## Komparasi Metode Single Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Penjualan Produk Gerabah pada UD. Amerta Sedana
Christina Purnama Yanti 1,* , Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra 2 , Dewa Ayu Putri Wulandari 3 , Ni Putu Adelia Indah Paramita 4
Fakultas Teknologi dan Informatika,  Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Denpasar, Indonesia Email: 1,* christinapy@instiki.ac.id, 2 wiwik@instiki.ac.id, 3 putri.wulandari@instiki.ac.id , 4 adeliaparamita1104@gmail.com
Email Penulis Koresponding : christinapy@instiki.ac.id
Submitted 21-05-2022 ; Accepted 30-05-2022 ; Published 30-06-2022

## Abstrak
Salah satu daerah penghasil industri kreatif yang ada di Bali yaitu pada Kabupaten Tabanan yang menghasilkan industri kreatif berupa kerajinan gerabah. Di masyarakat produk gerabah biasanya dikenal dalam bentuk benda yang berfungsi sebagai wadah, misalnya vas bunga, pot, gentong, tempat kendi, tempayan dan sebagainya Penjualan produk gerabah pada perusahaan UD. Amerta Sedana setiap bulannya  mengalami  fluktuasi  yang  tidak  menentu.  Dalam  merencanakan  penjualan,  perusahaan  hanya  memperkirakan  jumlah penjualan  tanpa  menggunakan  metode  ilmiah  sebagai  tolok  ukur  untuk  membantu  perusahaan  dalam  menentukan  penjualan selanjutnya.  Hal  tersebut  menyebabkan  perusahaan  tidak  dapat  memaksimalkan  penjualan  untuk  bulan  berikutnya  dan  pemenuhan permintaan barang dari konsumen. Salah satu solusi yang dapat digunakan adalah dengan melakukan peramalan. Peramalan merupakan gambaran  tentang  keadaan  perusahaan  pada  masa  yang  akan  datang  dan  gambaran  ini  sangat  penting  perannya  bagi perusahaan.Terdapat berbagai jenis metode yang bisa digunakan untuk melakukan perhitungan peralaman. Penelitian ini menggunakan perbandingan metode Single Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk peramalan penjualan pot kecil nomor 1, pot lion white, dan pot monyet. Hasil penelitian menunjukkan perhitungan dengan nilai error terkecil yaitu penjulanan pot kecil nomor 1 dengan metode Single Moving Average 2 bulanan dengan nilai MSE 56,1 dan nilai MAD 4,942857, pot lion white dengan metode Single Moving Average 2 bulanan dengan nilai MSE 707,3214 dan nilai MAD 18,82857, pot monyet dengan metode Single Moving Average 2 bulanan dengan nilai 247,8786 dan nilai MAD 11,32857.
Kata Kunci: Peramalan; Single Moving Average; Double Exponential Smoothing; Penjualan; Gerabah

## Abstract
One of the areas producing creative industries in Bali is Tabanan Regency which produces creative industries in the form of pottery. In the community, earthenware products are usually known in the form of objects that function as containers, for example flower vases, pots,  barrels,  jugs,  jars  and  so  on.  Sales  of  pottery  products  at  the  UD  company.  Amerta  Sedana  every  month  experiences  erratic fluctuations. In planning sales, the company only estimates the number of sales without using the scientific method as a benchmark to assist the company in determining the next sales. This causes the company to be unable to maximize sales for the following month and fulfill  consumer  demand  for  goods.  One  solution  that  can  be  used  is  to  do  forecasting.  Forecasting  is  a  picture  of  the  state  of  the company  in  the  future  and  this picture  is  very  important  for  the  company.  There  are  various  types  of  methods  that  can  be used  to perform forecasting calculations. This study uses a comparison of the Single Moving Average and Double Exponential Smoothing methods for forecasting sales of small pot number 1, pot lion white, and pot monkey. The results showed that the calculation with the smallest error value was the sale of small pot number 1 with the 2-month Single Moving Average method with an MSE value of 56.1 and an MAD value of 4.942857, a lion white pot with a 2-month Single Moving Average method with an MSE value of 707.3214. and the MAD value is 18.82857, the monkey pot uses the 2-month Single Moving Average method with a value of 247.8786 and a MAD value of 11.32857.
