p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Decision Support System Peramalan Permintaan Layanan

## Kecantikan dengan Single Exponential Smoothing dan Simple Moving Average
Harifzi Abdul Madjid a1 , Awalludiyah Ambarwati a2 , Latipah b3
a Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama
1 harifzi.abdul@mhs.fasilkom.narotama.ac.id
2 awalludiyah.ambarwati@narotama.ac.id
b Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama
3 latifah.rifani@narotama.ac.id

## Abstrak
Permasalahan dalam menentukan keputusan strategi pemasaran dan manajemen persediaan sering terjadi pada setiap perusahaan. Pada penyedia layanan kecantikan permasalahan ini mengakibatkan penimbunan persediaan bahan treatment .  Hal  ini  disebabkan  oleh  tidak  rasionalnya  keputusan decision  maker dalam  manajemen persediaan,  terlalu  ambisi  dalam  memenuhi  permintaan  sebanyak-banyaknya,  sedangkan  gairah  pelanggan sedang  mengalami  lesu  kemudian  bertolak  belakang  dengan  tawaran  penyedia  layanan  kecantikan.  Efek penimbunan  bahan treatment dapat  mengancam  kualitas  bahan treatment kemudian  berimbas  pada  kerugian perusahaan. Adapun hal yang dapat mencegah penimbunan terjadi adalah pengetahuan peramalan permintaan. Pengetahuan peramalan permintaan dapat memberikan informasi tentang estimasi permintaan pelanggan pada masa depan. Kemudian decision maker dapat membuat keputusan terbaik dalam manajemen persediaan secara efisien,  sehingga  aplikasi  pendukung  keputusan  sangat  dibutuhkan.  Data  permintaan  merupakan time-series dengan pola horizontal, sehingga metode peramalan yang digunakan adalah Simple Moving Average dan Single Exponential Smoothing . Aplikasi pendukung keputusan ini berbasis web aplikasi dengan bahasa pemrograman PHP  orientasi  objek  dan framework tambahan  Laravel.  Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapati  bahwa metode Simple Moving Average dan Single Exponential Smoothing dengan nilai interval =2 dan nilai alpha =0.2 dapat menghasilkan nilai akurasi peramalan RMSE paling baik. Dan juga didapati bahwa metode Simple Moving Average lebih unggul pada peramalan permintaan BB Glow Platinum , Eyelash Single , dan Facial Acne .
Kata kunci: Simple Moving Average , Single Exponential Smoothing , Peramalan.

## Decision Support System Demand Forecasting Beauty Treatment with Single Exponential Smoothing and Simple Moving Average

## Abstract
Problems  of  marketing  strategy  decisions  and  inventory  management  there  are  often  in  every  company. Meanwhile in aesthetic salon, this problem can made deadstock treatment materials. This deadstock happened because  of  decision  maker  made  irrational  choices  in  inventory  management,  too  ambitious  to  gain  much customers as possible, but costumer confidence is low then overlaping with offers. Effect of deadstock can threaten the  quality  of  materials  then  made  company  losses.  One  thing  can  prevent  deadstock  treatment  materials  is demand forecasting knowledge. Demand forecasting knowledge can give information about estimations of future costumer demand. Then  decision maker can made  best efficient choices in  inventory management, so decision support system is needed. Data of demand costumer is a time-series with horizontal patterns, then the forecasting methods  used  in  decision  support  system  is  Simple  Moving  Average  and  Single  Exponential  Smoothing.  This decision support system is based on a web application using the object-oriented PHP programming language with Laravel framework. The results of this research that Simple Moving Average and Single Exponential Smoothing methods with an interval=2 and an alpha=0.2 can provide the best RMSE forecasting accuracy value. And Simple Moving Average was good demand forecasting method for BB Glow Platinum, Single Eyelash, and Facial Acne.
Keywords: Simple Moving Average , Single Exponential Smoothing , Forecasting .

## I. P ENDAHULUAN
Pengakuan sosial masyarakat akan julukan wanita cantik merupakan  kebutuhan  spesifik  perempuan  Indonesia  saat ini.  Persepsi  ini  menjadi  penggerak  perilaku  konsumtif pelanggan dalam memenuhi tawaran treatment kecantikan oleh penyedia layanan jasa kecantikan[1] – [4].
Perawatan  kecantikan  dalam  bidang  teknologi  juga mengalami  perkembangan.  Hal  ini  menjadikan  semakin bercoraknya  persediaan  alat  dan  bahan  yang  harus disiapkan oleh penyedia layanan jasa kecantikan. Coraknya persediaan  tersebut  membuat  pengambilan  keputusan menjadi sangat kritis[5], [6].
Pengetahuan  mengenai  pola  permintaan  yang  akan datang  atau  sering  disebut  dengan  peramalan  permintaan dapat membantu pengambilan keputusan lebih tepat dalam menentukan  prioritas  persediaan  dan  langkah  strategi penjualan.  Metode  dan  pola  data  dalam  peramalan  yang digunakan juga berpengaruh erat terhadap keakuratan hasil peramalan.  Sehingga  pola  data  permintaan  harus teridentifikasi  terlebih  dahulu  kemudian  dilakukan peramalan metode yang sesuai[7] – [10].
Adapun  penelitian  terkait  permintaan  pelanggan  yang pernah dilakukan pada penjualan ayam boiler CV. Merdeka Adi Perkasa menunjukkan bahwa, nilai akurasi peramalan Simple Moving Average jauh lebih unggul daripada Trend Moment dengan  RMSE  sebesar  23231.09594.  Dan  juga penelitian  penjualan  obat  Aknil  oleh  Nurul  Huda Hudaningsih  dkk.  Bahwa  metode  peramalan Simple Moving  Average masih  tetap  lebih  unggul  dibanding metode  peramalan Single  Exponential  Smoothing dengan nilai RMSE sebesar 230776.9269[9], [10].
Selain itu penelitian peramalan permintaan yang pernah dilakukan oleh Rendra Gustriansyah pada produk apotek. Metode Single  Exponential  Smoothing lebih  unggul dibanding Brown  Exponential  Smoothing dengan menghasilkan nilai MAPE=1.44% yang terkategori akurasi peramalan tinggi. Dan penelitian yang dilakukan oleh Rika Safitri  pada  penjualan  minuman  kemasan  PT.  Coca  Cola Amatil  menggunakan  metode Single  Exponential Smoothing nilai alpha =0.2  dapat  menghasilkan  nilai akurasi MAPE=22% kategori peramalan yang proporsional[11], [12].
Pada  penyedia  layanan  kecantikan  DS  Beauty  and Skincare, pelaku decision maker cenderung memperhatikan  pola  permintaan  secara  sederhana  tanpa bantuan  perhitungan  rasional  apapun.  Hal  ini  dapat mengakibatkan  ancaman  penimbunan  persediaan  bahan treatment  dan  kesalahan  manajemen  yang  dapat memberikan ancaman kerugian. Sehingga decision support system sangat  dibutuhkan  oleh  decision  maker  dalam menentukan pengambilan keputusan.

