## Purwarupa Aplikasi Peramalan Kebutuhan Persediaan Barang Dagang Berbasis Website Dengan Semi Average Method
(Prototype Application of Merchandise Inventory Forecasting Based on Website using Semi Average Method)
I Gusti Ayu Desi Saryanti [1]* , Rosalia Hadi [2] , I Gusti Ngurah Ady Kusuma [3]
[1],[2] Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali
E-mail: desi@stikom-bali.ac.id,, rosa@stikom-bali.ac.id,
[3] Program Studi Sistem Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali
E-mail: ady_kusuma@stikom-bali.ac.id

## KEYWORDS: ABSTRACT
Forecasting, Semi Average Method, Website Application, Point of Sale The Point of Sale application has now begun to be used by many trading entrepreneurs. Of course, this is because Point of Sale (POS) can record all trade transaction activities, such as recording sales and recording purchases of inventory items. However, the  majority of POS applications are only limited to recording transactions and do not yet have the ability to assist traders  in  determining  the  need  for  merchandise.  This  study  discusses  how  to  build  an application that can help traders predict the need for merchandise with one of the forecasting methods, namely the Semi Average Method. The application in this study was built with the waterfall method and is based on a website and utilizes sales reports from the POS application that has been used. Based on the website, users don't have to bother installing this application because it can be accessed via a browser and anytime as long as it is connected to the internet. Testing  the  application  in  this  study  using  the  Blackbox  Testing  method  shows  that  this application has 100% functionality working. It is hoped that the application from this research can later be used side by side with the existing POS application so there is no need to make changes to the POS application that is already in use. KATA KUNCI: ABSTRAK Peramalan, Semi Average Method, Aplikasi Website, Point of Sale Aplikasi  Point  of  Sale  saat  ini  sudah  mulai  digunakan  oleh  banyak  kalangan  pengusaha dagang.  Tentu  saja  hal  ini  karena  Point  of  Sale  (POS)  dapat  mencatat  seluruh  kegiatan transaksi  perdagangan,  seperti  mencatat  penjualan  dan  mencatat  pembelian  inventori barang. Namun mayoritas aplikasi POS hanya sebatas mencatat transaksi saja, dan belum memiliki  kemampuan  untuk  membantu  pedagang  dalam  menentukan  kebutuhan  barang dagang. Penelitian ini membahas bagaimana membangun sebuah aplikasi dapat membantu pedagang melakukan prediksi terhadap kebutuhan barang dagang dengan salah satu metode peramalan  yaitu  Semi  Average  Method.  Aplikasi  dalam  penelitian  ini  dibangun  dengan metode waterfal dan berbasiskan website serta memanfaatkan laporan penjualan dari aplikasi POS  yang  sudah  digunakan.  Berbasiskan  website,  menjadikan pengguna  tidak perlu  repot untuk memasang aplikasi ini karena dapat diakses melalui browser dan kapan saja selama terhubung  dengan  internet.  Pengujian  aplikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Blackbox Testing yang menunjukan fungsionalitas berjalan 100% dan dapat berjalan sesuai dengan kebutuhan. Diharapkan aplikasi dari penelitian ini nantinya dapat digunakan secara berdampingan  dengan  aplikasi  POS  yang  sudah  ada  sehingga  tidak  perlu  melakukan perubahan pada aplikasi POS yang sudah digunakan.

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  berkembang  dengan  cepat hampir diseluruh aspek kehidupan. Terlebih saat ini teknologi  informasi  sangat  membantu  di  bidang
usaha dagang [1]. Baik dari sisi pencatatan penjualan, pencatatan  inventori  barang  hingga  menghasilkan sebuah  laporan  penjualan  dari  usaha  tersebut. Informasi-informasi yang tercatat tersebut,
kemudian  nantinya  akan  diolah  kembali  untuk menentukan keputusan dalam mengambil kebijakan. Salah  satu  keputusan  yaitu  menentukan  berapa banyak jumlah barang modal yang diperlukan, atau berapa  banyak  barang  yang  harus  dimiliki  agar sesuai dengan kebutuhan pasar.
