http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Prediksi Stok Bahan Baku Roti pada Al- Fattah Bakery dan Cake Aek Teluk Kiri menggunakan Metode SMA

## Prediction of Bread Raw Material Stock at Al-Fattah Bakery and Cake Aek Teluk Kiri Using SMA method
1 Dewi Handayani*, 2 Masitah Handayani, 3 Abdul Karim Syahputra
1 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, STMIK ROYAL Kisaran
2,3 Sistem Komputer, Ilmu Komputer, STMIK ROYAL Kisaran Jalan Prof. H. M. Yamin No. 173 Kota Kisaran Timur, Asahan, Sumatera Utara, Indonesia *e-mail: dewi21062001@gmail.com
( received : 20 September 2023, revised : 2 Oktober 2023, accepted : 7 Oktober 2023)

## Abstrak
AL- Fattah Bakery Dan Cake adalah perusahaan yang bergerak dibidang produksi dan penjualan kue kering.  Dalam  mengelola  persediaan  bahan  baku  harus  memastikan  persediaan  yang  cukup  dalam penjualan,  meminimalkan  waktu  dan  biaya  yang  dibutuhkan.  Pengendalian  persediaan  merupakan suatu  usaha  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  untuk  mengoptimalkan  penjualan  dan  mencari  resiko sekecil mungkin. Permasalahan yang dihadapi oleh AL- Fattah Bakery dan Cake untuk setiap cabang di Kabupaten Asahan adalah kesulitan dalam menentukan jumlah persediaan bahan baku yang harus diproduksi pada bulan berikutnya agar tetap memenuhi permintaan pelanggan dan tidak menyebabkan penumpukan  dalam jangka  waktu  yang  lama  dan  menjaga  kesetabilan  stok  bahan  baku. Karena jika terjadi  penumpukkan  stok  dapat  berakibat  produk  tersebut  mengalami  kadaluarsa  dan  gagal didistribusikan kepada pelanggan. Hal ini disebabkan oleh permintaan pelanggan yang berubah setiap bulannya mengikuti trend yang ada. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi persediaan bahan baku  menggunakan metode SMA ( Single Moving Average) pada AL- Fattah Bakery Dan Cake untuk setiap cabang di Kabupaten Asahan. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, metode Single Moving  Average  (SMA) dapat  membantu  AL-  Fattah  Bakery  Dan  Cake  Aek  Teluk  Kiri  Dengan Metode Single  Moving  Average dalam  meramalkan  Persediaan  bahan  baku  roti  untuk  bulan berikutnya.
Kata kunci: Prediksi, Stok, Bahan Baku Roti, Metode Single Moving Average

## Abstract
AL-  Fattah  Bakery  and  Cake  is  a  company  engaged  in  the  production  and  sale  of  pastries.  In managing raw material inventory, you must ensure sufficient inventory for sales, minimizing the time and costs required. Inventory control is an effort carried out by a company to optimize sales and seek as  little  risk  as  possible.  The  problem  faced  by  AL-  Fattah  Bakery  and  Cake  for  each  branch  in Asahan  Regency  is  the  difficulty  in  determining  the  amount  of  raw  material  inventory  that  must  be produced  in  the  following  month  in  order  to  continue  to  meet  customer  demand  and  not  cause accumulation over a long period of time and maintain the stability of raw material stock. . Because if there  is  a  buildup  of  stock,  it  could  result  in  the  product  expiring  and  failing  to  be  distributed  to customers. This is caused by customer demand which changes every month following existing trends. The aim of this research is to predict raw material supplies using the SMA (Single Moving Average) method at AL- Fattah Bakery and Cake for each branch in Asahan Regency. Based on the results of the research that has been carried out, the Single Moving Average (SMA) method can help AL- Fattah Bakery and Cake Aek Teluk Kiri with the Single Moving Average Method in predicting the supply of bread raw materials for the following month.