## II. METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa nota transaksi  pelanggan  layanan  jasa  kecantikan  DS Beauty and Skincare selama satu tahun, dari 1 Januari 2019 sampai 31 Desember 2019. Pengembangan aplikasi menggunakan metodologi waterfall ,  dengan  perancangan  dokumentasi Unified  Modeling  Language ,  paradigma Model  View Controller , dan pengujian Black Box .

## A. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang dilakukan  pada  penelitian.  Setiap  tahapan  terdapat deliverable yang  saling  berkaitan  dan  berpengaruh  pada penelitian. Adapun tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar 1. Blok Diagram Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 tahapan penelitian dimulai dari analisis permasalahan dan identifikasi kebutuhan, lalu pengumpulan data.  Dengan  terkumpulnya  data  kemudian dilakukan  perancangan  arsitektur  dan  desain  informasi. Blueprint yang  telah  dibuat  kemudian  dilakukan implementasi  dan  dilakukan  peramalan  permintaan treatment .  Setelah  itu  terakhir  adalah  dilakukan perhitungan  nilai  akurasi  model  peramalan,  dan  evaluasi aplikasi (testing).

## B. Simple Moving Average
Simple Moving Average adalah metode peramalan time series rata-rata  bergerak  dengan  memperhatikan  data terkini  berdasarkan  periode  yang  ditentukan  ( interval ). Simple  Moving  Average ini  berbeda  dengan  rata-rata sederhana  ( mean ),  yang  dimana  rata-rata  sederhana bedasarkan  data  permintaan  yang  ada[9],  [13] – [15]. Berikut persamaan metode Simple Moving Average :
𝐹 𝑡+1 = ∑𝐴𝑡 𝑛 = 𝐴𝑡+𝐴𝑡−1+⋯+𝐴𝑡−𝑛 𝑛 (1)
Dimana 𝐹 𝑡+1 mempresentasikan  nilai  peramalan permintaan  masa  yang  akan  datang,  sementara 𝐴 𝑡 merupakan  nilai  atau  jumlah  permintaan  saat  ini  atau 𝑡 (periode yang sedang dihitung). Variabel 𝑛 adalah jumlah data  yang  digunakan  atau  selang  waktu  ( interval )  yang ditentukan. Maka nilai permintaan masa yang akan datang dapat  diketahui  dengan  melakukan  perhitungan  rata-rata dengan  jumlah  permintaan  dan  jumlah  data  yang ditentukan  ( interval ).  Adapun  listing  program  peramalan permintaan  dengan  metode Simple  Moving  Average sebagai berikut:
Program Simple Moving Average Output: sum, forecast[]
Initialization i Get transaction, interval foreach transaction if i < interval if i = (interval-1) forecast[i] = transaction[i]->demand else forecast[i] = null end if else forecast[i] = sum/interval sum = sum – transaction[i- interval]->demand end if sum = sum + transaction[i]->demand end foreach forecast[i] = sum/interval

## C. Single Exponential Smoothing
Single  Exponential  Smoothing adalah  metode peramalan  rata-rata  yang  terus  melakukan  perbaikan. Dalam metode ini data terakhir dijadikan sebagai nilai rata- rata  acuan  kemudian  menurun  secara  eksponensial  ke periode  berikutnya  dan  menempatkan  nilai  bobot  yang sama pada semua data[5], [7], [10], [11], [13], [16] – [19]. Berikut persamaan metode Single Exponential Smoothing :
𝐹 𝑡+1 = 𝑎  × 𝐴 𝑡 + (1 − 𝑎) . 𝐹 𝑡−1 (2)
Dimana 𝐹 𝑡+1 mempresentasikan  nilai  peramalan permintaan periode masa yang akan datang, sementara 𝐴 𝑡 merupakan  nilai  atau  jumlah  permintaan  saat  ini  atau 𝑡 (periode yang sedang dihitung). Dan variabel 𝑎 merupakan nilai alpha yang  ditentukan.  Dengan  begitu  nilai permintaan masa depan diketahui dengan mengalikan nilai alpha  dan  jumlah  permintaan  periode  saat  ini,  kemudian dijumlahkan dengan nilai yang didapat dari perkalian nilai permintaan  periode  sebelumnya  dengan  1  dikurangi  nilai alpha.  Adapun  listing  program  peramalan  permintaan dengan Single Exponential Smoothing sebagai berikut:
Program Single Exponential Smoothing Output: sum, forecast[]
Initialization i Get transaction, interval foreach transaction if i < interval if i = (interval-1) forecast[i] = transaction[i]->demand else forecast[i] = null end if else forecast[i] = sum/interval sum = sum –
transaction[i- interval]->demand
end if sum = sum + transaction[i]->demand end foreach forecast[i] = sum/interval

