## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2019 Vol. 1 N o .   4 Hal:  8-14 ISSN: 2714-8491 (electronic)

## Peramalan Penjualan Pupuk Menggunakan Metode Trend Moment
Ulia Ulfa 1  , Sumijan 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang ulia.u@yahoo.com

## Abstract
Aneka Tani Mandiri Trade Unit is a fertilizer sales shop in the city of Padang. From year to year sales of fertilizers in UD. Aneka Tani Mandiri experiences fluctuations where it is difficult to predict sales increases and decreases every month. The problem that most often occurs in this store is often experiencing shortages and excess stock of goods, this is very likely to occur because many of its items are not sold out and many items are needed by consumers but insufficient stock of goods. Another result is that the profits from the store should be more reduced, with this problem the store must be able to predict how many items will be sold and how many items must be provided in the following month, by knowing the number of items to be sold, the deficiency or excess stock of goods can be avoided. So for that the research was conducted using the Trend Moment  Method  to  predict  and predict  fertilizer  stock  that  will  be  provided  for  the  following  month.  So  that  will  increase sales turnover of the store. By building a fertilizer sales forecasting system using the Trend Moment method which is assisted by the PHP and MySQL programming languages can produce ZA fertilizer sales predictions with success rates above 75%.
Keywords: Method of Trend Moment, Fertilizer, Forecasting, Fluctuation, Stock.

## Abstrak
Unit  Dagang  Aneka  Tani  Mandiri  adalah  toko  penjualan  pupuk  yang  ada  di  kota  Padang.  Dari  tahun  ke  tahun  penjualan pupuk yang ada di UD. Aneka Tani Mandiri mengalami fluktuasi di mana sulitnya memprediksi peningkatan dan penurunan penjualan  setiap  bulannya.  Permasalahan  yang  paling  sering  terjadi  pada  toko  ini  yaitu  sering  mengalami  kekurangan  dan kelebihan stok barang, hal ini sangat mungkin sekali terjadi karena banyak nya barang  yang tidak habis terjual dan  banyak barang  yang  diperlukan  konsumen  namun  stok  barang  tidak  mencukupi.  Akibat  lainnya  yaitu  keuntungan  dari  pihak  toko yang seharusnya lebih menjadi berkurang, dengan adanya permasalahan tersebut pihak toko harus bisa meramalkan berapa banyak barang yang akan terjual dan berapa banyak barang yang harus disediakan di bulan berikutnya, dengan mengetahui banyaknya  barang  yang  akan  terjual  maka  kekurangan  ataupun  kelebihan  stok  barang  dapat  dihindarkan.  Maka  untuk  itu dilakukan  penelitian  menggunakan  Metode Trend  Moment untuk  meramalkan  dan  memprediksi  stock  pupuk  yang  akan disediakan  untuk  bulan  berikutnya.  Sehingga  akan  meningkatkan  omset  penjualan  terhadap  toko  tersebut.  Dengan membangun  sebuah  sistem  peramalan  penjualan  pupuk  dengan  menggunakan  metode Trend  Moment yang  dibantu  dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL dapat menghasilkan prediksi penjualan pupuk ZA dengan tingkat keberhasilan di atas 75%.
Kata kunci: Metode Trend Moment , Pupuk, Peramalan, Fluktuasi, Stock.
© 2019 INFEB