Keywords: Predictions, Stock, Bread Raw Materials, Single Moving Average Method

## 1 Pendahuluan
AL- Fattah Bakery Dan Cake adalah perusahaan yang bergerak dibidang produksi dan penjualan kue kering. AL- Fattah Bakery Dan Cake Bulan berlokasi di Jalan Lintas Sumatera Desa Teluk Kiri, Kecamatan Teluk Dalam. Setiap harinya banyak terjadi transaksi penjualan pada AL- Fattah Bakery Dan  Cake,  hal  ini  mempengaruhi  persediaan  bahan  baku  yang  ada  di  AL-  Fattah  Bakery  Dan  Cake untuk  setiap  cabang  di  Kabupaten  Asahan.  Dalam  mengelola  persediaan  bahan  baku  harus memastikan  persediaan  yang  cukup  dalam  penjualan,  meminimalkan  waktu  dan  biaya  yang dibutuhkan. Pengendalian persediaan merupakan suatu usaha yang dilakukan oleh perusahaan untuk mengoptimalkan penjualan dan mencari resiko sekecil mungkin.
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  AL-  Fattah  Bakery  Dan  Cake  untuk  setiap  cabang  di Kabupaten  Asahan  adalah  kesulitan  dalam  menentukan  jumlah  persediaan  bahan  baku  yang  harus diproduksi pada bulan berikutnya agar tetap memenuhi permintaan pelanggan dan tidak menyebabkan penumpukan  dalam jangka  waktu  yang  lama  dan  menjaga  kesetabilan  stok  bahan  baku. Karena jika terjadi  penumpukkan  stok  dapat  berakibat  produk  tersebut  mengalami  kadaluwarsa  dan  gagal didistribusikan kepada pelanggan. Hal ini disebabkan oleh permintaan pelanggan yang berubah setiap bulannya mengikuti trend yang ada.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  sangat  diperlukan  strategi  penjualan  salah  satunya yaitu  dengan  melakukan  prediksi  atau  peramalan  penjualan  yang  berguna  agar  dapat  diketahui  stok bahan baku yang akan disediakan untuk pembuatan roti menjadi efektif dan efesien. Peramalan adalah suatu  situasi  atau  kondisi  yang  diperkirakan  akan  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang.  Metode peramalan merupakan cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar data yang relevan pada masa lalu [1]. Peramalan (forecasting) adalah seni  dan  ilmu  untuk  memprediksi  kejadian  yang  akan  terjadi  dengan  menggunakan  data  historis dengan  bentuk  model  matematis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  yang  akan  datang  dan  seni    dan ilmu  memprediksi  peristiwa-peristiwa  yang  akan  terjadi  dengan menggunakan data historis dan memproyeksikannya  kemasa depan dengan beberapa bentuk model  matematis [2]. Salah satu tujuan peramalan adalah untuk meningkatkan efektifitas suatu rencana bisnis dalam suatu perusahaan [3].
Metode  pendekatan forecasting (peramalan)  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode Single  Moving Average ( SMA ).  Metode SMA ( Single  Moving  Average) merupakan  metode  ramalan  untuk  periode mendatang.  Untuk  menentukan  ramalan  pada  periode  yang  akan  datang    memerlukan  data  historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya dengan metode 4 bulanan moving average , ramalan bulan ke- 5 baru dapat dihitung setelah bulan keempat berakhir dan demikian seterusnya [4].
Tujuan penelitian adalah untuk memprediksi persediaan bahan baku  menggunakan metode SMA ( Single  Moving  Average) pada  AL-  Fattah  Bakery  dan  Cake  untuk  setiap  cabang  di  Kabupaten Asahan.  Manfaat  penelitian  ini  adalah  membantu  AL-  Fattah  Bakery  dan  Cake  dalam  dalam melakukan proses persediaan stok bahan baku dengan efektif dan efesien.

