Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.395 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1573-1580 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## FORECASTING THE GOLD JEWELRY SALES USING SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD
Nur Ariza *1 , Nuriadi Manurung 2 , Masitah Handayani
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 arizaiza566@gmail.com , 2 nuriadi0211@gmail.com , 3 bungafairuz8212@gmail.com
(Naskah masuk: 22 Juni 2022, Revisi: 28 Juni 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
Gold is a precious metal that plays an important role in people's daily lives. People use gold jewelry as a dowry so that gold is sought after, such as earrings, necklaces, pendants, bracelets, rings and others. However, buying and  selling  gold  jewelry  at  a  gold  jewelry  store  has  a  different  strategy.  Gold  sellers  must  carry  out  the  gold jewelry  production  process  to  meet  gold  jewelry  supplies  and  market  demand.  The  results  of  the  sale  of  gold jewelry sometimes increase and decrease every day which cannot be predicted every day, so this can affect the store  to  find  out  the  profits  and  losses  that  will  be  obtained  in  the  future.  The  purpose  of  this  study  was  to determine  the  results  of  forecasting  sales  of  gold  jewelry  at  the  Yoga  Gold  Shop  using  the  single  exponential smoothing  method  in  the coming month. The results of  this study resulted in  March 2022 9 carat  gold  jewelry totaling  4191.16  grams  with  a  3.01%  MAPE,  10  carat  gold  totaling  2095.53  grams  with  a  3.01%  MAPE, Surabaya  gold  1047.76  grams  with  a  3.03%  MAPE  and  london  gold  jewelery  523.83  grams  with  a  MAPE  of 3.41%. So it can be concluded that applying the single exponential smoothing method can help in predicting the sales results of gold jewelry.
Keywords : Forecasting, Gold Jewelry, Sales, SES Method

## PERAMALAN PENJUALAN PERHIASAN EMAS MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING

## Abstrak
Emas  merupakan  logam  mulia  yang  berperan  penting  dalam  kehidupan  sehari-hari  masyarakat.  Masyarakat menggunakan  perhiasan  emas  sebagai  mahar  sehingga  membuat  emas  banyak  dicari,  seperti  anting,  kalung, liontin,  gelang,  cincin  maupun  lainnya.  Akan  tetapi  jual  beli  perhiasan  emas  di  toko  perhiasan  emas  memiliki strategi  yang  berbeda.  Penjual  emas  harus  melakukan  proses  produksi  perhiasan  emas  untuk  memenuhi persediaan perhiasan emas dan permintaan pasar. Hasil penjualan perhiasan emas terkadang mengalami kenaikan dan  penurunan  setiap  harinya  yang  tidak  dapat  diramalkan  setiap  harinya,  sehingga  hal  tersebut  dapat mempengaruhi  pihak  toko  untuk  mengetahui  keuntungan  dan  kerugian  yang  didapatkan  dimasa  yang  akan datang. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil peramalan penjualan perhiasan emas di Toko Emas Yoga  menggunakan  metode single  exponential  smoothing pada  bulan  yang  akan  datang.  Hasil  penelitian  ini menghasilkan maret 2022 perhiasan emas 9 karat berjumlah 4191,16 gram dengan MAPE 3,01%, emas 10 karat berjumlah  2095,53  gram  dengan  MAPE  3,01%,  emas  surabaya  1047,76  gram  dengan  MAPE  3,03%  dan perhiasan emas london 523,83 gram dengan MAPE 3,41%. Maka dapat disimpulkan bahwa dengan menerapkan metode single exponential smoothing dapat membantu dalam meramalkan hasil penjualan perhiasan emas.
Kata kunci : Metode SES, Penjualan, Peramalan , Perhiasan Emas

## 1. PENDAHULUAN
Emas  merupakan  logam  mulia  yang  ber  peran penting  dalam  kehidupan  sehari-hari  masyarakat. Biasanya, masyarakat  menggunakan perhiasan emas sebagai  mahar  sehingga  membuat  emas  banyak dicari,  seperti  anting,  kalung, liontin,  gelang,  cincin dan masih banyak lagi . Emas juga dapat digunakan untuk berinvestasi, dengan membeli perhiasan emas
ketika  harga  mengalami  penurunan  dan  menjualnya ketika  harga  mengalami  kenaikan.  Naik  turunnya harga emas mengikuti naik turunnya rupiah terhadap US$. Perhiasan emas banyak dijual di tempat-tempat besar seperti pasar hingga toko kecil [1].
