## SISTEM FORECASTING PENJUALAN KONVEKSI DENGAN METODE SINGGLE EXPONENTIAL SMOOTHING

## Sholihul Anam, Joseph Dedy Irawan, Yosep Agus Pranoto
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918030@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Peramalan  adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling  mungkin terjadi   dimasa yang akan datang berdasarkan data historis maupun informasi dimasala lalu yang dimiliki agar dapat  diperkecil  tingkat  kesalahannya.  Dari  informasi  perkiraan  tersebut  sangat  diperlukan  bagi  perusahaan maupun  instansi untuk menjalankan kebutuhan bisnisnya  Konveksi Trendy Jaya Collection Blora adalah salah satu perusahaan yang memproduksi kaos dan seragam PDH/PDL. Permasalahan yang dialami Konveksi Trendy Jaya Collection Blora  adalah  sulitnya  menentukan  jumlah  produksi  pada  bulan  berikutnya  untuk  penyesuaian jumlah  produk  yang  akan  dijual.  maka  perlu  dibuatkan  sistem forecasting penjualan  konveksi  menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) . Tujuan dari penelitian  ini adalah untuk mempermudah  Konveksi Trendy  Jaya Collection Blora  dalam  dalam  memperkiraan  jumlah  produksi  dimasa  mendatang.  Dari  hasil forecasting menggunakan  Metode Single  Exponential  Smoothing dapat  diketahui  hasil  peramalan  untuk  bulan januari  2023  sebesar  107,576  dengan  menggunakan alpha 0,9  sedangkan  hasil  peramalan  bulan  januari  2023 untuk  seragam  PDH/PDL  sebesar  293,870  dengan  menggunakan alpha 0,7.  Berdasarkan  hasil  dari  semua pengujian  diantaranya  pengujian  fungsional  sistem,  pengujian browser ,  pengujian  sistem  terhadap  pengguna menyatakan sistem forecasting penjualan konveksi dengan metode single exponential smoothing berjalan sesuai dengan fungsi dan kebutuhan. Sedangkan untuk pengujian validasi MAPE terhadap data aktual dapat disimpulkan bahwa pengujian akurasi MAPE dapat dikategorikan baik untuk peramalan penjualan seragam PDH/PDL dengan nilai 18,49% karena dibawah 50%. Sedangkan untuk peramalan kaos kombinasi dapat dikategorikan Sangat baik karena nilai MAPE kurang dari 10% yaitu 2,20%.
Kata kunci : forecasting, konveksi, penjualan, peramalan, SES, single exponential smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Dunia industri digital 4. 0 semakin canggih yang meliputi seluruh aspek kehidupan termasuk didalamnya  adalah  sektor  bisnis  maupun  ekonomi. Bersamaan  berkembangnya  teknologi  yang  semakin cepat  informasi  dapat  diakses  dengan  mudah  serta uptodate.  Kebutuhan  informasi  menjadi  kebutuhan primer bagi industri untuk kelangsungan proses bisnis.
Gabungan  dari  berbagai  komponen  teknologi informasi  yang  saling  terintegerasi  sehingga  mampu menghasilkan  informasi  untuk  mendapatkan  jalur komunikasi  pada  suatu  komunitas  merupakan pengertian  sistem  informasi  menurut  Jonny  Seah dalam  maydiyanto  dan    Muhammat  Rasid  Ridho (2021:51)[1]
Informasi  sangat  diperlukan  karena  menjadi kebutuhan  primer  bagi  sebuah  perusahaan  maupun instansi  untuk  menjalankan  kebutuhan  bisnisnya khususnya  pada  perusahaan  yang  bergerak  dibidang tekstil seperti konveksi
Industri  konveksi  merupakan  industri  yang bergerak  dibidang  tekstil  yaitu  perusahaan  yang menghasilkan  produk  jadi.  Konveksi  merupakan perusahaan  pakaian  jadi  (Kamus  Besar  Bahasa Indonesia, 1999:459). Usaha pada bidang pakaian jadi dengan pembuatannya dalam jumlah skala yang besar merupakan pengertian konveksi  Menurut Sri  Wening dan  Sicilia  Savitri  (2018:128).  Konveksi  merupakan industri  pakaian  jadi  yang  pembuatannya  berskala
besar  dimana  barang  yang  diproduksi  mengacu  pada ukuran  standar.[2]  Produk  yang  dihasilkan  berupa kaos,kemeja atau sering disebut dengan seragam dinas harian  (PDH)  maupun  seragam  dinas  Lapangan (PDL).
