## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 3 (2020) 203 - 210

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar
Ni Putu Linda Santiari 1 , I Gede Surya Rahayuda 2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Informatika dan Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali
1 linda_santiari@stikom-bali.ac.id, 2 surya_rahayuda@stikom-bali.ac.id

## Abstract
Guitar Shop is a musical instrument shop that sells guitars, in preparing the stock of goods, the Guitar Shop is still carried out manually without counting salable items in the previous period which were issued excess and lack of stock in the warehouse. This can benefit and hinder profits for the company. Therefore we need a forecasting system that is expected to help companies in determining the amount of inventory to be purchased. The forecasting method used is the Exponential Smoothing Method with alpha = 0.8 and the standard error Mean Absolute Deviation (MAD). From the trial results, this system is able to predict the stock of various types of goods and get a standard error above 50%. With the standard value of this error can be simplified the system is feasible and can be applied.
Keywords: Forecasting; Exponential Smoothing Method; Mean Absolute Deviation (MAD).

## Abstrak
Toko Gitar adalah toko alat musik terutama menjual gitar, dalam mempersiapkan stok barang, Toko Gitar  masih dilakukan secara manual tanpa memperhitungkan barang laku pada periode sebelumnya yang mengakibatkan kelebihan dan kekurangan stok di gudang. Hal tersebut dapat merugikan dan menghambat keuntungkan bagi perusahaan. Oleh karena itu dibutuhkan suatu peramalan yang diharapkan dapat membantu perusahaan dalam menentukan jumlah stok barang yang akan dipesan. Metode peramalan  yang  digunakan  adalah  Metode  Exponential  Smoothing  dengan  alpha=0,8  dan  standar  error  Mean  Absolute Deviation (MAD). Data yang digunakan diambil dari data stok barang pada tahun 2018 sebagai referensi . Dari hasil uji coba, Standar eror yang diperoleh merupakan jarak antara hasil peramalan, sebagai contoh pada Gitar SQ hasil peramalannya adalah 4.68 dan standar erornya 1.6 yang artinya perjualan pada barang tersebut bisa (4.86 – 1.6)) atau (4.86 + 1.6). hasil peramalan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD) yaitu  meramalkan stok berbagai jenis barang dan didapatkan standar error di atas 50%. Dengan nilai standar error tersebut dapat simpulkan bahwa peramalan ini layak dan dapat diterapkan.
Kata kunci: Peramalan; Metode Exponential Smoothing; Mean Absolute Deviation (MAD).
© 2020 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Dalam  era  globalisasi  saat  ini  teknologi  semakin  lama semakin  canggih.  Orang-orang  berlomba-lomba  untuk membuat hal baru dibidang teknologi[1]. Ada juga yang melakukan  penyempurnaan  dari  apa  yang  sudah
ditemukan.  Teknologi  diciptakan  untuk  membantu pekerjaan manusia sehingga lebih efektif dan efisien[2]. Pada  zaman  ini  pekerjaan  apapun  bisa  diselesaikan dengan cepat berkat bantuan teknologi[3]. Pada bidang apapun  itu,  teknologi  selalu  ada  untuk  mempermudah
mereka  memecahkan  suatu  masalah.  Baik  itu  dari  hal kecil,  hingga  hal  yang  besar  sekalipun.  Teknologi mampu  mewujudkan  hal  yang  dianggap  mustahil menjadi  kenyataan.  Tak  heran  di  era  ini,  teknologi menjadi  sahabat  bagi  setiap  insan.  Walau  masih  ada perusahaan  yang  masih  menggunakan  cara  manual dalam  pekerjaannya[4].  Diharapkan  dengan  mengikuti perkembangan  teknologi  ini,  mampu  membawa  suatu perusahaan  melangkah  lebih  maju  dalam  setiap pekerjaannya.  Tujuannya  tentu  agar  pekerjaan  menjadi lebih  maksimal.  Tetapi  teknologi  tidak  hanya dibutuhkan membantu menyelesaikan pekerjaan manusia.  Teknologi  juga  dapat  mengisi  waktu  luang manusia  sebagai  media  hiburan[5].  Contohnya  seperti bermain  game,  menyetel mp3, dan  masih  banyak  lagi yang lainnya.
Manusia  membutuhkan  hiburan  dalam  kelangsungan hidupnya.  Tidak  hanya  berfokus  pada  pekerjaan.  Ada banyak jenis hiburan di dunia ini. Mulai dari yang gratis, hingga ada yang harus menguras dompet dengan jumlah yang  tidak  sedikit.  Mulai  dari  yang  sederhana  hingga yang  mewah.  Tetapi  dari  sekian  banyaknya  jenis-jenis hiburan  tersebut,  musik  adalah  hiburan  yang  paling digemari di dunia ini[6]. Musik pun juga ada yang gratis hingga  ada  yang  mahal.  Contoh  yang  mahal  yaitu  kita membeli  tiket  konser  musik  musisi  papan  atas  dunia. Tentunya harganya tidak main-main. Tetapi musik pun bisa  kita  dapat  dengan  gratis.  Mendengarkan  musik  di radio contohnya. Cukup dengan memiliki radio kita bisa mendengarkan  musik  kapan  pun.  Bisa  juga  kita  yang memainkan  musik  itu  sendiri.  Seperti  bernyanyi, bermain piano, dan bermain gitar.
