Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 9-16 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.171 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Penerapan Metode Single Eksponensial Smoothing Dalam Memprediksi Penjualan Sembako Pada Toko Radin
Reza Aditya 1 , Iqbal Kamil Siregar 2 , Rika Nofitri 2
1 Program  Studi  Sistem  Informasi,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal, Indonesia.
2 Program  Studi  Sistem  Komputer,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal, Indonesia

## Artikel Info
Kata Kunci:
Metode SES;
Prediksi;
Stok Sembako.

## Keywords:
SES Method ; Prediction; Staple Food Stocks.
Abstrak: Toko  Radin  melakukan  pengambilan  ( reorder )  stok sembako  ke  produsen,  dan  untuk  proses  pengambilan  ( reorder ) pemilik Toko Radin harus memprediksi terlebih dahulu berapakah yang harus diambil untuk dijadikan barang stok digudang. Selama ini Toko Radin belum dapat memprediksi keinginan dari pelanggan pada  periode  berikutnya  sehingga  mengakibatkan  kurangnya kesiapan dalam penyimpanan penjualan sembako. Dari permasalahan  yang  terjadi  pada  toko  radin,  maka  dilakukan penelitian  dengan  menggunakan  metode  penelitian  kuantitaif. Dimana  metodologi  kuantitatif  ini  bergantung  pada  data  historis atau  variabel  asosiatif  untuk  meramalkan  permintaan.  Hasil  dari penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  aplikasi  sistem  peramalan menggunakan metode single exponential smoothing berbasis website. Dengan  tujuan  dapat  membantu  Toko  Radin  dalam  memprediksi penjualan  sembako  pada  1  bulan  yang  akan  datang  serta  dapat mengetahui  penjualan  sembako  di  Toko  Radin.  Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa aplikasi peramalan aplikasi sudah dapat diimplementasikan dan mendapatkan hasil perhitungan peramalan penjualan sembako toko radin  yaitu  penjualan  tertinggi  gula  dengan  hasil  error  29,20%, kemudian  disusul  produk  susu  dengan  persentase  24,72%,  telur dengan  persentase  13,80%,  beras  dengan  persentase  10,47%,  dan minyak dengan persentase 8,49%.
Abstract: Toko Radin takes (reorders) stocks of groceries to producers, and for the process of taking (reorders) the shop owner Radin must predict in advance how much to take to be stock items in the warehouse. So far, Toko Radin has not been able to predict the wishes of customers in the next period, resulting in a lack of readiness in storing food sales. From the problems that occurred  at  the  radin  shop,  a  research  was  carried  out  using quantitative research methods. Where this quantitative methodology relies on historical data or associative variables to forecast demand. The results of this study resulted in a forecasting system application using the website-based single exponential  smoothing  method.  With  the  aim  of  being  able  to  help  Toko Radin in predicting sales of groceries in the next 1 month and being able to find out sales of basic necessities at Toko Radin. Based on the research that has  been  done,  it  can  be  concluded  that  the  application  forecasting application  can  already  be  implemented  and get  the  results  of  forecasting sales of basic necessities at radin stores, namely the highest sales of sugar with  an  error  result  of  29.20%,  then  followed  by  dairy  products  with  a percentage of 24.72%, eggs with a percentage 13.80%, rice with a percentage of 10.47%, and oil with a percentage of 8.49%.

## Riwayat Article:
Submitted: 27 Maret 2023
Accepted:  18 Mei 2023 Published: 1 Oktober 2023
Corresponding Author: Reza Aditya Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Indonesia. Alamat: Jl. Imam Bonjol No.179, Kisaran Kota, Kec. Kota Kisaran Barat, Kabupaten Asahan, Sumatera Utara , Indonesia Email: adityaaareza97@gmail.com

## PENDAHULUAN
Menurut  (Lusiana  &  Yuliarty,  2020),  Peramalan  adalah  proses  untuk  memperkirakan  berapa kebutuhan dimasa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang atau jasa. Peramalan merupakan suatu langkah proses dari sebuah aktivitas perkiraan produk yang dimasa depan dalam kurun waktu tertentu yang di buat dibuat berdasarkan data historis (Ahmad, 2020). 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 (Lisnawati et al., 2022). Peramalan  (Forecasting)  merupakan  teknik  dari  analisa  perhitungan  yang  dilakukan  untuk memperkirakan  kejadian  dimasa  mendatang  dengan  menggunakan  referensi  dari  data  sebelumnya untuk meminimumkan pengaruh  ketidak pastian. Peramalan adalah alat bantu  yang paling penting dalam melakukan perencanaan yang efektif dan efisien (Suryani et al., 2022). Menurut (Muhammad Rizal et al., 2021), aktivitas peramalan merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Dengan demikian peramalan merupakan suatu dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Menurut (Wardani  et  al.,  2020)  perusahaan  lebih  tertarik  untuk  melakukan  peralaman  dengan  dasar  data penjualan pada periode lalu, dengan asumsi bahwa apa yang terjadi di masa lalu akan terulang pada saat ini.
