PERAMALAN PENJUALAN MUKENA DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB (STUDI KASUS: UD. AL-FIRDAUSY COLLECTION)
Nur Achmad Abdillah, Karina Auliasari, Mira Orisa Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918107@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Penjualan  mukena  merupakan  aspek  penting  dalam  bisnis  UD.  Al-Firdausy  Collection.  Namun,  sistem penjualan  yang  dilakukan  secara  manual  menghadirkan  berbagai  kendala,  seperti  kesalahan  pencatatan  dan kurangnya analisis terhadap penjualan. oleh sebab itu, dalam penelitian ini, dilakukan pengujian sistem peramalan penjualan mukena menggunakan metode Single Exponential Smoothing berbasis web. Metode Single Exponential Smoothing digunakan  untuk  memprediksi  tren  dan  pola  penjualan  masa  yang  akan  datang.  Dalam  pengujian sistem ini, data penjualan mukena di UD. Al-Firdausy Collection digunakan sebagai input untuk prediksi, dengan memakai  variasi  faktor  nilai  alpa  yang  beragam.  Hasil  prediksi  dianalisis  menggunakan  metrik  akurasi  untuk menentukan nilai alpa  yang paling sesuai. Hasil pengujian menunjukkan bahwa menggunakan faktor nilai alpa dari 0,1 sampai 0,9 untuk semua jenis mukena dari perhitugan tersebut hanya nilai presentase terkecil saja yang diambil untuk melakukan sebuah peramalan, Balian TR alpa 0,6 hasil 21,26% , Bali Renda alpa 0.1 hasil 39,94% S.P.Warna alpa 0,1 hasil 21,14%, S.Diamond TR alpa 0,9 hasil 48,8% , P.Putih TR alpa 0,1 hasil 16,89% , Mikro TR alpa 0,1 hasil 36,02% , Rayon TR alpa 0,1 hasil 27,57%  Rayon Bordir alpa 0,2 hasil 11,68% dapat disimpulan bahwa untuk jenis mukena Polino Putih TR dengan hasil 16,89% dan Rayon Bordir 11,68% maka bisa dikatakan baik sedangkan untuk jenis lainnya memiliki nilai cukup baik atau layak. Dengan mengimplementasikan sistem peramalan penjualan mukena berbasis web, UD. Al-Firdausy Collection dapat meningkatkan efisiensi operasional dan analisis penjualan. Sistem ini memungkinkan admin untuk dengan mudah melakukan peramalan penjualan, mengelola produksi dan stok bahan baku, serta meningkatkan keuntungan bisnis.
Kata kunci : Peramalan, Penjualan, Single Exponential Smoothing.