Gitar adalah alat musik yang popular bagi banyak orang. Laki-laki dan perempuan, orang dewasa dan anak kecil. Tidak ada batasannya jika orang ingin memainkan gitar. Gitar  adalah  alat  musik  yang  dimainkan  dengan  cara dipetik.  Di  suatu  lagu  gitar  menjadi  hal  yang  sangat penting  untuk  mengiringinya.  Hampir  disetiap  lagu, gitar  menjadi  alat  musik  yang  harus  ada  demi kesempurnaan lagu itu sendiri[7].
Toko  Gitar  adalah  toko  alat  musik  yang  menjual berbagai  macam  alat  musik  terutama  gitar.  Berbagai jenis gitar dijual disana. Melihat data di toko Toko Gitar, mereka  masih  menggunakan  cara  manual  untuk meramalkan  penjualan  yang  ada.  Selain  gitar  ada  juga hal lain yang dijual di toko ini. Seperti gitarlele, ukulele, cajon  dan  aksesoris-aksesoris  gitar  lainnya.  Gitar  pun ada  banyak  macamnya,  seperti  gitar  sq,  gitar  gq,  gitar gq+  dan  gitar  hq.  Melihat  masih  manualnya  cara  yang diterapkan oleh Toko Gitar untuk meramalkan penjualan pada setiap periode, maka diperlukan sistem peramalan yang mampu mempermudah mereka dalam menghitung data  penjualan  sehingga  data  yang  didapatkan  menjadi lebih efektif dan meminimalisasi error .
Peramalan merupakan teknik untuk memprediksi suatu
kondisi dengan menggunakan metode-metode tertentu[8].  Dengan  menggunakan  data history dari jenjang  waktu  tertentu  yang  tercatat  dan  diolah sedemikian rupa. Dengan data history tersebut kemudian dilakukan  perhitungan  sehingga  mampu  menghasilkan suatu informasi yang digunakan untuk mendukung suatu keputusan[9].
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode peramalan yaitu penelitian yang dilakukan sebelumnya berjudul  Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing Pada Peramalan Penjualan Dalam Penentuan Kuantitas Produksi  Roti  (Studi  Kasus  Perusahaan  Roti  Dhiba Kendari) yang dilakukan oleh Ni Putu Yuli Sukmarani, Statiswaty,  Rahmat  Ramadhan[10].  Dalam  penelitian yang  dilakukan  mengangkat  permasalahan  bagaimana membuat  aplikasi  yang  dapat  membantu  manajer pemasaran  dalam  menentukan  jumlah  roti  yang  akan diproduksi.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan diperoleh  hasil  yaitu  sebuah  sistem  yang  dapat membantu perusahaan memperkirakan jumlah roti yang akan diproduksi.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Faisol, Sitti Aisah yang berjudul Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk  Peramalan  Jumlah  Klaim  Di  BPJS Kesehatan  Pamekasan[11].  Dari  penelitian  yang dilakukan    membutuhkan  sistem  yang  mampu memprediksi  jumlah  pasien  rawat  inap  di  rumah  sakit yang mengajukan klaim ke BPJS kesehatan Pamekasan. Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  menghasilkan sistem  yang mampu meramalkan jumlah klaim di BPJS kesehatan Pamekasan.
Annastasya  Lieberty,  Radiant  V.  Imbar  melakukan penelitian  dengan  judul  Sistem  Informasi  Meramalkan Penjualan Barang Dengan Metode Double Exponential Smoothing (Studi  kasus:  PD.  Padalarang  Jaya).  Dari penelitian yang dilakukan permasalahannya yaitu Perlu dibuat sistem untuk mencatat setiap transaksi penjualan dan  pembelian  agar  setiap  transaksi  yang  ada  dapat tersimpan di database computer, kedua sistem informasi ini juga dapat melakukan peramalan yang berguna untuk meramalkan  berapa  banyak  barang  yang  terjual  dalam beberapa periode tertentu. Hasil penelitian yaitu sistem informasi  yang  mampu  mencatat  setiap  data  transaksi dan  mampu  meramalkan  penjualan  barang  dalam periode periode kedepan dengan metode Metode Double Exponential Smoothing [12].
