalan  penjualan  produk  digunakan  untuk meramalkan  permintaan  di  periode  berikutnya berdasarkan data penjualan di masa lalu sehingga perusahaan  dapat  menyediakan  stok  sesuai dengan  jumlah  data  penjualan  pada  bulan sebelumnya,  peramalan  juga  dapat  membantu perusahaan  jika  terjadi  kondisi fluktuatif dimana kondisi tersebut terjadi jika permintaan konsumen  terhadap  produk  tinggi    tetapi perusahaan tidak mempunyai stok sesuai kebutuhan  bahkan  jika  kebutuhan  konsumen terhadap  produk  rendah  berdampak  pada  produk yang sudah diproduksi tidak terjual sehingga stok yang  berlebih  membuat  perusahaan  mengalami kerugian,  hal  tersebut  tentu  saja    kurang  efektif dalam  proses    bisnis,  pada  penelitian  ini  data yang  diolah  merupakan    data  masa  lampau  yang dimiliki  perusahaan    dengan  tujuan  untuk meramalkan  penjualan  di  bulan  berikutnya menggunakan perhitungan metode Double Exponential Smoothing Holt.
Terdapat  penelitian  berdasarkan  metode yang  sama  yaitu  penelitian  eucharista  yakoba membandingkan empat metode time series , yaitu metode naïve,  Moving  Average,  Weighted Moving  Average, dan Double  Exponential Smoothing, perhitungan kesalahan terkecil menggunakan  nilai  MAPE (Mean  Absolute Percentage  Error) ,  hasil  dari  penelitian  tersebut menyatakan    metode Double  Exponential Smoothing  Holt menghasilkan MAPE yang lebih
rendah  dari  metode  lainnya hal  ini  menunjukkan bahwa  metode Double  Exponential  Smoothing Holt merupakan  metode  peramalan  terbaik (Nugraha,  2017)  pada  beberapa  tahun  kemudian terdapat  penelitian  yang  berjudul  “perbandingan Mean Average Percentage Error Pada Peramalan Pergerakan  Harga  Reksa  Dana  Menggunakan Metode Holt  dan  Brown’s  Double  Exponential Smoothing ”  oleh  Achmad  Muchayan,  penelitian tersebut
membandingkan
dua metode
menggunakan  nilai  MAPE  yang  bertujuan  untuk membandingkan    nilai  error  yang  lebih  rendah  , metode perhitungan menggunakan Double Exponential  Smoothing  dari  Holt
memiliki
MAPE  yang  lebih  rendah  (Muchayan,  2020) terdapat penelitian lainnya yang  berjudul “Penerapan Metode Double Exponential Smoothing untuk Meramal Jumlah Produksi Padi di  Kecamatan  Tanete  Riaja  Kabupaten  Barru” penelitian  tersebut  meramalkan  jumlah  produksi padi  menggunakan  metode Double  Exponential Smoothing penelitian  tersebut  menghasilkan peramalan  lima  tahun  mendatang  menggunkan perhitungan kesalahan peramalan MAPE (Saputri et al., 2021).
Penelitian  ini  menggunakan  perhitungan metode Double  Exponential  Smoothing untuk meramalkan penjualan gas oksigen menggunakan data yang berasal dari sytem perusahaan  PT. xyz dari periode Januari 2019 hingga Desember 2022. Penelitian  ini  menggunakan  variable  jumlah  gas oksigen  tabung  yang  terjual    setiap  hari,  data yang digunakan merupakan data time series yaitu data  yang  berasal  dari  deret  waktu  seperti  hari, bulan dan (Auliasari et al., 2019) data time series berfungsi  untuk  memprediksi  masa  depan menggunakan data masa lalu (Selasakmida et al., 2021)  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah peramalan penjualan gas oksigen pada lima bulan berikutnya.
a. Metode Peramalan
Metode Double  Exponential  Smoothing Holt digunakan untuk memberikan hasil peramalan  ketika  suatu  data  mempunyai  pola trend tertentu (Sari, 2020) metode ini melakukan proses  peramalan  terus  menerus  secara  menurun dengan menggunakan data baru dan menggunakan  sebuah  parameter α dan β dengan rentang  nilai  0  sampai  1.  Metode Double Exponential  Smoothing
menggunakan  tiga persamaan.