## 1. Pendahuluan
Unit  Dagang  Aneka  Tani  Mandiri  adalah  salah  satu toko pupuk yang ada di kota Padang. Toko ini menjual berbagai aneka jenis  pupuk yang dibutuhkan oleh para petani.  Dari  tahun  ke  tahun  penjualan  pupuk  yang  ada di  UD.  Aneka  Tani  Mandiri  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 [1] .  Peramalan  juga dapat  digunakan  untuk  membantu  menjadwalkan penggunaan sumber daya saat ini dan akan tahu bahwa bagaimana  sumber  daya  organisasi  digunakan  dalam setiap hari [2] .
Peramalan yang akurat dari penjualan dapat berkontribusi  untuk  keuntungan  dalam  efisiensi  dan efektivitas  dalam  bisnis.  Oleh  karena  itu,  perkiraan memainkan  peran  penting  dalam  bisnis  manajemen
manusia  dan  perencanaan  strategis [3] .  Akibat  lainnya yaitu keuntungan dari pihak toko yang seharusnya lebih menjadi  berkurang,  dengan  adanya  permasalahan tersebut  pihak  toko  harus  bisa  meramalkan  berapa banyak  barang  yang  akan  terjual  dan  berapa  banyak barang  yang  harus  disediakan  di  bulan  berikutnya, dengan  mengetahui  banyaknya  barang  yang  akan terjual maka kekurangan ataupun kelebihan stok barang dapat dihindarkan.
Prediksi  produk  yang  sepatutnya  memainkan  peranan penting dalam mengurangi persediaan yang tidak perlu dan merapikan masalah perencanaan yang mengakibatkan  peningkatan  laba [4] .  Saat  ini  konsep sistem  pendukung  keputusan  untuk  berbasis  komputer berkembang  dan  banyak  metode  yang  sangat  cepat dapat  digunakan  untuk  membantu  proses  pengambilan keputusan  dengan  melakukan  pendekatan  sistematis [5] .
Pada  penelitian  terdahulu  yang  meramalkan  penjualan rumah.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Trend Moment dan menghasilkan perkiraan rumah  yang akan terjual  pada  bulan  Maret  2017,  yaitu  sebanyak  7  unit. Kesimpulan  penelitian  ini  adalah  kecendrungan penjualan  rumah  dapat  diprediksi  dengan  mengalami peningkatan  atau  trenf  positif [6] .  Menggunakan metode  trend  moment  pada  sistem  pendukung keputusan  dalam  menggunakan  metode  proyeksi peramalan  penjualan  suatu  barang  yang  salah  satunya adalah Trend  Moment .  Penelitian  ini  menggunakan sistem  terkomputerisasi  akan  sangat  membantu  dalam mengambil  suatu  keputusan  dengan  alat  bantu  tools yang disediakan [7] .
Menghitung  jumlah perkiraan penjualan yang memiliki nilai  error  sebesar  0,0029%.  Pada  metode Trend Moment sangat digunalan  untuk  menentukan perkiraan penjualan  untuk  satu  bulan  yang  akan  mendatang [8] . Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  Sistem Peramalan  Penjualan  kasur  busa    dengan  memakai sebuah  Metode Trend  Moment sudah  bisa  dapat digunakan  dalam  membantu  pemilik  mebel  dalam memperkirakan  penjualan  kasur  busa  periode  yang akan  mendatang berdasarkan riwayat penjualan  selama 2 tahun sebelumnya [9] . Melakukan penelitian terhadap peramalan  produksi  sayuran  dalam  menggunakan metode trend  moment merupakan  suatu  metode  yang terbaik.  Karena  jika  semakin  kecil  nilai  persentase kesalahan peramalan  maka  nilai taksiran  akan semakin mendekati  nilai  sebenarnya,  atau  metode  yang  dipilih merupakan metode terbaik [10] .
Dalam  memperkirakan  produksi  air  minum  dengan menggunakan metode Trend Moment untuk memperkirakan  penjualan  pada  bulan  Maret  2014 sebanyak  28,54  yang  akan  terjual [11] .  Melakukan penelitian  untuk  meramalkan  penjualan  batik    untuk mencari  hasil  peramalan  untuk  bulan  Januari  2008 adalah 10 batik tulis yang akan terjual [12] .
Peramalan  adalah  suatu  usaha  kegiatan  dalam meramalkan  keadaan  di  masa  yang  akan  mendatang melalui pengujian keadaan di masa lampau. Peramalan penjualan  adalah  suatu  tingkat  penjualan    produk  atau barang yang sangat diharapkan akan habis terjual untuk jangka  waktu  tertentu  pada  masa  yang  akan  datang [13] . Forecasting adalah  suatu  kegiatan  untuk meramalkan  keadaan  di  masa  mendatang  melalui pengujian  di  masa  lalu.  Metode forecasting ini membantu  pemilik  untuk  menentukan  jumlah  penjulan barang  akan  datang,  sehingga  pemilik  lebih  mudah untuk  memutuskan  melakukan  penambahan  atau pengurangan  stok  barang [14] [15] .  Sedang  metode Trend  Moment adalah  metode  yang  digunakan  untuk membantu  dalam  melakukan  peramalan  penjualan untuk penjualan pada bulan dan tahun  berikutnya [16] . Langkah  –  langkah  dalam  peramalan  berfungsi  untuk menganalisa  data  yang  terjadi  pada  masa  lampau  yang bertujuan  untuk  menghasilkan  sebuah  pola  dari  setiap data yang diperlukan.

