## PERAMALAN PENJUALAN BARANG MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DI TOKO SWALAYAN GEMBIRA MART
Suryanto Ramadhan, Agung Panji Sasmito, Fransiscus Xaverius Ariwibisono Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918020@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Penerapan  sistem  yang  menyerupai minimarket pada  toko  swalayan  telah  menjadi  popular  di  antara konsumen  dalam  beberapa  tahun  terakhir.  Keunggulan  dari  sistem  ini  adalah  konsumen  diberikan  kebebasan dalam  memilih  produk  yang  dibutuhkan  tanpa  campur  tangan  dari  penjual.  Akan  tetapi,  penjual  tidak  dapat mengontrol  jumlah  produk  dengan  mudah,  penjual  harus  melakukan  pengecekan  secara  manual  satu  per-satu barang. Dan sering terjadi kelebihan dan kekurangan stok yang dapat mengakibatkan kerugian. Di toko swalayan belum ada sistem yang dapat memprediksi penjualan di masa depan. Fungsi sistem prediksi atau peramalan ini penting untuk memproyeksikan dan  mengoptimalkan stok. Kasus  ini akan  menerapkan sistem peramalan pada Toko  Swalayan  Gembira Mart menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing karena  metode  tersebut menggunakan alpha untuk nilai bobot yang digunakan sebagai pemulusan. Syarat yang dibutuhkan adalah data periode dan data aktual, yang kemudian diberi bobot dengan fungsi eksponensial. Dari hasil uji coba, semua fitur dan tampilan berhasil berfungsi lancar di web browser seperti Mozilla Firefox , Google Chrome , dan Edge . Uji coba Blackbox menunjukkan  bahwa  sistem  beroperasi  sesuai  harapan,  mengatasi  berbagai  skenario input pengguna,  dan  memberikan respons yang  informatif  dalam  setiap  situasi  uji.  Dari  uji  coba  pengguna,  sekitar 66,6%  merasa  bahwa website ini  mudah  digunakan,  menarik,  dan  membantu  dalam  meramalkan  penjualan produk.
Kata kunci: Perancangan  website,  Peramalan  penjualan,  Single  Exponential  Smoothing,  Toko  swalayan, Manajemen persediaan.
1. PENDAHULUAN
Toko swalayan merupakan toko yang menggunakan  sistem  ritel  yang  memiliki  konsep seperti minimarket .  Sistem  retail  seperti  ini  dalam beberapa  tahun  sebelumnya  sangat  banyak  diminati oleh  konsumen,  karena  sistem  ritel  seperti  ini  dapat menjual  barang  dengan  pembelian  eceran  maupun grosir  dengan  harga  yang  relatif  lebih  rendah  dari harga  pasar  tradisional.  Selain  itu,  konsumen  juga menyukai  sistem  retail  karena  dapat  memilih  barang yang  di  inginkan  tanpa  melibatkan  pihak  penjual. Akan  tetapi,  penjual  tidak  dapat  mengontrol  jumlah produk  dengan  mudah,  penjual  harus  melakukan pengecekan  secara  manual  satu  per-satu  barang. Dan sering  terjadi  kelebihan  dan  kekurangan  stok  yang dapat  mengakibatkan  kerugian.  Di  toko  swalayan belum ada sistem  yang dapat memprediksi penjualan di masa depan. Fungsi sistem prediksi atau peramalan ini penting untuk memproyeksikan dan mengoptimalkan stok. [1]
Pada  Toko  Swalayan  Gembira Mart belum memiliki sistem apapun untuk memprediksi penjualan di  waktu  kedepan.  Fungsi  dari  peramalan  ini  untuk memprediksi  stok  yang  akan  disediakan  agar  tidak kelebihan  maupun  kekurangan  dalam  menyediakan stok.  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya  forecasting menggunakan metode Single Exponential Smoothing ini  berharap  agar  sistem  yang  dibuat  dapat meminimalisir penyediaan stok agar tidak kekurangan maupun kelebihan stok barang.
Exponential Smoothing adalah metode peramalan  yang  menghitung  pergerakan  rata-rata bobot lainnya. Kriteria yang dibutuhkan pada metode Single Exponential Smoothing adalah data periode dan data aktual. Data ditimbang dengan perhitungan fungsi eksponensial.  Metode Single  Exponential  Smoothing didasarkan dari perhitungan rata-rata pemulusan data masa  lalu  secara  eksponensial,  dengan  artian mengulang perhitungan secara terus menerus menggunakan data terbaru.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. PENELITIAN TERDAHULU
Menurut Budiman membahas "Peramalan Stock Barang  Dagangan  Menggunakan  Metode Single Exponential
