## Implementasi Metode Double Exponential Smoothing Pada Prediksi Jumlah Penjualan Kain Pantai
Arial 11
Nacita Agnes Dorestin 1 ; Wawan Laksito Yuly Saptomo 2 ; Retno Tri Vulandari 3
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
2)3) Prodi Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) 20410004.nacita@sinus.ac.id; 2) wlaksito@sinus.ac.id; 3) retnotv@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
Y2K Batik is an SME (Small and Medium Enterprise) engaged in batik. Y2K Batik produces and sells beach wear with various motifs. One of the important things in business is inventory of merchandise,  inventory  of  merchandise  is  a  factor  in  determining  the  success  of  a  trading company  to  achieve  its  goals,  because  the  goods  sold  affect  the  level  of  income  to  increase company  profits.  With  these  considerations,  it  is  necessary  to  analyze  the  production  of  beach wear for the availability of merchandise in fulfilling customer orders. The purpose of this research is to create a system that can simplify the process of analyzing the production of beach wear in order to meet the availability of  goods ordered by customers. Based on the above background, the scope of the problem in this study is master data collection obtained from records of selling beach batik cloth periodically from time to time. By utilizing the existing data and applying certain methods,  a  sales  forecasting  prediction  can  be  made  using  the  Double  exponential  Smoothing method.  From  the  results  of  calculations  and  testing  of  forecasting  data  on  the  Mandala  Motif Beach  Fabric  variable  with  the  most  optimal  value  using  =  0.9  of  2127  with  an  error  value  of 19.46% and an accuracy rate of 80.54% (Good). The Canting Motif Beach Wear variable with the most  optimal  value  using  =  0.9  of  3174  with  an  error  value  of  3.61%  and  an  accuracy  rate  of 96.39%  (Very  Good).  Double  Exponential  Smoothing  is  the  most  widely  used  method  to determine  the  trend  equation  of  the  second  smoothing  data  through  a  smoothing  process. The programming  language  uses  Microsoft  Visual  Studio  2013  and  the  DBMS  uses  Microsoft  SQL Server 2012.
Keywords : Double Exponential Smoothing, Forecasting, Beach Wear

## I. PENDAHULUAN
Ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang berkembang  semakin  maju  menimbulkan persaingan  yang  ketat  dalam  dunia  usaha. Setiap  Usaha  Kecil  dan  Menengah  (UKM) berusaha untuk meningkatkan jumlah penjualan dari produknya. Dalam menjalankan usahanya, UKM mempunyai tujuan yang sama yaitu  untuk  mendapatkan  laba  yang  sebesar- besarnya.  Salah  satu  hal  yang  penting  dalam bisnis  penjualan  barang.  Penjualan  barang merupakan faktor dalam menentukan keberhasilan  dari  perusahaan  dagang  untuk mencapai  tujuannya,  karena  barang  yang dijual mempengaruhi tingkat pendapatan untuk meningkatkan laba perusahaan. Dengan pertimbangan tersebut maka diperlukan adanya  prediksi  jumlah  penjualan  barang dagang dalam memenuhi pesanan pelanggan. Dengan analisa tersebut UKM mampu mendapatkan informasi yang lebih akurat agar meningkatkan  pendapatan  perusahaan  dan terhindar dari potensi kerugian.
Batik  Y2K  merupakan  UKM  yang bergerak  di  bidang  batik  serta  Batik  Y2K memproduksi  berbagai  macam  kain  batik. Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu  penjualan  Kain  Pantai.  Batik  Y2K mengalami  kesulitan  ketika  stok  barang  yang akan  dijual  atau  dicari  pelanggan sudah  habis atau  stok  kosong,  Oleh  karena  itu  pelanggan akan  merasa  kecewa  karena  barang  yang dicari  tidak  ada  dan  jika  salah  memprediksi stok  akan  mengalami  penumpukan  yang berlebihan.  Jumlah  produksi  kain  pantai  yang akan  dijual  di  Batik  Y2K  belum  menggunakan metode Double  Exponential  Smoothing. Oleh karena  itu  peramalan  penjualan  sangat dibutuhkan karena dengan hal tersebut pemilik dapat  memperkirakan  jumlah  produksi  kain pantai.
Waktu yang digunakan pada penelitian ini adalah data penjualan dengan periode bulanan.  Hal  ini  sudah  sesuai  dengan  data yang  dipakai  dalam  melakukan  analisis,  yaitu data  berkala  ( time  series )  yaitu  himpunan observasi  data  terurut  dalam  waktu,  sehingga
metode time series menganalisis dan menentukan  pola  data  pada  masa  lampau yang  dikumpulkan  berdasarkan  urutan  waktu dan  memproyeksikannya  untuk  mendapatkan prediksi  di  masa  mendatang  [1].  Dengan memanfaatkan  data  yang  ada  tersebut  dan menerapkan  metode  tertentu  dapat  dilakukan suatu  prediksi  peramalan  penjualan  berupa seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa pada masa mendatang. Ramalan yang dilakukan umumnya berdasarkan  pada  data  masa  lampau  yang  di analisis dengan menggunakan cara-cara tertentu.  Data  dari  peramalan  penjualan  dapat digunakan untuk dasar perencanaan produksi. Salah  satu  metode  yang  dapat  diterapkan yaitu  dengan Double  Exponential  Smoothing dalam  meramalkan  penjualan  kain  pantai  di Batik  Y2K.  Kelebihan  dari  metode  ini  dapat memodelkan trend dan tingkat dari suatu deret waktu  lebih  efisien  dibandingkan  metode lainnya,  karena  memerlukan  data  yang  lebih sedikit  dan  menggunakan  satu  parameter sehingga menjadi lebih sederhana [2].
Berdasarkan  masalah  tersebut  dilakukan penelitian  dengan  membuat  sistem  penunjang keputusan  berupa  prediksi  produksi  kain pantai menggunakan metode double exponential smoothing di batik Y2K.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Peramalan
Peramalan  adalah  sebuah  cara  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  sebuah  nilai prediksi yang akan digunakan sebagai penunjang  pengambilan  keputusan  sebuah perusahaan dimasa yang akan datang, namun keputusan tersebut belum tentu bisa dilaksanakan oleh perusahaan.
Dalam meminimalisir kesalahan data ramalan, biasanya  diukur  dengan  beberapa  metode seperti mean  square  error,  mean  absolute error , dan lain-lain[3].

