## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
14
UMP

## BITNET

## JURNAL PENDIDIKAN TEKNOLOGI INFORMASI
http://journal.umpalangkaraya.ac.id/index.php/bitnet Volume 6 Nomor 1, Maret 2021 (14-23)
Peramalan Dan Perengkingan Penjualan Produk Furniture Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Dan Saw
Forecasting And Rating Of Furniture Product Sales Using Single Exponential Smoothing And Saw Methode
1 Juniko Dwiki Saputro dan 2 Setyawan Wibisono 1 Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia.
2 Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia.

## ARTIKEL INFO
Diterima Januari 2021 Dipublikasi Maret 2021
*e-mail :
1 junikodwiki1@gmail.com
2 sonny@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  era  berbelanja  yang  lebih  modern  dan  mudah  dalam  mudah  dalam  proses  pembelian suatu produk furniture mengakibatkan peningkatan dalam penjualan sebuah produksi furniture. Produk Gudho furniture merupakan satu dari banyak perusahaan yang menjual kebutuhan furniture yang ada di wilayah Semarang, Jawa Tengah. Dalam penjualan sebuah produk yang tidak menentu setiap bulannya, mengakibatkan  perusahan  Gudho  sulit  menentukan  target  penjualan  produk  setiap  bulanya  dan  juga sulit menentukan top product di bulan tersebut. Dengan adanya masalah penjualan tersebut, perusahaan Gudho sangat membutuhkan solusi penjualan yang dapat meramalkan penjualan produk setiap bulanya, serta menentukan jenis produk furniture apa yang bisa menjadi sebuah top product sehingga penjualan prouk  yang  paling  sedikit,  sehingga  perusahaan  dapat  melakukan  perbaikan  dalam  kualitas  produk penjualan  pada  furniture  dan  menguntungkan  perusahaan  produk  tersebut. Forecasting kita  dapat gunakan dalam hal menggunakan sebuah metode Single Exponential Smoothing . Selain di ramalkan data penjualan produk furniture, kita juga melakukan proses perangkingan penjualam produk furniture yang terbaik,  dihitung  dengan  menggunakan  sebuah  metode simple  additive  weighting (SAW).  Dengan menggabungkan  metode forecasting dan  metode  perangkingan  produk  tersebut,  mampu  mengatasi salah  satu  masalah  penjualan  yang  dihadapi  perusahan  Guhdo  furnitur  Semarang.  Didalam  kedua metode yang digunakan ini dibuat dengan mengunakan tampilan berbasis website yang dibangun dengan sebuah  bahasa permrogaman  PHP  dan framework Codeigniter  sebagai  sebuah  server program.  Maka hasil dari sebuah sistem ini yaitu menghasilkan sebuah Sistem Pendukung dalam keputusan penjualan dan  peramalan  penjualam  dengan  tujuan  mendapatkan  sebuah  hasil top  product dan  peramalan penjualan untuk produk bulan berikutnya.
Kata kunci: Perangkingan produk , SAW, Single Exponential Smoothing, Forecasting.

## ABSTRACT
In an era of shopping that is more modern and easy in the process of buying a furniture product, it results  in  an  increase  in  sales  of  a  furniture  production.  Gudho  furniture  products  are  one  of  the  many companies that sell furniture needs in the Semarang area, Central Java. In the unpredictable sale of a product every month, the Gudho company finds it difficult to determine the target product sales each month and it is also difficult to determine the top product for that month. With this sales problem, the Gudho company really needs  a  sales  solution  that  can  predict  product  sales  every  month,  and  determine  what  type  of  furniture product  can  become  a  top  product  so  that  sales  of  the  least  products,  so  the  company  can  make improvements  in  the  quality  of  sales  products  on  furniture.  and  benefit  the  product  company.  In  sales forecasting or bias, it is called forecasting is a method of calculating analysis by carrying out value results in forecasting  future  events  that  require  past  sales  data  as  reference  material  and  using  a  qualitative  or quantitative approach. Forecasting we can use in terms of using a Single Exponential Smoothing method. In addition to predicting the sales data for furniture products, we also carry out the process of ranking the best furniture  product  sales,  calculated  using  a  simple  additive  weighting  (SAW)  method.  By  combining  the forecasting method and the product ranking method, it is able to overcome one of the sales problems faced by the Semarang furniture company Guhdo. In the two methods used are created using a website-based display that is built with a PHP programming language and the Codeigniter framework as a program server. So the result of this system is to produce a Support System in sales decisions and sales forecasting with the aim of getting a top product result and sales forecasting for the following month's product. Keywords : Product ranking, SAW, Single Exponential Smoothing, Forecasting.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
15