## 2 Tinjauan Literatur
Pada tinjauan literatur akan dijelaskan penelitian terdahulu yang menggunakan peramalan dengan metode Single  Moving  Average ( SMA ).  Peramalan (forecasting) dimaksudkan  untuk  meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian keadaan masa lalu peramalan, bertujuan mendapatkan hasil  yang  mampu  meminimumkan  kesalahan  dalam  peramalan  ( forecast  error) dan  peramalan bertujuan mendapatkan peramalan (forecast) yang bisa meminimumkan kesalahan meramal (forecast error) [5] . Pada metode Single Moving Average menggunakan sejumlah data aktual permintaan yang baru untuk  membangkitkan  nilai  ramalan  untuk  permintaan  di  masa  yang  akan  datang.  Metode  ini  akan efektif  diterapkan  apabila kita  dapat  mengasumsikan  bahwa  permintaan pasar terhadap  produk  akan tetap stabil sepanjang waktu. Metode ini mempunyai dua sifat khusus yaitu untuk membuat forecast memerlukan  data.  Historis  dalam  jangka  waktu  tertentu,  semakin  panjang moving  average akan menghasilkan moving average yang semakin halus, secara sistematis moving average dapat dihitung dengan persamaan [6].
Berikut  merupakan  hasil  penelitian  menggunakan  peramalan  dengan  metode Single  Moving Average yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  adalah  antara  lain  penelitian  tenteng  peramalan penjualan  paving  block  [7],  prediksi  tingkat  produksi  buah  kelapa  sawit  [8],  peramalan  persediaan
barang  minimarket  [9],  peramalan  alat  kesehatan  [10],  peramalan  persediaan  bahan  pangan  [11], prediksi stok produsen [12], prediksi penjualan obat [13], prediksi persediaan kedelai [14], peramalan penjualan sembako [15] dan prediksi penjualan barang baby shop [16].
Pada  hasil  penelitian  tersebut,  peramalan  dengan  metode Single  Moving  Average telah  banyak diterapkan salah satunya di dalam persediaan bahan baku. Maka dalam penelitian ini akan diterapkan dengan  prediksi  stok  bahan  baku  roti.  Sehingga  disimpulkan  metode Single  Moving  Average dapat diterapkan dalam penelitian ini yaitu dalam prediksi stok bahan baku roti yang akan membantu proses produksi  roti  pada  AL-  Fattah  Bakery  Dan  Cake  menjadi  efektif  dan  efesien  agar  tidak  kekurangan stok bahan baku roti di periode mendatang.

## 3 Metode Penelitian
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  terbentuk  dalam  bagan  penelitian proses  tahapan penelitian terlihat pada Gambar 1:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  sebagai  langkah  awal  penelitian.  Peneliti  melakukan  identifikasi masalah  dengan  menjelaskan  apa  masalah  yang  ditemukan  AL-  Fattah  Bakery  dan  Cake  yang kesulitan  dalam  menentukan  jumlah  persediaan  bahan  baku  yang  harus  diproduksi  pada  bulan berikutnya  agar  tetap  memenuhi  permintaan  pelanggan  dan  tidak  menyebabkan  penumpukan dalam jangka waktu yang lama dan menjaga kesetabilan stok bahan baku.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah teknik atau cara yang dilakukan oleh peneliti untuk mengumpulkan data. Pengumpulan  data  dilakukan  guna  memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka mencapai  tujuan  penelitian.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  stok  bahan  baku  roti  dengan mengambil data langsung ke lokasi penelitian berupa dokumentasi dan wawancara.
3. Analisis Data
Setelah  melakukan  pengumpulan  data  maka  peneliti  membuat  analisis  data  bertujuan  untuk mengetahui  peramalan  jumlah  persediaan  bahan  baku  roti.  Analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode single moving average untuk prediksi stok bahan baku  AL- Fattah Bakery dan Cake.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil penelitian prediksi stok bahan baku roti pada AL- Fattah Bakery Dan Cake menggunakan metode single moving average sebagai berikut.
Berikut  ini  merupakan  data  stok  bahan  baku  tepung  dan  hasil  persediaan  tepung  telihat  pada Tabel 1.
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Analisis Data
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 1. Hasil Persediaan Tepung
MAD = ∑|At – Ft|  =   569  =  56,9
n
10
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  46298  =  4629,8
n
10 MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =  0,62  = 6,22% |Yt| 10
Pada  Tabel  1.  Hasil  Persediaan  Tepung  di  atas  menggunakan  perhitungan  2  periode,  sehingga mendapatkan  hasil  prediksi  bahan  baku  bulan  juni  2023  yaitu  persediaan  tepung  sebanyak  880  kg dengan akurasi MAPE 6,22%.