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan  ( forecasting )  merujuk  pada  metode memprediksi  peristiwa  di  masa  depan.  Proses peramalan  melibatkan  penggunaan  data  historis (seperti  penjualan  pada  tahun  sebelumnya)  dan mengaplikasikan model matematika untuk memproyeksikan  data  tersebut  ke  waktu  yang  akan datang.  Peramalan  permintaan  melibatkan  upaya untuk  menghitung  kuantitas  produk  yang  akan dibutuhkan di masa depan dengan mempertimbangkan batasan  atau  kondisi  tertentu,  dan  tujuan  utamanya adalah untuk mengurangi risiko dan ketidakpastian.[1].
UD.  Al-Firdausy  Collection  terletak  di  Jl.  Raya Kolursari  RT.05  RW.02  Bangil-Pasuruan.  Produk yang  dijual  yaitu  Mukena,  untuk  produk  mukenanya ada  berbagai  macam  jenis  diantaranya  yaitu  Mukena Balian, Mukena Polina, Mukena Mikro dan lain  lain. UD. Al-Firdausy Collection memiliki target konsumen semua  kalangan  perempuan  dari  Anak  kecil,  remaja hingga  dewasa.  Untuk  penjualan  produk  UD.  Al- Firdausy Collection masih secara langsung atau secara offline. UD. Al-Firdausy Collection menjadi distributor mukena yang menyuplai ke beberapa toko yang  berada  di  Surabaya,  Pasuruan,  Madura,  dan daerah lainnya.
Berdasarkan wawancara kepada pemilik UD. Al- Firdausy  Collection  selaku  narasumber,  transaksi penjualan  mukena  yang  dilakukan  secara  manual
dengan  mencatat  setiap  pembelian  di  nota.  Proses pencatatan  manual  membutuhkan  waktu  yang  lama dan  rentan  terhadap  kesalahan,  terutama  jika  terjadi kesalahan  dalam  mencatat  jumlah  dan  harga  barang. Selain itu, proses penjualan manual juga membuat sulit bagi  pemilik  toko  untuk  memantau  stok  barang  dan membuat analisis terhadap penjualan.
Sebagai  solusi,  dapat  diterapkan  metode peramalan  yang  dikenal  dengan  nama Single Exponential Smoothing . Metode ini dapat memprediksi tren dan pola penjualan masa yang akan datang.  Selain  itu,  metode  ini  mudah  untuk  di implementasikan karena hanya memerlukan data masa lalu, metode ini juga mudah diimplementasikan dalam bentuk berbasis web, Dengan menggunakan peramalan  penjualan  mukena  berbasis  web,  admin dapat dengan mudah melakukan peramalan penjualan mukena, mengatur produksi dan stok bahan baku, dan meningkatkan keuntungan bisnis mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Penelitian Terdahulu
Menurut  Dwi  Bastomi  dalam  penelitian  yang berjudul  “Analisis  Perbandingan  Metode Single Exponential  Smoothing dan Trend  Parabolic untuk prediksi penjualan Kopi (Studi Kasus: Today Coffe)” Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengtehaui  penjualan kopi dibulan-bulan berikutnya apakah turun atau naik, untuk itu akan dilakukan prediksi untuk
membandingkan Kedua teknik memprediksi seberapa akurat  setiap  teknik.  Nilai  rata-rata  MAPE  adalah 37,23% lebih rendah dari hasil prediksi yang diperoleh menggunakan  pendekatan  pengecatan  eksponensial tunggal, yang menghasilkan nilai rata-ratanya 54.37%, menurut  temuan  dari  studi  prediksi  menggunakan metode trend parabolic pada semua varian[2].
Menurut Margi (2015) dengan judul Analisa dan Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing untuk prediksi penjualan pada periode tertentu (Studi Kasus  :  PT.  Media  Cemara  Kreasi  ).  Penelitian  ini bertujuan untuk memprediksi penjualan pada 1 periode (tiap  bulan).  Temuan  yang  dihasilkan  dari  penelitian ini berupa analisis metode eksponensial tunggal untuk mendapatkan  proyeksi  penjualan  serta  tingkat ketepatannya  dengan  menggunakan  metrik  MAD, MSE, dan MAPE berdasarkan data bulanan[3].
Menurut  Eko  Wahyudi  dalam  penelitian  yang berjudul “Metode Single Exponential Smoothing untuk Aplikasi  Prediksi  sebagai  Langkah  Perencanaan Strategi  Penjualan  pada  ABC  Furniture”  ABC Furniture  secara  berkala  mengalami  fluktuasi  stok yang mengakibatkan ketidakteraturan dalam produksi barang  dagangan.  Fenomena  ini  signifikan  dalam memengaruhi total penjualan furnitur setiap bulannya. Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  analisis  untuk mengestimasi jumlah penjualan yang dapat memberikan panduan dalam perencanaan bahan baku dan  penyusunan  strategi  penjualan  yang  sesuai berdasarkan  ramalan  penjualan  di  masa  mendatang. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah Metode Single  Exponential  Smoothing.  Hasil  eksplorasi terhadap prediksi penjualan bulan Januari 2021 dengan penerapan  parameter  alpha  0.9  menunjukkan  angka peramalan  sebesar  14.04.  Evaluasi  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) pada alpha 0.9 menunjukkan  tingkat  ketepatan  sebesar  1.87%.  Dari berbagai  uji  parameter  alpha  (0.1-0.9),  ditemukan bahwa  nilai  peramalan  yang  paling  mendekati  data aktual tercapai pada α=0.9. Melalui analisis pola data yang tergambarkan dalam grafik prediksi, manajemen dapat  merumuskan  strategi  penjualan  guna  menjaga atau  bahkan  meningkatkan  omset  pada  periode- periode mendatang[4].

