Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 72-80

## Penerapan Metode Single Moving Average Dalam Peramalan Persediaan Bahan Pangan
Kukuh Rizqi Liyadi 1 , Heny Pratiwi 2 , Pitrasacha Aditya 3 , Muhammad Ibnu Sa’ad 4 1,2,3,4 STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia E-mail: kukuhliyadi97@gmail.com 1 ,  henypratiwi@wicida.ac.id 2 , pitra@wicida.ac.id 3 , saad@wicida.ac.id 4

## Abstract
Forecasting  is  a  technique  that  is  quite  widely  used  today  and  has  been  developed since  the  19th  century.  In  line  with  the  development  of  increasingly  sophisticated forecasting  techniques  accompanied  by  developments  in  the  use  of  computers. Forecasting  can  predict  or  estimate  what  will  happen  in  the  future  using  certain techniques  so  that  forecasting  has  received  increasing  attention  in  recent  years.  Web- based applications are one of the systems that support the development of computer use, therefore in this study, researchers develop web-based applications for forecasting using the  Single  Moving  Average  method.  In  this  study,  forecasting  was  carried  out  using  the Single  Moving  Average  method  to  find  out  how  much  food  is  needed  in  the  following month  based  on  actual  data  from the previous  months.  Based  on forecasting  which  was carried out using actual data from December 2021 to June 2022, the results obtained in the following month, namely July 2022, were 2,901 kg.
Keywords: Single Moving Average, MSE, MAE, Forecasting, Inventory

## Abstrak
Peramalan  adalah  sebuah  teknik  yang  cukup  banyak  digunakan  pada  saat  ini  dan telah  dikembangkan  sejak  abad  ke-19.  Sejalan  dengan  perkembangan  teknik  peramalan yang  semakin  canggih  dengan  dibarengi  oleh  perkembangan  penggunaan  komputer. Peramalan dapat memprediksi atau memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan  datang  dengan  menggunakan  teknik-teknik  tertentu  sehingga  peramalan  semakin memperoleh perhatian beberapa tahun terakhir. Aplikasi berbasis web merupakan salah satu sistem  yang  mendukung  perkembangan  penggunaan  komputer,  maka  dari  itu  pada  penelitian  ini, peneliti  mengembangkan  aplikasi  berbasis  web  untuk  melakukan  peramalan  yang  menerapkan metode  Single Moving Average. Dalam penelitian ini dilakukan peramalan menggunakan metode Single Moving  Average untuk   mengetahui seberapa banyak bahan pangan  yang diperlukan pada bulan  berikutnya  berdasarkan  data  aktual  bulan-bulan  sebelumnya.  Berdasarkan  peralaman  yang dilakukan  menggunakan  data  aktual  bulan  desember  2021  s/d  bulan  juni  2022,  didapatkan  hasil pada bulan selanjutnya yaitu bulan juli 2022 adalah sebesar 2.901 kg.
Kata Kunci: Single Moving Average, MSE, MAE, Peramalan, Persediaan

## 1. Pendahuluan
Pusat  Toko  Tani  Indonesia  didirikan  untuk  mempromosikan  kegiatan  PUPM  melalui Toko  Tani  Indonesia  dan  untuk  memudahkan  konsumen  dalam  mengakses  produk makanan  asli.  Toko  Tani  Indonesia  Center  dapat  memberikan  donasi  untuk  kelancaran distribusi  sembako,  pemasaran  sembako  kepada  warga  dengan  harga  terjangkau, ketersediaan perbekalan dan kemudahan akses ke penerima sembako murah.
Pangan  Gapoktan/LUPM  termasuk  pangan  yang  dibeli  oleh  pedagang  di  toko-toko petani  di  Indonesia  Center  dan  dijual  kembali  kepada  pembeli  dengan  harga  terjangkau. Oleh karena itu Kapoktan/LUPM menyediakan pangan terutama beras, gula dan minyak setiap bulan. Lainnya diterbitkan setiap bulan.

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 72-80
Suatu  toko  memiliki  tujuan  utama  yaitu  memperoleh  keuntungan  dengan memperhitungkan  persediaan  yang  optimal.  Persediaan  optimal  yang  dimiliki  suatu perusahaan dapat menentukan kebutuhan persediaan sesuai dengan yang dibutuhkan agar mampu menyeimbangkan kebutuhan[1].
