Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Trend Moment Untuk Meramalkan Penjualan Produksi Kelapa Sawit Di Kebun Buntu Pane, Kabupaten Asahan
Hommy Dorthy Ellyany Sinaga 1* , Novica Irawati 2
1,2 STMIK Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 omisinaga@gmail.com

## Abstract
The objective of this research is to design an application for forecasting the sales production of oil palm by using the trend moment method where the result of the forecasting is expected to be able to help the company to forecast sales in the future so that later on, it can be useful for the companies owner in making company plans such as fertilizing the oil palm and other planning as well. This forecasting of sales production application is dekstop based by utilizing computer software  and  taking  data  sample  from  two  different  plantation  locations.  The  result  of  the system  testing  is  running  well.  The  accuracy  calculation  by  using  APE  (Absolute  Percentage Error)  method  shows  the  forecast  accuration  result  is  95.95%.  The  conclusion  from  this research  shows  that  trend  moment  method  which  has  been  applied  can  be  using  to  forecast sales production of oil palm on the next period effectively with high accuracy.
Keywords : Forecasting, Palm Oil Plantation, Planning, Sales, Trend Moment

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi peramalan penjualan produksi kelapa sawit dengan  menggunakan  metode  trend  moment  dimana  hasil  peramalan  diharapkan  dapat membantu  perusahaan  memperkirakan  penjualan  produksi  pada  masa  yang  akan  datang sehingga  nantinya  dapat  dimanfaatkan  pemilik  perusahaan  dalam  membuat  perencanaan kegiatan  usaha  seperti  pemupukan  dan  perencanaan  lainnya.  Sistem  aplikasi  peramalan penjualan  produksi  kelapa  sawit  ini  berbasis  desktop  dengan  menggunakan  perangkat komputer dan mengambil sampel data dari 2 (dua) lokasi kebun. Hasil pengujian sistem dapat berjalan  dengan  baik.  Hasil  perhitungan  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  metode  APE (Absolute  Percentage  Error)  yang  dilakukan  menunjukkan  keakuratan  peramalan  sebesar 95.95%.  Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  trend  moment  yang diaplikasikan ini dapat meramalkan penjualan produksi kelapa sawit pada periode berikutnya secara efektif dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi.
Kata kunci : Penjualan, Peramalan,  Perkebunan Kelapa Sawit, Trend Moment

