## Model Perbandingan Metode Prediksi Jumlah Penjualan Produk Aplikasi HRIS Dengan Algoritma
Forecasting Time Series Perusahaan SaaS
Riyan Asep Susanto [1]* , Gerry Firmansyah [2] , M Kailani Ridwan [3] , Devi Irawan [4]
Magister Ilmu Komputer [1], [2], [3]
Fakultas Teknologi Informasi [4]
Universitas Esa Unggul [1], [2], [3]
Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur [4]
Jakarta [1], [2], [3] , Pangkalpinang [4] , Indonesia riyan.asepsusant0@gmail.com [1] , gerry@esaunggul.ac.id [2] , kheys.ridwan@gmail.com [3] , deviirawan@atmaluhur.ac.id [4]
Abstract — Technological  developments  are  very  useful  in solving problems in a company. The business world is growing and developing  more  rapidly,  resulting  in  increasingly  fierce competition  in  the  business  world.  Companies  must  be  able  to analyze  and  predict  various  possibilities  that  will  occur  in  the future. A SaaS company is a cloud-based HRIS Application service company  for  services  to  b2b  (business  to  business)  customers  to enterprises.  An  important  problem  for  SaaS  companies  in improving the sales strategy of HRIS applications is the absence of forecasting  the  number  of  sales  each  month.  In  this  study,  sales forecasting  for  SaaS  Company  HRIS  products  will  be  carried  out by  comparing  the  exponential  smoothing,  moving  average,  and ARIMA  forecasting  methods.  From  the  comparison process of  the three  methods  for  the  SaaS  (S oftware  As  a  Service) Company's HRIS  (Human  Resource  Information  System ) product  with  the Exponential Smoothing Method, the MSE test results are 1411606, RMSE is 11.881100, MAPE is 7.756206%, on the Moving Average method  the  MSE  test  results  are  14370113,  RMSE  is  37.90793  , MAPE  is  20.41778%,  ARIMA  method  is  MSE  test  results  are 502221.4,  RMSE  is  7.086758,  MAPE  is  4.507644%.  Based  on  the results  of  data  analysis,  it  is  known  that  the  forecasting  method using  ARIMA  is  very  suitable  for  forecasting  sales  of  HRIS products  in  SaaS  companies  because  it  has  the  lowest  error  rate value when compared to other methods.
Keywords — Forecasting,  HRIS  application,  SaaS  company, ARIMA, Exponential Smoothing, Moving Average.
Abstrak — Perkembangan  teknologi  sangatlah  bermanfaat dalam  menyelesaikan  masalah  pada  suatu  perusahaan.  Dunia usaha yang tumbuh dan berkembang semakin cepat, mengakibatkan  semakin  ketatnya  persaingan  dalam  dunia usaha, Perusahaan harus mampu menganalisis dan meramalkan berbagai  kemungkinan  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan datang.  Perusahaan  SaaS  merupakan  perusahaan  jasa  layanan Aplikasi  HRIS  berbasis  cloud  untuk  pelayanan  terhadap pelanggan  b2b (business  to  business) ke  perusahaan.  Masalah yang  penting  bagi  perusahaan  Perusahaan  SaaS  dalam meningkatkan  strategi  penjualan  aplikasi  HRIS  adalah  belum adanya peramalan prediksi jumlah penjualan setiap bulan. Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  peramalan  penjualan  produk HRIS (Human  Resource  Information  System ) Perusahaan  SaaS
(S oftware  As  a  Service) dengan  membandingkan  metode peramalan Exponential  smoothing , Moving  average ,  dan ARIMA.  Dari  proses  perbandingan  dari  ketiga  metode  tersebut untuk  produk  HRIS  Perusahaan  SaaS  dengan  Metode Exponential  Smoothing di  dapat  kan  hasil  pengujian  MSE sebesar  1411606,  RMSE  sebesar  11,881100  ,  MAPE  sebesar 7,756206%,  Metode  Moving  Average  di  dapat  kan  hasil pengujian  MSE  sebesar  14370113,  RMSE  sebesar  37,90793  , MAPE  sebesar  20.41778%,  Metode  ARIMA  di  dapat  kan  hasil pengujian  MSE  sebesar  502221.4  ,  RMSE  sebesar  7,086758, MAPE  sebesar  4,507644%.Berdasarkan  hasil  analisis  data, diketahui  Metode  peramalan  dengan  ARIMA  sangat  cocok untuk meramalkan penjualan produk HRIS di Perusahaan SaaS karena  memiliki  nilai  tingkat  error  paling  rendah  apabila dibandingkan dengan metode lainnya.
