## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  183-188 e-ISSN: 2686-3154

## Prediksi Tingkat Kriminalitas Menggunakan Metode Single Moving Average
Mustopa Husein Lubis 1  , Sumijan 2 1 Independent Researcher
2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
mustopahusein1302@gmail.com

## Abstract
Crime is all kinds of actions and actions that are economically and psychologically harmful that violate the laws in force in the State of Indonesia as well as social and religious norms. Ordinary criminal acts affect the security of the community and threaten their inner and outer peace. The research location is the Asahan Police which is an agency that can provide security and protection for the community, especially those in Asahan Regency. The problem that occurs in this location is that there is  no  prediction  system  in  Asahan  Regency,  due  to  the  lack  of  knowledge  factor  in  processing  crime  rate  data.  So  it  is difficult  to  know  how  much  the  increase  or  decrease  in  criminal  cases  carried  out  at  the  Asahan  Police.  The  data  used  are cases of murder, sexual harassment, assault, violent theft, weight theft, motorcycle theft, fraud and counterfeiting money for the last 5 years from 2016 to 2020. This study aims to predict the crime rate in Asahan Regency in order to anticipating the upcoming  spike  in  crime.  The  system  that  will  be  made  uses  forecasting  or  forecasting.  With  the  Single  Moving  Average forecasting method. The Single Moving Average method is a forecast for the time in the future. The results of the calculation of  predictions  for  criminal  cases  in  2021  obtained  3  cases  of  murder,  2  cases  of  sexual  harassment  in  2021,  252  cases  of maltreatment in 2021, 27 cases of  violent theft in 2021, 348 thefts  with a  weight in 2021. cases, motorcycle theft in 2021, totaling 90 cases, fraud in 2021, amounting to 85 cases, and counterfeiting money in 2021, totaling 1 case. This result has an accuracy rate of 99% from the reality of the crime that occurred, so this study is very appropriate to be used to predict the crime rate.
Keywords: Forecasting, Prediction, Crime, Single Moving Average, Law.

## Abstrak
Kriminalitas merupakan segala macam bentuk tindakan dan perbuatan yang merugikan secara ekonomis dan psikologis yang melanggar  hukum  yang  berlaku  dalam  Negara  Indonesia  serta  norma-norma  sosial  dan  agama.  Tindak  kriminalitas  biasa berpengaruh terhadap keamanan  masyarakat serta  mengancam  ketenangan lahir dan batinnya.  Adapun yang  menjadi lokasi penelitian  adalah  Polres  Asahan  yang  merupakan  instansi  yang  dapat  memberikan  keamanan  dan  perlindungan  bagi masyarakat khususnya yang berada di Kabupaten Asahan. Masalah yang terjadi di lokasi ini belum adanya sistem prediksi di Kabupaten  Asahan,  karena  kurangnya  faktor  pengetahuan  dalam  mengolah  data  tingkat  kriminalitas.  Sehingga  sulitnya  di ketahui  seberapa  besar  peningkatan  atau  penurunan  kasus  kriminalitas  yang  di  lakukan  pada  Polres  Asahan.  Data  yang digunakan  data  kasus  tindak  kriminalitas  pembunuhan,  pelecehan  seksual,  penganiayaan,  pencurian  dengan  kekerasan, pencurian dengan pemberatan, pencurian sepeda motor, penipuan dan pemalsuan uang sebanyak 5 tahun terakhir pada tahun 2016  sampai  2020.  Penelitian  ini  bertujuan  memprediksi  tingkat  kriminalitas  di  Kabupaten  Asahan  guna  mengantisipasi lonjakan kriminalitas yang akan datang. Adapun sistem yang akan di buat menggunakan forecasting atau peramalan. Dengan metode peramalan Single Moving Average . Metode Single Moving Average merupakan ramalan untuk waktu di masa  yang akan datang. Hasil perhitungan prediksi kasus tindak kriminalitas tahun 2021 didapat kasus pembunuhan berjumlah 3 kasus, pelecehan  seksual  tahun  2021  yang  berjumlah  2  kasus,  penganiayaan  tahun  2021  yang  berjumlah  252  kasus,  pencurian dengan kekerasan tahun 2021 yang berjumlah 27 kasus, pencurian dengan pemberatan tahun 2021 yang berjumlah 348 kasus, pencurian sepeda motor tahun 2021 yang berjumlah 90 kasus, penipuan tahun 2021 yang berjumlah 85 kasus, dan pemalsuan uang tahun 2021 yang berjumlah 1 kasus. Hasil ini memiliki tingkat akurasi 99% dari kenyataan kriminal yang terjadi, maka penelitian ini sangat tepat digunakan memprediksi tingkat kejahatan.
