## Implementasi Metode Trend Moment Untuk Prediksi Data Penjualan Sparepart Sepeda Motor
Andre Prasetia, Suriati, Ari Usman Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan Jl. HM Joni No 70 C Medan andreprasetya565@gmail.com
Abstrak - Angga Motor merupakan sebuah usaha bengkel yang berlokasi di kota Medan dan bergerak di bidang usaha penjualan sparepart sepeda motor serta melayani jasa service sepeda motor. Dalam menjalankan usahanya, pihak Angga Motor harus memperhatikan perencanaan dan pengendalian persediaan sparepart yang dibeli oleh pelaggan.  Jika  permintaan  pembelian  sparepart  sepeda  motor  meningkat,  maka  dapat  mengambil  keputusan untuk menambah stok sparepart sepeda motor agar permintaan pelanggan selalu terpenuhi. Apabila hal ini tidak dikelola  dengan  baik,  sistem  persediaan  sparepart  dapat  menjadi  tidak  efektif.  Oleh  karena  itu,  maka  perlu dilakukan  penelitian  mengenai  prediksi  penjualan  sparepart  sepeda  motor  dengan  menggunakan  metode  Trend Moment. Prediksi merupakan cara untuk mencari nilai-nilai yang akan datang berdasarkan pada nilai-nilai yang diketahui sebelumnya. Hasil  prediksi penjualan  sparepart sepeda motor jenis Kanvas  Rem untuk periode bulan Januari 2020 dengan menggunakan metode Trend Moment dan dipengaruhi oleh indeks musim yaitu cenderung stabil atau mengalami trend positif dimana hasilnya sebesar 2 unit, dengan nilai error MAPE sebesar 0,002365 %.  Sedangkan  total  nilai  error  MAPE  hasil  prediksi  dari  bulan  Januari  2020  sampai  Desember  2020  sebesar 0,1440 %. Hasil prediksi untuk sparepart Ban sebanyak 3 unit dengan total nilai error MAPE sebesar 0,1337 %, sparepart Aki sebanyak 3 unit dengan total nilai error MAPE sebesar 0,1224 %, sparepart Oli Mesin sebanyak 2 unit dengan total nilai error MAPE sebesar 0,1288 %, sparepart Lampu sebanyak 3 unit dengan total nilai error MAPE  sebesar  0,1352  %,  sparepart  Kanvas  Kopling  sebanyak  2  unit  dengan  total  nilai  error  MAPE  sebesar 0,1440 %, dan sparepart Spark Plug sebanyak 2 unit dengan total nilai error MAPE sebesar 0,1484 %.
Kata Kunci : Prediksi, Penjualan, Spareprt Sepeda Motor, Trend Moment, MAPE
Abstract - Angga Motor is a workshop business located in the city of Medan and is engaged in the business of selling  motorcycle  spare  parts  and  servicing  motorbikes.  In  running  its  business,  Angga  Motor  must  pay attention  to  the  planning  and  control  of  spare  parts  supplies  purchased  by  customers.  If  the  demand  for motorcycle  spare  parts  purchases  increases,  then  a  decision  can  be  made  to  increase  the  stock  of  motorcycle spare parts so that customer demand is always fulfilled. If this is not managed properly, the spare parts supply system can become  ineffective. Therefore, it is  necessary to do research on  the prediction of  motorcycle spare parts sales using the Trend Moment method. Prediction is a way of looking for future values based on previously known values. The prediction results of motorcycle spare parts sales for the type of brake canvas for the January 2020 period using the Trend Moment method and is influenced by the season index, which tends to be stable or experiencing a positive trend where the result is 2 units, with a MAPE error value of 0.002365%. Meanwhile, the total MAPE error value predicted from January 2020 to December 2020 is 0.1440%. The prediction results for tire spare parts as many as 3 units with a total MAPE error value of 0.1337%, battery spare parts as many as 3 units  with a total MAPE error value of 0.1224%, engine oil spare parts as much as 2 units  with a total MAPE error  value  of  0.1288  %,  3  units  of  Lamp  spare  parts  with  a  total  MAPE  error  value  of  0.1352%,  2  units  of Coupling  Canvas  spare  parts  with  a  total  MAPE  error  value  of  0.1440%,  and  2  Spark  Plug  spare  parts  with  a total MAPE error value of 0, 1484%.