Memilih  cadangan  makanan  bulanan  diharapkan  membutuhkan  data  yang  lebih  tua untuk memeriksa atau memperkirakan cadangan makanan. Setiap kegiatan yang mengkaji atau memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan memerlukan prediksi.
Peramalan merupakan bagian yang sangat penting karena kegiatan peramalan biasanya digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  manajemen  organisasi  yang  digunakan  untuk menentukan  tujuan  dan  sasaran  [2].  Oleh  karena  itu,  Pusat  Toko  Tani  Indonesia  perlu membuat  sistem  peramalan  persediaan  pangan.  Keluaran  dari  sistem  ini  nantinya  dapat digunakan  sesuai  dengan  proses  peramalan  untuk  menganalisis  tingkat  persediaan makanan di masa mendatang.
Untuk  mengetahui  jumlah  bahan  pangan  pada  bulan/periode  selanjutnya,  diperlukan adanya suatu metode kuantitatif yang mampu memprediksi persediaan bahan pangan [3]. Ada beberapa metode yang digunakan dalam peramalan, pada penelitian ini menggunakan metode Single  Moving  Average .  Dipilih  metode Single  Moving  Average karena  pada penelitian  ini  memanfaatkan  data  aktual  masa  lalu  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi dimasa  depan  [4].  Metode Single  Moving  Average memiliki  sifat  khusus  untuk menentukan  perkiraan  masa  depan  yang  memerlukan  data  historis  untuk  periode  waktu tertentu.  Semakin  lama  jangka  waktu  dari  rata-rata moving  average ,  semakin  jelas  efek perataan dalam memprediksi rata-rata Single moving average yang lebih halus [5]. Untuk  mengetahui  metode  prediksi  yang  paling  tepat  adalah  dengan  cara membandingkan  metode  prediksi  sebelumnya  dengan  metode  yang  dilakukan  oleh peneliti, kemudian mengambil hasil peramalan yang mendekati data aktual yang memiliki error yang kecil [6].
Terdapat  peneliti  lain  yang  melakukan  penelitian  terkait  permalan  penjualan  dengan metode  arima  box-jenkins,  dari  hasil  penelitiannya  dengan  mempelajari  nilai  penjualan pada masa lalu dapat digunakan untuk peramalan penjualan dimasa depan, sehingga dapat diketahui jumlah barang yang harus disediakan dengan lebih cepat dan tepat [7].
Pada  penelitian  yang  berjudul  “penerapan  metode single  moving  average dan exsponential  smoothing pada  usaha asrie  modesta”  bertujuan  untuk  menganalisis jumlah permintaan produk batik pada periode kedua tahun 2018, menganalisis metode peramalan yang  paling  tepat,  dan  menganalisis  prakiraan  untuk  periode  pertama  tahun  2019 menggunakan  metode  peramalan  yang  dipilih  [8].  Hasil  ramalan  dengan  metode  single moving  average  permintaan  produk  batik  tahun  2019  adalah  sebesar  3.936  dengan  error MSE sebesar 693.718[9].
Pada  penelitian  lain  yang  berjudul  “ Decision  Support  System  Forecasting Penjualan Menggunakan Metode Simple Moving Average ” bertujuan untuk memprediksi penjualan di  bulan  selanjutnya,  memudahkan  Perusahaan  dalam  memilih  keputusan  untuk  restock barang dalam jumlah banyak atau sedikit. Hasil analisis yang diperoleh dari data historis penjualan  CV.  Perkakas  Indonesia  pada  bulan  Januari  2022  sampai  Juli  2022,  dengan menggunakan nilai interval 2,3,4 dan 5 pada Penjualan selama 9 periode didapatkan nilai Interval 2 yang  menghasilkan nilai akurasi forecasting MSE dan RMSE paling baik dan memiliki  tingkat Mean  Squared  Error lebih  kecil  dibandingkan  metode  Simple  moving average  3  Bulanan,  4  Bulanan,  ataupun  5  Bulanan  [10].  Keakuratan  permalan  dapat diperoleh  dengan  cara  mengukur  mean  squared  error-nya.  Semakin  kecil mean  squared error suatu peramalan maka akan semakin akurat [11].