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  yang  merupakan  suatu  kegiatan  ekonomis  bagi  perusahaan untuk  memperoleh  hasil/laba,  merupakan faktor  utama  dalam  menunjang kelangsungan  hidup  dalam  suatu  perusahaan  [1]  [2].  Karena  tingginya tingkat  penjualan  pada  suatu  perusahaan  tersebut  dapat  mengimbangi bahkan  dapat  meningkatkan  keuntungan  bagi  perusahaan  tersebut. Perusahaan harus mampu menentukan kebijakan yang berhubungan dengan aktivitas  penjualan  yang  dilakukan  oleh  perusahaan.Perubahan  yang  cepat pada  dunia  usaha  mengharuskan  perusahaan  untuk  dapat  menganalisis lingkungan  usaha  serta  melakukan  prediksi  akan  terjadinya  berbagai kemungkinan pada masa depan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Semakin meningkatnya kebutuhan perencanaan dalam aktivitas bisnis dan  ekonomi,  dan  untuk  dapat  menangani  masalah  penjualan  agar  sesuai dengan  target  yang  ditentukan  oleh  perusahaan,  diperlukan  adanya  sebuah prediksi atau peramalan penjualan yang akan dilakukan perusahaan. Metode peramalan adalah sebuah metode yang mampu melakukan analisa terhadap sebuah faktor atau beberapa faktor yang diketahui mempengaruhi terjadinya sebuah  peristiwa  pada  waktu  mendatang  terkait  terjadinya  peristiwa tersebut  dimasa  lalu  [3][4][5].  Oleh  sebab  itu,  peramalan  penjualan  hasil produksi  diperlukan  untuk  mengetahui  perkiraan  perkembangan  hasil produksi di masa yang akan datang.
Beberapa penelitian mengenai peramalan  penjualan seperti penelitian oleh Sumaryono tentang peramalan penjualan beton readymix [3], penelitian Aan  Wahyono  mengenai  peramalan  penjualan  kubis  di  pasar  Gringging  [6], peramalan  penjualan  beras  pada  toko  Widodo  Makmur  oleh  Reza  [7], penelitian  peramalan  penjualan  pada  warug  Songmie  oleh  Winda  [8] menunjukkan  hasil  bahwa  sistem  peramalan  menggunakan  metode  trend moment  dapat  membantu  mempermudah  pengguna  untuk  meramalkan penjualan pada periode yang akan datang.
Sebagai  salah  satu  perkebunan  kelapa  sawit,  kebun  Buntu  Pane  tidak dapat lepas dari masalah terutama dalam bidang produksi yang merupakan suatu kegiatan menambah nilai guna [9], seperti untuk menentukan strategi perusahaan  dalam  menghadapi  persaingan  industri  kelapa  sawit,  maka diperlukan peramalan penjualan.
Dalam  pidato  utama  Menteri  Perindustrian  Republik  Indonesia,  Saleh Husin,  pada The  Business  and  Investment  Forum  for  Downstream  Palm  Oil Industry di Rotterdam, Belanda 4 September 2015 mengatakan bahwa kelapa sawit adalah komoditas yang menjadi bahan baku produk di banyak negara. Kelapa  sawit  telah  menjadi  sumber  utama  dari  berbagai  macam  produk makanan  dan  telah  menjadi  bahan  baku  yang  potensial  untuk  bahan  bakar terbaru [10].
Dengan  melihat  situasi  dan  kesempatan  saat  ini,  maka  banyak  pula perusahaan  industri  yang  lahir  di  bidang  produksi  tanaman  kelapa  sawit. Pastinya,  perusahaan-perusahaan  tersebut  ingin  berlomba  untuk mendapatkan  keuntungan  yang  maksimal  dan  mengembangkan  usahanya. Persaingan  industri  di  bidang  produksi  tanaman  kelapa  sawit  sangat  ketat maka perlu pemikiran yang strategis untuk melakukan bisnis di bidang usaha tersebut. Salah satunya adalah perkebunan kelapa sawit di Buntu Pane yang dimiliki oleh  PT Rizky Putra Tunggal.  Kegiatan usaha ini  adalah melakukan pengelolaan  usaha  perkebunan  kelapa  sawit  dengan  produksinya  berupa tandan buah segar (TBS) yang nantinya akan dipasok ke pabrik pengolahan kelapa sawit.
Pada  saat  ini  perusahaan  perkebunan  kelapa  sawit  di  Buntu  Pane belum memiliki aplikasi untuk memprediksi penjualan produksi kelapa sawit sehingga  perusahaan  mendapat  kesulitan  dalam  hal  menentukan perencanaan  di  masa  yang  akan  datang.  Dengan  adanya  prediksi  penjualan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
produksi  kelapa  sawit,  perusahaan  dapat  membuat  perencanaan  di  masa depan  seperti  perencanaan  kebutuhan  pemupukan  kelapa  sawit, perencanaan  kebutuhan  penyemprotan  hama  dan  perencanaan  kegiatan perkebunan lainnya [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Identifikasi Masalah
Masalah yang diidentifikasi dalam penelitian ini yaitu:
a) Prediksi penjualan produksi kelapa sawit di Kebun  Buntu Pane saat ini masih dilakukan secara manual.
b) Sulit  merencanakan  sesuatu  di  masa  yang  akan  datang  karena  tidak dapat memprediksi penjualan.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  observasi  secara langsung  yaitu  penjualan  produk  kelapa  sawit  pada  kebun  Buntu  Pane  dan juga  melakukan  wawancara  kepada  pemilik  perusahaan.  Data  yang  diambil adalah data historis penjualan produksi kelapa sawit diperoleh berdasarkan jumlah produksi tandan buah segar (TBS)dari dua lokasi kebun. Selanjutnya dilakukan penginputan data historis penjualan produksi kelapa sawit untuk mendapatkan prediksi penjualan produksi kelapa sawit.
2.3. Analisa Data menggunakan metode trend moment
Data  yang  didapat  langsung  dari  pemilik  kebun  Buntu  Pane.  Data tersebut disimpan dalam bentuk format microsoft excel. Kemudian data itu di tranformasikan  ke  dalam  database  yang  telah  dirancang  untuk  keperluan permrograman Visual Basic 2010.
Peramalan  dengan  metode trend  moment dapat  dilakukan  dengan menggunakan beberapa rumus tertentu:
a) Menghitung  jumlah  data  historis  penjualan  produksi  total  (y).  disebut dengan ∑y.
b) Menentukan jumlah indeks waktu ∑ x
c) Menentukan  nilai  (xy)  dan  x 2 ,  langkah  ini  perlu  diperlukan  guna  untuk mengetahui nilai “a” dan “b” yang akan digunakan pada persamaan trend moment.
d) Menentukan  nilai  (xy)  dilakukan  dengan  perkalian  antara  data  historis penjualan produksi (y) dan indeks waktu (x).
e) Menentukan nilai x 2 dengan cara indeks waktu (x) dikuadratkan (∑ x 2 ) f) Menentukan nilai a dan b menggunakan proses eliminasi. ∑ y    = n.a + b.∑ x (1) ∑ xy  = a. ∑ x + b. ∑ x 2 (2)
g) Menentukan  nilai  Y  atau trend dengan  persamaan  Y  =  a  +  bx.  Rumus  ini merupakan persamaan garis trend yang akan menggambarkan nilai trend .
Dimana  y  adalah  nilai trend atau  variabel  yang  akan  diramalkan,    a adalah  bilangan  konstan  yang  telah  didapatkan  pada  perhitungan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sebelumnya,  begitu  juga  dengan  nilai  b  yang  merupakan slope atau koefisien  garis trend dan  untuk  parameter  x  yang  merupakan  indeks waktu yang dimulai dari nol sampai n.
h) Menghitung   kesalahan    atau error dengan   menggunakan   metode APE  ( Absolut  Percentage  Error )  yaitu  menghitung selisih  antara  data sebenarnya dengan  data  ramalan  yang kemudian  hasilnya  dibagi  dengan data sebenarnya dan dikali 100%. Perhitungan dengan menggunakan APE adalah sebagai berikut :
APE  = |(data sebenarnya – data peramalan) / data sebenarnya| * 100%