Dari  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan,  Toko Gitar  memerlukan    sistem  peramalan  untuk  dapat membantu  meramalkan  jumlah  penjualan  alat  musik pada  periode  selanjutnya  dengan  menggunakan  data- data  yang  didapat  dari  periode  sebelumnya  yang dianalisis  menggunakan  metode  tertentu,  maka  dapat diketahui ramalan dari penjualan alat musik dari periode yang  akan  datang.  Salah  satu  metode  yang  digunakan dalam  meramalkan  data  penjualan  pada  Toko  Gitar
adalah dengan exponential smoothing . Metode exponential  smoothing merupakan  metode  peramalan yang  cukup  baik  untuk  peramalan  jangka  panjang  dan jangka  menengah,  terutama  pada  tingkat  operasional suatu perusahaan, dalam perkembangan dasar matematis dari  metode smoothing dapat  dilihat  bahwa  konsep exponential telah  berkembang  dan  menjadi  metode praktis  dengan  penggunaan  yang  cukup  luas,  terutama dalam  peramalan  bagi  persedian[13].  Kelebihan  utama dari  metode exponential  smoothing adalah  kemudahan dalam pengoperasiannya.yang relatif rendah dan mampu menyesuaikan data berdasarkan konsistensinya berdasarkan  nilai  alpha[14].  Jika  data  historis  aktual bersifat bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu maka kita pilih nilai alpha yang mendekati 1, sebaliknya jika  data  historis  actual  bersifat  stabil  dari  waktu  ke waktu maka kita memilih nilai alpha yang mendekati 0. Karena  sejauh  ini  Toko  Gitar  hanya  mengukur peramalan  tanpa  menggunakan  metode  apapun,  yang berarti masih menggunakan insting semata. Hal itu dapat berakibat  keakuratan  yang  masih  dibawah  50%  atau keakuratan masih kurang.
Dari  uraian  diatas  peneliti  merumuskan  pokok permasalahan  yaitu  bagaimana  cara  Toko  Gitar  untuk menekan kerugian, menjamin keakuratan data pengadaan  barang,  dan  meramalkan  persediaan  stok barang.  Maka  dari  itu,  dibutuhkan  metode  peramalan yang  mampu  untuk  membantu  Toko  Gitar  dalam mengurangi permasalahan-permasalahan tersebut sehingga  pengadaan  stok  barang  menjadi  efektif  dan mendekatkan  Toko  Gitar  dari  keuntungan  yang keakuratannya diharapkan mampu diatas 50%. Dan jika data  peramalan  mampu  >  50%  maka,  peramalan  bisa dikatakan efektif.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan  yang dilakukan.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk  memperoleh hasil penelitian yang diinginkan.  Gambar 1 merupakan tahapan yang dilakukan pada penelitian:
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.1. Identifikasi masalah dan studi literartur
Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu observasi ke Toko Gitar. Kemudian dilanjutkan dengan studi  literatur  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan data-data.  Data-  data  yang  dimaksud  yaitu  data  -  data yang  mendukung  serta  mempunyai  kaitan  dengan laporan tugas akhir ini yang bersifat teoritis dengan cara mengumpulkan  literatur,  jurnal, paper ,  dan  bacaan- bacaan yang ada kaitannya dengan judul penelitian.

## 2.1.2 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  merupakan  suatu  tahapan  untuk menganalisa  semua  kebutuhan  yang  diperlukan  untuk membangun system. Analisa kebutuhan ini berdasarkan masalah yang telah dipaparkan pada rumusan masalah. Analisa  kebutuhan  mencangkup  kebutuan  fungsional dan kebutuhan non fungsional.

## 2.1.3. Peramalan
Tahapan berikutnya yaitu melakukan proses peramalan. Peramalan ( forecast ) adalah memperkirakan suatu yang akan  terjadi  pada  periode  atau  masa  yang  akan  dating, memproyeksikan  pengalaman  masa  lalu  ke  masa  yang akan datang. Sedangkan rencana adalah  penentuan apa yang  akan  dilakukan  di  masa  yang  akan  datang. Peramalan  juga  bisa  diartikan  sebagai  proses  untuk memperkirakan kebutuhan pada masa yang akan datang, yang  meliputi  kebutuhan  dalam  kuantitas,  kualitas, waktu,  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  untuk  memenuhi permintaan  barang  dan  jasa.  Namun,  ketepatan  secara mutlak  dalam  memprediksi  peristiwa  dan  tingkat kegiatan yang akan datang itu tidak mungkin tercapai.
Metode  peramalan  secara  umum  dapat  dibagi  menjadi dua  kategori,  yaitu  peramalan  kualitatif  dan  peramalan kuantitatif.  Metode  peramalan  kualitatif  merupakan peramalan  yang  lebih  menekankan  pada  keputusan- keputusan dari hasil diskusi, pendapat pribadi dan intiusi yang  meskipun  keliatan  kurang  ilmiah,  tetapi  dapat memberikan  hasil  yang  baik.  Metode  kuantitatif merupakan prosedur peramalan yang mengkiblati aturan matematis  dan  statistik  dalam  menunjukan  hubungan antara permintaan dengan satu atau lebih variabel yang mempengaruhinya.