Keywords : Forecasting; Single Moving Average; Double Exponential Smoothing; Sales; Earthenware

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara yang memiliki industri kreatif yang tersebar di berbagai daerah khususnya di Bali. Pulau  Bali adalah salah satu daerah tujuan wisata yang dijadikan tempat promosi sekaligus pemasaran produk-produk industri kreatif seperti: tekstil, anyaman, gerabah, lukisan, besi, produk dari kayu, dan sebagainya [1]. Salah satu daerah penghasil industri kreatif yang ada di Bali yaitu pada Kabupaten Tabanan yang menghasilkan industri kreatif berupa kerajinan gerabah. Di masyarakat produk gerabah biasanya dikenal dalam bentuk benda yang berfungsi sebagai wadah, misalnya vas bunga, pot, gentong, tempat kendi, tempayan dan sebagainya [2]. Sejalan dengan perkembangan teknologi dan manusia yang selalu  berfikir  kreatif  maka  jenis  produk  gerabah  tersebut  juga  mengalami  perkembangan  seperti  patung  dan  produk souvenir lainnya. Hal ini terjadi karena kebutuhan manusia terkait dengan berbagai kegiatan perdagangan atau sebagai alat bantu kegiatan sehari-hari [3]. UD. Amerta Sedana merupakan perusahaan pengrajin gerabah yang berada di Desa Pejaten Kecamatan Kediri Kabupaten Tabanan. Perusahaan ini membuat kerajinan gerabah seperti pot, patung, hiasan dinding, celengan dan bentuk-bentuk lainnya. Pemasaran produk tersebut dilakukan melalui sosial media atau biasanya konsumen akan datang langsung untuk melihat produk yang mereka inginkan. Setiap tahunnya perusahaan tersebut bisa mendapatkan permintaan  gerabah puluhan hingga  ratusan  pcs  dari  berbagai  jenis  dan  bentuk.  Permintaan produk  dari konsumen  biasanya  beranekaragam  setiap  bulannya.  Contohnya  pada  bulan  Desember  2018  UD.  Amerta  Sedana mendapatkan pesanan pot jenis monyet sebanyak 100 pcs. UD. Amerta Sedana merupakah perusahaan industri kerajinan, dimana perusahaan tersebut mengolah bahan jadi atau setengah jadi menjadi produk yang siap dijual ke konsumen.
Berdasarkan hasil wawancara dengan Bapak I Made Sukawinaya selaku pemilik UD. Amerta Sedana, perusahaan tersebut saat ini belum menerapkan metode ilmiah dalam menentukan penjualan setiap bulannya. Dalam merencanakan penjualannya  UD.  Amerta  Sedana  hanya  menggunakan  data  penjualan  sebelumnya  sebagai  tolak  ukur  tanpa  adanya bantuan  perhitungan  dengan  metode  ilmiah  yang  lebih  akurat.  Hal  tersebut  menyebabkan  perusahaan  tidak  dapat memaksimalkan  penjualan  untuk  bulan  berikutnya  dan  pemenuhan  permintaan  barang  dari  konsumen.  [4]Peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variable atau kumpulan variable untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang. Peramalan merupakan gambaran tentang keadaan perusahaan pada masa yang akan datang dan gambaran ini sangat penting perannya bagi perusahaan [5]. Karena dengan gambaran tersebut maka perusahaan dapat memprediksi langkah-langkah  apa  saja  yang  dapat  diambil  untuk  memenuhi  permintaan  konsumen. Dalam  peramalan  terdapat  dua metode pengumpulan data yaitu metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif merupakan pengumpulan data melalui pendapat dari berbagai pihak [6] sedangkan metode kuantitatif adalah pengumpulan data yang mengandalkan data historis yang  berhubungan  dengan  data  statistik  dan  matematik  [7].  