Perbandingan Pendekatan Metode Peramalan Naive Approach,

## Simple Moving Average dan Weighted Moving Average dalam Upaya Meningkatkan Prediksi Penjualan JNE Kopma UNY
Nanda Cahya Wulan 1 , Lilia Pasca Riani* 2 nandacahya.2021@student.uny.ac.id 1 , lilia.pasca.riani@uny.ac.id* 2 1,2 Departemen Pendidikan Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Negeri Yogyakarta
I n f o r m a s i  A r t i k e l

## A b s t r a c t
Riwayat Artikel :
Received : 18 – Februari – 2024 Revised : 19 – April – 2024
Accepted : 19 – April – 2024
JNE  Kopma  UNY's  logistics  demand  increases  2%  per  week,  the manual courier allocation system is unable to keep up, predictions are accurate and real-time is needed. However, there is no exact accuracy for this case. The study was conducted to determine the accuracy of the smallest  Mean  Percentage  Error  (MPE)  at  JNE  Kopma  UNY  by observing sales data for 2022 to predict demand. The data was analyzed using  the  Naive  Approach,  SMA  and  WMA  methods,  then  measured using the MPE to determine the best forecasting method. The software used is Microsoft Excel 2016. The 3 Month (SMA) produces the highest sales prediction (Rp. 38,668,850) for January 2023 compared to Naive Approach  (Rp.  35,086,330)  and  3  Month  WMA  (Rp.  37,993,380).  3 Month SMA is proven to be superior with the lowest MPE (12.07%) and consistent performance. Naive Approach is inaccurate (MPE 20.26%) and  3  Month  WMA  performance  is  unstable  (MPE  14.27%).  This research recommends 3 Month SMA for JNE Kopma UNY to increase the accuracy of sales predictions and optimize stock. Opportunities for further research are open regarding the application of 3 Month SMA in various contexts.
Kata kunci :
Effectiveness, Forecasting, JNE UNY, Sales prediction,

## A b s t r a k
Untuk  melakukan  sitasi  pada penelitian  ini  dengan  format :
N.  C.  Wulan  and  L.  P.  Riani, “Perbandingan
pendekatan
metode peramalan Naive Approach, Simple Moving Average  dan  Weighted  Moving Average dalam upaya meningkatkan prediksi penjualan JNE Kopma  UNY,” JATI  UNIK
J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , vol.
7, no. 2, pp. 149–160, 2024.
Permintaan  logistik  JNE  Kopma  UNY  meningkat  2%  per  minggu, sistem alokasi kurir manual tidak mampu mengimbangi, prediksi akurat dan real-time dibutuhkan.  Namun,  belum  terdapat  akurasi  yang  tepat untuk kasus tersebut. Studi dilakukan untuk menentukan akurasi Mean Percentage  Error (MPE)  terkecil  pada  JNE  Kopma  UNY  dengan mengamati data penjualan tahun 2022 untuk memprediksi permintaan. Data  dianalisis  menggunakan  metode Naive  Approach ,  SMA,  dan WMA, kemudian diukur dengan Mean Percentage Error (MPE) untuk menentukan  metode  peramalan  terbaik.  Perangkat  lunak  yang digunakan  adalah  Microsoft  Excel  2016. Simple  Moving  Average (SMA)  3  Bulan  menghasilkan  prediksi  penjualan  tertinggi  (Rp 38.668.850)  untuk  Januari  2023  dibandingkan Naive  Approach (Rp 35.086.330) dan WMA 3 Bulan (Rp 37.993.380). SMA 3 Bulan terbukti unggul dengan MPE terendah (12,07%) dan performa konsisten. Naive Approach tidak akurat (MPE 20,26%) dan WMA 3 Bulan performanya tidak stabil (MPE 14,27%). Riset ini merekomendasikan SMA 3 Bulan untuk JNE Kopma UNY guna meningkatkan akurasi prediksi penjualan dan  optimalisasi  stok  barang.  Terbuka  peluang  penelitian  lanjutan tentang aplikasi SMA 3 Bulan di berbagai konteks.
Tersedia secara online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jatiunik/issue/view/76

## JATI UNIK
Jurnal Ilmiah Teknik dan Manajemen Industri

## 1. Pendahuluan
Perlambatan  ekonomi  pasca  pandemi  menguntungkan  industri  dibidang  logistik, karena  perilaku  masyarakat  dominan  berbelanja  melalui  online  [1].  Tingkat  kinerja  yang meningkat, diestimasikan akan meningkatkan pola permintaan berbagai produk yang dapat di  lakukan  proses  logistik  [2].  Industri  apapun  akan  melakukan  hal  sama  dengan berkontribusi dengan kolega logistik sebagai layanan jasa berkelanjutan [3].