Metode peramalan yang dipergunakan dalam penelitian ini  yaitu  metode Exponential  Smoothing.  Exponential Smoothing memiliki  cara  kerja  yang  mirip  dengan  alat thermostat.  Dimana  bila standar  error adalah  positif, yang  berarti  nilai  actual  permintaan  lebih  tinggi  dari pada nilai ramalan (A-F>0). Sebaliknya apabila standar error adalah  negative,  berarti  nilai  actual  permintaan lebih  rendah  dari  pada  nilai  ramalan  (A-F<0),  maka model  pemulusan  eksponensial  akan  secara  otomatis menurunkan  nilai  ramalan.  Proses  penyesuaian  ini berlangsung terus menerus, kecuali standar  error telah
mencapai nol. Model peramalan biasa digunakan apabila pola data historis dari data aktual permintaan bergejolak atau  tidak  stabil  dari  waktu  ke  waktu[15].  Persamaan Exponential  Smoothing dapat  dilihat  pada  rumus  1. Dengan  F t+1 adalah  nilai  peramalan  pada  satu  peride berikutnya, 𝐹 𝑡 adalah  data  pada  peride  t,    α  adalah konstantan pemulusan, dan 𝑦 𝑡 adalah data.
(1)
Metode Exponential  Smoothing merupakan  suatu prosedur  yang  mengulang  perhitungan  secara  terus menerus  yang  menggunakan  data  terbaru.  Setiap  data diberi bobot, dimana bobot yang digunakan disimbolkan dengan  α.  Nilai  konstanta  pemulusan  α,  dapat  dipilih diantara nilai 0 dan, karena berlaku. 0 < α < 1. Mencari nilai  forecast  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan rumus 2. Dengan 𝐹 𝑡 adalah peramalan baru, 𝐹 𝑡−1 adalah peramalan sebelumnya, 𝛼 adalah nilai alpha ( 0 ≤  𝛼  ≤ 1 ), dan 𝐴 𝑡−1 adalah nilai aktual[16]
𝐹 𝑡 = 𝐹 𝑡−1 +  𝛼 𝐴 𝑡−1 (1 − 𝛼)𝐹 𝑡−1 (2)
2.1.4. Evaluasi  sistem  dengan Mean  Absolute
Deviation (MAD)
Setelah  melakukan  peramalan,  selanjutnya  melakukan validasi.  Validasi  metode  peramalan  tidak  lepas  dari indikator-indikator dalam pengukuran akurasi peramalan. Terdapat sejumlah indikator dalam pengukuran  akurasi  peramalan  yang  paling  umum digunakan  yaitu Mean  Absolute  Deviation  ( MAD ). Mean Absolute  Percentage  error dan mean  squared error. Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  ukuran akurasi  peramalan  MAD. Mean  Absolute  Deviation (MAD)  merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak  periode yang  telah  lampau  tanpa  memperhatikan  apakah  hasil peramalan lebih besar atau jauh lebih kecil dibandingkan faktanya. Dengan MAD didapatkan data nilai aktual dan nilai forecast dari tiap periode yang akan dihitung. Dari data  aktual  dapat  dilihat  besarnya  kesalahan  dari peramalan menggunakan metode exponential smoothing dan dihitung kesalahannya ( standart eror ) dengan Mean Absolute Deviation ( MAD ) dengan menggunakan rumus 3.  Dengan  At  adalah  permintaan  aktual  periode  –t,  Ft adalah peramalan permintaan ( Forecast ) pada periode – t, dan n adalah jumlah periode yang terlibat [17]. Rumus 3 Mean  Absolute  Deviation ( MAD )  untuk  menghitung standar  eror  pada  peramalan  dapat  dilihat  sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 =   ∑| 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝑛 (3)
2.1.5. Kesimpulan
Terakhir  menginterpretsikan  hasil  yang  di  dapat  dan menarik  kesimpulan  dari  hasil  yang  di  dapat.  Hasil berupa akurasi hasil peramalan yang dilakukan. Akurasi peramalan  layak  diterapkan  dengan  persentasi  di  atas 50%.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Kebutuhan  data  dari  penelitian  ini  berupa  data  Aktual (data penjualan). Data ini didapat dari pemilik toko. Data yang  digunakan  merupakan  “Gitar”.  Perhitungan  data Aktual dilakukan dengan cara mengolah data-data pada bulan  sebelumnya.  Data  tersebut  nantinya  digunakan untuk  menghitung  peramalan  stok  barang  pada  bulan berikutnya.  Data  yang  diperoleh  merupakan  data  yang tercatat pada Toko Gitar yang diperoleh saat dilakukan observasi. Saat observasi, data hanya tercatat dari bulan Mei tahun 2018 sampai dengan bulan September tahun 2018.  Adapun  data  Aktual  penjualan  per  produk  dapat dilihat  pada Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Aktual No Nama Barang Warna Mei Juni Juli Agustus 1 Gitar SQ Standart 5 8 4 6 2 Gitar GQ Standart 43 55 69 80
3
Gitar HQ Standart 12 11 7 8 4 Gitarlele Standart 5 7 6 12 5 Ukulele Standart 3 2 4 8 6 Cajon Standart 3 7 6 9
Penerapan  Metode Exponential Smoothing Terhadap Penjualan  pada  Toko  Gitar  dalam  penentuan  bobot kriteria  menggunakan  metode Exponential  Smoothing .
