## P REDIKSI K EJADIAN P ENYAKIT T UBERKULOSIS P ARU M ENGGUNAKAN M ETODE P ERAMALAN M OVING A VERAGE DAN D EKOMPOSISI T IME S ERIES
Dicky Novanda Syaifullah 1) , Rahmatina Hidayati* 2)
1, 2) Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Malang e-mail: 20083000068@student.unmer.ac.id 1) , rahmatina.hidayati@unmer.ac.id 2)
Abstrak : Indonesia  menjadi  negara  ketiga  dengan  jumlah  kematian  terbesar  karena  infeksi  tuberkolosis  paru.  Guna menekan  penyebaran  tuberkulosis  di  Indonesia,  pada  tahun  2021  pemerintah  meluncurkan  program  penanggulangan tuberkulosis  yang bertujuan untuk  mencegah dan  mengurangi  penyebaran.  Salah  satu  upaya untuk  menilai  program yang sedang  berjalan  beroperasi  secara  baik  atau  tidak  adalah  dengan  melakukan  peramalanan  kejadian  tuberkulosis  paru. Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi kejadian penyakit tuberkulosis paru untuk memberikan informasi yang berguna bagi tenaga kesehatan serta pihak terkait dalam upaya mencegah dan mengendalikan infeksi penyakit tuberkulosis paru di rumah  sakit  X  Kota  Malang  pada  tahun  2024. Metode  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  atau  meramalkan jumlah  penderita  tuberkolosis  adalah  moving  average  dan  dekomposisi  time  series.  Metode  dekomposisi  multipikatif menghasilkan  MAPE  terkecil  yakni  15,37%  yang  berada  di  kategori  baik  dibandingkan  dekomposisi  aditif  dan  moving average.  Pada  tahun  2022  dan  2023  terdapat  lonjakan  yang  signifikan  kasus  tuberkulosis  paru  di  rumah  sakit  X  Kota Malang dan jenis kelamin laki-laki memiliki faktor risiko yang lebih tinggi dibandingkan dengan jenis kelamin perempuan. Kasus  terbanyak  infeksi  tuberkolosis  paru  terjadi  pada  kategori  kelompok  usia  lansia  (46-65  tahun)  dan  dewasa  (26-45 tahun).
Kata Kunci— Tuberkolosis, Peramalan, Moving Average, Dekomposisi Multiplikatif , Dekomposisi Aditif
Abstract : The  third-highest  number  of  pulmonary  tuberculosis-related  deaths  occurs  in  Indonesia.  To  stop  TB  from spreading  throughout  Indonesia,  in  2021  To  stop  and  slow  the  spread  of  tuberculosis,  the  government  started  a  control program.  One  effort  to  assess  whether  the  program  that  has  been  implemented  is  operating  well  or  not  is  to  forecast  the incidence of pulmonary tuberculosis. This research aims to predict the incidence of pulmonary tuberculosis to provide useful information for health workers and related parties in efforts to prevent and control pulmonary tuberculosis at Hospital X, Malang City in 2024. The technique to forecast the number of people afflicted with tuberculosis is a moving average. and time series decomposition. The multipicative decomposition method produces the smallest MAPE, namely 15.37%, which is in the good category compared to additive and moving average decomposition. In 2022 and 2023 there will be a significant spike in pulmonary tuberculosis cases at Hospital X Malang City and men have a higher risk factor than women. Most cases of pulmonary tuberculosis infection occur in the elderly (46-65 years) and adults (26-45 years) age groups.
Keywords— Tuberkolosis, Forecasting, Moving Average, Dekomposisi Multiplikatif, Dekomposisi Aditif