Pedagang saat ini banyak yang telah memanfaatkan teknologi informasi untuk membantu pencatatan mengenai kegiatan transaksinya. Bahkan tidak hanya sekedar menggunakan aplikasi Microsoft  Excel,  tetapi  juga  menggunakan  aplikasi Point  of  Sale (POS).  Aplikasi  POS  dapat  mencatat segala  kegiatan  transaksi  yang  terjadi  dan  dapat menghasilkan  sebuah  laporan  berupa  omzet keseluruhan penjualan [2]. Aplikasi POS juga sudah mulai  digunakan  di  sektor  UMKM  karena kemudahan  dalam  aksesnya  seperti  pada  kegiatan pengabdian  [3]  yang  memanfaatkan  POS  untuk mencatat penjualan dan dapat memberikan gambaran  mengenai  omzet  yang  didapat  oleh UMKM tersebut.
Keputusan  untuk  menentukan  berapa  kebutuhan barang  dagang  tersebut  biasanya  dilakukan  dengan memperkirakan  dengan  prakiraan  yang  belum berdasarkan  ilmu  sains.  Penjual  cenderung  melihat bagaimana penjualan terdahulu, kemudian mengambil keputusan dengan menggunakan instinct penjual.  Hal  ini  yang  terkadang  mengakibatkan kerugian  usaha  dagang,  yang  disebabkan  kurang tepatnya  prakiraan  kebutuhan  barang  dagang, sehingga  terlalu  banyak  memiliki  stok  barang  dan menjadi  barang passive dengan  pergerakan  lambat [4].
Forecasting atau peramalan adalah hal yang dapat dilakukan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap kebutuhan  barang  yang  diperlukan  agar  dapat mengurangi  perbedaan  antara  jumlah  stok  yang tersedia dengan jumlah barang yang nantinya terjual. Teknik  peramalan  ini  merupakan  teknik  prediksi suatu  kejadian  di  masa  yang  akan  datang  dengan mempelajari  data-data  yang  telah  ada  sebelumnya [5].
Salah  satu  teknik  peramalan  yang  cukup  mudah untuk  diimplementasikan  adalah Semi  Average Method (SMA). Semi  Average  Method adalah metode  dari  teknik  peramalan  yang  objektif  dan menghasilkan  data  prediksi  dengan  menghitung formula dari garis trend yang terbentuk berdasarkan data  sebelumnya  [6].  Metode  ini  melakukan klasifikasi  dengan  membagi  keseluruhan  data
menjadi  dua  bagian  berdasarkan  urutan  waktu kejadian  dari  data  tersebut.  Masing-masing  dari bagian data tersebut nantinya dicari nilai rata-ratanya dan akan menghasilkan dua titik, yang dimana titik tersebut  adalah  titik  yang  akan  dilalui  oleh  garis trend .
Kesederhanaan dari teknik Semi Average Method ini  memberikan  keuntungan  dalam  mempelajari sekaligus  mengimplementasikan  kedalam  sebuah aplikasi. Pada penelitian [7] dibahas bagaimana Semi Average Method dirancang untuk dapat diimplementasikan  pada  sebuah  aplikasi.  Pada penelitian tersebut juga menunjukan bahwa metode ini dapat memberikan error rate yang cukup rendah dengan  nilai  kurang  lebih  5,26%.  Angka  ini  cukup baik  mengingat  kesederhanaan  implementasi  yang dapat dilakukan.
Kesederhanaan  dari  implementasi Semi  Average Method belum banyak ditemukan pada aplikasi POS yang ada saat ini. Meskipun demikian aplikasi POS tersebut  telah  menyediakan  fitur  pencatatan pembelian  barang  yang  dilakukan  sehingga  dapat memunculkan laba kotor yang didapatkan dari setiap hasil  penjualan  barang  dagang.  Dalam  proses pembelian barang dagang, penjual akan menghubungi supplier untuk melakukan pemesanan barang  dan  pada  bagian  penjual  kesulitan  untuk memenentukan berapa jumlah barang yang diperlukan  dan  aplikasi  POS  yang  digunakan  tidak dapat  memberikan  perkiraan  ini.  Tentunya  penjual akan  sangat  terbantu  jika  terdapat  aplikasi  yang dapat  membantu  penjual  melakukan  perkiraan kebutuhan  barang  tersebut.  Hal  ini  yang  menjadi masalah dan coba diselesaikan melalui penelitian ini.
