Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
113

## SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PRODUK USAHA KECIL MENENGAH BERDASARKAN POLA DATA RIWAYAT PENJUALAN
[1] Abdi Pandu Kusuma, [2] Indyah Hartami Santi, dan [3] Dennys Setiawan
[1],[2,[3] Universitas Islam Balitar
Abstrak: Peramalan merupakan bagian dari sistem informasi manajemen yang dapat membantu  pemilik  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan.  Peramalan  dapat berfungsi untuk memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk- produk  itu  dapat  dibuat  dalam  kuantitas  yang  tepat.  Proses  peramalan  memerlukan suatu metode yang tepat bergantung dari pola data yang ada dan informasi yang akan diramalkan  serta  tujuan  yang  hendak  dicapai.Penelitian  ini  membahas  tentang penerapan  metode  peramalan  yang  tepat  pada  suatu  perusahaan  sesuai  dengan  pola data  yang  ada.  Metode  peramalan  yang  digunakan  adalah  metode Trend  Projection dan Double Exponential Smoothing . Metode peramalan Trend Projection lebih akurat apabila pola data  yang  ada pada perusahaan  adalah  pola data horizontal, sedangkan metode peramalan Double Exponential Smoothing akan lebih akurat apabila pola data yang  ada  pada  perusahaan  adalah  pola  data  musiman.Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan data  penjualan produk  UD  Omah  Jenang  Kelapa  Sari  dari bulan  Januari  tahun  2013  sampai  dengan  bulan  Juli  tahun  2017.  Berdasarkan  hasil analisis dan pengujian sistem, sistem ini dapat membantu pemilik perusahaan dalam meramalkan  penjualan  produk  pada  periode  bulan  berikutnya  sehingga  dapat digunakan  sebagai  pendukung  keputusan  dalam  merencanakan  produksi  setiap bulannya.
Kata Kunci : Double Exponential Smoothing , Peramalan, Trend Projection

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pada  zaman  ini  berkembang  dengan  sangat  cepat sejalan  dengan  besarnya  kebutuhan  terhadap  informasi.  Perkembangan  teknologi sangatlah bermanfaat dalam menyelesaikan masalah pada suatu perusahaan. Masalah yang  penting  bagi  sebuah  perusahaan  khususnya  Usaha  Kecil  Menengah  (UKM) salah  satunya  adalah  masalah  persediaan  barang,  terutama  jika  perusahaan  tersebut bergerak dalam bidang distribusi barang. Tanpa adanya persediaan barang dagangan, perusahaan akan menghadapi resiko dimana pada suatu waktu tidak dapat memenuhi keinginan  dari  para  pelanggannya.  Tentu  saja  kenyataan  ini  dapat  berakibat  buruk bagi  perusahaan,  karena  secara  tidak  langsung  perusahaan  menjadi  kehilangan kesempatan  untuk  memperoleh  keuntungan  yang  seharusnya  didapatkan  (Faisal, 2015).
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
114
Salah  satu  UKM  yang  bergerak  dalam  bidang  distribusi  produk  makanan tradisional  adalah  UD.  Omah  Jenang  Kelapa  Sari  Blitar.  Berdasarkan  hasil  dari wawancara terhadap pemilik UD. Omah Jenang Kelapa Sari Blitar, penjualan produk pada UKM ini setiap tahunnya mengalami peningkatan. Dengan adanya peningkatan transaksi  penjualan  tersebut,  pemilik  usaha  harus  merencanakan  dan  menyiapkan persediaan  produk  setiap  bulannya.  Namun  dalam  pendataan  produk  yang  tersedia sering  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Hal  ini  berdampak  pada  proses pendistribusian  dan  juga  tidak  terkontrolnya  penjualan  produk  karena  perencanaan yang kurang matang.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  dalam  penelitian  ini  dibuat  suatu sistem  informasi  manajemen  berbentuk  program  bantu  yang  dapat  meramalkan jumlah  penjualan  produk  berdasarkan  pola  data  riwayat  penjualan  produk sebelumnya.  Margianti  dan  Suryadi  (2015)  menjelaskan  bahwa  sistem  informasi manajemen  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  pendukung  keputusan  pada  suatu perusahaan.  Model  peramalan  yang  digunakan  untuk  peramalan  penjualan  pada penelitian  ini  adalah Time  Series dengan  metode  peramalan  yang  digunakan  adalah metode Trend Projection dan DoubleExponential Smoothing (DES). Menurut Heizer dan  Render  (2008),  tujuan  metode Trend  Projection adalah  meminimalkan  jumlah kuadrat  kesalahan  atau  selisih  dari  persamaan  regresi  linier  dengan  masing-masing data  sebenarnya.  Dasar  pemikiran  dari  metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter  adalah  sama    dengan  rata-rata  bergerak  linier  karena  ke  dua  nilai pemulusan tunggal dan ganda  ketinggalan dari data sebenarnya (Brown, 1959).
Untuk pengujian keakuratan peramalan digunakan perhitungan Mean Squared Error (MSE), Mean  Absolute  Deviation (MAD)  dan Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE).  Keakuratan  keseluruhan  dari  setiap  model  peramalan  dapat  dijelaskan dengan membandingkan nilai yang diramal dengan nilai aktual atau nilai yang sedang diamati.  Kesalahan  peramalan  mengatakan  seberapa  baik  kinerja  suatu  model dibandingkan dengan model itu sendiri dengan menggunakan data masa lalu (Heizer dan  Render,  2008). Aplikasi  dibuat  berbasis web  online sehingga  dapat  diakses  di mana saja dan dapat digunakan sebagai salah satu media promosi. Hasil penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  solusi  bagi  pemilik  usaha  kecil  menengah  dalam menentukan  perencanaan  dan  juga  membantu  pemilik  usaha  dalam  melakukan pengambilan keputusan untuk  memanajemen persediaan  produk yang sesuai dengan kebutuhan  permintaan  konsumen  serta  mengetahui  keakuratan  metode  peramalan dalam meramalkan penjualan berdasarkan pola data riwayat penjualan yang ada.
p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  UD  Omah  Jenang  Kelapa  Sari  Blitar  yang berada  di  Jalan  Masjid  no.46  Desa  Rejowinangun,  Kecamatan  Kademangan, Kabupaten Blitar. UD  Omah Jenang Kelapa  Sari  Blitar  merupakan salah satu  UKM yang  bergerak  dalam  bidang  distribusi  produk  makanan  tradisional  seperti  jenang, wajik  dan  madumangsa.  Adapun  waktu  pelaksanaannya  dimulai  dari  bulan  Maret 2017 sampai dengan bulan Agustus 2017.

