Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.207 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1023-1030 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## FORECASTING COSMETIC STOCK IN CV. CAHAYA SEJATI WITH SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD
Tria Purnamika Putri *1 , Ruri Ashari Dalimunthe 2 , Sri Rezki Maulina Azmi 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 purnamika.putri@gmail.com , 2 ruriashari1986@gmail.com , 3 srirezki.maulina@yahoo.com
(Naskah masuk: 11 Maret 2022, Revisi: 13 April 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
Cosmetics are products that are often used to beautify one's appearance. CV. Cahaya Sejati, which is one of the providers  of  cosmetics  in  Asahan  Regency.  The  cosmetics  that  were  targeted  in  this  study  were  lipstick,  solid powder,  shampoo,  liquid  soap,  perfume  and  handbody  with  different  brands.  The  results  of  observations  and interviews  with  the  owner  of the  CV.  Cahaya  Sejati,  cosmetic  stock  data  collection  in  the  warehouse  still  uses manual recording, so it takes a long time to see the cosmetic stock. In addition, the stock of cosmetics sold for sale  so  far  has  sometimes  increased  with  different  categories  of  cosmetics,  some  increasing  and  some decreasing. The instability of cosmetic sales makes the owner of CV. Cahaya Sejati has difficulty in determining the  amount  of  cosmetic  stock  that  will  be  sold  in  the  future.  The  purpose  of  this  study  is  to  apply  the  Single Exponential  Smoothing  method  to  predict  cosmetics  in  the  future.  The  research  method  uses  the  Single Exponential Smoothing method. The stages of the method are cosmetic data collection, data analysis begins with determining the alpha value and calculating the single exponential smoothing method and performing the error accuracy  process  with  MAD,  MSE  and  MAPE.  By  using  the  Single  Exponential  Smoothing  method,  it  will  be carried  out  to  predict  the  stock  of  cosmetics  in  the  following  month,  namely  March  2022  by  using  data  from March to February 2022. So that the owner of CV. Cahaya Sejati will be able to make a decision in providing cosmetics  in  the  following  month.  The  results  showed  that  in  March  2022,  Handbody:  HBL  Liora  produced 18.02 with MAPE 22.45%, Lipstick: Dolby produced 22.57 with MAPE 19.36%, Liquid Soap: SPA. Gell yielded 23.10 with a MAPE of 19.27%, Shampoo : Doll yielded 17.26 with a MAPE of 29.25%, and Compact Powder : TWC  Dolby  yielded  24.74  with  a  MAPE  of  19.91%.  So  it  can  be  concluded  that  by  applying  the  single exponential  smoothing  method,  it  can be used  as a  reference  for  making  cosmetic  stock decisions  at  CV.  True Light.
Keywords: Cosmetic Stock, Forecasting, Single Exponential Smoothing

## FORECASTING STOK KOSMETIK DI CV. CAHAYA SEJATI DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING

## Abstrak
Kosmetik merupakan produk yang sering digunakan untuk mempercantik tampilan seseorang. CV. Cahaya Sejati yang menjadi salah satu penyedia kosmetik di Kabupaten Asahan. Adapun kosmetik yang menjadi sasaran dalam penelitian ini adalah lipstik, bedak padat, sampo, sabun cair, parfum dan handbody dengan merk yang berbeda- beda. Hasil observasi dan wawancara pada pemilik CV. Cahaya Sejati, pendataan stok kosmetik di gudang masih menggunakan pencatatan manual, sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam melihat stok kosmetik. Selain itu,  stok  kosmetik  yang  terjual  dijual  selama  ini  terkadang  mengalami  peningkatan  dengan  kategori  kosmetik yang  berbeda-beda  ada  kosmetik  yang  meningkat  dan  ada  yang  menurun.  