Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.188 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 473-478 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## FORECASTING TECHNIQUES OF CONTACT HERBICIDE SALES USING SINGLE MOVING AVARAGE METHOD IN UD. LUMBUNG TANI
Umairoh 1* , Rizaldi 2 , Hommy Dorthy Ellyany Sinaga 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
Email: 1 humairahrealme@gmail.com , 2 Rizaldipiliang.rp@gmail.com , 3 omisinaga@yahoo.com
(Naskah masuk: 26 Februari 2022, Revisi: 5 Maret 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
The process of supplying or stocking fertilizers at UD. Lumbung Tani is still carried out manually or only based on  previous  sales  estimates,  resulting  in  excess  and  shortage  of  contact  herbicide  stocks.  The  purpose  of  this study  was  to  determine  the  amount  of  inventory  derived  from  previous  contact  herbicide  sales  data  using  the SMA  method  to  predict  the  contact  herbicides  gramoxone,  tamaxone,  paratop,  himaquat,  naraxone  with  a smaller  error  rate.  The  results  showed  that  the  MAPE  SMA3  values  for  each  type  of herbicide  were  22.  13%, 22.35%,  22.72%,  21.83%,  18.20%.  Forecasting  applications  with  Single  Moving  Average  can  determine  the prediction  of  contact  herbicide  supplies  in  the  next  period.  By  using  the  SMA3  method  the  owner  of  UD. Lumbung Tani can forecast sales in the following month which is more efficient and effective.
Keywords: Herbicide, Supply, SMA

## TEKNIK PERAMALAN PENJUALAN HERBISIDA KONTAK MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE (SMA) PADA UD. LUMBUNG TANI

## Abstrak
Proses pemasokan atau persediaan pupuk pada UD. Lumbung  Tani masih dilakukan secara manual atau hanya berdasarkan  perkiraan  penjualan  sebelumnya,  sehingga  menyebabkan kelebihan  dan kekurangan  stok  herbisida kontak.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  jumlah  persediaan  yang  berasal  dari  data  penjualan herbisida  kontak  sebelumnya  dengan  menggunakan  metode single  moving  average (SMA)  untuk  meramalkan herbisida kontak gramoxone, tamaxone, paratop, himaquat, naraxone dengan tingkat nilai error yang lebih kecil. Dan Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan nilai MAPE SMA3 untuk masing-masing jenis herbisida yaitu 22.  13%,  22.35%,  22.72%,  21.83%,  18,20%.  Aplikasi  Peramalan  dengan Single  Moving  Average dapat menentukan prediksi persediaan herbisida kontak pada periode berikutnya. Dengan menggunakan metode SMA3 pemilik UD. Lumbung Tani dapat meramalkan penjualan di bulan berikutnya yang lebih efesien dan efektif .
Kata kunci : Herbisida, Pemasokan, SMA

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang pesat memberikan  pengaruh  dari  cara  kerja  personal maupun  organisasi,  terlebih  dalam  dunia  bisnis, teknologi  dapat  membantu  perkembangan  bisnis dikarenakan  dengan  teknologi  dapat  memangkas pengeluaran yang cukup signifikan[1].
Usaha  Dagang  (UD)  atau  Usaha  Perorangan adalah  kegiatan  usaha  membeli  dan  kembali  barang atau  jasa  dengan  tujuan  mencari  keuntungan termasuk  menjadi  perantara  dari  kegiatan  tersebut. Usaha dagang umumnya didirikan oleh perorangan[2].