Kata  Kunci— Forecasting,  peramalan,  aplikasi  HRIS,  HRIS, ARIMA, Exponential Smoothing, Moving Average.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pada  zaman  ini  berkembang dengan  cepat  sejalan  dengan  besarnya  kebutuhan  terhadap informasi.  Perkembangan  teknologi  sangatlah  bermanfaat dalam  menyelesaikan  masalah  pada  suatu  perusahaan  [15]. Dunia  usaha  yang  tumbuh  dan  berkembang  semakin  cepat, mengakibatkan  semakin  ketatnya  persaingan  dalam  dunia usaha, Perusahaan harus mampu menganalisis dan meramalkan berbagai kemungkinan yang akan terjadi di masa yang  akan  datang.  Kegiatan  meramalkan  masa  yang  akan datang  merupakan  salah  satu  usaha  perusahaan  dalam pengambilan  keputusan  yang  efektif  dan  efisien  dalam kelangsungan usaha [2].
Perusahaan  SaaS  merupakan  perusahaan  jasa  layanan Aplikasi  HRIS  berbasis  cloud  untuk  pelayanan  terhadap pelanggan  b2b (business to  business) ke perusahaan. Aplikasi HRIS  merupakan  aplikasi  HR  mengelola  dan  mengakses informasi  tentang  SDM,  Data  kehadiran  karyawan.  Segala administrasi HR dapat dilakukan secara otomatis, cepat, dapat dilakukan  kapan  saja  dan  di  mana  saja  dengan  monitoring  di portal.
Masalah  yang  penting  bagi  perusahaan  Perusahaan SaaS  dalam  meningkatkan  strategi  penjualan  aplikasi  HRIS adalah  belum  adanya  peramalan  jumlah  penjualan  setiap bulan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat  angka  dan menganalisa  setiap  bulan  penjualan  produk  aplikasi  HRIS Perusahaan SaaS dengan meramalkan bulan yang akan datang. Dalam  hal  ini  melakukan  peramalan  jumlah  penjualan  tiap bulannya  berdasarkan  pola  data  riyawat  penjualan  produk HRIS  sebelumnya.  Kemudian  model  peramalan  jumlah penjualan produk aplikasi HRIS dengan algoritma Forecasting ini  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  pendukung  keputusan pada  suatu  perusahaan.  Model  peramalan  Time  Series digunakan  untuk  peramalan  penjualan  aplikasi  HRIS  pada penelitian  ini,  maka  perlu  adanya  penekanan  masalah  dan pentingnya metode prediksi.
Sehubungan  dengan  penjelasan  diatas,  maka  diangkat permasalahan  tersebut  sebagai  bahan  pembuatan  penelitian tesis  dengan  judul  “Model  Perbandingan  Metode  Prediksi Peramalan  Jumlah  Penjualan  Produk  Aplikasi  HRIS  dengan Algoritma Forcasting Time Series di Perusahaan SaaS”.

## II. T INJAUAN PUSTAKA

## 1. Aplikasi HRIS
Aplikasi  adalah  perangkat  lunak  yang  digunakan  oleh user untuk memenuhi kebutuhan pengguna dalam menjalankan  pekerjaan  tertentu  [15].  HRIS  didefinisikan sebagai sistem yang digunakan untuk memperoleh, menyimpan,  memanipulasi,  merombak  dan  mendistribusikan informasi terkait tentang sumber daya manusia organisasi [9].

## 2. Penjualan (Sales)
Penjualan  adalah  sebuah  kegiatan  yang  bertujuan memberi  petunjuk  kepada  pembeli  agar  dapat  menyesuaikan kebutuhannya  dengan  produk  yang  ditawarkan  serta mengadakan perjanjian  mengenai  harga  yang  menguntungkan bagi kedua belah pihak dalam proses penjualan [11].
 Pengelolahan Penjualan
Pengelolaan  penjualan  adalah  proses  yang  membantu perusahaan untuk menjaga permintaan dan penjuala agar tetap seimbang.  Dalam  pengelolaan  penjualan,  bagian  marketing akan  mengembangkan  perencanaan  penjualan  untuk  3  hingga 18  bulan  ke  depan.  Pada  umumnya,  kegiatan  pengelolaan permintaan/penjualan (demand/sales management) terdiri dari empat kegiatan utama yaitu [11].
 Peramalan permintaan/penjualan
Peramalan  data  penjualan  dilakukan  perusahaan  dalam menentukan  jumlah  penjualan  yang  akan  diterima  oleh perusahaan  untuk  kedepanya.  Oleh  karena  itu,  diperlukan suatu  cara  peramalan  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tinggi [11].
