http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penerapan Metode Trend Moment Prediksi Penjualan Sepatu
Application of the Trend Moment Method to Predict Shoes Sales
1 Gilang Nugroho Syahputra Jarod*, 2 Iqbal Kamil Siregar, 3 Endra Saputra
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, STMIK ROYAL Kisaran Jalan Prof. H. M. Yamin No. 173 Kota Kisaran Timur, Asahan, Sumatera Utara, Indonesia *e-mail: gilangjarod@gmail.com
( received : 15 Maret 2023, revised : 18 Maret 2023, accepted : 24 Maret 2023)

## Abstrak
Toko  N+2  Fashion  bergerak  di  bidang  penjualan  sepatu  trend  yang  berlokasikan  di  Kota  Air  Batu. Kegiatan  yang  ada  di  Toko  N+2  Fashion  yaitu  berupa  pemesanan  dan  penjualan  sepatu  yang  trend. Dalam pemeriksaan persediaan sepatu yang trend dilakukan dengan mengecek satu persatu, tentu saja ini  akan  sangat  menyulitkan  para  karyawan  untuk  memperkirakan  jumlah  sepatu  trend  yang  ingin dipesan  dari  setiap  jenis  sepatu  yang  trend.  Banyaknya  merk  sepatu  trend  menjadi  kendala  dalam melakukan  proses  bisnis  yang  mengakibatkan  kesalahan  harga  pada  sepatu  trend  tersebut.  Dalam memprediksi sepatu yang trend harus memastikan proses penjualan, meminimalkan biaya dan waktu yang dibutuhkan. Permasalahan yang dihadapi Toko N+2 Fashion yaitu kesulitan dalam memprediksi jumlah  barang  yang  harus  tersedia  untuk  periode  berikutnya  agar  dapat  memenuhi  kebutuhan pelanggan  dan  tidak  menyebabkan  penumpukan  barang  dalam  jangka  waktu  yang  lama.  Untuk mengatasi masalah tersebut dibuatlah prediksi dengan metode trend moment yang merupakan metode peramalan  yang  digunakan  untuk  melihat tren  ( data  yang  mengalami  kenaikan)  berdasarkan  data history dari satu variable menggunakan data deret waktu. Hasil penelitian mendapatkan prediksi bulan Maret 2023 akan terjual sepatu Adidas sebanyak 9 pcs dengan tingkat kesalalan error MAPE sebesar 16,33%. Sehingga hasil penelitian ini dapat membantu Toko N+2 Fashion dalam menyediakan sepatu untuk bulan depan agar stok sepatu menjadi terpenuhi.
Kata kunci: Prediksi, Penjualan, Sepatu, Trend Moment

## Abstract
The N+2 Fashion store is engaged in selling trend shoes which is located in Air Batu City. Activities in  the  N+2  Fashion  Store  include  ordering  and  selling  trending  shoes.  Checking  the  supply  of trending  shoes  is  done  by  checking  them  one  by  one,  of  course  this  will  make  it  very  difficult  for employees to estimate the number of trend shoes they want to order from each trending type of shoe. The large number of trend shoe brands is an obstacle in carrying out business processes which results in  wrong  prices  for  these  trend  shoes.  In  predicting  trend  shoes  must  ensure  the  sales  process, minimize  costs  and  time  required.  The  problem  faced  by  the  N+2  Fashion  Store  is  the  difficulty  in predicting the number of items that must be available for the next period in order to meet customer needs and not cause a buildup of goods in the long term. To overcome this problem, predictions are made using the trend moment method which is a forecasting method used to see trends (data that have increased)  based  on  historical  data  from  one  variable  using  time  series  data.  The  results  of  the research obtained a prediction that in March 2023 there would be 9 pcs of Adidas shoes sold with a MAPE  error  rate  of  16.33%.  So  that  the  results  of  this  study  can  help  the  N+2  Fashion  Store  in providing shoes for the next month so that shoe stock is fulfilled.
