JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 193 – 200                                               ISSN 2550-0201 (Online) DOI:    https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.443 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN METODE TREND MOMENT DALAM FORECASTING PENJUALAN PRODUK CV. RABBANI ASYISA
Icha Yulian 1* , Dini Sri Anggraeni 1 , Qurrotul Aini 1
1 Jurusan Sistem Informasi, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta email: *icha.yulian17@mhs.uinjkt.ac.id
Abstract: Forecasting  sales  is  one  of  the  challenges  in  CV.  Rabbani  Asyisa.  This  company getting  a  buildup  of  product  in  inventory  that  makes  the  company  need  sales  forecasting  to avoid the excess of products. Forecasting needs to be followed by measurement of the forecast error rate to determine the accuracy of the prediction forecasting. In this study, the measurement of the forecasting error level in the trend moment method and season index. The study took the data  sample  from  the  period  of  August  2019  to  November  2019.  The  results  of  error measurement  using  the  trend  moment  method  the  value  of  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) is 0.47% and measurements with the influence of the season index the value of Mean Value Absolute Percentage Error (MAPE) is 0.45%.
Keywords: Forecasting ; Rabbani; Trend Moment
Abstrak: Melakukan  peramalaan  penjualan  menjadi  salah  satu  tantangan  pada  CV.  Rabbani Asyisa.  Perusahaan  ini  mengalami  penumpukan  barang  pada  inventory  yang  membuat perusahaan membutuhkan peramalan penjualan agar tidak terjadi kelebihan barang. Melakukan peramalan  penjualan  perlu  diikuti  dengan  pengukuran  tingkat  kesalahan  untuk  mengetahui tingat  akurasi  prediksi  dari  peramalannya.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengukuran  tingkat kesalahan  peramalan  dalam  metode trend  moment dan indeks  musim. Penelitian  mengambil sampel  data  kerudung  mulai  dari  periode  Agustus  2019  sampai  November  2019.  Hasil pengukuran  kesalahan  dengan  metode trend  moment nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  adalah  0.47%  dan  pengukuran  dengan  pengaruh  indeks  musim  nilai Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) adalah 0.45%.
Kata kunci: Peramalan; Rabbani; Trend Moment ,

## PENDAHULUAN
CV.  Rabbani  Asyisa  merupakan perusahaan yang dikenal oleh masyarakat sebagai  penyedia  busana  muslim  dengan produk  unggulannya  yaitu  kerudung. Perusahaan ini telah mengeluarkan produk-produk diantaranya kastun, tunik, kemko serta perlengkapan lainnya seperti ciput atau inner untuk aksesoris
kerudung.  Rabbani  menjadi  perusahaan yang bergerak dalam bidang retail busana muslim  yang  berdiri  di  kota  Bandung sejak  tahun  1994  yang  berlokasi  di Jl.
Citarum no 20 A Bandung . Pada saat itu, paradigma
masyarakat  masih  menilai  bahwa  wanita yang memakai busana muslim itu kurang modis.  Ini  membuat  rabbani  ingin menunjukan  bahwa  pemikiran  tersebut
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 193 – 200                                               ISSN 2550-0201 (Online) DOI:    https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.443 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
itu  salah,  justru  wanita  yang  memakai busana  muslim  dapat  tampil  dengan modis dan trendy .
Pada  saat  bersamaan,  ternyata tantangan  yang  dihadapi  rabbani  itu cukup  besar,  di  mana  pada  saat  itu busana  muslim  masih  belum  banyak diminati  oleh  kalangan  wanita  seperti sekarang.  Saat  ini  cabang  rabbani  sudah tersebar  diseluruh  Indonesia  bahkan  luar negeri dan telah memiliki 141 cabang [1]. Target  pasar  dari  rabbani  yaitu  semua kalangan  mulai  dari  balita  sampai  orang dewasa.
