## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   2 Hal:  34-38 e-ISSN: 2714-8491

## Tingkat Peramalan Penjualan Produk Bordir dan Sulaman Menggunakan  Metode Trend Moment
Fellanie Mayesa Putri 1 
1 Independent Researcher

## fellaniemayesa23@gmail.com

## Abstract
Forecasting is data in the past that is used for the purposes of estimating future data. Selling is a managerial social process by which  individuals  and  groups  obtain  what  they  need  and  want,  create,  offer,  and  exchange  products  of  value  with  others. Yenie  Embroidery  and  Embroidery  Shop  is  a  shop  that  is  engaged  in  craftsmanship  and  sales  of  embroidery  such  as embroidery and embroidery, the results of craftsmen and embroidery located in Bukittingi. Currently Yenie Embroidery and Embroidery Stores are experiencing an increase both in terms of consumers and in terms of the type of merchandise. With the forecast can help to predict future sales and can minimize losses to a product. In this study, a forecast is carried out for the next  month and to find out the success rate of the trend  moment  forecasting  method for sales  from Yenie Embroidery and Embroidery Shops through sales data. The method used in this research is the Trend Moment Method. The Trend Moment method  is  a  method  that  uses  certain  statistical  and  mathematical  methods  to determine  the  function  of  a  straight  line  as  a substitute for a broken line formed by historical company data. The results of the study can forecast sales of embroidery and embroidery products properly and optimally. So that the store management can predict the inventory of goods for the future optimally. This action can improve service to the availability of goods very well.
Keywords: Forecasting, Sales, Embroidery and Embroidery, Products, Trend Moment Methods.

## Abstrak
Peramalan adalah data di masa lalu yang digunakan untuk keperluan estimasi data yang akan datang. Penjualan adalah proses sosial  manajerial  dimana  individu  dan  kelompok  mendapatkan  apa  yang  mereka  butuhkan  dan  inginkan,  menciptakan, menawarkan,  dan  mempertukarkan  produk  yang  bernilai  dengan  pihak  lain.  Toko  Yenie  Bordir  dan  Sulaman  merupakan sebuah toko yang bergerak di bidang pengrajin dan penjualan sulaman seperti kerajinan bordir dan sulaman, hasil pengrajin dan sulaman  yang berada di Bukittingi. Saat ini  Toko Yenie Bordir dan Sulaman sedang  mengalami peningkatan baik dari segi  konsumen  maupun  dari  jenis  barang  dagangannya.  Dengan  adanya  peramalan  dapat  membantu  untuk  memprediksi penjualan  dimasa  mendatang  dan  dapat  meminimalkan  kerugian  terhadap  suatu  produk.  Pada  penelitian  ini  dilakukan peramalan ( forecast ) untuk satu bulan ke depan dan mengetahui tingkat keberhasilan metode peramalan trend moment untuk penjualan dari Toko Yenie Bordir dan Sulaman melalui data penjualan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode  Trend  Moment.  Metode  Trend  Moment  merupakan  sebuah  metode  yang    jenis  barang  menggunakan  cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan.  Hasil  dari  penelitian  dapat  melakukan  peramalan  penjualan  produk  bordir  dan sulaman dengan baik dan optimal. Sehingga pihak manajemen toko dapat memprediksi dengan tepat persediaan barang untuk yang  masa  akan  datang  dengan  optimal.  Tindakan  ini  dapat  meningkatkan  pelayanan  terhadap  ketersediaan  barang  dengan sangat baik.
Kata kunci: Peramalan, Penjualan, Bordir dan Sulaman, Produk, Metode Trend Moment.

## 1. Pendahuluan
Persaingan  di  bidang  bisnis  di  era  globalisasi  saat  ini yang  semakin  ketat  membuat  beberapa  perusahaan atau  toko  untuk  mendorong  para  karyawannya  untuk dapat  memenuhi  target  penjualan.  Penjualan  adalah proses  sosial  manajerial  dimana  individu  dan kelompok  mendapatkan  apa  yang  mereka  butuhkan dan inginkan, menciptakan, menawarkan, dan mempertukarkan  produk  yang  bernilai  dengan  pihak lain [1].
