## Implementasi Metode Penghalusan Ekponensial Tunggal Dalam Prediksi Penjualan Buku
Heri Setyawan 1) ; Sri Hariyati Fitriasih 2) ; Retno Tri Vulandari 3)
1,3) Program Studi S1 Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Progam Studi D3 Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
1) heri14500060@gmail.com ; 2) fitri@sinus.ac.id; 3) retnotv@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
The aim of selling product prediction in the future is to control the amount of existing product stock, so that product shortages or excess stock can be minimized. When the quantity of selling production can be predicted appropriately, the fulfillment of consumer demand can be sought on time and the cooperation of the store with the relationship is maintained well so that the store can avoid losing both sales and consumers. The purpose of this study is to compare the effectiveness of  the  use  of  the  Single  Exponential  Smoothing  method  and  Double  Exponential  Smoothing method with a smoothing parameter value a is 0.5 for forecasting sales by comparing the error values in the two methods using the Mean Squared Error (MSE) method, the MSE results of the Single Exponential Smoothing method is 4967.75 while the MSE Double Exponential Smoothing is  5113.03.  Thus,  the  Single  Exponential  Smoothing  method  is  more  accurate  than  Double Exponential Smoothing in calculating book sales forecasting because it has a low MSE value.
Keywords : Forecasting, Production, Exponential Smoothing, Mean Squance Error.

