Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 216-224 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.194 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing  Untuk  Memaksimalkan Penjualan Stock Sepeda Motor Pada Dealer Honda
Denny Riandhita Arief Permana 1 *, Muhamad Fahrul Rozi 1 , Fifi Lailasari Hadianastuti 1
1 Program Studi Sistem Informasi Industri Otomotif, Politeknik STMI Jakarta, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Exponential Smoothing ; Peramalan; Sepeda Motor; Time Series.

## Keywords:
Exponential Smoothing;
Forecasting; Motorcycle; Time Series.
Abstrak: PT  Cheger  Motor  merupakan  perusahaan  dealer  yang berlokasi  di  daerah  Tangerang  Selatan  yang  melayani service dan penjualan  unit  sepeda  motor  khususnya  sepeda  motor  bermerek Honda.  PT  Cheger  Motor  masih  kesulitan  dalam  mengatur bisnisnya, terutama dalam pengolahan data penjualan. selain. Hal ini menimbulkan  beberapa  masalah  diantaranya  penumpukan  unit sepeda motor, yang diakibatkan kurang tepatnya dalam meramalkan penyediaan  unit  sepeda  motor  untuk  periode  berikutnya.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  membuatkan  sebuah  sistem  yang diharapkan dapat membantu melakukan proses pembelian unit dan peramalan untuk pembelian mendatang. Langkah-langkah pengelolaanya yaitu mengumpulkan data penjualan sepeda motor, ploting  data,  dan  menentukan  metode  perhitungan  yang  sesuai. Penerapan sistem pendukung keputusan (SPK) untuk menyelesaikan  masalah  pembelian  stock  sepeda  motor  yang nantinya  akan  dijual  dengan  menggunakan  Metode  peramalan. Penerapan Metode Time Series
Exponential Smoothing
implementasikan ploting data penjualan unit sepeda motor Honda di PT  Cheger.  Hasil  analisis  dengan  Metode  Exponential  Smoothing menunjukan  bahwa  didapati  ada  3  jenis  motor  dengan  nilai  error yang kecil yaitu diatas 50% yaitu Beat Deluxe sebesar 55,26%, Beat CBS Sporty Fi sebesar 60,93% dan Scoopy Fi Sporty 52,86%. Hasil dari perhitungan  membantu  mengurangi  keterlambatan atau  kesalahan pada  stok  barang  dan  perusahaan  dapat  melakukan  pembelian dengan tepat.
Abstract: PT  Cheger  Motor  is  a  dealer  company  located  in  the  South Tangerang  area  which  provides  service  and  sales  of  motorbike  units, especially Honda brand motorbikes. PT Cheger Motor still has difficulties in managing  its  business,  especially  in  processing  sales  data.  besides.  This causes  several  problems,  including  the  accumulation  of  motorbike  units, which is caused by a lack of accuracy in forecasting the supply of motorbike units for the next period. The aim of this research is to create a system that is expected to help carry out the unit purchasing process and forecast future purchases.  The  management  steps  are  collecting  motorbike  sales  data, plotting  the  data,  and  determining  the  appropriate  calculation  method. Implementation of a decision support system (DSS) to solve the problem of purchasing  motorbike  stock  which  will  later  be  sold  using  the  forecasting method. Implementation of the Time Series Exponential Smoothing Method implements plotting of Honda motorbike unit sales data at PT Cheger. The results  of  the  analysis  using  the  Exponential  Smoothing  Method  showed that there were 3 types of motorbikes with small error values, namely above 50%, namely Beat Deluxe at 55.26%, Beat CBS Sporty Fi at 60.93% and Scoopy  Fi  Sporty  at  52.86%.  The  results  of  the  calculations  help  reduce delays  or  errors  in  stock  items  and  companies  can  make  purchases appropriately.

