AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646

## Peramalan hasil produksi padi di Desa Mulawarman dengan metode trend moment

## Petrus Fendiyanto
Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Mulawarman email: petrus@fkip.unmul.ac.id

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  keakuratan  metode  trend moment    tersebut  dan  hasil  produksi  padi  di  Desa  Mulawarman  pada  tahun 2023. Populasi pada penelitian ini adalah seluruh data hasil produksi padi tiap tahunnya sedangkan sampel penelitiannya adalah data hasil produksi padi di Desa Mulawarman pada tahun 2013 sampai dengan tahun 2022. Bedasarkan hasil  analisis  data  aktual  maka  diperoleh  model  trend  moment  yaitu  y    = 1.272,47 – 109,06x. Nilai 1.272,47 merupakan konstanta yang memiliki makna sebagai  hasil  produksi  awal  pada  saat  sebelum  faktor  kemiringan diperhitungkan yaitu pada tahun 2013 dengan peramalan hasil produksi padi sebanyak  1.272,47  ton.  Nilai  -109,06  adalah  kemiringan  dari  persamaan tersebut yang  memiliki  makna  sebagai  pengurangan  hasil  produksi  pada  tiap tahunnya  sebanyak  109,06  ton.  Dengan  menggunakan  metode  trend  moment maka  peramalan  hasil  produksi  padi  pada  tahun 2023  di  Desa  Mulawarman sebanyak 181,87 ton dengan tingkat keakuratan 73,8% yang berarti metode trend moment ini layak digunakan untuk peramalan.
Kata kunci: trend moment, peramalan, keakuratan

## Abstract
This research aims to determine the accuracy of the trend moment method and rice production results in Mulawarman Village in 2023. The population in this study is all data on rice production results each year, while the research sample is  data  on  rice  production  results  in  Mulawarman  Village  from  2013  to  2022 Based on the results of actual data analysis, a trend moment model is obtained, namely  y  =  1,272.47  –  109.06x.  The  value  1,272.47  is  a  constant  which  has meaning  as  the  initial  production  result before  the  slope  factor  was  taken  into account, namely in 2013 with a predicted rice production yield of 1,272.47 tons. The  value  -109.06  is  the  slope  of  the  equation  which  means  a  reduction  in production output each year of 109.06 tons. By using the trend moment method, the forecast for rice production in 2023 in Mulawarman Village is 181.87 tons with an accuracy rate of 73.8%, which means the trend moment method is suitable for use for forecasting.
Kata kunci: trend moment, forecating, accuracy