Pada  metode  kuantitatif  terdapat  dua  jenis  analisis  yaitu analisis sebab akibat ( Casual Method ) dan analisis deret berkala ( Time Series). Pada penelitian ini analisis yang akan digunakan adalah analisis deret berkala ( Time Series) dengan membandingkan dua metode yaitu metode Single Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk mendapatkan akurasi dengan nilai error terkecil yang nantinya dapat digunakan perusahaan sebagai metode untuk peramalan selanjutnya. Metode Single Moving Average adalah metode rata- rata bergerak tunggal yang menggunakan sejumlah data aktual untuk mendapatkan nilai ramalan dimasa mendatang [8] sedangkan metode Double Exponential Smoothing adalah metode pemulusan ganda yang memberi nilai pembobot pada serangkaian  data  pengamatan  sebelumnya  untuk  memprediksi  nilai  di  masa  mendatang.  Dengan  meramalkan  jumlah penjualan  pada  periode  tertentu  dengan  metode  ilmiah  tersebut  diharapkan  dapat  dijadikan  referensi  sebagai  bahan pertimbangan bagi perusahaan untuk meramalkan penjualan selanjutnya [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan dua metode yaitu metode Single Moving Average dan Double Exponential Smothing . Alur dari penelitian ini adalah pertama melakukan observasi langsung dan wawancara dengan bapak I Made Sukawinaya selaku  pemilik  perusahaan  UD.  Amera  Sedana.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mendata  jumlah  penjualan  yang terjadi pada UD. Amerta Sedana, selanjutnya dilakukan analisis penjualan yang paling sering dipesan oleh konsumen. Setelah analisis dilakukan selanjutnya adalah perhitungan peramalan dengan dua metode tersebut hingga mendapatkan hasil berupa hasil peramalan yang memiliki nilai terkecil. Berikut merupakan alur penelitian pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Metode Single Moving Average
Metode Single Moving Average adalah metode peramalan yang menggunakan sejumlah data aktual permintaan untuk membangkitkan  nilai  peramalan  untuk  permintaan  dimasa  yang  akan  datang  [10].  Metode  moving  average  cocok digunakan untuk data jangka panjang [11]. Rata – rata bergerak dapat dituliskan dengan persamaan sebagai berikut :
Ft  = Yt−1+Yt−2=⋯……+Yt−n
n (1)
Dimana : Ft  = Peramalan yang periode t. 𝑌𝑡 = Jumlah data dalam periode n sebelumnya. n    = Jumlah periode dalam rata-rata bergerak.

## 2.3 Metode Double Exponential Smoothing
Pemulusan exponential ganda ( Double Exponential Smoothing ) dari Brown merupakan model linier yang dikemukakan oleh Brown [12]. Metode Double Exponential Smoothing digunakan untuk memberikan hasil peramalan ketika suatu data
mempunyai pola trend tertentu. Metode ini memiliki dua nilai dari data yang sebenarnya jika di dalamnya terdapat pola trend. Nilai pemulusan  tunggal dan ganda memiliki perbedaan yaitu menambahkan langkah dengan nilai dari pemulusan dan  disesuaikan  untuk  trend  [13].  Metode Double  Exponential  Smoothing ini  memiliki  kelebihan  yaitu  dapat menggunakan data yang mayoritas sedikit, parameternya lebih sedikit dalam penentuan peramalan dan pengelolaan data yang lebih mudah dalam peramalan.