Menurut  (Indah  &  Rahmadani,  2018),  tujuan  peramalan  adalah  untuk  meramalkan  keadaan dimasa  datang  dengan  menemukan  dan  mengukur  beberapa  varibel  bebas  yang  penting  beserta pengaruhnya  terhadap  variabel  tak  bebas  yang  diamati.  Selain  itu,  peramalan  bertujuan  untuk medapatkan ramalan yang dapat meminimumkan kesalahan meramal dan dapat diukur dengan Mean Absolute  Percent  Error  (MAPE).  Menurut  (Wardah  &  Iskandar,  2017)  Peramalan  bertujuan mendapatkan peramalan (forecast) yang bisa meminimumkan kesalahan meramal (forecast error) yang biasanya  diukur  dengan  MSE(Mean  Squared  Error),  MAE  (Mean  Absolute  Error  ),  dan  sebagainya. ujuan peramalan yang lain adalah untuk meramalkan permintaan dari item-item independent demand dimasa yang akan datang (Karmawati & Fuadi, 2017).
Metode single  exponential  smoothing merupakan  pengembangan  dari  metode moving  averages . Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Dua metode dalam exponential smoothing diantaranya single exponential smoothing dan double exponential smoothing (Kurniagara, 2017).  Metode Single Exponential Smoothing adalah metode yang menunjukan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai observasi yang lebih tua yaitu nilai yang lebih baru  diberikan  bobot  yang  relatif  lebih  besar  dibanding  nilai  observasi  yang  lebih  lama  (Rodiah  & Yunita, 2022). Metode SES adalah metode peramalan dimana hasil yang ditunjukkan mempunyai eror yang paling kecil (Azzahra et al., 2022). Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap, tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten (Fachrurrazi, 2015).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  (Fahrudin  &  Sumitra,  2020),  Penelitian  ini  menghasilkan ramalan  data  inflasi.  Dalam  peramalan  laju  nilai  inflasi  dimana  data  berupa  time  series,  metode SARIMA dapat menunjukan hasil peramalan yang lebih akurat dibandingkan dengan menggunakan metode  SES.  Bedasarkan  perbandingan  model  peramalan  secara  keseluruhan,  model  SARIMA (2,1,1)(1,1,1) 11 memiliki nilai error terkecil dengan nilai MAD 0,117, MSE 0,023 dan 0,72% untuk MAPE. Dari  hasil  tersebut  disumpulkan  bahawa  peramalan  inflasi  Kota  Bandung  menggunakan  metode
Penerapan Metode Single Eksponensial Smoothing Dalam Memprediksi Penjualan Sembako Pada Toko Radin
SARIMA  memiliki  nilai  akurasi  yang  tinggi. Kemudian  penelitian  selanjutnya  (Studi  Kasus:  AMIK Royal Kisaran).  Berdasarkan penelitian tersebut maka peneliti mengambil kesimpulan bahwa Metode Single Exponential Smoothing dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penerimaan mahasiswa baru sehingga  dapat  diketahui  nilai  prediksi  pada  satu  periode  berikutnya  dengan  menggunakan perhitungan Metode Mean Squared Error (MSE) untuk mencari nilai kesalahan ( error ) pada setiap nilai (Handoko,  2019) . Penelitian  selanjutnya  (Budiman,  2021)  Dari  hasil  uji  coba  pada  penelitian  ini, didapatkan  nilai  MSE  terkecil  untuk  produk  Beras  Koi  5  kg  sebesar  5,24763016  dengan  alpha  0,46. Sedangkan nilai MSE terkecil untuk produk Minyak Bimoli 900 ml 2,17655001 dengan alpha 0,704. Nilai MSE  terkecil  digunakan  sebagai  indikator  terbaik  untuk  peramalan  produk  terkait  pada  periode berikutnya. Penjualan produksi Beras Koi 5 kg dan Minyak Bimoli 900 ml akan mengalami penurunan di  tanggal  15-30  September  2021  dari  hasil  peramalan.  Selanjutnya,  Penelitian  tentang  peramalan penjualan  telah  banyak  dilakukan  sebelumnya  (Ihsan  et  al.,  2019)  meramalkan  penjualan  obat menggunakan  metode  single  exponential  smoothing  pada  toko  obat  bintang  geurugok  dimana menggunakan parameter alpha yang berbeda-beda, mencari nilai alpha terbaik secara trial/acak sampai menemukan alpha dengan error minimum.