Adanya  ketidakstabilan  penjualan kosmetik membuat pemilik CV. Cahaya Sejati mengalami  kesulitan dalam menentukan jumlah persediaan stok kosmetik yang akan terjual di masa yang akan datang. Tujuan penelitian ini adalah  menerapkan metode Single Exponential  Smoothing untuk  meramalkan  kosmetik  dimasa  yang  akan  datang.  Adapun  metode  penelitian  ini menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing .  Tahapan  dari  metode  tersebut  adalah  pengumpulan  data kosmetik, analisis data diawali dengan menentukan nilai alpha dan melakukan proses perhitungan metode single exponential  smoothing serta  melakukan  proses  akurasi  kesalahan  dengan  MAD,  MSE  dan  MAPE.  Dengan menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing akan  dilakukan  memprediksi  stok  kosmetik  dibulan berikutnya yaitu bulan Maret 2022 dengan menggunakan data pada bulan Maret sampai Februari 2022. Sehingga pemilik CV. Cahaya Sejati akan dapat mengambil keputusan dalam menyediakan kosmetik di bulan berikutnya. Hasil penelitian menghasilkan pada bulan Maret 2022 yaitu Handbody : HBL Liora menghasilkan 18,02 dengan MAPE  22,45%,  Lipstik  :  Dolby  menghasilkan  22,57  dengan  MAPE  19,36%,  Sabun  Cair  :  SPA.  Gell
menghasilkan 23,10 dengan MAPE 19,27%, Sampo : Boneka menghasilkan 17,26 dengan MAPE 29,25%, dan Bedak  Padat  :  TWC  Dolby  menghasilkan  24,74  dengan  MAPE  19,91%.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa dengan  menerapkan  metode single  exponential  smoothing dapat  dijadikan  acuan  pengambilan  keputusan  stok kosmetik di CV. Cahaya Sejati.
Kata Kunci : Peramalan, Single Exponential Smoothing, Stok Kosmetik

## 1. PENDAHULUAN
Kosmetik  merupakan  produk  yang  sering digunakan  untuk  mempercantik  tampilan  seseorang. Kosmetik  menjadi  salah  satu  kebutuhan  yang  tidak terlepas dari kehidupan sehari-hari. Semakin banyak produk kosmetik bermunculan di dalam maupun luar negeri  membuat  konsumen  banyak  pilihan  sehingga perusahaan  berlomba-lomba  untuk  menghasilkan produk terbaiknya [1].
Pada lokasi penelitian yaitu CV. Cahaya Sejati yang  menjadi  salah  satu  penyedia  kosmetik  di Kabupaten Asahan. Adapun kosmetik yang menjadi sasaran  dalam  penelitian  ini  adalah  lipstik,  bedak padat,  sampo,  sabun  cair,  parfum  dan  handbody dengan  merk  yang  berbeda-beda.  Hasil  observasi dan  wawancara  pada  pemilik  CV.  Cahaya  Sejati, pendataan stok kosmetik di gudang masih menggunakan pencatatan manual, sehingga membutuhkan  waktu yang  lama  dalam  melihat  stok kosmetik.  Selain  itu,  stok  kosmetik  yang  terjual dijual  selama  ini  terkadang  mengalami  peningkatan dengan  kategori  kosmetik  yang  berbeda-beda  ada kosmetik  yang  meningkat  dan  ada  yang  menurun. Adanya ketidakstabilan penjualan kosmetik membuat  pemilik  CV.  Cahaya  Sejati  mengalami kesulitan dalam menentukan jumlah persediaan stok kosmetik  yang  akan  terjual  di  masa  yang  akan datang.
Persoalan saat ini di CV. Cahaya  Sejati adalah stok  kosmetik  mengalami  naik  turun  tiap  bulannya dimana  sulitnya  memperkiraan  peningkatan  dan penurunan  kosmetik  yang  berakibat  pada  banyak kosmetik  yang  tidak  terjual  atau  menumpuk  di gudang  sehingga  mengakibatkan  penumpukan, kosmetik yang kadaluarsa dan kosmetik yang rusak. Selain  itu,  dalam  keadaan  lainnya  jika  pelanggan menginginkan kosmetik tersebut maka pelayanan ke pelanggan  tidak  dapat  diberikan  secara  optimal karena adanya kekurangan stok yang bisa mengakibatkan  hilangnya  kepercayaan  pelanggan dan CV. Cahaya Sejati akan mengalami kerugian.
Maka dari itu, akan dilakukan proses penelitian guna  mendapatkan  solusi  untuk  memprediksi  stok kosmetik  yang  membantu  CV.  Cahaya  Sejati  untuk mengatasi  persoalan  tersebut  menggunakan  teknik peramalan.  Peramalan  merupakan  salah  satu  teknik yang dapat digunakan untuk memprediksi suatu nilai dimasa  yang  akan  datang  dengan  memanfaatkan data  atau  informasi  di  masa  lalu  untuk  acuan penyusunan perencanaan dan pengambilan keputusan [2].