## 2.2 Double Exponential Smoothing
Metode  Double  Exponential  Smoothing merupakan  model  linear  yang  dikemukakan oleh  Brown’s.  Dalam  metode  ini  dilakukan proses  pemulusan  dua  kali.  Dasar  pemikiran metode  pemulusan  eksponensial  linear  dari Brown’s  adalah  serupa  dengan  rata-rata bergerak  linear.  Metode  ini  lebih  efisien dibanding  dengan  metode  lain  karena  dapat memodelkan  trend  dari  suatu  rentan  waktu. Metode ini memerlukan waktu untuk mencari α (alpha) yang paling optimal, karena digunakan
untuk  optimasi  parameter.  Untuk  tahapannya adalah sebagai berikut [4].
a. Menentukan Smoothing Pertama (S’t) S ′ t = α Xt + ( 1 − α ) S ′ t − 1 ………….(1) α (alpha) adalah parameter smoothing Xt adalah nilai actual periode ke-t b.  Menentukan S moothing Kedua (S’t)
S ′′ t = α S ′ 𝑡 + (1 − α)S ′′ t−1 (2)
α (alpha) adalah parameter smoothing
S’t adalah hasil smoothing pertama c.  Menentukan Besarnya Konstanta (at)
at = 2S ′ 𝑡 − S" 𝑡 . (3)
d.  Menentukan  Besarnya  Konstanta  Kedua (bt)
𝑏𝑡 = 𝑎 1−𝑎 (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆" 𝑡 ) (4)
α (alpha) adalah parameter smoothing e.  Menentukan Besarnya Forecast (F t +m)
𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝑎𝑡 + 𝑏𝑡 (𝑚), 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚 = 1 (5)
F t :  hasil  peramalan  untuk  periode  ke depan yang diramalkan
m  :  jumlah  periode  kedepan  yang diramalkan.

## 2.3  Mean Absolute Percent Error (MAPE)
MAPE  merupakan  suatu  nilai  tengah  atau rata-rata  jumlah  seluruh  persentasi  kesalahan untuk sebuah susunan data yang diberikan [5].

## 2.4  Pemrograman Visual Basic.Net
Visual Basic .NET adalah bahasa pemrograman terpopuler. Ini merupakan pemrograman  yang  berjalan  di  atas  platform NET  Framework.  Framework  adalah  software yang  berisi  library  yang  amat  banyak  serta menyediakan interoperabilitas bahasa pemrograman[6].

## 2.5  Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server merupakan software yang berfungsi untuk menampung dan mengambil data yang diminta oleh aplikasi lain pada komputer yang sama atau komputer lain melalui jaringan atau internet [7].

