## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080

## Implementasi Metode Single Exponential Smoothing Dalam Memprediksi Kebutuhan Pupuk Bagi Petani
Oktaviani Dwi Rahayu 1 , William Ramdhan 1,* , Sumatri 2
Program Studi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1 oktadr5@gmail.com, 1,* william.ramdhan052@gmail.com, 2 sumantrisuherman35@gmail.com Email Penulis Korespondensi: william.ramdhan052@gmail.com Submitted: 11/08/2022 ; Accepted: 18/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu merupakan toko yang menjual berbagai aneka jenis pupuk yang dibutuhkan oleh  para  petani.  Dari  tahun  ke  tahun  kebutuhan  pupuk  bagi  petani  yang  ada  di  CV.  Bima  Agung  Sejati  Kecamatan  Air  Batu mengalami  kekurangan  dan  kelebihan  stok  barang.  Hal  ini  dikarenakan  pengadaan  stok  tanpa  melakukan  prediksi  kebutuhan terlebih  dahulu.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  menerapkan  metode  Single  Exponential  Smoothingpada  sistem  peramalan  dalam menentukan  kebutuhan  pupuk  bagi  petani  pada  CV.  Bima  Agung  Sejati  Kecamatan  Air  Batu,  kemudian  merancang  sistem peramalan tersebut menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010 dan databasenya mennggunakan MySQL. Metode yang digunakan peneliti dalam melakukan peneltian dan digunkaan dalam proses menganalisis data yaitu metode  Single Exponential Smoothing (SES). Hasil implementasi metode tersebut menunjukan prediksi di periode berikutnya terhitung  Naga Mas sebanyak 709.59, Gaja Mas sebanyak 590.56, Kelinci Mas sebanyak 814.60. Peramalan ini menghasilkan dengan MAPE rata-rata di bawah 6% dengan nilai α=0,9. Dari hal tesebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan hasil peramalan dengan metode SES layak dijadikan sebagai acuan pengadaan stok yang baik di CV. Bima Agung Sejati di periode selanjutnya. Selain itu, perhitungan sudah dilakukan tersistem yang mempermudah pihak toko menghitung secara cepat dan mudah.
Kata Kunci: Peramalan; Prediksi Pupuk; Metode SES;Visual Basic
Abstract −CV. Bima Agung Sejati, Air Batu District sells various types of fertilizers needed by farmers. From year to year fertilizer needs for farmers in CV. Bima Agung Sejati, Air Batu District, is experiencing a shortage and excess stock of goods. This is due to stock procurement without predicting needs in advance. The aims of study are to apply the Single Exponential Smoothing method to the forecasting system in determining fertilizer needs for farmers on CV. Bima Agung Sejati, Air Batu District, then designed the forecasting system using the Visual Basic 2010 programming language and the database uses MySQL. the method used by researchers in conducting research and use in the process of analyzing data is the Single Exponential Smoothing (SES) method. The results of the implementation of this method show predictions in the next period counting Naga Mas as many as 709.59, Gaja Mas as many as 590.56, Rabbit Mas as many as 814.60. This forecasting yields with an average MAPE below 6%. Thus the use of forecasting results with the SES method is worthy of being used as a reference for good stock procurement in CV. The True Great Milky Way in the later period. In addition, calculations have been carried out systematically which makes it easier for the store to calculate quickly and easily.
Keywords : Forcasting; Fertilizer Prediction; SES Method; Visual Basic

## 1. PENDAHULUAN
CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu adalah salah satu toko pupuk yang ada di Kabupaten Asahan. Toko ini menjual berbagai aneka jenis pupuk yang dibutuhkan oleh para petani. Dari tahun ke tahun kebutuhan pupuk bagi petani yang ada di CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu mengalami fluktuasi dimana sulitnya memprediksi peningkatan  dan  penurunan  penjualan.  Permasalahan  yang  paling  sering  terjadi  pada  toko  ini  adalah  mengalami kekurangan dan kelebihan stok barang. Hal ini sangat mungkin sekali terjadi karena banyak barang yang tidak habis terjual. Dalam suatu keadaan juga tidak dapat melayani konsumen karena stok tidak ada. Peramalan penjualan adalah suatu  kegiatan  dalam  memperkirakan  tingkat  permintaan  produk  di  masa  depan.  Hal  ini  sangatlah  penting  untuk mengembangkan program penjualan dan anggaran, serta untuk menyiapkan berbagai wilayah dan untuk mengevaluasi kinerja penjualan.
