## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 132 − 137 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2254

## Analisis Perkiraan Biaya F&B (Makanan & Minuman) Dengan Metode Moving Average Pada Pola E-Commerce Hotel XYZ
I Gede Putu Megayasa 1,* , I Made Candiasa 2 , Gede Rasben Dantes 2
1 Teknik dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas PGRI Mahadewa Indonesia, Denpasar Jl. Seroja No.57, Tonja, Kec. Denpasar Utara, Kota Denpasar, Bali, Indonesia
2 Ilmu Komputer, Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha, Singaraja Jl. Udayana No.11, Banjar Tegal, Singaraja, Kabupaten Buleleng, Bali, Indonesia Email: 1,* megayasaku@gmail.com, 2 made.candiasa@pasca.undiksha.ac.id, 3 rasben.dantes@pasca.undiksha.ac.id Email Penulis Korespondensi: megayasaku@gmail.com Submitted: 09/09/2022 ; Accepted: 17/10/02022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak –Peramalan dibuat karena kompleksitas dan ketidakpastian yang dihadapi oleh pengambil keputusan  (5 dan = 0.9). Perbandingan metode peramalan mana yang lebih akurat dan mendekati nilai sebenarnya menjadi tujuan ketika menggunakan kedua  metode  tersebut.  Adapun  peneliti  menggunakan  metode  penelitian  yang  dimulai  dengan  mengumpulkan  data, memutuskan cara melakukan peramalan, menghitung prakiraan, memilih prakiraan, dan menarik kesimpulan. Perhitungan hasil prakiraan  biaya  F&B  di  Hotel  Puri  Santrian  Sanur  didasarkan  pada Single  Moving  Average ,  yaitu  nilai  MA.3  sebesar 1.143.941.601,89, nilai MAD sebesar 113.205.931, dan Single Moving Average (MA.3) adalah 112.700. Dengan menggunakan pemulusan eksponensial (ES=0.9), dengan nilai MAD sebesar 115.870.591,88 dan nilai MSE (ES=0.9) sebesar 21.219, maka nilai  prakiraan  untuk  periode  waktu  yang  berakhir  pada  bulan  Januari  2017  adalah  sebesar  898.343.836,01.  Data  deret menggunakan  metode  rata-rata  bergerak  (metode  rata-rata  bergerak  tunggal  dan  metode  pemulusan  eksponensial)  dapat dilakukan dengan menghitung nilai error minimum MAD dan MSE,  dengan menggunakan kedua metode di atas MAD dan MSE setelah menghitung error, MAD adalah  3.686.238,23 (absolut nilai) dan nilai MSE adalah 13.588.352.306.255.
Kata kunci : Estimasi Biaya; Manufaktur; F&B; Rata-Rata Bergerak
Abstract −Forecasting is made because of the complexity and uncertainty faced by decision makers (5 and = 0.9). The use of these  two  forecasting  methods  is  to  compare  which  forecasting  method is  more  accurate  and  closer  to  the true  value.  The research method used starts from collecting data, determining forecast methods, calculating forecasts, selecting forecasts, and drawing conclusions. The calculation of the estimated results for F&B costs at Puri Santrian Hotel Sanur is based on the Single Moving  Average MA. 3  of 1.143.941.601,89, the  MAD  value  of 113.205.931,  and the  Single  Moving  Average (MA.3)  of 112.700. Using exponential smoothing (ES=0.9), the forecast value for the period ending January 2017 is 898.343.836,01 with an MAD value of 115.870.591,88 and an MSE value (ES=0.9) of 21.219. Data series using the moving average method (Single Moving Average Method and Exponential Smoothing Method) can be done by calculating the minimum error values MAD and MSE, using the two methods above MAD and MSE after calculating the error, MAD is 3.686.238.23 (absolute value) and the MSE value is 13.588.352.306.255.
Keywords: Estimated Cost; Production; F&B; Moving Average.