## PENDAHULUAN
Sektor _ industri _ furniture _ mengalami _ perkemba ngan yang signifikan dan merupakan penyumbang pajak terbesar  kepada  negara.  Di  Indonesia  khususnya  Kota Semarang, semakin banyak dan muncul para kompetitor baru.  Persaingan  para  pelaku  bisnis  ini  semakin  terasa dengan  munculnya  banyak  inovasi  terutama  dari  segi produk  dan  pemasaran  mereka.    Revolusi  industri  4.0 adalah  upaya  transformasi  dengan  mengintegrasikan antara dunia online dengan hampir semua sektor pada perusahaan.  Dimana  semua  proses  berjalan dengan internet  sebagai  penopang  utama.  Berkat  kecanggihan era  revolusi  industri  4.0  yang  mengandalkan kemampuan  teknologi  sistem  cerdas  dan  otomasi, menjadikan  persaingan  perusahaan  dengan  kompetitor menjadi semakin ketat.
GUHDO  merupakan  salah  satu  pengembang furniture yang terkemuka di Indonesia yang mempunyai banyak  produk  di  Indonesia.  Salah  satu  produk furniture yang terdapat di Kota Semarang, Jawa Tengah adalah  PT.  Tandi  Tirtamas.  PT.  Tandi  Tirtamas Semarang  5  Ha dengan  lokasi  site  yang  sisi  barat  kota Semarang, Denagn pemasaran yang produk furniture di seluruh  wilayah  Jawa  Tengah.  PT.  Tandi  Tirtamas  saat ini  memiliki  25 produk  furniture dengan  berbagai  tipe yang  ada  di  produk  tersebut.  Agar  tidak  ketinggalan pada  era  industri  4.0,  .  PT.  Tandi  Tirtamas  sedang berupaya  membangun  infrastruktur  teknologi  dalam membantu  proses  penjualan.  Dengan  omzet  dan berbagai  jenis  tipe  furniture  yang  cukup  banyak, sehingga  data  transaksi  yang  dihasilkan  belum  dapat diolah  secara  maksimal  untuk  kebutuhan  sistem manajemen saja. Tidak adanya sistem bantu yang dapat menangkap  keperluan  dan  kebutuhan  konsumen  akan furniture,  membuat  developer  terus  membuat  tipe furniture  baru  yang  sesuai  dengan  intuisi  manajemen saja.  Padahal  jika  kita  tarik  dari  laporan  penjualan tersebut dan kita olah, dapat juga menghasilkan sistem pendukung keputusan dan membantu perusahaan untuk meningkatkan kualitas produk dan omzet perusahaan.
Dari  masalah  tersebut,  tentunya  perlu  sebuah solusi atau gagasan baru yang dapat mengatasi masalah dalam  mengelola  transaksi  penjualan  furnitur  yang sekaligus  dapat  meramalkan  dan  merangkingkan penjualan  produk  furniture  yang  terbaik.  Sehingga target  penjualan  pada  periode  yang  akan  datang  dapat ditentukan  oleh  perusahaan.  Salah  satu  solusi  yang dirasa cukup tepat dan efektif dalam mengatasi masalah diatas  yaitu  sistem  informasi  peramalan  dan perangkingan penjualan produk furnaitur yang berbasis website .  Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi informasi  dizaman  sekarang  ini, website dirasa  cukup
tepat  untuk membantu  proses olah  data  dan  proses perangkingan serta peramalan penjualan yang dibangun dengan metode SAW dan Single Exponential Smoothing. a. Sistem Perengkingan
Pada  penelitian  sebelumnya  pernah  melakukan beberapa pembahasan mengenai sebuah metode Simple additive  weifhting  pada  sebuah  system  pendukung keputusan  pada  pencarian  sebuah  property  yang dilakukan oleh.
Menurut Penelitian Aandianto Sistem Perengkingan tersebut  menghasilkan  subah  system  yang  dapat berguna  dalam  memberkan  alternatif  kepada  sebuah customer dalam memilih sebuah perumahan yang sesuai dengan  kebutuhan  customer  saat  ini.  Menurut Penelitian  Ratih  Sistem  Perengkingan  tersebut mengasilkan  sebuah  system  yang  berguna  untuk mengasilka  sebuah  perengkingan  produk  yang  paling laris  dipasaran . Simple  additive  weighting  ini  sering digunakan  sebagai  salah  satu  cara  dalam  pengambilan keputusan dengan suatu metode penjumlahan terbobot. Sebelum  dibandingkan  dengan  mengunakan  metode rating untuk semua hasil yang alternatif, terlebih dahulu melakukan  sebuah  proses  perhitungan  normalisasi matriks  dalam  keputusan  (x)  pada  nilai  rasio  tertentu. Dalam  mengunakan  metode  saw  ini  banyak  sekali digunakan  dalam  persoalan Multi-Attribute  Decision Making (MADM)  untuk  mendapatkan  hasil  alternatif yang  paling  baik  untuk  berbagai  hasil  alternatif mengunakan atribut tertentu.
Dalam menyelesaikan permasalahan tersebut kita mengunakan  sebuah  metode  yang  mendaptakan beberapa tahapan yang sangat diperlu diantara  adalah: 1. Langkah  awal  adalah  penentuan  sebuah  atribut  dari kriteriasebagai refrensi pengambilan keputusan yaitu Ci
2. Kemudian  dari  tiap  kriteria  yang  telah  dibuat sebelumnya, akan ditentukan nilai rating kecocokannya.
3. Lalu  membuat  perhitungan  matriks  dalam mengambil  keputusan  yang  mendapat  beberapa kriteria yang dibuat menjadi (Ci), setelah melakukan perhitungan  yang  perlu  dilakukan  normalisasi matriks  untuk  nilai  berdasarkan  hasil  dalam persamaan  yang  menyesuwekan  dengan  beberapa jenis  atribut  (baik  itu  sebuah  atribut  cost  atau subuah  benefit)  sehingga  mendapatkan  nilai  matriks yang ternormalisasi nilai R . 4. Sebuah hasil nilai perangkingan dari sebuah alternatif diperole mengunakan cara penjumlahan dari sebuah hasil perkalian martiks  R mengunakan nilai bobot kriteria.  nilai  paling  tinggi  akan  dipilih  sebagai alternatif (Ai) solusi dari suatu permasalahan.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
16
Berikut adalah sebuah  perhitungan  dengan  metode yang  menghasilkan  nilai formula perhitungan untuk mendapatkan hasil nilai normalisasinya adalah:
Dimana: Rij =  rating kinerja ternormalisasi Maxij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = baris dan kolom dari matriks
Dengan  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif  Ai  pada  atribut Cj;  i  =1,2,…m  dan  j  = 1,2,…,n.

