## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057

## Penerapan Metode Trend Moment Untuk Prediksi Permintaan Telur Ayam
Putri Wulandari 1 , Fauriatun Helmiah 2 , Rohminatin 3
1 Program Studi Sistem Komputer, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1 putriwulandari241999@gmail.com, 2 fauriatunh@gmail.com, 3 rohminatin2019@gmail.com Email Penulis Korespondensi: putriwulandari241999@gmail.com Submitted: 07/08/2022 ; Accepted: 14/08/2022 ; Published : 30/09/2022
Abstrak− CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting adalah salah satu perusahaan peternakan yang bergerak dalam bidang distribusi dan gudang produk telur ayam, yang terletak di Desa  Hessa Air Genting, Kabupaten Asahan Berdasarkan hasil dari penelitian dan wawancara yang dilakukan oleh peneliti pada CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting, permasalahan yang sering terjadi di dalam perusahaan adalah sering terjadinya kekurangan maupun penumpukkan jumlah produk telur ayam yang akan dipasarkan, tidak sesuai  dengan  jumlah  permintaan  dari  konsumen.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  menerapkan  metode  Trend  Moment  untuk memprediksi jumlah Permintaan Telur Ayam di CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting dalam beberapa bulan kedepan berdasarkan jenis telut yaitu A+, A, B, C, D, dan E.
Kata Kunci: Prediksi Permintaan Telur Ayam; Metode Trend Moment;
Abstract −CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting is one of the livestock companies engaged in the distribution and warehouse of chicken  egg  products,  which  is  located  in  Hessa  Air  Genting  Village,  Asahan  Regency.  Based  on  the  results  of  research  and interviews conducted by researchers at CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting, a problem that often occurs in the company is that there is often a shortage or accumulation of chicken egg products to be marketed, not in accordance with the number of requests from consumers. The purpose of this study is to apply the Trend Moment method to predict the number of Chicken Egg Demand in CV. Cattle Star Hessa Air Genting in the next few months based on the type of egg, namely A+, A, B, C, D, and E.
Keywords: Chicken Egg Demand Prediction; Trend Moment Method;

## 1. PENDAHULUAN
Telur  ayam  merupakan  salah  satu  sumber  protein  hewani  yang  memberikan  sumbangan  terbesar  bagi  tercapainya kecukupan  gizi  masyarakat.  Telur  ayam  banyak  mengandung  berbagai  jenis  protein  berkualitas  tinggi  termasuk mengandung  semua  jenis  asam  amino  esensial  bagi  kebutuhan  manusia.  Telur  ayam  juga  mengandung  berbagai vitamin dan mineral, termasuk vitamin A, riboflavin , asam folat, vitamin B6, vitamin B12, magnesium , calcium dan potassium . Telur  ayam juga merupakan makanan termurah sumber protein yang lengkap, satu butir telur berukuran besar mengandung sekitar 7 gram protein. Berdasarkan informasi mengenai gizi yang terkandung di dalam telur ayam, maka  dapat  diketahui  bahwa  telur  ayam  sangat  bermanfaat  bagi  tubuh  karena  kandungan  protein  yang  tinggi, khususnya pada protein hewani [1]. Beberapa penelitian terdahulu yang membahas masalah yang hampir sama antara lain yaitu:
Ilyas,  dkk.  (2018).  Melakukan  penelitian  dengan  mengangkat  judul    Implementasi  Metode Trend  Moment (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas  Widyagama  Malang.     Maka  dari  itu  dapat  ditarik  kesimpulan  adalah membuat Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru di Universitas Widyagama Malang[2]. Al-Husaini.dkk,  (2018). Melakukan penelitan dengan mengangkat judul Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan  Bisnis  pada  Berkah  Swalayan.   Berdasarkan  penelitian  dihasilkan  bahwa  penggunaan  jumlah  metode peramalan yang masih terbatas dan bentuk pola data masih belum sepenuhnya menghasilkan peramalan optimal pada suatu barang[19] .
Permata&  Yani.  (2015).    Melakukan  penelitian  dengan  mengangkat  judul  Analisa  Perbandingan  Metode Exponensial Smoothing dan Metode Trend Analysis Terhadap Parameter Tingkat Error Pada Peramalan Permintaan Produk Ready Mix  Concrete (Studi  Kasus:  PT. Iga  Bina  Mix  Pekanbaru). Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) , ISSN :2085-9902 . Maka peneliti mengambil kesimpulan bahwa metode peramalan yang tepat berdasarkan parameter tingkat error adalah metode Trend Analysis [20].
Jaya.  (2019).  Melakukan  penelitian  dengan  mengangkat  judul  Peramalan  Produksi  Daging  Ayam  Ras  Di Indonesia,  Sehingga  peneliti  menarik  kesimpulan  bahwa  menunjukkan  bahwa  metode  peramalan  produksi  daging ayam  ras  yang  paling  akurat  adalah  peramalan  menggunakan  metode    trend  analysis,  karena  memiliki  tingkat kesalahan  yang  lebih  kecil  dibandingkan  peramalan  dengan  metode moving  average dan exponential smoothing dengan  nilai  masing-masing  secara  berurutan  MAD  51.502,07;  MSE  3.728.690.664,20;  dan  MAPE 0,03[21].
Niswatin. (2015). Melakukan penelitian dengan mengangkat judul  Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Produksi Air Minum Menggunakan Metode Trend Moment . Sistem ini dapat mempermudah pihak manager  dalam pengambilan keputusan peramalan produksi, sehingga proses produksi air minum kemasan dapat dilaksanakan dengan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
efektif dan lebih efisien.  Hasil dari penelitian adalah sebuah sistem pendukung keputusan untuk meramalkan jumlah produksi air minum kemasan berdasarkan data penjualan sebelumnya [22] .
CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting adalah salah satu perusahaan peternakan yang bergerak dalam bidang distribusi dan gudang produk telur ayam, yang terletak di Desa  Hessa Air Genting, Kabupaten Asahan Berdasarkan hasil  dari  penelitian  dan  wawancara  yang  dilakukan  oleh  peneliti  pada  CV.  Bintang  Ternak  Hessa  Air  Genting, permasalahan yang sering  terjadi di  dalam perusahaan adalah sering  terjadinya kekurangan maupun penumpukkan jumlah produk telur ayam yang akan dipasarkan, tidak sesuai dengan jumlah permintaan dari konsumen. Adapun data permintaan telur ayam adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Permintaan Telur Ayam di CV. Bintang Ternak
No Bulan Jenis Telur Ayam A+ A B C D E 1 Juli 2021 998 Ikat 1578 Ikat 709 Ikat 2976 Ikat 889 Ikat 309 Ikat 2 Agustus 2021 977 Ikat 1675 Ikat 679 Ikat 2866 Ikat 1092 Ikat 491 Ikat 3 September 2021  1900 Ikat 1567 Ikat 587 Ikat 2865 Ikat 1200 Ikat 556 Ikat 4 Oktober 2021 1677 Ikat 1647 Ikat 465 Ikat 2096 Ikat 1797 Ikat 432 Ikat 5 November 2021  1567 Ikat 1098 Ikat 256 Ikat 2532 Ikat 455 Ikat 656 Ikat 6 Desember 2021 892 Ikat 1866 Ikat 1009 Ikat 2298 Ikat 788 Ikat 574 Ikat 7 Januari 2022 972 Ikat 1865 Ikat 1444 Ikat 3087 Ikat 3200 Ikat 223 Ikat 8 Februari 2022 799 Ikat 2877 Ikat   779 Ikat 4086 Ikat 2890 Ikat 887 Ikat 9 Maret 2022 1009 Ikat 2644 Ikat 930 Ikat 1643 Ikat 887 Ikat 882 Ikat 10 April 2022 770 Ikat 1008 Ikat 364 Ikat 1000 Ikat 1200 Ikat 678 Ikat 11 Mei 2022 680 Ikat 1098 Ikat 550 Ikat 1275 Ikat 895 Ikat 700 Ikat
Berdasarkan data diatas, diperlukan suatu sistem yang dapat digunakan dalam memperkirakan berapa jumlah produk telur ayam yang akan dipasarkan sesuai dengan jumlah permintaan konsumen, dengan suatu metode tertentu. Sehingga tidak lagi terjadi kekurangan maupun penumpukkan jumlah produk telur ayam yang dapat merugikan pihak perusahaan.  Salah satu metode yang dapat digunakan dalam memperkirakan jumlah permintaan telur ayam adalah dengan menggunakan metode Trend Moment . Peramalan (forecasting) merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien. Langkah penting setelah peramalan dilakukan adalah verifikasi peramalan sedemikian rupa sehingga mencerminkan data masa lalu dan sistem penyebab yang mendasari pertumbuhan tersebut. Sepanjang representasi peramalan tersebut dapat  dipercaya,  hasil  peramalan  dapat  terus  digunakan.  Metode Trend  Moment adalah  metode  yang  paling  luas digunakan untuk menentukan persamaan trend data karena metode ini menghasilkan secara matematik.
Metode Trend Moment telah banyak digunakan dalam beberapa studi kasus diantaranya diantaranya Ilyas, dkk, (2018),  dengan  judul“Implementasi  Metode Trend  Moment (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas  Widyagama Malang”,  hasil  aplikasi  peramalan  menggunakan  metode Trend  Moment dapat  dipergunakan  untuk  meramalkan jumlah mahasiswa baru di Universitas  Widyagama Malang di periode yang akan datang dan Juga aplikasi peramalan ini  dapat  mempermudah  petugas  di  Universitas  Widyagama  Malang  untuk  menentukan  dan  mengetahui  jumlah mahasiswa baru yang akan datang [2].
Penelitian  selanjutnya  Amrullah,  dkk  (2020),  dengan  judul  “Peramalan  Penjualan  Bulanan  menggunakan metode Trend Moment pada Toko Suamzu Boutique”, hasil dari penelitian yang terjadi berkenaan prediksi penjualan pada  bulan  yang  akan  datang  diselesaikan  dengan  menerapkan  Metode Trend  Moment .    Metode Trend  Moment digunakan untuk membantu pemilik toko dalam memprediksi penjualan pada Toko Suamzu Boutique pada periode 1 bulan mendatang. Berdasarkan riwayat penjualan selama 2 tahun sebelumnya [3].
Penelitian  selanjutnya  Yulian,  dkk,  (2018)  dengan  judul  “Penerapan  Metode Trend  Moment Dalam Forecasting Penjualan Produk CV. Rabbani Asyisa. Penelitian mengambil sampel data kerudung mulai dari periode Agustus  2019  sampai  November  2019.  Hasil  pengukuran  kesalahan    dengan  metode Trend Moment nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  adalah  0.47% dan  pengukuran  dengan pengaruh  indeks  musim  nilai Mean Absolute PercentageError (MAPE) adalah 0.45%[4]. Tujuan penelitian ini yaitu menerapkan metode Trend Moment untuk memprediksi jumlah Permintaan Telur Ayam di CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting dalam beberapa bulan kedepan berdasarkan jenis telut yaitu A+, A, B, C, D, dan E.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka kerja yang dilakukan yaitu sebagai alur atau tahapan dalam menyelesaikan sebuah masalah dalam proses meramalkan jumlah Permintaan Telur Ayam pada bulan yang akan datang dengan dirancang menggunakan bahasa pemograman Microsoft Visual  Studio 2010 dan MySQL. Kerangka  penelitian ini merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka penelitian yang digunakan adalah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2. Uraian Kerangka Penelitian
Berdasarkan kerangka penelitian yang telah digambarkan diatas, maka dapat diuraikan pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian adalah : a. Mengidentifikasi Masalah
Untuk  melakukan  pengamatan  guna  mengetahui  secara  nyata  permasalahan  pada  sistem  yang  ada  untuk dikembangkan guna mengatasi masalah yang terjadi pada jumlah Permintaan Telur Ayam
b. Menganalisa Masalah
Dalam melakukan analisa masalah, penelitian melakukan beberapa cara dan metode diantaranya metode deskriptif . Metode deskriptif merupakan  suatu  data  yang  dikumpulkan,  disusun,  dikelompokkan,  dianalisa  sehingga diperoleh beberapa gambaran yang jelas pada masalah penelitian.
c. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pencarian landasan-landasan teori yang diperoleh dari berbagai sumber buku dan internet untuk melengkapi konsep dan teori, sehingga memiliki landasan dan keilmuan yang baik dan sesuai.
d. Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan data dilakukan dengan melakukan interview (wawancara) dengan ketua bagian umum dan ditambah dengan studi pustaka.
e. Desain Sistem
Dalam tahap ini pembuatan desain terdiri dari :
1. Perancangan Antar Muka Pemakai ( User Interface )
User Interface merupakan bagian dari sistem yang digunakan sebagai media atau alat komunikasi antar user dan  sistem.  Sistem  yang  akan  dibuat  adalah  memprediksi  jumlah  Permintaan  Telur  Ayam  di  CV.  Bintang Ternak Hessa Air Genting

## 2.3 Metode Penelitian
Metode penelitian merupakan sebuah sistematika atau tahapan untuk melakukan sebuah penelitian. Untuk melakukan sebuah  Penelitian  dibutuhkan  suatu  metode  penelitian  diamana  metode  penelitian  itu  suatu  teknik  atau  cara  yang dilakukan oleh si  peneliti dalam memperoleh dan memcahkan sebuah masalah. Dalam metode penelitian ada jenis metode penelitian yang dipakai untuk melakukan suatu penelitian. Dalam penelitian ini peneliti mengguakan metode kuantitatif.
Metode kuantitatif adalah penelitian ilmiah yang sistematis terhadap bagian-bagian dan fenomena serta kualitas hubungan-hubungannya.  Metode  kuantitatif  yang  digunakan  dalam  memperkirakan  atau  meramalkan  dapat dikelompokkan dalam dua jenis, yaitu metode serial waktu dan kausal. Peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variable atau kumpulan variable untuk mengestimasi nilanya dimasa yang akan datang. Menurut Heizer & Render bahwa metode forecast dilakukan dengan menggunakan model matematis yang beragam dengan data histori yang terkait dengan peramalan dan variable sebab akibat untuk meramalkan permintaan [23].

## 2.4 Teknik Pegumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan suatu cara yang digunakan oleh peneliti dalam mendapatkan data di lapangan, Teknik  pengumpulan  data  merupakan  suatu  cara  yang  sifatnya  sistematis  dan  objektif  dengan  tujuan  untuk memperoleh dan mengumpulkan data dan informasi yang diteliti secara detail dan benar.
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
a. Penelitian Lapangan ( Field Research )
Penelitian lapangan yang penulis lakukan adalah penelitian dan pengambilan data-data yang diperlukan langsung ditempat penelitian. Penelitian dilakukan denga cara :
1. Wawancara ( Interview ) yaitu teknik pengumpulan data dengan cara tanya jawab secara langsung kepada pihak terkait  yaitu  di  CV.  Bintang  Ternak  Hessa  Air  Genting,  Wawancara  ini  dilakukan  untuk  mengetahui permasalahan  yang  ada  dalam  meramalkan  jumlah  Permintaan  Telur  Ayam  pada  bulan  yang  akan  datang, dengan mengumpulkan data-data di masa lalu dan masa sekarang yang diolah serta digunakan dalam proses peramalan, serta data instansi mulai dari sejarah sampai struktur organisasi.
2. Studi  Pustaka  Dilakukan  dengan  cara  mempelajari  referensi-referensi  buku  dan browsing internet  yang berhubungan dengan analisis sistem. Pengumpulan data dengan memanfaatkan daftar pustaka ini adalah agar mendapatkan data jumlah Permintaan Telur Ayam di CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting.

## 2.5 Sistem Informasi
Sistem  informasi  adalah  cara-cara  yang  diorganisasi  untuk  mengumpulkan,  memasukkan,  dan  mengolah  serta menyimpan  data,  dan  cara-cara  yang  diorganisasi  untuk  menyimpan,  mengelola,  mengendalikan,  dan  melaporkan informasi sedemikian rupa sehingga sebuah organisasi dapat mencapai tujuan yang telah ditetapkan[5]. a. Teknik
Teknik merupakan suatu konseptual yang tersusun dari fungsi yang saling berhubungan yang bekerja sama sebagai suatu  kesatuan  organisasi  untuk  mencapai  hasil  yang  diinginkan  [7].  Dimaksudkan  bahwa  teknik  merupakan sebuah cara untuk menjalankan atau suatu fungsi yang saling berhubungan dan bekerja sama untuk mencapai suatu tujuan yang diinginkan.
b. Peramalan
Peramalan  merupakan  teknik  yang  dipakai  dalam  proses  prediksi  atau  meramalkan  Permintaan  Telur  Ayam. Peramalan adalah perkiraan peristiwa masa yang akan datang atas dasar pola waktu di masa lalu dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi dengan pola di masa yang lalu[8].
Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan melibatkan pengambilan data  historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  mendatang  dengan  model  pendekatan  sistematis[8].  Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi[9].
Berdasarkan pengertian beberapa ahli diatas maka peneleiti mengambil kesimpulan bahwa peramalan adalah suatu  teknik atau seni  yang dipakai  untuk memprediksi  atau memperkirakaan kejadian atau peristiwa dimasa yang akan datang atau yag akan terjadi, dan juga permalan merupakan suatu ilmu untuk memprediksi suatu peristiwa yang belum terjadi atau yang akan terjadi dimasa yang akan datang.