Strategi  untuk  meningkatkan  proses  bisnis  di suatu  perusahaan  adalah  dengan  memanfaatkan fasilitas  sistem  informasi  yang  didalamnya  mampu untuk  memperkiraan  jumlah  produksi  dibulan-bulan berikutnya.Informasi-informasi  ini  nantinya  dapat diolah oleh perusahaan guna untuk mengambil sebuah keputusan  dan  merencanakan  strategi  bisnis  dimasa mendatang.  Jika  tidak  ada  sistem  peramalan  maka perusahaan akan mengalami kesulitan dalam menjalankan aktivitas-aktivitas bisnisnya
Permasalahan  yang  dialami  oleh  Konveksi Trendy Jaya Collection Blora adalah dimana penulisan data  penjualan  yang  dilakukan  oleh  admin  masih secara  manual.  Proses  ini  sangat  tidak  efisien  dan penentuan proses produksi bergantung pada banyaknya  pemesanan  dari  customer.  Hal  ini seringkali  menyulitkan  untuk  menentukan  berapa jumlah  produksi  pada  bulan-bulan  berikutnya  untuk penyesuaian  jumlah  produk  yang  akan  dijual.  Dari permasalahan tersebut perlu adanya sistem yang dapat membantu  untuk  memperkiraan  banyaknya  produk yang  harus  diproduksi  pada  periode  selanjutnya berdasarkan  dari  data  penjualan  sebelumnya.  Dari sistem  ini  nantinya  diharapakan  mampu  memberikan
sebuah  peramalan  bagi  Konveksi  Trendy  Jaya Collection Blora  untuk  memperkirakan  jumlah produksi dimasa mendatang.
Berdasarkan  dari  uraian  permasalahan  tersebut penulis mengambil pembahasan “Sistem Forecasting Penjualan Konveksi dengan Metode Single
Exponential  Smoothing ”.  Sistem  tersebut  diharapkan mampu menjadi solusi dan dapat membantu Konveksi Trendy  Jaya Collection Blora  dalam  mengambil keputusan  untuk  keperluan  bisninsya.  Dengan membandingkan tingkat presentasi kesalahan ( Presentage  Error )  terkecil  berdasarkan  nilai  alpha maka akan semakin akurat hasil peramalannya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Didalam  Penelitian  ini  penulis  Mengacu  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Erfanda  Andrianto, Febriana  Santi  Wahyuni,  dan  Renaldi  Primaswara Prasetya, Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) diperlukan  untuk  mengetahui presentase hasil peramalan  dimana MAPE mampu  memberikan informasi  hasil  persentase  kesalahan  peramalan terhadap  data  aktual  selama  periode  tertentu  dengan tingkat error tinggi  atau  rendah.  Secara  matematis, (Nasution dan Prasetyawan, 2008).[3]
Menurut  Moch.  Rizal  Kurniawan  dan  rekan- rekan dalam penelitiannya yang berjudul “FORECASTING  PENJUALAN  KOPI  DENGAN
METODE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB (STUDI KASUS KEDAI PSYCOFFEE)”  yang  bertujuan  untuk  memudahkan kedai psycoffee dalam memonitoring sistem pada saat melakukan  aktivitas  bisnis  di  luar  perusahaan  dan memprediksi penjualan pada bulan  yang akan datang sehingga  membantu  pemilik  untuk  menyediakan bahan baku untuk bulan selanjutnya secara tepat. Hasil pengujian  dari  sistem  yang  telah  dibuat  yaitu forecasting penjualan kopi dengan metode exponential smoothing berbasis web menyatakan bahwa hasil dari program yang telah dibuat memiliki hasil yang cukup sesuai,  itu  dibuktikan  dengan  hasil  pengujian  akurasi dengan  MSE,  RMSE,  dan  MAPE  pada  6  jenis  kopi yang hasilnya tidak lebih dari 50%.[4]
Menurut  Erfanda  Andrianto  dan  rekan-rekan dalam  penelitiannya  yang  berjudul  “APLIKASI SISTEM  PERAMALAN  KETERSEDIAAN  STOK BARANG  DI  TOKO  MEBEL  ABADI  JAYA MENGGUNAKAN  METODE  SINGLE  MOVING AVERAGE  DAN  EXPONENTIAL  SMOOTHING” yang tujuannya adalah mengetahui perbandingan stok barang  yang  akan  keluar  dimasa  yang  akan  datang. Proses  perbandingan  mendapatkan  hasil  terkecil dengan  menggunakan  metode exponential smoothing alpha 0,5 dengan hasil yaitu 17,06% (kategori baik).[3]
Menurut  Alfonsus  Vito  Eka  Perdana  Putra  dan rekan-rekan  dalam  penelitiannya  yang  berjudul “PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING  DALAM  MERAMAL  PENJUALAN DI  TOKO  AGUNG  (STUDI  KASUS  DI  TOKO
AGUNG KALANGANYAR KABUPATEN MALANG)”  yang  bertujuan  untuk      dapat memudahkan  Toko  Agung  dalam  meramalkan penjualan  Dari  hasil  penelitian  disimpulkan  dapat memudahkan Pemilik untuk mengolah dan meramalkan  transaksi  barang.  Hasil  akurasi  dengan nilai alpha 0.1 menghasilkan MAPE 4.19 %.[5]