Berikut merupakan tahapan metode Double Exponential Smoothing [14]: a. Menentukan besarnya nilai dari pemulusan exponential pertama yang diberi simbol ( 𝑆 ′ 𝑡 ) dengan persamaan :
𝑆 ′ 𝑡 = α. Xt + ( 1 - α ) S’t-1 (2)
b. Menentukan besarnya nilai dari pemulusan exponential kedua yang diberi simbol ( S”t ) dengan persamaan :
𝑆"𝑡 = α. Xt + ( 1-α ) S”t-1
(3)
c. Menentukan besarnya nilai konstanta dari pengurangan antara pemulusan exponential kedua dengan pertama yang diberi simbol αt dengan persamaan :
αt = 2 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆"𝑡
(4)
d. Menentukan besarnya nilai slope ( bt ) dengan persamaan :
bt = α 1− 𝛼 ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆"𝑡 )
(5)
e. Menentukan besarnya nilai peramalan dengan persamaan :
Ft+m = αt + bt (m) (6) Keterangan :
S’t     = Nilai pemulusan exponential pertama α      = Parameter pemulusan exponential
S’t-1 =Nilai pemulusan exponential sebelumnya
Xt      = Nilai rill periode t S”t    = Nilai pemulusan exponential kedua
αt = Besarnya konstanta periode t bt = Slope/nilai trend dari data yang sesuai
Ft+m = Nilai peramalan untuk periode kedepan m = Selang waktu peramalan

## 2.3 Pengukuran Akurasi
Salah  satu  cara  mengevaluasi  teknik  peramalan  adalah  menggunakan  ukuran  tentang  tingkat  perbedaan  antara  hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi [15]. Model yang memiliki nilai kesalahan hasil peramalan terkecil yang akan dianggap sebagai model yang cocok. Beberapa cara mengukur kesalahan peramalan dapat dilakukan dengan menggunakan  Mean  Square  Error  (MSE)  dan  Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  [16].  Pendekatan  ini  penting  karena teknik ini menghasilkan kesalahan yang moderat lebih di sukai oleh suatu peramalan yang menghasilkan kesalahan yang sangat  besar.  Metode  Mean  Square  Error (MSE)  dihitung  dengan  menjumlahkan  kuadrat  semua  kesalahan  peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Rumus dari Mean Square Error (MSE) yaitu :
MSE = ∑ (Xt−St)² n (8)
Dimana Xt = Data aktual St = Data hasil peramalan n = jumlah periode Mean Absolute Deviation (MAD) merupakan ukuran pertama atas keseluruhan dalam kesalahan peramalan untuk model  [17].  Nilai  ini  dihitung  dengan  mengambil  jumlah  nilai  absolut  kesalahan  peramalan  individual  (deviasi)  dan membaginya dengan jumlah data (n). rumus dari Mean Absolute Deviation (MAD) [18] sebagai berikut :
MAD = ∑|Aktual-Peramalan|
n (9) Dimana : Aktual
=Data aktual (sebenarnya)
Peramalan   = Hasil dari peramalam n = jumlah periode

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Penjualan Bulan Juli 2018 hingga Juni 2021
Data yang digunakan dalam perhitungan peramalan ini adalah data penjualan 3 jenis gerabah UD. Amerta Sedana yaitu Pot Kecil Nomor 1, Pot Lion White dan Pot Monyet. Data yang digunakan adalah data  dari bulan Juli 2018 sampai Bulan Juni 2021 yaitu selama 36 bulan. Dalam pemrosesan data, dibantu dengan software Minitab.
Tabel 1. Sampel Data Penjualan Gerabah

## 3.2 Perhitungan Metode Single Moving Average
a. Perhitungan Peramalan 2 Bulanan Pot Kecil Nomor 1
Perhitungan  Peramalan  Single  Moving  Average  2  bulanan  pot  kecil  nomor  1.  Data  hasil    perhitungan  penjualan gerabah jenis pot kecil nomor 1.
