## Decision Support System Forecasting Penjualan Menggunakan Metode
Simple Moving Average (Studi Kasus : CV. Perkakas Indonesia)
Tutik Mutmainnatul Jannah [1] , Latipah [2] , Achmad Muchayan [3] Fakultas Ilmu Komputer [1], [2], [3]
Universitas Narotama, Surabaya, Indonesia jannah227@gmail.com [1] ,  latifah.rifani@narotama.com [2] ,  achmad.muchayan@narotama.ac.id [3]
Abstract—  In  the  world  of  commerce,  there  is  always competition between business people, so they must think of an effective sales strategy. CV. Perkakas Indonesia is one of the companies that have problems in stock management so that order cancellations often occur as a result of ineffective stock management.  The  purpose  of  this  study  is  to  apply  a forecasting application  with  a  Simple  moving  average  to predict  sales  in  the following  month,  make  it  easier  for companies  to  make  decisions  to  restock  goods  in  large  or small  quantities  there  is  no  longer  a  difference  in  stock management  in  terms  of  accumulation  of  goods  and  stock shortages  because  the  company  can  purchase  goods accurately.  The  Simple  moving  average  method  or  also abbreviated as SMA is one of the most efficient methods of Moving  Averages  in  the  calculation  process,  the  Simple moving average is a forecasting method that is done by taking the observed value, then looking for the average as a forecast for  the  period  in  the  future.  The  results  of  the  analysis obtained from historical  sales  data  of  CV.  Indonesian tools from  January  2022 to July 2022, using interval values of 2,3,4 and 5 on JV88 Sales, F clamp 4", WD 4" Stone Bit, Pagoda Drill Bit and Iron Hole Saw for 7 periods, the Interval 2 value is  obtained  which  produces  the  best  MSE  and  RMSE forecasting accuracy value and has a smaller Mean Squared Error  rate  than  the  Simple  moving  average  method  of  3 Months, 4 Months, or 5 Months.
Keywords- Forecasting, Sales, SMA, RMSE
Abstrak— Dalam  dunia  perdagangan,  selalu  terjadi persaingan  antar  pebisnis,  sehingga  mereka  harus memikirkan strategi penjualan yang efektif. CV. Perkakas Indonesia  adalah  salah  satu  perusahaan  yang  memiliki kendala  dalam  manajemen  stok  sehingga  sering terjadi pembatalan  pesanan  yang  di  akibatkan  dari  manajemen stok yang kurang efektif. Tujuan dari penelitian ini yaitu menerapkan  aplikasi forecasting dengan Simple  moving average untuk  memprediksi  penjualan  di  bulan selanjutnya,  memudahkan  Perusahaan  dalam  memilih keputusan  untuk  restock  barang  dalam  jumlah  banyak atau  sedikit,  tidak  lagi  terjadi  selisih  manajemen  stok dalam  artian  penumpukan  barang  dan  kekurangan  stok serta  perusahaan  dapat  melakukan  pembelian  barang dengan akurat. Metode Simple moving average atau  juga
disingkat  SMA  adalah  salah  satu  metode  dari  Moving Average yang paling efisien dalam proses perhitungannya, Simple moving average merupakan metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil nilai pengamatan, kemudian mencari  rata-  ratanya  sebagai  ramalan  untuk  periode  di masa  mendatang.  Hasil  analisis  yang  diperoleh  dari  data historis  penjualan  CV.  Perkakas  Indonesia  pada  bulan Januari 2022 sampai Juli 2022, dengan menggunakan nilai interval  2,3,4  dan  5  pada  Penjualan  selama  9  periode didapatkan  nilai  Interval  2  yang  menghasilkan  nilai akurasi forecasting MSE  dan  RMSE  paling  baik  dan memiliki  tingkat  Mean  Squared  Error  lebih  kecil dibandingkan metode Simple moving average 3 Bulanan, 4 Bulanan, ataupun 5 Bulanan.
Kata Kunci- Forecasting, Penjualan, SMA, RMSE