Peramalan  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan metode  perhitungan  menggunakan  Trend  Moment.
Metode  Trend  Moment  merupakan  sebuah  metode yang  jenis barang menggunakan cara-cara perhitungan statistika  dan  matematika  tertentu  untuk  mengetahui fungsi  garis  lurus  sebagai  pengganti  garis  patah-patah yang  dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan  [2]. Metode  Trend  Moment  menggunakan  analisa  trend, Jadi analisa trend adalah suatu gerakan naik atau turun dalam  jangka  panjang,  yang  diperoleh  dari  rata–rata perubahan  dari  waktu  ke  waktu.  Rata-rata  perubahan tersebut  bisa  bertambah  bisa  berkurang.  Jika  rata-rata perubahan  bertambah  disebut  trend  positif  atau  trend mempunyai kecenderungan naik. Sebaliknya, jika rata– rata  perubahan  berkurang  disebut  trend  negatif  atau
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.
trend  yang  mempunyai  kecenderungan  menurun  [3]. Peramalan  adalah  data  di  masa  lalu  yang  digunakan untuk keperluan estimasi data yang akan datang [4].
Model peramalan ( forecast ) teknik peramalan merupakan cara  memperkirakan apa  yang akan terjadi pada masa  mendatang secara  sistematis dan pragmatis atas  dasar  data  yang  relevan  pada  masa  yang  lalu  [5], sehingga dengan demikian teknik peramalan diharapkan  dapat  memberikan  objektivitas  yang  lebih besar [6]. Trend adalah suatu gerakan (kecenderungan) naik  atau  turun  dalam  jangka  panjang,  yang  diperoleh dari  rata–rata  perubahan  dari  waktu  ke  waktu.  Rata- rata perubahan tersebut bisa bertambah bisa berkurang. Jika  rata-rata  perubahan  bertambah  disebut  trend positif  atau  trend  mempunyai  kecenderungan  naik. Sebaliknya, jika rata–rata perubahan berkurang disebut trend negatif atau trend yang mempunyai kecenderungan menurun [7]. Trend moment merupakan  metode  untuk  mencari  garis  trend  dengan perhitungan  statistika  guna  mengetahui  fungsi  garis lurus  sebagai  pengganti  garis  patah-patah  yang dibentuk oleh data historis perusahaan [8].
Penjualan  merupakan  salah  satu  fungsi  pemasaran yang  sangat  penting  dan  menentukan  bagi  perusahaan dalam  mencapai  tujuan  perusahaan  yaitu  memperoleh laba  untuk  menjaga  kelangsungan  hidup  perusahaan [9].  Penjualan  adalah  proses  sosial  manajerial  dimana individu dan kelompok mendapatkan apa yang mereka butuhkan  dan  inginkan,  menciptakan,  menawarkan, dan  mempertukarkan  produk  yang  bernilai  dengan pihak lain [10].
Menurut  penelitian  terdahulu  dengan  menggunakan untuk  kinerja  metode  Trend  Moment  dengan  analisa trend  untuk  menentukan  jumlah  stok  barang.  Dengan tujuan  suatu  gerakan  (kecenderungan)  naik  atau  turun dalam  jangka  panjang,  yang  diperoleh  dari  rata–rata perubahan  dari  waktu  ke  waktu,  untuk  pengujian  nilai MAPE  pada  barang  AQUA  600  ML  sebesar  21,8% dan  Akurasi  sebesar  78,13%  [11].  Menurut  penelitian terdahulu dengan menggunakan metode  Trend Moment  untuk  peramalan  kebutuhan  stok  barang menggunakan  metode  Trend  Moment.    Rata-rata perubahan tersebut bisa bertambah bisa berkurang. Jika rata-rata  perubahan  bertambah  disebut  trend  positif atau trend mempunyai kecenderungan naik. Sebaliknya, jika rata–rata perubahan berkurang disebut trend negatif atau trend yang mempunyai kecenderungan  menurun.  Tujuannya  yaitu  dari  hasil peramalan  diperoleh  rata-rata  selisih  antara  penjualan aktual  dan  hasil  peramalan  menggunakan  data  dari 2011  sampai  2014  adalah  sebesar  -6.042,61.  Jika dipresentasikan  maka  sebesar  -10%  atau  lebih  rendah 10% dari nilai actual [12].