## 2.4. Perancangan Sistem

## a) Perancangan Model
Model merupakan gambaran dari solusi yang akan dihasilkan, sehingga dari  model  yang  ada  kita  dapat  mengetahui  dan  menggambarkan  apa  yang akan  dihasilkan  dari  proses  yang  dilakukan  nantinya.  Dengan  demikian penulis  mempunyai  pedoman  dalam  merancang  suatu  sistem.  Perancangan model menggunakan Flowmap untuk  menggambarkan alir kerja sistem dan UML ( Unified Modeling Language) yaitu dengan membuat use case diagram, class  diagram,  activity  diagram  dan  sequence  diagram .  Software  yang digunakan  untuk  perancangan  model  yaitu  visual  paradigma for  UML 10.0, selanjutnya  membuat  perancangan database serta  tabel-tabel  yang dibutuhkan [11][12].
b) Perancangan user interface.
Merupakan  antaramuka  pengguna  sistem  dengan  program  aplikasi. Pada perancangan ini, ditetapkan Input dan Output dari sistem.

## 2.5. Implementasi dan Pengujian Sistem
Menginstalasi software untuk mendukung implementasi atau pengujian pada  penelitian  ini.  Software  yang  digunakan  untuk  membuat  aplikasi peramalan penjualan produksi kelapa sawit adalah XAMPP, Visual Basic 2010, dan Firefox [13][14]. Tahap pengujian sistem dilakukan untuk melihat sejauh mana  program  aplikasi  yang  telah  dibuat  mampu  memecahkan permasalahan peramalan penjualan produksi kelapa sawit. Tahap pengujian sistem  dimulai  dengan  melakukan  input  data  kedalam  aplikasi.  Kemudian menghitung  peramalan  penjualan  untuk  memastikan  kebenaran  proses menggunakan  metode trend  moment .  Selanjutnya  pengujian  dilakukan dengan menggunakan black box untuk mencari kesalahan dengan melakukan uji coba pada interface software .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Hasil Perhitungan Data
Perhitungan  peramalan  dari  lokasi  satu,  dan  perhitungan  dapat dilakukan dengan langkah sebagai berikut:
a) Menghitung  jumlah  data  historis  penjualan  produksi  total  (y)  dari
lokasi satu (1)  yang kita sebut dengan ∑ y. Diperoleh ∑ y = 872030.
b) Menentukan nilai parameter (x), dimana (x) merupakan indeks waktu yang dimulai dari nol (0), sehingga jumlah indeks waktu (∑ x) adalah 406.
c) Menentukan nilai (xy) dan x 2 , langkah ini perlu diperlukan guna untuk mengetahui  nilai  “a”  dan  “b”  yang  akan  digunakan  pada  persamaan trend moment.
d) Menentukan  nilai  (xy)  dilakukan  dengan  perkalian  antara  data historis penjualan produksi (y) dan indeks waktu (x). Maka diperoleh ∑ xy = 12515482.
e) Langkah  selanjutnya  menentukan  nilai  x 2 dengan  cara  indeks  waktu (x) dikuadratkan, diperoleh ∑ x 2 adalah 7714.
f) Hasil perhitungan nilai ∑ y, ∑ x, ∑ xy, ∑x 2 dapat dilihat pada Tabel 1 dan  berikutnya  masuk  pada  langkah  menentukan  nilai  “a”  dan  “b” pada halaman berikutnya.
Tabel 1. Hasil perhitungan nilai ∑ y, ∑ x, ∑ xy, ∑x 2 No Tanggal Data Penjualan (y)  Indeks Waktu (x) x * y x 2 1 02/04/2020 25080 0 0 0 2 15/04/2020 25000 1 25000 1 3 30/04/2020 25088 2 50176 4 4 14/05/2020 24500 3 73500 9 5 25/05/2020 25500 4 102000 16 6 10/06/2020 29000 5 145000 25 7 24/06/2020 29000 6 174000 36 8 07/07/2020 29788 7 208516 49 9 22/07/2020 32000 8 256000 64 10  06/08/2020 35800 9 322200 81 11  19/08/2020 35890 10 358900 100 12  03/09/2020 35800 11 393800 121 13  14/09/2020 35000 12 420000 144 14  29/09/2020 26000 13 338000 169 15  15/10/2020 30100 14 421400 196 16  29/10/2020 30000 15 450000 225 17  11/11/2020 32780 16 524480 256 18  26/11/2020 32788 17 557396 289 19  06/12/2020 29805 18 536490 324 20  21/12/2020 29800 19 566200 361 21  06/01/2021 29585 20 591700 400 22  19/01/2021 35078 21 736638 441 23  30/01/2021 21381 22 470382 484 24  12/02/2021 25808 23 593584 529 25  01/03/2021 32857 24 788568 576 26  16/03/2021 32855 25 821375 625 27  01/04/2021 28577 26 743002 676 28  12/04/2021 33585 27 906795 729 29  27/04/2021 33585 28 940380 784 Total 872030 406 12515482  7714
