## Analisis Komparasi Metode SES dan SMA untuk Prediksi Bahan Baku Produk Rumah Tempe Yusnita

## Comparative Analysis of SES and SMA Methods for Prediction of Raw
Materials for Tempe House Products Yusnita
1 Siska Yuliana*, 2 Rizky Fauziah, 3 Andrew Ramadhani
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Kisaran, Indonesia.
3 Program Studi Sistem Komputer, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Kisaran, Indonesia.
e-mail: 1* siskayuliana084@gmail.com , 2 rizkyfauziahlbs@gmail.com ,
3 andrewrmdhn@gmail.com
( received: 14 March 2024, revised: 21 March 2024, accepted: 23 March 2024)

## Abstrak
Peramalan adalah perkiraan peristiwa dimasa yang akan datang atas dasar pola waktu dimasa lalu  dan  penggunaan  kebijakan  terhadap  proyeksi  dengan  pola dimasa  lalu.  Dengan adanya peramalan  maka  perusahaan  dapat  melakukan  kebijakan  atau  pengambilan  Keputusan  yang tepat untuk bahan baku yang akan di produksinya. Oleh sebab itu peramalan sangat penting bagi  Rumah  Tempe  Yusnita  agar  jumlah  persediaan  bahan  baku  tidak  berlebihan  atau kekurangan  dalam  produksinya,  semakin  banyak  persediaan  mengakibatkan  pembusukan yang  terjadi  dan juga dapat  mendampak  kerugian terhadap  Rumah Tempe Yusnita. Metode Singel  Eksponential  Smoothing  dan  Single  Moving  Average  dengan  adanya  komparasi metode ini akan memperoleh kedua metode yang dapat memberikan fleksibilitas lebih besar, menggunakan metode SES untuk merespons perubahan cepat dan SMA untuk mengimbangi atau  meratakan  fluktuasi  yang  lebih  besar.  Analisis  prediski  bahan  baku  menggunakan metode  SES  dan  SMA  pada  Rumah  Tempe  Yusnita  dapat  membantu  pemilik  dalam memprediki bahan baku yang menghasilkan informasi secara cepat, tepat dan akurat .
Kata  kunci: Peramalan;  Bahan  Baku;  Rumah  Tempa  Yusnita;  Exponential  Smoothing; Single Moving.

## Abstract
Forecasting is an estimate of future events on the basis of past time patterns and the use of policies for projections with past patterns. With forecasting, the company can make the right policy  or  decision  for  the  raw  materials  to  be  produced.  Therefore,  forecasting  is  very important  for  Rumah  Tempe  Yusnita  so  that  the  amount  of  raw  material  inventory  is  not excessive or insufficient in production, the more inventory results in spoilage that occurs and can also affect losses to Rumah Tempe Yusnita. The Single Exponential Smoothing and Single Moving Average methods with the comparison of these methods will obtain both methods that can provide greater flexibility, using the SES method to respond to rapid changes and SMA to compensate or flatten larger fluctuations. Prediction analysis of raw materials using the SES and  SMA  methods  at  Rumah  Tempe  Yusnita  can  help  owners  predict  raw  materials  that produce information quickly, precisely and accurately.
Keywords: Forecasting;  Raw  Materials;  Yusnita  Forging  House;  Exponential  Smoothing; Single Moving.

