## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Analisis Data Penjualan di Mobile Cell Menggunakan Triple Exponential Smoothing (TES)
Arios Wardana Putra 1* , Magdalena A.Ineke Pakereng 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Jawa Tengah, Indonesia E-mail: 672020291@student.uksw.edu 1 , ineke.pakereng@uksw.edu 2

## Abstrack
The  increasingly  rapid  development  of  digital  technology  has  made  the  use  of cellphones  increasingly  widespread  and  used  by  almost  all  groups,  which  makes cellphones one of the basic necessities coupled with accessories where these accessories protect cellphones from damage and make cellphones more attractive. A mobile cell shop is  a  shop  that  sells  cellphones  and  their  accessories,  but  over  time,  sales  have  gone  up and  down  due  to  several  problems  that  have  occurred.  This  research  uses  the  Triple Exponential  Smoothing  method to  analyze  and forecast  sales  at Mobile  Cell  Shops.  The results  of  the  research  show  that  the  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  value obtained for the 3 existing sales items has an accuracy level of <50%, which means the forecasting is good and feasible. This can provide insight into making the right decisions in making sales.
Keywords: Analysis  Data,  Sale,  Handphone,  accessories,  Triple  Exponential Smoothing

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  digital  yang  begitu  pesat  membuat  penggunaan  handphone semakin  meluas  dan  hampir  digunakan  untuk  seluruh  kalangan,  yang  membuat handphone  menjadi  salah  satu  kebutuhan  pokok  ditambah  dengan  aksesorisnya  dimana aksesoris ini untuk melindungi handphone dari kerusakan dan membuat handphone lebih menarik.  Toko  mobile  cell  merupakan  toko  yang  menjual  handphone  beserta aksesorisnya,  tetapi  seiring  waktu,  penjualan  mengalami  naik  turun  dikarenakan beberapa  masalah  yang  terjadi.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Triple  Exponential Smoothing untuk melakukan Analisa dan peramalan terhadap penjualan di Toko Mobile Cell. Yang dimana hasil dari penelitian menunjukan bahwa nilai MAPE (Mean Absolute Percentage  Error)  yang  didapatkan  untuk  3  penjualan  item  yang  ada  memiliki  Tingkat akurasi  <50%  yang  artinya  peramalan  sudah  baik  dan  layak.  Dimana  ini  dapat memberikan pandangan untuk mengambil keputusan tepat dalam melakukan penjualan.
Kata  kunci: Analisis  Data,  Penjualan,  Handphone,  Aksesoris,  Triple  Exponential Smoothing.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan dan transformasi teknologi digital telah mengalami kemajuan yang sangat  pesat  dan  membawa  banyak  perubahan  dalam  kehidupan  sehari -hari,  era milenium  dianggap  sebagai  era  digital,  dimana  teknologi  informasi  dan telekomunikasi  menjadi  trend  kehidupan  setiap  individu,  memudahkan  berbagai kegiatan  mulai  dari  komunikasi,  informasi,  transaksi,  edukasi.  Dengan  demikian, perkembangan  teknologi  informasi  telah  membawa  dampak  yang  signifikan  dalam kehidupan  manusia,  terutama  di  era  modern  seperti  saat  ini,  dimana  kemajuan teknologi  ini  sangat  dirasakan  manfaatnya  oleh  Masyarakat  [1].  Pada  saat  ini teknologi  yang  paling  berkembang  adalah  teknologi  komunikasi,  dapat  dilihat  pada

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
sifat manusia yang selalu berkomunikasi, perkembangan dalam duni a telekomunikasi  dapat  terlihat  dengan  semakin  banyak  penyediaan  layanan  kepada Masyarakat  melalui  ponsel  atau  handphone  yang  merupakan  salah  satu  produk  dari teknologi [2].
