## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028

## Forecasting Stok Sparepart Sepeda Motor Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing(DES)
Gusrina Surianingsih * , Havid Syafwan, Andy Sapta
Sistem Informasi, STMIK Royal, Kisaran, Indonesia Email: 1,* gusrinasurianingsih2604@gmail.com, 2 havid_syafwan@yahoo.com, 3 sapta@royal.ac.id Email Penulis Koresponden: 1 gusrinasurianingsih2604@gmail.com
Abstrak− PT. Anugerah Karya Abiwara II sebuah perusahaan yang bergerak di bidang jasa pada bagian bengkel yang melayani customernya. Adapun masalah yang terjadi adalah sulitnya menentukan barang dan jumlah barang yang harus disediakan setiap bulannya agar tetap dapat memenuhi kebutuhan pelanggan. Stok atau persediaan adalah sejumlah barang yang disediakan oleh perusahaan untuk memenuhi permintaan konsumen. Tanpa adanya persediaan yang memadai, sebuah bisnis tidak akan berjalan dengan  lancar.  Maka  dari  itu  agar  lebih  efisien,  penulis  merancang  sistem  peramalan  dengan  metode  Double  Exponential Smoothing  menggunakan  pemrograman  Visual  Basic  2010  dan  database  MySQL.  Data  yang  diramalkan  data  1  tahun kebelakang  yaitu  bulan  April  2021-Maret  2022  dan  data  yang  akan  diramalkan  bulan  April.  Dengan  perhitungan  Double Exponential  Smoothing  didapatkan  nilai  MAD  46,65,  MSE  3975.26,  RMSE  63.05,  dan  nilai  MAPE  21,48%  yang  artinya keakuratan peramalan hampir mencapai 80%. Jadi algoritma dengan metode DES dapat diterapkan untuk proses peramalan stok sparepart sehingga memudahkan untuk menentukan stok sparepart pada periode berikutnya.
Kata Kunci: Prediksi; Stok; Sparepart; Double Exponential Smoothing
Abstrac- PT. Anugerah Karya Abiwara II is a company engaged in the service sector in the workshop that serves its customers. The problem that occurs is the difficulty of determining the goods and the number of goods that must be provided every month in  order  to  continue  to  meet  customer  needs.  Stock  or  inventory  is  a  number  of  goods  provided  by  the  company  to  meet consumer demand. Without adequate inventory, a business will not run smoothly. Therefore, to be more efficient, the authors designed a forecasting system with the Double Exponential Smoothing method using Visual Basic 2010 programming and MySQL database. The data predicted for the past 1 year are April 2021-March 2022 and the data will be forecasted in April. By calculating the Double Exponential Smoothing, the MAD value is 46.65, MSE 3975.26, RMSE 63.05, and the MAPE value is 21.48%, which means that the forecasting accuracy is almost 80%. So the algorithm with the DES method can be applied to the spare part stock forecasting process making it easier to determine the spare part stock in the next period.
Keywords : Prediction; Stock; Sparepart; Double Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Pada zaman modern sekarang ini perkembangan teknologi berkembang sangat pesat terutama teknologi nformasi. Hal ini dapat dimanfaatkan dalam dunia bisnis dan perdagangan, misalnya dalam melakukan prediksi penjualan, prediksi  permintaan atau bahkan prediksi  stok barang. Teknologi dapat membantu  perkembangan bisnis karena dengan adanya teknologi dapat  mengurangi kesalahan prediksi  dan meminimalisir peluang terjadinya kerugian. Prediksi  atau  peramalan  sangat  penting  dalam  membuat  sebuah  perencanaan  dan  mengambill  keputusan. Peramalan  adalah  prediksi,  proyeksi  atau  estimasi  tingkat  kejadian  yang  tidak  pasti  dimasa  yang  akan  datang. Ketepatan secara mutlak dalam memprediksi suatu peristiwa dan tingkat kegiatan yang akan datang adalah tidak mungkin dicapai, oleh karena itu ketika perusahaan tidak dapat melihat kejadian yang akan datang secara pasti, diperlukan waktu dan tenaga yang besar agar mereka dapat memiliki kekuatan untuk menarik kesimpulan terhadap kejadian di masa yang akan datang [1].
Masalah yang dihadapi PT. Anugerah Karya Abiwara II adalah sulitnya menentukan barang  mana yang harus di stok lebih banyak dan berapa jumlah stok sparepart yang harus tersedia agar dapat memenuhi kebutuhan customer. Saat  ini  masih  proses  persediaan  stok  masih  menggunakan Microsoft  Excel .  Kendala  yang  dihadapi dalam menggunakan Microsoft Excel adalah waktu yang digunakan pembuatan data stok sparepart cukup lama sehingga kurang efektif bagi perusahaan. Hampir setiap hari,  stok sparepart mengalami peningkatan. Maka dari itu  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  diperlukannya  prediksi  stok.  Tanpa  adanya  persediaan  yang  memadai, sebuah bisnis akan menghadapi masalah operasional.
Metode  yang  digunakan  peneliti  yaitu  metode Double  Exponential  Smoothing (DES).  Metode  ini merupakan model linier . Metode metode Double Exponential Smoothing ini biasanya lebih tepat digunakan untuk meramalkan data yang mengalami trend kenaikan dan proses smoothing dilakukan dua kali. Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menetukan besarnya α secara trial and error. [2]
Penelitian yang dilakukan oleh (Albert Stephano,2020) dengan judul peramalan tren pelanggan dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing. Berdasarkan hasil dan pembahasan dari penelitian ini, dapat diterapkan untuk meramalkan data jumlah tamu pelanggan untuk satu tahun mendatang dengan menggunakan data tamu dari tahun-tahun sebelumnya. [3]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Tyas  Endah  Puspaningrum,  Roni  Salambue,  2020)  yaitu  dengan  judul Penerapan forecasting terhadap jumlah pengunjung klinik Pratama Tiga Permata menggunakan metode Double Exponential  Smoothing . Berdasarkan hasil dan  pembahasan dari  penilitian ini, memprediksi pasien pengunjung dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing hasil yang didapat dalam memprediksi ini adalah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028