## D. Akurasi Peramalan
Akurasi  peramalan  merupakan  ukuran  kinerja  model yang dapat dijadikan tolok ukur dalam melakukan evaluasi peramalan[10],  [13].  Dan  tidak  ada  ijtimak  mengenai metrik  statistik  paling  tepat  dalam  menentukan  akurasi peramalan.  Metrik  statistik mean  squared  error (MAE) banyak  digunakan  pada  penelitian,  namun  matrik root mean squared error (RMSE) telah menjadi standar metrik statistik untuk mengukur kinerja  model  peramalan dalam penelitian  cuaca  (meteorologi).  Nilai  yang  dihasilkan metrik  statistik root  mean  squared  error menjelaskan ukuran  kinerja  model  secara  gamblang  karena  dapat menunjukkan  beberapa  set  kesalahan  dengan  nilai  yang sama (nilai absolut), sedangkan nilai mean squared error akan bervariasi dari set ke set[20] – [22]. Berikut persamaan matrik statistik root mean squared error :
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟)2 𝑛 (3)
Dimana error mempresentasikan  perbedaan  nilai sebenarnya  (aktual)  dengan  nilai  peramalan.  Kemudian menentukan  nilai  rata-rata  nilai error yang  telah
dikuadratkan.  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan  akar kuadrat.
E. Waterfall
Waterfall merupakan metode pengembangan perangkat lunak  dengan  pendekatan  hirarki  dan  sistematis.  Dalam metode  pengembangan  ini  perubahan  dibatasi  sehingga hasil  identifikasi  kebutuhan  sangat  berpengaruh  pada pengembangan[23] – [26].
Gambar 2 Tahapan pengembangan metode Waterfall
F. Unified Modeling Language .
Unified  Modeling  Language merupakan  kumpulan diagram  dengan  paradigma  orientasi  objek  yang menggambarkan  arsitektur,  atribut,  perilaku  dengan kompleksitas yang baik dan notasi yang mudah dimengerti. Kumpulan  diagram  ini  antara  lain, use  case diagram, activity diagram, sequence diagram, class diagram[27] – [30].
G. Model View Controller .
Model  View  Controller ,  paradigma  desain  aplikasi dengan  memisahkan  data,  logika,  pengolahan  data, presentasi  data,  dan  interaksi  pengguna.  Lalu dikelompokkan  menjadi  tiga  objek  yaitu, model , view , controller . Sehingga hal ini membuat paradigma memiliki tingkat  independensi  yang  kuat  dan  lebih  fleksibel[31] – [34].  Adapun  pola  desain Model  View  Controller dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Pola Desain Model View Controller
H. Pengujian Black Box .
Black  Box adalah  pengujian  perangkat  lunak  yang berfokus  pada  fungsionalitas  aplikasi.  Dalam  pengujian black  box cenderung  lebih  cepat  dan  mudah,  karena pengujian  hanya  dilakukan  pada  kesesuaian input dan output yang diharapkan[35].

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 09 , No. 3 , July 2021

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Data Historik Permintaan
Dalam nota transaksi fisik memuat beberapa informasi antara  lain,  menu treatment ,  tanggal  transaksi,  jumlah permintaan.  Kemudian  informasi  yang  terkandung  pada nota fisik tersebut dapat menjadi data historik yang berguna dalam  peramalan  permintaan.  Penyusunan  data  historik yang  diperoleh  dari  nota  fisik  selama  satu  tahun  dapat dilihat pada tabel berikut.
TABEL I D ATA H ISTORIK P ERMINTAAN J ASA T REATMENT K ECANTIKAN Treatment  BB Glow Platinum Eyelash Double 2D Eyelash Single Facial Acne Jan 2019 38 18 32 10 Feb 2019 46 13 26 6 Mar 2019 57 13 30 10 Apr 2019 15 6 25 8 Mei 2019 26 9 24 2 Jun 2019 25 6 24 5 Jul 2019 30 2 8 3 Agt 2019 17 5 16 7 Sep 2019 17 5 11 4 Okt 2019 28 5 10 10 Nov 2019 18 9 17 6 Des 2019 25 9 20 4
B. Perancangan Arsitektur dan Desain Informasi
Perancangan  arsitektur  dan  desain  informasi  pada penelitian  ini  menggunakan Unified  Modeling  Language (UML), model yang secara spesifik berorientasi objek.

## Gambar 5 Diagram Use Case
Pada  Gambar  5  didapati  bahwa  ada  empat  aktor pengguna  aplikasi  pendukung  keputusan  yaitu, cashier , editor , administrator ,  dan owner atau decision  maker . Setiap aktor memiliki aktivitas dan wewenang bermacam- macam. Sehingga didapati penomoran hak akses atau role id sebagai berikut:
• Cashier , memiliki hak akses low - user . • Editor , memiliki hak akses mid - user . • Administrator , memiliki hak akses top - user . • Owner / Decision  Maker ,  memiliki  hak  akses owner - only .
TABEL III D EFINISI U SE C ASE
# Use Case Definisi 1 Login Proses autentikasi pada aplikasi. 2 Kelola Data Transaksi Treatment Melakukan manajemen kelola (tambah, ubah, dan hapus) data transaksi treatment . 3 Kelola Data Kategori Treatment Melakukan manajemen kelola (tambah, ubah, dan hapus) data kategori treatment . 4 Kelola Data Treatment Melakukan manajemen kelola (tambah, ubah, dan hapus) data menu treatment .
5 Kelola Data User Melakukan manajemen kelola (tambah,
ubah, dan hapus) data pengguna. 6 Input Nilai Alpha Mengubah nilai alpha . 7 Input Nilai Interval Mengubah nilai interval . 8 Melihat Hasil Peramalan Melihat hasil peramalan metode Single Moving Average dan Single Exponential
Smoothing . 9 Mencetak Hasil Peramalan Mencetak hasil peramalan atau melakukan konversi halaman web kedalam laporan.
Dengan  tersusunnya  definisi use  case beserta  aktor pengguna  aplikasi  pendukung  keputusan  peramalan permintaan treatment kecantikan. Sehingga dapat didapati class diagram sebagai berikut.