Rumus Double Exponential Smoothing :
𝑆 𝑡 = 𝑎𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎)(𝑆 𝑡−1 +   𝑇 𝑡−1 ) (1)

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 1  , Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
𝑇 𝑡 =  𝛽(𝑆 𝑡 −   𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)𝑇 𝑡−1 (2)
𝐹 𝑡−𝑚 =   𝑆 𝑡 + 𝑇 𝑡 (3)
Dimana :
• 𝑆 𝑡
= Nilai pemulusan Tunggal
• 𝑋 𝑡 =  Data  sebenarnya  pada  waktu ke-t • 𝑇 𝑡 = Pemulusan trend
• 𝐹 (𝑡−𝑚) = Nilai ramalan
• α , β = Konstanta dengan nilai antara
0 hingga 1
b. Pengujian Error Mean Absolute Percentage Error
(MAPE)  merupakan  metode  untuk  mencari  nilai kesalahan  prediksi.  MAPE  menunjukkan  nilai presentase dari nilai kesalahan absolute yang ada pada  data  aktual  (Sophia  et  al.,  2021)  kesalahan absolut  selama  periode  tertentu  akan  dikalikan 100%  untuk  menentukan  akurasi  peramalan dengan  mencari  nilai α terkecil  atau  dapat dirumuskan sebagai berikut :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑(𝐷𝑒𝑓𝑖𝑛𝑖𝑠𝑖 𝑎𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡/𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖  𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙)𝑥100 𝑛 (4)
Semakin  kecil  nilai  MAPE  menandakan  nilai tersebut memiliki nilai peramalan yang mendekati  nilai  yang  valid,  berikut  adalah  nilai kriteria dari MAPE:
MAPE Kategori Kemampuan Prediksi <10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup >50% Buruk Sumber : (Septiawati et al., 2022)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut tahapan penelitian yang dilakukan:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan  dari  metode  penelitian  sebagai berikut:
a. Pengumpulan data Tahap  utama  dan  terpenting  adalah pengumpulan  data,  data  penelitian  ini berasal dari   PT. xyz , data tersebut berasal dari  data  masa  lalu  yang  dapat  diakses melalui system perusahaan.
b. Preprocessing Data
Pada  tahap preprocessing data  yang tidak  digunakan  akan  di  filter  dan  di eliminasi sesuai dengan kebutuhan
peramalan, selanjutnya data akan dibersihkan  dari  noise,  outlier,  inkonsisten dan duplicate.
c. Perhitungan Peramalan Tahapan  proses  peramalan (forecasting) dilakukan  sesuai  dengan  pola  data  yang dimiliki, dalam penelitian ini data yang diuji berupa  pola  data trend, menggunakan metode  perhitungan Double  Exponential Smoothing Holt . d. Pengujian Akurasi Peramalan Pengujian metode peramalan menggunakan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE)  yang  menghasilkan  selisih nilai error dari nilai yang diramalkan.
Mulai Pengumpulan Data Perhitungan Peramalan Preprocessing Data Pengujian Nilai Error Selesai

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 1  , Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data pada penelitian ini merupakan data penjualan    gas  oksigen    pada  periode  Januari 2019 hingga  Desember  2022 pada  PT.  xyz,  total jumlah  penjualan  tiap  bulan  dapat  dilihat  pada tabel 1 berikut:
Tabel 1 Data penjualan Gas Oksigen
Periode Penjualan Periode Penjualan 1 3021 25 7810 2 3140 26 7828 3 3245 27 7935 4 3323 28 8546 5 3360 29 8591 6 3443 30 8815 7 3469 31 9453 8 3526 32 9466 9 3705 33 9581 10 3860 34 9673 11 4814 35 9668 12 5034 36 9755 13 5190 37 9803 14 5327 38 9826 15 5330 39 9830 16 5402 40 10231 17 5415 41 10104 18 5417 42 10112 19 5422 43 10348 20 5426 44 10674 21 6051 45 10427 22 7434 46 10632 23 7556 47 10571 24 7794 48 10567
Terdapat pola trend pada data penjualan gas  oksigen  yang  menunjukkan  angka  penjualan yang naik dan meningkat dari tahun 2019 hingga 2022. Peningkatan jumlah penjualan menunjukkan  bahwa  penjualan  dari  waktu  ke waktu  mengalami  kenaikan,  hal  ini  dipengaruhi oleh  faktor  kebutuhan  gas  oksigen  di  masa pandemic covid 19.