 Proses pemesanan Proses  pemesanan  dimulai  ketika  perusahaan  menerima pesanan  dari  client.  Untuk  memenuhi  pesanan  client  tersebut dapat  dilakukan  dengan  mengambil  ketersediaan  barang  yang
ada  atau  melakukan  proses  produksi  untuk  memenuhi permintaan tersebut.
 Jadwal pengantaran Penjadwalan  Dalam  Pengantaran  adalah  kegiatan pengiriman  barang  yang  harus  dilakukan  berdasarkan permintaan konsumen.
 Konfimasi Konfirmasi  merupakan  proses  perencanaan  produksi dengan kondisi pasar.
3. Peramalan
Peramalan  adalah  alat  bantu  yang  efektif  dan  efisien khususnya  di  dalam  bidang  ekonomi.  Dalam  organisasi modern mengetahui keadaan yang akan datang sangat penting untuk  melihat  yang  baik  dan  buruk  buruk  akan  tetapi  juga bertujuan  untuk  melakukan  persiapan  strategi  dalam penjualan.
 Kegunaan Peramalan Senjang  waktu  Sering  terjadi  antara  kesadaran  dalam kejadian  atau  kebutuhan  mendatang.  alasan  utama  bagi perencanaan  dan  peramalan  dengan  Adanya  waktu  tenggang ini  .  Jika  waktu tenggang  ini  sangat  kecil,  maka  perencanaan tidak diperlukan dalam strategi.
 Tahap-tahap Peramalan Ada tujuh tahap peramalan, yaitu : a.   Menentukan tujuan Peramalan
b.   Memilih unsur apa yang akan diramal
c.   Menentukan horison waktu peramalan (pendek, menengah, atau panjang).
d.  Memilih tipe model peramalan.
e.  Mengumpulkan  data  yang  di  perlukan  untuk  melakukan peramalan.
f.   Memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan.
 Teknik Peramalan
Teknik peramalan dapat dilakukan dengan 2 cara, yaitu: a.  Secara  kualitatif (non  statistical  methhod) adalah  cara penaksiran yang menitik beratkan pada pendapat seseorang (judgement) . Hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan  pemikiran  yang  bersifat  intuisi  denganitu peramalan sangat penting , karena instuisi ini dari pendapat dan pengetahuan dari orang yang menyusunnya. b.   Secara  kuantitatif (statistical  method) adalah  cara penaksiran  yang  menitik  beratkan  pada  perhitungan- perhitungan  angka  dengan  menggunakan  berbagai  metode statistik.  Metode  yang  dipergunakan  dalam  peramalan merupakan  penentu  hasil  peramalan.  Peramalan  dalam bentuk kuantitatif terdapat 3 kondisi :
1. Adanya informasi tentang masa lalu.
2. Bentuk data dari hasil Informasi yang kuantitatif.
3. Aspek pola masa lalu akan terus berlanjut dimasa yang akan datang dengan Informasi tersebut  dapat diasumsikan didalam peramalan.
4. Motode Arima
Merupakan  deret  waktu  dengan  menggunakan  model matematis  dan  digunakan  untuk  peramalan  jangka  pendek [11].
ARIMA(p,d,q) …………………………………………………… (1)
Keterangan : p = orde model autogresisve q = orde model moving avarage d = banyak differencing
Metode  ini  adalah  gabungan  dari  model  ARIMA  dengan variable (p,q) dan proses differencing, yaitu
ϕ p (B) 〖 (1 − B) ^d  𝑍 𝑡 =  θ_0 +  θ_q  (B) a_t ……… (2) dengan :
ϕ_p  (B) 〖 = 1 − ϕ_1 (B) − ϕ_2 B 〗 ^2 − ⋯ −   ϕ_p B . (3)
θ_q  (B) = 1 −   θ_1 (B) −  θ_2 B^2 − ⋯ −  θ_q B^q …..  (4)
Parameter  mempunyai  peran  yang  berbeda  untuk,  data asli  non  stasioner  dan  merupakan  istilah  trend  deterministic yang biasanya dihilangkan.

## 5. Metode Exponential Smoothing
Merupakan  jenis  peramalan  jangka  pendek  dari  Time Series.  Tujuan  penggunaan  metode  ini  untuk  mengurangi ketidakteraturan data masa lalu seperti musiman.
