## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 603 − 607 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1866

## Peramalan Permintaan Pada Toko Mainan Prima Acc & Toys Menggunakan Metode Simple Moving Average
Azizah Baldah, Sandhy Fernandez * , Febri Cintya Maharani, Hetty Kristina Gultom
Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia Email: : 1 20103012@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* sandhy@ittelkom-pwt.ac.id, 3 20103028@ittelkom-pwt.ac.id,
4 20103036@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: sandhy@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 15/07/2022 ; Accepted: 31/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak −Keberhasilan penjualan yaitu  dilihat dari strategi penjualannya. Sebagai seorang pengusaha di bidang penjualan, harus bisa mengambil langkah-langkah ketetapan di bidang penjualan dalam memaksimalkan benefit. Permintaan pada suatu barang tidak dapat diperkirakan, sehingga intuisi dan pengalaman saja tidak cukup untuk menentukan persediaan setiap barang yang akan dijual. Jika hanya mengandalkan intuisi dan pengalaman, serta semua barang tidak terjual maka akan menimbulkan pemborosan dan Kerugian, tetapi jika perputaran barang cepat dan persediaan tidak tepat waktu maka akan mempengaruhi perputaran keuangan toko. Penerapan metode Simple Moving Average pada toko Prima Acc ini dapat membantu pemilik toko untuk lebih mengefisienkan barang yang masuk dan keluar agar kerugian yang mungkin terjadi pada toko Prima Acc dapat dihindari  karena  pemilik  toko  sudah  mengetahui  lebih  dulu  ramalan  permintaan  barang  untuk  kedepannya.  Penulis menyarankan untuk pemilihan peramalan permintaan proses ini menggunakan metode bergerak rata-rata 3 bulan dengan hasil prediksi 38. Perkiraan kesalahan akurasi MAE yaitu 9,63 dan MSE yaitu 123,51.
Kata Kunci: Peramalan; Toko Mainan Prima; Simple Moving Average
Abstract −Sales success is seen from the sales strategy. As an entrepreneur in the field of sales, you must be able to take decisive steps in the field of sales in maximizing benefits. The demand for an item is unpredictable, so intuition and experience alon e are not enough to determine the inventory of each item to be sold. If you only rely on intuition and experience, and all items are not sold, it will cause waste and losses, but if the turnover of goods is fast and inventory is not on time, it will affect the financial turnover of the store. The application of the Simple Moving Average method at the Prima Acc store can help store owners to be more efficient in incoming and outgoing goods so that losses that may occur at the Prima Acc store can be avoided because  store  owners  already  know  the  forecast  demand  for  goods  in  the  future.  The  author  suggests  that  the  ch oice  of forecasting demand for this process uses the 3 month moving average method with 38 predictions. The estimated error accuracy of MAE is 9.63 and MSE is 123.51.
Keywords : Forecasting; Prima Toy Store; Simple Moving Average