Tabel 2. Peramalan 2 Bulanan Pot Kecil Nomor 1
b. Perhitungan Peramalan 2 Bulanan Pot Lion White
Tabel 3. Peramalan 2 Bulanan Pot Lion White
c. Perhitungan Peramalan 2 Bulanan Pot Monyet
Tabel 4. Peramalan 2 Bulanan Pot Monyet
d. Perhitungan Peramalan 3 Bulanan Pot Kecil Nomor 1
Tabel 5. Peramalan 3 Bulanan Pot Kecil Nomor 1
e. Perhitungan Peramalan 3 Bulanan Pot Lion White
No. Periode Jumlah Penjualan Pot kecil No. 1 Pot Lion White Pot Monyet 1 Juli 2018 20 110 120 2 Agustus 2018 5 80 50 3 September 2018 2 10 30 4 Oktober 2018 5 100 70 ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 20 5 25 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 20 2 Agustus 2018 5 12,5 -7,5 56,25 3 September 2018 2 3,5 -1,5 2,25 4 Oktober 2018 5 3,5 1,5 2,25 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 20 12,5 7,5 56,25 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 110 2 Agustus 2018 80 95 -15 225 3 September 2018 10 45 -35 1225 4 Oktober 2018 100 55 45 2025 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 5 12,5 -7,5 56,25 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 120 2 Agustus 2018 50 85 -35 1225 3 September 2018 30 40 -10 100 4 Oktober 2018 70 50 20 400 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 25 27,5 -2,5 6,25 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 20 2 Agustus 2018 5 3 September 2018 2 9,0 -7,0 49,0 4 Oktober 2018 5 4,0 1,0 1,0 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 20 11,7 8,3 69,4
f. Perhitungan Peramalan 3 Bulanan Pot Monyet
Tabel 7. Peramalan 3 Bulanan Pot Monyet

## 3.3 Perhitungan Metode Double Exponential Smoothing
Berikut  merupakan  perhitungan  penjualan  menggunakan  metode  Double  Exponential  Smoothing  dengan menggnakan parameter α (alpha) = 0, 2 dan 0,3 untuk penjualan Pot jenis Kecil Nomor 1, Lion White dan Monyet. a. Perhitungan Peramalan α = 0,2 Pot Kecil Nomor 1
Tabel 8. Peramalan alpha 0,2 Pot Kecil Nomor 1
b. Perhitungan Peramalan α = 0,2 Pot Lion White
Tabel 9. Peramalan alpha 0,2 Pot Lion White
c. Perhitungan Peramalan α = 0,2 Pot Monyet
Tabel 10. Peramalan alpha 0,2 Pot Monyet
d. Perhitungan Peramalan α = 0,3 Pot Kecil Nomor 1
Tabel 11. Peramalan alpha 0,3 Pot Kecil Nomor 1
No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 110 2 Agustus 2018 80 66,7 -56,7 3211,1 3 September 2018 10 63,3 36,7 1344,4 4 Oktober 2018 100 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 5 11,7 -6,7 44,4 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 120 2 Agustus 2018 50 3 September 2018 30 66,7 -36,7 1344,4 4 Oktober 2018 70 50,0 20,0 400,0 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 25 51,7 -26,7 711,1 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 20 16,07 3,93 15,48 2 Agustus 2018 5 13,93 -8,93 79,79 3 September 2018 2 11,27 -9,27 85,91 4 Oktober 2018 5 9,37 -4,37 19,07 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 20 8,64 11,36 129,05 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 110 68,18 41,82 1748,90 2 Agustus 2018 80 71,56 8,44 71,25 3 September 2018 10 60,60 -50,60 2560,33 4 Oktober 2018 100 67,81 32,19 1036,30 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 5 28,98 -23,98 575,07 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 120 56,88 63,12 3984,07 2 Agustus 2018 50 57,47 -7,47 55,87 3 September 2018 30 53,65 -23,65 559,38 4 Oktober 2018 70 57,65 12,35 152,62 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 25 43,00 -18,00 324,08
e. Perhitungan Peramalan α = 0,3 Pot Lion White
Tabel 12. Peramalan alpha 0,3 Pot Lion White
f. Perhitungan Peramalan α = 0,3 Pot Monyet
Tabel 13. Peramalan alpha 0,3 Pot Monyet
