## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 97-103

## IMPLEMENTASI ALGORITMA EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PADA PLATFORM E-COMMERCE
Muhammad Iqbal Assegaf 1 , Ardi Mardiana 2 , Nunu Nurdiana 3
1 Sistem Informasi, Pascasarjana, STMIK LIKMI Bandung
2,3 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: assegaf.iqbal99@gmail.com

## ABSTRACT
Forecasting plays an important role in achieving efficient and effective goals for a company. This study aims to analyze the sales pattern of products on an e-commerce platform using the exponential smoothing method. The study also uses MAD, MSE, and MAPE to calculate error rates. The results show that the exponential smoothing method with an alpha of 0.9 provides the smallest error compared to other alphas. The study found that the sales forecast  for  November  will  not  differ  significantly  from  sales  in  October.  If  the  company  implements  this forecasting method, sales will be optimal, and inventory surplus or shortage can be avoided, thus achieving sales targets. In addition, production costs up to sales will be more efficient. The forecasting results show a MAD value of 24.90, MSE of 153.12, and MAPE of 5.61% with a forecast of 4.87 pieces.
Keywords: forecasting, exponential smoothing, e-commerce.

## ABSTRAK
Peramalan  memiliki  peran  penting  dalam  mencapai  tujuan  secara  efektif  dan  efisien  bagi  sebuah  perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola penjualan produk di platform e-commerce dengan menggunakan metode exponential  smoothing .  Penelitian  ini  juga  menggunakan MAD,  MSE,  dan  MAPE untuk  menghitung tingkat  kesalahan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode exponential  smoothing dengan alpha 0.9 memberikan error paling kecil dibandingkan dengan alpha lainnya. Penelitian ini menemukan bahwa peramalan penjualan  produk  di  bulan  November  tidak  akan  berbeda  jauh  dengan  penjualan  pada  bulan  Oktober.  Jika perusahaan menerapkan metode peramalan ini, penjualan akan optimal dan kelebihan atau kekurangan stok dapat dihindari sehingga target penjualan dapat tercapai. Selain itu, biaya produksi hingga penjualan akan lebih efisien. Hasil peramalan menunjukkan nilai MAD sebesar 24.90, MSE sebesar 153.12, dan MAPE sebesar 5.61% dengan peramalan sebesar 4.87 pcs .
Kata Kunci: peramalan, exponential smoothing , e-commerce .
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 11-04-2023
Tanggal revisi : 12-04-2023
Tanggal terbit : 12-04-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.5054
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Merujuk  pada  data  yang  disajikan Internet  World Stats (2022)  pada  25  Februari  2022,  tercatat pengguna internet di Indonesia mencapai 212.354.070.  Tingkat  penetrasi  internet  mencapai 76,3%  dari  total  penduduk  Indonesia  ( World  Stat , 2022).
Istilah  revolusi  industri  4.0  ( disruptive  technology ) dikenal  sebagai  terobosan  dan  gaya  baru  (inovasi) yang  meningkatkan  produk  atau  jasa  dengan  cara yang tidak terduga dan mengubah cara penggunaannya  atau.  pemasarannya  (Hasanah, 2019).  Selain  itu,  Pandemi  Global Covid-19 memberi  pelajaran  keras  bagi  organisasi  di  seluruh dunia,  terutama  yang  tidak  memiliki  postur ketahanan  dan  keberlanjutan  untuk  menghadapi turbulensi.  Keruntuhan  dan  kerusakan  sebagian besar disebabkan oleh perubahan perilaku konsumen yang  tiba-tiba,  gangguan  rantai  pasokan,  dan  efek pendekatan  bekerja  dari  rumah  ( WFH )  karena penguncian kota atau adopsi jarak fisik dan sosial di banyak negara (Alijoyo et al., 2022).
Agar  tetap  kompetitif,  perusahaan  perlu  terus menganalisis  tidak  hanya  pasar  dan  lingkungan kompetitif  tetapi  juga  pengembangan  teknologi utama  yang  membentuk  dan  memungkinkan keberhasilan implementasi  model bisnis dari waktu ke waktu (Ulrich et al., 2022). Model Drop-shipping dikembangkan  setelah  munculnya e-commerce . Berbeda  dengan  model  tradisional, Drop-shipping modelnya  adalah  pengecer  menerima  pesanan  dari konsumen,  yaitu  informasi  order  akan  diteruskan langsung  ke supplier yaitu  pemasok  dalam persediaan  mereka  sendiri  dalam  distribusi  produk untuk  distribusi,  pemasok  pada  akhirnya  akan mengirimkan produk (Lu, Z. 2017).