## B. Identifikasi Permasalahan
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  terhadap  permasalahan  yang  ada  pada UD Omah Jenang Kelapa  Sari Blitar. Berdasarkan hasil wawancara  yang  dilakukan peneliti terhadap pemilik UD Omah Jenang Kelapa Sari diketahui permasalahan pada UKM  ini  yaitu  dalam  mengolah  data  penjualan  dan  manajemen  persediaan  produk masih  dilakukan  secara  manual.  Setiap  tahunnya,  penjualan  produk  pada  UKM  ini mengalami  peningkatan.  Dengan  adanya  peningkatan  transaksi  penjualan  tersebut, pemilik usaha harus merencanakan dan menyiapkan persediaan produk setiap bulan. Namun,  dalam  pendataan  produk  yang  tersedia  sering  membutuhkan  waktu  yang lama.  Hal  ini  berdampak  pada  proses  pendistribusian  dan  juga  tidak  terkontrolnya penjualan  produk  karena  perencanaan  yang  kurang  matang.  Dengan  adanya permasalahan  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  diaplikasikan dalam  pengendalian  persediaan  produk  yang  sesuai  dengan  pola  permintaan konsumen.

## C. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan informasi dan data yang diperlukan dalam penelitian.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  produk pada UD Omah Jenang Kelapa Sari Blitar perbulan tahun 2013 sampai dengan tahun 2017. Teknik pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini sebagai berikut.
1. Studi Literatur
Berupa pengumpulan informasi dan mempelajari materi serta sumber-sumber data yang diperlukan untuk membangun sistem yang berhubungan dengan penelitian ini.  Literatur-literatur  diambil  dari  penelitian  sebelumnya  maupun  dari  beberapa buku, skripsi, dan jurnal-jurnal ilmiah, baik dalam negeri maupun luar negeri.
2. Wawancara
Kegiatan wawancara  dilakukan secara langsung  ( face  to face ) antara  peneliti dan pemilik UD Omah Jenang Kelapa Sari Blitar. Tujuan wawancara tersebut untuk memperoleh  data  yang  dapat  menjelaskan  ataupun  menjawab  suatu  permasalahan dalam penelitian.
3. Observasi
Observasi  dilakukan  secara  langsung  oleh  peneliti  di  UD  Omah  Jenang Kelapa  Sari  Blitar.  Peneliti  mengumpulkan  data  dengan  mencatat  data  penelitian
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
berupa  data  penjualan  produk  UD  Omah  Jenang  Kelapa  Sari  Blitar  selama  5  tahun terakhir yaitu tahun 2013 sampai dengan tahun 2017.

## D. Analisis Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  terhadap  data  yang  diperoleh  sebelumnya sesuai dengan metode peramalan yang telah ditentukan. Data  yang digunakan dalam penganalisaan data adalah data penjualan produk pada UD Omah Jenang Kelapa Sari Blitar  berupa  jumlah  produk  yang  terjual  dengan  satuan ukuran  jumlah  (pcs)  dalam satu bulan selama 5 tahun terakhir yaitu dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2017. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan diperoleh data dalam bentuk grafik garis berikut.
Grafik  1  tersebut  menunjukkan  pola  data  penjualan  produk  pada  UD  Omah Jenang  Kelapa  Sari  Blitar.  Berdasarkan  grafik  1  tersebut  diketahui  bahwa  terdapat pola data musiman di mana setiap menjelang hari raya Idul Fitri dan menjelang hari raya Natal penjualan selalu meningkat.

## E. Perancangan Sistem
Pada tahap ini dilakukan perancangan dan menentukan cara mengolah sistem informasi  dari  hasil  analisis  sistem  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  dari pengguna,  di  antaranya  perancangan  alur  sistem,  data,  dan  aktivitas  proses. Perancangan  sistem  berupa Data  Flow  Diagram (DFD), Flowchart,  dan  Entity
Relationship Diagram (ERD). Gambar 1 Grafik Penjualan UD Omah Jenang Kelapa Sari Blitar tahun 2013-2017 0 2000 4000 6000 8000 Ja n -1 3
A p r- 1 3 Ju l- 1 3 O kt -1 3
Ja n -1 4
A p r- 1 4 Ju l- 1 4
O kt -1 4 Ja n -1 5
A p r- 1 5 Ju l- 1 5
O kt -1 5 Ja n -1 6
A p r- 1 6 Ju l- 1 6
O kt -1 6 Ja n -1 7
A p r- 1 7
Ju l- 1 7 Grafik Penjualan UD Omah Jenang Kelapa Sari Blitar
Tahun 2013-2017
Jenang Madumongso
Wajik Klethik
p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
117

## 1. Data Flow Diagram (DFD)
DFD merupakan salah satu cara untuk memodelkan proses dalam analisis dan perancangan  perangkat  lunak.  DFD  perancangan  sistem  yang  akan  dibangun  pada penelitian ini dapat ditunjukan pada gambar 2 berikut.
Penjelasan mengenai  gambar 2 DFD  Level 0 di  atas sebagai berikut. Admin memberikan  data  produk,  data  penjualan  dan  data reseller pada  sistem.  Kemudian, sistem mengolah data produk, data penjualan, dan data reseller .  Sistem menunjukkan katalog produk. Kemudian, Pelanggan memberikan kritik & saran. Pemilik meminta laporan administrasi. Kemudian sistem memberikan laporan administrasi.