## a. Forecasting
Menurut  Penelitian  Agustinawati  pada  system Forecating  tersebut  menghasilkan  sebuah  system aplikasi  yang  dapat  meramal  pendaftaran  perserta mahasiswa yang baru yang inin mendaftar di perguruan.
Menurut
Penelitian
Salman padasistem Forecasting  tersebut  enghasilkan  sebuah  system peramlan  dalam  penjualan  gamis  yang  ada  ditoko tersebut.
Metode Peramalan  dengan  mengunakan  sebuah metode single  exponential  smoothing atau biasa  disebut juga  metode penghalusan  eksponensial  tunggal _ adalah sebuah  metode  yang  mengunakan _ suatu _ prosedur secara  perhitunganya  dilakukan  terus  menerus  untuk memperbaiki  sebuah  peramalan _ yang _ merata rata( menghaluskan = smoothing )didapat nilai masalalu suatu data yang menghasilkan nilai runtut waktu mengunakan cara menurun (eksponensial). Karakter  dalam metode ini adalah :
1. Setiap data yang didapat dianalisis dengan sifat deret waktu.
2. Pengunaan  data  sesuai  untuk  data  yang  diperoleh berpola horisontal.
3. Setiap data menggunakan nilai bobot  yang berbeda untuk setiap data yang dihasilakn masa  lalu, dimana nilai  bobot  yang  dihasilkan  menurun  secara eksponensial  setia  nilai  pengamatan  yang  dihasikan paling  baru  sampai  mendaptakan  nilai  pengamatan yang paling lama.
Kekurangan dari mengunakan metode ini adalah : 1. Dalam  menentukan  tingkat  akurasi  nilai  yang dihasilkan  dalam  mengunakan  metode  ini  yaitu perhitungan nilai masih terlalu rendah.
2. Dalam mengunakan metode pemulusan eksponensial ini  nilai  yang  di  dapata  bernilai  tunggal  tidak  cukup
baik  dalam  penerapanya  jika  sebuah  data  yang bersifat  tidak  stasioner,  karena  nilai  dalam persamaan  ini  yaitu  digunakan  dalam  mengunakan sebuah  metode  eksponensial  tunggal  yang  tidak terdapat  prosedur  nilai  pemulusan  dalam  pengaruh tren  yang  berakibat  dengan  data  tidak  stasioner menjadi tetap tidak stasioner.
Dalam pengunaan rumus pada metode single exponential smoothing rumus yang digunakan adalah. Ft+1 = α Xt + (1- α ) Ft-1 Dimana :
Ft+1  = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt      = Nilai riil periode ke t α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus 0 ≤ ≤1)
Ft-1    = Ramalan untuk periode ke t-1

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini dengan  mengunakan penyusunan sebagai  penelitian  induktif  yaitu mencari data dan  mengumpulkan  data  yang sudah  ada di lapangan  dan melakukan  sebuah penelitian  yang  telah dilaksanaan dengan tujuan untuk mendapatakan sebuah nili  yang  diketahu  dar data-data  yang  mendukung didalam  menentukan sebuah kualitas penjualan  produk furniture.
1. Objek Penelitian Peneliti  melakukan  riset  pada  kantor  pemasaran Furniture  PT.  Tandi  Tirtamas  Semarang  yang beralamat  di  Marketing  Gallery,Jl.  Bambankerep, Kec. Ngaliyan, Kota Semarang.
2. Metode Pengumpulan Data Dalam  pengumpulan  data  tersebut  perlu  adanya sebuah  pendekatan  dalam  melakukan  sebuah penelitian  diantaranya  adalah Observasi dala menelitian,
wawancara dalam melaksanakan penelitian  dan  perlujuga Dokumentasi dalam penelitian 3. Pengembangan Sistem Berbasis Web Pada  tahap  ini
dalam  pembahasan tentang perancangan sebuah model dalam sistem ini dengan menentukan sebuah rancangan dengan hasil input di dalam menentukan produk Furnaitur  yang terbaik dengan mengunakan ketentuan yang  sudah ditetapkan berdasarkan data yang ada.
4. Mengimplementasikan Pada Sistem Pada  tahapan ini berikutnya  akan melakukan di dalam  penelitian  adalah  melakukan  implementasi dari sistem yang telah dibangun.
5. Pengujian Sistem
Pada  tahap ini pengujian  ini menjelaskan tentang bagaimana sistem pendukung keputusan