## A. Pendahuluan
Peramalan adalah salah satu matematika terapan karena dalam proses penggunaannya  biasanya  digunakan  dalam  bidang  keilmuan  lainnya. Peramalan merupakan salah satu upaya dalam memprediksi suatu kondisi atau fenomena di masa yang akan datang dengan menganalisis data di masa yang lalu. Peramalan adalah suatu kegiatan untuk mengetahui masa depan
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
dengan  pengujian  data  di  masa  lalu  (Pratama  &  Salamah,  2018).  Dengan memprediksi kejadian yang akan datang di masa depan makan hal ini dapat memungkinkan  untuk  membuat  suatu  kebijakan  yang  tepat  untuk menghindari  ataupun  menghadapi  kejadian  tersebut.  Salah  satu  metode peramalan yang dapat digunakan adalah metode trend moment .  Menurut Irawati et al., (2020) trend moment menggunakan perhitungan statistika dan ilmu  matematika  untuk  mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai  pengganti pola garis yang dibentuk oleh data masa lampau untuk menghindari resiko kerugian  yang  tidak  diinginkan  sehingga  mendapatkan  keuntungan. Menurut Taniansyah & Setiawan (2021) metode trend moment mudah untuk di  aplikasikan  dan  sangat  efisien  sehingga  mudah  dipahami  oleh  semua orang.    Metode  ini  juga  memiliki  keunggulan  dapat  digunakan  dengan jumlah data yang sedikit (Wardhani et al., 2022). Selain itu kelebihan  dari metode trend    moment dibandingkan  dengan  metode  trend  bebas,  trend setengah  rata-rata,  ataupun  trend  kuadratik,  yaitu  terletak  pada penggunaan  parameter x yang  digunakan karena tidak  ada perbedaan apakah    data    yang    dipakai    merupakan    data    historis  berjumlah  genap ataukah ganjil, karena nilai dalam parameter x selalu di mulai dengan nilai 0 sebagai urutan pertama (Ahmad, Fa’iz et al., 2020).
Dalam  sektor  pertanian  penerapan  ilmu  matematika  juga  banyak ditemukan untuk pelaksanaan dan perkembangannya. Salah satunya adalah memprediksi  hasil  produksi  padi  dengan  menggunakan trend  moment . Kebutuhan  pangan  bagi  Indonesia  berbanding  lurus  dengan  jumlah penduduknya yang besar. Menurut Badan Pusat Statistik jumlah penduduk Indonesia  yaitu  275,7  juta  penduduk  (Badan  Pusat  Statistik,  2022.).  Oleh karena itu menjaga ketahanan pangan bagi suatu negara adalah hal yang sangat penting terutama bagi negara yang memiliki jumlah penduduk yang sangat  banyak  seperti  Indonesia  (Chaireni  et  al.,  2020).  Dengan  demikian penerapan metode trend moment dalam peramalan untuk memprediksi hasil produksi padi di masa yang akan datang  dapat menjadi salah satu upaya bagi  pemerintah  untuk  membuat  suatu  kebijakan  yang  dapat  menunjang dan menjaga ketahanan pangan di Indonesia.
Desa  Mulawarman  dulunya  adalah  daerah  tujuan  transmigrasi  dari program  pemerintah.  Pada  tahun  1980  masyarakat  yang  pindah  ke  Desa Mulawarman diberikan tanah seluah 2 hektar untuk mendirikan rumah dan bercocok  tanam  padi.  Oleh  karena  itu  masyarakat  setempat  sudah  mulai bercocok tanam sebagai padi sejak tahun 1980 hingga saat ini. Pada tahun 1997 Desa Mulawarman dikategorikan berhasil dalam produksi padi dengan rata-rata menghasilkan lima ton per hektar hingga pada tahun 1997 Desa Mulawarman  ditetapkan  oleh  Pemerintah  Kabupaten  Kutai  Karatanegara sebagai  desa  lumbung  padi  (Antara,  2017).  Hingga  tahun  2023  Desa Mulawarman masih aktif memproduksi hasil pertanian berupa padi. Hasil produksi padi pada tiap tahunnya bervariasi karena beberapa faktor yang mempengaruhinya  seperti  luas  lahan,  iklim,  tenaga  kerja,  pupuk,  hingga
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
bibit yang digunakan. Berikut ini hasil produksi padi dari tahun 2013 – 2022 di Desa Mulawarman yang didapatkan dari Dinas Pertanian dan Peternakan Kabupatan Kutai Kartanegara.
Tabel 1 . Data hasil produksi padi di Desa Mulawarman Tahun Luas Lahan (ha) Produktivitas (kw/ha) Produksi (ton) 2013 330 49,00 1.617 2014 265 54,00 1.431 2015 150 54,00 810 2016 120 55,11 661 2017 110 48,00 528 2018 120 50,16 602 2019 120 52,70 632 2020 109 48,00 523 2021 99 55,00 539 2022 86 55,00 473
Berdasarkan  data  yang  telah  disajikan  dalam  tabel  tersebut  selama periode 2013 – 2022 terdapat penurunan yang cukup drastis, hal ini terjadi pada  tahun  2014  dan  2015.  Menurut  hasil  wanwancara  dengan  warga setempat pada saat peneliti melakukan observasi dan kegiatan pengabdian dan  keterangan  dari    Dinas  Pertanian  dan  Peternakan  Kabupaten  Kutai Kartanegara  hal  ini  disebabkan  karena  luas  lahan  sawah  mengalami penyusutan  yang  cukup  banyak.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  mengukur tingkat  kesalahan  peramalan  dalam  metode trend  moment dan  indeks musim.  Kemudian  penelitian  ini  berfokus  pada  bagaimana  keakuratan penerapan metode trend moment dan peramalan hasil produksi padi di Desa Mulawarman pada tahun 2023 dengan menggunakan metode trend moment.