Metode  yang  digunakan  dalam  peneliian  ini adalah  metode Single  Exponential  Smoothing merupakan  teknik  peramalan  rata-rata  bergerak dengan  pembobotan dimana  data  diberi  bobot  oleh sebuah fungsi
exponential [3]. Dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing akan memprediksi stok kosmetik dibulan berikutnya yaitu  bulan  Maret  2022  dengan  menggunakan  data pada  bulan  Maret  sampai  Februari  2022.  Sehingga pemilik  CV.  Cahaya  Sejati  akan  dapat  mengambil keputusan  dalam  menyediakan  kosmetik  di  bulan berikutnya.
Selanjutnya dilakukan pencarian nilai ketepatan  prediksi  menggunakan  metode Mean Absolute  Error dan Mean  Absolute  Percentage Error . Mean  Absolute  Deviation adalah  metode untuk mengevaluasi hasil peramalan dalam menentukan kesalahan prediksi. Tentunya, diharapkan  hasil  kesalahan  yang  minimum  dengan kata lain semakin kecil nilai kesalahan yang didapat maka  semakin  tepat  hasil  prediksinya  [4].  Tujuan pengukuran  peramalan  ini  adalah  untuk  mengetahui sejauh  mana eror yang  dihasilkan  peramalan  stok kosmetik  sehingga  diketahui  tingkat  keakuratan peramalan stok kosmetik dibulan depan.
Penelitian sebelumnya mengenai single exponential  smoothing pernah  dilakukan  mengenai identifikasi  pola  penyakit  hipertensi  yang  ada  di Puskesmas  Rawang  Panca  Arga  untuk  kemudian dilakukan  peramalan  jumlah  kejadian  hipertensi  di Puskesmas  Rawang  Panca  Arga  [5].  Penelitian selanjutnya  tentang single  exponential  smoothing yaitu mengenai proses pemenuhan stok obat dengan melakukan  peramalan  stok  obat  berdasarkan  data permintaan  obat  pada  periode  sebelumnya  sehingga persediaan  obat  terpenuhi  [6].  Penelitian  ketiga mengenai single  exponential  smoothing yaitu peramalan  penjualan  makanan  ringan    pada  PT. Alam  Jaya  Wirasentosa  mampu  menghasilkan sistem  peramalan  penjualan  yang  lebih  cepat  dan akurat  sehingga  mempermudah  perusahaan  dalam mempersiapkan  jumlah  stok  barang  [7].  Penelitian ke empat tentang single exponential smoothing yaitu prediksi  jumlah  hasil  panen  merica  menghasilkan selisih error prediksi 30% [8].

## 2. METODE PENELITIAN
Peramalan adalah suatu metode untuk memperkirakan  suatu  nilai  dimasa depan  dengan menggunakan  data  masa lalu  [9].  Peramalan ( Forecasting )  adalah  memprediksikan  beberapa kejadian  atau  banyak  kejadian  yang  akan  datang.
Dalam  bidang  bisnis, forecasting termasuk  hal penting  yang  dapat  mempengaruhi  pengambilan keputusan [10]. Tujuan dari peramalan adalah untuk mengurangi  ketidakpastian  dan  untuk  menyediakan benchmarks (tolak  ukur)  untuk  memonitor  kinerja yang sebenarnya [11]
Metode Exponential smoothing adalah perkembangan  dari moving  average,  yang  sering digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  data  time series [12]. Single Exponential Smoothing
merupakan  metode  yang  menunjukkan  pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai observasi.  Nilai  yang  lebih  baru  diberikan  bobot yang  relatif  lebih  besar  dibanding  nilai  observasi yang  lebih  lama  [13].  Keberadaan  metode  SES merupakan prosedur  perbaikan  terus-menerus  pada peramalan  terhadap  objek pengamatan  terbaru  [14]. Adapun  rumus  untuk Single Exponential  Smoothing adalah terdapat pada persamaan berikut : Ft+1 = a Xt + (1-a) Ft
(1) Dimana: Ft+1 : nilai prediksi untuk periode t+1. Α      : konstanta smoothing (0 < α < 1). Xt     : nilai aktual periode ke-t. Ft     : nilai prediksi periode ke-t.