## 1 Pendahuluan
Berwirausaha memang menjadi pilihan yang diminati oleh banyak masyarakat, dan hal ini  dapat  disebabkan  oleh  sejumlah  alasan  dapat  memberikan  kesempatan  untuk menghasilkan  pendapatan  sendiri  tanpa  tergantung  pada  pekerjaan  kantor  atau  perusahaan. Ini  juga  memberikan  Tingkat  kemandirian  finansial  yang  tinggi,  memberikan  platform  bagi orang  untuk  mengekspresikan  ide  kreatif  mereka  dan  mengembangkan  inovasi  baru  [1]. Inisiatif ini bisa sangat memuaskan bagi mereka yang ingin menciptakan sesuatu yang unik, sebagai  seorang  pengusaha,  seseorang  memiliki  kendali  penuh  terhadap  bisnis  mereka. Mereka dapat membuat keputusan strategis, menentukan arah bisnis, dan mengelola sumber daya  sesuai  keinginan  mereka.  Apalagi  di  zaman  modern  sekarang  pendapatan  masyarakat sebagian  besar  berasal  dari  berwirausaha  yang  dipengaruhi  oleh  oleh  berbagai  faktor, motivasi  pribadi,  pengalaman  pekerjaan,  tingkat  pendidikan,  faktor  ekonomi  dan  lain sebagainya [2].
Maka  wirausaha  itu  ada  barang  dan  jasa  bisnis  yang  menawarkan  baik  produk  fisik maupun layanan, contoh wirausaha barang misalnya jualan makanan, jualan minuman, jualan pakaian,  contoh  wirausaha  jasa  misalnya  laundry,  gojek,  dan  lain  sebagainya.  Salah  satu contoh usaha yang bergerak di bidang penjualan makanan adalah tempe merupakan makanan pokok  yang  banyak  digemari  masyarakat  terutama  di  indonesia  karena  memiliki  rasa  yang khas  dan  gurih,  yang  membuatnya  menjadi  pilihan  makanan  yang  lezat  dan  disukai  oleh banyak orang [3].
Tempe merupakan makanan yang terbuat dari kacang kedelai atau beberapa bahan lain yang  diproses  melalui  fermentasi  menggunakan  mikroorganisme  kapang  Rhizopus  sp.  Atau yang biasa dikenal sebagai starter/ ragi tempe Kapang Rhizopus sp [4]. Ini berperan memecah senyawa  kompleks  yang  ada  pada  bahan  baku  sehingga  lebih  mudah  dicerna.  Tempe  sudah lama  dikenal  oleh  masyarakat,  khususnya  seluruh  masyarakat  sebagai  salah  satu  makanan khas  tradisional  Indonesia  dan  diproduksi  secara  turun  temurun.  Sampai  saat  ini,  produksi tempe  sudah  menyebar  ke  seluruh  dunia  [5].  Salah  satunya  Rumah  Tempe  Yusnita merupakan  suatu  bidang  usaha  yang  bergerak  dalam  olahan  kedelai  khususnya  tempe  yang berlokasi  di  jalan.  Desa  Perkebunan  Aek  Nagaga  Dusun  1  Penggantian,  Kecamatan Rahuning, Kabupaten Asahan, Sumatera Utara. Rumah Tempe Yusnita mulai didirikan sejak tahun 2000 sampai dengan sekarang.
Rumah Tempe Yusnita melakukan untuk kebutuhan konsumen dalam mengoptimalkan produksi  bahan  baku  dan  persediaan.  melibatkan  fluktuasi  permintaan  pasar,  variasi  harga bahan baku, atau perubahan tren konsumen serta pemilik sulit untuk menyediakan stok bahan baku  agar  terstruktur  sesuai  kebutuhan  produksi.  Selama  ini  pemilik  Rumah  Tempe  Yunita hanya memprediksi tanpa adanya dukungan data dan perhitungan yang jelas dan tepat maka dari  itu  kadang  Rumah  Tempe  Yunita  terlalu  sedikit  mengambil  stok  bahan  baku  padahal kebutuhan  konsumen  waktu  trend  itu  sedang  meningkat  sehingga  konsumen  langganan membeli ke tempat yang lain atau usaha sejenis dan terkadang juga terlalu banyak mengambil bahan  baku  padahal  permintaan  konsumen  sedang  menurun,  oleh  karena  itu  rumah  tempe yusnita  selalu  kesulitan  dan  kebingungan  untuk  memperkirakan  bahan  baku  setiap  produksi sehingga pendapatan semakin menurun tidak seperti biasanya.
Permasalahan  pada  Rumah  Tempe  Yusnita  yaitu  pada  pengendalian  produksi,  yaitu sistem  pengendalian  persediaan  bahan  baku  tempe  yang  tidak  terstruktur,  sehingga  dapat mengakibatkan  berhentinya  suatu  proses  produksi,  mengakibatkan  biaya-biaya  persediaan meningkat dan resiko kerusakan-kerusakan bahan baku. Metode yang digunakan oleh pemilik
usaha  saat  ini  hanya  sebatas  menggunakan  perhitungan  konvensional  saja  tanpa  melakukan suatu  perencanaan  atau  pengendalian  persediaan  bahan  baku  yang  baik,  untuk  menghindari masalah tersebut dengan permintaan yang selalu berubah-ubah dalam setiap periodenya.
Masalah-masalah  tersebut  muncul  karena  pemilik  Rumah  Tempe  Yusnita  melakukan order  jumlah  persediaan  bahan  baku  hanya  berdasarkan  dugaan  yang  terkadang  masih membuat pemilik bimbang menentukan jumlah bahan baku yang akan dibelinya. Pada bahan baku  Rumah  Tempe  Yusnita  sering  mengalami  persediaan  bahan  baku  kelebihan,  jika produksi  tempe  yang  dihasilkan  kelebihan  dapat  mengakibatkan  pembusukan  yang  terjadi dan juga dapat mendampak kerugian terhadap pemilik Rumah Tempe Yusnita.