Keywords : Prediction, Sale, Motorcycle Sparepart, Trend Moment, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  merupakan  salah  satu  sumber  daya  yang sangat  penting  bagi  setiap  orang,  dengan  adanya sebuah informasi seseorang dapat untuk melakukan sebuah tindakan atau mengambil sebuah keputusan. Terdapat  banyak  cara  untuk  mendapatkan  sebuah informasi tersebut.
Diantaranya,
dengan menggunakan teknik data mining atau penambangan  data  dalam  suatu database . Data
mining adalah  rangkaian  proses  untuk  menggali nilai  tambah  berupa  informasi  yang  belum terekplorasi  dari  sebuah database [1].  Salah  satu tujuan data  mining adalah  prediksi.Prediksi merupakan cara untuk mencari nilai-nilai yang akan datang  berdasarkan  padanilai-nilai  yang  diketahui sebelumnya [2].
Angga  Motor  merupakan  sebuah  usaha bengkel yang berlokasi di kota Medan dan bergerak di  bidang  usaha  penjualan sparepart sepeda  motor
serta  melayani  jasa service sepeda  motor.  Angga Motor menjual berbagai macam sparepart khususnya  kendaraan  roda  dua  dari  berbagai  jenis merk motor  seperti  honda,  yamaha,  suzuki,  dan sebagainya.  Angga  Motor  mempunyai  beberapa orang  mekanik  yang  memberikan  jasa service kepada  pelanggan.  Dalam  menjalankan  usahanya, pihak Angga Motor harus memperhatikan perencanaan dan pengendalian persediaan sparepart yang  dibeli  oleh  pelaggan.  Jika permintaan  pembelian sparepart sepeda  motor meningkat, maka dapat mengambil keputusan untuk menambah  stok sparepart sepeda  motor  agar permintaan pelanggan selalu terpenuhi. Apabila hal ini  tidak  dikelola  dengan  baik,  sistem  persediaan sparepart dapat  menjadi  tidak  efektif.  Oleh  karena itu,  maka  perlu  dilakukan  penelitian  mengenai prediksi  penjualan sparepart sepeda  motor  dengan menggunakan metode Trend Moment . Beberapa penelitian terkait dengan prediksi  dengan  menggunakan  metode Trend Moment telah  banyak  dilakukan.  [3]  melakukan penelitian untuk memprediksi kurs rupiah denganmetode Trend  Moment .  Hasilnya  berupa data kurs yang  terprediksi  untuk  tiap  jenis kurs sampai satu hari ke depan. Tingkat keakuratan hasil prediksi  diukur  dengan  IM(Indeks  Musim),  yaitu nilai rata-rata hari tertentu dibagi dengan nilai rata- rata  per  hari,  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  masyarakat  akan  lebih  mudah mengetahui  nilai  prediksi kurs rupiah  terhadap dollar  di  waktu  yang  akan  datang.  Penelitian  lain dilakukan  oleh  [4]  menerapkan  metode Trend Moment untuk  meprediksi jumlah  mahasiswa baru. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  sistem  memiliki tingkat  akurasi  sebanyak  98,25%.  [5],  dari  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  sistem prediksi  jumlah  permintaan  telur  ayam  dengan menggunakan  metode Trend  Moment ,  memiliki tingkat  keakuratan  yang  tinggi  berdasarkan  nilai rata-rata kemungkinan kesalahan sebesar 1,4%.