## 2.6 Metode Trend Moment
Trend  analysis merupakan  metode  statistik  yang  bertujuan  untuk  mencari  hubungan  sebab  akibat  antara  variabel faktor  penyebab  atau independen (X)  terhadap  variabel  akibatnya  (Y).  Trend  data  dianalisis  dan  digunakan  untuk menentukan  peramalan  periode  berikutnya.  Trend  pergerakan  data  tersebut  dapat  berupa trendlinear , polynomial , exponential , logarithmic atau lainnya sesuai dengan pola data yang diolah.[12] Garis trend pada dasarnya garis regresi dan variabel bebas (x) merupakan variabel waktu. Trend garis lurus ( linier ) adalah suatu trend yang diramalkan naik atau turun secara garis lurus. Variabel waktu sebagai variabel bebas dapat menggunakan waktu tahunan, semesteran, bulanan, atau mingguan. Analisis trend garis lurus ( linier ) terdiri atas metode kuadrat kecil atau ( least square ) dan moment. Trend menunjukkan perubahan nilai  suatu variabel  yang relatif stabil  perubahan populasi, perubahan harga, perubahan  teknologi,  dan  peningkatan  produktivitas.  Ramalan  pendapatan  (penjualan)  merupakan  proses  aktivitas memperkirakan produk yang akan dijual atau disewakan di masa yang akan datang dalam keadaan tertentu dan dibuat berdasarkan data historis yang pernah terjadi atau mungkin terjadi.
Ramalan ( forecasting ) adalah proses aktivitas meramalkan suatu kejadian yang mungkin terjadi di masa yang akan  datang  dengan  teknik  mengkaji  data  yang  ada.  Pendapatan  ( revenues )  artinya  hasil  proses  memberikan  jasa pelayanan  ( service ),  manfaat  yang  dapat  digunakan  oleh  orang  lain.  Ramalan  pendapatan  berarti  perolehan  modal ( ekuitas ) perusahaan yang diperoleh dari aktivitas bisnis yang dilakukan pada waktu tertentu. Ramalan pendapatan juga  merupakan  faktor  penting  dalam  perencanaan  perusahaan.  Karena  ramalan  pendapatan  akan  menentukan kepemilikan modal, anggaran, laba, dan rugi, anggaran atas posisi keuangan.
Persamaan trend adalah sebagai berikut :
Y’ = a + bX (1)
Ada beberapa metode untuk perhitungan dari analisis menggunakan trend , yaitu : a. Teknik Garis Trend Secara Bebas ( Free Hand Method ) Menggambarkan trend dengan teknik bebas ini sangat mudah dan sederhana. Hanya dengan mengamati sebaran data bisa diketahui kecenderungan garis trend dari pola data tersebut. Tentu saja dengan cara ini hasilnya kurang bisa dipertanggung jawabkan. Kelebihan metode ini adalah sangat mudah dan sederhana membuatnya. Kelemahan teknik  ini  adalah  dalam  menarik  garis trend dari  sebaran  data  sangat subyektif .  Untuk  data  yang  sama

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
kecenderungan garis bisa berbeda-beda jika digambarkan oleh orang yang berbeda. Sehingga metode ini kurang tepat untuk pengambilan keputusan manajemen perusahaan. Cara ini hanya untuk mengetahui kearah mana trend atau pertumbuhan suatu variabel . b. Metode Trend dengan Metode Setengah Rata-Rata ( Semi Average Method)
Bergerak membuat trend garis dengan cara mencari rata-rata kelompok. Cara ini untuk berusaha menghilangkan subyektivitas seperti pada teknik bebas. Langkah-langkah memperoleh trend garis lurus dengan teknik semi rata- rata sebagai berikut :
1. Kelompokkan data menjadi dua kelompok yang sama apabila data ganjil, maka data yang berada di tengah di asumsikan menjadi dua atau diduplikasi dan di hitung dalam kelompok satu maupun kelompok dua atau data dihilangkan.
2. Hitung  rata–rata  kelompok  pertama  (Ẋ₁)  dan  rata-rata  kelompok  kedua  (Ẋ₂).  Letakkan  (Ẋ₁)  pada  tahun pertengahan dari kelompok yang pertama dan (Ẋ₂) pada pertengahan tahun kelompok kedua.
3. Hitung selisih dari kedua rata-rata tersebut, dengan mengurangi rata-rata dari kelompok kedua dengan rata-rata dari  kelompok  12  pertama  (∑Ẋ₂–∑Ẋ₁).  Jika  hasilnya  positif  berarti trend nya  naik,  jika  negatif trend nya menurun.
c. Teknik Trend Kuadrat Terkecil ( Least Square Method ) Garis trend dalam teknik ini diperoleh dengan cara menentukan persamaan garis yang mempunyai jumlah terkecil dari  kuadrat  selisih  data  asli  dengan  data  pada  garis trend .  Teknik  kuadrat  terkecil  ini  yang  paling  banyak digunakan dalam analisis deret berskala untuk peramalan bisnis. Rumus penghitungannya : d. Teknik Trend Moment
Menggunakan  perhitungan  statistika  dan  matematika  tertentu  untuk  mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai pengganti garis patah-patah dibentuk oleh data historis perusahaan. Dengan demikian unsur-unsur subyektif dapat dihindarkan. Prinsip-prinsip pengerjaan trend metode moment adalah sebagai berikut :
1. Barang tahan lama minimal satu tahun.
2. Barang yang selalu diperlukan, misalnya sembako.
3. Kegiatan usaha sudah berjalan minimal dua tahun, digunakan sebagai data penjualan tahun yang lalu.
4. Jumlah data tahun lalu baik tahun ganjil maupun genap tetap diurut dari 0, 1, 2, 3,.... dan seterusnya pada kolom x.
Rumusnya Teknik moment dapat dihitung menggunakan :
Y = a + bX (2) ∑Y = n a + b∑X
∑XY = a∑X + b∑X²
Y = peramalan menggunakan ( trend ) ∑Y = jumlah periode/interval kali a ditambah jumlah nilai x kali b ∑XY = a dikali jumlah nilai x ditambah b dikali jumlah nilai x N = jumlah data
e. Nilai Ketetapan Prediksi
Ketetapan ramalan merupakan  sesuatu yang sangat penting  dalam peramalan karna mengukur kesesuia data yang ada dengan data peramalan, Dalam penelitian ini peneliti melakukan perhitungan ketetapan nilai predikisi  dengan meghitung nilai kesalahan kuadrat rata-rata (Mean Squared Error – MSE), dan kesalahan persen mutlak rata-rata (Mean Absolute Percentage Error – MAPE) [10].