menghasilkan prediksi yang digunakan untuk periode yang akan mendatang dan prediksi ini untuk menentukan naik turunnya melihat jumlah pasien pengunjung dalam periode tersebut.[4]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Fatikhul  Ikhsan,  2021)  dengan  judul  Peramalan  Daerah  Rawan Kriminalitas  Menggunakan  Metode Double  Exponential  Smoothing .  Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari penelitian  ini,  Sistem  ini  dapat  membantu  Anggota  Kepolisian  Kecamatan  Ngoro  dalam  meramalkan  jumlah kriminalitas bulan berikutnya. Serta, Pengujian metode Double Exponential Smoothing dalam meramalkan jumlah kriminalitas memiliki tingkat error peramalan sangat kecil sebesar 7,9% mengindikasikan bahwa metode Double Exponential sangat akurat untuk meramalkan jumlah kriminalitas.[5] Peneliti  yang  dilakukan  oleh (Edo  Septian  Pratama  Putra,2016)  dengan  judul  Peramalan stok sparepart motor menggunakan metode Double Exponential Smoothing pada Toko Part Station Jember. Berdasarkan hasil dan pembahasan dari  penelitian ini, peramalan ini menggunakan metode Double Exponential  Smoothing untuk membantu memperkirakan jumlah stok yang harus disediakan agar penjualan dapat optimal.[6]
Penelitian terdahulu yaitu peramalan persediaan barang menggunakan metode SES Dan DES pada Toko Arga Medical. Berdasarkan hasil dan pembahasan dari penelitian ini, peramalan persediaan alat kesehatan dapat membantu  pemilik  dalam  menyediakan  barang  untuk  periode  kedepannya  dan  dapat  mengurangi  masalah penumpukan barang atau kekurangan barang.[7]
Penelitian yang dilakukan oleh (Havid Syafwan Dkk, 2021) dengan judul  Forecasting Unemployment in North Sumatra Using Double Exponential Smoothing Method. Berdasarkan hasil dan pembahasan dari penelitian ini, forecasting atau peramalan dengan metode akurasi MADE untuk penghitung nilai akurasi yang salah dan MSE untuk mengevaluasi metode peramalan.[2]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Akmal  Erfani  Armi,  2019)  dengan  judul  Peramalan  angka  inflasi  kota samarinda menggunakan metode Double Exponential Smoothing berdasarkan hasil dan pembahasan dari penetian ini  yaitu  memberikan  kemudahan  bagi  pengguna  dalam  memberikan  prediksi  tentang  angka  inflasi  agar  bisa mempersiapkan tindakan apa saja yang akan dilakukan untuk mencegah terjadinya inflasi.[8]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh(Zulkarnain  Lubis,  2019)  dengan  judul  Perancangan  terbaru  model pembuatan  game  shooping  habit  society  sebagai  media  edukasi  melestarikan  pasar  ttadisional  menggunakan algoritma shuffle random. Berdasarkan hasil dari pembahasan penelitian ini yaitu Menjadikan game sebagai media edukasi  adalah  dengan  cara  mengenal  sejarah  pasar  tradisional  sehingga  user  akan  memehami  asal  usul  pasar tradisional yang ada di kota medan.[9]
Penelitian yang dilakukan oleh (Ezrifal Sany, 2013) dengan judul  Aplikasi Data Stok Obat Pada Apotek Asiapharm Jambi Berbasis Web.  BErdasarkan hasil dari penetian diatas ini yaitu operator lebih dimudahkan dalam melakukan  pencatatan  data  stok  obat  yang  ada  tanpa  perlu  takut  untuk  kehilangan  data  yang  telah  diinputkan sebelumnya.[10]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hanik  Mujiati,  2014)  dengan  judul    Analisis  dan  Perancangan  Sitem Informasi Stok Obat pada Apotek Arjowinangun Hanik Mujiawati. Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian ini yaitu operator lebih dimudahkan dalam melakukan pencatatan data stok obat yang ada tanpa perlu takut untuk kehilangan data yang telah diinputkan sebelumnya.[11]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Angga  Pratama,  2018)  dengan  judul  Implementasi  Sistem  Informasi Peramalan Single Exponential  Smoothing Dalam Melihat  Kebutuhan Stok  Padi di  Dinas Pertanian Aceh Utara. Berdasarkan hasil dari pembahasan penelitian ini adalah Ketersediaan stok padi pada suatu daerah dapat menjaga kestabilan harga dan mutu padi sehingga perekonomian daerah tersebut menjadi stabil dan meningkat.[12]
Penelitian yang dilakukan oleh (Titania Dwi Andini, 2016) dengan judul Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor  di  UD  Achmad  Jaya  Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing.  Berdasarkan  hasil  dan pembahasan  penelitian  ini  adalah  analisa  data  aktual  penjualan  ATK  tahun  2015  mempunyai  pola  data  yang berunsur trend, maka metode yang cocok untuk meramalkan pola data yang berunsur trend adalah Metode Double Exponential Smoothing .[13]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Dina  Ulya  Rosa,  2019)  dengan  judul  Metode  Double  Exponential Smoothing  Dalam  Memproyeksikan  Jumlah  penduduk  Miskin  di  Nusa  Tenggara  barat.  Berdasarkan  hasil  dan pembahasan  penelitian  ini  adalah  Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  DES  diperoleh  hasil  Forecasting Penduduk Miskin di NTB tahun 2019 dengan analisis tingkat forecast error menggunakan indicator MAD, MSE, MRSE,  dan  MAPE.  Metode  yang  paling  cocok  adalah  metode Double  Exponential  Smoothing  Holts .  Hal  ini disebabkan oleh pola fluktasi data Kemiskinan Penduduk NTB dalam Grafik Scratter terlihat pola trend. Dengan demikian, Proyeksi Kemiskinan Penduduk NTB untuk tahun 2019 adalah sebesar 695399.7633 Jiwa.[14]
Penelitian yang dilakukan oleh (Agustinawati Purba, 2015) dengan judul Mahasiswa Perancangan Aplikasi Peramalan  Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru  Yang  Medaftar  Menggunakan  Metode Single  Exponential Smoothing (Studi  Kasus:  Fakultas  Agama  Islam  UISU).  Berdasarkan  pembahasan  pada  penelitian  ini  adalah penulis  telah  merancang  suatu  aplikasi  peramalan  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  dengan menggunakan bahasa pemrograman, sehingga dapat membantu pihak yang bersangkutan untuk mengetahui hasil prediksi jumlah mahasiswa baru yang mendaftar pada tahun selanjutnya.[1]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Julnita  Bidangan  Dkk,  2016)  dengan  judul  Perbandingan  Peramalan Metode  Double  Exponential  Smoothing  Satu  Parameter  Brown  dan  Metode  Double  Exponential  Smoothing Smoothing Dua Parameter Holt. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh peneliti yaitu Peramalan produksi air