Pada dasarnya aplikasi POS adalah aplikasi yang mencatat transaksi yang terjadi pada sebuah kegiatan usaha  dagang.  Dari  catatan  tersebut  kemudian  bisa dihasilkan  sebuah  laporan  penjualan  dalam  bentuk dokumen  Microsoft  Excel  [8].  Laporan  penjualan tersebut memiliki beberapa informasi seperti kapan waktu terjadinya transaksi, daftar barang yang terjual pada  saat  transaksi  tersebut  serta  berapa  jumlah kuantitas  yang  terjual  saat  itu.  Informasi  yang tersedia  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  dasar perhitungan prediksi yang dilakukan.
Untuk  menambahkan  fitur  peramalan  kebutuhan barang kedalam aplikasi yang sudah dimiliki bukan merupakan hal yang dapat dilakukan dengan mudah. Hal  ini  karena  setiap  pengembang  aplikasi  akan melidungi aplikasinya agar tidak dapat diubah oleh
72 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, hlm. 70-77
orang  lain,  sehingga  untuk  melakukan  sebuah reverse  engineering pada  sebuah  aplikasi  akan melanggar kode etik serta membutuhkan usaha yang lebih  seperti  pada  penelitian  [9].  Berdasarkan  hal tersebut, maka dibutuhkan sebuah aplikasi peramalan  kebutuhan  barang  dagang  yang  berdiri sendiri  namun  dapat  memanfaatkan  hasil  laporan penjualan  dalam  berupa  dokumen  Excel.  Tentunya aplikasi ini harusnya dapat mudah diakses dan salah satu  basis  aplikasi  yang  dapat  digunakan  adalah aplikasi yang berbasis website . Website merupakan  sekumpulan  halaman  digital web yang berisikan informasi yang disediakan oleh pemilik website itu  sendiri.  Dalam  hal  ini  website sangat mudah untuk diakses, karena pengguna hanya cukup  memiliki  aplikasi browser seperti  Chrome, Firefox  dan  sebagainya  yang  sudah  ada  secara langsung  pada  perangkat  komputernya.  Hal  ini menjadi  titik  keuntungan  yang  diperlukan,  karena pengguna  dapat  mengakses  aplikasi  kapan  saja selama  terhubung  dengan internet dan  dari  seluruh perangkat,  tanpa  perlu  memasang  perangkat  lunak tambahan [10].
Website pada  awal  kemunculannya bersifat  statis yang  tergolong  sulit  untuk  melakukan  pembaruan pada  konten  yang  dimiliki  karena  harus  mengubah dokumen  Hypertext  Markup  Language  (HTML) secara langsung [11]. Namun  saat  ini website telah berkembang  menjadi  dinamis.  Dimana  pemilik website tidak perlu mengganti dokumen HTML-nya ketika melakukan pembaruan konten, cukup dengan menambahkan informasi barunya kedalam database dan  aplikasi website akan  otomatis  membangun dokumen  HTML  yang  baru  pada  saat  diakses  oleh pengguna.  Bahkan  dengan  dukungan  dinamis  ini, dapat menjadikan website layaknya sebuah aplikasi desktop yang  dapat  mengolah  data  seperti  pada penelitian [12].
Berdasarkan  hal  tersebut,  pada  penelitian  ini dibahas  pembangunan  sebuah  aplikasi  purwarupa berbasis website yang  mampu  melakukan  prediksi terhadap kebutuhan barang dagang dengan menggunakan Semi  Average  Method .  Aplikasi  ini berbasis website tentunya  diharapkan  dapat membantu  pengguna  terutama  penjual  yang  telah memiliki aplikasi POS namun belum memiliki fitur prediksi  kebutuhan  barang  dagang.  Aplikasi purwarupa  ini  dirancang  agar  dapat  memanfaatkan dokumen  Excel  yang  telah  berisi  catatan  penjualan yang  sebelumnya  terjadi,  yang  diupload  oleh
pengguna  untuk  dapat  melaukkan  prediksi.  Hal tersebut akan menjadi poin keuntungan bagi aplikasi purwarupa  ini  karena  dapat  digunakan  tanpa  perlu melakukan perubahan pada aplikasi POS yang telah dimiliki.