Persediaan dapat diartikan sebagai barang-barang yang disimpan  untuk  digunakan  atau  dijual  pada  masa  atau periode  yang  akan  datang.  Persediaan  terdiri  dari persediaan bahan baku, persediaan bahan setengah jadi
dan  persediaan  barang  jadi  [13].  Jika  hal  yang  diteliti menunjukkan  gejala  kenaikan  maka  trend  yang  kita miliki  menunjukkan  rata-rata  pertambahan,  sering disebut  trend  positif,  tetapi  hal  yang  kita  teliti menunjukkan  gejala  yang  semakin  berkurang  maka trend  yang  kita  miliki  menunjukkan  rata-rata penurunan  atau  disebut  juga  trend  negative  [14]. Kelebihan  dari  metode  Trend  Moment  dibandingkan dengan  metode  lainnya  terletak  pada  penggunaan parameter  X  yang  dipakai  [15],  sehingga  tidak  ada perbedaan  apakah  data  yang  dipakai  merupakan  data historis  berjumlah  genap  atau  ganjil  [16].  Penerapan metode  Trend  Moment  dapat  di  lakukan  dengan menggunakan  data  historis  dari  satu  variabel,  adapun persamaan  yang  di  gunakan  dalam  penyusunan  dari metode ini [17].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  ini  adalah  pendekatan  deskriptif analitis.  Penelitian  deskriptif  analitis  merupakan  suatu metode  yang  berfungsi  untuk  mendeskripsikan  atau memberi  gambaran  terhadap  objek  yang  diteliti melalui    data  atau  sampel  yang  telah  terkumpul sebagaimana  adanya  tanpa  melakukan  analisis  dan membuat  kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum. Penelitian  deskriptif  analitis  mengambil  masalah  atau memusatkan perhatian kepada masalah-masalah sebagaimana  adanya  saat  penelitian  dilakukan,  hasil penelitian  kemudian  diolah  dan  dianalisis  untuk diambil kesimpulannya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil keputusan  dalam  membahas  tentang  analisa  terhadap masalah yang telah dijelaskan pada bab-bab sebelumnya. Penelitian ini dilakukan dengan mengunakan metode Trend Moment terhadap Penjualan Produk Bordir dan Sulaman (Studi Kasus di Yanie  Bordir  dan  Sulaman)  guna  meramal  penjualan bulan berikutnya.
Data  yang  diambil  dari  penelitian  adalah  data  dari barang penjualan produk di Yanie Bordir dan Sulaman dari Januari  2020 sampai Desember 2021, dimana data ini dipakai sebagai uji coba untuk menerapkan metode Trend Moment. Adapun data yang akan di olah dalam penelitian ini sebgai data peramalan dalam menentukan  penjualan  sebagai  pertimbangan  untuk perusahaan  dan  juga  berguna  untuk  mengidentifikasi permasalahan  pada  penjualan  produk  yang  laku  dan tidak laku, sehingga dapat diaplikasikan, terdokumentasi dengan baik dan bersifat terukur.
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  terhadap  hasil pengolahan  data  sample  seperti,  keterangan  data barang dari Januari tahun 2020 sampai Desember 2021 kemudiah  di  uji    dengan  menggunakan  Metode  Trend Moment.  Analisa  terhadap  hasil  data  sampel  akan digunakan  untuk  peramalan.  Penyelesaian  masalah menggunakan  Metode  Trend  Moment  disajikan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Pengolahan
Langkah pengolahan adalah sebagai berikut:
a.  Menentukan paramater nilai X (waktu)
Nilai  Parameter  X  selalu  dimulai  dari  nol  dan diurutkan  berdasarkan  bulan  yang    akan  diteliti    X adalah Indeks waktu (0,1,2,3…n)
b.  Menentukan nilai XY
Menentukan  nilai  X2  di  mana  parameter  X dikuadratkan  berdasarkan  data  historis  masing- masing tahun.