Toko  Sembako  Radin  adalah  salah  satu  distributor  sembako  yang  menjual  berbagai  macam sembako.  Toko  Sembako  Radin  melakukan  pengambilan  ( reorder )  stok  sembako  ke  produsen,  dan untuk proses pengambilan ( reorder ) pemilik Toko Sembako Radin harus memprediksi terlebih dahulu berapakah  yang  harus  diambil  untuk  dijadikan  barang  stok  digudang  Toko  Sembako  Radin.  Toko Radin merupakan toko sembako yang terletak di Kecamatan Ujung Padang. Toko radin ini meyediakan berbagai macam produk sembako.  Selama ini Toko Radin  belum dapat memprediksi keinginan dari pelanggan  pada  periode  berikutnya  sehingga  mengakibatkan  kurangnya  kesiapan  baik  dalam penyimpanan  penjualan  sembako.  Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  dilakukan  penelitian dengan tujuan dapat membuat sistem aplikasi komputer yang sudah dibangun dan dirancang untuk membantu Toko Radin dalam prediksi penjualan sembako pada 1 bulan yang akan datang serta dapat mengetahui  penjualan  sembako  di  Toko  Sembako  Radin  dengan  menggunakan  metode Single Exponential Smoothing .

## METODE
Dalam  penelitian  ini  menerapkan  metode Single  Exponential  Smoothing dengan  model  alur penelitan  yang  memiliki  7  tahapan  yakni  identifikasi  masalah  merupakan  sebagai  langkah  awal penelitian. Peneliti melakukan identifikasi masalah dengan menjelaskan apa masalah yang ditemukan, Setelah  melakukan  identifikasi  masalah  maka  peneliti  melakukan  studi  literatur  dengan    pencarian landasan-landasan  teori  yang  diperoleh  dari  berbagai  sumber  untuk  melengkapi  konsep  dan  teori, sehingga  memiliki  landasan  dan  keilmuan  yang  baik  dan  sesuai.  Selanjutnya  pengumpulan  data dilakukan  setelah  studi  pustaka  dan  identifikasi  masalah.  Pengumpulan  data  dilakukan  guna memperoleh informasi yang dibutuhkan dalam rangka mencapai tujuan penelitian. Data yang diambil adalah  data  jumlah  penjualan  sembako  dengan  mengambil  data  dimasa  sebelumnya.  Setelah melakukan  pengumpulan  data  maka  peneliti  membuat  analisis  sistem  bertujuan  untuk  mengetahui sistem peramalan Penjualan sembako.
Tahap selanjutnya dilakukan setelah peneliti melakukan analisis sistem dan mengetahui kendala dan  permasalahan  yang  terjadi.  Dalam  mendesain  sistem  ini  hal-hal  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut  membuat  perancangan  model  menggunakan  aliran  sistem  informasi,  dan Unified  Modelling Language (UML),  perancangan Database ,  dan  perancangan User  Interface ( input dan output program). Setelah  membuat  desain  sistem  maka  sistem  terlebih  dahulu  di  uji  coba  untuk  mengetahui    apakah sistem peramalan yang dirancang sudah sesuai dengan perhitungan metode yang dipakai dan uji coba sistem juga dilakukan untuk mengetahui kesalahan yang terjadi pada sistem dan juga metode yang di pakai.    Setelah  uji  coba  sistem  dilakukan  maka  tahap  selanjutnya  merupakan  tahap  implementaasi sistem  dimana  tahap  ini  adalah  tahap  penerapan  sistem  yang  nantinya  akan  membantu  dalam mengurangi dan menghilangkan masalah-masalah yang ada.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 9-16
Reza Aditya, Iqbal Kamil Siregar, Rika Nofitri