## Riwayat Article:
Submitted: 12 Mei 2023
Accepted:  23 Januari 2024 Published: 27 Januari 2024
Corresponding Author: Denny Riandhita AP Email: dennyrian76@gmail.com

## PENDAHULUAN
Alat transportasi merupakan salah satu produk digunakan untuk membantu masyarakat dalam melakukan  aktivitas  sehari-hari.  Dengan  pesatmya  perkembangan  teknologi,  alat  transportasi merupakan  salah  satu  industri  yang  banyak  diminati  di  berbagai  negara.  Sepeda  motor  merupakan salah satu alat transportasi yang banyak diminati terutama di daerah yang memiliki infrastruktur yang masih  minim  seperti  Tangerang  dan  sekitarnya.  Dealer  PT  Cheger  Motor  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  otomotif  dan  kegiatan  utamanya  adalah  melakukan  penjualan sepeda motor merk Honda. Aspek penjualan adalah hal yang sangat penting bagi pelaku perusahaan untuk mengantisipasi permintaan dari konsumen (Soewito, 2013). Sementara pada dealer PT Cheger belum  memiliki  bentuk  perhitungan  matematis  untuk  memprediksi  akan  permintaan  sepeda  motor untuk setiap bulannya.
Perencanaan  permintaan  biasanya  disebut  sebagai  peramalan(Hernadewita  et  al.,  2020). Peramalan   merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  kegiatan  penjualan  suatu  perusahaan.  Tanpa peramalan  yang  tepat,  perusahaan  tidak  akan  mencapai  tujuan  yang  diinginkan  dan  akan  gagal menjual  produknya  (Smyl,  2020).  Sebaliknya,  jika  perusahaan  menjual  lebih  dari  target  yang direncanakan, perusahaan akan berhasil memasarkan produknya dan menghasilkan keuntungan yang maksimal.
Terdapat  beberapa  metode  peramalan  yang  dapat  diterapkan  dalam  menghitung permintaan penjualan menggunakan metode Time Series, yaitu Moving Average, Weighted Moving Average, Exponential Smoothing , dan Trend Linear (Smyl, 2020). Moving Average adalah suatu metode peramalan umum dan data permintaan bersifat stabil (Lee et al., 2022). Weight Moving Average (WMA) merupakan metode yang digunakan untuk  data  yang  tidak  berubah  dengan  cepat  (Lee  et  al.,  2022).  WMA  menggunakan sekumpulan data permintaan aktual baru untuk menghasilkan prediksi permintaan di masa mendatang (Setiawan, 2021). Metode Exponential Smoothing merupakan metode peramalan baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah, terutama pada tingkat operasional suatu perusahaan karena data tersebut berasal dari pertimbangan periode sebelumnya. Trend Linear merupakan metode garis trend yang persamaannya sistematis (Santoso et al., 2021).
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  metode  yang  digunakan  sebagai  bahan acuan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hilmy,  2021)  mengenai  penggunaan metode Exponential Smoothing untuk memprediksi produksi barang pada CV Pusaka Indah Furniture. Data  pada  penelitian  ini  memiliki  tren  data  yang  cenderung  meningkat.  Hasil  penelitian  tersebut metode Double Exponential Smoothing dapat memprediksi kebutuhan barang dengan baik yaitu nilai MAD  5.43  dan  nilai  MAPE  5.7%.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Fatmantika  &  Wirawan,  2020) peramalan untuk perencanaan produksi. Masalah yang terjadi adalah target produksi setiap bulanya belum memenuhi target. Hasil penelitian tersebut metode Exponential Smoothing dan Regresi dapat melakukan peramalan namun yang ditampilkan hanya data periode dan total permintaan. Penelitian yang  dilakukan  (Derry  &  Setiawan,  2019)  meramalkan  permintaan  produk  handuk  dengan  metode Time Series. Masalah yang dihadapi adalah permintaan terus meningkat sehingga bahan baku sering terjadi  kekurangan.  Hasilnya  bahan  baku  dapat  diprediksi  dan  metode  Time  Series  mampu meramalkan dengan baik.
Melihat  paparan  diatas  PT  Cheger  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  sepeda motor  yang bertempat  di  kota  Tangerang  Selatan  saat  ini  belum  dapat  mengembangkan  penjualan  unit  sepeda motor yang ada, karena PT Cheger Motor masih mengalami kerugian dalam penjualan unit stocknya. Menanggulangi  kerugian  ini  PT  Cheger  Motor  harus  menerapkan  metode  Expoonential  Smoothing agar dapat diramalkan pembelian stock unit indentnya  Hal  ini  dapat mempengaruhi kinerja penjualan produk sepeda motor yang ada di PT Cheger Motor.
Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Memaksimalkan Penjualan Stock Sepeda Motor Pada Dealer Honda
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dijelaskan  sebagai  acuan  untuk  mengatasi permasalahan  yang  telah  disebutkan  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  jenis  sepeda motor merk honda yang layak di stock oleh PT Cheger Motor dengan metode Exponential Smoothing. Penggunaan  metode  ini  dapat  memberikan  alternatif  solusi  terbaik  sehingga  diharapakan  dapat memberikan hasil rekomendasi yang akurat dan tepat.

## METODE
Penelitian ini dilakukan di PT Cheger Motor dengan menggunakan metode penelitian kuantitatif. Data yang digunakan berasal dari data penjualan motor honda PT Cheger Motor pada periode Agustus 2022-November 2022. Data penjualan tersebut kemudian diolah dengan metode Time Series, kemudian hasil  data  tersebut  diolah  untuk  meramalkan  stock  sepeda  motor  honda  yang  harusnya  dilakukan pemesanan  oleh  PT  Cheger  Motor.  Adapun  kerangka  kerja  yang  dilakukan  dalam  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  menggunakan  metode  Time  Series  Exponential  Smoothing, terdapat beberapa langkah yang perlu dilakukan, di antaranya (Permana et al., 2022):
1. Analisis Masalah
Tahap awal adalah melakukan analisis terhadap masalah yang ingin diselesaikan dalam penelitian ( AP & Anggraini, 2022).
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mencari data penjualan sepeda motor 4 bulan dari Agustus- November.
3. Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  mencari  penelitian  terdahulu  sebagai  refrensi  dan  melihat keterbaharuan yang akan dikaji.
4. Analisis Penerapan
Pada tahap ini, dilakukan analisis terhadap data aktual penjualan sepeda motor honda dari bulan Agustus-November  yang  ada  di  PT  Cheger  Motor  dalam  penentuan  bobot  kriteria  metode
Exponential Smoothing.
5. Pembuatan Laporan
Tahap  terakhir  adalah  pembuatan  laporan  untuk  memaparkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  serta  membuat  kesimpulan  dari  penelitian  tersebut  (AP,  2021).  Gambar  1  berikut merupakan kerangka tahapan penelitian yang dapat dilakukan menggunakan metode Exponential Smoothing (Nsabimana et al., 2023).
Dalam  penerapan  Metode Exponential  Smoothing dimulai  dengan  data preprocessing. Data preprocessing diperlukan agar data mentah siap untuk di proses oleh algoritma atau metode yang akan digunakan.  Permalan  dilakukan  dengan  mencari  nilai  Mad,  MSE  dan  Mape  untuk  diolah  sehingga menghasilkan nilai eror. Nilai eror yang paling kecil dan hasil persentasi perhitungan yang paling bsar itulah  yang  akan  dijadikan  alternatif  solusi  peramalan.  Analisis  time  series  membantu  organisasi memahami  penyebab  yang  mendasari  tren  atau  pola  sistemik  dari  waktu  ke  waktu  (Ginantra  & Anandita,  2019).  Menggunakan  visualisasi  data,  pengguna  bisnis  dapat  melihat  tren  musiman  dan menggali lebih dalam mengapa tren ini terjadi. Dengan platform analitik modern, visualisasi ini dapat melampaui  grafik  garis.  Ketika  organisasi  menganalisis  data  dalam  interval  yang  konsisten,  mereka juga dapat menggunakan peramalan time series untuk memprediksi kemungkinan kejadian di masa depan. Peramalan time series adalah bagian dari analitik prediktif (Sulaiman & Juarna, 2021).  Ini dapat menunjukkan  kemungkinan  perubahan  dalam  data,  seperti  perilaku  musiman  atau  siklus,  yang memberikan pemahaman yang lebih baik tentang variabel data dan membantu memperkirakan dengan lebih baik (Anggraeni, 2019).