c.  Menentukan nilai X 2
Menentukan nilai XY di mana fungsi Y merupakan data  historis  dari  tingkat  penjualan  masing  – masing  tahun,  dan  X  merupakan  parameter  yang sudah  di  tentukan  tadi,  selanjutnya  ke  duanya dikalikan.
d.  Mencari nilai a dan b
Menenentukan  nilai  a  dan  b,  setelah  mengetahui jumlah  total dari fungsi Y , X , X2, dan XY, maka langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  b terlebih dahulu, dengan cara menggunakan persamaan  dari  rumus  dan  dilanjutkan  dengan mencari nilai a dengan cara subtitusi dan eliminasi.
e.  Masukkan nilai A dan B ke rumus Trend Moment
Nilai  a  dan  b  diimplementasikan  ke  dalam  Metode Trend Moment.
f.  Menghitung Index Musim
Menentukan  indeks  musim  dari  nilai  trend  yang didapatkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Tahapan  ini  menjelaskan  perhitungan  nilai  akhir  hasil ramalan  yang  telah  dipengaruhi  oleh  indeks  musim dari  proses  peramalan  yang  dilakukan.  Data  yang diolah  adalah  data  dari  barang  penjualan  produk  pada Yanie  Bordir  dan  Sulaman  dari  Januari    2020  sampai Desember 2021. Data ini merupakan data  uji. Data ini merupakan  data  pertimbangan  oleh  perusahaan  dalam mengidentifikasi  permasalahan  pada  penjualan  produk yang  laku  dan  tidak  laku.  Data  didokumentasikan dengan baik dan bersifat terukur.
Data  yang  diolah  adalah  data  penjualan  pada  Yanie Bordir dan Sulaman Bukittinggi, berupa data penjualan dari  Januari  2020  sampai  dengan  Desember  2021, dengan  4  item  barang.  Satuan  data  berupa  helai  yang disajikan  pada  Tabel  1  untuk  tahun  2020  dan  Tabel  2 untuk tahun 2021.

## Tabel 1. Data Penjulan Tahun 2020
No Bulan Baju Sarung Mukena Jibab 1 Januari 50 40 10 19 2 Februari 70 23 19 24 3 Maret 25 14 16 11 4 April 21 14 40 10 5 Mei 14 15 17 35 6 Juni 25 30 31 34 7 Juli 30 17 22 27 8 Agustus 51 11 29 25 9 September 25 16 55 27 10 Oktober 16 30 13 25 11 November 31 10 36 18 12 Desember 12 14 27 10 Jumlah 136 116 83 76 Tabel 2. Data Penjulan Tahun 2021 No Bulan Baju Sarung Mukena Jilbab 1 Januari 39 14 10 19 2 Februari 70 20 19 24 3 Maret 30 10 10 14 4 April 27 41 25 19 5 Mei 16 19 17 31 6 Juni 25 50 28 30 7 Juli 60 14 23 21 8 Agustus 20 22 40 15 9 September 24 12 30 14 10 Oktober 35 30 36 10 11 November 15 20 31 14 12 Desember 30 28 14 20 Jumlah 761 514 598 496
Selanjutnya  dilakukan  proses  penentuan  Parameter  X dimana data yang disajikan hanya data penjualan baju. Data  penjualan  baju  diinisial  dengan  Y  dan  X menggunakan  rumus  yang  disajikan  pada  Persamaan (1).  Nilai  XY  digunakan  Persamaan  (2)  dan  nilai  X 2
menggunakan Persamaan (3). X = Indeks waktu (0,1,2,3…n) (1) XY = X * Y (2) X 2 = X * X (3)
Nilai  setiap  variabel  X,  XY  dan  X 2 didapatkan  dari pengolahan  data  uji  setiap  item  penjualan.  Hasil  dari perhitungan tersebut disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Nilai Y, X dan XY
Tahun Bulan Y X XY X 2 2020 Januari 50 0 0 0 Februari 70 1 70 1 Maret 25 2 50 4 April 21 3 63 9 Mei 14 4 56 16 Juni 25 5 125 25 Juli 30 6 180 36 Agustus 51 7 357 49 September 25 8 200 64 Oktober 16 9 144 81 November 31 10 310 100 Desember 12 11 132 121 2021 Januari 39 12 468 144 Februari 70 13 910 169 Maret 30 14 420 196 April 27 15 305 225 Mei 16 16 256 256 Juni 25 17 425 289 Juli 60 18 1080 324 Agustus 20 19 380 361 September 24 20 480 400 Oktober 35 21 735 441 November 15 22 330 484 Desember 30 23 690 529 Total 761 276 8.266 Rata-rata 31,7
Berdasarkan data pada Tabel 3, maka dapat ditentukan nilai  a  dan  b.  Nilai  a  dan  b  didaptkan  dengan menggunakan Persamaan (4).