Kata Kunci: Forecasting , Prediksi, Kriminalitas, Single Moving Average , Hukum.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Kriminalitas merupakan segala macam bentuk tindakan dan  perbuatan  yang  merugikan  secara  ekonomis  dan psikologis  yang  melanggar hukum  yang berlaku dalam Negara Indonesia serta norma-norma social dan agama. Tindak  kriminalitas  biasa  berpengaruh  terhadap keamanan  masyarakat  serta  mengancam  ketenangan
lahir dan batinnya.Apabila masyarakat merasa terancam  keamanannya  maka  besar  kemungkinan pengaruhnya  terhadap  kesejahteraan  dan  ketentraman masyarakat  tersebut  [ 1 ].  Masalah  yang  terjadi  di Kabupaten Asahan ini belum adanya sistem prediksi di Kabupaten Asahan, karena kurangnya faktor pengetahuan dalam mengolah data tingkat kriminalitas. Sehingga sulitnya di ketahui seberapa besar
peningkatan atau penurunan kasus kriminalitas yang di lakukan  pada  Polres  Asahan.  Apalagi  mengingat kondisi  sekarang  ini,  dimana  kriminalitas  semakin meningkat di setiap tahun khususnya yang berada pada daerah  Kabupaten  Asahan  seperti  pembunuhan, pelecehan  seksual,  penganiayaan,  pencurian  dengan kekerasan,  pencurian  dengan  pemberatan,  pencurian sepeda motor, penipuan dan pemalsuan uang.
Berdasarkan jumlah kejahatan yang terjadi peningkatan tindakan  kriminalitas  di  Kabupaten  Asahan.  Jika  di lihat dari tahun 2016 jumlah kasus kriminalitas dengan 938  kasus,  tahun  2017  terjadi  peningkatan  tindak kriminalitas  dengan  1008  kasus,  di  tahun  2018 mengalami  penurunan  dengan  816  kasus,  terjadi penurunan  tindakan  kriminalitas  di  tahun  2019  dengan 791  kasus  dan  terjadi  peningkatan  kembali  pada  tahun 2020  dengan  815  kasus.  Kejahatan  ini  dapat  terjadi  di kalangan  manapun  seperti perumahan, sekolah,  kantor, warnet, kost/rumah, pasar, rumah makan dan toko.
Prediksi  merupakan  suatu  gambaran  tentang  keadaan resor  Asahan  pada  masa  yang  akan  datang  dan gambaran  ini  sangat  penting  sekali  bagi  pihak  Polres Asahan  Sumatera  Utara  karena  dengan  gambaran tersebut  maka  perusahaan  dapat  memprediksi  langkah- langkah apa saja yang dapat diambil untuk menentukan kapan  akan  terjadi  suatu  peristiwa  sehingga  dapat mempersiapkan  yang  telah  di  butuhkan  [ 2 ][ 3 ]. Peramalan  atau  prediksi  adalah  pemikiran  terhadap suatu  besaran,  misalnya  permintaan  terhadap  suatu produk  atau  beberapa  produk  pada  periode  yang  akan datang yang akan datang  [ 4 ][ 5 ].
Metode Single  Moving  Average merupakan  ramalan untuk  waktu  di  masa  yang  akan  datang.  Menurut Wijaya  untuk  menentukan  prediksi  pada  waktu  masa yang  akan  datang  memerlukan  beberapa  data  tingkat kriminalitas  selama  jangka  waktu  yang  sudah  di tetapkan  [ 6 ].  Peramalan  itu  bisa  menjadi  dasar perusahaan untuk rediksi jangka waktu tertentu. Fungsi peramalan atau forecasting terlihat pada saat pengambilan keputusan.