Riseloka  adalah  salah  satu  platform  dropship  yang didirikan pada tahun 2021 untuk siapapun yang ingin berjualan  tetapi  tidak  memiliki  produk.  Sesuai dengan  statement  Presiden  Republik  Indonesia dalam arahannya pada Rakernas Asosiasi Pemerintah Provinsi Seluruh Indonesia Tahun 2023 yaitu    “  Kita  (pemerintah)  harus  mendorong masyarakat  agar  belanja  itu  bisa  sebanyak- banyaknya, untuk men- trigger (memicu) pertumbuhan  ekonomi  kita  “,  untuk  mendukung statement  tersebut  Riseloka  berusaha  membantu masyarakat dan UMKM dengan mengkampanyekan produk-produk lokal pada platform-nya.
Dalam meningkatkan penjualan di  masa yang akan datang,  perusahaan  berusaha  untuk  memenuhi kebutuhan pelanggannya. Maka dibutuhkan peramalan  untuk  mengambil  keputusan  karena adanya  kompleksitas  dan  ketidakpastian  yang dihadapi  perusahaan.  Peramalan  penjualan  penting dalam produksi  dan manajemen rantai pasokan. Ini memengaruhi  perencanaan,  strategi,  pemasaran, logistik, pergudangan, dan manajemen sumber daya perusahaan (Sohrabpour et al., 2021).
Riseloka  saat  ini  belum  menggunakan  peramalan untuk penjualan, Sehingga pengaturan stok yang ada digudang  masih  belum  efisien  karena  hanya menghitung dari banyak nya barang yang terjual.
Dengan  adanya  masalah  ini,  maka  dibutuhkan sebuah metode untuk meramal hasil penjualan yang akan datang melalui data penjualan yang telah lalu, sehingga  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan dalam  pengambilan  keputusan  terkait  pengeluaran biaya pengadaan barang.
Dengan  adanya  riset  ini,  diharapkan  memberikan dampak baik  bagi  pembaca, untuk  akademisi  dapat dijadikan bahan untuk komparasi  dengan algoritma yang  lain,  untuk  perusahaan,  keakuratan  pada penelitian  ini  bisa  dijadikan  bahan  pertimbangan untuk memprediksi penjualan
1.2. Tinjuan Pustaka
E-commerce telah  berkembang  pesat  dalam beberapa  tahun  terakhir.  Oleh  karena  itu,  prediksi penjualan  menjadi  penting  bagi  perusahaan e- commerce untuk  mengelola  persediaan  produk  dan memenuhi permintaan pelanggan. Salah satu metode yang  umum  digunakan  untuk  prediksi  penjualan adalah algoritma exponential smoothing .
Algoritma exponential smoothing merupakan metode  prediksi  sederhana  dan  efektif  yang digunakan untuk meramalkan tren waktu dalam data. Metode ini bekerja dengan cara menghitung rata-rata tertimbang dari data historis dan memberikan bobot lebih  besar  pada  data  yang  lebih  baru.  Metode  ini dapat diterapkan pada berbagai jenis data, termasuk data penjualan.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  menerapkan algoritma exponential  smoothing untuk  prediksi penjualan  pada  berbagai platform  e-commerce . Misalnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nasution et  al.  (2020)  mengimplementasikan  algoritma exponential  smoothing untuk  prediksi  penjualan pada platform Tokopedia.  Hasil  dari  penelitian tersebut  menunjukkan  bahwa  metode exponential smoothing dapat  memberikan  prediksi  yang  akurat untuk penjualan pada platform e-commerce .
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Prasetio dan Aulia (2021) juga menerapkan algoritma exponential  smoothing untuk  prediksi  penjualan pada platform Shopee . Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa metode exponential smoothing memberikan  prediksi  penjualan  yang  lebih  baik dibandingkan dengan metode regresi linier.