Berikut ini merupakan data stok bahan baku susu dan hasil persediaan susu telihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Persediaan Susu No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juni 2022 604 0 0 0 2 Juli 2022 557 0 0 0 3 Agustus 2022 612 580,5 31,5 992,25 0,05 4 September 2022 528 584,5 56,5 3192,25 0,11 5 Oktober 2022 564 570 6 36 0,01 6 November 2022 623 546 77 5929 0,12 7 Desember 2022 622 593,5 28,5 812,25 0,05 8 Januari 2023 659 622,5 36,5 1332,25 0,06 9 Februari 2023 653 640,5 12,5 156,25 0,02 10 Maret 2023 687 656 31 961 0,05 11 April 2023 621 670 49 2401 0,08 12 Mei 2023 608 654 46 2116 0,08 13 Juni 2023 - 615 - - - TOTAL 374,5 17928,25 0,61 MAD = ∑|At – Ft|  =   374,5  =  37,45 n 10 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  17928,25  =  1792,825
n
10 MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =  0,61  = 6,1%
|Yt| 10
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juni 2022 892 0 0 0 2 Juli 2022 932 0 0 0 3 Agustus 2022 947 912 35 1225 0,04 4 September 2022 903 939,5 36,5 1332,25 0,04 5 Oktober 2022 912 925 13 169 0,01 6 Novemver 2022 974 907,5 66,5 4422,25 0,07 7 Desember 2022 839 943 104 10816 0,12 8 Januari 2023 917 906,5 10,5 110,25 0,01 9 Februari 2023 994 878 116 13456 0,12 10 Maret 2023 982 955,5 26,5 702,25 0,03 11 April 2023 884 988 104 10816 0,12 12 Mei 2023 876 933 57 3249 0,07 13 Juni 2023 - 880 - - - TOTAL 569 46298 0,62
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada  Tabel  2.  Hasil  Persediaan  Susu  di  atas  menggunakan  perhitungan  2  periode,  sehingga mendapatkan  hasil  prediksi  bahan  baku  bulan  juni  2023  yaitu  persediaan  susu  sebanyak  615  kg dengan akurasi MAPE 6,1%.
Berikut ini merupakan data stok bahan baku mentega dan hasil persediaan mentega telihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Persediaan Mentega
MAD = ∑|At – Ft|  =   322,5  =  32,25
n
10
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  15324,25  =  1532,425
n
10 MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =  0,6  = 6,02% |Yt| 10
Pada Tabel  3.  Hasil  Persediaan  Mentega  di atas  menggunakan  perhitungan  2  periode,  sehingga mendapatkan hasil prediksi bahan baku bulan juni 2023 yaitu  persediaan mentega sebanyak 523 kg dengan akurasi MAPE 6,02%.
Berikut ini merupakan data stok bahan baku telur dan hasil persediaan telur telihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Persediaan Telur No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juni 2022 427 0 0 0 2 Juli 2022 413 0 0 0 3 Agustus 2022 464 420 44 1936 0,09 4 September 2022 414 438,5 24,5 600,25 0,06 5 Oktober 2022 472 439 33 1089 0,07 6 November 2022 417 443 26 676 0,06 7 Desember 2022 457 444,5 12,5 156,25 0,03 8 Januari 2023 452 437 15 225 0,03 9 Februari 2023 459 454,5 4,5 20,25 0,01 10 Marert 2023 393 455,5 62,5 3906,25 0,16 11 April 2023 437 426 11 121 0,03 12 Mei 2023 423 415 8 64 0,02 13 Juni 2023 - 430 - - - TOTAL 241 8794 0,56 No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juni 2022 490 0 0 0 2 Juli 2022 572 0 0 0 3 Agustus 2022 583 531 52 2704 0,09 4 September 2022 598 577,5 20,5 420,25 0,03 5 Oktober 2022 511 590,5 79,5 6320,25 0,16 6 Novemver 2022 507 554,5 47,5 2256,25 0,09 7 Desember 2022 541 509 32 1024 0,06 8 Januari 2023 558 524 34 1156 0,06 9 Februari 2023 553 549,5 3,5 12,25 0,01 10 Maret 2023 521 555,5 34,5 1190,25 0,07 11 April 2023 533 537 4 16 0,01 12 Mei 2023 512 527 15 225 0,03 13 Juni 2023 - 523 - - - TOTAL 322,5 15324,25 0,60
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
MAD = ∑|At – Ft|  =   241  =  24,1
n 10
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  8794  =  879,4 n 10 MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =  0,56  = 5,60% |Yt|                10
Pada  Tabel  4.  Hasil  Persediaan  Telur  di  atas  menggunakan  perhitungan  2  periode,  sehingga mendapatkan  hasil  prediksi  bahan  baku  bulan  juni  2023  yaitu    persediaan  telur  sebanyak  430  kg dengan akurasi MAPE 5,60%.