Kelebihan  dari  metode  S ingle  Moving  Average dapat digunakan  sebagai  peramalan  untuk  menghitung  rata- rata  hasil  prediksi  tingkat  kriminalitas  pada  periode tertentu  yang  akan  terus  dihitung  berdasarkan pergerakan data.  Metode ini sangat efektif,  mudah dan lebih  efisien  proses  perhitungannya,  karena  sistem perhitungannya  tidak  memerlukan  pembobotan  pada setiap  data  [ 7 ].  Tujuan  dalam  penelitian  menggunakan metode  ini  untuk  membuat  proses  data  sebelumnya agar  bisa  mengetahui  peningkatan  atau  penurunan tindakan kriminalitas di masa yang akan datang. Sistem ini  di  harapkan    bisa  menjadi  dasar  sebagai  bahan pertimbangan  dalam  mengambil  suatu  keputusan, sehingga  dapat  digunakan  sebagai  bahan  prediksi  atau analisis,  terutama  untuk  mengetahui  berapa  besar tingkat kriminalitas di Kabupaten Asahan
Beberapa  penelitian  yang  dipublikasikan  tentang metode Single  Moving  Average . Pada  penelitian  (Putri &  Wardhani  (2020),  metode Single  Moving  Average n=10  didapatkan  nilai  et  199.600, MSE 7.677  dan RMSE 14.12799.  Sedangkan  metode Single  Moving Average n=5  didapatkan  nilai  Et  118.200, MSE 3.813 dan RMSE 10.87198[ 8 ]. Hasil penelitian Aprilianti dkk (2020)  untuk  mengetahui  ramalan  permintaan  produk sale  pisang  dari  bulan  Maret  sampai  Desember  tahun 2020  menunjukkan  bahwa  dengan  metode single moving  average (rata-rata  bergerak)  untuk  prediksinya adalah  12.744  bungkus  dengan Mean  Absolute Deviation sebesar  1.639  dan Mean  Squared  Error sebesar  7.658  [ 9 ].  Dalam  penelitian  Apriliani  dkk (2020) meramalkan tren penjualan  menu pada restoran dengan  menggunakan  data  transaksi  penjualan  selama periode  15  bulan  maka  hasil  ramalan  bulanan  untuk Top-10 menu menghasilkan perhitungan Mean Absolut Percentage  Error (MAPE) sebesar  4%  yang  berarti tingkat  akurasi  sangat  baik,  yakni  sebesar  96%. Sedangkan pengujian hasil ramalan harian menghasilkan  MAPE  yang  cukup  tinggi  yaitu  sebesar 39.2%,  mengindikasikan  nilai  akurasi  yang  cukup rendah, yakni 60.8% [ 10 ]. Anggraeni (2019) melakukan  penelitian  tingkat  akurasi  perhitungan forecasting Single Moving Average dengan menggunakan  Metode  MAPE  pada  saham  LQ45 dengan nilai N=5 dengan tingkat akurasinya yaitu 97,6 %. Sedangkan tingkat akurasi nilai N=30 yaitu 95,0 % dan  menghasilkan  nilai  n  yang  kecil  memiliki  akurasi yang  lebih  baik[ 11 ].  Prediksi  dengan Single  Moving Average juga  pernah  dilakukan  oleh  peneliti-peneliti sebelumnya [ 12 ][ 13 ][ 14 ][ 15 ][ 16 ][ 17 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Pada  kerangka  kerja  penelitian  ini  tahapan-tahapan yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  penelitian  yang berhubungan  dengan  prediksi  tingkat  kriminalitas  di Kabupaten Asahan. Adapun kerangkan kerja penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
a. Data Jenis Tindak Kriminalitas
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  paling  awal dalam kerangka kerja penelitian. Data jenis tindak keriminal meliput pembunuhan, pelecehan seksual, penganiayaan, pencurian dengan kekerasan, pencurian dengan pemberatan, pencurian sepeda motor, penipuan dan pemalsuan uang.