## 1. PENDAHULUAN
Usaha menjual mainan anak-anak tidak akan pernah surut sehingga dikala ini banyak sekali toko mainan anak baik online ataupun offline, selaku pengusaha yang bergerak dibidang penjualan wajib bisa melaksanakan pembuatan ketetapan  mengenai  strategi  penjualanan  buat  memperoleh  benefit  yang  optimal.  Permintaan  terhadap  barang tidak  dapat  diperkirakan,  oleh  karena  itu  tidak  lumayan  cuma  memakai  pemikiran    serta  pengalaman  dalam memastikan stok jumlah tiap item yang hendak terjual, bila cuma mengandalkan insting serta pengalaman hendak menyebabkan pemborosan serta kerugian bila benda tidak terjual seluruh namun bila benda yang perputarannya kilat  serta  stok  tidak  terpenuhi  hingga  hendak  membatasi  perputaran  keuangan  toko.  Sepanjang  ini  pada  toko mainan cuma menyetok mainan cocok insting saja tanpa terdapat perhitungan ataupun peramalan yang lebih rinci. Kasus tersebut dapat dituntaskan dengan peramalan baik buat penjualan ataupun buat melaksanakan stok benda, sehingga hendak tingkatkan keuntungan serta menjauhi terbentuknya kelebihan ataupun kekurangan persediaan jumlah barang [1].
Pengendalian  persediaan  mempunyai  tujuan  melihat  dan  mengatur  perencanaan  kenyataan  dengan  yang sebelumnya[2].  Mainan  bukan  jadi  perihal  yang  baru  untuk  kehidupan  manusia  saat  ini,  tetapi  telah  diketahui semenjak masa prasejarah. Mainan memanglah ialah perihal yang sangat menarik. Semenjak kecil juga kita telah sangat akrab dengan tipe barang yang satu ini. Bersamaan dengan berkembangnya waktu, tipe mainan juga terus menjadi gempar kita temukan di dunia ini. Apalagi tidak sedikit orang yang rela menghasilkan duit yang lumayan banyak  demi  memperoleh  tipe  mainan  yang  disukai.  Kepuasan  hendak  lekas  didapat  bila  seorang  sukses memperoleh tipe mainan yang diinginkannya. Macam- macam desain dari sebagian tipe mainan nampaknya mulai banyak  menarik  atensi  banyak  orang  (  www.  freemagz.  com).  Purwokerto  selaku  suatu  kota  tidak  luput  dari terdapatnya pengaruh globalisasi  permainan. Banyak toko- toko  mainan/  permainan center bermunculan selaku akomodasi terhadap kebutuhan style hidup manusia yang baru tersebut, baik yang baru timbul ataupun yang telah terdapat, tetapi keberadaannya tidak/ juga kurang menunjang dalam penuhi timbulnya ruang publik. Oleh sebab itu diperlukan sesuatu wadah untuk warga pecinta mainan di Purwokerto yang bisa mengakomodasi perpindahan ruang  public  serta  pula  sokongan  terhadap  ruang-  ruang  komunal  serta  komersial,  dalam  rangka  partisipasinya menolong membagikan ilmu pengetahuan lewat dunia mainan . Toko Mainan Prima Acc & Toys merupakan suatu usaha  penjualan  produk  mainan  anak  –  anak,  yang  telah  berdiri  pada  tahun  2007,  dan  beralamatkan  di  Jalan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 603 − 607 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1866
Sudagaran 3, Nomor 40 RT 05 RW 01 Kelurahan Purwokerto Kulon Kecamatan Purwokerto Selatan. Toko Prima Acc menjual berbagai macam mainan anak – anak, seperti mainan edukasi, boneka, bola, mobil – mobilan, mainan rotan dan lain  –  lain. Dalam mendata pemasukan, pengeluaran barang mainan di Toko  ini masih menggunakan pembukuan  produk  sederhana,  sehingga  kurang  efektif  dan  efisiennya  waktu  yang  digunakan  serta    terkadang terjadi  kesalahan  data-data  yang  diakibatkan  oleh  rusak  atau  hilang  yang  disebabkan  oleh  karyawan.  Dari permasalahan diatas solusi yang peneliti buat yaitu menggunakan tata cara prediksi dengan metode Simple Moving Average yang merupakan tata cara peramalan memakai beberapa informasi sesungguhnya. Permintaan yang baru akan meningkatkan nilai ramalan guna Permintaan pada waktu yang hendak tiba. Simple Moving Average adalah suatu  teknik  yang  paling  simpel  serta  banyak  dipakai  pada  pemecahan  peralamalan  permintaan  suatu  toko[3]. Teknik prediktif diperlukan dalam menentukan kapan peristiwa akan terjadi sehingga tindakan yang tepat dapat diambil. Pada saat   manajemen berusaha untuk  mengurangi  ketergantungannya pada  ketidakpastian, kebutuhan akan peramalan telah meningkat[4].