Kiprah rabbani sudah tidak diragukan  lagi  dalam  hal  kualitas  bahan, meskipun sekarang sudah banyak perusahaan  pesaing  yang  memproduksi produk  yang  hampir  sama.  Walaupun sudah  berdiri  cukup  lama  ternyata rabbani masih memiliki beberapa permasalahan  diantaranya  penumpukan barang  yang  disebabkan  produksi  barang yang  kurang  peminatnya,  atau  karena adanya competitor yang  menyediakan produk  yang  sama  dengan  detail  yang sama  tetapi  dengan  harga  yang  lebih rendah.
Dengan  permasalahan  yang  ada, rabbani memerlukan
perencanaan penjualan  barang  untuk  mengetahui kebutuhan dari konsumen. Dalam
melakukan perencanaan diperlukan peramalan  penjualan  untuk  membantu permasalahan  perusahaan.  Peramalan sangat  berpengaruh  pada  keputusan pemilik  perusahaan  untuk  menentukan jumlah  barang  yang  harus  disediakan oleh perusahaan.
Untuk  dapat  melakukan  pera- malan  penjualan  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode trend  moment . Metode  ini  menggunakan  data historis perusahaan dalam
perhitungannya.
Menggunakan data historis dengan tujuan  untuk  mengetahui  berapa  banyak
barang  yang  akan  terjual  dan  berapa banyak  barang  yang  harus  tersedia  di bulan berikutnya.
Penelitian  ini  dilakukan  pada salah satu  cabang rabbani  yang berlokasi di  Jl.  Ir  H.  Juanda  No.  2A,  Pisangan. Pengambilan  data  dilakukan  dengan wawancara  kepada  supervisor  guna menjawab permasalahan penelitian.
Penelitian sejenis tentang penerapan  metode trend  moment untuk forecast penjualan  barang  di  Indomaret yang pernah dilakukan oleh Purnomo [2], memberikan hasil data penjualan Indomie  goreng  80g  pada  Desember 2017 dengan menggunakan metode trend moment cenderung meningkat atau mengalami trend  positif dimana  hasilnya sebesar  436,17  dari  bulan  Mei  hingga November  2017.  Metode trend  moment membantu  perusahaan  dalam  memper- kirakan  berapa  banyak  persedian  stok barang  dan  penjualan  barang  di  bulan berikutnya.
Hasil  dari  penelitian  penerapan Turmuzdi [3], toko Makkin Jaya
menggunakan  metode trend  moment untuk  memprediksi  penjualan  dengan menggunakan  data  dua  tahun  lalu.  Hasil tingkat akurasi maksimal adalah 85,18%. Dampak penggunaan jangka panjang dari forecasting ini  dapat  meningkatkan keuntungan  penjualan  dan  kepercayaan pelanggan.
Selanjutnya,  berdasarkan  hasil pengujian  penelitian  Candra  [4],  dapat disimpulkan bahwa peramalan
menggunakan  metode trend  moment memberikan  nilai  kesalahan  10,60%. Peramalan  saat  menggunakan  metode trend  moment dan  pengaruh  indeks musim  menghasilkan  nilai  kesalahan 7,83%.  Dan  nilai  indeks  musim  dapat mengurangi nilai kesalahan dalam perkiraan sebesar 2,77%. Selain itu, pada penelitian
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 193 – 200                                               ISSN 2550-0201 (Online) DOI:    https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.443 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
peramalan penjualan lainnya [5]
membandingkan metode least square dan trend  moment .  Hasil  penelitian  dari  rata- rata  perkembangan  volume  penjualan sejumlah  1.025  unit  maka  melalui analisis rasionalisasi peralaman, diketahui forecasting volume  penjualan tahun  2017  adalah  913  unit,  sedangkan metode  yang  tepat  untuk  digunakan  oleh Dealer  Cahaya  Motor  Indah  Muara Tembesi  dalam  melakukan  peramalan adalah  metode least  square dan  metode trend moment , di mana rata-rata kesalahan  peramalan  dari trend  moment adalah 483,92.
Dalam  penelitian  yang  pernah dilakukan oleh Ridwansyah [6], menjelaskan bahwa metode analisis trend moment membantu perusahaan PT. Ouzen Anugerah Indonesia dalam masalah penentuan produksi.