Metode exponential  smoothing adalah  salah  satu  metode  dari time  series yang  biasa  digunakan untuk  peramalan  jangka  panjang  dan  menengah  (Santiari  &  Rahayuda,  2020)  .  Metode  ini  biasanya digunakan  oleh  bisnis  untuk  memperkirakan  tingkat  persediaan  produk  dengan  mengamati  data historis, diikuti  dengan  perkiraan masa  depan.  Keuntungan dari exponential  smoothing adalah  relatif rendah dan data dapat disesuaikan menurut konsistensi berdasarkan nilai alpha (Santiari & Rahayuda, 2020). Berikut rumus menentukan peramalan dengan metode exponential smoothing sebagai berikut: 𝐹 𝑡 +1 = 𝑎𝐷 𝑡 + (1 − 𝑎 ) 𝐹 𝑡 (1)
Dimana, 𝐹 𝑡 +1 adalah peramalan untuk periode berikutnya dan 𝐷𝑡 adalah nilai atau data aktual pada waktu periode t selanjutnya 𝐹 𝑡 adalah peramalan untuk periode t dan 𝑎 adalah nilai parameter atau bobot exponential dimana 0 < 𝑎 < 1. MAD merupakan  nilai  rata-rata  dari  kesalahan  mutlak  selama  periode  waktu  tanpa  melihat apakah hasil dari peramalan memiliki nilai yang lebih besar atau lebih kecil dibandingkan dengan nilai kenyataan (Suyasa et al., 2021; Lam et al., 2021). Nilai MAD dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐷𝑡 − 𝐹𝑡| 𝑁 𝑡=1 𝑁 (2)
Dimana 𝛴 𝑁 : Jumlah peramalan pada periode permintaan aktual dan 𝐷 𝑡 : adalah nilai atau data aktual pada waktu periode t  sedangkan 𝐹 𝑡 :  Peramalan  permintaan  yang  ada  pada  periode  t  dan 𝑁 : Jumlah periode peramalan yang terkait.
MSE merupakan nilai error yang dihitung menggunakan penjumlahan kuadrat dari semua nilai error atau nilai kesalahan dari peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan  (Pandit  &  Schuller,  2019;  Yoshikawa  et  al.,  2021).  Nilai  MSE  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
MSE= ∑ =𝑡(𝐷𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑁 𝑡 𝑁
(3)
Dimana 𝐴 𝑡 : Permintaan aktual pada periode t dan 𝐹 𝑡 : Peramalan permintaan pada periode t sedangkan 𝑛 : Jumlah periode permalan terkait.
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) adalah  nilai  dari  kriteria  yang  digunakan  untuk melihat  hasil  akurasi  dari  metode  peramalan  atau  bisa  disebut  analisis  runtun  waktu  (Time  Series) dengan melihat nilai MAPE (Chammas et al.,  2019; Park et al., 2020). Nilai MAPE dapat dirumuskan sebagai berikut:
Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 216-224 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.194 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
𝑀𝐴𝑃𝐸 =
100 𝑁 ∑ ⟦ 𝐷𝑡 − 𝐹𝑡 𝐷 𝑡 ⟧ 𝑁 𝑡=1 (4)
Dimana ∑ ∙ 𝑁 𝑡=1 Jumlah peramalan pada periode permintaan akatual dan 𝐷𝑡 :adalah nilai atau data aktual pada waktu periode t  sedangkan 𝐹𝑡 : Peramalan permintaan yang ada pada periode t  selain itu 𝑁 : Jumlah periode peramalan yang terkait.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menghitung  peramalan  dengan  metode exponential  smoothing dibutuhkan  data  aktual penjualan untuk dilakukan analisa. Data ini didapat dari hasil observasi dan wawancara terhadap staff PT  cheger  motor.  Data  yang  didapat  berupa  data  penjualan  15  tipe  motor  dari  bulan  Agustus- November. Berikut data aktual penjualan sepeda motor honda dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Aktual Penjualan Sepeda Motor Honda No Nama Motor Periode 2022 Agustus September Oktober November 1 Beat Cbs ISS New 1 2 2 3 2 Beat Deluxe 16 19 18 16 3 Beat Fi CBS Sporty 9 9 17 20 4 Beat Street 4 2 2 4 5 Genio CBS 1 1 1 2 6 Genio CBS ISS 0 3 0 2 7 Vario 125 Esp (CBS ISS 5 7 2 2 8 Vario 125 Esp (CBS 3 2 4 2 9 Vario 150 BK New 2 5 4 2 10  Vario 150 New 6 0 3 0 11  Vario 125 Special Edition (CBS ISS) 1 3 3 4 12  Scoopy Fi Sporty 3 10 9 8 13  Scoopy Fi Fashion 2 2 2 0 14  Scoopy Fi Stylish 13 9 7 7 15  Scoopy Fi Prestige 2 3 2 2
Dari data diatas akan dicoba meramalkan apakah motor Beat CBS Sporty Fi pada bulan Desember akan dipesan dealer agar tidak terjadi indent dan agar dealer dapat mempersiapkan kebutuhan stok unit dengan lebih optimal.