## 2. Metodologi Penelitian
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  kerangka  kerja penelitian  yang  akan  membantu  dalam  proses penyelesaian  penelitian  agar  senantiasa  fokus  pada tujuan penelitian agar mencapai hasil yang diharapkan. Adapun  kerangka  kerja  pada  metodologi  penelitian  ini menguraikan  tentang  peramalan  penjualan  pupuk menggunakan metode Trend Moment untuk memprediksi penjualan pupuk ZA tahun 2019.
Kerangka kerja penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
2.1. Menentukan parameter X (waktu)
Nilai Parameter X selalu dimulai dari nol dan diurutkan berdasarkan bulan yang  akan diteliti
X = Indeks waktu (0,1,2,3…n)
2.2. Menentukan nilai X 2
Menentukan nilai X 2 di mana parameter X dikuadratkan  berdasarkan  data  historis  masing-masing tahun.
2.3. Menentukan nilai XY
Menentukan  nilai  XY  di  mana  fungsi  Y  merupakan data  historis  dari  tingkat  penjualan  masing  –  masing tahun,  dan  X  merupakan  parameter  yang  sudah  di tentukan tadi, selanjutnya ke duanya dikalikan.
2.4. Menentukan nilai a dan b
Menenentukan nilai a dan b, setelah mengetahui jumlah total  dari  fungsi  Y  ,  X  ,  X 2 ,  dan  XY,  maka  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  b  terlebih  dahulu, dengan  cara  menggunakan  persamaan  dari  rumus  dan dilanjutkan  dengan  mencari  nilai  a  dengan  cara subtitusi dan eliminasi:
∑y   = a.n + b.∑x ∑xy = a.∑x + b.∑x2
Di mana:
∑y   = Jumlah dari data penjualan. ∑x   = Jumlah dari periode waktu.
∑xy  =  Jumlah  dari  data  penjualan  dikali  dengan periode waktu
n    = Jumlah data.
Selanjutkan  nilai  a  dan  b  yang  sudah  di  dapatkan dimasukan kedalam rumus trend moment yaitu :
Y = a + b X
Dimana:
Y =  Nilai trend atau variabel yang akan diramalkan. a = Bilangan constant.
b = Slope atau koefisien garis trend.
X = Indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,3,...n).
2.5. Menghitung indeks musim.
Menentukan  indeks  musim  dari  nilai  trend  yang didapatkan.
rata-rata permintaan bulan tertentu Indeks musim =   --------------------------------------------- rata – rata permintaan perbulan
2.6. Menghitung hasil akhir
Menghitung  nilai  akhir hasil  ramalan  dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  telah dipengaruhi oleh indeks musim.
Y* = Indeks musim x Y
Dimana:
Y*  =  Hasil  ramalan  dengan  menggunakan  metode Trend  Moment yang  telah  dipengaruhi  oleh  indeks musim.
Y      =  Hasil  ramalan  dengan  menggunakan Trend Moment.
3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  tahapan  ini  menjelaskan  langkah-langkah  dalam menyelesaikan masalah metode Trend Moment :
3.1. Menentukan Parameter X
Nilai parameter X selalu dimulai dari nol dan diurutkan berdasarkan  bulan  yang  akan  diteliti.  Nilai  parameter disajikan pada tabel 1.