## II. M ETODOLOGI
Metode  pengembangan  aplikasi  yang  digunakan dalam  membangun  aplikasi  ini  adalah  metode waterfall . Metode waterfall merupakan metode yang klasik  namun  bersifat  berurutan,  sistematis  dan bertahap dalam pembangunan aplikasi [13]. Metode waterfall memiliki lima tahap pengembangan, yaitu analisis  kebutuhan,  desain  sistem,  implementasi sistem,  pengujian  sistem  dan  yang  terakhir  adalah pemeliharaan  sistem.  Namun  dalam  penelitian  ini, tahap  pemeliharaan  sistem  tidak  dibahas  karena aplikasi  pada  penelitian  ini  bersifat  purwarupa  dan belum  digunakan.  Gambar  1  merupakan  tahapan- tahan metode waterfall .
Penulis dalam penelitian ini juga melakukan studi terlebih  dahulu  terhadap  beberapa  penelitian- penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan penelitian  ini.  Hal  ini  bertujuan  agar  penelitian  ini dapat  memberikan  sebuah  hasil  yang  baik  dan berdasarkan pada penelitian teruji sebelumnya. Ada beberapa  tinjauan  pustaka  yang  digunakan  dalam penelitian sebagai berikut.

## A. Forecasting
Peramalan  atau forecasting adalah  teknik  yang memiliki  tujuan  untuk  menggambarkan  mengenai keadaan  yang  akan  datang  berdasarkan  histori  atau data-data  yang  sebelumnya  terjadi  [5].  Kehadiran forecasting ini dapat membantu penggunanya dalam menentukan  langkah-langkah  selanjutnya  dengan
Gbr. 1 Tahapan-tahapan dalam pembangunan aplikasi menggunakan metode waterfall [13].
mempelajari  data  sebelumnya. Forecasting juga dapat  memberikan  gambaran  kebutuhan  yang  akan datang,  dan  hal  ini  yang  menjadi  dasar  dari  fungsi aplikasi pada penelitian ini.

## B. Semi Average Method
Semi  Average  Method sebuah  teknik forecasting yang  bersifat  objektif  dengan  tujuan  untuk memberikan  prediksi  terhadap  pergerakan  angka dengan cara melakukan perhitungan terhadap trend yang  terjadi  berdasarkan  data  histori  sebelumnya [14].  Metode  ini  mengklasifikasikan  sekumpulan data  yang  telah  terurut  waktu  kejadiannya  menjadi dua  bagian.  Kemudian  dari  masing-masing  bagian tersebut  dihitung  nilai  rata-ratanya.  Hasil  rata-rata dari  kedua  bagian  tersebut  menghasilkan  dua  buah titik yang dimana titik ini merupkan titik yang dilalui oleh  garis trend .  Garis trend yang  terbentuk  ini kemudian  ditentukan  persamaan  garisnya,  dan digunakan  untuk  memprediksi  keadaan  selanjutnya yang mungkin terjadi.
C. Aplikasi Point Of Sale Point  of  Sale adalah  sebuah  proses  pencatatan pada sebuah transaksi yang terjadi pada waktu yang bersamaan  [15].  Pencatatan  ini  tidak  hanya mencakup pada penjualan yang terjadi, namun juga pada setiap pembelian barang yang dilakukan dalam memenuhi kebutuhan stok barang dagang. Berdasarkan  kemampuan  tersebut,  aplikasi  POS dapat  menampilkan  informasi  mengenai  stok  yang tersedia,  informasi  harga  jual  serta  informasi  harga pokok  dari  masing-masing  barang.  Informasi  ini yang  kemudian  nantinya  diolah  untuk  membuat sebuah  laporan  penjualan  dan  mungkin  saja menghasilkan  informasi  mengenai  laba  kotor  dari penjualan yang terjadi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  metodologi  yang  dibahas  dan digunakan  pada  penelitian  ini,  berikut  adalah  hasil dari  setiap  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam pembangunan aplikasi purwarupa ini.