Selaanjutnya  setelah  perhitungan  peramalan  adalah  perhitungan  tingkat  akurasi  dari  hasil  peramalan  tersebut. Perhitungan  akurasi  mengunakan  jenis  akurasu  MSE  dan  MAD  sebagai  pembanding.  Dari  hasil  perhitungan  metode Single Moving Average dan Double Exponential Smoothing maka didapatkan hasil perbandingan dari perhitungan MSE dan MAD yaitu :
Tabel 14. Hasil Perbandingan Akurasi Metode Jenis Penjualan MSE MAD Single Moving Average 2 Bulanan Pot Kecil Nomor 1 56,1 4,942857 Pot Lion White 707,3214 18,82857 Pot Monyet 247,8786 11,32857 Single Moving Average 3 Bulanan Pot Kecil Nomor 1 86,18824 6,994118 Pot Lion White 1021,455 24,12059 Pot Monyet 289,9426  12,608824 Double Exponential Smoothing α = 0,2 Pot Kecil Nomor 1 94,66086 7,016 Pot Lion White 1016,713 24,70639 Pot Monyet 482,7514 15,81667 Double Exponential Smoothing α = 0,3 Pot Kecil Nomor 1 84,04152 6,883333 Pot Lion White 891,3972 22,59333 Pot Monyet 383,102 14,95583

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan data yang ada telah dilakukan perhitungan peramalan menggunakan metode Single Moving Average (2,3 bulanan), Double Exponential Smoothing ( α = 0,2 dan 0,3 ). Serta telah dilakukan juga perhitungan nilai akurasi dari masing-masing metode dan diperoleh hasilnya bahwa  : 1) Hasil perhitungan pot kecil nomor 1 dengan metode Single Moving  Average 2  bulanan  menunjukkan  nilai  MSE  56,1  dan  nilai  MAD  4,942857,  dengan  metode Single  Moving Average 3 bulanan nilai MSE 86,18824 dan MAD 6,994118, dengan metode Double Exponentail Smoothing alpha 0,2 nilai MSE 94,66086 dan MAD 7,016, dengan metode Double Exponential Smoothing alpha 0,3 nilai MSE 84,01452 dan MAD 6,883333. Jadi metode terbaik untuk peramalan pot kecil nomor 1 adalah metode Single Moving Average 2 Bulanan karena  memiliki  nilai  akurasi  terkecil.  2)  Hasil  perhitungan  pot  lion  white  dengan  metode Single  Moving  Averag e  2 bulanan menunjukkan nilai MSE 707,3214 dan nilai MAD 18,82857, dengan metode Single Moving Average 3 bulanan nilai MSE 1021,455 dan MAD 24,12059, dengan metode Double Exponentail Smoothing alpha 0,2 nilai MSE 1016,713
No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 20 16,56 3,44 11,85 2 Agustus 2018 5 13,33 -8,33 69,43 3 September 2018 2 9,42 -7,42 55,13 4 Oktober 2018 5 6,92 -1,92 3,69 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 20 9,77 10,23 104,69 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 110 73,41 36,59 1339,00 2 Agustus 2018 80 78,10 1,90 3,60 3 September 2018 10 60,56 -50,56 2556,36 4 Oktober 2018 100 70,73 29,27 856,72 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 5 22,43 -17,43 303,92 No. Periode Data Aktual Peramalan Error2 Error2 1 Juli 2018 120 64,77 55,23 3050,31 2 Agustus 2018 50 64,82 -14,82 219,78 3 September 2018 30 57,53 -27,53 757,83 4 Oktober 2018 70 61,94 8,06 64,90 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 36 Juni 2021 25 48,74 -23,74 563,43
dan MAD 24,70639, dengan metode Double Exponential Smoothing alpha 0,3 nilai MSE 891,3972 dan MAD 22,59333. Jadi metode terbaik untuk peramalan pot lion white adalah metode Single Moving Average 2 Bulanan karena memiliki nilai akurasi terkecil. 3) Hasil perhitungan pot monyet dengan metode Single Moving Average 2 bulanan menunjukkan nilai 247,8786 dan nilai MAD 11,32857, dengan metode Single Moving Average 3 bulanan nilai MSE 289,9426 dan MAD 12,608824, dengan metode Double Exponentail Smoothing alpha 0,2 nilai MSE 482,7514 dan MAD 15,81667, dengan metode Double  Exponential  Smoothing alpha  0,3  nilai  MSE  383,102  dan  MAD  14,95583.  Jadi  metode  terbaik  untuk peramalan pot kecil nomor 1 adalah metode Single Moving Average 2 Bulanan karena memiliki nilai akurasi terkecil.

## REFERENCES
[1] J. A. Pariwisata, P. Diana, K. Suwena, N. Made, and S. Wijaya, “Peran Dan Pengembangan Industri Kreatif Dalam Mendukung Pariwisata Di Desa Mas Dan Desa Peliatan, Ubud,” 2017.
