e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2

## Aplikasi Prediksi Penjualan Kopi dengan Metode Single Exponential Smoothing untuk Mengetahui Produk Kopi Terlaris
Robby Yuli Endra * , Oktavia Laurina Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung Lampung, INDONESIA robbyyuliendra@ubl.ac.id*, oktavia.17421032@student.ubl.ac.id
Abstract – Indonesia is the fourth-largest coffee exporter in the world. for the Indonesian state, it only focuses on quantity, in fact, the quality of Indonesian coffee has been recognized by various parties in various countries. The majority of the Indonesian population likes coffee, especially the people of Lampung, but only with certain types of coffee such as Arabica, Robusta, etc. Therefore, coffee sellers must provide a stock of various types of coffee products. In the supply of coffee products with various types, it can cause difficulties in providing coffee products and effective storage  so that the existing products are preserved and the quality of  taste is maintained. The provision of  coffee products is carried out using estimates without any definite calculations and also the seller has not been able to predict the coffee products that are often in demand by consumers. Based on the problems experienced, we need a method that is able to predict the coffee products that will be sold a lot, so that there is no accumulation of product stock. One method  that  can  help  solve  this  problem  is  to  use  the  single  exponential  smoothing  method.  Single  exponential smoothing  is  one  of  the  existing  methods  in  the  forecasting  (prediction)  system.  By  looking  at  the  problems  and methods that have been determined to solve the problems, this research will build a forecasting application (prediction). This system can help sellers in predicting coffee product sales. So that sellers can find out which coffee products will be selling well and can prepare the amount of coffee availability that customers are interested in.
Keywords: Coffee; Single Exponential Smoothing; Prediction; Bestsellers.
Abstrak – Indonesia merupakan pengekspor kopi terbesar keempat di dunia. bagi negara Indonesia hal tersebut hanya berfokus ke kuantitas saja pada kenyataannya kualitas kopi Indonesia sudah di akui dari berbagai pihak di beragam negara. Mayoritas penduduk Indonesia yang menyukai kopi khususnya masyarakat Lampung, tetapi hanya dengan jenis- jenis kopi tertentu saja misalnya arabika, robusta, dll. Oleh karena itu penjual kopi harus menyediakan stok produk- produk kopi dengan berbagai jenis. Dalam penyediaan produk kopi dengan berbagai jenis dapat menyebabkan kesulitan dalam melakukan penyediaan produk kopi dan penyimpanan yang efektif agar produk yang ada tetap terjaga keawetan nya dan terjaga kualitas dari rasa. Penyediaan produk kopi dilakukan menggunakan perkiraan tanpa adanya perhitungan yang pasti dan juga penjual belum bisa memprediksi produk kopi yang sering diminati para konsumen. Berdasarkan permasalahan yang di alami maka di perlukan suatu metode yang mampu memprediksi produk kopi yang akan banyak terjual,  agar  tidak  terjadi  penumpukan  stok  produk.  Salah  satu  metode  yang  dapat  membantu  menyelesaikan permasalahan tersebut adalah menggunakan metode Single Exponential Smooting . Single Exponential Smooting ialah salah satu metode pada sistem forecasting (prediksi). Dengan melihat permasalahan dan metode yang sudah di tentukan untuk menyelesaikan  permasalahan,  maka  pada  penelitian  ini  akan  di  bangun  sebuah  aplikasi forecasting  (prediksi). Dengan adanya  sistem  ini  dapat  membantu  penjual  dalam  memprediksi  penjualan  produk  kopi.  Sehingga  penjual  dapat mengetahui produk kopi yang akan laris terjual dan dapat mempersiapkan jumlah ketersediaan kopi yang diminati para customer .
Kata Kunci: Kopi; Single Exponential Smoothing; Prediksi; Terlaris.

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  pengekspor  kopi  terbesar keempat  di  dunia.  Bagi  negara  Indonesia  hal  tersebut hanya  berfokus  ke  kuantitas  saja  pada  kenyataannya kualitas kopi Indonesia sudah di akui dari berbagai pihak di  beragam  negara.  Sebagai  komoditas  andalan  ekspor, kopi Indonesia sudah mampu dijadikan sebagai salah satu devisa  negara.  Hal  ini  dapat  di  lihat  dari  pembangunan
perkebunan kopi yang semakin hari semakin meningkat. Dalam hal ini pembangunan perkebunan komoditas kopi di dominasi oleh perkebunan rakyat lebih dari 90% dan sisanya dari perkebunan besar swasta atau negara sebesar 10% [1] . Mengingat besarnya potensi yang dimiliki negara Indonesia  pendampingan  dan  penyuluhan  teknologi budidaya serta pengolahan kopi sangat di perlukan bagi petani.  Pendampingan  dan  penyuluhan  ini  dapat meningkat  produktivitas  serta  kualitas  kopi  secara
Terakreditasi SINTA Peringkat 5
Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
nasional. Hal tersebut diharapkan mampu meningkatkan daya saing komoditas di pasar dunia.