## 3.1. Peramalan
Render  (2015)  Menyatakan  peramalan  sebagai kombinasi  seni  dan  pengetahuan  dalam  meramalkan peristiwa  yang  terjadi  di  masa  mendatang.  Esensi peramalan  terletak  pada  analisis  data  historis, khususnya  penjualan  tahun  sebelumnya,  yang kemudian dianalisis menggunakan model matematika untuk  memproyeksikannya  ke  waktu  yang  akan datang.  Setiap  entitas  bisnis  perlu  secara  kontinu melakukan  estimasi  atau  pengantisipasian  terhadap keinginan  pelanggan  akan  produk  mereka.  Aktivitas meramalkan  ke  depan  mencakup  usaha  untuk menetapkan volume produk atau kelompok produk di periode  mendatang,  dengan  mempertimbangkan sejumlah  batasan  atau  situasi  tertentu,  semuanya
dilakukan  dengan  tujuan  mengurangi  risiko  dan mengatasi ketidakpastian.[5].
Kegiatan  peramalan  adalah  bagian  dari  fungsi bisnis  yang  berusaha  memprediksi  jumlah  penjualan dan  penggunaan  produk  tertentu,  sehingga  produk tersebut  dapat  diproduksi  dalam  jumlah  yang  sesuai. Peramalan  melibatkan  estimasi  terhadap  permintaan yang  akan  datang,  berdasarkan  berbagai  variabel peramal  yang  sering  kali  menggunakan  data  historis dalam bentuk deret waktu[6]. Peramalan adalah proses untuk  memperkirakan  berapa  banyaknya  persyaratan yang  perlu  dipenuhi  di  masa  mendatang,  termasuk aspek  kuantitas,  kualitas,  waktu,  dan  lokasi,  yang diperlukan  untuk  memenuhi  permintaan  terhadap barang atau jasa. [7].

## 3.2. Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing merujuk pada  pendekatan  di  mana  pengaruh  nilai-nilai observasi  yang  lebih  lama  secara  eksponensial mengalami  penurunan.  Dalam  konteks  ini,  nilai-nilai yang  lebih  baru  diberi  bobot  yang  lebih  signifikan dibandingkan  dengan  nilai-nilai  observasi  yang memiliki  usia  yang  lebih  lama[8].  Pendekatan Single Exponential  Smoothing mengandalkan  tiga  elemen data penting: data aktual terbaru, estimasi terakhir, dan konstanta  smoothing.  Parameter  α  (konstanta smoothing)  yang  dipilih  menjadi  kunci  dalam  proses estimasi.  Jika  urutan  data  berkembang  secara  stabil seiring  waktu,  penting  untuk  memberikan  tingkat bobot  yang  lebih  tinggi  pada  data  aktual  terkini. Sebaliknya,  jika  urutan  data  cenderung  tidak  teratur, lebih  bijaksana  untuk  memberikan  bobot  yang  lebih rendah pada data aktual terkini yang diakui[9].
Rumus pemulusan eksponensial tunggal Ft₊₁  =  α  At-₁  +  (1  -  α)  Ft-₁  ………………. Persamaan 1 Keterangan : Ft₊₁ = peramalan untuk periode berikutnya Ft-₁ = peramalan periode sebelumnya α = konstanta pemulusan (0 ≤ = α < = 1) At-₁ = nilai aktual periode sebelumnya.
3.3. Mean Absolute Precentage Error (MAPE) Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dihitung  melalui  mengambil  selisih  absolut  antara setiap  nilai  pada  periode  tertentu,  dan  membaginya dengan nilai observasi aktual pada periode yang sama. Selanjutnya, rata-rata dari seluruh persentase kesalahan  absolut  dihitung.  MAPE  berfungsi  sebagai indikator kesalahan yang mengukur persentase deviasi antara data aktual dan data perkiraan. Perhitungan nilai MAPE dapat dilakukan dengan menggunakan formula di bawah ini : [10].
MAPE = ( 100 𝑛 ) ∑ = 𝑛 𝑡 1 |𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝑋𝑡 ……… persamaan 1 Keterangan : 𝑋 𝑡 = Data aktual pada periode t 𝐹 𝑡 = Nilai ramalan pada periode t 𝑛 = jumlah data
Tabel 1. Karakteristik Nilai MAPE MAPE (%) Interpretasi Akurasi Peramalan <10 Sangat Baik 10-20 Baik 20-50 Cukup Baik >50 Kurang

