## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955

## Penerapan Algoritma Adaptive Response Rate Exponential Smoothing Terhadap Business Intelligence System
Romindo 1 , Jefri Junifer Pangaribuan 2* , Okky Putra Barus 3
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi (Kampus Kota Medan), Universitas Pelita Harapan, Jakarta, Indonesia Email: 1 romindo@uph.edu, 2,* jefri.pangaribuan@uph.edu, 3 okky.barus@uph.edu Email Penulis Korespondensi: jefri.pangaribuan@uph.edu Submitted: 27/07/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published : 30/09/2023
Abstrak− PT. XYZ merupakan salah satu perusahaan di bidang penjualan furniture dengan menawarkan produk andalannya yaitu spring bed. Bisnis perusahaan yang terus berkembang setiap tahunnya tentunya membuat perusahaan harus mampu menyelesaikan pekerjaannya secara cepat dan tepat. Salah satu permasalahan utama perusahaan dimana peningkatan penjualan perusahaan masih belum mampu menutupi pengeluaran perusahaan bahkan terkadang perusahaan masih mengalami kerugian. Hal tersebut terjadi dikarenakan perusahaan sering melakukan kesalahan dalam pembelian stok persediaan produk. Tidak semua jenis spring bed laku sehingga terkadang dilakukan pembelian terhadap jenis spring bed yang kurang laku yang berakibat pada penumpukan stok dan ketidakstabilan arus keluar masuknya kas perusahaan. Pada penelitian ini, dibangun sebuah  Bussiness Inteligence System  yaitu salah  satu bentuk implementasi  teknologi informasi  untuk  menyimpan,  mengumpulkan serta  menganalisa data  menjadi sebuah pengetahuan  sehingga  dapat  dijadikan  hasil  prediksi.  Algoritma  prediksi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  algoritma Adaptive Response Rate Exponential. Tujuan yang diharapkan dari penelitian ini yaitu membangun sebuah Business Intelligence System yang dapat melakukan perhitungan prediksi penjualan produk pada bulan berikutnya menggunakan algoritma  Adaptive Response  Rate  Exponential  Smoothing  (ARRES).  Berdasarkan  hasil  pengujian  MAPE  dapat  disimpulkan  persentase  akurasi prediksi dari algoritma ARRES terhadap data transaksi penjualan produk PT.  XYZ adalah sebesar 53,33% yang dikategorikan cukup akurat dan persentase kesalahan prediksi dari metode ARRES adalah sebesar 46,67% yang dikategorikan reasonable.
Kata Kunci: Sistem Cerdas; Prediksi Penjualan; Algoritma Adaptive Response Rate Exponential Smoothing
Abstract− PT. XYZ is one of the companies in the field of furniture sales by offering its flagship product, namely spring bed. The company's business continues to grow every year, of course, the company must be able to complete its work quickly and precisely. One of the main problems of the company is that the increase in company sales is still not able to cover the company's expenses and  sometimes  the  company  still  suffers  losses.  This  happens  because  companies  often  make  mistakes  in  purchasing  product inventory stock. Not all types of spring beds sell well, so sometimes purchases are made of the type of spring bed that is not selling well,  which  results  in  stock  accumulation  and  instability  of  the  company's  cash  inflow  and  outflow.  In  this  study,  a  Business Intelligence System was built, which is a form of information technology implementation to store, collect and analyze data into knowledge so that it can be used as prediction results. The prediction algorithm used in this research is the Adaptive Response Rate Exponential algorithm. The expected goal of this research is to build a Business Intelligence System that can calculate product sales predictions in the following month using the Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES) algorithm. Based on the results of the MAPE test, it can be concluded that the percentage of prediction accuracy from the ARRES algorithm on the sales transaction data of PT. XYZ is 53.33% which is categorized as quite accurate and the percentage of prediction error from the ARRES method is 46.67% which is categorized as reasonable.
Keywords : Intelligent System; Sales Prediction; Adaptive Response Rate Exponential Smoothing Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  merupakan  salah  satu  proses  bisnis  terpenting  dalam  sebuah  perusahaan.  Keuntungan  suatu  perusahaan seringkali berasal dari peningkatan dari penjualan produk yang dilakukan oleh bagian pemasaran [1] [2][3]. Salah satu bidang  penjualan  yang  cukup  diminati  oleh  para  pebisnis  adalah  pada  penjualan furniture .  Perlengkapan  rumah (furniture) seperti  kursi,  meja,  lemari,  dan spring  bed selalu  dibutuhkan masyarakat  sehingga  banyak  perusahaan- perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan  perlengkapan  rumah  [4].  PT. XYZ merupakan  salah  satu perusahaan di bidang penjualan furniture dengan menawarkan produk andalannya yaitu spring bed . Jenis spring bed yang diperjualbelikan perusahaan ini sangat banyak. Setiap tahunnya produk perusahaan terus bertambah banyak dan mencapai puluhan hingga ratusan jenis spring bed yang dijual.