Untuk  mengambil  keputusan  dalam  melakukan  peramalan  maka  langkah  pertama  dalam metode  exponential  Smoothing  adalah  dengan  menetapkan  nilai forecast /peramalan.  Berikut  adalah perhitungan nilai forecast untuk motor Beat CBS Sporty Fi:
𝐹 𝑡 +1 = 𝑎𝐷 𝑡 + (1 − 𝑎 ) 𝐹 𝑡 (1)
𝐹 1 = 0,2  × 9 + (1 − 0,2) 1 = 2,6
𝐹 2 = 0,2  × 9 + ( 1 − 0,2) 2,6 = 3,88
𝐹 3 = 0,2  × 17 + (1 − 0,2) 3,88 = 6,504
𝐹 4 = 0,2  × 20 + (1 − 0,2) 6,504 = 9,2032
Didapati nilai forecast pada bulan Agustus yaitu 2.6, September yaitu 3.88, Oktober yaitu 6.504 dan November yaitu 9.2032. Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan mencari nilai MAD, MSE, dan MAPE untuk menentukan hasil peramalan yang memiliki nilai error atau kesalahan terendah yang nantinya dapat dijadikan sebagai hasil peramalan yang akurat.
Nilai MAD diambil dari perhitungan jumlah unit dikurangkan dengan nilai forecast berdasarkan masing-masing periodenya. Berikut adalah perhitungan dalam mencari nilai MAD.
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐷𝑡 − 𝐹𝑡| 𝑁 𝑡=1 𝑁
(2)
𝐹 1 = 9 − 2,6 = 6,4
𝐹 2 = 9 − 3,88 = 5,12
𝐹 3 = 17 − 6,504 = 10,496
𝐹 4 = 20 − 9,2032 = 10,7968
Setelah melakukan pengurangan nilai data aktual dengan nilai data forecast, maka  selanjutnya adalah  menjumlahkan  semua  nilai  yang  telah  didapat  dan kemudian  dilakukan  pembagian  sesuai dengan  nilai n  atau  banyaknya  periode  sebelumnya.
𝑀𝐴𝐷 = 6,4 + 5,12 + 10,496 + 10,7968 𝑀𝐴𝐷 = 32,812
MAD = 32,8128 4 = 8,2032
Setelah  menghitung  nilai  MAD,  maka  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  MSE. Nilai  MSE didapatkan dengan mengkuadratkan nilai error yang ada pada nilai MAD, kemudian nilai tersebut di jumlahkan dan dilakukan pembagian berdasarkan nilai n atau banyaknya periode sebelumnya.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐷𝑡−𝐹𝑡)2
𝑁 𝑡=1 𝑁 (3)
𝑀𝑆𝐸 =(6,4 2 ) + (5,12 2 ) + (10,496 2 ) + (10,7968 2 )
4
𝑀𝑆𝐸 = 293,9113 = 73,47783
4
Langkah  terakhir  adalah  dengan  menghitung  MAPE,  dimana  nilai  MAPE  ini adalah  nilai persentase dari nilai error MAD yang dibagi dengan nilai data aktual. Nilai MAPE ini bertujuan untuk dapat melihat nilai error terkecil dari hasil final peramalan yang telah dilakukan pada data penjualan atau data aktual, yang nantinya dapat membatu dalam melakukan pemesanan barang yang memiliki nilai error kecil namun memiliki persentase yang besar.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 𝑁 ∑ ⟦ 𝐷𝑡 − 𝐹𝑡 𝐷 𝑡 ⟧ 𝑁 𝑡=1 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 4 ∑ ⟦ (6,4) + (5,12) + (10,496) + (10,7968) 9 + 9 + 17 + 20 ⟧ 𝑁 𝑡=1 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 4 ∑ ⟦(71,11%) + (56,89%) + (61,74%) + (53,98%)⟧
𝑁 𝑡=1
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 243,73% 4 =  60,93%
Hasil perhitungan Nilai forecaset, MAD, MSE dan MAPE dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Beat CBS Sporty Fi
Periode Jumlah Unit Forecast MAD MSE MAPE Agustus 9 2,6 6,4 40,96 71,11% September 9 3,88 5,12 26,2144  56,89% Oktober 17 6,504 10,496  110,166  61,74%
Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Memaksimalkan Penjualan Stock Sepeda Motor Pada Dealer Honda
November 20 9,2032 10,7968  116,5709  53,98% Jumlah 32,8128  293,9113  243,73% Hasil 8,2032  73,47783  60,93%
Dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  yang  telah  didapatkan  dari  perhitungan  peramalan menggunakan metode exponential smoothing menggunakan nilai α ( alpha ) sebesar 0,2 dengan nilai MAD 8,2032, MSE 73,47782656, dan MAPE 60,93% yang dimana produk  Unit Beat CBS Sporty Fi layak untuk diterapkan pada penjualan  bulan Desember karena memiliki nilai error yang kecil dengan presentasi diatas 50%. Dari hasil tersebut direkomendasikan agar PT Cheger Motor memperbanyak stock unit Beat CBS Sporty Fi karena berdasarkan hasil peramalan unit tersebut akan banyak dibeli oleh konsumen di bulan Desember.