## X = Indeks waktu (0,1,2,3…n)
Tabel 1. Parameter nilai X Bulan Y (Penjualan) X (Waktu) Januari 2017 47 (Sak) 0 Februari 2017 71 (Sak) 1 Maret 2017 26 (Sak) 2 April 2017 21 (Sak) 3 Mei 2017 14 (Sak) 4 Juni 2017 20 (Sak) 5 Juli 2017 51 (Sak) 6 Agustus 2017 25 (Sak) 7 September 2017 16 (Sak) 8 Oktober 2017 31 (Sak) 9 November 2017 56 (Sak) 10 Desember 2017 12 (Sak) 11 Januari 2018 39 (Sak) 12 Februari 2018 80 (Sak) 13 Maret 2018 30 (Sak) 14 April 2018 27 (Sak) 15 Mei 2018 16 (Sak) 16 Juni 2018 25 (Sak) 17 Juli 2018 60 (Sak) 18 Agustus 2018 20 (Sak) 19 September 2018 24 (Sak) 20 Oktober 2018 35 (Sak) 21 November 2018 62 (Sak) 22 Desember 2018 15 (Sak) 23 Total 823 (Sak) 276 Rata-rata 34,29 11,5

## 3.2. Menentukan XY
Untuk mendapatkan nilai XY hal yang harus dilakukan yaitu  menentukan  nilai  X  dan  Y  terlebih  dahulu.  Jika nilai  X  dan  Y  sudah  diketahui  barulah  bisa  untuk mendapatkan  nilai  XY.  Dengan  cara  nilai  X  dikali dengan Y.
3.3. Menentukan nilai X 2
Untuk  mendapatkan  nilai  X 2 hal  yang  harus  dilakukan yaitu  menentukan  nilai  X  terlebih  dahulu.  Jika  nilai  X sudah  diketahui  barulah  bisa  untuk  mendapatkan  nilai X 2 .  Dengan  cara  mempangkatkan  nilai  X.  Data disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai X2 Bulan Y X XY X2 Januari 2017 47 (Sak) 0 0 0 Februari 2017 71 (Sak) 1 71 1 Maret 2017 26 (Sak) 2 52 4 April 2017 21 (Sak) 3 63 9 Mei 2017 14 (Sak) 4 56 16 Juni 2017 20 (Sak) 5 100 25 Juli 2017 51 (Sak) 6 306 36 Agustus 2017 25 (Sak) 7 175 49 September 2017 16 (Sak) 8 128 64 Oktober 2017 31 (Sak) 9 279 81 November 2017 56 (Sak) 10 560 100 Desember 2017 12 (Sak) 11 132 121 Januari 2018 39 (Sak) 12 468 144 Februari 2018 80 (Sak) 13 1040 169 Maret 2018 30 (Sak) 14 420 196 April 2018 27 (Sak) 15 405 225 Mei 2018 16 (Sak) 16 256 256 Juni 2018 25 (Sak) 17 425 289 Juli 2018 60 (Sak) 18 1080 324 Agustus 2018 20 (Sak) 19 380 361 September 2018 24 (Sak) 20 480 400 Oktober 2018 35 (Sak) 21 735 441 November 2018 62 (Sak) 22 1364 484 Desember 2018 15 (Sak) 23 345 529 Total 823 (Sak) 276 9320 4324 Rata-rata 34,29 11,5 3.4. Menghitung nilai a dan b
Berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh  maka  untuk memperoleh  nilai  a  dan  b  yaitu  dengan  cara  sebagai berikut :
ƩY = a.n + b.ƩX                 832 = 24a +276b     x11,5
ƩXY = a. ƩX+ ƩX2           9320=276a+4324b   x1
9464,5=276a+3174b
9320=276a +4324b  - 144,5 = -1150 b b = -0,1257
Sedangkan untuk mencari nilai a sebagai berikut:
823 = 24a + 276b
823 = 24a + 276(-0,1257)
823 = 24a + (-34,69)
823 + 34,69 = 24a
857,69 = 24a
a = 857,69/24
a = 35,74
3.5.  Memasukan  nilai  a  dan  b  ke  rumus  metode Trend Moment.
Setelah  mendapatkan  nilai  a  dan  b,langkah  selnjutnya memasukan nilai a dan b ke metode trend moment :
Bulan Januari 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 24
Y = 35,74 – 3,02
Y = 32,72
3.6. Menghitung indeks musim
Setelah itu peramalan yang diperoleh dari nilai Trend di atas  akan  dihitung  menggunakan  indeks  musim. Berdasarkan rumus indeks musim maka:
Indeks musim = 43/34/29
= 1,25
3.7. Menghitung nilai hasil akhir ramalan
Hasil  dari  ramalan  akhir  setelah  dipengaruhi  oleh indexs  musim  maka  akan  menggunakan  perhitungan sebagai berikut:
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 1,25 x 32,72
Y*= 40,9 atau 41 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan  pupuk  pada  bulan  Januari  2019  adalah sebanyak 41 buah pupuk ZA yang akan terjual.
3.8. Pengujian 11 bulan berikutnya
Bulan Februari 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 25
Y = 35,74 – 3,14
Y = 32,6
Indeks Musim = 75,5/34,29
= 2,20
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 2,20 x 32,6
Y*= 71,72 atau 72 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan  pupuk  pada  bulan  Februari  2019  adalah sebanyak 72 buah pupuk ZA yang akan terjual.
Bulan Maret 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 26
Y = 35,74 – 3,27
Y = 32,47
Indeks Musim = 28/34,29
= 0,82
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 0,82 x 32,47

