Peramalan Trend Pendapatan di Toko Online XYZ Menggunakan

## Single Moving Average
Jonathan Nandika Gustin 1* , Magdalena A. Ineke Pakereng 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana .

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 21 June 2022 Received in revised form 1 October 2022 Accepted 10 November
2022
Available online January 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i1.683

## Keywords:
E-commerce; Trend; Income; Serenade Home Décor; Single Moving Average.
Kata Kunci: Toko Online; Trend; Pendapatan; Serenade Home Décor; Single Moving Average.

## a b s t r a c t
The  Utilization  of  an  online  shopping  platform  as  a  place  to  sell  products  produces  sales transaction data. This makes it a reference to predict income trends for nine months, by taking a case  study  on  the  Serenade  Home  Décor  online  store.  The  method  used  to  predict  is  Single Moving Average. Single Moving Average is a technic of calculating the average of a number from the  latest  actual  value,  updated  as  new  available  values,  and  used  to  make  predictions  in subsequent periods. Results of the study using Moving Average are 3, 5, and 9, which can produce an income value of Rp. 3,103,716.00, and results in an accuracy value of 66.74382%, and the MAPE value obtained is quite good at 33.85618%, which means that the method used is still quite  good.  It  would  be  better  if  use  more  than  one  method,  which  will  be  able  to  make comparisons of the prediction, result, and accuracy.

## a b s t r a k
Pemanfaatan  platform  belanja  online  sebagai  tempat  menjual  produk – produk,  dapat menghasilkan data transaksi penjualan. Hal ini menjadikan acuan untuk melakukan peramalan trend  pendapatan  selama  9  bulan  lamanya,  dengan  mengambil  studi  kasus  pada  toko  online Serenade Home Décor. Untuk melakukan peramalan dibutuhkan metode, yaitu metode Single Moving Average. Single Moving Average merupakan teknik perhitungan rata-ata sebuah angka dari nilai aktual terbaru, diperbaharui sebagai nilai-nilai baru yang tersedia dan digunakan untuk melakukan peramalan pada periode-periode berikutnya. Hasil penelitian dengan menggunakan rata – rata gerak atau Moving Average yaitu 3, 5, dan 9 dapat menghasilkan nilai pendapatan Rp. 3.103.716,00 dan menghasilkan nilai akurasi 66,74382%, dimana nilai MAPE yang didapat cukup baik yaitu 33,85618%, yang artinya bahwa metode yang digunakan masih cukup baik. Akan lebih baik jika menggunakan lebih dari satu metode, yang nantinya dapat melakukan perbandingan dari hasil prediksi, dan akurasi.
*Corresponding author. Email: 672018132@student.uksw.edu 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Perkembangan  bisnis  secara online di  Indonesia sekarang  sangat  pesat,  salah  satunya  dengan melakukan belanja secara online [1] . Belanja online atau e-commerce merupakan  salah  satu  cara  berbelanja melalui alat komunikasi elektronik atau jejaring sosial yang  digunakan  dalam  transaksi  jual  beli,  di  mana pembeli tidak perlu datang ke toko untuk melihat dan membeli  apa  yang  dicari,  hanya  tinggal  melihat barang  yang  diinginkan  melalui  internet  kemudian memesan  barang  sesuai  pilihan  dan  men- transfer uangnya  dan  kemudian  barang  tersebut  akan dikirimkan oleh toko online tersebut ke rumah [2][3]. Di  Indonesia  sendiri,  bisnis e-commerce mengalami perkembangan  yang  cukup  pesat,  peran e-commerce sebenarnya  merupakan  pihak  ketiga  yang  akan menjembatani kedua pelaku jual beli produk secara online .
Studi kasus dalam penelitian ini adalah Serenade Home Décor. Serenade Home Decor merupakan toko online yang didirikan  di  Kota  Yogyakarta  dan  Salatiga, merupakan usaha yang bergerak di bidang home decor dan renovasi kamar tidur sekaligus menjual produk – produk  seperti  sprei,  selimut,  dan  berbagai perlengkapan ruangan. Berawal dari jasa mendesign dan  merenovasi  sebuah  ruangan  kamar  dan kemudian  mencoba  untuk  menjual  atau  me- reseller . Sebagai  usaha  yang  bergerak  di  bidang  penjualan harus  dapat  melakukan  pengambilan  keputusan tentang  strategi  penjualan  untuk  mendapatkan keuntungan  yang  maksimal.  Permintaan  pelanggan pastinya tidak dapat diprediksi, sehingga tidak cukup hanya mengandalkan sebuah insting dan pengalaman dalam menentukan stok jumlah setiap item yang akan terjual.  Apabila  metode  tersebut  dilakukan  dalam jangka  waktu  yang  lama  maka  akan  menimbulkan masalah di segi manajemen keuangan dan kurangnya perhitungan  strategi  yang  terkonsep. Maka  dari permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan peramalan  tren  penjualan  untuk  menunjukan  nilai periode selanjutnya.
