Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## KOMPARASI  METODE SES DAN WMA PADA PREDIKSI BAHAN BAKU TOP  FRESH CHICKEN
Raihan  Ramadhan 1 ,  Rizky Fauziah 1* ,  Febby Madonna  Yuma 1
1 Sistem  Informasi,  STMIK Royal  Kisaran *email  :raihanramadhan1410@gmail.com
Abstract: Top  Fresh  Chicken  is  one  of  the  UKM  that  produces  food  made  from  chicken.  The problem  faced  by  Top  Fresh  Chicken  is  the  excess  supply  of  raw  materials which results in high inventory  holding  costs  and  hampered  capital  allocation.  In  this  study,  historical  data  on  stock  of chicken raw materials will be used to test forecasting using the SES and WMA methods. The SES method is a simple forecasting method and relies on exponential smoothing to forecast the value of raw  material  inventories  in  the  future.  Meanwhile,  the  WMA  method  uses  certain  weights  to calculate moving averages from historical data, where the highest weight is given to the most recent data. In the method comparison process, several evaluation factors will be used, including the level of  accuracy,  level  of  stability,  and  ease  of  implementation.  By  comparing  the performance of the two methods, this study aims to determine the most accurate and appropriate method for forecasting chicken  raw  material  stocks.  The  results  of  this  study  are  expected  to  provide  clear recommendations  regarding  the  most  suitable  forecasting  method  used by Top Fresh Chicken. By using  accurate  and  effective  forecasting  methods,  companies  can  optimize  the  use  of  resources, reduce inventory costs, increase production efficiency, and avoid excess or shortage of raw material inventories.
Keywords: comparison  of  methods;  single  exponential smoothing; weighted moving average; raw materials; top fresh chicken .
Abstrak: Top  Fresh  Chicken  merupakan  salah  satu  UKM  yang  memproduksi  makanan  yang berbahan  baku  ayam.  Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Top  Fresh  Chicken  adalah  kelebihan persediaan bahan baku yang mengakibatkan biaya simpan persediaan yang tinggi dan alokasi modal yang  terhambat.Dalam  penelitian  ini,  data  historis  persediaan  bahan  baku  ayam  akan  digunakan untuk  menguji  peramalan  menggunakan  metode  SES  dan WMA. Metode SES merupakan metode peramalan  yang  sederhana  dan  mengandalkan  eksponensial  smoothing  untuk  meramalkan  nilai persediaan  bahan  baku  di  masa  depan.  Sedangkan  metode  WMA  menggunakan  bobot  tertentu untuk  menghitung  rata-rata  bergerak  dari data historis, di mana bobot tertinggi diberikan pada data terbaru.Dalam  proses  komparasi  metode,  beberapa  faktor  evaluasi  akan  digunakan,  termasuk tingkat  akurasi,  tingkat  kestabilan,  dan  kemudahan  implementasi.  Dengan  membandingkan  kinerja kedua  metode,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  metode  yang  paling  akurat  dan  tepat untuk  meramalkan  persediaan  bahan  baku  ayam.Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  rekomendasi  yang  jelas  tentang  metode  peramalan  yang paling cocok digunakan oleh Top  Fresh Chicken. Dengan menggunakan metode peramalan yang akurat dan efektif, perusahaan dapat  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya,  mengurangi  biaya  persediaan,  meningkatkan efisiensi  produksi,  dan menghindari  terjadinya kelebihan  atau kekurangan persediaan bahan baku.
Kata  kunci  : komparasi  metode;  single  exponential  smoothing;  weighted  moving  average;  bahan baku; top fresh chicken.
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Bisnis  yang  dikelola  dalam  penentuan  jumlah  persediaan  sangat  penting  karena dapat  mempengaruhi  keuntungan  perusahaan.  Persediaan  sendiri  merupakan  penyimpanan suatu  barang  berupa  bahan  baku,  barang  setengah  jadi,  atau  barang  jadi  untuk  kelangsungan proses manufaktur perusahaan dalam memenuhi permintaan konsumen. Strategi manajemen  persediaan  yang  tidak  efektif  berpotensi  mengakibatkan  kerugian  bagi perusahaan  dan  hilangnya  pelanggan.  Persediaan  yang  berlebihan  dibanding  dengan kebutuhan  perusahaan,kemungkinan  besar  akan  meningkatkan  pengeluaran  perusahaan dalam  biaya  pemesanan,  biaya  penyimpanan,  dan  kemungkinan  masalah  kualitas  yang  pada akhirnya  dapat  merugikan  perusahaan.  Di  sisi  lain,  jika  persediaan  terlalu  sedikit, perusahaan  tidak  dapat berproduksi  dan jugaakan  mengalami  kerugian.