Sistem  penjualan  yang  ada  di  CV.  Bima  Agung  Sejati  Kecamatan  Air  Batu  ini  masih  dilakukan  secara pencatatan pupuk yang keluar atau dijual. Sehingga masih memiliki berbagai kekurangan dan kendala yang dihadapi. Kendala yang dihadapi yaitu sulitnya mendata banyak barang yang keluar setiap bulan, perhitungan stok pupuk yang tidak akurat, yang sering terjadi kesalahan, peramalan penjualan yang kurang akurat karena dikerjakan oleh manusia. Usaha  dagang  ini  memerlukan  peramalan  dalam  sebuah  usaha  untuk  pengolahan  data  dan  menghasilkan  laporan– laporan yang akurat. Hal ini dilakukan karena usaha dagang tersebut belum memanfaatkan sistem komputer secara efektif untuk kegiatan kerjanya, seperti perhitungan penjualan, pupuk dan perhitungan stok barang dagangan pupuk. Dalam Peramalan (forecasting), memprediksi kejadian menggunakan data historis dengan bentuk model matematis dan memproyeksikannya ke masa yang akan dating [1][2]. Peramalan yang bisa meminimumkan kesalahan meramal ( forecast  error )  yang  biasa  diukur  dengan Mean  Absolute  Error (MAD)  dan Mean  Squre  Error (MSE)  [3].  Hasil peramalan biasanya diperoleh setelah melalui tahapan: menentukan jenis peramalan yang sesuai; Memilih obyek yang akan diramalkan. Menentukan horizon waktu dari peramala, Memilih metode peramalan, kemudian memilih metode peramalan yang dipakai untuk melakukan peramalan, Mengumpulkan data, proses peramalan, Validasi [3].
Peramalan  yang  dilakukan  bisa  memprediksi  satu  periode  ke  depan  dengan  menggunakan  data  periode sebelumnya  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing [4] . Metode Single  Exponential  Smoothing dapat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
digunakan untuk memprediksi jumlah penerimaan mahasiswa baru sehingga dapat diketahui nilai prediksi pada satu periode  berikutnya  dengan  menggunakan  perhitungan Metode  Mean  Squared  Error  (MSE) untuk  mencari  nilai kesalahan  ( error )  pada  setiap  nilai  [5] . Dengan  membandingkan 2  metode  yaitu  metode Moving  Average dengan Exponential Smothing, diperoleh metode dengan nilai error jauh lebih kecil berdasarkan perihitungan MAPE pada metode Single Exponentioal Smothing . Metode ini merupakan metode yang stabil digunakan terlebih dalam kondisi penjualan  yang  tidak  menentu  seperti  sekaran  ini  [6][7].  Membandingkan  dua  pemodelan  ini  dalam  meramalkan permintaan  yang  terputus-putus  ( intermittent ),  proses  peramalan  ditunjukkan  pada  studi  kasus  dan  keakuratan dua model ini dibandingkan dengan pengukuran mean square error (MSE ). Hasil penelitian menunjukkan model INAR menghasilkan keunggulan dalam keakuratan peramalan terhadap model SES pada kondisi tertentu[8][9]. Peramalan yang dilakukan dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dilakukan dengan cara mengambil data pada masa lalu atau pada tahun sebelumnya[10]. Dengan nilai α  disesuaikan mempunyai nilai error yang lebih kecil. Sehingga hasil peramalan jumlah calon mahasiwa baru yang mendaftar untuk selanjutnya dapat disimpulkan dari hasil nilai error yang lebih terkecil dari perhitungan keseluruhannya, misalkan dengan nilai α=0.1 [9], atau nilai α=0.9 dan 0.8 [6]. Penelitian berikutnya yang mengatur nilai α=0.1 menghasilakn nilai erro yang kecil sekitar 2,6% dengan data yang bersifat fluktuatif [11].  Penggunakan bahasa pemograman visual basic [12] . Hasil dari nilai kesalahan ( error ) ketiga metode, dapat diambil satu kesimpulan bahwa peramalan dengan metode SES dianggap yang paling baik saat digunakan  dalam  melakukan  perhitungan  peramalan  hasil  penjualan  perhiasan  emas  dibandingkan  dengan  metode DES  dan  TES[13].  Hasil  dari  penelitian  untuk  melakukan  peramalan  penjualan  keripik  singkong  agar  dapat meningkatkan keuntungan dan menghindari terjadinya kelebihan maupun kekurangan dalam memproduksi keripik singkong. Ketetapan ramalan merupakan  sesuatu yang sangat penting  dalam peramalan karna mengukur kesesuian data yang ada dengan data peramalan, dalam penelitian ini peneliti melakukan perhitungan ketetapan nilai predikisi dengan meghitung nilai kesalahan kuadrat rata-rata (Mean Squared Error – MSE), dan kesalahan persen mutlak rata- rata (Mean Absolute Percentage Error – MAPE) [14]. Metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah dengan menggunakan metode single eksponensial smoothing [3].
