Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.224 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 429-436 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## THE USE OF THE WMA METHOD PREDICTS THE INVENTORY OF TOFU RAW MATERIALS CASE STUDY INDUSTRY TAHU IYUS
Desy Julika Sari* 1 , Herman Saputra 2 , Akmal Nasution 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 desyjulikasari06@gmail.com , 2 hermansaputra4@gmail.com , 3 nst.akmal@gmail.com
(Naskah masuk: 17 Maret 2022, Revisi: 22 Maret 2022, diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
Industry Tahu Iyus is a business engaged in the industrial sector, this business makes white tofu and fried tofu. The problem that occurs in the Industry Tahu Iyus is that it is still difficult to determine the amount of tofu raw material  inventory  for  the  next  month  and  experiencing  an  excess  of  tofu  raw  materials  if  this  continues,  the Industry Tahu Iyus will experience losses, one of the raw materials will be damaged and will experience a bad smell  to  the  raw  materials.  The  purpose  of  this  research  is  to  be  able  to  build  a  forecasting  system  for  the inventory of  tofu raw materials in the Industry Tahu Iyus using  previous data. The method that can be used in this study to  predict the inventory of  tofu raw materials is the Weighted Moving Average method, because this method is able to provide predictions by utilizing  previous data and each data is given a different  weight. This study  applies  the  Weighted  Moving  Average  method  to  obtain  accurate  forecasting  results  so  as  to  minimize errors  between  forecasting  and  inventory  reality,  and  is  applied  to  a forecasting  system  for  tofu  raw  material inventory  per  month  with  forecasting  results  for  the  following  month,  namely  4.150  Kg  with  a MAPE  value  of 6.54%.
Keywords: Forcasting, Stock, Weighted MovingAverage

## PENGGUNAAN METODE WMA MEMPREDIKSI PERSEDIAAN BAHAN BAKU TAHU STUDI KASUS INDUSTRY TAHU IYUS

## Abstrak
Industry Tahu Iyus merupakan usaha yang bergerak di  bidang industri, usaha ini membuat  tahu putih  dan tahu goreng.  Permasalahan  yang  terjadi  pada Industry Tahu  Iyus  adalah  masih  mengalami  kesulitan  dalam menentukan persediaan bahan baku tahu untuk bulan berikutnya dan mengalami kelebihan bahan baku tahu jika hal  ini  terus  berlanjut  maka Industry Tahu  Iyus  akan  mengalami  kerugian,  salah  satunya  bahan  baku  akan mengalami  kerusakan  dan  mengalami  bau  pada  bahan  baku.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  dapat membangun sistem peramalan persediaan bahan baku tahu di Industry Tahu Iyus dengan menggunakan data-data sebelumnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk memprediksi persediaan bahan baku tahu adalah metode Weighted Moving Average, karena metode ini mampu memberikan prediksi dengan memanfaatkan data sebelumnya dan setiap data diberikan bobot yang berbeda. Penelitian ini menerapkan metode Weighted Moving Average untuk  mendapatkan  hasil  peramalan  yang  akurat  sehingga  meminimalisir  kesalahan  antara  peramalan dengan  kenyataan  persediaan,  dan  diterapkan  pada  sistem  peramalan  persediaan  bahan  baku  tahu  per  bulan dengan hasil peramalan untuk bulan berikutnya yaitu 4.150 Kg dengan nilai MAPE sebesar 6,54%.
Kata Kunci : Peramalan, Persediaan, Weighted Moving Average