## III.  METODE PENELITIAN
3.1 Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian  ini  meliputi  data  primer  dan  data sekunder.
3.1.1  Data Primer a.  Wawancara
Dalam  melalukan  wawancara  ini penulis  menggunakan  buku  catatan  dan rekaman  suara  untuk  mencatat  hal-hal
yang dianggap penting, wawancara dilakukan  kepada  owner  dan  admin  Batik Y2K.
b.  Observasi
Metode  observasi  yang  dilakukan penulis  selama  penelitian  berlangsung yaitu  dengan  mengamati  baik  secara langsung maupun tidak langsung terhadap objek  penelitian  yaitu  penjualan  kain pantai tahun 2020 [8].
c.  Studi Pustaka
Pengumpulan  data  dan  informasi dalam  penelitian  ini  dengan  membaca buku, membaca artikel, mempelajari literatur, mempelajari jurnal-jurnal terpadu, mengumpulkan  informasi  Batik  Y2K  dari situs  web  internet  yang  relevan  sesuai objek penelitian serta dari sumber-sumber lain  sebagai  acuan  dalam  pembahasan masalah [9].
3.1.2  Data Sekunder Data sekunder pada penelitian ini diperoleh secara tidak langsung dari sumbernya namun referensi lainya diantaranya buku  dan  dari  situs  web  di  internet  mengenai Batik Y2K.

## 3.2  Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode  observasi,  metode  wawancara  dan metode kepustakaan.
3.2.1  Metode Observasi
Observasi  di  Batik  Y2K  dilakukan  guna melihat  langsung  proses  bisnis  yang  berjalan. Data  yang  dikumpulkan  berupa  analisa  data penjualan kain pantai di Batik Y2K .
3.2.2  Metode Wawancara
Pengumpulan data yang dilakukan menggunakan  metode  wawancara,  dengan mengajukan  beberapa  pertanyaan  kepada owner Batik Y2K. Metode ini dilakukan dengan lisan  sehingga  dijawab  dengan  lisan  oleh pihak  owner  Batik  Y2K.  Data  yang  diperoleh berupa informasi data penjualan.
3.2.3  Studi Pustaka Kepustakaan adalah sebuah cara mengumpulkan  data  dengan  menggunakan pustaka-pustaka yang telah ada yang digunakan  sebagai  referensi.  Pada  tahap  ini dilakukan  pengumpulan  data  melalui  studi literatur  yaitu  mengumpulkan  bahan-bahan
refrensi  baik  buku,  jurnal,  artikel,  makalah, maupun  situs  internet  mengenai  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing dan  beberapa refrensi  lain  yang  menunjang  tujuan  dari penelitian.

## 3.3 Analisa Sistem
Pada  tahap  ini  akan  menganalisa  sistem yang  saat  ini  sedang  berjalan  seperti  apa dengan  tujuan  mengidentifikasikan  sebuah masalah  secara  jelas,  kemudian  menentukan tentang bagaimana cara pemecahannya dengan  sistem  baru  yang  akan  diterapkan. Untuk  mengembangkan  sistem  ini  dibutuhkan perangkat  lunak  ( software )  dan  perangkat keras ( hardware ).

## 3.3.1  Hardware
Perangkat  keras  yang  digunakan  untuk mengimplementasikan sistem ini dengan spesifikasi sebagai berikut:
a.  Processor: Intel Core i3-6006U b.  CPU: 2.0Ghz c.  RAM: 4 GB d.  Harddisk: 500GB
3.3.2  Software
Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam membangun sistem ini sebagai berikut: a.  Sistem Operasi Windows 10
b.  Bahasa pemrogaman Visual Basic.Net
c.  Visual  Studio  2013  untuk  pengkodean program
d.  Microsoft  SQL  Server  2012  sebagai database penyimpanan data.

## 3.4 Pengujian
a.  Pengujian Fungsionalitas Pengujian sistem dengan uji fungsionalitas menggunakan metode Black Box.  Pengujian  ini  dimaksudkan  untuk akurasi  ramalan  didapatkan  dari  proses membandingkan data ramalan SPK dengan  data  kenyataan  penjualan  yang sudah  ada.  Dari  perbandingan  tersebut dilihat seberapa
besar tingkat kesalahan/selisih  yang  diukur  berdasarkan kriteria Mean  Absolute  Presentase  Error (MAPE) [10].
b.  Pengujian Validitas
Sedangkan uji validitas dengan menggunakan  metode  MAPE  bertujuan untuk  memperoleh  tingkat  akurasi  sistem yang dibuat [10].