UD.  Lumbung  Tani  adalah  usaha  dagang  yang bergerak  di  bidang  pertanian  bisa  juga  di  sebut
suprodi  pertanian  UD.  Lumbung  Tani  bertempat  di desa  Pertahanan  kecamatan  Sei  Kepayang  adalah salah  satu  usaha  dagang  yang  menjual  banyak produk  dari  mulai  pupuk,  peralatan  semprot,  bibit, herbisida,  insektida,  sampai  vitamin  tumbuhan  juga tersedia di UD. Lumbung Tani tersebut[3]. karena di daerah  ini  merupakan  daerah  mayoritas  masyarakat yang  berprofesi  petani  maka  dari  itu  sangat membutuhkan produk-produk yang dapat membantu mereka  untuk  proses  penanaman  tanaman  yang mereka tanam namun yang lebih sering di dahulukan mereka  adalah  herbisida  dan  pupuk  karna  sebelum proses  penanaman  mereka  harus  menggunakan herbisida  untuk  membasmi  gulma  gulma  yang tumbuh  di  tanah  yang  mereka  ingin  tanam  akan

## 474
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 473-478
tetapi herbisida terbagi 2 jenis yaitu herbisida kontak dan  herbisida  sistemik  adapun  bedanya  herbisida kontak  adalah  jenis  herbisida  yang  befungsi mematikan  gulma  secara  cepat  namun  tidak  sampai ke akar hanya membutuh kan waktu 2 sampai 3 jam saja,  sedangkan  herbisida  sistemik  mematikan sampai  ke  akar  namun  membutuhkan  waktu  yang lama  bisa  sampai  1  minggu  atau  lebih  akan  tetapi dapat  merusak  tanah  sehingga  sulit  di  tanami  maka dari  itu  petani  lebih  banyak menggunakan  herbisida kontak  selain  cepat  juga  tidak  merusak  tanah[4]. UD.Lumbung  Tani  mendapat  pemasokan  barang langsung  dari  distributor  PT  masing  masing  Brand produk. Penjualan setiap bulan nya di UD.Lumbung Tani bisa mencapai 20.000 kg/20ton perbulan untuk semua  jenis  pupuk,  sedangkan  untuk  herbisida  bisa mencapai  2000  liter  perbulan  terkhusus  lagi herbisida  kontak  20%  di  atas  herbisida  sistemik karna  berdasarkan  fungsinya  herbisida  kontak bergerak cepat namun juga cepat di tumbuhi kembali gulma  sebab  tidak  mematikan  sampai  ke  akar[5]. Untuk persediaan barang UD. Lumbung Tani sendiri memperkirakan nya secara manual dengan menggunakan  buku  penjualan  dan  ditulis  tangan sehingga  sering  terjadi  kekurangan  dan  kelebihan stok  herbisida  kontak.  Maka  dari  itu  untuk menentukan  target  penjualan  yang  ingin  dicapai dengan  cara  memperhatikan  kondisi  penjualan  di masa  lalu.  Informasi  penjualan  Sangat  di  butuhkan agar  dapat  membantu  peramalan  dalam  penjualan herbisida  kontak  supaya  stok  herbisida  kontak  pada usaha  tersebut  bisa  terkontrol  dengan  baik.Oleh sebab  itu  di  perlukan  sistem  yang  dapat  membantu meramalkan  penjualan  herbisida  kontak  dari  waktu ke  waktu  sehingga  dengan  hasil  peramalan  bisa membantu penjualan sesuai dengan permintaan yang ada[6].
Peramalan merupakan gambaran keadaan perusahaan  pada  masa  yang  akan  datang[7]. Peramalan (Forecasting) pembelian  dengan  melihat data  penjualan  periode  (bulan)  sebelumnya  dan memprediksi  diperiode  (bulan)  yang  akan  datang. Supaya  pembelian  pada  perusahaan  tidak  lagi mengalami  penumpukan  maupun  kekurangan  stok barang[8].  Peramalan  merupakan  aktifitas  fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan  produk  sehingga  produk-produk  itu dapat  dibuat  dalam  kuantitas  yang  tepat[9].Dengan adanya  teknik  peramalan,  sangat  berpengaruh  pada keputusan  pemilik  usaha  untuk  menentukan  jumlah barang yang harus disediakan khususnya persediaan herbisida  kontak  Gramoxone,  Tamaxone,  Paratop, Himaquat, Naraxone di bulan berikutnya berdasarkan dari data yang ada.