Penggunaan ponsel pada saat ini yang hampir digunakan untuk seluruh kalangan, menjadikan  ponsel  sebagai  salah  satu  kebutuhan  pokok.  sehingga  dapat  menjadi peluang  bisnis  yang  sangat  menjanjikan.  Selain  itu  asesoris -asesoris  ponsel  seperti casing  ponsel,  antigores,  sarung  ponsel,  dan  lainnya  juga  banyak  digunakan  untuk melengkapi  ponsel  itu  sendiri,  selain  untuk  melengkapi  ponsel  sebagian  aksesoris digunakan untuk  melindungi  dari lecet,  mengurangi resiko jatuh, dan lainnya, tidak mengherankan  apabila  saat  ini  banyak  toko  yang  menjual  ponsel  beserta  dengan aksesoris ponselnya [3].
Toko Mobile  Cell sendiri  merupakan  salah  satu  dari  sekian  banyaknya  toko  atau counter  Hp  yang  berada  di  kabupaten  Tanah  Toraja  provinsi  Sulawesi  Selatan,  di toko Mobile Cell ini juga bukan hanya menjual satu merek ponsel tapi ada berbagai merek  ponsel  yang  dijual  seperti  merek  Oppo,  Vivo,  Samsung,  dan  masih  ada beberapa merek lagi, di Mobile Cell ini juga menjual beberapa aksesoris Hp seperti antigores, casing hp, headset, dan lain-lainnya.
Seiring  berjalannya  waktu,  penjualan  di  toko  mobile  cell  mengalami  naik  tur un karena pembeli yang tidak menentu dan persediaan yang kadang tidak sesuai dengan penjualan  serta  tidak  adanya  pengolahan  data  mengenai  hal  tersebut  yang  bisa membuat  Mobile  Cell  mengalami  kerugian. Berdasarkan  latar  belakang  yang  ada maka  hendak  dilakukan  penelitian  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  Mobile cell  memerlukan  peramalan  penjualan  untuk  meningkatkan  keuntungan  dan menghindari  terjadinya  kelebihan  maupun  kekurangan  persediaan  barang. Penggunaan  Metode Triple  Exponential  Smoothing ,  di  dalam  penelitian  ini diharapkan dapat mengatasi permasalahan yang berada di Mobile cell.

## 2. Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Pemanfaatan Metode  Triple  Exponential Smoothing Dalam  Peramalan  Penjualan  Pada  PT.Dinamika  Daya  Segara  Malang”, membahas  mengenai  pemanfaatan Triple  Exponential  Smoothing untuk  meramalkan penjualan,  lalu  data  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ialah  data  penjualan  dari  PT. Dinamika  Daya  Segara  Malang  khususnya  sabun  cuci  krim  ekonomis/Wings  900k periode  Januari  2013  hingga  April  2016  dijadikan  objek  dalam  contoh  perhitungan penelitian.  Berdasarkan  hasil  akhir  peramalan  diperoleh  nilai Mean  Absolute  Percent Error (MAPE) terkecil sebesar 10,04% dengan menggunakan konstanta alpha sebesar 0,1 dan  hasil  peramalan  per  Mei  2016  sebanyak  96,22  kotak.  Selain  itu,  dengan  membuat aplikasi diharapkan dapat memahami hasil perkiraan penjualan dimasa yang akan datang sehingga berguna dalam merumuskan strategi penjualan pada periode selanjutnya. [4].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Penerapan  Metode Triple  Exponential Smoothing Dalam Prediksi Penanaman Bibit Kelapa Sawit pada PT. Palmanco Inti Sawit”, membahas  tentang  prediksi  penanaman  bibit  kelapa  sawit  dengan  menggunakan  metode Triple  Exponential  Smoothing ,  lalu  yang  menjadi  data  untuk  bahan  penelitian  ialah  data penanaman  bibit  sawit  periode  tahun  2019  sampai  dengan  April  2020,  lalu  didapatkan hasil peramalan untuk periode ke-17 ialah 149.9 atau sama dengan 149 unit [5].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Penerapan  Metode Single  Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan”, membahas mengenai Analisa peramalan penjualan  obat  pada  Apotek  Waras  Wiris.  Data  6 bulan  terakhir  digunakan  sebagai  data acuan untuk percobaan peramalan untuk 3 bulan ke depan dan juga menggunakan metode Exponential  Smoothing merupakan  metode  peramalan  pada  rata-rata  bergerak  dengan memberikan  pembobotan  yang  mudah  dianalisa,  kemudian  menggunakan  percobaan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Alpha 0.4 pada Bodrex terdapat 60, 36, 72, 60, 72, 60. Percobaan ini mendapatkan hasil RMSE 14.1736 dan Rata-Rata sebesar 58.04 [6].