Metode Exponential  Smoothing adalah  alur  proses perbaikan  secara  terus-menerus  pada  peramalan  terhadap objek  pengamatan  .  Metode  peramalan  penjualan  ini menitikberatkan  pada  penurunan  data  prioritas  secara eksponensial pada objek pengamatan pada sebelumnya.
Metode  ini  mengasumsikan  bahwa  data  berfluktuasi  di sekitar  nilai  mean  yang  tetap  tanpa  trend  atau  pola pertumbuhan  konsisten[4].  Perumusan  perhitungan  metode expnential smoothing sebagai berikut.
1)  Menentukan
𝑎𝑙𝑝ℎ𝑎 (𝑎) …………………………………... (5) 2)  Perhitungan peramalan pertama F_2 = X_1 ………………………..………… (6)
3)  Perhitungan peramalan periode berikutnya
F_(t + 1)    = α. x_t   + (1 − α)F_t ………… (7)
6. Metode Moving Average
Merupakan  metode  peramalan  yang  dilakukan  dengan mengambil  data  atau  sekelompok  nilai  pengamatan,  lalu sekelompok  nilai  tersebut  dicari  rata-ratanya  [4].  Rata-rata yang  didapatkan  tersebut  digunakan  sebagai  peramalan  untuk periode  selanjutnya.  Metode  moving  average  ini  memiliki karakteristik khusus, diantaranya adalah:
a. Membutuhkan data historis dengan jangka tertentu dalam menentukan peramalan yang akan datang.
b. Jangka  waktu  yang  semakin  panjang  membuat  semakin terlihat dalam peramalan penjualan dan akan menghasilkan moving average yang semakin halus. Berikut  merupakan  rumus  persamaan  matematis  moving average:
𝑀 𝑡 = 𝐹 𝑡 + 1 = Yt + Yt − 1 + Yt − 2+. . . +Yt − (n + 1) 𝑛 Keterangan :
M t = Moving Average untuk periode t
Y t = Nilai Riil pada periode ke-t F t +1  = Ramalan untuk periode t+1

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodelogi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah algoritma  time  series  untuk  model  peramalan  data  jumlah penjualan  setiap  bulannya  pada  produk  aplikasi  HRIS  di Perusahaan  SaaS  sehingga  dapat  menghasilkan  peramalan bulan  depannya  yang  lebih  akurat.  Untuk  mengetahui  hal  itu maka  perlu  dilakukan  penyelidikan  terhadap  algoritma forecasting time series sehingga kita dapat mengetahui tingkat akurasi  dari  algoritma  tersebut  menggunakan  ARIMA  karena ARIMA  cocok  jika  observasi  dari  deret  waktu (time  series) secara  statistik  berhubungan  satu  sama  lain (dependent) . Tujuan model ini adalah untuk menentukan hubungan statistik yang  baik  antar  variabel  yang  diramal  dengan  nilai  historis variabel  tersebut  sehingga  peramalan  dapat  dilakukan  dengan model tersebut. .
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  Perbandingan Pengujian Exponential  Smoothing,  Moving  Average dan ARIMA untuk prediksi Aplikasi HRIS Perusahaan SaaS.
Berdasarkan  maksud  dan  ruang  lingkup  penelitian  ini, penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode eksperimen.  Metode  tersebut  dilakukan  peneliti  dengan memanipulasi kondisi sesuai dengan kebutuhan permasalahan yang  dihadapi  di  dalam  penelitian.  Dengan  memanipulasi kondisi  ini,  maka  hasil  dari  penelitian  ini  akan  menghasilkan algoritma  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dari penelitian  sebelumnya.  Kemudian  penelitian  ini  bertujuan untuk mendapatkan hasil peramalan penjualan bulan depannya secara akurat.

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pengumpulan  dataset  langsung  mengobservasi pada  lingkup  Perusahaan  SaaS  dengan  menanyakan  kepada stakeholder  yaitu  bagian  financial  pada  penjualan  Aplikasi HRIS.  Ruang  lingkup  penjualan  aplikasi  HRIS  tersebut didapatlah data pada produk aplikasi HRIS yaitu Produk HRIS A  dan  Produk  HRIS  B  dari  tahun  2018  –  2021.  Dalam penelitian  ini  di  dapat  kan  hasil  peramalan  dengan  metode Exponential Smoothing, Moving Average, ARIMA.

## Tabel 1 Hasil Peramalan Exponential Smoothing
Tahun Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 Produk HRIS A
Agustus 2021 17933.75 16509. 89 19357. 60 15756.
15 20111.
35
September 2021 17933.75 16110. 32 19757. 17 15145. 06 20722. 44 Oktober 2021 17933.75 15783. 77 20083. 72 14645. 64 21221.
