DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v9i1.548

## Prediksi Penjualan Kertas Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Erinsyah Aditya Nugroho Putro 1) ; Elistya Rimawati 2) ; Retno Tri Vulandari 3)
1,2) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
3) Program Studi Teknologi Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) erinsyahaditya@gmail.com; 2) elistya@sinus.ac.id ; 3) retnotv@sinus.ac.id …….

## ABSTRACT
The  important  thing  on  carry  out  the  business  is  keeping  of  goods  and  services.  The purpose  of  the  business  will  be  reached  when  the  owner  knowing  the  total  of  goods  supply  in their  business.  The  function  using  materials  selling  prediction  model  on  printing  business  is  to estimate  and  calculate  their  selling  prediction.  That  model  used  to  minimize  economic  damage when the costumer  canceled  order  because  of the  materials  uncompleted  well  and  prevent  the paper  damage  in  order  to materials  don’t  save  at  the  warehouse  to  long.  This  research  used Double  Exponential  Smoothing  method  to  know  the  selling  prediction  between  Paper  A  and paper  HVS  A3+.  It  is  also  to  calculate  the  error  prediction  using  MAPE  (Mean  Absolute Percentage Error). The purpose of this study is creating an accurate forecasting application. The form of the prediction result from this application on the next month will be used to buy the paper. The  research  result  on Paper  A  dan  HVS  A3  +is  getting  the  best  alpha  on  12  period  with  the value 0.3 and 0.6 using a MAPE error of 12% and 18%. The value of accuracy level is 88% and 82% which used the alpha to predict the 13 period. The value of prediction on paper A is 446 and the value of prediction on paper HVS A3 + is 474.
Keywords : Printing, Double Exponential Smoothing, Forecasting

## I. PENDAHULUAN
Persaingan  antar  berbagai  industri  dan bisnis  baik  sejenis  maupun  tidak  di  era globalisasi ini terjadi sangat ketat. Perkembangan dunia teknologi informasi yang cepat dan pesat juga mengakibatkan persaingan  dalam  dunia  bisnis  menjadi  rumit dan  kompleks.  Salah  satu  hal  yang  penting dalam bisnis yaitu persediaan barang dagang, Persediaan  barang  dagang  merupakan  faktor dalam menentukan keberhasilan dari perusahaan dagang untuk mencapai tujuannya, karena barang yang dijual mempengaruhi  tingkat  pendapatan  untuk meningkatkan laba perusahaan  [1].
Percetakan merupakan perusahaan yang menyediakan  berbagai  jasa  cetak  kertas, desain,  dan  lain  sebagainya.  Di  mana ketersediaan bahan baku merupakan hal yang paling  penting  guna  menunjang  penjualan. Ketersediaan  bahan  baku  berlebihan  dapat menjadi  kerugian  bagi  perusahaan  pula, karena  bahan  baku  kertas  jika  disimpan terlalu  lama  akan  menyebabkan  kerusakan bahan  baku.  Maka  dari  itu  peramalan penjualan  sangat  dibutuhkan  karena  dengan hal  tersebut  pemilik  dapat  mengetahui jumlah ketersediaan bahan baku yang ada [2].
Salah satu metode yang dapat diterapkan untuk meramal penjualan kertas di percetakan yaitu  dengan Double  Exponential  Smooting.
Kelebihan  dari  metode  ini  dapat  memodelkan trend dan tingkat  dari suatu deret waktu lebih efisien  dibandingkan  metode  lain,  karena memerlukan  data  yang  lebih  sedikit,  dan menggunakan satu parameter sehingga menjadi lebih sederhana [3].
Penelitian  ini  berfokus  pada  prediksi peramalan penjualan kertas Paper A dan HVS A3+  di  Percetakan.  Kedua  kertas  tersebut memiliki  resiko  kerusakan  tinggi  dan  paling banyak digunakan. Tujuan penelitian ini dapat membantu  Percetakan  dalam  pengambilan keputusan pembelian bahan baku pada bulan berikutnya agar lebih maksimal.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sistem
Sistem  adalah  kumpulan  dari  elemen- elemen  yang  berinteraksi  untuk  mencapai suatu tujuan tertentu. Sistem ini menggambarkan  suatu  kejadian-kejadian  dan kesatuan  yang  nyata  adalah  suatu  objek nyata,  seperti  tempat,  benda,  dan  orang- orang yang betul-betul ada dan terjadi[4].