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
17
menentukan  kualitas  terbaik  jamur  tiram  putih. Tahapan  proses  tersebut  adalah  mengambil  data yang  mempengaruhi  kuliatas produk  Furnaitur tersebut secara akurat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan ini terhadap beberapa hasil penelitian.dan  pengujian  yang didapat  dan disajikan dalam sebuah bentuk  tampilan  program.  Hasil percobaan ditampilkan dalam program yang berisi hasil perhitungan  perangkingan  danzperamalan  untuk periode  selanjutnya.  Implementasi  program  terhadap Sistem  Perangkingan  Produk  Dengan  Menggunakan Sebuah Metode SAW dan Peramalan Penjualan dengan Metode Single  Exponential  Smoothing , pada tampilan dari program tersebut adalah sebagai berikut: a. Rancangan system 1. Halaman Login Sistem Halaman  login  digunakan  sebagai  autentikasi pengguna  yang  sah  untuk  masuk  kedalam  sistem, pengguna  akan  dimintai  username  dan  password  yang sudah terdaftar pada sistem untuk login masuk.
2. Menu Utama Pada  menu  utama ini merupakan hasil tampilan awal sebuah  sistem,  ketika  pengguna  membuka  sistem maka akan tampil halaman beranda dan ucapan selamat datang  kepada  pengguna  yang  telah  masuk  ke  sistem. Berikut implementasi tampilan dari menu utama sistem perangkingan dan peramalan produk furnetur PT. Tandi Tirtamas Semarang.
3. Menu Data Kategori Furnetur Setelah  masuk  ke  sistem,  pengguna  bisa  mulai mendata  jenis  atau  kategori  Furnetur  yang  akan  di pasarkan  di  perusahaan  PT.  Tandi  Tirtamas  Semarang. Sehingga  setiap produk  furnetur  yang  dijual  akan memiliki  jenisnya  masing – masing  dan  memudahkan pengguna dalam mendata penjualan furnetur.
4. Menu Data Furnetur
Setelah  mendata  kategori  atau  jenis – jenis furnetur,  selanjutnya  pengguna  dapat  memasukan  data utama furnetur yang akan dijual di perusahaan.
5. Menu Input Data Penjualan
Pada tampilan menu input ini data dari penjualan digunakan dalam menginput hasil penjualan  produk, dalam  menu  ini pengguna  dapat  mengelola  penjualan tiap produknya. Selain itu, pengguna juga dapat melihat rekapan penjualan dari hari – hari yang telah lalu.
6. Menu Laporan Perangkingan Menu  laporan  perangkingan  ini  berfungsi  untuk melihat  rekap  perangkingan  produk  paling  laku menggunakan  metode  SAW.  Dalam  perangkingan  ini, diurutkan  produk  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang telah  di  tentukan  sebelumnya.  Tiap  produk  akan
dihitung menggunakan rumus yang telah tersedia dan di masukan ke dalam sistem, kemudian tiap – tiap produk akan mendapatkan nilai masing – masing, nilai tersebut yang  akan  menentukan  hasil perangkingan  produk terbaik.
7. Menu Laporan Peramalan Dalam  Tampilan  menu laporan ini  dalam peramalan  berfungsi menampilkan sebuah laporan peramalan penjualan produk.  Dari  produk  yang  telah dirangkingkan,  kemudian  produk  tersebut  diramalkan penjualannya selama 1 tahun kedepan berdasarkan data penjualan di tahun sebelumnya. Perhitungan peramalan menggunakan  metode  Single  Exponential  Smothing    . Data  yang  ditampilkan  dalam  menu  ini  yaitu  hasil penjualan di tahun sebelumnya, dan peramalan di tahun yang  akan  datang.  Sehingga  pengguna  dapat membandingkan  antara  hasil  penjualan  dan  ramalan penjualannya.
b. Proses Perhitungan Dalam System
Dalam  proses  ini  kita  akan  melakukan  sebuah proses  perhitungan  dalam  sestem  tersebut  dengan mengunakan  dua  buah  metode  perhitungan  SAW  dan Single  Exponential  Smothing dengan  proses  perhitungan sebagai berikut.
1. Perhitungan Perangkingan Proses  perangkingan  dengan  metode  SAW perhitungannya cukup mendetail dan lengkap. Sebelum melakukan  perangkingan,  terlebih  dulu  harus  di tetapkan  kriteria  sebagai  acuan  perangkingan.  Berikut contoh  rumus  dan  laporan  perhitungan  perangkingan metode SAW.
Tabel 3.1. Kriteria Perangkingan
Kriteria Atribute Nilai JumlahPenjualan (CO1) benefit 5 Tipe Produk (C02) benefit 3 Ukuran Produk (C03) benefit 3 Fasilitas Produk (C04) benefit 3 BonusPembelianProduk (C05) benefit 2 Pembuatan Produk benefit 3 Harga cost 4
Nilai  diatas  didapatkan  melalui  kesepakatan dengan pengguna. Setelah didapatkan nilai diatas, maka selanjutnya  menyiapkan  data  alternatif  atau data penjualan  yang  akan  di  rangkingkan.  Berikut  beberapa contoh  penjualan  yang  diambil  dari  sample  data perusahaan Gudho Semarang.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
18
Tabel 3.2. Data Alternatif Nama produk Kode Produk DIamon A01 Tokyo A02 Viktorian A03
Selanjutnya  data  diatas  diolah dan  dilakukan penilaian ini dari  beberapa kriteria  yang dapat ditentukan. Dengan  beberapa  penilaian yang dilakukan dengan melihat laporan nyata milik perusahaan sebagai pembanding pemberian nilai. Pemberian nilai bisa dalam skala  0 – 5,  dimana  setiap  produk  wajib  diberi  nilai meskipun angkanya nol (0).
Tabel 3.3. Penjualan dan Nilai Produk
Kode C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 (juta) A01 6 100 80 2 4 4 320 A02 4 140 130 4 3 4 1600 A03 4 120 100 4 3 4 1400
Langkah  selanjutnya  yaitu melakukan  normalisasi nilai,  dari  nilai  yang  telah  didapatkan  di  tabel sebelumnya. Berikut hasil perhitungannya.
1. Mencari sebuah nilai dari table C01 r 11 = 6 /  max (6;4;4) = 6 / 6 = 1 r 21 = 4 /  max (6;4;4) = 4 / 6 = 0,66 r 31 = 4 /  max (6;4;4) = 4 / 6 = 0,66
2. Mencari sebuah nilai dari table C02 r 12 = 100 /  max (100;140;120) = 100/ 140 = 0,71 r 22 = 140 /  max (100;140;120) = 140 / 140 = 1 r 32 = 120 /  max (100;140;120) = 120 / 140 = 0,85
3. Mencari sebuah nilai dari table C03 r 13 = 80 /  max (80;130;100) = 80 / 130 = 0.61
r 23 = 130 /  max (80;130;100) = 130 / 130 = 1 r 33 = 100 /  max (80;130;100) = 100 / 130 = 0.76
4. Mencari sebuah nilai dari table C04 r 14 = 2 /  max (2;4;4) = 2 / 4 = 0,5 r 24 = 4 /  max (2;4;4) = 4 / 4 = 1 r 34 = 4 /  max (2;4;4) = 4 / 4 = 1
5. Mencari sebuah nilai dari table C05 r 15 = 4 /  max (4;3;3) = 4 / 4 = 1 r 25 = 3 /  max (4;3;3) = 3 / 4 = 0,75 r 35 = 3 /  max (4;3;3) = 3 / 4 = 0,75
6. Mencari sebuah nilai dari table C06 r 16 = 4 /  max (4;4;4) = 4 / 4 = 1 r 26 = 4 /  max (4;4;4) = 4 / 4 = 1 r 36 = 4 /  max (4;4;4) = 4 / 4 = 1
7. Dan yang terakhir Mencari sebuah nilai dari table C07 r 17 = min (320;1600;1400) / 320 = 320 / 320 = 1 r 27 = min (320;1600;1400) / 1600 = 320 /1600  = 0,2 r 37 =  min  (320;1600;1400)  /  1400  =    320  /  1400  = 0,22
Setelah  itu  kita  gabungkan dari  setiap  nilai  di  dalam table C1 sampai C7 menghasilkan
Tabel 3.4 Normalisasi Nilai Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A01 1 0.71 0.61 0.5 1 1 1 A02 0.66 1 1 1 0.75 1 0.2 A03 0.66 0.85 0.76 1 0.75 1 0.22
Setelah  menghitung  normalisasi  nilai,  terakhir bisa didapatkan  nilai  akhir  dari  perangkingan  produk paling laku. Tabel perangkingan produknya yaitu sebagai berikut. A1 = (1*5) + (0,71*3) + (0,61*3) + (0,5*3) + (1*2) + (1*3) + (1*4) = 19,46 A2 = (0,66*5) + (1*3) + (1*3) + (1*3) + (0,75*2) + (1*3) + (0,2*4) = 17,6 A3 = (0,66*5) + (0,85*3) + (0,76*3) + (1*3) + (0,75*2) + (1*3) +   (0,22*4) = 16,51 Tabel 3.5. Hasil Total Perangkingan Kode Produk Total Nilai Perangkingan A01 19,46 A02 17,6 A03 16,51
Dari tabel diatas bisa disimpulkan bahwa produk dengan kode A01 merupakan produk paling laku, hal ini didapat  karena  produk  A01  memiliki  nilai  akhir  paling tinggi  yaitu  19,46.  Sedangkan  produk  A03  berada diurutan paling akhir dengan nilai akhir 16,51.

