## SISTEM PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB DI PT. SANGHIANG PERKASA
Ervin Choirul Anwar 1* , Asep Muhidin 2 , Putri Anggun Sari 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa email :ervinca96@gmail.com 1*
Abstrak: Teknologi informasi telah menjadi bagian integral dari perencanaan bisnis di berbagai skala perusahaan. Termasuk dalam manajemen persediaan, dimana persediaan sebagai salah satu aset termahal yang memerlukan pengendalian yang baik. Namun, PT Sanghiang Perkasa, perusahaan di Industri Makanan Kesehatan dan Nutrisi, menghadapi masalah karena belum memiliki sistem prediksi stok. Maksud dilakukan  penelitian ini adalah untuk membuat  sebuah sistem peramalan penjualan barang pada PT Sanghiang Perkasa Dalam penelitian ini, diusulkan penggunaan metode Single Exponential Smoothing untuk mengatasi permasalahan ini. Metode ini telah terbukti berhasil dalam peramalan penjualan barang dengan akurasi yang lumayan tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem prediksi penjualan berbasis web menggunakan metode Single Exponential Smoothing berhasil diterapkan pada PT. Sanghiang Perkasa dengan nilai MAPE sebesar 4,01%. Namun, nilai akurasi MAPE tergantung pada fluktuasi data penjualan, di mana nilai akan lebih kecil jika data penjualan relatif stabil dan lebih tinggi jika terdapat fluktuasi yang signifikan.
Kata Kunci : Prediksi, Single Exponential Smoothing, Web, MAPE.
Abstract: Information technology has become an integral part of business planning in various company scales. This includes inventory  management,  where  inventory  is  one  of  the  most  expensive  assets  that  requires  effective  control.  However,  PT Sanghiang  Perkasa,  a  company  in  the  Health  and  Nutrition  Food  Industry,  is  facing  issues  due  to  the  absence  of  a  stock prediction system. The objective of this research is to develop a sales forecasting system for PT Sanghiang Perkasa. In this study, the implementation of the Single Exponential Smoothing method is proposed as a solution to address this problem. The method has proven to be successful in sales forecasting with a relatively high level of accuracy. The research results indicate that the web-based sales prediction system using the Single Exponential Smoothing method has been successfully applied to PT Sanghiang Perkasa, with an MAPE value of 4.01%. However, the accuracy of MAPE depends on the fluctuations in sales data, where the value will be lower if the sales data is relatively stable and higher if significant fluctuations are present.
Keywords : Prediction, Single Exponential Smoothing, Web, MAPE.

## PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  telah  menjadi  bagian penting  dalam  setiap  perencanaan  bisnis.  Sebagian besar  perusahaan  baik  yang  berskala  besar  maupun kecil menggunakan teknologi informasi sebagai salah satu  metode  yang  dibutuhkan  untuk  memberikan peningkatan terhadap seluruh manajemen bisnis yang mereka kelola, termasuk pada manajemen persediaan.  Persediaan  adalah  salah  satu  aset termahal  yang  menyumbang  50%  dari  total  modal yang diinvestasikan sehingga pengendalian persediaan  yang  baik  merupakan  hal  yang  sangat penting [1].
Selama ini PT Sanghiang Perkasa merupakan salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  di  Industri Makanan  Kesehatan  dan  Nutrisi  ternyata  belum memiliki sebuah sistem prediksi stok, selama ini PT Sanghiang  memprediksi    hanya  mengandalkan perkiraan  dari  kepala  gudang  untuk  mengambil keputusan  dalam  persediaan  barang  untuk  periode berikutnya. Hal tersebut  merupakan sebuah masalah karena  sering  terjadinya  stok  kosong,  terkadang banyaknya pesanan tidak di iringi dengan persediaan barang yang ada. Oleh karena itu, untuk menghindari hal  tersebut  perlu  adanya  sistem  yang  dapat
membantu memprediksi stok barang agar mendapatkan keputusan yang tepat dalam merencanakan strategi penjualan kedepannya [2].
Peramalan stok barang merupakan hal penting dalam  manajemen  persediaan  barang  pada  suatu perusahaan, karena setiap persediaan memiliki jangka waktu  penyimpanannya.  Semakin  lama  disimpan dalam  gudang,  persediaan  akan  lebih  mudah  rusak, dan  sebaliknya  jika  persediaan  pada  gudang  telah habis, perusahaan tidak dapat menjual barang tersebut sehingga dapat menyebabkan pelaggan menjadi tidak puas  [3].  Ada  beberapa  metode  terkait  peramalan yaitu  metode  time  series,  salah  satu  penelitian  yang menggunakan  metode  time  series  ini  adalah  Naufal dkk pada tahun 2022 pada penelitian ini metode time series memiliki kekurangan yaitu diperlukannya data yang  banyak  dalam  proses  pengolahan  datanya  [4], lalu  ada  metode  regresi  linier,  salah  satu  penelitian yang  mengangkat  metode  ini  adalah  rival  dkk  pada tahun 2022, metode ini memiliki kelemahan yaitu jika terjadi fluktuasi data yang signifikan metode ini tidak dapat  mengolah  data  yang  ada  [5],  lalu  ada  metode Single  Exponential  Smoothing,  metode  ini  sudah banyak  membantu  dalam  menyelesaikan  masalah prediksi  salah  satu  penelitian  yang  telah  membuat
penelitian ini adalah Ni Luh Wiwik  dkk pada tahun 2019, hasil penelitiannya sistem peramalan penjualan barang  telah  berhasil  diimplementasikan  dengan menampilkan hasil peramalan dengan metode Single Exponential  Smoothing  dimana  metode  ini  sesuai dengan perhitungan data yang bersifat fluktuatif  dan memiliki akurasi yang lumayan tinggi[6].
Peramalan stok barang merupakan hal penting dalam  manajemen  persediaan  barang  pada  suatu perusahaan, karena setiap persediaan memiliki jangka waktu  penyimpanannya.  Semakin  lama  disimpan dalam  gudang,  persediaan  akan  lebih  mudah  rusak, dan  sebaliknya  jika  persediaan  pada  gudang  telah habis, perusahaan tidak dapat menjual barang tersebut sehingga dapat menyebabkan pelaggan menjadi tidak puas  [3].  Ada  beberapa  metode  terkait  peramalan yaitu  metode  time  series,  salah  satu  penelitian  yang menggunakan  metode  time  series  ini  adalah  Naufal dkk pada tahun 2022 pada penelitian ini metode time series memiliki kekurangan yaitu diperlukannya data yang  banyak  dalam  proses  pengolahan  datanya  [4], lalu  ada  metode  regresi  linier,  salah  satu  penelitian yang  mengangkat  metode  ini  adalah  rival  dkk  pada tahun 2022, metode ini memiliki kelemahan yaitu jika terjadi fluktuasi data yang signifikan metode ini tidak dapat  mengolah  data  yang  ada  [5],  lalu  ada  metode Single  Exponential  Smoothing,  metode  ini  sudah banyak  membantu  dalam  menyelesaikan  masalah prediksi  salah  satu  penelitian  yang  telah  membuat penelitian ini adalah Ni Luh Wiwik  dkk pada tahun 2019, hasil penelitiannya sistem peramalan penjualan barang  telah  berhasil  diimplementasikan  dengan menampilkan hasil peramalan dengan metode Single Exponential  Smoothing  dimana  metode  ini  sesuai dengan perhitungan data yang bersifat fluktuatif  dan memiliki akurasi yang lumayan tinggi[6].