Berdasarkan  tinjauan  pustaka  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa algoritma exponential smoothing adalah metode yang efektif untuk prediksi penjualan  pada platform  e-commerce .  Metode  ini dapat  membantu  perusahaan e-commerce dalam mengelola  persediaan  produk  dan  memenuhi permintaan pelanggan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma exponential smoothing untuk prediksi penjualan pada platform e-
commerce dan mengevaluasi keakuratannya dengan menggunakan MAD, MSE, dan MAPE .
1.3. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  dengan menggunakan teknik data mining dengan menggunakan algoritma exponential smoothing dan untuk menghitung kesalahan peramalan menggunakan MAD,  MSE,  MAPE .  Penelitian  ini dilakukan  dalam  beberapa  tahapan,  seperti  terlihat pada kerangka pemikiran Gambar 1.
Kerangka  penelitian  terdiri  dari  beberapa  tahapan yang dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Pendahuluan
Pada  tahap  awal  atau  pendahuluan  dalam  proses peramalan,  dilakukan  pengumpulan  data  yang digunakan  sebagai  bahan  dasar  dalam  melakukan peramalan. Dataset yang digunakan dalam penelitian  ini  diperoleh  dari  PT  Riseloka  Global Mandiri,  yang  merupakan  sebuah  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  penjualan  produk.  Tahap  ini sangat  penting dilakukan untuk  memastikan bahwa data  yang  digunakan  dalam  proses  peramalan memiliki  kualitas  yang  baik  dan  relevan  dengan tujuan penelitian.
2. Identifikasi Kebutuhan
Pada  tahap  kedua  dalam  metode  peramalan  model Exponential  Smoothing ,  dalam  tahap  identifikasi kebutuhan ini dilakukan analisis terhadap kebutuhan perangkat  lunak  dan  perangkat  keras  yang dibutuhkan  dalam  pengembangan  sistem  atau produk.  Identifikasi  kebutuhan  dalam  metode Exponential  Smoothing juga  mencakup  analisis terhadap proses model Exponential Smoothing yang akan  digunakan.  Analisis  ini  meliputi  pemilihan parameter alpha yang optimal, identifikasi pola data, pemilihan  metode  peramalan  yang  sesuai,  serta validasi  dan  evaluasi  hasil  peramalan.  Semua tahapan  analisis  tersebut  sangat  penting  dalam memastikan  bahwa  model Exponential  Smoothing dapat  menghasilkan  peramalan  yang  akurat  dan efektif.
3. Implementasi
Tahap  implementasi  dalam  metode Exponential Smoothing merujuk pada tahapan di mana peramalan dilakukan  dengan  menggunakan  model  yang  telah dibuat.  Dalam  tahap  ini,  model Exponential Smoothing akan  diterapkan  pada  data  yang  telah dikumpulkan  sebelumnya  untuk  menghasilkan peramalan  yang  akurat.  Hasil  peramalan  tersebut kemudian akan dipresentasikan dalam bentuk grafik untuk  memudahkan  interpretasi.  Dengan  demikian, tahap  implementasi  merupakan  langkah  krusial dalam  memastikan  bahwa  model Exponential Smoothing dapat  memberikan  peramalan  yang efektif untuk kegiatan bisnis di masa depan. 4. Pengujian
Tahap  pengujian  adalah  tahap  evaluasi  yang dilakukan setelah tahap peramalan selesai dilakukan. Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  untuk mengevaluasi  keakuratan  peramalan  yang  telah dihasilkan, dengan membandingkan persentase nilai peramalan  dengan  nilai  aktual.  Dengan  demikian,
tahap  pengujian  merupakan  langkah  penting  dalam memastikan  bahwa  model Exponential  Smoothing yang digunakan dapat memberikan hasil peramalan yang  akurat  dan  dapat  diandalkan  untuk  kegiatan bisnis di masa depan.
Bodgan  dalam  (Nirmala  et  al.,  2021)  menjelaskan bahwa  analisis  data  adalah  suatu  langkah  dalam menyusun  dan  menemukan  secara  sistematis  data yang  diperoleh  dari  catatan  lapangan  dan  bahan- bahan  lain,  sehingga  mudah  dipahami,  dan  temuan yang  diperoleh  dapat  diinformasikan  kepada masyarakat  yang  membutuhkan  (Minakshi,  2017). Hal  yang  menarik  tentang  pemulusan  eksponensial adalah  bahwa  bobot  terbesar  diberikan  pada pengamatan terbaru.
