## PREDIKSI PENJUALAN KOPI PADA PT. KOPI CAP LESUNG LUBUKLINGGAU MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING
AVERAGE (SMA)
Cindi Wulandari 1 , M. Nur Alamsyah 2 , Layla 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, LubukLinggau, Indonesia Email: 1 cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id, 2 mnuralamsyah@univbinainsan.ac.id,
3 layla@gmail.com

## Abstrak
Masalah  pada  penelitian  ini  adalah  sulitnya  bagi  (  PT.  Kopi  Cap  Lesung  )  dalam menentukan  penjualan  pada  periode  selanjutnya,  karena  belum  ada  yang  memprediksi menggunakan  metode Single  Moving  Average  (SMA). Penelitian  ini  menggunakan  metode pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan  pengamatan  dan  pencatatan  langsung  pada  tempat penelitian  (observasi),  melakukan  tanya  jawab  langsung  pada  sumber  (wawancara)  dan dokumentasi  dengan  cara  membaca  pedoman-pedoman  terdahulu.  Hasil  pada  penelitian  ini adalah didapatkannya nilai untuk 3 tahun kedepan  menggunakan metode Single Moving Average dan untuk nilai error Nilai Error MAD (Mean Absolute Deviation) sebesar 25,280434782608694, Nilai Error  Mean  Square  Error  (MSE) sebesar  10843.610677083334 , dan  Nilai Error  Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE) sebesar  5.638958229765874%    kurang  dari  10%  yang memperoleh  tingkat  akurasi  95%  yang  diimplementasikan  pada  Bahasa  Pemrograman Python yaitu Google Colab . yang artinya nilai tersebut sangat baik yang untuk memprediksi penjualan kopi.
Kata Kunci : Single Moving Average, Prediksi, Python

## Abstract
The problem in this study is that it is difficult for PT. Kopi Cap Lesung to determine sales in the next period, because no one has predicted using the Single Moving Average (SMA). This study uses  data  collection  methods  by  observing  and  recording  directly  at  the  research  site (observation),  conducting  direct  questions  and  answers  to  sources  (interviews)  and documentation by reading previous guidelines. The results of this study are the values obtained for the next 3 years using the Single Moving Average method and for the error value MAD (Mean Absolute  Deviation)  Error  Value  of  25.280434782608694,  Mean  Square  Error  (MSE)  Error Value  of  10843.610677083334,  and  Error  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  of 5.638958229765874%  less  than  10%  which  obtained  an  accuracy  rate  of  95%  which  is implemented in the Python Programming Languagethat is google collab. which means the value is very good for predicting coffee sales.
Keywords : Single Moving Average, Prediction, Python

## I. PENDAHULUAN
Penjualan adalah transaksi antara dua pihak  dimana  pembeli  menerima  barang, jasa,  atau  aset  dengan  timbal  balik  berupa uang.  Proses  penjualan  menjadi  salah  satu tolak ukur apakah bisnis bisa berjalan lancar atau tidak, jika aktivitas penjualan memiliki angka yang tinggi berarti pelanggan banyak yang  membutuhkan  barang  atau  jasa  yang dijual. Jika yang terjadi kebalikannya,berarti ada  kesalahan  terhadap  produk  atau mungkin bisnis tidak menyasar target pasar yang tepat.Maka dari itu, penjualan juga bisa menjadi  tolak  ukur  untuk  evaluasi  bisnis. Karena  dari  penjualan  bisa  diketahui  data yang akurat tentang kondisi produk atau jasa terhadap pasar [1].
PT. Hafizs Lesung Blessings merupakan  perusahaan  yang  memproduksi kopi  bubuk  cap  lesung,  Perusahaan  ini berdiri  sejak  tahun  2016  dalam  hal  bisnis kopi  dan  bisa  memproduksi  kopi  mencapai 250-700  pack  dalam  sebulan  serta  omset penjualan 300-600 pack kopi untuk wilayah Lubuklinggau  dan  sekitarnya.  Kopi  Cap Lesung  ini  memiliki  standar  dan  kualitas yang  tinggi  sehingga  bisa  laku  dipasaran bahkan  sampai  keluar  kota.  Permasalahan yang dihadapi oleh pemilik pabrik Kopi Cap Lesung adalah bagaimana memprediksi atau meramalkan penjualan kopi dimasa mendatang  berdasarkan  data  yang  telah direkam  sebelumnya.  Prediksi  tersebut sangat berpengaruh pada keputusan pemilik PT  tersebut  untuk  menentukan  jumlah  kopi yang harus disediakan untuk penjualan yang akan datang[2].