## I. PENDAHULUAN
Dalam dunia perdagangan, selalu terjadi persaingan antar pebisnis,  sehingga  harus  memikirkan  strategi  penjualan  yang efektif[1]. CV. Perkakas Indonesia tergolong perusahaan baru dan  memiliki  masalah  dalam  proses  manajemen  persediaaan (stok) yang kurang efektif. Dalam proses manajemen stok ini, CV.  Perkakas  Indonesia  masih  menggunakan  sistem  paper- based yaitu semua proses dalam pencatatan barang kosong dan keluar masuk barang masih menggunakan kertas atau buku tulis biasa dan belum terkomputerisasi.
Akibat  dari  seringnya  kehabisan  stok  dan  manajemen persediaan yang masih belum terkomputerisasi, membuat toko online  CV.  Perkakas  Indonesia  sering  mendapatkan  banyak poin  penalti  dan  menghambat  proses  penjualan  yang berlangsung  sehingga  sampai  saat  ini  belum  bisa  mencapai target  penjualan  yang  diinginkan  dan  sering  mengalami penurunan jumlah pesanan sebagai akibat dari poin pinalti yang didapat.  Selain  itu,  akibat  dari  kekeliruan  sistem  manajemen stok ini, sering terjadi penumpukan barang yang slow-moving . Oleh karena itu dibutuhkan solusi yang tepat untuk mengatasi permasalahan ini.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menerapkan  aplikasi forecasting dengan Simple moving average untuk memprediksi penjualan di bulan selanjutnya, memuda hkan per usa haa n dalam  me mi li h  keput usan  unt uk  r estock  b arang dalam  j umla h  sed iki t  at au  banya k,  tidak  lagi  terjadi selisih manajemen stok dalam artian penumpukan barang dan
kekurangan  stok  karena  perusahaan  dapat  melakukan pembelian  barang  dengan  akurat.  Pada  peramalan  banyak sekali metode yang bisa digunakan seperti Apriori, FP-Growh, Moving  Average dan  lainnya.  Peramalan  adalah  suatu  usaha untuk  meramalkan  keadaan  dimasa  mendatang  melalui pengujian di masa  lalu[2].
Metode Simple  moving  average atau juga disingkat SMA adalah  salah  satu  metode  dari Moving  Average yang  paling efisien dalam proses  perhitungannya, Simple moving  average merupakan  metode  peramalan  yang  dilakukan  dengan mengambil  nilai  pengamatan,  kemudian  nilai  mencari  rata- ratanya sebagai ramalan untuk periode di masa        mendatang[3].
Penelitian  ini  dilakukan  tidak  lepas  dari  hasil  penelitian- penelitian  terdahulu sebagai bahan pertimbangan dan kajian. Adapun  beberapa  hasil  penelitian  yang  tidak  lepas  dari  topik penelitian  mengenai  metode Simple  Moving  Average (SMA) dalam  aplikasi  APLIKASI FORECASTING PENJUALAN MENGGUNAKAN SIMPLE MOVING AVERAGE METHOD PADA  CV.  PERKAKAS  INDONESIA.  Penggunaan  metode Simple  Moving  Average akan  dibahas  dalam  bab  ini  dan beberapa  teori  penunjang  sistem  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini. Berikut adalah beberapa penelitian yang pernah dilakukan  menggunakan  metode Simple  Moving  Average dan yang  membahas  tentang  hasil  pencapaian  sistem  informasi yang menggunakan metode Simple Moving Average Pertama,  penelitian  ini  merujuk  pada  Penerapan  Metode Moving  Average dan Exponential  Smoothing pada  Peramalan Produksi Industri Garment[4] . Yang bisa ditarik kesimpulan dari penelitian  ini  adalah  untuk  memilih  metode  yang  tepat  dalam forecasting adalah menggunakan nilai MAD dan MSE terkecil yang bisa dijadikan acuan dalam penelitian saat ini. Selanjutnya adalah  Penerapan  Metode  Single Moving  Average Untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak[5] . Yang dari penelitian ini, dapat  dijadikan  acuan  dalam  menghitung  akurasi  adalah menggunan nilai MAD, MAPE dan MSE. Penelitian selanjutnya adalah  Perancangan  Aplikasi Forecasting Penjualan  Dengan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing Berbasis Web[6]  dari  penelitian  ini  dapat  mendukung  penelitian selanjutnya  mengenai  bagaimana  cara  membangun  sebuah aplikasi  forecasting  dalam  periode  harian,  mingguan  dan bulanan, akan tetapi dalam penelitian ini belum bisa dijadikan acuan  sepenuhnya  karena  dalam  manajemen  stoknya  masih belum  terkomputerisasi  dengan  baik  serta  untuk  hasil forecastingnya masih dalam format pdf dan tidak ditampilkan di aplikasi sistemnya.
Sehingga  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  dapat diterapkan,  dikembangkan  dan  lebih  disempurnakan  kembali pada  penelitian  ini.  Penelitian  ini  lebih  menitikberatkan  pada forecasting penjualan  untuk  bulan  selanjutnya  dengan mengambil data penjualan selama 7 bulan sebelumnya.  Serta Aplikasi ini dapat mengurangi masalah yang muncul selama ini seperti: stock menumpuk, kekurangan stock, dan meminimalisir pembatalan  pesanan  di  marketplace  yang  disebabkan  karena stock  habis.  Aplikasi  yang  dikembangkan  dapat  mengatasi semua permasalahan tersebut serta pimpinan dapat mengetahui penjualan  barang  apa  saja  yang  laris  atau  sesuai  dengan kebutuhan pangsa pasar.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Manajemen Stock (Persediaan)
Salah  satu  aset  penting  dalam  perusahaan  karena mempunyai  nilai  yang  cukup  besar  dan  mempunyai  pengaruh terhadap  besar  kecilnya  biaya  operasi,  perencanaan  dan pengendalian  persediaan  merupakan  suatu  kegiatan  yang penting  yang  mendapat  perhatian  khusus  dari  manajemen perusahaan[7] . Manajemen  persediaan  adalah  pengontrolan asset  digunakan  dalam  proses  produksi  atau  diproduksi  dijual dengan  jalan  normal  dalam  operasi  perusahaan.  Pentingnya manajemen  persediaan  bagi  perusahaan  tergantung  pada besarnya  investasi  persediaan[8].  Manajemen  persediaan sebagai  salah  satu  aset  penting  dalam  perusahaan  karena mempunyai  nilai  yang  cukup  besar  dan  mempunyai  pengaruh terhadap  besar  kecilnya  biaya  operasi,  perencanaan  dan pengendalian  persediaan  merupakan  suatu  kegiatan  yang penting  yang  mendapat  perhatian  khusus  dari  manajemen perusahaan[9]. Pengendalian persediaan merupakan bagian dari manajemen  persediaan.  Pengendalian  adalah  suatu  tindakan agar  aktifitas  dilakukan  dengan  sebaik-baiknya  sesuai  dengan rencana yang telah ditetapkan. Pengendalian tanpa perencanaan adalah sia-sia dan perencanaan tanpa pengendalian merupakan tindakan yang tidak efektif[9].