Single  Moving  Average atau  juga  disingkat SMA  adalah  metode  paling  sederhana  dan  tidak menggunakan  pembobotannya  dalam  perhitungan terhadap  pergerakan  closing  price[10]. Adapun karakteristik  khusus  dari  metode  ini  adalah  Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan dating
memerlukan  data  historis  selama  jangka  waktu tertentu,  Semakin  panjang  jangka  waktu moving average , efek perincian akan semakin halus[11].
Desi Susilawati
dalam penelitiannya menerapkan metode Single  Moving  Average untuk prediksi penjualan pada Aby Manyu Cell merupakan sarana  yang  efektif  untuk  mempromosikan  produk pada  Aby  Manyu  Cell,  dalam  hal  ini  pemasaran produk  Aby  Manyu  Cell  akan  semakin  luas  dan mempermudah  transaksi  yang  dilakukan  serta  dapat memprediksi  jumlah  penjualan  pada  periode berikutnya[12] .
Berdasarkan  hasil  penelitian Anna  Dara Andriana,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa hasil  peramalan  menggunakan single  moving average ini  dapat  memudahkan  dalam  menentukan jumlah produksi dari masing-masing varian rasa teh, sehingga  menghindari  perusahaan  dari  kelebihan ataupun kekurangan stok produk [13].
Berdasarkan hasil penelitian M. Soekarno Putra yang  telah  dilakukan,  maka  ditarik  kesimpulan bahwa penerapan aplikasi peramalan untuk mengelola  data  pendistribusian  alat  tulis  kantor dengan studi kasus di PT. Sinar kencana multi lestari Palembang  dengan  menggunakan  sistem  berbasis web.  Aplikasi  yang  telah  dibangun  ini  memiliki beberapa halaman yang dapat di akses oleh masing- masing  pengguna  sesuai  dengan  hak  akses  nya masing-masing.  Seperti  admin  pusat  yang  dapat menambah master barang, melakukan pemesanan ke supplier, memproses barang masuk, menyetujui atau menolak  pemesanan  cabang  dan  melihat  peramalan kebutuhan stok di bulan selanjutnya, Admin cabang yang dapat memesan barang langsung ke pusat lewat aplikasi web tanpa perantara dan dapat melihat stok yang  ada  untuk  di  pesan,  pimpinan  yang  dapat melihat  data  sistem  baik  itu  master,  stok,  barang masuk,  barang  keluar  serta  peramalan  yang  akan terjadi. Berdasarkan hasil pengujian, masing-masing modul  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  memberikan hasil yang sesuai dengan yang diinginkan[14].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  membuat  suatu  teknik peramalan penjualan herbisida kontak menggunakan metode Single  Moving  Average untuk  meramalkan penjulan  pada  bulan  selanjutnya  sehingga  UD. Lumbung  Tani  dapat  menentukan  jumlah  produksi yang harus disediakan pada periode mendatang[15].
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  didapatkan kesimpulan  bahwa  dalam  melakukan  perhitungan otomatis  prediksi  jumlah  hasil  panen  merica menggunakan  metode  fuzzy  associative  memory berbasis  web  dapat  dilakukan  untuk  mempredikisi hasil  panen  merica  dengan  empat  variabel  yaitu pupuk,  jumlah  lahan,  jumlah  tenaga  kerja  dan jumlah  bibit  diperoleh  hasil  900  kg  dengan  selisi error prediksi sebesar 30%[16].