Perhitungan Exponential Smoothing dengan mengumpulkan  data-data  dari  periode  yang  telah lampau. Data aktual bulan Mei tahun 2018 yaitu 12, data aktual Juni  tahun 2018 yaitu 11, data aktual bulan Juli tahun  2018  yaitu  7,  data  aktual  bulan  Agustus  tahun 2018  yaitu  8  dan  data  aktual  bulan  September  tahun 2018 yaitu 12. Data-data pada Tabel 2 merupakan data aktual periode terdahulu Gitar HQ dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 2. Periode Terdahulu Bulan Aktual Mei 12
Juni
11
Juli
7
Agustus
8 September 12
Pada Tabel 3 merupakan hasil perhitungan nilai forecast dengan menggunakan rumus 2 pada Gitar HQ. Hasil dari peramalan  yang  didapat  dari  bulan  Mei  tahun  2018 sampai  dengan  bulan  September  tahun  2018  diperoleh dengan mencari nilai forecast dari bulan Juni tahun 2018
F t+1 = 𝛼𝑦 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 = 𝛼𝑦 𝑡 + (1 − 𝛼)[𝛼𝑦 𝑡−1 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡−1 ]
= 𝛼𝑦 𝑡 + 𝛼(1 − 𝛼)𝑦 𝑡−1 + (1 − 𝛼) 2 𝐹 𝑡−1
(menggunakan nilai aktual dibulan Mei Tahun 2018) dan alpha  0.8  (karena  semakin  besar  nilai  alpha  maka semakin  kecil  nilai error nya).  Hasil  peramalan  dapat dilihat dari Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Forecast Bulan Aktual Forecast Mei 12 12 Juni 11 12 Juli 7 11,2 Agustus 8 7,8 September 12 8
Dari  Tabel  4  dapat  dilihat  besarnya  kesalahan  dari peramalan menggunakan metode exponential smoothing .  Nilai  |A-F|  pada  bulan  Juli  2018  dan September  2018  lebih  dari  1,  hal  ini  dipengaruhi  oleh permintaan  aktual,  dan  peramalan  permintaan.  Hal  ini akan  berpengaruh  pada  standar  kesalahannya  dan permintaan  periode  berikutnya.  Dengan  menggunakan rumus  3  diperoleh  MAD  dari  Mei  2018  sampai September 2018 adalah 1,9.

## Tabel 4. Nilai Aktual dan Forecast
Berdasarkan  peramalan  yang  dilakukan  peneliti  dalam menentukan jumlah persediaan stok  barang pada tahun
2019 dengan menggunakan data Aktual penjualan pada periode Mei tahun 2018 sampai September tahun 2018, menggunakan metode peramalan Exponential
Smoothing dan standar error Mean Absolute Deviation ( MAD )  didapatkan  hasil  pada  Tabel  5.  Berdasarkan Tabel 5 hasil peramalan dapat dijadikan gambaran bagi perusahaan dalam pengambil keputusan yaitu memesan atau  mempersiapkan  stok  barang  pada  periode September 2018 dan seterusnya. Standar eror pada hasil peramalan yang dilakukan merupakan jarak antara hasil peramalan  atau  maksimum  dan  minimum  untuk mempersiapkan stok barang.
Adapun  hasil  peramalan  pada  Gitar  SQ  hasil peramalannya adalah 4.68 dan standar erornya 1.6 yang artinya perjualan pada  Gitar SQ  bisa (4.68 – 1.6)) atau (4.68 + 1.6). Gitar GQ hasil peramalannya adalah 77.14 dan  standar  erornya  18.54  yang  artinya  perjualan  pada Gitar  GQ  bisa  (77.14  –  18.54))  atau  (77.14  +  18.54). Gitar  HQ  hasil  peramalannya  adalah  7.97  dan  standar erornya 1.07 yang artinya perjualan pada Gitar HQ bisa (7.97  –  1.07))  atau  (7.97+  1.07).  Gitarlele  hasil peramalannya adalah 10.82 dan standar erornya 1.7 yang artinya perjualan pada Gitarlele bisa (10.82 – 1.7)) atau (10.82+  1.7).  Ukulele  hasil  peramalannya  adalah  7.13 dan  standar  erornya  1.43  yang  artinya  perjualan  pada Ukulele  bisa  (7.13  –  1.43))  atau  (7.13+1.43).  Terakhir adalah peramalan pada Cajon dimana hasil peramalannya adalah 8.41 dan standar erornya 1.43 yang artinya  perjualan  pada  Cajon  bisa  (8.41  –  1.43))  atau (8.41+ 1.43). Pada Tabel 5. hasil peramalan yang terbaik yaitu    hasil  peramalan  pada  Ukulele  dan  Cajon  karena memiliki standart  error yang  paling  kecil  yaitu  1,43 sedangkan hasil peramalan yang kurang baik yaitu pada Gitar GQ dengan standart error yang paling besar yaitu 8,54.  Besar  dan  kecilnya standart  error dipengaruhi oleh    permintaan  aktual  periode  –t,  peramalan permintaan  pada  periode  –t,  dan  jumlah  periode  yang terlibat.