1. Mean absoulte diviation (MAD)
Metode  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan  digunakan  jumlah  dari  kesalahan-kesalahan  yang absolute. Dengan  mengukur  ketepatan  ramalan  dengan  merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolute  masing-masing kesalahan). MAD berguna untuk mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dihitung dengan rumus sebagai berikut:
MAD = ∑( 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑛 ) (3)
Keterangan: Actual : Data Nilai aktual Forecast :  Peramalan n : Jumlah data
2. Mean Squared Error – MSE
Mean  Squared  Error  (MSE) adalah  metode  lain  untukmengevaluasi  metode  peramalan.Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan.Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan- kesalahan itudikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinanlebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. MSEmerupakan cara kedua untuk mengukur  kesalahan  peramalan  keseluruhan.  MSEmerupakan  rata-rata  selisih  kuadrat  antara  nilai  yang diramalkan  dan  yang  diamati.Kekurangan  penggunaan  MSE  adalah  bahwa  MSE  cenderung  menonjolkan deviasi yangbesar karena adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagaiberikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
MSE = ∑ |𝑥 𝑡 −𝑓| 2 𝑛 (4)
Keterangan : X t : data sebenarnya terjadi F t
: data ramalan dihitung dari model yang digunakan pada waktu atau tahun t n : banyak data hasil ramalan.
3. Mean Absolute Percentage Error – MAPE Mean Absolute Percentage Error(MAPE) dihitung denganmenggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyatauntuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut, MAPEmerupakan pengukuran kesalahan yang menghitung  ukuran presentase penyimpanganantara data aktual dengan data peramalan. Nilai MAPE dapat dihitung dengan persamaanberikut.
MAPE = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑥 𝑡 − 𝑓 𝑡 𝑥 𝑡 | 𝑛 𝑡−1 (5)
Keterangan : x t = Data aktual pada periode t F t = Nilai peramalan pada periode t n =  Jumlah data

## 2.7 Pengertian Telur Ayam
Telur merupakan salah satu produk hewani yang berasal dari ternak unggas dan telah dikenal sebagai bahan pangan sumber protein yang bermutu tinggi. Telur sebagai bahan pangan mempunyai banyak kelebihan misalnya, kandungan gizi telur yang tinggi, harganya relatif murah bila dibandingkan dengan bahan sumber protein lainnya. Telur mudah mengalami  penurunan  kualitas  yang  disebabkan  oleh  kerusakan  secara  fisik,  serta  penguapan  air,  karbondioksida, ammonia, nitrogen, dan hidrogen sulfida dari dalam telur [13].
Telur  ayam  merupakan  sumber  protein  hewani  yang  murah  dan  mudah  untuk  didapatkan  oleh  masyarakat Indonesia. Telur mengandung bahan organik yang mudah rusak. Salah satu faktor yang menyebabkan rusaknya telur adalah lama waktu penyimpanan. Adapun jenis telur yang dijual oleh CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting adalah sebagai berikut:
a. Jenis Telur Ayam A+
Jenis telur ayam A+ adalah jenis kualitas telur ayam lebih baik, mulai dari ukuran lebih besar, isi dan proteinnya lebih baik.
Gambar 2. Jenis Telur Ayam A+
b. Jenis Telur Ayam A
Jenis telur ayam A adalah jenis kualitas telur ayam lebih baik, mulai dari ukuran besar, isi dan proteinnya lebih baik.
c. Jenis Telur Ayam B
Jenis telur ayam B adalah jenis kualitas telur ayam baik, mulai dari ukuran sedang, isi sedang dan proteinnya baik.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
Gambar 4. Jenis Telur Ayam B
d. Jenis Telur Ayam C
Jenis telur ayam C adalah jenis kualitas telur ayam baik, mulai dari ukurannya sedang, isi dan proteinnya baik.
Gambar 5. Jenis Telur Ayam C
e. Jenis Telur Ayam D
Jenis telur ayam D adalah jenis kualitas telur ayam baik, mulai dari ukuran kecil dan proteinnya baik.
Gambar 6. Jenis Telur Ayam D
f. Jenis Telur Ayam E
Jenis telur ayam E adalah jenis kualitas telur ayam paling baik, mulai dari ukurannya kecil, isinya kadang sering mengeluarkan bau yang tidak sedap.