## 3. METODE PENELITIAN
3.1.  Flowchart Algoritma Metode
Diagram  algoritma,  teknik  ini  menggambarkan rangkaian  langkah  dalam  menghitung  menggunakan Metode Single Exponential Smoothing.
Gambar 1 Flowchart Algoritma Metode
Pada  Gambar  1  dimulai  dengan  langkah penghapusan  variabel  yang  tidak  perlu.  Selanjutnya, pilih  nilai  alpha  antara  0,1  dan  0,9.  kemudian menentukan  nilai  dari  At-1  dan  Ft-1.  Proyeksi  data penjualan masa depan kemudian dihitung menggunakan  rumus  Ft  =  At-1  +  (1-)  Ft-1.  Dengan menggunakan  pendekatan  MAPE  (Mean  Absolute Error),  nilai  Ft  yang  dihitung  akan  diperiksa  untuk akurasi untuk mengidentifikasi kesalahan presentasi.

## 3.4. Flowchart Sistem
Prosedur  sistem  Penjualan  Mukena  yang menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing yang berbasis web dijelaskan dalam sistem flowchart .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Halaman Login
Admin  bisa  masuk  dari  halaman  ini.  Untuk mengakses  halaman dashboard ,  administrator  harus memasukkan login atau kata sandi yang tepat. Admin dapat memasukkan nama pengguna dan kata sandi di halaman ini.

## Gambar 3 Tampilan Login

## 4.2. Tampilan Dashboard
Pada  Halaman dashboard ini  berisi  tentang tampilan  total  data  dari  tabel  data  jenis  mukena,  dan data transaksi yang sesuai dengan data yang diinput.

## Gambar 4 Halaman Dashboard

## 4.3. Tampilan Data Jenis Mukena
Di bagian ini, informasi mengenai berbagai jenis mukena  beserta  harganya  dari  koleksi  Al  Firdausy disajikan.  Pengguna  dapat  melakukan  berbagai tindakan di halaman ini, termasuk menambahkan data baru,  mengedit data  yang sudah ada, dan  menghapus data.

## Gambar 5 Jenis Mukena

## 4.4. Tampilan Data Transaksi
Pada  halaman  transaksi  berisi  tentang  id transaksi,  jenis  mukena,  tanggal,  jumlah,  dan  total, pada  halaman  ini  user  bisa  menambahkan  data,  edit data dan hapus data.

## Gambar 6. Data Transaksi

## 4.5. Tampilan Halaman Peramalan
Pada  halaman  peramalan  berisi  tentang  jenis mukena, periode, jumlah, pe, forcast , pada halaman ini user  bisa  memilih  alpa  dan  jenis  mukena  yang  akan mau dilakukan peramalan.