Persediaan  bahan  baku  merupakan  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dari  proses produksi  suatu  perusahaan.  Persediaan  bahan  baku  ini  sangat  penting  karena  produksi hanya  dapat  terjadi  jika  bahan  baku  tersedia  dalam  jumlah  yang  memadai.  Mengingat  sifat kritis  ketersediaan  bahan  bakudalam  kaitannya  dengan  volume  produksi,  maka  bahan  baku ini  harus  selalu  tersedia  dalam  jumlah  yang  cukup  untuk  setiap  periode  produksi.  Maka, perencanaan  dan  pengendalian  persediaan  sangat  penting  dalam  perkembangan  operasional perusahaan  karena  berdampak  pada  efisiensi  biaya,  kelancaran  produksi,  dan  laba. Persediaan  dimaksudkan  untuk  membantu  kelancaran  proses  manufaktur  dalam  operasi perusahaan.  Persediaan  harus  terhindar  dari  masalah,  maka  dari  itu  sangat  penting  untuk merencanakan  dan  mengendalikan  persediaan  dengan  baik  menggunakan  konsep  yang  tepat [1].
Top  Fresh  Chicken  merupakan  salah  satu  UKM  yang  memproduksi  makanan  yang berbahan  baku  ayam.  Bisnis  ini  berdiri  sejak  tahun  2016.  Top  Fresh  Chicken  menggunakan strategi  bisnis make  to  stock .  Proses  produksi  akan  tetap  dilakukan  tanpa  melihat  ada  atau tidaknya  pesanan  sehingga  persediaan  bahan  baku  merupakan  hal  yang  penting  dan  sangat berpengaruh  dalam  kelancaran  proses  produksi.  Namun,  dengan  jumlah  produksi  yang cukup  tinggi,  perhitungan  penggunaan  bahan  baku  untuk  proses  produksi  masih  belum dilakukan  secara  optimal,  sehingga  muncul  kendala  pada  berlebihnya  persediaan  bahan baku  yang  mengakibatkan  biaya  simpan  persediaan  yang  harus  ditanggung  perusahaan semakin  besar,  tertahannya  alokasi  modal  untuk  investasi  pada  bidang-bidang  lain,serta memungkinkan  terjadinya  penyusutanyang  diakibatkan  rusak  dan  berkurangnya  kualitas bahan  baku  yang  disimpan  terlalu  lama.  Dengan  memilih  metode  yang  tepat,  perusahaan atau  bisnis  dapat  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya,  meningkatkan  efisiensi produksi,  dan  menghindari  kelebihan  atau  kekurangan  persediaan  bahan  bakuTop  Fresh Chicken.[2]
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  yang  dapat  menampilkan  informasi  perencanaan pemesanan  bahan  baku  dalam  bentuk  jadwal  dan  dalam  bentuk  notifikasi  untuk mempermudah dalam memonitoring. Waktu untuk pembangunan sistem dengan menggunakan  extereme  programming  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  yaitu  kurang  lebih selama  3 bulan.[2].
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Pada  penelitian  ini,  metode  komparasi  peramalan  yang  digunakan  yaitu Single Exponential  Smoothing dan Weighted  Moving  Average . Exponential  Smoothing sering disebut  juga  Penghalusan  Eksponensial,  Metode Smoothing  Exponential merupakan peramalan  dengan  teknik  rata-rata  bergerak  dimana  pembobotan  data  diberi  bobot  dengan sebuah  fungsi exponential . Exponential  Smoothing merupakan  salah  satu  metode  peramalan rata-rata  bergerak  canggih,  dan  mudah  digunakan.  Metode  ini  merupakan  metode peramalan  yang  cukup  baik  untuk  peramalan  jangka  panjang  dan  jangka  menengah.  Metode ini  merupakan  metode  yang  menunjukkan  penurunan  pembobotan  secara  eksponensial terhadap  nilai  observasi.  Parameter  metode  penghalusan  eksponential  ( Exponential Smoothing )  dilambangkan  dengan  α  ( alpha )[3].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui dan  mengevaluasi  proses  perencanaan  dan  pengendalian  bahan  baku  produk  Chicken Nugget  di  Top  Fresh  Chicken  serta  bertujuan untuk  menentukan  metode yang paling akurat dan tepat untuk meramalkan persediaan bahan baku ayam.
Penelitian  ini  membahas  tentang  Data  penjualan  time  series  dengan  peramalan metode  Exponential  Smoothing  diharapkan  mampu  menangani  persediaan  yang  optimal untuk  kontrol  persediaan  stok  obat.[3]  Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  untuk  mempermudah dan  mempercepat  melakukan  forecasting  dengan  metode  pendekatan  weighted  moving average  (WMA) melalui  pengembangan  sistem  berbasis  teknologi  informasi.[4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan  membangun  aplikasi  yang  dapat membantu  dalam  pengolahan  data  barang  dan  peramalan  persediaan  barang  untuk  bulan berikutnya.  Aplikasi  ini  dibangun  berbasis  web  dengan  metode  Weighted  Moving  Average untuk  proses peramalan  persediaan  barang.[5].