## I. P ENDAHULUAN
uberkulosis  (TB)  paru  merupakan  penyakit  infeksi  paru.  Penyakit  ini  merupakan  penyebab kematian  ketiga  terbesar  di  Indonesia,  setelah  penyakit  jantung  dan  penyakit  pernafasan akut,  dan  merupakan  penyakit  yang  menular.  [1].  Menurut  WHO  (2003),  hampir  90% tuberkulosis  paru  menyerang  semua  usia,  terutama  orang  yang  berusia  antara  15  dan  50  tahun.  [2]. Indonesia  menempati  peringkat  ketiga  di  belakang  India  dan  Tiongkok  dengan  175.000  kematian  per tahun dan 450.000 kasus baru per tahun. [3].
Guna menekan penyebaran tuberkulosis di Indonesia, pada tahun 2021 pemerintah meluncurkan program  penanggulangan  tuberkulosis  yang  bertujuan  untuk  mencegah  dan  mengurangi  penyebaran. Salah satu upaya untuk menilai program yang sedang berjalan beroperasi secara baik atau tidak adalah dengan  melakukan  peramalanan  kejadian  tuberkulosis  paru.  Peramalan  diperlukan  untuk  mengetahui
Diterima Redaksi: 26 Januari 2024;  Revisi Akhir:27 Februari 2024;   Diterbitkan Online:10 Mei 2024
T
perkembangan terhadap program yang dijalankan. Peramalan merupakan proses memperkirakan kondisi di  masa  depan  berdasarkan  data  yang  ada.  Contoh  peramalan  misalnya  prediksi  kejadian  penyakit  (x) untuk menentukan besarnya perkiraan orang yang akan terjangkit, sehingga bisa mengambil keputusan yang tepat.
RS  X  merupakan  rumah  sakit  yang  berada  di  Kota  Malang.  Salah  satu  praktek  yang  dibuka adalah  poli  paru  yang  memberikan  layanan  tuberkulosis.  Dengan  diluncurkannya  program  pemerintah untuk  penanggulangan  tuberkulosis,  pihak  rumah  sakit  ingin  mengetahui  dan  menilai  program  yang sedang  dijalankan  berjalan  secara  baik  atau  tidak.  Saat  ini  poli  paru  hanya  melakukan  pencatatan  dan pelaporan  kasus  tuberkulosis,  tidak  sampai  melakukan  analisis.  Poli  paru  ingin  memiliki  gambaran terkait program pemerintah yang telah dijalankan. Untuk itu perlu dibuat suatu "ramalan/prediksi".
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  prediksi  kejadian  penyakit  tuberkulosis  paru  untuk memberikan informasi  yang berguna bagi  tenaga kesehatan serta pemangku kepentingan dalam upaya mencegah  dan  mengendalikan  tuberkulosis  di  Kota  Malang  pada  tahun  2024.  Serta  perencanaan kebutuhan  fasilitas  terkait  tuberkulosis.  [4].  Sampel  yang  digunakan  adalah  data  kasus  TB  Paru  BTA (Pemeriksaan  Bakteri  Tahan  Asam)  positif  yang  di  dalamnya  tercantum  data  usia  dan  jenis  kelamin penderita penyakit TB Paru.
Metode  yang  akan  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  atau  meramalkan  jumlah  penderita tuberkolosis adalah moving average dan dekomposisi time series . Menurut (Subagyo, 2008) dalam [5] moving  average adalah  metode  yang  mengambil  sekumpulan  nilai  observasi  yang  berfungsi  sebagai perkiraan  untuk  periode  mendatang.  Salah  satu  karakteristik moving  average adalah  semakin  panjang jangka  rata-rata  bererak,  maka  efek  pelicinannya  semakin  terlihat  pada  ramalan.  Penelitian  terkait moving average pernah dilakukan [6] untuk memprediksi penjualan accu, [7] untuk meramalkan buah kelapa  sawit,  dan  [8]  untuk  memprediksi  penjualan  di  Aby  Manyu Cell .  Sedangkan  metode dekomposisi  (pecahan)  terdiri  dari  4  pola  perubahan  yakni trend (T),  musiman  (S),  siklus  (C),  dan perubahan  yang  bersifat  acak  [9]. Software yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Excel dan Minitab .