Kemajuan  perkembangan kopi di Indonesia  sangat signifikan.  Kualitas  rasa  yang  cukup  baik  dimiliki  oleh kopi nusantara tersebar di berbagai daerah indonesia. Hal ini disebabkan karena kopi sangat berkembang tumbuh di kawasan  beriklim  tropis  seperti  indonesia.  Bahkan sebagian daerah di Indonesia sudah termasuk penghasil kopi  terbaik  dan  terbesar  di  dunia.  Salah  satunya  pada provinsi  Lampung.  Provinsi  Lampung  memiliki  luas lahan  kopi  sebesar  156.878  Ha  dengan  produksi mencapai  110.570  ton [2] .  Kopi  yang  dihasilkan  dari provinsi lampung memiliki keistimewaan tersendiri ialah cita rasa dan wangi yang dihasilkan bisa sempurna. Hal ini di dapatkan dari perawatan dan pengelolaannya dilakukan dengan  sangat  insentif.  Selanjutnya  untuk  melindungi daya jual kopi di lampung, para petani juga sudah mulai melestarikan budidaya tanaman kopi secara organik. Hal tersebut  dikarenakan  pecinta  kopi  tingkat  dunia  lebih berminat dengan kopi organik yang lebih sehat [3] . Mayoritas penduduk Indonesia yang menyukai kopi khususnya  masyarakat  Lampung,  tetapi  hanya  dengan jenis-jenis  kopi  tertentu  saja  misalnya  arabika,  robusta, dan  lain-lain [4] .  Oleh  karena  itu  penjual  kopi  harus menyediakan stok produk-produk kopi dengan berbagai jenis.  Dalam  penyediaan  produk  kopi  dengan  berbagai jenis  dapat  menyebabkan  kesulitan  dalam  melakukan penyediaan  produk  kopi  dan  penyimpanan  yang  efektif agar  produk  yang  ada  tetap  terjaga  keawetan  nya  dan terjaga  kualitas  dari  rasa.  Penyediaan  produk  kopi dilakukan  menggunakan  perkiraan  tanpa  adanya perhitungan  yang  pasti.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan kehabisan stok produk kopi ketika penjualan meningkat dan dapat pula terjadinya kelebihan stok produk apabila penjualan menurun.
Berdasarkan  permasalahan  yang  di  alami  maka  di perlukan  suatu  metode  yang  mampu  memprediksi produk kopi yang akan banyak terjual, agar tidak terjadi penumpukan stok produk. Salah satu metode yang dapat membantu  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  ialah memakai  metode Single  Exponential  Smooting . Single Exponential  Smooting merupakan  salah  satu  metode  yang ada  dalam  sistem forecasting [5] . Metode  ini  digunakan untuk memprediksi penjualan produk kopi dengan  pola data  horizontal  yang  tidak  pasti  dari  waktu  ke  waktu. Metode  ini  biasanya  digunakan  untuk  memprediksi permintaan  yang  perubahan  nya  yang  sangat  cepat. Metode Single  Exponential  Smooting sebenarnya  ialah metode  yang  memperlihatkan  pembobotan  menurun secara exponential terhadap nilai observasi yang lebih tua, yaitu  nilai  yang  lebih  baru  diberikan  bobot  relatif  lebih besar dibanding nilai observasi yang lebih lama [6] . Dengan  melihat  permasalahan  dan  metode  yang sudah  di  tentukan  untuk  menyelesaikan  permasalahan, maka pada penelitian ini akan di bangun sebuah aplikasi forecasting . Forecasting ialah  peramalan  yang  akan  terjadi pada waktu yang akan datang [7] . Adanya sistem ini bisa menunjang penjual dalam memprediksi penjualan produk kopi.  Sehingga  penjual  dapat  mengetahui  produk  kopi yang akan laris terjual dan dapat mempersiapkan jumlah ketersediaan kopi yang diminati para customer.