## A. Analisa Kebutuhan
Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya,  maka  dapat dianalisa mengenai kebutuhan dalam pembangunan aplikasi  purwarupa  ini.  Pertama  adalah  aplikasi purwarupa  ini  dalam  penggunaanya  membutuhkan sebuah  data  histori  sebelumnya  untuk  dapat
melakukan  proses  perhitungan forecasting .  Untuk pemenuhan data tersebut, pengguna wajib mengunggah  data  ke  dalam  aplikasi  sebelum menggunakan.  Data  yang  diperlukan  dalam  proses
forecasting -nya  adalah  seperti  yang  tertulis  pada Tabel I.
Selanjutnya  dalam  pembangunannya,  aplikasi purwarupa  ini  juga  memiliki  beberapa  kebutuhan agar  dapat  berjalan  sedemikian  rupa.  Aplikasi  ini memerlukan web  server yang  dapat  menjalankan
aplikasi  ini,  dengan  spesifikasi  aplikasi  dasar  yang harus tersedia sebagai yang tertulis pada Tabel II.

## B. Desain Sistem
Alur  penggunaan  aplikasi  ini  adalah  diawali dengan  mengunggah  data  histori  penjualan  yang terjadi sebelumnya berupa dokumen Excel.  Namun demikian  jika  pengguna  sebelumnya  sudah  pernah mengunggah  dokumen  Excel  tersebut,  maka  tidak perlu  kembali  mengunggah  dokumen  tersebut, melainkan  cukup  memasukan  kode  rahasia  yang didapatkan  setelah  mengunggah  dokumen  Excel sebelumnya.  Berdasarkan  data  yang  diberikan, pengguna memilih  jarak data yang  akan digunakan dan selanjutnya aplikasi akan melakukan forecasting dengan  menggunakan teknik semi average method . Hasil  dari forecasting akan  dimunculkan  oleh aplikasi  kepada  pengguna  melalui  halaman web
TABEL I
D ATA YANG D IBUTUHKAN DALAM P ROSES F ORECASTING No Nama Data Tipe Data 1 Waktu transaksi Date (contoh: 2021-12-31) 2 Nama barang yang terjual String (maksimum 100 Karakter) 3 Kuantitas penjualan / jumlah barang terjual Integer
4 Harga satuan penjualan Integer / Float TABEL III

## S PESIFIKASI K EBUTUHAN W EBSERVER
No Nama Aplikasi Keterangan 1 Nginx (min. versi 1.20) Aplikasi gateway dari server 2 PHP 7.4 Aplikasi compiler script dinamis dengan major version 7.4 3 PHP-FPM 7.4 Modul FastCGI Process Manager yang menghubungkan antara Nginx dan PHP 7.4 4 DBMS MariaDB 10.3 Database Manager untuk menyimpan data. Dapat menggunakan MySql sebagai alternatif
74 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, hlm. 70-77
sehingga pengguna dapat melihat hasil prediksinya. Gambar 2 merupakan rancangan flowchart bagaimana aplikasi  ini akan dijalankan. Rancangan
flowchart  ini  merupakan  rancangan  yang  sudah diteliti sebelumnya pada penelitian [7].
Berdasarkan  aliran  program  tersebut,  maka aplikasi  purwarupa  ini  memilki  beberapa  konteks dalam pembangunannya. Terdapat beberapa konteks dalam  penggunaan  aplikasi  yang  sebagaimana tergambar pada Gambar 3.
Konteks sistem yang telah dirancangan, kemudian dilanjutkan  dengan  bagaimana  aliran  data  nantinya
akan  berjalan  pada  aplikasi.  Secara  garis  besar terdapat  3  proses  utama  yang  akan  mendukung aplikasi  dalam  menjalankan  fungsinya.  Proses  ini adalah unggah/ upload data Excel, pengambilan data berdasarkan  kode  rahasia  jika  telah  memiliki  kode rahasia  sebelumnya  dan  melakukan  prediksi
terhadap  kuantitas  kebutuhan.  Untuk  menyimpan data yang mengalir ini, menggunakan dua data store .