Tabel 5. Hasil Pembahasan No Nama Barang Ukuran Tahun Bulan Hasil Peramalan Standar Error (MAD) 1 Gitar SQ Standart 2018 Agustus 4.68 1.6 2 Gitar GQ Standart 2018 September 77.14 8.54 3 Gitar HQ Standart 2018 September 7.97 1,07 4 Gitarlele Standart 2018 September 10.82 1.7 5 Ukulele Standart 2018 September 7.13 1.43 6 Cajon Standart 2018 September 8.41 1.43
3.2. Hasil  Perbandingan  Data  Aktual  Dengan  Hasil Peramalan
Hasil  perbandingan  data  aktual  dan  hasil  peramalan, menghasilkan sebuah peramalan persediaan stok barang menggunakan  metode Exponential  Smoothing . Output dari  peramalan  perbandingan  data  aktual  dan  hasil
peramalan  berupa  angka  yang  digunakan  untuk menyiapkan  stok  barang  pada  periode  selanjutnya. Berikut adalah tabel hasil peramalan dengan data Aktual yang  sudah  terjadi.  Berikut  adalah  perhitungan peramalan  berdasarkan  data  Aktual  bulan  September 2018 serta persentasi dari akurasi hasil peramalan.
Bulan Aktual
Forecast |A-F| Mei 12 12 0 Juni 11 12 1 Juli 7 11,2 4,2 Agustus 8 7,8 0,2 September 12 8 4 Total 9,4
Tabel 6. Perbandingan Antara Data Aktual dengan Hasil Peramalan No Nama Barang Ukuran Tahun Bulan Data Aktual Hasil Peramalan Akurasi Hasil Peramalan 1 Gitar SQ Standart 2018 Agustus 6 4.68 81% 2 Gitar GQ Standart 2018 September 73 77.14 94.3 % 3 Gitar HQ Standart 2018 September 12 7.97 66.4% 4 Gitarlele Standart 2018 September 10 10.82 91.8% 5 Ukulele Standart 2018 September 5 7.13 57.4% 6 Cajon Standart 2018 September 9 8.41 93.4%
Pada  Tabel  6  berisi  tentang  Data  Aktual,  Hasil peramalan,  Akurasi  Hasil  Peramalan.  Data  Aktual merupakan data penjualan pada periode tertentu. Hasil Peramalan  merupakan  hasil  yang  dilakukan  dengan menggunakan metode  peramalan Metode Exponential Smoothing . Akurasi Hasil Peramalan dilakukan secara manual untuk mengetahui berapa persen tingkat akurasi dari  hasil  peramalan  tersebut.  Standar  akurasi  dapat dipergunakan  jika  hasil  persentasi  di  atas  50%. Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  selisih data Aktual dengan hasil peramalan. Gitar SQ akurasi peramalannya  sebesar  81%,  Gitar  GQ  akurasi peramalannya  sebesar  94.3%,  Gitar  HQ  akurasi peramalannya  sebesar  66.4%,  Gitarlele  akurasi peramalannya  sebesar  91.8%,  Ukulele  akurasi peramalannya  sebesar  57.4%  dan  Cajon  akurasi
peramalannya  sebesar  93,4%. Semua  peramalan yang dilakukan  mendekati  100%  dari  hasil  akurasi peramalan, maka semakin baik tingkat hasil peramalan tersebut  dan  dapat  dipergunakan  sebagai  acuan  untuk stok penjualan berikutnya.
Untuk  melihat  kestabilan  akurasi  hasil  peramalan dilakukan  kembali  peramalan  untuk  bulan  Oktober 2018  sampai  dengan  Desember  2018.  Peramalan dilakukan  dengan  melihat  hasil  dari  peramalan  yang telah  dilakukan  pada  Tabel  5.  Untuk  melihat  hasil akurasi peramalan  bulan Oktober 2018 sampai dengan Desember  2018  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Hasil peramalan  yang dilakukan dipergunakan untuk melihat kestabilan peramalan yang dilakukan.
