## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 43 − 47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.166

## Penerapan Metode Tripel Exponential Smoothing Dalam Peramalan Keuntungan Perusahaan dalam Tingkat Penjualan Alat Tulis Kantor

## Khairunnisa Pulungan, Pristiwanto
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: nisa.pulungan@gmail.com
Submitted: 05/05/2020 ; Accepted: 28/06/2021 ; Published : 30/06/2021
Abstrak− Peramalan  merupakan  suatu  langkah  yang  disebut  untuk  menentukan  laba  dan  ruginya  suatu  perusahaan    dalam aktivitinya.  Peralaman  ini  berkaitan  dengan  masalah  hasil  dan  produk  ATK  yang  sering  terjadi  pada  suatu  perusahaan. CV.Sumber Rezeki memiliki objek yang dipasarkan melalui marketing maupun sales counter. Objek yang dipasarkan tersebut terdiri  dari  tiga  bagian  yaitu  pulpen,tinta  printer,kertas  kuarto  dan  lain-lain  sebagainya.  Permasalahan  penentuan  biaya penjualan di CV.sumber rezeki sering dihadapi oleh suatu perusahaan tersebut. Faktor penyebabnya adalah jumlah barang yang diproduksi tidak sesuai dengan kebutuhan konsumen, sehingga terjadi penumpukan stok barang yang dapat mengakibatkan kerugian  pada  CV.sumber  rezeki.  Penentuan  biaya  penjualan  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  metode  triple exponential  smoothing.  Beberapa  cara  menyelesaikan  masalah  dengan  triple  exponential  smoothing.,  diantaranya  yaitu diselesaikan dengan Metode smoothing. Metode triple exponential smoothing. merupakan salah satu teknik penyelesaian dalam triple exponential smoothing. yang digunakan sebagai teknik pengambilan keputusan dalam permasalahan yang berhubungan dengan pengalokasian sumberdaya secara optimal.
Kata Kunci: Prediksi; Alat Tulis Kantor; Triple Exponential Smoothing
Abstract −Deepening is a step called to determine the profit and loss of a company in its activities. This deepening is related to ATK product and product problems that often occur in a company. CV.Sumber Rezeki has objects that are marketed through marketing and sales counters. The object being marketed consists of three parts namely pens, printer ink, quarto paper and so forth. The problem of determining the cost of sales in CV. Source of sustenance is often faced by a company. The contributing factor is the amount of goods produced is not in accordance with the needs of consumers, so there is a buildup of stock of goods that can result in losses on the source of sustenance. Determination of sales costs can be completed using the triple exponential smoothing method. Several ways to solve problems with triple exponential smoothing. Among them are resolved using the smoothing method. Triple exponential smoothing method. is one of the settlement techniques in triple exponential smoothing. which is used as a decision-making technique in matters relating to the optimal allocation of resources.
Keywords : Prediction; Office Stationery; Triple Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat  ini  dapat  membantu  semua  pihak  dalam  kegiatan  dan  aktivitasnya, mulai dari pendidikan hingga bisnis. Salah satu bantuan komputer untuk aktivitas bisnis adalah sebuah sistem yang dapat  memprediksi  sebuah  produksi  melalui  perhitungan  dari  data  sebelumnya,  sistem  tersebut  adalah  sistem peramalan.
Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan, penjualan dan penentuan produksi yang akan datang berdasarkan data deret waktu historis, sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Pada perancangan aplikasi ini memberikan manfaat kepada CV. Sumber Rezeki untuk memprediksi keuntungan serta pencatatan data penjualan dimana sebelumnya kepada CV. Sumber Rezeki belum menggunakan bantuan komputer dalam  penentuan  jumlah  produksi  serta  pencatatan  data  penjualan  masih  dilakukan  secara  manual.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  aplikasi  peramalan  penentuan  jumlah  produksi  sebuah  produk adalah dengan menggunakan metode triple exponential smoothing.
Di dalam melakukan usaha penjualan diperlukan strategi khusus untuk pemasaran yang sangat bagus agar setelah melakukan penjualan akan mendapatkan keuntungan atau laba yang diinginkan. Saat  sekarang manusia hanya bisa melakukan penjualan demi mencari laba namun tidak mampu memprediksi laba yang terjadi di hari – hari yang lain, oleh karena itu banyak wirausahawan yang gagal akibat tidak mampunya memprediksi masa yang akan datang. Di dalam penjualan juga diperlukan untuk mengatur volume penjualan agar penjualan alat-alat tulis habis terjual sesuai permintaan para konsumen, karena permintaan tidak selalu seimbang dengan volume penjualan karena tidak adanya suatu prediksi atau ramalan. Oleh karena itu wirausahawan harus mempunyai  strategi agar usahanya berjalan dengan lancar dan disukai konsumen.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Peramalan
Peramalan (Forecasting) merupakan suatu untuk meramalkan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang, sedangkan  rencana  merupakan  penentuan  apa  yang  akan  dilakukan  pada  waktu  yang  akan  datang.  Dengan sendirinya terjadi perbedaan antara forecast dengan rencana. Peramalan serial data yang dilakukan umumnya akan berdasarkan pada data masa lampau yang dianalisis dengan menggunakan cara-cara tertentu. Data masa lampau