Pada  peramalan  persediaan  bahan  pangan  menggunkan Single  Moving  Average, diharapkan  mampu menghasilkan peramalan dibulan selanjutnya untuk dapat mengetahui seberapa besar nilai dari data actual yang akan diuji menggunakan Single Moving Average dan nilai error yang dihasilkan dari peramalan persediaan bahan pangan.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 72-80
Peramalan  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  metode single  moving average pada  data  aktual  penjualan  selama  periode  6  bulan,  yakni  bulan  Desember 2021 dan Juni 2022 untuk menghasilkan ramalan bulan-bulan selanjutnya.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  kuantitatif  berupa  angka  yang  diolah menggunakan  rumus,  sehingga  memperoleh  hasil  berdasarkan  perhitungan  dengan rumus tersebut [12] [13].
Single  Moving  Average adalah  suatu  metode  peramalan  dengan  menggunakan data-data  pada  masa  lalu,  kemudian  di  jumlahkan  dan  melakukan  perhitungan  rata - rata  untuk  mengetahui  suatu  informasi  yang  mungkin  akan  terjadi.  Untuk menentukan  ramalan  pada  periode  yang  akan  datang,  diperlukan  data  historis dengan jang ka waktu tertentu [14]. Metode single moving average memiliki karater khusus  yaitu  memerlukan  data  historis  dengan  jangka  waktu  tertentu  dan  semakin pajang  waktunya  maka moving  average yang  akan  dihasilkan  akan  semakin  halus [15]. Formula matematis single moving average dapat dilihat pada formula (1):
(1)
Keterangan :
M t
: Moving Average periode t F t +1
: Ramalan periode t + 1
X t : Nilai riil periode ke t
N
: Jumlah batas dalam moving average
Peramalan  akan  memberikan  peluang  terjadinya  kesalahan  peramalan ( error ) . Dalam metode ini, untuk menghitung error maka digunakan :
a) Mean  Squared  Error  (MSE) adalah  metode  lain  untuk  mengevaluasi  metode peramalan.  Masing-masing  kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan  [16].  Kemudian dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  jumlah  observasi.  Pendekatan  ini  mengatur kesalahan  peramalan  yang  besar  karena  kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan [17].  Suatu  teknik  yang  menghasilkan  kesalahan  moderat  mungkin  lebih  baik untuk salah satu yang memiliki kesalahan kecil tapi kadang-kadang menghasilkan sesuatu  yang  sangat  besar.  Semakin  kecil  nilai MSE maka  hasil  peramalan semakin bagus [18]. Perhitungan rumus MSE dapat dilihat pada formula (2):
MSE = ∑ (2)
b) Ukuran umum dari kesalahan prediksi yang digunakan adalah mean absolute error (MAE)  [19]. Mean  Absolute  Error (MAE)  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  mengukur  keakuratan  model  prediksi.  Nilai  MAE  mewakili kesalahan  absolut  rata-rata  antara  hasil  prediksi  dan  nilai  aktual  [20].  Secara rumus MAE dijelaskan pada formula (3) :
MAE = ∑ (3)
Keterangan Rumus MSE dan MAE : Error = Data periode ke t – Peramalan periode ke t : Data periode ke t
: Ramalan periode ke t

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisis  dan  perancangan  sistem  aplikasi  untuk  peramalan  bahan  pangan  dibangun atau  dikembangkan  dengan  maksud  untuk  membantu  dalam  proses  persediaan  bahan pangan beras pada Toko Tani Indonesia Center Kaltim.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 72-80

## 3.1. Analisis Data
Dalam  manganalisis masalah yang sedang dihadapi oleh Toko Tani Indonesia Center Kaltim kemudian mencoba untuk mencari solusi yang efektif dan efisien melalui sebuah sistem aplikasi yang baru sehingga mempermudah dalam menjalankan operasional kepada karyawan Toko Tani Indonesia Center Kaltim.

## 3.2. Analisis Kebutuhan
Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis data kuantitatif, data yang  diperoleh  berupa  angka-angka  yang  diolah  dengan  metode  komputasi.  Data  yang dibutuhkan untuk penelitian ini adalah:
a) Data beras;
b) Data transaksi.
3.3. Penerapan Metode Single Moving Average Dalam  penelitian  ini  terdapat  3  tahapan penerapan metode Single Moving Average :
a) Penentuan Metode Perhitungan Peramalan Tahun 2022 Bulan Januari – Juni Untuk dapat melakukan peramalan diperlukan data data dari bulan sebelumnya.  Data
bulan sebelumnya digunakan sebagai panduan untuk dapat melakukan peramalan.