JNE Kopma UNY, sebagai jasa logistik di Yogyakarta, dihadapkan pada peningkatan permintaan pengiriman yang terus menerus, dengan rata-rata 2% per minggu. Fluktuasi ini, yang  dipengaruhi  oleh  perubahan  pola  pembelian,  persaingan,  dan  musim,  menimbulkan kendala  dalam  alokasi  kurir freelance . Permintaan  menunjukkan  pola  pertumbuhan eksponensial, dengan tingkat kenaikan 2% per minggu. Hal ini berarti permintaan akan terus meningkat secara signifikan dalam jangka panjang. Diperkirakan terjadi fluktuasi musiman, seperti pada musim liburan, hari belanja online nasional, dan event-event tertentu. Fluktuasi ini dapat lebih tinggi dari 2%. Sistem alokasi kurir freelance saat ini tidak dapat beradaptasi dengan  fluktuasi  permintaan  yang  cepat  dan  signifikan.  Hal  ini  dapat  menyebabkan keterlambatan  pengiriman,  ketidakpuasan  pelanggan,  dan  kehilangan  potensi  pendapatan.
Kurangnya efisiensi dalam alokasi kurir dapat meningkatkan biaya operasional, seperti gaji kurir,  bahan  bakar,  dan maintenance kendaraan.  Dengan  kendala  tersebut,  perlunya mengembangkan  sistem  prediksi  permintaan  yang  akurat  dan real-time untuk mengantisipasi  fluktuasi  permintaan.  Sistem  ini  dapat  menggunakan  data  histori  untuk memprediksi permintaan di masa depan, sehingga peningkatan permintaan pengiriman yang terus  menerus  dan  fluktuasi  musiman  membuat  JNE  Kopma  UNY  dihadapkan  pada tantangan besar.
Studi yang telah ada mengungkapkan prediksi deteksi wabah influenza mingguan di Iran  tahun  2010-2015  menunjukkan  sensitivitas Exponentially  Weighted  Moving  Average (EWMA)  40% (95%  CI:  29%,  50%)  [4].  Tidak  hanya  itu,  selain EWMA,  metode  WMA lebih  akurat  prediksi  penjualan  Januari  2016  (52.05%)  vs Exponential  Smoothing (ES)
(89.59%)  [5].  Kombinasi  sistem  peramalan  persediaan  berbasis  web  menggunakan Weighted  Moving  Average (WMA)  mengurangi  kesalahan  sebesar  91,66%  [6].  Studi pemantauan  kualitas  pengukuran  NT  secara realtime dengan  EWMA  efektif  tingkatkan performa sonografer A hingga F dominan mencapai signifikansi 0,058 (94,2%)  [7]. Studi prediksi ini juga konsisten pada kontribusi 11% pengguna rokok elektrik baru pada remaja awalnya  bukan  perokok  di  Inggris  [8],  [9].  Studi  industri  jasa,  layanan  memperkirakan permintaan  tabung  gas  LPG  menggunakan Double  Exponential  Smoothing (DES),
mengurangi  MAPE  menjadi  4%,  MAD  menjadi  3.968,  dan  MSE  menjadi  35.979.235, sehingga efektifitas terdapat pada bulan September 2020 sebesar Rp. 49.995.278 [2], [10], [11].  Kombinasi  ARIMA  berkontribusi  pada  nilai  MAPE  sebesar  2,986  dan Exponential Smoothing (ES)  sebesar  2,986  untuk  garis  kemiskinan  di  Jawa  Tengah  pada  3  periode, meningkat 4 bulan terakhir, dan rata-rata bergerak naik 4%, sehingga hubungannya dengan jumlah penduduk akan menurun17,92 ribu menjadi 17,62 ribu jiwa, dengan risiko usia 20 tahun  hingga  48  tahun  [12]–[18].  Sedangkan,  dari  sisi  kapasitas  pergudangan  mampu memaksimumkan sebesar 4287 kg, titik  aman penyimpanan 53 kg dengan efisiensi  biaya Rp. 160.557.634, karena Weighted Moving Average (WMA) berkontribusi dengan interval alfa  konstan  0,1  hingga  0,9  bernilai  2,476,  dengan  peningkatan  pendapatan  sebesar  Rp. 7.200.000  [19]–[23].  Metode  kombinasi  tersebut,  juga  mampu  berkontribusi  25,3%  pada presisi  antibiotik  pada uji resistensi  dengan efisiensi  biaya Rp. 136,85 milyar tahun 2022 [24],  [25].  Dengan resistensi  ini,  kinerja  modifikasi  model  pendapatan  mampu  terakurasi >90% [26]. Pendapatan yang terasistensi sebesar Rp. 700.000.000, meningkatkan kapasitas sebesar 518 pieces dengan tingkat MAPE 4,56% dan energi handling meningkat 9,8% per pemindahan pieces per produksi pada tingkat prioritas insul media oil nynas nytro 10 [27]– [31].  Namun,  resistensi  yang  tidak  dinamis  menyebabkan  waktu  tunggu  dengan  peluang perbandingan 40% : 20% saat terjadi kondisi transportasi dan jalan yang tidak sesuai dengan kontribusi  yang  tidak  optimal  27,08%  [32]–[35].  Oleh  sebab  itu,  kontribusi  tingkat kesalahan berperan penting MAD, MSE dan MAPE [36]–[38].