Dari hasil perhitungan ke 15 jenis motor didapati hasil seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Peramalan 15 Motor Honda No   Nama Motor Periode Keakuratan Model Agustus  September  Oktober  November MAD MSE MAPE 1  Beat Cbs ISS New 1 2 2 3 0,688 0,692 28,93% 2  Beat Deluxe 16 19 18 16 9,56 98,75 55,26% 3  Beat Fi CBS Sporty 9 9 17 20 8,2032 73,47 60,93% 4  Beat Street 4 2 2 4 1,1952 2,29 33,48% 5  Genio CBS 1 1 1 2 0,2 0,16 10% 6  Genio CBS ISS 0 3 0 2 0,1936 1,34 24,55% 7  Vario 125 Esp (CBS ISS 5 7 2 2 1,5376 7,07 15,74% 8  Vario 125 Esp (CBS 3 2 4 2 1,0128 1,68 31,57% 9  Vario 150 BK New 2 5 4 2 1,2944 3,15 31,72% 10  Vario 150 New 6 0 3 0 0,504 5,51 16,24 11  Vario 125 Special Edition (CBS ISS) 1 3 3 4 1,176 1,88 35,4% 12  Scoopy Fi Sporty 3 10 9 8 4,0368 20,200 52,86% 13  Scoopy Fi Fashion 2 2 2 0 0,1904 0,68 13,54% 14  Scoopy Fi Stylish 13 9 7 7 4,4128 29,67 43,66% 15  Scoopy Fi Prestige 2 3 2 2 0,1784 0,72 29,92%

## KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan maka disimpulkan metode Exponential Smoothing dapat dikatakan  efektif  dalam  meramalkan  dan  memaksimalkan  pembelian  stok  motor  pada  dealer  motor Honda. Dari hasi peramalan didapati ada 3 jenis motor dengan nilai error yang kecil yaitu diatas 50% yaitu Beat Deluxe sebesar 55,26%, Beat CBS Sporty Fi sebesar 60,93% dan Scoopy Fi Sporty 52,86% dari hasil tersebut PT cheger motor dapat membeli stok motor untuk dijual dibulan Desember yaitu Beat Deluxe,  Beat  CBS  Sporty  Fi  dan  Scoopy  Fi  Sporty  karena  menurut  peramalan  dengan  metode Exponential  Smoothing  akan  banyak  terjual  ke  Costumer.  Saran  yang  dapat  disampaikan  penulis adalah  agar  prediksi  lebih  akurat  dan  nilai  MAPE  yang  didapat  lebih  besar  yaitu  dengan  cara menambah jumlah data training dari data penjualan sepeda motor honda di PT Cheger Motor . Selain itu diharapkan peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode lain yang lebih tepat dan akurat untuk melakukan peramalan stok sepeda motor.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraeni, D. T. (2019). Forecasting Harga Saham Menggunakan Metode Simple Moving Average Dan
Web Scrapping. Jurnal Ilmiah Matrik , 21 (3), 234-241.
https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v21i3.726
AP,  D.  R.  (2021).  Analisis  Perancangan  Sistem  Asset  Berbasis  Website  Studi  Kasus:  PT  Lion  Air. JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma , 8 (1), 11-30. https://doi.org/10.35968/jsi.v8i1.606
AP, D. R., & Anggraini, R. (2022). Perancangan Sistem Informasi E-Logistic studi kasus : PT Kamadjaja
Logistic. JSI (Jurnal SIstem Informasi) Universitas Suryadarma , 9 (1), 161-174. https://doi.org/10.35968/jsi.v9i1.852
Chammas, M., Makhoul, A., & Demerjian, J. (2019). An efficient data model for energy prediction using wireless sensors. Computers \& Electrical Engineering , 76 , 249-257.
