## SISTEM PREDIKSI PENJUALAN DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTING

## (STUDI KASUS CV. BU IPUNG LAMONGAN)
Muhammad Mathori Abdul Jalil 1) , Umi Chotijah 2) , Putri Aiyiyah Rakhma Devi 3)
1) CV. Bu Ipung Lamongan Jl. Dokter Wahidin Sudiro Husodo No.153, Kendaruan, Banjarmendalan, Kec. Lamongan, Kabupaten Lamongan, Jawa Tmur 62212
2,3) Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 61121 E-mail: mathorimuhammad449@gmail.com 1) , umi.chotijah@gmail.com 2) , deviaisyiyah@umg.ac.id 3)

## ABSTRAK
Restoran adalah istilah umum untuk menyebut usaha gestronomi yang menyajikan hidangan kepada masyarakat. Restoran biasanya memiliki spesialisasi dalam jenis makanan yang dihidangkan  sebagai contoh yaitu CV. Bu Ipung Lamongan yang menyediakan berbagai macam makanan dan minuman seperti makanan tradisional, fried chicken, snack dan juga jus. Hasil dari observasi dari CV. Bu Ipung  Lamongan didapatkan hasil penjualan produk dalam satu  minggu,  selain  hasil penjualan produk ada permasalahan yang diperoleh yaitu jumlah persediaan produk yang ada di CV. Bu Ipung Lamongan tersebut masih belum  beratur.  Dikarenakan  seringnya  terjadi  kekurangan  serta  kelebihan  bahan  baku  yang  menyebabkan  kerugian  bagi restoran. Meka dibutukanlah  sebuah sistem prediksi  yang  mampu  membantu  CV. Bu Ipung  Lamongan dalam  menentukan jumlah stok bakan baku dalam satu minggu. Sistem prediksi yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan metode Single Exponential Smooting dengan beberapa penujian yaitu pertama dengan data acuan 3 minggu, pengujian kedua dengan data acuan 6 minggu  dan pengujian ketida dengan data acuan 12 minggu. Dari masing-masing pengujian itu akan dijadikan nilai perbandingan dengan data atual yang dapat menentukan nilai error dalam prediksi menggunakan MSE ( Mean Squared Error ) , MAE ( Mean Absolute Error) , MAPE( Mean Absolute Percantage Error ). Dari ketiga penujian tersebut yang memiliki nilai error terkecil merupakan hasil peramlan yang terbaik. Kata Kunci : Single Exponential Smooting, Sitem Prediksi penjualan, MSE, MAE, MAPE

## ABSTRACT
Restaurant is a general term to describe a gastronomic business that serves dishes to the public. Restaurants usually spe- cialize in the type of food served, for example, CV. Mrs. Ipung Lamongan who provides various kinds of food and drinks such as traditional food, fried chicken, snacks and juices. The results of observations from CV. Mrs. Ipung Lamongan obtained product sales results in one week, in addition to product sales results there were problems obtained, namely the number of product inventories in CV. Mrs. Ipung Lamongan is still not in order. Due to frequent shortages and excess raw materials that cause losses for restaurants. They need a prediction system that can help CV. Mrs. Ipung Lamongan in determining the amount of raw material stock in one week. The prediction system developed in this study uses the Single Exponential Smoothing method with several tests, namely the first with 3 weeks of reference data, the second test with 6 weeks of reference data and the third test with 12 weeks of reference data. From each test it will be used as a comparison value with actual data that can determine the error value in predictions using MSE (Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error), MAPE (Mean Absolute Per- cantage Error). Of the three tests that have the smallest error value is the best forecasting result.
Keywords : Single Exponential Smoothing, Sales Prediction System, MSE, MAE, MAPE

## I. P ENDAHULUAN
Restoran  adalah  istilah  umum  untuk  menyebut  usaha gestronomi yang menyajikan hidangan kepada masyarakat  dan  menyajikan  tempat  untuk  menikmati hidangan  tersebut.  Meski  pada  umumnya  restoran menyajikan makanan di tempat teteapi ada juga restoran yang  menyedikan  layanan online dan delivery  service yang  merupakan  sebagai  salah  satu  bentuk  pelayanan kepada  konsumennya.  Restoran  biasanya  memiliki spesialisasi  dalam  jenis  makanan  yang  dihidangkan sebagai  contoh  yaitu  CV.  Bu  Ipung  Lamongan  yang menyediakan  berbagai  macam  makanan  dan  minuman seperti makanan tradisional, fried chicken , snack dan juga jus (Studio, 2020). Dari hasil observasi di CV. Bu Ipung Lamongan  yang  berada  di  kota  lamongan  diperoleh informasi  mengenai  jumlah  penjualan  produk  tiap minggunya.  Selain  jumlah  paenjualan  produk  ada permasalahan yang diperoleh.