Pada  metode  peramalan  atau forecasting ada  banyak contoh  seperti time  series,  FP-Growth,  Regresi  linier, Single Moving Average . Metode peramalan merupakan salah  satu  fungsi  bisnis  untuk  memperkirakan  dan penggunaan  produk  sehingga  produk-produk  itu dapat  dibuat  dalam  kuantitas  yang  tepat  [4].
Sederhananya  metode  ini,  cara  kerjanya  memiliki dugaan  terhadap  permintaan  yang  akan  datang berdasarkan  pada  beberapa  variabel  dependen  dan independen sebagai peramal dalam bentuk data deret waktu  historis  [5].  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan melibatkan  pengambilan  data  masa  lalu  atau  data sekunder  dan  digunakan  atau  ditempatkan  ke  masa yang akan datang dengan suatu model sistematis [6]. Berdasarkan beberapa metode peramalan diputuskan menggunakan  metode  peramalan single  moving  average karena  datanya  dapat  digunakan  untuk  perhitungan data  yang  tidak  memiliki  unsur  tren  atau  faktor musiman [7]. Untuk mendapatkan nilai ramalan yaitu menggunakan data aktual permintaan yang baru untuk permintaan  dimasa  yang  akan  datang.  Metode  ini sesuai digunakan untuk data jangka panjang.

## Penelitian terdahulu yang berjudul “Peramalan Tren
Penjualan  Menu  Restoran  Menggunakan  Metode Single  Moving  Average ”  menjelaskan  dan  membahas tentang penerapan metode Single Moving Average untuk meramalkan tren penjualan menu restoran, mencakup peramalan  tren  penjualan  bulanan  maupun  harian. Data  yang  diolah  adalah  data  transaksi  penjualan dalam  kurun  waktu  12  bulan,  yakni  transaksi  bulan Januari – Desember 2018. Ramalan bulanan ditujukan untuk  meramalkan  tren  penjualan Top-10 menu, sedangkan  ramalan  harian  untuk  meramalkan  tren penjualan Top-5 menu.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga mendiskusikan  bagaimana  kinerja  metode Single Moving Average dalam peramalan, yang diukur dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [8].
Pada pendahuluan
sebelumnya yang juga menggunakan  metode Single  Moving  Average yang berjudul “Peramalan Pembelian Barang Menggunakan  Metode Single  Moving  Average Studi kasus  Toko  LADIES.ID”  yang  ditulis  oleh  Erwin Kusuma, Sugeng Widodo, dan Siti Aminah ditemukan permasalahan pada objek penelitian yaitu LADIES.ID masih melakukan pembelajaan yang dilakukan secara kira – kira  atau  disesuaikan  dengan  cepat  atau lambatnya  barang  habis.  Jika  pada  rencana pembelanjaan  tepat  maka  barang  yang  digunakan untuk kebutuhan toko akan terpenuhi dengan cukup, namun  jika  barang  belanja  terlalu  banyak  akan menyebabkan penumpukan stok yang pada akhirnya akan menjadi barang obral. Hal tersebut tentunya akan mengalami  penurunan  keuntungan  bagi  pemilik LADIES.ID.  Hasil dari pengujian dan analisa sistem
(1) 2023, 130-139
132
dalam    penelitian  ini  menunjukkan  implementasi dengan  membandingkan Single  Moving  Average dan Double  Moving  Average untuk  perbandingan perhitungan  akurasinya,  dan  meningkatkan  efisiensi program  melalui  integrasi  dengan  modul  aplikasi yang  terkait  [9]. Penelitian  lainnya  adalah  “Analisis Regresi  Linear Dan
Moving  Average Dalam Memprediksi Data Penjualan Sup ermarket” menunjukkan  algoritma Moving  Average lebih  baik dalam  memprediksi  data  kesehatan  dan  elektronik. Nilai  MSE  dan  RMSE  dari Moving  Average data kesehatan  adalah  50.489,  7.106.  Nilai  dari Moving Average data elektronik adalah 57.603, 7 [10].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumya  bahwa penjualan yang akan datang dapat diprediksi dengan cara  menganalisa  data  tahun  sebelumnya,  dan  dari beberapa  perbedaan  dari  penelitian  sebelumnya tersebut  maka  akan  dilakukan  penelitian  yang bertujuan  menganalisa trend pendapatan  di  Toko Online XYZ dengan  studi  kasus  pada  toko  online Serenade Home Décor. Kemudian metode yang dipilih adalah  model  algoritma  data mining yaitu forecasting Single Moving Average .