Dari  penjelasan  pada  permasalahan  diatas serta penelitian terkait mengenai prediksipenjualan, maka  Angga  Motor  membutuhkan  suatu  sistem yang  dapat  diterapkan  guna  memprediksijumlah penjualan sparepart sepeda  motor  yang  sesuai dengan  jumlah  permintaan  dari  pelanggan,  dengan demikian  tidak  akan  terjadi  lagi  kekurangan maupun  penumpukkan sparepart yang  dapat merugikan  pihak  Angga  Motor.  Metode  yang digunakan  untuk  melakukan  prediksi  penjualan sparepart sepeda motor adalah dengan menggunakan metode Trend Moment . Metode Trend  Moment adalah  metode prediksi time  series yang  menyesuaikan  garis trend pada  sekumpulan  data  masa  lalu  dan  kemudian diproyeksikan dalam garis untuk memprediksi masa depan  untuk  prediksi  jangka  pendek  atau  jangka panjang.  Jika  hal  yang  diteliti  menunjukkan  gejala kenaikan  maka trend yang  dimiliki  menunjukkan
rata-rata  pertambahan  atau  sering  disebut trend positif,  tetapi  jika  menunjukkan  gejala  yang semakin  berkurang  maka trend yang  dimiliki menunjukkan rata-rata penurunan atau disebut juga trend negatif  [5.  Kelebihan  dari  metode Trend Moment dibandingkan  dengan  metode  lainnya terletak  pada  penggunaan  parameter X yang dipakai,  sehingga  tidak  ada  perbedaan  apakah  data yang  dipakai  merupakan  data histories berjumlah genap ataukah ganjil, karena nilai dalam parameter X selalu  dimulai  dengan  nilai  0  sebagai  urutan pertama [6].
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  peneliti membuat  sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan prediksi  penjualan sparepart sepeda  motor. Penelitian  ini  diberi  judul  “Implementasi  Metode Trend  Moment Untuk  Prediksi  Data  Penjualan Sparepart Sepeda Motor”.

## 2. METODE PENELITIAN
Dari hasil pengamatan yang dilakukan oleh penulis, dalam  penjualan  yang  dialami  oleh  Angga  Motor masih  sering  terjadi  fluktuasi  penjualan  sparepart sepeda  motor.  Sehingga  mengakibatkan  apabila sparepart sepeda  motor  diadakan  terlalu  besar maka  akan  mengalami  kerugian,  sebaliknya  bila stok sparepart sepeda  motor  diadakan  terlalu sedikit  maka  harus  memesan  persediaan  stok  yang membuat  pelanggan  menunggu  dalam  waktu  yang lama.  Dengan  demikian  dibutuhkan  sebuah  sistem yang  dapat  membantu  pihak  Angga  Motor  untuk membuat  keputusan  dalam  memprediksi  penjualan sparepart sepeda  motor  yang  lebih  efektif  untuk periode  akan  datang  yang  sesuai  dengan  jumlah permintaan  dari  pelanggan.  Adapun  metode  yang dapat  dipakai  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut  yaitu  dengan  menggunakan  metode Trend Moment . Prediksi merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien [4].  Ukuran  akurasi  hasil  pengukuran  perediksi yang  merupakan  ukuran  kesalahan  tentang  tingkat perbedaan  antara  hasil  prediksi  dengan  data  aktual yang  sebenarnya  terjadi  [7].  Tujuan  dari  prediksi adalah  mendapatkan  informasi  apa  yang  akan terjadi di masa datang dengan probabilitas kejadian terbesar  [5].  Adapun  prinsip-prinsip  yang  perlu diperhatikan [10], yaitu sebagai berikut:
1.  Prediksi  tetap  mempunyai  kesalahan  (error) karena prediksi hanya mengurangi ketidakpastian.
2.  Prediksi  sebaiknya  menggunakan  tolak  ukur kesalahan  peramalan  untuk  mengetahui  besar kesalahan.
3.  Prediksi  jangka  pendek  lebih  akurat  dari  pada prediksi jangka panjang
Trend Moment atau sering disebut Secular Trend adalah  metode  prediksi Time-Series yang
menyesuaikan  garis trend pada  sekumpulan  data masa lalu dan kemudian diproyeksikan dalam garis untuk  memprediksi  masa  depan  untuk  prediksi jangka  pendek  atau  jangka  panjang.  Jika  hal  yang diteliti  menunjukkan  gejala  kenaikan  maka trend yang  dimiliki  menunjukkan  rata-rata  pertambahan, sering disebut trend positif, tetapi jika menunjukkan gejala yang semakin berkurang maka trend yang dimiliki menunjukkan rata-rata penurunan  atau  disebut  juga trend negative  [5]. Kelebihan dari metode Trend Momentdibandingkan dengan  metode  lainnya  terletak  pada  penggunaan parameter  X  yang  dipakai,  sehingga  tidak  ada perbedaan  apakah  data  yang  dipakai  merupakan data historis berjumlah genap ataukah ganjil, karena nilai  dalam  parameter  X  selalu  di  mulai  dengan nilai 0 sebagai urutan pertama [6].
Dalam  penerapan  metode Trend  Moment dapat  di  lakukan  dengan  menggunakan  data histories dari  satu  variabel,  adapun  rumus  yang  di gunakan  dalam  penyusunan  dari  metode Trend Moment [3] dihitung dengan persamaan (1).
Keterangan : Y = jumlah penjualan a dan b = koefisien X =  waktu  atau  periode  yang  akan diprediksi
Untuk  menghitung  nilai  koefisien dan
[3]  maka  digunakan  persamaan  (2)  dan  persamaan (3).
∑        ∑     ∑ ∑ ∑

## ∑        ∑
Setelah  nilai prediksi  yang telah diperoleh dari  hasil  prediksi  dengan  metode Trend  Moment akan dikoreksi terhadap pengaruh musiman dengan menggunakan  indeks  musim.  Perhitungan  indeks musim [9] pada persamaan (4).
Untuk  mendapatkan  hasil  prediksi akhir setelah    dipengaruhi    oleh    indeks    musim  [9] digunakan perhitungan persamaan (5).
Keterangan :
Y*  =  hasil  prediksi  dengan  menggunakan  metode
Trend Moment yang dipengaruhi oleh indeks musim.
Y  =  hasil  prediksi  dengan  menggunakan Trend Moment
Pada  penelitian  ini  untuk  menghitung forecast error menggunakan MAPE ( Mean Absolute Persentase  Error ).  MAPE  adalah  tes  kesalahan yang mencari nilai persentase perbedaan antara data aktual  dan  data  perkiraan  [8].  Nilai  MAPE  dapat dihitung dengan persamaan (6).
( ) ∑ |
| gan :
X t = data aktual pada periode-t
F t = hasil prediksi pada periode-t,
n = jumlah periode prediksi yang terlibat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  analisis  proses  penggunaan  metode  prediksi Trend  Moment membutuhkan  inputan  data-data penjualan sparepart sepeda  motor  di  masa  yang lalu  (data histories ).  Setelah  diperoleh  data-data tersebut,  kemudian  dilakukan  perhitungan  prediksi berdasarkan  metode Trend  Moment .  Hasil  prediksi yang  didapat  dari  metode  tersebut  kemudian  akan dikoreksi terhadap pengaruh  musiman. Selanjutnya akan  dilakukan  proses  perhitungan  akhir  berupa nilai prediksi  menggunakan metode Trend Moment dan indeks musim. Selanjutnya dilakukan perhitungan  tingkat  akurasi  nilai error hasil prediksi  dengan  menggunakan  MAPE  ( Means Absolute Percentage Error ).