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
g) Menghitung  nilai  a  dan  b  berdasarkan  hasil  perhitungan  dari  Tabel 1,  maka  untuk  memperoleh  nilai  a  dan  b  yaitu  menggunakan persamaan berikut ini: Cara eliminasi: ∑ y    = n.a + b.∑ x        →  872030  = 29 a + 406 b │x 406│ ∑ xy  = a. ∑ x + b. ∑ x 2 →  12515482 = 406 a + 7714 b │x29│ 354044180  =  11774 a  +  164836 b 362948978  =  11774 a  +   223706 b -  8904798    =  - 58870 b b           =  -  8904798 / - 58870 b =    151,2621
Pada  persamaan  tersebut  menjelaskan  proses  eliminasi  untuk mendapatkan  nilai  b.  Dimana  diketahui  ∑  y  =872030,  kemudian  n adalah  banyaknya  data  penjualan  yaitu  29  data  dan    ∑  x  =  406  dari jumlah  total  indeks  waktu.  Begitu  juga  dengan  nilai  dari  ∑  xy  = 12515482  yang merupakan jumlah dari data penjualan dikali indeks waktu. Setelah diketahui nilai – nilai dari persamaan maka selanjutnya dilakukan  proses  eliminasi  dengan  perkalian  406  pada  persamaan satu dan perkalian  29 pada persamaan kedua. Hasil proses eliminasi yaitu  mendapatkan  nilai  b  sebesar  151,2621  yang  kemudian  dapat digunakan  untuk  memperoleh  nilai  a  dengan  persamaan  satu mengubah nilai b menjadi 151,2621 seperti perhitungan berikut:
∑ y    = n.a + b.∑ x        →  872030  = 29 a + 406 b 872030   = 29 a + 406 (151,2621) 872030  = 29 a + 61412 a = 27952,33
h) Setelah nilai a dan b diketahui maka langkah selanjutnya masuk pada proses menentukan nilai Y atau trend dengan persamaan Y  = a + bx. Rumus  ini  merupakan  persamaan  garis trend yang  akan menggambarkan  nilai trend .  Dimana  y  adalah  nilai trend atau variabel  yang  akan  diramalkan,    a  adalah  bilangan  konstan  yang telah  didapatkan  pada  perhitungan  sebelumnya,  begitu  juga  dengan nilai  b  yang  merupakan slope atau  koefisien  garis trend dan  untuk parameter  x  yang  merupakan  indeks  waktu  yang  dimulai  dari  nol sampai  n.  Pada  persamaan  dibawah  akan  dilakukan  proses perhitungan  peramalan  penjualan  pada  tanggal  8  bulan  Mei  tahun 2021 dengan menggunakan hasil perhitungan sebelumnya. Diketahui bahwa nilai a = 27952,33 dan b   =  151,2621 serta  untuk  nilai  x = 29 yang  merupakan    indeks    waktu  periode  berikutnya  yaitu  indeks waktu pada tanggal 8 Mei 2021.
Y    = a + bx       →  Y  = 27952,33 + 151,2621 (x)
Y  = 27952,33 + 151,2621 (29) Y  = 27952,33 + 4386,6009 Y  = 32338,9 Y  = 32339
Maka  hasil  peramalan  tanggal  8  bulan  Mei  tahun  2021  sebanyak 32279 kg.
i) Menghitung   kesalahan   atau error dengan   menggunakan   metode APE ( Absolut Percentage Error ). Data aktual tanggal 8 bulan Mei tahun 2021 adalah 31080 Kg, kemudian hasil dari peramalan menggunakan metode trend  moment adalah  32339  kg.    Untuk  mendapatkan  nilai
APE maka  dihitung  selisih  antara  data  sebenarnya  dengan  data ramalan yang kemudian hasilnya dibagi dengan data sebenarnya dan dikali  100%.  Perhitungan  dengan  menggunakan  APE  adalah  sebagai berikut :
(1)
(2)
Akurasi = 100% - Kesalahan (APE) = 100% - 4,05 %
=  95,95 %
Hasil  pengujian  keakuratan  yang  diperoleh  dari  perbandingan  antara data  aktual  dengan  data  ramalan  tanggal  8  bulan  Mei  tahun  2021  sebesar 95,95%.  Keakuratan  yang  dihasilkan  program  aplikasi  peramalan  ini menunjukkan  bahwa  sistem  telah  dapat  meramalkan  penjualan  produksi kelapa sawit. Hasil ini mendukung kesimpulan penelitian dari Aan Wahyono yang  menyebutkan  bahwa  sistem  aplikasi  peramalan  penjualan  kubis  di pasar  Gringging    yang  berguna  menentukan  jumlah  penjualan  kubis,  dan sistem  peramalan  ini  berhasil  menghitung  peramalan  penjualan  kubis perhari di pasar Gringging tersebut [6].