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Penerapan  Metode Exponential  Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar”, yang membahas mengenai peramalan yang dapat membantu pelaku usaha dalam menentukan jumlah persediaan yang akan dipesan. Metode peramalan yang digunakan adalah Metode Exponential Smoothing dengan alpha = 0,8 dan standar error Mean Absolute Deviation (MAD) yang digunakan sebagai metode prediksi.  Informasi  yang  digunakan  diambil  sebagai  acuan  dari  data  persediaan  tahun 2018. Kemudian mean absolute deviation (MAD) digunakan pada hasil peramalan yaitu untuk memprediksi persediaan barang yang berbeda dan mendapatkan standar error diatas 50%. [7].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “Peramalan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka Provinsi  Banten  Dengan  Menggunakan Triple  Exponential  Smoothing ”,  membahas mengenai  penggunaan  metode Triple  Exponential  Smoothing untuk  meramalkan  tingkat pengangguran  di  Provinsi  Banten,  yang  dimana  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk mengetahui  nilai  prediksi  tingkat  pengangguran  terbuka  di  masa  mendatang  dan memberikan  bahan  pertimbangan  dalam  menentukan  strategi  untuk  menurunkan  tingkat pengangguran  terbuka  di  Provinsi  Banten  Hasil  peramalan  menunjukkan  karakteristik data fluktuatif dan pola musiman, dan dari hasil peramalan diperoleh nilai MAPE sebesar 8.858859%, yang menunjukkan hasil prediksi yang sangat akurat [8].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  terdahulu  terkait  Peramalan  dengan  menggunakan Metode Exponential Smoothing , maka akan dilakukan penelitian yang membahas Analisis Data  Penjualan  Mobile  Cell  menggunakan Triple  Exponential  Smoothing (Studi  Kasus: Mobile Cell), Analisis data penjualan ini menggunakan data Time Series lalu menerapkan metode Triple  Exponential  Smoothing untuk  melakukan  analisis  yang  akan  meramalkan atau memprediksi penjualan pada Mobile Cell ini.

## 3.1. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif kuantitatif. Dimana data yang  dianalisia  berupa  angka-angka.  Tahapan  penelitian  yang  dilakukan, ditunjukkan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Skema Tahapan Penelitian

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Alur penelitian pada Gambar 1, dapat dijelaskan sebagai berikut. Setiap tahapan proses penelitian dilakukan selangkah demi selangkah untuk menciptakan hasil yang presisi dan dapat dipahami dalam bentuk diagram. langkah pertama dijalankan
a) Identifikasi Masalah
Dilakukan  identifikasi  permasalahan  terkait  penjualan  yang  ada  didalam  Toko Mobile  Cell,  dimana  akan  mengarah  Ini  akan  mengarah  pada  definisi  masalah, kendala masalah, tujuan penelitian, dan analisis manfaat secara bertahap.
b) Studi Literatur
Pada  tahap studi literatur  dilakukan  dengan  cara  mencari  teori  dan  metode  yang sesuai  dengan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  penelitian  dilakukan untuk memberikan solusi terhadap permasalahan yang ada.
c) Pengumpulan Data
Merupakan  Langkah  untuk  mengumpulkan  informasi  atau  data,  dimana  teknik yang digunakan peneliti untuk memperoleh data untuk mencapai tujuan penelitian, pada  tahap  pengumpulan  data  ini  dilakukan  melalui  wawancara  dengan  pemilik toko Mobile Cell.
d) Penerapan Metode Exponential Smoothing
Setelah  mengumpulkan  data  dalam  bentuk  time  series,  kemudian  akan  dihitung dengan  menggunakan  metode  Triple  Exponential  smoothing.  Triple  Exponential Smoothing  (TES)  merupakan  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk memprediksi  tren  dan  pola  dalam  data  time  series.  Metode  ini  merupakan pengembangan dari metode Exponential Smoothing yang lebih sederhana Metode TES  menghitung  prediksi  peramalan  dengan  menggunakan  data  historis  dan memperbarui prediksi setiap kali ada data baru. Metode ini dapat digunakan untuk memprediksi  nilai  untuk  beberapa  periode  ke  depan  namun  metode  ini  juga memiliki kekurangan dimana keterbatasan dalam pola tidak regular yang artinya untuk  data  dengan  pola  yang  sangat  tidak  teratur  atau  komplek  metode  ini  akan kurang efektif [9].