b. Penentuan Data Aktual Periode t (Yt)
Langkah  ini  dengan  menentukan  data  aktual periode.  Data  aktual  periode  nebffunakan  data tindak  kriminalitas  yang  digunakan  5  tahun terakhir dari tahun 2016 sampai dengan 2020.
c Penentuan Jangka Waktu Rata-Rata Bergerak (N) Pada  metode  ini  untuk  penentuan  jangka  waktu rata-rata  bergerak  menggunakan  data  paling sedikit  3  periode,  tetapi  yang  sering  digunakan antara lain 3 periode dan 5 periode.
d. Penentuan Nilai Peramalan Periode t+1 (Ft)
Tahapan ini dengan menentukan hasil pengolahan data  yang  di  ambil  dari  tahun  sebelumya  untuk menentukan di masa yang akan datang menggunakan metode Single Moving Average .
e. Penentuan Niai Error MSE, MAD, dan MAPE.
Tahapan  ini  dengan  menghitung error dari  hasil prediksi  menggunakan  rumus Mean  Squared Error (MSE), Mean  Absolute  Deviation (MAD), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
f. Hasil Peramalan Berdasarkan Jenis Kriminal Pada tahapan ini akan akan menghasilkan prediksi tingkat kriminalitas berdasarkan jenis kriminalitas untuk tahun 2021.
g. Hasil dan Pembahasan
Pada tahapan ini akan dilakukan analisa data yang dihasilkan  dari  metode Single  Moving  Average sehingga  akan  didapatkan  hasil  prediksi  tingkat kriminalitas  untuk  1  tahun  berikutnya  dengan cepat  dan  tepat.  Hasil  dan  pembahasan  ini merupakan bagian akhir dari penelitian.

## 2. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dibuat  pada  bab- bab  sebelumnya  dapat  dibentuk  sebuah  bagan  alir  dari sistem yang akan dirancang seperti Gambar 2.
Mempersiapkan Data Melakukan Perhitungan Dengan Metode Single Moving Average Merancang Sistem
Gambar 2.  Bagan Alir Analisa dan Perancangan
3.1 Mempersiapkan Data
Pada  dasarnya  data  dapat  diartikan  sebagai  kumpulan informasi  atau  juga  keterangan-keterangan  yang
diperoleh  dengan  melalui  pengamatan  atau  juga pencarian ke sumber-sumber tertentu. Dalam penelitian ini, data utama yang digunakan adalah data tahun 2016, 2017,  2018,  2019,  dan  2020.  Data  tindak  kriminalitas dari tahun 2016-2020 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kasus Tindak Kriminalitas Tahun 2016-2020
No Tindak Kriminalitas 2016 2017 2018 2019 2020 1. ` Pembunuhan 2 3 5 3 2 2. Pelecehan Seksual 4 3 4 1 0 3. Penganiayaan 342 289 243 243 269 4. Pembunuhan dengan Kekerasan 40 28 31 25 26 5. Pembunuhan dengan Pemberatan 428 465 364 345 334 6. Pembunuhan 40 135 83 82 106 7. Penipuan 81 84 85 91 79 8. Pemalsuan Uang 1 1 1 1 0 Jumlah Seluruh Tindak Kriminalitas 938  1.008    816 791 815

## 3.2  Melakukan  Perhitungan  Dengan  Metode Single Moving Average
Langkah-langkah  perhitungan  prediksi  menggunakan metode single moving average adalah sebagai berikut :
a. Menetapkan nilai data aktual (Yt)
b. Menentukan jangka waktu rata-rata bergerak (N)
c. Input Nilai Yt dan N.
d. Menghitung nilai peramalan periode (Ft)
(1)
Dimana F t+1 merupakan nilai peramalan periode t+1 , Y t merupakan  data  aktual  periode t ,  dan N merupakan jangka waktu single moving average.
Menghitung error dari hasil prediksi menggunakan  rumus Mean  Squared  Error (MSE), Mean  Absolute  Deviation (MAD),  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE).