Keywords: Predictions, Sales, Shoes, Trend Moment

## 1 Pendahuluan
Teknologi  saat  ini  telah  mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat,  baik  dalam  segi perangkat  lunak  ( software )  maupun  perangkat  keras  ( hardware ). Kemajuan  teknologi  tersebut  dapat membantu  pihak  perusahaan  dalam  mengelola  segala  aktivitas  yang  ada  di  perusahaan  agar  cepat, tepat,  dan  akurat.  Namun  dengan  kemajuan  teknologi  ini  dapat  mengakibatkan  persaingan  yang
e-ISSN:2540-9719
sangat ketat. Salah satu masalah dalam perusahaan yaitu mengenai kapan permintaan yang tidak tepat dan  tidak  stabil  karena  tidak  adanya  penerapan  peramalan  (prediksi).  Prediksi  merupakan  sebuah usaha  dalam  menduga  atau  memperkirakan  sesuatu  yang  akan  terjadi  di  masa  mendatang  dengan memanfaatkan berbagai informasi yang relevan pada masa sebelumnya  melalui suatu metode ilmiah [1].
Sebelum  menggunakan  peramalan,  harus  diketahui  terlebih  dahulu  apa  persoalan  dalam pengambilan  keputusan  tersebut.  Peramalan  menjadi  suatu  pemikiran  terhadap  besaran,  misalnya permintaan  kepada  satu  atau  beberapa  produk  pada  periode  yang  akan  datang,  peramalan  dilakukan untuk menentukan jumlah permintaan kepada suatu produk dan merupakan langkah awal dari proses perencanaan  dan  pengendalian  stok  barang.  Dalam  peramalan  ditetapkan  jenis  produk  yang diperlukan  jumlahnya  dan  kapan  dibutuhkan.  Adapun  metode  yang  sesuai  dalam  memprediksi penjualan sepatu menggunakan metode trend moment.
Kelebihan  dari  metode  Trend  Moment  dibandingkan  dengan  metode  lainnya  terletak  pada penggunaan  parameter  X  yang  dipakai,  sehingga  tidak  ada  perbedaan  apakah  data  yang  dipakai merupakan  data  histories  berjumlah  genap  ataukah  ganjil,  karena  nilai  dalam  parameter  X  selalu dimulai dengan nilai 0 sebagai urutan pertama [2].
Jika metode ini diterapkan dalam bagian proses perencanaan dalam menyediakan suatu barang, maka  pihak  perusahaan  akan  lebih  terbantu  dalam  mengatur  seberapa  banyak  barang  yang  harus disediakan  di  masa  mendatang,  karena  metode  ini  dapat  memberikan  output  terbaik  sehingga diharapkan suatu kesalahan perencanaan dapat ditekan sekecil mungkin. Permasalahan seperti ini juga dialami pada Toko N+2 Fashion.
Toko  N+2  Fashion  adalah  toko  sepatu  yang  banyak  di  kunjungi  oleh  para  pecinta  sepatu, dikarenakan  di  Toko  N+2  Fashion  banyak  menjual  sepatu-sepatu  yang  memiliki  model  dan  merk- merk ternama yang akan menjadi trend di setiap bulannya. Namun Toko N+2 Fashion  masih belum dilengkapi  dengan  suatu  prediksi  untuk  penjualan  di  masa  mendatang  yang  mungkin  bisa mengakibatkan  kesulitan  untuk  menentukan  target  penjualan  sepatu  yang  paling  trend  yang  akan  di lakukan  oleh  toko  N+2  Fashion.  Jika  perusahaan  tersebut  tidak  memprediksikan  target  penjualan sepatu,  maka  toko  tersebut  akan  kesulitan  untuk  menentukan  sepatu  apa  yang  paling  trend  di  bulan ini.  Toko  N+2  Fashion  ini  juga  terkadang  sering  mengalami  kekurangan  stok  sepatu  yang mengakibatkan  pelanggan  yang  mencari  merk  sepatu  yang  diinginkan  tidak  tersedia  di  toko  N+2 Fashion ini pergi untuk mencari sepatu yang ia inginkan.