Smoothing " untuk optimalisasi manajemen  restok.  Hasil  penelitian  menunjukkan produk  Beras  Koi  5  kg  memiliki  nilai  MSE  terkecil (5,24763016; alpha 0,46) dan produk Minyak Bimoli 900  ml  memiliki  nilai  MSE  terkecil  (2,17655001; alpha 0,704). MSE terkecil menjadi tolok ukur utama untuk  meramalkan  produk  di  masa  depan.  Prediksi menunjukkan penurunan penjualan produk Beras Koi 5 kg dan Minyak Bimoli 900 ml pada 15-30 September 2021. [2]
Penelitian  Ginantara  dan  Anandita  berjudul "Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing dalam  Peramalan  Penjualan  Barang"  membahas penggunaan metode ini untuk menyelesaikan masalah peramalan penjualan di perusahaan retail di Denpasar. Metode  ini  cocok  untuk  peramalan  jangka  pendek,
mengasumsikan  fluktuasi  data  di  sekitar  nilai  mean tetap  tanpa  trend.  Hasil  penelitian  menunjukkan keberhasilan implementasi sistem peramalan penjualan  barang  menggunakan  metode Single Exponential  Smoothing, terutama  untuk  data  dengan fluktuasi. [3]
Menurut Laelatul dan Fauziah berjudul "Penerapan Metode Single Exponential Smoothing dan Moving  Average pada  Prediksi Stock Produk  Retail Berbasis  Web"  bertujuan  memprediksi  stok  produk untuk  mengatasi masalah  dan mengendalikan ketersediaan  produk  di  masa  depan.  Penelitian  ini menghasilkan  sistem  prediksi  stok  produk  berbasis komputer  dengan  menggunakan  metode Single Exponential  Smoothing (SES)  dan  Metode Moving Average (MA).  Sistem  ini  efektif  mengatasi  masalah stok produk dalam ritel. Analisis menunjukkan bahwa metode  SES  dengan  alpha  0,5  memberikan  hasil prediksi  terbaik  untuk  produk  Anlene  Gold  dengan tingkat  kesalahan  yang  lebih  rendah  dibandingkan metode MA. [4]
Menurut  Risqianti  berjudul  "Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing dalam  Peramalan Penjualan  Benang"  menyimpulkan  bahwa  metode Single  Exponential  Smoothing adalah  teknik  penting dalam  peramalan  yang  banyak  digunakan  oleh organisasi  untuk  memprediksi  peristiwa  masa  depan. Meskipun  efektif,  penentuan  nilai  persentase  error (konstanta  smoothing)  menjadi  tantangan  kritis  yang mempengaruhi  akurasi  teknik  ini.  Pemilihan  yang tepat  terhadap  nilai  konstanta  smoothing  menjadi penting  untuk  mengurangi  kesalahan  prediksi. Penelitian  juga  mengaplikasikan  metode  ini  pada peramalan  penjualan  benang  bulan  Juli  2021, menghasilkan prediksi 185 ball dengan MAD 19, MSE 1209, dan MAPE 8. [5]
Menurut  oleh  Putro,  Furqon,  dan  Wijoyo berjudul  "Prediksi  Jumlah  Kebutuhan Pemakaian  Air Menggunakan  Metode Exponential  Smoothing " membandingkan  tiga  metode: Single  Exponential Smoothing (SES), Double  Exponential  Smoothing (DES), dan Triple Exponential Smoothing (TES) untuk prediksi  dan  evaluasi  menggunakan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil menunjukkan bahwa MAPE  terendah  ditemukan  pada Single  Exponential Smoothing (SES)  dengan  nilai  alpha  0,2  (MAPE: 3,992),  pada Double  Exponential  Smoothing (DES) dengan  alpha  0,1  (MAPE:  4,932),  dan  pada  Triple Exponential Smoothing (TES) dengan alpha 0,1, beta 0,1, dan gamma 0,6 (MAPE: 6,733). Karena MAPE di bawah  10,  metode  Exponential  Smoothing  dianggap sangat  baik  untuk  prediksi  kebutuhan  air.  Metode Single  Exponential  Smoothing (SES)  lebih  unggul dalam  memprediksi  kebutuhan  air  di  PDAM  Kota Malang dibandingkan metode lainnya. [6]
2.2. MySQL
MySQL populer dalam membangun aplikasi web dengan database karena  mudah  digunakan,  performa query yang cepat, dan sesuai untuk perusahaan skala
menengah  hingga  kecil. MySQL menggunakan SQL sebagai bahasa aksesnya. Ini adalah aplikasi pengelola database open source dan  gratis  di  banyak  platform, kecuali Windows . Pertama kali didukung oleh PHP dan Perl , MySQL dan  PHP  adalah  pasangan  ideal  untuk pengembangan  aplikasi web .  Terutama  digunakan dalam  aplikasi  berbasis web dengan  pengembangan umumnya menggunakan PHP. [7]