85 November 2021 17933.75 15500. 66 20366. 83 14212. 66 21654. 83 Desember 2021 17933.75 15247. 22 20620. 27 13825. 06 22042. 44 Produk HRIS B Agustus 2021 42518.33 40992. 88 44043. 78 40185. 36 44851. 30 September 2021 42518.33 40564. 80 44471. 86 39530. 67 45505. 99 Oktober 2021 42518.33 40214. 95 44821. 71 38995. 62 46041. 04 November 2021 42518.33 39911. 64 45125. 02 38531. 75 46504. 91 Desember 2021 42518.33 39640. 12 45396. 54 38116. 49 46920. 17
Hasil Peramalan dengan  metode Exponential Smoothing untuk  Produk  HRIS  A  di  dapat  untuk  bulan  Agustus  sebesar 17933.75,  bulan  September  sebesar  17933.75,  bulan  Oktober sebesar  17933.75,  bulan  November  sebesar  17933.75,  bulan Desember  sebesar  16945.79.  Untuk  Produk  HRIS  B  di  dapat untuk  bulan  Agustus  sebesar  42518.33,  bulan  September sebesar  42518.33,  bulan  Oktober  sebesar  42518.33,  bulan November  sebesar  42518.33,  bulan  Desember  sebesar 42518.33.
Tabel 2 Hasil Peramalan Moving Average
Tahun Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95
Produk HRIS A Agustus 2021 18011.26 17815. 62 18206. 90 17712.
05 18310. 46 September 2021 17744.89 17308. 92 18180. 86 17078. 13 18411. 65 Oktober 2021 17478.52 16751. 50 18205. 54 16366. 64 18590. 41 November 2021 17212.15 16151. 60 18272. 70 15590.
18 18834. 13 Desember 2021 16945.79 15514. 83 18376. 75 14757. 32 19134. 25 Produk HRIS B Agustus 2021 39271.29 39002. 38 39540. 20 38860. 03 39682. 55 September 2021 39778.89 39184. 43 40373. 35 38869. 74 40688. 04 Oktober 2021 40286.49 39296. 66 41276. 31 38772. 67 41800. 30 November 2021 40794.08 39349. 10 42239. 07 38584. 17 43004. 00 Desember 2021 41301.68 39348. 59 43254. 77 38314. 69 44288. 68
Hasil  Peramalan  dengan  metode  Moving  Average  untuk Produk  HRIS  A  di  dapat  untuk  bulan  Agustus  sebesar 18011.26,  bulan  September  sebesar  17744.89,  bulan  Oktober sebesar  17478.52,  bulan  November  sebesar  17212.15,  bulan desember  sebesar  16945.79.  Untuk  Produk  HRIS  B  di  dapat untuk  bulan  Agustus  sebesar  39271.29,  bulan  September sebesar  39778.89,  bulan  Oktober  sebesar  40286.49,  bulan November  sebesar  40794.08,  bulan  Desember  sebesar 41301.68.

## Tabel 3 Hasil Peramalan ARIMA
Tahun Forecast Lo 80 Hi 80 Lo 95 Hi 95 Produk HRIS A
Agustus 2021 18460.21 17530. 12 19390. 30 17037. 76 19882.
66 September 2021 18732.37 16905. 64 20559. 09 15938. 63 21526.
10 Oktober 2021 18920.26 16200. 10 21640. 42 14760. 13 23080.
38 November 2021 19049.98 15473. 81 22626. 15 13580. 69 24519.
26
Desember
2021 19139.53 14757. 24 23521. 82 12437. 40 25841. 67 Produk HRIS B Agustus
2021 43879.44 42443. 33 45315. 55 41683. 10 46075. 78
September 2021 44856.95 42529.
91 47183.
98 41298.
05 48415. 84 Oktober 2021 45826.40 42782. 28 48870. 51 41170. 82 50481.
97 November 2021 46793.81 43136. 65 50450. 98 41200. 66 52386. 97 Desember 2021 47760.72 43556. 57 51964. 87 41331. 03 54190. 41
Hasil  Peramalan  dengan  metode  ARIMA  untuk  Produk HRIS A di dapat untuk bulan Agustus sebesar 18460.21, bulan September sebesar 18732.37, bulan Oktober sebesar 18920.26, bulan  November  sebesar  19049.98,  bulan  Desember  sebesar 19139.53.  Untuk  Produk  HRIS  B  di  dapat  untuk  bulan Agustus sebesar 43879.44, bulan September sebesar 44856.95, bulan  Oktober  sebesar  45826.40,  bulan  November  sebesar 46793.81, bulan Desember sebesar 47760.72.