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  berkembangnya  industri  restoran  maka  dampaknya  terhadap  perekonomian  semakin  meningkat. Perekonomian  Indonesia  tumbuh  sebesar  5,05%  pada  tahun  2020  [1].  Peramalan  merupakan  salah  satu  faktor terpenting  dalam  proses  pengambilan  keputusan  [2].  Peramalan  merupakan  mata  pelajaran  penting  yang  dapat mencakup banyak bidang seperti ekonomi dan industri, manajemen ekonomi, ilmu lingkungan, kedokteran, ilmu sosial,  politik,  dan  keuangan[3].  Prakiraan  biasanya  didasarkan  pada  masa  lalu  dan  dianalisis    menggunakan metode  atau  metodologi  tertentu.  Data  historis  dikumpulkan,  dieksplorasi  dan  dianalisis,  dikaitkan  dengan berlalunya waktu oleh elemen waktu, dan kita dapat mencoba untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan  menggunakan  informasi  yang  diperoleh  dari  analisis  itu [4].  Dalam  hal  ini,  kita  dihadapkan  pada  istilah ketidakpastian dan harus mempertimbangkan faktor akurasi atau ketidaksetaraan. Perbedaan antara kenyataan dan prediksi  tidak  jauh,  karena  peramalan  selalu  bertujuan  untuk  membuat  prediksi  yang  biasanya  dibuat  untuk meminimalkan kesalahan peramalan. Ramalan yang baik  adalah ramalan yang mendekati kenyataan. Prakiraan yang  baik  diperlukan  karena  prakiraan  menginformasikan  pengambilan  keputusan    [2].  Tujuan  prediksi  waktu diantaranya 1) Menentukan jumlah barang jangka pendek (short-term) dan tanggal produksi. Biasanya harian atau minggu diatur oleh manajemen yang lebih rendah. 2) Jangka menengah menentukan tingkat dan waktu kapasitas produksi. Biasanya bulanan atau triwulan dan ditetapkan oleh manajemen menengah. 3) Rencana jangka Panjang untuk jumlah dan waktu alat produksi. Biasanya setiap 5,10 atau 20 tahun sebagaimana ditentukan oleh manajemen [5].
Peran peramalan mencakup banyak disiplin ilmu, bidang ekonomi,manufaktur, operasional, pemerintahan, meteorologi dan  geofisika serta kependudukan ( demografi ). Karena skala ramalan yang besar, pekerjaan terperinci diperlukan  pada  langkah-langkah  untuk  melakukan  ramalan  ini.  Mengetahui  prosedur  prediksi  yang  baik diharapkan dapat memberikan prediksi yang baik. Metode peramalan meliputi metode kualitatif dan  kuantitatif. Metode kualitatif menggunakan pengalaman dan keputusan  manajemen atau pengambil keputusan dalam ramalan mereka. Peramalan kuantitatif menggunakan berbagai data dan teknik matematika untuk memprediksi masa depan [6]. Model yang baik juga diperlukan untuk mendapatkan prognosis yang baik. Untuk mendapatkan prediksi yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 132 − 137 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2254
baik, Anda memerlukan model atau nilai prediksi yang baik  yang Anda buat. Dalam penelitian sebelumnya  oleh Agustine (2017) [7], peramalan memiliki tiga langkah kunci:Menganalisis data historis, menentukan metode yang sesuai sehingga dapat digunakan untuk peramalan, dan terakhir meramalkan data historis menggunakan metode yang sama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Single Moving Average (SMA) adalah cara untuk mengetahui rata-rata dari beberapa pengamatan bernilai tetap. Metode Single Moving Average (SMA) merupakan metode estimasi yang menggunakan kumpulan data periode sebelumnya yang digunakan untuk memprediksi kondisi masa depan [8].  Jumlah pengamatan yang sama dalam domain waktu perjalanan, menggeser titik awal satu periode dari seri pengamatan awal ke seri pengamatan terbaru tersebut  berdasarkan  pada  mean.  Banyaknya  pengamatan  yang  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata  disebut barisan deret. Jumlah rata-rata pengamatan dari awal hingga akhir deret dihitung dan penghitungan berhenti ketika direkam. Setiap pengamatan dalam perhitungan rata-rata bergerak sama-sama berbobot dalam perhitungan rata- rata sederhana [11].