## 2.2. Forecasting (peramalan)
Memperkirakan  peristiwa  dimasa  mendatang berdasarkan  data  historis  yang  dimiliki  merupakan pengertian  peramalan  menurut  bekti  (2015),  makna mendasar  dari  peramalan  adalah  sebuah  keputusan yang  mendekati  kemungkinan  dimasa  mendatang berdasarkan kenyataan sebelumnya. [6]

## 2.3. Database
Menurut Rosa dan Shalahuddin (2015:43) “basis data  adalah  media  untuk  menyimpan  data  agar  dapat diakses dengan mudah dan cepat” Sedangkan menurut Anhar  dalam  Yulia  (2017)  menerangkan  bahwa Database adalah  sekumpulan  tabel-tabel  yang  berisi data dan  merupakan kumpulan dari field atau kolom. Struktur file yang  menyusun  sebuah database adalah Data Record dan Field .[7]
Maka kesimpulan dari database  yaitu kumpulan dari  banyak  data  ditampung  pada  suatu  tempat penyimpanan agar dapat dikelola dan diakses dengan mudah  sehingga  data-data  tersebut  dapat  diorganisir untuk memenuhi kebutuhan informasi

## 2.4. Browser
Aplikasi perangkat lunak  yang digunakan untuk mengambil  dan  menyajikan  sumber  informasi  web merupakan  pengertian  dari  web  browser  menurut siberio  (2013:12)”.  Sedangkan  pengertian  web browser menurut Gary dan Veermat yaitu piranti lunak aplikasi  yang  dapat  digunakan  pengguna  untuk mengakses  dan  melihat  laman  Web  atau  program- program Web”. [8]

## 2.5. Hosting
Hosting merupakan  fasilitas  internet  yang menyajikan  sumber  daya  server  guna  disewakan kepada  organisasi  maupun  individu  yang  mampu meletakkan informasi di internet dalam bentuk HTTP, FTP, EMAIL atau DNS. [9]

## 2.6. Single Exponential Smoothing
Metode  pemulusan  eksponensial  merupakan aturan  perhitungan  yang  mengulang  terus  menerus berdasarkan  data  terbaru.  Tiap  data  diberikan  bobot, yang mana bobot dilambangkan dengan alpha.  . [3] Simbol  alpha  bisa  diartikan  secara  bebas,  untuk mengurangi  kesalahan  perkiraan.  Nilai alpha α,  bisa dipilih lebih besar dari 0 dan kurang dari 1, Atau 0 < α <  1.  Didalam  peneletian  ini alpha menggunakan  0,1 sampai  0,9.  nilai alpha (α)  menjadi  parameter pemulusan. Untuk mendapatkan  nilai α  yang optimal
perlu dilakukan uji coba  nilai kesalahan ( error )  yang bertujuan menghasilkan nilai kesalahan terkecil. Rumus single exponential smoothing : Ft= 𝐹 (𝑡−1) + 𝛼(𝐴 (𝑡−1) - 𝐹 (𝑡−1) (1)
Dimana : Ft : nilai ramalan untuk periode waktu ke-t. 𝐹 (𝑡−1) : nilai ramalan satu periode waktu yang lalu, t-1. 𝐴 (𝑡−1) : nilai aktual satu periode waktu yang lalu,t-1. α : konstanta pemulusan

## 2.7. MAPE
Dikutip  dari  Jurnal  TIKomSiN  yang  berjudul “Prediksi  Penjualan  Kertas  Menggunakan  Metode Double  Exponential  Smoothing ”  Pengertian Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah salah satu metode yang digunakan dalam menghitung kesalahan prediksi ( forecast error ), MAPE merupakan perhitungan presentase dari Absolute  Percentage Error (APE)  pada  masin-masing  periode  lalu  di  cari rata-rata dengan MAPE. [10]
Penggunaan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE)  pada  evaluasi  dari  hasil  peramalan dapat  melihat  tingkat  akurasi  terhadap  angka peramalan dan angka realisasi.
Adapun rumus untuk mencari nilai MAPE yaitu :
MAPE= |𝐴 (𝑡) −𝐹 (𝑡) | 𝐴 (𝑡) 𝑥 100 (2)
Dimana : |𝐴 (𝑡) − 𝐹 (𝑡) | :  Nilai absolut dari  selisih  nilai  aktual dengan nilai peramalan 𝐴 (𝑡) : Nilai Aktual
3. METODE PENELITIAN
3.1. Kebutuhan Fungsional
a. Kebutuhan Fungsional
Berbagai jenis kebutuhan yang berisikan proses- proses  apa  saja  yang  diberikan  oleh website Sistem Forecasting penjualan  Konveksi  dengan  Metode Single  Exponential  Smoothing yang  akan  dibangun. Antara lain meliputi : 1. Sistem mampu menghitung prediksi pada periode tertentu berdasarkan nilai alpha terbaik
2. Sistem  mampu  menerapkan  metode single exponential smoothing dalam menghitung peramalan.
3. Sistem  diharapkan  mampu  menampilkan  data akurasi  MAPE  menggunakan  metode single exponential smoothing.
b. Kebutuhan Nonfungsional Adapun  kebutuhan  yang  diperlukan  untuk membangun sistem ini adalah
1. Aplikasi yang dikembangkan adalah berbasis website
2. Server untuk mengelola pemrosesan aplikasi ini menggunakan ( Apache, MySQL database, PHP Script Language )
3. Sistem dapat diakses melalui web browser seperti google chrome, Microsoft edge
4. Administrator atau admin yang memiliki hak akses dalam mengoprasikan sistem ini
5. Framework yang digunakan pada sistem ini
adalah CodeIgniter .
b. Kebutuhan Pengguna
Adapun  analisa  kebutuhan  pengguna  yaitu  siapa saja  yang  berhak  mengakses  pada  sistem  yang  akan dibangun adalah sebagai berikut :
1. Admin
Admin atau administrator yang akan memiliki hak akses  lebih  banyak  dalam  mengelola  aplikasi  yang akan  dibangun  yaitu  admin  dapat  mengakses  semua fitur  yang  ada  pada  sistem  dan  melakukan  proses CRUD pada  data  produk,  data  penjualan  serta mengakses  halaman forecasting .  Admin  dapat menambahkan  pengguna  baru  dan  menentukan  hak akses  yang  telah  akan  diberikan  pada  pengguna  baru tersebut.
2. Member
Hak  akses  yang  diberikan  kepada  Member  atau user pada sistem yang akan dibangun ini adalah hanya bisa mengkakses halaman profile saja. d. Kebutuhan data
Adapun data yang digunakan sebagai acuan untuk menerapkan  peramalan  penjualan  dengan  metode single  exponential  smoothing adalah  data  penjualan pada periode 2020 – 2022.