## 2. Metode Penelitian
Jenis penelitian dalam metode penelitian merupakan penelitian  data  Kuantitatif  yang  artinya  dijelaskan dengan  pendekatan  kuantitatif  memandang  tingkah laku  manusia  yang  dapat  diramal  dan  dapat  diukur [11]. Dalam penelitian ini, tahap pengumpulan data menggunakan pendekatan kuantiatif yaitu observasi, wawancara,  dan  dokumentasi.  Menurut  Margono menjelaskan bahwa penelitian kuantitatif merupakan suatu  penelitian  yang  lebih  condong  menggunakan logika  hipotesa  verifikasi  dengan  pendekatan deduktif-indukif dan kemudian melakukan pengujian di lapangan untuk mendapat kesimpulan yang ditarik berdasarkan data empiris [12].
Berdasarkan  uraian  tersebut  metode  pengumpulan data  yang  akan  digunakan  bersumber  dari  data sekunder.  Data  sekunder  yaitu  data  yang  diperoleh dari  sumbernya.  Data  diperoleh  langsung  dari lapangan  yang  berupa  hasil  dari  observasi, wawancara,  maupun  dokumentasi.  Pada  penelitian ini data peramalan penjualan yang digunakan adalah data  penjualan  pada  bulan  Februari  2021 –
November  2021.  Time  series  atau  runtun  waktu adalah himpunan observasi data terurut dalam waktu. Metode time  series adalah  metode  peramalan  dengan menggunakan analisa pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu [13].
Implementasi  Metode Single  Moving  Average .  Metode Single  Moving  Averag e  adalah  sebuah  teknik perhitungan  rata-rata  sebuah  angka  dari  nilai  aktual terbaru,  diperbaharui  sebagai  nilai-nilai  baru  yang tersedia untuk digunakan dalam melakukan peramalan pada  periode-periode  berikutnya  [14].  Persamaan Single Moving Average dapat dituliskan sebagai berikut pada Persamaan 1.
𝐹𝑡 = 𝑌 𝑡−1 +𝑌 𝑡−2 +⋯…. +𝑌 𝑡−𝑛 𝑛 (1) Keterangan Ft : peramalan untuk periode t
Yt t-1 + Yt t-2 +…+Y t-n : jumlah data dalam periode n sebelumnya n : jumlah periode dalam rata – rata bergerak
Setelah  dilakukan  peramalan  kemudian  dilakukan evaluasi  menggunakan  beberapa  perhitiungan  untuk menguji  model  algoritma  dengan  menentukan  nilai Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang akan digunakan  untuk  peramalan  dengan  beberapa pergerakan, dan jika sudah melakukan ketiga metode tersebut hasil yang didapat akan dibandingkan dengan nilai akurasinya, yang kemudian nilai error yang paling kecil yang akan digunakan.
Dalam  sebuah  metode  pembelajaran machine  learning penting untuk dilakukan perhitungan Nilai Error dan Akurasi  dari  hasil  prediksi.  Hal  ini  bertujuan  untuk mengukur  dan  membandingkan  tingkat  keakuratan kinerja metode yang digunakan. Untuk itu maka pada tahap  ini  salah  satu  metode  yang  perlu  dilakukan untuk mengukur kinerja suatu algoritma, yaitu dengan menghitung MSE, MAE, dan MAPE. MSE atau Mean Square Error untuk melakukan perhitungan nilai data actual dengan  data  peramalan  dan  hasilnya  akan dikuadratkan
kemudian
dijumlahkan secara keseluruhan dan membaginya dengan banyaknya data yang ada, terlihat pada Persamaan 2.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑡−1 𝑛 (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑛 (2)
Untuk MAE ( Mean Absolute Error ) digunakan untuk mengukur  tingkat  keakuratan  model  peramalan dengan  menunjukkan  rata – rata  kesalahan  absolut antara  hasil  peramalan  dengan  nilai  riil.  Persamaan MAE ditunjukkan pada Persamaan 3 [15][7].