## 3.2. Use Case Diagram
Use  case  diagram peramalan  penjualan  produksi  kelapa  sawit  akan ditunjukan  oleh  gambar  1. Use  case  diagram juga  menjelaskan  mengenai aktor-aktor  yang  terlibat  dengan  perangkat  lunak  yang  dibangun  beserta proses-proses yang ada didalamnya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Use Case Diagram Sistem Peramalan

## 3.3. Activity Diagram
Activity  Diagram pada  gambar  3  menunjukkan flow  diagram yang memodelkan  alur  kerja  ( work  flow )  proses  aktivitas  peramalan  penjualan produksi kelapa sawit di kebun Buntu Pane.

## A c t i v i t y    D i a g r a m
Sistem
User Memasukan Username Dan Password Memeriksa Kecocokan Bila cocok maka sistem akan menampilkan Menu utama bila tidak cocok maka sistem akan memberitahu login gagal Pada Tampilan Menu utama user memilih lokasi mana yang ingin diproses Sistem Menampilkan Data lokasi yang dipilih membaca data penjualan menghitung nilai ∑y, ∑x, ∑xy, ∑x2 menghitung a dan b menghitung peramalan Y = a + bx Hasil Peramalan di tampilkan memilih waktu yang ingin diramalkan Logout Memutus Semua Koneksi
Gambar 2. Activity Diagram

## 3.4. Implementasi Sistem
Sistem peramalan yang telah dibuat, diterapkan untuk melihat apakah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dapat  berfungsi  sesuai  kebutuhan.  Tampilan interface dan preview dari aplikasi  Peramalan  Penjualan  Produksi Kelapa Sawit di Kebun Buntu Pane ditampilkan untuk membuktikan sistem peramalan telah berjalan.
a) Tampilan halaman login pada gambar 3, user harus melakukan login terlebih dahulu menggunakan username dan password .