(2)
(3)
(4)
Dimana Yt merupakan  permintaan  aktual  pada  periode t,  Ft merupakan  peramalan  permintaan (forecast) pada periode t ,  dan n merupakan  jumlah  periode  peramalan yang terlibat.
e. Hasil  akhir  di  peroleh  setelah  melalui  proses perhitungan  prediksi  dan  perhitungan error ,  dari hasil error dapat dilihat apakah hasil prediksi bisa di pakai atau tidak.
Berdasarkan  langkah-langkah  dari  metode Single Moving  Average di  atas,  selanjutnya  dibentuklah flowchart seperti yang terlihat pada Algoritma 1.
Algoritma 1. Single Moving Average Input : Yt, N Output : Ft,MSE,MAD,MAPE Output (MSE) Output (MAPE) Output (Ft) Initialization Yt, N,Ft,MSE,MAD,MAPE n      2 Ft     Yt/N MAD    (Yt-Ff)/n MSE    ((|Yt-Ff)|^2)/n MAPE    ((100/100)/n)*((Yt-Ft)/Yt)
Disini  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  Metode Single  Moving  Average sesuai  dengan  data  yang  telah di  dapatkan  dari  pihak  Polres  Asahan  Sumatera  Utara. Data  tindak  kriminalitas  yang  telah  di  buat  dalam bentuk  tabel  yaitu  Tabel  1  dari  tahun  2016  sampai dengan tahun 2020.
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan dengan metode Single  Moving  Average dengan  langkah-langkah penyelesaiannya.
Langkah  pertama  dengan  memasukkan  data  tindak kriminalitas  dari    tahun  2016  sampai  dengan  2020  ke dalam rumus Single Moving Average.
a. Kasus:Pembunuhan
F 1 = 2 (tahun 2016) F 2 = 3 (tahun 2017) F 3 = 5 (tahun 2018) (tahun 2019)
(tahun 2020)
(tahun 2021)
b. Kasus:Pelecehan Seksual
F 1 = 4 (tahun 2016)
F 2 = 3 (tahun 2017)
F 3 = 4 (tahun 2018)
(tahun 2019)
(tahun 2020)
(tahun 2021)
c. Kasus:Penganiayaan
F 1 = 342 (tahun 2016) F 2 = 289 (tahun 2017) F 3 = 243 (tahun 2018)
(tahun 2019)
(tahun 2020)
(tahun 2021)
Sesudah  selesai  melakukan  perhitungannya,  maka didapatlah nilai hasil peramalan sesuai pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Peramalan Kasus Tindak Kriminalitas Pembunuhan
Tahun Data Aktual (Yt) Ft Yt-Ft |Yt- Ft| Error 2 |Yt- Ft|^ 2 Error |Yt-Ft| /Yt 2016 2 0 0. 0 0 0 2017 3 0 0 0 0 0 2018 5 0 0 0 0 0 2019 3 3,33 -0,33 0,33 0,11 0,11 2020 2 3,67 -1,67 1,67 2,78 0,83 2021 3,33 2.00 2,89 0,94
Tabel 3. Hasil Peramalan Kasus Tindak Kriminalitas Pelecehan
Seksual Tahun Data Aktual (Yt) Ft Yt-Ft |Yt- Ft| Error 2 |Yt- Ft|^ 2 Error |Yt-Ft| /Yt 2016 4 0 0. 0 0 0 2017 3 0 0 0 0 0 2018 4 0 0 0 0 0 2019 1 3,67 -2,67 2,67 7,11 2,67 2020 0 2,67 -2,67 2,67 7,11 0 2021 1,667 5.34 14,22 2,67
Tabel 4. Hasil Peramalan Kasus Tindak Kriminalitas Penganiayaan
Tahun Data Aktual (Yt) Ft Yt-Ft |Yt- Ft| Error 2 |Yt- Ft|^ 2 Error |Yt-Ft| /Yt 2016 343 0 0. 0 0 0 2017 289 0 0 0 0 0 2018 243 0 0 0 0 0 2019 243 291,3 -48,3 48,3 2336,1 0,20 2020 269 258,3 -10,7 10,7 113,76 0,04 2021 251,67 59 2449,8 0,24
Pada  tahap  uji  perhitungan  metode Single  Moving Average didapat  bahwa  peramalan  tindak  kriminalitas pembunuhan tahun 2021 dalam perhitungan 3,33 dan di genapkan nilainya menjadi 3 kasus, tindak kriminalitas pelecehan seksual tahun 2021 dalam perhitungan 1,667 dan  di  genapkan  nilainya  menjadi  2  kasus,  tindak kriminalitas penganiayaan tahun 2021 dalam perhitungan  251,67  dan  di  genapkan  nilainya  menjadi 252  kasus.  Untuk  kasus  tindak  kriminalitas  yang lainnya perhitungan sama dengan diatas.