Gambar 1.  Grafik Penjualan
Grafik di atas menunjukkan bentuk pola data trend yaitu  pola  data  yang  terbentuk  jika data tersebut menunjukkan adanya kenaikan atau penurunan  dalam  jangka  waktu  yang  panjang (Elison et al., 2020). Metode Double Exponential Smoothing tepat digunakan untuk peramalan data runtun  waktu  yang  mengalami  unsur trend (Anjasari et al., 2018)

## 3.1 Double Exponential Smoothing
Metode  perhitungan  yang  tepat  digunakan pada data adalah metode Double Exponential Smoothing Holt dengan menentukan  nilai  konstanta  pemulusan α dan β .  Dalam  menentukan  nilai  konstanta tersebut  dilakukan  penentuan  parameter alpha  (α) dan beta  (β) dengan  menentukan kisaran  nilai  mulai  dari  rentang 0  hingga  1. Dalam melakukan pemulusan, maka digunakan parameter yang berbeda dari data aktual  (Utami  &  Atmojo,  2017)  penelitian ini  menggunakan  metode trial  dan  error dalam  mencari  nilai  parameter alpha dan beta.
Langkah  selanjutnya  adalah  mengolah data penjualan gas oksigen, hasil pengolahan data tersebut menghasilkan nilai peramalan pada lima bulan  kedepan,  nilai  peramalan  tersebut  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3 Tabel perhitungan peramalan No Penjualan  St Tt Ft+m Error 1 3021 2 3140 3140 119 3 3245 3246 117 3259 -14 4 3323 3327 114 3364 -41 5 3360 3368 106 3441 -81 6 3343 3446 103 3474 -31

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 1  , Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
7 3469 3477 96 3550 -81 8 3526 3530 92 3573 -47 9 3705 3696 99 3623 81 10 3860 3853 105 3796 63 11 4814 4728 182 3959 854 12 5034 5021 193 4910 123 13 5190 5192 191 5215 -25 14 5327 5332 186 5383 -56 15 5330 5348 169 5518 -188 16 5402 5413 158 5517 -115 17 5415 5430 144 5572 -157 18 5417 5432 130 5575 -158 19 5422 5436 117 5563 -141 20 5426 5438 106 5553 -127 21 6051 6000 151 5544 506 22 7434 7305 266 6151 1282 23 7556 7557 265 7572 -16 24 7794 7796 262 7823 -29 25 7810 7834 240 8059 -249 26 7828 7852 218 8075 -247 27 7935 7948 205 8070 -135 28 8546 8506 241 8154 391 29 8591 8606 226 8747 -156 30 8815 8816 225 8833 -18 31 9453 9411 262 9042 410 32 9466 9486 243 9674 -208 33 9581 9595 230 9730 -149 34 9673 9688 216 9826 -153 35 9668 9691 195 9904 -236 36 9755 9768 183 9886 -131 37 9803 9817 169 9951 -148 38 9826 9842 155 9987 -161 39 9830 9846 140 9997 -167 40 10231 10206  162 9986 244 41 10104 10130  138 10368  -264 42 10112 10127  124 10268  -156 43 10348 10338  132 10251  96 44 10674 10653  151 10471  202 45 10427 10464  117 10804  -377 46 10632 10626  121 10581  50 47 10571 10588  105 10748  -177 48 10567 10579  94 10694  -127 49 10673 50 10768 51 10862 52 10956 53 11050
Tabel  di  atas  menunjukkan  hasil pengolahan  peramalan  penjualan  gas  oksigen pada  periode  Januari  2019  hingga  Desember 2022  dimana  nilai  peramalan  menunjukkan  nilai penjualan yang meningkat dikarenakan kebutuhan    gas  oksigen  terus  bertambah
dipengaruhi  oleh  kebutuhan  relasi  seperti  rumah sakit dan agen.