## 2.3. PHP
PHP  adalah  bahasa  yang  terintegrasi  dengan HTML  dan  beroperasi  di  sisi  server,  membuat skripnya tidak terlihat oleh klien. PHP dalam dokumen HTML dapat diakses oleh semua browser di berbagai platform,  membuat  aplikasi  PHP  bersifat  universal. Kemampuan PHP dalam berinteraksi dengan berbagai database adalah keunggulan, memungkinkan tampilan data dinamis yang diambil dari basis data. [8]

## 2.4. Laravel
Laravel dirilis  dengan  lisensi  MIT  dan menggunakan  konsep  MVC. Framework ini  juga menyediakan command line tool " Artisan "  untuk packaging dan  instalasi bundle . Laravel adalah framework PHP yang ekspresif, di mana programmer dapat  dengan  mudah  memahami  dan  menggunakan sintaksnya  tanpa  pembelajaran  lanjutan.  Pendekatan yang berbeda diambil oleh Laravel dengan menghilangkan  parameter lagging dan  memilih  dua fungsi yang berbeda. [9]
2.5. Database
Database adalah  kumpulan  data  yang  saling terhubung.  Data  disimpan  dalam  tabel  yang terstruktur,  dihubungkan  melalui  kolom  tabel. Beberapa  database  tak  mengandalkan  tabel  dan mengelola data dengan skema  fleksibel,  menghindari perintah query kompleks. [10]
2.6. Website
Website adalah  fasilitas  berbasis  internet  yang menghubungkan dokumen lokal atau publik. Ini terdiri dari halaman ( web page ) yang menampilkan dokumen dan  informasi,  dengan hyperlink memungkinkan navigasi antar halaman. Website dapat diakses melalui peramban seperti Opera Mini , Mozilla Firefox , Google Chrome , serta peramban bawaan di perangkat seperti Smartphone ,  Desktop,  dan Gadget dengan  koneksi internet. [11]

## 2.7. Metode Single Exponential Smoothing
Single Exponential Smoothing adalah pendekatan yang  memberi  bobot  menurun  secara  eksponensial terhadap  nilai  masa  lalu.  Dengan  rumus  sebagai berikut:
𝐹 (𝑡+1) = 𝐹 (𝑡−1) + 𝛼(𝐴 (𝑡−1) − 𝐹 (𝑡−1) ) ………. (1)
Keterangan :
𝐹 (𝑡+1) = Hasil Forecasting Periode selanjutnya
𝑡 = Periode saat ini
𝐹 (𝑡−1) = Hasil Forecasting Periode sebelumnya
𝛼 = Konstanta penghalusan ( 0 < α < 1) 𝐴 (𝑡−1) = Data Aktual dari Periode sebelumnya
Akurasi  metode  peramalan Single  Exponential Smoothing menunjukkan sejauh mana metode tersebut dapat  mencocokkan  data  yang  diketahui.  Akurasi  ini adalah  faktor  penting  dalam  peramalan.  Evaluasi ketepatan  hasil  peramalan  melibatkan  metrik  seperti Mean  Squared  Error,  Mean  Absolute  Deviation , dan Mean Absolute Percentage Error.
2.8. Mean Absolute Deviation (MAD) MAD  adalah  metode  yang  mengukur  total kesalahan  absolut  dari  metode  peramalan.  Pada metode Mean Absolute Deviation , setiap kesalahan di kuadratkan,  dijumlahkan,  lalu  ditambahkan  dengan jumlah observasi. Rumusnya adalah sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ [𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡] 𝑛 …………………. (2) Keterangan : 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 =  Jumlah  data  asli  yang  telah didapatkan dari periode yang ditentukan.
𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 =  Hasil  perhitungan Forecasting yang telah didapat.
𝑛 = Banyak data.
2.9. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE adalah metode yang mengukur kesalahan absolut  dari  semua  periode,  kemudian  membaginya dengan nilai observasi asli pada periode yang dihitung. Ini memberikan rata-rata persentase kesalahan absolut. Rumus dari MAPE adalah sebagai berikut:

## 𝑀𝐴𝑃𝐸 =
∑[𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡]∗100 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑛 ………………. (3)
Keterangan :
𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙
=  Jumlah  data  asli  yang  telah didapatkan dari periode yang ditentukan. 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔
=  Hasil  perhitungan Forecasting yang telah didapat.
𝑛
= Banyak data
Penggunaan  MAPE  dalam  penelitian  ini  dipilih karena  MAPE  memiliki  interpretasi  yang  sederhana, yakni rata-rata kesalahan dalam bentuk persentase. Ini mempermudah  penjelasan  hasil  peramalan  kepada berbagai pihak yang terlibat dalam studi tersebut.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram
Berikut  adalah Use  Case  Diagram untuk
perancangan
website peramalan
penjualan
menggunakan  Metode Single  Exponential  Smoothing di toko Swalayan Gembira Mart .
Gambar 1. Usecase Diagram 3.2. Flowchart Metode Single Exponential Smoothing Metode Single Exponential Smoothing
memerlukan  data  aktual  dari  periode  sebelumnya untuk  perhitungan.  Data  tersebut  dapat  meliputi beberapa  bulan  atau  tahun  sebelumnya.  Kemudian, nilai  alpha  harus  dipilih  dalam  rentang  0  hingga  1. Dengan menggunakan data dan alpha yang ditentukan, perhitungan dilakukan untuk menghasilkan prediksi.
Gambar 2. Flowchart Metode
3.3. Flowchart Sistem
Sistem  ini  memiliki  2  peran:  admin  dan  staff, masing-masing dengan fitur khusus. Staff dapat akses produk, transaksi penjualan, dan peramalan penjualan. Admin memiliki akses serupa staff, ditambah halaman pengelolaan pengguna.
Flowchart sistem Staff, sebagai berikut:
Gambar 3. Flowchart Sistem
Flowchart sistem Admin, sebagai berikut:
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Pengujian Metode Single Exponential Smoothing
Website  Peramalan  Penjualan  Barang  di  Toko Swalayan  Gembira Mart merancang  penggunaan Metode Single  Exponential  Smoothing dengan  data transaksi dari Januari 2022 hingga April 2023. Data ini digunakan untuk menghitung peramalan penjualan dan menghasilkan  prediksi  penjualan  melalui  metode tersebut.
Tabel 1 Data Penjualan Kacang Atom Garuda. (Sumber: Gembira Mart, 2023) Periode Data Penjualan Januari 2022 41 Februari 2022 39 Maret 2022 24 April 2022 24 Mei 2022 21 Juni 2022 24 Juli 2022 18 Agustus 2022 26 September 2022 31 Oktober 2022 21 November 2022 31 Desember 2022 27 Januari 2023 27 Februari 2023 30 Maret 2023 21 April 2023 30 Metode Single Exponential Smoothing
mengaplikasikan rumus dalam persamaan (2.1) untuk perhitungan. Nilai alpha (α) disesuaikan dengan error yang  dihasilkan,  dan  dapat  diubah  sesuai  kebutuhan. Rentang  nilai  yang  digunakan  untuk  alpha  adalah antara 0,1 hingga 0,9, yang  menentukan pembobotan dalam perhitungan Single Exponential Smoothing . Di bawah  ini  adalah  contoh  perhitungan  menggunakan beberapa data yang ada:
Contoh perhitungan berikut menggunakan semua nilai alpha . Dan pada bulan Januari, hasil forecasting dan data aktual pada bulan sebelumnya tidak tersedia, maka  hasil forecasting pada  bulan  Januari  dapat dilakukan nilai tetap pada hasil forecasting -nya. Lalu dilanjutkan pada bulan selanjutanya sebagai berikut :
a. Alpha 0,1
 Februari 2022 𝐹 (𝑡+1) = 41 + 0,1(41 − 41)
𝐹 (𝑡+1) = 41 + 0,1(0) 𝐹 (𝑡+1) = 41 + 0 𝐹 (𝑡+1) = 41
 Maret 2022
𝐹 (𝑡+1) = 41 + 0,1(39 − 41) 𝐹 (𝑡+1) = 41 + 0,1(−2)
𝐹 (𝑡+1) = 41 + (−0,2) 𝐹 (𝑡+1) = 40,8  April 2022
𝐹 (𝑡+1) = 40,8 + 0,1(24 − 40,8) 𝐹 (𝑡+1) = 40,8 + 0,1(−16,8) 𝐹 (𝑡+1) = 40,8 + (−1,68) 𝐹 (𝑡+1) = 39,1
 Mei 2022
𝐹 (𝑡+1) = 39,1 + 0,1(24 − 39,1)
𝐹 (𝑡+1) = 39,1 + 0,1(−15,1)
𝐹 (𝑡+1) = 39,1 + (−1,51) 𝐹 (𝑡+1) = 37,6
 Juni 2022
𝐹 (𝑡+1) = 37,6 + 0,1(21 − 37,6) 𝐹 (𝑡+1) = 37,6 + 0,1(−16,6) 𝐹 (𝑡+1) = 37,6 + (−1,66) 𝐹 (𝑡+1) = 35,9
Hasil  dari  perhitungan  diatas,  pada  bulan  Mei 2023 mendapatkan hasil forecasting 1193,8. Langkah selanjutnya yang dilakukan adalah menghitung akurasi dari  hasil forecasting yang  telah  didapatkan menggunakan Mean  Absolute  Precentage  Error  / MAPE  dan  menghasilkan  nilai  persen  dari  akurasi perhitungan Forecast .
Hasil dari perhitungan MAPE pada bulan  maret yang  dilakukan  menggunakan  semua  nilai alpha menghasilkan hasil yang berbeda beda, dan pada hasil tersebut, nilai alpha 0,6 memiliki nilai MAPE terbaik dari  seluruh  nilai alpha .  Pada alpha 0,6  hasil peramalan  yang didapat pada bulan Mei 2023 adalah 27,7  dan  hasil  MAPE  21%  yang  berarti  hasil  dari perhitungan peramalan tersebut layak/cukup baik.