## B. Forecasting (Peramalan)
Peramalan  ( forecasting )  dilakukan  hampir  semua  orang, baik itu pemerintah, pengusaha, maupun orang awam. Masalah yang diramalkanpun bervariasi, seperti perkiraan cuaca, tingkat inflasi, situasi politik, maupun kurs mata uang. Peramalan dapat didefinisikan  sebagai  alat atau teknik  untuk  memprediksi  atau memperkirakan  sesuatu  nilai  pada  masa  mendatang  dengan memperhatikan data atau informasi yang relevan, baik data atau informasi  masa  lalu  maupun  data  atau  informasi  saat  ini[9]. Manajer  pemasaran  akan  menggunakan  prediksi  penjualan sejumlah produk untuk menentukan target penjualan yang harus dicapai diperiode mendatang.
Menurut Arsyad[11], metode peramalan sendiri dibagi ke dalam dua kategori utama, yaitu:
1) Teknik Peramalan Kualitatif Metode kualitatif lebih mengandalkan judgment dan intuisi manusia  ketimbang  penggunaan  data  histories  yang  di  miliki. Teknik-teknik  kualitatif  ini  antara  lain:  metode  delphi,  kurva pertumbuhan, pembuatan  scenario, riset pasar, dan kelompok- kelompok fokus.
2) Teknik Peramalan Kuantitatif Metode kuantitatif digunakan jika histories tersedia cukup memadai dan jika data tersebut dia anggap cukup representatif tergantung pada asumsi bahwa masa lalu dapat diperluas untuk masa depan dengan cara yang baik untuk mendapatkan permalan yang  akurat.  Teknik  kuantitatif  ini  biasanya  teknik  statisktik yang menitik beratkan pada pola, teknik-teknik statistis seperti rata-  rata  bergerak  (moving  average)  dan  teknik  pemulusan eksponensial  ( exponential  smoothing ).  Metode  dekomposisi runtut waktu, trend dan metodologi box-jenkins.

## C. Simple Moving Average
Metode Simple  Moving  Average memiliki  ciri  khusus yaitu[3]:
1. Diperlukan  data  historis  selama  periode  tertentu  untuk
menentukan ramalan.
2. Semakin  panjang  jangka  waktu Moving  Average ,  efek pelicinan semakin terlihat dan hasil Moving Average nya semakin halus. Persamaan matematis dari metode Simple moving average adalah:
𝐹 𝑋𝑡 + 𝑋 2+....... 𝑋𝑇 = 𝑡 +1 𝑇
(1)
Keterangan:
𝐹𝑡 +1  = Ramalan untuk periode ke t+1 𝑋𝑇 = Nilai sebenarnya periode ke t
T = Jangka waktu rata-rata bergerak