## Gambar 3. Halaman Login
b) Pada  halaman  menu  utama  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  4, menunjukkan  lokasi  kebun  yang  dapat  dipilih  lokasi  satu  atau  lokasi dua.
Gambar 4. Halaman Menu Utama
c) Pada  gambar  5  menunjukkan  halaman  penjualan  pada  lokasi  satu, yang menampilkan data penjualan di lokasi satu, yang telah disimpan sebelumnya ataupun dapat dilakukan penambahan data.
Gambar 5. Data Penjualan Lokasi Satu
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
d) Pada  gambar  6  menunjukkan  halaman  penjualan  pada  lokasi  dua, yang  menampilkan  data  penjualan  di  lokasi  2  yang  telah  disimpan sebelumnya ataupun dapat dilakukan penambahan data.
Gambar 6. Data Penjualan Lokasi Dua
e) Gambar  7  menampilkan  halaman  dimana user melakukan  proses peramalan  di  lokasi  satu  dengan  memilih  waktu  yang  akan diramalkan.
Gambar 7. Peramalan Lokasi Satu
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
f) Gambar  8  menampilkan  halaman  dimana user melakukan  proses peramalan  di  lokasi  dua  dengan  memilih  waktu  yang  akan diramalkan.
Gambar 8. Peramalan Lokasi Dua
3.5. Pengujian Sistem
3.5.1. Pengujian Lokasi Satu
Data yang digunakan untuk pengujian yaitu data penjualan bulan April 2020 sampai April 2021.
Tabel 1. Pengujian peramalan lokasi satu. No Tanggal Data Penjualan (y) Indeks Waktu (x) x * y x 2 1 02/04/2020 25080 0 0 0 2 15/04/2020 25000 1 25000 1 3 30/04/2020 25088 2 50176 4 4 14/05/2020 24500 3 73500 9 5 25/05/2020 25500 4 102000 16 6 10/06/2020 29000 5 145000 25 7 24/06/2020 29000 6 174000 36 8 07/07/2020 29788 7 208516 49 9 22/07/2020 32000 8 256000 64 10  06/08/2020 35800 9 322200 81 11  19/08/2020 35890 10 358900 100 12  03/09/2020 35800 11 393800 121 13  14/09/2020 35000 12 420000 144 14  29/09/2020 26000 13 338000 169 15  15/10/2020 30100 14 421400 196 16  29/10/2020 30000 15 450000 225 17  11/11/2020 32780 16 524480 256 18  26/11/2020 32788 17 557396 289 19  06/12/2020 29805 18 536490 324
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Tanggal Data Penjualan (y) Indeks Waktu (x) x * y x 2 20  21/12/2020 29800 19 566200 361 21  06/01/2021 29585 20 591700 400 22  19/01/2021 35078 21 736638 441 23  30/01/2021 21381 22 470382 484 24  12/02/2021 25808 23 593584 529 25  01/03/2021 32857 24 788568 576 26  16/03/2021 32855 25 821375 625 27  01/04/2021 28577 26 743002 676 28  12/04/2021 33585 27 906795 729 29  27/04/2021 33585 28 940380 784 Total 872030 406 12515482  7714
Gambar  9  menunjukkan  tampilan  hasil output dari  peramalan  yang telah dilakukan pada lokasi satu.
Gambar 9. Hasil Peramalan Lokasi Satu