Pada  penelitian  ini,  Metode trend  moment digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  sepatu  di toko  N+2  Fashion.  Metode trend  moment dilakukan  dengan  menggunakan  data-data  penjualan sebelumnya kemudian diproses dengan kinerja metode trend moment hingga menghasilkan prediksi penjualan sepatu di bulan berikutnya. Tujuan prediksi dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil prediksi penjualan pada bulan berikutnya, sehingga pemilik toko N+2 Fashion dapat mengetahui sepatu  apa  saja  yang  terjual  dan  akan  disediakan  di  bulan  berikutnya.  Hal  ini  berguna  untuk mengantisipasi  kekurangan  stok  sepatu  yang  akan  terjual  dibulan  berikutnya.  Manfaat  penelitian  ini adalah  membantu  toko  N+2  Fashion  dalam  menyediakan  sepatu  yang  akan  terjual  dibulan  depan untuk mengantisipasi kekurangan stok sepatu yang akan terjual.

## 2 Tinjauan Literatur
Pada tinjauan literatur penelitian ini akan memuat penjelasan penelitian-penelitian terkait yang memiliki keterkaitan dengan penelitian yang akan diangkat pada penelitian ini sebagai berikut.
a. Peramalan
Peramalan  merupakan  sebuah  seni  dan  ilmu  yang  memprediksi  suatu  kejadian  di  masa mendatang  dengan  melibatkan  pada  pengambilan  data  historis  dan  mengestimasikannya  ke  masa mendatang dengan sebuah model pendekatan sistematis [3].
Tujuan dari prediksi atau peramalan adalah untuk mendapatkan sebuah informasi apa saja yang akan terjadi masa mendatang dengan peluang kejadian terbesar [4]. Adapun hasil dari sebuah prediksi tidak  harus  memberikan  jawaban  yang  sesuai  dengan  kejadian  yang  akan  terjadi,  tetapi  berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin dari kejadian yang akan terjadi [5].
Dalam  menemukan  jawaban  terdekat  untuk  kejadian  di  masa  mendatang,  biasanya  dilakukan dengan cara meminimalisir kesalahan dari sebuah prediksi yang dapat dilihat dari besarnya nilai error yang dihitung dengan mengurangi data nyata dengan besarnya suatu perkiraan. Dalam mencari nilai error dari  suatu  prediksi  digunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  yang  merupakan kesalahan  persentase  rata-rata  mutlak  dari  sebuah  prediksi.  Adapun  persamaan  dari  rumus  MAPE terlihat pada formula 1 sebagai berikut [6]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝑋𝑖 − 𝐹𝑖|
𝑋𝑖 𝑥100% 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
Keterangan: X i = Permintaan aktual pada periode-i F i = Peramalan permintaan pada periode-i n = Jumlah periode peramalan yang terlibat Terdapat range nilai dari pengukuran hasil MAPE adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Range Nilai MAPE Nilai Arti <10% Kemampuan peramalan sangat baik 10-20% Kemampuan peramalan baik 20-50% Kemampuan peramalan cukup >50% Kemampuan peramalan buruk
Sumber: [7]
Peramalan  dibagi  menjadi  3  kelompok  bagian  yaitu  jangka  pendek,  jangka  menengah,  dan jangka  panjang.  Peramalan  jangka  pendek  digunakan  untuk  memprediksi  suatu  kejadian  dengan menggunakan periode hari, minggu, hingga bulan ke depan. Peramalan jangka menengah merupakan pendekatan peramalan dengan menggunakan data waktu dari satu tahun hingga dua tahun ke depan. Sedangkan peramalan jangka panjang dilakukan untuk mengetahui sebuah kejadian lebih dari 2 tahun ke depan [8].
Langkah-langkah yang harus diperhatikan dalam melakukan sebuah peramalan untuk menjamin efektivitas dan efesiensi diantaranya adalah sebagai berikut [9]:
1. Menentukan tujuan dari sebuah peramalan;
2. Memilih independent demand yang akan diramalkan;
3. Menentukan horison waktu dari sebuah peramalan (jangka pendek, menengah, atau panjang);
4. Memilih model-model peramalan;
5. Memperoleh data yang dibutuhkan untuk melakukan peramalan;
6. Validasi model peramalan;
7. Membuat peramalan;
8. Implementasi hasil-hasil peramalan;
9. Memantau keandalan hasil peramalan.

## b. Metode Trend Moment
Metode trend  moment merupakan  metode Time  Series dengan  menyesuaikan  garis trend dari sekumpulan  data  masa  lalu  yang  kemudian  diproyeksikan  dalam  garis  untuk  meramalkan  masa mendatang  untuk  peramalan  dalam  jangka  pendek  ataupun  jangka  panjang.  Metode Trend  Moment memiliki  kelebihan  dibandingkan  dari  metode  lainnya  yang  terletak  pada  penggunaan  parameter  X yang digunakan, sehingga tidak ada perbedaan apakah data yang digunakan merupakan data historis berjumlah genap atau ganjil [10].