Pada  peramalan  untuk  waktu yang  akan datang,  yaitu  pada  periode  ke  49  digunakan perhitungan Double  Exponential  Smoothing Holt untuk mendapatkan peramalan  penjualan sebagai berikut:
𝑆 𝑡 = 𝑎𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎)(𝑆 𝑡−1 +   𝑇 𝑡−1 )
𝑆 𝑡48 = 0,9 x 10567 + (1- 0,9) x (10588+(105))
𝑆 𝑡48 = 10579
𝑇 𝑡 =  𝛽(𝑆 𝑡 −   𝑆 𝑡−1 ) + (1 − 𝛽)𝑇 𝑡−1
𝑇 𝑡48 = 0,1x (10579 – 10588) + (1 – 0,1) x  (105)
𝑇 𝑡48 = 94 𝐹 𝑡−𝑚 =   𝑆 𝑡 + 𝑇 𝑡 𝐹 49 +1 = 10579 + 94
𝐹 49
= 10673
Berdasarkan  perhitungan  diatas  dapat  diketahui bahwa  peramalan  penjualan  gas  oksigen  pada bulan  berikutnya  yaitu  Januari  2023  adalah sebesar 10673 tabung gas oksigen.
3.2 Nilai Error Peramalan

## Tabel 2 Parameter nilai MAPE
Alpha 0,9 Beta 0,1 Tabel di atas menunjukkan dua parameter  dalam  menentukan  MAPE.  MAPE menghasilkan presentasi nilai error hasil forecasting terhadap  metode Double Exponential Smoothing yaitu α (alpha) =  0,9  dan β  (beta) = 0,1  dengan  nilai  error  terkecil  pada  peramalan sehingga  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar 2,516  %.  Berikut  gambar  plot  grafik  data peramalan penjualan menggunakan python.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 1  , Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 2. Plot grafik penjualan gas oksigen
Gambar  di  atas  menunjukkan  garis berwarna  kuning  merupakan  nilai  aktual  atau data real yang  memiliki  pola  trend  sedangkan grafik  berwarna  biru  merupakan  hasil  peramalan dari metode Double Exponential Smoothing Holt menggunakan Python dengan  kesalahan  nilai error berdasarkan nilai alpha = 0,9 dan beta = 0,1 nilai  akurasi  MAPE  menunjukkan  selisih  hasil error peramalan yaitu 2,516% dimana menandakan  bahwa  peramalan  tersebut  memiliki selisih  yang  kecil  karena  jika  nilai  MAPE dibawah  10%  maka  nilai  peramalan  tersebut akurat.  Salah  satu  factor  yang  mempengaruhi penjualan gas oksigen adalah tingginya kebutuhan  relasi  rumah  sakit  serta  agen  yang meningkat  pasca  pandemic covid  19 sehingga perusahaan perlu melakukan peramalan penjualan  untuk  menyediakan  stok  gudang. Peramalan  ini  dapat  digunakan  jangka  panjang dikarenakan  memiliki  kesalahan  peramalan  yang kecil.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan diketahui bahwa:
1. Metode Double Exponential Smoothing cocok  digunakan  pada  tipe  data trend , berdasarkan  grafik  dapat  disimpulkan peramalan  mengalami  kenaikan  tiap bulannya.
2. Parameter  terbaik  yang  didapat  untuk prediksi  penjualan  gas  oksigen  medis pada  PT.  xyz  dari  bulan  Januari  2019 hingga  Desember  2022  adalah α =  0,9 dan β =  0,1  dengan  nilai  MAPE sebesar  2,516%  dengan  menggunakan cara trial dan error .

## 5. REFERENSI
Afriantoni.  (2021).  Analisis  Strategi  Pemasaran dalam  Meningkatkan  Volume  Penjualan pada  PT.  Unilever  Indonesia  Tbk. Citra Ekonomi , 5 (1), 90–100.
Anjasari,  D.  H.,  Listiwikono,  E.,  &  Yusuf,  F.  I.