Sementara itu, teknik analisis data menggunakan metode SES untuk mengetahui nilai error atau kesalahan  meramal.  Untuk  melakukan  perhitungan  peramalan  pada  metode  SES  ini  menggunakan persamaan(Azzahra et al., 2022). Single   exponential   smoothing(SES)dapat   diartikan   berdasarkan tahapan perhitungannya dimana  nilai data ramalan pada  periode 𝑡 + 1 merupakan nilai actual pada periode t ditambah dengan penyesuaian yang berasal dari kesalahan nilai peramalan yang terjadi pada periode  t.  Pada  metode  ini  dilakukan  prediksi  secara  kuantitatif  dengan  pola  data  tidak  stabil  dan berdasarkan dere waktu dan metode ini digunakan untuk melakukan prediksi dengan cara melakukan rerata pada nilai masa lalu (Indrasari, 2020). Nilai peramalan dapat dicari dengan menggunakan rumus:
Keterangan : Ft+1 = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt = Nilai riil periode ke t α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 < α <1) Ft-1 = Ramalan untuk periode ke t-1 Rumus  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungan  menggunakan  metode single  eponential smoothing yaitu:
Keterangan :   F t = Ramalan baru A t-1 = Permintaan aktual periode sebelumnya α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 ≤ ≤1) F t-1 = Ramalan sebelumnya

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  hasil  dari  pelaksanaan  penelitian  terkait  data  penjualan  sembako  tahun  2022-2023 sebagai berikut:
Table 1. Data Penjualan Sembako 2022-2023 No. Bulan Beras (10kg/Pcs)  Telur (Pcs)  Minyak (Kg)  Susu (Pcs) Gula (Kg) 1 Mar 2022 500 215 3200 20 1500 2 Apr 2022 450 185 3000 12 1200 3 Mei 2022 450 185 3000 22 1200 4 Juni 2022 520 230 3500 20 2000 5 Juli 2022 600 300 4000 30 3000 6 Agus 2022 610 318 4000 25 3000 7 Sept 2022 550 225 3000 20 2000 8 Okt 2022 450 232 3000 23 1000 9 Nov 2022 450 195 3000 20 1000 10 Des 2022 500 180 3000 15 1200 11 Jan 2023 500 200 2950 15 1000 12 Feb 2023 400 160 2500 12 925
Hasil dari Perhitungan Error Forecasting Peramalan Penjualan sembako disajikan pada Tabel 2 berikut:
Table 2. Nilai Error Forecasting No Nilai Error Forecasting Nama Sembako Hasil Peramalan Nilai Alpha ( α) Hasil Error 1 Beras 409,95 0.9 10,47% 𝐹 t = 𝛼 𝐴 t-1 + ( 1− 𝛼 ) 𝐹 t-1 .............. Rumus 1 .............. Rumus 2 Ft+1 = α Xt + (1- α) Ft -1
Penerapan Metode Single Eksponensial Smoothing Dalam Memprediksi Penjualan Sembako Pada Toko Radin
No Nilai Error Forecasting Nama Sembako Hasil Peramalan Nilai Alpha ( α) Hasil Error 2 Telur 198.19 0,9 13,80% 3 Minyak 2545.50 0,9 8,49% 4 Susu 12,64 0,8 24,72% 5 Gula 934,31 0,8 29,20%
Berdasarkan tabel diatas didapat hasil peramalan penjualan sembako toko radin yaitu penjualan tertinggi gula dengan hasil error 29,20%, kemudian  disusul produk susu dengan persentase 24,72%, telur dengan persentase 13,80%, beras dengan persentase 10,47%, dan minyak dengan persentase 8,49%. Hasil peramalan tersebut masih dilakukan secara manual, untuk mendapatkan persentase tertinggi dari bahan sembako tersebut. Kemudian rumus tersebut kita masukkan kedalam bahasa pemograman, agar menjadi sistem aplikasi peramalan dengan menggunakan metode Single Eksponensial Smoothing.
Sistem yang dikembangkan  berdasarkan  pada  desain  yang  telah  direncanakan  menjadi sistem yang dapat digunakan. Berikut implementasi sistem dengan tampilan sebagai berikut:
Gambar 1. Tampilan Menu Data Sembako
Pada gambar 1. Mendeskripsikan tampilan dalam penginputan data jumlah Penjualan Sembako pada  masing-masing Penjualan Sembako.  Pada menu ini kita  melakukan input  data penjualan  yang ingin kita lakukan prediksi.
Gambar 2. Tampilan perhitungan dan nilai eror
Pada gambar 2. Mendeskripsikan proses perhitungan peramalan dan nilai eror sesuai dengan bobot dan penjualan sembako yang akan diprediksi.