Bentuk persamaan dari metode trend moment terlihat pada formula nomor 2 sebagai berikut:
Y = a+bx (2)
Keterangan: Y  = Nilai variabel a  = Bilangan konstan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
b   = Koefisien garis trend X  = Indeks waktu (0,1,2,3,…,n)
Untuk mencari nilai a dan b dari persamaan metode Trend Moment terlihat pada formula nomor 2 dan 3 sebagai berikut:
𝑏 = 𝑛(∑𝑋𝑌) − (∑𝑋)(∑𝑌) 𝑛(∑𝑋 2 ) – (∑𝑋) 2 (3)
𝑎 = ∑𝑌 – 𝑏(∑𝑋) 𝑛 (4)
Keterangan:
ƩXY = Jumlah dari periode waktu dikali dengan data penjualan ƩX    = Jumlah dari periode waktu ƩY    = Jumlah dari data penjualan n      = Jumlah data

## c. Penelitian Terdahulu
Berikut  ini  merupakan  penelitian-penelitian  terdahulu  menggunakan  metode trend  moment yang berkaitan dengan penelitian ini adalah antara lain penelitian tentang peramalan penjualan produk CV. Rabbani Asyisa [11], prediksi stok popok bayi [12], prediksi jumlah persediaan stok obat herbal [13],  prediksi  jumlah  baju  distro  jatirigo  [14],  prediksi  penjualan  beras  [15],  prediksi  jumlah pertumbuhan penduduk [16], prediksi penjualan vitamin di apotek [17], peramalan penjualan produk di PT. Pixelindo Refill Center [18], peramalan produksi kelapa sawit di kebun buntu pane asahan[19], peramalan  penjualan  printer  [20],  peramalan  penjualan  bahan  bangunan  [21],  prediksi  penjualan  air minum isi ulang [22], penjualan produk bordir dan sulaman [23]. Penelitian-penelitian tersebut dapat diterapkan  dengan  metode trend  moment dalam  berbagai  bidang,  hasil-hasil  yang  diperoleh  dapat membantu  pihak-pihak  yang  menerapkan  peramalan  yang  memudahkan  tiap  proses  kinerja  tiap pengguna, sehingga ingin melakukan penelitian dengan menerapkan metode trend moment. Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut,  metode trend  moment dapat  digunakan  berbagai bidang salah satunya dalam penelitian ini yaitu memprediksi penjualan sepatu di Toko N+2 Fashion yang  akan  membantu  dalam  menyediakan  sepatu  yang  banyak  terjual  sehingga  sepatu  tersebuh tersedia dan terpenuhi.

## 3 Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  langkah  yang  dimiliki  dan  dilakukan  dalam  rangka  untuk mengumpulkan informasi atau data serta melakukan tahapan-tahapan penelitian.