(2018).  Perbandingan  metode  Double Exponential  Smoothing  Holt  dan  Metode Triple Exponential Smoothing Holt- Winters untuk Peramalan Wisatawan Grand  Watu  Dodol. Jurnal  Pendidikan Matematika & Matematika , 2 (2), 12–25.
Auliasari, K., Kertaningtyas, M., & Kriswantono, M.  (2019).  P  enerapan  Metode  Peramalan untuk  Identifikasi  Potensi  Permintaan Konsumen. Informatics  Jurnal , 4 (3),  121–
129.
Baktiar,  C.,  Wibowo,  A.,  &  Adipranata,  R.
(2015).  Pembuatan  Sistem  Peramalan Penjualan Dengan Metode Weighted
Moving  Average  dan  Double  Exponential Smoothing Pada UD Y. Jurnal Infra , 3 , 1–
5.
Elison,  M.  H.,  Arianto,  R.,  &  Aryanto.  (2020). Prediksi Penjualan Papan Bunga menggunakan  Metode  Double  Exponential Smoothing. JURSISTEKNI  (Jurnal  Sistem Informasi  Dan  Teknologi  Informasi) , 2 (3),
45–56.
Hilmy, M., & Munawar, H. (2021). Implementasi Metode  Double  Exponential  Smoothing untuk  Memprediksi  Kebutuhan  Produksi pada  CV  .  Pusaka  Indah. Prosiding Seminar Nasional UNISSULA , 5 (Kimu 5). Kurniawan,  M.  H.,  &  Herwanto,  D.  (2021). Penerapan  Metode  Double  Exponential Smoothing  dan  Moving  Average  pada Peramalan  Permintaan  Produk  Gasket  Cap di  PT.  Nesinak  Industries. Jurnal  Serambi Engineering , 7 (1), 2537–2546. https://doi.org/10.32672/jse.v7i1.3709 Muchayan,  A.  (2020).  Perbandingan  Mean Average  Percentage  Error  pada  Peramalan Pergerakan Harga Reksa Dana menggunakan  Metode  Holt  dan  Brown’s Double  Exponential  Smoothing. Jurnal
Narodroid , 6 (1), 8–13.
Nugraha,  E.  Y.  (2017).  Analisis  Metode Peramalan  Permintaan  Terbaik  Produk Oxycan  pada  PT  .  Samator  Gresik. IDEC (Industrial Engginering Conference) , 8–9.
Saputri, W., Matematika, P., Sains, F.,
Teknologi,  D.  A.  N.,  Islam,  U.,  & Alauddin,  N.  (2021).  Penerapan  Metode
Exponential  Smoothing  untuk  Meramal

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15 No. 1  , Mei 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Jumlah Produksi Padi di Kecamatan Tanete Riaja  Kabupaten  Barru. Repositori  UIN Allaudin . Sari,  W.  (2020).  Perbandingan  Metode  Double Exponential  Smoothing,  Simple  Moving
Average dan Least Square untuk Forecasting  Penjualan  Semen. Jurnal Unipdu Jombang . Selasakmida,  A.  D.,  Tarno,  &  Wuryandari,  T. (2021).  Perbandingan  Metode  Double Exponential  Smoothing  Holt  dan  Fuzzy Time  Series  Chen  untuk  Peramalan  Harga Paladium. Jurnal Gaussian , 10 , 325–336. Septiawati,  D.,  Gusti,  S.  K.,  Syafria,  F.,  & Cynthia, E. P. (2022). Prediksi data indeks harga konsumen provinsi riau berbasis time series  dengan  metode  double  exponential smoothing. JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian Dan  Pembelajaran  Informatika) , 07 (04), 1342–1350.
Sophia,  E.,  Maknunah,  J.,  &  Oktavianda,  M.  D.
(2021).  Sistem  Informasi  Peramalan  Obat Alphamol  Menggunakan  Metode  Double
Exponential  Smoothing. Jurnal  SMATIKA , 11 , 53–59. Utami,  R.,  &  Atmojo,  S.  (2017).  Perbandingan Metode  Holt  Exponential  Smoothing  dan Winter  Exponential  Smoothing  Untuk Peramalan  Penjualan  Souvenir. Jurnal Ilmiah  Teknologi  Informasi  Asia , 11 (2), 123–130.