Permasalahan yang diperoleh adalah jumlah persediaan bahan  makanan  yang  ada  di  CV.  Bu  Ipung  Lamongan tersebut  masih  belum  teratur.  Dalam  hal  ini  penentuan penjualan  makanan  pada  satu  minggu  yang  akan  datang tidak  dapat  diketahui  berapa  banyak  jumlah  bahan makanan  yang  harus  dibutuhkan.  Apabila  terjadi kekurangan  atau  kelebihan  itu  bisa  menyebabkan kerugian  bagi  restoran  serta  dapat  menghambat  proses penjualan  akibat  kekurangan  stok  bahan  makanan. Sedangkan kalau kelebihan stok bahan makanan itu juga berakibat  buruk  bisa  menyebabkan  makanan  bisa  basi ataupun  jamuran.  Oleh  karena  itu  untuk  mengatasi permasalahan  yang  ada  di  CV.  Bu  Ipung  Lamongan tersebut  dibutuhkan  sistem  prediksi  penjulan  agar  tidak terjadi kerugian lagi pada satu minggu  berikutnya.
Diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu untuk menentukan jumlah penjulan pada satu minggu berikutya dengan data penjualan pada satu minggu sebelumnya.
Sistem  prediksi  yang  akan  dikembangakan  dalam
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Muhammad Mathori Abdul Jalil, Umi Chotijah, Putri Aisyiyah Rakhma Devi Sistem Prediksi Penjualan Dengan Metode Single Exponential Smooting
penelitian ini adalah menggunakan sebuah metode Single Exponential  Smoothing .  Metode Single  Exponential Smoothing merupakan peramalan  yang digunakan untuk jaka  pendek  atau  biasanya  untuk  satu  minggu  kedepan atau  satu  bulan  kedepan.  Model  ini  mengasumsikan bahwa data yang berfluktuasi berada pada nilai mean yang tetap, tanpa adanya trend ataupun pola perumbuhan yang konsisten. Metode ini dipilih karena sangat sesuai dengan kebutuhan  permasalahan  yang  ada  di  CV.  Bu  Ipung Lamongan,  dimana  peramalan  yang  dibutuhkan  adalah untuk  meramalkan  jangka  pendek  dan  data  yang didapatkan pada CV. Bu Ipung lamongan merupakan data yang berpola fluktuasi  secara tidak teratur. Pada analisis artikel  penelitian  Niken  Chaerunnisa  dan  Ade  Momon (2021) tentang perbandingan metode Single Exponential Smoothing dan Moving  Average untuk  meramalkan penjulan  produk  minyak  goring  di  PT  Tunas  Baru Lampung menyatakan bahwa metode Single Exponential Smooting metode  terbaik  untuk  meramalkan  penjualan produk  minyak  goreng dan  tingkat persentase kesalahan menggunakan metode Single Exponential Smooting lebih kecil dibandingkan metode Moving Average. Penggunaan data penjualan dan data stok persediaan bahan baku pada periode sebelumya akan digunakan sebagai acuan dalam melakuan  peramalan.  Dan  hasil  pengelolahan  data tersebut akan menyimpulkan banyaknya stok bahan baku yang  harus  disiapkan  agar  persediaan  stok  bahan  baku sesuai dengan yang diharapkan dibandingkan satu minggu sebelumnya.
Sistem  prediksi  penjualan  ini  dapat  diharapkan mempermudah  membantu  pemilik  CV.  Bu  Ipung Lamongan  untuk  menentukan  jumlah  persediaan makanan  untuk  satu  minggu  kedepannya  agar  dapat meminimalisir  kerugian  yang  terjadi  karena  kekurangan atau kelebihan bahan makanan pada minggu lalu.

## II. LANDASAN TEORI
2.1 Peramalan ( Forecasting)
Peramalan  ( forecasting )  diperlukan  untuk  menetapkan patokan dalam membuat rencana. Tanpa adanya patokan (dasar),  tidak  mungkin  rencana  bisa  dibuat.  Ramalan penjualan diperlukan untuk menentukan jumlah produksi baik jasa maupun barang yang harus dipersiapkan.