## D. Akurasi Peramalan
Pada penelitian ini, setelah dilakukan peramalan kemudian dilakukan  evaluasi  menggunakan  beberapa  perhitungan ketetapan metode peramalan menggunakan, MSE ( Mean Square Error )  dan  MAD  ( Mean  Absolute  Deviation )  yang  akan meramalkan  penjualan  pada  bulan  berikutnya  dengan  7 pergerakan,  dari  hasil  nilai  interval  2,  3,  4,  dan  5  akan dibandingkan  nilai  akurasinya,  yang  memiliki  nilai  kesalahan terkecillah yang akan digunakan.
MSE  dihitung  dengan  menjumlahkan  kuadrat  semua kesalahan  peramalan  pada  setiap  periode  dan  membaginya dengan jumlah periode peramalan[12].   Secara sistematis  MSE dapat dirumuskan pada persamaan 2.
MS𝐸  =   ∑ | | (2)
dimana :
At  = Permintaan aktual pada periode t Ft  = Peramalan permintaan pada periode t n = Jumlah periode peramalan yang terlibat
Sedangkan, Root  Mean  Square  Error (RMSE),  adalah metode  pengukuran  dengan  mengukur  perbedaan  nilai  dari prediksi  sebuah  model  sebagai  estimasi  atas  nilai  yang diobservasi. Root  Mean  Square  Error adalah  hasil  dari  akar kuadrat Mean  Square  Error .  Secara  sistematis  MSE  dapat dirumuskan pada persamaan 3.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   ∑ | | (3)

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  merupakan  hal  yang sangat diperlukan dalam melakukan  suatu  penelitian.  Metodologi  diperlukan  sebagai kerangka  dan  panduan  dalam  proses  pengerjaan penelitian, sehingga  rangkaian  pengerjaan  dapat  dilakukan  secara sistematis dan teratur. Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa invoice Penjualan CV. Perkakas Indonesia dari Januari 2022 sampai Juli 2022. Pengembangan aplikasi  menggunakan metode  prototype,  dengan  perancangan  dokumentasi Unified Modeling Language , dan pengujian Black box .

## A. Alur Penelitian
Alur  penelitian  adalah  langkah-langkah  yang  dilakukan pada penelitian. Setiap tahapan terdapat deliverable yang saling berkaitan  dan  berpengaruh  pada  penelitian.  Adapun  Alur penelitian yang dilakukan dijelaskan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  Gambar  1  alur  penelitian  dimulai  dari  analisis permasalahan  lalu  Analisa  kebutuhan,  dan  kemudian pengumpulan  data.  Dengan  terkumpulnya  data  selanjutnya dilakukan perancangan UML dan Design Interface . Blueprint yang telah  dibuat  kemudian  dilakukan  implementasi  yaitu  berupa coding program, lalu pengujian  sistem. Saat pengujian  sistem dilakukan, Ketika ada error maka melakukan coding ulang dan itu dilakukan hingga sistem tidak ada error dan sesuai dengan kebutuhan user . Setelah sistem dikatakan cukup sesuai dengan kemauan user , selanjutnya dilakukan dokumentasi laporan.

## B. Metode Prototype
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah dengan  menggunakan  metode  pendekatan  prototype.  Berikut adalah langkah-langkah dalam merancang sistem yang penulis gunakan  dalam  mekanisme  pengembangan  sistem  dengan prototype, langkah-langkah tersebut adalah:
1) Mengidentifikasikan kebutuhan pemakai
2) Membangun prototype 3) Evaluasi Prototyping 4) Pengkodean 5) Menguji sistem 6) Evaluasi Sistem 7) Menggunakan sistem IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Historik Penjualan
Data  historik  penjualan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  merupakan  data  penjualan  beberapa  produk  dari  CV. Perkakas Indonesia sejak Januari 2022 hingga Juli 2022. yang dilihat dari hasil ekspor market place CV. Perkakas Indonesia. Dalam  nota  invoice  memuat  beberapa  in form asi  antara  lain nama  produk,  SKU  Seller,  tanggal    transaksi  dan  jumlah
pesanan.  Lalu  data  in form asi  yang  terkandung  pada  invoice tersebut  dapat  menjadi  data  historik  yang  berguna  dalam forecasting .  Penyusunan  data  historik  selama  7  periode  dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1. Data Historik Penjualan di CV. Perkakas     Indonesia
Periode (2022) JV88  CB-411 WRG 600g Adaptor Tang Rivet Lem DN 250g Januari 22 17 21 7 1 Februari 0 28 2 10 11 Maret 22 12 12 10 27 April 32 30 13 1 27 Mei 27 10 9 2 24 Juni 63 20 8 0 10 Juli 14 0 0 1 0 B. Analisis Perhitungan Metode SMA
1) Forecasting Penjualan Produk JV88
Penjualan JV88 berdasarkan data historik ada pada Tabel 1, data  penjualan  selama  7  bulan  tersebut  dilakukan  perhitungan forecasting menggunakan  metode Simple  moving  average . Perhitungan forecasting ini  dilakukan  secara  berturut-turut dengan menggunakan nilai interval yang berbeda, dimulai dari dua sampai lima. Hal ini guna mencari nilai interval yang paling baik  dalam  melakukan forecasting penjualan  JV88.  Hasil perhitungan foreacsting penjualan JV88 dengan Simple moving average dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 2. Hasil Perhitungan Forecasting Penjualan JLD JV88 dengan
Simple Moving Average Interval QTY 2 3 4 5 Januari 22 Februari 0 Maret 22 11 April 32 11  14,67 Mei 27 27 18 19 Juni 63 29,5 27 20,25 20,6 Juli 14 45  40,67 36 28,8
Setelah  dilakukan  perhitungan forecasting penjualan  lalu dilakukan  perhitungan  akurasi.  Hasil  perhitungan  akurasi forecasting penjualan  JV88  dengan Simple  moving  average dapat dilihat pada tabel sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Akurasi Forecasting Penjualan JV88 dengan
Simple Moving Average
Interval 2 3 4 5 MSE 529,05 597,13 791,85 1008,4 RMSE 23,001 24,43 28,13 31,755
Pada hasil perhitungan akurasi forecasting tabel 3, didapati bahwa  metode  peramalan Simple  moving  average pada penjualan JV88 dengan nilai interval=2 merupakan nilai interval yang  paling  baik.  Hal  ini  karena  nilai  interval  tersebut  dapat menghasilkan MSE paling kecil, yaitu 529,05 dan RMSE senilai 23,001.