## 3.1 Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Data Penjualan Sepatu Adidas No Bulan Jumlah Penjualan 1 Juli 2022 25 2 Agustus 2022 20 3 September 2022 15 4 Oktober 2022 20 5 November 2022 18 6 Desember 2022 10 7 Januari 2023 15 8 Februari 2023 10
Pada Tabel 1 merupakan data penjualan sepatu yang diperoleh di Toko N+2 Fashion yang akan diolah dengan menggunakan metode trend moment .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.2 Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan dalam menyelesaikan penelitian ini terlihat pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  pada  Gambar  1  tersebut  yaitu  melakukan  identifikasi  permasalahan  untuk mengetahui suatu permasalahan yang ada pada Toko N+2 Fashion dan menemukan solusi yang tepat dari permasalahan tersebut. Kemudian melakukan pengumpulan data dengan mengambil data ke Toko N+2  Fashion.  Namun,  bisa  dengan  melakukan  proses  wawancara  serta  pengamatan  kepada  pihak Toko  N+2  Fashion  untuk  mendapatkan  sejumlah  informasi  yang  di  butuhkan  oleh  peneliti  dengan tujuan untuk menerapkan data tersebut kedalam metode trend moment. Setelah itu, menganalisis data adalah  mengawali  dari  tahap  analisis  hingga  penerapan  metode  yang  akan  digunakan.  Sehingga menghasilkan  proses  perhitungan  dari  penelitian  ini  agar  dapat  informasi  yang  digunakan  untuk kesimpulan  dalam  penelitian  yang  bertujuan  untuk  memastikan  data  penjualan  sepatu  trend  sudah sesuai  dengan  perhitungan  menggunakan  metode trend  moment. Setelah  tahap  menganalisis  data selesai  dilakukan,  maka  selanjutnya  akan  mendaptkan  gambaran  dengan  jelas  mengenai  apa  yang harus  di  lakukan  pada  analisis  sistem,  sehingga  tahapan  selanjutnya  dapat  memikirkan  bagaimana membangun  sistem  tersebut.  Kemudian  membangun  sistem  yang  merupakan  proses  kegiatan  dalam sebuah  aplikasi  yang  akan  diterapkan  dalam  algoritma trend  moment. Setelah  itu  melakukan  suatu kegiatan  pengujian  sistem  yang  telah  dibangun  apakah  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem  atau dengan  hasil  yang  diharapkan  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  apa  keunggulan  atau  kelemahan sistem yang telah di buat. Setelah sistem diuji dan hasil dari sistem tersebut telah sesuai maka sistem tersebut siap untuk diterapkan pada Toko N+2 Fashion untuk memprediksi sepatu trend.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada hasil dan pembahasan akan diuraikan hasil yang diperoleh dalam penelitian ini yang akan menjadi kesimpulan yaitu sebagai berikut.
a. Peramalan
Berikut ini merupakan tahapan awal dari proses metode trend moment terlihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Peramalan Adidas Bulan (n) Y X X.Y X 2 Jul-22 25 0 0 0 Aug-22 20 1 20 1 Sep-22 15 2 30 4 Okt-22 20 3 60 9 Nov-22 18 4 72 16
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data
Menganalisis Data
Perancangan Sistem
Pembuatan Sistem Pengujian Sistem Penerapan Sistem
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Des-22 10 5 50 25 Jan-23 15 6 90 36 Feb-23 10 7 70 49 Total 133 28 392 140 Formula:
Y = a + b.X Persamaan: I : ∑Y = a.n + b.∑X II: ∑XY = a.∑X + b.∑X 2
Persamaan :
133 :=8a+28b x28 3724 =224a+784b 392 :=28a+140b x8 3136 =224a+1120b 588 = -336b b = -1,75 133 Persamaan: 133 = 8a+28(-1,75) 133 =8a+-49 8a= 133+49
8a= 182
a = 22,75
Maka, pada bulan Maret 2023 sepatu adidas adalah : Y = a + bx = ( 22,75) + (-1,75*8) = 9
Tabel 4. Peramalan Bulan Maret 2023 Sepatu Adidas Bulan (n) Y X X.Y X 2 Fx Error MAD MSE MAPE Jul-22 25 0 0 0 22,75 -2,25 2,25 5,06 0,090 Aug-22 20 1 20 1 21,00 1,00 1,00 1,00 0,050 Sep-22 15 2 30 4 19,25 4,25 4,25 18,06 0,283 Okt-22 20 3 60 9 17,50 -2,50 2,50 6,25 0,125 Nov-22 18 4 72 16 15,75 -2,25 2,25 5,06 0,125 Des-22 10 5 50 25 14,00 4,00 4,00 16,00 0,400 Jan-23 15 6 90 36 12,25 -2,75 2,75 7,56 0,183 Feb-23 10 7 70 49 10,50 0,50 0,50 0,25 0,050 Total 133 28 392 140 19,50 59,24 1,306 MAD 2,44 MSE 7,41 MAPE 16,33 Mar-23 8 9
Pada Tabel  3  di  atas,  hasil  peramalan  sepatu  adidas mendapatkan  hasil  peramalan  pada  bulan Maret 2023 berjumlah 9 sepatu dengan tingkat kesalalan error MAPE sebesar 16,33%.
Hasil peramalan tersebut dapat dilihat dari grafik pada Gambar 2 berikut.