## 2. Flowchart
Flowchart merupakan  gambar  atau  bagan  yang  memperlihatkan  urutan  dan hubungan  antar  proses  beserta  instruksinya. Flowchart pada  penelitian  ini  terbagi menjadi  2  jenis  yaitu Flowchart Sistem  dan Flowchart Program. Flowchart Sistem merupakan bagan yang menunjukkan  alur kerja  atau apa  yang  sedang  dikerjakan  di dalam sistem secara keseluruhan dan menjelaskan urutan dari prosedur-prosedur yang ada di dalam sistem. Flowchart Sistem dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar 3.
SIM Peramalan Penjualan Produk Usaha
Kecil Menengah Berdasarkan Pola Data Riwayat Penjualan Admin Pelanggan Kritik & Saran Katalog produk Data Reseller Data Reseller Data Produk Data Produk Data Penjualan Data Penjualan Laporan administrasi Lap oran  admi nistras i Pemilik
Gambar 2 DFD Level 0 (Diagram Konteks)
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
118
Penjelasan  yang  berkaitan  dengan flowchart sistem  tersebut  sebagai  berikut. Sistem  dimulai  dari start, kemudian user  login dengan  memasukkan username dan password. Jika username dan password valid maka akan tampil halaman home . Jika tidak valid maka kembali ke panel login . Pada pilihan menu Data produk, user akan diarahkan  ke  halaman  Data  produk  kemudian user dapat  menginputkan  serta mengelola  data  produk  dan  menyimpannya  di database. Pada  pillihan  menu  Data penjualan, user akan  diarahkan  ke  halaman  Data  penjualan  kemudian user dapat menginputkan serta mengelola data penjualan dan menyimpannya di database. Pada menu Forecasting, otomatis  data  produk  dan  data  penjualan  memasuki  proses
Star t Username Password Valid Halaman home 1.Data produk 2.Data penjualan 3.For ecasting Simpan data penjualan Tampilkan hasil peramalan paling akurat 2 End ya tidak tidak Tampilkan data penjualan Input data produk Simpan data produk Tampilkan data produk Input data penjualan Pengujian keakuratan peramalan 1 tidak ya ya 3 tidak Proses peramalan Data penjualan ya Simpan hasil for ecasting Nilai peramalan Gambar 3 Flowchart Sistem
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
peramalan  metode Trend dan DES yang  kemudian  menghasilkan  nilai  peramalan . Nilai  peramalanotomatis  akan  dihitung  tingkat  keakuratannya  menggunakan perhitungan MAD , MSE dan MAPE . Nilai peramalanyang paling akurat darisalah satu metode kemudian ditampilkan.
Flowchart program merupakan bagan yang menjelaskan secara rinci langkah- langkah  dari  proses  program.  Bagan  alir  program  dibuat  dari  derivikasi flowchart sistem. Flowchart program pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 4.
Penjelasan yang berkaitan dengan flowchart program tersebut sebagai berikut. Flowchart program dimulai dari Start , kemudian sistem input data jumlah penjualan dan  data  periode  waktu  dilanjutkan  pada  proses  perhitungan  peramalan Trend dan DES .  Proses pertama,  hitung nilai peramalan  metode Trend dengan  data  menuju  ke sub flowchart A yaitu proses perhitungan metode peramalan Trend . Sub flowchart A dapat  dilihat  pada  gambar  5.  Proses  kedua,  hitung  nilai  peramalan  metode DES
Star t 1 1.  Hitung p eram alan Tre n d 2.  Hitung p eram alan D ES Dat a  ju m la h p en ju ala n Dat a  p erio de w a kt u 2 A B tidak ya ya tidak C En d Gambar 4 Flowchart Program
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
dengan data  menuju ke sub  flowchart B yaitu  proses perhitungan metode  DES. Sub flowchart B  dapat dilihat pada  gambar  6. Sub  flowchart C  merupakan  lanjutan  dari sub  flowchart A  dan  B  yaitu proses  membandingkan  nilai  akurasi  peramalan Trend dan DES . Sub  flowchart C  dapat  dilihat  pada  gambar  7. Sub  flowchart program perhitungan  metode Trend  Projection merupakan sub  flowchart A  lanjutan  dari flowchart program pada gambar 4. Sub flowchart A dapat dilihat pada gambar 5.
Penjelasan yang berkaitan dengan flowchart program tersebut sebagai berikut. Proses  dimulai  dari  menentukan  nilai a kemudian  dilanjutkan  proses  menentukan nilai b lalu  dilanjutkan  menentukan  nilai y sehingga  didapatkan  nilai  peramalan Trend .  Selanjutnya,  secara  otomatis  nilai  peramalan Trend dihitung  nilai
Gambar 5 SubFlowchart Program Perhitungan Metode Trend Projection
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
keakuratannya  dengan  perhitungan MAD , MSE dan  MAPE  sehingga  didapat  nilai akurasi  peramalan Trend .  Nilai  akurasi  peramalan Trend kemudian  menuju  ke sub flowchart C yang ditunjukkan pada gambar 7.
Penjelasan yang berkaitan dengan flowchart program tersebut sebagai berikut. Sub  flowchart program  perhitungan  metode Double  Exponential  Smoothing (DES) merupakan sub  flowchart B  lanjutan  dari flowchart program  pada  gambar 4.  Proses dimulai dari menentukan nilai S’ t kemudian dilanjutkan menentukan nilai S” t . Setelah itu,  proses  dilanjutkan  dengan  menentukan  nilai a t . Kemudian , proses  dilanjutkan dengan  menentukan  nilai b t untuk  menentukan  nilai F t+m sehingga  didapatkan  nilai peramalan DES .  Nilai  peramalan DES kemudian  otomatis  dihitung  nilai
Gambar 6 SubFlowchart Program Perhitungan Metode Double Exponential Smoothing (DES)
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
keakuratannya  dengan  perhitungan MAD , MSE dan MAPE sehingga  didapat  nilai akurasi  peramalan DES .  Nilai  akurasi  peramalan DES kemudian  menuju  ke sub flowchart C yang ditunjukkan pada gambar 7.
Penjelasan yang berkaitan dengan flowchart program tersebut sebagai berikut. Sub  flowchart program  Proses  membandingkan  nilai  akurasi  peramalan Trend dan DES merupakan sub flowchart C lanjutan dari flowchart program pada gambar 4, Sub flowchart A pada gambar 5 dan sub flowchart B pada gambar 6. Proses dimulai dari membandingkan nilai akurasi peramalan Trend dan DES . Jika nilai akurasi peramalan Trend lebih besar dari nilai akurasi peramalan DES , maka sistem akan menampilkan hasil  peramalan Trend .  Jika  tidak,  maka  sistem  akan  menampilkan  hasil  peramalan DES .
Nil ai akurasi peramal an Trend > DES Ta mp il k an
h a si l p erama lan Tren d
Ta mp il k an h a sil p erama lan DES End ya tidak C Gambar 7 SubFlowchart Program Proses Membandingkan Nilai Akurasi Peramalan Trend
dan DES
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## 3. Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD merupakan  suatu  model untuk menjelaskan hubungan  antar data  dalam basis  data  yang  mempunyai  hubungan  antar  relasi.  ERD  pada  penelitian  ini ditunjukkan pada gambar 8 berikut.
Relasi antar tabel pada gambar 8 dapat diuraikan sebagai berikut.
1. Tabel produk terhubung dengan tabel penjualan, one to many
2. Tabel penjualan terhubung dengan tabel nilai peramalan, many to many
3. Tabel nilai peramalan terhubung dengan tabel hasil peramalan, one to one
F. Analisis Kebutuhan Sistem
Spesifikasi  minimal  kebutuhan  komputer  atau  laptop  yang  dapat  digunakan dalam implementasi sistem sebagai berikut.
1. Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware)
(a) Prosesor Pentium V
(b) Memori/RAM 1 GB
(c) HDD 100 GB
2. Kebutuhan Perangkat Lunak (Software)
(a) Sistem Operasi Windows 7, 8, 8.1, dan 10
(b) XAMPP tools yang  terdiri  dari apache sebagai  WEB server penampil database dan MySQL sebagai database -nya
(c) Java jre8 dan jdk1.8 sebagai software pendukung sistem
(d) Web Browser Mozilla Firefox
Gambar 8 Entity Relationship Diagram
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Pada tahap ini, dilakukan implementasi terhadap program untuk menghasilkan sistem yang sesuai dengan keinginan dan rancangan dan siap untuk dioperasikan pada kondisi yang sebenarnya. Adapun tampilan setiap halaman aplikasi sebagai berikut.