## 3.2. Flowchart Sistem
Gambar  1  merupakan Use  case diagram  dari sistem forecasting penjualan konveksi dengan metode single exponential smoothing
Gambar 1. Flowchart Sistem
Alur dari flowchart sistem pada Gambar 1 yaitu diawali dengan start kemudian sistem akan diarahkan menuju  halaman login . Apabila login sebagai admin, maka pengguna memiliki hak akses utama yaitu pada role 1 dan diarahkan ke halaman dashboard . Tampilan dashboard admin  terdapat  beberapa menu  pilihan  diantaranya  yaitu  Halaman My,profile, Role ,  data  produk,  data  penjulan, forecasting , About Us dan logout .  Didalam  menu forecasting terdapat perintah  untuk  memilih  Produk  sehingga  apabila proses  dilakukan  maka  sistem  akan  melakukan perhitungan dan menampilkan hasil peramalan sesuai produk yang dipilih.
Apabila login sebagai member, pengguna hanya bisa  meakses  halaman My  profile karena  member memiliki hak akses yang terbatas yaitu pada role 2.
3.3. Flowchart Metode Single Exponential
Smoothing
Pada  Gambar  2  merupakan flowchart metode single exponential smoothing
Gambar 2. Flowchart Metode Single Exponential Smoothing
Alur  dari flowchart penerapan  metode  single exponential smoothing yaitu start diilanjutkan dengan memilih  produk  seragam  PDH/PDL  atau  Kaos kombinasi  kemudian  sistem  melakukan  perhitungan peramalan dengan rumus single exponential smoothing dan  menghitung  Nilai MAPE sehingga sistem menampilkan hasil peramalan.

## 3.4. Struktur menu
1. Admin
Struktur  menu  admin  berisikan  beberapa tampilan menu yang disajikan seperti gambar 3
Gambar 3. struktur menu admin
Pada  gambar  3  terdapat  beberapa  menu  yang dapat  diakses  diantaranya  adalah  menu Role , dashboard ,  data  produk,  data  penjualan,  forecasting, A bout I dan Logout . Peran admin dalam sistem yaitu mengelola  serta  yang  memiliki  kewenangan  untuk memberikan  hak  akses  kepada  member  yang didaftarkan didalam sistem yang akan dibangun.
2. Member Struktur menu
member berisikan
beberapatampilan menu yang ditujukan gambar 4
Gambar 4. struktur menu member
Pada  gambar  4  terdapat  beberapa  menu  yang dapat  diakses  oleh  member  diantaranya  adalah  menu My profile.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Implementasi Hosting
Adapun  proses hosting pada  sistem forecasting penjualan  konveksi  diharapkan  sistem  dapat  diakses secara online Pada  Tabel  1  merupakan  implementasi
hosting Tabel 1. Implementasi Hosting Fitur Utama Detail Situs website trendyjayacollectionblora.sholihulana m.my.id Disk Space 5GB Bandwidth Unlimited Database Unlimited Development 1. Cpanel 2. MySQL 3. Email 4. Sub-domain 5. SSL 6. PHP version 8.2
Pada  tabel  1  merupakan  tabel  implementasi Hosting dimana terdapat Fitur utama yaitu Disk space, Bandwith, Database, dan Development

## 4.2. Halaman Data Produk
Gambar 5. Halaman data produk
Pada halaman data produk terdapat tabel produk. Dihalaman ini admin dapat melakukan proses CRUD ( creat, update,  delete ) pada data produk. Yang  mana admin  bisa  memanipulasi  data  produk  dengan manambahkan,  merubah  maupun  menghapus  data produk