Mengatasi  permasalahan  di  atas,  maka  penulis  memberikan  solusi  dengan menggunakan  perhitungan  peramalan  komparasi  metode,  Karena  dapat  memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  dan  terinci  tentang  keunggulan,  kelemahan,  serta  kinerja relatif  dari  dua  atau  lebih  metode  yang  digunakan  untuk  mencapai  suatu  tujuan  atau menyelesaikan  suatu  permasalahan  [6].  Metode  yang  dipakai  yaitu  Single  Exponential Smoothing dan Single Moving Average dimana dengan menggabungkan dua metode ini akan memperoleh  kombinasi  kedua  metode  yang  dapat  memberikan  fleksibilitas  lebih  besar, menggunakan metode SES untuk merespons perubahan cepat dan SMA untuk mengimbangi atau meratakan fluktuasi yang lebih besar serta dapat mengidentifikasi area-area di mana satu metode  mungkin  lebih  berisiko  daripada  yang  lain  [7].  Komparasi  membantu  dalam merancang strategi peramalan yang lebih terarah dengan adanya komparasi dua metode dapat menghasilkan  peramalan  yang  lebih  akurat  dengan  memanfaatkan  kekuatan  masing-masing metode peramalan [8].
Peramalan  merupakan  ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan  dengan melihat  kondisi  aktual  sebelumnya  [9].  Peramalan  digunakan  dalam  berbagai  cara  untuk memberikan perbedaan antara peramalan (pernyataan probabilistik hasil masa depan dengan model),  prediksi  (pernyataan  tentang  hasil  masa  depan  berdasarkan  logika),  proyeksi  (hasil masa  depan  berdasarkan  skenario)  dan  prognosis  (penilaian  subjektif  keadaan  masa  depan) [10].  Parameter  penghalus  (smoothing)  dilambangkan  dengan  a  (alpha).  Sedangkan  Single Moving  Average  merupakan  suatu  metode  peramalan  yang  dilakukan  dengan  mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang [11].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [12]  yang  berjudul  “Peramalan Kebutuhan  Obat  Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing”.  Penelitian  ini membahas  mengenai  sebuah  sistem  peramalan  kebutuhan  obat  menggunakan  metode  single exponential  smoothing  sehingga  Rumah  Sakit  Ogan  Ilir  dapat  melihat  obat  yang  sering digunakan  pasien,  dan  dapat  mengurangi  persediaan  obat  yang  berlimbah  sehingga  menjadi lebih  ekonomis.  Hasil  yang  didapat  menggunakan  alat  bantu  Rapidminer  dengan  metode single  exponential  smoothing.  Sedangkan  penelitian  oleh  [13],  dengan  judul  “Analisis Peramalan  Permintaan  Obat  Antibiotik  Pada  Apotik  Edelweis  Tatelu”.  Hasil  penelitian  ini dapat  digunakan  sebagai  rujukan  untuk  forcasting  serta  pendalaman  ilmu  pengetahuan manajemen operasional khususnya metode-metode dalam menghitung peralaman.
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  [14],  dengan  judul  “Penerapan  Metode  SMA (Single Moving Average) Dalam Penggunaan Bahan Baku Kue Dan Roti Pada Momy‟s Cake And Bread”. Penelitian ini membahas mengenai sebuah sistem aplikasi peramalan persediaan bahan  baku  kue  sehingga  mampu  meminimalkan  selisih  antara  pembelian  dengan penggunaan  bahan,  Hasil  yang  di  dapat  dengan  berdasarkan  perhitungan  metode  Single Moving  Average  peramalan  pada  bulan  juli  2021  di  dapat  hasil  MAD=  9,5874,  MSE= 18225,39162 dan MAPE= 30%.
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  dalam  penelitian  ini  belum  terlihat  adanya  metode yang spesifik. Penelitian terdahulu hanya menggunakan satu metode tidak terlihat begitu jelas kelebihan  dari  setiap  metode  forcesting  sehingga  peneliti  menggambil  kebaharuan berdasarkan dua  metode Single Eksponential Smoothing  dan  Single Moving Average  untuk meningkatkan kualitas penelitian terhadap forcesting.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  Merancang  sistem  peramalan  Pengendalian bahan baku tempe untuk kebutuhan produksi tempe menggunakan metode Single Exponential Smoothing dan Single  Moving  Average berbasis  web  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP  dan database MySQL.  Mengetahui  penerapan  metode Single  Exponential  Smoothing dan Single Moving Average untuk peramalan pengendalian bahan baku tempe agar terstruktur di  Rumah  Tempe  Yusnita.  Menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing dan Single Moving  Average ini  dapat  membantu  pihak  Rumah  Tempe  Yusnita  dalam  memperkirakan bahan baku yang akan digunakan dimasa yang akan datang.