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  berkembang sangat  cepat  sehingga  kita  dituntut  untuk  dapat selalu  mengimbangin  teknologi  dengan  melakukan perubahan ke sistem yang lebih baik. Teknologi saat ini  sudah  menjadi  kebutuhan  masyarakat,  karena masyarakat saat ini lebih cenderung bergantung pada digital  serta  mendapatkan  kemudahan  bagi  manusia dalam  menjalankan  kehidupan  sehari-hari.  Dengan
adanya  teknologi  saat  ini,  dapat  digunakan  untuk melakukan  pembuatan  pengelolahan  data  serta mendapatkan  sebuah  informasi  secara  cepat,  tepat dan  efisien  dalam  pengeluaran  biaya  supaya informasi  yang  didapat  dimanfaatkan  secara  baik. Selain itu teknologi juga digunakan untuk pengolahan data terhadap suatu pengolahan penjualan,  dengan  penjualan  yang  baik  dapat membuat  penjualan  akan  terjual  secara  cepat. Namun  dengan  penjualan  yang  cepat  akan  menjadi
sebuah  masalah  jika  tidak  dapat  mengetahui persediaan.
Persediaan  adalah  suatu  istilah  umum  yang menunjukkan  segala  sesuatu  atau  sumber  daya organisasi  yang  disimpan  dalam  antisipasinya terhadap  pemenuhan  permintaan  [1].  Persediaan bahan  baku  yang  kurang  baik  akan  menjadi  sebuah masalah  untuk  dapat  melakukan  proses  produksi secara  cepat  sehingga  tidak  dapat  memenuhi permintaan  konsumen  tepat  waktu.  Selain  itu  untuk dapat  mengetahui  persediaan  bahan  baku  dibulan berikutnya  hanya  dengan  memperkirakan  saja berdasarkan  jumlah  pembelian  persediaan  sesuai dengan  bulan  sebelumnya  tanpa  ada  penambahan maupun  pengurangan  persediaan  yang  dibutuhkan dibulan  berikutnya.  Sama  hal  nya  yang  dilakukan oleh Industry Tahu Iyus. Industry Tahu  Iyus  bergerak  dibidang  industri. Usaha ini melakukan pembuatan tahu putih dan tahu goreng, serta melakukan penjualan terhadap permintaan  konsumen. Industry Tahu  Iyus  sudah berdiri  selama  21  tahun  dan  beralamat  di Lingkungan  V  Aek  Loba,  Kec.  Aek  Kuasan, Kabupaten  Asahan.  Bahan  baku  tahu  yang digunakan  untuk  pembuatan  tahu  pada Industry Tahu Iyus adalah kacang kedelai.. Dalam  hal  ini Industry Tahu  Iyus  masih mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  jumlah persediaan  bahan  baku  tahu  yang  harus  dibeli dibulan  berikutnya agar  dapat  melakukan  proses produksi  pembuatan  tahu  secara  cepat  dan  tepat waktu. Selain itu, Industry tahu iyus juga mengalami kelebihan bahan baku, apabila kelebihan bahan baku terjadi  maka  akan  menjadikan  kualitas  bahan  baku menjadi  berkurang  serta  mengalami  kerusakan seperti  bahan  baku  akan  bau  bahkan  bahan  baku akan hancur sehingga akan menjadikan kualitas tahu akan  menurun  dan industry tahu  iyus  juga  akan mengalami  kerugian  akibatnya  bahan  baku  tahu yang tidak baik..
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  pada Industry Tahu  Iyus,  diperlukan  sebuah  sistem  yang dapat  membantu Industry Tahu  Iyus  dalam memprediksi  jumlah    persediaan  bahan  baku  tahu yang  akan  dibeli  untuk  bulan  berikutnya  agar  dapat melakukan  proses  produksi  secara  baik,  dengan menggunakan  suatu  metode  peramalan.  Salah satunya metode yang digunakan dalam memprediksi jumlah  persediaan  bahan  baku  tahu  yaitu  dengan metode Weighted Moving  Average ( WMA ).    Karena metode  ini  dapat  digunakan  untuk  proses  prediksi, selain  itu  mampu  menentukan  trend  yang  akan terjadi  berdasarkan  dari  data-data  persediaan  bahan baku  tahu  sebelumnya  untuk  dapat  melakukan prediksi  dibulan  berikutnya  dengan  menggunakan data yang ada pada bulan sebelumnya.
Metode Weighted  Moving  Average ( WMA )  ini mampu  memberikan  prediksi  masa  depan  dengan memanfaatkan  data-data  terdahulu  dan  memberikan bobot  yang  berbeda-beda  pada  setiap  data  yang
digunakan. Keakurasian suatu  peramalan juga dapat diukur  melalui  persentase  eror  dari  peramalan  yang diperoleh.  Semakin  tinggi  tingkat  error  maka  dapat diartikan  bahwa  hasil  peramalan  yang  diperoleh semakin  tidak  dapat  dipercaya  atau  tidak  akurat, begitu juga sebaliknya. [2]
Dengan  adanya  sistem  peramalan  persediaan bahan baku tahu yang menggunakan data sebelumnya  diharapkan  dapat  membantu Industry Tahu Iyus untuk melakukan prediksi persediaan .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu  cara  atau langkah ilmiah untuk dapat melakukan pengumpulan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu [3]. Dalam metode  penelitian  terdapat  tahapan  dalam  kerangka kerja  penelitian  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  1 sebagai beikut:
Mengidentifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Menganalisis Data Perancangan Sistem Pengujian Sistem