## METODE

## Metode Single Exponential Smoothing
Penghalusan  Eksponensial  adalah  suatu  metode  peramalan  rata-rata  bergerak  yang memberikan  bobot  secara  eksponensial  atau  bertingkat  pada  data-data  terbarunya  sehingga data-data  terbaru  tersebut  akan  mendapatkan  bobotyang  lebih  besar.  Dengan  kata  lain, semakin  baru  atau  semakin  kini  datanya,  semakin  besar  pula  bobotnya.  Hal  ini  dikarenakan data  yang  terbaru  dianggap  lebih  relavan  sehingga  diberikanbobot  yang  lebih  besar. Parameter  penghalusan  (smoothing)  biasanya  dilambangkan  dengan  α  (alpha).  Pada Exponential  Smoothing  memberikan  penekanan  yang  lebih  besarkepada  time  series  saat  ini melalui  penggunaan  sebuah  konstanta  smoothing  (penghalus).  Konstanta  smoothing mungkin  berkisar  dari  0  ke  1.  Nilai  yang  dekat  dengan  1  memberikan  penekanan  terbesar pada  nilai  saat  ini  sedangkan  nilai  yang  dekat  dengan  0  memberi  penekanan  pada  titik  data sebelumnya[7].
Rumus  untuk  exponential  smoothing  adalah  sebagai  berikut:
𝐹𝑡 = 𝑎𝑋𝑡 −1 + (1 − 𝑎 ) 𝐹𝑡 −1 ………. (1)
Dimana:
𝛼 = Nilai  parameter  sebesar 0< 𝛼 <1 𝑋𝑡 −1 = Nilai  aktual  pada waktu  ke-(t-1)
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
𝐹𝑡 −1 = Nilai  prediksi  pada waktu  ke-(t-1)
𝐹𝑡 = Nilai  prediksi  pada waktu  ke-t
Metode Weighted Moving Average
Metode Weighted  Moving  Average diberikan  beban  alternatif  untuk  setiapinformasi autentik  sebelumnya  yang  dapat  diakses,  menerima  bahwa  informasi  yang  terakhir  atau yang  terlambat  dicatat  akan  memiliki  beban  yang  lebih  pentingdaripada  informasi  lama yang  tercatat  dengan  alasan  bahwa  informasi  terbaru  atau  terbaru  adalah  informasi  yang paling  signifikan  untuk  peramalan[8].
WMA = (∑(Dt  bobot))/(∑bobot)  ………………… (2)
Keterangan: Dt : Data  aktual  pada priode  t Bobot : Bobot  yang  di berikan  setiap  bulan
Analisa  Proses Perhitungan Single Exponential Smoothing Peramalan Single  Exponential  Smoothing dapat  dicari  dengan  menggunakan  rumus berikut:
Ft = Ft-1+  α (At-1 -Ft-1) Dimana: Ft = nilai  ramalan  untuk  periode  waktu  ke-t.
Ft-1 = nilai  ramalan  untuk  satu  periode  waktu  yang  lalu,  t-1. At-1 = nilai  aktual  untuk  satu  periode  waktu  yang  lalu,  t  -1. α = konstanta  pemulusan
Nilai  kesalahan  peramalan  dapat  dicari  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD  merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu  tanpa memperhatikan  apakah  hasil  peramalan  lebih  besar  atau  lebih  kecil  dibandingkan kenyataannya.  Secara matematis,  MAD  dirumuskan  sebagai  berikut:
MAD = ∑|Yt  – Ft| n dimana: Yt = Permintaan  aktualpada  periode  t Ft = Peramalan  permintaan  pada periode  t n   = Jumlah  periode  peramalan  yang  terlibat