Tak hanya sedikit atau beberapa yang berjualan perhiasan  emas,  ada  banyak  pedagang  emas  di daerah  pasar  yang  melayani  jual  beli  perhiasan emas,  salah  satu  contohnya  Toko  Emas  Yoga
Kelurahan Kota Tanjungbalai IV dan toko emas lain di  Jln.Letjend  Suprapto  yang  terletak  di  Kota Tanjungbalai ada banyak sekali toko emas yang para pedagangnya akan selalu bersaing untuk menawarkan  barangnya  yang  dijual  kepada  para pembeli  maupun  penjual  (masyarakat  luar)  dengan harga  penjualan  maupun  pembelian  yang  berbeda- beda.  Akan  tetapi  jual  beli  perhiasan  emas  di  toko perhiasan  emas  memiliki  strategi  yang  berbeda. Penjual  emas  harus  melakukan  proses  produksi perhiasan emas untuk memenuhi persediaan perhiasan  emas  dan  permintaan  pasar.  Hasil penjualan  perhiasan  emas  terkadang  mengalami kenaikan  dan  penurunan  setiap  harinya  yang  tidak dapat  diperamalan  setiap  harinya,  sehingga  dapat mempengaruhi  pihak  toko  untuk  mengetahui keuntungan  dan  kerugian  yang  didapatkan  dimasa yang akan datang.
Pihak  toko  emas  masih  memiliki  kekurangan dalam  teknis  penjualannya,  yaitu  menggunakan perhitungan  tradisional  untuk  hasil  penjualannya dengan  cara  menuliskan  hasil  penjualan  barang  di buku  nota  pembelian  setiap  harinya.  Hal  tersebut dapat  menimbulkan  hilangnya  data  hasil  penjualan yang  akan  mengakibatkan  tidak  dapat  melakukan peramalan  hasil  penjualan  serta  penjual  tidak  dapat memenuhi  persediaan  perhiasan  emas  sesuai permintaan  pasar.  Oleh  karena  itu  peneliti  ingin melakukan peramalan hasil penjualan pada perhiasan  emas  setiap  harinya  sehingga  pihak  toko emas  dapat  mengetahui  keuntungan  atau  kerugian dari  hasil penjualan yang didapatkan setiap harinya, serta  persediaan  perhiasan  emas  sesuai  permintaan pasar. Adapun data penjualan emas pada Toko Emas Yoga  Kelurahan  Kota  Tanjungbalai  IV  adalah  data penjualan bulan Maret 2021 sampai Februari 2022.
Peramalan  ( Forecasting )  adalah  suatu  teknik analisa perhitungan yang dilakukan dengan pendekatan  kualitatif  maupun  kuantitatif  untuk memperkirakan  kejadian  dimasa  depan  dengan menggunakan  referensi  data-data  dimasa  lalu  untuk meminimumkan pengaruh ketidak pastian.
Peramalan  itu  sendiri  bisa  pendek,  menengah maupun jangka panjang suatu perusahaan. Peramalan  merupakan  alat  bantu  yang  sangat penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien [2].
Metode Single  Exponential  Smoothing adalah penghalusan exponential 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 sedikit pencatatan data masa lalu. Analisis single  exponential  smoothing ini  dapat  diterapkan pada penyakit hipertensi [3].
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan, penulis akan membuat sistem yang dapat menyelesaikan permasalahan para penjual perhiasan
emas  dalam  menentukan  hasil  penjualan  dimasa mendatang.  Metode  yang  digunakan  penulis  dalam menyelesaikan permasalahan  ini adalah Exponential Smoothing .  Dikarenakan metode  ini  baik  digunakan untuk menentukan peramalan hasil penjualan dengan cara  memberi  nilai  penghalusan  pada  seluruh  data yang  sudah  tersedia  sebelumnya  untuk  melakukan peramalan dari suatu nilai pada periode mendatang.