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
19
2. Perhitungan Peramian
Proses  perhitungan  peramalan Single  Exponential Smoothing , Dari produk yang telah dirangkingkan diatas, dicari  nilai  penjualannya  lalu  di  ramalkan  penjualannya untuk periode yang akan datang.
Tabel 3.6. Penjualan No Bulan Penjualan 1. Januari 80 2. Februari 96 3. Maret 66 4. April 50 5. Mei 78 6. Juni 55 7. Juli 68 8. Agustus 88 9. September 75 10. Oktober 85 11. November 65 12. Desember 80
Nilai  diatas  kemudian  diramalkan  menggunakan Single Exponential Smoothing , dengan menghitung rata – rata  dari  bulan  sebelumnya.  Berikut  proses perhitungan  menggunakan  metode Single  Exponential Smoothing,
Proses  pertama  dalam  melakukan  sebuah peramalan  ini,  nilai  dari  alpha  ( α )  yang  akan  dilakukan ujicoba (trial) secara acak  bebrapa nilai bobot dengan contoh  perhitungan  ini  adalah  ( α =  0.1)  Berikut  ini merupakan  sebuah  perhitungan  untuk  mendapatkan nilai konstanta alpha ( α = 0.1) F1 = Karena pada nini ini saat  t=1  nilai  F1  (peramalan  pada  periode  pertama) belum  bisa  tersedia,  maka  untuk  itu  perlu  mengatasi permasalah ini dapat dilakukan dengan cara menetapkan nilai  pada  F1  sama  dengan  nilai  data  pada  periode pertama (X1) sebesar 80 Perhitungan Peramalan Peiode Febuari F2 = α X1 + (1- α )F1 = (0.1 * 96) + (1 - 0.1)80 = 9.6 + (0.9)80
= 9.6 + 72
= 81.6 Pada perhitungan nilai peramalan ( forecasting ) pada proses ini nilai pertama tidak dihitungkan  karena nilai ini  untuk  menghitung  data  peramalan  ( forecasting ) membutuhkan  sebuah hasil  perhitungan  dimana  at  (1) dan  bt  (1)  pada  perhitungan  ini  periode  yang sebelumnya  yaitu  periode  pada  bulan  Januari  2019. Sedangkan  dalam  pada  proses  pertama  pada  periode bulan  Januari  ini  tidak  dilakukan  perhitungan  sehingga perhitungan  pada  nilai  at (1)  dan  bt  (1)  pada  periode Januari 2019 masih kosong.
Pada proses perhitungan kedua nilai dari F2 pada perhitungan  ini  terdap  nilai  periode  sebelumnya  yaitu pada  bulan  Februari  sehingga  diketahui  nilai  tersebut, sehingga  niliai  ini  kita  dapat  gunakan  hasil  perhitungan dari  pada  nilai  F2  untuk  menghitung  dari  nilai  F3  pada periode  bulan  Maret.  Berikut  merupakan  perhitungan dari peramalan pada periode bulan Maret 2019
F3 = α X1 + (1- α )F1
= (0.1 * 66) + (1 - 0.1)81.6
= 6.6 + (0.9)81.6 = 6.6 + 73.44 = 80.04 Pada proses tahap ketiga yaitu melakukan proses pada peramalan (forecast) pada periode perhitungan ke 4 yaitu pada periode bulan April 2019 berdasarkan nilai yang di dapat pada data periode bulan sebelumnya yang sudah  memperoleh  nilai  proses  perhitungan  yaitu periode  bulan  Maret  2019.  Untuk  menghitung    nilai peramalan ( forecast ) pada periode bulan April 2019  ini dibutuhkan  sebuah  hasil  perhitungan  yang  perhitungan pada  periode  sebelumnya  yaitu  periode  bulan  Maret 2019.  Berikut  ini  merupakan  sebuah  hasil  nilai perhitungan forecast pada periode bulan April 2019:
F4 = α X1 + (1- α )F1
= (0.1 * 50) + (1 - 0.1)80.04
= 5 + (0.9)80.04 = 5 + 72.036 = 77.036 Proses  selanjutnya  menhitung  hasil  ( forecast )  Pada periode  sebelumnya  hinga  mengasilkan  data  peramlah dalam periode satu tahun, dengan perhitungan lengkap data nilai yang dihasilkan yaitu.
F5 = α X1 + (1- α )F1 = (0.1 * 78) + (1 - 0.1)77.036
= 7.8 + (0.9)77.036 = 7.8 + 69.33
= 77.13
F6 = α X1 + (1- α )F1 = (0.1 * 55) + (1 - 0.1)77.13
= 5.5 + (0.9)77.13
= 5.5 + 69.41
= 74.91
F7 = α X1 + (1- α )F1 = (0.1 * 68) + (1 - 0.1)74.91 = 6.8 + (0.9)74.91 = 6.8 + 67.41 = 74.41
F8 = α X1 + (1- α )F1
= (0.1 * 88) + (1 - 0.1)74.91 = 8.8 + (0.9)74.91