𝑀𝐴𝐸 = ∑ 𝑡−1 𝑛 |𝐴𝑡−𝐹𝑡| 𝑛 (3)
Dimana At
: Nilai Aktual ke- t
Ft
: Nilai hasil peramalan ke- t n : banyaknya data
Rumus  MAE  pada  Persamaan  3,  terdapat  tanda mutlak  (|  |),  maka  nilai  MAE  akan  selalu  bernilai positif. Semakin kecil nilai MAE, semakin baik model tersebut  dalam  melakukan  peramalan  (Suryanto, 2019).  Sedangkan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error )  merupakan  metode  untuk  ukuran  kesalahan relative yang  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil peramalan terhadap permintaan actual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan  terlalu  tinggi  atau  rendah  (Astuti et  al. , 2019).  Rumus  persamaan  pada  MAPE  ditunjukkan pada Persamaan 4.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ 𝑡−1 𝑛 |( 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 )100|
𝑛 (4)
Dimana At : Nilai Aktual ke- t
Ft
: Nilai hasil peramalan ke- t n : banyaknya data
Sama seperti metode MAE, pada metode MAPE juga terdapat  tanda  mutlak  yang  menunjukkan  bahwa hasil  perhitungan  akan  tetap  bernilai  positif.  Pada tahap  ini,  suatu  model  dapat  disebut  sangat  bagus apabila  nilai  yang  didapat  memiliki  kesalahan  kecil. Dengan  kata  lain,  semakin  kecil  nilai error yang dihasilkan maka semakin dekat nilai atau jarak antara nilai  aktual  dengan  nilai prediksi,  dan  yang  terakhir menghitung akurasi peramalan:
Akurasi = 100% - MAPE

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  Pendapatan Serenade  Home  Decor pada  bulan Februari – November  2021  runtutan  waktu  dalam bentuk minggu, ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Aktual Pendapatan Serenade Decor pada Bulan Februari - November 2021 Bulan Minggu ke- Total Pendapatan (Rp) Februari 1 25.456.293 Februari 2 25.303.421 Februari 3 26.410.555 Februari 4 22.498.974 Maret 5 22.862.108 Maret 6 25.477.929 Maret 7 18.990.638 Maret 8 15.718.280 Maret 9 21.102.014 April 10 25.911.462 April 11 25.749.650 April 12 18.997.945 April 13 20.309.246 Mei 14 39.814.424 Mei 15 25.130.315 Mei 16 15.260.448 Mei 17 18.834.667 Mei 18 24.639.746 Juni 19 25.987.487 Juni 20 22.297.884 Juni 21 17.350.108 Juni 22 20.703.409 Juli 23 20.061.257 Juli 24 23.314.154 Juli 25 19.795.387 Juli 26 22.451.204 Agustus 27 22.052.210 Agustus 28 14.357.413 Agustus 29 12.991.838 Agustus 30 11.662.904 Agustus 31 11.319.274 September 32 10.936.100 September 33 14.780.082 September 34 11.685.928 September 35 12.368.192 Oktober 36 8.445.586 Oktober 37 7.300.319 Oktober 38 6.009.656 Oktober 39 4.883.378 Nopember 40 5.131.591 Nopember 41 2.071.627 Nopember 42 1.302.810 Nopember 43 2.096.132 Nopember 44 5.912.206
(1) 2023, 130-139
Setelah melakukan penyiapan data total pendapatan kemudian menghitung data prediksi dengan metode Single  Moving  Average dan  menggunakan  rata – rata gerak atau Moving Average yaitu 3, 5, dan 9. Metode tersebut dilakukan dengan memanfaatkan aplikasi R Studio.    Adapun  Kode  Program  1  Perintah  untuk Persamaan 1 Single Moving Average.
data1<- read.csv("C:/Users/jonat/OneDrive/Docume nts/DATA TUGAS AKHIR/dataset
serenade.csv", header = TRUE, sep = ";") data1$Prediction=NA data1 ndata1=rbind(data1, c(NA, 45, NA)) n=3
B=nrow(ndata1)-n for (i in 1:B) { b=i+(n-1)
ndata1$Prediction[i+n]=mean(ndata1$Total [i:b]) }
Kode Program 1 menjelaskan perintah pada baris 1 untuk  mengimpor  data  pendapatan  dengan header tabelnya  bernilai TRUE dan  memisahkan  unsur koma  (,)  di  dalam  data  tersebut.  Kemudian menginisaliasi data kembali dengan memberi variabel ndata1 pada baris 4 dan memprediksi periode ke-45 dengan pergerakan n = 3. Dan yang terakhir perintah
pada  baris  8 – terakhir  merupakan  rumus  dari persamaan Single  Moving  Average untuk  melakukan peramalan. Adapun Kode Program 2 Perintah untuk Menghitung Nilai MSE, MAE dan MAPE.
ndata1$residulas=ndata1$Total- ndata1$Prediction ndata1$residulasS=(ndata1$Total- ndata1$Prediction)^2 ndata1$APE=(abs(ndata1$Total- ndata1$Prediction)/ndata1$Total)*100
a=n+1 b=nrow(ndata1)-1
MSE=mean(ndata1$residulasS[a:b]) MSE MAE=mean(abs(ndata1$residulas[a:b])) MAE MAPE=mean(abs(ndata1$residulas[a:b]/ndata 1$Total[a:b]))*100 MAPE
Kode  Program  2  menjelaskan  bagaimana  hasil prediksi, nilai MSE, MAE, MAPE didapatkan. Pada baris 1 – 3 melakukan deklarasi tiap kolom, dimana untuk  menghasilkan  nilai error,  error^2, dan  APE. Kemudian  baris  8 – 13  melakukan  perintah  untuk menghasilkan  MSE,  MAE,  dan  MAPE.  Dimana sebelumnya sudah dilakukan inisialisasi variabel a dan b di baris 5 – 6 dalam bentuk operasi matematik.