## 2 Tinjauan Literatur
Berikut beberapa penelitian yang relevan dengan penelitian ini adalah: Penelitian dengan judul  “Perbandingan  Metode Single  Exponential  Smoothing  Dan  Moving  Average Pada Peramalan Penjualan Produk Minyak”. Hasilnya adalah peramalan penjualan yang dijadikan sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  oleh  PT  Tunas  Baru  Lampung  saat  ini  yaitu menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing  Dan  Moving  Average menghasilkan sebagai alat bantu untuk mengatasi fluktuasi pada setiap periodenya  yang berubah-ubah dan tidak  selalu  konstan  [15].  Selanjutnya  penelitian  dengan  judul  “Peramalan  Kebutuhan  Obat Menggunakan  Metode Single  Exponential  Smoothing ”.  Penelitian  ini  membahas  mengenai sebuah sistem peramalan kebutuhan obat menggunakan metode single exponential smoothing sehingga Rumah Sakit Ogan Ilir dapat melihat obat yang sering digunakan pasien, dan dapat mengurangi  persediaan  obat  yang  berlimbah  sehingga  menjadi  lebih  ekonomis.  Hasil  yang didapat  menggunakan  alat  bantu  Rapidminer  dengan  metode single  exponential  smoothing [16]. Kemudian penelitian dengan judul “Aplikasi Peramalan Persediaan Obat Menggunakan Metode Single  Exponential  Smoothing Pada  Apotek  Sejahtera”.  Penelitian  ini  membahas mengenai  sebuah  sistem  aplikasi  peramalan  untuk  estimasi  persediaan  obat.  Hasil  yang  di dapat dimana sistem yang dihitung menggunakan MSE untuk mengurangi Tingkat kesalahan dengan  metode single  exponential  smoothing [17] . Penelitian  berikutnya  judul  “Penerapan Metode SMA ( Single  Moving  Average )  Dalam Penggunaan  Bahan  Baku Kue  dan  Roti pada Momy‟s  Cake  dan  Bread”.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  sebuah  sistem  aplikasi peramalan  persediaan  bahan  baku  kue  sehingga  mampu  meminimalkan  selisih  antara pembelian  dengan  penggunaan  bahan,  Hasil  yang  di  dapat  dengan  berdasarkan  perhitungan metode Single Moving Average peramalan pada bulan juli 2021 di dapat hasil MAD= 9,5874, MSE= 18225,39162 dan MAPE= 30% [18]. Penelitian selanjutnya dengan judul “Komparasi Metode  SES  Dan  WMA  Pada  Prediksi  Bahan  Baku  Top  Fresh  Chicken”.  Hasilnya  adalah Sistem  peramalan  persediaan  bahan  baku  Top  Fresh  Chicken  dengan  menggunakan komparasi  metode  Single  Exponential  Smoothing  dan  Weighted  Moving  Average  dapat menghasilkan  peramalan  yang  lebih  akurat  dalam  memprediksi  bahan  baku.  Penggunaan komparasi  metode  SES  dan WMA  dapat  membantu  dan  mempermudah  Top Fresh  Chicken dalam  hal  memprediksi  jumlah  persediaan  bahan  baku  yang  digunakan  sehingga menghasilkan informasi secara cepat, tepat dan akurat [19].

