## Model Waterfall dalam Mendukung Rancang Bangun Sistem Informasi Prediksi Produksi Beras
Ida Darwati 1 , Ratih Yulia Hayuningtyas 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia e-mail: 1 ida.idd@bsi.ac.id
2 Informatika, Universitas Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin Raya No. 2, Cipinang Melayu, Jakarta Timur, Indonesia e-mail: ratih.ryl@nusamandiri.ac.id
Abstrak - Prediksi  merupakan suatu proses untuk  mengetahui  kondisi  yang akan datang demi persiapan  yang lebih baik lagi, seperti prediksi produksi beras yang bertujuan untuk mengetahui produksi beras pada periode yang akan datang agar persediaan beras dapat tetap memenuhi kebutuhan masyarakat akan beras. Pada penelitian ini penulis  melanjutkan  penelitian  penulis  terdahulu  yaitu  dengan  membuat  rancang  bangun  sistem  informasi diperuntukkan  memprediksi  produksi  beras  menggunakan  metode  Weighted  Moving  Average,  sesuai  dengan metode terbaik hasil penelitian terdahulu yaitu dengan membandingkan dua metode dalam memprediksi produksi beras,  hasil  dari  penelitian  terdahulu  penulis  mendapatkan  metode  terbaik  dengan  melihat  nilai  RMSE  yang terkecil yaitu metode Weighted Moving Average dibandingkan dengan metode Simple Moving Average. Dalam membuat  rancang  bangun  sistem  informasi  prediksi  produksi  beras  pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan framework streamlit dengan bahasa pemrograman python dan model waterfall dalam pengembangan perangkat lunak, dengan harapan dapat mempermudah dan mempercepat dalam proses perhitungan prediksi produksi beras untuk periode yang akan datang.

## Kata Kunci: Python, Sistem Informasi, Streamlit, Waterfall, Weighted Moving Average
Abstract - Prediction is a process to find out future conditions for better preparation, such as rice production predictions which aim to know rice production in the coming period so that rice supplies can continue to meet people's needs for rice. In this research, the author continues the author's previous research, namely by designing an  information  system  intended  to  predict  rice  production  using  the  Weighted  Moving  Average  method,  in accordance with the best method from previous research, namely by comparing two methods for predicting rice production. The results of previous research, the author obtained the best method by looking at the smallest RMSE value,  namely  the  Weighted  Moving  Average  method  compared  to  the  Simple  Moving  Average  method.  In designing  a  rice  production  prediction  information  system  in  this  research,  the  author  used  the  Streamlit framework  with  the  Python  programming  language and  the  waterfall  model  in  software  development,  with  the hope of simplifying and speeding up the process of calculating rice production predictions for the coming period .
Keywords: Python, Information Systems, Streamlit, Waterfall, Weighted Moving Average

