## SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENGADAAN BERAS PADA PERUM BULOG DIVISI REGIONAL RIAU MENGGUNAKAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Rifky Akbar Vetian, Reza Ilyasa 2 , Anis Lelitasari 3 , Nurdin Effendi 4 1.2.3.4 Program Studi Teknologi Informasi, Politeknik Takumi, Cikarang e-mail: 1 rifky.rav@takumi.ac.id, 2 anis.anl@takumi.ac.id, 3 reza.ilyasa@takumi.ac.id,
4 effendi.nef@takumi.ac.id

## Abstrak
Peramalan  merupakan  prediksi,  proyeksi  atau  estimasi  tingkat  kejadian  yang  tidak  pasti dimasa  depan  dengan  menggunakan  data  lampau.  Data  tersebut  dilakukan  analisa  ilmiah khususnya menggunakan metode yang statistika. Perum BULOG Divisi Regional Riau sebagai Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  memiliki  tugas  utama  yaitu  menyelenggarakan  usaha logistik pangan pokok yang bermutu dan memadai bagi kehidupan orang banyak. Salah satunya adalah  beras.  Adanya  persediaan  beras  sangatlah  penting  untuk  memenuhi  kebutuhan masyarakat  di  Riau.  Persediaan  beras  yang  dikelola  untuk  mengantisipasi  ketidakpastian permintaan dan ketersediaan beras jika terjadi gagal panen didaerah pemasok beras. Oleh karena itu,  peramalan  menggunakan single  exponential  smoothing merupakan  suatu  aktivitas  secara terus  menerus  untuk  melakukan  suatu  perbaikan  dalam  peramalan  dengan  menghaluskan  nilai data aktual yang diperoleh dari data masa lalu dengan cara menurun.
Kata kunci —: Peramalan; Pengadaan; Singel Exponential Smoothing; MAD; MSE

## Abstract
The  forecast  is  a  prediction,  projection  or  estimation  of  the  level  of  incidence  of  an uncertain in future with the use of the past data. That data will be analyzed specifically by using statistical methods. Perum BULOG Regional Division of Riau as a State-Owned Enterprise has the main task for Organizing logistics business staple food quality for many people’s life. One of  them  is  rice.  The  availability  of  rice  is  very  important  to  suffice  the  needs  of  the  people  in Riau. Rice supplies are managed to anticipate uncertainty in the demand and availability of rice in  case  of  failed  harvest  in  rice  suppliers  Therefore,  forecasting  using  the  single  exponential smoothing method is an activity to make an improvement in forecasting by smoothing the value of actual data obtained from past data by decreasing.
Keywords — Forecasting; Procuremen; Single Exponential Smoothing; MAD; MSE

## I. PENDAHULUAN
Peramalan  adalah  bagian  penting untuk  pengambilan  keputusan.  Keputusan tersebut digunakan perusahaan atau organisasi  untuk  menentukan  sasaran  dan tujuan  yang  akan  dicapai  pada  masa depan[1].
Perum  BULOG  dalam  tanggung jawabnya  menangani  ketahanan  pangan komoditas  beras  tidaklah  mudah,  karena beras  memiliki  sifat  mudah  rusak  dan musiman[2].  Jumlah  ketersediaan  beras  di Perum  BULOG  Divisi  Regional  Riau sangat  mempengaruhi  proses  kegiatan
penyaluran  beras  kepada  masyarakat  Riau.
Persediaan  beras  yang  dikelola  Perum BULOG Divisi Regional Riau dimaksudkan untuk mengantisipasi ketidakpastian  permintaan,  juga  untuk menjaga ketersediaan bila mungkin terjadinya  gagal  panen  didaerah  pemasok beras untuk wilayah Riau.
Oleh  karena  permasalahan  tersebut, maka  dibuat  sistem  peramalan  yang digunakan  untuk  melakukan  perhitungan pengadaan  beras.  Sistem  yang  dibuat menggunakan  metode  peramalan single exponential
smoothing karena menggunakan  data-data  histori  yang  sudah
ada dan dapat meramalkan pengadaan beras dalam periode jangka panjang[3].
