## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2199

## Implementasi Sistem Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Moving Average

## Wulandari
Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: wulandari@budiluhur.ac.id
Email Penulis Korespondensi: wulandari@budiluhur.ac.id
Abstrak− PT. XYZ adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan obat dan vitamin hewan ternak, setiap periodenya Jumlah  permintaan  barang  selalu terjadi  perubahan. Masalah   yang  dihadapi  PT.  XYZ yaitu barang  kadaluarsa  dikarenakan pada periode tertentu jumlah stok menumpuk karena jumlah permintaan sedikit yang mengakibatkan perusahaan menjadi rugi. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  peramalan  untuk  proses  persediaan  barang  agar  meminimalisis  kerugian perusahaan terhadap perkiraan yang dilakukan selama ini.  Guna meminimalisir permasalahan tersebut, penulis memodelkan sistem informasi peramalan(forecasting) pengadaan barang menggunakan VB.Net dan MYSQL serta menggabungkan metode Moving  Average .  Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan  pengumpulan  dan  pengolahan  data,  dan  dilanjukan  dengan  proses analisa  data,  untuk  memodelkan  kebutuhan  sistem  penulis  menggunakan  UML.  Hasil  akhir  dari  penelitian    ini  yaitu  nilai akurasi mencapai 88% sehingga sistem peramalan persediaan barang menggunakan metode moving average dapat membantu manager dalam pengambilan keputusan untuk menentukan proses persediaan barang dimasa yang akan datang.
Kata Kunci: Forecasting, Persediaan Barang, Moving Average, Implementasi Sistem
Abstract− PT. XYZ is a company engaged in the sale of drugs and vitamins for livestock, each period the number of requests for goods always changes. Problems faced by PT. XYZ, which is expired goods because in a certain period the amount of stock is piling up due to the small amount of demand that causes the company to lose. The purpose of this study is to forecast the inventory  process  in  order  to  minimize  the  company's  losses  against  the  estimates  made  so  far.  In  order  to  minimize  these problems,  the  authors  model  the  forecasting  information  system  for  procurement  of  goods  using  VB.Net  and  MYSQL  and combine the Moving  Average method.  The method  used  is the  data collection  and processing,  and continued  with  the data analysis process, to model the system requirements of the writer using UML. The final result of this study is that the value of accuracy reaches 88% so that the inventory forecasting system using the moving average method can help managers in making decisions to determine the process of inventory in the future.
Keywords : Forecasting, Inventory, Moving Average, System Implementation

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dan  berharga  bagi  sebuah  perusahaan,  karena  dengan  adanya informasi  yang  tepat  dan  akurat  dapat  digunakan  manager  untuk  pertimbangan  dalam  penambilan  keputusan dimasa  yang akan datang [1][2]. Saat ini hampir semua bidang usaha, jasa, instansi, institusi dan organisasi sudah beralih  menggunakan  teknologi,  peralihan  kegiatan administrasi  yang  semula  masih  manual menjadi  sangatlah penting,  selain  dapat  membantu  meringankan  pekerjaan  [3].  Salah  satunya  kegiatan  persediaan  barang  yang dilakukan  oleh  PT.  XYZ  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan  obat-obatan  dan  vitamin  hewan  ternak  yang tersebar di wilayah Indonesia. Permintaan produk yang tidak pasti disetiap periodenya mengharuskan perusahaan ini  untuk  dapat  menganalisa  dengan  tepat  permintaan  di  periode  yang  akan  datang[2].  Masalah  yang  dihadapi adalah  jumlah  stok  barang  yang  tersedia  masih  banyak  sedangkan  jumlah  permintaan  sedikit  sehingga menyebabkan barang menjadi kadaluarsa
Persediaan  adalah  bahan  atau  barang  yang  disimpan  untuk  digunakan  memenuhi  kebutuhan  tertentu, misalnya digunakan dalam proses produksi atau untuk dijual kembali[4]. Sebagai salah satu asset penting dalam sebuah perusahaan, pengendalian terhadap persediaan barang merupakan suatu kegiatan penting yang mendapat perhatian  khusus  dari  perusahaan,  Tujuan  utama  dalam  pengendalian  persediaan  adalah  untuk menjaga  tingkat persediaan suatu barang pada tingkat yang optimal sehingga  dapat memperoleh penghematan [5].