2. Metodologi

## A. Metode Penelitian
Metode  ini  diterapkan  oleh  penulis  yang  bertujuan memprediksi  penjualan  produk  kopi  dengan  pola  data horizontal yang tidak pasti dari waktu ke waktu. Metode ini  biasanya  digunakan  untuk  memprediksi  permintaan yang  perubahan  nya  yang  sangat  cepat.  Metode  single exponential smoothing pada hakikatnya ialah kelanjutan metode moving averages sederhana [6] . Metode Single  Exponential  Smooting memperlihatkan pembobotan  menyusut  menurut  eksponensial  atas tingkat  pengamatan  yang  lebih  tua.  Ialah  tingkat  yang lebih baru memberikan bobot relatif lebih besar daripada tingkat  pengamatan  lebih  lama.  Metode  membagikan suatu pembobotan eksponensial sama beralih dari segala tingkat  pengamatan  sebelumnya.  Metode  tidak mempengaruhi  oleh  trend  maupun  musim.  Bagi meramalkan  tingkat  periode  selanjutnya  mesti  ada  data permintaan  dari  periode  sebelumnya  dan  peramalan periode sebelumnya [8] .

## B. Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan 2 metode pengumpulan data  yaitu  Studi  Pustaka (Library  Research) dan  Studi Lapangan (Field  Research) .  Studi  pustaka  diperuntukkan untuk  membantu  penyusunan,  melangsukan  akumulasi data  menggunakan  panduan  buku  referensi, paper , website, dan literature yang berhubungan atas pengetahuan teoritis  mengenai  masalah  yang  sedang  diteliti,  yang kemudian dijadikan data untuk diolah lebih lanjut.
Sedangkan studi lapangan sendiri mengenai metode yang  dilaksanakan  pada  studi  lapangan  yaitu  observasi, wawancara,  dan  kepustakaan.  Observasi  dalam pelaksanaan  bagan  ini,  penelitian  ini  masuk  ke  tempat observasi  secara  langsung  guna  mencermati  tahap pengembangan sistem, konfirgurasi data dan perihal yang terikat dalam penelitian. Dan pemulangan data melewati wawancara  secara  lisan  atau  langsung  dengan  pemilik Rumah Produksi De Lampoeng Kopi, melalui tatap muka dan  jawaban  responden  dicatat  dan  dirangkum  peneliti yang  dimasukan  dalam  lampiran.  Guna  mensupport penelitian  ini  membutuhkan  sumber  yang  telah dipaparkan yaitu dengan metode kepustakaan.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## A. Hasil
Pada penelitian ini menghasilkan sebuah pembentukan sistem prediksi berbasis web yang memakai metode Single  Exponential  Smooting serta  dipakai  untuk memprediksi  penjualan  kopi  terlaris.  Implementasi metode Single  Exponential  Smooting ada  jumlah  tingkatan yang dilakukan dalam penelitian, yaitu mengindentifikasi masalah,  perhitungan  data  sebelumnya,  meliputi penentuan  nilai alpha  ( 𝛼 ) ,  menentukan  nilai Ft dengan data yang sebelumnya.
Sistem ini diterima oleh 2 user yaitu user admin dan user pembeli, user  admin diperoleh  menu  prediksi  yang
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
menciptakan  sebuah  tampilan  grafik  dimana  penjual (admin)  dapat  meninjau  hasil  prediksi  penjualan selanjutnya. Bersama itu user admin dapat mengelola data penjualan  kopi, user  admin juga  dapat  meninjau  data transaksi user atau pembeli. Berikutnya pada user pembeli terdapat halaman belanja dimana pembeli bisa membeli produk  kopi  tersebut,  selain  itu  pada user pembeli  juga terdapat  menu  keranjang  pembelian  yang  dimana user pembeli bisa melihat pesanan yang mereka pilih, dan pada user pembeli  terdapat  menu checkout yang  dimana user pembeli dapat melihat produk yang dibeli, harga, jumlah pembelian,  menu  yang  terakhir  yaitu  menu  transaksi dimana user pembeli dapat melihat status pemesanan.