## I.  PENDAHULUAN
Perbandingan tingkat keefektifan peramalan  khususnya  pada  penjualan,  dapat sangat  mudah  dilakukan,  karena  manusia mampu  dapat  untuk  mengetahui  nilai  terbaik dari  apa  yang  dibandingkan.  Ketika  pemilik usaha  tidak  dapat  memanfaatkan  teknologi infomasi,  maka  banyak  informasi  yang terbuang percuma. Bentuk laporan yang masih manual  membuat  pemilik  menjadi  kesulitan dalam melihat perkembangan usaha, akibatnya pemilik  dapat  melakukan  kesalahan  dalam pengambilan  keputusan  terutama  untuk penambahan atau pengurangan stok barang.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membandingkan keefektifan penggunaan metode Single  Exponential  Smoothing dan metode Double Exponential  Smoothing untuk peramalan  penjualan  buku  pada  Toko  Buku Sembilan.  Pengukuran  dilakukan  dengan mengevaluasi  hasil  peramalan  yaitu  dengan menggunakan  metode Mean  Squared  Error (MSE). Dengan menggunakan MSE, error yang ada  menunjukkan  seberapa  besar  perbedaan hasil  estimasi  dengan  hasil  yang  akan diestimasi.  antara    metode  SES  ( Single Exponential  Smoothing) dan  DES  ( Double Exponential  Smoothing).  Mean  Squared  Error (MSE) sebagai alternative untuk mengevaluasi teknik peramalan masing - masing  kesalahan. Metode  MSE  juga  sebagai  indikator  yang berguna dan memberikan nilai absolut sabagai kebalikan dari informasi relative dalam metode
MAPE.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  berupa Perbandingan  Tingkat  Akurasi  antara  metode SES ( Single Exponential Smoothing) dan DES ( Double Exponential Smoothing) yang nantinya akan  menghasilkan  nilai  peramalan  terbaik setiap  periode  dan  mengetahui  metode manakah  yang  lebih  efektif  untuk  peramalan penjualan .
Dengan  demikian  diharapkan  analisis penyebab peningkatan dan penurunan penjualan  ini  dapat  dijadikan  evaluasi  untuk terus meningkatkan penjualan produk. Untuk itu dilakukan  penelitian  tentang  “ Perbandingan Metode  Single  Exponential  Smoothing  dan Double Exponential Smoothing Dalam Prediksi Penjualan Buku Pada Toko Buku Sembilan ”.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Peramalan (Forcasting) Peramalan  merupakan  sebuah  langkah dapat  di  tempuh  untuk  memperoleh  prediksi terhadap  kejadian  di  masa  mendatang . Forecasting (peramalan)  adalah  suatu  unsur yang  sangat  penting  dalam  pengambilan keputusan.  Peramalan  serial  data  yang dilakukan  umumnya  akan  berdasarkan  pada data  masa  lampau  yang  dianalisis  dengan menggunakan cara-cara tertentu [1].
Data masa lampau dikumpulkan, dipelajari, dan dianalisis dihubungkan dengan perjalanan waktu dan mencoba mengatakan sesuatu yang akan terjadi di masa mendatang. Akurasi suatu ramalan  berbeda  untuk  setiap  persoalan  dan
berbagai  faktor,  akurasi  peramalan  tidak  akan selalu  didapatkan  hasil  ramalan  dengan ketepatan 100%, namun demikian tidak berarti bahwa  ramalan  menjadi  tidak  penting.  Pada dasarnya  tidak  ada  teknik  yang  dapat menghasilkan  ramalan  yang  sangat  akurat (yaitu  masa  yang  akan  datang  tidak  mungkin dapat diramalkan secarat epat dan sempurna). Karena itu keandalan ramalan digunakan untuk melihat  seberapa  andal  /  akuratnya  suatu metode peramalan [2].
2.2 Exponential Smoothing Exponential  Smoothing adalah  mengambil rata-rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode, exponential smoothing adalah  suatu  peramalan  rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponential terhadap nilai-nilai observasi yang lebih tua Pemetaan [3]. 1.  Exponential Smoothing Juga  dikenal  sebagai simple  exponential smoothing  (SES) yang  digunakan  pada peramalan jangka pendek, biyasanya hanya 1 bulan  kedepan  [4]  [5].  Model  mengasumsikan bahwa  data  berfluktuasi  di  sekitar  nilai  mean yang tetap, tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten. Metode SES
ditentukan menggunaan Persamaan (1).
𝑆′ = α * 𝑋 + (1 – α)* 𝑆′
(1) 𝑆′ : Ramalan untuk periode ke t + 1 𝑋 : Nilai riil periode ke t t : Jangka waktu rata-rata bergerak α : konstanta perataan antara 0 dan 1
2.  Double Exponential Smoothing
Metode ini digunakan ketika data menunjukan  adanya terend.  Exponential smoothing dengan  adanya trend seperti pemulusan  sederhana  kecuali  bahwa  dua komponen harus diupdate setiap periode ,level dan  trendnya.  Level  adalah  estimasi  yang dimuluskan  dari  nilai  data  pada  akhir masing-masing periode. Trend adalah estimasi yang  dihaluskan  dari  pertumbuhan  rata-rata pada  akhir  masing-masing  periode  [6].  DES ditentukan menggunaan rumus berikut :
𝑆 = α * 𝑋 + (1 – α)* 𝑆
(2) 𝑆 = 2𝑆 + (1 – α)* 𝑆
(3) 𝑎 = α 2𝑆 – 𝑆 (4)
𝑏 = + ( 𝑆′ – 𝑆′′ )
(5)
𝐹 = 𝑎 + 𝑏 m (6)
𝐹 : hasil peramalan ke-m
𝑆′
: Nilai pemulusan exponential tunggal
𝑆′′ : Nilai pemulusan exponential ganda 𝑏 , 𝑎 : Konstanta pemulusan 𝑎 : Parameter  pertama  perataan  antara nol  dan  1  untuk  pemulusan  nilai observasi
m :  jumlah  periode  ke  muka  yang  akan diramalkan.
2.3 Mean Squared Error (MSE)
Cara  yang  cukup  sering  digunakan  dalam mengevaluasi  hasil  peramalan  yaitu  dengan menggunakan  metode Mean  Squared  Error (MSE). Dengan menggunakan MSE, error yang ada  menunjukkan  seberapa  besar  perbedaan hasil  estimasi  dengan  hasil  yang  akan diestimasi.  MSE  cenderung  menonjolkan deviasi yang besar karena adanya pengkuadratan  [7].  Persamaan  (7)  digunakan untuk menghitung MSE. ……………………… (7) X t = data aktual pada periode ke t F t = nilai ramalan pada periode ke-t n = banyaknya periode waktu
2.4  Penelitian  Terkait  Metode Single
Exponential Smoothing
Single  exponential  smoothing digunakan pada  peramalan  jangka  pendek,  biasanya hanya 1 bulan ke depan. Pola data yang tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak. Metode Single  Exponential  Smoothing lebih cocok  digunakan  untuk  meramalkan  hal-hal yang  fluktuasinya  secara  acak  (tidak  teratur). Metode  tersebut  menggunakan  pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit. Dalam hal itu mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar  nilai  rata-rata  yang  tetap,  tanpa mengikuti pola atau tren [8]. Sedangkan metode double exponential smoothing . Metode tersebut merupakan model linier yang dikemukakan oleh Brown.  Di  dalam  metode Double  Exponential Smoothing dilakukan  proses  smoothing  dua kali. Kekurangan dari metode ini adalah harus dilakukan maintenance berkala dan pengecekan  rutin  dengan  cara  pemerikasaan kembali  apakah  data  -  data  yang  sudah dimasukan  sudah  benar  atau  ada  kesalahan, melakukan  update  aplikasi  jika  ada  bug  atau penambahan  fitur  baru  yang  dirasa  penting. Untuk    mendapatkan  permalan  stok  barang yang  akurat  harus  memiliki  banyak  data penjualan barang per-bulannya [9].
Berkaitan dengan dua hal tersebut, penulis membandingkan kedua metode untuk mengetahui  penggunaan  metode Single
Exponential  Smoothing dan  metode Double Exponential  Smoothing serta membandingkan keefektifan penggunaan kedua metode tersebut Dengan  harapan mengetahui metode mana  yang  paling  akurat  untuk  peramalan penjualan  keseluruhan  dari  merek buku. Pengukuran  dilakukan  dengan  mengevaluasi hasil  peramalan  yaitu  dengan  menggunakan metode Mean Squared Error (MSE).