## Y*= 26,63 atau 27 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan  pupuk  pada  bulan  Maret  2019  adalah sebanyak 27 buah pupuk ZA yang akan terjual
Bulan April 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 27
Y = 35,74 – 3,39
Y = 32,35
Indeks Musim = 24/34,29
= 0,70
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 0,70 x 32,35

## Y*= 22,64 atau 23 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan  pupuk  pada  bulan  April  2019  adalah sebanyak 23 buah pupuk ZA yang akan terjual.
Bulan Mei 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 28
Y = 35,74 – 3,52
Y = 32,22
Indeks Musim = 15/34,29
= 0,44
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 0,44x 32,22

## Y*= 14,18 atau 14 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan pupuk pada bulan Mei 2019 adalah sebanyak 14 buah pupuk ZA yang akan terjual.
Bulan Juni 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 29
Y = 35,74 – 3,65
Y = 32,09
Indeks Musim = 22,5/34,29
= 0,66
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 0,66 x 32,09
Y*= 21,18 atau 21 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan pupuk pada bulan Juni 2019 adalah sebanyak 21 buah pupuk ZA yang akan terjual
Bulan Juli 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 30
Y = 35,74 – 3,77
Y = 31,97
Indeks Musim = 55,5/34,29
= 1,62
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 1,62 x 31,97
Y*= 51,79 atau 52 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan pupuk pada bulan Juli 2019 adalah sebanyak 52 buah pupuk ZA yang akan terjual.
Bulan Agustus 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 31
Y = 35,74 – 3,90
Y = 31,84 Indeks Musim = 22,5/34,29
= 0,66
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 0,66 x 31,84
Y*= 21,01 atau 21 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan  pupuk  pada  bulan  Agustus  2019  adalah sebanyak 21 buah pupuk ZA yang akan terjual.
Bulan September 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-01257) * 32
Y = 35,74 – 4,02
Y = 31,72
Indeks Musim = 20/34,29 = 0,58
Y*= Indeks musim x Y Y*= 0,58x 31,72