Adapun penelitian-penelitian sebelumnya, Handoko  (2019)  melakukan  prediksi  jumlah penerimaan  mahasiswa  baru  dengan  metode single exponential  smoothing sehingga  dapat  diketahui nilai  prediksi  pada  satu  periode  berikutnya  [4] . Nangi,  Indrianti,  &  Pramono  (2018)  melakukan peramalan  persediaan  obat  menggunakan  metode triple exponential smoothing (Studi Kasus: Instalasi Farmasi  RSUD  Kab.  Muna)  mampu  melakukan prediksi  dengan  baik  diamana  nilai  akurasi peramalan  dihitung  menggunakan  MSE  dan  MAPE dan  sistem  yang  dibuat  menggunakan  bahasa pemograman  PHP  [5].  Santoso,  Rumetna  & Isnaningtyas (2021) melakukan peramalan penjualan bahwa  Hasil  percobaan  dengan  alpa  0,3  mendekati nilai  nyata  pada  peramalan  3  bulan  kedepan  [6]. Supriatin  &  Rohman  (2020)  melakukan  peramalan produksi perikanan budidaya bahwa Hasil peramalan produksi  perikanan  budidaya  di  Kabupaten  Malang tahun  2019  adalah  sebesar  17798.16  ton  [7]. Hayami,  Sunanto  &  Oktaviandi  (2021)  melakukan peramalan  penjualan bed  sheet bahwa  hasil perhitungan akurasi prediksi dari beberapa merk bed sheet  tersebut  mencapai  94.01%  [8].  Gunawan  & Kurniawan  (2020)  melakukan  Perancangan  Sistem Informasi  Purchase  Order  Menggunakan  Metode Single  Exponential  Smoothing  [9].  Yuniarti  (2020) melakukan  analisa  metode  single  exponential smoothing  sebagai  peramalan  penjualan  terhadap penyalur  makanan  menghasilkan  peramalan  2.815 Siomay Ayam [10].

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan adalah  metode  kuantitatif  yaitu  menggunakan bermacam-macam model matematika yang bergantung  pada  data  historis  atau  variabel  asosiatif untuk  meramalkan  permintaan.  Sehingga  peneliti menggunakan  metode  kuantitatif  karna  dalam penelitian  ini  adanya  metode  perhitungan  yang dipakai  dalam  melakukan  peramalan,  dimana pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan bahasa pemrograman PHP.
Peramalan  adalah  perkiraan  peristiwa  masa yang akan datang atas dasar pola waktu dimasa lalu dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi dengan pola  dimasa  yang  lalu.  Peramalan  adalah  seni  dan ilmu  untuk  memprediksi  kejadian  dimasa  depan dengan  melibatkan  pengambilan  data  historis  dan memproyeksikannya  ke  masa  mendatang  dengan model  pendekatan  sistematis  [11].  Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam
perencanaan  yang  efektif  dan  efisien  khususnya dalam  bidang  ekonomi  [12].  Selain  itu,  Peramalan adalah  sebuah perhitungan  atau  perkiraan  dengan memanfaatkan metode-metode  tertentu  peramalan menggunakan data  atau  sejumlah  informasi  yang diperoleh pada masa atau periode sebelumnya untuk menemukan nilai  prediksi  pada  periode  yang selanjutnya [13].
Tujuan peramalan adalah mendapatkan peramalan  yang  bisa  meminimumkan  kesalahan meramal  ( forecast  error )  yang  biasa  diukur  dengan Mean AbsoluteError (MAD) dan Mean Squre Error (MSE).  [14].  Sehingga  dengan  adanya  peramalan produksi  manajemen  perusahaan  akan  mendapatkan gambaran  keadaan  produksi  dimasa  yang  akan datang, dan akan memberikan kemudahan manajeman perusahaan dalam menentukan kebijakan yang akan dibuat oleh perusahaan.
Metode Single Exponential Smoothing
merupakan  metode  yang    menggunakan  pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit dan mengasumsikan  data  yang  berfluktuasi  atau  tidak menetap.  Penghalusan  exponential  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 [5].