## 3 Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif yang  merupakan  metode  penelitian  dengan  data  berupa  angka  yang  diolah  menggunakan
rumus  sehingga  memperoleh  hasil  berdasarkan  perhitungan  dengan  rumus  tersebut  [20]. Tujuan metode penelitian ini adalah untuk mendeskripsikan objek yang diteliti yaitu prediksi bahan  baku  tempe  pada  Usaha  Rumah  Tempe  Yusnita.  Teknik  pengumpulan  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  observasi,  wawancara,  studi  pustaka.  Kerangka  kerja merupakan  panduan  yang  membantu  peneliti  dalam  menangani  masalah  yang  dijelaskan. Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam  kerangka  kerja  yang  diterapkan  disajikan  dalam Gambar 1:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  berfikir  sebuah  gambaran  berupa  konsep  yang  didalamnya  menjelaskan tentang  hubungan  antara  satu  variabel  dengan  variabel  lainnya.  Jadi,  bisa  di  artikan  bahwa kerangka pemikiran ini merupakan penjelasan sementara mengenai hubungan yang dijadikan sebagai  permasalahan  pada  topik  penelitian.  Kerangka  berfikir  dari  penelitian  yang  penulis lakukan disajikan dalam Gambar 2:
Gambar 2. Kerangka Pemikiran