## TINJAUAN PUSTAKA
Untuk  memperkuat  penelitian  p enulis  akan memaparkan  penelitian  terdahulu  tentang  sistem prediksi  penjualan  menggunakan  metode  Single Exponential Smoothing.
Penelitian yang dilakukan  Ni Luh Wiwik  Sri Rahayu  Ginantra,  dan  Ida  Bagus  Gede  Anandita (2019)  dengan  judul  “Penerapan  Metode  Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang  dengan  hasil  Sistem  peramalan  penjualan barang  telah  berhasil  diimplementasikan  dengan menampilkan hasil peramalan dengan metode Single Exponential  Smoothing  dimana  metode  ini  sesuai dengan perhitungan data yang bersifat fluktuatif [6]
Penelitian  yang  dilakukan  Hari  Iskandar, Yulia Fatma, Januar Al  Amien  (2019)  dengan judul Prediksi  Penjualan  Laptop  Menggunakan  Single Exponential  dengan  hasil  Menghasilkan  sebuah aplikasi sistem prediksi menggunakan metode Single Exponential Smoothing yang dapat digunakan untuk memprediksikan jumlah persediaan penjualan laptop dalam jangka waktu 1 bulan kedepan[7].
Penelitian  yang  dilakukan  Agusta,  Sariyun Naja  Anwar  (2019)  dengan  judul  Aplikasi Forecasting  Penjualan  Dengan  Metode  Single Exponential Smoothing (Studi Kasus:Optik
Nusantara)  dengan  hasil  Aplikasi  forecasting penjualan  lensa  kacamata  Optik  Nusantara  dapat digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  lensa kacamata di bulan berikutnya.[8]
Peramalan  adalah  proses  sistematis  untuk memperkirakan  apa  yang  kemungkinan  besar  akan terjadi di masa depan, berdasarkan pengetahuan dari masa  lalu  dan  situasi  saat  ini,  dengan  tujuan  untuk meminimalkan kesalahan (perbedaan antara kenyataan dan hasil peramalan). Peramalan seharusnya  tidak  memberikan  jawaban  yang  pasti tentang  apa  yang  akan  terjadi,  tetapi  berusaha mencari  jawaban  yang  mendekati  kenyataan sebanyak mungkin. [10].
Penjualan  yaitu  suatu  kegiatan  komunikasi secara individu yang dapat dilakukan untuk mencapai sesuatu  pada  umumnya,  yaitu  meningkatakan penjualan  yang  dapat  menghasilkan  laba  dengan menawarkan  kebutuhan  yang  memuasakan  kepada pasar dalam jangka panjang [14].
Metode  Waterfall  ialah  metode  dalam mengembangkan perangkat lunak yang menyarankan pendekatan  perangkat  lunak  sistematis  yang  diawali melalui  tingkat  kemajuan  sistem  dalam  semua analisis,  disain,  kode,  pengujian,  dan  pemeliharaan. Waterfall dimulai melalui tingkatan kemajuan sistem disegala  fase  tersebut  dan  berlanjut  sampai  sistem berakhir [17].

## METODE

## Teknik Pengumpulan Data
A. Observasi Observasi merupakan suatu metode pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara mengamati  objek  untuk  memperoleh  informasi  – informasi  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini. Penulis  melakukan  observasi  ini  secara  langsung  di PT Sanghiang Perkasa.
B. Wawancara
Wawancara  merupakan  suatu  upaya  untuk mengumpulkan  data  atau  informasi  yang  berkaitan dengan  penelitian  ini.  Disini  penulis  mewawancarai manager PT Sanghiang Perkasa.
C. Studi Literatur
Studi  literature  merupakan  suatu  metode pengumpulan data yang digunakan untuk mempelajari  teori-teori  yang  berhubungan  dengan prediksi  menggunakan  metode  single  exponential smoothing.  Penulis  memperoleh  studi  literature  itu dari situs internet, buku, jurnal, artikel, dan e-book.

## Sampel Dan Populasi
Populasi dalam sampel ini ditunjukan untuk PT Sanghiang Perkasa. Dengan adanya populasi yang
banyak maka penulis dapat menggunakan penentuan sampel.  Sampel  yang  baik  harus  menggambarkan semua  karakteristik  yang  ada  dalam  populasi.  Oleh karena itu sampel yang digunakan untuk penelitian ini adalah  data  penjualan  dari  bulan  juni  2021  sampai Mei  2022  yaitu  berjumlah  190.771.  Data  yang didapatkan  berbentuk  excel  yang  dimana  variable yang  diambil  hanya  nama  barang,  bulan,  tahun  dan total qty dari penjualan.

## Teknik Analisis Data
Adapun  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan Metode Single Exponential  Smoothing.  langkah-langkahnya  adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Teknik Analisis Data

## Pengujian Metode
Ada  beberapa  metode  untuk  pengujian  yang bisa  digunakan  dalam  menghitung  kesalahan peramalan total pengujian ini dapat digunakan untuk membandingkan  model  peramalan,  memverifikasi prakiraan, dan memastikan bahwa prakiraan bekerja dengan benar. Standar  yang sering  digunakan untuk pengukuran  kesalahan  prediksi  yang  digunakan adalah  ( Mean  Absolute  Error )  MAE  untuk  akurasi, ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  MAPE  untuk persentase  akurasi  dan  (Mean  Square  Error)  MSE untuk dalah rata-rata kesalahan kuadrat diantara nilai aktual dan nilai peramalan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perancangan Sistem
Perancangan sistem pada tahap ini merupakan tahapan  untuk  medisain  serta  merancang  dalam
bentuk  visual  berupa  use  case  diagram,  activity diagram  yang  bertujuan  untuk  menggambarkan  alur dalam sebuah proses atau aktivitas.
A. Use Case Diagram
Gambar 2. Use Case Diagram
Use  case diagram  memiliki  satu  aktor  yaitu  admin dimana  admin  memliki  hak  akses  penuh  terhadap sistem yaitu login, Kelola barang, Kelola penjualan, lihat peramalan, lihat hasil pada Usecase diagram dari sistem  yang  dibuat  dimana  admin  diharuskan login untuk  mengakses  seluruh  sistem  dengan  cara memasukkan username dan password terlebih dahulu sebelum  mengelola  data  barang,  data  penjualan, melihat peramalan dan melihat hasil.