Keuntungan yang didapat dengan metode trend  moment ini  membantu  perusahaan dalam  memasarkan  produknya  menjadi lebih  efektif  dan  menentukan  jumlah produksi  berdasarkan trend penjualan.
Hasil penelitian didapat bahwa peramalan  bulan  Januari  2018  untuk produk  pemutih  kulit  Colis  Sakura Collagen  mem  produksi  sebanyak  160 Jar.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengukur  tingkat  kesalahan    peramalan dalam  penerapan  metode trend  moment dan  indeks  musim  pada  CV.  Rabbani Asyisa  untuk  mengetahui  ketepatan  hasil peramalan.
Dalam  bidang  industri,  ekonomi, pemerintahan,  medis,  ilmu  lingkungan, ilmu  sosial,  keuangan,  dan  politik. forecasting menjadi  suatu  permasalahan yang penting dalam memperkiran kejadian  di  masa  depan. Forecasting merupakan hal yang dapat mem- pengaruhi  pengambilan  keputasan  pada perencanaan  jangka  panjang  pada  proses
bisnis  [7].  Peramalan selalu  melibatkan data  masa  lalu  (seperti  penjualan  tahun lalu)  dan  menampilkannya  ke  masa  depan dengan  penggunaan  model  matematika [8].
Metode  peramalan  yang  ada selalu  menggunakan  data-data  masa  lalu untuk  memastikan  masa  depan.  Oleh karena itu, metode peramalan mengasumsikan  bahwa  kondisi-kondisi yang  menghasilkan  data  masa  lalu  tidak berbeda  dengan  kondisi  di  masa  depan kecuali  variabel-variabel  yang  secara eksplisit digunakan dalam periode tersebut. Ramalan bagi manajemen
merupakan  suatu  sistem  yang  sistematik. Dengan kata lain, suatu ramalan janganlah  dianggap  sebagai  suatu  hal yang permanen atau statis [9].
Secara  umum  manfaat  peramalan yaitu: [10]
1) Sebagai  alat  bantu  perencanaan yang efektif. 2) Untuk membantu menentukan kebutuhan  berbagai  sumber  daya  di masa yang akan datang.
3) Alat  bantu  alternatif  untuk  proses pengambilan  keputusan  yang  lebih baik.
Persediaan  menunjukkan  sumber
daya  yang  dapat  berupa  barang  atau bahan  yang  disimpan  dan  digunakan untuk memenuhi permintaan dari konsumen. Permintaan akan sumber daya mungkin  internal  ataupun  eksternal.
Persediaan meliputi bahan mentah, barang  dalam  proses,  barang  jadi  atau produk  akhir,  bahan-bahan  pembantu maupun  pelengkap  dan  komponen- komponen  lain  yang  menjadi  keluaran produk dari perusahaan [11].
Dalam penelitian ini metode yang digunakan  adalah trend  moment .  Metode ini  merupakan  metode  untuk  mencari garis trend dengan  perhitungan  statistika dan matematika tertentu guna
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 193 – 200                                               ISSN 2550-0201 (Online) DOI:    https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.443 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan. Metode trend moment ini akan diimplementasikan  pada  sebuah  aplikasi untuk  melakukan  peramalan  dengan menggunakan  data  permintaan  atau pemesanan  masa  lalu  yang  berbentuk numerik.
Metode trend  moment meng- gunakan  cara-cara  perhitungan  statistika dan matematika
tertentu untuk mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan. Dengan demikian pengaruh unsur subyektif  dapat  dihindarkan.  Persamaan dengan metode trend moment adalah: [9] y = a + bx (1)
Berdasarkan  dari  rumus  (1)  maka y adalah nilai trend (peramalan), a adalah bilangan  konstan,  sedangkan b adalah slope atau  koefisien  kecondongan  garis trend dan x adalah indeks waktu ( x = 0, 1, 2, 3, …, ) sedangkan untuk menghitung nilai dan digunakan  rumus  sebagai berikut: [12]
(2) (3) Berdasarkan  dari  rumus  (2)  dan (3) adalah  jumlah  kumulatif  dari periode waktu, Σy adalah jumlah kumulatif  data  penjualan, Σxy adalah jumlah  kumulatif  dari  jumlah  periode dikalikan  jumlah  penjualan  dan n adalah banyaknya periode waktu (bulan).