Sebagai  contoh  implementasi  terhadap metode Trend  Moment secara  manual,  yakni dengan  menggunakan  data  penjualan sparepart sepeda  motor  dari  bulan  januari  2018  sampai desember 2019 yang dapat disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Data Penjualan Sparepart Sepeda Motor
Tahun 2018 Bulan Jenis Sparepart Ba n A ki Oli Mes in Lam pu Kam vas Rem Kanv as Kopli ng Spa rk Plu g Januari 3 3 2 3 3 2 2 Februar i 3 3 3 3 2 3 2 Maret 2 2 2 2 2 4 3 April 4 3 4 4 4 3 4 Mei 2 2 3 2 3 2 3 Juni 3 3 3 3 2 4 2 Juli 2 2 2 4 3 2 4 Agustu s 4 2 4 2 4 3 2 Septem 3 4 2 3 4 2 2
ber Oktobe r 2 3 3 4 2 3 4 Novem ber 4 3 3 4 3 4 3 Desem ber 3 2 2 3 2 3 2
Sedangkan data penjualan sparepart sepeda  motor  periode  tahun  2019  dapat  disajikan pada tabel 2.
Tabel 2 Data Penjualan Sparepart Sepeda Motor Tahun 2019 Bula n Jenis Sparepart B a n A ki Oli Me sin La mp u Ka mva s Rem Kan vas Kop ling Sp ark Plu g Janua ri 3 3 3 3 2 3 3 Febru ari 2 3 2 3 4 2 2 Maret 3 2 2 2 2 4 3 April 3 3
3 3
2 2 3 Mei 3 3 2 3 3 3 3 Juni 3 3 3 3 2 4 2
Juli 2 2 3 2 3 4 4 Agust us 2 4 3 4 3 3 2 Septe mber 4 2 3 2 3 2 4 Okto ber 2 3 2 3 2 3 2 Nove mber 3 2 3 2 4 3 3 Dese mber 2 3
2
3 3 3 2
Berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh sebelumnya  pada  Tabel  1  dan  Tabel  2,  selanjutnya akan  dihitung  hasil  prediksi  penjualan sparepart sepeda motor menggunakan metode Trend Moment . Tahapan-tahapan  prediksi  dengan  menggunakan metode Trend  Moment dapat  dilakukan  dengan beberapa tahapan sebagai berikut:
1.  Menghitung  jumlah  data  penjualan  (Y)  total jenis sparepart Kanvas  Rem  dengan  hasil  67 unit  yang  sudah  terjual  dari  bulan  Januari  2018 sampai dengan Desember 2019.
2.  Menentukan  nilai  parameter  (Y),  dimana  (X) merupakan indeks  waktu,  sehingga jumlah nilai indeks  waktu  pada  penjualan  jenis sparepart Kanvas Rem adalah 276.
3.  Menentukan  nilai  (XY)  dan  (X 2 ),  langkah  ini perlu  dilakukan  guna  untuk  mengetahui  nilai konstanta dan  koefisien yang  akan digunakan  dalam  persamaan Trend  Moment, dimana (X) adalah indeks waktu dan (Y) adalah
data histori tingkat penjualan tiap bulan. Jumlah dari  hasil  perkalian  (X)  dan  (Y)  adalah  774. Sedangkan  nilai  nilai  (X 2 ),  nilai  indeks  waktu yang  dikuadratkan  dan  hasilnya  4324.  Hasil perhitungan nilai (Y), (X), (XY) dan (X 2 ) untuk penjualan  sparepart  jenis  kanvas  Rem  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Jumlah dan Rata-rata Penjualan Kanvas Rem Bulan Tahu n Jumlah Penjuala n (Y) Indek s Wakt u (X) X Y X 2 Januari 2018 3 0 0 0 Februar i 2018 2 1 2 1 Maret 2018 2 2 4 4 April 2018 4 3 12 9 Mei 2018 3 4 12 16 Juni 2018 2 5 10 25 Juli 2018 3 6 18 36 Agustu s 2018 4 7 28 49 Tabel 3 Jumlah dan Rata-rata Penjualan Kanvas Rem (Lanjutan) Bulan Tah un Jumlah Penjual an (Y) Inde ks Wak tu (X) XY X 2 Septem ber 2018 4 8 32 64 Oktober 2018 2 9 18 81 Novem ber 2018 3 10 30 100 Desemb er 2018 2 11 22 121 Januari 2019 2 12 24 144 Februar i 2019 4 13 52 169 Maret 2019 2 14 28 196 April 2019 2 15 30 225 Mei 2019 3 16 48 256 Juni 2019 2 17 34 289 Juli 2019 3 18 54 324 Agustus 2019 3 19 57 361 Septem ber 2019 3 20 60 400 Oktober 2019 2 21 42 441 Novem ber 2019 4 22 88 484 Desemb er 2019 3 23 69 529 Jumlah (∑) 67 276 774 4324 Rata-rata 2,791 11,5 32,2 5 180,1 66