Berdasarkan penelitian terdahulu  terkait Simple Moving  Average seperti penelitian yang dilakukan oleh Harifzi  Abdul  Madjid  dkk  pada  tahun  2021  yang  berjudul  “Decision  Support  System  Peramalan  Permintaan Layanan  Kecantikan  dengan  Single  Exponential  Smoothing  dan  Simple  Moving  Average”  penelitiannya  ini menggunakan Single Exponential Smoothing dan Simple Moving Average dengan hasil penelitian bahwa metode Simple Moving Average lebih unggul pada peramalan permintaan BB Glow Platinum, Eyelash Single, dan Facial Acne [5]. Penelitian yang berjudul “Penerapan Metode Simple Moving Average Untuk Memprediksi Hasil Laba Laundry Karpet Pada CV. Homecare” yang dilakukan oleh Nur Aini dkk pada tahun 2018 mengenai prediksi yang dilakukan  pada  CV.Homecare  yaitu  menggunakan  sebuah  aplikasi  POM-QM  v.3  dengan  menerapakan  metode simple  moving  average  dalam  aplikasi  POM-QM  v.3  [6].  Penelitian  terdahulu  lainnya  dilakukan  oleh  Fajar Fatimah  dkk  pada  tahun  2018  yang  berjudul  “Prediksi  Pemakaian  Air  PDAM  Menggunakan  Metode  Simple Moving Average” membahas mengenai penggunaan nilai MAPE untuk menghitung nilai error atau ketidak tepatan hasil peramalan sehingga hasil prediksi akan mendekati sempurna. Selain itu, Sistem yang dibagun menggunakan bahasa  PHP  dengan  koneksi  database  MYSQL  dimana  rumus  perhitungan  prediksi  dimasukkan  ke  dalam sistem[7]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Nurul  Litha Sari dkk pada tahun 2020 yang berjudul  “Analisis Performa  Metode  Moving  Average  Model  untuk  Prediksi  Jumlah  Penderita  Covid-19”  membahas  mengenai prediksi  jumlah  penderita  Covid-19,  dengan  akurasi  peramalan  yang  digunakan  yaitu  MAD,  MSE,  RMSE  dan MAPE.  Hasil  pengujian  SMA  pada  line  graph  menunjukan  peramalan  nilai  lebih  dekat  dengan  data  real dibandingkan dengan metode EMA[8]. Kemudian pada penelitian tahun 2018 yang dilakukan oleh Win Kurniadi dengan judul “Pendukung Keputusan Dalam Peramalan Penjualan Ayam Boiler Dengan Metode Trend Moment dan Simple Moving Average Pada CV. Merdeka Adi Perkasa” yang membahas mengenai  memprediksi jumlah permintaan  dengan  menggunakan  metode  trend  moment  dan  metode Simple  Moving  Average serta  mengukur tingkat  keakurasian  meramal  dengan  metode  mean  absolute  percentage  error  [9].  Nur  Widjiyati  melakukan penelitian dengan judul “Analisis Prediksi Algoritma Simple Moving Average dengan Pendekatan Multi-periode” pada tahun 2022. Penelitian ini menggunakan simple moving averages dengan menerapkan beberapa periode dari 3-6 periode dalam 2 set data time series yang berbeda [10]. Pada tahun 2018, Arief Hendra Saptadi menggunakan simple moving averages dalam penelitiannya untuk menghitung mean dan standar deviasi pada aplikasi pencatatan data pengukuran sensor [11]. Studi oleh Fajrian Nur Adnan dkk pada tahun 2018 menganalisis prakiraan curah hujan menggunakan simple moving averages [12]. Pada penelitian ini penulis juga menggunakan simple moving average  (SMA)  yang  memakai  peramalan  permintaan  mainan  pada  toko  Prima  Acc  &  Toys.  Peneliti  mencoba memakai metode yang rata-ratanya bergerak di 3 bulan dan rata-rata bergerak di  5 bulan dari perhitungan forecast serta  pencarian  MAE  &  MSE.  Berdasarkan  dari  permasalahan  yang  diatas,  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu membantu pemilik toko mainan Prima Acc & Toys agar terhindar dari suatu masalah yakni penimbunan barang yang  sudah  sering  terjadi  sebelumnya,  memprediksi  permintaan  penjualan  mainan  di  masa  yang  akan  datang dengan menggunakan metode Simple Moving Average bergerak rata-rata 3 bulan dan rata-rata 5 bulan. Metode ini menggunakan  data  satu  tahun  terakhir  yaitu  dari  Januari  sampai  Desember  2022.  Sehingga  dapat  mengurangi permintaan ke vendor lain untuk mencukupi permintaan pelanggan yang meningkat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  peneliti  yaitu  pertama  dengan  melakukan  wawancara,  dan  peneliti menggunakan wawancara untuk memperoleh informasi dari pemilik toko. Wawancara dilakukan secara bertahap, dan  format  wawancara  sesuai  dengan  objek  penelitian.  Kedua,  melalui  investigasi/pengamatan,  peneliti menggunakan metode observasi untuk memahami situasi sebenarnya dari rantai pasok terkait bidang produk dari pengadaan hingga penjualan, sehingga dapat mengetahui hukum permintaan komoditas dari pemasaran.