2.2 Metode Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing adalah  teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data  diberi  bobot  oleh  sebuah  fungsi  exponential. Penghalusan  exponential  merupakan  metode  peramalan rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan  canggih,  namun masih  mudah  digunakan.  Metode  ini  sangat  dedikit pencatatan  data  masa  lalu.  Rumus  penghalusan exponential dapat ditunjukkan sebagai berikut:
F t+1 = α X t + (1- α ) F t-1…………… (2.1) Keterangan : Ft+1   = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt     = Nilai riil periode ke t α      = Bobot yang menunjukkan   konstanta penghalus (0< α <1) Ft-1    = Ramalan untuk periode ke t-1 Metode ini membutuhkan nilai alpha (α ) sebagai nilai parameter  pemulusan.  Untuk  mendapatkan  nilai  α  yang
tepat  pada  umumnya  dilakukan  dengan  cara  trial  dan error untuk menentukan nilai kesalahan terendah. Nilai α dilakukan  dengan  membandingkan  pemulusan  antara  α 0,1 sampai α 0,9. Metode ini hanya mempu memprediksi peramalan  maksimal  satu  periode  kedepan  dan  cocok untuk data yang mengandung unsur stationer.
Ada  beberapa  perhitungan  yang  bisa  digunakan  untuk menghitung  kesalahan  peramalan  total.  Perhitungan  ini dapat digunakan untuk membandingkan model peramalan yang  berbeda,  mengawasi  peramalan,  dan  untuk memastikan  peramalan  berjalan  dengan  baik.  Tiga  dari perhitungan yang paling terkenal adalah error mutlak rata- rata (Mean Absolute Error)  MAE, kesalahan kuadrat rata- rata  (Mean  Squared  Error)  MSE,  dan  kesalahan  persen mutlak rata-rata (Mean Absolute Percent Error) MAPE.
MSE ( Mean Squared Error ) adalah  metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan  dibagi  dengan  jumlah  observasi.  Pendekatan  ini mengatur  kesalahan  peramalan  yang  besar    karena kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan.  Berikut  rumus untuk menghitung MSE:
MSE = 1 𝑛 ∑ = 1 𝑛 𝑡 (X t − F t )2 … … … . (2.2)
Keterangan : Ft = Nilai ramalan Xt = Niai actual n  = Jumlah data error
Untuk  mengetahui  metode  prediksi  dengan  tingkat akurasi yang tinggi, maka dibutuhkan menghitung tingkat kesalahan  dalam  suatu  prediksi,  semakin  kecil  tingkat kesalahan  yang  dihasilkan,  maka  semakin  baik  prediksi tersebut.  Standar  umum  pengukuran  kesalahan  prediksi yang digunakan adalah ( Mean Absolute Error ) MAE un- tuk  akurasi,  dan  ( Mean Absolute  Percentage  Error ) MAPE  untuk  persentase  akurasi.  Berikut  rumus  untuk menghitung MAE:
MAE = 1 𝑛 ∑ = 1 |𝑋 𝑡 −   𝐹 𝑡 𝑛
𝑡 | … … … … . (2.3) Keterangan :
Ft = Nilai ramalan Xt = Nilai actual n  = Jumlah data error MAPE  ( Mean  Absolute  Percantage  Error )  Metode peramalan  yang  baik  adalah  metode  yang  memberikan tingkat  kesalahan  yang  kecil,  tingkat  kesalahan merupakan  selisih  antara  nilai  aktual  dengan  nilai peramalan. Kesalahan dalam peramalan dapat disebabkan karena  nilai  peramalan  terlalu  kecil  atau  terlalu  besar dibandingkan  nilai  aktual.  Teknik  perhitungan  MAPE dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut.