Gambar  4  merupakan  bagaiaman  rancangan menggunakan Data Flow Diagram .
Gbr. 2 Rancangan Diagaram Alir Aplikasi [7]
Gbr. 3 Diagram Konteks Aplikasi
Gbr. 4 Data Flow Diagram Level 0
Dua data store yang digambarkan pada Gambar 4 kemudian  dimplementasikan  ke  dalam  bentuk konsep penyimpanan basis data / database . Dua data store tersebut diimplementasikan menjadi dua buah tabel yaitu tb_infodata dan tb_datapenjualan dengan
memiliki  satu  buah  relasi one  to  many antara  dua tabel  tersebut.  Gambar  5  merupakan  konseptual database yang dibangun.

## C. Implementasi Sistem
Setelah merancang purwarupa aplikasi sedemikian seperti  dibahas  sebelumnya,  selanjutnya  adalah melakukan implementasi terhadap rancangan aplikasi tersebut. Implementasi dilakukan ke dalam bahasa  pemrograman  PHP  dengan  menggunakan versi  PHP  7.4  sebagai  dasar  pemrogramannya. Selain  itu,  digunakan  beberapa framework dalam membantu  proses  implementasi  dari  aplikasi
purwarupa. Adapun daftar framework yang
digunakan  dalam  proses  implementasi  aplikasi adalah sebagai yang tercantum pada Tabel III.
Berdasarkan framework yang  digunakan  serta perancangan  yang  telah  dilakukan,  menghasilkan beberapa  fungsionalitas  program  yang  dapat digunakan  dengan  hanya  mengakses  halaman website dari  aplikasi  purwarupa.  Gambar  6 merupakan  tampilan  halaman  beranda  dari  aplikasi purwarupa.
Pada  halaman  beranda  tersebut,  pengguna  dapat mengunduh template data  Excel  yang  diperlukan. Hal  ini  memerlukan  pengguna  untuk  menyediakan data sesuai dengan format yang tersedia dan tentunya tujuannya agar aplikasi dapat mengolah data dengan sesuai.  Selanjutnya  terdapat  tombol  untuk  memilih file yang akan diunggah. Jika pengguna sebelumnya sudah  pernah  mengunggah  dokumen  Excel  data penjualan sebelumnya, maka tidak perlu mengunggah kembali. Pengguna cukup memasukan kode  rahasia  yang  telah  diberikan  saat  pengguna pertama kali mengunggah data tersebut.

## D. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  memastikan bahwa  fungsionalitas  aplikasi  dapat  berjalan  sesuai dengan  rancangan.  Untuk  melakukan  pengujian terhadap  fungsionalitas  aplikasi,  digunakan  metode pengujian Blackbox. Pengujian Blackbox merupakan  metode  pengujian  yang  menguji  satu persatu  fungsionalitas  sistem  dan  mencocokan kesesuaiannya  dengan  rancangan  yang  telah dibangun  [16].  Gambar  7  merupakan  tampilan halaman web saat melakukan pengujian.
Pengujian dilakukan dengan menguji 4 fungsionalitas  dasar  aplikasi.  Hasil  pengujian menunjukan bahwa aplikasi dapat memberikan hasil yang sesuai dengan yang telah dirancang sebelumnya.  Dalam  pengujiannya,  data  yang digunakan juga data nyata yang sebelumnya terjadi pada  salah  satu  usaha  dagang.  Secara  keseluruhan aplikasi  dapat  berjalan  100%.  Tabel  IV  merupakan hasil pengujian menggunakan blackbox testing . TABEL IVV
P ENGUJIAN B LACKBOX PADA A PLIKASI No  Kasus Uji Hasil yang didapatkan Kesesuaian 1 Download Template Excel Muncul notifikasi download file template Excel dan file berhasil di download
Sesuai TABEL IIIII D AFTAR F RAMEWORK P ENDUKUNG A PLIKASI No Nama Framework Keterangan 1 Slim-v3 Framework dasar manajerial alir aplikasi dengan konsep Model View Controller 2 Eloquent Database Framework untuk modelling data dan koneksi ke database 3 LeaguePlates Framework untuk penglohan dan rendering tampilan output aplikasi berupa halaman website 4 Bootstrap-ver. 3 Framework untuk membangun tampilan dari sisi pengguna yang
menyediakan CSS dan styling untuk tampilan website 5 JQuery Framework untuk pengolahan data secara dinamis dari sisi pengguna berbahasa Javascript.