Dengan  mengimplementasikan  single  exponensial  smoothing  pada  suatu  Sistem  Peramalan  berbasis  visual perhitungan peramalan dapat dihasilkan lebih cepat dan mudah bagi CV. Bima Agung Sejati. Selain itu, penggunaan sistem  dapat  meningkatkan  kemudahan  berupa  pengaturan  tingkat  kehalusan  perhitungan  atau  nilai  α  sesuai kebutuhan. Penelitian adalah bertujuan Untuk merancang sistem peramalan dalam menentukan Kebutuhan pupuk bagi petani  pada  CV.  Bima  Agung  Sejati  Kecamatan  Air  Batu  dengan  menerapkan  metode  Single  Exponential Smoothingpada  sistem  peramalan  dalam  menentukan  kebutuhan  pupuk  bagi  petani  pada  CV.  Bima  Agung  Sejati Kecamatan Air Batu serta merancang sistem peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 2010 dan databasenya mennggunakan MySQL.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Identifikasi Masalah Studi Literatur
Pengumpulan Data
Analisis Sistem Desain Sistem Implementasi Pengujian
Gambar  1. Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja menggambarkan tahapan kegiatan penelitian. Identifikasi masalah merupakan sebagai langkah awal  penelitian.  Peneliti  melakukan  identifikasi  masalah  dengan  menjelaskan  apa  masalah  yang  ditemukan.  Studi Literatur diperoleh melalui pencarian landasan-landasan teori yang diperoleh dari berbagai sumber untuk melengkapi konsep  dan  teori,  sehingga  memiliki  landasan  dan  keilmuan  yang  baik  dan  sesuai.  Pengumpulan  Data  dilakukan setelah studi pustaka dn identifikasi masalah. Pengumpulan data adalah teknik atau cara yang dilakukan oleh peneliti untuk mengumpulkan data. Pengumpulan data dilakukan guna memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai  tujuan  penelitian.  Sementara  itu  instrumen  pengumpulan  data  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk mengumpulkan data. Karena berupa alat, maka instrumen pengumpulan data dapat berupa wawancara dan observasi . Data yang diambil adalah data jumlah penjualan pupuk dengan mengambil data dimasa sebelumnya. Analisis Sistem dilakukan  sebelum  melakukan  analisa  permasalahan,  kelemahan-kelemahan  sistem,  dan  kebutuhan  sistem.  Desain Sistem adalah sebuah kegiatan merancang dan cara mengolah sistem informasi dari hasil analisa sistem sehingga dapat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
memenuhi  kebutuhan  dari  pengguna.Dalam  mendesain    sistem  ini  hal-hal  yang  dilakukan  adalah  sebagai  berikut membuat  perancangan  model  menggunakan  aliran  sistem  informasi,  dan  Unified  Modelling  Language  (UML), perancangan Database, dan perancangan User Interface (input dan output program). Tahap selanjutnya merupakan tahap implementaasi sistem dimana tahap ini adalah tahap penerapan sistem yang nantinya akan membantu dalam mengurangi  dan  menghilangkan  masalah-masalah  yang  ada.  Uji  coba  dilakukan  dilakukan  setelah  desain  system dilaksanakan dan setelah implementasi dirampungkan.

## 2.2 Metode Single Exponential Smoothing
Metode peramalan adalah  metode yang digunakan peneliti dalam melakukan peneltian dan digunkaan dalam proses menganalisis  data  yaitu  metode  Single  Exponentia  Smoothing.  MetodeSingle  Exponential  Smoothing  merupakan metode yang  menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit dan mengasumsikan data yang berfluktuasi atau tidak menetap [15].
Penghalusan exponential adalah teknik peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi bobot  oleh  sebuah  fungsi  exponential.  Penghalusan  exponential  merupakan  metode  peramalan  rata-rata  bergerak dengan pembobotan canggih, namun masih mudah digunakan [16].
Metode  ini  sangat  sedikit  pencatatan  data  masa  lalu.  Rumus  penghalusan  exponential  dapat  ditunjukkan  sebagai berikut:
Ft + 1  =  α Xt  +   (1 − α)Ft − 1 (1)
Keterangan : Ft+1 = Ramalan untuk periode ke t+1;  Xt = Nilai riil periode ke t; α = Bobot yang menunjukkan konstanta  penghalus  (0  <  α  <1);  Ft-1  =  Ramalan  untuk  periode  ke  t-1.  Konstanta  penghalusan  atau  α  umumnya menggunakan salah satu nilai diantara 0,1 sampai dengan 0,9. Penggunaan nilai α tergantung kepada nilai error terkecil yang diperoleh pada suatu peramalan [17] .
Rumus yang digunakan dalam proses perhitungan menggunakan metode single eponential smoothing yaitu:
F t =  αA t−1 + (1 − α)F t−1 (2)
Keterangan : Ft = Ramalan baru; At-1  = Permintaan aktual periode sebelumnya; α     = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 ≤ α ≤1); Ft-1  = Ramalan sebelumnya.

## 2.3 Perhitungan Ketepatan Prediksi
Ketetapan ramalan merupakan  sesuatu yang sangat penting  dalam peramalan karna mengukur kesesuian data yang ada  dengan data  peramalan, dalam  penelitian  ini peneliti  melakukan  perhitungan  ketetapan  nilai  predikisi    dengan meghitung  nilai  kesalahan  kuadrat  rata-rata (Mean  Squared  Error  –  MSE), dan  kesalahan  persen  mutlak  rata-rata (Mean Absolute Percentage Error – MAPE) [14].