Menurut Heizer dan Rander (2015, 118) [12], semua metode peramalan pada dasarnya memiliki ide yang sama. Dengan kata lain, ia menggunakan data masa lalu untuk memperkirakan atau memprediksi data masa depan. Berdasarkan  tekniknya,  metode  peramalan  dapat  dibedakan  menjadi  metode  kualitatif  dan  kuantitatif.  Variabel yang mau tidak mau memungkinkan kita untuk membuat prediksi, yaitu variabel independen, tetap sama. Tahapan metodologi penelitian dapat dilihat pada diagram di bawah ini:

## Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian
Metode  Single  Moving  Average  atau    disingkat  dengan  SMA  adalah  metode  peramalan  ( forcasting ) dimana sejumlah besar pengamatan diambil dan dihaluskan sebagai prakiraan untuk periode mendatang. Metode ini disebut dengan perhitungan nilai rata-rata bergerak. Ini karena setiap kali pengamatan baru tersedia, rata-rata baru dihitung dan digunakan sebagai ramalan berikutnya. Rumus untuk Metode rata-rata bergerak tunggal [13].
𝑌̂ t+1 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +⋯+𝑌 𝑡−𝑛+1 𝑚 (1)
Keterangan: 𝑌̂ 𝑡+1 = Nilai ramalan pada periode (t +1) 𝑌 𝑡 = Nilai sebenarnya / actual pada periode t m = Banyaknya waktu dalam moving average
Penghalusan eksponensial adalah metode peramalan rata-rata bergerak tertimbang yang canggih dan mudah digunakan  [9].  Catatan  data  historis  jarang  digunakan  dengan  cara  ini.  Perhitungan  Penghalusan  eksponensial dasar dapat dituliskan dengan menggunakan rumus (2) [14]:
Pt = Pt-1 + (At-1 - Pt-1) (2) Keterangan: Pt = Ramalan/ perkiraan baru
P t-1 = prediksi masa lalu α = Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 ≤ α ≤ 1) A t-1 = Permintaan aktual untuk periode sebelumnya Untuk aplikasi  bisnis,  konstanta penghalusan  biasanya antara 0,05 dan 0,9. Penggunaannya yang mudah membuat Exponential Smoothing dapat digunakan untuk hampir semua jenis usaha. Namun, nilai yang akurat dari konstanta pemulusan dapat  berarti  perbedaan antara prediksi  yang  tepat (akurat) dengan yang  tidak tepat. Nilai yang tinggi akan dipilih jika nilai mean cenderung mengalami perubahan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 132 − 137 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2254

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hotel Puri Santrian mengeluarkan hasil perhitungan biaya produksi makanan dan minuman sejak 2013 hingga 2016 yang digambarkan pada grafik gambar 2.
Gambar 2. Pola Hubungan Biaya Produksi Makanan dan Minuman
Biaya manufaktur berkaitan erat dengan biaya makanan dan minuman yang dikeluarkan sejak tahun 2013 hingga tahun 2016 oleh Hotel Puri Santrian, dengan nilai koefisien korelasi lebih besar dari 0,5.Hal ini dapat dilihat dari grafik 2 pola hubungan biaya produksi makanan dan minuman sedangkan tabel 1 yaitu Nilai koefisien Korelasi diatas 0,5.
Tabel 1. Nilai Koefisien Korelasi 2013 2014 2015 2016 2013 1 2014 0.467323587 1 2015 0.770480514 0.822366924 1 2016 0.650028488 0.79991457 0.897083 1
a. Perhitungan Metode rata-rata bergerak tunggal untuk Menganalisa biaya produksi makanan dan minuman.
Selain  itu,  data  yang  diperoleh  dari  Puri  Santrian  Hotel  di  Sanur  diproyeksikan  ke  dalam  Food  and  Beverage Manufacturing Cost (Cost F&B) menggunakan rata-rata bergerak (moving average). Hasil perolehan data diproses menggunakan  aplikasi  pengolah  angka  seperti  Microsoft.  Excel.  Tahun  ditampilkan  dalam  indeks,  serta  biaya persiapan makanan dan minuman (biaya F&B) ditampilkan dalam data.