## Gambar 7. Jenis Telur Ayam E

## 2.8 Hipotesis
Hipotesis merupakan dugaan atau jawaban sementara terhadap pertanyaan-pertanyaan yang ada dalam penelitian yang ada dalam rumusan masalah. Maka hipotesis dalam penelitian ini adalah  dengan memprediksi  jumlah Permintaan Telur Ayam pada bulan berikutnya menggunakan metode Trend Moment berdasarkan jenis telur ayam melalui aplikasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
berbasis web diharapkan dapat membantu dan mempermudah pihak CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting dalam melakukan persiapaan telur ayam mulaiA+, A, B, C, D dan E yang sesuai dengan permintaan pelanggan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma Trend Moment
Sistem yang akan dibuat merupakan forcasting memprediksi Permintaan Telur Ayam dengan metode Trend Moment pada  CV.  Bintang  Ternak  Hessa  Air  Genting . Adapun  data  prediksi  Permintaan  Telur  Ayamdari  bulan  Juni  2021 sampai dengan Mei 2022 yaitu seperti tabel 2. berikut:
Tabel 2. Data prediksi Permintaan Telur Ayam
No Bulan Jenis Telur Ayam A+ A B C D E 1 Juli 2021 998 Ikat 1578 Ikat 709 Ikat 2976 Ikat 889 Ikat 309 Ikat 2 Agustus 2021 977 Ikat 1675 Ikat 679 Ikat 2866 Ikat 1092 Ikat 491 Ikat 3 September 2021 1900 Ikat 1567 Ikat 587 Ikat 2865 Ikat 1200 Ikat 556 Ikat 4 Oktober 2021 1677 Ikat 1647 Ikat 465 Ikat 2096 Ikat 1797 Ikat 432 Ikat 5 November 2021 1567 Ikat 1098 Ikat 256 Ikat 2532 Ikat 455 Ikat 656 Ikat 6 Desember 2021 892 Ikat 1866 Ikat 1009 Ikat 2298 Ikat 788 Ikat 574 Ikat 7 Januari 2022 972 Ikat 1865 Ikat 1444 Ikat 3087 Ikat 3200 Ikat 223 Ikat 8 Februari 2022 799 Ikat 2877 Ikat   779 Ikat 4086 Ikat 2890 Ikat 887 Ikat 9 Maret 2022 1009 Ikat 2644 Ikat 930 Ikat 1643 Ikat 887 Ikat 882 Ikat 10 April 2022 770 Ikat 1008 Ikat 364 Ikat 1000 Ikat 1200 Ikat 678 Ikat 11 Mei 2022 680 Ikat 1098 Ikat 550 Ikat 1275 Ikat 895 Ikat 700 Ikat
Sumber: CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting, (2021 – 2022)
Adapun  algoritma  perhitungannya  dengan  menggunakan  metode Trend  Moment dalam  memprediksi Permintaan Telur Ayamadalah sebagai berikut : a. Perhitungan Peramalan Memprediksi Permintaan Telur Ayam A+
1. Perhitungan Peramalan Metode Trend Moment Permintaan Telur A+
Tabel 3. Peramalan Memprediksi Permintaan Telur A+ Bulan(n) Telur A+ (Y) X X 2 XY Y = a + bX Juli 2021 998 Ikat 0 0 - 1.451 Agustus 2021 977 Ikat 1 1 977 1.383 September 2021 1900 Ikat 2 4 3.800 1.316 Oktober 2021 1677 Ikat 3 9 5.031 1.248 November 2021 1567 Ikat 4 16 6.268 1.180 Desember 2021 892 Ikat 5 25 4.460 61.205 Januari 2022 972 Ikat 6 36 5.832 73.446 Februari 2022 799 Ikat 7 49 5.593 85.687 Maret 2022 1009 Ikat 8 64 8.072 97.928 April 2022 770 Ikat 9 81 6.930 110.169 Mei 2022 680 Ikat 10  100 6.800 110 Total 12241 Ikat 55  385  53763 Rumus Trend Moment Y = a + b (x) ∑Y    = n x a + b x ∑X ∑XY = a x ∑X + b x ∑X 2 Y       = Peramalan menggunakan ( trend ) ∑Y    = Jumlah periode/interval kali a ditambah jumlah nilai x kali b ∑XY = a dikali jumlah nilai x ditambah b dikali jumlah nilai x 2 N       = Jumlah data Persamaan (i): ∑Y    = n x a + b x ∑X 12241 = 11a + 55b Persamaan (ii): ∑XY = a x ∑X + b x ∑X 2 53763 = 55a + 385b Mencari Persamaan Antara Nilai A Atau Nilai B:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
12241 = 11a + 55b  x5 = 61205 = 55a + 275b 53763 = 55a + 385b x1 = 53763 = 55a + 385b
Persamaan (ii) – Persamaan (i) 53763 = 55a + 385b 61205 = 55a + 275b 7442   = 110b b = 7442 110 = 68 Nilai A :  12241 = 11a + 55b 12241 = 11a + 55 (68) 12241 = 11a + 3721 11a = 12241 + 3721 11a = 15962
a = 15962 11 = 1451 Rumus : Y = a + bX Y = 1451 + (-68 (11) = 1451 + (-744) = 707 Jadi peramalan permintaan telur A+ pada bulan Juni sebanyak:  707 Ikat
2. Perhitungan Error Forecasting Peramalan Permintaan Telur A+
Tabel 4. Analisis Kesalahan Peramalan Permintaan Telur A+  Periode Bulan Juni 2022
No  Bulan (Periode)  Telur A+ (At)  MAD MSE MAPE 1 Juli 2021 998 Ikat 453 205.291 0,45 2 Agustus 2021 977 Ikat 406 165.191 0,42 3 September 2021 1900 Ikat 584 341.311 -0,31 4 Oktober 2021 1677 Ikat 429 183.932 -0,26 5 November 2021 1567 Ikat 387 149.403 -0,25 6 Desember 2021 892 Ikat 60.313 3.637.657.969 67,62 7 Januari 2022 972 Ikat 72.474 5.252.480.676 74,56 8 Februari 2022 799 Ikat 84.888 7.205.972.544 106,24 9 Maret 2022 1009 Ikat 96.919 9.393.292.561 96,05 10 April 2022 770 Ikat 109.399   11.968.141.201   142,08 11 Mei 2022 680 Ikat 570 324.900 -0,84 MAD = ∑ |𝐴 𝑡− 𝐹𝑡| 𝑛 = 426.822
11 = 38.802
MSE = ∑ |𝐴 𝑡− 𝐹𝑡 | 2 𝑛 = 37.458.914.979
11 = 3.405.355.907
MAPE = ∑|𝐴 𝑡− 𝐹𝑡 |(100) 𝑛 = 485,77∗100 11 = 4416,12%

## 3.2 Implementasi
Dalam  penggunaan  program  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  beberapa  tahapan  yang  perlu  dilakukan  dalam menggunakan program aplikasi peramalan Permintaan Telur Ayam Di CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting Dengan MetodeTrend Moment.