## PENDAHULUAN
Beras  merupakan  salah  satu  bahan  makanan pokok  masyarakat  Indonesia,  sehingga  persediaan beras  penting  untuk  tetap  diperhatikan  agar kebutuhan terus terpenuhi. Sesuai dengan penelitian penulis  terdahulu  yaitu  memprediksi  produksi  beras di  Provinsi  Jawa  Timur  dengan  data  bulan  Januari 2020  sampai  dengan  bulan  Desember  2022, merupakan  data  dari  website  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Jawa Timur (Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa  Timur,  2023),  penulis  membandingkan  dua metode  yaitu  metode  Simple  Moving  Average  dan Weighted  Moving  Average  untuk  mendapatkan metode  terbaik,  dari  hasil  penelitian  didapatkan
metode  terbaik  yaitu  metode  Weighted  Moving Average  (Darwati  &  Hayuningtyas,  2023).  Metode Weighted  Moving  Average  merupakan  metode forecasting,  metode  yang  dapat  digunakan  dalam memperoleh  angka  untuk    periode  berikutnya (Abram, Adrian, & Angdresey, 2021).
Pesatnya  kemajuan  teknologi  sudah  banyak dimanfaatkan  untuk  menunjang  proses  dari  suatu sistem  agar  menjadi  lebih  efisien  (Nurhayati  & Syafiq,  2022)  dan  mempercepat  jika  saat  harus menentukan  sebuah  keputusan  (Kartika,  Sapri,  & Fredricka,  2023),  maka  pada  penelitian  ini  penulis membuat  perancangan  sistem  informasi  yang  dapat membantu  dalam  mendapatkan  hasil  prediksi produksi  beras  pada  periode  berikutnya,  dengan
harapan  informasi  mengenai  prediksi  dapat  segera diketahui  dan  lebih  efektif  (Iwan,  2021)  serta terhindar  dari  kesalahan  dalam  proses  perhitungan prediksi  (Andrean  &  Hakim,  2022)  dikarenakan perhitungan  masih  dilakukan  secara  manual, sehingga  dapat  mendukung  dalam  mengambil langkah yang lebih tepat (Asendra, Witanti, & Ilyas, 2023).
Pada  penelitian  ini  penulis  melanjutkan penelitian  sebelumnya  dengan  membangun  sistem informasi  dalam  memprediksi  produksi  beras  untuk periode berikutnya agar persediaan beras dapat tetap terpenuhi  sesuai  dengan  kebutuhan  masyarakat. Penulis memilih model waterfall dalam pengembangan  perangkat  lunak,  menggunakan metode  Weighted  Moving  Average  dan  bahasa pemrograman python serta streamlit untuk merancang program prediksi beras.
Pada  penelitian  Awanda  Ardaneswari  dan Eko  Sediyono  yang  berjudul  Pemanfaatan  Aplikasi Point Of  Sales untuk Prediksi Stock Barang dengan Metode Fuzzy Tsukamoto,  menyatakan bahwa  hasil dari  prediksi  dapat  membantu  peningkatan  kualitas pelayanan  terhadap  pelanggan  (Ardaneswari  & Sediyono,  2020). Penelitian  Rio  Bagus  Rinanto  dan Wiji  Setiyaningsih  yang  berjudul  Rancang  Bangun Sistem  Prediksi  Cuaca  Pendukung  Proses  Tanam Kabupaten  Malang  Menggunakan  Waterfall,  dalam penelitiannya  menggunakan  model  waterfall  dalam membuat  rancangan  sistem  prediksi  cuaca  supaya dapat menekan tingkat kegagalan panen (Rinanto & Setiyaningsih, 2020).