Dalam mentukan jumlah persediaan barang setiap bulannya dibutuhkan data lama untuk mengetahuai atau memperkirakan jumlah persediaan barang, kegiatan untuk mengetahui atau memperkirakan apa yang akan terjadi pada  masa  yang  akan  datang  disebut  dengan  peramalan[6].    Menurut  Subagyo forecasting (peramalan)  adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi [7]. Definisi lain dari peramalan adalah metode untuk memperkirakan suatu nilai di masa depan dengan menggunakan data masa lalu dan juga diartikan sebagai seni dan ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  pada  masa  yang  akan  datang  sedangkan  aktivitas  peramalan  merupakan fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan suatu produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat[4].  Untuk itu perlu dibuatkan sistem peramalan persediaan barang yang nantinya  hasil  dari  proses  peramalan  tersebut  dapat  digunakan  untuk  menganalisa  jumlah  persediaan  barang dimasa yang akan datang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Moving Average . Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh D. Anggoro and Wulandari adalah meramalkan penjualan obat ternak  dimasa yang akan datang  menggunakan metode moving average , data yang digunakan  dalam penelitian tersebut adalah data dalam kurun waktu 5 tahun terakhir yang terdiri dari data training tahun 2015-2018 sedangkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2199
data  testing adalah  data  tahun 2019,    parameter  yang digunakan  dalam  penelitian tersebut  adalah  kategori  dan wilayah.
Penelitian  serupa  yang  pernah  dilakukan  oleh  R.  Y.  Hayuningtyas,  dalam  penelitian  tersebut menggabungkan  metode weighted  moving  average dan  metode double  exponential  smoothing ,  data  yang digunakan untuk penelitian ini yaitu data penjualan selama satu tahun 2016. Dalam penelitian tersebut dijelaskan perbandingan hasil peramalan menggunakan kedua metode, hasil peramalan persediaan untuk periode berikutnya 52 dengan Weighted Moving Average dan 60 dengan Double Exponential Smoothing. Kedua metode ini memiliki nilai Mean Square Error. Dimana nilai error Weighted Moving Average yaitu 0,114 dan nilai error Mean Square Error 6,12, nilai error terkecil [8].
Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Hendriani dkk, dalam penelitiannya dilakukan peramalan untuk menentukan  jumlah  kebutuhan  obat  yang  tidak  pasti  di masa mendatang  dengan menggunakan metode Weight Moving  Average (WMA)  dan  untuk  membantu  menentukan  batas  aman  persediaan  digunakan metode  Reorder Point(ROP),  sehingga  sistem  peramalan  ini  dapat  memperoleh  nilai  ramalan  yang  baik  dengan  nilai  akurasi kebenaran sebesar 70% [4], tujuanya yaitu terhindar dari masalah stockout dan overstock . Penelitian  lain  dilakukan  Haryanto  Tanuwijaya,  dalam  penelitianya  menggabungkan metode  winter’s exponential  smoothing  dan  single  moving  average untuk  menentukan  kebutuhan  pemakaian  obat  dan merencanakan pengadaan obat dengan lebih tepat. Hasil menunjukkan bahwa 61,9% obat RS memiliki pola data bersifat stationer sehingga lebih tepat menggunakan metode SMA. Sedangkan 38,1% obat sisanya memiliki pola data bersifat musiman sehingga lebih tepat menggunakan metode WES [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam menyelesaikan penelitian ini dibuat tahapan penelitian yang ditunjukan pada gambar 1 dibawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2199
a) Studi Pustaka
Membaca  dan mempelajari  literature-literatur  terdahulu  yang ada  kaitanya  dengan  penelitian  yang  diambil penulis.
b) Identifikasi Masalah
Menganalisis permasalahan dan sistem yang sedang berjalan,  dengan wawancara langsung ke bagian terkait.
c) Pengumpulan Data
Mengambil sample data masa lalu, diambil 1 tahun terakhir data penjualan barang pada tahun 2018, dari data tersebut dibagi menjadi 2 kategori yaitu: Pertama data training yaitu data tahun 2018 yang  digunakan untuk mengembangkan metode yang dipilih. Kedua  data testing yaitu data tahun 2019 yang digunakan untuk testing hasil dari peramalan.
d) Tinjauan Obyek Penelitian
Penulis memilih obyek yang diteliti yaitu perusahaan yang bergerk dalam bidang penjualan obat dan Vitamin sebagai tempat riset.