## III.  METODE PENELITIAN
3.1 Prosedur dan Pengumpulan Data
1.  Jenis Data
Dalam penelitian ini penulis menggunakan penelitian  kuantitatif,  karena  data  yang diperoleh nantinya berupa angka. Dari angka yang  diperoleh  akan  dianalisis  lebih  lanjut dalam  analisis  data.  Data  kuantitatif  yang diambil  meliputi  data  penjualan  buku,  harga buku,  dan  macam  buku  pada  Toko  Buku Sembilan.
2.  Sumber Data
 Data  primer  yang  diperoleh  yaitu  dari wawancara kepada Pemilik dan karyawan  dari  Toko  Buku  Sembilan secara langsung ataupun tidak langsung mengenai  data  penjualan  pada  toko tersebut berupa jenis produk buku, harga barang , dan data penjualan dalam setiap bulan.
 Dalam penelitian ini yang menjadi sumber data sekunder yaitu literatur, artikel, jurnal serta  situs  di  internet  yang  berkenaan dengan penelitian yang dilakukan.

## 3.2 Pengumpulan Data
1.  Studi Literatur
Pada  tahap  ini  peneliti  mengumpulkan informasi  dan  mempelajari  materi  serta sumber-sumber data yang diperlukan untuk membangun  sistem  aplikasi  peramalan dengan  membandingkan  metode Single Exponential Smoothing dan Double Exponential  Smoothing berdasarkan  data- data yang telah diberikan.
2.  Wawancara Melakukan  tanya  jawab  dengan  Pemilik Toko  dan  karyawan  sebagai  obyek penelitian untuk mendata proses penjualan di  Toko Buku  Sembilan  untuk meyakinkan bahwa  data  yang  diperoleh  benar-benar akurat. Data didukung data jenis buku yang dijual,  harga  buku  dari  masing  –  masing jenis  dan  data  penjualan  selama  periode per bulannya.

## 3.3 Desain Sistem

## 1.  Use Case Diagram
Interaksi  antara  pemilik  toko  dan karyawan  atau  pengelola  data  untuk memodelkan dan menyatakan unit fungsi/layanan  yang  disediakan  oleh sistem,  seperti  bagian  admin  dalam aktivitas  penjualan,  update  produksi  dan penjualan  barang,  peramalan,  serta  hasil perbandingan dari metode yang digunakan.
2.  Diagram Class
Pada  penelitian  ini, Diagram  Class Memberikan  klasifikasikan class  –  class pada  sistem  dari  data  penjualan  seperti class admin,  data  produk,  penjualan,dan perbandingan , validasi,  koneksi database, antarmuka dan main. Agar terhubung satu sama  lain  sehingga  menghasilakan  suatu aplikasi peramalan.
3.  Sequence Diagram
Dari  aplikasi  yang  dibuat, Sequence Diagram menjelaskan/  menggambarkan interaksi object yang  disusun  dalam suatu urutan  waktu  dan  memperlihatkan  tahap demi  tahap  apa  yang  seharusnya  terjadi untuk menghasilkan sesuatu yang dilakukan  dalam use  case .  Yaitu  seperti Sequence diagram otentikasi user,
Sequence diagram data produk, Sequence diagram penjualan, dan Sequence diagram perbandingan.
4.  Activity Diagram
Activity diagram  yang  diterapkan  yaitu dengan  memodelkan event-event yang terjadi  dalam  suatu Use  Case. Dan  juga membentuk flow diagram yang
memodelkan  alur  kerja  ( workflow )  sebuah proses  bisnis  dan  urutan  aktivitas  sebuah proses. Activity diagram  yang  diterapkan seperti Activity  diagram untuk otentikasi user, Activity diagram data produk, Activity data  penjualan,  dan Activity  diagram perbandingan peramalan kuantitas penjualan. 3.4 Pengujian Sistem
Proses  selanjutnya  adalah  pengujian program,  program  yang  telah  dibangun  akan diuji  untuk  mengetahui  apakah  program tersebut  berjalan  dengan  benar  dan  sesuai dengan perancangan yang dilakukan.
1.  Pengujian Fungsional
Pengujian fungsionalitas dilakukan dengan menggunakan  metode blackbox  testing yaitu  untuk  mencari  kesalahan  dan kekurangan  dari  sistem yang  telah  dibuat
untuk  kemudian  dilakukan  perbaikan  dan penyempurnaan sistem.
2.  Pengujian Validitas Cara yang cukup sering digunakan dalam mengevaluasi  hasil  peramalan  yaitu dengan  menggunakan  metode Mean Squared Error (MSE). Dengan
menggunakan  MSE, error yang  ada menunjukkan  seberapa  besar  perbedaan hasil  estimasi  dengan  hasil  yang  akan diestimasi.  Hal  yang  membuat  berbeda karena  adanya  fluktuasi  pada  data  atau karena  tidak  mengandung  estimasi  yang lebih akurat. MSE cenderung menonjolkan deviasi  yang  besar  karena  adanya pengkuadratan. Mean  Squared  Error (MSE)  adalah  metode  alternative  untuk mengevaluasi  teknik  peramalan  masing  - masing kesalahan [10].