∑ = n.a + b. ∑
(4)
Untuk mendapatkan nilai b adalah:
267 = 24.a + 276.b      x 11,5
∑ = a. ∑ + b. ∑
8266 = 276.a + 4324.b   x 1 8751,5 = 276.a + 3174.b
8266 = 276.a + 4324.b
- 485,5  = - 1150.b
b = -0,4221
Sedangkan nilai a adalah: 761= 24a+276b 761 = 24a + 276(-0,4221)
761 = 24a + (-116,49)
761 + 116,49 = 24a
877,49 = 24a
a= 877,49/24
a= 36,56
Selanjutnya  nilai a dan b diimplementasikan ke dalam rumus  Trend  Moment.  Dimana  untuk  penjualan  pada bulan Januari 2022 adalah:
Y= a+b.x
Y= 36,56 + (0,4221) *24
Y= 36,56 + 10,1304
Y= 46,69
Selanjutnya  dilakukan  peramalan  dari  nilai  yang  telah diperoleh  dari  trend  dengan  menggunakan  indeks musim. Rumus indek musim disajikan pada Persamaan (5).
Indeks musim = ( )     (5)
=  44,5 / 31,70
= 1,40
Hasil  akhir  ramalan  setelah  dipengaruhi  oleh  indeks musim dengan menggunakan Persamaan (6).
Y* = Indeks musim * Y (6)
Y* = 1,40 * 46,69
Y* = 65,366 atau 65 buah bahan baju.
Berdasarkan  hasil  akhir  dari  peramalan,  maka didapatkan  penjualan  baju  pada  bulan  Januari  2022 adalah  sebanyak  65  helai.  Sehingga  Toko  Yanie Sumalan  dan  Bordir  harus  menyediakan  persediaan sekitar  65  untuk  pembulatan  ke  bawah  dan  66  untuk pembulatan keatas dalam menjaga stok agar pelanggan teerlayani  dnegan  sangat  baik  dan  penjualan  dapat dilkaukan semaksimal mungkin.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  adalah  metode  Trend Moment  sangat  cocok  digunakan  untuk  produk penjualan  barang.  Hasil  peramalan  sangat  mendekati fluktuasi  penjualan  setiap  bulannya.    Pada  pengujian sistem  terhadap  prediksi  ini  sudah  optimal.  Hasil pengujian  juga  dapat  memberikan  informasi  tentang tindakan  yang  harus  dilakukan  oleh  pihak  manajemen untuk menjaga stok dan mengoptimalkan penjualan.

## Daftar Rujukan
[1]. Ilyas,  I.,  Marisa,  F.,  &  Purnomo,  D.  (2018).  Implementasi Metode  Trend  Moment  (Peramalan)  Mahasiswa  Baru Universitas  Widyagama  Malang. JOINTECS (Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science),  3(2),  69-74. https://doi.org/10.31328/jointecs.v3i2.785
[2]. Krisna, I., & Arifianto, D. (2020). Implementasi Metode Trend Moment  pada  Toko  Delima  Jaya  untuk  Menentukan  Jumlah Kebutuhan  Stok  Barang. (Doctoral  dissertation,  Universitas
Muhammadiyah Jember)..
http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/5466
[3]. Amrullah, A., Affandi, E., Riansyah, W., & Sobirin, S. (2020). Peramalan  Penjualan  Bulanan  menggunakan  metode  Trend Moment  pada  Toko  Suamzu  Boutique. Jurnal  SAINTIKOM (Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika  dan  Komputer), 19(2), 46-53. https://doi.org/10.53513/jis.v19i2.2423
[4]. Ardi. (2018).  Ulfa, U., & Nurcahyo, G. W. (2019). Peramalan Penjualan Pupuk Menggunakan Metode Trend Moment . Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis , 1 (4), 8-14.
https://doi.org/10.37034/infeb.v1i4.4
[5]. Fiati,  R.  (2009). Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Peramalan  Penjualan  Barang .  Staf  Pengajar  Fakultas  Teknik Universitas Muria Kudus.