Tabel 7. Perbandingan Antara Data Aktual dengan Hasil Peramalan Bulan Oktober 2018 – Desember 2018
No Nama Barang Ukuran Tahun Bulan Data Aktual Hasil Peramalan Akurasi  Hasil Peramalan 1 Gitar SQ Standart 2018 Oktober 6 5.14 85.8% 2 Gitar GQ Standart 2018 Oktober 75 73.8 98.4% 3 Gitar HQ Standart 2018 Oktober 12 11.2 93.3% 4 Gitarlele Standart 2018 Oktober 11 10.2 92.4% 5 Ukulele Standart 2018 Oktober 7 5.42 77.5% 6 Cajon Standart 2018 Oktober 10 8.9 88.8% 1 Gitar SQ Standart 2018 Nopember 6 5.8 97.2% 2 Gitar GQ Standart 2018 Nopember 81 74.8 92.3% 3 Gitar HQ Standart 2018 Nopember 12 11.8 98.7% 4 Gitarlele Standart 2018 Nopember 12 10.8 90.3% 5 Ukulele Standart 2018 Nopember 8 6.7 83.6% 6 Cajon Standart 2018 Nopember 10 9.8 97.8% 1 Gitar SQ Standart 2018 Desember 6 5.97 99.4% 2 Gitar GQ Standart 2018 Desember 83 79.8 96.1% 3 Gitar HQ Standart 2018 Desember 13 11.96 92.1% 4 Gitarlele Standart 2018 Desember 13 11.8 90.5% 5 Ukulele Standart 2018 Desember 8 7.7 96.7% 6 Cajon Standart 2018 Desember 11 9.96 90.5%
Pada  Tabel  7  berisi  tentang  Data  Aktual,  Hasil peramalan,  Akurasi  Hasil  Peramalan  pada  bulan Oktober  2018  sampai  dengan  Desember  2018.  Hasil Peramalan  merupakan  hasil  yang  dilakukan  dengan menggunakan metode  peramalan Metode Exponential Smoothing . Akurasi Hasil Peramalan dilakukan secara manual untuk mengetahui berapa persen tingkat akurasi dari  hasil  peramalan  tersebut.  Standar  akurasi  dapat dipergunakan  jika  hasil  persentasi  di  atas  50%. Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  selisih data Aktual dengan hasil peramalan. Gitar SQ akurasi peramalannya dilihat dari bulan Oktober 2018 sampai dengan Desember 2018 yaitu 85,8%, 97,2% dan 99.4%, dari  data tersebut  dapat dinyatakan akurasi  peramalan pada  Gitar  SQ  mengalami  peningkatan  bulan September  2018.  Gitar  GQ  akurasi  peramalannya dilihat  dari  bulan  Oktober  2018  sampai  dengan Desember  2018  yaitu  98.4%,  92.3%  dan  96.1%,  dari data tersebut dapat dinyatakan akurasi peramalan pada Gitar GQ mengalami peningkatan dan penurunan dari bulan  September  2018.    Gitar  HQ  akurasi peramalannya dilihat dari bulan Oktober 2018 sampai dengan Desember 2018 yaitu 93.3%, 98.7% dan 92.1%, dari  data tersebut  dapat dinyatakan akurasi  peramalan pada  Gitar  HQ  mengalami  peningkatan  dan  bulan September  2018.  Gitarlele  akurasi  peramalannya dilihat  dari  bulan  Oktober  2018  sampai  dengan Desember  2018  yaitu  92,4%,  90,3%  dan  90,5%,  dari data tersebut dapat dinyatakan akurasi peramalan pada Gitar SQ mengalami peningkatan pada bulan Oktober 2018  dan  penurunan  pada  bulan  November  2018  dan Desember 2018. Ukulele akurasi peramalannya dilihat dari  bulan  Oktober  2018  sampai  dengan  Desember 2018 yaitu 77,5%, 83,6% dan 96,7%, dari data tersebut dapat  dinyatakan  akurasi  peramalan  pada  Ukulele mengalami  peningkatan  dari  bulan  September  2018. Cajon akurasi peramalannya dilihat dari bulan Oktober 2018  sampai  dengan  Desember  2018  yaitu  88,8%, 97,8% dan 90,5%, dari data tersebut dapat dinyatakan akurasi  peramalan  pada  Cajon  mengalami  penurunan pada bulan Oktober 2018 dari hasil akurasi peramalan bulan September 2018 dan mengalami peningkatan dan penurunan  kembali  pada  bulan  November  2018  dan Desember  2018.  Peningkatan  dan  penurunan  hasil akurasi  peramalan  disebabkan  oleh  permintaan  atau data aktual dan hasil peramalan bulan sebelumnya.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  dilakukan  diperoleh  beberapa kesimpulan  yaitu  pertama  penelitian  ini  menghasilkan output yaitu  hasil  peramalan  dapat  dijadikan  gambaran bagi  perusahaan  dalam  pengambil  keputusan  yaitu memesan atau mempersiapkan stok barang pada periode September 2018 dan seterusnya. Standar eror pada hasil peramalan yang dilakukan merupakan jarak antara hasil peramalan  atau  maksimum  dan  minimum  untuk mempersiapkan  stok  barang.  Adapun  hasil  peramalan
pada  Gitar  SQ  hasil  peramalannya  adalah  4.68  dan standar erornya 1.6 yang artinya perjualan pada Gitar SQ bisa  (4.68  –  1.6))  atau  (4.68  +  1.6).  Gitar  GQ  hasil peramalannya  adalah  77.14  dan  standar  erornya  18.54 yang  artinya  perjualan  pada  Gitar  GQ  bisa  (77.14  – 18.54))  atau  (77.14  +  18.54).  Gitar  HQ  hasil peramalannya adalah 7.97 dan standar erornya 1.07 yang artinya perjualan pada Gitar HQ bisa (7.97 – 1.07)) atau (7.97+ 1.07). Gitarlele hasil peramalannya adalah 10.82 dan  standar  erornya  1.7  yang  artinya  perjualan  pada Gitarlele  bisa  (10.82  –  1.7))  atau  (10.82+  1.7).  Ukulele hasil peramalannya adalah 7.13 dan standar erornya 1.43 yang artinya perjualan  pada  Ukulele  bisa (7.13 – 1.43)) atau (7.13+1.43). Terakhir adalah peramalan pada Cajon dimana  hasil  peramalannya  adalah  8.41  dan  standar erornya  1.43  yang  artinya  perjualan  pada  Cajon  bisa (8.41  –  1.43))  atau  (8.41+  1.43).    Kedua    selain menghitung  peramalan pada periode tertentu, penelitian ini juga menghitung tingkat akurasi pada hasil peramalan dengan  menggunakan  metode  MAD.  Dimana    hasil perhitungan  menggunkan  MAD  diperoleh  persentasi  di atas  50%,  maka  peramalan  ini  layak  dan  dapat diterapkan.