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028
Submitted: 15/04/2022 ; Accepted: 20/04/2022 ; Published: 25/04/2022
bersih  di  PDAM  Tirta  Kencana  Samarinda  dengan  menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing satu parameter  dari  Brown  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  2,9629  %.  Sedangkan  dengan  metode Double Exponential  Smoothing dua  parameter  dari  Holt  menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  2,9016  %.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  metode terbaik  untuk  meramalkan  produksi  air  bersih  di  PDAM Tirta  Kencana  Samarinda adalah metode Double Exponential Smoothing dua parameter dari Holt dengan α = 0,31 dan γ = 0,92.[15] Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Fajar  Rohman  Hari,  2021)  dengan  judul  Perbandingan  metode  Double Exponential  Smoothing  dan  Simple  Moving  Average  pada  kasus  peramalan  penjualan.  Hasil  dan  pembahasan penelitian  ini  yaitu  Dari  hasil  pengujian  didapat  nilai  MAPE  terhadap  hasil  peramalan  menunjukan  nilai  yang cenderung naik turun terlihat pada tiga periode di bulan Januari-Maret metode DES menunjukan nilai paling akurat yaitu 1,08 dan metode SMA yaitu 1,16. Berdasarkan hasil pengujian, hasil perbandingan dari metode DES dan SMA  dapat  disimpulkan  bahwa metode  yang  lebih  baik  kinerjanya  adalah  DES,  karena  memiliki  nilai  terkecil dibandingkan dengan SMA.[16]
Penelitian dilakukan oleh (Agus Junaidi, 2019) dengan judul beradasarkan dan pembahasan penelitian ini yaitu  ?Penggunaan  algoritma  apriori  dengan  metode  FP-  Growth  dapat  membantu  pihak  menajemen  untuk meletakkan  barang  yang  biasa  dibeli  oleh  konsumen,  sehingga  memudahkan  pelanggan  untuk  dapat  membeli barang tersebut.[17]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan oleh penulis adalah metode penelitian kuantitatif, karena pada penelitian ini berisi hasil perhitungan  matematis.  dan  pada  penelitian  ini,  penulis  mengumpulkan  data-data  dari  PT.  Anugerah  Karya Abiwara II Kota tanjungbalai, seperti data inboud (barang masuk) dan outbound (barang keluar) yang nantinya akan  diproses  menggunakan  metode DES atau Double  Exponential  Smoothing. Penulis  harus  mengidentifikasi masalah terlebih dahulu, setelah itu penulis dapat menganalisis masalah tersebut, setelah masalah teranalisis maka penulis harus melakukan pengumpulan data yang di mulai dari pelakukan penelitian lapangan, kemudian setelah data  dikumpulkan  maka  penulis  mulai  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode Double  Exponential Smoothing lalu setelah itu memulai menganalisis sistem, setelah itu penulis dapat melakukan perancangan terhadap sistem yang dibangun, setelah perancangan selesai kemudian dilakukanlah pengujian terhadap sistem yang sudah selesai,  setelah  itu  sistem  dapat  di  implementasikan  untuk  membantu  petani  dalam  memprediksi  harga  pasar tanaman holtikultura. Struktur metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1. Struktur Metodologi Penelitian