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 551-560
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. Grafik Hasil Peramalan
b. Perancangan
Perancangan dalam penelitian ini adalah perancangan UML ( Unified Modelling Language ) salah satunya adalah Use Case Diagram yang terlihat pada Gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Use Case Diagram

## c. Impelementasi
Implementasi sistem merupakan tahapan dari perancangan sistem yang telah dilakukan kemudian  dilakukan  pembuatan  sistem.  Setelah  itu  dilakukan  penerapan  sistem  untuk memastikan sistem tersebut sudah sesuai dengan perancangan yang dibuat.
Berikut  ini  merupakan  tampilan  hasil  peramalan  merupakan  tampilan  dimana  admin  melihat hasil hitung peramalan dalam sistem pada Gambar 4 berikut.
0 5 10 15 20 25 30 Jul-22 Aug-22 Sep-22 Okt-22 Nov-22 Des-22 Jan-23 Feb-23 Mar-23 Penjualan Peramalan

## Gambar 4. Hasil Peramalan
Pada  Gambar  4  hasil  peramalan  tersebut,  dapat  dilihat  hasil  peramalan  pada  bulan  Maret  2023 adalah  sebanyak  9  pcs  dengan  tingkat  kesalahan  MAPE  16,33%.  Artinya  adalah  hasil  perhitungan manual  dan  sistem  mendapatkan  hasil  peramalan  yang  sama,  sehingga  hasil  tersebut  sesuai  dengan penerapan sistem yang diharapkan.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penerapan metode Trend Moment moment pada peramalan penjualan sepatu di  toko  N+2  FASHION  yang  telah  dilakukan,  mendapatkan  hasil  prediksi  bulan  Maret  2023  akan terjual  sepatu  Adidas  sebanyak  9  pcs  dengan  tingkat  kesalalan  error  MAPE  sebesar  16,33%.  Dari hasil merancang sistem peramalan peramalan penjualan di toko N+2 FASHION dengan menggunakan metode Trend Moment berbasis web maka menghasilkan sistem dengan proses peramalan yang cepat dan  akurat  dan  dapat  membantu  proses  prediksi  penjualan  sepatu  dengan  mudah.  Sehingga  dapat disimpulkan aplikasi peramalan penjualan sepatu dapat membantu toko N+2 FASHION  memprediksi jumlah penjualan sepatu dan menentukan target penjualan sepatu. Sehingga hasil penelitian ini dapat membantu Toko N+2 Fashion dalam menyediakan sepatu untuk bulan depan agar stok sepatu menjadi terpenuhi.

## Referensi
[1] A. A. Fardhani, D. I. N. Simanjuntak, and A. Wanto, “Prediksi Harga Eceran Beras Di Pasar Tradisional  Di  33  Kota  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,” J. Infomedia , vol. 3, no. 1, pp. 25–30, 2018, doi: 10.30811/jim.v3i1.625.
[2] A. Prasetia, S. Suriati, and A. Usman, “Implementasi Metode Trend Moment Untuk Prediksi Data  Penjualan  Sparepart  Sepeda  Motor,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM PRIMA) ,
vol.
5, no. 2, pp. 73–79, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2354.
[3] M. S. Putra and I. Solikin, “Aplikasi Peramalan Stok Alat Tulis Kantor (Atk) Menggunakan Metode Single Moving Average (SMA)Pada Pt. Sinar Kencana Multi Lestari,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. no 2, pp. 236–241, 2019, doi: 10.24114/cess.v6i1.
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 551-560
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[4] A.  Wanto  and  A.  P.  Windarto,  “Analisis  Prediksi  Indeks  Harga  Konsumen  Berdasarkan Kelompok  Kesehatan  Dengan  Menggunakan  Metode  Backpropagation,” J.  Penelit.  Tek. Inform. Sink. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2017.
[5] A.  Basit,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Hasil  Panen  Padi,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 4, no. 2, pp. 208–213, 2020.
[6] A.  R.  Wardani,  Y.  N.  Nasution,  and  F.  D.  T.  Amijaya,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy  Dalam Mengoptimalkan  Produksi  Minyak  Kelapa  Sawit  Di  PT.  Waru  Kaltim  Plantation Menggunakan Metode Mamdani,” J. Inform. Mulawarman , vol. 12, no. 2, pp. 94–103, 2017, doi: 10.30872/jim.v12i2.651.