[6]. Boedijoewono, Noegroho, (2001), Pengantar Statistik Ekonomi dan Bisnis , Jilid 1, Edisi Keempat, Unit Penerbit dan Percetakan AMP YKPN, Yogyakarta.
[7]. Niswatin,  R.  K.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan Peramalan  Produksi  Air  Minum  Menggunakan  Metode  Trend Moment. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komputer , 6(2), 337-344..
[8]. Wibowo,  D.  W.,  Hamdana, E.  N.,  &  Ilhami, R.  A.  N.  (2019). Sistem  Informasi  Peramalan  (Forecasting)  Penjualan  Motor Honda  Menggunakan  Metode  Trend  Moment  Pada  Dealer Honda  Kartika  Sari  Celaket  Berbasis  Web .  In  Seminar Informatika Aplikatif Polinema (pp. 377-381). .
[9]. Hassan,  M.,  Ghazali,  A.,    &  Aldin  A.  A.  (2015).    A  Decision Support  System  for  Subjective  Forecasting  of  New ProductSales. International Journal of Computer Applications ,
126(2),25-30. https://doi.org/10.5120/ijca2015905997 .
[10]. Winarno, W. W., & Amborowati, A. (2017). Sistem Peramalan Kebutuhan Stok Barang Menggunakan Metode Trend Moment. Jurnal Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat UNSIQ, 4 (1), 1-5.
[11]. Nurlifa,  A.,  &  Kusumadewi,  S.  (2017).  Sistem  Peramalan Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode  Moving  Average Pada  Rumah  Jilbab  Zaky. Jurnal  Inovtek  Polbeng  -  Seri Informatika, 2(1), 1825 . https://doi.org/10.35314/isi.v2i1.112 .
[12]. Rusito,  R.,  &  Fathony,  M.  (2019).  Pengembangan  Sistem Inventori  Dengan  Metode  Trend  Moment  Untuk  Optimalisasi
Persediaan Gudang Menggunakan Teknologi RFID.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 6(5), 492-500.
[13]. Santi,  H.I  &  Saputra,  A.R  (2019)  Prediksi  Jumlah  Permintaan Telur  Ayam  Menggunakan    Metode  Trend  Moment Informatika Mulawarman  :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  Vol. 14, No. 2, September 2019 111 e-ISSN 2597-4963 dan p-ISSN 1858-4853 DOI:http://dx.doi.org/10.30872/jim.v14i2.1986
[14]. Firkia  A,S  dkk  (2017)  Sistem  Peramalan  Kebutuhan  Stok Barang  Menggunakan  Metode  Trend  Moment  Jurnal  PPKM  I (2017) 1-5 ISSN: 2354-869X
[15]. Kusrini,  K.,  &  Utami,  D.  A.  B.  (2016).  Rancang  Bangun Sistem  Peramalan  Penjualan  Dan  Pengendalian  Persediaan Beras  Menggunakan  Metode  Trend  Moment.  Telematika. https://doi.org/10.3567 /telematika.v9i2.455
[16]. Poernomo, Hady, M., Kusrini, Utami, D. A. B., Pendukung, S., Peramalan, K., … Ratih Kumalasari Niswatin. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Produksi Air Minum.  Jurnal Telematika. https://doi.org/10.1002/eji.200838689
[17]. Yulian,  I.,  Anggraeni,  D.  S.,  &  Aini,  Q.  (2020).  Penerapan metode  trend  moment dalam forecasting  penjualan  produk  cv. rabbani  asyisa.  JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi), 6(2), 193-200.