Rumus yang digunakan dalam proses perhitungan menggunakan metode single eponential smoothing yaitu:
𝐹 t = 𝛼 𝐴 t-1 + (1− 𝛼 ) 𝐹 t-1 (1)
Keterangan : F t = Ramalan baru A t-1 = Permintaan aktual periode sebelumnya α  =  Bobot  yang  menunjukkan  konstanta  penghalus (0 ≤ ≤1)
F t-1 = Ramalan sebelumnya
Ketetapan  ramalan  merupakan    sesuatu  yang sangat  penting    dalam  peramalan  karna  mengukur kesesuian  data  yang  ada  dengan  data  peramalan, Dalam penelitian ini peneliti melakukan perhitungan ketetapan  nilai  predikisi    dengan  meghitung  nilai kesalahan  kuadrat  rata-rata (Mean  Squared  Error- MSE), dan kesalahan persen mutlak rata-rata (Mean Absolute Percentage Error– MAPE) [15].
1. Mean absoulte diviation (MAD)
Metode untuk mengevaluasi metode peramalan digunakan  jumlah  dari  kesalahan-kesalahan  yang absolute. Dengan  mengukur  ketepatan  ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolute masing-masing  kesalahan).  MAD  berguna  untuk mengukur  kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang  sama sebagai  deret  asli.  Nilai  MAD  dihitung  dengan rumus sebagai berikut:
MAD = ∑( 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑛 )                                   (2)
Keterangan:
Actual    : Data Nilai aktual Forecast :  Peramalan n             : Jumlah data
2. Mean Squared Error – MSE
Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk  mengevaluasi  metode  peramalan.  Masing- masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan  peramalan  yang besar  karena  kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan. Metode  itu  menghasilkan  kesalahan-kesalahan sedang  yang  kemungkinan  lebih  baik  untuk kesalahan  kecil,  tetapi  kadang  menghasilkan perbedaan yang besar.  MSE merupakan cara  kedua untuk  mengukur  kesalahan  peramalan  keseluruhan. MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang  diramalkan  dan  yang  diamati.  Kekurangan penggunaan  MSE  adalah  bahwa  MSE  cenderung menonjolkan  deviasi  yang  besar  karena  adanya pengkuadratan.  Rumus  untuk  menghitung  MSE adalah sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = ∑ |𝑥𝑡 − 𝑓| 2 𝑛 (3)
Keterangan : X t : data sebenarnya terjadi E  :  data  ramalan  dihitung  dari  model  yang digunakan pada waktu atau tahun t n : banyak data hasil ramalan.
3. Mean Absolute Percentage Error – MAPE
Mean Absolute  Percentage  Error(MAPE) dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata  untuk  periode  itu.  Kemudian,  merata-rata kesalahan  persentase  absolut  tersebut,  MAPE merupakan  pengukuran  kesalahan  yang  menghitung ukuran  presentase  penyimpangan  antara  data  aktual dengan data peramalan. Nilai MAPE dapat  dihitung dengan persamaan berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑥𝑡 − 𝑓𝑡 𝑥𝑡 |                            (4) 𝑛 𝑡=1
Keterangan :
x t = Data aktual pada periode t F t = Nilai peramalan pada periode t n =  Jumlah data.
Emas  murni  merupakan  logam  yang  sangat lunak.  Sifat  lunak  tersebut  menyebabkan  emas sangat  sulit  dijadikan  perhiasan  tanpa  campuran logam  lain  sehingga  emas  murni  yang  dijual  di pasaran  dicetak  bukan  dalam  bentuk  12  perhiasan
melainkan  dalam  bentuk  batangan  atau  koin  yang disebut  logam  mulia.  Emas  yang  hendak  dijual dalam  bentuk  perhiasan  harus  dicampur  dengan logam  lain  terlebih  dahulu.  Percampuran  emas dengan  logam  lain  akan  membuat  emas  menjadi lebih  keras,  kuat,  dan  berubah  warna.  Perbedaan warna hasil campuran emas dengan logam lain inilah
yang  sering  digunakan  oleh  masyarakat  untuk menyebut berbagai macam jenis emas [16].