[2] R.  Pratiwi,  “Sentra  Kerajinan  Gerabah  di  Malang,”  JSRW  (Jurnal  Senirupa  Warna),  vol.  7,  no.  1,  Nov.  2019,  doi: 10.36806/jsrw.v7i1.68.
[3] N. Y. Maleha, I. Saluza, and B. Setiawan, “Dampak Covid-19 Terhadap Pendapatan Pedagang Kecil Di Desa Sugih Waras Kec,” Teluk Gelam Kab. OKI. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, vol. 7, no. 03, pp. 1441–1448, 2021, doi: 10.29040/jiei.v7i3.3476.
[4] N. L. A. K. Yuniastari and I. W. W. Wirawan, “Peramalan Permintaan Produk Perak Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Single Exponential Smoothing,” Sistem dan Informatika STIKOM Bali, vol. 9, no. 1, pp. 97–106, 2016.
[5] D. Susandi and F. Nafis, “Sistem Peramalan Penjualan Paving Block Menggunakan Metode Single Moving Average,” Sistem Informasi |, vol. 8, no. 2, pp. 75–81, 2021.
[6] M. Rijal Fadli, “Memahami desain metode penelitian kualitatif,” vol. 21, no. 1, pp. 33–54, 2021, doi: 10.21831/hum.v21i1.
[7] Mp.  Dosen  Fakultas  Ilmu  Tarbiyah  dan  Keguruan  UIN  Maulana  Malik  Ibrahim  Malang,  “Pemaparan  Metode  Penelitian Kuantitatif,” 2017.
[8] N.  A.  Pertiwi  and  R.  Puspasari,  “Peramalan  Penjualan  Kartu  Dan  Voucher  Internet  Menggunakan  Metode  Single  Moving Average (Studi Kasus: Toko Karya Pulsa),” InfoSys Journal, 2020.
[9] Y. Astuti, B. Novianti, T. Hidayat, D. Maulina, M. I. Universitas, and A. Yogyakarta, “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak.”
[10]  B.  P.  Prasetya,  “Penerapan Metode  Single  Moving  Average  (Sma)  Pada  Aplikasi  Peramalan  Penjualan  Di  Kedai  Digital  #24 Kediri,” 2017.
[11]  A.  Apriliani,  H.  Zainuddin,  Z.  B.  Hasanuddin,  S.  Handayani  Makassar,  and  U.  Pembangunan  Nasional  Veteran  Jawa  Timur, “Peramalan Tren Penjualan Menu Restoran Menggunakan Metode Single Moving Average,” vol. 7, no. 6, pp. 1161–1168, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072732.
[12]  H. D. P. Habsari, I. Purnamasari, and D. Yuniarti, “Forecasting Uses Double Exponential Smoothing Method And Forecasting Verification Uses Tracking Signal Control Chart (Case Study: Ihk Data Of East Kalimantan Province),” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 14, no. 1, pp. 013–022, Mar. 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss1pp013-022.
[13]  M. Hafizd Elison, R. Asrianto, M. Program Studi Sistem Informasi, and D. Program Studi Sistem Informasi, “Prediksi Penjualan Papan Bunga Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” vol. 2, no. 3, pp. 2715–1875, 2020.
[14]  A. Purwanto and S. Hanief, “Teknik Peramalan Dengan Double Exponential Smoothing Pada Distributor Gula,” 2017.
[15]  M. Azman Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ”.
[16]  R. Awaluddin, R. Fauzi, and D. Harjadi, “Perbandingan Penerapan Metode Peramalan Guna Mengoptimalkan Penjualan (Studi Kasus Pada Konveksi Astaprint Kabupaten Majalengka).” [Online]. Available: http://bisnisman.nusaputra.ac.id
[17]  U. Azmi, Z. N. Hadi, and S. Soraya, “Forecasting Data Curah Hujan Harian NTB,” Jurnal Varian, vol. 3, no. 2, pp. 73–82, May 2020, doi: 10.30812/varian.v3i2.627.
[18]  E. S. P. Putra, “Sistem Peramalan Stok Spare Part Motor Menggunakan Metode Double Exponential Smoothingpada Toko Part Station Jember,” 2020.