## Gambar 6 Diagram Class Diagram
Pada Gambar 6 terdapat beberapa class yang terdiri dari, user , kategori treatment , treatment , permintaan treatment , transaksi treatment ,  konstanta forecast ,  konstanta alpha single  exponential  smoothing ,  dan  konstanta interval simple  moving  average .  Di  dalam  setiap class tersebut terdapat atribut dan proses atau method .
C. Peramalan Permintaan BB Glow Platinum Permintaan treatment BB Glow  Platinum berdasarkan data historik ada pada Tabel I, data permintaan selama satu tahun  tersebut  dilakukan  perhitungan  peramalan menggunakan metode Simple Moving Average . Perhitungan peramalan ini dilakukan secara berturut-turut dengan menggunakan nilai interval yang berbeda, dimulai dari dua sampai delapan. Hal ini guna mencari nilai interval yang paling baik dalam melakukan peramalan permintaan BB Glow  Platinum .  Hasil  perhitungan  peramalan permintaan  BB Glow  Platinum dengan Simple  Moving Average dapat dilihat pada tabel berikut.
uc DS Forecast App - Use Case Diagram DS Forecast App Cashier UC.01. Login UC.02. Kelola Data Transaksi Treatment UC.03. Kelola Data Kategori Treatment UC.04. Kelola Data Treatment Owner (Decision Maker) UC.08. Melihat Hasil Peramalan UC.05. Kelola Data User UC.06. Input Nilai Alpha Single Exponential Smoothing UC.09. Mencetak Hasil Peramalan UC.07. Input Nilai Interval Simple Moving Average Editor Administrator «extend» class DS Forecast App - Class Diagram User - email: varchar - id_user: char {id} - level_hak_akses: int - nama_belakang_user: varchar - nama_depan_user: varchar - password: varchar - destroy(char): void - readMany(): void - readOne(char): void - store(): void - update(char): void - verification(): void Transaksi Treatment - id_transaksi_treatment: int {id} - tanggal_transaksi_treatment: date - total: int - destroy(int): void - destroyChilds(int): void - readMany(): void - readOne(int): void - store(): void - update(int): void Treatment - deskripsi_treatment: text - harga_treatment: int - id_treatment: int {id}
- nama_treatment: varchar - changeParent(int): void
- destory(int): void - destroyChilds(int): void - readMany(): void - readOne(int): void - store(): void - update(int): void Kategori Treatment - id_kategori_treatment: int {id} - nama_kategori_treatment: varchar - destroy(int): void
- readMany(): void - readOne(int): void - store(): void - update(int): void Konstanta Forecast - id_konstanta_forecast: int - readMany(): void - readOne(int): void - update(int): void Permintaan Treatment - id_permintaan_treatment: int {id} - jumlah_permintaan: int - subtotal: int Konstanta Alpha Single Exponential Smoothing
- nila_alpha: double Konstanta Interval Simple Moving Average - nilai_interval: int 1..* 1 1..* 1 1 1
TABEL IIIII H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ERMINTAAN BB G LOW P LATINUM DENGAN S IMPLE M OVING A VERAGE Interval # 2 3 4 5 6 7 8 Jan 2019 38 Feb 2019 46 Mar 2019 57  42 Apr 2019 15  51.5  47 Mei 2019 26  36 39.3  39 Jun 2019 25  20.5  32.7  36 36.4 Jul 2019 30  22.5  22 30.8  33.8  34.5 Agt 2019 17  27.5  27 24 30.6  33.2  33.9 Sep 2019 17  23.5  24 24.5  22.6  28.3  30.9  31.8 Okt 2019 28  17 21.3  22.3  23 21.7  26.7  29.1 Nov 2019 18  22.5  20.7  23 23.4  23.8  22.6  26.9 Des 2019 25  23 21 20 22 22.5  23 22
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  peramalan  metode Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai alpha mulai dari 0.1 sampai 0.9. Hasil perhitungan peramalan BB Glow Platinum  dengan Single  Exponential  Smoothing dapat dilihat pada Tabel IV.
TABEL IV H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ERMINTAAN BB G LOW P LATINUM DENGAN S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING Alp ha # 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6 0. 7 0. 8 0. 9 Jan 201 9 3 8 Feb 201 9 4 6
Mar 201 9 5 7 46 46 46 46 46 46 46 46 46 Apr 201 9 1 5 55. 9 54. 8 53. 7 52. 6 51. 5 50. 4 49. 3 48. 2 47. 1 Mei 201 9 2 6 19. 1 22. 96 26. 61 30. 04 33. 25 36. 24 39. 01 41. 56 43. 89 Jun 201 9 2 5 25. 39 26. 18 27. 61 29. 62 32. 14 35. 1 38. 44 42. 1 25. 3 Jul 201 9 3 0 25. 03 25. 07 25. 35 26. 04 27. 31 29. 28 32. 07 35. 75 40. 39 Agt 201 9 1 7 29. 5 29. 01 28. 6 28. 41 28. 65 29. 57 31. 45 34. 6 39. 35 Sep 201 9 1 7 18. 25 19. 4 20. 48 21. 56 22. 82 24. 54 27. 11 31. 08 37. 11 Okt 201 9 2 8 17. 12 17. 48 18. 04
18. 82 19. 91 21. 52 24. 08 28. 26 35. 1 Nov 201 9 1 8 26. 91 25. 89 25. 01 24. 33 23. 95 24. 11 25. 25 28. 21 34. 39 Des 201 9 2 5 18. 89 19. 57 20. 1 20. 53 20. 97 21. 66 23. 08 26. 17 32. 75
Setelah  dilakukan  perhitungan  peramalan  permintaan treatment BB Glow  Platinum dengan Simple  Moving Average dan Single  Exponential  Smoothing .  Kemudian dilakukan  perhitungan  akurasi  peramalan  pada  kedua metode  tersebut.  Hasil  perhitungan  akurasi  peramalan permintaan  BB Glow  Platinum dengan Simple  Moving Average dan Single  Exponential  Smoothing dapat  dilihat pada tabel sebagai berikut.
TABEL V H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI P ERAMALAN P ERMINTAAN BB G LOW P LATINUM DENGAN S IMPLE M OVING A VERAGE Interv al 2 3 4 5 6 7 8 RMSE 14.1 26 171. 23 795. 35 782. 15 772. 79 770. 11 765.6 48
Pada  hasil  perhitungan  akurasi  peramalan  Tabel  V, didapati bahwa metode peramalan Simple Moving Average pada treatment BB Glow Platinum dengan nilai interval =2 merupakan nilai interval yang paling baik. Hal ini karena nilai interval tersebut  dapat  menghasilkan  rata-rata kesalahan paling kecil, yaitu 14.12621676 atau 14.126.
TABEL VI H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI P ERAMALAN P ERMINTAAN BB G LOW P LATINUM DENGAN S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING Alp ha 0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8 0. 9 RM SE 15. 03 14. 46 31. 03 31. 41 32. 02 32. 94 34. 36 36. 56 40 .1
Sedangkan  hasil  perhitungan  akurasi  peramalan  BB Glow  Platinum  dengan  metode Single  Exponential Smoothing pada  Tabel  VI,  didapati  bahwa  peramalan dengan  nilai alpha =0.2  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi yang paling baik yaitu, 14.46098144.
D. Peramalan Permintaan Eyelash Double 2D Permintaan Eyelash  Double 2D  berdasarkan  data historik  ada  pada  Tabel  I,  data  tersebut  dilakukan peramalan Simple  Moving  Average dengan  nilai interval mulai  dari  dua  sampai  delapan.  Hasil  perhitungan peramalan permintaan dapat dilihat pada tabel berikut.