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Tuberkulosis Paru
Tuberkulosis  Paru  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  Mycobacteria  tuberkulosis. Kuman ini ditularkan melalui udara atau lendir atau dahak ketika penderita TB aktif batuk/bersin [10]. Jika masalah ini tidak ditangani segera atau secara tidak tepat, itu dapat menyebabkan komplikasi atau bahkan kematian [11].
B. Analisis Time Series
Time series atau deret waktu adalah rangkaian nilai variabel yang berubah sepanjang waktu. Di sisi  lain,  analisis  deret  waktu  mengacu  pada  pola  perubahan  nilai  secara  berkala,  seperti  harian, mingguan,  bulanan,  tahunan,  dan  satuan  waktu  lainnya.  [12].  Data time  series bisa  digunakan  untuk memprediksi  atau  meramalkan  kejadian  di  masa  mendatang.  berikut  2  metode  yang  akan  digunakan untuk peramalan pada penelitian ini:
1. Moving average
Moving  average merupakan  metode  penghalusan  data  historis  dengan  rata-rata  bergerak  untuk mengurangi atau menghilangkan keacakan dalam deret waktu. Nilai rata-rata yang dihasilkan kemudian digunakan  sebagai  prediksi  untuk  waktu  berikutnya.  [13].  Persamaan  (1)  menunjukkan  perhitungan metode moving average :
(1)
Keterangan:
: perkiraan untuk periode t
: rata-rata bergerak untuk waktu n : nilai sebenarnya selama periode t-i n
: jumlah waktu (data)

## 2. Metode Dekomposisi
Metode  dekomposisi  adalah  teknik  peramalan  yang  menggunakan  empat  komponen  untuk memprediksi  nilai  masa  depan:  trend,  musiman,  siklus,  dan  musiman.  Metode  ini  didasarkan  pada asumsi  bahwa  data  saat  ini  terdiri  dari  kombinasi  dari  beberapa  komponen,  yang  dijelaskan  secara singkat dalam persamaan. (2) [9]:
Data   = pola + error = f ( trend, siklus, musiman) + error (2)
Pada metode dekomposisi time series terdapat model aditif dan model multiplikatif. Perhitungan dekomposisi  aditif  yakni  dengan  menjumlahkan  komponen trend ,  musiman  dan  siklus,  sedangkan dekomposisi  multiplikatif  dengan  mengalikan  komponen-komponen  tersebut.  Persamaan  (3) menampilkan rumus dekomposisi adiftif dan persamaan (4) merupakan rumus multiplikatif [9].
(3) (4)
Keterangan = nilai deret berkala, yang merupakan data aktual, pada periode t;
= elemen musiman pada periode t;
= elemen tren pada periode t;
= elemen kesalahan pada periode t;
= periode (waktu/ time )
3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan rata-rata kesahalan mutlak selama periode tertentu yang dikalikan dengan 100 persen. Persentase yang dihasilkan adalah hasilnya. Persamaan (5) menampilkan rumus dari MAPE [14] dan Tabel 1 menampilkan range nilai MAPE sebagai acuan hasil perhitungan peramalan [15].
( ) ∑ (5)
Keterangan At = permintaan sebenarnya pada periode t; Ft = prediksi permintaan pada periode t; N = jumlah waktu yang terlibat
Tabel 1. Range MAPE dan Kategorinya Range MAPE Kategori <10% Kemampuan peramalan yang sangat baik 10-20% Kemampuan peramalan yang baik 20-50% Kemampuan peramalan yang layak >50% Kemampuan peramalan yang buruk
𝑌𝑡   (𝑇𝑡 + +𝐶𝑡 + 𝑆𝑡 + 𝐸𝑡)
𝑌𝑡   (𝑇𝑡. 𝐶𝑡. 𝑆𝑡. 𝐸𝑡)

## III. M ETODE P ENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan penelitian. Berikut penjelasan dari masing-masing proses:

## 1. Pengumpulan Data

## Gambar 2. Dataset
Gambar 2 merupakan dataset akan diperoleh dari rekam medis pasien Tuberkulosis dari Rumah Sakit X. Dataset yang yang digunakan dalam penelitian ini Kasus Pasien TB Tahun 2021 – 2023. Selanjutnya data dimasukkan ke dalam excel untuk dilakukan analisis

## 2. Melihat Historical Data
Dataset  terdiri  dari 313  baris dengan 3 kolom  yang terdiri  dari kolom bulan  – tahun, usia, dan jenis kelamin. Sebelum melakukan peramalan data time series , perlu dilakukan data preparation pada dataset sehingga  data  siap  diproses  ke  tahap  selanjutnya. Data  preparation yang  dilakukan  adalah dengan menyusun banyak kasus pasien yang terjangkit berdasarkan bulan dan tahun.

## Gambar 3. Data yang telah disusun
Gambar 3 merupakan data yang telah disusun menjadi data banyaknya kasus penderita penyakit tuberkulosis paru tiap bulan. Penyusunan dilakukan juga untuk masing-masing tahun yaitu 2021, 2022, dan 2023.