## B. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini digunakan metode peramalan hasil produksi yang dikenal sebagai metode trend moment . Metode ini merupakan salah satu cara yang  dapat  diterapkan  dalam  meramalkan  hasil  produksi,  dan  hasil ramalannya akan menjadi dasar bagi perencanaan pada tahun mendatang. Rumus metode ternd moment untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut (Yanto, 2018)
∑ 𝑦 = 𝑎. 𝑛 + 𝑏. ∑ 𝑥 ....................................................................................................... (1)
∑ 𝑥𝑦 = 𝑎.   ∑ 𝑥 + 𝑏. ∑ 𝑥 2 .............................................................................................. (2)
Sumber: Dinas Pertanian dan Peternakan Kabupaten Kutai Kartanegera Pada Tahun 2023
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646

## Keterangan:
𝑦 = data produksi
𝑥 = periode waktu (0, 1, 2, …)
𝑥𝑦 = data dikali dengan periode waktu
𝑛 = banyak data (1, 2, 3, …)
𝑎 = konstanta
𝑏 = kemiringan ( gradient )
Langkah-langkah analisis data adalah sebagai berikut:
1. Membuat times series plot Pada proses ini dibuat time series plot untuk data jumlah hasil produksi di Desa Mulawarman dari tahun 2021 sampai dengan tahun 2022.
2. Menentukam model trend moment Pada  proses  ini  ditentukan  model trend  moment dengan  mencari  nilai dari variabel model trend moment. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah data yang akan digunakan sebagai peramalan
b. Menentukan periode waktu, data produksi, hasil kali antara periode waktu dan data produksi, serta nilai kuadrat dari periode waktu
c. Menentukan  total  jumlah  periode  waktu,  data  produksi,  hasil  kali antara  periode  waktu  dan  data  produksi,  serta  nilai  kuadrat  dari periode waktu
d. Menentukan  nilai  kemiringan  (gradient)  dengan  menggunakan
rumus 𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2
e. Menentukan  nilai  konstanta  dengan  menggunakan  rumus 𝑎 = (∑ 𝑦)−𝑏(∑ 𝑥)
𝑛
f. Mencari  data  produksi  yang  diramalkan  dengan  menggunakan rumus 𝑦 = 𝑎 + 𝑏𝑥
3. Meramalkan data tahun 2023
Dengan  menggunakan  formula  yang  telah  didapat  dari  proses menentukan  model trend  moment ,  selanjutnya  diramalkan  data  hasil produksi pada tahun 2023 di Desa Mulawarman.
4. Menghitung  akurasi  peramalan  dengan  melihat Means  Absolute Precentage Error (MAPE)
Dengan menggunakan data aktual dan data peramalan dapat dihitung keakuratan  dari  metode  trend  moment  dengan  mencari  nilai Means Absolute  Precentage  Error (MAPE).  Berikut  ini  adalah  kategori keakuratan peramalan berdasarkan range nilai yang dapat digunakan sebagai acuan penggunaan metode permalan (Chang et al., 2006).
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646

## Tabel 2. Kategori keakuratan peramalan
MAPE Signifikansi x <10% Kemampuan Model Peramalan Sangat Baik 10% ≤ x < 20% Kemampuan Model Peramalan Baik
20% ≤ x < 50% Kemampuan Model Peramalan layak/memadai x ≥ 50% Kemampuan Model Peramalan Buruk

## C. Hasil dan Pembahasan
Untuk mengetahui pola data jumlah hasil produksi di Desa Mulawarman alam  penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggambarkan times  series plot berdasarkan pada data hasil produksi padi tahun 2013 – 2022 di Desa Mulawarman.
Gambar 1. Grafik data hasil produksi padi tahun 2013 – 2022 di Desa