a. Mean absoulte diviation (MAD)
Metode  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan  digunakan  jumlah  dari  kesalahan-kesalahan  yang absolute. Dengan mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolute masing-masing kesalahan). MAD  berguna  untuk  mengukur  kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang  sama  sebagai  deret  asli.  Nilai  MAD  dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑖𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑛 (3)
Keterangan: Actual : Data nilai aktual; Forecast :  Peramalan; n: Jumlah data
b. Mean Squared Error – MSE
Mean  Squared  Error  (MSE) adalah  metode  lain  untukmengevaluasi  metode  peramalan.Masing-masing kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan.Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan  peramalan  yang  besar  karena  kesalahan- kesalahan itudikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinanlebih baik untuk kesalahan  kecil,  tetapi  kadang  menghasilkan  perbedaan  yang  besar.  MSEmerupakan  cara  kedua  untuk  mengukur kesalahan  peramalan  keseluruhan.  MSEmerupakan  rata-rata  selisih  kuadrat  antara nilai  yang  diramalkan  dan  yang diamati.Kekurangan penggunaan MSE adalah bahwa MSE cenderung menonjolkan deviasi yangbesar karena adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagaiberikut.
𝑀𝑆𝐸 =   ∑ |𝑥𝑡−𝑓|2 𝑛 (4)
Keterangan : X t : data sebenarnya terjadi; F t : data ramalan dihitung dari model yang digunakan pada waktu atau tahun t ; n : banyak data hasil ramalan.
c. Mean Absolute Percentage Error – MAPE
Mean Absolute Percentage Error(MAPE) dihitung denganmenggunakan kesalahan absolut e pada tiap periode dibagi  dengan  nilai  observasi  yang  nyatauntuk  periode  itu.  Kemudian,  merata-rata  kesalahan  persentase absolute tersebut,  MAPEmerupakan  pengukuran  kesalahan  yang  menghitung  ukuran  presentase  penyimpanganantara  data aktual dengan data peramalan. Nilai MAPE dapat dihitung dengan persamaanberikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ( 100 %
𝑛 ) ∑ | 𝑥𝑡−𝑓𝑡 𝑥𝑡 | 𝑛 𝑡−1
(5)
Keterangan : x t = Data aktual pada periode t;   F t = Nilai peramalan pada periode t; n =  Jumlah data Parameter nilai

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis
Analisis  sistem dimaksudkan untuk melakukan analisis terhadap sistem yang sedang berjalan di  CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu. Fokus objek peneliti adalah Penjualan Pupukdi CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu . Adapun  sistem yang sedang berjalan dalam proses perkiraan Penjualan Pupuk pada CV. Bima Agung Sejati Kecamatan  Air  Batu  adalah  Pemilik  memberikan  formulir  Penjualan  Pupuk  kepada  Karyawan,  setelah  formulir Penjualan Pupuk diterima oleh Karyawan; Karyawan mengisi formulir Penjualan Pupuk tersebut sesuai data yang ada perbulannya  lalu  dan  membuat  laporan  tersebut  sebanyak  rangkap  dua  (2),  kemudian  diberikan  kepada  Pemilik; Pemilik  menerima  laporan dan  menandatangani  setelah  di  tandatangani  di  arsipkan  satu diarsipakan  oleh  Pemilik, kemudian yang satu diberikan kepada karyawanuntuk diarsipkan.
Analisis  masalah  dimaksudkan  untuk  mengepupuki  permasalahan  yang  terjadi  diCV.  Bima  Agung  Sejati Kecamatan Air Batu sehingga dapat dikepupuki kebutuhan apayang perlu disediakan untuk pengembangan sistem dan perangkat  lunak.  Berikut  ini  adalah  permasalahan  yang  terjadi  pada  CV.  Bima  Agung  Sejati  Kecamatan  Air  Batu belum  bisa  memprediksi  Penjualan  Pupuk  pada  periode  berikutnya;  CV.  Bima  Agung  Sejati  Kecamatan  Air  Batu sering mengalami kelebihan dan kekurangan stock pupuk
Dari data penjualan pupuk dari bulan Juni 2021 sampai dengan Mei 2022 yang dapat dilihat pada tabel 2 data penjualan  pupuk,  dapat  dilihat  terdapat  peningkatan  dan  penurunan  yang  membentuk  suatu  pola  yang  sama  pada semua jenis pupuk. Sebagai sampel pupuk yang diprediki pada bagian analisis meliputi pupuk Naga Mas, Gaja Mas, dan Kelinci Mas.