Selanjutnya  mencari  nilai  error  terkecil melalui  evaluasi  dan  validasi  dengan menggunakan  metode Mean  Absolute Deviation (MAD)  dan Mean  Square  Error (MSE)[4].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu Penelitian yang dilakukan oleh
Sukmana  F,  Saragih  N  dan  Simamora  I (2022)  yang  berjudul  ―Prediksi  Biaya Perbaikan  Kendaraan  Perusahaan  Dengan Menggunakan  Metode Single  Exponential Smoothing Berbasis  Web‖.  Menjelaskan bawah,  prediksi  biaya  perbaikan  kendaraan untuk  kedepannya  dilakukan  menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing (SES).  SES  mampu  melakukan  prediksi cukup  baik  untuk  prediksi  deret  waktu. Metode  ini  memiliki  kelebihan  yaitu mampu memprediksi jangka waktu pendek, menengah  dan  panjang  sehingga  cocok digunakan dalam prediksi dalam perusaahan.  Setelah  dilakukan  prediksi, evaluasi  hasil  prediksi  dilakukan  dengan menghitung nilai rata-rata error menggunakan Mean  Absolute  Percentage
Error (MAPE).  Hasil  peramalan  untuk periode  2022 dari  penerapan  metode  single exponential  smoothing  dalam  penelitian  ini dengan  alpha  0.6  adalah  Rp983.008.052 yang  memiliki  tingkat  akurasi  MAPE sebesar 82.89%[5].
Penelitian selanjutnya
yang dilakukan  oleh  Agustinawati  Purba  (2015) dengan  judul  ―Perancangan  Aplikasi Peramalan  Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru Yang  Mendaftar  Menggunakan  Metode Single Exponential Smothing (Studi Kasus : Fakultas Agama Islam UISU)‖ menjelaskan bahwa  Metode  peramalan  ini  ( Single Exponential          Smoothing )  menitik- beratkan  pada  penurunan  prioritas  secara eksponensial pada objek pengamatan
sebelum nya.
Dalam pemulusan
eksponensial  terdapat  satu  atau  lebih parameter pemulusan yng ditentukan secara eksplisit,  dan  hasil  ini  menentukan  bobot yang  dikenakan  pada  nilai  observasi.
Dengan hasil peramalan dengan menggunakan  metode single  exponential smoothing dengan        α  =  0.1  yang mempunyai  nilai  error  yang  lebih  kecil. Sehingga  hasil  peramalan  jumlah  calon mahasiwa  baru  yng  mendaftar  untuk selanjutnya  dapat  di  simpulkan  dari  hasil nilai  error  yang  lebih  terkecil  dari perhitungan keseluruhannya[6].
Penelitian  terkait  lainnya  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  Evi  Dewi Sri  Mulyani,  Egi  Badar  Sambani,  dan  Rian Cahyana, yang berjudul ―Aplikasi Peramalan  Pengadaan  Barang  Dengan
Metode Trend  Projection dan  Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus Di Toko Pionir Jaya)‖ menjelaskan metode single  exponential  smoothing sangat  cocok untuk pola data bersifat fluktuatif (random), tetapi  ketika  data  yang  digunakan  untuk peramalan bersifat bergerak naik atau turun maka  metode  yang  digunakan  pun  akan berbeda[7].

## 2.2 Single Exponential Smoothing
Single  exponential  smoothing adalah sebuah  teknik  atau  metode  peramalan dengan  melakukan  suatu  aktivitas  secara terus  menerus  untuk  melakukan  suatu perbaikan dalam peramalan dengan merata- rata  atau  menghaluskan  nilai  data  aktual yang  diperoleh  dari  data  masa  lalu  dengan cara menurun ( exponential )[8].
Pola  data  yang  tidak  stabil  atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya  menggunakan  model  pemulusan eksponensial.  Metode singel  exponential smoothing lebih  cocok  digunakan  untuk meramalkan  hal-hal  yang  fluktuasinya secara acak (tidak teratur)[9].