## Implementasi Sistem
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian diatas,  berikut  uraian  dari  masing-masing  tahapan kerangka kerja penelitian yaitu:
1. Mengidentifikasi Masalah Mengidentifikasi  masalah  merupakan  langkah awal  yang  perlu  dilakukan  dalam  sebuah  penelitian agar dapat memahami masalah yang terjadi ditempat penelitian.  Dalam  hal  ini  masalah  yang  terjadi  pada Industry Tahu  Iyus  adalah  masih  mengalami kesulitan  dalam  menentukan  persediaan  bahan  baku untuk bulan berikutnya dan Industry Tahu Iyus  juga mengalami  kelebihan  bahan  baku  tahu,  jika  hal  ini terus  menerus  terjadi  maka Industry tahu  iyus  akan mengalami kerugian.
2. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  studi  literatur  dilakukan  agar dapat mempelajari tinjauan pustaka ataupun landasan  teori  yang  terkait  dengan  permasalahan yang  terjadi.  Landasan  teori  ini  bisa  diperoleh  dari berbagai sumber yaitu sumber dari buku, jurnal serta internet  untuk  dapat  melengkapi  teori  dalam penelitian,  sehingga  mendapatkan  ide  dan  gagasan sebagai dasar pada penelitian.
Desy Julika Sari, dkk, Penggunaan Metode WMA Memprediksi … 431
3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  dapat memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan  agar  dapat mencapai  tujuan  penelitian.  Proses  pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara dan obsevasi kepada Pihak Industry Tahu Iyus terkait dengan data persediaan bahan baku tahu.
4. Menganalisis Data
Menganalisis  data  ialah  suatu  aktivitas  yang dapat  mengelola  data  menjadi  informasi  yang bermanfaat untuk mengambil kesimpulan pada suatu penelitian.  Adapun  cara  yang  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  dengan  hipotesis  dan perkiraan hasil.
5. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  suatu  aktivitas yang  melakukan  perancangan  serta  pembuatan sistem  untuk  menentukan  cara  mengolah  informasi dari  hasil  analisa  sistem  sehingga  dapat  memenuhi kebutuhan dari pengguna termasuk dari perancangan user interface.
6. Pengujian Sistem Pengujian sistem dilakukan untuk dapat mengetahui  sistem  yang  sudah  dirancang  dan dibangun  apakah  sudah  layak  untuk  digunakan  dan sesuai  dengan  harapan  serta  dapat  mengevaluasi sistem terhadap keunggulan maupun kelemahan dari sistem.
7. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan suatu penerapan yang  dilakukan  apabila  sudah  disetujui  termasuk program  yang  sudah  dibuat  dan  dirancang  serta dilakukan pengujian sistem. Implementasi sistem ini juga  merupakan  tahapan  untuk  dapat  mengetahui sistem  yang  sudah  dibangun  telah  berhasil  atau tidaknya dalam perancangan sistem.
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  metode Weighted  Moving Average,  m etode  ini  merupakan  salah  satu  metode peramalan. Peramalan adalah memperkirakan keadaan dimasa yang akan datang dengan melakukan  pengujian  keadaan  dimasa  sebelumnya [4].  Selain  itu  Peramalan  merupakan  suatu  proses untuk  merencanakan  perkiraan  kebutuhan  dimasa yang akan datang dengan melakukan pengujian pada keadaan dimasa lalu yang meliputi kebutuhan dalam ukuran  kuantitas,  kualitas,  waktu  dan  lokasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi  permintaan barang  ataupun  jasa  [5].  Tujuan  peramalan dilakukan untuk mendapatkan peramalan yang dapat meminimalisirkan terhadap kesalahan peramalan [6].
Metode Weighted  Moving  Average merupakan metode  yang  banyak  digunakan  untuk  menentukan trend  dari  suatu  deret  waktu.  Metode  ini  digunakan untuk  data  yang  perubahannya  tidak  cepat.  Model rata-rata  bergerak  menggunakan  sejumlah  data aktual  permintaan  yang  baru  untuk  membangkitkan nilai  ramalan  untuk  permintaan  di  masa  yang  akan datang  [7].  Selain  itu  Metode Weighted  Moving Average merupakan metode antisipasi yang
memanfaatkan  strategi  pembobotan  yang  beragam informasi  yang  paling  relevan  untuk  diestimasi sehingga diberikan bobot yang lebih besar [8].
Weighted Moving Average menggunakan pembobotan dari setiap data, bobot yang lebih besar diberikan  pada  data  terakhir.  Metode  ini  digunakan untuk  melakukan  proses  prediksi  karena  metode  ini mampu  menentukan  trend  yang  akan  terjadi berdasarkan dari data-data yang ada sebelumnya [9].
Metode Weighted  Moving  Average adalah metode  yang  sama  dengan  rata-rata  bergerak,  tetapi nilai  terbaru  dalam  deret  berkala  diberikan  bobot lebih  besar  dalam  menghitung  peramalan.  Rumus untuk menghitung WMA adalah sebagai berikut [10]:
WMA = ∑(𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡) ∑ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (1) Keterangan: Dt
: Data aktual pada periode t
Bobot   : Bobot yang diberikan untuk setiap bulan