Persamaan rumus yang digunakan untuk peramalan dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing adalah sebagai berikut: Menghitung nilai pemulusan pertama ( 𝑆 ′ 𝑡 ) (1)
𝑆 ′ 𝑡 = 𝛼𝑋 1+(1 − 𝛼 ) 𝑆 ′ 𝑡 −1
Menghitung nilai pemulusan kedua dengan simbol( 𝑆 ″ 𝑡 ) (2)
𝑆 ″ 𝑡 = 𝛼𝑆 ′1+(1 − 𝛼 ) 𝑆 ″ 𝑡 −1
Menghitung nilai pemulusan ketiga dengan simbol( 𝑆 ‴ 𝑡 ) (3)
𝑆 ‴ 𝑡 = 𝛼𝑆 ″1+ (1 − 𝛼 ) 𝑆 ‴ 𝑡 −1
Menghitung besarnya nilai konstanta pemulusan. (4)
𝛼𝑡 = 3 𝑆 ′1 + 3 𝑆 ″ 𝑡 + 𝑆 ‴ 𝑡 Menentukan besarnya nilai slope/tren.
(5)
𝑏𝑡 = 𝛼 /2(1− 𝛼 )² [(6 - 5α) 𝑆 ′ 𝑡 – (10 - 8α 𝑆 ″ 𝑡 + (4 -3α) 𝑆 ‴ 𝑡 Menentukan besarnya nilai musiman.
(6)
𝑐𝑡 = 𝛼 /2(1− 𝛼 )2 ( 𝑆 ′ 𝑡 – 2 𝑆 ″ 𝑡 + 𝑆 ‴ 𝑡 )
Menentukan besarnya nilai proyeksi peramalan.
(7)
𝐹𝑡 + 𝑚 = a 𝑡 + 𝑏𝑡𝑚 + 1/2 𝑐𝑡 𝑚 2
Keterangan: (8)
𝑆 ′ 𝑡 = Nilai pemulusan pertama. 𝑆 ″ 𝑡 = Nilai pemulusan kedua. 𝑆 ‴ 𝑡 = Nilai pemulusan ketiga.
Xt + (1-α) = Nilai aktual time series α = konstanta perataan antara 0 dan 1 𝐹𝑡 + 𝑚 = peramalan pada waktu t + 1

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3.2. Pengujian Metode
Penelitian  ini  melakukan  pengujian  menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  MAPE  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  keakuratan  suatu perkiraan  atau  prediksi.  Sehingga  MAPE  dapat  memberikan  informasi  tentang  tingkat kesalahan ramalan dibandingkan dengan nilai sebenarnya dari rangkaian tersebut. Rumus untuk mencari MAPE adalah :
MAPE =
(9)
Keterangan : X t = data rill F t = Nilai Peramalan Periode t n   = Jumlah data t    = Periode Peramalan
Tabel 1. Analisa Variasi Nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
No Nilai Kemampuan Program 1 0% - 10% Sangat Baik 2 10% - 20% Baik 3 20% - 50% Layak 4 >50% Tidak Layak
Dari Tabel  1  dapat  diketahui  bahwa jika  nilainya  semakin  kecil  berarti  semakin  baik akurasi peramalannya, dan peramalan sudah tidak bisa digunakan saat nilai MAPE diatas 50% [10].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  didapatkan  dari  toko  mobile  cell  dimana data yang digunakan ialah barang atau produk dengan Tingkat penjualan yang tinggi dan  data  yang  didapatkan  dari  januari  2023  sampai  januari  2024  yang  bisa  dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Penjualan awal Periode Penjualan/pcs Silikon Anti Gores Kabel Data Januari 2023 100 40 30 Februari 2023 50 30 40 Maret 2023 70 35 35 April 2023 58 30 30 Mei 2023 60 50 27 Juni 2023 65 50 34 Juli 2023 50 60 30 Agustus 2023 63 20 30 September 2023 70 30 24 Oktober 2023 60 20 45 November 2023 58 45 50 Desember 2023 60 50 35 Januari 2024 63 45 40 Total Penjualan 827 505 450