## 1. Tampilan Halaman Login Admin
Halaman login  admin merupakan  halaman form  login untuk admin/user. Admin / user harusmenginputkan username dan password yang valid untuk masuk ke dalam sistem. Tampilan halaman login admin dapat dilihat pada gambar 9.

## 2. Tampilan Halaman Forecasting
Halaman forecasting merupakan  halaman  metode  peramalan  yang  dikelola oleh  admin.  Admin  dapat  melihat  peramalan  penjualan  setiap  produk  pada  bulan berikutnya. Tampilan halaman forecasting dapat dilihat pada gambar 10.
B. Pengujian Sistem
Gambar 10 Tampilan Halaman Forecasting Gambar 9 Tampilan Halaman Login Admin
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
125
Pengujian sistem dalam penelitian ini dilakukan menggunakan metode Black Box. Metode Black  Box dipilih  karena  memiliki  keunggulan  dalam  menentukan keberhasilan  komponen  hasil  rancangan  sistem.  Selain  itu,  metode Black  Box juga dapat  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  sistem  dapat  berfungsi  sesuai  dengan tujuan untuk setiap elemen yang terdapat dalam sistem. Prosedur pengujian dilakukan sesuai  dengan  fungsi  masing-masing  butir  pengujian  pada  elemen  yang  diuji.  Jika output yang  dihasilkan  sudah  sesuai  dengan  tujuan  berdasarkan input yang dimasukkan, maka dapat dikatakan berhasil.

## C. Pengujian Perhitungan Metode
Pengujian perhitungan metode merupakan tahap pengujian pada metode yang digunakan dalam penelitian ini. Dari hasil pengujian perhitungan metode dapat dilihat kesesuaian  perhitungan  secara  manual  dengan  perhitungan  menggunakan  aplikasi. Pengujian  perhitungan  metode  menggunakan  metode Trend  Projection dan Double Exponential  Smoothing (DES) . Data  yang  digunakan  dalam  pengujian  perhitungan metode yaitu data penjualan jenang mulai dari bulan Januari tahun 2013 sampai Juli tahun  2017.Pengujian  perhitungan  metode  peramalan  pada  penelitian  ini  yaitu peramalan  pada  periode  ke-55.  Data  hasil  perhitungan  manual  pada  penelitian  ini disajikan dalam bentuk tabel.