MAPE = 1 𝑛 ∑ |X t −   F t | X t X 100 … … … . . (2.4) 𝑛
𝑡=1
Keterangan : Ft = Nilai ramalan Xt = Nilai actual n  = Jumlah data error
III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Wawancara  dengan  pihak  manajemen  CV.  Bu  Ipung Lamongan  menyatakan  bahwa,    setiap  bulan  pihak
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Muhammad Mathori Abdul Jalil, Umi Chotijah, Putri Aisyiyah Rakhma Devi Sistem Prediksi Penjualan Dengan Metode Single Exponential Smooting
peusahaan  kususnya  devisi  penjualan  dan  pihak manajemen  akan  melakuan  rapat  untuk  melakukan evaluasi  penjualan,  menentukan  target  penjualan  dan sterategi yang di gunakan untuk bulan depan. Dalam rapat tersebuat akan menghasilkan keputusan berupa perancangan kerja yang digunakan untuk target penjualan untuk  bulan  depan.  Berdasarkan  penjelasan  tersebut dalam melakukan penggadaan jumlah makanan yang akan dijual maka terlebih dahulu perusahaan harus menentukan target  penjualan.  Target  penjualan  ini  sangat  penting karena dapat memberikan gambaran tentang masa depan perusahaan  yang  memungkinkan  manajemen  membuat perancangan,  menciptakan  peluang  bisnis,  maupun mengatur pola investasi mereka.
Penjualan  makanan  masih  sering  terjadi  fluktuasi penjualan, sehingga apabila pengadaan terlalu besar maka perusahaan  akan  mengalami  kerugian,  sebaliknya  juga bila pengadaan diadakan terlalu sedikit maka perusahaan mendapat  keluhan  dari  pelanggan  karena  membuat pelanggan  menunggu  dalam  waktu  yang  lama.  Dengan kata  lain,    keberhasilan  suatu  perusahaan  sangat tergantung pada kemampuan manajemen dalam memanfaatkan  peluang  agar  dapat  menghasilkan penjualan dan laba sesuai dengan yang diharapkan.
Sistem yang membantu dalam prediksi penjualan akan sangat membantu dalam proses penjulan di CV. Bu Ipung Lamongan. Karena dengan adanya sistem tersebut dapat membantu  dalam  mengambil  keputusan  penjualan  pada minggu selanjutnya.
3.2 Hasil Analisis
Sistem  yang akan dibangun termasuk  ke dalam sistem peramalan  (forecasting).  Sistem  ini  harus  mampu memprediksi  penjualan  makanan  untuk  satu  minggu selanjutnya  berdasarkan  data  dari  minggu-minggu sebelumnya.
Sistem  peramalan  ini  juga  digunakan  oleh  pikak manajemen  dan  devisi  penjualan  untuk  menentukan prediksi  yang  diberikan  oleh  sistem.  Berdasarkan  hal terebut terdiri dari 2 entitas, yaitu:
1. Manajer : merupakan entitas yang bertanggung jawab penuh  terhadap  berjalannya  usaha  dan  bertanggung jawab  atas  pengambilan  keputusan  peramalan  yang dilakukan oleh sistem.
2. Karyawan  :  merupakan  entitas  yang  bertugas  untuk memasukkan data perminggu serta mengatur persediaan stok produk.
Berikut  adalah  diagram  alir  sisem  prediksi  penjualan produk  di  CV.  Bu  Ipung  Lamongan  yang  dapat  dilihat pada gambar 3.1 dibawah ini:
Gambar 3.1 Diagram Alir Sistem Prediksi Penjualan Produk CV. Bu Ipung Lamongan
Berdasarkan  gambar  3.1  proses  prediksi  penjualan produk  dimulai  dengan  memasukkan  data  penjualan produk  pada  minggu  sebelumnya.  Kemudian  sistem memulai  meprediksi  penjualan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing yang  kemudian  setelah proses peramalan selesai sistem akan menampilkan hasil peramalan dengan nilai alpha terbaik. Berikut merupakan 3.2 diagram alir metode Single Exponential Smoothing:
Gambar 3.2 Diagram Alir Metode Single Exponential Smoothing
Keterangan  diagram  alir  metode Single  Exponential Smoothing
1. Nilai  bobot  alpha  akan  secara  otomatis  diisi  oleh sistem yang selanjutnya nilai terebut akan digunakan untuk menentukan pemulusan peramlan.
2. Menentukan jumlah periode peramalan yang nantinya akan  digunakan  untuk  proses  dasar  menentukan peramalan .
3. Kemudian perhitungan dilanjutkan dengan menentukan nilai peramalan menggunakan persamaan
4. Perulangan  akan  dilakukan  jika  ada  data  periode sebelumya  maka  perhitungan  akan  dilanjutkan  dan

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Muhammad Mathori Abdul Jalil, Umi Chotijah, Putri Aisyiyah Rakhma Devi Sistem Prediksi Penjualan Dengan Metode Single Exponential Smooting
jika proses perhitungan selesai maka akan menampilkan  hasil  peramalan  untuk  satu  minggu berikutnya.