## Daftar Pustaka
[1] H. Puspitosari, “Implikasi Globalisasi Teknologi Internet Terhadap Perubahan Sosial Dengan  Merebaknya  Perdagangan  Online Melalui  Perusahaan  Pialang  Berjangka  Dan Perlindungan  Hukum  Terhadap  Nasabahnya,” J. Pro Huk. J. Penelit. Bid. Huk. Univ. Gresik , vol. 8, no. 1, pp. 52–71, 2019.
[2] D. A. Kaswadi, E. Wulandari, and A. Trisiana, “Pentingnya Komunikasi Sosial Budaya Di Era Globalisasi Dalam Perspektif Nilai Pancasila,” J.  Glob.  Citiz.  J.  Ilm.  Kaji.  Pendidik. Kewarganegaraan , vol. 6, no. 2, 2019.
[3] S. Lestari, “Peran Teknologi dalam Pendidikan di Era Globalisasi,” EDURELIGIA J. Pendidik. Agama Islam , vol. 2, no. 2, pp. 94–100, 2018.
[4] K.  Lalo,  “Menciptakan  Generasi  Milenial Berkarakter Dengan Pendidikan Karakter Guna Menyongsong Era Globalisasi,” J. Ilmu Kepol. , vol. 12, no. 2, p. 8, 2018.
[5] H.  S.  Wahyudi  and  M.  P.  Sukmasari, “Teknologi  dan  Kehidupan  Masyarakat,” J. Anal. Sosiol. , vol. 3, no. 1, 2018.
[6] D. Setiawan, “Dampak Perkembangan Teknologi Informasi Dan Komunikasi
Terhadap Budaya,” J. SIMBOLIKA Res. Learn. Commun. Study , vol. 4, no. 1, pp. 62–72, 2018.
[7] E.  Ardian,  A.  Syai,  and  T.  Hartati,  “Teknik Dasar Bermain Gitar Elektrik di Sekolah Musik Prodigy Conservatory Of Music di Kota Banda Aceh,” J.  Ilm.  Mhs.  Pendidik.  Seni,  Drama, Tari Musik , vol. 1, no. 1, 2016.
[8] R.  J.  Hyndman  and  G.  Athanasopoulos,
Forecasting: Principles And Practice . OTexts,
2018.
[9] M.  A.  Razak,  “Peramalan  Jumlah  Produksi
Ikan  dengan  Menggunakan  Backpropagation Neural Network (Studi Kasus: UPTD Pelabuhan  Perikanan  Banjarmasin).”  Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2017.
[10] N.  P.  Y.  Sukmarani,  S.  Statiswaty,  and  R. Ramadhan,  “Penerapan  Metode  Exponential Smoothing  Pada  Peramalan  Penjualan  Dalam Penentuan  Kuantitas  Produksi  Roti  (Studi Kasus  Perusahaan  Roti  Dhiba  Kendari),” semanTIK , vol. 2, no. 1, 2016.
[11] F.  Faisol  and  S.  Aisah,  “Penerapan  Metode Exponential  Smoothing  Untuk  Peramalan Jumlah Klaim Di Bpjs Kesehatan Pamekasan,” J.  Mat.  MANTIK" ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  46–51, 2016.
[12]    Annastasya  Lieberty  ,  Radiant  V.  Imbar. “Sistem  Informasi  Meramalkan  Penjualan Barang  Dengan  Metode Double  Exponential Smoothing (Studi  kasus:  PD.  Padalarang
Jaya),”  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi, Vol 1 no 1, 2015.
[13] T.  D.  Andini  and  P.  Auristandi,  “Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor di UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.
Asia , vol. 10, no. 1, pp. 1–10, 2016.
[14] S. Mahajan, L.-J. Chen, and T.-C. Tsai, “Short- term  PM2.  5  Forecasting  Using  Exponential Smoothing Method: A Comparative Analysis,” Sensors , vol. 18, no. 10, p. 3223, 2018.
[15] S.  Smyl,  “A  Hybrid  Method  Of  Exponential Smoothing  And  Recurrent  Neural  Networks For Time Series Forecasting,” Int. J. Forecast. , vol. 36, no. 1, pp. 75–85, 2020.
[16]   Rendon-Sanchez, Juan F de Menezes, Lilian M, “Structural Combination Of Seasonal Exponential  Smoothing  Forecasts  Applied  To Load  Forecasting,”  European  Journal  of Operational Research., vol. 275, issue 3, pp 916- 924, 2019
[17] Z.  Dai,  H.  Zhu,  and  F.  Wen,  “Two Nonparametric Approaches To Mean Absolute Deviation  Portfolio  Selection  Model,” J.  Ind.
Manag. Optim. , vol. 13, no. 5, p. 1, 2019.