Dalam menggunakan program login bertujuan agar dapat masuk ke halaman utama. Berikut tampilan menu login peramalan Permintaan Telur Ayam Di CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting Dengan MetodeTrend Moment:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
Jika sudah berhasil login maka akan tampil halaman menu utama sistem Permintaan Telur Ayam CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting.
Gambar 3. Halaman Menu Utama
Berikut ini merupakan tampilan FormJenis Telur pada sistem Permintaan Telur Ayam di CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting
Gambar 4. Input Data Jenis Telur Ayam
Berikut ini merupakan tampilan form dalam penginputan data Periode Permintaan Telur Ayam pada masing- masing Permintaan Telur Ayam
Setelah  penginputan  selesai  berikutnya  menghitung  peramalan  dan  nilai  eror  sesuai  dengan  bobot  dan Permintaan Telur Ayam yang ingin diprediksikan. Berikut tampilan Form perhitungan peramalan dan nilai eror pada sistem peramalan Permintaan Telur Ayam Di CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting Dengan MetodeTrend Moment:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
Gambar 6. Form Perhitungan Metode Trend Moment dan Nilai Error
Berikut ini merupakan hasil laporan ramalan data Permintaan Telur Ayam Di CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting Dengan MetodeTrend Moment
Gambar 7. Laporan Hasil Peramalan

## 3.3 Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  siklus  dalam  pembangunan  perangkat  lunak  yang  penting  untuk  menjamin  kualitas  dan mengetahui kelemahan dan kekurangan dari perangkat lunak. Pengujian ini digunakan untuk melihat apakah sistem aplikasi yang dibuat sudah sesuai dengan yang diinginkan dan berfungsi dengan benar. Pengujian akan dilakukan satu persatu sesuai dengan rencana pengujian yang telah disusun yaitu sebagai berikut:
Tabel 5. Pengujian Login Data Masukan Proses Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Data Normal Pemasukan  data  username  dan password dengan lengkap dan benar Dapat masuk kedalam sistem dan Proses  berhasil  dan  sesuai dengan yang diinginkan Sesuai Data Salah Pemasukan data salah Sistem  menolak  proses yang dilakukan Sistem  menolak  proses  dan tampil pesan salah username dan password Sesuai Tabel 6. Pengujian Input Permintaan Telur Ayam Data Masukan Proses Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Data Normal Pengisian data Permintaan Telur Ayam Dapat  menyimpan  data  Permintaan Telur Ayam dalam database Data tersimpan di database Sesuai Klik tombol edit Dapat  merubah  data  Permintaan  Telur Ayam  kedalam  database  berdasarkan primarykey yang telah ditetapkan Data berhasil dirubah Sesuai Klik tombol hapus Dapat  menghapus  data  Permintaan Telur  Ayam  berdasarkan  primarykey yang ditetapkan Data berhasil dihapus Sesuai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
Klik tombol keluar Sistem  kembali  ke  tampilan  menu utama Sistem berhasil menampilkan halaman menu utama Sesuai Tabel 7. Pengujian Input Periode Permintaan Telur Ayam Data Masukan Proses Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Data Normal Pengisian data Periode Permintaan Telur Ayam sesuai dengan periode dan  Permintaan  Telur  Ayam masing-masing Dapat  menyimpan  data  Periode Permintaan Telur Ayam serta periode dalam database Data  tersimpan  di database Sesuai Klik tombol edit Dapat merubah data Periode Permintaan  Telur  Ayam  kedalam database  berdasarkan  primarykey yang telah ditetapkan Data berhasil dirubah Sesuai Klik tombol hapus Dapat  menghapus  data  Periode Permintaan Telur Ayam berdasarkan primarykey yang ditetapkan Data berhasil dihapus Sesuai Klik tombol keluar Sistem  kembali  ke  tampilan  menu utama Sistem berhasil menampilkan halaman menu utama Sesuai Tabel 8. Pengujian Perhitungan Peramalan dan Nilai Error Data Masukan Proses Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Data Normal Menentukan Permintaan Telur  Ayam,  priode  dan bobot yang ingin diprediksi Sistem dapat  menampilkan data Permintaan  Telur  Ayam  yang dipilih berdasarkan periode. Sistem dapat  menampilkan data Permintaan  Telur  Ayam  yang dipilih berdasarkan periode. Sesuai Klik tombol hitung Sistem dapat menampilkan hasil perhitungan  peramalan  beserta nilai eror Hasil  perhitungan  peramalan serta nilai eror berhasil ditampilkan Sesuai Klik tombol cetak Sistem dapat menampilkan hasil laporan berdasarkan Permintaan Telur Ayam yang dipilih Sistem dapat menampilkan hasil laporan berdasarkan Permintaan Telur Ayam yang dipilih Sesuai Klik tombol keluar Sistem  kembali  ke  tampilan menu utama Sistem  berhasil  menampilkan halaman menu utama Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan penelitian uji coba pada sistem, maka penulis menarik kesimpulan bahwa: Dengan adanya sistem peramalan,  diharapkan  dapat  memprediksi  jumlah  permintaan  telur  kedapannya.  Dengan  adanya  metode Trend Moment dalammemprediksi  Permintaan Telur Ayam  pada CV. Bintang Ternak Hessa Air Genting dapat  diketahui berapa  persen  tingkat  keakuratannya  metode  tersebut.  Dengan  menghasilkan  sistem  berbasis  desktop  untuk memprediksi  Permintaan  Telur  Ayam  dengan  bahasa  pemrograman Visual  Basic  Net.2010 dan database  MySQL. Pembuatan sistem peramalan Permintaan Telur Ayam ini harus melewati beberapa tahapan yaitu dengan mempelajari sistem  yang  sedang  berjalan.  Merumuskan  permasalahan  yang  ada,  mencari  alternatif  untuk  menyelesaikan permasalahan yang ada serta menerapkannya dalam bentuk program aplikasi.