## B. Pembahasan
Metode Single  Exponential  Smooting merupakan metode  suatu  pembobotan  eksponensial  rata-rata bergerak pada semua nilai sebelumnya. Pada metode ini tidak  dipengaruhi  oleh  trend  maupun  musim.  Bagi meramalkan  nilai  periode  berikutnya  diperlukan  data permintaan  dari  periode  sebelumnya  dan  peramalan periode sebelumnya [9] . Proses  perhitungan  metode Single  Exponential Smoothing adalah sebagai berikut: Ft = F(t-1) + 𝛼 (A(t-1) - F(t – 1)) (1) Dimana: 𝛼 = Konstanta A (t-1)  = Nilai aktual periode sebelumnya F (t-1)   = Ramalan sebelumnya Ft = Ramalan baru. Tabel 1 . Data Kopi Bulan Tahun  Data Actual Januari 2020 120 Februari 2020 95 Maret 2020 110 April 2020 85 Mei 2020 90 Juni 2020 90 Juli 2020 100 Agustus 2020 140 September 2020 145 Oktober 2020 135 November 2020 125 Desember 2020 100 Januari 2021 90 Februari 2021 75 Maret 2021 85 April 2021 95 Mei 2021 70 Juni 2021 60 Juli 2021 65 Agustus 2021 50 September 2021 0 Oktober 2021 0 November 2021 0 Desember 2021 0 1) Perhitungan Peramalan di Tahun 2020
Pada tahap pertama ini adalah penentuan nilai alpha ( 𝛼 ).  Pada  dasarnya  dalam  menentukan  nilai  alpha ditentukan  dari  rentang  0.1  sampai  0.9  yang  akan digunakan untuk menghitung prediksi. Pada penelitian ini menggunakan nilai alpha 0,9 karena nilai tersebut dinilai lebih akurat [10] . Pada tahap kedua adalah  menentukan nilai Ft dengan data yang sebelumnya. Berikut perhitungan peramalan di tahun 2020:
a. Peramalan  untuk  bulan  1,  ditentukan  sebesar  nilai actual rill bulan januari 2021 yaitu 120.
b. Peramalan untuk bulan 2, yaitu:
F t = F (t-1) + 𝛼 (A t-1) - F (t – 1) ) = 120 + 0,9(120 - 120)
= 120,9
c. Peramalan untuk bulan 3, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 120,9 + 0,9(95 – 120,9)
= 97,59
d. Peramalan untuk bulan 4, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 97,59+ 0,9(110-97,59) = 108,
e. Peramalan untuk bulan 5, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 108,7+ 0,9(85-108,7) = 87,37
f. Peramalan untuk bulan 6, yaitu:
F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 87,37+ 0,9(90-87,37) = 89,737
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
g. Peramalan untuk bulan 7, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) )
= 89,737+ 0,9(90-89,737)
= 89,973 h. Peramalan untuk bulan 8, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 89,973+ 0,9(100-89,973)
= 98,997 i. Peramalan untuk bulan 9, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 98,997+ 0,9(140-98,997)
= 135,89 j. Peramalan untuk bulan 10, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 135,89+ 0,9(145-135,89)
= 144,089 k. Peramalan untuk bulan 11, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 144,089+ 0,9(135-144,089)
= 135,90
l. Peramalan untuk bulan 12, yaitu: F t = F (t-1) + 𝛼 (A (t-1) - F (t – 1) ) = 135,90+ 0,9(125-135,90) = 126,09

## 2) Perhitungan Peramalan di Tahun 2021
Pada tahap pertama ini adalah penentuan nilai alpha ( 𝛼 ).  Pada  dasarnya  dalam  menentukan  nilai  alpha ditentukan  dari  rentang  0.1  sampai  0.9  yang  akan digunakan untuk menghitung prediksi. Pada penelitian ini menggunakan nilai alpha 0,9 karena nilai tersebut dinilai lebih akurat [10] . Pada tahap kedua adalah menentukan nilai Ft dengan data yang sebelumnya.
Berikut perhitungan peramalan di tahun 2021:
a. Peramalan  untuk  bulan  1,  ditentukan  sebesar  nilai actual rill bulan januari 2021 yaitu 120.