## 1. Perhitungan Metode Trend Projection
Langkah penyelesaian  perhitungan peramalan penjualan jenang pada periode ke 55 menggunakan metode Trend Projection adalah sebagai berikut.
1. Menghitung nilai
2. Menghitung nilai
3. Menghitung nilai
4. Menghitung nilai
5. Menghitung nilai
6. Menghitung nilai b
= ((55*8692176) – (1540*300053)) / ((55*56980)– 2371600) = (478069680 – 462081620) / (3133900 – 2371600) = 15988060 / 762300 = 20,9734488
7. Menghitung nilai a
= (300053 / 55) – 20,9734488 * (1540 / 55) = 5455,50909 – 587256566 = 4868,252525
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
8. Menghitung nilai peramalan ( Y )
= 4868,252525 + 20,9734488 * 55 = 6021.7922077922
Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Trend  Projection menunjukkan  bahwa  peramalan  penjualan  produk  jenang  pada  periode  ke-55  atau bulan  Agustus  tahun  2017  sebanyak 6021.7922077922. Data  hasil  perhitungan metode Trend  Projection dapat  disajikan  dalam  bentuk  tabel.  Variabel  n  adalah jumlah data, Y adalah nilai penjualan aktual, X adalah periode waktu, X 2 adalah hasil pangkat nilai X, XY adalah hasil perkalian nilai X dikali Y, y adalah nilai peramalan selanjutnya. a dan b adalah  koefisien  regresi.  Adapun  data  hasil  perhitungan peramalan penjualan jenang metode TrendProjection dapat dilihat pada tabel 1.

## T
ABEL 1 D ATA H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ENJUALAN J ENANG M ETODE T REND P ROJECTION n Y X X 2 XY a b y 1 4130 0 0 0 4130 0 0 2 4365 1 1 4365 3895 235 4130 3 4472 2 4 8944 3980.3333333333 171 4365 4 4210 3 9 12630 4207.5 34.7 4493.3333333333 5 4639 4 16 18556 4104.3 86.3 4346.3 6 4820 5 25 24100 4038.3333333333 114.57142857143 4535.8 7 5655 6 36 33930 3805.5714285714 01.85714285714 4725.7619047619 8 5903 7 49 41321 3684.9285714286 242.07142857143 5218.5714285714 9 5050 8 64 40400 3865.7222222222 187.83333333333 5621.5 10 5251 9 81 47259 3964.3333333333 160.93939393939 5556.2222222222 11 5309 10 100 53090 4041.7272727273 141.59090909091 5573.7272727273 12 5545 11 121 60995 4074.3636363636 134.05944055944 5599.2272727273 13 5170 12 144 62040 4173.9230769231 112.72527472527 5683.0769230769 15  4985  14  196 69790  4396.6285714286  69.171428571429  5493.3714285714 16  5268  15  225 79020  4426.05 63.979411764706  5434.2 17  5438  16  256 87008  4434.9558823529  62.495098039216  5449.7205882353 18  5820  17  289 98940  4406.0522875817  67.058823529412  5497.3725490196 19  6055  18  324  108990  4366.5964912281  72.977192982456  5613.1111111111 21  5559  20  400  111180  4433.1619047619  63.625974025974  5747.7428571429 22  5456  21  441  114576  4467.4285714286  59.156408808583  5769.3073593074
23  5349  22  484  117678  4509.0830039526  53.949604743083  5768.8695652174 24  5760  23  529  132480  4512.7391304348  53.510869565217  5749.9239130435
26  4916  25  625  122900  4624.6523076923  40.894700854701  5770.5261538462 27  5045  26  676  131170  4675.3048433048  35.467643467643  5687.9145299145 28  5258  27  729  141966  4704.619047619 32.435139573071  5632.9312169312 29  5468  28  784  153104  4716.842364532 31.212807881773  5612.802955665
T ABEL 1 L ANJUTAN
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
127
D ATA H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ENJUALAN J ENANG M ETODE T REND P ROJECTION n Y X X 2 XY a b y 30  5970  29 841  173130  4695.724137931 33.256507230256 5622.0137931034 31  6385  30 900  191550  4653.2516129032 37.238306451613 5693.4193548387 32  5624  31 961  174344  4667.0564516129 35.98332111437 5807.6391129032 33  5529  32  1024  176928  4686.7840909091 34.242647058824 5818.5227272727 34  5736  33  1089  189288  4693.550802139 33.662643239114 5816.7914438503 35  5269  34  1156  179146  4727.9932773109 30.79243697479 5838.0806722689 36  5890  35  1225  206150  4725.0222222222 31.033333333333 5805.7285714286 37  5442  36  1296  195912  4748.3333333333 29.19298245614 5842.2222222222 38  5298  37  1369  196026  4777.7894736842 26.927125506073 5828.4736842105 39  5193  38  1444  197334  4810.350877193 24.485020242915 5801.020242915 40  5424  39  1521  211536  4828.6384615385 23.146904315197 5765.2666666667 41  6243  40  1600  249720  4805.9390243902 24.768292682927 5754.5146341463 42  6594  41  1681  270354  4770.3298490128 27.252653755773 5821.4390243902 43  5732  42  1764  240744  4780.1063122924 26.586076713984 5914.9413067553 44  5558  43  1849  238994  4797.9196617336 25.398520084567 5923.3076109937 45  5613  44  1936  246972  4812.4909090909 24.448221343874 5915.4545454545 46  5424  45  2025  244080  4834.8 23.024236817761 5912.6608695652 47  5758  46  2116  264868  4841.5633672525 22.601526364477 5893.914893617 48  5983  47  2209  281201  4839.2065602837 22.745820668693 5903.835106383 49  5654  48  2304  271392  4851.4413265306 22.011734693878 5931.005952381 50  5358  49  2401  262542  4875.2024489796 20.614021608643 5930.0163265306 51  5675  50  2500  283750  4885.0658823529 20.044977375566 5905.9035294118 52  5546  51  2601  282846  4899.7352941176 19.214633313412 5907.3597285068 53  6543  52  2704  340236  4876.1545718433 20.524673439768 5898.8962264151 54  6690  53  2809  354570  4850.0244584207 21.949952353726 5963.9622641509 55  5556  54  2916  300024  4868.2525252525 20.973448773449 6035.3218855219 Peramalan penjualan periode ke-55 6021.7922077922