## 2.2 Teknik Analis Data
Teknik analisis data  yaitu suatu  proses data lalu diolah untuk dijadikan informasi  yang  baru[13]. Tujuan dari

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 603 − 607 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1866
proses  ini  adalah  untuk  membuat  data  karakteristik  agar  bisa  cepat  untuk  dimengerti  dan  bisa  dimanfaatkan untuk menangani suatu permasalahan, terlebih  yang berkesinambungan terhadap penelitian. Dalam  proses ini peneliti  menganalisis  pola  data  permintaan  mainan  dengan  model  deret  berkala  dan  analisis  data  peramalan permintaan menggunakan time series .

## 2.3 Simple Moving Averages
Simple  moving  average  adalah  metode  peramalan  dengan  menghitung  rata-rata  dengan  rentang  waktu  tertentu secara mundur tanpa pembobotan. Metode ini cocok untuk data yang tidak stabil, tidak memiliki tren, dan tidak menggunakan pembobotan [14]. Haming dan Nurnajamuddin (2011 : 150), mengatakan bahwa metode sma adalah metode yang menggunakan   anggapan bahwa kesempatan keberulangan semua kejadian akan sama dimasa yang akan datang. Nilai rata-rata (SMA) dihitung dengan mengambil rata-rata harga jual dari waktu ke waktu. (Hendato, 2005:92, Johanes F.A., 2015:20) [15]. Berikut rumus yang diterapkan metode Simple Moving Average :
𝒔 𝒕+𝟏 = 𝒙 𝒕 +𝒙 𝒕−𝟏 +..𝒙 𝒕−𝒏+𝟏 𝒏 (1)
Keterangan: St+1 : Forecast untuk periode ke t+1 Xt     : Data periode t n       : Jangka waktu moving averages.

## 2.3.1 MAE
MAE  adalah  rata-rata  absolut  dari  kesalahan  ramalan  positif  dan  negatif.  Menurut  (Subagyo,  1986),  untuk meminimalkan  kesalahan  prediksi  biasanya  diukur  dengan  menggunakan  MAE  (Mean  Absolute  Error),  MSE (Mean Squared Error), dll (Wardah & Iskandar, 2017) [16]. Rumus matematisnya yaitu:
𝑬 = ∑|𝒙 𝒕 −𝑺 𝒕 | 𝒏 (2)
Keterangan: E  : Kesalahan Xt : Data actual St : Data hasil peramalan n  : Jumlah periode

## 2.3.2 MSE
MSE adalah salah satu  yang sering  dipakai  untuk  mengukur tingkat  error pada MP[17].  MSE  dapat  digunakan untuk  mengevaluasi  metode peramalan. Hasil dari error tersebut  akan dikuadratkan dan MSE merupakan mean dari kuadrat selisih antara nilai prediksi dan nilai observasi (Kristien dan Sofian, 2015) [18]. Rumus matematisnya yaitu:
𝑬 = ∑(𝒙 𝒕 −𝑺 𝒕 ) 𝟐 𝒏 (3)
Keterangan: E  : Kesalahan Xt : Data actual St : Data hasil peramalan n  : Jumlah periode

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Deskripsi data
Pada proses ini, data yang diambil dalam penelitian yaitu data penjualan selama tahun 2021 pada toko Prima Acc & Toys. Penelitian ini memakai data penjualan barang mainan sebagai data uji untuk metode SMA. Berikut data penjualan barang mainan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Permintaan Tahun 2021 Tahun 2021  Permintaan Januari 30 Februari 27 Maret 44 April 51 Mei 56