1. Indeks musim
Indeks  musim  adalah  seri  periodik yang  memiliki  pergerakan  teratur dan hampir terjadi pada waktu-waktu tertentu,  dianggap  memiliki  per- gerakan  musiman.  Gerakan  biasa
dipengaruhi  oleh  variabel-variabel tertentu  yang  memiliki  hubungan musiman  karena  kondisi  alam  serta faktor  aktivitas  manusia.  Rumus indeks  musiman  berikut  yang  dapat digunakan ditunjukkan
dalam
persamaan: [4] (4)
2. Nilai Akurasi Prediksi
a. Mean Absolute Deviation ( MAD ) Mean  absolute  deviation (MAD) adalah  metode  untuk  melakukan pengujian atau evaluasi pada metode peramalan yang menggunakan jumlah  kesalahan  absolut  [4].  MAD adalah  tahap  pertama  dari  kesalahan peramalan keseluruhan untuk model. Rumus yang digunakan untuk menghitung MAD ditunjukkan dalam persamaan 5. (5) Berdasarkan  dari  rumus  diatas adalah permintaan aktual pada periode- t , adalah peramalan permintaan  pada  periode- t dan adalah  jumlah  periode  peramalan yang terlibat.
b. Mean Square Error ( MSE )
Mean  square  error adalah  metode dengan  teknik  lain  untuk  menguji tingkat kesalahan dari metode peramalan  [4].  Setiap  kesalahan dikuadratkan.  Teknik  pendekatan  ini menetapkan  kesalahan  peramalan besar  karena  kesalahan  kuadrat. MSE  adalah  cara  kedua  untuk mengukur besarnya kesalahan perkiraan  secara  keseluruhan.  MSE adalah  rata-rata  perbedaan  kuadrat
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 193 – 200                                               ISSN 2550-0201 (Online) DOI:    https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.443 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
antara nilai  yang diprediksi dan nilai yang  sebenarnya.  Rumus  MSE  yang digunakan ditunjukkan dalam persamaan  (6). (6) Berdasarkan  dari  rumus  diatas adalah permintaan aktual pada periode- t, adalah Peramalan permintaan  pada  periode- t dan adalah  jumlah  periode  peramalan yang terlibat.
c. Mean  Absolute  Perscentage  Error

## (MAPE)
Mean  absolute  persentase  error (MAPE)  adalah  metode  pengukuran kesalahan  dalam  metode  peramalan dengan  teknik  kesalahan  absolut  di setiap  periode  dibagi  dengan  nilai pengamatan  nyata  untuk  periode  itu [4].  Selanjutnya  hasilnya  dihitung nilai  rata-rata  kesalahan  persentase absolut.  MAPE  adalah  tes  kesalahan yang mencari nilai persentase perbedaan  antara  data  aktual  dan data  perkiraan.  Nilai  MAPE  dapat dihitung dengan persamaan berikut: ( ) (7)
Berdasarkan  dari  rumus  (7), adalah permintaan aktual pada periode- t , adalah peramalan permintaan  pada  periode- t ,  dan adalah  jumlah  periode  peramalan yang terlibat.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  jenis penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Pe-
nelitian  deskriptif  kuantitatif  adalah penelitian dengan menganalisis data yang berupa angka-angka dengan cara mendeskripsikan  atau  meng-gambarkan data apa adanya [5]. Metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini adalah: 1. Mendefinisikan Masalah Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan pendefinisian konsep mengenai penjualan pada rabbani dan mendapatkan  permasalahan  dalam peramalan penjualan kerudung model innova.
2. Wawancara Wawancara  dilakukan  untuk  men- dapatkan  informasi  data  perusahaan mengenai  peramalan  penjualan  dari supervisor rabbani  yang  berlokasi  di Jl. Ir H. Juanda No. 2A, Pisangan.