Studi yang ada, belum melakukan perspektif metrik akurasi, pertimbangan dinamika data. Metrik akurasi tepat, salah satunya adalah Mean Percentage Error (MPE) dan model asumsi permintaan tiap periode dapat menggunakan Naïve Approach [39], [40]. Keduanya akan  digunakan  sebagai  model  dalam  peramalan  permintaan  paket  pengiriman  pada  JNE Kopma UNY.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  MPE  dengan  model  pola  permintaan  dinamis menggunakan Naive Approach , yang akan menghasilkan prediksi rata – rata antara 19% - 21% dengan penyimpangan terkecil saat periode 3 bulan, sehingga MPE layak bernilai 12% hingga 12,1% saat aplikasi Simple Moving Average (SMA) dan Weighted Moving Average (WMA) dengan interval 14% hingga 14,3% saat diterapkan.
Penelitian  ini  akan  menentukan  metode  peramalan  yang  paling  optimal  untuk memprediksi  penjualan  JNE  Kopma  UNY  dengan  membandingkan  tingkat  akurasi berdasarkan Mean  Percentage  Error (MPE)  dari  tiga  metode  peramalan,  yaitu Naive Approach , Simple Moving Average (SMA) 3 bulan, dan Weighted Moving Average (WMA)
3  bulan.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  berkontribusi  pada  JNE  Kopma  UNY dalam  prediksi  penjualan  jasa  yang  lebih  akurat.  Sehingga  dapat  meminimalkan  risiko kekurangan sumber daya yang berpengaruh pada efisiensi dalam kegiatan operasional JNE Kopma UNY.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Desain Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  lapangan,  yaitu  di  JNE  Kopma  UNY,  untuk  mengamati data  numerik  untuk  mengukur  dan  menganalisis  variabel-variabel  yang  terkait  dengan prediksi permintaan [39], [41]–[43].

## 2.2 Populasi dan Sampel
Populasi menggunakan seluruh data penjualan JNE Kopma UNY yang tercatat dalam sistem informasi tahun 2022. Data penjualan tahun 2022 dipilih sebagai sampel penelitian.
Pemilihan  sampel  ini  dilakukan  dengan  pertimbangan  periode  waktu  yang  cukup  untuk merepresentasikan tren dan pola permintaan secara akurat [43].

## 2.3 Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  data  penjualan  JNE  Kopma  UNY  dari  Januari  2022  hingga Desember 2022 akan dikumpulkan dari sistem informasi JNE Kopma UNY. Data penjualan akan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode Naive  Approach ,  SMA,  WMA,  nilai Mean Percentage Error (MPE) akan dihitung untuk setiap metode peramalan, dan nilai MPE akan dibandingkan untuk menentukan metode peramalan yang paling optimal [42].

## 2.4 Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  menganalisis  data  penjualan  JNE  Kopma  UNY  tahun  2022 menggunakan  software Microsoft  Excel 2016.  Analisis  dilakukan  dalam  3  tahapan:  1) peramalan  penjualan  dengan  metode Naive  Approach , Simple  Moving  Average ,  dan Weighted Moving Average ; 2) evaluasi kinerja metode peramalan dengan Mean Percentage Error (MPE)  untuk  menentukan  tingkat  akurasi;  3)  perbandingan  hasil  MPE.  Metode dengan nilai MPE terkecil akan dianggap paling akurat.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Penjualan JNE Kopma UNY Tahun 2022
Gambar 1. Grafik Penjualan JNE Kopma UNY Tahun 2022 (Sumber: Olah data, 2023)
Sistem  informasi  JNE  Kopma  UNY  dan  digunakan  untuk  menganalisis  tren  dan pola  permintaan,  membangun  model  prediksi  permintaan,  dan  merumuskan  strategi optimalisasi  operasional.  Data  tersebut  mencerminkan  gambaran  menyeluruh  tentang performa  penjualan  JNE  Kopma  UNY  selama  tahun  2022  dan  menjadi  landasan  penting untuk penelitian ini (Gambar 1).