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 603 − 607 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1866
Tahun 2021  Permintaan Juni 36 Juli 33 Agustus 48 September 32 Oktober 36 November 36 Desember 42

## 3.2 Perhitungan dengan Simple Moving Average
Pada perhitungan ini prediksi permintaan berdasarkan data penjualan barang mainan. Peneliti mencoba memakai metode yang rata-ratanya bergerak di 3 bulan dan rata-rata bergerak di  5 bulan. Hasil dari perhitungan forecast serta pencarian MAE & MSE dalam rata-rata bergerak 3 bulan bisa dilihat tabel di bawah ini :
Tabel 2. Hasil Perhitungan MAE & MSE untuk Rata-rata Bergerak 3 bulan
Perhitungan :
MAE = 86,7 9 = 9,63
MSE = 1111,61 9 = 123,51
𝑠 𝑗𝑎𝑛 2022 = 42 + 36 + 36 3 = 38
Hasil dari perhitungan forecast serta pencarian MAE & MSE pada rata-rata bergerak di 5 bulan bisa dilihat pada tabel:
Tabel 3. Hasil Perhitungan MAE & MSE untuk Rata-rata Bergerak 5 bulan
Perhitungan :
MAE = 43,2 7 = 6,17
MSE = 358,2 7 = 51,17
𝑠 𝑗𝑎𝑛 2022 = 42 + 36 + 36 + 32 + 48
5 = 38,8 Tahun 2021 Permintaan Forecast 3 bulan Error Absolut Error 𝐄𝐫𝐫𝐨𝐫 𝟐 Januari 30 - - - - Februari 27 - - - - Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Jumlah 44 51 56 36 33 48 32 36 36 42 - 33,6 40,6 50,3 47,6 41,6 39 37,6 38,6 34,6 - 17,4 15,4 -14,3 -14,6 6,4 -7 -1,6 -2,6 7,4 - 17,4 15,4 14,3 14,6 6,4 7 1,6 2,6 7,4 86,7 - 302,76 237,16 204,49 213,16 40,96 49 2,56 6,76 54,76 1111,61 Tahun 2021 Permintaan Forecast 3 bulan Error Absolut Error Error 2 Januari 30 - - - - Februari 27 - - - - Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Jumlah 44 51 56 36 33 48 32 36 36 42 - - - 41,6 42,8 44 44,8 41 37 37 - - - -5,6 -9,8 4 12,8 5 1 5 - - - 5,6 9,8 4 12,8 5 1 5 43,2 - - - 31,4 96 16 163,8 25 1 25 358,2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 603 − 607 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1866

## 3.3 Hasil Perhitungan
Hasil perhitungan prediksi peramalan permintaan untuk bulan januari 2022 rata-rata bergerak di 3 bulan yaitu 38. Sedangkan  rata-rata  bergerak  di  5  bulan  yaitu  38,8.  Perkiraan  kesalahan  akurasi  dengan  menggunakan  metode rata-rata  bergerak  3  bulan  MAE  yaitu  9,63  dan MSE  yaitu  123,51.  Sedangkan  pada rata-rata  bergerak  5  bulan MAE yaitu 6,17 dan MSE yaitu 51,17.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Rata-rata Bergerak 3 Bulan dan 5 Bulan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan peramalan permintaan mainan pada toko mainan Prima Acc & Toys ini berhasil melakukan permalan jumlah  permintaan  mainan  yang  akan  terjadi  di  1  bulan  kedepan  dengan  memakai  Metode  SMA.  Proses penghitungan  prediksi  pendugaan  permintaan  untuk  bulan  januari  2022  rata-rata  3  bulan  bergerak  yaitu  38. Sedangkan rata-rata 5 bulan bergerak yaitu 38,8. Perkiraan kesalahan akurasi dengan menggunakan metode rata- rata bergerak 3 bulan MAE yaitu 9,63 dan MSE yaitu 123,51. Sedangkan pada rata-rata bergerak 5 bulan MAE yaitu 6,17 dan MSE yaitu 51,17. Secara umum, perkiraan waktu lama  seringkali kurang tepat dari pada perkiraan waktu cepat, dan rantai pasokan yang semakin panjang akan membuat informasi yang diterimanya akan terdistorsi. Maka  dari  itu  penulis  menyarankan  untuk  pemilihan  peramalan  permintaan  proses  ini  menggunakan  simple moving evarages bergerak rata-rata 3 bulan dengan hasil prediksi 38. Perkiraan kesalahan akurasi MAE yaitu 9,63 dan MSE yaitu 123,51.