Selanjutnya untuk mengukur error (kesalahan) forecast biasanya  digunakan Mean  Absolute  Error, Mean  Squared  Error,  Mean  Absolute  Percentage Error [15].
1. Mean Squared Error (MSE)
Mean  Squared  Error adalah  metode  rata-rata error kuadrat  memperkuat  pengaruh  angka-angka error yang  besar,  namun  memperkecil  angka kesalahan prakiraan kecil (kurang dari satu unit).
𝑀𝑆𝐸 =   ∑ (𝑌 𝑡 −   𝐹 𝑡 )^2 𝑛 𝑛 𝑡=1 (2)
Dimana :
Yt = nilai aktual pada periode t
Ft  = nilai peramalan pada periode t
n   = jumlah periode
2. Mean Absolute Deviation (MAD)
Sebuah  metode  umum  untuk  mengukur kesalahan  perkiraan  keseluruhan  adalah  MAD dihitung  dengan  membagi  jumlah  nilai absolut dari error perkiraan  individu  dengan  ukuran  sampel (jumlah periode perkiraan) sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ |𝑌 𝑡 −   𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑡=1 (3)
Dimana : Yt = nilai aktual pada periode t Ft  = nilai peramalan pada periode t n   = jumlah periode
3. Mean Absolut Percentage Error (MAPE)
Pengukuran  ketelitian  dengan  cara  rata-rata persentase kesalahan absolut (MAPE) menunjukkan rata-rata  kesalahan absolut prakiraan  dalam  bentuk persentasenya terhadap data aktual.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 1 𝑛 ) ∑ |𝑌 𝑡 −   𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑛 𝑡=1 (100)           (4)
Dimana : Yt = nilai aktual pada periode t Ft  = nilai peramalan pada periode t n = jumlah periode Satuan MAPE dinyatakan dalam bentuk persen [16].

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  yaitu  data yang  diambil  merupakan  data  1  tahun  terakhir  dari stok  kosmetik  yaitu  dari  bulan  Maret  2021  sampai Februari 2022 yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Stok Kosmetik No Nama Kosmetik Bulan 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 1. Handbody : HBL Liora 20 15 25 25 18 22 20 25 18 20 15 12 2. Lipstik : Dolby 25 18 20 23 18 25 23 20 15 28 20 25 3. Sabun Cair : SPA. Gell 15 28 25 30 22 25 20 30 20 23 20 25 4. Sampo : Boneka 25 20 15 25 20 25 18 30 18 20 15 12 5. Bedak Padat : TWC Dolby 20 15 25 22 20 25 20 30 16 21 25 30

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  peramalan  stok  kosmetik  di
CV. Cahaya Sejati dengan Metode
Single
Exponential  Smoothing ini  terangkum  dalam  bab berikut ini :
Berikut ini adalah algoritma single exponential smoothing pada peramalan stok kosmetik menggunakan alpha 0,2. Alpha 0,2 dipilih karena  diantara  alpha  yang  lainnya,  alpha  0,2 memilik  hasil error terkecil  dibandingkan  dengan alpa lainnya.