Berikut ini merupakan data stok bahan baku gula dan hasil persediaan gula telihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Persediaan Gula No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juni 2022 30 0 0 0 2 Juli 2022 26 0 0 0 3 Agustus 2022 29 28 1 1 0,03 4 September 2022 26 27,5 1,5 2,25 0,06 5 Oktober 2022 24 27,5 3,5 12,25 0,15 6 Novemver 2022 28 25 3 9 0,11 7 Desember 2022 32 26 6 36 0,19 8 Januari 2023 28 30 2 4 0,07 9 Februari 2023 24 30 6 36 0,25 10 Maret 2023 23 26 3 9 0,13 11 April 2023 26 23,5 2,5 6,25 0,10 12 Mei 2023 28 24,5 3,5 12,25 0,13 13 Juni 2023 - 27 - - - TOTAL 32 128 1,21 MAD = ∑|At – Ft|  =   32  =  3,2 n 10 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  128  =  12,8
n 10
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  =  1,21  = 12,06 %
|Yt| 10
Pada  Tabel  5.  Hasil  Persediaan  Gula  di  atas  menggunakan  perhitungan  2  periode,  sehingga mendapatkan  hasil  prediksi  bahan  baku  bulan  juni  2023  persediaan  gula  sebanyak  27  kg  dengan akurasi MAPE 12,06%.
Pada  hasil  perhitungan  prediksi  prediksi  stok  bahan  baku  AL-  Fattah  Bakery  dan  Cake menggunakan metode single moving average dengan 5 data bahan baku yaitu tepung, susu, mentega, telur  dan  gula  mendapatkan  hasil  masing-masing  persediaan  bahan  baku  antara  lain  pada  hasil prediksi bahan baku bulan juni 2023 yaitu persediaan tepung sebanyak 880 kg dengan akurasi MAPE 6,22%, persediaan susu sebanyak 615 kg dengan akurasi MAPE 6,1%, persediaan mentega sebanyak 523 kg dengan akurasi MAPE 6,02%, persediaan telur sebanyak 430 kg dengan akurasi MAPE 5,60% dan persediaan gula sebanyak 27 kg dengan akurasi MAPE 12,06%.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil prediksi stok bahan baku AL- Fattah Bakery dan Cake menggunakan metode single  moving  average mendapatkan  hasil  prediksi  bahan  baku  bulan  juni  2023  yaitu  persediaan
tepung  sebanyak  880  kg,  persediaan  susu  sebanyak  615  kg,  persediaan  mentega  sebanyak  523  kg, persediaan telur sebanyak 430 kg dan persediaan gula sebanyak 27 kg. Hasil prediksi stok bahan baku dapat mempermudah proses persediaan bahan baku menjadi efektif dan efisien sehingga mengurangi adanya  kekurangan  maupun  kelebihan  stok  bahan  baku  roti.  Adapun  saran  untuk  penelitian  lainnya agar  melakukan  pengujian metode single  moving  average dengan  periode  yang  berbeda  seperti  3,  4 atau 5 periode untuk menguji tingkat akurasi yang dihasilkan.

## Referensi
[1] R.  Y.  Hayuningtyas,  “Sistem  Informasi  Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  metode Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 1–6, 2018.