[7] S. Rodiyah, “Implementasi Metode Least Square Dalam Memprediksi Patty Cash di Jank-Jank Wings,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. Implementasi , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.20895/INISTA.V2I2.
[8] F. Ahmad, “Penentuan Metode Peramalan Pada Produksi Part New Granada Bowl ST Di PT. X,” J. Integr. Sist. Ind. , vol. 7, no. 1, pp. 31–39, 2020.
[9] Yudi,  “Peramalan  Penjualan  Mesin  Industri  Rumah  Tangga  Dengan  Metode  Fuzzy  Time Series Ruey Chyn Tsaur,” J. Inform. Kaputama(JIK) , vol. 2, no. 1, pp. 53–59, 2018.
[10] I. H. Santi and A. R. Saputra, “Prediksi Jumlah Permintaan Telur Ayam Menggunakan Metode Trend  Moment,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  111–119,  2019,  doi: 10.30872/jim.v14i2.1986.
[11] I.  Yulian,  D.  S.  Anggraeni,  and  Q.  Aini,  “Penerapan  Metode  Trend  Moment  Dalam Forecasting  Penjualan  Produk  CV.  Rabbani  Asyisa,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 193–200, 2020.
[12] H. D. Budiana, S. Lestanti, and S. N. Budiman, “APLIKASI PREDIKSI STOK POPOK BAYI BERBASIS WEB DENGAN METODE,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 26–30, 2022.
[13] A. Meizar, W. Fahrozi, E. Indra, and M. Saputra, “Analisis Trend Moment Pada Datamining Forecasting  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Persediaan  Obat  Herbal,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komput. Prima , vol. 5, no. 2, pp. 103–106, 2022.
[14] D.  N.  Fitriani  and  P.  A.  Rakhma  Devi,  “Implementasi  Metode  Trend  Moment  pada  Jumlah Produksi  Baju  Distro  Jatirogo,” Nuansa  Inform. ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  134–140,  2022,  doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5329.
[15] N.  Indah,  K.  Wardhani,  I.  Hartami,  and  W.  D.  Puspitasari,  “Sistem  Forecasting  Penjualan Beras Dengan Menerapkan Metode Trend Moment,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  6,
no. 2, pp.
901–907, 2022, [Online]. Available:
https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/5780.
[16] L.  R.  Amalia,  W.  Ramdhan,  and  W.  M.  Kifti,  “Penerapan  Metode  Trend  Moment  Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 566–573, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1396.
[17] R. N. Nasution, “Sistem Analisis Prediksi Penjualan Vitamin di Apotek Menggunakan Metode Trend  Moment,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  5,  p.  1356,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4715.
[18] D.  Andayani  and  A.  Setiawan,  “TREND  MOMENT  METHOD  IN  PRODUCT  SALES FORECASTING (CASE STUDY: PT. PIXELINDO REFILL CENTER) Dinda,” UNES J. Inf. Syst. , vol. 7, no. 2, pp. 36–47, 2022.
[19] H.  D.  E.  Sinaga  and  N.  Irawati,  “Penerapan  Trend  Moment  Untuk  Meramalkan  Penjualan Produksi  Kelapa  Sawit  Di  Kebun  Buntu  Pane,  Kabupaten  Asahan,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 601–614, 2022.
[20] A.  R.  Lintang  and  E.  Ekadiansyah,  “TREND  MOMENT  METHOD  ON  PRINTER  SALES AT PT . PIXELINDO REFILL,” UNES J. Sci. Res. , vol. 7, no. 2, pp. 53–59, 2022.
[21] M.  A.  Firmansyah,  A.  P.  Sasmito,  and  H.  Z.  Zahro,  “Aplikasi  Forecasting  Penjualan  Bahan Bangunan Menggunakan Metode Trend Moment,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 526–533, 2021.
[22] H. P. Hutrim and L. Bachtiar, “Aplikasi Pendukung Keputusan Prediksi Penjualan Air Minum Isi Ulang Menggunakan Metode Trend Moment,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 11, no. 3, pp. 583–592, 2022.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[23] F. M. Putri, “Tingkat Peramalan Penjualan Produk Bordir dan Sulaman Menggunakan Metode Trend  Moment,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4, pp. 34–38, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i2.122.