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perhitungan Double Exponential Smoothing
Data penjualan kain pantai motif mandala dari bulan Januari 2020-Desember 2020, pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Kain Pantai Motif Mandala Bulan Tahun Jumlah (kodi) Januari 2020 35 Februari 2020 195 Maret 2020 386 April 2020 685 Mei 2020 702 Juni 2020 797 Juli 2020 805 Agustus 2020 835 September 2020 972 Oktober 2020 1.429 November 2020 1.758 Desember 2020 1.925
Tabel  1  memperlihatkan jumlah  penjualan kain  pantai  motif  mandala  dalam  periode  12 bulan.  Data  tersebut  untuk  dasar  perhitungan peramalan  penjualan  pada  periode  ke  13. Dengan mengambil α = 0,3 maka prediksi data pada tabel 4.1 dapat diuraikan sebagai berikut: S’t  =  0,3  Xt  +  (1-0,3)  S’t-1.  Data  penjualan  di Bulan Januari sejumlah 35 kodi.
1. S t ′ =  α X t + (1 − α) S t−1 ′
S’1 = 35 S’2 = (0,3) 195 + (0,7) 35 = 83 S’3 = (0,3) 386 + (0,7) 83 = 174 S’4 = (0,3) 685 + (0,7) 174 = 327,2 S’5 = (0,3) 702 + (0,7) 327,2 = 439,7 S’6 = (0,3) 797 + (0,7) 439,7 = 546,9
2. S t = α S't+(1-α)S t−1 S”1  = 35 S”2 = (0,3) 83 + (0,7) 35 = 49,4
S”3 = (0,3) 174 + (0,7) 49,4 = 86,7 S”4 = (0,3) 327,2 + (0,7) 86,7 = 158,9 S”5 = (0,3) 439,7 + (0,7) 158,9 = 243,1 S”6 = (0,3) 546,9 + (0,7) 243,1 = 334,2
3. a t = 2S t ′ − S t "
a1 = 2 (35) – 35 = 35
a2 = 2 (83) – 49,4= 116,6
a3 = 2 (174) – 86,7 = 261 a4 = 2 (327,2) – 158,9 = 495,5
a5 = 2 (439,7) – 243,1 = 636,1 a6 = 2 (546,9) – 334,2 = 759,4 4. b t = a 1−a (S t ′ − S t " )
b1 = 0
b2 = 0,3 0,7 (83 − 49,4) = 14,4
b3 = 0,3 0,7 (174 − 86,7) = 37,5 b4 = 0,3 0,7 (327,2 − 158,9) = 72,14 b5 = 0,3 0,7 (439,7 − 243,1) = 84,23 b6 = 0,3 0,7 (546,9 − 334,2) = 91,12
5. S t+m = a t + b t m S2 = 𝑎1 + 𝑏1 = 35 + 0 = 35 S3 = 𝑎2 + 𝑏2 = 116,4 + 14,4
= 131
S4 = 𝑎3 + 𝑏3 = 261 + 37,5
= 298,4
S5 = 𝑎4 + 𝑏4 = 495,5 + 72,14 = 567,7 S6 = 𝑎5 + 𝑏5 = 636,1 + 84,23 = 720,4 S7 = 𝑎6 + 𝑏6 = 759,4 + 91,12 = 850,6
Untuk  menghitung α  =  0,5  dan  α  =  0,7 menggunakan  cara  yang  sama  dengan perhitungan  α  =  0,3.  Tabel  2  memperlihatkan hasil  peramalan  untuk  variabel  kain  pantai mandala.