3.3 Diagram Konteks
Diagram kontext adalah diagram yang terdiri dari suatu proses  dan  menggambarkan  ruang  lingkup  suatu  sistem. Diagram  kontext  merupakan  level  tertinggi  dari  DFD yang menggambarkan seluruh input ke sistem output dari sistem.  Adapun  diagram  kontext  dari  sistem  yang  akan dibuat adalah seperti gambar 3.3 sebagai berikut.
Gambar 3.3 Diagram Kontext Sistem Prediksi Penjualan Produk Diagram  kontext  diatas  merupakan  gambaran  sistem secara  garis  besar  dimana  terdapat  dua  entitas  yang berhubungan dengan sistem.
1. Manager merupakan pihak yang dapat meihat laporan penjualan pada tiap perbulannya.
2. Karyawan  merupakan  pihak  yang  bertugas  untuk mengelola  stok  pejualan  perminggu,  memesukkan data  penjualan  perbulan  serta  memperoleh  hasil peramalan
3.4 Diagram Berjenjang
Dalam pembuatan sistem diperlukanlah sebuah bagan berjenjang yang dimana merupakan awal dari penggambaran DFD (Data Flow Diagram) ke level –level yang  lebih  bawah  lagi.  Dari  sistem  perediksi  ini mempunyai  3  level  seperti  terlihat  pada  gambar  3.4 dibawah ini.
Gambar 3.4 Diagram Berjenjang Sistem Perediksi Penjualan Peroduk Pada gambar 3.5 dapat dijelaskan sebagai beikut:
5. Top Level  : Sistem Perdiksi Penjualan
6. Level 0    : 1. Manajemen data
2.Perhitungan Single Exponential      Smoothing
7. Level 1    :
1. Menentukan peramalan satuminggu berikutnya
2. Menghitung rata-rata.
3. Perhitungan MAE dan MAPE.
3.5 Data Flow Diagram Level 0
Gambar 3.5 DFD Level 0 Sistem Perediksi Penjualan Produk
Keterangan:
DFD  Level  0  yang  di  tunjukan  pada  gambar  3.5 menjelaskan  beberapa  proses  yang  terjadi  pada  Sistem Perediksi  Penjualan  diamna  proses  tersebut  terbagi menjadi  2  proses  yaitu  maagemen  data  dan  perhitungan Single  Exponential  Smoothing .  Setiap  stake  holder memiliki peran  masing-masing pada sistem. Output dari sistem  tersebut  adalah  hasil  prediksi  penjualan  produk pada satu  minggu berikutnya  yang  nanti akan dibuatkan laporan peramalan yang telah dilakukan oleh sistem. 3.6 Data Flow Diagram Level 1
Gambar 3.6 DFD Level 1 Sistem Perediksi Penjualan Produk
Berikut adalah keterangan dari gambar 3.6  DFD Level 1 di atas:
1. Proses 2.1 adalah proses perhitungan peramalan penjualan  untuk  satu  minggu  berikutnya.  Data yang  digunakan  untuk  melakukan  peramalan adalah  data  penjualan  satu  minggu  sebelumya yang telah dimasukkan kedalam tabel penjualan.
2. Proses 2.2 adalah proses perhitungan nilai rata- rata yang nantinya akan digunakan sebagai pen- carian nilai peramalan
3. Proses 2.3 adalah proses perhitungan nilai MAD dan  MAPE  yang  nantinya  niai  tersebut  akan digunakan untuk mengukur kesalahan peramalan dari hasil peramlan tersebut.