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian merupakan data  penjualan  perhiasan  emas  terlihat  pada tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Data Penjualan Perhiasan Emas No Periode 2021/2022 Jenis Emas Yang Dijual (Gram) Mas Lokal 9 Karat Mas Lokal 10 Karat Mas Surabaya 16 Karat Mas London 24 Karat 1 Maret 3.838 Gram 1.919 Gram 959 Gram 479 Gram 2 April 3.960 Gram 1.980 Gram 990 Gram 495 Gram 3 Mei 4.250 Gram 2.125 Gram 1.062 Gram 531 Gram 4 Juni 4.225 Gram 2.112 Gram 1.056 Gram 538 Gram 5 Juli 3.885 Gram 1.942 Gram 971 Gram 485 Gram 6 Agustus 3.820 Gram 1.910 Gram 955 Gram 477 Gram 7 September 3.799 Gram 1.899  Gram 949 Gram 474 Gram 8 Oktober 3.880 Gram 1.940 Gram 970 Gram 485 Gram 9 Novemver 3.920 Gram 1.960  Gram 980 Gram 490 Gram 10 Desember 3.999 Gran 1.999 Gram 999 Gram 499 Gram 11 Januari 4.125 Gram 2.062 Gram 1.031 Gram 515 Gram 12 Februari 4.200 Gram 2.100 Gram 1.050 Gram 525 Gram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian peramalan penjualan perhiasan emas  dengan  metode single  exponential  smoothing ini terangkum dalam bab berikut ini :

## 3.1 Perhiasan Emas 9 Karat
Berikut  ini  adalah  hasil single  exponential smoothing pada  peramalan  perhiasan  emas menggunakan alpha 0,9. Alpha 0,9 dipilih karena diantara  alpha  yang  lainnya,  alpha  0,9  memiliki hasil error terkecil  dibandingkan  dengan  alpa lainnya menghasilkan peramalan yang ditunjukan pada Tabel 2 berikut. Tabel 2. Hasil Peramalan Emas 9 Karat No Bulan (Periode) Perhiasan Emas (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 Maret 21 3838 2 April 21 3960 3838,00 122,00 14884,00 3,08% 3 Mei 21 4250 3947,80 302,20 91324,84 7,11% 4 Juni 21 4225 4219,78 5,22 27,25 0,12% 5 Juli 21 3885 4224,48 339,48 115245,31 8,74% 6 Agts 21 3820 3918,95 98,95 9790,67 2,59% 7 Sept 21 3799 3829,89 30,89 954,49 0,81% 8 Okt 21 3880 3802,09 77,91 6070,05 2,01% 9 Nov 21 3920 3872,21 47,79 2283,98 1,22% 10 Des 21 3999 3915,22 83,78 7018,94 2,10% 11 Jan 22 4125 3990,62 134,38 18057,42 3,26% 12 Feb 22 4200 4111,56 88,44 7821,24 2,11% Total 1331,04 273478,19 33,14%
Pada  tabel  2  tersebut,  selanjutnya  akan dilakukan perhitungan sebagai berikut. Periode Maret 22 = Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1)
=  4111,56 + (0,9 (11 – 4111,56) = 4191,16 MAD = ∑|At – Ft|  = 1331,04 = 121,00 n            12 MSE = ∑|At – Ft| 2 = 273478,19 =  24861,65
n 12
MAPE = ∑|At – Ft| (100)= 33,14 = 3,01%
|Yt|
12
3.2 Perhiasan Emas 10 Karat Berikut  ini  adalah  hasil single  exponential smoothing pada  peramalan  perhiasan  emas menggunakan alpha 0,9. Alpha 0,9 dipilih karena diantara  alpha  yang  lainnya,  alpha  0,9  memiliki hasil error terkecil  dibandingkan  dengan  alpa lainnya menghasilkan peramalan yang ditunjukan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Peramalan Emas 10 Karat
No Bulan (Periode) Perhiasan Emas (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 Maret 21 1919 2 April 21 1980 1919,00 61,00 3721,00 3,08% 3 Mei 21 2125 1973,90 151,10 22831,21 7,11% 4 Juni 21 2112 2109,89 2,11 4,45 0,10% 5 Juli 21 1942 2111,79 169,79 28828,30 8,74% 6 Agts 21 1910 1958,98 48,98 2398,93 2,56% 7 Sept 21 1899 1914,90 15,90 252,74 0,84% 8 Okt 21 1940 1900,59 39,41 1553,16 2,03% 9 Nov 21 1960 1936,06 23,94 573,17 1,22% 10 Des 21 1999 1957,61 41,39 1713,47 2,07% 11 Jan 22 2062 1994,86 67,14 4507,70 3,26% 12 Feb 22 2100 2055,29 44,71 1999,34 2,13% Total 662,47 68383,49 33,14%
Pada  tabel  3  tersebut,  selanjutnya  akan dilakukan perhitungan sebagai berikut. Periode Maret 22 = Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1)