[2] D. Putu, Y. Ardiana, S. Tinggi, I. Komputer, and L. H. Loekito, “Sistem informasi peramalan persediaan  barang  menggunakan  metode  weighted  moving  average,”  no.  March,  2019,  doi: 10.36002/jutik.v4i1.397.
[3] R. P. Anjani, C. Prianto, and M. H. K. Saputra, Buku laporan forecasting barang inbound dan outbound menggunakan single exponential smoothing dan mape , vol. 1. Kreatif, 2020.
[4] D.  Susilawati,  N.  Setiawan,  I.  Yulianti,  and  D.  Prayudi,  “Penerapan  Metode  Single  Moving Average untuk Prediksi Penjualan Pada Aby Manyu Cell,” Swabumi , vol. 6, no. 1, pp. 78–84, 2018, doi: 10.31294/swabumi.v6i1.3319.
[5] A. W. Zannah, T. Informatika, U. Islam, I. Universitas, and I. Lamongan, “Analisis Peramalan Stok  Barang  dengan  Metode  Weight  Moving  Average  dan  Double  Exponential  Smoothing pada Jovita Ms Glow Lamongan,” pp. 39–42, 2015.
[6] A.  D.  Andriana  and  R.  Susanto,  “Peramalan  Jumlah  Produksi  Teh  Menggunakan  Metode Single Moving Average ( SMA ),” Pros. SAINTIKS FTIK UNIKOM , pp. 1–6, 2017.
[7] Saefudin, D. Susandi, and F. Nafis, “Sistem Peramalan Penjualan Paving Block Menggunakan Metode Single Moving Average,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 75–81, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3727.
[8] F.  Irawan,  S.  Sumijan,  and  Y.  Yuhandri,  “Prediksi  Tingkat  Produksi  Buah  Kelapa  Sawit dengan Metode Single Moving Average,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 251–256, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.162.
[9] Eko siswanto, Eka Satria Wibawa, and Z. Mustofa, “Implementasi Aplikasi Sistem Peramalan Persedian  Barang  Menggunakan  Metode  Single  Moving  Average  Berbasis  Web,” Elkom    J. Elektron. dan Komput. , vol. 14, no. 2, pp. 224–233, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.515.
[10] R.  Y.  Hayuningtyas  and  R.  Sari,  “Aplikasi  Peramalan  Alat  Kesehatan  Menggunakan  Single Moving  Average,” J. Infortech , vol. 3, no. 1, pp. 40–45, 2021, doi: 10.31294/infortech.v3i1.10397.
[11] K.  R.  Liyadi,  H.  Pratiwi,  P.  Aditya,  and  M.  I.  Sa’ad,  “Penerapan  Metode  Single  Moving Average Dalam Peramalan Persediaan Bahan Pangan,” Brahmana  J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol.
4,
no. 1, pp. 72–80,
2022, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/brahmana/article/view/136
[12] D.  Purnamasari,  E.  R.  Arumi,  and  A.  Primadewi,  “Implementasi  Metode  Single  Moving Average Untuk Prediksi Stok Produsen,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1495, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4946.
[13] Z.  I.  B.  ZUDI  ITA  BELA,  “Sistem  Prediksi  Penjualan  Obat  Menggunakan  Metode  Single Moving Average (Studi Kasus: Apotek Wilujeng Kecamatan Panceng Kab.Gresik),” Indexia , vol. 4, no. 1, p. 47, 2022, doi: 10.30587/indexia.v4i1.3638.
[14] Y. Azhari, Z. Azhar, and N. Nehe, “Prediksi Persediaan Kedelai Di Ud Tahu Home Industry Dengan  Menggunakan  Metode  Single,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  121–128, 2022.
[15] N. Kurnia, “Penerapan Peramalan Penjualan Sembako  Menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus Toko Kelontong Dedeh Retail),” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 17, pp. 307–316, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.7076573
[16] K. F. Mauladi and I. I. Jayyidah, “Prediksi Penjualan Barang Pada Toko Baby Shop Dengan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Algoritma  Single  Moving  Average  (Sma),” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 4, pp. 1189–1197, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i4.3220.