Dengan  demikian  terdapat  tujuh  belas  gejala yang  merujuk  kepada  delapan  hama  perusak tanaman padi sawah. Implementasi DFS
memberikan  diagnosis  gejala  secara  mendalam. Aplikasi  sistem  pakar  ini  mampu  mendiagnosis kerusakan  pada  tanaman  padi  sawah  berbasis  web dengan  metode  depth  first  search  (DFS).  Sistem  ini dapat membantu petani dalam mendiagnosa kerusakan  yang  diakibatkan  oleh  hama  pada tanaman  padi  sawah  secara  cepat  dan  tepat penanganan.  Sistem  ini  juga  dapat  membantu  pakar dalam  pembaharuan  pengetahuan  lebih  cepat  dan mudah[17].
Visual  Basic 2010 Visual  Basic adalah  salah satu Development  Tool yaitu  alat  bantu  untuk membuat  berbagai  macam  program  komputer, khususnya  yang  menggunakan  sistem  operasi windows.  Jadi,  dapat  disimpulkan  bahwa  Visual Basic  memiliki  fungsi  sebagai  alat  bantu  untuk membuat  berbagai  macam  program  komputer. Visual Basic 2010 merupakan salah satu bagian dari produk  pemprograman  yang  dikeluarkan  oleh Microsoft, yaitu Microsoft Visual Basic 2010. Visual Studio merupakan andalan dari Microsoft Corporation, di  mana  di  dalamnya  berisi  beberapa jenis  IDE  pemprograman  seperti Visual  Basic, Visual C++, Visual Web Developer, Visual C#, dan Visual F# [18] . Xampp adalah  salah  satu  paket software  web server yang  terdiri  dari Apache,  MySQL,  PHP,  dan phpMyAdmin [19].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  di  gunakan  adalah metode kuantitatif.  Data Kuantitatif merupakan data yang  berupa  angka,  nilainya  bisa  berubah  dan bersifat  variatif.  Teknik  pengolahan  data  kuantitatif dilakukan  dengan  cara survey langsung  ke  UD. Lumbung Tani  sehingga mengetahui  langsung  data- data  yang  dibutuhkan  yang  mana  dapat  berupa angka-angka,  perhitungan  penilaian,  hasil  dan pembahasan

## 2.1. Flowchart Algoritma Single Moving Avarage
Gambar  1  menunjukkan  tahapan  pada  sistem dalam menghitung peramalan dengan metode Single
Moving
Average .
Langkah-langkah
dalam menghitung  peramalan  dengan  SMA  yaitu  sebagai berikut:
1) Menginput  data  penjualan  dan  menentukan pergerakan berapa yang ingin digunakan. Dalam penelitian  ini  peneliti  menggunakan  pergerakan 3.
2) Mencari  Nilai  MAD,  MSE,  MAPE  dengan rumus  SMA.  Rumus  menghitung  peramalan SMA dapat dilihat pada persamaan (1).
𝒔 𝒕+𝟏 = 𝑿𝒕+𝑿𝒕−𝟏+...𝑿𝒕−𝒏+𝟏 𝒏
(1)
S t+1 merupakan forecast untuk periode ke t + 1, X t merupakan  data  pada  periode  t,  dan  n merupakan  jangka  waktu moving  averages dalam
bentuk persen. MAD merupakan rata-rata kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu  tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau  lebih  kecil  dibandingkan  kenyataannya[20]. Rumus  menghitung  MAD  dapat  dilihat  pada persamaan (2).
MAD = ∑ | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝑛 (2)
𝐴 𝑡 merupakan Permintaan Aktual pada Periode–t, Ft merupakan  Peramalan  permintaan  ( forecast )  pada periode-t,  dan  n  merupakan  jumlah  periode peramalan  yang  terlibat  MSE  dihitung  dengan menjumlahkan  kuadrat  semua  kesalahan  peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan[9]. Rumus menghitung MSE dpat dilihat pada persamaan (3).