=  2055,29 + (0,9 (11 – 2055,29) = 2095,53 MAD = ∑|At – Ft|  =   662,47 = 60,50 n 12 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  68383,49 =  6216,68 n 12 MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =   33,14 = 3,01% |Yt| 12

## 3.3 Perhiasan Emas Surabaya
Berikut  ini  adalah  hasil single  exponential smoothing pada  peramalan  perhiasan  emas menggunakan alpha 0,9. Alpha 0,9 dipilih karena diantara  alpha  yang  lainnya,  alpha  0,9  memiliki hasil error terkecil  dibandingkan  dengan  alpa lainnya menghasilkan peramalan yang
ditunjukan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Peramalan Emas Surabaya No Bulan (Periode) Perhiasan Emas (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 Maret 21 3838 2 April 21 3960 3838,00 31,00 961,00 3,13% 3 Mei 21 4250 3947,80 75,10 5640,01 7,07% 4 Juni 21 4225 4219,78 1,51 2,28 0,14% 5 Juli 21 3885 4224,48 84,85 7199,35 8,74% 6 Agts 21 3820 3918,95 24,48 599,51 2,56% 7 Sept 21 3799 3829,89 8,45 71,38 0,89% 8 Okt 21 3880 3802,09 20,16 406,23 2,08% 9 Nov 21 3920 3872,21 12,02 144,37 1,23% 10 Des 21 3999 3915,22 20,20 408,10 2,02% 11 Jan 22 4125 3990,62 34,02 1157,37 3,30% 12 Feb 22 4200 4111,56 22,40 501,85 2,13% Total 334,19 17091,46 33,30%
Pada  tabel  4  tersebut,  selanjutnya  akan dilakukan perhitungan sebagai berikut. Periode Maret 22 = Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1)
=  1027,76 + (0,9 (11 – 1027,76)
= 1047,76
MAD = ∑|At – Ft|  =   334,19 = 30,38
n             12
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  17091,46 =  1553,77 n 12 MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =   33,30 = 3,03% |Yt| 12

## 3.4 Perhiasan Emas London
Berikut  ini  adalah  hasil single  exponential smoothing pada  peramalan  perhiasan  emas menggunakan alpha 0,9. Alpha 0,9 dipilih karena diantara  alpha  yang  lainnya,  alpha  0,9  memiliki hasil error terkecil  dibandingkan  dengan  alpa lainnya menghasilkan peramalan yang ditunjukan pada Tabel 5 berikut. Tabel 5. Hasil Peramalan Emas London No Bulan (Periode) Perhiasan Emas (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 Maret 21 479 2 April 21 495 479,00 16,00 256,00 3,23% 3 Mei 21 531 493,40 37,60 1413,76 7,08% 4 Juni 21 538 527,24 10,76 115,78 2,00% 5 Juli 21 485 536,92 51,92 2696,10 10,71% 6 Agts 21 477 490,19 13,19 174,04 2,77% 7 Sept 21 474 478,32 4,32 18,66 0,91%
8 Okt 21 485 474,43 10,57 111,68 2,18% 9 Nov 21 490 483,94 6,06 36,68 1,24% 10 Des 21 499 489,39 9,61 92,27 1,92% 11 Jan 22 515 498,04 16,96 287,66 3,29% 12 Feb 22 525 513,30 11,70 136,80 2,23% Total 188,68 5339,43 37,56%
Pada  tabel  5  tersebut,  selanjutnya  akan dilakukan perhitungan sebagai berikut. Periode Maret 22 = Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) =  513,30 + (0,9 (11 – 513,30) = 523,83 MAD = ∑|At – Ft|  =   188,68 = 17,15 n 12 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  5339,43 =  485,40
n 12
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =   37,56 = 3,41%
|Yt| 12
3.5 Implementasi Hasil Implementasi hasil merupakan tahap
impementasi  sistem  mengenai  penerapan  aplikasi yang  dibangun.  Berikut  ini  tampil  awal  pengguna untuk melakukan login pada tampilan hasil gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tampilan Login
Pada  gambar  1  di  atas,  pengguna  akan input username dan password ke  dalam  sistem.  Setelah itu,  pengguna  akan  masuk  ke  menu  utama  pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Tampilan Utama
Pada  gambar  2  di  atas,  pengguna  akan melakukan  proses  input  jenis  emas  sampai  cetak laporan. Berikut tampilan data emas pada gambar 3.