Gbr. 5 Konseptual Database
Gbr. 6 Tampilan Beranda Aplikasi
No  Kasus Uji Hasil yang didapatkan Kesesuaian 2 Pengguna mengunggah data penjualan Muncul loading package pada saat pengiriman data ke server, kemudian server mengarahkan ke halaman output data. Pada halaman tersebut muncul informasi dasar mengenai data serta kode rahasia. Sesuai 3 Pengguna memasukan kode rahasia yang sesuai Halaman beranda dialihkan ke halaman output data dan pada halaman output data muncul informasi data yang tersimpan Sesuai 4 Pengguna melakukan kalkulasi peramalan Pengguna mimilih rentang tanggal yang akan digunakan, kemudian sistem melakukan proses kalkulasi. Rata-rata kalkulasi berkisar antara 2-3 detik untuk mendapatkan hasil. Namun demikian semakin banyak data yang barangnya, semakin lama proses berlangsung.
Sesuai

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan  dan  pembangunan aplikasi  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa  aplikasi  purwarupa  ini  telah  berhasil dibangun.  Aplikasi  ini  dibangun  menggunakan metode waterfall yang  kemudian  berbasiskan website sehingga  mudah  untuk  diakses.  Selain  itu metode  dasar  peramalan  yang  digunakan  pada peneliltian ini yaitu Semi Average Method juga dapat berjalan dan memberikan hasil yang baik. Hasil dari
pengujian yang dilakukan dengan metode Blackbox Testing juga  menunjukan  bahwa rancangan fungsionalitasnya  dapat  diterapkan  pada  aplikasi berbasis website .  Harapannya  dengan  aplikasi  ini nantinya  bisa  berdampingan  dengan  aplikasi  POS yang  sudah  ada  untuk  membantu  pedagang  dalam menentukan kebutuhan barang dagangnya.
Namun demikian masih ditemukannya kekurangan  dalam  proses  pengujian  aplikasi  ini. Salah satunya adalah waktu proses yang cukup lama untuk  mendapatkan  hasil  peramalannya.  Waktu proses  ini  meningkat  seiring  dengan  bertambahnya jumlah barang yang dianalisis. Untuk itu saran yang dapat  dilakukan  dalam  pengembangannya  adalah mengimplementasikan  mode asynchronous pada perhitungan  per  barangnya.  Sehingga  proses perhitungan tidak akan menyebabkan jumlah queue yang banyak saat melakukan perhitungan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Institut Teknologi  dan  Bisnis  STIKOM  Bali  yang  telah memberikan  dukungan  pendanaan  pada  penelitian ini  sehingga  dapat  terlaksana  dengan  baik.  Terima kasih  juga  kepada  Apotek  Indobat  Shankara  Prima telah  memberikan  penulis  data  penjualan  yang digunakan sebagai data uji pada penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] M. R. Roosdhani, P. A. Wibowo, and A. Widiastuti, "Analisis  Tingkat  Penggunaan  Teknologi  Informasi dan Komunikasi pada Usaha Kecil Menengah di Kab. Jepara," Jurnal  Dinamika  Ekonomi  &  Bisnis, vol.  9, no. 2, 2012.
[2] A. M. Buttenheim, J. Havassy, M. Fang, J. Glyn, A. E. J. J. o. t. A. o. N. Karpyn, and Dietetics, "Increasing supplemental  nutrition  assistance  program/electronic benefits transfer sales at farmers' markets with vendor- operated  wireless  point-of-sale  terminals,"  vol.  112, no. 5, pp. 636-641, 2012.