## 4.3. Halaman Data Penjualan
Pada  halaman  data  penjualan  terdapat  data penjualan. Didalamnya terdapat produk apa saja yang terjual  pada  periode  tertentu.  Pada  halaman  data penjualan  admin  dapat  melakukan  proses  CRUD
( create,  update,  delete )  dimana  admin  mampu mengolah dan memanipulasi data penjualan.
Gambar 6. Halaman data penjualan

## 4.4. Halaman Forecasting
Gambar 7. Halaman Forecasting
Pada  halaman forecasting apabila  admin melakukan pemilihan produk dan ketika button proses diklik  maka  sistem  akan  melakukan  peramalan (prediksi)  penjualan  produk  berdasarkan  dari  data penjualan  produk  selama  rentang  periode  tertentu untuk memprediksi penjualan bulan berikutnya.
4.5. Pengujian Fungsional dengan metode
Blackbox
Dalam  kasus  sistem forecasting penjualan konveksi pengujian blackbox dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Pengujian Fungsional dengan metode Blackbox Fungsi yang diuji Cara pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujan
Halaman Login Inpu t email dan password kosong ada notifikasi inputan tidak boleh kosong Sesuai Input email belum terdaftar dan password benar Ada notifikasi email belum terdaftar Sesuai Input email tidak valid dan password sembarang Ada notifikasi email tidak valid Sesuai Input email sudah terdaftar password salah Ada notifikasi password salah Sesuai Input email benar dan password benar (Login sebagai Admin ) Masuk kedalam sistem dan diarahkan kehalaman dashboard Sesuai Input email benar dan Masuk kedalam sistem dan Sesuai
Fungsi yang diuji Cara pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujan password benar (Login sebagai Member ) diarahkan kehalaman My profile Halaman Dashboard Jalankan browser kemudian klik navigasi dashboard Menampilkan halaman dashboard Sesuai Halaman Role Jalankan browser klik navigasi Role menampilkan halaman role Sesuai Halaman My profile Jalankan browser klik navigasi Administrator/ member menampilkan halaman My profile Sesuai Halaman Data Produk Masuk kehalaman data produk admin input data produk Data berhasil ditambahkan dan ada notifikasi Sesuai Klik Button Edit data produk Data berhasil diubah dan ada notifikasi pesan Sesuai Klik button hapus data produk Terdapat pop-up peringatan “yakin data dihapus?” jika diklik hapus data akan dihaous dari database Sesuai Halaman Data Penjualan Admin melakukan input data penjualan Data penjualan berhasil ditambahkan dan ada notifikasi Sesuai Admin melakukan edit data penjualan Admin melakukan edit data penjualan dengan klik button edit data penjualan Sesuai Admin klik Button hapus data penjualan Ada pop-up “yakin data dihapus?”
apabila diklik oke maka data akan dihapus’ dari database
Sesuai
Halaman Forecasting Tidak memilih produk kemudian klik button proses muncul pop-up peringatan untuk memilih produk Sesuai memilih produk kemudian klik button proses Sistem menampilkan hasil forecasting penjualan Sesuai Halaman About us Jalankan Browser klik navigasi About us Sistem menampilkan halaman About us Sesuai Logout klik navigasi logout sistem mengarahkan ke halaman login Sesuai
Berdasarkan pengujian fungsional menggunakan metode blcakbox yang  telah  dilakukan  pada  tabel  2 diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  tampilan  dan fitur  pada  sistem  berhasil  dan  berjalan  dengan  baik sesuai dengan fungsinya.

## 4.6. Pengujian Browser
Tabel 3 merupakan pengujian browser Menggunakan  3  jenis  browser  yaitu google  chrome dengan Versi 115.0.5790.173, Microsoft Edge dengan versi 115.0.1901.203 dan Mozilla firefox dengan versi 116.0.3
Tabel 3. Pengujian Browser No.  Funsi yang diuji Jenis Browser Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Firefox 1.  Halaman login    2. Halaman Dashboard    3. Halaman My profile    4.  Halaman Role    5. Halaman Data Produk    Proses tambah data    Proses Edit data    Proses Hapus data    6. Halaman Data Penjualan    Proses tambah data    Proses edit data    Proses hapus data    Report    7. Halaman Forecasting    Pilih produk dan proses perhitungan    Menampilkan Hasil Forecasting    8.  Halaman About us    9. Logut   
Keterangan:
 = Berhasil × = Tidak Berhasil Berdasarkan  hasil  pengujian browser pada tabel 3 diatas dapat disimpulkan  bahwa pengujian  berhasil 100%  dengan  menggunakan  3  jenis browser yaitu google  chrome versi  115.0.5790.173, Microsoft  edge versi  115.0.1901.203,  dan Mozilla  Firefox dengan versi 116.0.3