## Mulawarman
Berdasarkan  pada  Gambar  1,  menunjukan  bahwa  pada  periode  tahun 2014 memiliki hasil produksi yang berkurang dratis. Kemudian pada tahun 2015  terjadi  lagi  pengurangan  hasil  produksi  padi  yang  lebih  dratis dibandingkan  tahun  2014  yaitu  sebanyak  622  ton.  Jika  dilihat  secara keseluruhan times series plot dapat disimpulkan bahwa data memiliki trend menurun.
Dari data actual ditentukan model trend moment dengan mencari nilai a dan b terlebih dahulu. Dengan menggunakan persamaan 𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 kita dapat mencari nilai 𝑏 yaitu sebesar −109,06 . Setelah mendapatkan nilai 𝑏 selanjutanya kita dapat menentukan nilai a dengan mensubstitusi nilai 𝑏 pada  persamaan 𝑎 = (∑ 𝑦)−𝑏(∑ 𝑥) 𝑛 sehingga  nilai 𝑎 yang  didapat  adalah 1.272,47. Berdasarka nilai 𝑎 dan 𝑏 yang telah ditentukan maka model trend moment adalah 𝑦 = 1.272,47 − 109,06𝑥 . Dengan melihat persamaan tersebut
1.617 1.432 810 661 528 602 632 523 539 473 300 500 700 900 1.100 1.300 1.500 1.700 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 P ro d u k si ( to n ) Tahun Data Hasil Produksi Padi di Desa Mulawarman
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
variabel y pada persamaan tersebut memiliki makna sebagai hasil produksi pada tahun tertentu yang bergantung pada periode tahun yang ditentukan. Kemudian 1.272,47 adalah sebuah konstanta yang berarti hasil peramalan akan menjadi 1.272,47 ton pada tahun 2013, hal tersebut terjadi karena pada tahun  tersebut  nilai x yang  digunakan  adalah  0.  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  (Mentari,  2019)  mendapatkan  hasil  yang  sama  dengan konstantanya  yaitu  64,262  ketika  nilai x adalah  0.  Nilai  konstanta  dapat bernilai  positif  ataupun  negatif  tergantung  letaknya,  pada  persamaan  ini titip potong pada sumbu y terletak diatas sumbu x sehingga memiliki nilai positif.  Pada  perhitungan  peramalan  hasil  produksi  padi  di  Desa Mulawarman  konstanta  ini  memiliki  arti  sebagai  banyaknya  peramalan hasil produksi padi di Desa Mulawarman pada tahun pertama dalam hal ini adalah tahun 2013 yang memiliki peramalan hasil produksi padi sebanyak 1.272,47 ton.
Pada  persamaan  tersebut  memiliki  kemiringan  sebesar  -109,06. Kemiringan  ini  menunjukkan  bahwa  pada  tiap  perubahan  nilai x akan terjadi  perubahan  sebesar  109,06.  Karena  kemiringan  pada  persamaan tersebut bernilai negatif maka perubahan nilai y pada setiap pertambahan nilai x akan  selalu  mengalami  pengurangan  (Mentari,  2019).  Pada perhitungan  peramalan  hasil  produksi  padi  di  Desa  Mulawarman kemiringan ini akan mengakibatkan terjadinya pengurangan hasil produksi padi  pada  tiap  tahunnya  sebanyak  109,06  ton  dan  variabel x adalah  nilai yang  akan  menentukan  besar  perubahan  pada y .  Pada  perhitungan peramalan hasil produksi padi di Desa Mulawarman nila x adalah periode waktu  yang  ditentukan  untuk  mencari  peramalan  hasil  produksi  pada periode  waktu  tersebut.  Sehingga  dengan  melakukan  perhitungan menggunakan model trend moment yang telah didapatkan peramalan hasil produksi padi pada tahun 2023 di Desa Mulawarman sebanyak 181,87 ton. Kemudian  data  actual  peramalan  hasil  produksi  padi  pada  tahun  2013  – 2023  di  Desa  Mulawarman  disajikan  dalam  bentuk  grafik  seperti  pada Gambar 2. Jika melihat grafik yang disajikan pada Gambar 2, menunjukan bahwa  data  aktual  dan  data  peramalan  mengalami  perbedaan  yang signifikan  di  beberapa  tahun  sehingga  menimbulan  munculnya  nilai error yang  tunggi  di  beberapa  tahun.  