## 3. Melihat Pola Data
Proses  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pola  data  ( seasonal,  trend ,  dan average ).  Setelah dilakukan time  series  plot ,  data  pada  penelitian  ini  kecenderungan  memiliki  tren  naik  dan  pengaruh musiman ( seasonal ).

## 4. Perhitungan Metode
Berdasarkan  pengamatan  pola  data,  dekomposisi  deret  waktu  adalah  metode  peramalan  yang paling  sesuai.  Ini  dipilih  karena  dapat  digunakan  untuk  meramalkan  data  deret  berkala  yang menunjukkan pola tren dan pengaruh musiman. [16]. Sebagai metode pembanding, pada penelitian ini juga akan menggunakan moving average . Pemilihan metode moving average karena dapat dimodifikasi dengan mengubah jumlah periode yang digunakan untuk menghitung rata-ratanya [14].
Pengumpulan Data Melihat Historical Data Melihat Pola Data Perhitungan Metode Analisis Peramalan

## 5. Analisis Peramalan
Setelah melakukan peramalan, tahap selanjutnya adalah menganalisis hasil peramalan.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Komponen yang digunakan pada metode dekomposisi adalah trend dan seasonal . Nilai seasonal yang digunakan adalah 3, 4, 6 dan 12. Pada dekomposisi multiplikatif dan aditif, seasonal dengan nilai 12  memiliki  hasil  MAPE  yang  paling  baik.  Dekomposisi  multiplikatif  sebesar  15,  378%,  sedangkan aditif  17,987%.  Gambar  4  menunjukkan  grafik  yang  membandingkan  data  aktual  dan  hasil  perkiraan tuberkolosis menggunakan metode peramalan dekomposisi multiplikatif, Gambar 4 untuk hasil metode peramalan dekomposisi aditif.
Tabel 2. Hasil Peramalan Dekomposisi Multiplikatif
Periode Bulan Kasus Forecast Error Absolute Error Squared Error Percentage Error Absolute Percentage Error 1 Jan-21 3 3.428 -0.428 0.428 0.183 -14.261 14.261 2 Feb-21 2 2.683 -0.683 0.683 0.466 -34.128 34.128 33 Sep-23 20 22.175 -2.175 2.175 4.731 -10.875 10.875 34 ….. Oct-23 15 15.028 -0.028 0.028 0.001 -0.189 0.189 35 Nov-23 17.832 36 Dec-23 9.582 37 Jan-24 17.361 38 Feb-24 12.480 Tabel 3. Hasil Peramalan Dekomposisi Aditif Periode Bulan Kasus Forecast Error Absolute Error Squared Error Percentage Error Absolute Percentage Error 1 Jan-21 3 3.3455 -0.346 0.346 0.119 -11.517 11.517 2 Feb-21 2 1.8711 0.129 0.129 0.017 6.447 6.447 33 Sep-23 20 18.7049 1.295 1.295 1.677 6.475 6.475 34 …… Oct-23 15 15.1471 -0.147 0.147 0.022 -0.981 0.981 35 Nov-23 16.6935 36 Dec-23 11.7816 37 Jan-24 16.2655 38 Feb-24 14.791 Tabel 4. Hasil Permalan Moving