## 2. Perhitungan Metode Double Exponential Smoothing (DES)
Langkah penyelesaian  perhitungan peramalan penjualan jenang pada periode ke-55 menggunakan metode Double Exponential Smoothing adalah sebagai berikut.
1. Menghitung nilai a p
a p = 1 / t = 1 / 55 = 0,01818 ~ 0,1
2. Menghitung nilai S’ t
= 0,1 * 5556 + (1 - 0,1) * 5816.3561174543 = 555,6 + 0,9 * 5816.3561174543
= 555,6 + 5234.72050570887
= 5790.32050570887
3. Menghitung nilai S” t
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
128
= 0,1 * 5790.32050570887 + (1 - 0,1) * 5592.2415813057 = 579.032050570887 + 0,9 * 5592.2415813057 = 579.032050570887 + 5033.01742317513 = 5612.049473746017
4. Menghitung nilai a t
= 5790.32050570887 + (5790.32050570887-5612.049473746017) = 2 * 5790.32050570887 - 5612.049473746017 = 5968.591537671723
5. Menghitung nilai b t
= 0.1 / 1 – 0.1 * (5790.32050570887-5612.049473746017) = 0.1 / 0.9 * (178.271031962853) = 0.1111111111111111 * 178.271031962853 = 19.807892440317
6. Menghitung nilai peramalan (F t )
Ft+1 = 5968.591537671723 + (19.807892440317 * 1) = 5968.591537671723 + 19.807892440317 = 5988.39943011204
Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Double  Exponential Smoothing menunjukkan peramalan penjualan produk jenang pada periode ke-55 atau bulan  Agustus  tahun  2017  sebanyak 5988.39943011204. Data  hasil  perhitungan metode Double  Exponential  Smoothing (DES)  dapat  disajikan  dalam  bentuk  tabel berikut.  Variabel t adalah  periode  waktu, x adalah  nilai  penjualan  aktual, S’ t adalah nilai pemulusan tunggal, S” t adalah nilai pemulusan ganda, F t adalah nilai peramalan selanjutnya. a t dan b t adalah  konstanta  pemulusan.  Adapun  data  hasil  perhitungan peramalan  penjualan  jenang  metode Double  Exponential  Smoothing (DES)  dapat dilihat pada tabel 2.
p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
129
D ATA H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ENJUALAN J ENANG M ETODE D OUBLE E XPONENTIAL S MOOTHING (DES) t x S' t S'' t a t b t F t 0 4130 4130 4130 4130 0 0 1 4365 4247.5 4188.75 4306.25 58.75 4130 2 4472 4281.95 4190.39 4373.51 39.24 4365 3 4210 4260.365 4211.3825 4309.3475 20.9925 4412.75 4 4639 4312.44 4200.9968 4423.8832 27.8608 4330.34 5 4820 4413.952 4243.58784 4584.31616 42.59104 4451.744 6 5655 4427.976135 4191.916719 4664.035551 26.228824 4626.9072 7 5903 4575.4785215 4230.27289925 4920.68414375 38.35618025 4690.264375 8 5050 4622.93066935 4269.53867626 4976.32266244 39.26577701 4959.040324 9 5251 4685.737602415 4311.1585688755 5060.3166359545 41.6198926155 5015.58843945 10 5309 4748.0638421735 4354.8490962053 5141.2785881417 43.6905273298 5101.93652857 11 5545 4827.7574579562 4402.1399323804 5253.3749835319 47.290836175085 5184.9691154715 12 5170 4861.9817121605 4448.1241103584 5275.8393139627 45.984177978015 5300.665819707 13 4746 4850.3835409445 4488.350053417 5212.417028472 40.225943058608 5321.8234919407 14 4985 4863.84518685 4525.8995667603 5201.7908069398 37.549513343303 5252.6429715306 15 5268 4904.260668165 4563.7356769008 5244.7856594293 37.836110140472 5239.3403202831 16 5438 4957.6346013485 4603.1255693456 5312.1436333515 39.389892444774 5282.6217695698 17 5820 5043.8711412137 4647.2001265324 5440.542155895 44.074557186812 5351.5335257963 18 6055 5144.9840270923 4696.9785165884 5592.9895375963 49.778390055994 5484.6167130818 19 5404 5170.8856243831 4744.3692273678 5597.4020213983 47.390710779471 5642.7679276522 20 5559 5209.6970619448 4790.9020108255 5628.492113064 46.532783457693 5644.7927321778 21 5456 5234.3273557503 4835.244545318 5633.4101661826 44.342534492476 5675.0248965217 22 5349 5245.7946201753 4876.2995528037 5615.2896875468 41.055007485726 5677.7527006751 23 5760 5297.2151581577 4918.3911133391 5676.0392029763 42.0915605354 5656.3446950325 24 5320 5299.493642342 4956.5013662394 5642.4859184445 38.110252900283 5718.1307635117 25 4916 5261.1442781078 4986.9656574263 5535.3228987893 30.464291186835 5680.5961713448 26 5045 5239.529850297 5012.2220767133 5466.8376238807 25.256419287074 5565.7871899761 27 5258 5241.3768652673 5035.1375555687 5447.6161749659 22.915478855397 5492.0940431677 28 5468 5264.0391787406 5058.0277178859 5470.0506395952 22.890162317184 5470.5316538213 29 5970 5334.6352608665 5085.688472184 5583.582049549 27.66075429806 5492.9408019124 30 6385 5439.6717347799 5121.0867984436 5758.2566711162 35.398326259589 5611.2428038471 31 5624 5458.1045613019 5154.7885747294 5761.4205478744 33.701776285831 5793.6549973757 32 5529 5465.1941051717 5185.8291277736 5744.5590825697 31.040553044229 5795.1223241602 33 5736 5492.2746946545 5216.4736844617 5768.0757048473 30.64455668809 5775.599635614 34 5269 5469.9472251891 5241.8210385344 5698.0734118437 25.347354072735 5798.7202615354 35 5890 5511.9525026702 5268.834184948 5755.0708203923 27.013146413571 5723.4207659164 36 5442 5504.9572524031 5292.4464916935 5717.4680131128 23.612306745513 5782.0839668059 37 5298 5484.2615271628 5311.6279952405 5656.8950590852 19.18150354693 5741.0803198583 38 5193 5455.1353744465 5325.9787331611 5584.292015732 14.350737920609 5676.0765626321 39 5424 5452.0218370019 5338.5830435451 5565.4606304586 12.604310384082 5598.6427536526 40 6243 5531.1196533017 5357.8367045208 5704.4026020826 19.253660975655 5598.6427536526 41 6594 5637.4076879715 5385.7938028659 5889.0215730772 27.957098345073 5578.0649408427 42 5732 5646.8669191744 5411.9011144967 5881.832723852 26.10731163085 5723.6562630583 43 5558 5637.9802272569 5434.5090257727 5841.4514287411 22.607911276021 5916.9786714223 44 5613 5635.4822045312 5454.6063436486 5816.3580654139 20.09731787585 5907.9400354829
T ABEL 2 L ANJUTAN
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
130