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
20
= 8.8 + 67.41 = 76.21
F9 = α X1 + (1- α )F1
= (0.1 * 75) + (1 - 0.1)76.21
= 7.5 + (0.9)76.21 = 7.5 + 68.58
= 76.0.8
F10 = α X1 + (1- α )F1
= (0.1 * 85) + (1 - 0.1)76.08
= 8.5 + (0.9)76.08 = 8.5 + 68.47 = 76.97
F11 = α X1 + (1- α )F1 = (0.1 * 65) + (1 - 0.1)76.97 = 6.5 + (0.9)76.97 = 6.5 + 69.27 = 75.77
F10 = α X1 + (1- α )F1 = (0.1 * 80) + (1 - 0.1)75.77 = 8 + (0.9)75.77 = 8 + 68.19 = 76.19
Data  tersebut  kemudian  disajikan  didalam  tabel peramalan  penjualan  untuk  periode  1  tahun  kedepan. Hasil perhitungannya yaitu terdapa pada tabel yang ada di bawah ini.
Tabel 3.7 Penjualan No Bulan Penjualan 2019 Penjualan 2020 1. Januari 80 76.19 2. Februari 96 81.6 3. Maret 66 80.04 4. April 50 77.03 5. Mei 78 77.13 6. Juni 55 74.91 7. Juli 68 74.21 8. Agustus 88 75.58 9. September 75 75.52 10. Oktober 85 76.46 11. November 65 75.31 12. Desember 80 75.77
c. Mengembangkan Sistem Berbasis WEB Pada pengembangan sebuah sistem  ini  dimulai dengan  membuat sebuah pemodelan yang berorientasi
pada objek dengan menggunakan  UML.  Berikut ini komponen-komponen dari UML yaitu.
1. Use Case Diagram
Pada  perancangan  model ini  pengunaan diagramnya  dengan use  case  diagaram pada  mulai proses menggambarkan  perilaku pada  penggunaan sebuah sistem  yang  dibuat. Didalam sistem tersebut terdapat  beberapa  sistem pendukung  keputusan  yang peneliti  buat, sehingga terdapat dua  buah aktor  yang memerankanya pada system ini yaitu Admin dan Master admin yang terdapat pada gambar 1 berikut.
Gambar 3.1. Use Case Diagram Pada gambar 3.1 ini  use case diagram pada aktor masteradmin dapat mengakses keseluruhan menu pada sistem keseluruhan case . Pada admin dapat mengakses Data Produk, Data transaksi, dan Laporan penjualan.