Adapun  bentuk  umum  metode single exponential  smoothing adalah  sebagai berikut: (     ) Dimana = Periode saat ini. α = Konstanta pemulusan. = Permintaan pada periode t = Peramalan pada periode t =  Permalan  untuk  periode  yang akan
datang.
Model  ini  mengasumsikan  data berfluktuasi  di  sekitar  nilai  rata-rata  yang tetap, tanpa mengikuti pola atau tren[10].

## 2.3 Mean Absolute Deviation
Mean  Absolute  Deviation (MAD)
adalah  suatu  cara  yang  digunakan  dalam
melakukan penilaian terhadap hasil (evaluasi)  perhitungan  peramalan. Mean absolute deviation adalah rata-rata
kesalahan  mutlak  dalam  suatu  perhitungan tanpa  menghiaraukan  besar  kecilnya  hasil peramalan  yang  telah  diperoleh  (nilai absolut  dari  masing-masing  kesalahan). MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model[11].
Berikut  adalah  rumus  perhitungan mean absolute deviation :

## ∑
Dimana:
= Permintaan aktual pada periode t.
=  Peramalan  permintaan  pada  periode
t. = Jumlah periode peramalan yang terlibat. 2.4

## Mean Square Error
Mean  Square  Error (MSE)  adalah rata-rata kuadrat kesalahan, dihitung dengan  menjumlahkan  kuadrat  semua kesalahan  peramalan  pada  setiap  periode dan  membaginya  dengan  jumlah  periode peramalan. Pendekatan ini mengatur
kesalahan  peramalan  yang  besar  karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. MSE menghasilkan  kesalahan-kesalahan  yang sedang  kemungkinan  lebih  baik  untuk kesalahan kecil, tetapi menghasilkan perbedaan yang besar. Kekurangan
penggunaan  MSE  adalah  bahwa,  MSE cenderung  menonjolkan  deviasi  yang  besar kaerana adanya pengkuadratan[12].
Berikut  adalah  rumus  perhitungan
mean square error (MSE) : ∑  ( )
dimana
= Permintaan aktual pada periode t.
=  Peramalan  permintaan  pada  periode
t.
= Jumlah periode peramalan yang terlibat.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pengumpulan  data  yang  berkaitan dengan  masalah  yang  diteliti  dan  akan digunakan sebagai bahan analisa kebutuhan sistem  yang  akan  dirancang  menggunakan metode single exponential smoothing untuk peramalan  pengadaan  beras  pada  Perum BULOG Divisi Regional Riau.
Adapun  data  yang  diperoleh  secara langsung  dari  objek  penelitian  dengan  cara observasi,  dan  data  langsung  dari  tempat penelitian. Data yang diperoleh secara tidak langsung  atau  data  yang  diperoleh  selain dari  objek  penelitian,  yang  didapat  dari buku-buku, jurnal, internet maupun literatur dan  diktat  yang  masih  berhubungan  erat dengan  topik  penelitian.  Pengumpulan  data dari  penelitian-penelitian  yang  berkaitan
sebelumnya  bertujuan  agar  penelitian  ini dapat  berguna  sebagai  pelengkap  dan penyempurna dari penelitian-penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam proses pengolahan data menggunakan  metode  single  exponential smoothing adalah menyiapkan data pengadaan  beras  pada  Perum  BULOG Divisi  Regional  Riau,  setelah  data  selesai disiapkan langkah selanjutnya adalah menentukan  nilai alpha (α)  yang  nantinya digunakan  untuk  melakukan  perhitungan peramalan.  Metode  ini  membutuhkan  nilai alpha (α) sebagai nilai parameter pemulusan.  Bobot  nilai  α  lebih  tinggi diberikan  kepada  data  yang  lebih  baru, sehingga nilai parameter α yang sesuai akan memberikan  ramalan  yang  optimal  dengan nilai  kesalahan  ( error )  terkecil[13].  Untuk mendapatkan  nilai  α  yang  tepat  pada umumnya dilakukan dengan trial and error (coba-coba) untuk menentukan nilai
kesalahan  terendah.  Nilai  α  dilakukan
dengan membandingkan menggunakan interval pemulusan antar 0 < α < 1, yaitu α (0,1 sampai dengan 0,9)[14].