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 43 − 47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.166
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. Ramalan telah banyak digunakan dan membantu dengan baik dalam berbagai  kasus  dalam  manajemen,  sebagai  pendukung  dalam  perencanaan,  pengawasan,  dan  pengambilan keputusan [1].

## 2.2 Data ATK (Alat Tulis Kantor)
ATK  (Alat  Tulis  Kantor)  Adalah  barang-barang  yang  dijual  oleh  stationer,  yang  dari  namanya  menunjukkan bahwa tokonya terletak di tempat-tempat tertentu biasanya berdekatan dengan universitas yang berada di bangun permanen.  Awalnya  toko  ATK  identik  dengan  alat  tulis  menulis  sreperti  pulpen,buku,  kertas,dan  lain-lainnya. Seiringnya waktubarng-barang yang dijual ditoko ATK berkembang ke alat-alat elektronik seperti mesin hitung kalkulator,tinta printer,mesin penghancur kertas dan lain-lain.

## 2.2 Metode Tripel Exponential Smoothing
Metode ini digunakan ketika data menunjukan adanya trend dan perilaku musiman.Untuk menangani musiman, telah  dikembangkanparameter  persamaan  ketiga  yang  disebut  metode  “HoltWinters”  sesuai  dengannama penemunya.  Terdapat  dua  model  Holt-Winters  tergantung  pada  tipe  musimannya  yaitu  Multiplicative  seasonal model  dan  Additive  seasonal  model.Metode  Exponentian  Smoothing  yang  telah  dibahas  sebelumnya  dapat digunakanuntuk hampir segala jenis data stasioner atau non-stasioner sepanjang data tersebut tidak mengandung faktor  musiman.  Tetapi  bilamana  terdapat  musiman,metode  ini  dijadikan  cara  untuk  meramalkan  data  yang mengandung  factor  musiman,  namun  metode  ini  sendiri  tidak  dapat  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  baik. Meskipun demikian, metode ini dapat menangani faktor musiman secara langsung [2]. Rumus yang digunakan untuk Triple ExponentialsSmoothing, yaitu : Pemulusan trend  :
𝑩𝒕 = ( 𝑺𝒕 − 𝑺𝒕 − 𝟏 ) + ( 𝟏 − 𝒈 ) 𝒃𝒕 – 𝟏 …………..(1)
Pemulusan musiman :
𝑰 = 𝒃𝒕𝑿𝒕𝑺 ( 𝟏 − 𝒃 ) 𝒕 − 𝑳 + 𝒎 ………………...…(2)
Ramalan :
𝑭𝒕 + 𝒎 = ( 𝑺𝒕 + 𝒃𝒕𝒎 ) 𝑰𝒕 − 𝑳 + 𝒎 ……………...(3)
Dimana L adalah panjang musiman (misal, jumlah kuartal dalam suatu tahun), b adalah komponen trend, I adalah faktor penyesuaian musiman, dan Ft+m adalah ramalan untuk m periode ke muka.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Di  dalam  melakukan  usaha  diperlukan  strategi  khusus  untuk  meningkat  penjualan    yang sangat  bagus,  setelah melakukan penjualan akan mendapatkan keuntungan yang diinginkan dalam perusahaan. Saat sekarang manusia hanya bisa mencari laba namun  tidak bisa  memprediksikan laba yang terjadi pada setiap harinya, maka dari itu banyak wirausahawan yang gagal akibat tidak mempunyai prediksi yang akan datang. Penjualan dan penentuan yang akan datang berdasarkan data deret sehingga produk-produk dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat untuk memprediksi keuntungan serta pencatatan data penjualan secara penjualan, maka di butuhkan alat bantu seperti komputer untuk percepat pekerjaan dalam perhitungan.
Tabel 1. Aktual Data Keuntungan Bolt Point No Priode Data Keuntungan Bolt point 1 1 Juni 2017 200.000 2 2 Juni 2017 150.000 3 3 Juni 2017 400.000 4 5 Juni 2017 120.000 5 6 Juni 2017 300.000 6 7 Juni 2017 250.000 7 8 Juni 2017 200.000 8 9 Juni 2017 225.000 9 10 Juni 2017 133.000 10 12 Juni 2017 199.000 11 13 Juni 2017 167.000 12 14 Juni 2017 105.000 13 15 Juni 2017 151.000 14 16 Juni 2017 372.000 15 17 Juni 2017 312.000 16 19 Juni 2017 107.000 17 20 Juni 2017 125.000 18 21 Juni 2017 145.000