## Tabel 2. Hasil Forecast Penjualan Kain Pantai Motif Mandala
(Periode) (Aktual) Forecast α 0,3 0,5 0,7 1 35 - - - 2 195 35 35 35 3 386 131 195 259 4 685 298,4 426 515,2 5 702 567,71 772,75 893,55 6 797 720,42 854,5 849,21 7 805 850,60 931,81 906,08 8 835 914,36 925,43 868,95 9 972 953,76 923,73 876,27 10 1.429 1044,58 1038,12  1048,50 11 1.758 1356,74 1507,19  1666,32 12 1.925 1713,61 1933,91  2066,23 Forecast Periode Ke 13 1992,67 2163,61  2184,99
Perhitungan  penjualan  kain  pantai  motif canting caranya sama persis dengan penjualan  kain  pantai  motif  mandala.  Tabel  3 memperlihatkan hasil peramalan untuk variabel kain pantai motif canting.
Tabel  3.  Hasil  Forecast  Penjualan  Kain  Pantai Motif Canting (Periode) (Aktual) Forecast α 0,3 0,5 0,7 1 801 - - - 2 820 801 801 801 3 862 812,4 820 827,6 4 923 843,87 866,75 885,07 5 1.005 897,522 938,25 964,33 6 1.103 975,30 1034,31 1066,01 7 1.222 1074,89 1149 1182,46 8 1.360 1197,61 1285,17 1320,61 9 1.521 1342,74 1441,42 1477,92 10 1.702 1512,01 1621,12 1659,69 11 1.900 1704,36 1822,02 1861,49 12 2.586 1917,20 2040,24 2078,70 Forecast Periode Ke 13 2431,54 2745,73 2971,08

## 4.2 Uji Validitas
Setelah  melakukan  perhitungan  forecast menggunakan  α  =  (0,3  ;  0,5  ;  0,7)  maka dilakukan pengukuran kesalahan dalam peramalan menggunakan MAPE.
4.2.1  Hasil  Uji  Validitas  Kain  Pantai  Motif Mandala dan Kain Pantai Motif Canting
Hasil  pengukuran  kesalahan  kain  pantai motif  mandala  dan  kain  pantai  motif  canting diperlihatkan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 4. Hasil Uji Validitas Kain Pantai Motif
Mandala α = 0,3 α = 0,5 α = 0,7 APE M A P E APE M A P E APE M A P E 35 - - - - - - 19 5 35 82,05% 35 82,0 5% 35 82,05% 38 6 131 66,06% 195 49,4 8% 259 32,90% 68 5 298 ,4 56,43% 426 37,8 1% 515 ,2 24,78% 70 2 567, 71 19,12%
772, 75 10,0 7% 893, 55 27,28% 79 7 720, 42 9,60% 854 ,5 7,2 1% 849, 21 6,55% 80 5 850, 60 5,66% 931, 81 15,7 5% 906,
08 12,55% 83 5 914, 36 9,50% 925,
43 10,8 3% 868 ,95 4,06% 97 2 953, 76 1,87% 923, 73 4,9 6% 876 ,27 9,84% 1.4 29 1 044,58 26,90% 1 1038,12 27,3 5% 1048 ,50 26,62% 1.7
58 1356 ,74 22,82% 1507 ,19 14,2 6% 1 1666,32 5,21% 1.9 25 1713 ,61 10,98% 28 ,2 7 % 1933 ,91 0,4 6% 23 ,6 6 % 2066 ,23 7,33% 21 ,7 4 %
Tabel 5. Hasil Uji Validitas Kain Pantai Motif Canting
α = 0,3 α = 0,5 α = 0,7
APE M A P E APE M A P E APE M A P E
801 - - - - - - 820 801 2,31 % 801 2,31% 801 2,31% 862 812,4 5,75 % 820 4,87% 827, 6 3,99% 923 843,87 8,57 % 866, 75 6,09% 885, 07 4,10% 1.005 897,52 10,69 % 938, 25 6,64% 964, 33 4,04% 1.103 975,30 11,57 % 1034, 31 6,22 % 1066, 01 3,35% 1.222 1074,8 9 12,03 % 1149 5,97% 1182, 46 3,23% 1.360 1197,6 1 11,9 3% 1285, 17 5,50% 1320, 61 2,89% 1.521 1342,7 4 11,71 % 1441, 42 5,23 % 1477, 92 2,83% 1.702 1512,01 11,1 6% 1621,12 4,75% 1659, 69 2,48% 1.900 1704,3 6 10,2 9% 1822, 02 4,10% 1 1861,49 2,02% 2.586 1917,2 0 25,86 % 11, 08 % 2040, 24 21,10 % 6, 62 % 2078, 08 19,61% 4,6 2 %