## METODE PENELITIAN
Penulis memilih model waterfall (Sukamto & Shalahuddin, 2016) dalam membuat rancang bangun program prediksi produksi beras, sebagai berikut:
Sumber: (Sukamto & Shalahuddin, 2016) Gambar 1. Ilustrasi Model Waterfall
Dengan tahapan-tahapan sebagai berikut (Sukamto & Shalahuddin, 2016):
1. Analisa Kebutuhan Perangkat Lunak
Hasil  penelitian  penulis  terdahulu  dalam memprediksi  produksi  beras  diantara  dua metode Simple Moving Average dan Weighted Moving Average, penulis mendapatkan metode
terbaik  yaitu  Weighted  Moving  Average (Darwati  &  Hayuningtyas,  2023).  Sehingga pada  penelitian  ini  penulis  melanjutkan penelitian sebelumnya dengan membuat perancangan sistem informasi prediksi produksi beras  untuk  membantu  proses  perhitungan prediksi lebih cepat dan efektif.
2. Desain Penulis  membuat Use  Case  Diagram dan Activity Diagram untuk membuat alur jalannya program.
3. Pembuatan Kode Program Dalam  pembuatan  program  prediksi  produksi beras  penulis  menggunakan text  editor Visual Studio  Code  dengan  bahasa  pemrograman python dengan streamlit.
4. Pengujian Penulis  menggunaan black  box  testing untuk pengujian  apakah  program  yang  dibuat  dapat berjalan sebagaimana mestinya dalam memprediksi produksi beras.
5. Pendukung (Support) atau Pemeliharaan (Maintenance).
Dalam  menjaga  agar  program  dapat  selalu berjalan  sebagaimana  fungsinya  maka  perlu dilakukan pemeliharan berkala.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisa Kebutuhan Perangkat Lunak
Rancangan program ini diperuntukkan  untuk mengetahui  prediksi  menggunakan  metode Weighted Moving Average dengan mengunggah data dalam file format CSV.
User dapat melakukan login dengan menginput username dan password ,  jika username dan password yang  diinput  benar maka user dinyatakan  berhasil login . User dapat  melanjutkan  dengan  mengunggah  data dalam  bentuk file CSV,  akan  ada  pesan  jika file yang  diunggah  bukan file format  CSV. Setelah file CSV berhasil diupload, user dapat klik button lihat prediksi untuk melihat hasil perhitungan prediksi beserta dengan grafiknya.
2. Desain A. Activity Diagram
Sumber: Penelitian Gambar 2. Activity Diagram
Pertama  yang  ditampilkan  adalah halaman beranda, user diminta untuk melakukan login sebelum  memulai  proses prediksi.  Setelah  berhasil login , user dapat memilih file yang akan dihitung prediksi untuk perode  berikutnya  dengan  klik button lihat prediksi  sehingga  tampil  hasil  perhitungan prediksi beserta dengan grafiknya.

## B. Use Case Diagram
Sumber: Penelitian Gambar 3. Use Case Diagram
3. Pembuatan Kode Program A. Tampilan Halaman Beranda
Sumber: Penelitian
Gambar 4. Halaman Beranda
Halaman  beranda  ini  tampil ketika  pertama  kali  program  dijalankan. Menampilkan  menu  beranda, login dan halaman prediksi produksi beras.

## B. Tampilan Halaman Login
Sumber: Penelitian Gambar 5. Halaman Login
Pada halaman login , user diminta untuk input username dan password yang benar  agar  dapat  mengakses  menu berikutnya.
C. Tampilan Halaman Prediksi Produksi Beras
Sumber: Penelitian
Gambar 6. Halaman Prediksi
Tampilan  berikut  ini  merupakan tampilan  awal  dari  halaman  prediksi setelah user berhasil login .
D. Tampilan Pemilihan File
Sumber: Penelitian Gambar 7. Tampilan Pemilihan File Format CSV
Tampilan  halaman  setelah user berhasil  menggunggah  data  dalam file format CSV.

## E. Tampilan Hasil Prediksi
Sumber: Penelitian Gambar 8. Hasil Perhitungan Prediksi
Halaman  ini  menampilkan  hasil dari  proses  perhitungan  prediksi  setelah
mengunggah  dan  klik button lihat prediksi, sehingga dapat diketahui berapa produksi  yang  harus  dihasilkan  untuk periode berikutnya.
Sumber: Penelitian Gambar 9. Tampilan Grafik Hasil Prediksi
Gambar  grafik  tampil  sesuai dengan data aktual dan data prediksi yang ditandai  dengan  warna  biru  dan  orange, biru  untuk  data  aktual  dan  orange  untuk data prediksi.

## 4. Pengujian
Hasil dari pengujian program menggunakan
black box testing , sebagai berikut:
Tabel 1. Pengujian Login
N o Skenar io Penguj ian Hasil Yang Diharapka n Hasil Penguj ian Kesimp ulan 1 Userna me dan Passw ord Benar Berhasil Login Sesuai Harapa n Valid 2 Userna me atau
Passw ord Salah Menampil kan peringata n username
atau password salah Sesuai Harapa n Valid Sumber: Penelitian
Tabel 2. Pengujian Prediksi N o Skenario Pengujia n Hasil Yang Diharap kan Hasil Penguj ian Kesimp ulan 1 Mengung gah file format CSV Sesuai permint aan sistem, prediksi dapat diproses Sesuai Harap an Valid
2 Mengung gah file selain format CSV Tidak sesuai permint aan sistem, prediksi tidak dapat dilanjut kan Sesuai Harap an Valid
Sumber: Penelitian
5. Pendukung (Support) atau Pemeliharaan (Maintenance)
Pemeliharaan program dilakukan agar program dapat menjalankan fungsinya sesuai dengan yang diharapkan.