## TABEL VIVI H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ERMINTAAN E YELASH D OUBLE 2D
DENGAN S IMPLE M OVING A VERAGE Interval # 2 3 4 5 6 7 8
Jan 2019 18 Feb 2019 13
Mar
2019
13  15.5
Apr 2019 6 13 14.7 Mei 2019 9 9.5 10.7  12.5 Jun 2019 6 7.5 9.3 10.3  11.8 Jul 2019 2 7.5 7 8.5 9.4 10.8 Agt 2019 5 4 5.7 5.8 7.2 8.17  9.57 Sep 2019 5 3.5 4.3 5.5 5.6 6.83  7.71 9 Okt 2019 5 5 4 4.5 5.4 5.5 6.57 7.38 Nov 2019 9 5 5 4.3 4.6 5.33  5.43 6.38 Des 2019 9 7 6.3 6 5.2 5.33  5.86 5.88
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  peramalan  dengan metode Single Exponential Smoothing dengan nilai alpha mulai  dari  0.1  sampai  0.9.  Hasil  perhitungan  peramalan Eyelash Double 2D dengan Single Exponential Smoothing dapat dilihat pada Tabel VIII.
TABEL VIII H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ERMINTAAN BB G LOW P LATINUM DENGAN S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING Alp ha # 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6 0. 7 0. 8 0. 9 Jan 201 9 1 8 Feb 201 9 1 3 Mar 201 9 1 3 13 13 13 13 13 13 13 13 13 Apr 201 9 6 13 13 13 13 13 13 13 13 13 Mei 201 9 9 6.7 7.4 8.1 8.8 9.5 10. 2 10. 9 11. 6 12. 3 Jun 201 9 6 8.7 7 8.6 8 8.7 3 8.9 2 9.2 5 9.7 2 10. 33 11. 08 11. 97 Jul 201 9 2 6.2 77 6.5 36 6.8 19 7.1 68 7.6 25 8.2 32 9.0 31 10. 06 11. 37 Agt 201 9 5 2.4 27 2.9 07 3.4 45 4.0 67 4.8 12 5.7 39 6.9 21 8.4 51 10. 44 Sep 201 9 5 4.7 42 4.5 81 4.5 33 4.6 26 4.9 06 5.4 43 6.3 45 7.7 6 9.8 92 Okt 201 9 5 4.9 74 4.9 16 4.8 6 4.8 5 4.9 53 5.2 66 5.9 41 7.2 08 9.4 02 Nov 201 9 9 4.9 97 4.9 83 4.9 58 4.9 4 4.9 76 5.1 59 5.6 59 6.7 67 8.9 62 Des 201 9 9 8.5 99 8.1 96 7.7 87 7.3 76 6.9 88 6.6 95 6.6 61 7.2 13 8.9 66
Setelah  dilakukan  peramalan Simple  Moving  Average dan Single  Exponential  Smoothing ,  kemudian  dilakukan perhitungan  akurasi  peramalan  pada  hasil  peramalan permintaan  kedua  metode  tersebut.  Hasil  perhitungan akurasi peramalan permintaan Eyelash Double 2D dengan Simple Moving Average dapat dilihat pada tabel berikut.
TABEL IX
H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI P ERAMALAN P ERMINTAAN E YELASH
D OUBLE 2D DENGAN S IMPLE M OVING A VERAGE Inter val 2 3 4 5 6 7 8 RMS E 3.335 41 15.44 44 58.89 84 55.45 14 52.98 14 51.61 63 52.63 67
Pada  hasil  perhitungan  akurasi  peramalan  Tabel  IX, didapati bahwa peramalan Simple Moving Average dengan nilai interval =2  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  yang
paling baik yaitu, 3.33541.   Sedangkan hasil perhitungan akurasi  peramalan Single  Exponential  Smoothing dapat dilihat pada Tabel X.
TABEL X
H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI P ERAMALAN P ERMINTAAN E YELASH
D OUBLE 2D DENGAN S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING
Al ph a 0.1  0.2  0.3  0.4  0.5  0.6  0.7  0.8  0.9 RM SE 3.2 112 3.1 726 8.1 706 8.2 866 8.4 694 8.7 523 9.1 921 9.8 896 11. 035
Pada  hasil  perhitungan  akurasi  peramalan  Tabel  X, didapati  bahwa  peramalan Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai alpha =0.2  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi yang paling baik yaitu, 3.1726.
E. Peramalan Permintaan Eyelash Single Permintaan Eyelash  Single berdasarkan  data  historik ada  pada  Tabel  I,  data  permintaan  tersebut  kemudian dilakukan peramalan Simple Moving Average dengan nilai interval mulai dari dua sampai delapan. Hasil perhitungan peramalan  permintaan  dapat  dilihat  pada  tabel  sebagai berikut.

## TABEL XI
H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ERMINTAAN E YELASH S INGLE DENGAN S IMPLE M OVING A VERAGE Interval # 2 3 4 5 6 7 8
Jan 2019 32 Feb 2019 26 Mar 2019 30 29 Apr 2019 25 28 29.3 Mei 2019 24  27.5 27 28.3 Jun 2019 24  24.5  26.3  26.3  27.4 Jul 2019 8 24 24.3  25.8  25.8  26.8 Agt 2019 16 16 18.7  20.3  22.2  22.8  24.1 Sep 2019 11 12 16 18 19.4  21.2  21.9 23.1 Okt 2019 10  13.5  11.7  14.8  16.6 18 19.7 20.5 Nov 2019 17  10.5  12.3  11.3  13.8  15.5  16.9 18.5 Des 2019 20  13.5  12.7  13.5  12.4  14.3  15.7 16.9
Kemudian  dilakukan  perhitungan  akurasi  peramalan pada hasil peramalan Tabel XI. Hasil perhitungan akurasi peramalan  permintaan Eyelash  Single dengan Simple Moving Average dapat dilihat pada tabel berikut.
TABEL XII H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI P ERAMALAN P ERMINTAAN E YELASH D OUBLE 2D DENGAN S IMPLE M OVING A VERAGE Inter val 2 3 4 5 6 7 8 RMS E 6.13 39 45.6 049 426.3 281 415.0 514 409.8 518 396.0 734 395.5 078
Pada  hasil  perhitungan  akurasi  peramalan  Tabel  XII, didapati  bahwa  peramalan Simple  Moving  Average pada treatment Eyelash  Single dengan  nilai interval =2 merupakan nilai interval yang paling baik yaitu, 6.1339.