Dari data time series pada Tabel 2 yang sudah ada maka akan dilakukan analisis untuk meramalkan  atau  memprediksi  penjualan  diperiode  berikutnya  dengan  menggunakan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
metode Triple  Exponential  Smoothing .  Proses  peramalan  dengan Triple  Exponential Smoothing ini  menggunakan  parameter  α  =  0.2  dan  α  =  0.3  penggunaan  parameter berebeda ini untuk membandingkan dan juga semakin rendah nilai α maka akan semakin cepat  model  menyesuaikan  dengan  perubahan  data  terbaru.  Dengan  menggunakan  data pada  Tabel  2,  maka  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  menerapkan  metode Triple Exponential Smoothing , dan hasil peramalannya dapat dilihat pada tabel-tabel dibawah ini;
Tabel 3. Penjualan Silikon dengan α = 0.2 Periode LTS(x) S’ S” S”’ a b c Ramalan Jan-2023 100 100.00  100.00  100.00 Feb-2023 50 90.00 98.00 99.60 75.60  -5.40  -0.40 Mar-2023 70 86.00 95.60 98.80 70.00  -5.80  -0.40 70.00 Apr-2023 58 80.40 92.56 97.55 61.07  -6.85  -0.45 64.00 Mei-2023 60 76.32 89.31 95.90 56.93  -6.65  -0.40 54.00 Jun-2023 65 74.06 86.26 93.98 57.36  -5.44  -0.28 50.08 Jul-2023 50 69.24 82.86 91.75 50.91  -5.91  -0.29 51.78 Agu-2023 63 68.00 79.89 89.38 53.71  -4.25  -0.15 44.86 Sep- 2023 70 68.40 77.59 87.02 59.45  -2.17 0.02 49.39 Okt-2023 60 66.72 75.41 84.70 58.61  -1.86 0.04 57.29 Nov-2023 58 64.97 73.33 82.42 57.37  -1.69 0.05 56.77 Des-2023 60 63.98 71.46 80.23 57.80  -1.18 0.08 55.70 Jan-2024 63 63.78 69.92 78.17 59.75  -0.41 0.13 56.66 Feb-2024 59.41 Mar-2024 59.19
Gambar 2. Grafik Perbandingan Data (Aktual dan Ramalan) Silikon
Tabel 3. Merupakan tabel dari penjualan silikon yang sudah dianalisis atau diramalkan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing kemudian dapat digambarkan dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 2. kemudian dapat dilihat bahwa penjualan untuk  periode  berikutnya  akan  mengalami  kenaikan  meskipun  terdapat  perbedaan  di beberapa periode tetapi jika dilihat antara data actual diperiode sebelumnya dan ramalan yang  ada  maka  akan  secara  konsisten  akan  mengalami  kenaikan  pada  Feburari  2024  - Maret 2024.