Pengurutan angka, tahun, dan bulan untuk mendapatkan data secara kronologis merupakan awal dari proses pengolahan data. Perhitungan detail menghasilkan nilai MAD, MSE, RMSE dan MAPE yang menggunakan rumus Microsoft Excelnya dengan hasil pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai MAD, MSE, RMSE, dan MAPE Moving Average Peramalan MAD MSE RMSE MAPE MA3 1,143,941,601.8 9 113,205,931.3 3 24,790,510,117,112,7 00 157,450,02 4 0.124517089 MA4 970,968,387.39 123,068,632.0 7 28,787,922,826,072,4 00 169,670,04 1 0.137495771 MA5 1,041,563,851.9 5 128,097,449.3 1 30,146,112,653,887,4 00 173,626,35 9 0.143717588
Selama  periode  3  waktu    periode    terakhir  dengan  data  actual  rata-rata  biaya  produksi  makanan  dan minuman  dapat  menghasilkan  Nilai  Rata-Rata  Bergerak  (Moving  Average)  Forcast  MA.3,  MA.4  dan  MA.5. Adapun hasil data realisasi yang diambil dari data pembiayaan produksi makanan dan minuman 4 sampai 5 bulan sebelumnya adalah sebagai berikut:
prediksi MA.3 waktu Januari  tahun 2017 adalah =  (1.111.351.481,27 + 825.048.107,16 + 817.184.138,57) / 3 = 1.143.941.601,89. prediksi MA.4 waktu Januari  tahun 2017 adalah =  (1.111.351.481,27 + 825.048.107,16 + 817.184.138,57) / 3 = 1.143.941.601,89 prediksi MA.5 waktu Januari  tahun 2017 adalah =  (1.111.351.481,27 + 825.048.107,16 + 817.184.138,57) / 3 = 1.143.941.601,89.
Selain itu, setelah setiap prediksi diperoleh, parameter harus diestimasi untuk menentukan tingkat akurasi prediksi.  Keakuratan  komputasi  kesalahan  ramalan  dalam  model  ramalan  apa  pun  dapat  digambarkan  dengan
0,00 500.000.000,00 1.000.000.000,00 1.500.000.000,00 2013 2014 2015
2016

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 132 − 137 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2254
membandingkan nilai prediksi dengan nilai aktual atau yang diamati [15]. Estimasi parameter untuk menghitung MAD, MSE, RMSE dan MAPE adalah:

## 1. Perhitungan MAD
Metode  evaluasi  untuk  metode  peramalan  berdasarkan  jumlah  kesalahan  yang  absolute.  MAD  berguna  ketika kesalahan diukur dalam unit yang sama dengan seri aslinya [4] [12]. Rumus untuk mendapatkan Nilai MAD atau Mean Absolute Deviation (3):
MAD = ∑ |𝐴𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 𝑡=1 𝑛 (3)
Keterangan : At = Permintaan saat ini untuk periode  -t Ft = Ramalan Permintaan (Forecast) untuk periode -t n = jumlah periode perkiraan yang relevan Jadi :
MAD MA.3 = 5433884704 = 113.205.931,33 48 MAD MA.4 = 5907294339 = 123.068.632,07 48 MAD MA.5 = 6148677567 = 128.097.449,31 48

## 2. Perhitungan MSE
MSE  adalah  metode  untuk  mengevaluasi  proses  peramalan.  Kesalahan  atau  sisanya  dikuadratkan.  Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah pengamatan [4]. Menghitung nilai MSE ( Mean Square Error ) dapat dilakukan dengan rumus (4):
MSE = ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (4)
MSE MA.3 = 1189944485621410000 =  24.790.510.117.112.700 48 MSE MA.4 = 1381820295651470000 = 28.787.922.826.072.400 48 MSE MA.5 = 1447013407386600000 = 30.146.112.653.887.400 48
3. Perhitungan RMSE
RMSE ( Root Mean Square Error ) bisa diformulakan pada rumus (5)  :
RMSE = √ ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (5)
Jadi RMSE MA.3 : √24.790.510.117.112.700 = 157.450.024 Jadi RMSE MA.4 : √28.787.922.826.072.400 = 169.670.041 Jadi RMSE MA.5 : √30.146.112.653.887.400 = 173.626.359