b. Peramalan untuk bulan 2, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 90 + 0,9(90-90) = 90,9
c. Peramalan untuk bulan 3, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 90,9 + 0,9(75-90,9) = 76,59 d. Peramalan untuk bulan 4, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 76,59 + 0,9(85-76,59) = 84,159 e. Peramalan untuk bulan 5, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 84,159 + 0,9(95-84,159) = 93,9159 f. Peramalan untuk bulan 6, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 93,9159 + 0,9(70-93,9159) = 72,39159 g. Peramalan untuk bulan 7, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 72,39159 + 0,9(60- 72,39159) = 61,242 h. Peramalan untuk bulan 8, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 61,242 + 0,9(65- 61,242) = 64,62 i. Peramalan untuk bulan 9, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 64,62+ 0,9(50-64,62) = 53,262 j. Peramalan untuk bulan 10, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 53,262+ 0,9(53,262- 53,262)
= 53,262
k. Peramalan untuk bulan 11, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1)) = 53,262 + 0,9(53,262-53,262) = 53,262 l. Peramalan untuk bulan 12, yaitu: Ft = F(t-1) + 𝛼 (At-1) - F(t – 1))
= 53,262 + 0,9(53,262-53,262) = 53,262 Tabel 1. Hasil Perhitungan Prediksi Bulan Tahun  Data Actual  Prediksi Januari 2020 120 120 Februari 2020 95 120,9 Maret 2020 110 97,59 April 2020 85 108,7 Mei 2020 90 87,37 Juni 2020 90 89,737 Juli 2020 100 89,973 Agustus 2020 140 98,997 September 2020 145 135,89 Oktober 2020 135 144,089 November 2020 125 135,90 Desember 2020 100 126,09 Januari 2021 90 90 Februari 2021 75 90,9 Maret 2021 85 76,59 April 2021 95 84,159
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 11 No. 2
Bulan Tahun  Data Actual  Prediksi Mei 2021 70 93,9159 Juni 2021 60  71,39159 Juli 2021 65 61,242 Agustus 2021 50 64,62 September 2021 53,262 Oktober 2021 53,262 November 2021 53,262 Desember 2021 53,262 Dari Tabel  2 dapat  diperoleh  hasil  prediksi  pada bulan  September  =  53,262,  Oktober  =  53,262, November = 53,262, dan Desember = 53,262.

## 4. Kesimpulan
Dari  pembahasan  hasil  penelitian  diatas  tersebut yang  telah  di  buat,  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa penelitian  ini  berhasil  membuat  aplikasi  prediksi penjualan kopi dengan metode Single Exponential Smooting untuk  mengetahui  produk  kopi  terlaris.  Penelitian  ini membuat aplikasi ini dengan metode single  exponential smoothning  dimana  metode  memerlukan  data  data sebelumnya untuk menghasilkan data predikdi penjualan selanjutnya. Penelitian ini menguji 3 teori yang digunakan dalam  menentukan  hasil  prediksi  penjualan  kopi.  Teori yang diuji dalam penelitian ini adalah teori penentuan data kopi, data sebelumnya dengan menggunakan pendekatan Single  Exponential  Smooting .  Harapan  untuk  kedepannya agar  aplikasi  prediksi  berbasis  web  ini  dapat dikembangkan lagi dalam segi fitur ataupun desain yang lebih  beragam  lagi.  Dari  hasil  penelitian  ini  dilakukan untuk menghasilkan hasil prediksi beserta metode Single Exponential  Smooting ,  diharapkan  dalam  penelitian selanjutnya  dapat  dilakukan  perbandingan  dengan metode  lainnya  agar  dapat  memperbandingkan  hasil prediksi akurasi.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  S. F. Sahat, N. Nuryartono, and M. P. Hutagaol, “Analisis Pengembangan Ekspor Kopi Di Indonesia,” J. Ekon. Dan Kebijak. Pembang. , vol. 5, no. 1, pp. 63 – 89, 2018, doi: 10.29244/jekp.5.1.63-
89.
[2] Badan Pusat Statistik, “Output Tabel Dinamis,” Badan Pus. statstik , p. 2012, 2019.
[3] Y. Andika, “Analisis Strategi Promosi Kopi Luwak dalam Meningkatkan Penjualan Produk Menurut Perspektif Ekonomi Islam,” Skripsi Fak. Ekon. Dan Bisnis , 2018.
[4]  R. Kultivar, R. Evizal, D. A. N. Fembriarti, and E. Prasmatiwi, “Ragam Kultivar Kopi di Lampung,” Agrotrop J. Agric. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 80 – 88, 2016.
[5]  S. Santoso, Metode forecasting bisnis masa kini dengan minitab dan spss . Jakarta, 2009.
[6]  P. Subagyo, forecasting konsep dan aplikasi . Yogyakarta: BPFE-YOGYAKARTA, 2016.
[7] W. Handoko, “Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Amik Royal
Kisaran),” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 125 – 132, 2019, doi:
10.33330/jurteksi.v5i2.356.
[8]  M. R. Kusasi, Sistem Informasi Forecasting Berbasis Regression Untuk Prediksi Jumlah Siswa Pendaftar Baru Pada Aussie Center Of English . Lampung, 2014.
[9]  S. Reksohadiprodjo, Bussiness Forecasting . Yogyakarta, 2016.
[10] I.  Falani,  “Penentuan  Nilai  Parameter Metode Exponential Smoothing Dengan Algoritma Genetik Dalam  Meningkatkan  Akurasi  Forecasting,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 1, p. 14, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i1.8268.