e) Prosesing Data
Setelah data terkumpul data olah dengan mensortir atau mengecek data dalam bentuk Microsoft Exce l untuk menghindari  duplikasi  data  sekaligus  menghilangkan reudancy. Setelah  format  data  sesuai  maka  data selanjutnya data dianalisa menggunakan metode yang dipilih.
f) Pemilihan Metode
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Moving Average. Metode Moving Average merupakan model  dalam  melakukan  peramalan  teknik  ini  digunakan  dalam  memprediksi  permintaan  dengan  cara melakukan perhitungan nilai rata-rata dari nilai permintaan sesungguhnya dari sejumlah periode yang spesifik sebelumnya.  Setiap  peramalan  baru  ditetapkan  pada periode  yang  lama dan  digantikan  dengan permintaan dari periode yang baru, sehingga data pada perhitungan berpindah sepanjang waktu sesuai dengan namanya Moving Average [1].
g) Perancangan Sistem
Dalam  proses  perancangan  sistem  penulis  menggunakan  UML( Unified  Modelling  Language) yaitu  Bahasa pemodelan untuk sistem atau perangkat lunak yang berparadigma berorientasi objek. Pemodelan (modeling) sesungguhnya digunakan untuk penyederhanaan permasalahan yang kompleks sehingga lebih mudah untuk dipelajari  dan  dipahami  [10].    Komponen  tersebut  yaitu Activity  Diagram,  Use  Case  Diagram,  Squeence Diagram, Entity Relationship Diagram(ERD).
h) Perancangan Database
Pada  tahapan  perancangan  database  penulis  menggunakan  E-R  Diagram  untuk  dapat  memahami  pola hubungan antar data dengan lebih jelas. Dan dilanjutkan dengan pembuatan basis data  menggunakan database Mysql yaitu salah satu jenis database server yang sangat terkenal. Mysql termasuk jenis RDBMS( Rational Database management System )[11].
i) Perancangan Interface system
Dalam tahapan perancangan interface penulis merancang  dengan konsep easy to use , agar pengguna dapat memanfaatkan dengan mudah.
j) Implementasi
Dalam Proses Implementasi, penulis menggunakan Microsoft excel utuk mengolah data dan menggunakan Bahasa pemrograman  VB.NET untuk  pengkodean atau ( coding ) yang dikoneksikan dengan database Mysql. VB.NET  merupakan  suatu  perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  untuk  pengembangan  berbagai  macam aplikasi  yang  memiliki  berbagai  macam  tipe  antara  lain  aplikasi  desktop  (windows  form,command  line (console)), aplikasi web, windows mobile (Pocket PC)” [12].
k) Pengujian
Dalam tahapan pengujian dibagi menjadi 2 yaitu Pengujian program yaitu menggunkaan Blackbox testing dan pengujian Nilai Error menggunakan MAD( Mean Absolute Deviation ). MAD menrupakan pengujian dengan ketentuan semakin kecil nilai MAD menunjukan error yang dihasilkan semakin sedikit [13].
l) Hasil  dari  pengujian  tersebut  akan  digunakan  managemen  sebagai  pengambilan  keputusan  untuk  proses persediaan barang di perusahaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data
Dibawah ini merupakan data penjualan barang pada tahun 2018 yang dikumpulkan, kemudian data diolah dengan cara  mensortir atau mengecek  data  dalam  bentuk Microsoft  Exce l  untuk menghindari  duplikasi/ reudancy data. Data akumulasi penjualan barang tahun 2018 ditunjukan pada tabel 1 dibawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2199
Tabel 1. Data Penjualan barang tahun 2018 Bulan Tahun Qty(kg) Januari 2018 2826 Februari 2018 1905 Maret 2018 3753 April 2018 2250 Mei 2018 1828 Juni 2018 2070 Juli 2018 2510 Agustus 2018 1892 September 2018 2050 Oktober 2018 2221 Nopember 2018 1785 Desember 2018 2300 3.2 Analisa Data