## 4. Perhitungan MAPE
MAPE  adalah  ukuran  kesalahan  relatif.  MAPE  biasanya  lebih  bermakna  daripada  MAD  (Mean  Absolute Deviation). Ini karena MAPE mewakili rasio kesalahan ramalan terhadap permintaan actual untuk periode waktu tertentu. Ini memberikan informasi tentang persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah. Kalikan lebih banyak kesalahan absolut rata-rata dari waktu ke waktu dengan nilai 100% untuk mendapatkan hasil presentase [16]. Model peramalan dapat dikatakan semakin baik jika nilai MAPE semakin kecil [17]. Untuk menghitung nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) dapat dengan rumus :
MAPE = ∑ | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 * 100 (6) Jadi : MAPE MA.3 = 5,9768 =  0,124517089
48
MAPE MA.4 = 6,5998 =  0,137495771 48 MAPE MA.5 = 6,8984 =  0,14371759 48
Dari  uraian  di  atas  diperoleh  hasil  penggunaan  metode  MA.3  untuk  memprediksi  biaya  makanan  dan minuman periode Januari 2017 adalah 1.143.941.601,89 dengan standar deviasi (MAD)  senilai  113.205.931.33 dan  mean  squared  error  senilai  24.790.510.117  dari  112.700.  Menggunakan  metode  MA.4  untuk  memprediksi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 132 − 137 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2254
biaya makanan dan minuman periode Januari 2017 menghasilkan 970.968.387,39 dengan standar deviasi (MAD) senilai  123.068.632,07  dan  mean  squared  error  sebesar  28.787.922.826.072.400.  Menggunakan  metode  MA.5 untuk  memprediksi biaya makanan dan minuman periode Januari 2017 menghasilkan 1.041.563.851,95 dengan standar deviasi (MAD) senilai 128.097.449,31 serta mean squared error sebesar 30.146.112.653.887.400.
Dapat  disimpulkan  nilai  parameter  estimasi  yang  kecil  dapat  dihasilkan  pada  bulan  periode  yang  lebih pendek.  Alternatif  lain  dapat  dikatakan  bahwa  dengan  menerapkan  metode  MA.3  pada  penelitian  ini  dapat dipergunakan dalam proses pengambilan keputusan. Jika dibandingkan dengan metode SMA (MA.4) dan MA.5 dalam 4 periode, keputusan yang diambil didasarkan pada hasil prediksi dengan nilai MAD dan MAPE yang lebih kecil, sehingga menghasilkan rencana anggaran biaya makanan dan minuman untuk periode berikutnya.. Rata-rata pergerakan tunggal (MA.3) memiliki nilai MAD 113.205.931.30 dan nilai MAPE 0,124517089, sedangkan nilai deviasi  absolute  (MAD)  (MA.4)  dan  (MA.5)  masing-masing  adalah  123.068.632  dan  128.097.449.31,  dengan Nilai persentase absolute eror (MAPE) masing-masing adalah 0,13749577 dan 0,143717588.
a. Metode  Exponential  Smoothing - dalam  Analisis  Biaya  Produksi  Makanan  dan  Minuman _ (Food&Beverage Cost)
Biaya produksi makanan dan minuman juga dapat diprediksi menggunakan pemulusan eksponensial. Pemulusan eksponensial adalah metode peramalan rata-rata bergerak tertimbang yang canggih namun mudah digunakan yang menggunakan sedikit catatan data historis. Pemulusan eksponensial digunakan dengan pembobotan minimum dengan rumus 0 – 1 (α = 0,1; = 0,5; dan = 0,9).
Ft = F t-1 + α (A t-1 – F t-1 ) ) (7)
Hasil perhitungan dari Exponential Smoothing (α = 0,1; α = 0,5; Dan α = 0,9 ) biaya produksi makanan dan minuman dapat ditampilkan pada tabel 3 :
Tabel 3. Exponential Smoothing Result Fit Of Statistic Value α = 0,1 α = 0,5 α = 0,9 BLAS 6.497.154,09 14.991.620,32 86.658.476,57 MAD 116.446.442,60 115.870.591,88 151.780.812,60 MAPE 0,1306 0,1297 0,1649 MSE 21.219.214.852.037.800 22.292.074.040.136.400 33.874.893.695.795.600 RMSE 145.668.166,91 149.305.304,80 184.051.334,40
Tabel  3  menunjukkan  ramalan  untuk  periode  tertentu  (Januari  2017)  menggunakan  pemulusan eksponensial,  dengan  MAD  (mean  absolute  deviasi)  =  0,1,  =  0,5  dan  =  0,9  untuk  116.446,442  dan  0,60  , 115.870.591,88  dan  151.780.812,60  memberikan informasi  bahwa  akan  menjadi  Nilai  MAPE  (rata-rata  persen kesalahan mutlak) =0,1, =0,5, dan =0,9 berturut-turut adalah 0,1305, 0,1297, dan 0,1649.