Menurut  (Makridakis, 1999) dalam (Nirmala et  al., 2021) Exponential Smoothing adalah prosedur yang secara  terus  menerus  meningkatkan  peramalan ( smoothing ) dengan merata-ratakan nilai-nilai masa lalu dari suatu data deret waktu secara eksponensial. Metode  pemulusan  eksponensial  sangat  populer dalam manajemen rantai pasokan dan analisis bisnis karena kesederhanaan, transparansi, dan akurasinya. Hal  yang  menarik  tentang  pemulusan  eksponensial adalah  bahwa  bobot  terbesar  diberikan  pada pengamatan terbaru.
Ft+1 = αXt + (1-α) Ft-1 (1) Keterangan: Ft+1 : Prakiraan waktu untuk periode ke t+1 Xt : Nilai rill periode ke t (sekarang) α : Konstanta perataan (0< α<1) Ft-1 : perkiraan untuk periode saat ini
Penentuan konstanta (α) ditentukan dengan trial and error.  Nilai  alfa  dilakukan  dengan  perbandingan menggunakan  interval  antara  0<a<1  (0,1  hingga 0,9).
Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  adalah  metode umum  untuk  mengukur  kesalahan  perkiraan keseluruhan  adalah  deviasi  absolut  rata-rata (Gandesrukma et al., 2021).
MAD = ∑ | (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) n | (2)
Keterangan :
At : Data aktual Ft : Peramalan pada periode t n
: Jumlah periode perkiraan yang terlibat
Metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing  kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan. Kemudian  dijumlahkan  dan  ditambahkan  dengan dengan  jumlah  observasi.  Pendekatan  ini  mengatur kesalahan  peramlan  yang  besar  karena  kesalahan- kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan  kesalahan-kesalahan  sedang  yang kemungkinan  lebih  baik  untuk  kesalahan  kecil,
tetapi  kadang  menghasilkan  perbedaan  yang  besar. Nilai MSE dapat  di  hitung  dengan  menggunakan rumus (Luh et al., 2019) :
MSE = ∑ | (A t - F t ) 2 n | (3)
Keterangan :
At
: Nilai aktual dari permintaan
Ft : Nilai hasil peramalan sebelumnya
n : Jumlah data
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  adalah ukuran  kesalahan  relatif.  MAPE  biasanya  lebih bermakna daripada MAD karena MAPE
menyatakan  persentase  kesalahan  hasil  peramalan terhadap  permintaan  aktual  selama  periode  yang akan  memberikan  informasi  persentase  kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah (Luh et al., 2019)
MAPE = ∑ 100% | (A t - F t ) n | (4)
Keterangan : At : Data aktual Ft : Peramalan pada periode t n : Jumlah periode perkiraan yang terlibat

## 2. PEMBAHASAN
Dalam  era  bisnis  yang  kompetitif  saat  ini, pemahaman  yang  baik  terhadap  pergerakan  variasi kebutuhan  konsumen  menjadi  sangat  penting  bagi para  pelaku  usaha.  Dalam  rangka  mengantisipasi kelebihan atau kekurangan produksi, inventory, dan volume  penjualan,  pelaku  usaha  harus  mampu menganalisis  dan  menginterpretasikan  pergerakan variasi kebutuhan konsumen secara efektif (Nirmala et  al.,  2021).  Dalam  rangka  melakukan  analisis tersebut,  data  penjualan  dari  PT  Riseloka  Global Mandiri  yang  berlokasi  di  Bandung,  telah dikumpulkan. Data ini terdiri dari 17 produk dengan penjualan yang mencakup periode satu tahun. Untuk
mengukur kinerja model, data telah dibagi menjadi dua subset, dimana masing-masing subset digunakan untuk  pengujian  dan  pelatihan  model  (Alzahrani et al.,  2020).  Dalam  proses  implementasi,  aplikasi Rapid  Miner  digunakan  dan  para  peneliti  telah menyediakan datasheet berupa file. Untuk melakukan  visualisasi  dan  perbandingan  akurasi peramalan pada data aktual dan hasil dari data latih, para  peneliti  memilih  satu  sampel  produk  dan menyajikan hasilnya pada Tabel 2.