1. Handbody : HBL Liora
a. Menghitung  peramalan single  exponential smoothing
𝐹𝑡 = 𝛼𝑋𝑡 + (1– 𝛼 ) 𝐹𝑡 −1 𝑆2  = (0,2 ∗ 20) + (1 − 0,2) ∗ 20 = 20 𝑆3 = (0,2 ∗ 15) + (1 − 0,2) ∗ 20 = 19 𝑆4 = (0,2 ∗ 25) + (1 − 0,2) ∗ 19 = 20 ,20 𝑆5 = (0,2 ∗ 25) + (1 − 0,2) ∗ 20,20 = 21 ,16 𝑆6 = (0,2 ∗ 18) + (1 − 0,2) ∗ 21,16 = 20,53 𝑆7 = (0,2 ∗ 22) + (1 − 0,2) ∗ 20,53 = 20,82 𝑆8 = (0,2 ∗ 20) + (1 − 0,2) ∗ 20,82 = 20,66 𝑆9 = (0,2 ∗ 25) + (1 − 0,2) ∗ 20,66 = 21,53
𝑆10 = (0,2 ∗ 18) + (1 − 0,2) ∗ 21,53 = 20,82 𝑆11 = (0,2 ∗ 20) + (1 − 0,2) ∗ 20,82 = 20,66 𝑆12 = (0,2 ∗ 15) + (1 − 0,2) ∗ 20,66 = 19,53 𝑆13 = (0,2 ∗ 12) + (1 − 0,2) ∗ 19,53 = 18,02
1026 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 1023-1030
b. Menghitung MAD, MSE MAPE
Perhitungan MAD MAD April = 15-20,20  = -5 MAD Mei = 25-67,50 = 6
MAD Juni = 25-21,16 = 4,80 MAD Juli = 18-20,53 = -3,16
MAD Agustus = 22-20,82 = 1,47 MAD September = 20-20,66 = -0,82 MAD Oktober = 25-21,53 = 4,34 MAD November = 18-20,82 = -3,53 MAD Desember = 20-20,66 = -0,82 MAD Januari = 15-19,53 = -5,66 MAD Februari = 12-18,02 = -7,53 Perhitungan MSE
MSE April = (5)^2  = 25
MSE Mei = (6)^2 = 36 MSE Juni = (4,80)^2 = 23,04 MSE Juli = (3,16)^2 = 9,99 MSE Agustus = (1,47)^2 = 2,16 MSE September = (0,83)^2 = 0,67
MSE Oktober = (4,34)^2 = 18,84 MSE November = (3,53)^2 = 12,46 MSE Desember = (0,82)^2 = 0,67 MSE Januari = (5,66)^2 = 32,04
MSE Februari = (7,53)^2 = 56,70 Perhitungan MAPE MAPE April = 5 / 15  = 0,33
MAPE Mei = 6 / 25 = 0,24
MAPE Juni = 4,80 / 25 = 0,19 MAPE Juli = 3,16 / 18 = 0,18 MAPE Agustus = 1,47 / 22 = 0,07 MAPE September = 0,82/ 20 = 0,04 MAPE Oktober = 4,34 / 25 = 0,17 MAPE November = 3,53 / 18 = 0,20 MAPE Desember = 0,82 / 20 = 0,04 MAPE Januari = 5,66 / 15 = 0,38
MAPE Februari = 7,53 / 12 = 0,63
MAD =   ∑ |Y t −   F t | n n t=1 = 43,13 11 = 3,92
MSE =   ∑ (Y t −   F t ) 2 n n t=1 = 217,57 11 = 19,78 MAPE = ( 1 n ) ∑ |Y t −   F t | n n t=1 (100) = 2,47 11 = 0,22 = 22,45%
Dari  perhitungan  di  atas,  akan  terlihat  dan terangkum  hasil  peramalan  yang  ditunjukan  pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Peramalan Handbody : HBL Liora No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 Mar-21 20 2 Apr-21 15 20,00 -5,00 5,00 25,00 0,33 3 Mei-21 25 19,00 6,00 6,00 36,00 0,24 4 Jun-21 25 20,20 4,80 4,80 23,04 0,19 5 Jul-21 18 21,16 -3,16 3,16 9,99 0,18 6 Agu-21 22 20,53 1,47 1,47 2,16 0,07 7 Sep-21 20 20,82 -0,82 0,82 0,67 0,04 8 Okt-21 25 20,66 4,34 4,34 18,84 0,17 9 Nov-21 18 21,53 -3,53 3,53 12,46 0,20 10 Des-21 20 20,82 -0,82 0,82 0,67 0,04 11 Jan-22 15 20,66 -5,66 5,66 32,04 0,38 12 Feb-22 12 19,53 -7,53 7,53 56,70 0,63 13 Mar-22 18,02 Total 43,13 217,57 2,47 Rata-Rata 3,92 19,78 22,45
Pada  Tabel  2  tersebut,  hasil  peramalan  pada bulan  Maret  2022  menghasilkan  handbody  :  HBL Liora berjumlah 18,02 dengan nilai rata-rata MAPE 22,45%.