Metode  yang  digunakan  untuk memprediksi  penjualan  tersebut  adalah Single  Moving  Average (SMA)  dan diharapkan  nantinya  dapat  menjadi  solusi dalam  mengatasi  permasalahan  yang  ada. Metode ini adalah sebuah teknik perhitungan rata-rata  sebuah  angka  dari  nilai  aktual terbaru, diperbaharui sebagai nilai-nilai baru yang  tersedia  untuk  digunakan  melakukan
peramalan  pada  periode-periode  berikutnya [3].
Peneliti  merujuk  pada  tulisan-tulisan sebagai  berikut  ini:  Penelitian  pertama dilakukan  oleh  Aulia  Apriliani,  Hazriani
Zainuddin, Agussalim, Zulfajri B. Hasanuddin(2020), dengan objek penelitian “Peramalan  tren  penjualan  menu  restoran menggunakan metode Single Moving Average ”.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah pengujian  ramalan  bulanan  menghasilkan akurasi sebesar 96% (MAPE 4%) mengindikasikan  akurasi  yang  sangat  baik, sedangkan  pengujian  harian  menghasilkan akurasi  rata-rata  sebesar  60,8%  (MAPE 39,2%)  mengindikasikan  nilai  akurasi  yang cukup rendah [3].
Penelitian  kedua  dilakukan  oleh Mustopa Husein Lubis dan Sumijan (2021), dengan  objek  penelitian  “Prediksi  Tingkat Kriminalitas  menggunakan  Metode Single Moving  Average ”.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  didapatkan  hasil  dari  sistem  hampir sama  untuk  setiap  jenis  kasus  kriminalitas yaitu  99%.  Sehingga  simulasi  untuk  tahun 2021 dapat diterapkan [4].
Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh Wahyu  Al  Fauzy  (2021),  dengan  objek penelitian “prediksi penjualan kopi
menggunakan  metode  regresi  linier  pada kopi  cap  lesung”.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah didapatkannya nilai prediksi penjualan untuk periode selanjutnya berdasarkan  nilai  persamaan  Y  =  82,578  + 0,274(minggu), dan dengan nilai Root mean Square Error = 11,603, dengan menggunakan  algoritma  Regresi  Linier. Perbedaan  penelitian  sebelumnya  dengan penelitian  yang  diteliti  sekarang  adalah kalau penelitian yang sekarang menggunakan metode single moving average (sma) dan data yang digunakan pun dari tahun 2018-2021, dan dapat mengetahui penjualan  pada  bulan  berapa  banyak  yang diminati konsumen [5].
Berdasarkan  penjelasan  singkat  dari latar  belakang  di  atas  mahasiswa  akan melakukan penelitian yang berjudul
“Prediksi Penjualan Kopi Pada PT Kopi Cap Lesung Lubuklinggau Menggunakan Metode Single Moving Average(SMA) ”.
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Prediksi Prediksi adalah suatu proses
memperkirakan  secara  sistematis  tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa akan  datang  berdasarkan  informasi  di  masa lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat diperkecil  [6].  Peramalan  juga  merupakan pemikiran terhadap suatu besaran, misalnya ada  sebuah  permintaan  terhadap  suatu produk  atau  beberapa  produk  pada  periode yang akan datang [7].
Dari definisi
diatas penulis menyimpulkan  bahwa  prediksi  yaitu  suatu kegiatan  yang  menggambarkan  secara  rinci mengenai  hasil  yang  dibuat  pada  masa mendatang menggunakan data – data dimasa lalu dan diolah menggunakan metode Single Moving  Average ,  untuk  mengatasi  masalah yang  akan  dihadapi  oleh  sebuah  PT.  Kopi Cap Lesung Lubuklinggau.

## 2.2 Pemasaran
Menurut  Kotler  (kharisma,  2016)
pemasaran  adalah  suatu  proses  sosial  yang didalamnya individu atau kelompok mendapatkan apa yang mereka butuhkan dan inginkan dengan menciptakan, menawarkan, dan  secara  bebas  mempertukarkan  produk yang  bernilai  dari  pihak  lain.  Pemasaran bukanlah  semata-mata  kegiatan  penjualan produk  dan  jasa,  namun  didalamnya  harus ada  kerjasama  yang  baik  antar  bagian  agar menciptakan pemasaran yang efektif [8].