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1 Implementasi Halaman Login
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Muhammad Mathori Abdul Jalil, Umi Chotijah, Putri Aisyiyah Rakhma Devi Sistem Prediksi Penjualan Dengan Metode Single Exponential Smooting
Berikut  ini  adalah  tampilan  awal  sistem  saat  user membuka  sistem.  Tampilan  login  ini  digunakan  untuk membatasi  pemekaian  sistem  prediksi  agar  tidak digunakan  oleh  orang  lain.  Berikut  ini  adalah  gambar tampilan  halaman  login  yang  telah  dirancang  seperti gambar 4.1 dibawah ini:
Gambar 4.1 Tampilan Halaman Login 4.2

## Implementasi Halaman Dashboard
Setelah user berhasil melakukan login maka user akan diarahkan oleh sistem ke halaman Dashboard. Berikut ini adalah  tampilan  halaman  Dashboard  seperti  gambar  4.2 dibawah ini:
Gambar 4.2 Tampilan Halaman Dashboard 4.3

## Implementasi Halaman Periode
Halaman  seperti  gambar  4.3  dibawah  ini  adalah halaman untuk menambahkan data periode  dalam 1 bulan pada sistem prediksi penjualan:
Gambar 4.3 Tampilan Halaman Periode 4.4 Implentasi Halaman Menu
Dibawah ini adalah tampilan halaman menu yang dapat dilihat  pada  gambar  4.4  yang  digunakan  untuk menambahkan  data  menu-menu  yang  ada  di  CV.  Bu Ipung Lamongan .
Gambar 4.4 Tampilan Halaman Menu 4.5 Implementasi Halaman Data Aktual
Pada halaman ini berfungsi  untuk  menambahkan data aktual produk di CV. Bu Ipung Lamongan serta juga dapat digunakan  untuk  menghapus  dan  mengedit  data  aktual produk.
Gambar 4.3 Tampilan Halaman Data Aktual 4.6 Implementasi Halaman Peramalan
Pada  halaman  ini  digunakan  untuk  melakukan peramalan  stok  bahan  produk  pada  minggu  berikutnya. Dibawah  ini  merupakan  gambar  4.6  tampilan  halaman peramalan.
Gambar 4.6 Tampilan Halaman Peramalan

## 4.7 Pengujian Sistem
Untuk  analisa  hasil  pengujian  sistem  penulis menggunakan data aktual produk penjualan pada CV. Bu Ipung Lamongan selama 27 minggu.  Didalam pengujian sistem  menggunakan  3  acuan  peramalan  yaitu  dengan data  acuan  3  minggu,  6  mimggu,  12  minggu.  Dari  data acuan  yang  digunakan  mulai  dari  bulan  Agustus  2020 minggu ke 1 – Oktober 2020 minggu ke 4. Pada pengujian ini  dilakukan  3  tahap  pengujian  dengan  kiteria  sebagai berikut:
1. Kiteria  pertama  peramalan  produk  nasi  goreng menggunakan  data  acuan  3  minggu  mulai  bulan Agustus 2020 minggu ke 1 – Oktober 2020 minggu
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Muhammad Mathori Abdul Jalil, Umi Chotijah, Putri Aisyiyah Rakhma Devi Sistem Prediksi Penjualan Dengan Metode Single Exponential Smooting
ke 4. Untuk menentukan peramalan bulan Agustus 2020  minggu  ke  4  dengan  besaran  nilai  alpha mulai 0,1 - 0,9 untuk mengetahui hasil peramalan yang  terbaik  maka  di  cari  nilai  error  MAPE terkecil.
2. Kiteria  pertama  peramalan  produk  nasi  goreng menggunakan  data  acuan  6  minggu  mulai  bulan Agustus 2020 minggu ke 1 – Oktober 2020 minggu ke 4. Untuk menentukan peramalan bulan Oktober 2020  minggu  ke  3  dengan  besaran  nilai  alpha mulai 0,1 - 0,9 untuk mengetahui hasil peramalan yang  terbaik  maka  di  cari  nilai  error  MAPE terkecil.
3. Kiteria  pertama  peramalan  produk  nasi  goreng menggunakan data acuan 12 minggu  mulai bulan Agustus 2020 minggu ke 1 – Oktober 2020 minggu ke  4.  Untuk  menentukan  peramalan  bulan November minggu ke 1 dengan besaran nilai alpha mulai 0,1 - 0,9 untuk mengetahui hasil peramalan yang  terbaik  maka  di  cari  nilai  error  MAPE terkecil.