## Gambar 7 Halaman Peramalan

## 4.6. Tampilan Perhitungan peramalan
Pada  halaman  ini  berisi  tentang  halaman perhitungan  grafik  peramalan,  grafik  tersebut menampilkan nilai data aktual dan data permalanya

## Gambar 8 Perhitungan Peramalan

## 4.7. Perhitungan  Metode  Single  Exponential Smoothing
Dalam penelitian ini data yang diambil yaitu data transaksi  penjualan  dari  bulan  januari  2022  sampai desember  2022.  Data  tersebut  digunakan  dalam perhitungan Single  Exponential  Smoothing untuk memprediksi penjualan pada Al-Firdausy Collection.
Tabel 2. Data Transaksi Balian Bulan Ke Penjualan 1 51 2 40 3 90 4 74 5 62 6 67
Bulan Ke Penjualan 7 56 8 71 9 68 10 36
11 50 12 46
Perhitungan Single  Exponential  Smoothing dihitung  menggunakan  persamaan  atau  model  awal berikut:
Ft+1  =  α  Xt  +  (1-α)  Ft-1……………………. Persamaan 1 Keterangan : Ft+1 = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt = Nilai riil periode ke t α  =  Faktor  yang  menunjukkan  konstanta penghalus (0 ≤ ≤1)
Ft-1 = Ramalan untuk periode ke t-1 a.  Berikut  adalah  ilustrasi  perhitungan  dengan menggunakan nilai α (α = 0.1):F1 = 51 (karena pada t=1, F1, yaitu peramalan untuk periode pertama, belum tersedia,  maka  F1  dapat  diinisialisasi  dengan  nilai aktual pada periode pertama, yaitu X1 = 51). 1.Bulan ke 2 = 40
2.Untuk Bulan ketiga
F3 = 0,1 (40)+(1-0,1)51 = 49,9
3.Untuk bulan keempat
F4 = 0,1(90)+(1-0,1)49,9 = 53,91
4.Untuk bulan kelima
F5 = 0,1(74)+(1 – 0,1) 53,91 = 55,92 Dan seterusnya sampai bulan ke-12 Usai menyelesaikan prediksi, tindakan berikutnya adalah menghitung tingkat kesalahan, yang mencakup  Mean  Absolute  Error  (MAE),  Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). 5. Menghitung error : Error bulan ke 2 maka error t2 = 40-51 = -11 Error bulan ke 3 maka error t3 = 90-49,9 = 40,10 Error bulan ke 4 maka error t4 = 74-53,91 = 20,09 Dan seterusnya hingga bulan ke-12
6.  Menghitung Mean  absolut  Error (MAE)  sebagai berikut:  Dengan  melipatgandakan  total  kesalahan mutlak dengan volume data yang diramalkan, rata- rata error mutlak dapat dihitung.
MAE = (error (yang telah diabsolut))/n =   153,75/11
= 13,98
7.  Dalam  perhitungan  Mean  Squared  Error  (MSE), langkah  yang  perlu  diikuti  adalah  sebagai  berikut: Rata-rata dari kesalahan prediksi dihitung seperti di bawah ini:
MSE = Error2/n = 3278,89/11 = 298,08
8.  Menghitung  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  dilakukan  dengan step  by  step sebagai berikut:  Presentase  error  (PE)  adalah  indikator kesalahan  dalam  bentuk  persentase  dari  suatu prediksi, di mana:
PE = ((|Error|)/(nilai aktual)) x 100 PE bulan ke 2 = ((|11|)/40) x 100 = 27,5% PE bulan ke 3 = ((|1608|)/90) x 100 = 44,56 % Dan seterusnya hingga bulan ke 12 MAPE = (Presentase error)/n = 263,67/11 = 23,97%. Tabel 3. Perhitungan peramalan Bulan ke Penjualan forecast Eror Absolute Squere Presentase At Ft At-Ft |At-Ft| ∑(At-Ft|)^2  |Error| / Nilai Aktual*100 1 51 51,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2 40 51,00 27,50 27,50 27,50 27,50 3 90 49,90 44,56 44,56 44,56 44,56 4 74 53,91 27,15 27,15 27,15 27,15 5 62 55,92 9,81 9,81 9,81 9,81 6 67 56,53 15,63 15,63 15,63 15,63 7 56 57,57 2,81 2,81 2,81 2,81 8 71 57,42 19,13 19,13 19,13 19,13 9 68 58,78 13,57 13,57 13,57 13,57 10 36 59,70 65,83 65,83 65,83 65,83 11 50 57,33 14,66 14,66 14,66 14,66 12 46 56,60 23,03 23,03 23,03 23,03 Total 153,75 3278,89 263,67 Rata Rata 13,98 298,08 23,97 9. Berikut Hasil nilai MAPE terkecil pada perhitungan tiap produk menggunakan metode single exponential smoothing. Tabel 4. Hasil Nilai MAPE Jenis Nilai Alpha Nilai MAPE Balian TR 0.6 21,26% Bali Renda 0.1 39,94% S.P.Warna Bordir 0.1 21,14% S.Diamond TR 0.9 48,89% P.Putih TR 0.1 16,90% Mikro TR 0.1 36,03% Rayon TR 0.1 27,57% Rayon Bordir 0.2 11,68% Rata Rata 28,5%
Berdasarkan  perbandingan  nilai-nilai  MAPE yang  terdapat  pada  tabel  di  atas,  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  terkecil  dari  MAPE  terjadi  pada  bulan Januari  2022  hingga  Desember  2022,  dengan  nilai rata-rata  sebesar  28,5%.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  hasil  peramalan  yang  dilakukan  memiliki tingkat  kesalahan  yang  relatif  rendah,  dan  dapat dianggap  sebagai  peramalan  yang  layak  atau  cukup baik.