Average Periode Bulan Kasus Forecast Error Absolute Error Squared Error Percentage Error Absolute Percentage Error 1 Jan-21 3 2 Feb-21 2 3 Mar-21 4 4 Apr-21 7 5 May-21 3 6 Jun-21 6 4.167 -1.833 1.833 3.361 -30.556 30.556 7 ….. Jul-21 5 4.500 -0.500 0.500 0.250 -10.000 10.000 32 Aug-23 9 13.000 4.000 4.000 16.000 44.444 44.444 33 Sep-23 20 13.833 -6.167 6.167 38.028 -30.833 30.833 35 Nov-23 14.600 36 Dec-23 14.600
(a) (b)
Gambar 4. Perbandingan Data Aktual dan Forecast Menggunakan (a) Dekomposisi Multiplikatif, (b) Dekomposisi Aditif
Berdasarkan  hasil  peramalan  data  time  series  menggunakan  metode  peramalan  dekomposisi multiplikatif, didapatkan hasil peramalan pada periode 35 dan seterusnya adalah sebagai berikut; 17,83 9,58,  17,36,  12,48,  21,25.  Berdasarkan  hasil  peramalan  data  time  series  menggunakan  metode peramalan  dekomposisi  aditif,  didapatkan  hasil  peramalan  pada  periode  35  dan  seterusnya  adalah sebagai  berikut; 16,69 11,78 16,26 14,79.  Berdasarkan hasil peramalan data time series menggunakan metode  peramalan  moving  average  dengan  menggunakan  rata-rata  6  periode,  didapatkan  hasil peramalan pada periode 35 dan seterusnya adalah 14,60.
Perhitungan  ramalan  menggunakan  metode moving average dengan  6  periode  menghasilkan MAPE sebesar  27,139%.  Nilai MAPE menunjukkan  penggunaan moving  average untuk  meramalkan tuberkolosis  di  rumah  sakit  X  berada  dikategori  layak.  Gambar  5  menunjukkan  perbandingan  data aktual dan hasil perkiraan kejadian tuberkolosis  menggunakan moving  average . Tabel  5  menampilkan perbandingan hasil MAPE menggunakan ketiga metode.
Gambar 5. Perbandingan Data dan Forecast dengan Menggunakan Metode Moving Average
0 10 20 30 40 1 13 25 37 Da ta Periode Data dan Forecast Data Forecast 0 5 10 15 20 25 1 13 25 37 Da ta Periode Data dan Forecast Data Forecast
0 5 10 15 20 25 1 13 25 Data dan Forecast Data 6-Month Moving Average
Tabel 5. Nilai MAPE dari Ketiga Metode Metode MAPE Dekomposisi Multiplikatif 15.378 Dekomposisi Aditif 17.987 Moving Average 27.139
Gambar 6 menunjukkan jenis kelamin yang memiliki potensi lebih besar terjangkit tuberkolosis adalah laki-laki. Sedangkan usia yang rentan terhadap infeksi ini adalah lansia sebanyak 102 orang dan dewasa sebanyak 82 orang. Kelompok lansia antara umur 46-65 tahun dan dewasa berada di rentang 26- 45 tahun [2].
Gambar 6. Jumlah Kasus Tuberkolosis Paru Berdasarkan Jenis Kelamin Di Rumah Sakit X