Tabel 2. Data Prediksi dari Hasil Pergerakan 3 Minggu Actual Prediction Error |Error|^2(SE) APE 1 25456293 NA NA NA NA 2 25303421 NA NA NA NA 3 26410555 NA NA NA NA 4 22498974 25723423 -3224449.00 1.039707e+13 14.3315380 5 22862108 24737650 -1875542.00 3.517658e+12 8.2037142 6 25477929 23923879 1554050.00 2.415071e+12 6.0995931 7 18990638 23613004 -4622365.67 2 .136626e+13 24.3402337 8 15718280 22443558 -6725278.33 4.522937e+13 42.7863502 9 21102014 20062282 1039731.67 1.081042e+12 4.9271679 10 25911462 18603644 7307818.00 5.340420e+13 28.2030323 11 25749650 20910585 4839064.67 2.341655e+13 18.7927396 12 18997945 24254375 -5256430.33 2.763006e+13 27.6684154 13 20309246 23553019 -3243773.00 1.052206e+13 15.9719026 14 39814424 21685614 18128810.33 3.286538e+14 45.5332729 15 25130315 26373872 -1243556.67 1.546433e+12 4.9484325 16 15260448 28417995 -13157547.00 1.731210e+14 86.2199262 17 18834667 26735062 -7900395.33 6.241625e+13 41.9460314
18 24639746 19741810 4897936.00 2.398978e+13 19.8781919 19 25987487 19578287 6409200.00 4.107784e+13 24.6626386 20 22297884 23153967 -856082.67 7.328775e+11 3.8393000 21 17350108 24308372 -6958264.33 4.841744e+13 40.1050203 22 20703409 21878493 -1175084.00 1.380822e+12 5.6757996 23 20061257 20117134 -55876.67 3.122202e+09 0.2785302 24 23314154 19371591 3942562.67 1.554380e+13 16.9105972 25 19795387 21359607 -1564219.67 2.446783e+12 7.9019403 26 22451204 21056933 1394271.33 1.943993e+12 6.2102297 27 22052210 21853582 198628.33 3.945321e+10 0.9007185 28 14357413 21432934 -7075520.67 5.006299e+13 49.2813062 29 12991838 19620276 -6628437.67 4.393619e+13 51.0200148 30 11662904 16467154 -4804249.67 2.308081e+13 41.1925680 31 11319274 13004052 -1684777.67 2.838476e+12 14.8841495 32 10936100 11991339 -1055238.67 1.113529e+12 9.6491315 33 14780082 11306093 3473989.33 1.206860e+13 23.5045336 34 11685928 12345152 -659224.00 4.345763e+11 5.6411780 35 12368192 12467370 -99178.00 9.836276e+09 0.8018795 36 8445586 12944734 -4499148.00 2.024233e+13 53.2721827 37 7300319 10833235 -3532916.33 1.248150e+13 48.3939994 38 6009656 9371366 -3361709.67 1.130109e+13 55.9384708 39 4883378 7251854 -2368475.67 5.609677e+12 48.5007646 40 5131591 6064451 -932860.00 8.702278e+11 18.1787676 41 2071627 5341542 -3269914.67 1.069234e+13 157.8428292 42 1302810 4028865 -2726055.33 7.431378e+12 209.2442746 43 2096132 2835343 -739210.67 5.464324e+11 35.2654636 44 5912206 1823523 4088683.00 1.671733e+13 69.1566397 45 NA 3103716 NA NA NA 3867574 2.731049e+13 33.85618% MAE MSE MAPE
Berdasarkan data pada Tabel 2, menunjukkan bahwa hasil  peramalan  menggunakan  pergerakan  3  di minggu ke-45 akan memperoleh pendapatan sebesar Rp.  3.103.716,00.  Selanjutnya  menghitung  MSE, MAE, MAPE dengan masing – masing Persamaan 2, Persamaan  3,  dan  Persamaan  4,  dan  hasil  yang diperoleh adalah sebagai berikut :
MAE = 3.867.574 MSE = 2.731049e+13 MAPE = 33,86618%
Tahap selanjutnya menghitung hasil peramalan pada pergerakan 5, yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Prediksi Hasil Dari Pergerakan 5 Minggu Actual Prediction Error | Error |^2(SE) APE 1 25456293 NA NA NA NA 2 25303421 NA NA NA NA 3 26410555 NA NA NA NA 4 22498974 NA NA NA NA 5 22862108 NA NA NA NA 6 25477929 24506270 971658.8 9.441208e+11 3.81372756
(1) 2023, 130-139