## 4.2. Tampilan Halaman Dashboard
Gambar 5. Dasboard
Pada gambar 7 adalah tampilan halaman dashboard yang berguna untuk menampilkan beberapa informasi dari data yang telah disimpan pada sistem.

## 4.3. Halaman Data Penjualan
Pada  gambar  8  adalah  tampilan  dari  halaman Data  Penjualan  yang  dapat  menampilkan  data penjualan  yang  telah  tersimpan  dalam database ,  dan pada  halaman  ini  terdapat button untuk  menambah data secara otomatis dengan menentukan periode.
Gambar 6. Data Penjualan

## 4.4. Halaman Data Penjualan Produk
Gambar 7. Data Penjualan Produk
Pada  gambar  9  adalah  tampilan  dari  halaman Data Penjualan produk yang dapat menampilkan data penjualan  produk  yang  telah  tersimpan  dalam database , dan pada halaman ini terdapat button untuk menambah  data  secara  otomatis  dengan  menentukan periode dan nama produk

## 4.5. Data Produk
Gambar 8. Data Produk
Pada  gambar  4.6  ini  terdapat  halaman  Data Produk  yang  dapat  menampilkan  data  dari  semua produk  yang  telah  tersimpan  dalam database .  Dan dapat mengelolah data dari produk seperti menghapus, menambah dan mengubah data.

## 4.6. Data Persediaan
Pada gambar 11 adalah halaman Data Persediaan yang dapat menampilkan persediaan stok dari produk yang  telah  ditambahkan  pada  halaman  produk sebelumnya.  Dan  juga  dapat  menambah  dan mengurangi stok barang jika diperlukan.