## Y*= 18,5 atau 19 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan  pupuk  pada  bulan  September  2019  adalah sebanyak 19 buah pupuk ZA yang akan terjual.
Bulan Oktober 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 33
Y = 35,74 – 4,15
Y = 31,59
Indeks Musim = 33/34,29
= 0,96
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 0,96 x 31,59

## Y*= 30,33 atau 30 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan  pupuk  pada  bulan  Oktober  2019  adalah sebanyak 30 buah pupuk ZA yang akan terjual.
Bulan November 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 34
Y = 35,74 – 4,27
Y = 31,47
Indeks Musim = 59/34,29
= 1,72
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 1,72 x 31,47
Y*= 54,13 atau 54 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan
penjualan  pupuk  pada  bulan  November  2019  adalah sebanyak 54 buah pupuk ZA yang akan terjual.
Bulan Desember 2019.
Y = a+b.X
Y = 35,74 + (-0,1257) * 35
Y = 35,74 – 4,40
Y = 31,34
Indeks Musim = 13,5/34,29
= 0,39
Y*= Indeks musim x Y
Y*= 0,39 x 31,34
Y*= 12,22 atau 12 buah pupuk ZA
Jadi hasil akhir dari peramalan penjualan pupuk dengan menggunakan  metode Trend  Moment yang  sudah dipengaruhi  oleh  indeks  musim  untuk  peramalan penjualan  pupuk  pada  bulan  Desember  2019  adalah sebanyak  12  buah  pupuk  ZA  yang  akan  terjual.  Data disajikan pada tabel 3.

## Tabel 3. Perbandingan data real dengan prediksi
Bulan Data Real Prediksi Hasil Akurasi Januari 52 41 79 % Februari 65 72 90 % Maret 36 27 75 % April 18 23 78 % Mei 15 14 93 % Juni 28 21 75 % Juli 40 52 77 % Agustus 26 21 81 % Total 280 271 97 %
Untuk  perbandingan  hasil  akurasi  bulan  September 2019 sampai dengan Desember 2019 tidak di tampilkan karena  untuk  data  penjualan  pupuk  bulan  tersebut belum  ada.  Maka  hasil  prediksi  bulan  September  2019 yang  dilakukan  menggunakan  sistem  untuk  penjualan pupuk ZA akan di prediksi sebanyak 19 sak yang akan terjual. Bulan Oktober 2019 penjualan pupuk  ZA akan diprediksi  sebanyak  30  Sak  yang  akan  terjual.  Bulan November  2019  penjualan  pupuk  ZA  akan  diprediksi 54  Sak  yang  akan  terjual.  Bulan  Desember  2019 penjualan pupuk ZA akan di prediksi 12 Sak yang akan terjual. Sehingga dengan melihat hasil perbandingan ini bisa  dikatakan Metode  Trend  Moment bisa  digunakan untuk  meramalkan  penjualan  pupuk  pada  UD.  Aneka Tani Mandiri untuk merek pupuk ZA.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  permasalah  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  metode Trend  Moment sangat  cocok  digunakan untuk  meramalkan  penjualan  pupuk  ZA  pada  UD. Aneka  Tani  Mandiri  dengan  tingkat  keberhasilan  di atas 75%.