## D
ATA H ASIL P ERHITUNGAN P ERAMALAN P ENJUALAN J ENANG M ETODE D OUBLE E XPONENTIAL S MOOTHING (DES) t x S' t S'' t a t b t F t 45 5424 5614.3339840781 5470.5791076916  5758.0888604647 15.972764042952 5864.0593400172 46 5758 5628.7005856703 5486.3912554894  5771.0099158512 15.812147797876 5774.0616245076 47 5983 5664.1305271033 5504.1651826508  5824.0958715557 17.773927161385 5786.8220636491 48 5654 5663.117474393 5520.060411825 5806.1745369609 15.895229174214 5841.8697987171 49 5358 5632.6057269537 5531.3149433379  5733.8965105694 11.254531512863 5822.0697661351 50 5675 5636.8451542583 5541.8679644299  5731.8223440867 10.55302109204 5745.1510420823 51 5546 5627.7606388325 5550.4572318702  5705.0640457947 8.5892674402533 5742.3753651787 52 6543 5719.2845749492 5567.3399661781  5871.2291837203 16.882734307903 5713.653313235 53 6690 5816.3561174543 5592.2415813057  6040.4706536029 24.901615127621 5888.1119180283 54 5556 5790.3205057089 5612.049473746 5968.5915376717 19.807892440316 6065.3722687305 Peramalan penjualan periode ke-55 5988.399430112

## 3. Perhitungan Kesalahan Peramalan Metode Trend Projection (Trend)
Pengujian perhitungan kesalahan peramalan pada kasus ini untuk mengetahui tingkat  akurasi  peramalan  Trend  pada  periode  ke-55. Pada  penelitian  ini  digunakan metode Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Squared  Error (MSE)  dan Mean Absolute  Percent  Error (MAPE)  untuk  menghitung  kesalahan  peramalan  ( forecast error ).

## a. MAD Trend
Langkah menghitung kesalahan peramalan Trend periode ke-55 menggunakan perhitungan MAD yaitu sebagai berikut.
(1) Menghitung  selisih  antara  nilai  peramalan  dengan  data  aktual  tiap  periode
(2) Menjumlahkan  selisih  antara  nilai  peramalan  dengan  data  aktual  tiap  periode , diperoleh nilai 20877.242024848187
(3) Jumlah selisih dibagi dengan jumlah data
= 20877.242024848187 / 54 = 386.61559305274

## b. MSE Trend
Langkah menghitung kesalahan peramalan Trend periode ke-55 menggunakan perhitungan MSE yaitu sebagai berikut.
(1) Menghitung  selisih  antara  hasil  peramalan  dengan  data  aktual  tiap  periode
(2) Mengkuadratkan  selisih  antara  nilai  peramalan  dengan  data  aktual  tiap  periode
(3) Menjumlahkan  hasil  kuadrat  dari  selisih  antara  nilai  peramalan  dengan  data aktual tiap periode
, diperoleh nilai 10848826.188980019
(4) Jumlah selisih kuadrat dibagi dengan jumlah data
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017 p-ISSN:  1978-5232 e-ISSN: 2527-337X
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
= 10848826.188980019 / 54 = 200904.18868482

## c. MAPE Trend
Langkah menghitung kesalahan peramalan Trend periode ke-55 menggunakan perhitungan MAPE yaitu sebagai berikut.
(1) Menghitung  selisih  antara  hasil  peramalan  dengan  data  aktual    tiap  periode
(2) Menghitung nilai APE tiap periode peramalan
(3) Menjumlahkan  nilai  APE  seluruh  periode  peramalan
, diperoleh  nilai
382.5232363828348
(4) Menjumlahkan nilai APE seluruh periode peramalan dibagi jumlah data, dengan perhitungan 382.5232363828348 / 54 =
7.0837636367192.
4. Perhitungan  Kesalahan  Peramalan  Metode  Double  Exponential  Smoothing (DES)
Pengujian perhitungan kesalahan peramalan pada kasus ini untuk mengetahui tingkat  akurasi  peramalan  DES  pada  periode  ke-55. Pada  penelitian  ini  digunakan metode Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Squared  Error (MSE)  dan Mean Absolute  Percent  Error (MAPE)  untuk  menghitung  kesalahan  peramalan  ( forecast error ).