## 4.2.2  Hasil Seluruh Peramalan
Hasil  peramalan  penjualan  Kain  Pantai Motif  Mandala  dan  Kain  Pantai  Motif  Canting menggunakan  alpha  0,1  sampai  alpha  0,9 ditampilkan pada Tabel 6 dan pada Tabel 7.
Tabel 6. Hasil Kain Pantai Motif Mandala
Alpha Hasil MAPE Akurasi 0,1 1310 56,59% 43,41% 0,2 1787 36,41% 63,59% 0,3 1993 28,27% 71,73% 0,4 2102 24,43% 75,57% 0,5 2164 23,66% 76,34% 0,6 2189 23,07% 76,93% 0,7 2185 21,74% 78,26% 0,8 2161 20,01% 79,99% 0,9 2127 19,46% 80,54% Tabel 7. Hasil Kain Pantai Motif Canting Alpha Hasil MAPE Akurasi 0,1 1697 22,39% 77,61% 0,2 2164 15,39% 84,61% 0,3 2431 11,08% 88,92% 0,4 2609 8,37% 91,63% 0,5 2746 6,62% 93,38% 0,6 2863 5,44% 94,56% 0,7 2971 4,62% 95,38% 0,8 3074 4,04% 95,96% 0,9 3174 3,61% 96,39

## 4.3 Perancangan Sistem
4.3.1  Diagram Konteks
Bentuk  diagram  konteks  prediksi  jumlah penjualan  kain  pantai  di  batik  Y2K,  pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Konteks

## 4.3.2  Data Flow Diagram (DFD)
4.3.2.1 DFD Level 0 DFD level 0 ini merupakan perluasan dari konteks  diagram.  Pada  level  ini  penjelasan kegiatan  tiap  entitas  yang  ada  pada  sistem secara  lebih  detail,  adapun  aliran  data  yang ada di tunjukkan pada Gambar 2.
4.3.2.2 DFD Level 1 Login

## Gambar 2. DFD Level 0
DFD  Level  1  menggambarkan  aliran  data dari  setiap  bagian  proses  secara  lebih  detail. Berikut  gambar  dari  DFD  level  1  login  pada Gambar 3.
Gambar 3. DFD Level 1 Login

## 4.3.2.3 DFD Level 1 Data Item
Berikut gambar dari DFD level 1 data item pada Gambar 4.
Gambar 4. DFD Level 1 Input Data Item
4.3.2.4 DFD Level 1 Input Data Penjualan
Berikut  gambar  dari  DFD  level  1  Input data penjualan pada Gambar 5.
Gambar 5. DFD Level 1 Input Data Penjualan

## 4.3.2.5 DFD Level 1 Proses Forecasting
Berikut  gambar  dari  DFD  level  1  proses forecasting pada Gambar 6.
Kepala Toko/ Admin Prediksi Jumlah Penjualan Kain Pantai Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Data Login Data Item Data Penjualan Data Forecasting Data Laporan Forecasting Laporan Forecasting Pemilik Info Login Info Item Info Penjualan Info Forecasting Info Laporan Forecasting Admin 1.0 Login Data Login Info Login Login 2.0 Input Data Item 3.0 Input Data Penjualan Info Login Item Data Item Kain Pantai Input Item Kain Pantai Info Item Kain Pantai Input Data Penjualan Kain Pantai Info Data Penjualan Kain Pantai Info Item Kain Pantai Data Penjualan Kain Pantai Penjualan 4.0 Proses Forecasting 5.0 Proses Laporan Forecasting Data Forecasting Info Penjualan Kain Pantai Info Item Kain Pantai Info Hasil Forecasting Info Hasil Forecasting Pemilik Info Laporan Forecasting

## Gambar 6. DFD Level 1 Proses Forecasting

## 4.3.2.6 DFD Level 1 Proses Laporan
Berikut  gambar  dari  DFD  level  1  proses laporan pada Gambar 7.
Gambar 7. DFD Level 1 Proses Laporan

## 4.3.3  Implementasi Sistem
4.3.3.1 Halaman Login
Halaman  ini  adalah  halaman  pertama yang  muncul  Ketika  aplikasi  dijalankan. Pengguna  wajib  mengisikan  username  dan password terlebih dahulu agar tidak sembarangan orang bisa menggunakan aplikasi. Berikut tampilan halaman login seperti pada Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Login
4.3.3.2 Halaman Main Menu Halaman ini merupakan induk dari aplikasi yang  akan  dibuat  isinya  berupa  menu-menu utama, gambar kain pantai dll. Berikut tampilan halaman main menu seperti pada Gambar 9.
Gambar 9. Halaman Main Menu

## 4.3.3.3 Halaman Item
Halaman  ini  merupakan  salah  satu halaman input dalam aplikasi yang akan dibuat berisi  inputan  item  yang  akan  diramalkan. Berikut  tampilan  halaman  item  seperti  pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman Item
4.3.3.4 Halaman Penjualan
Halaman  ini  berisi  penginputan  data penjualan  berdasarkan  item  yang  sebelumnya diinputkan,  data  penjualan  sendiri  berisi
seberapa banyak jumlah penjualan item dalam periode yang telah ditentukan. Berikut tampilan halaman penjualan seperti pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Penjualan