Gambar 3. Tampilan Laporan Peramalan
Pada gambar 3. Tampilan ini merupakan, bentuk laporan dari perhitungan dan nilai eror. Pada tampilan ini hasil dari perhitungan proses single exponential smoothing dapat dicetak, sehingga laporan tersebut bisa dijadikan bukti untuk laporan kepada pemilik toko radin.
Penelitian ini berlandaskan dari (Hayuningtyas, 2019) hasil yang didapat dari penelitian tersebut ialah  aplikasi  sistem  informasi  peramalan  persediaan  yang  dapat  membantu  pemilik  dalam menyediakan barang untuk periode kedepannya dan dapat mengurangi masalah penumpukan barang atau  kekurangan  barang.  Peneletian  dari  (Marlim  et  al.,  2022)  hasil  yang  diperoleh  ialah  dengan menerapkan metode Single Exponential  Smoothing (SES) dapat  memprediksi jumlah penjualan untuk periode    berikutnya  dengan    hasil    nilai  MAPE  terkecil    berada    pada    parameter    0,5    dimana  nilai forecast atau  peramalan =  16,12, MAD =1,76,  MSE=4,58, dan MAPE=9,52  dengan kategori  peramalan
Penerapan Metode Single Eksponensial Smoothing Dalam Memprediksi Penjualan Sembako Pada Toko Radin
sangat  baik  serta  dengan adanya sistem    informasi    peramalan    bisa membantu   meramalkan kuantiti penjualan, sehingga pimpinan bias mengambil keputusan untuk melakukan pemesanan atau stok  barang.  Selanjutnya  penelitian  (Suryani  et  al.,  2022),  Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa penerapan  metode Single  Exponential  Smoothing dalam  peramalan  penjualan  ayam  pedaging memudahkan Syahbana Group 2 karena sistem peramalan memberikan nilai akurasi yang baik dalam memberikan  perencanaan  penjualan  untuk  bulan  berikutnya.  Oleh  karena  itu,  sistem  aplikasi peramalam menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) dapat membantu menyelesaikan masalah dengan efektif dan efisien, karena desain sistem dan pemograman yang telah dirancang sesuai dengan fungsi dan kebutuhan. Sehingga, kesalahan atau error system tidak akan terjadi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dapat disimpulkan yaitu sistem aplikasi komputer yang sudah dibangun dan dirancang untuk  membantu Toko Sembako Radin dalam prediksi penjualan sembako pada 1 bulan yang akan datang serta dapat mengetahui penjualan sembako di Toko Sembako Radin dengan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing .  Dan  aplikasi  peramalan  aplikasi  sudah dapat  diimplementasikan  dan  mendapatkan  hasil  perhitungan  peramalan  yang  dilakukan  manual sama persis hasilnya dengan proses perhitungan pada sistem aplikasi penjualan sembako toko radin yaitu  penjualan  tertinggi  gula  dengan  hasil  error  29,20%,  kemudian  disusul  produk  susu  dengan persentase  24,72%,  telur  dengan  persentase  13,80%,  beras  dengan  persentase  10,47%,  dan  minyak dengan  persentase  8,49%.  Saran  dalam  penelitian  selanjutnya  diharapkan  kedepannya  dapat Menambah  fitur  perhitungan  biaya  untuk  mengetahui  seberapa  besar  dalam  menghemat  biaya  jika dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES).

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, F. (2020). Determine the actual and actual production plan is the main thing for the organization to  avoid  large  losses  in  calculating  the  amount  of  production,  PT  .  This  research  is  to  de (Penentuan  Metode  Peramalan  Pada  Produksi  Part  New  Granada  Bowl  ST  Di  PT  . Jurnal Integrasi Sistem Industri , 7 (1), 31-39.
Azzahra, A., Ramdhan, W., & Kifti, W. M. (2022). Single Exponential Smoothing: Metode Peramalan Kebutuhan  Vaksin  Campak. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 6 (2),  215-223. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6299
Budiman, S. N. (2021). Peramalan Stock Barang Dagangan Menggunakan Metode Single Exponential
Smoothing. Jurnal Teknologi Dan Manajemen Informatika , 7 (2), 103-112. https://doi.org/10.26905/jtmi.v7i2.6727
Fachrurrazi, S. (2015). Peramalan Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Exponensial Smoothing pada Toko Obat Bintang. Jurnal Techsi , 7 (1), 19 – 30.