## KESIMPULAN
Program  prediksi  persediaan  beras  ini dibangun  dengan  model  waterfall  menggunakan metode  Weighted  Moving  Average  sesuai  dengan pemilihan  metode terbaik diantara dua  metode  yang digunakan pada penelitian penulis terdahulu, dengan adanya  program  prediksi  ini  dapat  memudahkan dalam  mengetahui  prediksi  produksi  beras  pada periode  berikutnya  dan  mendapatkan  hasil  prediksi yang lebih cepat.

## REFERENSI
Abram,  G.  M.  B.,  Adrian,  A.  M.,  &  Angdresey,  A.
(2021). APLIKASI PREDIKSI HARGA JUAL KOMODITI MENGGUNAKAN WEIGHTED MOVING AVERAGE. Jurnal Ilmiah Realtech , 17 (1), 18–23.
Andrean,  D.,  &  Hakim,  L.  (2022).  APLIKASI FORECASTING MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE DAN
WEIGHTED  MOVING  AVERAGE  UNTUK PENJUALAN  MINYAK  GORENG. Jurnal Algoritma, Logika Dan Komputasi , V (2), 495–
502. Ardaneswari, A., & Sediyono, E. (2020).
Pemanfaatan  Aplikasi  Point  of  Sales  Untuk
Prediksi  Stock  Barang  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto. Jurnal Komputer Dan Informatika ,
15 (1), 238–249.
Asendra, I., Witanti, W., & Ilyas, R. (2023). Prediksi Potensi Populasi Domba Menggunakan Metode Weighted  Moving  Average. JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 7 (5),  3363– 3368.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Timur.  (2023). Produksi  Beras  Menurut  Kabupaten/Kota, 2020-2022. https://jatim.bps.go.id
Darwati,  I.,  &  Hayuningtyas,  R.  Y.  (2023).  Metode Simple Moving Average dan Weighted Moving Average  Dalam  Memprediksi  Produksi  Beras. Evolusi: Jurnal Sains Dan Manajemen , 11 (2),
34–41. Iwan, S. (2021). RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PERSEDIAAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE
WEIGHTED  MOVING  AVERAGE  (WMA) PADA  TOKO  BARANG  XYZ. Jurnal  Tenik Informatika , 13 (3), 1–9.
Kartika, I., Sapri, S., & Fredricka, J. (2023). Aplikasi Peramalan Jumlah Pendaftaran Siswa Di SMA IT  IQRA’  Kota  Bengkulu  Menggunakan Metode  Weight  Moving  Average  (WMA). Jurnal  Media  Infotama , 19 (2),  415–421. https://doi.org/10.37676/jmi.v19i2.4317
Nurhayati,  S.,  &  Syafiq,  A.  (2022).  Sistem  Prediksi
Jumlah Produksi Baju Menggunakan Weighted Moving Average. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) , 12 (1), 14–24. https://doi.org/10.34010/jamika.v12i1.6680
Rinanto,  R.  B.,  &  Setiyaningsih,  W.  (2020). RANCANG  BANGUN  SISTEM  PREDIKSI CUACA  PENDUKUNG  PROSES  TANAM KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN WATERFALL. RAINSTEK  (Jurnal  Terapan Sains & Teknologi) , 2 (1), 53–60.
Sukamto, R. A., & Shalahuddin, M. (2016). Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek) . Bandung: Informatika Bandung.