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 09 , No. 3 , July 2021
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  peramalan  metode Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai alpha mulai dari 0.1 sampai 0.9. Hasil peramalan permintaan Eyelash Single dengan Single Exponential Smoothing dapat dilihat pada tabel berikut.
TABEL XIII H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ERMINTAAN E YELASH S INGLE DENGAN S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING Al ph a # 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6 0. 7 0.8  0.9 Jan 201 9 3 2 Feb 201 9 2 6 Mar 201 9 3 0 26 26 26 26 26 26 26 26 26 Apr 201 9 2 5 29. 6 29. 2 28. 8 28. 4 28 27. 6 27. 2 26. 8 26. 4 Mei 201 9 2 4 25. 46 25. 84 26. 14 26. 36 26. 5 26. 56 26. 54 26. 44 26. 26 Jun 201 9 2 4 24.
14 24. 37 24. 64 24. 94 25. 25 25. 53 25. 78 25. 952 26. 034 Jul 201 9 8 24. 01 24. 07 24. 19 24. 37 24. 62 24. 92 25. 24 25. 56 25. 83 Agt 201 9 1 6 9.6 01 11. 22 12. 86 14. 55 16. 31 18. 15 20. 07 22. 05 24. 04 Sep 201 9 1 1 15. 36 15. 04 15. 05 15. 42 16. 15 17. 29 18. 85 20. 84 23. 24 Okt 201 9 1 0 11. 44 11. 81 12. 22 12. 77 13. 58 14. 78 16. 5 18. 87 22. 02 No v 201 9 1 7 10. 14 10. 36 10. 67 11. 11 11. 79 12. 87 14. 55 17. 09 20. 81 Des 201 9 2 0 16. 32 15. 67 15. 1 14. 64 14. 39 14. 52 15. 28 17. 07 20. 43
Kemudian  dilakukan  perhitungan  akurasi  peramalan pada hasil peramalan Tabel XIII. Hasil perhitungan akurasi peramalan  permintaan Eyelash  Single dengan Single Exponential Smoothing dapat dilihat pada tabel berikut
TABEL XIV
H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI P ERAMALAN P ERMINTAAN E YELASH

## S INGLE DENGAN S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING
Al ph a 0.1 0.2 0. 3 0.4 0.5 0.6 0. 7 0.8 0.9 RM SE 6.4 682 6.3 311 20. 65 20. 842 21. 127 21. 539 22. 13 22. 979 24. 211
Pada  hasil  perhitungan  akurasi  peramalan  Tabel  XIV, didapati  bahwa  peramalan Single  Exponential  Smoothing
dengan  nilai alpha =0.2  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi yang paling baik yaitu, 6.3311.
F. Peramalan Permintaan Facial Acne
Permintaan treatment Facial  Acne berdasarkan  data historik  ada  pada  Tabel  I,  data  tersebut  dilakukan perhitungan  peramalan Simple  Moving  Average secara berturut-turut  dengan  nilai interval bervarian,  mulai  dari dua  sampai  delapan.  Hasil  perhitungan  peramalan permintaan Facial  Acne dengan Simple  Moving  Average dapat dilihat pada tabel berikut.