## 3.5 Implementasi
Implementasi aplikasi
menerapkan perbadingan metode single exponential smoothing dan double  exponential  smoothing dalam prediksi penjualan buku berupa aplikasi web.
IV.  PEMBAHASAN 4.1. Analisa peramalan dan perbandingan Pada  penelitian ini langkah pertama  yang perlu  dilakukan  yaitu  pengumpulkan  data  dan menentukan  data  yang  akan  diolah  untuk proses  perbandingan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing  dan  Double Exponential Smoothing. Pada kedua metode ini peramalan  dilakukan  dengan  mengulang perhitungan  menggunakan  data  terbaru, dimana  setiap  data  diberi  bobot.  Bobot  ini berfungsi  untuk  melakukan  penghalusan terhadap  nilai  peramalan.  Besarnya  α  ( alpha ) ditentukan  secara error sampai  ditemukan  α ( alpha )  yang  menghasilkan forecast  error terkecil.  Besarnya  α  adalah  antara  0  dan  1. Pada  contoh  perhitungan  akan  dihitung peramalan  dengan  bobot atau  α  =  0,9  karena dari perhitungan α yang telah dilakukan antara 0 sampai 1, yang memililiki nilai eror terendah adalah  0,9  .  Pengukuran  dilakukan  dengan mengevaluasi  hasil  peramalan  yaitu  dengan menggunakan  metode Mean  Squared  Error (MSE).

## 4.2. Metode Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing ini akan  diterapkan  pada  perhitungan  dalam menentukan jumlah penjualan buku yang akan di  jual  untuk  bulan  selanjutnya.  Rumus  yang
digunakan  untuk  metode Single  Exponential Smoothing dapat  dilihat  pada  Persamaan  (1). Dalam  contoh  perhitungan  peramalan  kali  ini, akan menggunakan semua nilai α (alpha) yaitu (α  =  0,9)  Data  yang  akan  dianalisis  hanya diambil  satu  buku  sebagai sample yaitu  buku Bahasa  Indonesia  Wajib  Platinum  .  Tabel  1 menunjukkan  Data  Aktual  penjualan  buku Bahasa  Indonesia  wajib  untuk  SMA  penerbit Platinum.
Tabel 1. Data Penjualan Buku
Berikut  contoh  perhitungan  untuk  alpha  (α =0,9).
𝑆 ’ = α * 𝑋 + (1 – α)* 𝑆′ = 0,9 x 26 + (1– 0,9) x 26 = 23,4 + 2,6 = 26 𝑆 ’ = α * 𝑋 + (1 – α)* 𝑆′ = 0.9 x 23 +(1 – 0.9) x 26 = 20,7 + 2,6
= 23,3 𝑆 ’ = α * 𝑋 + (1 – α)* 𝑆′ = 0.9 x 49 +(1 – 0.9) x 23,3 = 44,1 + 2,33 = 46,43
Tabel 2 Hasil Peramalan Buku Bahasa Indonesia Wajib SMA
Tabel  2  menunjukkan  hasil  perhitungan keseluruhan  dengan  α  (alpha)  0,9.  Proses perhitungan ini dilakukan secara beruntun dan mendapat  hasil  peramalan  akhir  pada  bulan januari 2019 dengan hasil ramalan 75,94.