## Gambar 9. Halaman Data Persediaan

## 4.7. Halaman Data Transaksi
Gambar 10. Data Transaksi
Pada  gambar  12  adalah  tampilan  dari  halaman Data  Transaksi  yang  menampilkan  riwayat  transaksi dan dapat menambahkan transaksi baru.

## 4.8. Halaman Peramalan
Pada  gambar  13  adalah  tampilan  peramalan penjualan produk. Dan terdapat card yang menampilkan  jumlah  data  aktual  yang  dimiliki  dari peramalan produk.
Gambar 11. Halaman Peramalan

## 4.9. Halaman Peramalan Penjualan
Gambar 12. Peramlan Produk
Pada  gambar  14  adalah  tampilan  dari  halaman peramalan  penjualan  produk  yang  memiliki  tampilan form yang  terdapat field nama  barang.  Dan  dibawah form tersebut terdapat tampilan hasil dari perhitungan yang telah dilakukan.

## 4.10. Pengujian Blackbox
Tabel 2. Pengujian Blackbox Aktivitas pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesim- pulan Mengosong-kan data login lalu klik login Email =”” Password = “” Menampilkan notifikasi error pada website Valid Memasukkan password yang salah username =” admin ”
Password =”11111” Menampilkan notifikasi error pada website Valid
Memasukkan username yang salah username =” super ”
Password =”12345” Menampilkan notifikasi error pada website Valid Memasukan password dan username yang benar username =” admin ” Password =”12345” Sistem melanjutkan proses ke menu dashboard Valid Melakukan penambahan data kosong Field pada form tidak diisi Menampilkan notifikasi error dan kembali ke form Valid Melakukan penambahan data yang salah Field pada form diisi dengan data yang tidak sesuai Menampilkan notifikasi error dan kembali ke form Valid Melakukan penambahan data yang benar Field pada form diisi dengan data yang sesuai Sistem memproses penambahan data ke database Valid Melakukan perhitungan dengan nilai alpha yang tidak sesuai Field nilai alpha diisi dengan nilai < 0,1 dan > 0,9 Menampilkan notifikasi error dan kembali ke form Valid Melakukan perhitungan dengan nilai alpha yang sesuai Field nilai alpha diisi dengan nilai > 0,1 dan < 0,9 Menampilkan hasil perhitungan pada bagian bawah form dan menampilkan grafik Valid
Pada  tabel  2  yang  memuat  hasil  pengujian terhadap  berbagai  aktivitas  pada  sistem,  memberikan gambaran  mengenai  kinerja  sistem  dalam  berbagai skenario.  Pengujian  dimaksudkan  untuk  menguji respons  dan  konsistensi  sistem  terhadap  masukan
pengguna  yang  berbeda.  Hasil  pengujian  ini  secara keseluruhan memverifikasi keberhasilan sistem dalam menangani berbagai situasi. kesimpulan dari pengujian blackbox ini  menunjukkan  bahwa  sistem telah mampu 100% beroperasi sesuai dengan harapan,
mengatasi  berbagai  skenario  input  pengguna  dengan baik,  dan  memberikan  respon  yang  sesuai  dan informatif dalam setiap situasi pengujian.
4.11. Pengujian User Penggujian user yang berguna untuk mengetahui tingkat kepuasan user terhadap pengalaman penggunaan tampilan aplikasi yang sudah dibuat, pengujian ini harus dilakukan terhadap 6 user. Dengan  menjawab  pertanyaan  tentang  pengalaman ketika  menggunakan  aplikasi.  Dari  hasil  diatas mendapatkan hasil sebagai berikut:
1. Pertanyaan 1 dengan jumlah Setuju : 4 Mungkin : 2 Tidak Setuju : 0
2. Pertanyaan 2 dengan jumlah Setuju : 5 Mungkin : 1 Tidak Setuju : 0
3. Pertanyaan 3 dengan jumlah Setuju : 3 Mungkin : 3 Tidak Setuju : 0
4. Pertanyaan 4 dengan jumlah Setuju : 3 Mungkin : 2 Tidak Setuju : 1
5. Pertanyaan 5 dengan jumlah Setuju : 5 Mungkin : 1 Tidak Setuju : 0
6. Pertanyaan 6 dengan jumlah Setuju : 4 Mungkin : 2 Tidak Setuju : 0