## 2)
Forecasting Penjualan Produk CB 4-11
Berdasarkan penjualan CB 4-11 pada data historik ada pada Tabel  I,  data  tersebut  dilakukan  peramalan Simple  moving average dengan nilai interval mulai dari dua sampai lima. Hasil perhitungan forecasting penjualan  dapat  dilihat  pada  tabel berikut :
Tabel 4. Hasil Perhitungan Forecasting Penjualan CB 4-11 dengan Simple Moving Average Interval QTY 2 3 4 5 Januari 17 Februari 28 Maret 12 22,5 April 30 20 19 Mei 10 21 23,33 21,75 Juni 20 20 17,33 20 19,4 Juli 0 15 20 18 20
Setelah  dilakukan forecasting Simple  moving  average , kemudian dilakukan perhitungan akurasi forecasting pada hasil forecasting metode  tersebut.  Hasil  perhitungan  akurasi forecasting CB  4-11  dengan Simple  moving  average dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Akurasi Forecasting Penjualan CB 4-11 dengan Simple Moving Average Interval 2 3 4 5 MSE 111,25 176,47 154,02 200,18 RMSE 10,55 13,28 12,41 14,14
Pada hasil perhitungan akurasi forecasting tabel 5, didapati bahwa forecasting Simple moving average dari penjualan CB 4- 11 dengan nilai interval = 2 merupakan nilai interval yang paling baik yaitu MSE senilai 111,25 dan RMSE senilai 10,55.
3) Forecasting Penjualan Produk WRG 600g Berdasarkan penjualan WRG 600g pada data historik ada pada tabel 1, data tersebut dilakukan peramalan Simple moving average dengan nilai interval mulai dari dua sampai lima. Hasil perhitungan forecasting penjualan  dapat  dilihat  pada  tabel berikut :
Tabel 6. Hasil Perhitungan Forecasting Penjualan WRG 600g dengan Simple Moving Average Interval QTY 2 3 4 5 Januari 21 Februari 2 Maret 12 11,5 April 13 7 11,67 Mei 9 12,5 9 12 Juni 8 11 11,33 9 11,4 Juli 0 8,5 10 10,5 8,8
Setelah  dilakukan forecasting Simple  moving  average , kemudian dilakukan perhitungan akurasi forecasting pada hasil forecasting metode  tersebut.  Hasil  perhitungan  akurasi forecasting WRG  600g  dengan Simple  moving  average dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 7. Hasil Perhitungan Akurasi Forecasting Penjualan WRG 600g dengan Simple Moving Average Interval 2 3 4 5 MSE 17,95 28,22 40,08 44,50 RMSE 4,24 5,31 6,33 6,67
Pada hasil perhitungan akurasi forecasting tabel 7, didapati bahwa forecasting Simple moving average dari penjualan WRG 600g  dengan  nilai  interval=2  merupakan  nilai  interval  yang paling baik yaitu MSE senilai 17,95 dan RMSE senilai 4,24.
4) Forecasting Penjualan Produk Adaptor Tang Rivet Berdasarkan  penjualan  Adaptor  Tang  Rivet  pada  data historik  ada  pada  tabel  1,  data  tersebut  dilakukan  peramalan dengan  nilai  interval  mulai  dari  dua  sampai  lima.  Hasil perhitungan forecasting penjualan  dapat  dilihat  pada  tabel berikut :
Tabel 8. Hasil Perhitungan Forecasting Penjualan Adaptor Tang Rivet dengan
Simple Moving Average Interval QTY 2 3 4 5 Januari 7 Februari 10 Maret 10 8,5 April 1 10 9 Mei 2 5,5 7 7 Juni 0 1,5 4,33 5,75 6 Juli 1 1 1 3,25 4,6
Setelah  dilakukan forecasting Simple  moving  average , kemudian dilakukan perhitungan akurasi forecasting pada hasil forecasting metode  tersebut.  Hasil  perhitungan  akurasi forecasting Adaptor Tang Rivet dengan Simple moving average dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 9. Hasil Perhitungan Akurasi Forecasting Penjualan Adaptor Tang Rivet dengan Simple Moving Average Interval 2 3 4 5 MSE 15,95 26,94 21,04 24,48 RMSE 3,99 5,19 4,59 4,95
Pada hasil perhitungan akurasi forecasting tabel 9, didapati bahwa forecasting Simple  moving  average dari  penjualan Adaptor  Tang  Rivet  dengan  nilai  interval=2  merupakan  nilai interval  yang paling baik  yaitu MSE senilai 15,95 dan RMSE senilai 3,99.
5) Forecasting Penjualan Produk Lem DN 250g Berdasarkan  penjualan  Lem  DN  250g  pada  data  historik
ada  pada  tabel  1,  data  tersebut  dilakukan  peramalan Simple moving  average dengan  nilai  interval  mulai  dari  dua  sampai lima. Hasil perhitungan forecasting penjualan dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 10. Hasil Perhitungan Forecasting Penjualan Lem DN 250g dengan Simple Moving Average Interval QTY 2 3 4 5 Januari 1 Februari 11 Maret 27 6 April 27 19 13 Mei 24 27 21,67 16,5 Juni 10 25,5 26 22,25 18 Juli 0 17 20,33 22 19,8
Setelah  dilakukan forecasting Simple  moving  average , kemudian dilakukan perhitungan akurasi forecasting pada hasil forecasting metode  tersebut.  Hasil  perhitungan  akurasi forecasting Lem DN 250g dengan Simple moving average dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 11. Hasil Perhitungan Akurasi Forecasting Penjualan Lem DN 250g dengan Simple Moving Average Interval 2 3 4 5 MSE 213,35 217,72 230,10 228,02 RMSE 14,61 14,76 15,17 15,10
Pada  hasil  perhitungan  akurasi forecasting tabel  11, didapati  bahwa forecasting Simple  moving  average dari penjualan  Lem  DN  250g  dengan  nilai  interval=2  merupakan nilai  interval  yang  paling  baik  yaitu  MSE  senilai  213,35  dan RMSE senilai 14,61.