Tabel 1. Data Pengeluaran Beras Bulan Agustus 2021 – Juni 2022 Bulan/Tahun Pengeluaran (Kg) Agustus 2021 375 September 2021 1.500 Oktober 2021 1.750 November 2021 1.000 Desember 2021 2.300 Januari 2022 650 Februari 2022 3.725 Maret 2022 2.350 April 2022 3.715 Mei 2022 3.400 Juni 2022 2.140 Juli 2022 ?
b) Metode Single Moving Average 4
Perhitungan  peramalan  berdasarkan  data  aktual  pada  periode  bulan  Desember  2021 sampai Juni 2022. Tabel data aktual dan peramalan Moving Average 4 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Aktual dan Peramalan Moving Average 4 Bulan/Tahun Aktual Moving Average 4 Agustus 2021 375 - September 2021 1.500 - Oktober 2021 1.750 - November 2021 1.000 - Desember 2021 2.300 1.156,25 Januari 2022 650 1.637,5 Februari 2022 3.725 1.425 Maret 2022 2.350 1.918,75 April 2022 3.715 2.256,25 Mei 2022 3.400 2.610 Juni 2022 2.140 3.297,5 Juli 2022 ? 2.901
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 72-80
c) Perhitungan Metode Single Moving Average 4
1. Perhitungan  Peramalan  Persediaan  dengan  menggunakan  Metode Single  Moving Average dengan formula (1) :
Perhitungan peramalan berdasarkan data aktual :
Bulan Des 21   =
Bulan Jan 22   = Bulan Feb 22 =
Bulan Mar 22   =
Bulan Apr 22  =
Bulan Mei 22  =
Bulan Jun 22 =
Sehingga untuk ramalan bulan Juli 2022 dengan menggunakan Single Moving Average 4 bulanan adalah sebagai berikut :
Bulan Juli 22 =
Hasil peramalan yang didapatkan untuk bulan Juli adalah 2.901 Kg
2. Perhitungan Error Peramalan
Perhitungan MSE dengan data aktual hasil peramalan yang dikuadratkan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Aktual dan Hasil Peramalan Dikuadratkan Bulan/Tahun Aktual Moving Average 4 (Aktual – Peramala)^2 Agustus 2021 375 - - September 2021 1.500 - - Oktober 2021 1.750 - - November 2021 1.000 - - Desember 2021 2.300 1.156,25 1.308 Januari 2022 650 1.637,5 975.15 Februari 2022 3.725 1.425 529 Maret 2022 2.350 1.918,75 185.97 April 2022 3.715 2.256,25 2.127 Mei 2022 3.400 2.610 624.1 Juni 2022 2.140 3.297,5 1.339 MSE (Mean Squared Error) 2.318
Perhitungan rumus MSE dapat dilihat pada formula (2). Adapun perhitungannya adalah sebagai berikut : Perhitungan MSE ( Mean Squared Error ) :
MSE = ∑ = = 331.14 Sehingga  hasil  dari  perhitungan error menggunakan MSE ( Mean Squared  Error ) adalah 331.14 Dari perhitungan di atas nilai error yang peroleh sebesar 331.14. Dengan melihat data yang terdapat pada Tabel 3, angka tersebut dapat dikatakan lebih kecil bila dibandingkan dengan angka yang telah didapat. Angka error jauh lebih kecil dari pada angka hasil dari nilai  aktual  –  peramalan  ^2  maka  hal  ini  mengandung  arti  bahwa  nilai  angka  tersebut masih dapat diterima.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 72-80
3. Perhitungan MAE (Mean Absolut Error)
Hasil  perhitungan MAE dengan  data  aktual  hasil  peramalan  yang  dikurangkan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Aktual dan Hasil Peramalan Dikurangkan Bulan/Tahun Aktual Moving Average 4 (Aktual – Peramalan) Agustus 2021 375 - - September 2021 1.500 - - Oktober 2021 1.750 - - November 2021 1.000 - - Desember 2021 2.300 1.156,25 1.143,75 Januari 2022 650 1.637,5 987,5 Februari 2022 3.725 1.425 2.300 Maret 2022 2.350 1.918,75 431,25 April 2022 3.715 2.256,25 1.458,75 Mei 2022 3.400 2.610 790 Juni 2022 2.140 3.297,5 1.157,5 MAE (Mean Absolut Error) 8.268,75
Perhitungan rumus MAE dapat dilihat pada formula (3). Adapun perhitungannya adalah sebagai berikut : Perhitungan MAE (Mean Absolut Error) :
MAE = ∑ =
= 1.181,25
Sehingga  hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan error menggunakan MAE ( Mean Absolut Error ) adalah 1.181,25
Dari  perhitungan  di  atas  nilai error yang  peroleh  sebesar  1.181,25.  Dengan  melihat data  yang  terdapat  pada  Tabel  4  angka  tersebut  dapat  dikatakan  lebih  kecil  bila dibandingkan  dengan  angka  yang  telah  didapat,  angka error jauh  lebih  kecil  dari  pada angka hasil dari nilai aktual – peramalan maka hal ini mengandung arti bahwa nilai angka tersebut  masih  dapat  diterima.  Semakin  kecil  nilai Mean  Absolut  Error ,  semakin  baik nilai tersebut dalam melakukan peramalan.