## 3.2. Perbandingan 3 Metode Peramalan Penjualan JNE Kopma UNY
Gambar 2. Perbandingan Penjualan 3 Metode Peramalan (Sumber: Olah data, 2023)
3  metode  peramalan  ( Naive  Approach , Simple  Moving  Average 3  Bulan,  dan
Weighted  Moving  Average 3  Bulan),  didapatkan  hasil  peramalan  penjualan  JNE  Kopma
UNY  pada  periode  Januari  2023  untuk Naive  Approach sebesar  Rp  35.086.330, Simple
Moving  Average (SMA)  3  Bulan  sebesar  Rp  38.668.850  dan Weighted  Moving  Average (WMA) 3 Bulan sebesar  Rp 37.993.380  (Gambar 2).  Dari ketiga metode tersebut, Simple Moving Average 3 Bulan menghasilkan nilai peramalan tertinggi, yaitu Rp 38.668.850. Hal ini  menunjukkan  bahwa  metode  ini  mempertimbangkan  tren  penjualan  di  masa  lampau dengan  lebih  baik  dibandingkan  metode Naive  Approach dan Weighted  Moving  Average (WMA) 3 Bulan. SMA 3 Bulan menunjukkan performa terbaik dengan mempertimbangkan tren  penjualan  masa  lampau  secara  lebih  baik. Naive  Approach menghasilkan  perkiraan terendah, menunjukkan keterbatasannya dalam menangkap tren penjualan. WMA 3 Bulan menghasilkan perkiraan yang lebih baik daripada Naive Approach , namun masih kalah dari SMA 3 Bulan dalam menangkap tren.

## 3.3. Kinerja Metode Peramalan Penjualan JNE Kopma UNY
Gambar 3. Mean Percentage Error (MPE) 3 Metode Peramalan Penjualan JNE Kopma
UNY
(Sumber: Olah data, 2023)
Perhitungan Mean  Percentage  Error (MPE)  pada  tabel  menunjukkan  performa ketiga  metode  peramalan  ( Naive  Approach ,  SMA  3  Bulan,  dan  WMA  3  Bulan)  dalam memprediksi  penjualan  JNE  Kopma  UNY  selama  periode  Januari  hingga  Desember (Gambar 3). Naive Approach memiliki MPE rata-rata tertinggi (20,26%) dengan performa terburuk  di  bulan  Februari  (44,56%),  Mei  (68,85%),  dan  Desember  (19,08%).  Hal  ini menunjukkan keterbatasan metode ini dalam menangkap tren dan menghasilkan perkiraan yang akurat. SMA 3 Bulan menunjukkan performa yang lebih baik dengan MPE rata-rata 12,07%.  Performa  terbaiknya  terlihat  di  bulan  April  (0,60%),  September  (1,03%),  dan Agustus (2,44%). Kemampuannya dalam mempertimbangkan tren penjualan masa lampau menghasilkan perkiraan yang lebih mendekati nilai aktual. WMA 3 Bulan memiliki MPE
rata-rata  14,27%  dengan  performa  terbaik  di  bulan  September  (0,69%)  dan  Agustus (3,96%). Namun, metode ini masih kalah dari SMA 3 Bulan dalam beberapa bulan, seperti April  (7,48%)  dan  Mei  (61,36%).  Secara  keseluruhan,  SMA  3  Bulan  direkomendasikan sebagai  metode  peramalan terbaik  karena  memiliki  MPE  rata-rata terendah  dan  performa yang lebih konsisten di berbagai bulan. Metode Naive Approach memiliki MPE yang tinggi di  beberapa  bulan  (Februari,  Mei,  Juni,  November,  Desember),  menunjukkan ketidakmampuannya dalam memprediksi fluktuasi penjualan secara akurat. Metode SMA 3 Bulan  memiliki  MPE  yang  relatif  rendah  di  semua  bulan,  menunjukkan  kemampuannya dalam  menangkap  tren  dan  fluktuasi  penjualan  secara  lebih  baik.  Metode  WMA  3  Bulan memiliki  MPE  yang  bervariasi,  menunjukkan  performanya  yang  tidak  konsisten  dalam memprediksi penjualan. SMA 3 Bulan terbukti sebagai metode peramalan terbaik untuk JNE Kopma UNY karena akurasinya yang lebih tinggi dan kemampuannya dalam menangkap tren dan fluktuasi penjualan.