4.7.1 Kiteria  Pengujian  Pertama  Dengan  Data Acuan 3 Minggu
Tabel 4.1 Hasil Peramalan Dengan Data Acuan 3 Minggu Alpha 0,1-0,9 No Nama Produk Periode Alpha MAPE Hasil Pera- malan
1
Nasi Goreng Agus 2020 minggu 4 0,1 7% 126 2 Agus 2020 minggu 4 0,2 6% 123 3 Agus 2020 minggu 4 0,3 5% 121 4 Agus 2020 minggu 4 0,4 4% 119 5 Agus 2020 minggu 4 0,5 4% 117 6 Agus 2020 minggu 4 0,6 3% 114 7 Agus 2020 minggu 4 0,7 2% 112 8 Agus 2020 minggu 4 0,8 3% 108 9 Agus 2020 minggu 4 0,9 1% 107
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil  peramalan  yang mendekati  dan  memperoleh  nilai  kesalahan  peramalan MAPE terkecil dibesaran nilai alpha 0,9 seperti di Tabel 4.1 yang berwarna kuning. Dari tabel diatas dapat dilihat nilai hasil pengujian peramalan dan kesalahan peramalan alpha terpilih dengan MAPE terkecil sebagai berikut:
Jadi  peramalan  penjualan  produk  nasi  goreng menggunakan  acuan  6  minggu  untuk    periode  Oktober 2020  minggu  ke  3  adalah  60  dengan  nilai  MSE  16.63, MAE 2.87 dan MAPE 4%.
4.7.2 Kiteria Pengujian Kedua Dengan Data Acuan
6 Minggu
Tabel 4.2 Hasil Peramalan Dengan Data Acuan 6 Minggu Alpha 0,1-0,9
No Nama Produk Periode Alpha MAPE Hasil Per- amalan 1 Nasi Goreng
Okt 2020 minggu ke 3 0,1 34% 126 2 Okt 2020 minggu ke 3 0,2 30% 118 3 Okt 2020 minggu ke 3 0,3 26% 109 4 Okt 2020 minggu ke 3 0,4 23% 101 5 Okt 2020 minggu ke 3 0,5 19% 93 6 Okt 2020 minggu ke 3 0,6 15% 85 7 Okt 2020 minggu ke 3 0,7 11% 77 8 Okt 2020 minggu ke 3 0,8 8% 68 9 Okt 2020 minggu ke 3 0,9 4% 60
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil  peramalan  yang mendekati  dan  memperoleh  nilai  kesalahan  peramalan MAPE terkecil dibesaran nilai alpha 0,9 seperti di Tabel 4.2 yang berwarna kuning. Dari tabel diatas dapat dilihat nilai hasil pengujian peramalan dan kesalahan peramalan alpha terpilih dengan MAPE terkecil sebagai berikut:
Jadi  peramalan  penjualan  produk  nasi  goreng menggunakan  acuan  6  minggu  untuk    periode  Oktober 2020  minggu  ke  3  adalah  60  dengan  nilai  MSE  16.63, MAE 2.87 dan MAPE 4%.
4.7.3 Kiteria Pengujian Ketiga Dengan Data  Acuan 12 Minggu
Tabel  4.3 Hasil  Peramalan  Dengan  Data  Acuan  12 Minggu Alpha 0,1-0,9
No Nama Produk Periode Alpha MAPE Hasil Peramalan 1 Nasi Goreng
Nov 2020 minggu ke 1 0,1 38% 98 2 Nov 2020 minggu ke 1 0,2 31% 83 3 Nov 2020 minggu ke 1 0,3 25% 73 4 Nov 2020 minggu ke 1 0,4 21% 68 5 Nov 2020 minggu ke 1 0,5 17% 62 6 Nov 2020 minggu ke 1 0,6 13% 59 7 Nov 2020 minggu ke 1 0,7 10% 57 8 Nov 2020 minggu ke 1 0,8 7% 55 9 Nov 2020 minggu ke 1 0,9 3% 55
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil  peramalan  yang mendekati  dan  memperoleh  nilai  kesalahan  peramalan MAPE terkecil dibesaran nilai alpha 0,9 seperti di Tabel
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Muhammad Mathori Abdul Jalil, Umi Chotijah, Putri Aisyiyah Rakhma Devi Sistem Prediksi Penjualan Dengan Metode Single Exponential Smooting
4.3 yang berwarna kuning. Dari tabel diatas dapat dilihat nilai hasil pengujian peramalan dan kesalahan peramalan alpha terpilih dengan MAPE terkecil sebagai berikut:
Jadi  peramalan  penjualan  produk  nasi  goreng menggunakan acuan 12 minggu untuk  periode November 2020  minggu  ke  1  adalah  55  dengan  nilai  MSE  14,62, MAE 2.76 dan MAPE 3%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  di CV. Bu Ipung Lamongan, untuk mengetahui hasil jumlah persediaan stok bahan baku dalam memenuhi permintaan pelanggan  di  minggu  berikutnya  telah  tercapai  dengan hasil sebagai berikut:
1. Metode Single  Exponential  Smoothing dapat digunakan  untuk  studi  kasus    peramalan persediaan bahan baku di CV. Bu Ipung Lamongan dalam periode perminggu.