Perbedaan  yang  signifikan  tersebut diakibatkan karena berkurangnya hasil produksi padi yang diakibatkan oleh pengurangan drastis pada luas lahan yang dapat digunakan oleh masyarakat menanam padi. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Dinar  et  al.  (2023)  yang  mengatakan  bahwa  luas  lahan  berpengaruh terhadap  hasil  produksi  padi.  Jika  diperhatikan  pada  tahun  2013  ada sebanyak 330 hektar lahan yang dapat digunakan menanam padi, lalu tahun 2014 berkurang menjadi 265 hektar saja dan pada tahun 2015 mengalami pengurangan  yang  paling  besar  menjadi  150  hektar  saja  atau  berkurang sebanyak 115 hektar dari tahun sebelumnya. Pada tahun 2017 juga terjadi penurunan hasil produksi padi yang cukup signifikan. Berbeda dengan tahun
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
sebelumnya, faktor yang paling mempengaruhi berkurangnya hasil produksi padi  pada  tahun  2017  adalah  menurunnya  produktivitas  lahan  dalam memproduksi  padi.  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Sukristiyonubowo et al., 2019) yang menyatakan bahwa produktivitas lahan sawah  dapat  mempengaruhi  hasil  produksi  padi.  Kemudian  pada  tahun- tahun setelahnya pengurangan pada luas lahan lebih stabil yang berbanding lurus dengan banyak produksi padi yang dihasilkan.
Gambar 2. Grafik trend data actual dan data permalan hasil produksi padi di Desa Mulawarman
Hasil  peramalan  yang  didapatkan  dengan  perhitungan  menggunakan metode trend moment akan dihitung berapa tingkat akurasinya
Tabel 1. Data aktual dan data peramalan
Tahun Aktual ( 𝒙 𝒕 ) Peramalan ( 𝒇 𝒕 ) |𝒙 𝒕 − 𝒇 𝒕 | |𝒙 𝒕 − 𝒇 𝒕 | 𝒙 𝒕 2013 1.617 1272,47 344,53 0,21 2014 1.432 1163,41 268,59 0,19 2015 810 1054,35 244,35 0,30 2016 661 945,29 284,29 0,43 2017 528 836,23 308,23 0,58 2018 602 727,17 125,17 0,21 2019 632 618,11 13,89 0,02 2020 523 509,05 13,95 0,03 2021 539 399,99 139,01 0,26 2022 473 290,93 182,07 0,38
∑ |𝑥 𝑡 − 𝑓 𝑡 | 𝑥 𝑡 10 𝑡=1 2,62 181,87 100 300 500 700 900 1.100 1.300 1.500 1.700 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Pr od uk si (ton ) Tahun Hasil Produksi Padi di Desa Mulawarman Aktual Peramalan
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
Berdasarkan perhitungan mencari selisih antara data aktual dan data peramalan  yang  kemudian  dibagi  dengan  data  aktual  kita  dapat menentukan nilai MAPE dengan perhitungan berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 (𝑥 𝑡 ) − 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 (𝑓 𝑡 )|
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 (𝑥 𝑡 ) × 100%
𝑛
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 2,62  × 100%
10 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 26,2%
Akibat  dari  fenomena  menurunnya  produktivitas  lahan  dalam memproduksi padi, nilai pada data peramalan mengalami perbedaan yang signifikan  dengan  data  sebenarnya  di  beberapa  tahun.  Sehingga menyebabkan keakuratan MAPE mendaptkan nilai yang cukup besar yaitu 26,2%.  Namun  peramalan  menggunakan  metode trend  momen ini  masih dalam  kategori  memiliki  kemampuan  peramalan  yang  layak  untuk digunakan dalam kegiatan peramalan dengan keakuratan sebesar 73,8%.