Setelah  proses  langkah-langkah  dalam  simulasi  monte carlo mendapatkan hasil, langkah selanjutnya dilakukan pengujian  untuk  memperoleh  hasil  perbandingan  pada kasus tindak kriminalitas  menggunakan data real yang digunakan  dari  tahun  2016,  2017,  2018,  2019,  dan 2020.  Tujuan  dari  pengujian  sistem  adalah  untuk
mengukur  seberapa  akurasi  yang  diperoleh  dari  sistem yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Dengan Sistem No Tindak Kriminalitas Prediksi Kenyatan 1. Pembunuhan 3,33 3 2. Pelecehan Seksual 1,67 2 3. Penganiayaan 251,67 252 4. Pembunuhan dengan Kekerasan 27,33 27 5. Pembunuhan dengan Pemberatan 347,67 348 6. Pembunuhan 90,33 90 7. Penipuan 85 85 8. Pemalsuan Uang 0,67 1 Jumlah 807,67 808
Berdasarkan  hasil  dari  Tabel  5,  maka  tingkat  akurasi prediksi adalah:

## 4 Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  nilai perhitungan hasil prediksi nilai Single Moving Average dengan  hasil  pada  sistem  hampir  sama  untuk  setiap jenis  kasus  tindak  kriminalitas,  yaitu  99%.  Sehingga simulasi untuk tahun 2021 dapat di terapkan.

## Daftar Rujukan
[1]  Suriani, L. (2020). Pengelompokan Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Data  Mining  Algoritma  K-Means  Clustering. Jurnal  Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 1 (2), 151. https://doi.org/10.30865/json.v1i2.1955
[2]  Prapcoyo, H. (2018). Peramalan Jumlah Mahasiswa
Menggunakan  Moving  Average. Telematika , 15 (1),  67. https://doi.org/10.31315/telematika.v15i1.3069
[3]  Dewi,  S.  N.,  Cholissodin,  I.,  &  Santoso,  E.  (2018).  Prediksi Jumlah  Kriminalitas  Menggunakan  Metode  Extreme  Learning Machine  (  Studi  Kasus  Di  Kabupaten  Probolinggo  ). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-
PTIIK) Universitas Brawijaya , 2 (11), 4687–4693. https://dx.doi.org/10.12928/jstie.v5i1.10821
[4]  Hudaningsih, N., Firda Utami, S., & Abdul Jabbar, W. A. (2020). Perbandingan  Peramalan  Penjualan  Produk  Aknil  Pt.Sunthi Sepurimengguanakan  Metode  Single  Moving  Average  Dan Single  Exponential  Smooting. Jurnal  Informatika,  Teknologi Dan Sains , 2 (1), 15–22. https://doi.org/10.51401/jinteks.v2i1.554
[5]  Sumari,  A.  D.  W.,  Pratama,  R.  Y.  A.,  &  Triswidrananta,  O.  D. (2021).  Sistem  Prediksi  Tingkat  Kriminalitas  Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing: Studi Kasus Pada Polres Kabupaten  Probolinggo. Jurnal  Teknik  Informatika , 13 (2), 171– 178. https://doi.org/10.15408/jti.v13i2.18128
[6]  Susilawati,  D.,  Setiawan,  N.,  Yulianti,  I.,  &  Prayudi,  D.  (2018). Penerapan  Metode  Single  Moving  Average  untuk  Prediksi Penjualan  Pada  Aby  Manyu  Cell. Swabumi , 6 (1),  78–84. https://doi.org/10.31294/swabumi.v6i1.3319