Studi  ini  menunjukkan  bahwa  metode  peramalan  penjualan  terbaik  untuk  JNE Kopma  UNY adalah  Simple  Moving Average (SMA)  periode  3  bulanan.  Hal  ini  didasari oleh  akurasinya  yang  paling  tinggi  atau  tingkat  kesalahannya  yang  paling  kecil dibandingkan dengan metode lain. Studi ini mendukung prediksi Simple Moving Average (SMA) memberikan perkiraan terbaik, mampu mengurangi kesalahan perkiraan awal untuk 2018 sebesar 17,97%, angka sebenarnya setelah disesuaikan adalah $63.52 juta [44]. Studi Simple Moving Average (SMA) untuk memprediksi pendapatan laundry karpet bulanan CV.
Homecare untuk mengukur rasio profit secara lebih mudah dan akurat dengan pendapatan penjualan sebesar Rp. 28.122.590 menggunakan tingkat persentase kesalahan sebesar 16% [45]. Temuan ini juga didukung rata-rata bergerak sederhana (SMA) untuk rantai pasokan yang tidak dapat  berbagi informasi.  Strategi ini terbukti mengurangi  kesalahan perkiraan (MSE) dibandingkan strategi tanpa berbagi informasi (NIS) [46]. Temuan ini juga didukung dengan Simple Moving Average (SMA) menghasilkan prediksi produksi dengan nilai RMSE rata-rata sebesar 264.562,940 yang menunjukkan tingkat akurasi prediksi periode berikutnya adalah 380.940,355 [47].
Metode Simple Moving Average (SMA) terbukti  sebagai  solusi  peramalan terbaik.
Penelitian  ini  dan  sejumlah  studi  lain  secara  konsisten  menunjukkan  bahwa  SMA merupakan  metode  peramalan  yang  paling  efektif  dalam  berbagai  konteks  [44]–[46]. Kemampuannya  dalam  mengurangi  kesalahan  perkiraan,  meningkatkan  akurasi  prediksi, dan  memudahkan  pengukuran  rasio  profit  menjadikannya  pilihan  ideal  untuk  berbagai industri, termasuk JNE Kopma UNY.

## 4. Kesimpulan
Metode Simple  Moving  Average (SMA) 3  bulanan  terbukti  sebagai  metode  terbaik dengan MPE rata-rata terendah (12,07%) dan performa konsisten di berbagai bulan. Naive Approach memiliki MPE rata-rata tertinggi (20,26%) dan menunjukkan ketidakmampuannya  dalam  menangkap  tren  dan  memprediksi  fluktuasi  penjualan  secara akurat. WMA 3 Bulan memiliki MPE rata-rata 14,27% namun performanya tidak konsisten dibandingkan  SMA  3  Bulan. Penggunaan  metode  peramalan SMA  3  bulanan direkomendasikan untuk JNE Kopma UNY dalam meningkatkan akurasi prediksi penjualan dan optimalisasi manajemen sumber daya yang dimiliki.

## Daftar Pustaka
[1] J. Alfian Pradana, A. Komari, and L. Dewi Indrasari, “Studi Kelayakan Bisnis Tell Kopi Dengan Analisis Finansial,” Ind. Inov.  J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 2, pp. 92–97, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i2.2855.
[2] J.  A.  Pradana,  R.  P.  Dewanti,  M.  F.  Abdulloh,  and  A.  P.  Hidayat,  “Distributor Selection on the Impact of Demand for Coffee Products: AHP – Single Exponential Smoothing,” Airlangga  J.  Innov.  Manag. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  136–148,  2022,  doi: 10.20473/ajim.v3i1.39655.
[3] R. P. Dewanti, E. Paryanto, J. A. Pradana, and C. Harsito, “Financial Feasibility of Modification Workshop Case Studies: Be-Modified,” Int. J. Sustain. Dev. Plan. , vol. 17, no. 6, pp. 1865–1871, 2022, doi: 10.18280/ijsdp.170621.
[4] M. Solgi, M. Karami, and J. Poorolajal, “Timely detection of influenza outbreaks in Iran: Evaluating the performance of the exponentially weighted moving average,” J. Infect. Public Health , vol. 11, no. 3, pp. 389–392, 2018, doi: 10.1016/j.jiph.2017.09.011.
[5] S.  Yunika  and  S.  Sugiono,  “Sistem Peramalan  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing Dan Weight Moving Average Di Perusahaan Konstruksi Telekomunikasi,” Konvergensi , vol. 13, no. 2, 2019, doi: 10.30996/konv.v13i2.2756.
[6] D. P. Y. Ardiana and L. H. Loekito, “Sistem Informasi Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 71–79, 2018, doi: 10.36002/jutik.v4i1.397.