Gambar 1. Hasil Perbandingan Peramalan Exponential Smoothing, Moving Average dan ARIMA pada Produk HRIS A Plot di R Studio.
Hasil  Perbandingan  Peramalan Exponential  Smoothing, Moving  Average dan  ARIMA  pada  Produk  HRIS  A berdasarkan grafik Plot didapatkan untuk plot dengan  metode exponential  smoothing mendekati  antara  data  aktual  dan  data peramalan,  untuk  plot  dengan  metode Moving  Average tidak berbanding  lurus  antara  data  aktual  dan  data  peramalan,  dan untuk plot dengan  metode ARIMA didapat antara data aktual dan data peramalan sangat berbanding lurus.
Gambar 2. Hasil Perbandingan Peramalan Exponential Smoothing, Moving Average dan ARIMA pada Produk HRIS ABPlot di R Studio.
Hasil  Perbandingan  Peramalan Exponential  Smoothing, Moving  Average dan  ARIMA  pada  Produk  HRIS  B berdasarkan grafik Plot  didapatkan untuk plot dengan  metode exponential  smoothing mendekati  antara  data  aktual  dan  data peramalan,  untuk  plot  dengan  metode Moving  Average tidak berbanding  lurus  antara  data  aktual  dan  data  peramalan,  dan untuk plot dengan  metode ARIMA didapat antara data aktual dan data peramalan sangat berbanding lurus.
Tabel 4 Hasil Perbandingan Pengujian Exponential Smoothing, Moving Average dan ARIMA Produk HRIS A Metode Exponential Smoothing Moving Average ARIMA Hasil Pengujian Nilai Nilai Nilai MSE 1411606 14370113 5022214 RMSE 11,881100 37,90793 7,086758 MAPE 7,756206 20.41778 4,507644
Berikut  Hasil  Perbandingan  Pengujian Exponential Smoothing,  Moving  Average dan  ARIMA  Produk  HRIS  A. Hasil  Pengujian  dengan  Metode Exponential  Smoothing di dapat  nilai  MSE  ( Mean  Squared  Error) sebesar  1411606  , nilai  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error) sebesar  11,881100  , nilai  MAPE (Mean  Absolut  Percentage  error) sebesar 7,756206. Hasil Pengujian dengan Metode Moving Average di dapat  nilai  MSE  sebesar  14370113  ,  nilai  RMSE  sebesar 37,90793,  nilai  MAPE  sebesar  20.41778.  Hasil  Pengujian dengan Metode ARIMA di dapat nilai MSE sebesar 5022214 , nilai RMSE sebesar 7,086758, nilai MAPE sebesar 4,507644. Dari  hasil  perbandingan  di  atas  dapat  diambil  kesimpulan untuk  Produk  HRIS  A  metode  yang  paling  tepat  dengan metode ARIMA karena di dapat nila MAPE sebesar 4,507644.
Tabel 5 Hasil Perbandingan Pengujian Exponential Smoothing, Moving Average dan ARIMA Produk HRIS B
Metode Exponential Smoothing Moving Average ARIMA Hasil Pengujian Nilai Nilai Nilai MSE 2832578 28595739 1112858 RMSE 1,683026 5,347498 1,054921 MAPE 8,335446 20.97099 3,811256
Berikut  Hasil  Perbandingan  Pengujian Exponential Smoothing,  Moving  Average dan  ARIMA  Produk  HRIS  B. Hasil  Pengujian  dengan  Metode Exponential  Smoothing di dapat  nilai  MSE  sebesar  2832578  ,  nilai  RMSE  sebesar 1,683026,  nilai  MAPE  sebesar  8,335446.  Hasil  Pengujian dengan  Metode  Moving  Average  di  dapat  nilai  MSE  sebesar 28595739 , nilai RMSE sebesar 5,347498, nilai MAPE sebesar 20.97099.  Hasil  Pengujian  dengan  Metode  ARIMA  di  dapat nilai  MSE  sebesar  1112858  ,  nilai  RMSE  sebesar  1,054921, nilai MAPE sebesar 3,811256. Dari hasil perbandingan di atas
dapat diambil kesimpulan untuk Produk HRIS B metode yang paling  tepat  dengan  metode  ARIMA  karena  di  dapat  nila MAPE sebesar 3,811256.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah  kami  lakukan terhadap  penelitian  pada  prediksi  Aplikasi  HRIS  Perusahaan SaaS, maka dapat ditarik suatu kesimpulan, sebagai berikut :
Setelah  melakukan  pengujian  dari  beberapa  metode peramalan  pada  penjualan  seperti exponential  smoothing, moving  average dan  arima  maka  hasil  yang  di  dapat  metode ARIMA  sangat  cocok  untuk  peramalan  penjualan  Aplikasi HRIS  dengan  nilai  MAPE  untuk  Produk  HRIS  A  sebesar 4,507644  %  dan  nilai  MAPE  untuk  Produk  HRIS  B  sebesar 3,811256 %.