## 4.3. Metode Double Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing ini akan  diterapkan  pada  perhitungan  dalam menentukan jumlah penjualan buku yang akan dijual  untuk  bulan  selanjutnya.  Rumus  yang digunakan  untuk  metode Single  Exponential Smoothing dapat  dilihat  pada  Persamaan  (3), (4),  (5),  (6). Dalam  contoh  perhitungan peramalan  kali  ini,  akan  menggunakan  nilai  α (alpha) yaitu (α = 0,9) Data yang akan dianalisis hanya diambil satu jenis buku sebagai sample yaitu buku Bahasa Indonesia Wajib SMA kelas 3 penerbit Platinum. Tabel  menunjukkan Data Aktual penjualan buku Bahasa Indonesia Wajib. Perhitungan Metode DES adalah:
𝑆 ’′ = α * 𝑆 ’ + (1 – α)* 𝑆 ’′ = 0,9 x 26 + (1 – 0,9) 26 = 23,4 + 2,6 = 26,00
𝑆 ’′ = α * 𝑆 ’ + (1 – α)* 𝑆 ’′ = 0,9 x 23,3 + (1 – 0,9) 26 = 20,97 + 2,6
= 23,57
𝑆 ’′ = α * 𝑆 ’ + (1 – α)* 𝑆 ’′
= 0,9 x 46,43 + (1 – 0,9) 23,57 = 41,78 + 2,35 = 44,14
Mencari 𝑎 𝑎 = α* 2𝑆 ′ - 𝑆 " = 2 x 26 – 26 = 26
𝑎 = α* 2𝑆 ′ - 𝑆 " = 2 x 23,30 – 23,57 = 23,03 𝑎 = α* 2𝑆 ′ - 𝑆 " = 2 x 46,43 – 44,14 = 48,72
Mencari 𝑏 𝑏 = x ( 𝑆 ′ – 𝑆 " ) = , , x (26 – 26) = 0 𝑏 = x ( 𝑆 ′ – 𝑆 " )
= , , x (23,30 – 23,57) = -2.43 𝑏 = x ( 𝑆 ′ – 𝑆 " ) = , , x (46,43 – 44,14) = 20,57

## Tabel 3. Hasil peramalan metode DES
Tabel  3  menunjukkan  hasil  perhitungan keseluruhan dari metode DES dengan α (alpha) 0,9.  Proses  perhitungan  ini  dilakukan  secara beruntun dan mendapat hasil peramalan akhir pada bulan Januari 2019 dengan hasil ramalan 104,29.

## 4.4. Desain Sistem
Tahap perancangan sistem ini menjelaskan model  dari  program  yang  dibangun,  penulis menggunakan UnifiedModeling Language (UML) yang terdiri dari usecase diagram , class diagram, sequencediagram dan activity diagram . 1.  Use Case Diagram Use  case diagram  digunakan  untuk memodelkan  dan  menyatakan  unit fungsi layanan yang disediakan oleh sistem. Use Case diagram  juga  menjelaskan mengenai  aktor- aktor  yang  terlibat  dengan  perangkat  lunak yang dibangun beserta proses-proses yang ada didalamnya. Berikut Gambar 1 adalah use case diagram sistem.
. Gambar 1. Use Case Diagram
2.  Activity Diagram Activity Diagram menggambarkan workflow (aliran kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau  proses  bisnis  atau  menu  yang  ada  pada perangkat lunak. Activity Diagram pada aplikasi
ini,  mendefinisikan  rancangan  menu  yang ditampilkan  pada  aplikasi.  Berikut  ini  adalah gambaran Activity Diagram Pada diagram activity  peramalan,  admin akan membuka form peramalan dan perbandingan  lalu memilih  merk  produk  yang akan  diramal,  dan  meng-input  waktu  dan  nilai apha peramalan yang akan diramal. Kemudian di proses dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing. Setelah itu sistem akan menghitung peramalan dan nilai kesalahan/eror dengan menggunakan metode MSE.
Gambar 2 Activity Diagram Perbandingan Penjuala n
3. Sequence Diagram Perbandingan Proses yang terjadi pada proses forecasting yaitu, admin terlebih dahulu memilih produk dan waktu  peramalan,  tekan  tombol  proses  maka sistem  akan melakukan  proses  perhitungan peramalan  dan  perbandingan  dengan  metode Single  Exponential  Smoothing dan Double Exponential  Smoothing . perhitungan  validitas atau  nilai  error  dengan  metode  MSE.  Proses dapat dilihat pada Gambar 3 Sequence diagram perbandingan.
Gambar 3 Sequence Diagram Perbandingan
4.  Class Diagram
Class  diagram menggambarkan  struktur sistem  dari  segi  pendefinisian  kelas  –  kelas yang  akan  dibuat  untuk  membangun  sistem. Kelas memiliki atribut dan metode atau operasi. Atribut  merupakan  variabel  –  variabel  yang dimiliki suatu kelas. Metode merupakan fungsi –  fungsi  yang  dimiliki  oleh  suatu  kelas. Class diagram pada  aplikasi  ini  digambarkan  pada Gambar 4 yaitu sebagai berikut.
Gambar 4 Class Diagram Sistem