## Gambar 3 Tampilan Data Emas
Selanjutnya  pengguna  akan  melakukan  input data  penjualan  perbulan  terlihat  hasil    penjualan emas pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Tampilan Data Penjualan
Selanjutnya akan dilakukan peramalan menghasilkan  laporan  peramalan  pada  gambar  5 berikut.
Pada  gambar  5  di  atas,  hasil  yang  di  dapatkan perhitungan pada hasil peramalan tabel 2-4 memiliki hasil yang sama pada hasil pada sistem. Maka sistem yang dibuat dapat diterapkan dengan baik menggunakan  metode single  exponential  smoothing dapat  membantu  peramalan  penjualan  emas  dengan mudah dan cepat.

## 4. DISKUSI
Selanjutnya  akan  dilakukan  diskusi  mengenai hasil  penelitian  yang  telah  dicapai.  Hasil  penerapan metode Single  Exponential  Smoothing dengan  alpa 0,9  untuk  peramalan  perhiasan  emas  yang  telah dilakukan,  dapat  digunakan  dalam  meramalkan penjualan  emas  di  bulan  berikutnya.  Berdasarkan hasil  pengujian  perhiasan  emas  9  karat  pada  maret 2022  mendapatkan  hasil  peramalan  berjumlah 4191,16  gram  dengan  tingkat  akurasi  kesalahan MAPE 3,01%, perhiasan emas 10 karat pada periode maret 2022 mendapatkan hasil peramalan berjumlah 2095,53  gram  dengan  tingkat  akurasi  kesalahan MAPE 3,01%, perhiasan emas yaitu perhiasan emas surabaya  pada  maret  2022  mendapatkan  hasil peramalan  berjumlah  1047,76  gram  dengan  tingkat akurasi  kesalahan  MAPE  3,03%,  dan  perhiasan emas  london  pada  maret  2022  mendapatkan  hasil peramalan  berjumlah  523,83  gram  dengan  tingkat akurasi kesalahan MAPE 3,41%. Sistem yang dibuat dapat  diterapkan  dengan  baik  menggunakan  metode single  exponential  smoothing dapat  membantu peramalan penjualan emas dengan mudah dan cepat.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  penerapan  metode Single  Exponential Smoothing dengan  alpa  0,9  untuk  peramalan perhiasan  emas  yang  telah  dilakukan,  dapat digunakan  dalam  meramalkan  penjualan  emas  di bulan  berikutnya.  Berdasarkan  hasil  pengujian perhiasan  emas  9  karat  pada  maret  2022 mendapatkan  hasil  peramalan  berjumlah  4191,16 gram  dengan  tingkat  akurasi  kesalahan  MAPE 3,01%,  perhiasan emas 10 karat  pada periode maret 2022  mendapatkan  hasil  peramalan  berjumlah 2095,53  gram  dengan  tingkat  akurasi  kesalahan MAPE 3,01%, perhiasan emas yaitu perhiasan emas surabaya  pada  maret  2022  mendapatkan  hasil peramalan  berjumlah  1047,76  gram  dengan  tingkat akurasi  kesalahan  MAPE  3,03%,  dan  perhiasan emas  london  pada  maret  2022  mendapatkan  hasil peramalan  berjumlah  523,83  gram  dengan  tingkat akurasi kesalahan MAPE 3,41%. Sistem yang dibuat dapat  diterapkan  dengan  baik  menggunakan  metode single  exponential  smoothing dapat  membantu peramalan penjualan emas dengan mudah dan cepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  A.  Nisyah,  N.  Hidayat,  and  A.  A. Supianto,  “Peramalan  Hasil  Penjualan
Perhiasan Emas Menggunakan Metode Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  Toko Emas Rejeki Baru Sumenep),” … Teknol. Inf. dan  Ilmu  … ,  vol.  3,  no.  7,  pp.  7268–7274, 2019.