## 2.2. Decision Support System (DSS)
Decision  Support  System  yaitu  sebuah sistem yang mendukung pengambilan keputusan  didalam  situasi  tertentu.  DSS dibuat dengan tujuan untuk menjadi tambahan bagi para pembuat keputusan untuk
memperluas kemampuan didalam merencanakan
sesuatu, tetapi tidak
menghilangkan penilaian dari pembuat keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan menggunakan model analitis, database, penilaian  dan  pandangan  untuk  membuat suatu  keputusan.  Sistem  ini  juga  dapat dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang mengolah  data  menjadi  informasi  untuk mengambil  keputusan  dari  masalah  semi- terstruktur yang spesifik[5].

## 2.3. Peramalan
Peramalan  adalah  sebuar  teknik  untuk memperkirakan  keadaan  dimasa  yang  akan datang melalui pengujian keadaan dimasa lalu dengan  peramalan  ini  selalu  berupaya  untuk meminimumkan  ketidak  pastian  terhadap suatu  masalah  [6].  Kegunaan  ramalan  ini terlihat saat dilakukanya pengambilan keputusan,  keputusan  yang  baik  didapat dengan atas dasar penggunaan pertimbangan-pertimbangan  yang  terjadi  saat keputusan dibuat [6].

## 2.3.1. Penentuan pola data
Ada  beberapa  pola  data  yang  perlu  di perhatikan  dalam  melakukan  peramalan menurut[6], yaitu:
a.  Pola data horizontal
Pola  ini  terjadi  jika  terdapat  data  yang berfluktuasi  disekitar  nilai  rata-rata  yang konstan  atau  sejajar. Suatu  produk  yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama  waktu  tertentu  termasuk  jenis  pola ini.  Pola  khas  dari  data  horizontal  atau stasioner [6]. Seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Pola Data horizontal
b.  Pola Data Musiman
Pola  data  ini  terjadi  jika  terdapat  suatu deret  data  yang  dipengaruhi  oleh  faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan,  atau  hari-hari  pada  minggu tertentu)  Penjualan  dari  produk  seperti minuman  ringan,  es  krim,  dan  bahan bakar pemanas ruang semuanya menunjukan  jenis  pola  ini  [6],  Terlihat pada Gambar 2:
Gambar 2. Pola Data Musiman
c.  Pola Data Siklus
Pola  data  ini  terjadi  jika  terdapat  data yang  dipengaruhi  oleh  fluktuasi  ekonomi jangka panjang
seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis, Contoh  :  penjualan  produk  seperti  mobil, baja,  dan  peralatan  utama  lainya  [6]. Jenis  pola  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar 3:

## Gambar 3. Pola Data Siklus
d.  Pola Data Trend
Pola  data  trend  terjadi  jika  terdapat kenaikan  atau  penurunan  sekuler  jangka panjang dalam data [6] . Contoh : penjualan banyak perusahaan, Jenis pola ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  sebagai berikut :

## Gambar 4. Pola Data Trend
2.4. Metode Double Exponential Smooting
Metode double  exponential  smoothing adalah  metode  peramalan  satu  linier  yang dikemukan oleh Brown, peramalan ini melakukan  pemulusan  tunggal  kemudian dilakukan  lagi  dengan  pemulusan  ganda. Metode  double  exponential  smoothing  biasa digunakan  untuk  meramalkan  pola  data  yang berunsur trend [7]. Rumus yang dipakai dalam implementasi Double  Exponential  Smoothing dari  Brown  ditunjukkan  di  bawah  ini  menurut [8]:
a.  Menentukan Smoothing pertama ( S’t ) S ’t = α Xt + (1- α) S’t-1,                      (1) Xt adalah nilai aktual periode ke-t α adalah parameter smoothing b.  Menentukan Smoothing kedua ( S"t )
S ”t = α S’t + (1- α) S”t-1, (2) α adalah parameter smoothing c.  Menentukan besarnya Konstanta ( at ) at = 2S’t– S”t
(3) d.  Menentukan besarnya Slope ( bt ) b t = α/(1-α) ( S’t – S”t ) (4) α adalah parameter smoothing e.  Menentukan besarnya forecast ( Ft+m ) Ft+m = at + bt m, (5) Keterangan: S’t : nilai pemulusan eksponensial tunggal pada periode ke-t S’t-1 : nilai pemulusan eksponensial tunggal pada periode ke-(t-1) S”t : nilai pemulusan eksponensial ganda pada periode ke-t S”t-1 : nilai pemulusan eksponensial ganda pada periode ke-(t-1) Xt : data aktual time series pada periode ke-t α : parameter pemulusan eksponensial, 0 < α < 1 at,bt : konstanta pemulusan pada periode ke-t
Ft+m      : hasil peramalan untuk periode ke depan yang diramalkan M adalah jumlah periode kemuka yang diramalkan.
M            : jumlah periode ke depan yang diprediksi