## B. Activity Diagram

## Gambar 3. Activity Diagram
Activity  diagram  dari  sistem  yang  dibuat  dimana admin  wajib  login,  memasukkan  username  dan password  terlebih  dahulu.  Dimana  sistem  akan mengecek data login apakah benar atau salah, apabila
salah  maka  tetap  pada  halaman  login,  dan  apabila benar  maka  menampilkan  halaman  utama.  Pada halaman  menu  utama  admin  dapat  mengelola  data barang,  data  penjualan,  melihat  step  by  step perhitungan dan melihat hasil peramalan.

## Implementasi Sistem
a. Tampilan Halaman Login pada  halaman  ini  admin  wajib  mengisi username & password untuk masuk kedalam sistem, apabila  username  dan  password  salah  maka  akan tetap pada halaman login, dan apabila username dan password benar maka akan masuk ke dalam sistem.
Gambar 4.Tampilan  Halaman Login
b. Tampilan Halaman Data Barang
Pada  halaman  data  barang  dimana  pada halaman  ini  admin  dapat  menambah,  merubah  dan menghapus data barang yang ada.
Gambar 5. Tampilan Halaman Data Barang
c. Tampilan Halaman Penjualan tampilan  halaman  penjualan  dimana  pada halaman  ini  admin  dapat  menambah,  merubah  dan menghapus data penjualan yang ada. Batas minimal input data yaitu 12 data.
Gambar 6. Tampilan Halaman Penjualan

## d. Tampilan Halaman Peramalan
Tampilan  halaman  peramalan  dimana  pada halaman  ini  admin  dapat  memilih  nama  barang, bulan  awal,  bulan  akhir  dan  tahun  yang  akan dihitung  peramalannya.  Peramalan  dapat  dilihat dengan  nilai  MAPE  yang  tingkat  persentasenya kecil, maka peramalan tersebut semakin akurat. Pada halaman  peramalan  ini,  sistem  akan  menampilkan semua  perhitungan  prediksi  urut  sesuai  nilai  Alpha dari  0,1-0,9.  Kemudian  akan  menampilkan  hasil prediksi  penjualan  barang  dalam  waktu  satu  bulan kedepan.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Peramalan
e. Tampilan Halaman Hasil halaman  hasil  dimana  pada  halaman  ini admin  dapat  melihat  hasil  peralaman  selama  satu bulan kedepan dan grafik peramalan. Pada halaman hasil ini, sistem akan menampilkan kesimpulan dari perhitungan prediksi penjualan barang.
Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil

## Perhitungan SES
Berikut  ini  merupakan  pengolahan  data menggunakan Metode Single Exponential Smoothing antara perhitungan manual dengan sistem yang telah dibuat.  Data  yang  didapatkan  telah  disederhanakan karena data yang diambil hanya nama barang, bulan, tahun dan jumlah penjualan aktualnya, contoh disini hanya  mencoba  menghitung  prediksi  penjualan periode  berikutnya  dengan  barang  Fitbar  Choco Delight  22  G  Multigrain  sehingga  seperti  tabel berikut :
Table 1. Data Penjualan Aktual No Nama Barang Bulan Penjulan Aktual 1 FITBAR CHOCO DELIGHT 22 G MULTIGRAIN Januari 2022 115.330 2 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN Februari 2022 130.254 3 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN Maret 2022 114.886 4 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN April 2022 119.547 5 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN Mei 2022 117.836 6 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN Juni 2022 125.332 7 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN Juli 2022 110.966 8 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN Agustus 2022 116.200 9 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN September 2022 123.355 10 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN Oktober 2022 119.885 11 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN November 2022 124.550 12 FITBAR  CHOCO DELIGHT  22  G MULTIGRAIN Desember 2022 128.655 Data diatas lalu dihitung dengan menggunakan rumus
𝐹 𝑡+1 = 𝛼 𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 .      (1)
Langkah  pertama  wajib  menentukan  nilai alpha yang terdiri dari 0,1 – 0,9. Dan untuk forecast langkah  pertama  nilainya  wajib  sama  dengan  nilai actual  yang  ada.  Untuk  tahap  selanjutnya  yaitu
menghitung forecast bulan berikutnya dengan contoh nilai alpha 0,1.
Jan – 22 = (0,1*115.330+((1-0,1)*115.330) Jan – 22 = 115.330 Feb – 22 = (0,1*130254+((1-0,1)*115.330) Feb – 22 = 115.330
Mar – 22 = (0,1*114886+((1-0,1)*115.330) Mar – 22 = 116.822
Begitu dengan bulan-bulan berikutnya sehingga menghasilkan nilai forecast  adalah sebagai berikut.
Table 2. Data Penjualan Forecast Dengan Nilai Alpha 0,1 No Bulan Penjualan aktual forecast 1 Januari 2022 115.330 115.330 2 Februari 2022 130.254 115.330 3 Maret 2022 114.886 116.822 4 April 2022 119.547 116.628 5 Mei 2022 117.836 116.920 6 Juni 2022 125.332 117.012 7 Juli 2022 110.966 117.844 8 Agustus 2022 116.200 117.156 9 September 2022 123.355 117.060 10 Oktober 2022 119.885 117.690 11 November 2022 124.550 117.910 12 Desember 2022 128.655 118.574 Table 3. Data Penjualan Forecast Dengan Nilai Alpha 0,9 No Bulan Penjualan aktual Forecast 1 Januari 2022 115330 115330 2 Februari 2022 130254 115330 3 Maret 2022 114886 128762 4 April 2022 119547 116274 5 Mei 2022 117836 119220 6 Juni 2022 125332 117974 7 Juli 2022 110966 124596 8 Agustus 2022 116200 112329 9 September 2022 123355 115813 10 Oktober 2022 119885 122601 11 November 2022 124550 120157 12 Desember 2022 128655 124111