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Data  masukan  pada  analisis  komparasi  metode  Single  Exponential  Smoothing  dan Single  Moving  Average  untuk  prediksi  bahan  baku  produk  Rumah  Tempe  Yusnita  adalah data periode bahan baku tempe di  Rumah  Tempe Yusnita  Pada  Bulan Januari  2021  Sampai Desember 2023 disajikan dalam Tabel 1:

## Tabel 1. Rekapitulasi Data Bahan Baku di Rumah Tempe Yunita tahun 2021 s/d 2023

## Implementasi Sistem Peramalan Yang Dibuat
1. Tampilan Halaman Beranda
Halaman  beranda  merupakan  halaman  awal  dari  sistem  peramalan  disajikan  dalam Gambar 3.
Rekapitulasi Data Bahan Baku Tahun 2021 Bahan Baku Satuan Januari 2021 Februari 2021 Maret 2021 April 2021 Mei 2021 Juni 2021 P P P P P P Kedelai Kg 550 520 640 450 510 500 Ragi Kg 20 25 15 20 18 23 Plastik Kg 70 75 55 65 60 45 Bahan baku Satuan Juli 2021 Agustus 2021 September 2021 Oktober 2021 November 2021 Desember 2021 P P P P P P Kedelai Kg 450 550 450 700 700 500 Ragi Kg 15 20 20 20 15 15 Plastik Kg 40 80 55 50 65 80 Rekapitulasi Data Bahan Baku Tahun 2022 Bahan Baku Satuan Januari 2022 Februari 2022 Maret 2022 April 2022 Mei 2022 Juni 2022 P P P P P P Kedelai Kg 700 700 500 550 450 700 Ragi Kg 25 20 10 15 20 20 Plastik Kg 65 60 45 40 70 75 Bahan baku Satuan Juli 2022 Agustus 2022 September 2022 Oktober 2022 November 2022 Desember 2022 P P P P P P Kedelai Kg 700 500 700 490 500 450 Ragi Kg 15 25 15 20 20 20 Plastik Kg 55 65 80 55 50 50 Rekapitulasi Data Bahan Baku Tahun 2023 Bahan Baku Satuan Januari 2023 Februari 2023 Maret 2023 April 2023 Mei 2023 Juni 2023 P P P P P P Kedelai Kg 700 700 500 500 700 650 Ragi Kg 20 15 25 25 15 20 Plastik Kg 75 55 65 65 80 55 Bahan baku Satuan Juli 2023 Agustus 2023 September 2023 Oktober 2023 November 2023 Desember 2023 P P P P P P Kedelai Kg 470 500 500 450 700 500 Ragi Kg 20 20 20 20 15 25 Plastik Kg 55 55 50 50 80 65
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3. Tampilan Halaman Beranda

## 2. Tampilan Halaman Login
Halaman  login  digunakan  untuk  masuk  ke  sistem  dengan  memasukkan  username  dan password dengan benar pada kolom yang telah disediakan disajikan dalam Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Login

## 3. Tampilan Halaman Data Bahan Baku
Halaman data bahan baku digunakan untuk memasukkan bahan yang digunakan untuk produksi tempe disajikan dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Halaman Data Bahan Baku

## 4. Tampilan Halaman Data Periode
Halaman  data  halaman  data  periode  yang  digunakan  Admin  untuk  mengelola  data periode  mulai  dari  kode  periode,  tanggal  dan  nama  bahan  baku.  Halaman  data  periode dilengkapi dengan tombol cari, tambah, ubah dan hapus disajikan dalam Gambar 6.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6. Halaman Data Periode

## 5. Tampilan Halaman Peramalan
Halaman  peramalan  digunakan  Admin  untuk  mengelola  data  peramalan  mulai  dari tanggal  awal,  tanggal  akhir,  bahan  baku,  dan  next  periode.  Halaman  peramalan  dilengkapi dengan tombol hitung dan cetak disajikan dalam Gambar 7.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 7. Tampilan Halaman Peramalan