## 2.5. MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage
Error )
Nilai  kesalahan  absolut  atau Mean
Absolute percentage error (MAPE), merupakan  salah  satu  metode  yang  di gunakan dalam menghitung kesalahan prediksi  ( forecast  error ),  MAPE  merupakan perhitungan presentase dari Absolute Percentage  Error (APE)  pada  masin-masing periode lalu di cari rata-rata dengan MAPE [9] :
APE = | 𝑨 𝒕 −𝑭 𝒕 𝑨 𝒕 | X 100%                      (6)
MAPE = |∑𝑨𝑷𝑬| 𝒏 (7)
Keterangan  :
𝐴 𝑡 = nilai aktual pada waktu ke t
𝐹 𝑡 = nilai prediksi pada waktu ke t
𝑛 = banyak data
|  | = nilai absolut

## 2.5 Penelitian Terkait
Karmawati pada penelitiannya menghasilkan sebuah aplikasi sistem Peramalan Persediaan Elektronik Menggunakan  Metode Single  Exponential Smoothing
dan Double Exponential Smoothing yang  dapat  digunakan  untuk meramalkan  jumlah  persediaan  penjualan elektronik. Ramalan penjualan Speaker Aktif/Polytron/PAS  200  memiliki  nilai M ean Squared  Error (MSE)  yang  terkecil  terdapat pada  metode Double  Exponential  Smoothing (DES) adalah 36.9455. Pada tahap uji sampel didapat  bahwa  peramalan  penjualan  barang elektronik  yang  tertinggi    dengan  metode Double Exponential Smoothing pada Speaker Aktif/Polytron/PAS  200  adalah    yang  terdapat pada tahun 2016 berjumlah 308 unit [2].
M.  N.  Fawaiq  pada  penelitannya  metode Brown’s Double  Exponential  Smoothing bisa diterapkan  untuk  memprediksi  produksi  padi di  Kabuapaten  Kudus.  Pada  9  kecamatan  di Kabupaten  Kudus  menunjukan  hasil  prediksi produksi  padi  pada  tahun  2019  sebesar 163,435,90  ton  dan  nilai  MAPE  ( Mean Absolute  Percentage  Error )  sebesar  8.64%, berdasarkan  nilai  tersebut  maka  prediksi tergolong  dalam  kategori  tingkat  kesalahan rendah  karena  presentase  kesalahan  kurang dari 10% [3].

## III.  METODE PENELITIAN 3.1. Sumber Data
Data pada penelitian ini diperoleh melalui media  perantara  atau  secara  tidak  langsung yang  berupa  buku,  catatan,  bukti  yang  telah ada,  atau  arsip  baik  yang  dipublikasikan maupun  yang  tidak  dipublikasikan  secara umum . Data ini meliputi data penjualan kertas Paper A dan Hvs A3+ pada Percetakan.

## 3.2. Metode Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan
data yang
digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode observasi, wawancara, dan kepustakaan.
3.2.1. Metode Observasi
Metode  ini  dilakukan  dengan  langsung  di lokasi  Percetakan,  observasi  dilakukan  guna melihat langsung proses bisnis yang berjalan. Data  yang  dikumpulkan  berupa:  menganalisa data  penjualan  kertas  Paper  A  dan  HVS  A3+ pada Percetakan.

## 3.2.2. Metode Wawancara
Pengumpulan data yang dilakukan dengan  wawancara,  dengan  mengajukan pertanyaan kepada pimpinan yang berwenang mengelola data penjualan. Metode  dilakukan  dengan  lisan  sehingga dijawab  dengan  lisan  oleh  pimpinan.  Cara  ini untuk  mendapatkan  keterangan-keterangan pelengkap guna kelancaran kegiatan penelitian pada bidang yang akan diteliti. Data yang diperoleh berupa informasi tentang data penjualan  yang  paling  sering  terjadi,  sejarah perusahaan, struktur organisasi.