3. Menganalisis Data
Melakukan analisis data dalam
penerapan  metode trend  moment dengan beberapa tahapan yaitu menghitung regresi  linear sederhana, melakukan perhitungan indeks musim,  kemudian  menguji  hasil peramalan  metode trend  moment dan efek  indeks  musim  menggunakan pengujian MAD, MSE, dan MAPE.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan data di CV. Rabbani Asyisa terdiri atas 23 bulan dari bulan Januari 2018 hingga bulan November  2019.  Data  yang  digunakan untuk  pemodelan  yaitu  data  19  bulan.
Kemudian  data  4  bulan  dari  Agustus 2019 hingga November 2019 ditampilkan sebagai  data test .  Data  aktual  penjualan pada rabbani ditunjukan pada Tabel 1.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 193 – 200                                               ISSN 2550-0201 (Online) DOI:    https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.443 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 1. Data Aktual Penjualan Month Sales 1 Jan-18 500 2 Feb-18 800 3 Mar-18 450 4 Apr-18 300 5 May-18 500 6 Jun-18 400 7 Jul-18 300 8 Aug-18 250 9 Sep-18 400 10 Oct-18 350 11 Nov-18 400 12 Dec-18 300 13 Jan-19 300 14 Feb-19 250 15 Mar-19 400 16 Apr-19 250 17 May-19 300 18 Jun-19 350 19 Jul-19 500 20 Aug-19 200 21 Sep-19 300 22 Oct-19 250 23 Nov-19 100 Tabel 2. Model Peramalan Kerudung Innova Ukuran M Month Sales 1 Jan-18 500 0 0 0 2 Feb-18 800 1 800 1 3 Mar-18 450 2 900 4 4 Apr-18 300 3 900 9 5 May-18 500 4 2000 16 6 Jun-18 400 5 2000 25 7 Jul-18 300 6 1800 36 8 Aug-18 250 7 1750 49 9 Sep-18 400 8 3200 64 10 Oct-18 350 9 3150 81 11 Nov-18 400 10 4000 100 12 Dec-18 300 11 3300 121 13 Jan-19 300 12 3600 144 14 Feb-19 250 13 3250 169 15 Mar-19 400 14 5600 196 16 Apr-19 250 15 3750 225 17 May-19 300 16 4800 256 18 Jun-19 350 17 5950 289 19 Jul-19 500 18 9000 324 Total 7300 171 59750 2109 Average 384.21
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 193 – 200                                               ISSN 2550-0201 (Online) DOI:    https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.443 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
1. Model Peramalan Berikut ini adalah tabel penjualan  yang  terdiri  atas  19  data penjualan  bulanan.    Data  diambil dari  bulan  Januari  2018  hingga  Juli 2019  sebagai  pemodelan  yang  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tahap  selanjutnya  melakukan perhitungan persamaan regresi linear sederhana dari persamaan (1), dengan  menggunakan  rumus  persa- maan (2) dan (3) untuk mencari nilai
dan .  Hasil  yang  didapatkan adalah:
)x
Kemudian,  melakukan  perhitungan indeks  musim  dari  persamaan  (4). Hasil  perhitungan  ditunjukan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Indeks Musim Number Month Indeks musim 1 Aug-19 0.65 2 Sep-19 1.04 3 Oct-19 0.91 4 Nov-19 1.04
Hasil  peramalan  untuk  periode berikutnya  menggunakan  metode
trend  moment dan  menggunakan penambahan efek indeks musim:
Hasil  peramalan  untuk  periode berikutnya  menggunakan  metode trend  moment dan  menggunakan penambahan  efek  indeks  musim yang ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Peramalan
Hasil peramalan trend moment Month Aug-19 20 269.39 175.29 Sep-19 21 258.95 269.59 Oct-19 22 248.51 226.38 Nov-19 23 238.07 247.85 2. Menguji Akurasi Prediksi Menguji hasil metode peramalan trend  moment dan  efek indeks  musim  menggunakan  metode pengujian  MAD,  MSE,  dan  MAPE. Hasil  pengujian  ditunjukan  pada Tabel  5.  Hasil  perbandingan  dari perbedaan peramalan modeling dengan  data  penjualan  aktual  dapat dilihat pada Gambar 1.