Sesuai Tabel 3 maka diperoleh nilai-nilai sebagai berikut:
∑
∑
∑ ∑
,  merupakan  indeks  waktu  dari  bulan
Januari 2018 sampai bulan Desember 2019 Rata-rata
Rata-rata
4.  Menghitung  nilai dan berdasarkan  hasil perhitungan yang ada pada Tabel 3, maka untuk memperoleh nilai
dihitung dengan menggunakan persamaan (2) dan nilai dengan menggunakan persamaan (3).
∑        ∑     ∑
∑ ∑
Setelah nilai didapatkan, kemudian dicari nilai sebagai berikut:
∑        ∑
5.  Setelah  nilai dan diketahui  maka  langkah selanjutnya masuk pada proses menentukan nilai Y  atau Trend dengan  persamaan  (1).  Diketahui bahwa  nilai =  2,756672  dan =  0,003043 serta nilai = 25 yang merupakan indeks waktu Januari  2020  yang  dihitung  dari  Januari  2018 sampai Desember 2019.
Maka hasil prediksi penjualan sparepart sepeda motor yang berjenis Kamvas Rem pada periode bulan Januari 2020 setelah dibulatkan  sebanyak 3 unit
6.  Setelah  hasil  prediksi  diperoleh  dari  nilai trend di  atas  akan  dihitung  menggunakan  indeks musim.  Berdasarkan  rumus  indeks  musim  pada persamaan  (4)  maka  akan  diperoleh  hasil perhitungan sebagai berikut:
7.  Untuk    mendapatkan    hasil    prediksi  akhir setelah  dipengaruhi  oleh  indeks  musim  maka digunakan  persamaan  (5)  sehingga  diperoleh hasil perhitungan sebagai berikut:
Jadi  hasil  prediksi  penjualan  sparepart  sepeda motor yang berjenis Kamvas Rem untuk periode bulan Januari 2020 yang dipengaruhi oleh indek musim  setelah  dibulatkan  sebesar  2  unit. Sedangkan  untuk  melakukan  prediksi  untuk periode  bulan  Febaruai  2020  sampai  dengan Desember  2020  dilakkan  hal  yang  sama  seperti pada perhitungan sebelumnya.
8.  Setelah diperoleh hasil prediksi maka dilakukan perhitungan tingkat akurasi error dengan MAPE menggunakan persamaan (6) sehingga diperoleh hasil sebagai berikut:
Nilai error akurasi hasil prediksi dengan MAPE yaitu: ( ) ∑ | | ( ) | | ( )
Berdasarkan  hasil  perhitungan  akurasi nilai  error  terhadap  hasil  prediksi  penjualan sparepart  sepeda  motor  jenis  Kanvas  Rem  untuk periode  bulan  Januari  2020  diperoleh  nilai  akurasi error MAPE sebesar 0,002365. Hal ini
membuktikan bahwa prediksi menggunakan metode Trend  Moment dianggap  tepat,  karena  nilai error yang  dihasilkan  terbilang  cukup  kecil.  Sedangkan untuk  mencari  nilai error MAPE  untuk  periode
bulan  Febaruai  2020  sampai  dengan  Desember 2020  dilakkan  hal  yang  sama  seperti  pada perhitungan sebelumnya.