## 3.5.2. Pengujian Lokasi Dua
Data  yang  digunakan  untuk  pengujian  yaitu  data  penjualan  bulan Januari 2020 sampai April 2021.
Tabel 2. Pengujian peramalan lokasi dua No Tanggal Data Penjualan x xy xx 1 15/01/2020 35000 0 0 0 2 29/01/2020 35100 1 35100 1 3 12/02/2020 35130 2 70260 4 4 26/02/2020 34800 3 104400 9 5 12/03/2020 34800 4 139200 16 6 26/03/2020 34900 5 174500 25 7 09/04/2020 35200 6 211200 36 8 23/04/2020 35250 7 246750 49 9 07/05/2020 36000 8 288000 64 10  21/05/2020 34000 9 306000 81 11  04/06/2020 35080 10 350800 100 12  18/06/2020 35080 11 385880 121 13  02/07/2020 35480 12 425760 144 14  16/07/2020 35480 13 461240 169 15  30/07/2020 36200 14 506800 196 16  13/08/2020 36010 15 540150 225 17  27/08/2020 40000 16 640000 256
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Tanggal Data Penjualan x xy xx 18  10/09/2020 36500 17 620500 289 19  24/09/2020 35500 18 639000 324 20  08/10/2020 35000 19 665000 361 21  22/10/2020 35500 20 710000 400 22  05/11/2020 38000 21 798000 441 23  19/11/2020 37705 22 829510 484 24  03/12/2020 38800 23 892400 529 25  17/12/2020 40000 24 960000 576 26  31/12/2020 40100 25 1002500 625 27  12/01/2021 35009 26 910234 676 28  27/01/2020 30899 27 834273 729 29  11/02/2021 31009 28 868252 784 30  22/02/2020 30899 29 896071 841 31  10/03/2021 35009 30 1050270 900 32  25/03/2021 37004 31 1147124 961 33  08/04/2021 37009 32 1184288 1024 34  22/04/2021 37309 33 1231197 1089 35  04/05/2021 36809 34 1251506 1156 Jumlah 1251571 595  21376165  13685
Gambar  10  menunjukkan  tampilan  hasil output dari  peramalan  yang  telah dilakukan pada lokasi dua.

## Gambar 10. Hasil Peramalan Lokasi Dua

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dan  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  selama pembuatan  apikasi  peramalan  penjualan  produksi  kelapa  sawit  di  kebun Buntu  Pane  menggunakan  metode trend  moment ini,  melihat  kepada tingginya nilai keakuratan peramalan (kecilnya tingkat Absolute Percentage Error )  maka  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  aplikasi  ini  dapat  membantu dalam memprediksi  penjualan  produksi kelapa sawit di kebun Buntu Pane.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  SUnyoto, Dasar-dasar  Manajemen  Pemasaran  Konsep,  Strategi  dan Kasus . Yogyakarta: CAPS, 2012.
[2] R.  Ashton, How  to  sell:  Improve  Your  Technique  and  Maximize  Your Sales . Hamlyn, 2005.
[3] R.  Sumaryono,  “Penerapan  metode  trend  moment  dalam  forecast
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 601-614 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
penjualan beton readymix di PT. X Mojokerto,” Media Mahardika , vol. 13, no. 1, 2014, [Online]. Available: https://www.academia.edu/32593656/Penerapan_Metode_Trend_Mo ment_Dalam_Forecast_Penjualan_Beton_Readymix_Di_Pt_X_Mojokerto.
[4] R. Aritonang, Peramalan Bisnis . Jakarta: Ghalia Indonesia, 2002.
[5] P. M. Pardede, Manajemen operasi dan produksi: teori, model, kebijakan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[6] A. S. Wahyono, “Implementasi Metode Trend Moment untuk Peramalan Penjualan Kubis,” Kediri, 2016.
[7] R.  N.  Ardianto,  “Sistem  Prediksi  Penjualan  Beras  Pada  Toko  Widodo Makmur,” Kediri, 2016.
[8] W.  Gracetina,  “Sistem  informasi  penjualan  dan  perkiraan  hasil penjualan pada warung Songmie,” Kediri, 2016.
[9] D.  D.  Diennurillah,  W.  Witanti,  and  A.  Maspupah,  “Sistem  Informasi Produksi  Benang  Pada  PT  .  Central  Georgette  Nusantara,”  2017, [Online].
Available: http://www.senaski.unikom.ac.id/arsip/prosiding/sistem-informasi- produksi-benang-pada-pt--central-georgette-nusantara--17.
[10]  K. P. Indonesia, “Forum Bisnis dan Investasi Industri Hilir Kelapa Sawit di Rotterdam, Belanda,” 2015.
[11]  A.S.Rosa  and  M.Shalahuddin, Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berstruktur dan Berorientasi Objek . Yogyakarta: Andi, 2014.
[12]  L. Marlinda, Sistem Basis Data . Yogyakarta: Andi, 2004.
[13]  R.  Yesputra, Belajar  Visual  Basic.Net  dengan  Visual  Studio  2010 . Kisaran: Royal Asahan Press, 2010.
[14]  R.  H.  Sianipar, Pemrograman  Visual  Basic.Net .  Bandung:  Informatika, 2015.