MSE = ∑ (𝐴𝑡+𝐹𝑡)2 𝑛 (3)
A t merupakan  permintaan  Aktual  pada  Periode,  F t merupakan  Peramalan  permintaan  ( forecast )  pada periode-t,  dan  n    mrupakan  jumlah  periode peramalan yang terlibat. Mean Absolute
Percentage Error (MAPE) atau rata-rata persentase  kesalahan  absolut  MAPE  adalah  suatu ukuran  kesalahan  relatif.  dimana  MAPE  biasanya lebih  berarti  apabila  dibandingkan  dengan  MAD karena  MAPE  didalamnya  terdpat  informasi tentang  besaran  persentase  kesalahan  pada  suatu output  hasil  peramalan  terhadap  permintaan  riil selama  beberpa  periode  tertentu  yang  hasilnya akan  memberikan  informasi  mengenai  besaran persentase  kesalahan  termasuk  terlalu  tinggi ataupun  terlalu  rendah[20].  Rumus  menghitung MAPE dapat dilihat pada persamaan (4).
MAPE = ( 100 𝑛 ) ∑ |𝐴 𝑡 − 𝐹𝑡 𝐴𝑡 | (4)
A t merupakan  Permintaan  Aktual  pada  Periode–t, F t Peramalan permintaan ( forecast ) pada periode-t, t  merupakan  periode,  dan  n  merupakan  jumlah periode peramalan yang terlibat

## 476 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 473-478

## 2.3. Hasil Perhitungan Single Moving Average
Dalam  menentukan  peramalan  dengan  metode SMA cukup mudah dilakukan. Hal yang utama yaitu menentukan  pergerakan  berapa  yang  ingin  diambil untuk  mengetahui  berapa  bobot  yang  akan digunakan dalam menghitung SMA. Dalam penelitian ini, pergerakan 3 dengan ketentuan bobot terbesar bernilai 3 diberikan kepada periode terbaru. Pada  2  periode  sebelumnya  diberikan  bobot  sebesar 2  dan  1  berturut-turut.    Hasil  peramalan  dengan metode single moving average terdapat dalam Tabel 3  Dengan  metode  SMA,  didapatkan  peramalan herbisida  kontak  gramoxone,  tamaxone,  paratop, himaquat  dan  naraxone  untuk  periode  berikutnya pada 01 Januari 2022 masing-masing bernilai 88,33, 90,00, 100,00, 100,00, dan 91,67.

## 2.3. Hasil Pengujian
Hasil pengujian dengan MAD, MSE dan MAPE dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Diperoleh  nilai  MAD pada  masing-masing  jenis  herbisida  kontak  sebesar 22.04,  16.67,  21.85,  21.11,  13.52.  Nilai  MSE  pada masing-masing  jenis  herbisida  kontak  sebesar 698.46, 397.53, 769.14, 482.72, 210.19 Nilai MAPE pada masing-masing jenis herbisida kontak  22.13%, 22.35%, 22.72%, 21.83%, 18.20%

## 2.4. Implementasi
Tampilan  menu  utama  dapat  dilihat  pada Gambar  2.  ketika  memasuki  aplikasi  maka  muncul tampilan halaman menu utama.
Gambar 2. Tampilan Halaman Menu Utama
Gambar 3. Tampilan list data Persediaan Herbisida
Pada  Gambar  3  menunjukkan  tampilan  untuk dilihat list stok persediaan herbisida.
Gambar 4. List supplier yang mensuplai herbisida
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  list  supplier yang  mensuplai  herbisida  kepada  UD.  Lumbung Tani.
Hasil  prediksi  persediaan  herbisida  dapat dilihat  di  halaman  peramalan  yang  ada  pada Gambar  5  yang  menginputkan  data  penjualan, pergerakan  bobot,  dan  berapa  periode  yang  ingin diramal/prediksi.

## Gambar 5. Tampilan Hasil Peramalan Persediaan Herbisida
Pada  Gambar  6  memuat  grafik  hasil peramalan dengan metode SMA. Sebelum mendapatkan hasil peramalan admin harus menginputkan data penjualan, pergerakan bobot, dan berapa periode yang ingin diramal/prediksi.