## 2.1 Metode Double Exponential Smoothing
Metode DES merupakan model linier yang menggunakan proses Smoothing sebanyak dua kali. Alasan Brown's metode pemulusan eksponensial linier mirip dengan rata-rata bergerak linier, karena keduanya tunggal dan nilai pemulusan ganda tertinggal dari data aktual jika ada elemen tren [2] . Rumus Double Exponential Smoothing yaitu 1. Menghitung nilai pemulusan exponensial pertama diberi symbol ( Sʹt ) dengan persamaan :
Sʹt = α X t + (1 - α) Sʹt˗ 1 (1)
2. Menghitung nilai pemulusan exponensial kedua diberi symbol ( Sʺt ) dengan persamaan :
Sʺt = α Sʹ t + (1 – α) S t ˗ 1 (2)
3. Menghitung besarnya nilai konstanta dan diberi symbol ( a t ) dengan persamaan :
a t = 2 Sʹ t ˗Sʺt
(3)
4. Menentukan nilai slope dengan persamaan :
b t = 𝛼 1−𝛼 ( Sʹt - Sʺt ) (4)
5. Menghitung besarnya nilai prediksi dengan persamaan : F t + m = a t + b tm (5)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028
Keterangan :
Sʹt = Nilai pemulusan eksponensial pertama. Sʺt
= Nilai pemulusan eksponensial kedua.
Sʹt˗ 1 = Nilai pemulusan eksponensial sebelumnya. X t = Nilai aktual periode ke t. α = Perameter pemulusan exsponensial 0 < α < 1 a t
= Besarnya konstanta periode t.
b t = Slope atau nilai trend dari data yang sesuai. F t + m = Nilai prediksi untuk periode ke depan [8].