## TABEL XV H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ERMINTAAN F ACIAL A CNE DENGAN S IMPLE M OVING A VERAGE
Interva l # 2 3 4 5 6 7 8
Jan 2019 1 0 Feb 2019 6 Mar 2019 1 0 8 Apr 2019 8 8 8.66 7 Mei 2019 2 9 8 8.5 Jun 2019 5 5 6.66 7 6.5 7. 2 Jul 2019 3 3. 5 5 6.2 5 6. 2 6.83 3 Agt 2019 7 4 3.33 4.5 5. 6 5.66 7 6.28 5 Sep 2019 4 5 5 4.2 5 5 5.83 3 5.85 7 6.37 5 Okt 2019 1 0 5. 5 4.66 7 4.7 5 4. 2 4.83 3 5.57 1 5.62 5 Nov 2019 6 7 7 6 5. 8 5.16 7 5.57 1 6.12 5 Des 2019 4 8 6.66 7 6.7 5 6 5.83 3 5.28 5 5.62 5
Kemudian  dilakukan  perhitungan  akurasi  peramalan pada hasil peramalan Tabel XV. Hasil perhitungan akurasi peramalan permintaan Facial Acne dengan Simple Moving Average dapat dilihat pada tabel berikut.
TABEL XVI H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI P ERAMALAN P ERMINTAAN F ACIAL A CNE DENGAN S IMPLE M OVING A VERAGE Inter val 2 3 4 5 6 7 8 RMSE 3.170 17 10.46 91 3 7 33.41 714 32.81 944 32.76 734 35.35 937
Pada  hasil  perhitungan  akurasi  peramalan  Tabel  XVI, didapati  bahwa  peramalan Simple  Moving  Average pada treatment Facial Acne dengan nilai interval =2 merupakan nilai interval yang paling baik yaitu, 3.17017.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  peramalan  metode Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai alpha mulai dari  0.1  sampai  0.9.  Hasil  peramalan  permintaan Facial Acne dengan Single  Exponential  Smoothing dapat  dilihat pada tabel berikut.
TABEL XVII
H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ERMINTAAN F ACIAL A CNE DENGAN
S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING Alp ha # 0. 1 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 0. 6 0. 7 0. 8 0. 9 Jan 201 9 1 0
Feb 201 9 6
Mar 201 9 1 0 6 6 6 6 6 6 6 6 6 Apr 201 9 8 9.6 9.2 8.8 8.4 8 7.6 7.2 6.8 6.4 Mei 201 9 2 8.1 6 8.2 4 8.2 4 8.1 6 8 7.7 6 7.4 4 7.0 4 6.5 6 Jun 201 9 5 2.6 16 3.2 48 3.8 72 4.4 64 5 5.4 56 5.8 08 6.0 32 6.1 04 Jul 201 9 3 4.7 6 4.6 5 4.6 6 4.7 8 5 5.2 7 5.5 6 5.8 2 5.9 9 Agt 201 9 7 3.1 76 3.3 29 3.4 98 3.7 14 4 4.3 6 4.7 9 5.2 6 5.6 9 Sep 201 9 4 6.6 17 6.2 66 5.9 49 5.6 85 5.5 5.4 18 5.4 57 5.6 08 5.8 25 Okt 201 9 1 0 4.2 61 4.4 53 4.5 85 4.6 74 4.7 5 4.8 51 5.0 2 5.2 86 5.6 42 Nov 201 9 6 9.4 26 8.8 9 8.3 75 7.8 69 7.3 75 6.9 1 6.5 14 6.2 29 6.0 78 Des 201 9 4 6.3 42 6.5 78 6.7 12 6.7 48 6.6 87 6.5 46 6.3 59 6.1 83 6.0 7
Kemudian  dilakukan  perhitungan  akurasi  peramalan pada  hasil  peramalan  Tabel  XVII.  Hasil  perhitungan akurasi peramalan permintaan Facial Acne dengan Single Exponential Smoothing dapat dilihat pada tabel berikut
TABEL XVIII
H ASIL P ERHITUNGAN A KURASI P ERAMALAN P ERMINTAAN F ACIAL A CNE DENGAN S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING Al ph a 0.1  0.2  0.3  0.4 0.5 0.6  0.7  0.8  0.9 RM SE 3.7 002 3.5 572 6.3 397 6.2 562 6.18 001 6.1 164 6.0 725 6.0 517 6.0 428
Pada hasil perhitungan akurasi peramalan Tabel XVIII, didapati  bahwa  peramalan Single  Exponential  Smoothing dengan  nilai alpha =0.2  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi yang paling baik yaitu, 3.5572.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil pengembangan aplikasi pendukung keputusan peramalan  permintaan treatment kecantikan  dengan metode Simple  Moving  Average dan Single  Exponential Smoothing didapat  nilai interval =2  dan  nilai alpha =0.2
merupakan  nilai  konstanta  yang  paling  optimal  karena dapat  menghasilkan  akurasi  paling  baik. Simple  Moving Average juga lebih unggul pada peramalan permintaan BB Glow  Platinum , Eyelash  Single ,  dan Facial  Acne . Pengembangan  aplikasi  pendukung  keputusan  dapat melakukan  manajemen  pengguna  dan  perhitungan peramalan  permintaan  yang mengikuti database .  Dengan demikian decision maker dapat terbantu dalam menentukan prioritas persediaan dan langkah strategi penjualan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis ingin mengucapkan terima kasih khusus kepada pemilik  DS Beauty  and  Skincare ,  Sasi  Fatmawati  yang telah memberikan izin dan data guna penelitian peramalan permintaan  layanan  kecantikan  dengan  S imple  Moving Average dan Single Exponential Smoothing .