## Pengujian Metode MAPE
Setelah melakukan perhitungan dengan metode  SES,  Langkah  selanjutnya  yaitu  menguji metode  tersebut  dengan  MAPE,  Disini  kita menghitung  setiap  MAPE  dari  alpha  0,1  -  0,9. Adapun perhitungan MAPEnya yaitu.
Langkah  pertama  yaitu  menghitung  nilai errornya,  Untuk  nilai  error  didapatkan  dari  nilai actual  –  nilai  forecast,  Contoh  Aktual  pada  bulan januari  2022  adalah  115.330  dan  forecastnya  juga 115.330 maka :
1. Error Jan-22 = 115.330 - 115.330 = 0
2. Error Feb-22 = 130.254 – 115.330 =
14.924
Selanjutnya  mengubah  nilai  error  kedalam nilai absolute dipergunakan untuk menghasilkan atau mengembalikan sebuah nilai absolut atau nilai positif dari  nilai  numerik  yang  ada.  Sehingga  seperti  table berikut:
Table 4. Data Nilai Eror Nilai 0.1 Bulan Aktual Forecast Error Abs Error Januari 2022 115330 115330 0 0 Februari 2022 130254 115330 14924 14924
Maret 2022 114886 116822 -1936 1936 Apr-22 119547 116628 2919 2919 Mei 2022 117836 116920 916 916 Juni 2022 125332 117012 8320 8320 Juli 2022 110966 117844 -6878 6878 Agustus 2022 116200 117156 -956 956 Sep-22 123355 117060 6295 6295 Oktober 2022 119885 117690 2195 2195 Nov-22 124550 117910 6640 6640 Desember 2022 128655 118574 10081 10081 Table 5 Data Nilai Eror Nilai 0.9 Bulan Aktual Forecast Error Abs Error Januari 2022 115330 115330 0 0 Februari 2022 130254 115330 14924 14924 Maret 2022 114886 128762 - 13876 13876 Apr-22 119547 116274 3273 3273 Mei 2022 117836 119220 -1384 1384 Juni 2022 125332 117974 7358 7358 Juli 2022 110966 124596 - 13630 13630 Agustus 2022 116200 112329 3871 3871 Sep-22 123355 115813 7542 7542 Oktober 2022 119885 122601 -2716 2716 Nov-22 124550 120157 4393 4393 Desember 2022 128655 124111 4544 4544
Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai persentase error dengan perhitungan nilai abs error / nilai actual, contoh % Error Jan-21= 0 / 115330 = 0% % Error Feb-21 = 14924/130254 = 11%
Setelah  didapatkan  nilai  persentase  errornya maka  menghitung  nilai  rata-rata  errornya  agar mendapatkan  hasil  MAPE  Adapun  perhitungnnya adalah
MAPE =
Alpha 0,1 = (0%+11.46%+1.69%+2.44%+0.78%+6.64%+6.2%+ 0.82%+5.1%+1.83%+5.33%+7.84%)/12 MAPE = 4.18%
Begitupun  dengan  nilai  alpha  yang  lain sehingga menghasilkan nilai seperti berikut.
Table 6. Data Nilai MAPE Alpha Mape 0.1 4.18% 0.2 4.01% 0.3 4.06% 0.4 4.12% 0.5 4.18% 0.6 4.39% 0.7 4.67% 0.8 5% 0.9 5.36%
Maka  berdasarkan  hasil  perhitungan  manual yang ada maka nilai  mape yang terkecil adalah dari alpha 0.2 dengan MAPE 4.01%, maka mendapatkan peramalan penjualan periode berikutnya adalah :
Jan – 23 = (0,2*128.655+((1-0,2)* 120.012) Jan – 23 = 121.741.
Pada sistem yang dibuat juga sama yaitu nilai terbaik pada nilai alpha 0,2 mendapatkan nilai MAPE 4.01%  dapat  dilihat  pada  gambar  4.13.  Untuk  nilai akurasi  MAPE  tergantung  dengan  data  yang digunakan  jika  data  yang  digunakan  relatif  sama penjualan tiap bulannya maka nilai MAPE nya akan lebih kecil lagi, namun jika penjualan tiap bulannya naik turun maka nilai akurasi MAPEnya bisa tinggi.