## 4. KESIMPULAN
Metode  peramalan  untuk  data  time  series  dianggap  cocok  untuk  peramalan  dengan  menggunakan  dua  metode (metode rata-rata bergerak dan metode pemulusan eksponensial) untuk meramalkan biaya produksi makanan dan minuman (F&B) di Hotel Puri Santrian Sanur. atau memilih, maka dapat diambil kesimpulan hasil peramalan Food and Beverage Manufacturing Cost (F&B Cost) di Hotel Puri Santrian Sanur dihitung dengan menggunakan dua metode yaitu metode moving average yang terdiri dari metode single moving average. (MA 3 , MA.4 dan MA.5) dan pemulusan eksponensial (ES = 0.1, ES = 0.5 dan ES = 0.9) dan nilai minimum indikator MAD dan MSE. Hasil Peramalan  Periode  Januari  2017  di  Hotel  Puri  Santrian  Sanur  menggunakan  Metode  Moving  Average  Biaya Produksi  Makanan  dan  Minuman  yang  diperkirakan  sebesar  24.790.510.117.112.700  menggunakan  metode Moving  Average  MA.3  Average  (MA.3).  nilai  ramalan  periode  Januari  2017  menggunakan  pemulusan eksponensial (ES=0.9) adalah 898.343.836,01, nilai MAD adalah 115.870.591.88, dan nilai MSE (ES=0.9) adalah 21.219.214.852.037.800.  Metode  single  moving  average  (periode  MA  3)  digunakan  untuk  memprediksi  biaya produksi makanan dan minuman (biaya F&B) sehingga diperoleh nilai MAD (Mean Absolute Deviation) sebesar 145750980  dan  diperoleh  nilai  MAPE  (Mean  Mean  Percentage  Error)  .  0,18298122  atau  18,30%.  Pemulusan eksponensial  digunakan  untuk  memprediksi  biaya  produksi  makanan  dan  minuman  (F&B),  sehingga  diperoleh nilai  MAD  (ES  =0.1,  =0.5,  dan  =0.9)  sebesar  179.681.994.64,  142.280.741.  49  dan  136.547.063,88  dan  nilai MAPE  (ES  =0.1,  =0.5  dan  =0.9)  berturut-turut  adalah  27,62%,  22,81%,  dan  20  dan  54%.  Untuk  menentukan metode  peramalan  terbaik  untuk  mengukur  data  deret  waktu  menggunakan  metode  rata-rata  bergerak  (simple moving average dan Exponential Smoothing), MAD dan MSE dapat digunakan untuk menghitung nilai kesalahan minimum. Untuk kedua metode diatas, MAD adalah  -3.686.238.23 (nilai absolut=3.686.238.23) dan nilai MSE adalah 13.588.352.306.255. Berdasarkan hasil dan kesimpulan analisis data, maka di berikan beberapa masukan yang bermanfaat sebagai salah satu pertimbangan Puri Santrian Hotel Sanur dalam menyusun pedoman peramalan biaya  produksi  untuk  makanan  dan  minuman  (F&B),  yaitu  perusahaan  harus  menggunakan  metode  rata-rata

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 132 − 137 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2254
bergerak tunggal tiga bulan ketika meramalkan permintaan. Metode ini paling mendekati metode sebenarnya dari pengujian di atas karena memiliki mean deviasi absolut terkecil dan mean kuadrat error terkecil. Terapkan metode rata-rata  bergerak  tunggal,  Exponential  Smoothing  bagus  untuk  menggunakan  data  dari  waktu  ke  waktu  dan menerapkannya secara terus menerus

## REFERENCES
[1] D. Andelawati and M. V. Overbeek, “SISTEM PREDIKSI PENJUALAN MAKANAN DAN MINUMAN PADA KAFE DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING,” Pros. SEMMAU , pp. 131–136, 2021.