Bisnis  perusahaan  yang  terus  berkembang  setiap  tahunnya  tentunya  membuat  perusahaan  harus  mampu menyelesaikan  pekerjaannya  secara  cepat  dan  tepat.  Namun  pada  praktiknya,  seluruh  bisnis  perusahaan  dalam pencatatan dan pengolahan data masih  dilakukan secara semi komputerisasi  yakni  dengan memanfaatkan software pengolah  kata  dan  angka  [5][6].  Proses  tersebut  tentunya  masih  kurang  efektif  dan  efisien  karena  masih  rentan mengalami kesalahan seperti kesalahan pada penghitungan stok persediaan produk serta kesulitan dalam melakukan pencarian terhadap data-data perusahaan. Selain itu, salah satu permasalahan utama perusahaan dimana peningkatan penjualan perusahaan masih  belum mampu menutupi  pengeluaran perusahaan bahkan terkadang perusahaan masih mengalami kerugian. Hal tersebut terjadi dikarenakan perusahaan sering melakukan kesalahan dalam pembelian stok persediaan produk. Tidak semua jenis spring bed laku sehingga terkadang dilakukan pembelian terhadap jenis spring bed yang  kurang  laku  yang  berakibat  pada  penumpukan  stok  dan  ketidakstabilan  arus  keluar  masuknya  kas perusahaan. Meskipun spring bed merupakan produk yang tidak bisa expired , namun kualitasnya akan menjadi kurang bagus apabila tidak pernah dipakai sehingga produk tersebut tidak terjual dan berujung pada kerugian perusahaan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
Oleh karena permasalahan tersebut, maka perlu dibangun sebuah Business Inteligence System yaitu salah satu bentuk  implementasi  teknologi  informasi  yang  digunakan  untuk  membantu  kegiatan  seperti  menyimpan  data, mengumpulkan  data  serta  menganalisa  data  menjadi  sebuah  pengetahuan  sehingga  dapat  dijadikan  hasil  prediksi ataupun pengambilan keputusan  [7][8][9]. Dengan adanya sistem tersebut, maka dapat  diprediksi  seberapa banyak penjualan produk perusahaan pada bulan/tahun berikutnya sehingga pembelian dapat  dikontrol sesuai  dengan hasil prediksi  tersebut. Metode prediksi  yang digunakan pada perancangan sistem ini adalah metode Adaptive Response Rate  Exponential  Smoothing (ARRES)  yaitu  sebuah  metode  prediksi  rata-rata  bergerak  atau time  series yang melakukan pembobotan menurun secara exponential terhadap objek pengamatan yang lebih tua [10][11][12]. Metode ini dipilih dikarenakan memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dibandingkan metode-metode prediksi lainnya seperti Single Exponential  Smoothing ataupun Single Moving Average [13][14][15]. Selain itu sistem yang dibangun akan menyediakan fitur untuk memasukkan data master dan data transaksi  sehingga seluruh proses semi komputerisasi dapat dioptimalkan dengan adanya sistem ini.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Wulan Ayu Safitri dkk merupakan analisis dan pengujian terhadap masalah  yang  timbul  yang  mengakibatkan  penjualan  mengalami  penurunan  sehingga  pemilik  langsung  dapat melakukan  tindakan  untuk  meningkatkan  penjualan  serta  pemasaran  ditempat  tersebut.  Sehingga  Sistem  yang dibangun dapat menjadi solusi untuk masalah yang didapatkan [16].
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Stralen Pratasik adalah sebuah rancangan sistem yang berisi informasi yang divisualisasikan dalam bentuk  grafik transaksi  pendonoran dan permintaan darah di Provinsi Sulawesi  Utara. Business  Intelligence  dan  Data  Warehouse  ini  dibangun  dengan  tujuan  agar  dapat  membantu  pihak  manajemen melakukan analisa serta perencanaan terhadap suatu perencanaan yang strategis dan diharapkan mampu meningkatkan kualitas kerja dalam kegiatan donor dari di provinsi Sulawesi Utara [17].
Berdasarkan uraian permasalahan dan solusi tersebut, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan mengambil  judul  “Penerapan  Algoritma Adaptive  Response  Rate  Exponential  Smoothing Terhadap Business Intelligence System ”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Bagian  ini  akan  menjelaskan  metodologi  penulis  untuk  melakukan  penelitian  ini.  Kelima  langkah  penelitian  ini digambarkan pada Gambar 1
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian
a. Studi Literatur
Dalam penelitian ini proses studi literatur dilakukan untuk  melakukan pengumpulan data. Berikut ini  metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Metode survei  yaitu dengan mengamati langsung objek penelitian yaitu PT.  XYZ untuk mengumpulkan informasi bisnis serta data-data perusahaan.
2. Metode wawancara yaitu mewawancarai beberapa karyawan di PT. XYZ untuk mengumpulkan kebutuhan- kebutuhan yang diperlukan agar dapat diimplementasikan pada sistem yang akan dibangun.
3. Metode  dokumentasi/pustaka  yaitu  pengumpulan  data  dari  buku-buku,  panduan  kerja  dan  laporan  yang mendukung penelitian.