## 2. Activity Diagram
Pada proses ini penggunaan pada sistem  masing- masing system setiap  aktor  pada use  case  dapat dijelaskan pada activity diagram berikut.
Gambar 3.2. Activity Diagram Master admin

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
21
Pada gambar 3.2 di atas ini merupakan gambaran system untuk alur pada setiap langkah pada sistem bagi pengguna dalam menggunakan sistem.
Gambar 3.3. Activity Diagram Admin Pada  gambar 3.3. menunjukkan setiap alur yang digunakan  dalam setiap  proses  langkah  demi  langkah bagi admin dalam penggunaan sebuah sistem.

## 1. Squensial Diagram
Dalam hal ini menggambarkan setiap rangkaian pada system pesan yang dapat  digunakan pada squensial diagram, berikut sequensial diagram pada sistem.
Gambar 3.4. Squensial Diagram Master admin Dari  gambar 3.4. di  atas terdapat Master adminhal  pertama  yangdilakukan adalah mengakses menu  home  dengan cara membuat  terlebih  dahulu aplikasi. Setelah itu bisa menambah kondisi yang sesuai dengan data yang diteliti. Setiap kondisi akan diberi nilai inputan  untuk  memperoleh  hasil nilai perhitungan. Sedangkan untuk squensial diagram pada admin terlihat pada gambar 3.5. berikut.
Gambar 3.5. Squensial Diagram Admin
Data diatas menampilkan gambar furnaitur, kode furnaitur,  nama  furnaitur,  harga,  ukuran  dan  skor penjualan.  Data  diatas  dapat  di  edit  dan  dihapus  oleh pengguna jika ada Firnaitur baik dari spesifikasi maupun harga.
3. Halaman Menu Transaksi Penjualan Produk Halaman  Transaksi  Penjualan  Produk  digunakan untuk melakukan penjualan seluruh produk yang dijual di produk guhdo semarang. Dalam menu ini, pengguna dapat  mencatat  atau  mendata  transaksi  penjualan furnaitur  yang  telah  dilakukan.  Berikut  tampilan halaman transaksi penjualan.
Gambar 3.9. Menu Transaksi 4. Menu Laporan Penjualan
Implementasi  untuk  halaman  laporan  penjualan digunakan  untuk  melihat  rekap  data  penjualan  yang telah  dilakukan  perusahaan.  Dalam  menu  ini  dapat difilter  berdasarkan  range  tanggal.  Sehingga,  pengguna dapat  melihat  laporan  dari  periode  yang  telah  lampau. Berikut _ tampilannya.
Gambar 3.10. Menu Laporan Penjualan 5. Menu Laporan Perangkingan Produk Pada  Menu  halaman  ini kita  dapat digunakan untuk melihat semua laporan pada perangkingan yang telah  dilakukan perhitungan oleh  sistem  berdasarkan data  kriteria  yang  ada.  Pengguna  dapat  memasukan tanggal  atau  periode  tanggal  untuk  melihat perangkingan  produk  yang  ada.  Berikut  tampilan laporan  perangkingan  produk  menggunakan  metode SAW.
Gambar 3.11. Menu Halaman Perengkingan