[2] H. D. E. Sinaga and N. Irawati,
“Perbandingan  Double  Moving  Average
Dengan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan Sist. Informasi) , vol. IV, no. 2, p. 8, 2018.
[3] S.  Fachrurrazi,  “Peramalan  Penjualan  Obat
Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing Pada Toko Obat Bintang Geurugok,” J.  Techsi ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  19– 30, 2015.
[4] W.  Handoko,  “Prediksi  Jumlah  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  Single Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  Amik Royal  Kisaran),” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol. dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  125– 132, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.356.
[5] J.  Nangi,  S.  H.  Indrianti,  and  B.  Pramono, “Peramalan  Persediaan  Obat  Menggunakan Metode  Triple  Exponential  Smoothing  (Tes) (Studi  Kasus :  Instalasi  Farmasi  Rsud  Kab. Muna),” Semantik , vol. 4, no. 1, pp. 135–142, 2018.
[6] A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K. Isnaningtyas,  “Penerapan  Metode  Single
Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan  Penjualan,” J.  Media  Inform.
Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  756,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[7] F.  E.  Supriatin  and  A.  N.  Rohman, “Peramalan  Produksi  Perikanan  Budidaya  di Kabupaten Malang Dengan Metode
Exponential  Smoothing,” Media  Akuatika  J. Ilm. Jur. Budid. Perair. , vol. 5, no. 2, pp. 51– 58, 2020, [Online]. Available: http://ojs.uho.ac.id/index.php/JMA/article/vie
w/11961.
[8] R.  Hayami,  Sunanto,  and  I.  Oktaviandi, “Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing  Pada  Prediksi  Penjualan  Bed Sheet,” J.  CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 32–39, 2021, doi: 10.37859/coscitech.v2i1.2184.
[9] D.  Gunawan  and  W.  Joni,  “Perancangan Sistem Informasi Purchase Order Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing,” J.  Mhs.  Apl.  Teknol.  Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 13–18, 2020.
[10] R.  Yuniarti,  “Analisa  Metode  Single Exponential  Smoothing  (  Studi  Kasus : Lokatara  Dimsum  ),” J.  Manaj.  Bisnis ,  pp. 29–33, 2020.
[11] I.  D.  Palandeng,  F.  Ekonomi,  and  J.
Manajemen,  “Analisis  Ramalan  Penjualan Dan Persediaan Produk Sepeda Motor Suzuki Pada Pt Sinar Galesong Mandiri Malalayang,” J.  EMBA  J.  Ris.  Ekon. Manajemen, Bisnis  dan  Akunt. ,  vol.  6,  no.  4, pp. 2828–2837, 2018, doi: 10.35794/emba.v6i4.21067.
1580 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1573-1580
[12] Isnayati  and  M.  A.  Saptari,  “Sistem
Peramalan Penjualan Sepeda Motor Menggunakan Metode Trend Projection pada
PT . UD Prima Nusantara,” J. Sist. Inf. ISSN 2598-599X , vol. 2, pp. 155–184, 2018.
[13] J.  Mayani,  S.  Hasibuan,  R.  Tama,  and  A. Agus,  “Forecasting  of  Yamaha  Motorcycle
Sales Using  the Weighted Moving Average ( Wma  )  Web-Based  Forecasting  Penjualan Sepeda Motor Yamaha Dengan Menggunakan  Metode  Weighted  Moving Average  (  Wma  )  Berbasis,”  vol.  3,  no.  2,
2022.
[14] D.  R.  Indah  and  E.  Rahmadani,  “Sistem Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi  Di Kota Langsa,”
J.  Penelit.  Ekon.  Akutansi ,  vol.  2,  no.  1,  pp. 10–18, 2018.
[15] F.  A.  Reicita,  “Analisis  Perencanaan Produksi  Pada  Pt.  Armstrong  Industri Indonesia  Dengan  Metode  Forecasting  Dan
Agregat  Planning,” J.  Ilm.  Tek.  Ind. ,  vol.  7, no. 3, pp. 160–168, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.
[16] A.  AJKIYA,  A.  Lionardo,  and  R.  S. Andarini, “STRATEGI KOMUNIKASI
PEMBANGUNAN  RUMAH  BUMN  OGAN ILIR DALAM UPAYA PENGEMBANGAN UMKM  DI  KABUPATEN  OGAN  ILIR.” Sriwijaya University, 2021.