Selain  menarik  beberapa  kesimpulan,  dapat  pula diajukan saran-saran yang mungkin bisa dijadikan pertimbangan dalam pengembangan penelitian ini, antara lain:
Jumlah  dataset  yang  digunakan  cukup  sedikit  hanya kisaran  4  tahun.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat menambah  jumlah  dataset  yang  akan  digunakan,  sehingga peramalan  pada  ARIMA  dapat  mendapatkan  hasil  yang  lebih baik dan akurat.
Metode  yang  digunakan  untuk  penelitian  tesis  ini menggunakan  metode  exponential  smoothing  ,  moving average ,  ARIMA. Di penelitian selanjutnya di  harapkan  bisa membandingkan dengan lebih dari 3 metode peramalan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Ahmad,  Fandi,  (2020),  “  Penentuan  Metode  Peramalan  Pada  Produksi Part New Granada Bowl ST Di PT.X”, JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI, Volume 7 No 1
[2]  Andriyanto,  Teguh.,  (2017),  “Sistem  Peramalan  Harga  Emas  Antam Menggunakan  Double  Exponential  Smoothing”,  Jurnal  INTENSIF, Vol.1, No.1
[3]   Arnita,  Novriyana,  Dina.,  Marpaung,  Faridawaty.,  dkk,  (2020), “Perbandingan  Metode  Single  Exponential  Smoothing,  Naive  Model, dan  SARIMA  untuk  Peramalan  Curah  Hujan  Di  Kota  Medan”,  Jurnal Matematika Statistika dan komputasi, Vol. 17, No. 1, pp 117-128
[4]  Chaerunnisa,  Niken.,  Momon,  Ade.,  (2021),  “Perbandingan  Metode Single  Exponential  Smoothing  dan  Moving  Average  Pada  Peramalan Penjualan Produk Minyak  Goreng di PT  Tunas  Baru  Lampung”, Jurnal Rekayasa Sistem Industri, Volume 6 No. 2
[5]  Darma, I Wayan Agus Surya. , Gunawan, I  Putu Eka  Giri.,  Sutramiani, Ni  Putu.,  (2020),  ‘Peramalan  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan Menggunakan  Triple  Exponential  Smoothing’,  Jurnal  Ilmiah  Merpati, Vol. 8, No. 3
[6]  Hernadewita,  Hadi,  Yan  Kurnia.,  Syaputra,  Muhammad  Julian., dkk.,(2020),  "Peramalan  Penjualan  Obat  Generik  Melalui  Time  Series Forecasting  Model  Pada  Perusahaan  Farmasi  di  Tangerang:  Studi Kasus",JOURNAL  INDUSTRIALENGINEERING&MANAGEMENT RESEARCH, Vol. 1 No. 2
[7]  Kusuma,  Abdi  Pandu.  ,  Santi,  Indyah  Hartami.,  Setiawan,  Dennys.,
(2017),  “Sistem  Peramalan  Penjualan  Produk  Usaha  Kecil  Menengah Berdasarkan  Pola  Data  Riwayat  Penjualan”,  Jurnal  Ilmiah  dan  Teknik Informatika, Vol. 11 No. 2
[8]  Lusiana,  Anna.,  Yuliarty,  Poppy  (2020),  ‘PENERAPAN  METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X”. Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang,
[9]  Raka, A., Naha, N., & Mansor, A. (2013). Adoption of Human Resource Information  System :  A  Theoretical  Analysis.  Physics  Procedia,  75, 473–478.
[10]  Saputra,  Nanda  Wibi.,  Niswatin,  Ratih  Kumalasari.,  Swanjaya,Daniel.,
(2019), ‘Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing pada Aplikasi
Peramalan Penjualan Jenis Meubel di UD. Karya Jati, Seminar Nasional Inovasi Teknologi.
[11]  Silahi,  Desri  Kristina  (2020),  ‘Forecasting  of  Poverty  Data  Using Seasonal  ARIMA  Modeling  in  West  Java  Province”.  JTAM  (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika), Vol. 4, No. 1, pp. 76-86.