Tabel 5. Pengujian Akurasi Prediksi Pengujian Akurasi Prediksi trend moment indeks musim MAD MSE MAPE MAD MSE MAPE 62.50 6391.34 0.47 17.28 5988.57 0.45
Gambar 1. Grafik Perkiraan Perbandingan 0 100 200 300 400 0 1 2 3 4 5 y* y real y
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. 6 No. 2, April 2020, hlm. 193 – 200                                               ISSN 2550-0201 (Online) DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.593 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah  dilakukan  pada  perusahaan  CV. Rabbani  Asyisa,  didapat  peramalan dengan  menggunakan  metode trend moment memberikan  nilai  kesalahan sebesar  0.47%  sedangkan  peramalan metode trend  moment dengan  pengaruh indeks musim menghasilkan nilai kesalahan  0.45%.  Sehingga,  pengaruh nilai  indeks  musim  dapat  mengurangi nilai  error  dalam  peramalan  sebesar 0.02%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmawati Yayu Ningsih, “Rabbani Profesor Kerudung Indonesia Full,” 2018. [2] E.  Purnomo,  A.  Najib,  and  Y.
Nyura,  “Penerapan  Metode  Trend Moment Untuk Forecast Penjualan
Barang  di  Indomaret,” Pros. Semin.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol. Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  98–102,
2018.
[3] I.  Turmuzdi  and  A.  C.  Murti, “Implementation of Trend Moment  Method  for  Goods  Stock Control,” Transformtika ,  vol.  16, no. 2, pp. 182–189, 2019,
[4] B.  P.  Candra,  Kusrini,  and  H.  A. Fatta,  “Implementation  of  Trend
Moment Method for Stock Prediction as Supporting Production,” J.  Phys.  Conf.  Ser. , vol. 1140, no. 1, pp. 1–8, 2018,
[5] Jasasila, “Analisis Permalan (Forecast) Penjualan Sepeda Motor Honda Pada Dealer Cahaya Motor  Indah  Muara  Tembesi,” Ekon.  J.  Econ.  Bus. ,  vol.  2,  no.  1, pp. 57–65, 2018,
[6] R.  E.  S.  Mhd.  Ridwansyah,  Fhery
Agustin,  “Aplikasi  E-Commerce Produk Kecantikan Import Dilengkapi Dengan Sistem Informasi Sales Forecasting Menggunakan Metode Trend Moment Pada PT. Ouzen Anugerah Indonesia,” IT J. , vol. 6,
no. 1, pp. 36–45, 2018, [7] A.  Nurlifa  and  S.  Kusumadewi, “Sistem Peramalan Jumlah Penjualan  Menggunakan  Metode Moving  Average  Pada  Rumah Jilbab  Zaky,” J.  inovtek  polbeng  - seri  Inform. , vol.  2, no. 1, pp. 18– 25, 2017, [8] A.  Nasution,  “Metode  Weighted Moving Average Dalam M- Forecasting,” JURTEKSI  (Jurnal Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.
V, no. 2, pp. 119–124, 2019,
[9] Poernomo et al. , “Sistem Pendukung  Keputusan  Peramalan Produksi Air Minum Menggunakan Metode Trend Moment,” J. Simetris , vol. 6, no. 2, pp. 337–344, 2015,
[10]  W.  Handoko,  “Prediksi  Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus :  Amik  Royal  Kisaran),” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan
Sist.  Informasi) ,  vol.  V,  no.  2,  pp. 125–132, 2019,
[11]  S. A. Paruntu and I. D. Palandeng, “Analisis  Ramalan  Penjualan  Dan Persediaan  Produk  Sepeda  Motor Suzuki  Pada  Pt  Sinar  Galesong Mandiri  Malalayang,” J.  EMBA , vol.  6,  no.  4,  pp.  2828–2837,
2018,:
[12]  I.  Wahyudi,  “Penerapan  Metode Trend  Moment  Untuk  Peramalan Penjualan Sepatu Dan Sandal Pada Toko  Batt,” Tek.  Inform. ,  vol.  2, no. 1, pp. 4–13, 2016.