Dari hasil pengumpulan data dan analisis tersebut akan dilanjutkan dengan tahap pengidentifikasi permasalahan- permasalahan tersebut dan kemudian diusulkan solusi penanganannya.
b. Analisis Data
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap data yang akan digunakan dalam aplikasi yang akan dirancang. Dari data-data  yang  dikumpulkan  maka  akan  ditentukan  fitur-fitur  yang  dibutuhkan  pada  aplikasi  sehingga  dapat menyelesaikan permasalahan yang telah dipaparkan. Proses pemodelan kebutuhan sistem usulan akan dilakukan dengan menggunakan tools pemodelan sistem yaitu Use Case Diagram . c. Perancangan
Studi Literatur Analisis Data Perancangan Implementasi Evaluasi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
Pada  tahapan  ini  digunakan  mock-up  dengan software Balsamiq  Mockup  3  untuk  menggambarkan interface yang  akan  di-implementasikan  ke  dalam  aplikasi.  Dalam  merancang  database  sistem  digunakan  ERD (Entity Relationship Diagram) .
d. Implementasi
Pada tahap pembangunan aplikasi akan dilakukan implementasi sistem yang dibuat dengan framework Laravel sebagai Back End dan bahasa pemograman Vue.js sebagai Front End .
e. Evaluasi
Setelah masa pembuatan aplikasi selesai, akan dilakukan pengujian oleh penulis sendiri dengan cara menjalankan aplikasi tersebut dan mencari adanya bug/error pada aplikasi tersebut.

## 2.2 Model Deret Berkala (Time Series)
Terdapat empat jenis pola data yang sering digunakan pada mode deret berkala, yaitu [4]:
a. Pola Horizon (H)
Pola  Horizon, terjadi  bilamana  nilai  data  berfluktuasi  di  sekitar  nilai  rata-rata  konstan,  suatu  produk yang  penjualannya  tidak  meningkat  atau  menurun  selama  waktu  tertentu  termasuk  jenis  ini.  Pola  horizon  dapat digambarkan pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Pola Horizon (H)
b. Pola Musiman (S)
Pola  Musiman,  terjadi  bilamana  suatu  deret  dipengaruhi  oleh  faktor  musiman  (misalnya  dalam  hitungan tahunan, bulanan, mingguan, atau harian). Model ini dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Pola Musiman (S)
c. Pola Siklis (C)
Pola  ini  terjadi  bila  data  dipengaruhi  oleh  fluktuasi  ekonomi  yang  waktunya  relatif  panjang  dan  gerakanya tidak beraturan. Pola siklis ini dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Pola Siklis (C)
d. Pola Tren (T)
Pola  Tren,  terjadi  bilamana  terdapat  kenaikan  atau  penurunan  sekuler  jangka  panjang  data.  Pola  ini  dapat digambarkan seperti terlihat pada Gambar 5 berikut.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
Gambar 5. Pola Tren (T)

## 2.3 Algoritma Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES)
Algoritma Adaptive Response Rate Exponential  Smoothing yaitu sebuah algoritma prediksi  rata-rata bergerak atau time  series yang  melakukan  pembobotan  menurun  secara exponential terhadap  objek  pengamatan  yang  lebih  tua. Algoritma Adaptive  Response  Rate  Exponential  Smoothing hampir  sama  dengan  metode  peramalan Single Exponential Smoothing (SES). ARRES mempunyai kelebihan di atas algoritma SES dalam hal parameter pemulusan alpha yang dapat berubah secara otomatis apabila terdapat perubahan dalam pola data. Selain parameter pemulusan alpha,  metode  ARRES  juga  memiliki  parameter  lain  yaitu  parameter  pemulusan  beta.  Penerapannya,  perhitungan dalam  ARRES  tidak  perlu  menentukan  nilai  alpha  terbaik,  karena  nilai  alpha  selalu  berubah  setiap  periode  yang disesuaikan dengan adanya perubahan dalam pola data [15].  Pengertian dasar dari algoritma ini adalah nilai ramalan pada  t+1  merupakan  nilai  actual  pada  periode  t  ditambah  dengan  penyesuaian  yang  berasal  dari  kesalahan  nilai prediksi yang terjadi pada periode t tersebut. Nilai prediksi dapat dicari dengan persamaan berikut
𝐹 𝑡+1 =∝ 𝑥 𝑡 + (1−∝)𝐹 𝑡 (1)
Dimana: 𝑥𝑡 = data permintaan pada periode –t α = Faktor/konstanta pemulusan 𝐹𝑡 +1 = prediksi untuk period ke – t+1

## 2.4 Mean Absolute Percent Error (MAPE)
Mean Absolute Percent Error merupakan sebuah metode penghitungan kesalahan yang nilainya didapatkan dengan mencari  persentase  kesalahan  dari  setiap  periode  prediksi  dan  kemudian  membaginya  dengan  jumlah  data  pada periode waktu yang digunakan [4]. Berikut ini merupakan persamaan pada MAPE.