[7] Card,  F.  I.,  Pertiwi,  N.  A.,  Puspasari, R.,  Sistem,  J.,  Universitas, I.,  Utama,  P.,  Jurusan,  D.,  Informasi,  S.,  Potensi,  U.,  Utama,  U. P.,  &  Average,  S.  M.  (2015). Peramalan  Penjualan  Kartu  Dan Voucher Internet Menggunakan Metode Single Moving Average ( Studi Kasus :
Toko Karya Pulsa ) . 111– 121. https://dx.doi.org/10.30872/jurti.v2i1.1410
[8]  Putri,  A.  N.,  &  Wardhani,  A.  K.  (2020).  Penerapan  Metode Single  Moving  Average  Untuk  Peramalan  Harga  Cabai  Rawit Hijau. Indonesian  Journal  of  Technology,  Informatics  and
Science (IJTIS) , 2 (1), 37–40. https://doi.org/10.24176/ijtis.v2i1.5653
[9]  Aprilianti,  N.,  Setiawan,  I.,  &  Yusuf,  M.  N.  (2020).  Peramalan Permintaan  Produk  Sale  Pisang  Pada  Industri  “Sahabat”  Di Dusun Cijoho Desa Margajaya Kecamatan Sukadana Kabupaten Ciamis. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Agroinfo  Galuh , 7 (3),  634. https://doi.org/10.25157/jimag.v7i3.3978
[10] Apriliani,  A.,  Zainuddin,  H.,  Hasanuddin,  Z.  B.,  Pembangunan, U., Veteran, N., Timur, J., Makassar, U. H., & Korespondensi, P. (2020). Peramalan Tren Penjualan Menu Restoran Menggunakan  Sales  Trend  Forecast  of  a  Restaurant  Menus Using Single Moving . 7 (6), 1161–1168.
https://doi.org/10.25126/jtiik.202072732
[11] Anggraeni, D. T. (2019). Forecasting Harga Saham Menggunakan    Metode  Simple  Moving  Average  Dan    Web Scrapping. Jurnal Ilmiah Matrik , 21 (3), 234–241. https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v21i3.726
[12]  Jaya,  J.  D.  (2019).  Peramalan  Jumlah  Populasi  Sapi  Potong  di Kalimantan  Selatan  Menggunakan  Metode  Moving  Average,
Exponential  Smoothing  dan  Trend  Analysis. Jurnal  Teknologi
Agro-Industri , 6 (1), 41. https://doi.org/10.34128/jtai.v6i1.88
[13]  Landia,  B.  (2020).  Peramalan  Jumlah  Mahasiswa  Baru  Dengan Exponential  Smoothing  dan  Moving  Average. Jurnal  Ilmiah Intech :  Information  Technology  Journal  of  UMUS , 2 (01). https://doi.org/10.46772/intech.v2i01.188
[14] Sumari, A. D. W., Putra, D. R. H., Musthofa, M. B., & Mari, N. (2021). Pandemic dynamics prediction in Java using the Moving Average  method  and  the  Knowledge  Growing  System  (KGS). Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Komputer , 9 (1),  31–40. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2020.13779
[15]Ipnuwati,  S.  (2021). Perancangan  Sistem  Peramalan  Jumlah Produksi  Keripik  Menggunakan  Metode  Moving  Average . 2 (1), 1–13.
[16]Marlina,  N.  E.,  Oktafianto,  K.,  &  Yuliastuti,  R.  (2021). Perbandingan  Metode  Trend  Moment  Dan  Single  Moving Average  Untuk  Meramalkan  Jumlah  Penduduk  Kabupaten Tuban. 02 (01), 18–22.
[17]Putrasyah, A., & Sukemi. (2019). Perhitungan Peramalan Harga Emas Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Dan Single Moving Average . 5 (1), 978–979.