[7] M. Hynek, J. Zvárová, D. Smetanová, D. Stejskal, and J. Kalina, “Real-time quality control  of  nuchal  translucency  measurements  using  the  exponentially  weighted moving average chart,” Taiwan. J. Obstet. Gynecol. , vol. 60, no. 1, pp. 84–89, 2021, doi: 10.1016/j.tjog.2020.11.012.
[8] N. C. Atuegwu, E. M. Mortensen, S. Krishnan-Sarin, R. C. Laubenbacher, and M. D. Litt,  “Prospective  predictors  of  electronic  nicotine  delivery  system  initiation  in tobacco naive young adults: A machine learning approach,” Prev. Med. Reports , vol. 32, no. February, p. 102148, 2023, doi: 10.1016/j.pmedr.2023.102148.
[9] I.  Ilyas,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “Implementasi  Metode  Trend  Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas Widyagama Malang,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.785.
[10]  J.  N.  A.  Aziza,  “Perbandingan  Metode  Moving  Average,  Single  Exponential Smoothing, dan Double Exponential Smoothing Pada Peramalan Permintaan Tabung Gas LPG PT Petrogas Prima Services,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 1, no. I, pp. 35–41, 2022, doi: 10.55826/tmit.v1ii.8.
[11]  E. Setyowati, “Perbandingan Metode Exponential Smoothing dan Moving Average dalam  Peramalan  Retribusi  Pengujian  Kendaraan  Bermotor  di  Dinas  Perhubungan Kota  Blitar,” J.  Sains  Dasar ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  35–38,  2022,  doi: 10.21831/jsd.v11i1.44391.
[12]  A. Zahrunnisa, R. D. Nafalana, I. A. Rosyada, and E. Widodo, “Perbandingan Metode Exponential Smoothing Dan Arima Pada Peramalan Garis Kemiskinan Provinsi Jawa Tengah,” J. Lebesgue  J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 2, no. 3, pp. 300– 314, 2021, doi: 10.46306/lb.v2i3.91.
[13]  K.  Khamaludin,  “Peramalan  Penjualan  Hijab  Sxproject  Menggunakan  Metode Moving  Average  Dan  Exponential  Smoothing,” Unistek ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  13–16, 2019, doi: 10.33592/unistek.v6i2.249.
[14]  R.  Kusumawati,  D.  Urwatul  Wutsqa,  and  R.  Subekti,  “Peramalan  Harga  Saham Berdasarkan  Jaringan  Syaraf  Fuzzy  Elman  Recurrent  Dengan  Optimasi  Evolutif Stock  Price  Forecasting  Based  on  Fuzzy  Elman  Recurrent  Neural  Networks  With Evolutive Optimization,” J. Sains Dasar , vol. 7, no. 2, pp. 95–102, 2018.
[15]  S. P. Wisesa, A. S. Prayogi, and T. M. Fahrudin, “Pemodelan Dan Evaluasi  Trend Forecasting Pada Kondisi Korban Kecelakaan Lalu Lintas,” J. Sist. Cerdas , vol. 01, no. 02, pp. 56–66, 2018.
[16]  S.  Sekar  kinasih,  Arie  Agoestanto,  “Optimasi  Parameter  pada  Model  Exponential Smoothing  Menggunakan Metode Golden Section untuk  Pemilihan Model  Terbaik dan Peramalan Jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah,” Unnes J. Math. , vol. 7, no. 1, pp. 38–46, 2018.
[17]  M. Mirdaolivia and A. Amelia, “Metode Exponential Smoothing Untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin Di Kota Langsa,” J. Gamma-Pi , vol. 3, no. 1, pp. 47–52, 2021, doi: 10.33059/jgp.v3i1.3771.
[18]  I.  W.  Prananto,  T.  Pamungkas,  and  R.  Hidayat,  “Implementation  of  forecasting methods  to  determine  teaching  and  learning  model  policies  during  a  pandemic  in border  areas,” J.  Penelit.  Ilmu  Pendidik. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  35–46,  2023,  doi: 10.21831/jpipfip.v16i1.52573.
[19]  M. A. Ardhirakmanto, S. Rahayuningsih, and A. Komari, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada Industri Tenun Ikat ‘Medali Mas’ Kediri,” JURMATIS  J. Ilm. Mhs. Tek. Ind. , vol. 2, no. 2, p. 75, 2020, doi: 10.30737/jurmatis.v2i2.949.
[20]  B. Aprillia, A. E. Nugraha, and D. Herwanto, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Metode Economic Order Quantity (EOQ) Multi Item Pada Rumah Makan,” JURMATIS (Jurnal  Manaj. Teknol.  dan  Tek.  Ind. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  137,  2022,  doi: 10.30737/jurmatis.v4i2.2165.