MAPE = ( 100 𝑁 ) ∑ 𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 (2)
Dimana: n   = Jumlah periode prediksi yang terlibat F t = Prediksi (Forecast) pada periode–t A t = Data actual pada periode–t
Nilai  MAPE  yang  telah  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  dapat  dianalisis  apakah  suatu  prediksi  memliki kinerja yang baik. Berikut dijelaskan kinerja nilai MAPE seperti yang tertera pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Kinerja Nilai MAPE Nilai MAPE Akurasi Prediksi MAPE < 10% Tinggi 10% < MAPE <20% Baik 20% < MAPE <50% Reasonable MAPE > 50% Rendah
Nilai prediksi yang sudah dihitung, dapat dicari apakah suatu prediksi tersebut bisa untuk dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan. Untuk menguji suatu perhitungan prediksi, dapat dihitung dengan persamaan sebagai berikut
100 − ( ∑ 𝑋𝑡− ∑ 𝐹𝑡 ∑ 𝑋𝑡 ∗ 100%) (3)
Dimana:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
∑ 𝑋𝑡 =  Rata − rata data aktual ke t

## ∑ 𝐹𝑡 =  Rata − rata data prediksi ke t
Setelah dilakukannya perhitungan rata-rata akurasi prediksi, suatu prediksi dapat dikatakan bagus atau tidak dapat dilihat pada koefisienan akurasi prediksi tersebut, dapat dilihat pada Tabel 2 akurasi prediksi berikut [4]
Tabel 2. Akurasi Prediksi
Nilai Akurasi Keterangan > 80% Sangat Baik > 60% < 80% Baik > 40% < 60% Cukup < 40% Rendah

## 2.5 Analisis Proses
Pada pembahasan ini menguraikan cara kerja dari metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES) dalam melakukan prediksi terhadap data penjualan perusahaan. Hasil prediksi penjualan dapat dijadikan acuan untuk melakukan pembelian stok produk agar tidak terjadi pembelian stok produk yang terlalu banyak [18][19].  Penerapan metode ini akan dijelaskan dalam contoh kasus sederhana dimana diambil data penjualan perusahaan terhadap salah satu produk.
Tabel 3. Penjualan Salah Satu Produk Perusahaan Periode September 2021-Februari 2022
Periode (Bulan Tahun) Jumlah Penjualan (Buah) September 2021 0 Oktober 2021 0 November 2021 0 Desember 2021 0 Januari 2022 4 Februari 2022 1003
Sumber: PT. XYZ 2022
Selanjutnya akan dimasukkan formula metode ARRES untuk melakukan prediksi penjualan produk tersebut pada bulan Maret 2022. Hasil prediksi penjualan produk menjadi acuan dalam penentuan produksi terhadap produk tersebut di bulan Maret 2022.
Keterangan: F = Prediksi e = Galat E = Galat Pemulusan AE = Galat Pemulusan Absolut MAPE = Kesalahan Prediksi
1.  Perhitungan prediksi untuk periode September 2021
F0=(0,1*0)+((1-0,1)*0)=0 menghitung selisih antara nilai aktual dengan hasil prediksi e0=0-0=0 menghitung nilai kesalahan prediksi yang dihaluskan E0=(0,1*0)+((1-0,1)*0)=0 menghitung nilai kesalahan absolut prediksi yang dihaluskan AE0=(0,1*abs(0))+((1-0,1)*0)=0 menghitung nilai alpha untuk periode berikutnya jika alpha0,1=E0=0 maka 0,1 atau abs(0/0)=abs(0/0) menghitung nilai kesalahan persentase prediksi PE0=0
2.  Perhitungan prediksi untuk periode Oktober 2021
F0=(0,1*0)+((1-0,1)*0)=0 menghitung selisih antara nilai aktual dengan hasil prediksi e0=0-0=0 menghitung nilai kesalahan prediksi yang dihaluskan E0=(0,1*0)+((1-0,1)*0)=0 menghitung nilai kesalahan absolut prediksi yang dihaluskan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
AE0=(0,1*abs(0))+((1-0,1)*0)=0 menghitung nilai alpha untuk periode berikutnya jika alpha0,1=E0=0 maka 0,1 atau abs(0/0)=abs(0/0) menghitung nilai kesalahan persentase prediksi PE0=0 3.  Perhitungan prediksi untuk periode November 2021 F0=(0,1*0)+((1-0,1)*0)=0 menghitung selisih antara nilai aktual dengan hasil prediksi e0=0-0=0 menghitung nilai kesalahan prediksi yang dihaluskan E0=(0,1*0)+((1-0,1)*0)=0 menghitung nilai kesalahan absolut prediksi yang dihaluskan AE0=(0,1*abs(0))+((1-0,1)*0)=0 menghitung nilai alpha untuk periode berikutnya jika alpha0,1=E0=0 maka 0,1 atau abs(0/0)=abs(0/0) menghitung nilai kesalahan persentase prediksi PE0=0 4.  Perhitungan prediksi untuk periode Desember 2021 F0=(0,1*0)+((1-0,1)*0)=0 menghitung selisih antara nilai aktual dengan hasil prediksi e0=0-0=0 menghitung nilai kesalahan prediksi yang dihaluskan E0=(0,1*0)+((1-0,1)*0)=0 menghitung nilai kesalahan absolut prediksi yang dihaluskan AE0=(0,1*abs(0))+((1-0,1)*0)=0 menghitung nilai alpha untuk periode berikutnya jika alpha0,1=E0=0 maka 0,1 atau abs(0/0)=abs(0/0) menghitung nilai kesalahan persentase prediksi PE0=0