Menurut  elbert  dan  griffin  (2009), pemasaran adalah suatu aktifitas, serangkaian institusi dan proses
menciptakan, menghubungkan, menghadirkan dan menawarkan peningkatan yang memberikan nilia kepada pelanggan, client, dan masyarakat luas [9].
pemasaran  adalah  kegiatan  untuk memasarkan  produk  atau  jasa  agar  dikenal oleh  pasar  melalui  proses  penyusunan komunikasi  secara  terpadu  yang  bertujuan untuk  memberikan  informasi  barang  atau jasa  untuk  memenuhi  kebutuhan  dan keinginan pelanggan [10].
Berdasarkan  definisi  yang  telah dijelaskan diatas dapat kita tarik kesimpulan bahwa pemasaran adalah salah satu kegiatan usaha  untuk  merencanakan,  menentukan harga,mempromosikan,dan dapat mendistribusikan  barang  dan  jasa  supaya mencapai  target  yang  diingikan  oleh konsumen.
2.3 Metode Single Moving Average(SMA) Single  moving  average merupakan metode forecasting (peramalan)  dengan menggunakan sejumlah data actual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan dimasa yang akan  datang.  Metode  ini  efektif  terhadap permintaan pasar produk yang stabil [11]. Tabel 1.
Alur  Kerja Single  Moving Average [11] . Tahapan Proses Rekapitulasi data transaksi penjualan Proses awal sebelum menghitung single moving  average adalah merekap  total  penjualan dari  tahun  2018  sampai agustus  2021  yang  akan dihitung forecast bulanannya. Pencatatan data transaksi bulanan Setelah  mengetahui  data penjualan yang akan diramalkan.kemudian mencatat transaksi penjualan yang akan dianalisis. Membuat ramalan Pada tahap ini menghitung ramalan
penjualan dengan Single Moving Average penjualan dengan persamaan Single Moving Average untuk menghasilkan  ramalan  1 bulan kedepan atau berikutnya.
Rumus  metode Single  Moving  Average adalah sebagai berikut  :
𝐹 𝑡+1 = 𝐴 𝑡 + 𝐴 𝑡−1 … . +𝐴 𝑡−𝑛+1
N
Keterangan :
At = data pengamatan periode t N =jumlah deret waktu yangdigunakan
Ft+1= nilai peramalan periode t+1
n = periode yang digunakan

## 2.4 Bahasa Pemrograman Python
Python adalah  bahasa  pemrograman komputer, sama
seperti bahasa pemrogramanlain, misalnya C, C++, pascal, java PHP, Perl, dan lain-lain. Sebagai bahasa pemrograman, python tentu memiliki dialek, kosakata  atau  kata  kunci  ( keyword ),  dan aturan tersendiri yang jelas berbeda dengan bahasa pemrograman lainnya [12].
Python adalah salah satu pemrograman interpretatif multiguna
dengan  filosofi  perancangan  yang  berfokus pada  tingkat  keterbacaan  kode.  Sehingga python diklaim  sebagai  bahasa  yang menggabungkan  kapabilitas,  kemampuan, dengan sintaksis kode yang sangat jelas, dan dilengkapi  dengan  fungsionalitas  pustaka standar yang besar serta komprehensif [13].
Berdasarkan  definisi  diatas  dapat dijelaskan  bahwa python adalah  sebuah bahasa  pemrograman  yang  multiguna  dan dapat  digunakan  untuk  berbagai  keperluan perangkat lunak.Dengan perkembangan bahasa  pemrograman python yang  sangat
pesat ini dapat menarik minat google untuk membuatkan Integrated Environment
Development (IDE) secara online yang biasa disebut google colab .
III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan adalah  metode  kuantitatif  karena  data penelitian  tersebut  berupa  angka-angka  dan analisis menggunakan statistik yang bertujuan  untuk  mendapatkan  gambaran data yang jelas dengan melakukan pengumpulan  data  kemudian  menganalisa data untuk mendapatkan hasil yang akanditentukan  mengenai  masalah  yang sedang diteliti.

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
Peneliti  menggunakan  beberapa  cara yaitu : a. Data primer
1. Dokumentasi
2. Observasi
3. Wawancara
b. Data Sekunder
Peneliti  memahami  penetian  terdahulu
yang berbentuk jurnal seta browsing internet yang berhubungan dengan prediksi.