2. Lipstik : Dolby.
Hasil  peramalan  Lipstik  :  Dolby  sama  dengan perhitungan  sebelumnya  dengan  menggunakan  data pada  Tabel  1.  sehingga  menghasilkan  peramalan pada Tabel 3 berikut. Tabel 3. Hasil Peramalan Lipstik : Dolby No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 Mar-21 25 2 Apr-21 18 25,00 -7,00 7,00 49,00 0,39 3 Mei-21 20 22,90 -2,90 2,90 8,41 0,15 4 Jun-21 23 22,03 0,97 0,97 0,94 0,04 5 Jul-21 18 22,32 -4,32 4,32 18,66 0,24 6 Agu-21 25 21,02 3,98 3,98 15,84 0,16
Tria Purnamika Putri, dkk, Forecasting Stok Kosmetik Di CV. Cahaya Sejati … 1027
7 Sep-21 23 22,21 0,79 0,79 0,62 0,03 8 Okt-21 20 22,45 -2,45 2,45 6,00 0,12 9 Nov-21 15 21,72 -6,72 6,72 45,16 0,45 10 Des-21 28 19,70 8,30 8,30 68,89 0,30 11 Jan-22 20 22,19 -2,19 2,19 4,80 0,11 12 Feb-22 25 21,53 3,47 3,47 12,04 0,14 13 Mar-22 22,57 Total 43,09 230,36 2,13 Rata-Rata 3,92 20,94 19,36
Pada  Tabel  3  tersebut,  hasil  peramalan  pada bulan  Maret  2022  menghasilkan  lipstik  :  Dolby berjumlah  22,57  dengan  nilai  rata-rata  MAPE 19,36%.
3. Sabun Cair : SPA. Gell.
Hasil  peramalan  Sabun  Cair  :  SPA.  Gell  sama dengan perhitungan sebelumnya dengan
menggunakan  data  pada  Tabel  1.  menghasilkan peramalan pada Tabel 4 berikut ini. Tabel 4. Hasil Peramalan Sabun Cair : SPA. Gell No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 Mar-21 15 2 Apr-21 28 15,00 13,00 13,00 169,00 0,46 3 Mei-21 25 18,90 6,10 6,10 37,21 0,24 4 Jun-21 30 20,73 9,27 9,27 85,93 0,31 5 Jul-21 22 23,51 -1,51 1,51 2,28 0,07 6 Agu-21 25 23,06 1,94 1,94 3,76 0,08 7 Sep-21 20 23,64 -3,64 3,64 13,25 0,18 8 Okt-21 30 22,55 7,45 7,45 55,50 0,25 9 Nov-21 20 24,79 -4,79 4,79 22,94 0,24 10 Des-21 23 23,35 -0,35 0,35 0,12 0,02 11 Jan-22 20 23,25 -3,25 3,25 10,56 0,16 12 Feb-22 25 22,28 2,72 2,72 7,40 0,11 13 Mar-22 23,10 Total 54,02 2918,16 2,12 Rata-Rata 4,91 37,09 19,27
Pada  Tabel  4  tersebut,  hasil  peramalan  pada bulan  Maret  2022  menghasilkan  sabun  cair  :  SPA Gell  berjumlah  23,10  dengan  nilai  rata-rata  MAPE 19,27%.
4. Sampo : Boneka.
Hasil  peramalan  Sampo  :  Boneka  sama  dengan perhitungan  sebelumnya  dengan  menggunakan  data pada  Tabel  1.  Sehingga  menghasilkan  peramalan pada Tabel 5. Tabel 5. Hasil Peramalan Sampo : Boneka No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 Mar-21 25 2 Apr-21 20 25,00 -5,00 5,00 25,00 0,25 3 Mei-21 15 23,50 -8,50 8,50 72,25 0,57 4 Jun-21 25 20,95 4,05 4,05 16,40 0,16 5 Jul-21 20 22,17 -2,17 2,17 4,71 0,11 6 Agu-21 25 21,52 3,48 3,48 12,11 0,14 7 Sep-21 18 22,56 -4,56 4,56 20,79 0,25 8 Okt-21 30 21,19 8,81 8,81 77,62 0,29 9 Nov-21 18 23,83 -5,83 5,83 33,99 0,32 10 Des-21 20 22,08 -2,08 2,08 4,33 0,10 11 Jan-22 15 21,46 -6,46 6,46 41,73 0,43 12 Feb-22 12 19,52 -7,52 7,52 56,55 0,63 13 Mar-22 17,26 Total 58,46 3417,57 3,25 Rata-Rata 5,31 33,23 29,55
Pada  Tabel  5  tersebut,  hasil  peramalan  pada bulan  Maret  2022  menghasilkan  sampo  :  Boneka berjumlah  17,26  dengan  nilai  rata-rata  MAPE 29,55%.