5.  Perhitungan prediksi untuk periode Januari 2022
F0.5=(0,1*5)+((1-0,1)*0)=0,5 menghitung selisih antara nilai aktual dengan hasil prediksi e5=5-0=5 menghitung nilai kesalahan prediksi yang dihaluskan E0.5=(0,1*5)+((1-0,1)*0)=0,5 menghitung nilai kesalahan absolut prediksi yang dihaluskan AE0.5=(0,1*abs(5))+((1-0,1)*0)=0,5 menghitung nilai alpha untuk periode berikutnya jika alpha1=E0,5=0 maka 0,1 atau abs(0,5/0,5)=abs(0,5/0,5) menghitung nilai kesalahan persentase prediksi PE100=100 6.  Perhitungan prediksi untuk periode Februari 2022 F1.003=(1*1.003)+((1-1)*0,5)=1.003
menghitung selisih antara nilai aktual dengan hasil prediksi e1.002,5=1.003-0,5=1.002,5 menghitung nilai kesalahan prediksi yang dihaluskan E100,7=(0,1*1.002,5)+((1-0,1)*0,5)=100,7 menghitung nilai kesalahan absolut prediksi yang dihaluskan AE100,7=(0,1*abs(1.002,5))+((1-0,1)*0,5)=100,7 menghitung nilai alpha untuk periode berikutnya jika alpha1=E100,7=0 maka 0,1 atau abs(100,7/100,7)=abs(100,7/100,7) menghitung nilai kesalahan persentase prediksi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
PE99,950149551346=99,950149551346 menghitung rata-rata kesalahan prediksi MAPE39,990029910269=199,95014955135/5=39,990029910269 mendapatkan index beta dengan nilai MAPE terkecil Best Beta Index =0.9

## 2.6 Analisis Hasil Pengolahan

## Tabel 4. Hasil Pengolahan Prediksi Penjualan
Selanjutnya disimpulkan analisis hasil dari pengolahan perhitungan prediksi yang dapat dilihat pada Tabel 4. Dari hasil pengolahan prediksi penjualan, ditunjukkan hasil prediksi setiap bulannya hingga bulan selanjutnya yaitu bulan Maret. Berdasarkan hasil pengolahan dengan metode ARRES didapatkan hasil prediksi bahwa kemungkinan bulan Maret  2022 produk yang diprediksi  akan terjual sebanyak 1.003 buah sehingga pimpinan dapat  menentukan kuantitas pembelian produk tersebut sebanyak hasil prediksi penjualan yang didapatkan.

## 2.4 Pemodelan Kebutuhan Sistem
Pemodelan kebutuhan sistem dilakukan dengan tujuan untuk menguraikan fitur-fitur yang terdapat pada sistem usulan yang akan dibangun [20]. Tujuan dari pemodelan kebutuhan sistem untuk menunjukkan gambaran dari sistem usulan yang akan dibangun sehingga dari hasil analisis tersebut dapat dilanjutkan pada proses perancangan dan pembangunan sistem. Proses analisis pemodelan sistem usulan yang akan dibangun digambarkan dengan menggunakan Use Case Diagram. Tahapan pertama pada gambar 6 akan dilakukan pemodelan kebutuhan sistem yang digambarkan dengan menggunakan Use Case Diagram.
Gambar 6. Use Case Diagram Business Intelligence System Untuk Prediksi Penjualan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Pada sub bab ini, akan dilakukan pembahasan mengenai  keakuratan dari  hasil prediksi  penjualan produk pada PT. XYZ dengan menggunakan metode Adaptive Response Rate Exponential Smoothing (ARRES).  Pada penelitian ini, data penjualan produk yang digunakan adalah data transaksi penjualan yang diambil dari bulan Januari 2021 hingga Juli 2021, dimana data training menggunakan 300 data transaksi dari bulan Januari 2021 sampai Juni 2021 dan data testing yang digunakan diambil dari data transaksi bulan Juli sebanyak 60 data. Proses pengujian akurasi dilakukan sebanyak 3 kali terhadap produk-produk yang berbeda.
# Periode Penjualan Prediksi e E AE Alpha PE(%) 1 September 2021 0 0 0 0 0 0 0% 2 Oktober 2021 0 0 0 0 0 0,90 0% 3 November 2021 0 0 0 0 0 0,90 0% 4 Desember 2021 0 0 0 0 0 0,90 0% 5 Januari 2022 5 0 5,00 4,50 4,50 0,90 100,00% 6 Februari 2022 1.003 4,50 998,50 899.10 899,10 1,00 99,55% 7 Maret 2022 0 1.003,00 0 0 0 1,00 0%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
a.  Pengujian terhadap produk Spring Bed Airland Tipe 5
Gambar  7. Grafik Perhitungan Prediksi Produk Spring Bed Airland Tipe 5
Berikut  ini  Tabel  5  menunjukkan  perincian  hasil  prediksi  dengan  metode  ARRES  berdasarkan  grafik  pada Gambar 7.