## 4.5. Pengujian Sistem
1.  Pengujian Validitas Untuk  menentukan  pebandingan  metode
Single  Exponential  Smoothing dan Double Exponential  Smoothing. Maka  diperlukan pengujian  validitas  yang  beguna  untuk menentukan  nilai  uji  yang  tepat.  Pada penelitian ini pengujian validitas
menggunakan  metode Mean  Squared  Error (MSE).  Dengan  menggunakan  MSE, error yang  ada  menunjukkan  seberapa  besar perbedaan  hasil  estimasi  dengan  hasil  yang akan diestimasi. Hal yang membuat berbeda karena  adanya  fluktuasi  pada  data  atau karena tidak mengandung estimasi yang lebih akurat. MSE cenderung menonjolkan deviasi yang  besar  karena  adanya  pengkuadratan. Mean  Squared  Error (MSE)  adalah  metode alternative  untuk  mengevaluasi  teknik peramalan masingmasing kesalahan. Metode MSE merupakan indikator yang berguna dan memberikan  nilai absolut sabagai  kebalikan dari informasi relative dalam metode MAPE .
Tabel 4 Nilai validasi Mean Sequare Error (MSE) Metode Single Exponential Smoothing
Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0,9
MSE = ∑(𝒙 𝒕 𝑺 𝒕 )𝟐 = . = 4967.75
Tabel 5 Nilai validasi Mean Sequare Error (MSE) Metode Single Exponential Smoothing
Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0,9
MSE = ∑( ) = . = 5113.03 2.  Analisa Perbandingan
Berdasarkan Tabel 4 dan Tabel 5 dapat dilihat perbandingan  fluktuasi  yang  terbentuk  antara metode  peramalan  yang  digunakan  dengan data  aktual  menunjukkan  terdapatnya error . Dari  hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa, pada tabel 4 merupakan tabel hasil peramalan dan  perhitungan  metode Single  Exponential Smoothing . Dilihat pada tabel , (S’) merupakan
nilai peramalan dari metode Single Exponential Smoothing .  Dilihat  pada  Tabel  4,  (S’) merupakan nilai peramalan dari metode Single
Exponential  Smoothing .  Pada  kolom  ke-14,
baris  ke-3,  menunjukkan hasil  nilai  peramalan periode yang diramalkan berikutnya yaitu bulan januari tahun 2019  sebesar 75,94. Kemudian untuk menentukan perbandingan, perlu adanya pengujian  validitas  yaitu  menggunakan Mean
Sequare  Error (MSE)  guna  menentukan  nilai error terendah dari kedua metode. Pada Tabel 4  kolom  ke-15,  baris  ke-6  menunjukkan  nilai dari  jumlah  seluruh  data  peramalan  metode Single Exponential Smoothing, yang di peroleh dari  pengkuadratan  dari  data  aktual (𝑥 ) dan data  hasil  peramalan (𝑆 ), yang  kemudian dibagi  dengan  jumlah  data  (n).  sehingga menghasilkan  nilai  validitas  metode Single Exponential Smoothing yaitu  4967,75. Dilihat pada Tabel 5, merupakan tabel hasil peramalan  dan  perhitungan  metode Double Exponential Smoothing . (S”) menunjukkan nilai dari  peramalan  ganda (duoble ),  berbeda dengan metode Single Exponential Smoothing. Untuk  menentukan  hasil  peramalan  dari metode Double  Exponential  Smoothing, harus melalui  penyesuaian Exponential  Smoothing tungal  dengan  perbedaan  ( 𝑎 )  dan  Estimasi kecenderungan  dari  periode  waktu  satu  ke periode  waktu  berikutnya  ( 𝑏 ).  Sehingga  akan menghasilkan nilai permalan Double Exponential  Smoothing ( 𝐹 ),  pada  periode berikutnya. Dilihat pada tabel 5 pada kolom ke- 13,  baris  ke-8,  menunjukan  hasil  peramalan dari metode Double Exponential Smoothing ( 𝐹 ) yaitu 104,29. Kemudian seperti pada pernyataan  sebelumnya,  untuk  menentukan perbandingan, perlu adanya pengujian validitas yaitu menggunakan Mean Sequare Error (MSE) guna  menentukan  nilai  error  terendah  dari kedua metode. Pada tabel 5 kolom ke-15, baris ke-10  menunjukkan  nilai  dari  jumlah  seluruh data  peramalan  metode Double  Exponential Smoothing, yang di peroleh dari pengkuadratan dari data  aktual (𝑥 ) dan  data hasil peramalan (𝐹 ), yang kemudian dibagi dengan jumlah data (n).  sehingga  menghasilkan  nilai  validitas metode Double  Exponential  Smoothing yaitu 5113,03.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perbandingan Metode Alpha MSE Single Exponential Smoothing 0,9 4967,75 Double Exponential Smoothing 0,9 5113,03
Berdasarkan  Tabel  6,  dapat  dilihat  bahwa metode Single Exponential Smoothing dengan menghasilkan nilai error (MSE) terkecil apabila dibandingkan dengan metode Double
Exponential  Smoothing .  Sehingga  dapat  lihat bahwa  metode Single  Exponential  Smoothing dengan alpha =  0,9  merupakan  metode  yang efektif digunakan untuk meramalkan penjualan buku pada Toko Buku Sembilan pada periode (bulan) berikutnya.