## 2.2 Akurasi  Peramalan
1. Mean Absolute Deviation (MAD) digunakan untuk mengevaluasi peramalan menggunakan jumlah kesalahan mutlak dengan mengukur akurasi yang diramalkan dengan rata-rata dugaan kesalahan rumus untuk menghitung nilai MAD dapat dilihat pada persamaan berikut:
MAD = ∑ =1|x t -f t n t n (6)
2. Mean  Squared  Error  (MSE) digunakan  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan.Setiap  kesalahan  atau  sisa digunakan.  Ini  pendekatan  mengatur  kesalahan  peramalan  besar  kesalahan-kesalahan  itu.  Metode  itu menghasilkan kesalahan sedang yang cenderung lebih baik untuk kesalahan kecil tetapi terkadang  membuat perbedaan  besar. Mean  Squared  Error adalah  rata-rata  dari  kesalahan  perkiraan  yang  tidak  dikutip.Rumus untuk menghitung nilai MSE dapat dilihat pada persamaan berikut:
MSE = ∑ =1(x t -f t ) n t n (7)
3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah rata-rata persentase kesalahan absolut yang dihitung dengan mencari nilai absolut error pada setiap periode, kemudian dibagi dengan nilai observasi aktual dan persentase error absolut. Rumus untuk menghitung nilai MAPE dapat dilihat pada persamaan berikut:
MAPE = (100%) n ∑ =1|x t -f t | n t x t (8)
Keterangan : 𝑥 𝑡 = data actual in the t period 𝐹 𝑡 = Forecasting value in t period 𝑛 = Number of data 𝑡 = Forecasting period [2]

## 2.3 Analisis dan Perancangan Sistem
Pada tahap ini yaitu menganalisa kebutuhan informasi bagi user . Pada sistem yang dirancang ini terdapat 1 user, yaitu admin.Admin user nantinya dapat mengakses loginkedalam sistem.

## 2.3.1 Use Case Diagram
Adapun  sistem  yang  akan  dirancang  memiliki  beberapa  form,  antara  lain  form  jenis  digunakan  untuk menginputkan data jenis barang yaitu form periode yang digunakan untuk menginput data per-periodenya, form Perhitungan DES digunakan untuk melakukan perhitungan peramalan, Form nilai untuk menginput nila dan form password  berfungsi  untuk  mengubah  password  user.  Adapun  user  yang  dapat  login  dan  pada  sistem  hanyalah admin. Use Case Diagramnya dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028

## 2.3.2 Activity Diagram Perhitungan Peramalan
Activity  Diagram perhitungan  peramalan  dengan  menggunakan  metode  DES  dimulai  dengan  Admin  memilih menu  Perhitunga,  maka  sistem  akan  menampilkan  halalaman  perhitngan.  Klik  Hitung  untuk  memulai  proses perhitungan dan sistem akan memproses perintah. Setelah itu maka sistem akan menampilkan hasil perhitungan. Untuk mencetak laporan perhitungan, klik tombol hitung. Gambarnya dapat dilihat pada gambar 3 :
Gambar 3. Activity Diagram Perhitungan DES

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data (Data Masukan dan Keluaran)
Analisis kebutuhan masukan yang berupa data masukan yang akan diproses dengan perhitungan metode Double Exponential  Smoothing .  Adapun  data  yang  dijadikan  bahan  masukan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  jumlah penjualan sparepart sepeda motor pada PT. Anugerah Karya Abiwara II yang diambil merupakan data dari bulan April 2021 – Maret 2022 yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Data S tok Sparepart Periode April 2021–Maret 2022 Nama Sparepart Qty Apr 21 Mei 21 Jun 21 Jul 21 Agu 21 Sep 21 Okt 21 Nop 21 Des 21 Jan 22 Feb 22 Mar 22 OLI MPX1 10W30 SL 0.8L FED 148 134 299 204 149 263 238 218 193 152 224 275 PIECE SHIELD 204 906 243 236 538 390 247 421 442 303 452 441 ELEMEN COMP, AIR CLEANER 164 122 175 133 165 148 149 161 124 62 215 129 OLI MPX2 10W30 SL 0.8L FED 1011  1217  1170  1148 831 1483  1409  1574  2033  1011  1416 598 SCOOTER GEAR OIL (120ML) FED 428 177 442 347 223 621 417 450 32 989 329 611 HONDA M/C GENUNE COOLANT 209 160 357 172 238 203 201 218 354 282 248 268
Sumber : PT. Anugerah Karya Abiwara II