## 2.1. Pengukuran Kesalahan Peramalan
Ketepatan  hasil  peramalan  merupakan  tingkat kesalahan  peramalan  memberikan  ukuran  ketepatan dan  ukuran  untuk  membandingkan  metode-metode alternatif yang mungkin digunakan dalam penelitian [11].

## 2.2. Mean Absolute Deviation (MAD)
Mean  Absolute  Deviation  (MAD) merupakan penjumlahan kesalahan peramalan tanpa menghiraukan  tanda  aljabarnya  dibagi  dengan banyaknya  data  yang  diamati.  Rumus MAD dapat dihitung sebagai berikut [12]:
MAD = ∑ |𝑥 𝑡 𝑛 𝑡=1 −𝐹 𝑡 | 𝑛 (2)

## 2.3. Mean Squred Error (MSE)
Mean  Squred  Error (MSE)  digunakan  untuk melakukan evaluasi terhadap suatu metode peramalan.  Hasil  dari  kesalahan  akan  dikuadratkan. MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang  diramalkan  dan  diamati.  Rumus  untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut [13]:
MSE = ∑ (𝑥 𝑡 𝑛 𝑡=1 −𝐹 𝑡 )2 𝑛 (3)

## 2.4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error ( MAPE ) adalah rata-rata persentase kesalahan absolut yang di hitung  dengan  mencari  nilai  absolut  galat  disetiap periode,  kemudian  dibagi  dengan  nilai  pengamatan aktual  dan  absolut  galat  persentase.  Nilai MAPE dapat  dihitung  dengan  menggunakan  persamaan berikut [14]:
MAPE = 100 𝑥 ∑ |𝑥 𝑡 𝑛 𝑡=1 −𝐹 𝑡 | 𝑛 (4)

## 432 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 429-436
Dimana persamaan (2), (3) dan (4) adalah Xt : Data aktual pada periode t Ft : Nilai peramalan pada periode t
n : Jumlah data
t : Periode Peramalan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.Perhitungan dengan Metode Weighted Moving Average (WMA)
Data  yang  digunakan  untuk  dapat  memprediksi peramalan  persediaan  bahan  baku  tahu  di Industry tahu  Iyus  untuk  bulan  berikutnya  yaitu  Maret  2022, dengan  menggunakan  16  data  yang  dimulai  pada bulan  November  2020  -  Februari  2022  seperti  yang dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Persediaan Bahan Baku Tahu
No Periode (Bulan) Persediaan Kedelai /Kg 1 November 2020 4.000 2 Desember 2020 4.200 3 Januari 2021 4.000 4 Februari 2021 4.000 5 Maret 2021 4.410 6 April 2021 4.450 7 Mei 2021 5.000 8 Juni 2021 4.000 9 Juli 2021 4.650 10 Agustus 2021 4.200 11 September 2021 4.150 12 Oktober 2021 4.350 13 November 2021 4.550 14 Desember 2021 4.200 15 Januari 2022 4.350 16 Februari 2022 4.000

## Pada proses perhitungan menggunakan metode
Weighted  Moving  Average .  Nilai  bobot  yang digunakan yaitu  dimulai dari 1 hingga 3 yang mana bobot  yang  paling  besar  diberikan  pada  data  yang terakhir  atau  data  terbaru  [15].  Berikut  adalah
perhitungan  peramalan  persediaan  bahan  baku  tahu dengan menggunakan metode WMA :
WMA = (4.000 𝑥 3)+ (4.200 𝑥 2)+ (4.000 𝑥 1) 3+2+1 = 24.400 6 = 4.066,67 .
Berdasarkan  proses  perhitungan  yang  sudah dilakukan  maka  didapatkan  hasil  peramalan  untuk bulan Maret 2022 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Perhitungan Peramalan No Periode (Bulan) Persediaan Aktual (A t ) Forcasting (F t ) 1 November 2020 4.000 - 2 Desember 2020 4.200 - 3 Januari 2021 4.000 - 4 Februari 2021 4.000 4.066,67 5 Maret 2021 4.410 4.033,33 6 April 2021 4.450 4.205 7 Mei 2021 5.000 4.361,67 8 Juni 2021 4.000 4.718,33 9 Juli 2021 4.650 4.408,33 10 Agustus 2021 4.200 4.491,67 11 September 2021 4.150 4.316,67 12 Oktober 2021 4.350 4.250 13 November 2021 4.550 4.258,33 14 Desember 2021 4.200 4.416,67 15 Januari 2022 4.350 4.341,67 16 Februari 2022 4.000 4.333,33 17 Maret 2022 0 4.150
Setelah  melakukan  perhitungan WMA , maka  tahap  selanjutnya  melakukan  perhitungan tingkat  keakurasian  peramalan  dengan  menghitung eror  dari  semua  data  historis  yang  tersedia  yaitu Mean  Absolute  Deviation ( MAD ), Mean  Squred Error ( MSE )  dan  Mean Absolute  Percentage  Error ( MAPE )  [15]  dapat  dilihat  pada  tabel  3  sebagai berikut:

## Tabel 3. Perhitungan MAD, MSE dan MAPE
No Periode (Bulan) Persediaan Aktual (A t ) Forcasting (F t ) MAD (A t - F t ) MSE (A t - F t ) 2 MAPE
(MAD/A t )*100 1 November 2020 4.000 - - - - 2 Desember 2020 4.200 - - - - 3 Januari 2021 4.000 - - - - 4 Februari 2021 4.000 4.066,67 66,67 4.444,89 1,67 5 Maret 2021 4.410 4.033,33 376,67 141.880,29 8,54 6 April 2021 4.450 4.205 245 60.025 5,51 7 Mei 2021 5.000 4.361,67 638,33 407.465,19 12,8 8 Juni 2021 4.000 4.718,33 718,33 515.997,99 17,96 9 Juli 2021 4.650 4.408,33 241,67 58.404,39 5,2 10 Agustus 2021 4.200 4.491,67 291,67 85.071,39 6,9 11 September 2021 4.150 4.316,67 166,67 27.778,89 4,02 12 Oktober 2021 4.350 4.250 100 10.000 2,3 13 November 2021 4.550 4.258,33 291,67 85.071,39 6,41 14 Desember 2021 4.200 4.416,67 216,67 46.945,89 5,16 15 Januari 2022 4.350 4.341,67 8,33 69,39 0,19 16 Februari 2022 4.000 4.333,33 333,33 111.108,89 8,33 17 Maret 2022 0 4.150 - - Jumlah 3.695,01 1.554.263,59 84,99 Rata-Rata 284,23 119.558,74 6,54%
Berdasarkan  tabel  3  maka  didapat  hasil peramalan  persediaan  bahan  baku  tahu  untuk  bukan maret  yaitu  4.150  Kg,  dengan  tingkat  persentase kesalahan  peramalan  atau  nilai MAPE sebesar  6,54 %. 3.2. Implementasi Hasil Implementasi  dari  sistem  merupakan  tahap akhir yang dilakukan setelah melakukan pengembangan  sistem  terhadap  aplikasi  setelah melakukan tahap perancangan, agar dapat memaksimalkan hasil yang sempurna dalam aplikasi yang  sudah  dibangun  dan  dirancang  akan  tetapi sebelumnya  dilakukan  pengujian  terlebih  dahulu untuk  dapat  mengetahui  kelemahan  dan  kelebihan sistem yang ada, kemudian akan dievaluasi: 1. Tampilan Halaman Awal Sistem Halaman  awal  sistem  merupakan  tampilan halaman  awal  yang  ditampilkan  oleh  program sebelum  pemilik  dan  karyawan  melakukan  login  ke sistem. Berikut adalah tampilan halaman awal sistem pemilik dan karyawan:
Gambar 2. Halaman Awal Sistem
2. Tampilan Halaman Login
Setelah  menampilkan  halaman  awal  sistem, maka  karyawan  dan  pemilik  akan  mengklik  tombol login  untuk  dapat  masuk  ke  dalam  sistem.  Lalu pemilik  memasukkan username dan password masing-masing seperti gambar berikut:
Gambar 3. Halaman Login
3. Tampilan Halaman Dashboard Karyawan
Setelah  karyawan  mengisi username dan password, klik  tombol login. Maka  karyawan  akan diarahkan  ke  halaman  dashboard  jika  login  sudah berhasil seperti gambar berikut:
Gambar 4. Halaman Dashboard Karyawan
4. Tampilan Halaman Data Bahan Baku
Halaman  data  bahan  baku  merupakan  tampilan halaman data bahan baku dan melakukan pengolahan  data  bahan  baku  yang  dilakukan  oleh karyawan  dari  mulai  menambah  data  bahan  baku, mengubah  data  bahan  baku  dan  menghapus  data bahan  baku.  Berikut  adalah  tampilan  halaman  data bahan baku:
Gambar 5. Halaman Data Bahan Baku
5. Tampilan Halaman Dashboard Pemilik Setelah pemilik mengisi username dan password lalu mengklik tombol login dan login berhasil, maka pemilik  akan  diarahkan  ke  halaman dashboard seperti gambar berikut:
Gambar 6. Halaman Dashboard Pemilik