## [21]  D.  Junaidi  and  I.  Mas’ud,  “PENERAPAN  METODE  FORECASTING  DALAM PERENCANAAN PRODUKSI BAKPIA DENGAN MENGGUNAKAN
SOFTWARE POM GUNA MEMENUHI PERMINTAAN KONSUMEN,” J. Knowl. Ind. Eng. , no. 1, pp. 121–128, 2018.
[22]  T.  A.  Tistiawan  and  T.  D.  Andini,  “Pemanfaatan  Metode  Triple  Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Pada Pt.Dinamika Daya Segara Malang,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 13, no. 1, p. 69, 2019, doi: 10.32815/jitika.v13i1.345.
[23]  A.  Mustofa,  N.  Eltivia,  and  Z.  A.  Haris,  “Kontribusi  Peramalan  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Politeknik :  Sebagai  Alat  Estimasi  Pendapatan,” Media  Mahard. vol. 18, no. 2, pp. 266–276, 2020, doi: 10.29062/mahardika.v18i2.155.
[24]  S. Andreassen, A. Zalounina, M. Paul, L. Sanden, and L. Leibovici, “Interpretative reading  of  the  antibiogram  –  a  semi-naïve  Bayesian  approach,” Artif.  Intell.  Med. , vol. 65, no. 3, pp. 209–217, 2015, doi: 10.1016/j.artmed.2015.08.004.
[25]  S. Sutrisman, H. Syafwan, and R. Rohminatin, “Implementation of Trend Moment Method in Forecasting Regional Income,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 749–758, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2090.
[26]  S.  Yrarrazaval,  I.  Cartajena,  L.  Borrero,  and  D.  Salazar,  “Identifying  non- anthropogenic accumulation in zooarchaeological assemblages using naive Bayesian classifier: A trace-oriented actualistic taphonomic approach in the hyperarid coasts of the Atacama desert,” Quat. Sci. Adv. , vol. 13, no. November 2023, p. 100143, 2024, doi: 10.1016/j.qsa.2023.100143.
[27]  M.  H.  Lubis,  A.  A.  Tanjung,  and  D.  Martina,  “Forecasting  Untuk  Produksi  Batik Dengan  Single  Moving  Average,” J.  Tek. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  29,  2022,  doi: 10.54314/teknisi.v2i2.963.
[28]  L.  Pasca  Riani  and  M.  R.  Afandi,  “Forecasting  Demand  Produk  Batik  Di  Tengah Pandemi Covid-19 Studi Pada Usaha Batik Fendy, Klaten,” J. Nusant. Apl. Manaj. Bisnis , vol. 5, no. 2, pp. 122–132, 2020, doi: 10.29407/nusamba.v5i2.14441.
[29]  J.  E.  Rah,  D.  Shin,  and  G.  Y.  Kim,  “Feasibility  Study  of  a  Moving  Centerline Exponentially Weighted Moving Average Control Chart to Detect Real Warning for Daily Output QA in Proton,” Int. J. Radiat. Oncol. , vol. 99, no. 2, p. E713, 2017, doi: 10.1016/j.ijrobp.2017.06.2318.
[30]  A. Maboudi Reveshti, E. Khosravirad, A. K. Rouzbahani, S. K. Fariman, H. Najafi, and  A.  Peivandizadeh,  “Energy  consumption  prediction  in  an  office  building  by examining occupancy rates and weather parameters using the moving average method and  artificial  neural  network,” Heliyon ,  vol.  10,  no.  4,  p.  e25307,  2024,  doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e25307.
[31]  A.  D.  Iskandar  and  S.  Sutrisno,  “Efisiensi  Persediaan  Material  dengan  Metode Activity Based Costing pada PT. XYZ,” JURMATIS (Jurnal Manaj. Teknol. dan Tek. Ind. , vol. 5, no. 1, p. 1, 2023, doi: 10.30737/jurmatis.v5i1.2198.
[32]  K. Nakade and Y. Aniyama, “Bullwhip effect of weighted moving average forecast under stochastic lead time,” IFAC-PapersOnLine ,  vol.  52,  no.  13,  pp.  1277–1282, 2019, doi: 10.1016/j.ifacol.2019.11.374.
[33]  R. Karmakar, S. Chatterjee, D. Datta, and D. Chakraborty, “Application of harmony
search algorithm in optimizing autoregressive integrated moving average: A study on a data set of Coronavirus Disease 2019,” Syst. Soft Comput. , vol. 6, no. May 2023, p. 200067, 2024, doi: 10.1016/j.sasc.2023.200067.