Tabel 4. Penjualan Anti Gores dengan α = 0.3 Periode LTS(x) S’ S” S”’ a b c Ramalan Jan-2023 40 40.00  40.00  40.00 Feb-2023 30 37.00  39.10  39.73  33.43  -2.30  -0.27 Mar-2023 35 36.40  38.29  39.30  33.63  -1.65  -0.16 31.00 Apr-2023 30 34.48  37.15  38.65  30.65  -2.25  -0.21 31.90

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Periode LTS(x) S’ S” S”’ a b c Ramalan Mei-2023 50 39.14  37.74  38.38  42.56 2.52 0.37 28.30 Jun-2023 50 42.40  39.14  38.61  48.38 3.98 0.50 45.27 Jul-2023 60 47.68  41.70  39.54  57.46 6.18 0.70 52.61 Agu-2023 20 39.37  41.00  39.98  35.09  -3.22  -0.49 63.99 Sep- 2023 30 36.56  39.67  39.88  30.56  -4.08  -0.53 31.63 Okt-2023 20 31.59  37.25  39.09  22.13  -6.04  -0.70 26.21 Nov-2023 45 35.62  36.76  38.39  34.97  -0.02 0.09 15.74 Des-2023 50 39.93  37.71  38.19  44.85 3.51 0.50 34.99 Jan-2024 45 41.45  38.83  38.38  46.24 3.18 0.40 48.61 Feb-2024 49.62 Mar-2024 53.40
Gambar 3. Grafik Perbandingan Data (Aktual dan Ramalan) Anti Gores
Tabel  4.  Merupakan  tabel  dari  penjualan  antigores  yang  sudah  dianalisis  atau diramalkan  menggunakan  metode Triple  Exponential  Smoothing yang  kemudian digambarkan dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 3. Dimana dapat dilihat bahwa  penjualan  untuk  periode berikutnya  akan  mengalami  kenaikan  meskipun  terdapat perbedaan di beberapa periode tetapi jika dilihat antara data aktual diperiode sebelumnya dan  ramalan  yang  ada  maka  akan  secara  konsisten  akan  mengalami  kenaikan  pada Feburari 2024 - Maret 2024.
Tabel 5. Penjualan Kabel Data dengan α = 0.2 Periode LTS(x) S’ S” S”’ a b c Ramalan Jan-2023 30 30.00  30.00  30.00 Feb-2023 40 32.00  30.40  30.08  34.88 1.08 0.08 Mar-2023 35 32.60  30.84  30.23  35.51 1.05 0.07 36.00 Apr-2023 30 32.08  31.09  30.40  33.38 0.41 0.02 36.60 Mei-2023 27 31.06  31.08  30.54  30.48  -0.30  -0.04 33.80 Jun-2023 34 31.65  31.20  30.67  32.03 0.08 0.00 30.16 Jul-2023 30 31.32  31.22  30.78  31.08  -0.16  -0.02 32.11 Agu-2023 30 31.06  31.19  30.86  30.47  -0.28  -0.03 30.91 Sep- 2023 24 29.65  30.88  30.87  27.16  -0.97  -0.08 30.18 Okt-2023 45 32.72  31.25  30.94  35.35 0.99 0.07 26.15 Nov-2023 50 36.17  32.23  31.20  43.02 2.53 0.18 36.37 Des-2023 35 35.94  32.97  31.55  40.45 1.56 0.10 45.64 Jan-2024 40 36.75  33.73  31.99  41.05 1.44 0.08 42.06 Feb-2024 42.53 Mar-2024 44.09

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 4. Grafik Perbandingan Data (Aktual dan Ramalan) Kabel Data
Tabel  5.  Merupakan  tabel  dari  penjualan  Kabel  data  yang  sudah  dianalisis  atau diramalkan  menggunakan  metode Triple  Exponential  Smoothing yang  kemudian digambarkan dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada Gambar 4. Dimana dapat dilihat bahwa  penjualan  untuk  periode berikutnya  akan  mengalami  kenaikan  meskipun  terdapat perbedaan di beberapa periode tetapi jika dilihat antara data aktual diperiode sebelumnya dan  ramalan  yang  ada  maka  akan  secara  konsisten  akan  mengalami  kenaikan  secara perlahan pada Feburari 2024 - Maret 2024.
Kemudian  melakukan  perhitungan  data  dengan  menggunakan  metode Triple Exponential  Smoothing yang  bisa  dilihat  pada  tabel-tabel  sebelumnya,  berikutnya  akan dilakukan  perhitungan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  yang  dimana  untuk penjualan Silikon mendapatkan hasil MAPE 12% yang artinya peramalan pada penjualan ini  sudah  akurat  atau  sudah  baik  karena  tingkat  akurasinya  yang  <20%,  lalu  untuk penjualan  antigores  mendapatkan  40%  yang  artinya  ini  masih  layak  karena  <50%,  dan untuk kabel data mendapatkan 16% dimana hasil ini layak untuk peramalan karena <20%.