[2] A.  A.  SETYOWATI,  “PENERAPAN  METODE  SINGLE  EXPONENTIAL  SMOOTHING  DAN  DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PENJUALAN PAKAIAN,” UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI, 2017.
[3] P. J. Brockwell and R. A. Davis, Springer Texts in Statistics Introduction to Time Series and Forecasting . 2016. [Online]. Available: http://www.springer.com/series/417
[4] N. L. W. S. R. Ginantra and I. B. G. Anandita, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang,” J. Sains Komput. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 433–441, 2019.
[5] M. Qamal, “Peramalan Penjualan Makanan Ringan Dengan Metode Single 10 Exponential Smoothing,” J. Penelit. Tek. Inform. , pp. 25–35, 2019.
[6] Sylvia, “Implementasi dan Analisa Metode Peramalan Exponential Smoothing dan Weighted Moving Average Untuk Permintaan Produk Minuman Kopi K di CV Fajar Timur Lestari,” vol. 3, no. 4, pp. 139–147, 2017.
[7] A. Agnes and Manuharawati, “Forecasting Fitness Gym Membership pada Pusat Kebugaran ‘The Body Art Fitness, Aerobic & Pool’ menggunakan Metode Exponential Smoothing,” J. Ilm. Mat. , vol. 3, no. 6, pp. 1–7, 2017.
[8] N.  P.  L.  Santiari  and  I.  G.  S.  Rahayuda,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Single Exponential  Smoothing  dan  Single Moving  Average  dalam  Peramalan  Pemesanan,” Openjurnal ,  vol.  6,  no.  2,  p.  7,  2021,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika/article/view/10135
[9] R. D. Laksmana, E. Santoso, and B. Rahayudi, “Prediksi Penjualan Roti Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Harum Bakery),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 5, pp. 4933–4941, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5375/2525
[10]  S. D. Pratiwi, “Peramalan Tingkat Penghunian Tempat Tidur Hotel Bintang Tiga Kota Surakarta Menggunakan Metode Autoregressive  Integrated  Moving  Average  (ARIMA),” Indones.  J.  Appl.  Stat. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  53,  2019,  doi: 10.13057/ijas.v2i1.31428.
[11]  A.  Nurlifa  and  S.  Kusumadewi,  “Sistem  Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode  Moving  Average  Pada Rumah Jilbab Zaky,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 2, no. 1, p. 18, 2017, doi: 10.35314/isi.v2i1.112.
[12]  J. Haiser and B. Render, Manajemen Operasi . Jakarta: Salemba Empat, 2015.
[13]  L. Arsyad, Peramalan Bisnis, First Edition , First Edit. Yogyakarta: Universitas Gajah Mada, 2001.
[14]  D. F. Maulana, Daryanto, and D. Lusiana, “PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERSEDIAAN BAHAN BAKU IKAN PINDANG ASAPAN (STUDI : UMKM IKAN ASAPAN)”.
[15]  M.  D.  B.  Barus,  M.  Mustafa,  and  F.  S.  Thahirah,  “Single  Eksponensial  Smoothing:  Analisis  Forecasting  Dalam Perencanaan Produksi (Studi Kasus Pt. Food Beverages Indonesia),” Semin. Soc. Sci. Eng. Hum. , pp. 199–212, 2021.
[16]  R.  Utami  and  S.  Atmojo,  “Perbandingan  Metode  Holt  Eksponential  Smoothing  dan  Winter  Eksponential  Smoothing Untuk  Peramalan  Penjualan  Souvenir,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Asia ,  vol.  11,  no.  2,  p.  123,  2017,  doi: 10.32815/jitika.v11i2.191.
[17]  A. Apriliani, H. Zainuddin, A. Agussalim, and Z. Hasanuddin, “Peramalan Tren Penjualan Menu Restoran Menggunakan Metode  Single  Moving  Average,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  6,  p.  1161,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020722732.