## 4.7. Pengujian Sistem terhadap pengguna
Pengujian  sistem  terhadap  pengguna  dilakukan dengan  tujuan  untuk  mengetahui  kelayakan  tentang aplikasi  yang  telah  dibuat.  Pengguna  aplikasi  ini adalah  admin  dan  member  konveksi  trendy  jaya Collection Blora.  Dalam  pengujian  sistem  terhadap pengguna  disajikan  sebuah  kuisioner  yang  berisi  5 pertanyaan.  kuisioner  disebarkan  sebanyak  30 kuisioner kepada pengguna yang hasilnya bisa dilihat pada tabel 4
Tabel 4. Pengujian Sistem terhadap pengguna
No. Pertanyaan Jawaban SS  S  TS 1. Apakah aplikasi website sistem forecasting penjualan konveksi dengan metode single exponential smoothing mudah digunakan?
11  19  0
2. Apakah aplikasi website sistem forecasting penjualan konveksi dengan metode single exponential smoothing dalam penyajian informasinya mudah dipahami? 12  18  0 3. Apakah fiur dari aplikasi website sistem forecasting penjualan konveksi dengan metode single exponential smoothing berjalan dengan baik 13  17  0 4. Apakah proses perhitungan forcasting berjalan dengan baik? 8  22  0 5. Apakah tampilan aplikasi website sistem
forecasting penjualan konveksi dengan metode single exponential smoothing menarik? 13  17  0 Total 57  93  0 Rata-rata(%) 38  62  0 Keterangan :
SS: Sangat Setuju S  : Setuju TS: Tidak Setuju
Berdasarkan tabel 4  Hasil dari pengujian sistem terhadap  pengguna  dapat  diketahui  bahwa  pengujian yang  ditujukan  kepada  30  pengguna  menyatakan Sangat Setuju dengan presentasi 38%, Setuju dengan presentasi  62%,  dan  Tidak  Setuju  dengan  presentasi 0%,  maka  dapat  disimpulkan  aplikasi website sistem forecasting penjualan konveksi dengan metode single exponential  smoothing sesuai  dengan  harapan pengguna dan dapat dipergunakan sebagai acuan untuk peramalan  di  Konveksi  Trendy  Jaya Collection berdasarkan  pengguna  yang  menyatakan  Setuju dengan presentasi terbanyak yaitu 62%.

## 4.8. Pengujian Akurasi MAPE
a. Produk Seragam PDH/PDL
Tabel 5. Alpha terbaik seragam PDH/PDL No. Alpha Prediksi jan-23 MAPE (%) 1. 0,1 116,298 10,1 2. 0,2 167,888 10,3 3. 0,3 203,960 9,8 4. 0,4 231,919 9,4 5. 0,5 255,274 9,2 6. 0,6 275,677 8,9 7. 0,7 293,870 8,8 8. 0,8 310,200 9,0 9. 0,9 324,867 9,5
Berdasarkan hasil pengujian akurasi MAPE yang telah dilakukan menghasilkan tingkat akurasi precentaged error terkecil  sebesar  8,8%  pada pengujian  menggunakan alpha 0,7  yang  ditunjukkan oleh tabel 5, sedangkan nilai MAPE terbesar terdapat pada alpha 0,2 untuk prediksi bulan januari 2023
b. Produk Kaos Kombinasi
Tabel 6. Alpha terbaik seragam kaos kombinasi No. Alpha Prediksi jan-23 MAPE (%) 1. 0,1 130,831 24,8 2. 0,2 119,346 22,9 3. 0,3 118,496 22,7 4. 0,4 119,198 22,6 5. 0,5 119,386 22,2 6. 0,6 118,378 22,0 7. 0,7 115,999 21,5 8. 0,8 112,328 20,9 9. 0,9 107,576 20,4
Berdasarkan hasil pengujian akurasi MAPE yang telah dilakukan menghasilkan tingkat akurasi precentaged  error terkecil  sebesar  20,4%  pada pengujian  menggunakan alpha 0,9  yang  ditunjukkan oleh  tabel  6,  Artinya  sistem  yang  telah  dibuat mempunyai  tingkat  akurasi  yang  cukup  baik. sedangkan  nilai  MAPE  terbesar  terdapat  pada alpha 0,1 untuk prediksi bulan januari 2023
c. Perbandingan  akurasi  MAPE  berdasarkan  data aktual periode januari 2023
Tabel 7. Data actual penjualan periode januari 2023 Periode Produk Quantity (pcs) Januari 2023 Searagam PDH/PDL 248 Kaos Kombinasi 110
Pada  tabel  7  merupakana  data  penjualan  pada periode  januari  2023  dimana quantity penjualan produk  seragam  PDH/PDL  sejumlah  248 pcs , sedangkan quantity penjualan produk kaos kombinasi sejumlah 110 pcs . 1. Total penjualan seragam PDH/PDL 248 pcs MAPE= |𝐴 (𝑡) −𝐹 (𝑡) | 𝐴 (𝑡) 𝑥 100 (3)
MAPE= |248−293,870| 248 𝑥 100
MAPE= 18,49 %
2. Total penjualan kaos kombinasi 110 pcs
MAPE= |𝐴 (𝑡) −𝐹 (𝑡) | 𝐴 (𝑡) 𝑥 100 (4)
MAPE= |110−107,576|
110 𝑥 100 MAPE= 2,20 %
Dari  hasil  perhitungan  MAPE  berdasarkan validasi data aktual yang ditujukan pada Tabel 7 dapat disimpulkan  bahwa  pengujian  akurasi  MAPE  dapat dikategorikan  baik  untuk  peramalan  penjualan seragam  PDH/PDL  dengan  nilai  18,49%  artinya dibawah  50%.  Sedangkan  untuk  peramalan  kaos kombinasi  dapat  dikategorikan  Sangat  baik  karena nilai MAPE kurang dari 10% yaitu 2,20%.