## Gambar 9. Nilai Persamaan Sistem

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dengan  hasil  penelitian  penulis dapat  memberikan  kesimpulan  dari  sistem  prediksi penjualan  menggunakan  metode  single  exponential smoothing  berbasis  web  adalah  telah  berhasil membuat sebuah sistem peramalan penjualan barang pada PT. Sanghiang Perkasa dan berhasil menerapkan metode  single  exponential  smoothing  pada  sistem peramalan  penjualan,  dimana  perhitungan  manual dan  sistem  menghasilkan  nilai  yang  sama  dengan hasil  peramalan  terbaik  terdapat  pada  alpha  0.2 dengan MAPE 4,01%.  Dimana nilai akurasi MAPE
tergantung  dengan  data  yang  digunakan  jika  data yang digunakan relatif sama penjualan tiap bulannya maka  nilai  MAPE  nya  akan  lebih  kecil  lagi,  namun jika  penjualan  tiap  bulannya  naik  turun  maka  nilai akurasi MAPEnya bisa tinggi
Saran memuat berbagai usulan atau pendapat yang  sebaiknya  dikaitkan  oleh  penelitian  sejenis. Saran  dibuat  berdasarkan  kelemahan,  pengalaman, kesulitan, kesalahan, temuan baru yang belum diteliti dan berbagai kemungkinan arah penelitian selanjutnya.
Saran yang dapat disampaikan untuk pengembangan sistem lebih lanjut diharapkan sistem ini  kedepannya  dapat  meramalkan  penjualan  barang dalam beberapa periode tidak hanya periode tertentu saja.  Serta  diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya dapat  menambahkan  variable  data  yang  lebih beragam dan banyak lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Hendini,  “Pemodelan  Uml  Sistem  Informasi Monitoring  Penjualan  Dan  Stok  Barang  (Studi Kasus:  Distro  Zhezha  Pontianak),” Jurnal Khatulistiwa Informatika , vol. 4, 2016. [2] R.  Hayami,  Sunanto,  and  I.  Oktaviandi, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Pada Prediksi Penjualan Bed Sheet,”
Jurnal  CoSciTech  (Computer  Science  and Information Technology) , vol. 2, no. 1, pp. 32–39, Jun. 2021, doi: 10.37859/coscitech.v2i1.2184.
[3] Deayu Dwi Wiranti and Dhamayanti, “Penerapan Metode  Exponential  Smoothing  Pada  Sistem Informasi  Peramalan  Stok  Bahan  Bangunan  di PT. Muara Dua Palembang,” JURNAL  ILMIAH INFORMATIKA GLOBAL , vol. 11, 2020.
[4] M. Naufal, F. Hadju, and A. W. Utami, “Rancang Bangun  Aplikasi  Peramalan  Penjualan  Berbasis Website  Menggunakan  Metode  Time  Series,”
JEISBI , vol. 03, 2022.
[5]
R.  Zunaidhi  and  W.  S.  J  Saputra  dan  Ni  Ketut Sari, “APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER,” Journal Scan , vol. 3, 2021.
[6] N.  Luh,  W.  Sri,  R.  Ginantra,  I.  Bagus,  and  G. Anandita, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan
Penjualan  Barang,” Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI , vol. 3, pp. 433–441, 2019,
[Online]. Available:
http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[7] H. Iskandar, Y. Fatma, and J. al Amien, “Prediksi Penjualan Laptop Menggunakan Single Exponential Smoothing Berbasis Web,”
Computation  Technology  And  its  Application ,
vol. 1, no. 1, pp. 2746–4709, 2019.
[8] S.  Naja  Anwar  and  Agusta,  “APLIKASI
FORECASTING PENJUALAN DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING  (STUDI  KASUS :  OPTIK NUSANTARA),” Proceeding SINTAK , 2019.
[9] Ernita  Silitonga  and  Fujiati,  “PENERAPAN METODE SINGLE
EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PENENTUAN  PENJUALAN  KARTON   JADI PADA PT. INDUSTRI PEMBUNGKUS INTERNATIONAL,” IT Journal , vol. 1, 2019.
[10] D.  M.  al  Hafiz,  K.  Amaly,  J.  Jonathan,  and  M. Teranggono  Rachmatullah,  “Sistem  Prediksi Penyakit  Jantung  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya , vol. 2,  no.  2,  pp.  2716–4063,  2021,  [Online].
Available:
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Dise ase
[11] S. Butsianto and N. T. Mayangwulan, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Mobil Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan  Teknologi Informasi , vol. 3, no. 3, 2020.
[12] R.  Amalia,  S.  Putri,  A.  Alkadri,  and  B.  C. Octariadi,  “APLIKASI  PERAMALAN  STOK BARANG RETAIL MENGGUNAKAN METODE  TREND  MOMENT  PADA  TOKO RIZKA Informasi Artikel ABSTRACT,” Jurnal
Education and Technologi , vol. 3, no. 1, 2022.
[13] I. P. Artaya and T. Purworusmiardi, “Efektifitas Marketplace  Dalam  Meningkatkan  Konsentrasi Pemasaran Dan Penjualan Produk Bagi Umkm Di Jawa  Timur,” Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas Narotama  Surabaya ,  no.  April,  2019,  doi: 10.13140/RG.2.2.10157.95206.
[14] Erwantoni  and  K.  Siahaan,  “Analisis  Dan Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Dan Jasa  Perbaikan  Komputer  Berbasis  Web  Pada Iptek  Komputer  Betara  Kabupaten  Tanjung Jabung  Barat,” Jurnal  Manajemen  Sistem Informasi ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  327–344,  2017, [Online]. Available: http://eprints.binadarma.ac.id/3416/ [15] Madcoms, Pemrograman PHP dan MySQL untuk Pemula .  Yogyakarta:  ANDI,  2018.  [Online].
Available: http://andipublisher.com/produk- 0816006137-pemrograman-php-dan-mysql- untuk-pemula.html
[16] B.  Raharjo, Modul  Pemrograman  Web  HTML, PHP, dan MySQL . Bandung: Modula, 2014.
[17] Aceng Abdul Wahid, “Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” Jurnal Ilmu-ilmu  Informatika  dan  Manajemen  STMIK , vol. 1, 2020.
[18] T.  F.  Fajriyah,  Ahmat  Josi,  “Rancang  Bangun Sistem  Informasi  Tender  Karet  Desa  Jungai Menggunakan  Metode  Waterfall,” Jurnal SISFOKOM , vol. 6, 2017.
[19] Alim  Hardiansyah,  Ravie  Kurnia  Laday,  and Muhammad Suhaeli, “The Design of Population Data  Application  Using  Unified  Modeling Language,” JOIN  (Jurnal  Online  Informatika) , vol. 3, pp. 74–79, 2018.