## 3.2.3. Metode Kepustakaan
Kepustakaan adalah sebuah cara mengumpulkan  data  dengan  menggunakan pustaka-pustaka  yang  telah  ada  untuk digunakan  sebagai  referensi.  Pada  tahap  ini dilakukan  pengumpulan  data  melalui  studi literature  yaitu  mengumpulkan  bahan-bahan referensi  baik  dari  buku,  artikel,  jurnal, makalah,  maupun  situs  internet  mengenai sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode Double  Exponential  Smoothing dan beberapa  referensi  lain  yang  menunjang tujuan dari penelitian ini.

## 3.3. Metode Analisa
Tahapan  ini  menentukan  analisa  metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yang terdiri dari:

## 3.3.1.  Double Exponential Smooting
Penggunaan  metode Double  exponential smoothing yaitu  guna  menghitung  data penjualan  yang  sudah  diperoleh,  guna menghasilkan  nilai  peramalan  yang  nantinya akan di lakukan pengujian nilai error dari hasil peramalan  tersebut  apakah  hasil  yang  di dapat dinyatakan berhasil. Yaitu menggunakan  rumus (1) untuk  pemulusan pertama  dan  rumus (2) untuk  pemulusan kedua
3.3.2.  MAPE ( Mean Absolute Percentage Error )
Pengunaan  metode  MAPE  adalah  guna menghitung  ketepatan  peramalan  dengan rumus (7) ,  Dalam  penerapannya  semakin kecil  nilai  MAPE  maka  nilai  peramalan  akan mendekati  nilai  sebenarnya.  Kemampuan prediksi  berarti  sangat  baik  jika  nilai  MAPE dengan  rata-rata  kurang  dari  10%  dan mempunyai  kemampuan  prediksi  yang  baik jika rata-rata nilai MAPE kurang dari 20% [3].
3.4. Tahap Perancangan Sistem
Tahapan pembuatan perancangan adalah  dengan  membuat  Diagram  Konteks, selanjutya  dibuat Data  Flow  Diagran (DFD). Sistem  terdiri  dari  Desan  Input,  Desain Output, Desain Teknologi dan Desain Database.  Setelah  Implementdiasi  Sistem dilakukan  Pengujian  Sistem  seperti  Gambar 5.

## Gambar 5 Diagram Perancangan Sistem

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Data penjualan
Berikut  data  penjualan  kertas  1  tahun Paper  A  dan  HVS  A3+  yang  diambil  mulai tahun  Juli  2018  hingga  Juni  2019  Dari Percetakan  ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Analisis data penjualan
BULAN KERTAS PAPER A KERTAS HVS A3 JULI 2018 1000 1256 AGUSTUS 2018 850 775 SEPTEMBER 2018 750 625 OKTOBER 2018 660 665 NOVEMBER 2018 773 515 DESEMBER 2018 607 525 JANUARI 2019 715 640 FEBRUARI 2019 620 615 MARET 2019 570 520 APRIL 2019 530 485 MEI 2019 605 450 JUNI 2019 510 495
Data  penjualan  akan  dijadikan  plot  grafik supaya  dapat  dianalisa,  hasil  plot  ditunjukkan pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6 plot data kertas Paper A
Gambar 7. plot data kertas HVS A3+
Kedua pola data penjualan terlihat bahwa penjualan kedua kertas mengalami penurunan dengan  kata  lain  bahwa  plot  di  atas  berupa plot data trend menurun dikarenakan jika data ditarik  garis  lurus  menunjukan  penurunan sekuler  jangka  panjang  di  antara  garis tersebut [6] ,  Tipe  data  plot  di  atas  dapat  di ramalkan dengan menggunakan Double Exponential Smooting.

## 4.2 Data Perhitungan
Kegiatan  dalam  melakukan  penelitian  di suatu perusahaan memerlukan suatu tindakan serta analisa dengan tujuan untuk memberikan jawaban atau argument terhadap perusahaan.  Analisa  data  pada  penelitian  ini menggunakan  metode Double  Exponential Smoothing dan pengujian validitas menggunakan metode MAPE (Mean Absolute Percentage Error) .