## 4.6. Implementasi Antarmuka
Implementasi antarmuka dalam aplikasi ini berupa tampilan web yang terdiri dari hamalan admin,  data  produk,  data  penjualan,  dan halaman  perbandingan  metode  dapat  dilihat sebagai berikut :
1.  Halaman Admin Form halaman admin merupakan tampilan antarmuka  yang  muncul  ketika  proses autentifikasi username dan password pada login telah  divalidasi.  Pada form halaman utama ini terdapat 4 menu utama yaitu menu Beranda,  data  produk,  data  penjualan,  dan perbandingan.

## Gambar 5 Tampilan Halaman Utama
2.  Halaman Data Produk Tampilan  menu  data  produk  yang berfungsi  untuk  menampilkan  judul,  penerbit, diskripsi  dan  harga  buku  yang  terdapat  pada Toko Buku Sembilan.
Gambar 6 Tampilan Halaman data produk

## 3.  Halaman data penjualan
Tampilan menu  penjualan  yang  berfungsi untuk  menampilkan  jumlah  buku  yang  terjual sesuai  dengan  jenis  buku  pada  Toko  Buku Sembilan dan merupakan data masa lalu yang digunakan dalam proses forecasting .
Gambar 7 Tampilan Halaman data produk
4.  Halaman perbandingan Pada  menu forecasting ini  admin  dapat melakukan  proses  peramalan.  Terlebih dahulu  admin  harus  memilih  jenis  produk yang  akan  diramalkan  kemudian  memilih bulan  yang  akan  diramalkan  lalu  tekan  ok. Data  peramalan  akan  otomatis  tersimpan  di database dan  akan  muncul  di  tabel forecasting. Tampilan halaman perbandingan ini ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8 Tampilan Halaman perbandingan