Berdasarkan  data  Penjualan  Pupuk  tersebut  dilakukan  peramalan  dengan  dengan  metode Exponential Smoothing. Hasil perhitungan dari metode tersebut disajikan pada tabel-tabel berikut ini: a. Perhitungan Peramalan Penjualan PupukNaga Mas
Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha α=0.9
Tabel 1. Peramalan Penjualan Pupuk di Naga Mas
No Bulan (Periode) Data Penjualan Pupuk(At-1)  Alpha  (α)  Forecast SES (Ft-1) 1 Juni 2021 799 0,9 2 Juli 2021 772 0,9 799,00 3 Agustus 2021 786 0,9 774,70 4 September 2021 681 0,9 784,87 5 Oktober 2021 632 0,9 691,39 6 November 2021 605 0,9 637,94 7 Desember 2021 633 0,9 608,29 8 Januari 2022 672 0,9 630,53 9 Februari 2022 669 0,9 667,85 10 Maret 2022 659 0,9 668,89 11 April 2022 701 0,9 659,99 12 Mei 2022 711 0,9 696,90 Juni 2022 0,9 709,59
Perhitungan peramalan Penjualan Pupuk di Naga Mas PeriodeJuni 2021 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) =  696,90 + (0,9 (711 – 696,90) = 709,59 Perhitungan ErrorForecasting Peramalan Penjualan Pupuk  Di Naga Mas
Tabel 2. Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan Pupuk di Naga Mas PeriodeBulan Juni 2021
No Bulan (Periode)  Data Penjulan (At1)  Forecast SES (Ft-1)  Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 Juni 2021 799 2 Juli 2021 772 799,00 27,00 729,00 3,50% 3 Agustus 2021 786 774,70 11,30 127,69 1,44% 4 September 2021 681 784,87 103,87 10788,98 15,25% 5 Oktober 2021 632 691,39 59,39 3526,82 9,40% 6 November 2021 605 637,94 32,94 1084,96 5,44%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
7 Desember 2021 633 608,29 24,71 610,39 3,90% 8 Januari 2022 672 630,53 41,47 1719,81 6,17% 9 Februari 2022 669 667,85 1,15 1,32 0,17% 10  Maret 2022 659 668,89 9,89 97,72 1,50% 11  April 2022 701 659,99 41,01 1681,94 5,85% 12  Mei 2022 711 696,90 14,10 198,84 1,98% Total 366.82 20567.46 54,61% MAD = ∑|At – Ft|  =   366,82  = 33,35 n 11 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  20567,46 = 1869,77
n
11
RMSE = √∑|At – Ft| 2 =  √1869,77=  4324,08% MAPE = ∑|At – Ft| (100)  = 54,61%= 4,69% |Yt|                 11
b. Perhitungan Peramalan Penjualan PupukDi Gaja Mas Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha α=0.9
Tabel 3. Peramalan Penjualan Pupuk Di Gaja Mas Periode Bulan Juni 2021
No Bulan (Periode) Data Penjualan Pupuk(At-1) Alpha (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Juni 2021 684 0,9 2 Juli 2021 696 0,9 684,00 3 Agustus 2021 688 0,9 694,80 4 September 2021 607 0,9 688,68 5 Oktober 2021 589 0,9 615,17 6 November 2021 556 0,9 591,62 7 Desember 2021 568 0,9 559,56 8 Januari 2022 599 0,9 567,16 9 Februari 2022 557 0,9 595,82 10 Maret 2022 545 0,9 560,88 11 April 2022 511 0,9 546,59 12 Mei 2022 599 0,9 514,56 Juni 2022 0,9 590,56 Perhitungan peramalan penjualan pupuk Di Gaja Mas
PeriodeJuni 2021 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) =  514,56 + (0,9 (599 – 514,56) = 590,56 Perhitungan Error Forecasting Peramalan Penjualan PupukDi Gaja Mas
Tabel 4. Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan Pupuk Di Gaja Mas Januari Periode 2021
No Bulan (Periode) Data Penjualan Pupuk (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD)  Error^2 (MSE)  APE (%) 1 Juni 2021 684 2 Juli 2021 696 684,00 12,00 144,00 1,72% 3 Agustus 2021 688 694,80 6,80 46,24 0,99% 4 September 2021 607 688,68 81,68 6671,62 13,46% 5 Oktober 2021 589 615,17 26,17 684,76 4,44% 6 November 2021 556 591,62 35,62 1268,56 6,41% 7 Desember 2021 568 559,56 8,44 71,21 1,49% 8 Januari 2022 599 567,16 31,84 1014,03 5,32% 9 Februari 2022 557 595,82 38,82 1506,65 6,97% 10 Maret 2022 545 560,88 15,88 252,22 2,91% 11 April 2022 511 546,59 35,59 1266,52 6,96% 12 Mei 2022 599 514,56 84,44 7130,31 14,10% Total 377.72 20056.12 64.76% MAD = ∑|At – Ft|  =   377,72= 34,30 n 11 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  20056,12= 1823,28
n 11 RMSE = √∑|At – Ft| 2 =  √1823,28 = 4269,99%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  = 64,76= 5,89%
|Yt| 11
c. Perhitungan Peramalan Penjualan PupukDi Kelinci Mas
Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha α=0.9
Tabel 5. Peramalan Penjualan Pupuk Di Kelinci Mas Januari Periode 2021
No Bulan (Periode) Data Penjualan Pupuk (At-1)  Alpha  (α)  Forecast SES (Ft-1) 1 Juni 2021 910 0,9 2 Juli 2021 921 0,9 910,00 3 Agustus 2021 972 0,9 919,90 4 September 2021 1023 0,9 966,79 5 Oktober 2021 823 0,9 1017,38 6 November 2021 811 842,44 7 Desember 2021 799 814,14 8 Januari 2022 801 800,51 9 Februari 2022 805 800,95 10 Maret 2022 862 804,60 11 April 2022 766 856,26 12 Mei 2022 819 775,03 Juni 2022 0,9 814,60