[34]  A.  Adam,  “Aplikasi  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Metode Forecasting,” JEKIN  -  J.  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  9–15,  2022,  doi: 10.58794/jekin.v2i1.92.
[35]  A. Alviyanur, “Analisis Perencanaan Produksi Menggunakan Metode Forecasting,” J. Indones. Sos. Teknol. , vol. 3, no. 3, pp. 426–437, 2022, doi: 10.36418/jist.v3i3.387.
[36]  D. R. Darmawan, T. Aspiranti, and N. Koesdiningsih, “Analisis Peramalan Penjualan dengan Menggunakan Metode Single Moving Average, Weighted Moving Average dan  Exponential  Smoothing  Sebagai  Dasar  Perencanaan  Produksi  Polo  Shirt  Pria (Studi  Kasus  pada  PT.  Amanah  Garment  Bandung),” Pros.  Manaj. ,  pp.  703–708,
2017, [Online]. Available: https://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/manajemen/article/view/7187.
[37]  S. Wardani, S. Rahayuningsih, and A. Komari, “Analisis Pengendalian Ketersediaan Bahan Baku Di PT. Akasha Wira Internasional, Tbk Menggunakan Metode EOQ,” JURMATIS    J.  Ilm.  Mhs.  Tek.  Ind. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  22,  2020,  doi: 10.30737/jurmatis.v2i1.860.
[38]  N. K. Wardani, M. R. Afandi, and L. P. Riani, “Analisis Forecasting Demand Dengan Metode Linear Exponential Smoothing (Studi Pada: Produk Batik Fendy, Klaten),” J. Ekon.  dan Pendidik. , vol. 16, no. 2, pp. 81–89, 2020, doi: 10.21831/jep.v16i2.33714.
[39]  C.  J.  Anderson et  al. ,  “A  novel  naïve  Bayes  approach  to  identifying  grooming behaviors in the force-plate actometric platform,” J. Neurosci. Methods , vol. 403, no. November 2023, p. 110026, 2024, doi: 10.1016/j.jneumeth.2023.110026.
[40]  U. Khair, H. Fahmi, S. Al Hakim, and R. Rahim, “Forecasting Error Calculation with Mean  Absolute  Deviation  and  Mean  Absolute  Percentage  Error,”  2017,  doi: 10.1088/1742-6596/930/1/012002.
[41]  S.  Alviana  and  B.  Kurniawan,  “Analisis  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Untuk Meningkatkan  Potensi  Pemasaran  Universitas  Menggunakan  Business  Intelligence (Studi Kasus Universitas XYZ),” Infotronik  J. Teknol. Inf. dan Elektron. , vol. 4, no. 1, p. 10, 2019, doi: 10.32897/infotronik.2019.4.1.170.
[42]  U.  Ejder  and  S.  A.  Özel,  “A  novel  distance-based  moving  average  model  for improvement in the predictive accuracy of financial time series,” Borsa Istanbul Rev. , vol. 24, no. 2, pp. 376–397, 2024, doi: 10.1016/j.bir.2024.01.011.
[43]  H.  Katz,  K.  T.  Brusch,  and  R.  E.  Weiss,  “A  Bayesian  Dirichlet  auto-regressive moving average model for forecasting lead times,” Int. J. Forecast. , no. xxxx, 2024, doi: 10.1016/j.ijforecast.2024.01.004.
[44]  R. D. Rincón, W. Palacios, and H. O. Paipa, “Comparison of statistical forecasting techniques for Colombian coffee demand in South Korea,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1448, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1448/1/012023.
[45]  N. Aini, S. Sinurat, and S. A. Hutabarat, “Penerapan Metode Simple Moving Average Untuk Memprediksi  Hasil Laba Laundry Karpet Pada CV. Homecare,” JURIKOM
(Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  167–175,  2018,  [Online].  Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/view/656.
[46]  M.  M.  Ali,  M.  Z.  Babai,  J. E.  Boylan,  and  A.  A.  Syntetos,  “On  the  use  of Simple Moving  Averages  for  supply  chains  where  information  is  not  shared,” IFAC- PapersOnLine , vol. 28, no. 3, pp. 1756–1761, 2015, doi: 10.1016/j.ifacol.2015.06.340.
[47]  I. Darwati and R. Y. Hayuningtyas, “Metode Simple Moving Average dan Weighted Moving  Average  Dalam  Memprediksi  Produksi  Beras,” EVOLUSI    J.  Sains  dan Manaj. , vol. 11, no. 2, pp. 34–41, 2023, doi: 10.31294/evolusi.v11i2.17267.