## 3.2 Perhitungan Peramalan
Adapun  hasil  dari  penerapan  algoritma Double  Exponential  Smoothing pada  peramalan  Stok Sparepart di  Pt. Anugerah Karya Abiwara II Kota Tanjungbalai untuk mengetahui stok sparepart sebagai  berikut: a. Menentukan Nilai Smoothing Pertama (S’t) :
S’1 = αX2 + (1-α)S’1-1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028
Karena pada saat t=1 nilai S’t belum tersedia, maka untuk mengatasi masalah ini dapat dilakukan dengan menetapkan nilai S’t sama dengan nilai data periode pertama sebesar 148. Jadi S’1 = 148.
S’2 = αX2 + (1-α)S’2-1 = (0,1 x 134) + (1-0,1) 148 = 13,4 + 133,2 = 146,6 dan seterusnya.
b. Menentukan Nilai Smoothing Kedua (S”t) :
S”1 = αS’2 + (1-α)S”1-1
Karena pada saat t=1 nilai S”t belum tersedia, maka untuk mengatasi masalah ini dapat dilakukan dengan menetapkan nilai S”t sama dengan nilai data periode pertama sebesar 148. Jadi S’1 = 148.
S”2 = αS’2 + (1-α)S”2-1 = (0,1 x 146) + (1-0,1) 148 = 14,6 + 133,2 = 147,8 dan seterusnya.
c. Menentukan Besarnya Konstanta (At) : A1 = 2S’1 – S”1 = (2 x 148) – 148 = 296 – 148 = 148 A2 = 2S’2 – S”2 = (2 x 146,6) – 147,86 = 293,2 – 147,8 = 145,34 dan seterusnya. d. Menentukan Nilai Slope (Bt) : B1 = α / (1 – α) (S’1 – S”1 ) = 0,1 / (1 – 0,1) x (148 - 148) = 0,11 x 0 = 0 B2 = α / (1 – α) (S’2 – S”2 ) = 0,1 / (1 – 0,1) x (146,6 – 147,86) = 0,11 x (-1,26) = -0,14 dan seterusnya.
e. Menentukan Nilai Peramalan (Ft) Untuk 1 Bulan Mendatang :
F12 + m1 =  A12 + B12 m1 = 220,64+ (2,85) 1 = 223,49
f. Menentukan Nilai Peramalan (Ft) Untuk 2 Bulan Mendatang : F12 + m2 =  A12 + B12 m2
= 220,64+ (2,85) 2 = 226,34 Jadi, peramalan jumlah stok sparepart  sepeda motor pada periode bulan April 2022 sebesar 223,49 .

## 3.3. Perhitungan Peramalan OLI MPX1 10W30 SL.8L FED
Proses  perhitungan  tersebut  dilakukan  secara  berulang  untuk  setiap    masing-masing  persamaan.  Hasil  rekap peramalan oli mpx1 10w30 sl.8l fed bisa dilihat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Hasil Output Perhitungan OLI MPX1 10W30 SL 0.8L FED
Periode Actual (Yt) S't S"t at bt Forecast Apr-21 148.00 148.00 148.00 148 0 0 May-21 134.00 146.60 147.86 145.34 -0.14 148.00 Jun-21 299.00 161.84 149.26 174.42 1.398 145.20 Jul-21 204.00 166.06 150.94 181.17 1.68 175.82 Aug-21 149.00 164.35 152.28 176.42 1.341 182.85 Sep-21 263.00 174.22 154.47 193.96 2.194 177.76 Oct-21 238.00 180.59 157.09 204.10 2.612 196.15 Nov-21 218.00 184.33 159.81 208.86 2.725 206.72 Dec-21 193.00 185.20 162.35 208.05 2.539 211.58 Jan-22 152.00 181.88 164.30 199.46 1.953 210.59 Feb-22 224.00 186.09 166.48 205.70 2.179 201.41 Mar-22 275.00 194.98 169.33 220.64 2.85 207.88