Perhitungan peramalan penjualan pupuk di Kelinci Mas Periode Junuari 2021 : Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) =  775,03+ (0,9 (819 – 775,03) = 814,60 Perhitungan ErrorForecasting Peramalan Penjualan Pupuk  di Kelinci Mas
Tabel 6 . Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan Pupuk  Di Kelinci Mas PeriodeJuni 2021
No Bulan Periode) Data Penjualan Pupuk (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) APE (%) 1 Juni 2021 910 2 Juli 2021 921 910,00 11,00 121,00 1,19% 3 Agustus 2021 972 919,90 52,10 2714,41 5,36% 4 September 2021 1023 966,79 56,21 3159,56 5,49% 5 Oktober 2021 823 1017,38 194,38 37783,20 23,62% 6 November 2021 811 842,44 31,44 988,34 3,88% 7 Desember 2021 799 814,14 15,14 229,33 1,90% 8 Januari 2022 801 800,51 0,49 0,24 0,06% 9 Februari 2022 805 800,95 4,05 16,39 0,50% 10 Maret 2022 862 804,60 57,40 3295,32 6,66% 11 April 2022 766 856,26 90,26 8146,78 11,78% 12 Mei 2022 819 910,00 43,97 1933,72 5,37% Total 556.44 58388.29 65.81% MAD = ∑|At – Ft|  =   556,44= 50,59 n 11 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  58388,29= 5308,03
n
11
RMSE = √∑|At – Ft| 2 =  √5308,03  = 7285,62% MAPE = ∑|At – Ft| (100)  = 65,81= 5,98% |Yt|               11
d. Hasil dari Perhitungan ErrorForecasting Peramalan Penjualan Pupuk
Adapun nilai ErrorForecasting Peramalan Penjualan Pupukadalah sebagai berikut:
Tabel 7. Nilai Error Forecasting No Nilai ErrorForecasting Outlet Hasil Peramalan Nilai Alpha (α) Hasil Error 1 Naga Mas 709.59 0.9 4,96% 2 Gaja Mas 590.56 0,9 5,89% 3 Kelinci Mas 814.60 0,9 5,98%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
3.2 Pemodelan
a. Use case diagram
Pemodelan  disajikan  menggunakan Usecase  diagram. Use  case  diagram dari forcasting Penjualan  Pupuk dengan  metode Exponential  Smoothing pada  CV.  Bima  Agung  Sejati  Kecamatan  Air  Batu  terdiri  atas  beberapa skenario  yaitu  melakukan login, mengelola  data  jenis  Pupuk,  mengelola  data  periode,  mengelola  Data  Penjualan Pupuk,  mengelola  perhitungan,  mengelola  ganti password dan  melakukan logout. Adapun  gambar use casediagram nya seperti pada gambar 2. berikut:
Gambar  2. Use Case Diagram
Tabel 8. Deskripsi Use Case diagram
Title Skenario Melakukan Login Aktor : Admin. Interface
Formlogin dan halaman menu utama. Deskripsi
Admin melakukan login. Basic Flow Admin membuka formlogin. Admin menginputkan username dan password.
Sistem memeriksa username dan password apakah valid. Jika valid, sistem menampilkan halaman Admin.  Jika  tidak,  sistem  mengkonfirmasi  bahwa  kombinasi username dan password salah  di formlogin salah . Title
Skenario Mengelola Data Jenis Pupuk Interface
Form data jenis Pupuk. Deskripsi Adminmengelola data jenis Pupuk. Basic Flow
Admin  mengetik  data  jenis  Pupuk  yang  ingin  dicari.Admin  mengklik  tombol  caridata  jenis Pupuk.Sistem menampilkan data jenis Pupuk yang dicari.
Admin mengklik tombol tambah data jenis Pupuk. Sistem menampilkan form input data jenis Pupuk. Admin  menginputkan  data di form. Admin  mengklik  tombol  simpan.  Sistem  menyimpan  data  jenis Pupuk.
Admin mengklik tombol ubah data jenis Pupuk. Sistem menampilkan form ubah data jenis Pupuk. Admin mengubah data yang inginkan. Admin mengklik tombol simpan. Sistem menyimpan data jenis Pupuk yang diubah.
Admin memilih data kategori yang akan dihapus. Admin mengklik tombol hapus data jenis Pupuk. Sistem memberikan pilihan yes dan no untuk menghapus data. Jika Admin mengklik yes, maka sistem akan menghapus data jenis Pupuk. Jika Admin mengklik no, maka sistem tidak akan menghapus data jenis Pupuk.
Title
Skenario Mengelola Data Periode.
Interface Form data periode.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
Basic Flow
Admin  mengetik  dataperiode  yang  ingin  dicari.  Admin  mengklik  tombol  caridata  periode.  Sistem menampilkan data periode dicari.
Admin mengklik tombol tambah data periode.  Sistem menampilkan form input data periode. Admin menginputkan data di form. Admin mengklik tombol simpan. Sistem menyimpan data periode. Admin  mengklik  tombol  ubah  data  periode.  Sistem  menampilkan form ubah  data  periode.  Admin mengubah data yang inginkan. Admin mengklik tombol simpan. Sistem menyimpan data periode yang diubah.