## 4.8. Pengujian Black Box
Tabel 5.  Pengujian Black Box No Pengujian Harapan Hasil Uji Hasil Uji 1 Login Username , Password sesuai dengan validasi data dari database Berhasil login kemudian data tersimpan di database 2 Halaman Dashboard Menampilkan data dari tabel yang telah diinput oleh sistem Berhasil menampilkan data dari tabel yang sesuai diinputkan 3 Halaman Jenis Mukena Menampilkan, CRUD ( Create, Update, Delete ) data jenis mukena yang akan disimpan di database Berhasil Menampilkan Create, Update, Delete data jenis mukena yang akan disimpan di database 4 Halaman Data Transaksi Menampilkan CRUD ( Create, Update, Delete ) data transaksi yang akan disimpan di database Berhasil Menampilkan Create, Update, Delete data transaksi yang akan disimpan di database 5 Halaman Peramalan Menampilkan dropdown untuk memilih alpa, jenis mukena, hasil forcast, mape serta grafik Berhasil menampilkan dropdown untuk memilih alpa, jenis mukena, hasil forcast, mape serta grafik 6 Logout Memastikan bahwa ketika pengguna mengklik tombol logout, mereka dikeluarkan dari sesi mereka dan diarahkan ke halaman login. Berhasil logout
Berdasarkan  hasil  tabel  5  diatas  pungujian blackbox  yang  telah  dilakukan  mendapatkan  hasil bahwa  semua  halaman  pada  peramalan  penjualan mukena dengan metode single exponential smoothing
berbasis  web  pada  UD  Al-Firdausy  Collection  yang dibuat telah berhasil dan berjalan dengan sesuai.