## 6. Tampilan Hasil Peramalan
Tampilan  hasil  peramalan  yang  digunakan  Admin  untuk  melihat  hasil  perhitungan berdasarkan  jenis  bahan  baku  yang  diinginkan.  Hasil  perhitungan  Single  Eksponential Smoothing  yang  ditampilkan  dari  alpha  0.1  sampai  dengan  alpha  0.9  sedangkan  hasil Perhitungan  Single  Moving  Average  rata-rata  bergerak  3  maka  jumlah  data  dikurang  3 disajikan dalam Gambar 8.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  dari  metode  single  exponential  smooting  dan  single  moving average  yang  diterapkan  pada  sistem  peramalan  dapat  ditarik  kesimpulan  yaitu  penerapan metode Single Exponential Smoothing dan Single Moving Average untuk peramalan prediksi bahan baku pada Rumah Tempe Yusnita dilakukan untuk membandingkan hasil perhitungan secara  manual  dengan  hasil  perhitungan  secara  komputerisasi  terhadap  bahan  baku  untuk melihat  berdasarkan  hasil  perhitungan  alpha  0.1  sampai  dengan  alpha  0.9  dan  sedangkan berdasarkan hasil Perhitungan Single Moving Average rata-rata bergerak 3 maka jumlah data dikurang  3  yang  mana  hasil  terbaik  dari  peramalan  dan  menggunakan  metode  Single Exponential  Smoothing  dan  Single  Moving  Average  dapat  membantu  pihak  Rumah  Tempe Yusnita untuk menentukan jumlah bahan baku yang harus disediakan agar mampu memenuhi permintaan pembeli.