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 43 − 47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.166
No Priode Data Keuntungan Bolt point 19 22 Juni 2017 123.000 20 23 Juni 2017 247.000 21 24 Juni 2017 261.000 22 26 Juni 2017 139.000 23 27 Juni 2017 157.000 24 28 Juni 2017 193.000 25 29 Juni 2017 131.000 26 30 Juni 2017 103.000

## 3.1 Penerapan Metode Ripple Down Rule
Dalam perhitungan peramalan ini, akan menggunakan semua nilai ą (alpha) yaitu (ą = 0,1), (ą=0,2), (ą = 0,3), (ą = 0,4), (ą =0,5), (ą=0,6), (ą=0,7),
(ą=0,8), (ą=0,9). Data yang di analisa hanya 1 jenis ATK sebagai sample yaitu BoltPoint. Berikut perhitungan untuk alpha (ą = 0,1) F 2 = ą X 1 + ( 1- ą) F 1 = (0,1 * 200) +(0,9*200) = 20 + 180 = 200 F 3 = ą X 2 + ( 1- ą) F 2 = (0,1 * 150) +(0,9*200) = 15 + 180
= 195 F 4 = ą X 3 + ( 1- ą) F 3
= (0,1 * 400) +(0,9*195)
= 40 + 175.5 = 215.5 F 5 = ą X 4 + ( 1- ą) F 4 = (0,1 * 120) +(0,9*215.5) = 12 + 193,95 = 205,95 F 6 = ą X 5 + ( 1- ą) F 5 = (0,1 * 300) +(0,9*205,95) = 30 + 185,355 = 215,355 F 7 = ą X 6 + ( 1- ą) F 6 = (0,1 * 250) +(0,9*215,35) = 25 + 193,81 = 218,81 F 8 = ą X 7 + ( 1- ą) F 7 = (0,1 * 200) +(0,9*218,81) = 20 + 196,92 = 216,92 F 9 = ą X 8 + ( 1- ą) F 8 = (0,1 * 225) +(0,9*216,92) = 22,5 + 195,23
= 217,73
F 10 = ą X 9 + ( 1- ą) F 9 = (0,1 * 133) +(0,9*217,73) = 13.3 + 195,95 = 209,25 F 11 = ą X 10 + ( 1- ą) F 10 = (0,1 * 190) +(0,9*209,25) = 19+ 188,331 = 207,33 = 10,5+ 182,967 = 193,46 F 12 = ą X 11 + ( 1- ą) F 11 = (0,1 * 167) +(0,9*207,33) = 16,7+ 186,597
= 203,297 F 13 = ą X 12 + ( 1- ą) F 12 = (0,1 * 105) +(0,9*203,297) = 10,5+ 182 F 14 = ą X 13 + ( 1- ą) F 13 = (0,1 * 151) +(0,9*193,46) = 15,1+ 174,11 = 348,22 F 15 = ą X 14 + ( 1- ą) F 14
= (0,1 * 372) +(0,9*348,22) = 37,2+ 313,39 = 626,78 F 16 = ą X 15 + ( 1- ą) F 15 = (0,1 * 312) +(0,9*626,78) = 31,2+ 564,10
= (0,1 * 145) +(0,9*599,66) = 14,5+ 539,694 =554,194 F 17 = ą X 16 + ( 1- ą) F 16
= (0,1 * 312) +(0,9*757,56) = 31,2+ 681,80 = 713 F 18 = ą X 17 + ( 1- ą) F 17 = (0,1 * 107) +(0,9*713) = 10,7+ 641,7 = 652,4 F 19 = ą X 18 + ( 1- ą) F 18 = (0,1 * 125) +(0,9*652,4) = 12,5+ 587,16
= 599,66
F 20 = ą X 19 + ( 1- ą) F 19
= (0,1 * 145) +(0,9*599,66) = 14,5+ 539,694
= 554,194
F 21 = ąX 20 +(1- ą) 20 F 20
=(0,1*261)+(0,9*544,194)
=26,1+489,77
=515,87
F 22 = ąX 21 +(1- ą)F 21 = (0,1*139)+(0,9*515,87)
=13,9+464,283
=478.183 F 23 = ąX 22 +(1- ą)F 22