Tabel 5. Tabel Hasil Prediksi Produk Spring Bed Airland Tipe 5 # Periode Penjualan Prediksi e E AE alpha PE(%) 1 Januari 2021 4 0 0 0 0 0 0 2 Februari 2021 9 4,00 5,00 4,50 4,50 0,90 55,56 3 Maret 2021 10 8,50 1,50 1,80 1,80 1,00 15,00 4 April 2021 7 10,00 -3,00 -2,52 2,88 1,00 42,86 5 Mei 2021 6 7,00 -1,00 -1,15 1,19 0,87 16,67 6 Juni 2021 9 6,13 2,88 2,47 2,71 0,97 31,94 7 Juli 2021 20 8,91 11,09 10,23 10,25 0,91 55,44 8 Agustus 2021 0 19,04 0 0 0 1,00 0 Persentase Kesalahan Prediksi (Total PE/6) 36 Persentase Keakuratan Prediksi (100-Persentase Kesalahan Prediksi) 64
Dari Tabel 5, dapat dilihat bahwa pada bulan Agustus 2021, produk Spring Bed Airland Tipe 5 diprediksi akan terjual sebanyak 19,04 dibulatkan 19 buah produk yang terjual.
Berdasarkan hasil pengujian dengan MAPE, didapatkan keakuratan hasil prediksi adalah sebesar 64% dan persentase kesalahan prediksi adalah sebesar 36%.
b. Pengujian terhadap produk Spring Bed Airland Tipe 7
Gambar 8 . Grafik Perhitungan Prediksi Produk Spring Bed Airland Tipe 7
Berikut  ini  Tabel  6  menunjukkan  perincian  hasil  prediksi  dengan  metode  ARRES  berdasarkan  grafik  pada Gambar 8.
Tabel 6. Tabel Hasil Prediksi Produk Spring Bed Airland Tipe 7 # Periode Penjualan Prediksi e E AE alpha PE(%) 1 Januari 2021 10 0 0 0 0 0 0%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
2 Februari 2021 4 10,00 -6,00 -0,60 0,60 0,10 150,00 3 Maret 2021 12 9,40 2,60 -0,28 0,80 1,00 21,67 4 April 2021 9 12,00 -3,00 -0,55 1,02 0,35 33,33 5 Mei 2021 8 10,95 -2,95 -0,79 1,21 0,54 36,87 6 Juni 2021 11 9,35 1,65 -0,55 1,26 0,65 14,97 7 Juli 2021 6 10,43 -4,43 -0,94 1,57 0,44 73,80 8 Agustus 2021 0 8,50 0 0 0 0,59 0 Persentase Kesalahan Prediksi (Total PE/6) 55 Persentase Keakuratan Prediksi (100-Persentase Kesalahan Prediksi) 45
Dari Tabel 6, dapat dilihat bahwa pada bulan Agustus 2021, produk Spring Bed Airland Tipe 7 diprediksi akan terjual sebanyak 8,50 dibulatkan 9 buah produk yang terjual.
Berdasarkan hasil pengujian dengan MAPE, didapatkan keakuratan hasil prediksi adalah sebesar 45% dan persentase kesalahan prediksi adalah sebesar 55%.
c. Pengujian terhadap produk Spring Bed Airland Tipe 9
Gambar 9. Grafik Perhitungan Prediksi Produk Spring Bed Airland Tipe 9
Berikut  ini  Tabel  7  menunjukkan  perincian  hasil  prediksi  dengan  metode  ARRES  berdasarkan  grafik  pada Gambar 9.
Tabel 7. Tabel Hasil Prediksi Produk Spring Bed Airland Tipe 9 # Periode Penjualan Prediksi e AE alpha PE(%) 1 Januari 2021 8 0 0 0 0 0 0 2 Februari 2021 0 8,00 -8,00 -4,00 4,00 0,50 0 3 Maret 2021 6 4,00 2,00 -1,00 3,00 1,00 33,33 4 April 2021 14 6,00 8,00 3,50 5,50 0,33 57,14 5 Mei 2021 10 8,67 1,33 2,42 3,42 0,64 13,33 6 Juni 2021 7 9,52 -2,52 -0,05 2,97 0,71 35,93 7 Juli 2021 3 7,74 -4,74 -2,39 3,85 0,02 157,87 8 Agustus 2021 0 7,66 0 0 0 0,62 0 Persentase Kesalahan Prediksi (Total PE/6) 49 Persentase Keakuratan Prediksi (100-Persentase Kesalahan Prediksi) 51
Dari Tabel 7, dapat dilihat bahwa pada bulan Agustus 2021, produk Spring Bed Airland Tipe 9 diprediksi akan terjual sebanyak 7,66 dibulatkan 8 buah produk yang terjual.