Admin memilih data periode yang akan dihapus. Admin mengklik tombol hapus data periode. Sistem memberikan pilihan yes dan no untuk menghapus data periode. Jika Admin mengklik yes, maka sistem akan  menghapus  data  periode.  Jika  Admin  mengklik  no,  maka  sistem  tidak  akan  menghapus  data periode.
Title Skenario Mengelola Data Penjualan Pupuk Interface Form Data Penjualan Pupuk. Deskripsi Admin mengelola Data Penjualan Pupuk. Basic Flow Admin mengetik Data Penjualan Pupuk yang ingin dicari. Admin mengklik tombol cariData Penjualan Pupuk. Sistem menampilkan Data Penjualan Pupuk yang dicari. Title Skenario Mengelola Perhitungan Interface Form Perhitungan . Deskripsi Admin mengelola perhitungan. Basic Flow
Admin mengklik tombol hitung.  Sistem menampilkan hasil  perhitungan peramalan dengan  metode
Single Moving Average.
Admin mengklik tombol cetak. Sistem mencetak hasil perhitungan.
Admin mengklik tombol keluar. Sistem menutup form perhitungan.
Title Skenario Mengelola Password Interface Form password. Deskripsi Admin mengelola password. Basic Flow
Admin  mengklik  tombol  ubah password. Sistem  menampilkan form ubah password. Admin menginputkan data password di form. Admin mengklik tombol ubah password.
Title Skenario Melakukan Logout Interface Form Login Deskripsi Admin melakukan logout. Basic Flow Admin mengklik logout..
Sistem menampilkan form login.

## 3.3 Implementasi
Implementasi merupakan tahapan dalam penerapan sistem yang telah dirancang. Implementasi peramalan Penjualan pupuk pada CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) dilakukan dengan menggunakan bahasa pemograman Microsoft Visual Studio 2010 dan basis data yang dipakai yaitu MySQL .
a. Input Data Jumlah Penjualan pupuk Berikut ini merupakan tampilan form dalam penginputan data jumlah penjualan pupuk pada masing-masing penjualan pupuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
b. Perhitungann Peramalan dan Nilai Eror
Setelah  penginputan  selesai  berikutnya  menghitung  peramalan  dan  nilai  eror  sesuai  dengan  bobot  dan penjualan pupuk yang ingin diprediksikan. Berikut tampilan form perhitungan peramalan dan nilai eror pada sistem peramalan Penjualan pupuk pada CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu:
Gambar  4. Form Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  siklus  dalam  pembangunan  perangkat  lunak  yang  penting  untuk  menjamin  kualitas  dan mengetahui kelemahan dan kekurangan dari perangkat lunak. Pengujian ini digunakan untuk melihat apakah sistem aplikasi yang dibuat sudah sesuai dengan yang diinginkan dan berfungsi dengan benar.
Pengujian sistem peramalan Penjualan pupuk pada CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu yaitu:
Tabel 9. Rencana Pengujian Kebutuhan Yang Diuji Butir Uji Hasil yang diharapkan Login Verifikasi data login Sesuai Input Penjualan pupuk Pengisian penjualan pupuk Sesuai Input Jumlah penjualan pupuk Pengisian data jumlah penjualan pupuk Sesuai Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror  Proses perhitungan peramalan dan nilai eror  Sesuai Pengelolaan Data Laporan Menampilkan hasil laporan Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Dari uraian di atas dapat disimpulkan bahwa:  Berdasarkan dari hasil pengujian sistem peramalan  dengan kasus uji sampel  tersebut,  perangkat  lunak  dapat  mengeluarkan  hasil  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Berdasarkan  hasil pengujian data dengan sistem dengan nilai bersesuaian dengan analisis menunjukan hasil yang sama. Dari perhitungan tersebut disimpulkan bahwa nilai alpha yang menghasilakan tingkat error dengan MAPE di bawah 6 % untuk setiap jenisnya  adalah  0.9.  Pembuatan  sistem  peramalan  Penjualan  pupuk  ini  harus  melewati  beberapa  tahapan  analysis sistem  yang  sedang  berjalan,  merumuskan  permasalahan  yang  ada,  mencari  alternatif  untuk  menyelesaikan permasalahan yang ada, setelah itu dilakukan pendesaian menggunakan pemodelan UML dan pemodelan antarmuka, dilanjutkan  dengan  implementasi  dan  pengujian.  Pemodelan  UML  digunakan  untuk  lebih  mempermudah implementasi ke dalam sistem. Sementara pemodelan antarmuka akan mempermudah pengambilan data akuisi sitem yang dibutuhkan. serta menerapkannya dalam bentuk program aplikasi; Dengan menggunakan bahas pemrograman Microsoft Visual Studio 2010 dan databaseMySQL, maka akan mempermudah dalam pengolahan jumlah penjualan pupuk pada CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu; Sistem yang dibuat dapat memprediksi jumlah Penjualan pupuk yang harus disiapkan oleh CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu tahun berikutnya maka metode yang digunakan yaitu Single Exponential Smoothing (SES) dapat membantu CV. Bima Agung Sejati Kecamatan Air Batu dalam meramalkan jumlah penjualan pupuk dan Penjualan pupuk untuk tahun berikutnya.