## C. Perancangan Arsitektur dan Desain Informasi
Perancangan  desain  in form asi  pada  penelitian  ini menggunakan Unified Modeling Language (UML), model yang secara spesifik berorientasi objek.
Pada  Gambar  2  dijelaskan  bahwa  ada  tiga  aktor user aplikasi forecasting penjualan  yaitu,  admin  penjualan,  admin gudang dan owner . Masing- masing aktor memiliki aktivitas dan wewenang bermacam-macam. Adapun hak akses dari masing- masing user adalah sebagai berikut:
 Admin Penjualan, memiliki hak akses login , data laporan persediaan, data laporan penjualan dan forecasting .
 Admin  Gudang,  memiliki  hak  akses  mid- user .  Yaitu berupa login , data barang, data tipe, data supplier , laporan persediaan, dan laporan pembelian.
 Owner ,  memiliki  hak  akses login ,  data user ,  dan permintaan akses forecasting .
Tabel 12. Definisi Usecase
# Use case Definisi 1 Login Proses  autentikasi pada aplikasi. 2 Kelola  Data Barang Melakukan  manajemen  kelola (tambah,  edit,  dan  hapus)  data barang. 3 Kelola  Data Tipe Melakukan manajemen kelola  (tambah,  edit,  dan  hapus) data tipe barang 4 Kelola Data User Melakukan  manajemen  kelola (tambah,  edit,  dan  hapus)  data pengguna. 5 Kelola  Data Supplier Melakukan  manajemen  kelola (tambah,  edit,  dan  hapus)  data supplier . 6 Kelola  Laporan Persediaan Melakukan  manajemen  kelola (tambah,  edit,  dan  hapus)  data laporan persediaan. 7 Mencetak Laporan Persediaan Mencetak  laporan  persediaan untuk  barang  yang  ingin  di restock. 8 Kelola  Laporan Penjualan Melakukan  manajemen  kelola (tambah atau import dari marketplace) data laporan penjualan 9 Kelola  Laporan Pembelian Melakukan  manajemen  kelola (tambah, edit, dan hapus)  data laporan  pembelian. 10 Input periode Forecasting Memilih banyaknya periode yang ingin di forecast 11 Melihat Hasil Peramalan Melihat hasil forecasting metode

## Simple moving average
Dengan  tersusunnya  definisi use  case beserta  aktor pengguna aplikasi pendukung keputusan forecasting penjualan pada  CV.  Perkakas  Indonesia.  Sehingga  dapat  didapati  class diagram sebagai berikut :

## Gambar 3. Class Diagram
Pada  Gambar  3  terdapat  beberapa  class  yang  terdiri  dari, user ,  Barang,  Tipe,  Penjualan,  Pembelian, Supplier .  Di  dalam setiap class tersebut terdapat atribut dan proses atau method.