## 3.2 Hasil Akhir
Berdasarkan hasil pengujian dengan MAPE, didapatkan keakuratan hasil prediksi adalah sebesar 51% dan persentase kesalahan prediksi adalah sebesar 49%. Dari ketiga pengujian sebelumnya, akan dilakukan perhitungan keseluruhan persentase akurasi prediksi dan kesalahan prediksi yang didapatkan dengan rumus sebagai berikut: a.   Hasil Akhir Persentase Akurasi Prediksi
Hasil  Akhir  Persentase  Akurasi  Prediksi  =  (Persentase  Akurasi  Prediksi  1  +  Persentase  Akurasi  Prediksi  2  + Persentase Akurasi Prediksi 3)/Jumlah Pengujian Hasil Akhir Persentase Akurasi Prediksi = (64+45+51)/3 Hasil Akhir Persentase Akurasi Prediksi = 160/3 = 53,33% b.   Hasil Akhir Persentase Kesalahan Prediksi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
Hasil Akhir Persentase Kesalahan Prediksi = (Persentase Kesalahan Prediksi 1 + Persentase Kesalahan Prediksi 2 + Persentase Kesalahan Prediksi 3)/Jumlah Pengujian Hasil Akhir Persentase Kesalahan Prediksi = (36+55+49)/3 Hasil Akhir Persentase Kesalahan Prediksi = 140/3 = 46,67%
Berdasarkan pengujian MAPE dapat  disimpulkan persentase akurasi  prediksi  dari  metode ARRES terhadap data  transaksi  penjualan  produk  PT.  XYZ  adalah  sebesar  53,33%  yang  dikategorikan  cukup  akurat.  Selanjutnya, berdasarkan pengujian dengan MAPE dapat disimpulkan persentase kesalahan prediksi dari metode ARRES terhadap data transaksi penjualan produk PT. XYZ adalah sebesar 46,67% yang dikategorikan reasonable .
c.  Gambar 10 merupakan tampilan prediksi penjualan yang menampilkan hasil prediksi yang sesuai dengan periode yang ingin dilihat.

## Gambar 10. Tampilan Prediksi Penjualan

## 4. KESIMPULAN
Setelah  penelitian  selesai  dilakukan,  maka  perlu  dipaparkan  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang  didapatkan. Berdasarkan pengujian MAPE, metode ARRES menunjukkan persentase akurasi prediksi sebesar 53,33%. Angka ini dapat  dikategorikan sebagai  cukup akurat, menandakan bahwa metode ARRES mampu memberikan prediksi  yang relatif  tepat  terhadap  data  transaksi  penjualan  produk  PT.  XYZ.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  persentase

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 565 − 575 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.3955
kesalahan  prediksi  dari  metode  ARRES  sebesar  46,67%.  Meskipun  terdapat  kesalahan  dalam  prediksi,  angka  ini dikategorikan  sebagai reasonable (masuk  akal)  dan  dapat  memberikan  wawasan  penting  bagi  perusahaan  dalam merencanakan strategi lebih lanjut. Permasalahan terkait sistem berjalan perusahaan yang kurang efektif dan efisien dapat  diatasi  dengan  implementasi Business  Intelligence  System (BIS).  Dengan  adanya  sistem  ini,  seluruh  proses dalam perusahaan menjadi lebih cepat dan terkomputerisasi. BIS akan membantu perusahaan dalam mengumpulkan, mengelola, menganalisis, dan menyajikan data secara efisien, sehingga dapat memberikan wawasan yang lebih baik untuk pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1] R.  Romindo,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Perancangan  Sistem  Informasi  Dalam  Analisis  Penjualan  Bahan Bangunan,” SATIN - Sains dan Teknologi Informasi, vol. 8, no. 1, pp. 01–11, Jun. 2022, doi: 10.33372/stn.v8i1.815.
[2] J. J. Pangaribuan, H. Margono, O. P. Barus, Y. A. Pratama, and A. Maulana, “Sales, Purchase, and Inventory Information System Design at SMEs,” in 2022 1st International Conference on Technology Innovation and Its Applications (ICTIIA), IEEE, Sep. 2022, pp. 1–6. doi: 10.1109/ICTIIA54654.2022.9935929.
[3] A. D. Putra and A. D. Putra, “RANCANG BANGUN APLIKASI E-COMMERCE UNTUK USAHA PENJUALAN HELM,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 1, no. 1, pp. 17–24, Jun. 2020, doi: 10.33365/jatika.v1i1.145.
[4] R. Hayami, Sunanto, and I. Oktaviandi, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Pada Prediksi Penjualan Bed Sheet,”  Jurnal  CoSciTech  (Computer  Science  and  Information  Technology),  vol.  2,  no.  1,  pp.  32–39,  Jun.  2021,  doi: 10.37859/coscitech.v2i1.2184.
[5] J. Vimala and A. Nugroho, “FORECASTING PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE, DOUBLE, DAN TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING ( STUDI KASUS : APOTEK MANDIRI MEDIKA),” IT-Explore: Jurnal Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 1, no. 2, pp. 90–99, Jun. 2022, doi: 10.24246/itexplore.v1i2.2022.pp90- 99.
[6] T. Andriyanto, “Sistem Peramalan Harga Emas Antam Menggunakan Double Exponential Smoothing,” INTENSIF, vol. 1, no. 1, p. 1, Feb. 2017, doi: 10.29407/intensif.v1i1.531.