## 4.2.1  Perhitungan Kertas Paper A
M enentukan  nilai  smoothing  (S’t)  pertama dapat  diketahui  dengan  menggunakan  rumus persamaan (1) : Alpha 0,3 berikut ini contoh perhitungannya : S’1= 1000 S’2= (0,3) 850 + (0,7) 1000 = 955 S’3= (0,3) 750 + (0,7) 955 = 893,5 S’4= (0,3) 660 + (0,7) 839,5= 823,45
S’5= (0,3) 773 + (0,7) 823,45 = 808,315 M enentukan nilai smoothing (S’’t) pertama dapat diketahui dengan
menggunakan  rumus  persamaan (2), dan perhitungannya adalah : S”1 = 1000 S”2 = (0,3) 955 + (0,7) 1000 = 986,5 S”3 = (0,3) 893,5  + (0,7) 986,5 =  958,6 S”4 = (0,3) 823,45 + (0,7) 958,6  =  918,055
S”5 = (0,3) 808,315 + (0,7) 918,055 =
885,133
Menentukan  nilai  konstanta  (at)  dapat diketahui dengan menggunakan rumus persamaan (3) dan  perhitungannya adalah : A1 = 2 (1000) - 1000 = 1000 A2 = 2 (955) - 986,5 = 923,5 A3 = 2 (893,5) - 958,6 = 828,4 A4 = 2 (823,45) - 918,055 = 728,845
A5 = 2 (808,315) - 885,133 = 731,497
Menentukan  nilai  konstanta  (bt)  dapat diketahui dengan menggunakan rumus persamaan (4) :
b1 = ( 0,3 (1−0,3) ) (1000 – 1000) = 0 b2 = ( 0,3
(1−0,3) ) (955 – 986,5) = -13,5 b3 = ( 0,3
(1−0,3) ) (893,5 – 958,6) = -27,9 b4 = ( 0,3 (1−0,3) ) (823,45 – 918,055) = -40,545
b5 = ( 0,3 (1−0,3) ) (808,315 – 885,133) = -32,922
Menentukan  nilai  peramalan  (Ft+m)  dapat diketahui dengan menggunakan rumus persamaan (5) : . F2 = 1000 + 0 = 1000 F3 = 923,5 + (-13,5)= 910
F4 = 828,4 + (-27,9) = 800
0 200 400 600 800 1000 1200 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
F5 = 728,845 + (-40,545) = 688 F6 = 731,497 + (-32,922) = 698 Berikut  hasil  perhitungan  Paper  A  dengan alpha 0,3 ditunjukkan pada Tabel 2
Tabel 2. Hasil Perhitungan Paper A Alpha 0,3
Jadi peramalan penjualan item kertas Paper A dibulan  Juli  2019  dengan  alpha  0,3  adalah 490. 4.2.2  Perhitungan Kertas HVS A3+
Perhitungan  pada  kertas  hvs  A3+  ini sama  dengan  perhitungan  pada  kertas  Paper A dengan alpha 0,3 ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan HVS A3+ Alpha 0,3
Jadi peramalan penjualan item kertas HVS A3+  dibulan  Juli  2019  dengan  alpha  0,3 adalah 412.

## 4.3 Implementasi Sistem
Tampilan implementasi
aplikasi peramalan  penjualan  kertas  dengan  metode Double Exponential Smooting:
4.3.1.  Halaman home
Pada  halaman  ini  menampilkan menu  utama  dari  aplikasi,  yaitu  seperti input  item,  penjualan,  forecasting  DLL, tampilan  tersebut  tergantung  pada  hak akses pengguna aplikasi yang masuk.

## 4.3.2.  Halaman Item
Pada  halaman  ini  yaitu  untuk menginputkan  jenis  item  kertas  yaitu kertas  Paper  A  dan  HVS  A3+,  berikut tampilan ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Item

## 4.3.3.  Halaman Penjualan
Pada  halaman  penjualan  ini  digunakan untuk  menginputkan  data  penjualan  kertas Paper  A  dan  HVS  A3+  perbulanya,  berikut tampilan ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman Penjualan

## 4.3.4.  Halaman Forecasting
Pada  halaman forecasting ini  berisi tampilan  hasil  peramalan  dengan  alpha terbaik  dan  hasil  mape  setiap  alpha yang  di  gunakan,  berikut  tampilan ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman forecasting

## 4.3.5.  Halaman Grafik
Pada  halaman  grafik  berisi  tampilan pilihan  grafik  yang  ingin  ditampilkan, serta akan menampilkan grafik peramalan  dan  data  penjualan,  berikut tampilan ditunjukkan pada Gambar 11.