Berdasarkan  data  yang  sudah  diolah,  selanjunya  data  dianalisa  menggunakan  metode Moving  Average ,  yang ditunjukan pada persamaan 1[13]:
S t+1 = Xt+𝑋𝑡−1+⋯X𝑡−𝑛+1 n (1)
Keterangan S t+1 =  Prediksi untuk periode t+1 n        =  Jumlah periode yang digunakan untuk menghitung moving   average X t =  Data periode i
Untuk  melakukan  peramalan  persedian  barang  periode  yang  akan  datang  yaitu  januari  2019,  maka  dilakukan pengujian dengan menggunakan Metode Moving Average dengan periode bergerak 3 bulan .  Berikut perhitungan peramalan persediaan barang Moving Average :
MA=(n1+n2+n3+….)/n (2)
Keterangan MA = Moving Average n1=data periode pertama n2=data periode kedua n3=data periode ketiga dan seterusnya n=jumlah periode rata-rata bergerak
MA 2019 = ( 2050+2221+ 1785)/3 MA 2019 =6056/3 MA 2019 = 2018.666667
Tabel 2. Hasil Peramalan Moving Average Bulan Tahun Terjual (n) Perkiraan MA Januari 2018 2826 - Februari 2018 1905 - Maret 2018 3753 - April 2018 2250 2828 Mei 2018 1828 2636 Juni 2018 2070 2610.333333 Juli 2018 2510 2049.333333 Agustus 2018 1892 2136 September 2018 2050 2157.333333 Oktober 2018 2221 2150.666667 Nopember 2018 1785 2054.333333 Desember 2018 2300 2018.666667 27390 20640.66667
Tabel 2 diatas menerangkan tentang perhitungan peramalan menggunakan metode I yang dilakukan dalam kurun waktu 3 bulan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2199
3.3 Rancangan Sistem
a. Activity Diagram Activity Diagram sistem usulan digambarkan pada gambar 2 dibawah ini:
Gambar 2. Activity Diagram Proses Usulan
b. Use Case Diagram Use Case diagram adalah merupakan gambaran interaksi antara sistem dengan pemakai ( user ). Dengan kata lain use case diagram dengan nyata menguraikan siapa yang akan menggunakan sistem dan dengan cara apa pemakai dapat  saling  berhubungan  dengan  sistem  [14].  Gambar use  case  diagram transaksi  ditunjukan  pada  gambar  3 dibawah ini:
Gambar 3. Use Cas e Diagram Transaksi
c. Class Diagram Class Diagram digunakan untuk membuat database dan memudahkan dalam membuat rancangan layar. Class Diagram untuk membuat sistem peramalan digambarkan pada gambar 4 berikut ini:
Periode PK tahun PK bulan regresi History_Penjualan PK tahun PK bln PK kdbrg jml_jual tglrekap Barang PK kdbrg nmbrg satuan harga stok Forecasting PK tahun PK bln PK kdbrg jml_stok tglrekap 1 1..* 1..* 1..* 1..* 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2199

## d. Rancangan Layar
Rancangan Layar menu utama terdiri dari File Master, Transaksi, Laporan dan Keluar.  Rancangan menu utama digambarkan pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Rancangan Menu Utama
Rancangan  Master  barang  digunakan  untuk  menginput  data  barang.  Rancangan  master  entry  data  barang ditunjukan pada gambar 6 berikut ini:
Gambar 6 . Rancangan Menu Utama
Rancangan Layar transaksi proses peramalan digunakan untuk meramalkan data barang beberapa tahun kedepan dengan mengklik tombol PROSES . Rancangan layar proses peramalan data barang ditungjukan pada gambar 7 berikut ini:
Gambar 7. Rancangan Layar Proses Forecasting

## 3.4 Pengujian
Pengujian yang dilakukan penulis dibagi menjadi 2 yaitu: a. Pengujian Program

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2199
Metode  pengujian  yang  digunakan  untuk  pengujian  mengunakan  metode blackbox  testing ,  yaitu  melihat langsung code progam  dan  testing  program  dengan  cara  menginputkan  data,  jika  data  berhasil  disimpan, berarti program berfungsi dengan baik, sedangkan jika program error maka akan dilakukan perbaikan sampai program berhasil simpan.