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 43 − 47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.166
=(0,1*157)+(0,9*478,183) =15,7+4430,36 =446,06 F 24 =ąX 23 +(1-ą)F 23
=(0,1*193)+(0,9*446,06)
=19,3+401,45
=420,75
F 25 =ąX 24 +(1-ą)F 23 =(0,1*131)+(0,9*420,75) =13,1+378,675
=391,775
F 26 =ąX 25 +(1-ą)F 25 =(0,1*103)+(0,9*391,775)
=10,3+352,59
=362,89 Tabel 2. Hasil Peramalan Bolt Point dengan alpha (ą = 0,1) No Periode Data Keuntungan Bolt point (X t ) Forecast Alpha = 0,1 (F t ) 1 1 Juni 2017 200.000 - 2 2 Juni 2017 150.000 200 3 3 Juni 2017 400.000 195 4 5 Juni 2017 120.000 215,5 5 6 Juni 2017 300.000 205.95 6 7 Juni 2017 250.000 215,255 7 8 Juni 2017 200.000 218,81 8 9 Juni 2017 225.000 216,92 9 10 Juni 2017 133.000 217,73 10 12 Juni 2017 199.000 209,25 11 13 Juni 2017 167.000 207,33 12 14 Juni 2017 105.000 203,297 13 15 Juni 2017 151.000 193,46 14 16 Juni 2017 372.000 348,22 15 17 Juni 2017 312.000 626,78 16 19 Juni 2017 107.000 757,56 17 20 Juni 2017 125.000 713 18 21 Juni 2017 145.000 652,4 19 22 Juni 2017 123.000 599,66 20 23 Juni 2017 247.000 554,194 21 24 Juni 2017 261.000 515,87 22 26 Juni 2017 139.000 478,183 23 27 Juni 2017 157.000 446.06 24 28 Juni 2017 193.000 420,06 25 29 Juni 2017 131.000 391,775 26 30 Juni 2017 103.000 362,89
Keterangan:
Menunjukkan hasil perhitungan keseluruhan dengan ą (alpha)0,1. Proses  perhitungan ini dilakukan secara beruntun  dan  mendapat  hasil  peramalan  akhir  pada  tanggal  7  Juni  2017  sebesar  218,81  atau  2  buah ATK.Menghitung kesalahan/error dengan menggunakan metode MSE (Mean Square Error). Setelah melakukan proses peramalan denan α (alpha) 0,1 sampai 0,9 selanjutnya  dilakukan perhitungan Mean Sequare Error (MSE) untuk menentukan hasil peramalan dengan nilai kesalahan/error terendah yang diambil sebagai hasil peramalan yang akurat.Perhitungan metode MSE pada forecast dengan alpha 0,1 MSE =∑ (xt-ft = 9305.124  = 597,393 n 30
Pada perhitungan Mean Sequare Error (MSE) untuk alpha 0,1 yaitu memiliki galat error atau nilai kesalahan sebesar 597,393.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dan  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  yang diterapkan menghasilkan peramalan jumlah alat tulis kantor yang akan diproduksi dihari berikutnya. Aplikasi ini dapat menyimpan berbagai data mengenai jenis alattulis kantor, jumlah produksi setiap hari, stok item yang tersisa, data penjualan yang digunakan dan dimiliki oleh Perusahaan Roti CV. Sumber Rezeki Serta dapat membuat report mengenai jumlah barang alat tulis kantor, stok, jumlah yang terjual dan hasil forecasting.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 1, June 2021 Page 43 − 47 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i1.166

## REFERENCES
[1] Maftahatul  Hakimah,  ran  I  Rotul  Muhima,  And  Anna  Y,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION, “Jurnal Simantec, vol. Vol.5, No.1, no.ISSN 2088-213, Desember 2015.
[2] Sugiyanto Rinci Kembang Hapsari, IMPLEMENTASI METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN PENJUALAN PULSA ELEKTRIK, “SCAN, vol. VOL. XI, no. ISSN : 1978-0087, FEBRUARI 2016.
[3] Andi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objeck Dengan Metode Unifield Sofware Depelopment Process. Yogyakarta : ANDI, 2010.
[4] Abdul Kadir, Pemrograman Database MySGL Untuk Pemula. Yogyakarta : MediaCom, 2013.
[5] Primananda Arif Aditya, Dasar-dasar Pemrograman database., 2012.