## Mean Square Error (MSE)
MSE  merupakan  metode  alternatif  dalam  suatu  metode  peramalan.  Pendekatan  ini penting  karena  teknik  ini  menghasilkan  kesalahan  yang  moderat  lebih  di  sukai  oleh  suatu peramalan  yang  menghasilkan  kesalahan  yang  sangat  besar.Rumus Mean Square Error : MSE = ∑|Yt  – Ft| 2
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## n
dimana: Yt =  Permintaan  aktualpada  periode  t Ft = Peramalan  permintaan  pada periode  t n   = Jumlah  periode  peramalan  yang  terlibat
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE merupakan ukuran kesalahan  relativ.MAPE  biasanya  lebih  berarti dibandingakan  MAD  karena  MAPE  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan terhadap  permintaan  aktual  selama  periode  tertentu  yang  akan  memberikan  informasi persentase  kesalahan  terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah.  Secara  matematis,  MAPE dinyatakan  sebagai  berikut:
MAPE = ∑|Yt  – Ft|  / |Yt|*  100% n dimana: Yt = Permintaan  aktualpada  periode  t Ft = Peramalan  permintaan  pada periode  t n   = Jumlah  periode  peramalan  yang  terlibat

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  metode  single  exponential  smoothing  bahan  baku  ayam  Dengan menggunakan  alpa  0,1.  Berikut  adalah  tabel  hasil  perhitungan  single  exponential  bahan baku ayam  dengan  alpha  0,1:
Tabel  1. Tabel  PerhitunganSES  Ayam  Dengan  Alpha  0,1
Periode Yt Alpha AlphaYt 1-Alpha Ft Ft-Yt MAD MSE MAPE Juli 2022 2060 0.1 206.00 0.9 0 0 0 0 0 Agustus 2022 2075 0.1 207.50 0.9 2060.000 -15.000 15.000 225.000 0.007 September 2022 2055 0.1 205.50 0.9 2061.500 6.500 6.500 42.250 0.003 Oktober 2022 2080 0.1 208.00 0.9 2060.850 -19.150 19.150 366.722 0.009 Nopember 2022 2095 0.1 209.50 0.9 2062.765 -32.235 32.235 1039.095 0.015 Desember 2022 2100 0.1 210.00 0.9 2065.989 -34.011 34.011 1156.782 0.016 Januari 2023 2070 0.1 207.00 0.9 2069.390 -0.610 0.610 0.373 0.000 Februari 2023 2055 0.1 205.50 0.9 2069.451 14.451 14.451 208.822 0.007 Maret 2023 2065 0.1 206.50 0.9 2068.006 3.006 3.006 9.034 0.001 April 2023 2090 0.1 209.00 0.9 2067.705 -22.295 22.295 497.065 0.011 Mei 2023 2100 0.1 210.00 0.9 2069.935 -30.065 30.065 903.931 0.014 Juni 2023 2085 0.1 208.50 0.9 2072.941 -12.059 12.059 145.417 0.006 Juli 2023 2072.941 0.1 207.294 0.9 2074.147 -141.470 189.382 4594.492 0.091 Total
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Ft  = Ft-1+ α (At-1 -Ft-1) = 2072,941 + 0.1 (2085 – 2072,941) = 2072,941 + 0.1 (12,059) = 2072,941 + 1,206 = 2074,147

## Perhitungan  Metode Weighted Moving Average Bahan  Baku Ayam
WMA = (∑(Dt*Bobot))  / (∑Bobot)
= ((2085*3) + (2100*2) + (2090*1)) / 6 =12545/ 6 = 2090,83
Tabel  2. Tabel  PerhitunganWMA  Ayam
Jadi,  prediksi  bahan  baku  ayam  pada  Top  Fresh  Chicken  dengan  menggunakan metode weighted  moving  average pada  periode  selanjutnya  adalah  2091  Kg  dengan  tingkat kesalahan  error MAPE  0,92% dengan  kategori  kemampuan  peramalan  Sangat  Baik.