7 18990638 24510597 -5519959.4 3.046995e+13 29.06674015 8 15718280 23248041 -7529760.8 5.669730e+13 47.90448319 9 21102014 21109586 -7571.8 5.733216e+07 0.03588188 10 25911462 20830194 5081268.2 2.581929e+13 19.61011772 11 25749650 21440065 4309585.4 1.857253e+13 16.73648147 12 18997945 21494409 -2496463.8 6.232332e+12 13.14070443 13 20309246 21495870 -1186624.2 1.408077e+12 5.84277821 14 39814424 22414063 17400360.6 3.027725e+14 43.70366026 15 25130315 26156545 -1026230.4 1.053149e+12 4.08363524 16 15260448 26000316 -10739868.0 1.153448e+14 70.37714751 17 18834667 23902476 -5067808.6 2.568268e+13 26.90681285 18 24639746 23869820 769926.0 5.927860e+11 3.12473189 19 25987487 24735920 1251567.0 1.566420e+12 4.81603704 20 22297884 21970533 327351.4 1.071589e+11 1.46808280 21 17350108 21404046 -4053938.4 1.643442e+13 23.36549375 22 20703409 21821978 -1118569.4 1.251198e+12 5.40282714 23 20061257 22195727 -2134469.8 4.555961e+12 10.63976101 24 23314154 21280029 2034125.0 4.137665e+12 8.72485015 25 19795387 20745362 -949975.4 9.024533e+11 4.79897362 26 22451204 20244863 2206341.0 4.867941e+12 9.82727252 27 22052210 21265082 787127.8 6.195702e+11 3.56938284 28 14357413 21534842 -7177429.4 5.151549e+13 49.99110494 29 12991838 20394074 -7402235.6 5.479309e+13 56.97604604 30 11662904 18329610 -6666706.4 4.444497e+13 57.16163316 31 11319274 16703114 -5383839.8 2.898573e+13 47.56347271 32 10936100 14476728 -3540627.8 1.253605e+13 32.37559825 33 14780082 12253506 2526576.2 6.383587e+12 17.09446673 34 11685928 12338040 -652111.6 4.252495e+11 5.58031506 35 12368192 12076858 291334.4 8.487573e+10 2.35551324 36 8445586 12217915 -3772329.2 1.423047e+13 44.66628130 37 7300319 11643178 -4342858.6 1.886042e+13 59.48861413 38 6009656 10916021 -4906365.4 2.407242e+13 81.64136849 39 4883378 9161936 -4278558.2 1.830606e+13 87.61472489 40 5131591 7801426 -2669835.2 7.128020e+12 52.02743555 41 2071627 6354106 -4282479.0 1.833963e+13 206.72056311 42 1302810 5079314 -3776504.2 1.426198e+13 289.87374982 43 2096132 3879812 -1783680.4 3.181516e+12 85.09389676 44 5912206 3097108 2815098.4 7.924779e+12 47.61502559 45 NA 3302873 NA NA NA 3672798 2.424376e+13 40.53332% MAE MSE MAPE
Berdasarkan data pada Tabel 3, menunjukkan bahwa hasil  peramalan  menggunakan  pergerakan  5  untuk minggu ke-45 akan memperoleh pendapatan sebesar Rp.  3.302.873,00.  Nilai  ukuran  kesalahan  MAE sebesar  3672798,  Nilai  ukuran  kesalahan  MSE  =
2.424376e+13,  Nilai  ukuran  kesalahan  MAPE  = 40.53332% yang sudah dilakukan dengan Persamaan 2, Persamaan 3, dan Persamaan 4. Sedangkan untuk peramalan  yang  terakhir  dengan  menggunakan pergerakan 9 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Prediksi dari Hasil Pergerakan 9 Minggu Actual Prediction Error | Error |^2(SE) APE 1 25456293 NA NA NA NA 2 25303421 NA NA NA NA 3 26410555 NA NA NA NA 4 22498974 NA NA NA NA 5 22862108 NA NA NA NA 6 25477929 NA NA NA NA 7 18990638 NA NA NA NA 8 15718280 NA NA NA NA 9 21102014 NA NA NA NA 10 25911462 22646690 3264771.8 1.065873e+13 12.5997205 11 25749650 22697265 3052385.4 9.317057e+12 11.8540852 12 18997945 22746846 -3748900.6 1.405426e+13 19.7331899 13 20309246 21923222 -1613976.2 2.604919e+12 7.9470022 14 39814424 21679919 18134504.9 3.288603e+14 45.5475756 15 25130315 23563510 1566805.2 2.454879e+12 6.2347218 16 15260448 23524886 -8264438.0 6.830094e+13 54.1559330 17 18834667 23110420 -4275753.4 1.828207e+13 22.7015080 18 24639746 23456686 1183060.3 1.399632e+12 4.8014307 19 25987487 23849767 2137720.0 4.569847e+12 8.2259589 20 22297884 23858214 -1560330.2 2.434630e+12 6.9976605 21 17350108 23474685 -6124576.7 3.751044e+13 35.2999340 22 20703409 23291592 -2588182.7 6.698690e+12 12.5012391 23 20061257 23335388 -3274130.6 1.071993e+13 16.3206650 24 23314154 21140591 2173562.8 4.724375e+12 9.3229322 25 19795387 20938796 -1143408.6 1.307383e+12 5.7761364 26 22451204 21442678 1008526.3 1.017125e+12 4.4920813 27 22052210 21844515 207694.9 4.313717e+10 0.9418325 28 14357413 21557011 -7199598.1 5.183421e+13 50.1455110 29 12991838 20264781 -7272942.7 5.289570e+13 55.9808602 30 11662904 19230776 -7567871.6 5.727268e+13 64.8883979 31 11319274 18598864 -7279590.0 5.299243e+13 64.3114567 32 10936100 17556182 -6620082.3 4.382549e+13 60.5342154 33 14780082 16542276 -1762194.0 3.105328e+12 11.9227620 34 11685928 15594046 -3908117.8 1.527338e+13 33.4429390 35 12368192 14692995 -2324802.8 5.404708e+12 18.7966259 36 8445586 13572660 -5127074.1 2.628689e+13 60.7071447 37 7300319 12060813 -4760494.0 2.266230e+13 65.2093970 38 6009656 11276691 -5267035.4 2.774166e+13 87.6428775 39 4883378 10500893 -5617515.4 3.155648e+13 115.0333938 40 5131591 9747613 -4616021.8 2.130766e+13 89.9530336 41 2071627 9060092 -6988465.4 4.883865e+13 337.3418788 42 1302810 8075151 -6772341.0 4.586460e+13 519.8256845 43 2096132 6577676 -4481544.3 2.008424e+13 213.8006735 44 5912206 5512143 400062.6 1.600500e+11 6.7667222 45 NA 4794812 NA NA NA
(1) 2023, 130-139
4379671 3.005899e+13 61.19306% MAE MSE MAPE
Berdasarkan data padaTabel 4, menunjukkan bahwa hasil peramalan dengan menggunakan pergerakan 9 di minggu ke-45 akan memperoleh Rp. 4.794.812,00 dengan  nilai error MAE  =  4379671,  MSE  = 3.005899e+13, MAPE = 61,19306%.
Perhitungan  menggunakan  pergerakan  3,  5,  dan  9 telah  didapatkan,  selanjutnya  dilakukan  pengujian perbandingan  hasil  dari  masing – masing  pergerakan yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Perbandingan Hasil Pergerakan 3, 5, 9 untuk Nilai MAE, MSE, DAN MAPE
Pergeraka n (n) Prediks i MAE MSE MAPE 3 310371 6 386757 4 2731049e+1 3 33.85618 % 5 330287 3 367279 8 2424376e+1 3 40.53332 % 9 479481 2 437967 1 3005899e+1 3 61,19306 %
Berdasarkan ketiga pergerakan rata – rata atau Moving Average ¸  nilai  MAPE  yang  paling  rendah  diperoleh pada  pergerakan  3.  Sehingga  dapat  dihitung  nilai akurasi  dan  ketepatan  dari  hasil  peramalan. Kemudian  untuk  mengukur  nilai  akurasi  atau ketepatan dari hasil prediksi :
Akurasi = (100 – 33,85618)% = 66, 14382%

## 4. Kesimpulan
Pada penerapan metode Single Moving Average untuk melakukan peramalan pada trend pendapatan di Toko Online XYZ , dengan studi kasus di toko online Serenade Décor, data yang digunakan yaitu pada bulan Februari
– November 2021 dalam bentuk periode mingguan.
Hasil peramalan untuk trend pendapatan Toko Online Serenade  Décor akan  mendapatkan  pendapatan  Rp. 3.103.716,00  dan  menghasilkan  nilai  akurasi  66, 14382%,  dimana  nilai  MAPE  yang  didapat  cukup baik  yaitu  33,85618%,  yang  artinya  bahwa  metode yang digunakan masih cukup baik hanya saja tingkat akurasinya  belum  memenuhi  hasil  yang  signifikan. Saran pengembangan untuk penelitian ke depannya adalah akan lebih baik jika menggunakan lebih dari
satu  metode,  yang  nantinya  dapat  melakukan perbandingan  dari  hasil  prediksi,  akurasi,  dan  aspek lainnya.  Saran  berikutnya  untuk  menambah  inovasi dengan meramalkan entitas lainnya, seperti meramal stok barang .