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
22
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  data alternatif  penjualan  produk.  Data  diatas  sudah mendapatkan nilai masing – masing berdasarkan kriteria yang  telah  ditentukan  oleh  pengguna.  Sehingga  tiap produk  mendapatkan  nilai  .Setalah  mendapatkan  data alternatif,  produk  kemudian  dilakukan  analisa  nilai masing – masing  untuk  mendapatkan  nilai  yang  lebih akurat.
6. Halaman Laporan Peramalan Produk Dari  hasil  perangkingan  produk,  lalu  data tersebut  dilakukan  peramalan  penjualan  produk. Peramalan ini  diproses menggunakan sebuah metode Single Exponential Smoothing. Dimana data yang didapat dari  penjualan ditampilkan pada  halam menu  ini merupakan dari hasil  penjualan pada satu  tahun sebelumnya dan satu tahun yang akan datang, sehingga pengguna dapat membandingkan data penjualan asli dan data  peramalan  penjualan  di  tahun  yang  akan  datang. Hasil dari peramalan ini terdapat jumlah nilai penjualan yang di dapat dilihat pada gambar dibawah ini yaitu.
Gambar 3.12. Menu Halaman Pereamalan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  Hasil  dari  penelitian  ini,  terdapat data  implementasi  dan  pengujian  pada  sistem,  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Perangkingan  pada  sebuah  produk  furnitur menggunakan metode yang baik yaitu metode SAW karena dapat  menghasilkan  urutan  hasil  penjualan yang  terbaik  yang  telah  dilakukan  oleh  perusahaan gudho..  Perangkingan  ini  dilakukan  dengan menggunakan kriteria–kriteria yang telah disepakati dan  dinilai  berdasarkan  kriteria  yang  di  tetapkan oleh perusahaan. Sehingga tiap–tiap produk furnitur yang dijual  mendapatkan  nilai  masing–masing.  Dari kriteria yang ada, tersebut terbagi menjadi dua jenis yaitu cost dan benefit , dimana cost yaitu jika semakin rendah  nilainya  maka  semakin  baik.  Sedangkan benefit yaitu semakin tinggi nilainya semakin baik..
2. Setelah  melakukan  perangkingan  pada  produk furniture  tersebut,  juga  dilakukan  peramalan penjualan  ( forecasting )  untuk  hasil  penjualan  dalam satu  tahun  kedepan.  peramalan  dilakukan  dengan menggunakan metode  Single  Exponential  Smothing , yaitu  metode  peramalan  yang  dimana  perhitungan
peramalan  nya  dilakukan  dengan  melihat  data  dari satu bulan sebelumnya.
3. Dengan  adanya  hasil  pada  sistem  ini,  diharapkan dapat  membantu  proses  transaksi  dan  penjualan perusahaan  dalam  menjual  produk  furnitur,  juga membantu  perusahaan  dalam  menentukan  target penjualan  di  tahun  yang  akan  datang.  Sehingga perusahaan  bisa  memperoleh  gambaran  jumlah produk yang akan terjual di tahun yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustinawati  Purba  (2015).  Perancangan  Sebuah Aplikasi  Peramalan  Jumlah  Calon  Mahasiswa Baru  Yang  Mendaftar  Menggunakan  Sebuah Metode  Single  Exponential  Smothing    (Studi Kasus : Fakultas Agama Islam UISU), Jurnal Riset Komputer (JURIKON), Vol. 2 No. 6. Desember 2015. 8 – 12.
Anwar  &  Puspa, Farida  (2015).  Buku  Ajar  Peramalan Bisnis  dan  Ekonomi.  Mataram  :  Agribisnis  FP Universitas Mataram. 21 – 31.
Arifin,  Zainal,  dkk  (2019).  Peramalan  Pengangguran Menggunakan  Metode  Double  Exponential Smoothing  Di  Provinsi  Kalimantan  Timur, Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi  Informasi.  e-ISSN  2540-7902  dan  p- ISSN 2541-366X. Vol. 4 (1). Maret 2019. pp. 24 – 29. D.  P.  Y.  Ardiana,    L.  H.  Loekito,  “Sistem  Informasi Peramalan Persediaan Barang Menggunakan_ Metode_Double_Exponential
Smoothing ”,  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komputer, Volume 04, Nomor 01, 2018. Harlina  dan  Handaru,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Prestasi  Akademik  Siswa dengan  Metode  SAW”,  Citec  Journal,  Vol.  2, No. 2, Februari 2015 – April 2015, ISSN: 2354- 5771, 2015
Hartini,  Dwi,  dkk  (2013).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Hotel  Di  Kota Palembang Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW), Jurnal Sistem Informasi (JSI). ISSN 2085- 1588 dan ISSN 2355-4614. Vol. 5 (1). pp. 546 – 565.
Hayuningtyas, Ratih Yulia (2017). Peramalan Persediaan
Barang  Menggunakan  Metode Weighting  Moving Average dan Metode  Double  Exponential Smoothing ,  Jurnal  PILAR  Nusa  Mandiri.  Vol.  13
(2). pp. 217 – 222.
Jailani,  Muhammad,  Chandra  Anugrah  Putra  dan  Arif Supriyadi.  2019. Pengaruh  Pengetahuan

## Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
23
Kewirausahaan  Terhadap  Sikap  Berwirausaha Siswa  SMA  Muhammadiyah  1  Palangkaraya Melalui  Minat  Berwirausaha  Sebagai  Mediator.
Pedagogik : Jurnal Pendidikan . 14:2(71-77).
Keputusan  Pembelian  Rumah  pada  Perumahan Bale  Lintang  dengan  Metode  Profil  Matching, Teknologi  Humanis  di  Era  Society  5.0.  Madiun. 2019. e-ISSN: 2685-5615. pp. 141 – 148. Putra,  Chandra  Aanugrah.  2019.  Penerapan  Model Pembelajaran  Circuit  Learning  Berbantuan Media Power Point Terhadap Hasil Belajar IPS. Jurnal Bidang Pendidikan Dasar. 3:1(1-6). Riadin,  Agung  dan  Ade  Sallahudin  Permadi.  2019.
Implementasi Pembelajaran PKn untuk Membentuk  Pribadi  yang  Berkarakter  di  SD Muhammadiyah  Sampit. Pedagogik  :  Jurnal Pendidikan. 14:1(18-28).
Salman Alfarisi (2017). Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko  Qitaz  Menggunakan  Metode  Single Exponential  Smothing  (Studi  Kasus  :  Toko Qitaz),  Journal  Of  Applied  Busniess  And Economics  Vol.  4  No.  1.  September  2017.  80- 95.