## Gambar 1 Kerangka Penelitian
Nama Produk Jan Feb Mar April Mei Juni Juli Agu Sep Okt Jas Hujan Bromo 343 243 53 21 25 34 40 15 91 289 Kemeja Blazer 280 198 363 358 108 68 75 8 10 2 Jas Hujan Celana Bromo 45 56 58 26 1047 287 285 320 418 715 gamis anak lucu 72 105 292 855 12 21 29 15 29 22 SET KOKO JOGGER 48 73 177 522 1 3 18 12 6 7 Setelan Anak Simple Ethnic 18 1 55 153 8 23 21 11 20 11 gamis muslim anak Stelan Rok 64 66 150 497 4 9 19 11 12 12 Kemeja Blazer / Sweater Jas Casual 255 151 323 340 91 66 87 9 1 2 gamis anak lucu / Stelan Rok GDG 9 30 44 525 33 21 17 2 2 1 Pakaian Anak Muslim Perempuan - Misora Set Outer 8 21 61 285 4 9 7 13 7 9 Koko Jogger Furqon 50 66 181 529 8 11 25 15 15 15 Koko Jogger Furqon GDG 10 15 18 499
24 22 11 2 1 7 Jas Hujan Bromo 3G - BROMO 3G BLACK 300 261 75 23 27 37 40 19 103 387 Sweater Jas Casual - DRB SWEAT 204 126 276 273 101 54 50 2 9 1 Raincoat Ponco Jas Hujan Syar'i 32 22 16 7 8 20 14 16 66 204 Mantela Syar'i Merah 4 27 36 41 5 12 18 13 28 250 Setelan Anak Laki-Laki / Simple Ethnic 10 3 77 204 4 10 38 9 10 13
Bulan Penjualan α 0.3 0.5 0.9 Peramalan Error Peramalan Error Peramalan Error Januari 280 - - - - - - Februari 198 280 -82 280 -82 280 -82 Maret 363 146 217 208 155 332 31 April 358 122.1 235.9 189.5 168.5 324.3 33.7 Mei 108 49.9 58.1 66.5 41.5 99.7 8.3 Juni 68 44.2 23.8 51 17 64.6 3.4 Juli 75 50.5 24.5 57.5 17.5 71.5 3.5 Agustus 8 12.9 -4.9 11.5 -3.5 8.7 -0.7 September 12 67.3 -55.3 51.5 -39.5 19.9 -7.9 Oktober 2 202.9 -200.9 145.5 -143.5 30.7 -28.7 November 194.29 - 73.75 - 4.87 -
Tabel 1 Data Penjualan PT Riseloka
Tabel 2 Peramalan Penjualan (Exponential Smoothing)
Smoothing

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  perbandingan  akurasi  peramalan, konstanta  (α)  0,9  dianggap  sebagai  konstanta  yang paling tepat  untuk  mengoptimalkan penjualan pada platform  e-commerce.  Konstanta  ini  memberikan selisih dan nilai error yang lebih kecil dibandingkan dengan  konstanta  lainnya.  Perbandingan  antara penjualan aktual dengan hasil ramalan menunjukkan selisih  rata-rata  (MSE)  yang  relatif  kecil.  Dalam konteks  ini,  metode  exponential  smoothing  dengan konstanta  0,9  mampu  mengurangi  kesalahan peramalan pada bulan November. Berdasarkan hasil peramalan, dapat disimpulkan bahwa jumlah produk yang  terjual  pada  bulan  November  kemungkinan besar  tidak  akan  berbeda  jauh  dengan  jumlah penjualan  pada  bulan  Oktober.  Penemuan  ini menguatkan temuan dari penelitian sebelumnya oleh (Luh et al., 2019) dan (Nirmala et al., 2021) bahwa metode exponential  smoothing  sangat fleksibel dan dapat disesuaikan dengan berbagai nilai konstanta.

## PUSTAKA
Nasution, M. K., Lubis, A. R., & Suwandi, S. (2020).
Sales Forecasting Using Exponential Smoothing Method on E-commerce Platform. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1519, No. 1, p. 012045). IOP Publishing.
Prasetio,  B.,  &  Aulia,  R.  (2021).  Sales  Forecasting on  E-commerce  Platform  Using  Exponential Smoothing  Method.  In  2021  International Conference on Sustainable Information Engineering  and  Technology  (SIET)  (pp.  1-5). IEEE.