## 5. Daftar Pustaka
[1] Rehatalanit,  Y.L.R.,  2021.  Peran  e-commerce dalam pengembangan bisnis. Jurnal Teknologi Industri, 5 (1), pp. 62 – 69. DOI: https://doi.org/10.35968/jti.v5i0.764.
[2] Nusarika,  L.A.K.  and  Purnami,  N.M., 2015. Pengaruh  persepsi  harga,  kepercayaan,  dan orientasi belanja terhadap niat beli secara online (Studi pada Produk Fashion Online  di Kota Denpasar) (Bachelors Degree, Udayana University).
[3] Goleman et al., 2019. Peran Kepercayaan dalam Perilaku Pelanggan Bertransaksi Online, Journal of  Chemical  Information  and  Modeling , 53 (9),  pp. 1689 – 1699.
[4] Saputro,  A.  and  Purwanggono,  B.,  2016. Peramalan  Perencanaan  Produksi  Semen dengan  Metode  Exponential  Smoothing  pada PT.  Semen  Indonesia. Industrial  Engineering Online Journal , 5 (4), pp. 1-7.
[5] Kadek,  N. et  al. 2015.  Konferensi  Nasional Sistem & Informatika, 9, pp. 9 – 10.
[6] Astuti,  Y.,  Novianti,  B.,  Hidayat,  T.  and Maulina,  D.,  2019,  December.  Penerapan Metode  Single  Moving  Average  untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak. In SENSITIf:  Seminar  Nasional  Sistem  Informasi dan Teknologi Informasi (pp. 253-261).
[7] Sungkawa,  I.  and  Megasari,  R.T.,  2011. Penerapan ukuran ketepatan nilai ramalan data deret  waktu  dalam  seleksi  model  peramalan volume
penjualan pt satriamandiri
citramulia. ComTech:  Computer,  Mathematics  and
Engineering Applications , 2 (2), pp.636-645. DOI: https://doi.org/10.21512/comtech.v2i2.2813.
[8] Apriliani, A., Zainuddin, H., Agussalim, A. and Hasanuddin,  Z.,  2020.  Peramalan  Tren Penjualan  Menu  Restoran  Menggunakan Metode  Single  Moving  Average. Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 7 (6), pp.1161-1168. DOI:10.25126/jtiik.202072732.
[9] Kusuma,  E.T.,  Widodo,  S.  and  Aminah,  S., 2021.
Peramalan Pembelian Barang Menggunakan Metode Single Moving Average Studi Kasus Toko LADIES. ID. J- INTECH , 9 (01), pp.11-16.
DOI: https://doi.org/10.32664/j-intech.v9i01.553.
[10] Nafi'iyah,  N.  and  Rakhmawati,  E.,  2021. Analisis Regresi Linear Dan Moving Average
Dalam Memprediksi Data Penjualan Supermarket. JURNAL TEKNOLOGI
INFORMASI  DAN  KOMUNIKASI , 12 (1), pp.44-50.
DOI:
https://doi.org/10.51903/jtikp.v12i1.230.
[11] Mulyadi,  M.,  2011.  Penelitian  kuantitatif  dan kualitatif serta
pemikiran
dasar menggabungkannya. Jurnal studi komunikasi dan media , 15 (1), pp.128-137. DOI:10.31445/jskm.2011.150106.
[12] Arrasyid, H., 2016. Peningkatan Sikap Positif dalam  Belajar  Melalui  Layanan  Bimbingan
Kelompok Siswa Sekolah di MtS
Muhammdiyah  22  Padang  Sidimpuan  Tahun Ajaran  2015-2016. Ristekdik:  Jurnal  Bimbingan dan Konseling , 1 (1).
[13] Hanke, J.E. and Wichern, D.W., 2013. Business Forecasting:  Pearson  New  International  Edition .
Pearson Higher Ed.
[14] Sembiring, A.S., Fitriani, Y. and Dahroni, A., 2021. Penerapan  Metode  Single  Moving  Average Untuk Memprediksi Jumlah Sembuh Dan Meninggal Pada  Pasien  Covid-19  Di  Kota  Medan  Terima kasih (Bachelors Degree, INSTITUT TEKNOLOGI PLN).
[15] Suryanto,  A.A.  and  Muqtadir,  A.,  2019. Penerapan metode mean absolute error (MEA) dalam  algoritma  regresi  linear  untuk  prediksi produksi padi. Saintekbu , 11 (1), pp.78-83.
DOI:10.32764/saintekbu.v11i1.298.