## 4.4 Uji validitas
Metode  pengukuran  kesalahan  peramalan yang  digunakan  adalah Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) dengan berdasarkan persamaan rumus (6) dan (7) [8]

## 4.4.1 Hasil Uji Validitas Kertas Paper A
Berikut  merupakan  hasil  uji  validitas Paper A ditunjukkan pada Tabel 4.

## Tabel 4 Perhitungan MAPE Kertas Paper A
Berdasarkan  Tabel  4  maka  diperoleh rata-rata kesalahan prediksi dengan menggunakan  nilai  α  =  0,3  sebesar 10,85323%
dengan tingkat akurasi 89,146774%, α  =  0,4  sebesar  11,07046% dengan  tingkat  akurasi 88,92954%    dan  α  = 0,5  sebesar  11,60584%  dengan  tingkat akurasi  88,39416%. hasil  menujukkan  bahwa peramalan termasuk baik karena tingkat error di bawah 20% menurut [3].

## 4.4.2  Hasil Uji Validitas Kertas HVS A3+
Berikut merupakan  hasil uji validitas  HVS A3+ ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Perhitungan MAPE Kertas HVS A3+
Berdasarkan  Tabel  5  maka  diperoleh rata-rata kesalahan prediksi dengan menggunakan  nilai  α  =  0,3  sebesar 20,62697% dengan tingkat akurasi
79,37303%,  α  =  0,4  sebesar  17,98788% dengan  tingkat  akurasi 82,01212%    dan  α  = 0,5  sebesar  18,12157%  dengan  tingkat akurasi  81,87843%. hasil  menujukkan  bahwa peramalan termasuk baik karena tingkat error di bawah 20% menurut  [3].
4.4.3  Uji Validitas perbandingan peramalan dan aktual Berikut hasil pengujian peramalan aplikasi  dengan  perbandingan  nilai  aktual pada  bulan  yang  sama  guna  mengetahui hasil  selisih  peramalan  dan  aktual,  hasil pengujian ditampilkan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5 Perhitungan MAPE Kertas HVS A3+
Perbandingan peramalan 5 periode didapat  bahwa  pada  Paper  A  rata-rata  error sedikit  naik  di  bandingkan  pada  peramalan awal,  yaitu  12%  naik  menjadi  14%  namun peramalan  tersebut  masih  dikatakan  baik karena error masih dibawah 20% menurut [3], serta pada peramalan HVS A3+ rata-rata error mengalami  penurunan,  yaitu  pada  peramalan awal  18%  menjadi  8%  dimana  hal  tersebut sangatlah  bagus  peramalan  berjalan  dengan baik.

## V.  PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  diatas  maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1.  Terciptanya  sistem  peramalan  penjualan yang dapat meramalkan penjualan kertas dengan  metode Double  Exponential Smooting. Sistem  yang  telah  dibangun ini  dapat  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan pembelian bahan baku.
2.   Pada pengujian validitas dengan nilai α = 0,3 ; 0,4 ; 0,5 didapatkan hasil:
a. Pada hasil Paper A diperoleh rata-rata
kesalahan prediksi dengan menggun akan  nilai  α  =  0,3  sebesar 10,85323%  dengan  tingkat  akurasi 89,146774%, α  =  0,4  sebesar
11,07046%  dengan  tingkat  akurasi 88,92954%    dan  α  =  0,5  sebesar 11,60584%  dengan  tingkat  akurasi 88,39416%,dan  di  dapat  hasil  alpha terbaik  pada  alpha  0,3  dengan  hasil peramalan 490.
b. Pada  HVS  A3+  diperoleh  rata-rata kesalahan prediksi dengan menggunakan  nilai  α  =  0,3  sebesar 20,62697%  dengan  tingkat  akurasi 79,37303%, α = 0,4 sebesar 17,98788%  dengan  tingkat  akurasi 82,01212%    dan  α  =  0,5  sebesar
18,12157%  dengan  tingkat  akurasi
81,87843%,  dan  di  dapat  hasil  alpha terbaik  pada  alpha  0,4  dengan  hasil peramalan 441.
3.  Pengujian  aplikasi  sistem  didapatkan hasil:
a. Pada  peramalan  Paper  A  di  aplikasi didapat  alpha  terbaik  pada  periode  ke 12  yaitu  sebesar  0,3  dengan  error sebesar  12%  dan  tingkat  akurasi
sebesar  88%,  dimana  alpha  tersebut digunakan  untuk  meramalkan  periode ke 13 dan menghasilkan nilai peramalan yaitu 446.
b. Pada  peramalan  HVS  A3 + di  aplikasi didapat  alpha  terbaik  pada  periode  ke 12  yaitu  sebesar  0,6  dengan  error sebesar  18%  dan  tingkat  akurasi sebesar  82%,  dimana  alpha  tersebut digunakan  untuk  meramalkan  periode ke 13 dan menghasilkan nilai peramalan yaitu 474.
4.  Perbandingan peramalan 5 periode didapat  bahwa  pada  Paper  A  rata-rata error  sedikit  naik  dibandingkan  pada peramalan  awal  yaitu  12%  naik  menjadi 14%  namun  peramalan  tersebut  masih dikatakan  baik  karena  error  masih dibawah 20%, serta pada peramalan HVS A3+ rata-rata error mengalami penurunan yaitu  pada  peramalan  awal  18%  menjadi 8%  dimana  hal  tersebut  sangatlah  bagus peramalan berjalan dengan baik.