Pada  proses  pembuatan  sistem  prediksi penjualan  sparepart  sepeda  motor  ini  penulis mengusulkan  pembuatan  sebuah  sistem  dengan menggunakan  aplikasi  program  yang  lebih  mudah dan cepat dalam pengolahannya. Use case diagram akan  digunakan  untuk  mengetahui  fungsi  apa  saja yang  ada  di  dalam  sebuah  sistem  dan  siapa  saja yang  berhak  menggunakan  fungsi-fungsi  tersebut. Sedangkan activity  diagram digunakan  untuk menggambarkan aktivitas sistem.
Gambar 1 Use Case Diagram Sistem
Gambar  1  adalah use  case  diagram dari sistem  yang  dibangun. Use  case  diagram tersebut terdiri dari dua actor yaitu admin dan user , dimana admin bisa melakukan beberapa proses yaitu login , kelola  data  penjualan,  kelola  data  prediksi penjualan, help , dan profile . Sedangkan untuk actor user hanya bisa melakukan proses login , melakukan prediksi, mengakses help , dan mengakses profile . Implementasi  sistem  merupakan  tahap eksekusi  dari  rancangan  sistem  yang  telah  dibuat menjadi  kode  program  sehingga  dapat  dihasilkan suatu  aplikasi  sistem  prediksi  penjualan sparepart sepeda  motor  dengan  menggunakan  metode Trend Moment yang  siap  untuk  digunakan  sesuai  dengan fungsional yang telah ditetapkan pada tahap analisis dan  perancangan  sistem.  Program  aplikasi  ini menggunakan  bahasa  pemrograman Microsoft Visual  Basic.NET  2012 dengan  program database MySQL untuk menyimpan data, Adapun hasil yang diperoleh  berupa  tampilan  hasil  program  dan  hasil pengujian sistem.
Tahapan
yang dilakukan untuk
mendapatkan  hasil  prediksi  pada form ini  dimulai dengan user memilih  nama sparepart penjualan sepeda  motor,  selanjutnya  pilih  dan  klik  tombol Prediksi  maka  sistem  akan  memproses  data  dan menampilkan  hasil  prediksi  jumlah  penjualan sparepart sepeda motor untuk periode akan datang. Sistem  juga  akan  menghitung  nilai error hasil  prediksi  dengan  menggunakan  MAPE. Adapun  hasil  prediksi  penjualan sparepart sepeda motor  untuk  jenis  Kanvas  Rem  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3 Implementasi Hasil Prediksi
Gambar  3  merupakan  tampilan  hasil prediksi  penjualan sparepart sepeda  motor  jenis Kanvas  Rem  dengan  menggunakan  metode Trend Moment .  Diperoleh  hasil  prediksi  untuk  periode bulan Januari 2020 yaitu 2,832 (dibulatkan menjadi 3 unit), sementara hasil prediksi setelah dipengaruhi indeks musim diperoleh sebesar 2,0294 (dibulatkan menjadi  2  unit)  dengan  nilai error MAPE  sebesar 0,0134 %. Sedangkan total nilai error MAPE untuk hasil prediksi Januari 2020 sampai Desember 2020 sebesar  0,1440  %.  Hasil  prediksi  kemudian disimpan  kedalam database dengan  memilih  dan klik tombol Save . Pengujian  hasil  prediksi  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dari  hasil  prediksi penjualan  sparepart  sepeda  motor  dengan  metode Trend  Moment .  Pada  penelitian  ini  parameter  yang digunakan  untuk  menguji  tingkat  akurasi  hasil prediksi  dengan  menggunakan  MAPE.  Adapun hasil  pengujian  akurasi  hasil  prediksi  dapat disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Pengujian Akurasi Hasil Prediksi No. Jenis Sparepart Total Error MAPE (%) 1. Ban 0,1337 2. Aki 0,1224 3. Oli Mesin 0,1288 4. Lampu 0,1352 5. Kanvas Rem 0,1440 6. Kanvas Kopling 0,1155 7. Spark Plug 0,1484