## D. Antar Muka Sistem
Sistem  Pendukung  Keputusan Forecasting Penjualan dengan  metode  SMA  berbasis  WEB  (Studi  Kasus  :  CV. Perkakas  Indonesia)  telah  dibangun  dengan  menggunakan bahasa pemrograman PHP 7.4 dan MySql.
 Tampilan Awal Aplikasi

## Gambar 4. Tampilan Awal Aplikasi
Pada  Gambar  4  menampilkan  aplikasi  awal  dari  aplikasi penunjang  keputusan  pada  penelitian  ini.  Pada  tampilan  awal terdapat form login untuk  masuk kedalam program agar dapat masuk dan melakukan pengolahan data barang di CV. Perkakas Indonesia.  Adapun user pada  aplikasi  penelitian  ini  dibagi menjadi  tiga  yaitu  Admin  Gudang,  Admin  Penjualan  dan Owner .
 Tampilan Home Adapun user pada  sistem  ini  dibagi  menjadi  tiga,  yaitu owner, Admin  Penjualan  dan  Admin  Gudang.  Pada  halaman Home menampilkan grafik total penjualan harian atau bulanan .

## 1)
Owner

## Gambar 5. Tampilan
Home Owner
Pada Gambar 5 ditunjukkan tampilan home aplikasi untuk owner . Pada form tersebut terdiri dari menu data User , laporan penjualan dan forecasting .

## 2) Admin Gudang
Gambar 6. Menunjukkan Tampilan Home Admin Gudang
Pada Gambar 6 merupakan tampilan home aplikasi untuk Admin Gudang. Untuk admin gudang memiliki hak ases hampir pada semua menu kecuali laporan penjualan dan forecasting .

## 3) Admin Penjualan
Gambar 7. Tampilan Home Admin Penjualan
Pada Gambar 7 menampilkan Tampilan home untuk admin penjualan.  Admin  penjualan  memiliki  hak  akses  melihat  data barang,  menginput  laporan  penjualan  dan  mengelola  data forecasting .
 Tampilan Data Barang
Gambar 8. Tampilan  Data Barang
Pada  Gambar  8  menunjukkan  tampilan  untuk  admin gudang  dalam  mengelola  data  barang,  yaitu  mengedit  dan menghapus  serta  menambahkan  data  barang  melalui  impor maupun manual. Untuk admin penjualan dan owner hanya diberi akses untuk melihat data barang saja tanpa mengelolanya.
 Tampilan Data Tipe

## Gambar 9.Tampilan Data Tipe
Pada  Gambar  9  menunjukkan  tampilan  data  tipe  untuk admin gudang.Di menu ini admin gudang juga dapat mengelola data tipe  yaitu  menambah,  mengedit dan menghapus data tipe. Owner dan admin penjualan tidak memiliki hak akses terhadap menu ini.
 Tampilan Data User
Gambar 10. Form Data User
Pada  Gambar  10  menunjukkan  tampilan  data user oleh owner . Pada tampilan ini, owner juga dapat mengelola data user . Admin Gudang dan Admin Penjualan tidak memiliki hak akses terhadap menu ini.

##  Tampilan Data Supplier
Gambar 11. Tampilan data Supplier
Pada  Gambar  11  menunjukkan  tampilan  tambah  data Supplier untuk admin gudang. Owner dan admin penjualan tidak memiliki hak akses terhadap menu ini.

##  Tampilan Laporan Persediaan

## Gambar 12. Tampilan Laporan Persediaan
Pada Gambar 12 menunjukkan tampilan laporan persediaan untuk  admin  gudang.  Admin  penjualan  hanya  memiliki  hak akses  melihat  menu  ini  dan owner tidak  memiliki  hak  akses terhadap menu ini.
 Tampilan Laporan Penjualan

## Gambar 13. Form Laporan Penjualan
Pada Gambar 13 menunjukkan tampilan laporan penjualan oleh admin penjualan. Pada Form ini, admin penjualan memiliki hak  akses  dalam  mengelola  laporan  penjualan.  Untuk owner , hanya bisa melihat hasil laporan penjualannya sedangkan admin gudang tidak memiliki hak akses dalam menu ini.
 Tampilan Laporan Pembelian