[7] E. Marvaro and R. Sefina Samosir, “Penerapan Business Intelligence dan Visualisasi Informasi di CV. Mitra Makmur Dengan Menggunakan Dashboard Tableau,” KALBISCIENTIA Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 8, no. 2, pp. 37–46, Dec. 2021, doi: 10.53008/kalbiscientia.v8i2.197.
[8] J. C. Nugroho, I. N. Y. A. Wijaya, and A. A. N. Redioka, “Penerapan Aplikasi Business Intelligence Pada Manajemen Report Guna Menunjang Pengambilan Keputusan,” Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, p. 335, Aug. 2021, doi: 10.35889/jutisi.v10i2.671.
[9] S. Syarli, R. Tamin, and A. Qashlim, “Perancangan Business Intelligence System Pada Gudang Farmasi Dinas Kesehatan Kabupaten Mamasa,” Jurnal Keteknikan dan Sains (JUTEKS), vol. 1, no. 1, Jun. 2018.
[10]  M.  H.  Elison,  R.  Asrianto,  and  Aryanto,  “PREDIKSI  PENJUALAN  PAPAN  BUNGA  MENGGUNAKAN  METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING,” Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), vol. 2, no. 3, pp. 45–56, Sep. 2020, doi: 10.52005/jursistekni.v2i3.60.
[11]  M.  Hakimah,  W.  M.  Rahmawati,  and  A.  Y.  Afandi,  “PENGUKURAN  KINERJA  METODE  PERAMALAN  TIPE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PARAMETER TERBAIKNYA,” Network Engineering Research Operation, vol. 5, no. 1, p. 44, Apr. 2020, doi: 10.21107/nero.v5i1.150.
[12]  P.  Y.  Lim  and  F.  Wong,  “Photovoltaic  power  predictions  using  modified  adaptive  response  rate  exponential  smoothing method,” in 2016 IEEE International Conference on Sustainable Energy Technologies (ICSET), IEEE, Nov. 2016, pp. 369– 373. doi: 10.1109/ICSET.2016.7811812.
[13]  D.  S.  Sudarwadi,  M.  Fitriani,  and  N.  Nurlaela,  “PENERAPAN  METODE  SINGLE  MOVING  AVERAGE  DAN EXSPONENTIAL SMOOTHING PADA USAHA ASRIE MODESTA,” Cakrawala Management Business Journal, vol. 3, no. 1, p. 547, May 2020, doi: 10.30862/cm-bj.v3i1.58.
[14]  E.  Andrianto,  F.  Santi  Wahyuni,  and  R.  Primaswara  Prasetya,  “APLIKASI  SISTEM  PERAMALAN  KETERSEDIAAN STOK BARANG DI TOKO MEBEL ABADI JAYA MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 6, no. 1, pp. 336–341, Mar. 2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4624.
[15]  E.  Supardi  and  F.  Pahlevi,  “MANAJEMENPENGENDALIAN  PERSEDIAAN    DENGAN  PENDEKATAN  PERIODIC REVIEWDAN ADAPTIVE RESPONSE RATE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING(STUDI KASUS : PT MERCK CHEMICALS AND LIFE SCIENCE),” Jurnal Bisnis dan Pemasaran, vol. 11, no. 1, pp. 1–22, Mar. 2021.
[16]  W.  A.  Safitri,  F.  Hadi,  and  S.  A.  Lusinia,  “Penerapan  Business  Intelligence  Dalam  Upaya  Menigkatkan  Penjualan  dan Pemasaran Pakaian Pada CV. Ryan Bali Garment Berbasis Web,” Jurnal KomtekInfo, vol. 8, no. 4, pp. 220–224, Aug. 2021, doi: 10.35134/komtekinfo.v8i4.178.
[17]  S.  Pratasik,  “Perancangan  Sistem  Business  Intelligence  Pada  Palang  Merah  Indonesia    Daerah  Sulawesi  Utara,” FRONTIERS: Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 2, no. 2, pp. 199–209, Aug. 2019.
[18]  O. P. Barus, C. Nathasya, and J. J. Pangaribuan, “The Implementation of RFM Analysis to Customer Profiling Using K - Means  Clustering,”  Mathematical  Modelling  of  Engineering  Problems,  vol.  10,  no.  1,  pp.  298–303,  Feb.  2023,  doi: 10.18280/mmep.100135.
[19]  N. H. A. S. Al Ihsan, H. H. Dzakiyah, and F. Liantoni, “Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Metode Holt untuk Prediksi Kasus COVID-19 di Indonesia,” Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika, vol. 12, no. 2, pp. 89–94, Dec. 2020, doi: 10.31937/ti.v12i2.1689.
[20]  R.  Romindo,  “IMPLEMENTASI  TEKNIK  HEURISTIC  DAN  PEMODELAN  POHON  KEPUTUSAN  TERHADAP PERANCANGAN GAME IQ,” INFOTECH journal, vol. 7, no. 1, pp. 22–27, May 2021, doi: 10.31949/infotech.v7i1.1000.