## Analisa  Perbandingan  Metode
Setelah  semua  bahan  baku  di  hitung  dengan  menggunakan  metode single exponential  smoothing dan weighted  moving  average ,  didapatlah  hasil  peramalan  dengan tingkat  kesalahan  error  MAPE  yang  berbeda.  Berikut  adalah  perbandingan  akurasi  tingkat kesalahan  error dari  setiap  masing-masing  metode:
Periode Y Ft Error |Ft-Y| Error^2 Error/Dt 1 2060 0 2 2075 0 3 2055 0 4 2080 2062.50 -17.5000 17.5000 306.2500 0.0084 5 2095 2070.83 -24.1667 24.1667 584.0278 0.0115 6 2100 2083.33 -16.6667 16.6667 277.7778 0.0079 7 2070 2095.00 25.0000 25.0000 625.0000 0.0121 8 2055 2084.17 29.1667 29.1667 850.6944 0.0142 9 2065 2067.50 2.5000 2.5000 6.2500 0.0012 10 2090 2062.50 -27.5000 27.5000 756.2500 0.0132 11 2100 2075.83 -24.1667 24.1667 584.0278 0.0115 12 2085 2090.83 5.8333 5.8333 34.0278 0.0028 Prediksi 2090.83 -47.5000 172.5000 4024.3056 0.0828 MAD 19.17 MSE 447.15 MAPE 0.92%
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Tabel  3. Perbandingan  MAPE
α SES MAPE SES MAPE WMA Ayam 0,3 0,81 % 0,92 % Telur 0,2 2,89 % 3,29 % Tepung 0,2 4,31 % 5,58 % Merica 0,2 3,14 % 3,89 % Bawang 0,9 10,94 % 13,09 %
Berdasarkan  data  tabel  3,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  SES  ( Simple Exponential  Smoothing )  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada  metode  WMA ( Weighted  Moving  Average )  dalam  memprediksi  bahan  baku  Top  Fresh  Chicken.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  metode  SES  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dalam  memprediksi bahan  baku Top Fresh  Chicken.

## Tampilan Menu Jenis
Tampilan menu jenis dari  Komparasi  metode  SES  dan  WMA  pada  prediksi  bahan baku Top Fresh Chicken  dapat dilihat  pada gambar  berikut:
Gambar  1. Tampilan Menu Jenis
Pada  gambar  1.  merupakan  tampilan menu jenis  yang  digunakan  admin  untuk mengelola  data  jenis  bahan  baku  mulai  dari  kode  jenis  dan  nama  jenis  yang  mau diramalkan. Form data  jenis  bahan  baku  dilengkapi  dengan  tombol  refresh,  tambah,  ubah, hapus  dan  kembali.  Berdasarkan  tombol-tombol  tersebut,  admin  dapat  mengelola  data  jenis bahan  baku.

## Tampilan Form Perhitungan  Metode SES
Tampilan form perhitungan metode  SES dari  Komparasi  metode  SES  dan  WMA pada prediksi  bahan  baku Top Fresh Chicken  Jaya  dapat dilihat  pada gambar  berikut:
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar  2. Tampilan Form Perhitungan  Metode SES
Pada  gambar  2.  merupakan  tampilan form perhitungan  metode  SES  yang  akan muncul  setelah  user  memilih  periode  peramalan  dan  alpa. Form perhitungan  metode  SES dilengkapi  dengan  tombol  hitung  dan  cetak.  Berdasarkan  tombol-tombol  tersebut,  user dapat melihat,  proses perhitungan  dan mencetak  hasil  peramalan.

## Tampilan Form Perhitungan  Metode WMA
Tampilan form perhitungan metode  WMA dari  Komparasi  metode  SES  dan  WMA pada prediksi  bahan  baku Top Fresh Chicken  Jaya  dapat dilihat  pada gambar  berikut:
Gambar  3. Tampilan Form Perhitungan  Metode WMA
Pada  gambar  3.  merupakan  tampilan form perhitungan  metode  WMA  yang  akan muncul  setelah  user  menginputkan  periode  peramalan  dan  moving  average. Form perhitungan  metode  WMA  dilengkapi  dengan  tombol  hitung  dan  cetak.  Berdasarkan tombol-tombol  tersebut,  user  dapat  melihat,  proses  perhitungan  dan  mencetak  hasil peramalan.

## Tampilan  Halaman  Cetak Hasil Perbandingan
Tampilan  halaman  cetak  hasil  perbandingan dari  Komparasi  metode  SES  dan  WMA pada prediksi  bahan  baku Top Fresh Chicken  Jaya  dapat dilihat  pada gambar  berikut:
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Gambar  4. Tampilan  Halaman  Cetak Hasil  Perbandingan
Gambar  4  merupakan  tampilan  halaman  cetak  hasil  perbandingan  metode  yang tampil  ketika  semua  user  mengklik  tombol  cetak.  Data  yang  terdapat  pada  halaman  cetak adalah  data  hasil  perhitungan  perbandingan  metode single  exponential  smoothing dan weighted  moving  average yaitu  hasil  metode  SES  dan  WMA  beserta  MAPE  dari  kedua metode  tersebut  mana  yang  lebih  akurat.