## 3.3 Populasi dan Sampling
Populasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Data  penjualan  dari pabrik kopi cap lesung, dan teknik sampling dalam pengambilan sampel adalah Purposive Sampling yaitu mempertimbangkan  sampel.  Sampel  yang menjadi  pertimbangan  peneliti  adalah  data penjualan  kopi  dari  tahun  2018  sampai dengan  tahun  2021  yang  ada  pada  Pabrik Kopi Cap Lesung Lubuklinggau.

## 3.4 Metode Pengujian Sistem
Metode  pengujian  adalah  cara  atau teknik  untuk  pengujian  perangkat  lunak, mempunyai  mekanisme  untuk  menentukan data uji yang dapat menguji perangkat lunak secara lengkap dan mempunyai kemungkinan  tinggi  untuk  menentukan kesalahan.  Dalam  melakukan  pengujian sistem  ini  harus  diperlukan  analisis  data
untuk  mensimulasi  data  secara  manual teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan  2  (dua)  cara  yaitu  cara  yang pertama, manual dengan perhitungan sesuai dengan  langkah  metode Single  Moving Average .  Kedua  dengan  menggunakan bahasa pemrograman python.
3.5 Teknik  pengolahan  dan  analisis
data Teknik  Pengolahan  dan  analisis  data menerapkan teknik data mining.
Sebagaimana  telah  dibahas  sebelumnya bahwa data mining adalah proses penggalian data  untuk  menemukan  pola  yang  menarik dari  data  dalam  jumlah  besar  untuk kemudian  disimpan  dalam database ,  data warehouse ,  atau  penyimpanan  informasi lainnya. Data warehouse merupakan penyimpanan  data  yang  berorientasi  objek, terintegrasi,  mempunyai  variant  waktu,  dan menyimpan  data  dalam  bentuk nonvolatile sebagai  pendukung  manajemen  dalam proses pengambilan keputusan.
Berikut ini  adalah hasil Dataset yang sudah dilakukan Preprocessing data. Atribut yang  tidak  diperlukan  akan  dihapus  dan diganti  dengan  data  yang  diperlukan  untuk proses  pengolahan  data.  Adapun  data penjualan  yang  mahasiswa  gunakan  dari tahun  2018-2021.Berikut  adalah  hasil dataset yang digunakan untuk prediksi.
Tabel 2. Hasil Dataset
NO  Tahun Bulan Penjualan 0 2018 Januari 354 pack 1 2018 Februari 371 pack 2 2018 Maret 337 pack 3 2018 April 393 pack 4 2018 Mei 422 pack 5 2018 Juni 405 pack 6 2018 Juli 363 pack 7 2018 Agusustus 354 pack 8 2018 September 363 pack
9 2018 oktober 356 pack 10 2018 November 368 pack 11 2018 Desember 390 pack 12 2019 Januari 344 pack 13 2019 Februari 351 pack 14 2019 Maret 343 pack 15 2019 April 371 pack 16 2019 Mei 341 pack 17 2019 Juni 403 pack 18 2019 Juli 337 pack 19 2019 Agusustus 351 pack 20 2019 September 324 pack 21 2019 oktober 351 pack 22 2019 November 364 pack 23 2019 Desember 385 pack 24 2020 Januari 343 pack 25 2020 Februari 339 pack 26 2020 Maret 329 pack 27 2020 April 351 pack 28 2020 Mei 367 pack 29 2020 Juni 375 pack 30 2020 Juli 356 pack 31 2020 Agustus 367 pack 32 2020 September 357 pack 33 2020 oktober 350 pack 34 2020 November 319 pack 35 2020 Desember 379 pack 36 2021 Januari 352 pack 37 2021 Februari 351 pack 38 2021 Maret 334 pack 39 2021 April 332 pack 40 2021 Mei 479 pack 41 2021 Juni 393 pack 42 2021 Juli 336 pack 42 2021 Agustus 334 pack 44 2021 September 707 pack 45 2021 Oktober 721 pack 46 2021 November 670 pack 47 2021 Desember 715 pack
Perhitungan Metode Single MovingAverage 3 periode.Berdasarkan data penjualan diatas dari  tahun 2018- 2021 akan dihitung Single