Kemudian dijumlahkan keseluruhan Setuju  : 24 Mungkin  :  11  Tidak  Setuju  :  1  Selanjutnya  jumlah responden  dikalikan  dengan  pertanyaan  6  x  6  =  36 Penentuan Setuju  : 24 / 36 x 100 = 66.6 % Mungkin : 11 / 36 x 100 = 30.5% Tidak Setuju : 1 / 36 x 100 = 2.7%  .  Dari  perhitungan  yang  dilakukan,  hasil pengujian  responden  yang  di  dapat  adalah  66.6% Setuju dengan dibuatnya website peramalan Penjualan Barang  Menggunakan  Metode Single  Exponential Smoothing.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penerapan sistem pada perancangan website peramalan penjualan menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing di  toko  swalayan  Gembira  Mart  adalah  sistem  telah diuji  secara  komprehensif  dan  berhasil  berfungsi dengan  baik  pada  berbagai  browser  seperti Mozilla Firefox, Edge, dan Google Chrome . Kemudian, sistem merespons  berbagai  skenario  masukan  pengguna dengan  valid  dan  sesuai  harapan,  mulai  dari pengosongan  data  login  hingga  perhitungan  dengan nilai  alpha  yang  sesuai.  Dan  terakhir,  pengalaman pengguna  menujukkan  tingkat  kepuasan  yang  tinggi, dengan  66,6%  pengguna  merasa  bahwa website ini mudah  digunakan,  menarik,  dan  efektif  dalam meramalkan  penjualan  produk.  Dan  pada  pengujian metode, didapatkan hasil yang terbaik pada nilai alpha 0,6 dengan nilai MAPE yang didapat adalah 21% yang
menunjukkan  bahwa  hasil  yang  didapat  layak/cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Indriarti,  “PREDIKSI  PENJUALAN  DI
PERUSAHAAN  RITEL  SWALAYAN  PASAR PAGI KOTA TEGAL,” POLITEKNIK
HARAPAN BERSAMA, 2019.
[2]  S.  N.  Budiman,  A.  History,  and  N.  Budiman, “Informatika Peramalan Stock Barang Dagangan Menggunakan Metode Single  Exponential
Smoothing Article Info ABSTRACT,” vol. 7, no. 2, pp. 113–121, 2021, Accessed:  Sep. 01, 2023. [Online].
Available: http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi [3]  N.  Luh,  W.  Sri,  R.  Ginantra,  I.  Bagus,  and  G. Anandita, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan  Barang,”  2019.  [Online].  Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[4]  L.  Fauziah,  S.  Informasi,  and  U.  Nasional, “PENERAPAN METODE
SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN MOVING AVERAGE PADA PREDIKSI STOCK PRODUK  RETAIL  BERBASIS  WEB,”  vol.  7, no. 2, 2022.
[5]  Risqiati, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing dalam Peramalan Penjualan Benang,” vol. 10, no. 3, 2021.
[6]  B.  Putro,  M.  Tanzil  Furqon,  and  S.  H.  Wijoyo, “Prediksi  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian  Air Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing (Studi  Kasus :  PDAM  Kota  Malang),”  2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[7]  Rudianto and A. M, Pemrograman Web Dinamis menggunakan  PHP  dan  MySQL .  Yogyakarta: CV Andi Offset, 2011.
[8]  Nugroho  and  Bunafit, Aplikasi  Pemrograman Web  Dinamis  dengan  PHP  dan  MySQL . Yogyakarta: Gava Media, 2004.
[9]  Aminudin  and  Aminudin, Cara  Efektif  Belajar Framework  Laravel .  Yogyakarta:  Lokomedia, 2015.
[10]  E. H. Sisteminformasi, F. Teknologiinformasi, I. Sains,  D.  Bisnis,  and  A.  Luhur,  “OPTIMASI BASIS  DATA  ORACLE  MENGGUNAKAN COMPLEX  VIEW  STUDI  KASUS :  PT. BERKAT  OPTIMIS  SEJAHTERA  (PT.BOS) PANGKALPINANG,” Jurnal  Informanika , vol. 7, no. 1, 2021.
[11]  H.  Lukmanul  and  U.  Musalini, Cara  Cerdas Menguasai  Layout,  Desain  dan  Aplikasi  Web . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2004.