## SIMPULAN
Sistem  peramalan  persediaan  bahan  baku  Top  Fresh  Chicken  dengan  menggunakan komparasi  metode  S ingle  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.
Penggunaan  komparasi  metode  yang  paling  relevan  dan  akurat  dalam  memprediksi bahan  baku  untuk  dijadikan  bahan  panduan  bagi  Top  Fresh  Chicken  adalah  metode single exponential  smoothing dengan  MAPE  ayammenggunakan  alpa  0,3  sebesar  0,81%,  MAPE telur  menggunakan  alpa  0,2  sebesar  2,89%,  MAPE  tepung  menggunakan  alpa  0,2  sebesar 4,31%,  MAPE  mericamenggunakan  alpa  0,2  sebesar  3,14%,  MAPE  bawang  putih menggunakan  alpa  0,9  sebesar  10,94%  dibandingkan  metode weighted  moving  average dengan  MAPE  ayam  sebesar  0,92%,  MAPE  telur  sebesar  3,29%,  MAPE  tepung  sebesar 5,58%, MAPE  merica  sebesar 3,89% dan MAPE bawang  putih  sebesar 13,09%.
Metode  SES  (Simple  Exponential  Smoothing)  memberikan  hasil  yang  lebih  baik daripada  metode  WMA  (Weighted  Moving  Average)  dalam  memprediksi  bahan  baku  Top Fresh  Chicken.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  metode  SES  memberikan  hasil  yang  lebih akurat  dalam  memprediksi  bahan  baku  Top  Fresh  Chicken  dengan  memiliki  Nilai  rata-rata MAPE sebesar  : 4.59%.
Vol. 3 No. 3, November 2023, hlm. 203 – 212 DOI: xxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxx Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] R.  Badi’ah,  E.  M.  Odelia,  and  A.  Syauqi,  “Proses  Perencanaan  dan  Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  Produk  Chicken  Nugget,” EKOMBIS  Rev.  J.  Ilm.  Ekon.  dan Bisnis ,  vol.  10, no. S1, pp. 47–58, 2022, doi:  10.37676/ekombis.v10is1.1984.
[2] Fitrianti  and  Y.  D.  L.  Widyasari,  “Sistem  Monitoring  Pengadaan  Bahan  Baku Menggunakan  Metode  Extreme  Programming  Pada  Ayam  Geprek  Family,” Proceeding Appl. Bus. Eng. Conf. , no. November,  pp. 17–19, 2022.
[3] A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K.  Isnaningtyas,  “Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Untuk  Analisa  Peramalan  Penjualan,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol.  5, no. 2, pp. 756–761, 2021, doi:  10.30865/mib.v5i2.2951.
[4] I.  Solikin  and  S.  Hardini,  “Aplikasi  Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average  (WMA)  pada  Metrojaya  Komputer,” J.  Inform.  J. Pengemb. IT , vol.  4, no. 2, pp. 100–105, 2019, doi:  10.30591/jpit.v4i2.1373.
[5] S.  Iwan,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  PERAMALAN  PERSEDIAAN  STOK BARANG  MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED  MOVING  AVERAGE (WMA)  PADA  TOKO  BARANG  XYZ,” J.  Tenik  Inform. ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  1–9, 2021.
[6] D.  R.  Indah  and  E.  Rahmadani,  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan Metode  Single  Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik  Singkong  Srikandi  Di  Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akunt. , vol. 2, no. 1, 2018, doi:  10.30872/jim.v14i2.1986.
[7] Hendrik  and  W.  Joni  Kurniawan,  “Perbandingan  Metode  SES  dan  SMA  Dalam Peramalan  Data  COVID,” J.  Mhs.  Apl.  Teknol.  Komput.  dan  Inf. ,  vol.  3,  no.  3,  pp. 102–109, 2021, [Online]. Available: http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/JMApTeKsi/index.php/- JOM/article/view/650/416
[8] E.  Martantoh  and  E.  Agustina,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PREDIKSI JUMLAH  STOK  BARANG  MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED  MOVING AVERAGE,” SIMANTIK , vol.  6, no. 4, 2021, doi:  10.21856/j-pep.2021.4.08.
[9] N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra  and  I.  B.  G.  Anandita,  “Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan  Barang,” J.  Sains  Komput.  Inf. , vol.  3, no. 2, pp. 433–441, 2019, doi:  10.30865/mib.v5i2.2951.