## 6. Tampilan Halaman Menu Karyawan
Halaman  data  karyawan  merupakan  tampilan halaman  data  karyawan  dan  mengelola  data karyawan  yang  dilakukan  oleh  pemilik  dari  mulai menambah data karyawan, mengubah data karyawan dan  menghapus  data  karyawan.  Berikut  adalah tampilan halaman data karyawan:

## Gambar 7. Halaman Menu Karyawan
7. Tampilan Halaman Menu Posisi
Halaman  posisi  merupakan  tampilan  halaman posisi  karyawan  serta  melakukan  pengolahan  data posisi  karyawan  yang  dilakukan  oleh  pemilik  dari mulai  menambah  data  posisi,  mengubah  data  posisi dan menghapus data posisi. Berikut adalah tampilan halaman data posisi:

## Gambar 8. Halaman Menu Posisi
8. Tampilan Halaman Tambah Akses
Halaman  tambah  akses  merupakan  tampilan halaman  tambah  akses  danmelakukan  pengolahan data tambah akses yang dilakukan oleh pemilik dari mulai  menambah  data  akses  dan  menghapus  data akses. Berikut adalah tampilan halaman data akses:

## Gambar 9. Halaman Tambah Akses

## 9. Tampilan Halaman Prediksi
Halaman  prediksi  merupakan  halaman  yang menampilkan  hasil  prediksi,  dengan  pemilik mengklik menu prediksi maka pemilik dapat melihat hasil  prediksi  persediaan  bahan  baku  tahu  seperti gambar berikut:

## Gambar 10. Halaman Prediksi
10. Tampilan Halaman Laporan Bahan Baku Halaman  laporan  data  bahan  baku  merupakan halaman  yang  menampilkan  laporan  bahan  baku yang  sudah  diinputkan  oleh  karyawan,  sehingga memudahkan  pemilik  untuk  dapat  melihat  laporan bahan baku. Pada halaman laporan bahan baku maka dapat  mengklik  tombol  cetak  laporan  maka  akan menampilkan  laporan  bahan  baku  seperti  gambar berikut:
Gambar 11. Halaman Laporan Bahan Baku
11. Tampilan Halaman Laporan Hasil Prediksi Halaman  laporan  data  hasil  prediksi  merupakan halaman  yang  menampilkan  data  hasil  prediksi persediaan  bahan  baku  tahu  yaitu  dengan  mengklik tombol  cetak  laporan  maka  akan  menampilkan laporan  hasil  prediksi  persediaan  bahan  baku  tahu seperti gambar berikut:
Gambar 12. Halaman Laporan Hasil Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  hasil  analisa  yang  telah dilakukan dalam pengembangan sistem pada aplikasi peramalan  persediaan  bahan  baku  tahu  dengan menggunakan  metode Weighted  Moving  Averaga pada Industry Tahu  Iyus  maka  dapat  diambil kesimpulan yaitu sebagai berikut:
1. Perhitungan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diketahui  bahwa  hasil  peramalan  persedian bahan  baku  tahu  untuk  bulan  berikutnya  yaitu 4.150  Kg,  dengan  nilai MAPE atau  presentasi nilai kesalahan dalam peramalan yaitu 6,54 %.
2. Metode Weighted  Moving  Averaga dapat diterapkannya suatu proses peramalan persediaan bahan  baku  tahu  untuk  bulan  berikutnya  yang akurat  dan  dapat  mengurangi  kesalahan  antara peramalan dengan realita persediaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Widyastika  and  N.  Khairani,  “Penerapan Metode  Economic  Order  Quantity  (Eoq) Dalam Pengendalian Persediaan Bahan Baku Pada  Pt.  Busur  Inti  Indo  Panah,” Karismatika , vol. 6, no. 2, pp. 29–44, 2020.
[2] A.  Nasution,  “METODE  WEIGHTED
MOVING AVERAGE DALAM M- FORECASTING,” JURTEKSI (Jurnal
Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  V,  no.  2,
pp. 119–124, 2019.
[3] I.  Solikin  and  S.  Hardini,  “Aplikasi Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan Metode Weighted Moving  Average (WMA) pada  Metrojaya  Komputer,” J.  Inform.  J. Pengemb.  IT ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  100–105,
2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2.1373. [4] T.  D.  Andini  and P.  Auristandi,  “Peramalan Jumlah  Stok  Alat  Tulis  Kantor  di  UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 10, no. 1, pp. 1–10, 2016. [5] R.  Sholehah,  M.  Marsudi,  and  A.  G. Budianto, “Analisis Persediaan Bahan Baku Kedelai Menggunakan Eoq, Rop Dan Safety Stock  Produksi  Tahu  Berdasarkan  Metode Forecasting  Di  Pt.  Langgeng,” J.  Ind.  Eng. Oper.  Manag. ,  vol.  4,  no.  2,  2021,  doi:
10.31602/jieom.v4i2.5884.
[6] R. Qardhafi, I. Faisal, S. Sundari, and M. S.
Asih,  “Prediksi  Tingkat  Penggunaan  Air
Minum  Oleh  Konsumen  di  Depot  Monica Water  Menggunakan  Metode  Weighted
Moving  Average,” TIN  Terap.  Inform.  … , vol.  2,  no.  3,  pp.  145–150,  2021,  [Online]. Available: https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/view/853%0Aht tps://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/download/853/5
80.
[7] R. Riyanto, F. R. Giarti, and S. E. Permana, “Sistem  Prediksi  Menggunakan  Metode Weight  Moving  Average  Untuk  Penentuan Jumlah Order Barang,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  37–42,  2017, doi: 10.36054/jict-ikmi.v16i2.20.
[8] E.  Agustina  and  E.  Martantoh,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PREDIKSI JUMLAH STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE,” J. Inform.
SIMANTIK , vol. 6, no. 2, pp. 18–23, 2021.
[9] Z.  Silvya,  A.  Zakir,  and  D.  Irwan, “PENERAPAN  METODE  WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PERAMALAN  PERSSEDIAAN  PRODUK FARMASI,” JITEKH , vol. 8, no. 2, pp. 59– 64, 2020.
[10] R. Rahmawati, Z. Azhar, and N. Marpaung, “Penerapan Metode Weight Moving Avarage Untuk Peramalan Persediaan Kosmetik  Pada  Toko  Robin,” Semin.  Nas. Inform. , pp. 448–453, 2021.
[11] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Moving Average  Dan  Exponential  Smoothing  Pada Peramalan  Produksi  Industri  Garment,” J. Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  211–220,  2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.
[12] I.  Setiawan,  “RANCANG  BANGUN APLIKASI  PERAMALAN  PERSEDIAAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) PADA TOKO BARANG  XYZ,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  13,
no. 3, pp. 1–9, 2021.
[13] R. Y. Hayuningtyas, “Peramalan Persediaan Barang  Menggunakan  Metode  Weighted Moving  Average  dan  Metode  Double Exponential  Smoothing,” J.  PILAR  Nusa
Mandiri , vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017.
[14] H.  Syafwan,  F.  Siagian,  P.  Putri,  and  M.
Handayani, “Forecasting Jumlah Pengangguran Di Kabupaten Asahan
Menggunakan  Metode  Weighted  Moving,”
J.  Tek. Inform.  Kaputama ,  vol.  5,  no.  2,  pp.
224–229, 2021.
[15] A. Nasution, “FORECASTING PRODUKSI
KARET MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING
AVERAGE,”
Semin.  Nas.  R. ,  vol.  9986,  no.  September, 2018.