[12]  Tistiawan,  Tutur  Ade.,  Andini,  Titania  Dwi.,  (2019),  “Pemanfaatan Metode  Triple  Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan Pada  PT.Dinamika  Daya  Segara  Malang”,  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi, Vol.13, No.1
[13]  Tjandra  ,Ellysa.,  Limanto,  Susana.,  Liliana,  (2021),  “Modified  Moving
Average  (MoMoA)  Untuk  Peramalan  Penjualan  Dengan  Studi  Kasus Sistem Retail”, Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, Volume 10
(1), pp. 27-36
[14]  Nurjanah,  Isop  Siti.,  Ruhiat,  Dadang.,  Andiani,  Dini,  (2018),  “
Implementasi  Model  Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA)  untuk  peramalan  jumlah  penumpang  kereta  api  di  pulau sumatra”, Jurnal Teorema: Teori dan Riset Matematika, Vol 3 No 2
[15]  Yuhefizar.  2012.  Cara  Mudah  Membangun  Website  Interaktif
Menggunakan CMS Joomla Edisi Revisi. PT. Elex Media  Komputindo, Jakarta [16]  Hudaningsih, Nurul., Firda Utami, Silvia., Abdul Jabbar, Wari., (2020), “Perbandingan  Peramalan  Penjualan  Produk  Aknil  PT  .Sunthi  Sepuri Menggunakan  Metode  Single  Moving  Average  dan  Single  Exponential
Smoothing”, Jurnal JINTEKS Vol. 2 No. 1
[17]  Rachman,  Rizal.,  (2018),  “Penerapan  Metode  Moving  Average  dan
Exponential  Smoothing  pada  Peramalan  Produksi  Industri  Garment”, Jurnal Informatika, Vol.5 No.1
[18]  Setyo  Astuti,  Ely.,  Prima  Arhandi,  Putra.,  Lestari,  Pipik.,  (2020), “Pengembangan  Sistem  Informasi  Peramalan  Penjualan  Guna Menentukan  Kebutuhan  Bahan  Baku  Pupuk  Menggunakan  Metode Triple Exponential Smoothing”, Jurnal Informatika Polinema , Vol 4 No
1
[19]  Ariyanto,  Yuri.,  Yuli  Ananta,  Ahmadi.,  Robbi  Darwis,  Muhammad.,
(2020), “Sistem Informasi Peramalan Penjualan Barang Dengan Metode Double  Exponential  Smoothing  (  Studi  Kasus  Istana  Sayur  )”,  Jurnal Informatika Polinema, Vol 6 No.3
[20]  Najla  Ayuni,  Ghebyla.,  Fitrianah,  Devi.,  (2017),    “Penerapan  Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XY”, Jurnal
Telematika,  Vol. 14 No. 2
[21]  Ade  Tistiawan,  Tutur.,  Dwi  Andini,  Titania.,  (2019),  “  Pemanfaatan Metode  Triple  Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan Pada  PT.Dinamika  Daya  Segara  Malang”,  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi Asia, Vol.13 No.1
[22]  Uswatun  Khasanah,  Siti.,  Dwi  Indriyanti,  Aries.,  Andriani,  Anita.,
(2020)  ,  “Sistem  Peramalan  Penjualan  Tas  Pada  Toko  Firdaus  Bag Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Moving  Average”,  Jurnal  Ilmiah Inovasi Teknologi Informasi, Vol.4 No. 2
[23]  Safitri,  Rika.,  (2019),  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Untuk Peramalan  Volume  Penjualan  Minuman  Kemasan  (Studi  Kasus:  PT Coca  Cola  Amatil  Indonesia  Medan)”,  Jurnal  Riset  Komputer,  Vol.  6 No. 1
[24]  John,  Richard.,  Hansun,  Seng.,  (2017),  “Rancang  Bangun  Aplikasi
Prediksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Double  Exponential Smoothing  Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  PT.  SANPAK  UNGGUL)”, Jurnal Informatika, Vol. 14 No. 1
[25]  Pebri  Sentika,  Dwi.,  Ahmad  Yusuf,  Ayus.,  Awaludin,  Robi.,  (2021), “Peramalan  Penjualan  Dengan  Metode  Exponential  Smoothing  dan Metode  Least  Square  Guna  Mengoptimalkan  Penjualan  Produk  Nugget Maila  Sari  Desa  Banjaran,  Kecamatan  Salem,  Kabupaten  Brebes”, Jurnal Bina Bangsa Ekonomika, Vol. 14, No. 1