## REFERENCES
[1] I. H. Santi and A. R. Saputra, “Prediksi Jumlah Permintaan Telur Ayam Menggunakan Metode Trend Moment ,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 2, p. 111, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i2.1986.
[2] I.  Ilyas,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “Implementasi  Metode Trend  Moment (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas Widyagama Malang,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.785.
[3] A. Amrullah, E. Affandi, W. Riansyah, and S. Sobirin, “Peramalan Penjualan Bulanan menggunakan metode Trend Moment pada Toko Suamzu Boutique,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p. 46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[4] I.  Yulian,  D.  S.  Anggraeni,  and  Q.  Aini,  “Penerapan  Metode Trend  Moment Dalam  Forecasting  Penjualan  Produk  CV. Rabbani Asyisa,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 193–200, 2020.
[5] C.  Manado  and  U.  S.  Ratulangi,  “ANALISIS  SISTEM  INFORMASI  AKUNTANSI  SIKLUS  PENJUALAN  DAN PENERIMAAN  KAS  UNTUK  MENINGKATKAN  PENGENDALIAN  INTERN  PADA  PT.  SUMBER  ALFARIA TRIJAYA, Tbk (ALFAMART) CABANG MANADO,” J. Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 16, no. 4, pp. 191–202, 2016.
[6] J. Akuntansi and P. Negeri, “Jurnal Eksis ISSN : 0216-6437 Jurnal Eksis ISSN : 0216-6437,” vol. 16, no. 1, pp. 1–19, 2020.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 454 − 466 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2057
[7] S. Hamidah and K. Kusumawati, “Sistem berbasis pengetahuan gangguan autism spectrum disorder pada anak usia dini,” Univ. Satya Negara Indones. , vol. 10, no. 1, pp. 18–25, 2017.
[8] I. D. Palandeng, F. Ekonomi, and J. Manajemen, “Analisis Ramalan Penjualan Dan Persediaan Produk Sepeda Motor Suzuki Pada Pt Sinar Galesong Mandiri Malalayang,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 6, no. 4, pp. 2828– 2837, 2018, doi: 10.35794/emba.v6i4.21067.
[9] Isnayati and M. A. Saptari, “Sistem Peramalan Penjualan Sepeda Motor Menggunakan Metode Trend Projection pada PT . UD Prima Nusantara,” J. Sist. Inf. ISSN 2598-599X , vol. 2, pp. 155–184, 2018.
[10]  F.  A.  Reicita,  “Analisis  Perencanaan  Produksi  Pada  Pt.  Armstrong  Industri  Indonesia  Dengan  Metode  Forecasting  Dan Agregat Planning,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 7, no. 3, pp. 160–168, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.
[11]  D. R. Indah and E. Rahmadani, “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akutansi , vol. 2, no. 1, pp. 10–18, 2018.
[12]  J.  D.  Jaya,  “Peramalan  Jumlah  Populasi  Sapi  Potong  di  Kalimantan  Selatan  Menggunakan  Metode  Moving  Average, Exponential Smoothing dan Trend Analysis,” J. Teknol. Agro-Industri , vol. 6, no. 1, p. 41, 2019, doi: 10.34128/jtai.v6i1.88.
[13]  M. A. Djaelani, “Kualitas Telur Ayam Ras (Gallus L.) Setelah Penyimpanan yang dilakukan Pencelupan pada Air Mendidih dan Air Kapur Sebelum Penyimpanan,” Bul. Anat. dan Fisiol. , vol. 24, pp. 122–127, 2016.
[14]  E.  Iswandy,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Menentukan  Penerimaan  Dana  Santunan  Sosial  Anak  Nagari  Dan Penyalurannya Bagi Mahasiswa Dan Pelajar Kurang Mampu Di Kenagarian Barung–Barung Balantai Timur,” J. Teknoif , vol. 3, no. 2, 2015.
[15]  Taufiq  dan  Ermawati,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Pemesanan  Pentas  Seni  Berbasis  Web  Pada  Sanggar  Seni  Getar Pakuan  Bogor,” IJSE  -  Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–7,  2017,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse/article/view/2812/1836.
[16]  W. Aprianti and U. Maliha, “Sistem Informasi Kepadatan Penduduk Kelurahan Atau Desa Studi Kasus Pada Kecamatan Bati-Bati,” vol. 2, no. 2013, pp. 21–28, 2016.
[17]  D.  Sebagai,  S.  Satu,  U.  Memperoleh,  and  G.  Sarjana,  “Windi  Chan  Morsella  JURUSAN  ILMU  KOMPUTER  / INFORMATIKA,” 2015.
[18]  M. D. Irawan and S. A. Simargolang, “Implementasi E-Arsip Pada Program Studi Teknik Informatika,” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, p. 67, 2018, doi: 10.36294/jurti.v2i1.411.
[19]  M. A. Al-Husaini, M. I. Zul, and I. Muslim, “Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Bisnis pada Berkah Swalayan,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  Komun.  dan  Ind. ,  no.  November,  pp.  2579–5406, 2018,  [Online]. Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/5851.
[20]  E. G. Permata and N. F. Yani, “Analisa Perbandingan Metode Exponensial Smoothing dan Metode Trend Analysis Terhadap Parameter Tingkat Error Pada Peramalan Permintaan Produk Ready Mix Concrete,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , no. November, pp. 506–512, 2015.
[21]  J. D. Jaya, “PERAMALAN PRODUKSI DAGING AYAM RAS DI INDONESIA,” Polhasains J. sains dan Terap. Politek. Hasnur. , vol. 7, no. 01, pp. 36–41, 2019.
[22]  R.  K.  Niswatin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Peramalan  Produksi  Air  Minum  Menggunakan  Metode Trend  Moment ,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 2, p. 337, 2015, doi: 10.24176/simet.v6i2.470.
[23]  W. C. Pratami, “Penerapan Metode Kuantitatif Terhadap Jumlah Permintaan Tenaga Kerja Perhotelan Di Denpasar,” J. Bisnis Darmajaya , vol. 3, no. 1, pp. 65–73, 2017.