Moving Average nya sebagai berikut
𝐹 𝑡+1 = 𝐴 𝑡 +𝐴 𝑡−1 ….+𝐴 𝑡−𝑛+1 N
𝐹 2018 = 337+371+354 3 = 354,00 𝐹 2018 = 393+337+371 3 = 367,00 𝐹 2018 = 422+393+337 3 = 384,00 𝐹 2018 = 405+422+393 3 = 406,67 𝐹 2018 = 363+405+422 3 = 396,67 𝐹 2018 = 354+363+405 3 = 374,00 𝐹 2018 = 363+354+363 3 = 360,00 𝐹 2018 = 356+363+354 3 = 357,67 𝐹 2018 = 368+356+363 3 = 362,33 𝐹 2018 = 390+368+356 3 = 371,33 𝐹 2019 = 344+390+368 3 = 367,33 𝐹 2019 = 351+344+390 3 = 361,67 𝐹 2019 = 343+351+344 3 = 346,00 𝐹 2019 = 371+343+351 3 = 355,00
𝐹 2019 = 341+371+343 3
= 351,67
𝐹 2019 = 403+341+371 3 = 371,67
𝐹 2019 = 337+403+341 3 = 360,33
𝐹 2019 = 351+337+403 3 = 363,67
𝐹 2019 = 324+351+337 3 = 337,33
𝐹 2019 = 351+324+351 3 = 342,00
𝐹 2019 = 364+351+324 3 = 346,33 𝐹 2019 = 385+364+351 3 = 366,67 𝐹 2020 = 343+385+364 3 = 364,00
𝐹 2020 = 339+343+385 3 = 355,67
𝐹 2020 = 329+339+343 3 = 337,00
𝐹 2020 = 351+329+339 3 = 339,67
𝐹 2020 = 367+351+329 3 = 349,00
𝐹 2020 = 375+367+351 3 = 364,33 𝐹 2020 = 356+375+367 3 = 366,00 𝐹 2020 = 367+356+375 3 = 366,00 𝐹 2020 = 357+367+356 3 = 360,00 𝐹 2020 = 350+357+367 3 = 358,00 𝐹 2020 = 319+350+357 3 = 342,00 𝐹 2020 = 379+319+350 3 = 349,33 𝐹 2021 = 352+379+319 3 = 350,00 𝐹 2021 = 351+352+379 3 = 360,67 𝐹 2021 = 334+351+352 3 = 345,67 𝐹 2021 = 332+334+351 3 = 339,00 𝐹 2021 = 479+332+334 3 = 381,67 𝐹 2021 = 393+479+332 3 = 401,33 𝐹 2021 = 336+393+479 3 = 402,67 𝐹 2021 = 334+336+393 3 = 354,33 𝐹 2021 = 707+334+336 3 = 459,00 𝐹 2021 = 721+707+334 3 = 587,33 𝐹 2021 = 670+721+707 3 = 699,33 𝐹 2021 = 715+670+721 3 = 702,00
Pada  perhitungan  hasil  peramalan single moving  average 3  periode  diatas  sudah mendapatkan hasilnya untuk 4 tahun.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Penelitian
Hasil  perhitungan  dengan  metode
single moving average menggunakan rumus dengan  perhitungan error  Mean  Absolute Deviation  (MAD),  Mean  Square  Error (MSE), dan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE) menghasilkan hasil perhitungan pada Tabel sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Error Mencari Nilai MAD, MSE, MAPE Periode Penjualan SMA3 ERROR [ERROR] ERROR'2 %ERROR 1 354 0 0 0 0 0 2 371 0 0 0 0 0 3 337 0 0 0 0 0 4 393 354,0 39,00 39 1521,00 9,92 5 422 367,0 55,00 55 3025,00 13,03 6 405 384,0 21,00 21 441,00 5,19 7 363 406,67 -43,67 43,67 1907,07 12,03 8 354 396,67 -42,67 42,67 1820,73 12,05 9 363 374,00 -11,00 11 121,00 3,03 10 356 360,00 -4,00 4 16,00 1,12 .. ..... ...... ...... ...... ..... ..... 40 332 185,3 146,7 13,7 187,7 4,1 41 479 191,0 288,0 140 19600,0 29,2 42 393 165,7 227,3 11,3 127,7 2,9 43 336 401,3 -65,3 65,3 4264,1 19,4 44 334 402,7 -68,7 68,7 4719,7 20,6 45 707 354,3 352,7 352,7 124397,3 49,9 46 721 459,0 262,0 262 68644,0 36,3 47 670 587,3 82,7 82,7 6839,3 12,3 48 715 699,3 15,7 15,7 246,5 2,2 49 ? 702,0 JML 1854,5 255975,4 409,9 41,21 5688,34 0,091 MAD MSE MAPE Adapun  hasil  dari  perhitungan error adalah  41,211333  untuk  nilai Error  Mean Absolute Deviation (MAD), 5688,3414 untuk nilai Error Mean Square Error (MSE),
0,091077% untuk nilai Error Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)  menyatakan bahwa  hasil  prediksi  tersebut  sangat  akurat karena ada pada rentang kurang dari 10%.