Dalam peramalan ini, alpha (α) yang akan  dicoba  ( trial )  sebagai  nilai  bobot  dan contoh  perhitungan  adalah  (α  =  0.1),  (α  = 0.2),  (α  =  0.3),  (α  =  0.4),  (α  =  0.5),  (α  = 0.6), (α = 0.7), (α = 0.8), (α = 0.9).
Contoh  perhitungan  metode single exponential smoothing : (   )    (       )
(   )    (       )
(   )     (       )
(   )       (       )
Tabel 1. Hasil Perhitungan Peramalan dengan Alpha 0.1 Jadi dapat disimpulkan bahwa perhitungan  peramalan  dengan  metode single exponential smoothing dengan alpha 0.1 sebesar 111,982 ton dengan MAD 2,947 dan  MSE  8,689  adalah  paling  akurat, karena  mempunyai  nilai  error  yang  paling kecil dari keseluruahan perhitungan
peramalan Tabel 2. Rekapitulasi Hasil Peramalan Keseluruhan Hasil perhitungan peramalan keseluruhan  dari alpha 0.1  sampai  0.9.
Dapat  disimpulkan  bahwa,  perhitungan
(2019) Bulan Periode  Data (ton) 𝑨 𝒕 Forecast ( α =0.1) MAD |𝑨 𝒕 𝑭 𝒕 | MSE |𝑨 𝒕 𝑭 𝒕 | 𝟐 Januari 13 0 154,079 154,079 23.740,610 Februari  14 40 138,671 98,671 9.736,143 Maret 15 51,8 128,804 77,004 5.929,724 April 16 62,321 121,104 58,783 3.455,468 Mei 17 82,788 115,225 32,437 1.052,159 Juni 18 114,930 111,982 2,947 8,689 Juli 19 115,337 112,276 3,060 9,363 Agustus 20 156,913 112,582 44,330 1.965,176 September  21 209,771 117,016 92,755 8.603,666 Oktober 22 204,104 126,291 77,813 6.054,887 November  23 189,444 134,072 55,371 3.065,988 Desember  24 171,199 139,610 31,589 997,915 1.511,719 728,845 64.619,795 60,737 5.384,982 Alpha   Forecast (ton) MAD MSE 0.1 1.511,719 60,737 5.384,982 0.2 1,686.305 75,876 8,484.259 0.3 1,855.165 83,543 10,215.005 0.4 2,050,385 92,108 12,724.216 0.5 2,229.025 106,780 16,131.934 0.6 2,130.804 126,335 23,173.713 0.7 2,468.611 137,226 25,010.371 0.8 2,529.411 147,825 31,238.792 0.9 2,560.354 155,860 39,700.301
dengan alpha 0.1  adalah  hasil  yang  paling akurat  karena  memiliki  nilai error terkecil dari perhitungan keseluruhan[15].
Usecase  diagram  menjelaskan  untuk aktor admin setelah login , admin mempunyai  hak  akses  untuk  mengelola ( create,  view,  update,  delete )  pada  bagian data  dan  melakukan  perhitungan.  Pada aplikasi  ini  aktor  kepala  hanya  dapat melihat  data  dan  pelaporan,  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Use Case Diagram
Activity  diagram menggambarkan worksflow (aliran  kerja)  atau  aktivitas  dari sebuah sistem atau proses bisnis atau menu yang  ada  pada  perangkat  lunak.  Pada activity  diagram menggambarkan  aktivitas sistem bukan apa yang dilakukan aktor, jadi aktivitas  dapat  dilakukan  oleh  sistem. Berikut  adalah activity  diagram membuka aplikasi, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Activity Diagram
Class diagram menggambarkan struktur  sistem  dari  segi  pendefenisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun  sistem.  Kelas-kelas  yang  ada pada struktur sistem harus dapat melakukan fungsi-fungsi  sesuai  dengan  kebutuhan sistem  sehingga  pembuat  perangkat  lunak atau  programmer  dapat  membuat  kelas kelas  didalam  program  perangkat  lunak sesuai  dengan  perancangan  diagram  kelas. Berikut adalah diagram kelas dari sistem.