## 4.9. Pengujian Pehitungan Sistem
Pengujian  metode  di  dalam  sistem  ini  memiliki tujuan untuk mengukur sejauh mana hasil perhitungan sistem  sesuai  dengan  perhitungan  manual.  Pengujian ini melibatkan variasi nilai alpa yang bervariasi antara 0,1 hingga 0,9.
Tabel 5 Pengujian data real dan sistem No Periode Aktual Forcast MAPE 1 Februari 2022 40 51 27,5 2 Maret 2022 90 49,9 44.55 3 April 2022 74 53,91 27.1 4 Mei 2022 62 55,91 9.8 5 Juni 2022 67 56,52 15.63 6 Juli 2022 56 57,57 2.81 7 Agustus 2022 71 57,41 19.13 8 Sepetember 2022 68 58.77 13,56 9 Oktober 2022 36 59,69 65,82 10 November 2022 50 57,32 14,65 11 Desember 2022 46 56,59 23,03 MAPE 23,96
Perhitungan  sistem  dengan  menggunakan  alpa 0,1 untuk produk balian diatas, hasil dari perhitungan tersebut menghasilkan nilai MAPE 23,96%
Tabel 6 Hasil Semua Jenis Mukena Jenis Mukena Alpa 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Balian TR 23.9% 23.4% 22.7% 22.1% 21.4%. 21.2%  22.1%. 23.7%. 25.6%. Bali Renda 39.9% 43.8%. 47.1%. 50.1%. 53.5%. 55,8% 58.8%. 61.9%. 65.8%. SPW Bordir 21.1% 22.6% 25.7% 28.2% 30.0% 31.1% 31.6% 31.8% 31.8% S.Diamond 59.8% 59.6% 61,8% 60.6% 58.1% 55.3% 52.7% 50.6% 48.8% P.Putih TR 16.8% 17.0% 17.3% 18.1% 18.6% 18.8% 18.8% 19.1% 19.8% Mikro TR 36.0% 40.0% 40.0% 40.0% 39.6% 39.4% 39.7% 40.4% 41.6% Rayon TR 27.5% 32.0% 34.8% 36.4% 37.8% 38.8% 39.5% 39.9% 39.8% Rayon Bordir 11.7% 11.6% 11.7% 11.9% 12.9% 12.3% 12.5% 12.6% 12.7%
Pada  pengujian  sistem  tabel  diatas  menghitung nilai  alpa  dari  0,1  sampai  0,9  untuk  semua  jenis mukena dari perhitugan tersebut hanya nilai presentase terkecil  saja  yang  diambil  untuk  melakukan  sebuah peramalan,  Balian  TR  alpa  0,6  hasil  21,26%  ,  Bali Renda alpa 0.1 hasil 39,94%  S.P.Warna alpa 0,1 hasil 21,14%, S.Diamond TR alpa 0,9 hasil 48,8% , P.Putih TR  alpa  0,1  hasil  16,89%  ,  Mikro  TR  alpa  0,1  hasil 36,02%  ,  Rayon  TR  alpa  0,1  hasil  27,5%    Rayon Bordir alpa 0,2 hasil 11,68% dapat disimpulan bahwa untuk  jenis  mukena  Polino  Putih  TR  dengan  hasil 16,89%  dan  Rayon  Bordir  11,68%  maka  bisa dikatakan  baik  sedangkan  untuk  jenis  lainnya memiliki nilai cukup baik atau layak.

## 4.10. Pengujian User
Pada  tahap  pengujian  ini  akan  kepada  satu orang tester yaitu pemilik dari Al Firdausy Collection.