Gambar 6. Grafik Perhitungan SMA
Tabel 1. Data Penjualan Herbisida Kontak
Tabel 2. Hasil Perhitungan Gramoxone Periode Gramoxone Forcaseting MAD MSE MAPE Januari 2021 90 Februari 2021 150 Maret 2021 70 Apr-21 150 103.33 46.67 2177.78 31.11 Mei 2021 130 123.33 6.67 44.44 5.13 Juni 2021 100 116.67 16.67 277.78 16.67 Juli 2021 90 126.67 36.67 1344.44 40.74 Agustus 2021 80 106.67 26.67 711.11 33.33 Sep-21 120 90.00 30.00 900.00 25.00 Oktober 2021 95 96.67 1.67 2.78 1.75 Nov-21 70 98.33 28.33 802.78 40.48 Desember 2021 100 95.00 5.00 25.00 5.00 Total 88.33 198.33 6286.11 199.21 Tabel 3. Hasil Perhitungan Single Moving Avarage Produk Forcaseting MAD MSE MAPE Gramoxone 88.33 22.04 698.46 22.13 Tamaxone 90 16.67 397.53 22.35 Paratop 100 21.85 769.14 22.72 Himaquat 100 21.11 482.72 21.83 Naraxone 91.67 13.52 210.19 18.20

## 3. KESIMPULAN
Penelitian  ini  memberikan  kesimpulan  bahwa bahwa  peramalan  ( forecasting )  dengan  metode SMA  lebih  efektif  untuk  digunakan  pemilik  UD. Lumbung  Tani  untuk  meramalkan  penjualan  yang menghasilkan  jumlah  persediaan  yang  harus  di sediakan  oleh  pemilik  UD.  Lumbung  Tani  pada bulan  berikutnya  agar  dapat  memenuhi  permintaan dan tidak terjadinya penumpukkan stok yang dapat merugikan  pihak  UD.  Lumbung  Tani  tersebut  dan mengecewakan konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Hendini,  “No  Title,”  vol.  IV,  no.  2,  pp. 107–116, 2016.
[2] R. Produksi and P.  Ud, “No Title,” pp. 17– 30, 2016.
[3] M. Ses, P. Ud, and C. Tani, “1 , 2* , 2,” vol. 1, no. 3, pp. 205–212, 2021.
[4] B.  A.  B.  Iii  and  A.  D.  A.  N.  Perancangan, “Bab  iii  analisis  dan  perancangan 3.1.,”  no. November 2015, pp. 21–39, 2012.
[5] A.  Sidik,  E.  Tekat,  B.  Waluyo,  and  S. Susilawati,  “Perancangan  Sistem  Informasi Laporan  Persediaan  Barang  Jadi  PT  Duta Prima Plasindo,” vol. 8, no. 1, 2018.
[6] B.  P.  Prasetya,  “Penerapan  Metode  Single
Moving  Average  (SMA)  pada  Aplikasi Peramalan  Penjualan  Di  Kedai  Digital  #24 Kediri,” Artik. Skripsi , pp. 1–6, 2017.
[7] M.  Muryati,  “Analisis  Peramalan  Penjualan Usaha  Ardyla  Bakery  Di  Muara  Bulian,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 17, no. 3, pp. 259–269, 2017.
[8] S.  Informasi,  “Analisis  dan  perancangan sistem  informasi  pengendalian  persediaan dengan peramalan  moving  average  pada  cv. pratama abadi sentosa skripsi,” 2018.
[9] Y.  Astuti,  B.  Novianti,  T.  Hidayat,  and  D. Maulina, “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjuaan Mainan Anak,” Semin.  Nas.  Sist.  Inf.  dan  Tek. Inform.  Sensitif ,  vol.  4,  no.  July,  p.  255, 2019.