Gambar 3. Activity Diagram
Sequence  diagram menggambarkan kelakuan  objek  pada  use  case  dengan mendeskripsikan  waktu  hidup  objek  dan message  yang  dikirimkan  dan  diterima antar  objek.  Banyaknya sequence  diagram yang  harus  digambarkan  adalah  minimal sebanyak  pendefenisian  use  case  yang memiliki  proses  sendiri.  Pada  Gambar  4, menjelaskan  salah  satu sequence  diagram dari login admin .
Gambar 4. Activity Diagram
Saat  melakukan  login, username dan password tidak  boleh  salah  input  dan kosong,  apabila  ada  kesalahan  maka  akan muncul peringatan yang menjelaskan bahwa username dan password tidak sesuai, dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Form Login
Jika  admin  berhasil login pada sistem  akan  mengarahakan  ke  halaman dashboard ,  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Dashboard
Sebelum menambahkan data, terlebih dahulu  memasukan  jumlah  inputan  data yang  akan  di  hitung,  misalnya  jumlah  data yang  akan  diinput  sebanyak  enam  maka klik tombol submit .
Terdapat pilihan alpha untuk perhitungan  dan text  box input  data,  jika klik tombol create maka data akan otomatis tersimpan  ke  database  dan  sistem  akan
mengarahkan  kembali  kehalaman  awal data.
Gambar 7. Tampilan Input Data
Terlihat  hasil  proses  perhitungan menggunakan  metode single  exponential smoothing dan  terdapat  tombol action
laporan. Action laporan  berfungsi  untuk menampilkan  hasil  laporan  dari  metode single exponential smoothing .
Gambar 8. Tampilan Proses Hitung
Setelah  diklik action laporan,  maka tampilan  langsung  membuka  tab  baru  pada browser dan  menampilkannya  seperti Gambar  9.  Laporan  dapat  dicetak  atau disimpan dalam bentuk pdf.
Gambar 9. Tampilan Laporan

## V. KESIMPULAN
1. Sistem  peramalan  pengadaan  beras menggunakan metode single exponential smoothing dapat  menghasilkan  hasil peramalan yang digunakan untuk periode  yang  akan  datang  sesuai ketentuan.
2. Sistem  peramalan  ini  digunakan  untuk memprediksi  ketersediaan  beras  dan mengantisipasi  kekurangan  beras  jika terjadi gagal panen.
3. Peramalan dengan menggunakan metode single  exponential  smoothing dengan alpha 0.1 mempunya nilai error terkecil.
Sehingga  hasil  peramalan  pengadaan beras untuk selanjutnya dapat disimpulkan  dari  hasil  nilai error yang lebih terkecil dari perhitungan
keseluruhannya.

## VI. SARAN
1. Menerapkan  metode  peramalan  lain untuk  mendapat  hasil  peramalan  yang lebih bagus, sehingga didapatkan informasi  yang  lebih  bagus  pula  untuk hasil peramalan yang dibutuhkan.
2. Pada  pengembangan  aplikasi  peramalan selanjutnya diharapkan dapat dioperasikan  tidak  hanya  berbasis web saja,  melainkan  juga  bisa  dioperasikan pada platform yang lain.
3. Pada  penelitian  selanjutnya  diharapkan sistem ini dapat meramalkan tidak hanya satu jenis barang saja.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] Radiant Victor Imbar and Yon Andreas, ―Aplikasi  Peramalan  Stok  Barang Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,‖ 2012. [2] D. Gorgous, ―Ramalan Dengan Metode Double  Exponential  Smoothing  Pada Penjualan  Beras  Di  Perum  Bulog  Sub Divre Medan,‖ 2023.