## 4.9. Pengujian Validasi peramalan Sistem
a. Seragam PDH/PDL
Tabel  8  merupakan  proses  pengujian  peramalan Seragam  PDH/PDL  bulan  Oktober  2020  –  januari
2023.dengan  membandingkan  peramalan  sistem  dan peramalan  manual  menggunakan  nilai alpha terbaik yaitu alpha (α) = 0,7 berdasarkan tabel 5

## Tabel 8. Uji validasi peramalan Seragam PDH/PDL
Bulan Aktual Hasil Perbandingan Peramalan Sistem Manual Forecast ing MAPE Forecast ing MAPE Okt-20 27 27,000 0% 27,000 0% Nov-20 18 27,000 50% 27,000 50% Des-20 27 20,700 23% 20,700 23% Jan-21 22 25,110 14% 25,110 14% Feb-21 24 22,933 4% 22,933 4% Mar-21 18 23,680 32% 23,680 32% Apr-21 15 19,704 31% 19,704 31% Mei-21 128 16,411 87% 16,411 87% Jun-21 51 94,523 85% 94,523 85% Jul-21 109 64,057 41% 64,057 41% Agu-21 17 95,517 462% 95,517 462% Sept-21 39 40,555 4% 40,555 4% Okt-21 18 39,467 119% 39,467 119% Nov-21 24 24,440 2% 24,440 2% Des-21 7 24,132 245% 24,132 245% Jan-22 24 12,140 49% 12,140 49% Feb-22 54 20,442 62% 20,442 62% Mar-22 55 43,933 20% 43,933 20% Apr-22 44 51,680 17% 51,680 17% Mei-22 125 46,304 63% 46,304 63% Jun-22 110 101,391 8% 101,391 8% Jul-22 112 107,417 4% 107,417 4% Agu-22 116 110,625 5% 110,625 5% Sept-22 130 114,388 12% 114,388 12% Okt-22 142 125,316 12% 125,316 12% Nov-22 214 136,995 36% 136,995 36% Des-22 338 190,898 44% 190,898 44% Jan-23 293,870 293,870

## b. Kaos kombinasi
Tabel  9  merupakan  proses  pengujian  peramalan Seragam  PDH/PDL  bulan  Oktober  2020  –  januari 2023.dengan  membandingkan  peramalan  sistem  dan peramalan  manual  menggunakan  nilai alpha terbaik yaitu alpha (α) = 0,9 berdasarkan tabel 6

## Tabel 9 Uji validasi peramalan kaos kombinasi
Bulan Aktual Hasil Perbandingan Peramalan Sistem Manual Forecast ing MAPE Forecast ing MAPE Okt-20 249 249,000 0% 249,000 0% Nov-20 66 249,000 277% 249,000 277% Des-20 25 84,300 237% 84,300 237% Jan-21 57 30,930 46% 30,930 46% Feb-21 76 54,393 28% 54,393 28% Mar-21 162 73,839 54% 73,839 54% Apr-21 248 153,184 38% 153,184 38% Mei-21 169 238,518 41% 238,518 41% Jun-21 119 175,952 48% 175,952 48% Jul-21 29 124,695 330% 124,695 330% Agu-21 121 38,570 68% 38,570 68% Sept-21 199 112,757 43% 112,757 43% Okt-21 580 190,376 67% 190,376 67%
Bulan Aktual Hasil Perbandingan Peramalan Sistem Manual Forecast ing MAPE Forecast ing MAPE Nov-21 34 541,038  1491%  541,038  1491% Des-21 24 84,704 253% 84,704 253% Jan-22 44 30,070 32% 30,070 32% Feb-22 78 42,607 45% 42,607 45% Mar-22 155 74,461 52% 74,461 52% Apr-22 197 146,946 25% 146,946 25% Mei-22 98 191,995 96% 191,995 96% Jun-22 136 107,399 21% 107,399 21% Jul-22 65 133,140 105% 133,140 105% Agu-22 92 71,814 22% 71,814 22% Sept-22 89 89,981 1% 89,981 1% Okt-22 133 89,098 33% 89,098 33% Nov-22 161 128,610 20% 128,610 20% Des-22 102 157,761 55% 157,761 55% Jan-23 107,576 107,576 Berdasarkan hasil perbandingan antara peramalan pada sistem dan peramalan yang disajikan pada  tabel  8  dan  tabel  9  dapat  disimpulkan  bahwa tingkat  akurasi  Nilai  MAPE  untuk  prediksi  Seragam PDH/PDL  dengan  perhitungan single  exponential smoothing menggunakan alpha 0,7 hasilnya sama dan sesuai  dengan  perhitungan  manual  yaitu  untuk prediksi  pada  bulan  januari  2023  adalah  293,870 Sedangkan untuk perhgitungnan data kaos kombinasi yang menggunakan alpha 0,9 hasil prediksinya adalah 107,576.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdarkan hasil dari Implementasi dan pengujian dapat  disimpulkan  bahwa  Dengan  menerapkan Metode Single Exponential Smoothing dapat diketahui tingkat keakurasian MAPE dengan presentasi terkecil pada  peramalan  data  kaos  kombinasi  sebesar  20,4% dengan nilai Forecasting sebesar 107.576 menggunakan alpha 0,9  untuk  prediksi  bulan  januari 2023  sedangkan  untuk  seragam  PDH/PDL  sebesar 8,8%  dengan  nilai Forcesting sebesar  293.870 menggunakan alpha 0,7. Berdasarkan Hasil pengujian fungsional  pada  sistem  menunjukan  bahwa  menu dapat  berjalan  sesuai  dengan  fungsinya.  Untuk  Hasil pengujian browser dengan  menggunakan  3  jenis browser  yang  berbeda  yaitu google  chrome dengan Versi  115.0.5790.173, Microsoft  Edge dengan  versi 115.0.1901.203  dan Mozilla  firefox dengan  versi 116.0.3  disimpulkan  sistem  berjalan  100%  tidak  ada kendala.  Sedangkan  untuk  Hasil  pengujian  sistem terhadap pengguna menyatakan Sangat Setuju dengan presentasi  38%,  Setuju  dengan  presentasi  62%,  dan Tidak  Setuju  dengan  presentasi  0%.  Adapun  saran yang  perlu  diharapkan  dari  penulis  yaitu  sistem forecasting dapat dikembangkan menggunakan metode Least Squared, Trend moment ataupun Topsis serta  untuk  data  acuan  peramalan  menggunakan  data transaksi