3.4. Tampilan Penerapan Single Moving Average Untuk Prediksi Persediaan Barang Berbasis Web
a) Halaman Login
Sebelum  masuk  ke  dalam  aplikasi  terdapat  halaman  login  yang  digunakan  untuk masuk  ke  dalam  aplikasi.  Menu  login  terdiri  dari  email  dan  kata  sandi  terkait.  Halaman login dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Halaman Login
b) Halaman Komoditas
Halaman  Komoditas  berfungsi  untuk  menambahkan  komoditas  apabila  ingin menambahkan beberapa komoditas yang lainnya selain dari yang sudah ada serta terdapat tombol aksi tambah data, edit, dan delete. Halaman komoditas dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Halaman Komoditas
c) Halaman Catatan Pengeluaran
Halaman  Catatan  Pengeluaran  berfungsi  untuk  menambahkan  data  pengeluaran  per bulan, sehingga data tersebut akan tampil pada halaman catatan pengeluaran juga terdapat tombol  aksi  seperti  tambah  data, edit, dan delete. Halaman  Catatan  Pengeluaran  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Halaman Catatan Pengeluaran
d) Halaman Single Moving Average
Halaman Single  Moving  Average adalah  halaman  yang  dapat  melakukan  sebuah perhitungan menggunakan metode Single Moving Average. Pada halaman ini data yang di gunakan  adalah  data  yang  berasal  dari  halaman  catatan  pengeluaran,  data  tersebut dihitung  dan  mendapatkan  hasil  yang  akan  tampil  pada  halaman single  moving  average dan juga terdapat tombol aksi seperti lakukan prediksi dan delete. Halaman Single Moving Average dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Single Moving Average
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 72-80
e) Halaman Prediksi Pengeluaran
Halaman Tambah Data Pengeluaran halaman yang dapat melakukan penambahan data pengeluaran  dengan  memilih  komoditas  serta  mengisi  bulan,  tahun  dan  jumlah pengeluaran,  sehingga  data  tersebut  masuk  ke  dalam  halaman  catatan  pengeluaran. Halaman Prediksi Pengeluaran dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Halaman Tambah Data Pengeluaran

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  peramalan  menggunakan Single  Moving  Average dan  penggunaan  data actual  bulan  desember  2021  sampai  dengan  juni  2022,  maka  hasil  peramalan  yang didapatkan  pada  bulan  juli/selanjutnya  adalah  2.901 kg.  Dari  perhitungan  MSE  ( Mean Squared  Error ),  nilai error yang  didapatkan  adalah  sebesar  331.14.  Dari  perhitungan tersebut bahwa nilai error jauh lebih kecil dari pada hasil perhitungan nilai menggunakan data actual sehingga nilai angka tersebut masih dapat diterima

## Daftar Pustaka
[1] N. Z. Ramadhani, Z. Saidah, and R. S. Natawidjaja, “Analisis Persediaan Bahan Pangan pada sebuah Rumah Sakit di Kota Depok Analysis of Food Inventory in a Hospital at Depok City,” vol. 33, no. 1, pp. 78–82, 2022.
[2] L.  Mekar  Tanjung  and  A.  Fahmi,  “Perhitungan  Peramalan  Pengadaan  Obat Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dan  Single  Moving Average Pada Unit Farmamin Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah Calculation of  Procurement  Forecasting  Using  Single  Exponential  Smoothing  Method  And Sin,” Joins , vol. 02, no. 02, pp. 234–243, 2017.
[3] I.  Asidik,  Kusrini,  and  Henderi,  “Decision  Support  System  Model  of  Teacher Recruitment  Using  Algorithm  C4.5  and  Fuzzy  Tahani,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1140, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1140/1/012030.