2. Metode  ini  perlu  melakukan  perbandingan menggunakan  nilai  parameter  alpha  0,1  sampai alpha  0,9  untuk  menemukan  nilai  error  yang terkecil.
3. Jika  data  aktualnya  tidak  stabil  maka  saat melakukan  prediksi  dapat  menggunakan  nilai alpha  yang  terbesar,  tetapi  jika  sebaliknya  data aktualnya  stabil  maka  dapat  menggunakan  nilai alpha yang terkecil.
4. Sistem ini memerukan data acuan 27 minggu yaitu bulan agustus 2020 – maret 2021
5. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan pada penjualan nasi goreng, penyetan ayam, air mineral dan  jus  alpukat  dengan  menggunakan  data  acuan 27 minggu dari bulan agustus 2020 – maret 2021 didapatkan hasil MAPE terkecil yaitu nasi goreng 3,12%, penyetan ayam 9,33%, air  mineral 4,14% dan  jus  alpukat  3,22%  menggunakan  nilai  alpha 0,9.
6. Sistem  ini  hanya  dapat  meramalkan  satu  periode kedepan  saja  tidak  dapat  digunakan  untuk melakukan  peramalan  beberapa  periode  kedepan dalam satu peralaman.
5.2 Saran
Saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem ini adalah sebagai berikut:
1. Diharapkan  sistem  peramalan  ini  dapat meramalkan  persediaan  bahan  baku  untuk beberapa  minggu  kedepan  tidak  hanya  satu minggu kedepan saja
2. Untuk penelitian berikutnya diharapkan sistem ini bisa dikembangkan menjadi berbasis mobile androis atau IOS 3. Diharapkan untuk penelitian berikutnya menggunakan algoritma peramalan yang
memiliki pola trend seperti algoritma Moving Average, ARIMA, Trend Linier Analysis. Dll. DAFTAR PUSTAKA
[1] Basu  Swastha  dan  Irawan.  (1997).  Manajemen Pemasaran Modern. Libery. [2]  Fachrurrazi,  S.,  Si,  S.,  &  Kom,  M.  (2015). MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  PADA  TOKO
OBAT BINTANG GEURUGOK.
[3] Pamuji. (1981). Teori Sistem dan Penerapannya dalam Manajemen.
http://digilib.uinsby.ac.id/8536/3/Bab2.pdf.
[4]  Setiawan.  (2021).  Pengertian  Penjualan  –  Jenis, Tujuan, Faktor, Pasar, Para
Ahli. https://www.gurupendidikan.co.id/pengertian- penjualan
[5] Studio, A. (2020). Pengertian Restoran Menurut Para Ahli. https://www.arsitur.com/2015/10/pengertian- restoran-menurut-para-ahli.html
[6]  Gustriansyah,  R.  (2017).  ANALISIS  METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DENGAN BROWN EXPONENTIAL SMOOTHING PADA STUDI KASUS. 7–11.
[7] Laksmana, R. D., Santoso, E., & Rahayudi, B. (2019). Prediksi  Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode Exponential  Smoothing  (  Studi  Kasus :  Harum Bakery ). 3(5), 4933–4941.
[8]  Putro,  B.,  Furqon,  M.  T.,  &  Wijoyo,  S.  H.  (2018). Prediksi  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian  Air Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing  ( Studi Kasus : PDAM Kota Malang ). 2(11), 4679– 4686.
[9] M. Syaichuddin. (2019). PERAMALAN KUANTITI PENJUALAN  HERBISIDA  MENGGUNAKAN
METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING STUDI KASUS
PT. PETROKIMIA KAYAKU. 9.
[10]  Sungkawa,  I.,  &  Megasari,  R.  T.  (2011).  NILAI RAMALAN  DATA  DERET  WAKTU  DALAM SELEKSI  MODEL  PERAMALAN  VOLUME PENJUALAN PT
SATRIAMANDIRI
CITRAMULIA  Iwa  Sungkawa ;  Ries  Tri Megasari. 2(2), 636–645.