## 4.2 Pembahasan
Pada penelitian ini, untuk mengimplementasikan  prediksi  penjualan kopi menggunakan data penjualan dari bulan januari  2018 sampai dengan desember 2021 sebanyak 48 data. Dalam proses pengolahan data  mining  ini  peneliti  menggunakan bahasa  pemrograman python dengan  tools yang  digunakan  adalah Google  Colab
Python secara online.
Untuk  menjalankan google  colab ini pertama  buka  browser  lalu  mencari google colab,
masukkan
email terlebih dahuluKemudian  pilih  notebook  baru,
setelah  itu  masukkan  file  dalam  bentuk format  csv,  Setelah  itu  klik  tulisan  kode untuk memasukkan coding ,
#Import the libraries import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl t plt.style.use( 'fivethirtyeight
' )
lalu  masukkan  coding  untuk  menampilkan data penjualan seperti gambar dibawah ini :
Gambar 1 Process Import Data
Kemudian masukkan coding untuk menampilkan  hasil  prediksi  yang  ada  pada gambar 2.
Gambar 2 Process Import Data Step 1
Lalu menampilkan grafik prediksi sementaradengan coding dibawah ini:
a= range ( len (pd)) plt.scatter(a, pd[ 'Penjualan' ] , color = 'blue' ) plt.plot(a, pd[ 'prediksi' ], co lor = 'red' ) plt.title( 'prediksi penjualan kopi' ) plt.xlabel( 'Data ke-' ) plt.ylabel( 'penjualan' ) plt.show()
dengan grafik nya sebagai berikut :
Gambar 3 Grafik Prediksi Sementara
Setelah itu masukkan coding untuk menampilkan  nilai  prediksi  menggunakan metode Single Moving Average.
def prediksi ( data , period = 3 , c olumn = 'prediksi' ):
return data[column].rolling( window=period).mean().replace( np.nan, 0 ) pd[ 'SMA3' ] =prediksi(pd).repla ce(np.nan, 0 ) #show the data pd
hasil prediksi nya sebagai berikut:
Gambar 4 Hasil Prediksi
Menggunakan Metode SMA
Setelah  itu  akan  mendapatkan  grafik menggunakan  metode  SMA  dengan  coding sebagai berikut:
plt.figure(figsize=( 10 , 6 )) plt.title( 'prediksi metode SMA ' ) plt.plot(df[ 'prediksi' ], alpha = 0.5 , label = 'prediksi' ) plt.plot(df[ 'SMA3' ], alpha = 0. 5 , label = 'SMA3' ) plt.scatter(a, df[ 'Penjualan' ] , color = 'blue' ) plt.xlabel( 'Data ke-' ) plt.ylabel( 'penjualan' )
plt.show()
Gambar 5 Plot grafik prediksi Metode SMA Kemudian masukkan coding untuk mencari nilai Error  Mean  Absolute  Error  (MAE) pada google colab dan didapatkan nilai error sebesar 25,280434782608694 seperti gambar 6.dibawah ini:
Gambar 6 menampilkan  nilai Error Mean Absolute Error (MAE )
Selanjutnya  mencari  nilai Mean  Square Error  (MSE) yang  didapatkan  hasilnya sebesar  10843,610677083334  seperti  pada gambar 7.