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028
Pada tabel 2 diatas menampilan perbandingan antara data aktual dan data hasil peramalan dengan metode DES dari masing-masing periode. Nilai dari masing-masing kesalahan peramalan stok OLI MPX1 10W30 SL 0.8L FED dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Nilai MSE, RMSE, MAD dan MAPE
MSE (e) RMSE (|e|) MAD (e2) MAPE ([e]/yt) 0 0 0 0 14.00 14.00 196.00 0.104 -153.8 153.8 23,654.44 0.514 -28.18 28.18 794.11 0.138 33.854 33.854 1,146.09 0.227 -85.237 85.237 7,265.35 0.324 -41.85 41.85 1,751.28 0.176 -11.285 11.285 127.352 0.052 18.58 18.58 345.37 0.096 58.59 58.59 3,433.05 0.385 -22.59 22.59 510.18 0.101 -67.12 67.12 4,504.62 0.244
Tabel 3 diatas dapat diketahui bahwa nilai keakuratan peralaman (MAPE) dengan metode DES untuk perioe April 2021 adalah 0,104 atau sama dengan 14 % dan begitu pula selanjutnya. Nilai rata-rata dar perhitungan kesalahan peramalan OLI MPX1 10W30 SL 0.8L FED dapat dilihat pada tabel 4 berkut ini :
Tabel 4. Nilai Rata-Rata MSE, RMSE, MAD dan MAPE Periode Ft MAD MSE RMSE MAPE Apr-22 223.49 48.64 3975.26 63.05 21.48%
Setelah  nilai  masing-masing  kesalahan  peramalan  di  rata-ratakan,  maka  didapatkan  hasil  seperti  yang tertera pada tabel 4. Dengan keseluruhan nilai MAPE sebesar 21.48% yang artinya akurasi ketepatan peramalan hampir mencapai 80%

## 3.4 Implementasi dan Pengujian Sistem
Sebelum masuk ke sistem, user harus melakukan login dengan menginputkan username dan password dengan tepat terlebih dahulu. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 3 :
Pada gambar 3 merupakan tampilan form login yang digunakan untuk melakukan proses login agar admin mendapatkan  hak  akses  masuk  ke  aplikasi  dengan  memasukkan username dan password dengan  benar  pada textbox yang telah disediakan lalu klik tombol login.

## Gambar 4. Tampilan Form Login
Pada  gambar  4  merupakan  tampilan  halaman  menu  utama  yang  akan  tampil  setelah  admin  sukses melakukan login. Pada  sistem  ini,  ada  beberapa menu  yang  ada  dalam  halaman  menu  utama  yaitu  menu  jenis, menu periode, menu nilai, menu perhitungan, menu password dan logout.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028
Pada gambar 5 merupakan tampilan form data perhitungan yang digunakan Admin untuk mengelola data input  peramalan  perhitungan  dengan  cara  memilih  jenis  sparepart,  menginputkan  periode  dan  alpha  yang  akan diprediksi. Form data  perhitungan  dilengkapi  dengan  tombol  hitung  dan  cetak.  Berdasarkan  tombol  tersebut, Admin dapat mengelola data perhitungan dengan menekan tombol hitung.
Gambar 6. Tampilan Form Data Perhitungan DES
Pada gambar 6 merupakan tampilan halaman cetak yang tampil ketika Admin mengklik tombol cetak. Data yang terdapat pada halaman cetak adalah data hasil perhitungan Double Exponential Smoothing yaitu data periode, data aktual, hasil forecast, error, abserror, error^2 , MSE, RMSE, MAD dan MAPE.
Gambar 7. Tampilan Halaman Cetak Laporan

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian peramalan stok sparepart sepeda motor di PT.Anugerah Karya  Abiwara  II  menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing adalah  Sistem  peramalan  mampu menghasilkan peramalan stok sparepart sepeda motor di PT.Anugerah Karya Abiwara II menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) dengan bantuan aplikasi berbasis Visual Studio 2010 .  Dengan nilai rata- rata  kesalahan  peramala  MAD 46,65 ,  MSE 3975.26, RMSE 63.05, dan  nilai  MAPE 21,48% yang  artinya keakuratan peramalan hampir mencapai 80%.  Maka dari itu, algoritma dengan perhitungan Double Exponential Smoothing dapat diterapkan untuk proses peramalan stok sparepart sepeda motor di PT. Anugerah Karya Abiwara II sehingga memudahkan untuk menentukan stok sparepart sepeda motor pada periode berikutnya.