## a. MAD-DES
Langkah menghitung kesalahan peramalan DES periode ke-55 menggunakan perhitungan MAD yaitu sebagai berikut.
(1) Menghitung selisih antara nilai peramalan dengan data aktual tiap periode
(2) Menjumlahkan selisih antara nilai peramalan dengan data aktual tiap periode , diperoleh nilai 19317.514602480005
(3) Jumlah selisih dibagi dengan jumlah data
= 19317.514602480005 / 54 = 357.73175189778

## b. MSE - DES
Langkah menghitung kesalahan peramalan DES periode ke-55 menggunakan perhitungan MSE yaitu sebagai berikut.
(1) Menghitung selisih antara hasil peramalan dengan data aktual tiap periode
Jurnal Antivirus, Vol. 11 No. 2 November 2017
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
(2) Mengkuadratkan selisih antara nilai peramalan dengan data aktual tiap periode
(3) Menjumlahkan hasil kuadrat dari selisih antara nilai peramalan dengan data aktual tiap periode , diperoleh nilai 10717201.381969403
(4) Jumlah selisih kuadrat dibagi dengan jumlah data
= 10717201.381969403/ 54 = 357.73175189778

## c. MAPE - DES
Langkah menghitung kesalahan peramalan DES periode ke-55 menggunakan perhitungan MAPE yaitu sebagai berikut.
(1) Menghitung  selisih  antara  hasil  peramalan  dengan  data  aktual    tiap  periode
(2) Menghitung nilai APE tiap periode peramalan
(3) Menjumlahkan  nilai  APE  seluruh  periode  peramalan , diperoleh  nilai 347.2125018612248 (4) Menjumlahkan nilai APE seluruh periode peramalan dibagi jumlah data dengan perhitungan 347.2125018612248 / 54 =
6.4298611455782
Semakin  kecil  nilai  kesalahan  peramalan,  maka  semakin  akurat  metode peramalan  tersebut.  Hasil  perhitungan  dari  kedua  metode  peramalan  dalam meramalkan  penjualan  produk  jenang  pada  periode  ke-55  menunjukkan  bahwa metode Double  Exponential  Smoothing lebih  akurat  dibandingkan  metode Trend Projection dengan  MAPE  atau  persen  nilai  kesalahan  metode  DES  yaitu 6.4298611455782%  dan  metode  Trend  yaitu  7.0837636367192%,  sedangkan persentase  rata-rata  keakuratan  metode  DES  yaitu  93.570138854422%  dan  metode Trend yaitu 92.916236363281%.

## IV. S IMPULAN DAN S ARAN

## A. Simpulan
Berdasarkan analisis dan pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut.
a. Aplikasi  peramalan  penjualan  produk  usaha  kecil  menengah  berdasarkan  pola data riwayat  penjualan dapat  dibuat dengan  menerapkan  dua  metode peramalan yaitu metode Trend Projection dan Double Exponential Smoothing .
b. Pola  data  riwayat  penjualan  produk  usaha  kecil  menengah  dapat  diketahui dengan  melihat  grafik  data  riwayat  penjualan.  Berdasarkan  pola  data  riwayat penjualan  produk  pada  UD  Omah  Jenang  Kelapa  Sari  Blitar  diketahui  bahwa terdapat  pola  data  musiman  di  mana  setiap  menjelang  hari  raya  Idul  Fitri  dan menjelang hari raya Natal jumlah penjualan selalu meningkat.
Antivirus: Jurnal Ilmiah dan Teknik Informatika, November 2017, Vol.11, No. 2
c. Hasil peramalan  periode  bulan  berikutnya  dapat diketahui  dengan membandingkan  persentase  tingkat  keakuratan  dari  kedua  metode.  Hasil perhitungan  peramalan  dari  kedua  metode  pada  periode  ke-55  menunjukkan bahwa metode Double Exponential Smoothing lebih akurat dibandingkan metode Trend  Projection dalam  meramalkan  penjualan  produk  jenang  pada  UD  Omah Jenang  Kelapa  Sari Blitar  dengan jenis pola data  musiman. Persentase  rata-rata keakuratan  metode  DES  yaitu  93.570138854422%  dan  metode  Trend  yaitu 92.916236363281%.    Nilai  peramalan  penjualan  produk  jenang  pada  bulan Agustus  2017  metode  Trend  yaitu 6021.7922077922 dan  metode  DES  yaitu 5988.39943011204. Hasil  perhitungan  kesalahan  prediksi  menunjukkan  tingkat kesalahan  metode Double  Exponential  Smoothing lebih  kecil  dibandingkan metode Trend Projection dalam meramalkan penjualan produk jenang pada UD Omah  Jenang  Kelapa  Sari  Blitar  dengan  persentase  kesalahan  metode  Trend yaitu  7.0837636367192  %  dan  persentase  kesalahan  metode  DES  yaitu 6.4298611455782 %.

## B. Saran
Pembuatan  aplikasi  peramalan  penjualan  produk  usaha  kecil  menengah berdasarkan  pola  data  riwayat  penjualan  pada  penelitian  ini  masih  banyak  terdapat kekurangan  dan  jauh  dari  kata  sempurna.  Untuk  itu  masih  perlu  dilakukan  sebuah penyempurnaan.  Berikut  beberapa  saran  untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dari aplikasi ini.
a. Menu  dan  fitur  pada  aplikasi  ini  masih  dapat  ditambahkan  dengan  menu  yang lain bergantung dari kebutuhan sebuah perusahaan.
b. Dapat dikembangkan lagi dengan hak akses login multi user.

## V. D AFTAR P USTAKA
Brown,  R.  G.  1959. Statistical  forecasting  for  inventory  control .  New  York: McGraw-Hill.
Heizer,  J  &  Render,  B.  2008. PrinciplesOf  Operations  Management .  New  Jersey: Prentice Hall.
Margianti,  E.  dan  Suryadi,  D.  1995. Sistem  Informasi  Manajemen .  Jakarta: Gunadarma.