Setelah  melakukan  perhitungan  yang  ada,  didapatkan  bahwa  dari  penjualan  silikon, penjualan anti gores, dan penjualan kabel data yang ada, ramalannya bisa dibilang layak karena  mendapatkan  nilai  MAPE  <50%  sehingga  hal  ini  dapat  menjadi  referensi  atau acuan untuk pengambilan keputusan dimasa yang akan mendatang, tapi ramalan yang ada bisa  saja  tidak  sesuai  karena  mungkin  ada  beberapa  kendala  diluar  perhitungan  seperti terjadi  perubahan  lingkungan  dan  peramalan  ini  hanya  berdasarkan  data  historis,  dan situasi juga dapat berubah secara tiba-tiba.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan,  maka  didapatkan  beberapa kesimpulan  sebagai  berikut:  1)  Metode Triple  Exponential  Smoothing cocok  untuk melakukan peramalan pada data yang berbentuk time series 2) hasil peramalan pada penjualan  silikon,  antigores,  kabel  data  akan  mengalami  kenaikan  3)  selain mengitung  peramalan  di  masa  yang  akan  mendatang,  penelitian  ini  juga  mengitung Tingkat  akurasi  pada  peramalan  dengan  menggunakan  MEAN  ( Mean  Absolute Percentage  Error )  dan  hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  peramalan  pada penjualan  silikon,  antigores,  dan  kabel  data  layak  dan  dapat  diterapkan  sebagai landasan untuk pengambilan Keputusan terhadap penjulannya karena memiliki nilai MEAN ( Mean Absolute Percentage Error ) yang <50%.

## Daftar Pustaka
[1] M. Danuri, “Development and transformation of digital technology,” Infokam , vol. XV, no. II, pp. 116–123, 2019.
[2] C. Najirah, D. Nugraha, and M. Saleh, “Center of Knowledge : Jurnal Pendidikan Dan  Pengabdian  Masyarakat  Volume  1  ,  No  1  ,  Agustus  2021  Kegelisahan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Mahasiswa Dengan Kondisi Lapangan Kerja,” J. Pendidik. Dan Pengabdi. Masy. ,
vol. 1, no. 1, pp. 14–21, 2021.
[3] A.  R.  Pamungkas,  A.  W. Arkantoro,  and  B. Wijaya,  “Sistem  Informasi  Layanan Penjualan  Aksesoris  Handphone  pada  Toko  Multiphone  Berbasis  Android,” Go Infotech  J.  Ilm.  STMIK  AUB ,  vol.  27,  no.  2,  pp.  130–137,  2022,  doi: 10.36309/goi.v27i2.152.
[4] T.  Ade  Tistiawan,  T.  Dwi  Andini,  and  S.  ASIA  Malang,  “Pemanfaatan  Metode Triple  Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan  Pada  PT.Dinamika Daya Segara Malang,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 13, no. 1, 2019.
[5] D.  Santika,  R.  S.  Hayati,  and  I.  Lazuli,  “Penerapan  Metode  Triple  Exponential Smoothing Dalam Prediksi Penanaman Bibit Kelapa Sawit Pada PT. Palmanco Inti Sawit,” Infosys  (Information  Syst.  J. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  12,  2020,  doi: 10.22303/infosys.5.1.2020.12-24.
[6] A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K.  Isnaningtyas,  “Penerapan  Metode  Single Exponential  Smoothing  Untuk  Analisa  Peramalan  Penjualan,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 756, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[7] N.  P.  L.  Santiari  and  I.  G.  S.  Rahayuda,  “Penerapan  Metode  Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar,” JOINTECS (Journal Inf.
Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 3, p. 203, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1520.
[8] R.  N.  Puspita,  “Peramalan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Provinsi  Banten Dengan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing,” J.  Lebesgue   J.  Ilm.  Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 3, no. 2, pp. 358–366, 2022, doi: 10.46306/lb.v3i2.138.
[9] R. Y. Hayuningtyas, “Implementasi Metode Triple Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 8, no. 1, pp. 29–35, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7404.
[10] R. Bayu Saputro, K. Paranita Kartika, and W. Dwi Puspitasari, “Implementation of the Triple Exponential Smoothing Method for Predicting Helmet Sales,” Network, Comput. Sci. | , vol. 4, no. 2, pp. 30–34, 2022.