Gambar 7 menampilkan nilai Error Mean squared error(MSE)
Kemudian mencari nilai ErrorMean Absolute  Percentage  Error  (MAPE) dan mendapatkan  hasil  5,638958229765874  % yang artinya tingkat akurasinya kurang dari 10% nilai yang sangat baik akurasinya dapat dilihat  gambar8.berikut ini:
Gambar 8 menampilkan nilai Error Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

## V.       KESIMPULAN
1. Hasil  untuk  prediksi  penjualan  kopi pada  periode  berikutnyaadalah  sebesar 702.0,- sedangkan menggunakan metode Single Moving Average didapatkan nilai untuk tahun berikutnya sebesar 662,9,- 2. Dari  hasil  prediksi  penjualan    kopi dengan  menggunakan  metode Single Moving  Average didapatkan  Nilai Error MAD (Mean Absolute Deviation) sebesar  41.211333,  Nilai Error  Mean Square Error (MSE) sebesar 5688.3414 , dan  Nilai Error  Mean
Absolute  Percentage  Error  (MAPE) sebesar  0,091077%  yang  memperoleh akurasi  99%  dilakukan  secara  manual sedangkan  menggunakan google  colab
python didapatkan Error MAD sebesar 25,280434782608694, Error MSE sebesar 10843.610677083334, sedangkan untuk Error MAPE menghasilkan nilai sebesar 5.638958229765874%    kurang  dari 10%  yang  memperoleh  tingkat  akurasi 95%  yang  artinya  nilai  tersebut  sangat baik,  jadi  dari  hasil  pengujian  yang dilakukan didapatkan nilai Error(MAPE) secara  manual  dengan hasil pada sistem hampir sama sehingga simulasi  untuk  bulan  berikutnya  dapat diterapkan  pada  PT.  Kopi Cap  Lesung
Lubuklinggau.
3. Metode Single Moving Average sangat efektif  digunakan  pada  proses  prediksi untuk nilai dimasa yang akan datang.

## VI. SARAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan
yang telah dilakukan, Saran yang dapat diberikan pada penelitian ini adalah : 1. Penelitian selanjutnya dapat menerapkan  metode  prediksi  lainnya dari Moving Average. 2. Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan pembuatan  program  visual  mengenai metode Single Moving Average sehingga  dapat    mempermudah  proses perhitungan.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Kompas.com, “Penjualan: Pengertian  Para  Ahli,  Bentuk,  Jenis, dan Tujuannya,” Kompas.Com . 2021, [Online]. Available: https://www.kompas.com/skola/read /2021/08/27/131616269/penjualan- pengertian-para-ahli-bentuk-jenis- dan-tujuannya?page=all.
[2] R.  Rustam,  S.  Rahmatullah,  S.
Supriyato, and S. Wahyuni,
“Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penjualan  Produk  Triplek
Pada Pt Puncak Menara Hijau Mas,” J. Inf. dan Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 75–86, 2020, doi: 10.35959/jik.v8i2.186. [3] 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. [4] M.  H.  Lubis  and  S.  Sumijan, “Prediksi Tingkat Kriminalitas Menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus Polres Asahan  Sumatera  Utara),” J.  Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 181–186, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.167. [5] Wahyu  al  fauzy, prediksi  penjualan kopi  menggunakan  metode  regresi linier pada kopi cap lesung . 2021. [6] Aletheia rabbani, “Pengertian Prediksi dan Bentuknya  - Sosial79.” . [7] 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.
[8] D. H. Corniawan, “Pengaruh kualitas pelayanan (tangible, reliability, responsiveness, assurance, empathy) dan  store  atmosphere  terhadap kepuasan  konsumen  wijsoen  coffee container jalan uler kambang ponogoro,”  pp.  10–37,  2018,
[Online]. Available: http://eprints.umpo.ac.id/4084/3/BA B II.pdf. [9] B.  A.  B.  Ii  and  D.  Delbert,

## “TINJAUAN PUSTAKA Pemasaran
dalam bahasa inggris dikenal dengan nama marketing , kata marketing ini boleh  dikata  sudah  diserap  kedalam bahasa  kita  ,  namun  ada  juga  orang yang  ingin  menerjemahkan  dengan istilah  pemasaran  .  Asal  kata pemasaran ialah pasar = ,” pp. 15–25.
[10] “Perbedaan  Utama  Penjualan  dan Pemasaran - Zahir.” .
[11] 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.
[12] budi raharjo(python Certified), mudah belajar python untuk aplikasi desktop dan web . .
[13] A.  N.  Syahrudin  and  T.  Kurniawan, “Input  Dan  Output  Pada  Bahasa Pemrograman  Python,” J.  Dasar
Pemrograman  Python  STMIK ,  no. January, pp. 1–7, 2018.