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Maydianto and M. R. Ridho, “Rancang Bangun Sistem  Informasi  Point  of  Sale  Dengan Framework Codeigniter Pada Cv Powershop,” J. Comasie , vol. 02, pp. 50–59, 2021.
[2]  SHEILA  MARIA  BELGIS  PUTRI  AFFIZA, “KONVEKSI SAKINAH (Perencanaan Pengembangan  Usaha  Innovation  Product  dan Digital  Marketing  Konveksi  Sakinah),”no. 8.5.2017, pp. 2003–2005, 2022.
[3]  E.  Andrianto,  F.  Santi  Wahyuni,  and  R. Primaswara  Prasetya,  “APLIKASI  SISTEM PERAMALAN KETERSEDIAAN STOK BARANG  DI  TOKO  MEBEL  ABADI  JAYA MENGGUNAKAN METODE SINGLE
MOVING  AVERAGE  DAN  EXPONENTIAL SMOOTHING,” 2022. [4]  M.  Rizal  Kurniawan,  J.  Dedy  Irawan,  and  F. Santi Wahyuni,
“FORECASTING
PENJUALAN  KOPI  DENGAN  METODE EXPONENTIAL  SMOOTHING  BERBASIS WEB (STUDI KASUS KEDAI PSYCOFFEE),” 2021.
[5]  A. Vito Eka Perdana Putra, Y. Agus Pranoto, and S.  Adi  Wibowo,  “PENERAPAN  METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
DALAM MERAMAL PENJUALAN DI TOKO
AGUNG  (STUDI  KASUS  DI  TOKO  AGUNG KALANGANYAR
KABUPATEN MALANG),” 2022.
[6]  P.  Penjualan  Benang  Risqiati  and  S.  Widya Pratama Pekalongan Abstrak,  “Penerapan Metode  Single  Exponential  Smoothing  dalam,” vol. 10, no. 3, 2021.
[7]  N. A. Karawang, “Manajemen Persediaan Bahan Baku  Berbasis  Pada  Pt.  Tuffindo  Nittoku Autoneum Karawang,” J. Ilm. M-Progress ,  vol.
10,  no.  1,  pp.  90–99,  2020,  doi:  10.35968/m- pu.v10i1.370.
[8]  Bekti  (2015),  “Penerapan  Metode  SDLC Waterfall Dalam Pembuatan Aplikasi Pelayanan Anggota  Pada  Cu  Duta  Usaha  Bersama Pontianak,” J.  Bianglala  Inform. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 53–61, 2017, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/Bian glala/article/view/2703/1813
[9]  M.  Iqbal  Kurniansyah  and  S.  Sinurat,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Server Hosting dan  Domain  Terbaik  untuk  WEB  Server Menerapkan  Metode  VIKOR,” JSON  (Jurnal Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 14– 24, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2450.
[10]  E. A. N. Putro, E. Rimawati, and R. T. Vulandari, “Prediksi  Penjualan  Kertas  Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing,” J. Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  60, 2021, doi: 10.30646/tikomsin.v9i1.548.