## Gambar 14. Form Laporan Pembelian
Pada  Gambar  14  menunjukkan  tampilan  tambah  laporan pembelian  oleh  admin  gudang. Owner dan  admin  penjualan tidak memiliki hak akses terhadap menu ini.
 Tampilan Forecasting
Gambar 15. Tampilan Hasil Forecasting
Pada Gambar 15 menunjukkan tampilan forecasting untuk Admin  Penjualan.  Pada  menu forecasting ,  Admin  Penjualan memilih banyaknya periode terlebih dahulu, kemudian memilih tombol cek. Namun, harus mendapat verifikasi persetujuan dari owner terlebih dahulu, jika owner menyetujui verifikasi  untuk melihat hasil forecasting nya, maka hasil forecasting dan akurasi peramalannya  akan  muncul.  Untuk  Admin  Gudang  tidak memiliki hak akses terhadap menu ini. Owner hanya verifikasi persetujuan.
Pada  Gambar  15  menunjukkan  hasil forecasting dengan metode Simple  moving  average 2  bulanan  untuk  bulan  Maret 2022.  Sehingga  sistem  akan  otomatis  memfilter  banyaknya penjualan produk di dua bulan sebelumnya yaitu penjualan pada bulan januari 2022 dan februari 2022. Sehingga didapatkan hasil sesuai perhitungan forecasting secara manual pada tabel 10.
III. KESIMPULAN
Dari hasil pengembangan aplikasi forecasting penjualan di CV. Perkakas Indonesia dengan metode Simple moving average didapat nilai interval=2 merupakan nilai konstanta yang paling optimal karena dapat menghasilkan akurasi paling baik. Simple moving  average 2  bulanan  lebih  unggul pada forecasting penjualan JV88, CB 4-11, WRG 600g, Adaptor Tang Rivet dan Lem  DN  250g.  Pengembangan  aplikasi  pendukung  keputusan dapat    melakukan  manajemen  pengguna  dan  perhitungan forecasting penjualan  yang  mengikuti  database.  Dengan demikian decision  maker dapat  terbantu  dalam  menentukan prioritas persediaan dan langkah strategi penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sugiyanto and U. B. Haryoko, Manajemen Pemasaran . Banten: Yayasan Pendidikan dan Sosial Indonesia Maju(YPSIM), 2020.
[2] V.  Gaspersz, Production  Planning  and  Inventory  Control .  Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 1998.
[3] E. N. S. Dewi and A. A. Chamid, “Implementation of Single Moving Average  Methods  For  Sales  Forecasting  Of  Bag  In  Convection  Tas Loram  Kulon,” J.  Transform. ,  vol.  16,  no.  2,  p.  113,  2019,  doi: 10.26623/transformatika.v16i2.1047.
[4] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Moving  Average  Dan  Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.
[5] Y. Astuti, B. Novianti, T. Hidayat, D. Maulina, M. I. Universitas, and A. Yogyakarta, “PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE  UNTUK  PERAMALAN  PENJUALAN  MAINAN ANAK.”
[6] A. I. Jaya, T. Desyani, J. Surya, K. No, P. Tangerang, and S. Banten, “Prosiding  Seminar  Nasional  Informatika  dan  Sistem  Informasi PERANCANGAN  APLIKASI  FORECASTING  PENJUALAN DENGAN  METODE  MOVING  AVERAGE  DAN  EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB DESIGNING SALES FORECASTING  APPLICATIONS  WITH  WEB-BASED  MOVING
AVERAGE AND EXPONENTI.”
[7] A.  H.  DS  and  B.  Prabawani,  “Manajemen  operasi,”  p.  1500,  2009, [Online].  Available:  file:///D:/BULAN/1  DATA  D/Paper/0178-BA- FISIP-2009.pdf.
[8] C. D. D. Arthur J. Keown, David F. Scott, John D. Martin, J. William Petty, Dasar-dasar  Manajemen  Keuangan ,  7th  ed.  Jakarta :  Salemba Empat, 1999 Salemba Empat, 1999, 2000.
[9] H. Kusuma, Manajemen Produksi . Yogyakarta: ANDY OFFSET, 2009.
[10] D.  Susandi  and  F.  Nafis,  “SISTEM  PERAMALAN  PENJUALAN PAVING BLOCK MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE,” Sist. Inf. | , vol. 8, no. 2, pp. 75–81, 2021.
[11] A.  L,  “Peramalan  bisnis,” Peramalan  bisnis  Ed.  pertama ,  vol.  2,  pp. 337–358, 1994.
[12] D.  Oktarini,  I.  Pratiwi,  and  O.  Utami,  “Perencanaan  pengendalian
produksi  dan  persediaan  pada  industri  karet  pt  melania  indonesia,” J. Integr. , vol. 2, no. 2, pp. 16–24, 2017.