## Daftar Rujukan
[1] Hassan,  M.,  Ghazali,  A.,    &  Aldin  A.  A.  (2015).    A  Decision Support  System  for  Subjective  Forecasting  of  New  Product Sales. International  Journal  of  Computer  Applications , 126 (2), 25-30. https://doi.org/10.5120/ijca2015905997 .
[2] Sridama,  P.,  &  Siribut,  C.  (2018).  Decision  Support  System  for Customer  Demand  Forecasting  and  Inventory  Management  of Perishable  Goods. Journal  of  Advanced  Management  Science , 6 (1), 8-12. https://doi.org/10.18178/joams.6.1.8-12 .
[3] Aras, S., Kocakoc, I. D., & Polat, C. (2017). Comparative Study On  Retail  Sales  Forecasting  Between  Single  And  Combination Methods. Journal  of  Business  Economics  and  Management , 18 (5), 803–832. https://doi.org/10.3846/16111699.2017.1367324 .
[4] Karmaker, C. L., Halder,  P. K., & Sarker, E. (2017). A Study of Time  Series  Model  for  Predicting  Jute  Yarn  Demand:  Case Study. Journal  of  Industrial  Engineering,      2017, 2061260. https://doi.org/10.1155/2017/2061260 .
[5] Jasri, Siregar, D., & Rahim, R. (2017), Decision Support System Best  Employee  Assessments  with  Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution. International Journal of Recent Trends in Engineering & Research (IJRTER) , 3 (3), 6- 17. https://doi.org/10.23883/IJRTER.2017.3037.FJ7LK .
[6] Yanto,  I.  R.    (2018). Penerapan  Metode  Trend  Moment  Dalam Forecasting  Penjualan  Kasur  Busa  Di  Mebel  Anugerah  Cukir Jombang . Simki-Techsain , 2 (5).
[7] Ratningsih.  (2017).  Forecasting  Penjualan  Rumah  Dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada PT. Rumakita Prima
Karsa, Perspektif, 15 (1), 40-48. https://doi.org/10.31294/jp.v15i1.1564 .
[8] Poernomo, M. H. (2016). Sinergismemetode Trend Momentsebagai Model Pendukung keputusan dalam Perancangan  Visual  Forecasting  penjualan . Semnasteknomedia Online , 4 (1), 3.3-91.
[9] Prabowowati,  I.(2018). Implementasi  Metode  Trend  Moment pada Peramalan Penjualan Guna Pengadaan Persediaan Obat dan Benih  Tanaman  pada  Toko  Pertanian  Tani  Makmur . Simki- Techsain, 2 (1).
[10] Riska,  E.,  &  Muhaijir,  M.  N.  (2016).  Peramalan  Produksi Sayuran  Di  Kota  Pekanbaru    Menggunakan  Metode  Forcasting. Jurnal  Sains  Matematika  dan  Statistika , 2 (1),  23-29. http://dx.doi.org/10.24014/jsms.v2i1.3095 .
[11] Niswatin, R. K. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Produksi  Air  Minum  Menggunakan  Metode  Trend  Moment, Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer,  6 (2). https://doi.org/10.24176/simet.v6i2.470 .
[12] Darmawan,  A.  S.  (2012). Sistem  Pendukung  Keputusan Peramalan penjualan Batik di Pekalongan menggunakan metode trend moment . Jurnal Ilmiah IC Tech, x (2), 1-5.
[13] Siswipraptini, P. C., & Rahayu, S. (2015). Aplikasi Simulasi Dan Pemodelan  Menggunakan   Metode  Linier  Trend  Pada  CV. Bina Multi Barokah . Jurnal ilmiah FIFO, 7 (1), 15-27.
[14] Fuad, N., & Sulistiono, E. (2016). Prediksi Penjualan Kerudung Rabbani  Di  Griya  Muslim  Store  Dukun  Gresik  Dengan  Trend Moment , JOUTICA-PRESS , 49-53.
[15] Nurlifa, A., & Kusumadewi, S. (2017). Sistem Peramalan Jumlah Penjualan  Menggunakan  Metode  Moving  Average  Pada  Rumah Jilbab Zaky. Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika, 2 (1), 18- 25. https://doi.org/10.35314/isi.v2i1.112 .
[16] Ilyas,  Marisa,  F.,  &  Purnomo,  D.  (2018).  Implementasi  Metode Trend  Moment  (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas Widyagama  Malang. Journal  of  Information  Technology  and Computer
Science (JOINTECS),
3 (2), 69-74. https://doi.org/10.31328/jointecs.v3i2.785 .