## 5. Bedak Padat : TWC Dolby.
Hasil  peramalan  Bedak  Padat  :  TWC  Dolby  sama dengan  perhitungan  sebelumnya  menggunakan  data pada  Tabel  1.  Sehingga  menghasilkan  peramalan pada Tabel 6. sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Peramalan Bedak Padat : TWC Dolby No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 Mar-21 20 2 Apr-21 15 20,00 -5,00 5,00 25,00 0,33 3 Mei-21 25 18,50 6,50 6,50 42,25 0,26 4 Jun-21 20,45 1,55 1,55 2,40 0,07 5 Jul-21 20 20,92 -0,92 0,92 0,85 0,05 6 Agu-21 25 20,64 4,36 4,36 19,01 0,17 7 Sep-21 20 21,95 -1,95 1,95 3,80 0,10 8 Okt-21 30 21,37 8,63 8,63 74,48 0,29 9 Nov-21 16 23,96 -7,96 7,96 63,36 0,50 10 Des-21 21 21,57 -0,57 0,57 0,32 0,03 11 Jan-22 25 21,40 3,60 3,60 12,96 0,14 12 Feb-22 30 22,48 7,52 7,52 56,55 0,25 13 Mar-22 24,74 Total 48,56 2358,07 2,19 Rata-Rata 4,41 27,36 19,91
Pada  Tabel  6  tersebut,  hasil  peramalan  pada  bulan Maret 2022 menghasilkan bedak padat : TWC Dolby berjumlah  24,74  dengan  nilai  rata-rata  MAPE 19,91%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penerapan  metode Single  Exponential Smoothing dengan  alpa  0,2  untuk  peramalan  stok kosmetik di CV. Cahaya Sejati yang telah dilakukan, dapat  digunakan  dalam  meramalkan  stok  kosmetik di  bulan  berikutnya.  Berdasarkan  hasil  pengujian jenis  kosmetik  yaitu  Handbody  :  HBL  Liora  pada bulan  Maret  2022  menghasilkan  18,02  dengan akurasi  dengan  akurasi  kesalahan  MAPE  22,45%, Lipstik : Dolby pada bulan Maret 2022 menghasilkan  22,57  dengan  akurasi  dengan  akurasi kesalahan  MAPE  19,36%,  Sabun  Cair  :  SPA.  Gell pada  bulan  Maret 2022  menghasilkan  23,10 dengan akurasi  dengan  akurasi  kesalahan  MAPE  19,27%, Sampo  :  Boneka  pada  bulan  Maret  2022 menghasilkan  17,26  dengan  akurasi  dengan  akurasi kesalahan  MAPE  29,25%,  dan  Bedak  Padat  :  TWC Dolby  pada  bulan  Maret  2022    menghasilkan  24,74 dengan  akurasi  dengan  akurasi  kesalahan  MAPE 19,91%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Indrayuni,  “Klasifikasi  Text  Mining Review  Produk  Kosmetik  Untuk  Teks Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes,” J.  Khatulistiwa  Inform. ,  vol.
7, no. 1, pp. 29–36, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i1.1.
[2] F.  E.  Supriatin  and  A.  N.  Rohman,
“Peramalan Produksi Perikanan Budidaya di Kabupaten Malang Dengan Metode Exponential Smoothing,” Media Akuatika J. Ilm.  Jur.  Budid.  Perair. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 51–58, 2020, [Online]. Available: http://ojs.uho.ac.id/index.php/JMA/article/vi ew/11961. [3] N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra  and  I.  B.  G.
Anandita,  “Penerapan  Metode  Single
Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan Penjualan  Barang,” Sains  Komput.  dan Inform. , vol. 3, no. September, pp. 433–441, 2019.