Berdasarkaan  Tabel  4  dapat  disimpulkan bahwa  prediksi  menggunakan  metode Trend Moment dianggap  tepat,  karena  nilai error yang dihasilkan terbilang cukup kecil.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis,  perancangan,  dan implementasi  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diambil kesimpulan yaitu sebagai berikut:
1.  Hasil prediksi penjualan sparepart sepeda motor jenis  Kanvas  Rem  untuk  periode  bulan  Januari 2020  dengan  menggunakan  metode Trend Moment dan  dipengaruhi  oleh  indeks  musim yaitu  cenderung  stabil  atau  mengalami  trend positif  dimana  hasilnya  sebesar  2  unit,  dengan nilai error  MAPE sebesar  0,002365  %. Sedangkan total nilai error MAPE hasil prediksi dari bulan Januari 2020 sampai Desember 2020 sebesar 0,1440 %
2.  Penelitian  menghasilkan  sebuah  aplikasi  sistem yang  dibuat  mengacu  pada  permasalahan  yang ada, dimana sistem dapat memprediksi penjualan  setiap  jenis  sparepart  sepeda  motor dengan  menggunakan  data  penjualan  pada periode  bulan  sebelumnya  sesuai  dengan perhitungan berdasarkan metode Trend Moment .

## REFERENCES
[1]  Amrin.  (2016).  Data  Mining  Dengan  Regresi Linier  Berganda  Untuk  Peramalan  Tingkat Inflasi.  Jurnal  Techno  Nusa  Mandiri,  Vol. XIII, No. 1.
[2]  Zunaidi, M, et al. (2016). Aplikasi Peramalan Laba/Rugi  Untuk  Meningkatkan  Penjualan Dengan  Metode  Single  Moving  Average (SMA). Jurnal SAINTIKOM, Vol.15, No. 3.
[3]  Mulyani.  E.  D.  S  et  al.  (2019).  Prediksi  Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Menggunakan  Metode  Trend  Moment.  Jurnal Inovtek  Polbeng  -  Seri  Informatika,  Vol.  4, No. 2.
[4]  Ilyas,  et  al.  (2018).  Implementasi  Metode Trend  Moment  (Peramalan)  Mahasiswa  Baru
Universitas  Widyagama  Malang.  Journal  of Information Technology and Computer
Science (JOINTECS), Vol. 3, No. 2. [5]  Santi.  I.  H  &  Saputra.  A.  R.  (2019).  Prediksi Jumlah Permintaan Telur Ayam
Menggunakan    Metode  Trend  Moment. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 14, No. 2.
[6]  Dliya’ul  Izz.  A.  A.  F,  et  al.  (2020).  Trend Moment  Method  for  predicting  Multimedia Equipment  Rental  Needs.  Jurnal  Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, Vol. 5, No. 1.
[7]  Wardah.  S  &  Iskandar.  (2016).  Analisis Peramalan  Penjualan  Produk  Keripik  Pisang Kemasan  Bungkus  (Studi  Kasus  :  Home Industry  Arwana  Food  Tembilahan).  Jurnal Teknik Industri, Vol. 11, No. 3.
[8]  Yulian.  I,  et  al.  (2020).  Penerapan  Metode Trend  Moment  Dalam  Forecasting  Penjualan Produk  CV.  Rabbani  Asyis.  JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), Vol. 6 No. 2.
[9]  Prabowowati. I. (2018). Implementasi Metode Trend  Moment  Pada  Peramalan  Penjualan Guna  Pengadaan  Persediaan  Obat  Dan  Benih Tanaman Pada Toko Pertanian Tani Makmur. Simki-Techsain, Vol. 02, No. 01.
[10]  Mehaninda.  D.R  et  al.  (2018).  Peramalan Persediaan Spare Part Sepeda Motor
Menggunakan  Algoritme  Backpropagation.
Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer,  Vol.  2,  No.  12.