[10] Z.  A.  Matondang,  P.  H.  Emas,  and  S.  M. Average,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Forecasting  Harga  Emas  Lelang  Pada Pegadaian  Dengan  Metode  Single  Moving Average,” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas , vol. 03, no. 01, pp. 72–77, 2018.
[11]  R.  Naufal,  Anharudin,  and  R.  Adrean, “Sistem  Informasi  Inventory  Berdasarkan
Prediksi Data Penjualan Barang Menggunakan Metode Single Moving Average  Pada  CV  .  Agung  Youanda,” Periode Jenis Herbisida Kontak Gramoxone Tamaxone Paratop Himaquat Naraxone Januari 2021 90 80 70 100 60 Februari 2021 150 60 50 80 70 Maret 2021 70 40 40 110 60 Apr-21 150 80 90 70 70 Mei 2021 130 80 120 100 55 Juni 2021 100 80 90 105 50 Juli 2021 90 50 100 120 65 Agustus 2021 80 65 80 125 70 Sep-21 120 70 70 100 80 Oktober 2021 95 100 90 90 95 Nov-21 70 90 100 130 100 Desember 2021 100 80 110 80 80
478 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 473-478
Protekinfo , vol. 4, no. 5, pp. 29–33, 2017.
[12] 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.
[13] A. D. Andriana and R. Susanto, “Peramalan Jumlah Produksi Teh Menggunakan Metode Single  Moving  Average  (SMA)  Forecasting the Quantity of Tea Production Using Single Moving Average Method ( SMA ),” pp. 1–6.
[14] M.  S.  Putra  and  I.  Solikin,  “Aplikasi
Peramalan  Stok  Alat  Tulis  Kantor  (Atk)
Menggunakan Metode Single Moving Average  (SMA)  Pada  Pt.  Sinar  Kencana Multi Lestari,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst.  Sci. ,  vol.  4,  no.  no  2,  pp.  236–241, 2019.
[15] D.  Susandi  and  F.  Nafis,  “SISTEM PERAMALAN  PENJUALAN  PAVING BLOCK MENGGUNAKAN METODE
SINGLE,” vol. 8, no. 2, pp. 75–81, 2021.
[16] I. Permadi, A. K. Nugroho, M. R. Rachmat, P.  S.  Informatika,  F.  Universitas,  and  J.
Soedirman,  “PREDICTION  OF  THE AMOUNT  OF  PEPPER  HARVEST  BY USING  FUZZY  PREDIKSI  JUMLAH HASIL PANEN MERICA
MENGGUNAKAN  FUZZY,”  vol.  3,  no.  1, pp. 177–182, 2022.
[17] T. O. Rice et al. , “DEPTH-FIRST SEARCH
(  DFS  )  METHOD  FOR  WEB-BASED DIAGNOSTIC DAMAGE METODE DEPTH  FIRST  SEARCH  (  DFS  )  UNTUK DIAGNOSIS KERUSAKAN,” vol. 3, no. 1, pp. 163–168, 2022.
[18] S.  Ashadi  and  A.  F.  Daru,  “Aplikasi Perpustakaan menggunakan Microsoft Visual Basic 2010,” J. Ilm. Univ. Semarang , vol. 2, no. 1, p. 39, 2021.
[19] R.  Irviani  and  R.  Oktaviana,  “Aplikasi
Perpustakaan  Pada  SMA  N1  Kelumbayan Barat Menggunakan Visual Basic,” J. TAM ( Technol.  Accept.  Model  ) ,  vol.  8,  no.  1,  p. 64, 2017.
[20] N.  Hudaningsih,  S.  Firda  Utami,  and  W.  A.
Abdul  Jabbar,  “Perbandingan  Peramalan Penjualan Produk Aknil Pt.Sunthi Sepurimengguanakan Metode Single
Moving  Average  Dan  Single  Exponential Smooting,” J.  Inform.  Teknol.  dan  Sains , vol.  2,  no.  1,  pp.  15–22,  2020,  doi: 10.51401/jinteks.v2i1.554.