## D. Simpulan
Keakuratan metode trend moment pada peramalan hasil produksi padi di  Desa  Mulawarman  adalah  73,8%  yang  berarti  layak  untuk  digunakan sebagai  metode  peramalan.  Sedangkan  penerapan  metode trend  moment pada peramalan hasil produksi padi di Desa Mulawarman pada tahun 2023 adalah sebanyak 181,87 ton.

## E. Daftar Pustaka
Ahmad,  Fa’iz  Dliya’ul  Izz,  Sholihin,  Miftahus,  &  Masruroh.  (2020).  Trend Moment  Method  for  predicting  Multimedia  Equipment  Rental  Needs. Inform :  Jurnal  Ilmiah  Bidang  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi , 5 (1), 20–24. https://doi.org/10.25139/inform.v5i1.2203 Antara,  K.  (2024). Desa  Lumbung  Padi  Terancam  Emas  Hitam .  ANTARA News Kalimantan Timur. https://kaltim.antaranews.com/berita/37934/desa-lumbung-padi- terancam-emas-hitam
Badan Pusat Statistik. (n.d.). Pada 2022, luas panen padi mencapai sekitar 10,45 juta hektar dengan produksi sebesar 54,75 juta ton GKG. Retrieved February 11, 2024, from https://www.bps.go.id/id/pressrelease/2023/03/01/2036/pada-2022--luas- panen-padi-mencapai-sekitar-10-45-juta-hektar-dengan-produksi- sebesar-54-75-juta-ton-gkg-.html
Chaireni,  R.,  Agustanto,  Dedy,  Wahyu,  Ronal  Amriza,  &  Nainggolan,
Patmasari.  (2020). Ketahanan  Pangan  Berkelanjutan  |  Jurnal Kependudukan dan Pembangunan Lingkungan . http://jkpl.ppj.unp.ac.id/index.php/JKPL/article/view/13
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 15, No. 1 April 2024 e-ISSN 2579-7646
Chang, P.-C., Liu, C.-H., Yeh, C.-H., & Chen, S.-H. (2006). The Development of  a  Weighted  Evolving  Fuzzy  Neural  Network (Vol.  4114,  p.  221). https://doi.org/10.1007/11816171_28
Dinar, L., Marsudi, E., & Faradilla, C. (2023). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Impor  Beras  Di  Indonesia. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa Pertanian , 8 (3), Article 3. https://doi.org/10.17969/jimfp.v8i3.25612 Irawati, D. A., Ririd, A. R., & Oetomo, R. R. W. (2020). Implementasi metode trend  moment  untuk  peramalan  penjualan  buku  tulis. JURNAL ELTEK , 18 (1), Article 1. https://doi.org/10.33795/eltek.v18i1.169 Mentari,  S.  M.  S.  (2019). Pengaruh  Penggunaan  Media  Sosial  terhadap Kepribadian  dan  Kedisiplinan  Belajar  Siswa  Kelas  XII  Multimedia SMK  Negeri  6  Surakarta [Universitas  Negeri  Surakarta]. https://digilib.uns.ac.id/dokumen/76086/Pengaruh-Penggunaan-Media- Sosial-terhadap-Kepribadian-dan-Kedisiplinan-Belajar-Siswa-Kelas- XII-Multimedia-SMK-Negeri-6-Surakarta
Pratama,  A.,  &  Salamah,  S.  (2018).  Implementasi  Sistem  Informasi Peramalan Single Expoenential Smoothing Dalam Melihat Kebutuhan Stok Padi di Dinas Pertanian Aceh Utara. Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi , 2 (2), Article 2. https://doi.org/10.29103/sisfo.v2i2.1009 Sukerti, N. K. (2015). Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic  Trend  Model.  Proceedings  Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika (KNS&I)
Syaifulloh,  A.K.  (2021).  Dampak  Kerusakan  Lingkungan  Akibat Penambangan Pasir Merapi Di Klaten. Jurnal Penegakan Hukum Dan Keadilan .
Ulfa,  U.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2019).  Peramalan  Penjualan  Pupuk Menggunakan  Metode  Trend  Moment.  Jurnal  Informatika  Ekonomi Bisnis, 8-14.
Sukristiyonubowo,  S.,  Riyanto,  D.,  &  Widodo,  S.  (2019).  Kesuburan  Tanah dan  Produktivitas  Padi  pada  Budidaya  Organik,  Semi  Organik,  dan Konvensional di Kabupaten Sragen. Agrotechnology Research Journal ,
3 , 93. https://doi.org/10.20961/agrotechresj.v3i2.32508
Taniansyah,  D.  I.,  &  Setiawan,  I.  R.  (2021).  IImplementasi  Metode  Trend Moment Pada Prediksi Tren Penjualan Sepatu Di Toko Garageshoessmi Kota  Sukabumi. Jurnal  Sistem  Informasi  (JASISFO) , 2 (2),  Article  2. https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jasisfo/article/view/3495
Wardhani, N. I. K., S, I. H., & Puspitasari, W. D. (2022). Sistem Forecasting Penjualan  Beras  Dengan  Menerapkan  Metode  Trend  Moment. JATI
(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 6 (2), Article 2. https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5780
Yanto,  I.  R.  (2018).  Penerapan  Metode  Trend  Moment  Dalam  Forecasting Penjualan  Kasur  Busa  Di  Mebel  Anugerah  Cukir  Jombang. Jurnal Simki-Techsain , 2 (5), 1689–1699.