b. Pengujian Nilai  Error
Sedangkan untuk pengujian nilai error pada proses peramalan pengadaan barang yaitu dengan menggunakan Deviasi Mutlak Rata-rata (MAD) yaitu nilai yang dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari setiap kesalahan  peramalan dibagi dengan jumlah  periode  data (n).  Berikut  contoh  perhitungan  nilai  error  MAD ( Mean Absolute Deviation ): Perhitungan data tahun 2018 ditunjukan pada persamaan 3 berikut ini:
MAD = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑛 (3)
= (2300-2018,67)/12 =23,44
Tabel 3. Hasil Perhitungan menggunakan MAD Bulan Tahun  Terjual (n) MA MAD Januari 2018 2826 - Februari 2018 1905 - Maret 2018 3753 - April 2018 2250 2828  -48.16666667 Mei 2018 1828 2636  -67.33333333 Juni 2018 2070  2610.333333  -45.02777778 Juli 2018 2510  2049.333333 38.38888889 Agustus 2018 1892 2136  -20.33333333 September 2018 2050  2157.333333  -8.944444444 Oktober 2018 2221  2150.666667 5.861111111 Nopember 2018 1785  2054.333333  -22.44444444 Desember 2018 2300  2018.666667 23.44444444
Pada Tabel  3 diatas menunjukan hasil perhitungan nilai error MAD dalam kurun waktu 1 tahun/12 bulan, Nilai error tersebut didapatkan dari rumus persamaan 3 diatas sehingga didapatkan hasil  nilai MAD Error 23,44 pada bulan desember 2018 .

## 4. KESIMPULAN
Hasil perhitungan peramalan persediaan barang bulan januari 2019  menggunakan metode moving average adalah 2018.666667 atau 2019 kemudian dari hasil peramalan tersebut dilakukan pengujian menggunakan MAD( Mean Absolute  Deviation) dan  didapatkan  hasil  Nilai  MAD  Error  23,44  dengan  tingkat  akurasi  dari  perhitungan peramalan mencapai 88% yang didapat dari (nilai MA : nilai data aktual x 100%). Dari hasil pengujian tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa dengan adanya sistem peramalan persediaan barang menggunakan metode moving average dapat  digunakan  sebagai  sistem  pengambilan  keputusan  bagi  manager  dalam  menentukan  jumlah persediaan  barang  untuk  periode  kedepanya.  Penulis  menyarankan  untuk  penelitian  berikutnya  menggunakan metode  peramalan  lain  yang  nilai  akurasinya  mendekati  100%  dari  nilai  aktual  dengan  tujuan  meminimalisir kerugian perusahaan akibat proses persediaan barang yang tidak akurat.

## REFERENCES
[1] D. Anggoro And Wulandari, “Sistem Peramalan Permintaan Sebagai Penunjang Analisa Penjualan Obat Ternak,” Pp. 420–426, 2019.
[2] D.  Anggoro  And  Wulandari,  “Forecasting  Demand  Dengan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Untuk  Analisa Jumlah Penjualan Obat Ternak,” No. November, Pp. 1–10, 2019.
[3] L. Fajarita Et Al. , “Penerapan Forecasting Stright Line Method Dalam Pengadaan Stok Barang  Mendatang,” Pp. 310– 317, 2018.
[4] Hendriani Dkk, “Sistem Peramalan Persediaan Obat Dengan Metode Weight Moving Average Dan Reorder Point (Studi Kasus: Puskesmas Soropia),” Vol. 2, No. 2, Pp. 207–214, 2016.
[5] E. Herjanto, Manajemen Operasi , Edisi Keti. Jakarta: Grasindo, 2008.
[6] W. R. K. B. Siagian Dan Sugiarto, “Metode Moving Average Dan Metode Winter Dalam Peramalan,” Pp. 1–12, 2014.
[7] P. Subagyo, Forecasting Konsep Dan Aplikasi . Yogyakarta: Bpfe-Yogyakarta, 2013.
[8] R.  Y.  Hayuningtyas,  “Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average  Dan  Metode Double Exponential,” Vol. 13, No. 2, Pp. 217–222, 2017.
[9] H.  Tanuwijaya,  “Penerapan  Metode  Winter’s  Exponential  Smoothing  Dan  Single  Moving  Average  Dalam  Sistem Informasi Pengadaan Obat Rumah Sakit,” 2010.
[10]  A. Nugroho, Penerapan Forecasting Stright Line Method Dalam Pengadaan Stok Barang Mendatang Studi Kasus : Pt.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2199
Bina Karya Kusuma . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
[11]  R. Kurniawan, Php & Mysql Untuk Orang Awam . Palembang: Maxikom, 2010.
[12]  M. Sadeli, Jam Belajar Interaktif Visual Basic.Net 2008 . Palembang: Maxicom, 2009.
[13]  V. R. Sutrisno, “Analisis Forecasting Untuk Data Penjualan Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan Single Exponential Smoothing : Studi Kasus Pt Guna Kemas Indah,” Forecast.  Penjualan Menggunakan Metod. Mov.  Aver. Dan Single Exponential Smoothing , 2013.
[14]  Sholiq, Analisa Dan Perancangan Berorientasi Objekno Title . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.