## 4.3.3.5 Halaman  Forecasting  dan  Halaman
Grafik Pada  tampilan  ini  berisi  table  hasil peramalan  berdasarkan  data  penjualan  yang telah diinputkan sebelumnya, serta ditampilkan detail  forecasting  berupa  keseluruhan  MAPE dan alpha perhitungan. Pada halaman ini juga akan  menampilkan  garfik  peramalan  dan  nilai aktualnya berdasarkan item yang ingin ditampilkan.
Berikut
tampilan halaman forecasting  dan  halaman  grafik  seperti  pada Gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Forecasting dan Halaman Grafik

## 4.3.3.6 Halaman Laporan
Pada  halaman  ini  berisi  keseluruhan laporan  forecasting  dari  seluruh  alpha,  serta terkelompokkan  berdasarkan  alpha  dan  jenis itemnya  Berikut  tampilan  halaman  laporan seperti pada Gambar 13.

## Gambar 13. Halaman Laporan

## 4.4 Pengujian Fungsional Sistem
Metode pengujian fungsional yang digunakan  adalah  pengujian  dengan  metode Black  Box. Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan yaitu Menu Login, Main Menu, Menu Item,  Menu  Transaksi  Penjualan,  Menu Peramalan/Forecasting  dan  Menu  Laporan Forecasting  dapat  berjalan  sesuai  dengan perencanaan sistem yang telah dibuat sebelumnya.

## 4.5 Pengujian Validitas Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk mengetahui  apakah  peramalan  yang  dibuat sudah berfungsi dengan baik, terbukti kevalidannya,
keakurasiannya dan
kelayakannya.  Berikut  tabel  hasil  pengukuran kesalahan kain  pantai  motif mandala  dan kain pantai  motif  canting  seperti  pada  Tabel  8  dan Tabel 9.
Tabel 8. Hasil Kain Pantai Motif Mandala
Alpha Hasil MAPE Akurasi 0,1 1310 56,59% 43,41% 0,2 1787 36,41% 63,59% 0,3 1993 28,27% 71,73% 0,4 2102 24,43% 75,57% 0,5 2164 23,66% 76,34% 0,6 2189 23,07% 76,93% 0,7 2185 21,74% 78,26% 0,8 2161 20,01% 79,99% 0,9 2127 19,46% 80,54%
Hasil  perhitungan  dan  pengujian  data peramalan  pada  variabel  Kain  Pantai  Motif Mandala  dengan  nilai  yang  paling  optimal menggunakan  α  =  0,9  sebesar  2127  dengan nilai  error  19,46%  dan  tingkat  akurasi  80,54% (Baik).
Tabel 9. Hasil Kain Pantai Motif Canting Alpha Hasil MAPE Akurasi 0,1 1697 22,39% 77,61% 0,2 2164 15,39% 84,61% 0,3 2431 11,08% 88,92% 0,4 2609 8,37% 91,63% 0,5 2746 6,62% 93,38% 0,6 2863 5,44% 94,56% 0,7 2971 4,62% 95,38% 0,8 3074 4,04% 95,96% 0,9 3174 3,61% 96,39
Hasil  perhitungan  dan  pengujian  data peramalan  pada  variabel  Kain  Pantai  Motif Canting  dengan  nilai  yang  paling  optimal menggunakan  α  =  0,9  sebesar  3174  dengan niali  error  3,61%  dan  tingkat  akurasi  96,39% (Sangat Baik).