## REFERENCES
[1] A. Desiani and M. Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan, 1 ed., D. Hardjono, Ed., Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2006.
[2] Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, 1 ed., f. Suyantoro, Ed., Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2006.
[3] A. Desiani and M. Arhami, Konsep Kecerdasan Buatan, 1 ed., D. Hardjono, Ed., Yogyakarta: Penerbit ANDI, 2006.
[4] I. A. Adriana, Penalaran Komputer Berbasis Kasus (Case Based Reasoning), Yogyakarta: Ardana Media, 2007.
[5] R. D. R. e. all, Telinga Hidung Tenggorok Kepala dan Leher edisi ketujuh, Jakarta: FK UI, 2012.
[6] E. M. V. S. T.Sutojo, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi, 2011.
[7] S.  W.  Faza  Akmal,  "SISTEM  PPAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  LAMBUNG  DENGAN IMPLEMENTASI  METODE  CBR  (CASE  BASED  REASONING)  BERBASIS  WEB,"  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika, vol. 2 , no. 1, Februari 2014.
[8] A.  M.  M.  M.  N.  W.  a.  N.  F.  Adiwijaya,  "A  comparative  study  of  MFCC-KNN  and  LPC-KNN  for  hijaiyyah  letters pronounciation classification system," Information and Communication Technology (ICoIC7), pp. (pp. 1-5), 2017.
[9] M. N. Al-Kabi, G. Kanaan, R. Al-Shalabi, S. Al-Sinjilawi and R. S. Al-Mustafa, "Al-Hadith Text Classifier," Journal of Applied Sciences 5, pp. 584-587, 2005.
[10] F. Harrag and E. El-Qawasmah, "Neural Network for Arabic Text Classification," 2009 Second International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies, pp. 778-783, 2009.
[11] E. R. R. J. S. A.-F. and A. , "Klasifikasi Anjuran, Larangan dan Informasi pada Hadis Sahih Al-Bukhari," e-Proceeding of Engineering, p. 4683, 2017.
[12] A. K. S. A.-F. and A. , "Klasifikasi Informasi, Anjuran dan Larangan pada Hadits Shahih Bukhari menggunakan Metode Support Vector Machine," e-Proceeding of Engineering, p. 5014, 2017.
[13] A. I. P. and Adiwijaya, "On the Feature Selection and Classification Based on Information Gain for Document Sentiment Analysis," Applied Computational Intelligence and Soft Computing, vol. 2018, p. 5, 2018.
[14] M. Z. and Z. H. Z. , "Multilabel neural networks with applications to functional genomics and text," IEEE transactions on Knowledge and Data Engineering, pp. 1338-1351, 2006.
[15] M.  S.  M.  N.  S.  H.  A.  Reynaldi  Ananda  Pane,  "A  Multi-lable  Classification  on  Topics  of Quranic  Verses in English Translation  using  Multinomial  Naive  Bayes,"  6th  International  Conference  on  Information  and  Communication Technology (ICoICT), 2018.
[16] S. a. N. F. Nurcahyo, "Rainfall Prediction in Kemayoran Jakarta Using Hybrid Genetic Algorithm (GA) and Partially Connected Feedforward Neural Network (PCFNN)," Information and Communication Technology (ICoICT), pp. (pp. 166-171), 2014.
[17] J. S. D. Raharjo, "Model Artificial Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Laju Inflasi," Sistem Komputer, 2013.
[18] H. N. A. H. S. M. S. and N. S. , "Particle Swarm Optimization For Neural Network Learning Enchancement," Jurnal Teknologi, pp. 13-26, 2008.
Metode MA Hasil Prediksi  MAE MSE Rata-rata bergerak 3 bulan 38 9,63 123,51 Rata-rata bergerak 5 bulan 38,8 6,17 51,17