## REFERENCES
[1] Sulistyo and M. M. C. Alma, “Pengaruh sosialisasi perpajakan, pengetahuan perpajakan, dan sanksi pajak terhadap kepatuhan wajib  pajak  orang  pribadi  pemilik  usaha  mikro  dan  keciL  (studi  kasus  di  Asosiasi  UMKM  Kabupaten  Grobogan,  Jawa Tengah) - USD Repository,” Sep. 24, 2020. https://repository.usd.ac.id/38103/ (accessed Jun. 24, 2022).
[2] D.  P.  Y.  Ardiana  and  L.  H.  Loekito,  “Sistem  Informasi  Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 803 − 812 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2080
Moving Average,” J. Teknol. Inf. dan Komput., vol. 4, no. 1, pp. 71–79, 2018, doi: 10.36002/jutik.v4i1.397.
[3] D. R. Indah and E. Rahmadani, “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akutansi, vol. 2, no. 1, pp. 10–18, 2018.
[4] I. A. Zahra, “Analisis Perbandingan Teknik Peramalan Kebutuhan Obat Dengan Metode Arima Dan Single Eksponensial Smoothing  Studi  Kasus:  Rsud  Indramayu,”  J.  Tata  Kelola  dan  Kerangka  Kerja  Teknol.  Inf.,  vol.  5,  no.  1,  2019,  doi: 10.34010/jtk3ti.v5i1.2261.
[5] W. Handoko, “Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Amik  Royal  Kisaran),”  JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  5,  no.  2,  pp.  125–132,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.356.
[6] D. Rodiah and Yunita, “Peramalan Produksi Pempek Dengan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” Inform. Dan Rekayasa Komput. ( JAKAKOM ), vol. 1, no. April, pp. 131–140, 2022.
[7] Hendrik  and  W.  Joni  Kurniawan,  “Perbandingan  Metode  SES  dan  SMA  Dalam  Peramalan  Data  COVID,”  J.  Mhs.  Apl. Teknol. Komput. dan Inf., vol. 3, no. 3, pp. 102–109,
2021, [Online]. Available: http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/JMApTeKsi/index.php/JOM/article/view/650/416.
[8] Suryadharma and T. Budyastuti, Sistem Informasi Manajemen, vol. 4. Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[9] U.  N.  Manado,  “Pemodelan  Single  Exponential  Smoothing  (Ses)  Dan  Integer  Autoregressive  (Inar)  Pada  Peramalan Permintaan Intermittent,” Front. J. Sains Dan Teknol., vol. 1, 2018, doi: 10.36412/frontiers/001035e1/agustus201801.01.
[10]  A. Purba, “Perancangan Aplikasi Peramalan Jumlah Calon Mahasiswa Baru yang mendaftar menggunakan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Fakultas Agama Islam UISU),” J. Ris. Komput., vol. 2, no. 6, pp. 8–12, 2015.
[11]  N. L. W. S. R. Ginantra and I. B. G. Anandita, “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.
[12]  A.  Badawi,  “PERANCANGAN  DAN  SIMULASI  FORECASTING  APPLICATION  UNTUK  MERAMALKAN  DATA TIME  SERIES  BERBASIS  MICROSOFT  VISUAL  BASIC  6.0  (Studi  Kasus  Jumlah  Penumpang  Kereta  Api  di  Pulau Jawa),” 2019. Accessed: Aug. 08, 2022. [Online]. Available: http://lib.unnes.ac.id/32404/.
[13]  M.  As’ad  and  S.  Setyowibowo,  “Kinerja  Model  Peramalan  Single  Exponential  Smoothing  Dan  Double  Exponential Smoothing Dalam Memprediksi Harga Emas Harian,” Pros. SeNTIK, vol. 4, no. September, pp. 273–281, 2020, [Online]. Available: https://jak-stik.ac.id/ejournal3/index.php/sentik/article/download/316/190.
[14]  F.  A.  Reicita,  “Analisis  Perencanaan  Produksi  Pada  Pt.  Armstrong  Industri  Indonesia  Dengan  Metode  Forecasting  Dan Agregat Planning,” J. Ilm. Tek. Ind., vol. 7, no. 3, pp. 160–168, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.
[15]  Zefriyenni  and  B.  Santoso,  “38-39-1-PB.pdf  -  Jurnal  KomTekInfo  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Volume  2,  No.  2,  Des  2015 ISSN : 2356-0010 SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PENGENDALIAN | Course Hero,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput., vol. 2, Dec. 2015, Accessed: Aug. 08, 2022. [Online]. Available: https://www.coursehero.com/file/65030930/38- 39-1-PBpdf/.
[16]  J. Nangi, S. H. Indrianti, and B. Pramono, “Peramalan Persediaan Obat Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing (Tes) (Studi Kasus : Instalasi Farmasi Rsud Kab. Muna),” Semantik, vol. 4, no. 1, pp. 135–142, 2018.
[17]  S. K. M. T. Ir. Billy Eden William Asrul, S. P. M. S. Sitti Zuhriyah, and S. K. M. S. Herlinah, Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Double Exponential Smoothing. Cipta Media Nusantara.