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Metode  peramalan  dekomposisi  multipikatif  menghasilkan  MAPE  terkecil  yakni  15,37%  yang berada di kategori baik dibandingkan dekompisisi aditif dan moving average .
2. Terdapat  lonjakan  yang  signifikan  kasus  tuberkulosis  paru  di  rumah  sakit  X  Kota  Malang  pada tahun 2022 dan 2023 dan f aktor risiko lebih tinggi pada laki-laki daripada perempuan.
3. Infeksi  tuberkulosis  paru  menyerang  semua  golongan  kelompok  usia.  Kasus  terbanyak  pada kategori kelompok usia lansia (46-65 tahun) dan dewasa (26-45 tahun).
Saran  untuk  rumah  sakit  perlu  meningkatkan  kegiatan  penyuluhan  atau  sosialisai  pada masyarakat  terutama  pada  usia  dengan  faktor  risiko  tinggi.  Perlu  adanya  evaluasi  berkala  terhadap program yang telah dijalankan untuk mengurangi penyebaran tuberkulosis paru.
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 2021 2022 2023

## Bar Chart
Berdasarkan Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan

## D AFTAR P USTAKA
[1]   Fahrunnisa,  F.  (2023).  Edukasi  Kepatuhan  Pasien  Tb  Melalui  Aplikasi  Tobat  (Tekun  Minum Obat). Jurnal Abdi Mahosada, 1(2), 45–50. https://doi.org/10.54107/abdimahosada.v1i2.199
[2]   S. Andayani, (2020), "Prediksi Kejadian Penyakit Tuberkulosis Paru Berdasarkan Jenis Kelamin," Jurnal Keperawatan Muhammadiyah Bengkulu, vol. 8, no. 2, pp. 135-140.
[3]   Inaya,  F.,  Agnes,  M.,  Dedy,  E.,  &  Sagita,  S.  (2020).  Hubungan  Pengawasan  Menelan  Obat Terhadap  Keberhasilan  Pengobatan  Tuberculosis  Di  Kupang.  Cendana  Medical  Journal,  20(2), 206–207.
[4]   Pitaloka,  W.,  Siyam,  N.,  &  Alamat,  *.  (2020). 33  HIGEIA  4  (1)  (2020)  HIGEIA  JOURNAL  OF PUBLIC  HEALTH  RESEARCH  AND  DEVELOPMENT  Penerapan  Empat  Pilar  Program Pencegahan  dan  Pengendalian  Infeksi  Tuberkulosis  Paru  Info  Artikel .  4(1),  133–145. http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/higeia
[5]   Santika,  F.,  &  Novirani,  D.  (2022).  Peramalan  Metode  Time  Series  Terhadap  Produksi  di Kabupaten Batang. Diseminasi FTI, 1–8.
[6]   A.  Khoirul  Azis  and  K.  ,  (2023),    "Penerapan  Moving  Average  Pada  Prediksi  Penjualan  Accu," Jurnal TIKomSiN, vol. 11, no. 1, pp. 25-34.
[7]   F. Irawan, Sumijan and Yuhandri, (2021), "Prediksi Tingkat Produksi Buah Kelapa Sawit dengan Metode  Single  Moving  Average," JIDT:  Jurnal  Informasi  dan  Teknologi, vol.  3,  no.  4,  pp.  251- 256.
[8]   D. Susilawati, N. Setiawan, I. Yulianti and D. Prayudi, (2018), "Penerapan Metode Single Moving Average untuk Prediksi Penjualan Pada Aby Manyu CelL," Jurnal Swabumi, vol. 6, no. 1, pp. 78- 84. @
[9]   Kusumawardhani,  S.  (2022).  Implementasi  Assosiation  Mining  Menggunakan  Algoritma Dekomposisi  Untuk  Mengetahui  Pola  Tren,  Siklik  Dan  Faktor  Musiman  Pada  Perpustakaan Daerah Kabupaten Sukabumi. Jurnal RESTIKOM : Riset Teknik Informatika Dan Komputer, 2(2), 97–106. https://doi.org/10.52005/restikom.v2i2.70
[10]  M. Agustina Making, Y. Kristiani Banhae, M. Yoani Vivi Bita Aty, Y. Mau, P. Selasa and Israfil,
(2023),  "Analisa  Faktor  Pengetahuan  Dan  Sikap  Dengan  Perilaku  Pencegahan  TB  Paru  Pada Kontak Serumah Selama Era New Normal Covid 19," Jurnal Penelitian Perawat Profesional, vol. 5, no. 1, pp. 43-50.
[11]  Kementerian, (2016), "Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 67," Kementerian, Jakarta.
[12]  G.  Ardesfira,  H.  Fitriah  Zedha,  I.  Fazana,  J.  Rahmadhiyanti,  S.  Rahima  and  S.  Anwar, (2022),"Peramalan  Nilai  Tukar  Rupiah  Terhadap  Dollar  Amerika  Dengan  Menggunakan  Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)," JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS, vol. 3, no. 2, pp. 71-84.
[13]  E.  S.  Bilaffayza,  Wahyudin  and  D.  Herwanto,  (2023),  "Peramalan  Permintaan  Metode  Moving Average  dan  Linier  Regression  dalam  Memprediksi  Produksi  Produk  Disc  Brake  K93  (Studi Kasus PT United Steel Center Indonesia)," JRSI: Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri, vol. 10, no. 1, pp. 32-38.
[14]  D. Anisya Ramdani and  F. Nurul  Azizah, (2019), "Analisis Perbandingan  Peramalan Permintaan Pelumas Pt Xyz Dengan Metode Moving Average, Exponential Smoothing Dan Naive Method," in Seminar Nasional Official Statistics .
[15]  M.  A.  Maricar,  (2019),  "Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  dan  Exponential Smoothing  untuk  Sistem  Peramalan  Pendapatan  pada  Perusahaan  XYZ," Jurnal  Sistem  Dan Informatika (JSI), vol. 13, no. 2, pp. 36-45.
[16]  Zebua,  Y.  N.,  Dur,  S.,  &  Lubis,  R.  S.  (2023). Penerapan  Metode  Multiplicative  Decomposition Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kasus  Dbd  Di  Rsu.  Haji  Medan.  Jurnal  Lebesgue :  Jurnal  Ilmiah
Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 4(1) , 229–235.
https://doi.org/10.46306/lb.v4i1.239