## 5.2. Saran
Saran untuk mengembangkan atau menyempurnakan  sistem  peramalan  ini  yaitu sebagai berikut:
1.  Dalam  penggunaan  sistem  peramalan  ini pengguna diharapkan teliti dalam penginputan penjualan setiap periodenya, karena  setiap  kesalahan  sedikit  saja dapat  menghasilkan  hasil  peramalan yang berbeda pula.
2.  Aplikasi  ini  dapat  dikembangkan  guna dapat  meramalkan  jenis  kertas  lain  baik itu  menggunakan  metode  yang  sama ataupun  berbeda  agar  lebih  bermanfaat nantinya.
3.  Aplikasi dapat dikembangkan menggunakan  basis  lain  contoh  seperti berbasis  Web  yang  nantinya  dapat  lebih mudah diakses.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Listian and S. D. W. 12STIE, “Analisis Pengelolaan  Persedian  Barang  Dagang Untuk  Mengoptimalkan  Laba,” STIE Kesuma  Negara  Blitar ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 95 –103, 2019.
[2] Karmawati  and  W.  Fuadi,  “Peramalan Penjualan Elektronik Menggunakan
Metode  Single  Exponential  Smoothing
Dan Double Exponential Smoothing Pada
Toko  Lina  Mandiri,” J.  Sist.  Inf.  ISSN
2598-599X , vol. 1, pp. 27 –53, 2014.
[3]  M. N. Fawaiq, A. Jazuli, and M. M. Hakim, “Prediksi hasil pertanian padi di kabupaten kudus dengan metode brown’s double exponential smoothing,” vol. 4, pp. 78 –87, 2019.
[4] H. Jogiyanto, “Sistem Teknologi Informasi,” Ranc.  Bangun  Sist.  Inf. Penjualan  Pada  Mina  Mark.  Benowo ,  pp.
6 –28, 2005.
[5] A.  Lieberty  and  R.  V.  Imbar,  “Sistem Informasi  Meramalkan  Penjualan  Barang
Dengan  Metode  Double  Exponential Smoothing (Studi Kasus: PD. Padalarang Jaya),” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.
1, no. 1, 2015.
[6] S.  Hanief  and  A.  Purwanto,  “Peramalan Dengan  Metode  Exponential  Smoothing
Dan  Analisis  Sistem  Untuk  Penentuan Stok Atk ( Ker tas a4 ),” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 279 –284, 2017.
[7]  T. D. Andini and P. Auristandi,
“Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor di  UD  Achmad  Jaya  Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing,”
J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 10, no. 1, pp.
1 –10, 2016.
[8]  S.  Makridakis,  S.  Wheelwright  C,  and  V. E. McGee, Metode dan Aplikasi
Peramalan .  Jakarta:  Binarupa  Aksara,
1999.
[9]  T.  Hendriani,  M.  Yamin,  and  A.  P.  Dewi,
“Sistem  Peramalan  Persediaan  Obat Dengan  Metode  Weight  Moving  Average Dan Reorder Point (Studi Kasus:
Puskesmas  Soropia),” semanTIK ,  vol.  2, no. 2, pp. 207 –214, 2017.