Fahrudin,  R.,  &  Sumitra,  I.  D.  (2020).  Peramalan  Inflasi  Menggunakan  Metode  Sarima  Dan  Single Exponential Smoothing (Studi Kasus: Kota Bandung). Majalah Ilmiah UNIKOM , 17 (2), 111-120. https://doi.org/10.34010/miu.v17i2.3180
Handoko, W. (2019). Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Single Exponential Smoothing  (Studi  Kasus:  Amik  Royal  Kisaran). JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi) , 5 (2), 125-132. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.356
Hayuningtyas, R. Y. (2019). Sistem Informasi Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode SES
Dan DES. Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) , 4 (1), 1-6. https://doi.org/10.31294/ijse.v4i1.6228
Ihsan, H., Syam, R., & Ahmad, F. (2019). Peramalan Penjualan dengan Metode Exponential Smoothing (Studi  Kasus :  Penjualan  Bakso  Kemasaan/Kiloan  Rumah  Bakso  Bang  Ipul). Journal  of
Reza Aditya, Iqbal Kamil Siregar, Rika Nofitri
Mathematics, Computations, and Statistics , 1 (1), 1. https://doi.org/10.35580/jmathcos.v1i1.9168
Indah, D. R., & Rahmadani, E. (2018). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik  Singkong  Srikandi  Di  Kota  Langsa. Jurnal  Penelitian Ekonomi Akutansi (JENSI) , 2 (1), 10-18.
Indrasari,  L.  D.  (2020).  Penerapan  Single  Exponential  Smoothing  (SES)  dalam  Perhitungan  Jumlah Permintaan Air Mineral Pada PT. Akasha Wira International. JATI UNIK : Jurnal Ilmiah Teknik Dan Manajemen Industri , 3 (2), 104-116. https://doi.org/10.30737/jatiunik.v3i2.842
Karmawati,  K.,  &  Fuadi,  W.  (2017).  Peramalan  Penjualan  Elektronik  Menggunakan  Metode  Single Exponenti Smoothing Dan Double Exponential Smoothing Pada Toko Lina Mandiri Elektronic Cunda. Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi , 1 (1), 27-53. https://doi.org/10.29103/sisfo.v1i1.255
Kurniagara.  (2017).  Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Siswa Baru. Jurnal Pelita Informatika , 16 (3), 214-220.
Lisnawati, N., Syafwan, H., & Nehe, N. (2022). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing (SES) dalam Peramalan Jumlah Ikan. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 4 (2), 829 –
838. https://doi.org/10.47065/bits.v4i2.2132
Lusiana, A., & Yuliarty, P. (2020). Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) Pada Permintaan Atap di PT X. Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri , 10 (1), 11-20. https://doi.org/10.36040/industri.v10i1.2530
Marlim,  Y.  N.,  &  Hajjah,  A.  (2023).  Analisis  Kuantatif  Penjualan  Menggunakan  Metode  Single Exponential Smoothing. JOISIE (Journal of Information Systems and Informatics Engineering) , 6 (2), 111-116.
Rizal, M., Indah, D. R., & Meutia, R. (2021). Analisis Peramalan Produksi Menggunakan Trend Moment Pada Kilang Padi Do'a Ibu Diperlak Kecamatan Pereulak. Jurnal Samudra Ekonomika , 5 (2), 161- 168. https://doi.org/10.33059/jse.v5i2.4274
Rodiah,  D.,  &  Yunita.  (2022).  Peramalan  Produksi  Pempek  Dengan  Metode  Moving  Average  Dan Exponential Smoothing. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (JAKAKOM) , 1 (2), 2808 – 5469. http://ejournal.unama.ac.id/index.php/jakakom
Suryani,  D.  I.,  Siddik,  M.,  &  Ihsan,  M.  (2022).  Analisis  Single  Exponential  Smoothing  Untuk Memprediksi Penjualan Ayam. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (3), 2363- 2371. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.2889
Wardah,  S.,  &  Iskandar,  I.  (2017).  Analisis  Peramalan  Penjualan  Produk  Keripik  Pisang  Kemasan Bungkus (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan). J@ti Undip : Jurnal Teknik Industri , 11 (3), 135. https://doi.org/10.14710/jati.11.3.135-142
Wardani,  N.  K.,  Afandi,  M.  R.,  &  Riani,  L.  P.  (2020).  Analisis  Forecasting  Demand  Dengan  Metode Linear Exponential Smoothing (Studi Pada: Produk Batik Fendy, Klaten). Jurnal Ekonomi Dan Pendidikan , 16 (2), 81 – 89. https://doi.org/10.21831/jep.v16i2.33714