## V.  PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  masalah  yang  diuraikan  dan pembahasan  yang  dilakukan  penulis.  Penulis dapat menyimpulkan beberapa hal dan saran, kesimpulan yang dapat ditarik dalam penelitian ini ialah:
1. Single  Exponential  Smoothing dan Double Exponential  Smoothing dapat  digunakan untuk melakukan peramalan jumlah penjualan  di  Toko  Buku  Sembilan.  Hasil peramalan  penjualan  pada  buku  Bahasa Indonesia  wajib  mengunakan  metode Single  Exponential  Smoothing  pada  bulan januari  2019  mengalami  kenaikan  dari periode  sebelumnya  yaitu  75,94  dan  hasil peramalan penjualan mengunakan metode Double Exponential Smoothing pada bulan januari  2019  mengalami  kenaikan  dari periode sebelumnya yaitu 104,29.
2.  Nilai error metode Single  Exponential
Smoothing dan Double Exponential Smoothing pada peramalan jumlah Penjualan Buku Bahasa Indonesia wajib di Toko Buku Sembilan adalah sebagai berikut. a.  Metode Single Exponential Smoothing
Dengan ( alpha = 0,9) didapatkan nilai MSE = 4967.75 b.  Metode Double Exponential Smoothing Dengan  ( alpha =  0,9) didapatkan nilai MSE = 5113.03
Dengan  demkian  metode  peramalan  yang paling  efektif  untuk  melakukan  peramalan jumlah penjualan pada Toko Buku Sembilan periode Januari 2018 - Januari 2019 adalah metode Single  Exponential  Smoothing karena memiki nilai error terkecil dari pada metode Double Exponential Smoothing.
5.2 Saran Saran  dalam  pembuatan  aplikasi  ini ditujukan  untuk  mengembangkan  sistem informasi  peramalan  penjualan  Toko  Buku Sembilan. 1.  Dalam  aplikasi  ini,  pemilihan  nilai pemulusan diambil secara acak ( trial/error ). Sehingga untuk pengembangan selanjutnya dapat menampilkan  nilai  pemulusan  secara menyeluruh. 2.  Dalam penentuan perbandingan, aplikasi  ini  masih  menggunakan  sistem manual yaitu menentukan hasil perbandingan  sendiri.  Sehingga  untuk pengembangan selanjutnya dapat membuat  perbandingan  otomatis  yang ditentukan atau diproses oleh sistem.
3.  Aplikasi  perbandingan  metode Single Exponential  Smoothing dan Double
Exponential Smoothing Pada Peramalan penjualan  buku  ini  dapat  ditambah persamaan ukuran statistik nilai kesalahan  seperti Mean  Error (MA), Mean Absolut Error (MAE) dan Sum Of Squared Error (MAPE).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Utami and S. Atmojo, “Perbandingan Metode Holt Exponential Smoothing dan Winter  Exponential  Smoothing  Untuk Peramalan Penjualan Souvenir,” vol. 11, no. 2, pp. 123–130, 2017. [2] Z.  A.  Farhath,  B.  Arputhamary,  and  L. Arockiam, “A Survey on Arima Forecasting  Using  Time  Series  Model,” vol. 5, no. 8, pp. 104–109, 2016.
[3] R.  T.  Vulandari  and  E.  Rokhmati, “Asymmetries Model Of Volatility Return Indonesian  Sharia  Stock  Index  With Exponential Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity,” in Proceeding  of  International  Conference On  Research,  Implementation  And
Education Of Mathematics And Sciences 2015, Yogyakarta State University, 2015, no. 17–19 May 2015, pp. 97–100. [4] D.  T.  Anggraeni,  “Peramalan  Harga Saham menggunakan Metode Autoregressive dan Web Scrapping pada Indeks  Saham  LQ45  dengan  Python,” Rabit  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.  Univrab , vol. 5, no. 2, pp. 138–145, 2020.
[5] R. T. Vulandari, D. Remawati, Y. Retno, and  H.  Wijayanto,  “Perbandingan Prediksi  Tinggi  Muka  Air  Bendungan Wonogiri  dengan  Single  Exponential
Smoothing  dan  Brown  ’  s  Exponential Smoothing,” J.  Euclid ,  vol.  6,  no. 2,  pp. 167–176, 2018.
[6] E.  Ostertagova  and  O.  Ostertag, “Forecasting  Using  Simple  Exponential Smoothing  Method,” Acta  Electrotech. Inform. , vol. 12, no. 3, pp. 62–66, 2012.
[7] S. Hansun, “A New Approach of Brown ’ s Double Exponential Smoothing Method in Time Series Analysis,” Balk. J. Electr. Comput.  Eng. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  75–78, 2016.
[8] K. Margi and S. Pendawa, “Analisa dan Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing  untuk  Prediksi  Penjualan pada Periode Tertentu (Studi Kasus : PT.
Media  Cemara  Kreasi),” Pros.  SNATIF ,
vol. 3, no. 1998, pp. 259–266, 2015.
[9] F. R. Perdana, Daryanto, and H. Wahyu, “Perbandingan  Metode  DES  dengan
TES pada Peramalan Penjualan Rokok,” Jember, 2012.
[10]  N.  P.  Y.  Sukmarani,  Statiswaty,  and  R.
Ramadhan, “Penerapan Metode Exponential Smoothing pada Peramalan Penjualan  dalam  Penentuan  Kuantitas
Produksi Roti,” J. Semant. , vol. 2, no. 1, pp. 229–236, 2016.