[4] M.  N.  Arridho  and  Y.  Astuti,  “Penerapan Metode  Single  Exponential  Smoothing untuk Memprediksi Penjualan Katering pada Kedai  Pojok  Kedaung,” J.  Ilm.  Intech    Inf. Technol. J. UMUS , vol. 2, no. 02, pp. 35–44, 2020, doi: 10.46772/intech.v2i02.288.
[5] Fahrunnisa,  N.  Manurung,  and  R.  A. Dalimunthe, “PERAMALAN KASUS BARU  PENDERITA  HIPERTENSI  DI KECAMATAN RAWANG PANCA ARGA DENGAN TEKNIK SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING,” J-Com (Journal  Comput. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  237– 244, 2021.
[6] A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K. Isnaningtyas,  “Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Untuk  Analisa Peramalan  Penjualan,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p. 756,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[7] M.  Qamal,  “Peramalan  Penjualan  Makanan Ringan  Dengan  Metode  Single  Exponential Smoothing,” TECHSI    J.  Penelit.  Tek.
Tria Purnamika Putri, dkk, Forecasting Stok Kosmetik Di CV. Cahaya Sejati … 1029
Inform. , 2019.
[8] I. Permadi, A. K. Nugroho, M. R. Rachmat, P.  S.  Informatika,  F.  Universitas,  and  J.
Soedirman,  “PREDICTION  OF  THE AMOUNT  OF  PEPPER  HARVEST  BY USING  FUZZY  PREDIKSI  JUMLAH HASIL PANEN MERICA MENGGUNAKAN  FUZZY,” J.  Tenik Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 177–182, 2022.
[9] I.  L.  P.  Navalina,  N.  I.  Riwajanti,  S. Sulistyono,  and  L.  Djajanto,  “Forecasting Produksi Perikanan Laut Yang Dijual Di Tpi (Ton)  Dengan  Metode  Single  Exponential Smoothing,” Media Mahard. , vol. 18, no. 2,
pp.
206–214,
2020,
doi: 10.29062/mahardika.v18i2.149.
[10] A.  Nurlifa  and  S.  Kusumadewi,  “Sistem Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan Metode  Moving  Average  Pada  Rumah Jilbab  Zaky,” INOVTEK  Polbeng  -  Seri
Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  18,  2017,  doi: 10.35314/isi.v2i1.112.
[11] F.  M.  Yuma,  “Sistem  Peramalan  Harga Emas Menggunakan
Metode Single Exponential  Smoothing,” Semin.  Nas.  R. , vol.  1,  no.  1,  pp.  299–302,  2018,  [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/sen ar/article/view/272.
[12] N. H. A. S. Al Ihsan, H. H. Dzakiyah, and F. Liantoni,  “Perbandingan  Metode  Single Exponential  Smoothing  dan  Metode  Holt untuk Prediksi Kasus COVID-19 di Indonesia,” Ultim.    J.  Tek.  Inform. ,  vol.  12, no. 2, pp. 89–94, 2020, doi: 10.31937/ti.v12i2.1689.
[13] G.  Putra  and  A.  R.  Maulud,  “Peramalan Kebutuhan  Batubara  Menggunakan  Metode Single Exponential Smoothing di PT . Solusi
Bangun Andalas,” J. Optim. , vol. 6, pp. 131–
141, 2020, [Online].
Available:
www.jurnal.utu.ac.id/joptimalisasi.
[14] S.  Panggabean,  P.  R.  Sihombing,  and  ..., “Simulasi Exponential Moving Avarage dan Single  Exponential  Smoothing:  Sebuah Perbandingan  Akurasi  Metode  Peramalan,”
J. Pemikir. … , vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2021, [Online]. Available: http://journal.rekarta.co.id/index.php/jp3m/a rticle/view/339%0Ahttps://journal.rekarta.co .id/index.php/jp3m/article/download/339/32 0.
[15] D.  Gunawan  and  W.  Joni,  “Perancangan Sistem Informasi Purchase Order
Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing,” J.  Mhs.  Apl.  Teknol.  Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 13–18, 2020.
[16] D.  INDAH  RUSPRIYANTY  and  A.
SOFRO,  “Peramalan  Persewaan  Kaset
Video Dengan Menggunakan Moving
Average,” MATHunesa ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 75–80, 2018.