[3] Hommy  D.  E.  Sinaga  and  Novica Irawati,  ―Perbandingan  Double  Moving Average  Dengan  Double  Exponential
Smoothing  Pada  Peramalan  Bahan Medis Habis Pakai,‖ JURTEKSI (Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi) ,  vol. IV, pp. 197–204, 2018.
[4] Hommy  D.  E.  Sinaga  and  Novica Irawati,  ―Perbandingan  Double  Moving
Average  Dengan  Double  Exponential
Smoothing  Pada  Peramalan  Bahan Medis Habis Pakai,‖ JURTEKSI (Jurnal
Teknologi  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.
IV No.2, pp. 197–204, Jun. 2018. [5] F.  Sukmana,  N.  F.  Saragih,  and  I.  S. Simamora,  ―Prediksi  Biaya  Perbaikan Kendaraan Perusahaan Dengan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Berbasis Web,‖ 2022. [6] Agustinawati Purba, ―Perancangan Aplikasi  Peramalan  Jumlah  Calon Mahasiswa Baru Yang Mendaftar Menggunakan Metode Single Exponential  Smothing  (Studi  Kasus : Fakultas  Agama  Islam  UISU),‖ Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 2, pp.
8–12, Dec. 2015.
[7] Evi  Dewi  Sri  Mulyani,  Egi  Badar Sambani,  and  Rian  Cahyana,  ―Aplikasi Peramalan  Pengadaan  Barang  Dengan Metode  Trend  Projection  Dan  Metode Single  Exponential  Smoothing  (Studi Kasus Di Toko Pionir Jaya),‖ 2014.
[8] D.  Puspitasari,  M.  Mentari,  and  W.  R. Faldiansyah, ―Penerapan Metode Single Exponential  Smoothing  Menggunakan Pendekatan  Adaptif  Pada  Peramalan
Jumlah  Pelanggan  Dan  Kebutuhan  Air Pada Pdam Kota Probolinggo,‖ 2017.
[9] R.  D.  Syahputra  and  S.  Supriono,
―Peramalan  Penjualan  Jasa  Freight Forwarding  Dengan  Metode  Single Moving Averages, Exponential Smoothing  Dan  Weighted  Moving Averages (Studi kasus pada PT Anugerah Tangkas Transportindo, Jakarta),‖ 2018.
[10] F.  Reba,  A.  Sroyer,  S.  Yokhu,  and  A. Langowuyo,  ―Perbandingan  Metode Weighted  Moving  Average  dan  Single Exponential Smoothing Angka Partisipasi  Sekolah  Wilayah  Adat, Papua,‖ Sainmatika:  Jurnal  Ilmiah
Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam , vol. 18, no. 2, p. 161, Dec. 2021, doi: 10.31851/sainmatika.v18i2.6617.
[11] I. Setiawan, ―Rancang Bangun Aplikasi
Peramalan  Persediaan  Stok  Barang
Menggunakan Metode Weighted Moving  Average  (WMA)  Pada  Toko Barang XYZ,‖ Bandung, Aug. 2021.
[12] Terttiaavini and Tedy Setiawan Saputra, ―Analisa  Akurasi  Penggunaan  Metode Single  Eksponential  Smoothing  untuk
Perkiraan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru
Pada  Perguruan  Tinggi  XYZ,‖ Jurnal Ilmiah  Informatika  Global ,  vol.  11, 2020.
[13] M. Azman Maricar, ―Analisa Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving Average  dan  Exponential  Smoothing untuk  Sistem  Peramalan  Pendapatan pada Perusahaan XYZ‖.
[14] S.  Fachrurrazi,  ―Peramalan  Penjualan Obat  Menggunakan  Metode  Single Exponential Smoothing Pada Toko Obat
Bintang Geurugok,‖ 2015.
[15] C. V. Hudiyanti,  F. A. Bachtiar, and B. D.  Setiawan,  ―Perbandingan  Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan  Mancanegara  di  Bandara Ngurah Rai,‖ 2019.