## V.  KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pembahasan dari penelitian  yang  telah  diuraikan,  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
a.  Aplikasi  Sistem  Penunjang  Keputusan (SPK)  ini  mempunyai  fitur-fitur  sebagai berikut:
a.  Menu Item
b.  Menu Transaksi Penjualan
c.  Menu Forecasting dan Grafik
d.  Menu Laporan
b.  Hasil  pengujian  Black  Box  yang  sudah dilakukan dapat disimpulkan bahwa aplikasi  bekerja  dengan  baik  sesuai dengan  hasil  yang  diharapkan  dan  dapat digunakan sebagai solusi untuk menangani permasalahan  yang  ada  di  perusahaan dalam memutuskan berapa banyak barang yang perlu disediakan dengan lebih efektif, hal ini untuk mengurangi dampak kelebihan  dan  kekurangan  persediaan barang.
c.  Prediksi  pada  variabel  Kain  Pantai  Motif Berkala  Mandala  menggunakan  metode Doube Exponential Smoothing yang sudah dilakukan  menggunakan α =  0,1-0,9 terdapat  hasil  perhitungan  dan  pengujian data  peramalan  pada  variabel  Kain  Pantai Motif  Mandala  dengan  nilai  yang  paling optimal  menggunakan α  =  0,9  sebesar 2127 dengan nilai error 19,46% dan tingkat akurasi 80,54% (Baik).
d.  Prediksi  pada  variabel  Kain  Pantai  Motif Canting  menggunakan  metode  Double Exponential Smoothing yang sudah dilakukan  menggunakan α  =  0,1-0,9 terdapat  hasil  perhitungan  dan  pengujian
data  peramalan  pada  variabel  Kain  Pantai Motif  Canting  dengan  nilai  yang  paling optimal  menggunakan α  =  0,9  sebesar 3174  dengan  nilai  error  3,61%  dan  tingkat akurasi 96,39% (Sangat Baik).

## 5.2 Saran
1.  Sistem ini bisa diimplementasikan tidak hanya  untuk  memprediksi  penjualan kain pantai saja, tapi juga untuk baran- barang  lainnya  yang  memiliki  data time-series.
2.  Aplikasi  dapat  ditambahkan  menu kelola  akun  sehingga  dapat  mengatur siapa  dan  menu  nama  yang  bisa diakses dengan akun tersebut.
3.  Pada  menu  data  penjualan  bisa ditambahkan penambahan dan pengurangan periode, sehingga aplikasi lebih dinamis dalam menentukan data time-series. 4.  Aplikasi diberikan petunjuk penggunaan aplikasi sehingga
memudahkan bagi pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Desmonda,  T.  Tursina,  and  M.  A. Irwansyah,  “Prediksi  Besaran  Curah Hujan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,
no. 4, p. 141, 2018, doi:
10.26418/justin.v6i4.27036.
[2] M.  N.  Fawaiq,  A.  Jazuli,  and  M.  M. Hakim, “Prediksi Hasil Pertanian Padi Di
Kabupaten Kudus Dengan Metode Brown’S Double Exponential Smoothing,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  p. 78, 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i2.1421.
[3] R.  Imbar  and  Y.  Andreas,  “Aplikasi Peramalan  Stok  Barang  Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 123 –141, 2012.
[4] S. Makridakis, S. C. Wheelwright, and V. E. McGee, Metode dan Aplikasi Peramalan  Jilid  1 .  Ciputat:  Binarupa Aksara, 1999.
[5] E.  D.  S.  Mulyani,  “Aplikasi  Peramalan Pengadaan  Barang  Dengan  Metode Trend  Projection  Dan  Metode  Single Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus  Di Toko Pionir Jaya),” Semin.  Nas.  Inform. , pp. 260 –266, 2014.
[6] E.  W.  ST.  M.Eng,  A.  Zaki,  and  S. Community,
Pemrograman Visual
Basic.net  Untuk  AplikasM.Eng,  E.  W.
ST.,  Zaki,  A.,  &  Community,  S.  (2015). Pemrograman  Visual  Basic.net  Untuk Aplikasi Office. PT Elex Media Komputindo.i  Office .  Jakarta:  PT  Elex
Media Komputindo, 2015.
[7] J.  Enterprise, Trik  Cepat  Menguasai  MS SQL  Server .  Jakarta:  PT  Elex  Media
Komputindo, 2014. [8] H. Hasanah, “TEKNIK-TEKNIK
OBSERVASI  (Sebuah  Alternatif  Metode
Pengumpulan  Data  Kualitatif  Ilmu-ilmu
Sosial),” At-Taqaddum ,  vol.  8,  no.  1,  p.
21, 2017, doi: 10.21580/at.v8i1.1163.
[9] A.  T.  Mirzaqon  and  B.  Purwoko,  “Studi Kepustakaan  Mengenai  Landasan  Teori
Dan Praktik Konseling Expressive Writing  Library,” J.  BK  UNESA ,  vol.  4, no. 1, pp. 1 –8, 2017.
[10]  F.  C. Ningrum, D. Suherman, A. Sita, P. H. Angga , and S. Aries, “Pengujian Black
Box pada Aplikasi Perpustakaan Menggunakan Teknik Equivalence Partitions,” J.  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Apl. , vol.  3,  no.  3,  p.  150,  2020,  doi: 10.32493/jtsi.v3i3.5343.