[4] K. Puspatika and Y. Kusumawati, “Peramalan harga cabai dengan metode ARIMA ARCH- GARCH dan Single Moving Average di Kota Semarang,” J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2018.
[5] A.  N.  Putri  and  A.  K.  Wardhani,  “Penerapan  Metode  Single  Moving  Average Untuk Peramalan Harga Cabai Rawit Hijau,” Indones. J. Technol. Informatics Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 37–40, 2020, doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5653.
[6] M.  Alamsyah  and  R.  Arnie,  “Model  Aplikasi  Prediksi  Penjualan  Sepeda  Motor Dengan Metode Single Moving Average,” Jutisi , pp. 779–788, 2016.
[7] O.  S.  Bachri,  “Forecasting  Jumlah  Perkara  Perceraian  Menggunakan  Single Moving  Average  di  Pengadilan  Agama  Sumber,” J.  Ilm.  Intech    Inf.  Technol.  J. UMUS , vol. 1, no. 02, pp. 23–32, 2019, doi: 10.46772/intech.v1i02.67.
[8] A.  Apriliani,  H.  Zainuddin,  A.  Agussalim,  and  Z.  Hasanuddin,  “Peramalan Tren Penjualan  Menu  Restoran  Menggunakan  Metode  Single  Moving  Average,” J.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Desember  (2022), pp. 72-80
Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  6,  p.  1161,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020722732.
[9] M.  Jumlah  Sembuh  Dan  Meninggal  Pada,  “Penerapan  Metode  Single  Moving Average Untuk,” vol. 3, 2020.
[10] S.  Kasus  and  C.  V  Perkakas,  “Decision  Support  System  Forecasting  Penjualan Menggunakan Metode Simple Moving Average,” vol. 11, pp. 214–222, 2022.
[11] H. Maros and S. Juniar, “ 済無 No Title No Title No Title,” pp. 1–23, 2016.
[12] P.  M.  Abdullah, Living in the world that is fit for habitation : CCI’s ecumenical and religious relationships . 2015.
[13] I. Setiawan and N. Nasution, “Peramalan Penjualan Parfum Menggunakan Metode Single Moving Average (Sma) (Studi Kasus : Im Parfum Pekanbaru),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 2, p. 339, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.934.
[14] D. Susilawati, N. Setiawan, I. Yulianti, and D. Prayudi, “Penerapan Metode Single Moving Average untuk Prediksi Penjualan Pada Aby Manyu Cell,” Swabumi , vol.
6, no. 1, pp. 78–84, 2018, doi: 10.31294/swabumi.v6i1.3319.
[15] R.  Yudaruddin, Forecasting:  Untuk  Kegiatan  Ekonomi  Dan  Bisnis .  Samarinda, 2019.  [Online].  Available:  https://docplayer.info/140076878-Forecasting-untuk- kegiatan-ekonomi-dan-bisnis.html
[16] O.  I.  Khalaf  and  G.  M.  Abdulsahib,  “Frequency  estimation  by  the  method  of minimum  mean  squared  error  and  P-value  distributed  in  the  wireless  sensor network,” J.  Inf.  Sci.  Eng. ,  vol.  35,  no.  5,  pp.  1099–1112,  2019,  doi: 10.6688/JISE.201909_35(5).0010.
[17] D.  ShindyDwiyanti,  “perbandingan  mean  squared  error  (mse)  metode  jackknife dan bootstrap pada pendugaan area kecil model logit-binomial.pdf.” p. 4, 2018.
[18] A.  Hajjah  and  Y.  N.  Marlim,  “Analisis  Error  Terhadap  Peramalan  Data Penjualan,” Techno.Com , vol. 20, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4054.
[19] R. Gustriansyah, “Analisis Metode Single Exponential Smoothing Dengan Brown Exponential Smoothing Pada Studi Kasus Memprediksi Kuantiti Penjualan Produk Farmasidi  Apotek,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed.  2017 ,  vol.  3,  no. February, pp. 5–12, 2017, [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1653
[20] T.  Chai  and  R.  R.  Draxler,  “Root  mean  square  error  (RMSE)  or  mean  absolute error  (MAE)?  -Arguments  against  avoiding  RMSE  in  the  literature,” Geosci. Model Dev. , vol. 7, no. 3, pp. 1247–1250, 2014, doi: 10.5194/gmd-7-1247-2014.