## Referensi
[1] S.  S.  Putri,  “Digital  Marketing  Sebagai  Optimalisasi  Strategi  Pemasaran  Wirausaha Muda  „  Clothing  PRJBus  ‟  Dalam  Meningkatkan  Omset  Bisnis  UMKM,” J.  Lugas , vol. 6, no. 2, pp. 65–72, 2022.
[2] S.  Saudah,  D.  Sapto  Adi,  M.  A.  Triono,  and  F.  Supanto,  “Optimalisasi  Usaha  Kecil Menengah  melalui  Pelatihan  Digital  Marketing,” Abdimas  J.  Pengabdi.  Masy.  Univ. Merdeka Malang , vol. 6, no. 3, pp. 358–371, 2021, doi: 10.26905/abdimas.v6i3.5366.
[3] R.  Febrianto,  R.  Sovia,  and  D.  Kartika,  “Analisis  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan,” J. Mandiri Ilmu Pengetahuan, Seni, dan Teknol. , vol. 7, no. 2, pp. 201–219, 2017.
[4] Putri  Wahyuni  Arnold,  Pinondang  Nainggolan,  and  Darwin  Damanik,  “Analisis Kelayakan Usaha dan Strategi Pengembangan Industri Kecil Tempe di Kelurahan Setia Negara  Kecamatan  Siantar  Sitalasari,” J.  Ekuilnomi ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  29–39,  2020, doi: 10.36985/ekuilnomi.v2i1.104.
[5] N.  Azwanti,  “Sistem  Informasi  Penjualan  Tas  Berbasis  web  Dengan  Pemodelan UML,” vol. v, no. 6, pp. 2827–2839, 2017.
[6] M.  Fitriana,  D.  Sudarwadi,  and  N.  Nurlaela,  “Penerapan  Metode  Single  Moving Average  Dan  Exsponential  Smoothing  Pada  Usaha  Asrie  Modesta,” Cakrawala Manag. Bus. J. , vol. 3, no. 1, p. 547, 2020, doi: 10.30862/cm-bj.v3i1.58.
[7] N.  Hudaningsih,  S.  Firda  Utami,  and  W.  A.  Abdul  Jabbar,  “Perbandingan  Peramalan Penjualan  Produk  Aknil  Pt.Sunthi  Sepuri  Mengguanakan  Metode  Single  Moving Average Dan Single Exponential Smooting,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 2, no. 1, pp. 15–22, 2020, doi: 10.51401/jinteks.v2i1.554.
[8] D.  Susilawati,  N.  Setiawan,  I.  Yulianti,  and  D.  Prayudi,  “Penerapan  Metode  Single Moving Average untuk Prediksi Penjualan Pada Aby Manyu Cell,” Swabumi ,  vol.  6, no. 1, pp. 78–84, 2018, doi: 10.31294/swabumi.v6i1.3319.
[9] N.  Indah  Kusuma  Wardhani,  I.  Hartami  S,  and  W.  Dwi  Puspitasari,  “Sistem Forecasting  Penjualan  Beras  Dengan  Menerapkan  Metode  Trend  Moment,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  901–907,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i2.5780.
[10]  R.  Risqiati,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  dalam  Peramalan Penjualan Benang,” Smart  Comp  Jurnalnya  Orang  Pint.  Komput. ,  vol.  10,  no.  3,  pp. 154–159, 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i3.2887.
[11]  R.  Simanjuntak  and  P.  Wicaksono,  “Forecasting  Bahan  Baku  Raw  Sugar  Dengan Metode  Time  Series  &  Usulan  Perencanaan  Safety  Stock  Pt  Medan  Sugar  Industry,” Ind. Eng. Online J. , vol. 11, no. 4, pp. 343–354, 2022.
[12]  L. M. Tanjung and A. Fahmi, “Perhitungan Peramalan Pengadaan Obat Menggunakan
Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dan  Single  Moving  Average  Pada  Unit Farmamin  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Tengah,” Joins ,  vol.  02,  no.  02,  pp.  234– 243, 2017.
[13]  M.  Ngantung,  A.  H.  Jan,  A.  Peramalan,  P.  Obat,  M.  Ngantung,  and  A.  H.  Jan, “Analisis  Peramalan  Permintaan  Obat  Antibiotik  Pada  Apotik  Edelweis  Tatelu,” J. EMBA  J.  Ris.  Ekon.  Manajemen,  Bisnis  dan  Akunt. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  4859–4867, 2019, doi: 10.35794/emba.v7i4.25439.
[14]  N. Nurhidayanti, N. Mulyani, and Y. Apridonal M, “Penerapan Metode SMA (Single Moving Average) Dalam Penggunaan Bahan Baku Kue Dan Roti Pada Momy‟s Cake And Bread,” J-Com (Journal Comput. , vol. 1, no. 3, pp. 185–190, 2021.
[15]  N. Chaerunnisa and A. Momon, “Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing Dan Moving Average Pada Peramalan Penjualan Produk Minyak Goreng Di Pt Tunas Baru  Lampung,” J.  Rekayasa  Sist.  Ind. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  101–106,  2021,  doi: 10.33884/jrsi.v6i2.3694.
[16]  A. Vebrianti and M. Nasir, “Peramalan Kebutuhan Obat Menggunakan Metode Single Exponential  Smoothing,”  vol.  5,  no.  1,  pp.  281–292,  2023,  doi: 10.47065/josh.v5i1.4381.
[17]  Y. Saputra, R. Wahid, S. Insani, and Y. Brianorman, “Aplikasi Peramalan Persediaan Obat  Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Pada  Apotek  Sejahtera,” Digit. Intell. , vol. 4, no. 1, pp. 44–54, 2023.
[18]  N.  Nurhidayanti,  N.  Mulyani,  and  Y.  Apridonal,  “Penerapan  Metode  SMA  (Single Moving Average) dalam Penggunaan Bahan Baku Kue dan Roti pada Momy‟s  Cake And  Bread,” J-Com  (Journal  Comput. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  185–190,  2021,  doi: 10.33330/j-com.v1i3.1375.
[19]  M.  RIZKY,  R.  A.  DALIMUNTHE,  and S.  Sudarmin,  “Peramalan  Akseptor  Kb  Baru Pada Kota Tanjungbalai Dengan Teknik Single Exponential Smoothing (Ses),” JATISI (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  3640–3650,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i4.2888.
[20]  F.  R.  Gumilar,  Y.  Y.  Syahidin,  and  D.  Sonia,  “Perancangan  Sistem  Informasi Kunjungan  Pasien  Bpjs  Rawat  Jalan  Dengan  V-Model,” Explor.  Sist.  Inf.  dan Telemat. , vol. 12, no. 2, p. 204, 2021, doi: 10.36448/jsit.v12i2.2045.