## REFERENCES
[1] A.  Purba,  “Perancangan  Aplikasi  Peramalan  Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru  yang  mendaftar  menggunakan  Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Fakultas Agama Islam UISU),” J. Ris. Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 8–12, 2015.
[2] H. Syafwan, M. Syafwan, E. Syafwan, A. F. Hadi, and P. Putri, “Forecasting Unemployment in North Sumatra Using Double  Exponential  Smoothing  Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1783,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1783/1/012008.
[3] A. Stephano, S. Martha, and S. Rahmayuda, “Sistem informasi peramalan tren pelanggan dengan menggunakan metode double exponential smoothing di Mess GM,” J. Komput. dan Apl. , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/39767.
[4] P.  S.  Informasi,  “MENGGUNAKAN  METODE  DOUBLE  EXPONENTIAL  SMOOTHING  REPOSITORY  TYAS ENDAH PUSPANINGRUM,” 2020.
[5] F. Ikhsan and Sumarno, “Forecasting Of Criminality Problems Using Double Exponential Smoothing Method,” Acad. Open , vol. 4, Aug. 2021, doi: 10.21070/acopen.4.2021.2003.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4028
[6] E. Septian et al. , “Sistem Peramalan Stok Spare Part Motor Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Pada Toko Part Station Jember,” pp. 1–2, 2016.
[7] R. Y. Hayuningtyas, “Sistem Informasi Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode SES Dan DES,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.31294/ijse.v4i1.6228.
[8] A. E. Armi, A. H. Kridalaksana, and Z. Arifin, “Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing ( Studi Kasus : Badan Pusat Statistik Kota Samarinda ),” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 1, 2019.
[9] Z.  Lubis, S. Aryza, and S. Annisa, “Perancangan Terbaru Model Pembuatan Game Shopping Habit Society Sebagai Media Edukasi Melestarikan Pasar Tradisional Menggunakan Algoritma Shuffle Random,” J. Electr. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 59–66, 2019.
[10]  E. Sany, D. Tetap, S. Nurdin, and H. Jambi, “APLIKASI DATA STOK OBAT PADA APOTEK ASIAPHARM JAMBI BERBASIS WEB,” no. 2013, pp. 12–17, 2015.
[11]  A. Dan, P. Sistem, I. Stok, O. Pada, A. Arjowinangun, and H. Mujiati, “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Stok Obat Pada Apotek Arjowinangun Hanik Mujiati,” vol. 11, no. 2, pp. 24–28, 2014.
[12]  A. Pratama, “Implementasi Sistem Informasi Peramalan Single Expoenential Smoothing Dalam Melihat Kebutuhan Stok Padi di Dinas Pertanian Aceh Utara,” J. Sist. Inf. ISSN P  2598-599X; E 2599-0330 Vol.2 No.2 2018 , vol. 2, no. 2, pp. 11–27, 2018.
[13]  T. D. Andini and P. Auristandi, “Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” vol. 10, no. 1, 2016.
[14]  D.  U.  Rosa,  “Metode  Exponential  Smoothing  Dalam  Memproyeksikan  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di  Nusa  Tenggara Barat,” J. Pemikir. dan Penelit. Pendidik. Mat. , vol. 2, no. 1, pp. 42–53, 2019.
[15]  J. Bidangan, I. Purnamasari, and M. N. Hayati, “Perbandingan Peramalan Metode Double Exponential Smoothing Satu Parameter Brown Dan Metode Double Exponential Smoothing Dua Parameter Holt,” Stat. FMIPA Univ. Mulawarman , vol. 4, no. 1, pp. 15–19, 2016, [Online]. Available: https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/view/2003.
[16]  F.  R.  Hariri,  W.  Sari,  and  C.  Mashuri,  “Perbandingan  metode  Double  Exponential  Smoothing  dan  Simple  Moving Average  pada  kasus  peramalan  penjualan,” Teknologi ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  93–100,  2021,  doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2348.
[17]  A.  Junaidi,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  Untuk  Menentukan  Persediaan  Barang,” J.  Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 1, pp. 61–67, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i1.604.