[3] I. G. N. A. Kusuma and R. A. N. Diaz, "Digitalisasi Pencatatan  Penjualan  Industri  Rumah  Tangga  My-
Popcorn  di  Denpasar  Bali," WIDYABHAKTI  Jurnal Ilmiah Populer, vol. 3, no. 1, pp. 32-37, 2020. [4] Ç. Pinçe and R. Dekker, "An inventory model for slow moving  items  subject  to  obsolescence," European Journal of Operational Research, vol. 213, no. 1, pp. 83-95, 2011. [5] S. Fachrurrazi, "Peramalan Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada Toko Obat Bintang Geurugok," TECHSI-Jurnal Teknik Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 19-30, 2019. [6] R.  A.  M.  WAHYUNI,  I.  Indrawati,  and  E.  S. Kresnawati,  "PREDIKSI  JUMLAH  PENDUDUK KOTA PALEMBANG TAHUN
Gbr. 7 Tampilan Pengujian Aplikasi
MENGGUNAKAN  METODE  SEMI  AVERAGE," Sriwijaya University, 2018.
[7] I.  G.  A.  D.  Saryanti  and  I.  G.  A.  P.  I.  Sidhiantari, "Analisis Perancangan Aplikasi Peramalan Persediaan Barang  Dagang  Sederhana  dengan  Metode  Semi Average  Method," Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer, vol. 9, no. 3, pp. 205-212, 2020.
[8] G. Pamungkas and H. Yuliansyah, "Rancang Bangun Aplikasi  Android  Pos  (Point  of  Sale)  Kafe  Untuk Kasir  Portable  dan  Bluetooth  Printer," JST  (Jurnal Sains dan Teknologi), vol. 6, no. 1, 2017.
[9] J.-Y.  Pan  and  S.-H.  Ma,  "Advertisement  removal  of Android applications by reverse engineering," in 2017 International Conference on Computing, Networking and  Communications  (ICNC) ,  2017:  IEEE,  pp.  695- 700.
[10] M.  Mashadi,  E.  Nurachmad,  and  M.  Mulyana, "Analisis  Deskriptif  Penilaian  Website  Perguruan Tinggi," JAS-PT  (Jurnal  Analisis  Sistem  Pendidikan Tinggi Indonesia), vol. 3, no. 2, pp. 97-106, 2019.
[11] W. R. Jiang and J. H. Yan, "Implementation of static web-pages  generator  using  JavaScript,"  in Applied
Mechanics and Materials , 2011, vol. 39: Trans Tech Publ, pp. 588-591.
[12] I. M. Sudibya, I. M. P. K. P. SS, I. G. Suardika, and I. G.  N.  A.  Kusuma,  "Sistem  Informasi  Pendataan Penduduk  Pendatang  Kecamatan  Tegallalang," E- JURNAL  JUSITI:  Jurnal  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi, vol. 8, no. 2, pp. 175-185, 2019.
[13] D. Sudrajat, M. Achdisty, N. Kurniasih, S. Mulyati, A. Purnomo,  and  S.  Sallu,  "The  Implementation  of Innovation in Educational Technology to Improve The Quality of Website Learning in Industrial Revolution Era  4.0  Using  Waterfall  Method,"  in Journal  of Physics:  Conference  Series ,  2019,  vol.  1364,  no.  1: IOP Publishing, p. 012044.
[14] M.  R.-S.  Banjarbaru,  "Prediksi  Jumlah  Penduduk Provinsi  Kalimantan  Selatan  Menggunakan  Metode Semi Average," IJSE-Indonesian Journal on Software Engineering, vol. 2, no. 1, 2016.
[15] C. Hines and A. Youssef, "Machine Learning Applied to  Point-of-Sale  Fraud  Detection,"  in International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition , 2018: Springer, pp. 283-295.
[16] S. Supriyono, "Software Testing with the approach of Blackbox  Testing  on  the  Academic  Information System," IJISTECH  (International  Journal  of Information System & Technology), vol. 3, no. 2, pp. 227-233, 2020.