## Tabel 7 Pengujian user
No Fitur Jawaban Sangat Baik Baik Kurang Baik 1 Fitur login pada aplikasi √ 2 Tampilan Halaman Dashboard √ 3 Fitur tambah data edit dan hapus barang √ 4 Fitur transaksi penjualan √ 5 Fitur peramalan penjualan √
No Fitur Jawaban Sangat Baik Baik Kurang Baik 6 Fitur grafik peramalan √
Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan bahwa terdapat beberapa fitur yang diuji dari pemilik Al  firdausy  collection  dari  beberapa  fitur  tersebut untuk  jawaban  Sangat  Baik  sejumlah  4  dan  Baik sejumlah 2.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pengujian  sistem  nilai  alpa  dari  0,1  sampai  0,9 untuk  semua  jenis  mukena  dari  perhitugan  tersebut hanya nilai presentase terkecil saja yang diambil untuk melakukan sebuah peramalan, Balian TR alpa 0,6 hasil 21,26% , Bali Renda alpa 0.1 hasil 39,94%  S.P.Warna alpa  0,1  hasil  21,14%,  S.Diamond  TR  alpa  0,9  hasil 48,8% , P.Putih TR alpa 0,1 hasil 16,89% , Mikro TR alpa  0,1  hasil  36,02%  ,  Rayon  TR  alpa  0,1  hasil 27,57%    Rayon  Bordir  alpa  0,2  hasil  11,68%  dapat disimpulan  bahwa  untuk  jenis  mukena  Polino  Putih TR  dengan  hasil  16,89%  dan  Rayon  Bordir  11,68% maka  bisa  dikatakan  baik  sedangkan  untuk  jenis lainnya  memiliki  nilai  cukup  baik  atau  layak. Berdasarkan hasil pengujian browser Microsoft Edge , dan Google  Chrome .  pada  website  peramalan penjualan  mukena  menggunakan metode  single exponential  smoothing dapat  dijalankan dengan baik. Bisa menggunakan metode lain untuk pengembangan peramalan  sehingga  bisa  membandingkan  metode mana  yang  lebih  baik.  Penelitian  selanjutnya pengembangan  sistem  dapat  menggunakan  aplikasi berbasis mobile

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Fachrurrazi,  S.  Si,  and  M.  Kom, “PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA TOKO
OBAT BINTANG GEURUGOK.”
[2] D. Bastomi, K. Auliasari, and H. Zulfia Zahro, “ANALISIS  PERBANDINGAN  METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN TREND PARABOLIK UNTUK
PREDIKSI  PENJUALAN  KOPI  (STUDI KASUS PADA TODAY COFFEE),” 2021.
[3] K. Margi and S. Pendawa, P r o s i d i n g S N A
T  I  F  K  e-2  T  a  h  u  n  2  0  1  5  ANALISA  DAN PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PREDIKSI  PENJUALAN  PADA  PERIODE
TERTENTU (Studi Kasus : PT. Media Cemara Kreasi) .
[4] E.  Wahyudi  and  R.  Utami,  “Metode  Single Exponential Smoothing untuk Aplikasi Prediksi sebagai Langkah Perencanaan Strategi Penjualan pada ABC Furniture.”
[5] M.  Waruwu,  “Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Dalam  Meramalkan Penjualan  Sofa  Berbasis  Web,” Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.30865/komik.v6i1.5720.
[6] F.  Sofhal  Jamil,  “Peramalan  Hasil  Penjualan Sandal  Menggunakan  Metode  Kalman  Filter,” vol. 2, no. 2, 2016.
[7] A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty,  “PENERAPAN METODE  PERAMALAN  (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X.”
[8] A.  Hartono,  D.  Dwijana,  and  W.  H.  Abstrak, “PERBANDINGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN METODE  EXPONENTIAL  SMOOTHING ADJUSTED FOR TREND (HOLT’S METHOD) UNTUK MERAMALKAN PENJUALAN. STUDI KASUS: TOKO ONDERDIL MOBIL ‘PRODI,
PURWODADI.’”
[9] A. P. Oktaviani, A. Mahmudi, and K. Auliasari, “PERAMALAN  PENJUALAN  BARANG BERBASIS  WEBSITE  DENGAN  METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
(STUDI KASUS: MIMIN HERBAL MALANG),” 2023.
[10]  U.  M.  Fakultas,  I.  Komputer,  and  M.  Azhari, “Perbandingan  Metode  Double  Exponential Smoothing  Dan  Triple  Exponential  Smoothing Dalam Parameter Tingkat Error Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Means Absolute Deviation (MAD) Alviani Krisma Putut Pamilih Widagdo Kata kunci-forecasting, Double Exponential Smoothing (DES), Triple Exponential  Smoothing  (TES).  Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE),  Means  Absolute Deviation (MAD),” Prosiding Seminar Nasional  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi , vol. 4, no. 2, 2019.