Alijoyo,  F.  A.,  &  Norimarna,  S.  (2021).  Risk Management Maturity Assessment based on ISO 31000-A  pathway  toward  the  Organization’s Resilience  and  Sustainability  Post  COVID-19: The Case Study of SOE Company in Indonesia.
Ulrich, C., Frieske, B., Schmid, S. A., & Friedrich, H. E. (2022). Monitoring and Forecasting of Key Functions  and  Technologies  for  Automated Driving. Forecasting,
4(2), 477–500. https://doi.org/10.3390/forecast4020027
Sohrabpour,  V.,  Oghazi,  P.,  Toorajipour,  R.,  & Nazarpour,  A.  (2021).  Export  sales  forecasting using  artificial  intelligence.  Technological Forecasting and Social Change, 163. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120480
Nirmala, W., Harjadi, D., & Awaluddin, R. (2021). Sales  Forecasting  by  Using  Exponential Smoothing  Method  and  Trend  Method  to Optimize  Product  Sales  in  PT.  Zamrud  Bumi Indonesia  During  the  Covid-19  Pandemic. https://doi.org/10.52088/ijesty.v1i1.169
Makridakis, Wheelwright, and McGee, Metode dan Aplikasi  Peramalan,  Second  Edi.  Jakarta: Binarupa Aksara, 1999.
M.  Dekker,  K.  Van  Donselaar,  and  P.  Ouwehand, “How  to  use  aggregation  and  combined forecasting  to  improve  seasonal  demand forecasts,” Int. J. Prod. Econ., vol. 90, no. 2, pp. 151–167, 2004, doi: 10.1016/j.ijpe.2004.02.004.
Luh, N., Sri, W., Ginantra, R., Bagus, I., & Anandita, G. (2019). Penerapan Metode Single Exponential
α Peramalan MAD MSE MAPE 0.3 112.80 133.63 2460.11 36.81% 0.5 73.75 83.50 884.05 26.41% 0.9 4.87 24.90 153.12 5.61%
Tabel 2. Peramalan Penjualan (Exponential Smoothing) Smoothing
Gambar 3. Grafik Prediksi Penjualan 1 Bulan Tiap Produk
Smoothing ) Smoothing
Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang. In  Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika  (J- SAKTI (Vol. 3). http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti Lu,  Z.  (2017).  Research  on  the  Improvement  of Supply  Chain  Management  Under  Drop- shipping Model. In International  Conference on Economic Development and Education Management.
Santoso, A. B., Rumetna, M. S., & Isnaningtyas, K.
(2021).  Penerapan  Metode  Single  Exponential
Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 5(2), 756.
https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2951
Santoso, A. B., Rumetna, M. S., & Isnaningtyas, K.
(2021).  Penerapan  Metode  Single  Exponential
Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 5(2), 756. https://doi.org/10.30865/mib.v5i2.2951
Putu  Yuli  Sukmarani, N., &  Ramadhan, R. (2016).
Penerapan Metode Exponential Smoothing Pada Peramalan Penjualan Dalam Penentuan Kuantitas Produksi Roti (Studi Kasus Perusahaan Roti Dhiba Kendari). 2(1), 229–236.
Minakshi, “Applications of Mathematics in Various Economic Fields,” Res. J. Sci. Technol., vol. 9, no.  1,  p.  175,  2017,  [Online].  Available: https://doi.org/10.5958/2349- 2988.2017.00029.8.
Luh, N., Sri, W., Ginantra, R., Bagus, I., & Anandita,
G. (2019). Penerapan Metode Single Exponential
Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang.
In  Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika  (J-
SAKTI (Vol. 3).
http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Alzahrani, S. I., Aljamaan, I. A., & Al-Fakih, E. A.
(2020). Forecasting the spread of the COVID-19 pandemic  in  Saudi  Arabia  using  ARIMA prediction  model  under  current  public  health interventions.  Journal  of  Infection  and  Public Health,
13(7), 914–919.
https://doi.org/10.1016/j.jiph.2020.06.001
Gandesrukma, N. C., Sanjaya, B. P., Damayanti, A.,
& Nurcahyo, R. (2021). Implementation of Time Series  Forecasting  Using  Single  Moving
Average  Model-A  Case  Study  in  Printing Industry.