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Mauliyana  and  D.  Lutfiati,  “PENGARUH  MINAT  DAN
MOTIVASI  KONSUMEN  REMAJA  DALAM  PEMILIHAN JENIS  PERAWATAN  WAJAH  DI  NANISA  BEAUTY  & DENTAL CLINIC SIDOARJO Shofiana Mauliya,” J. Tata Rias , vol. 5, no. 3, p. 60, 2016.
[2] E.  Dewi  Setia  Tarigan,  “PENGARUH  GAY A  HIDUP,  LABEL HALAL DAN HARGA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN  KOSMETIK  WARDAH  PADA  MAHASISWA PROGRAM  STUDI  MANAJEMEN  FAKULTAS  EKONOMI UNIVERSITAS MEDAN AREA MEDAN,” J. Konsep Bisnis dan Manaj. , vol. 3, p. 1, 2016.
[3] E. P H Li, H. Jeong Min, R. W Belk, J. K imura, and S. Bahl, “Skin Lightening and Beauty in Four Asian Cultures,” Adv. Consum. Res. , vol. 35, pp. 444 – 449, 2008.
[4] N.  Marlianti  and  A.  Suryani,  “REPRESENTASI  TUBUH PEREMPUAN DALAM  RUBRIK KECANTIKAN  DI MAJALAH FEMINA EDISI MEI 2011,” J. Komunikologi , vol. 9, p. 2, 2012.
[5] A.  Raharja,  W.  Angraeni,  and  R.  Aulia  Vinarti,  “PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK
PERAMALAN  PENGGUNAAN  WAKTU  TELEPON  DI PT.TELKOMSEL DIVRE3 SURABAYA,” J. Sist. Inf. , vol. 59, p. 73, 2017.
[6] K. V. and H. Fuks, “Beauty Technology: Body Surface Computing,” Computer  (Long. Beach.  Calif). , vol.  47,  no. 4, pp.  71 – 75,  Apr. 2014.
[7] D. A. Setiawan, S. Wahyuningsih, and R. Goejantoro, “Peramalan Produksi  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Winter’s  dan  Pegel’s Exponential  Smoothing  deng an  Pemantauan  Tracking  Signal,” Jambura J. Math. , vol. 2, no. 1, pp. 1 – 14, Dec. 2019.
[8] B.  U.  Putra  Manurung,  “IMPLEMENTASI  LEAST  SQUARE DALAM UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR (  STUDI  KASUS :  PT  .  GRAHA  AUTO  PRATAMA  ),” J.  Ris. Komput. , vol. 2, pp. 21 – 24, 2015.
[9] W. Kurniadi, “Pendukung Keputusan Dalam Peramalan Penjualan Ayam Broiler Dengan Metode Trend Moment Dan Simple Moving Average,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, pp. 76 – 90, 2018.
[10]  N.  Hudaningsih et  al. ,  “PERBANDINGAN  PERAMALAN PENJUALAN  PRODUK  AKNIL  PT  .  SUNTHI  SEPURI MENGGUANAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTING,” J. JINTEKS , vol. 2, pp. 15 – 22, 2020.
[11] R. Gustriansyah, “Analisis Metode Single Exponential Smoothing Dengan  Brown  Exponential  Smoothing  Pada  Studi  Kasus Memprediksi  Kuantiti  Penjualan  Produk  Farmasidi  Apotek,”  in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2017 , 2017, vol. 3, pp. 5 – 12.
[12] R.  Safitri,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Untuk Peramalan  Volume  Penjualan  Minuman Kemasan  ( Studi Kasus : PT Coca Cola Amatil Indonesia Medan),” J. Ris. Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 100 – 105, 2019.
[13]  M.  A.  Islam,  H.  S.  Che,  M.  Hasanuzzaman,  and  N.  A.  Rahim,
“Energy  demand  forecasting,”  in Energy  for  Sustainable Development , Elsevier, 2020, pp. 105 – 123.
[14] H.  Utari  and  N.  Silalahi,  “Perancangan  aplikasi  peramalan permintaan kebutuhan  tenaga  kerja pada perusahaan outsourcing menggunakan algoritma simple moving average,” J. TIMES , vol. 5, no. 2, pp. 1 – 5, 2016.
[15] H. H. Nguyen and Y. Zhaojun, “Pr ofitability of Applying Simple Moving Average Trading Rules for the Vietnamese Stock Market,”
J. Bus. Manag. , vol. 2, no. 3, pp. 22 – 31, Sep. 2013.
[16] S. R. SY, “ANALISIS PENYIMPANAN DAN PENGELUARAN BAHAN CURAH PT SEMEN PADANG,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 10, pp. 105 – 112, 2011.
[17] R.  Effendi,  J.  O.  Ong,  and  A.  S.  Gunawan,  “PENERAPAN
SISTEM KLASIFIKASI ABC DAN
KOMBINASI FORECASTING  SEBAGAI  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  DI DALAM  SISTEM  INFORMASI  PENGADAAN  BARANG,” J. Telemat. , vol. 7, p. 1, 2011.
[18]  B. Siregar, I. A. Butar-Butar, R. Rahmat, and U. A. and F. Fahmi, “International  Conference  on  Recent  Trends  in  Physics  2016 (ICRTP2016),” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 755, p. 011001, Oct. 2016.
[19] I.  Falani,  “Penentuan  Nilai  Parameter  Metode  Exponential Smoothing  Dengan  Algoritma  Genetik  Dalam  Meningkatkan Akurasi Forecasting,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 14 – 16, 2018.
[20] W. Wang and Y. Lu, “Analysis of the Mean Absolu te Error (MAE) and the Root Mean Square Error (RMSE) in Assessing Rounding Model,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 324, p. 012049, Mar. 2018.
[21] T. Chai and R. R. Draxler, “Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?,” Geosci. Model Dev. Discuss. , vol. 7, no. 1, pp. 1525 – 1534, Feb. 2014.
[22] L. Mentaschi, G. Besio, F. Cassola, and A. Mazzino, “Problems in RMSE- based wave model validations,” Ocean Model. , vol. 72, pp. 53 – 58, Dec. 2013.
[23]  S. W. Setyawan, W. Witanti, and A. I. Hadia na, “Sistem Informasi Penjadwalan  Produksi  Pada  PT  Nickel  Chrome  Indo  Jaya,”  in Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 2020, pp. 117 – 121.
[24] A.  Putra  and  A.  Azhari,  “SISTEM  DATA  TAMU  DAN KONSULTASI  TAMU  KANTOR  REGIONAL  VII  BKN PALEMBANG BERBASIS WEB MOBILE,” Semin. Has. Penelit. Vokasi , vol. 1, p. 2, 2020.
[25]  H.  Kurniawan,  W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  D.  Firmansyah,  S. Informasi,  and  S.  Pinjam,  “PENERAPAN  METODE WATERFALL DALAM
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI  PENGGAJIAN  PADA  SMK  BINA  KARYA
K ARAWANG,” J. Interkom , vol. 14, pp. 13 – 23, 2020.
[26] H. Pangestu, H. Alianto, and S. F. Wijaya, “Hasil Rancang Bangun Sistem ERP dengan SDLC Model Waterfall: Studi Kasus Sistem Inventori PT Pan Brothers, Tbk.,” ComTech Comput. Math. Eng.
Appl. , vol. 3, no. 2, p. 1036, Dec. 2012.
[27] K.  Siau  and  Y.  Tian,  “The  Complexity  of  Unified  Modeling Language : A GOMS Analysis,” in ICIS 2001 , 2001, vol. 53.
[28] G. H. Travassos, F. Shull, and J. Carver, “Working with UML: A software  design  process  based  on  inspections  for  the  unified modeling  language,”  in ADVANCES  IN  COMPUTERS ,  vol.  54, 2002, pp. 35 – 98.
[29]  K. Baclawski et al. , “Extending the Unified Modeling Language for ontology development,” Softw. Syst. Model. , vol. 1, no. 2, pp.
142 – 156, Dec. 2002.
[30]  J.  Davi es  and C. Crichton,  “Concurrency  and  Refinement in  the Unified  Modeling  Language,” Form.  Asp.  Comput. ,  vol.  15,  pp. 118 – 145, 2003.
[31] C.  Supaartagorn,  “PHP  Framework  for  Database  Management Based on MVC Pattern,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 251 – 258, Apr. 2011.
[32] M. Jailia, A. Kumar, M. Agarwal, and I. Sinha, “Behavior of MVC (Model  View  Controller)  based  Web  Application  developed  in PHP  and  .NET  framework,”  in ICT  in  Business  Industry  & Government (ICTBIG) , 2016.
[33]  E.  Curr y  and  P.  Grace,  “Flexible  Self -Management  Using  the Model-View- Controller Pattern,” IEEE Softw. , vol. 25, no. 3, pp. 84 – 90, May 2008.
[34] A. Leff and J. T. Rayfield, “Web -application development using the Model/View/Controller design pattern,” in Proceedings Fifth IEEE  International  Enterprise  Distributed  Object  Computing
Conference , 2001, pp. 118 – 127.
[35] M.  Ehmer  Khan,  “Different  Approaches  To  Black  box  Testing Technique For Finding Errors,” Int. J. Softw. Eng. Appl. , vol. 2, no. 4, pp. 31 – 40, Oct. 2011.