https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.04.002
Derry, C., & Eko Setiawan, S. T. (2019). Peramalan Permintaan Produk Handuk Dengan Metode Time Series (Studi Kasus: CV. Ngremboko Dusun Ngendo Janti Klaten) . Universitas Muhammadiyah Surakarta. http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/71563
Fatmantika,  Y.,  &  Wirawan,  P.  W.  (2020).  Pengembangan  Perangkat  Lunak  Peramalan  Permintaan Untuk Perencanaan Produksi. Jurnal Indonesia Sosial Teknologi , 1 (04), 321-338.
Ginantra, N. L. W. S. R., & Anandita, I. B. G. (2019). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika) , 3 (2), 433- 441.
Hernadewita, H., Hadi, Y. K., Syaputra, M. J., & Setiawan, D. (2020). Peramalan Penjualan Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus. Journal of Industrial Engineering \& Management Research , 1 (2), 35-49.
Hilmy, M. (2021). Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memprediksi Kebutuhan Produksi Barang Pada CV. Pusaka Indah Furniture Jepara Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing . Universitas Islam Sultan Agung Semarang.
Lam, W. S., Lam, W. H., & Jaaman, S. H. (2021). Portfolio optimization with a mean--absolute deviation- -entropy multi-objective model. Entropy , 23 (10), 1266. https://doi.org/10.3390/e23101266
Lee,  M.  H.,  Tan,  V.  M.,  Haq,  A.,  Khoo,  M.  B.  C.,  Chew,  X.,  &  Teoh,  W.  L.  (2022).  The  multivariate exponentially  weighted  moving  average  chart  for  monitoring  short  production  runs.
Communications in Statistics-Simulation and Computation , 1-16.
https://doi.org/10.1080/03610918.2022.2108054
Nsabimana,  A.,  Wu,  J.,  Wu,  J.,  &  Xu,  F.  (2023).  Forecasting  groundwater  quality  using  automatic exponential  smoothing  model  (AESM)  in  Xianyang  City,  China. Human  and  Ecological  Risk Assessment: An International Journal , 29 (2), 347-368. https://doi.org/10.1080/10807039.2022.2087176
Pandit,  V.,  &  Schuller,  B.  (2019).  The  many-to-many  mapping  between  the  concordance  correlation coefficient and the mean square error.
ArXiv Preprint ArXiv:1902.05180 . https://doi.org/10.48550/arXiv.1902.05180
Park, K., Choi, Y., Choi, W. J., Ryu, H.-Y., & Kim, H. (2020). LSTM-based battery remaining useful life prediction with multi-channel charging profiles. Ieee Access , 8 , 20786-20798. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2968939
Permana,  D.  R.  A.,  Suseta,  M.,  &  Ismono,  A.  (2022).  Penerapan  Monitoring  Locator  Dies  pada Perusahaan Stamping Part Otomotif. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 4 (1), 192- 198. http://dx.doi.org/10.30865/json.v4i1.4914
Santiari,  N.  P.  L.,  &  Rahayuda,  I.  G.  S.  (2020).  Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing  Untuk Peramalan  Penjualan  Pada  Toko  Gitar. JOINTECS  (Journal  of  Information  Technology  and Computer Science) , 5 (3), 203-210.
Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Memaksimalkan Penjualan Stock Sepeda Motor Pada Dealer Honda
Santoso,  A.  B.,  Rumetna,  M.  S.,  &  Isnaningtyas,  K.  (2021).  Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan. Jurnal Media Informatika Budidarma , 5 (2), 756- 761. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i2.2951
Setiawan,  I.  (2021).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Peramalan  Persediaan  Stok  Barang  Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) Pada Toko Barang XYZ. Jurnal Teknik Informatika ,
13 (3), 1-9.
Smyl,  S.  (2020).  A  hybrid  method  of  exponential  smoothing  and  recurrent  neural  networks  for  time series forecasting. International Journal of Forecasting , 36 (1), 75-85.
https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.03.017
Soewito, Y. (2013). Kualitas produk, merek dan desain pengaruhnya terhadap keputusan pembelian sepeda motor Yamaha Mio. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi ,
1 (3).
Sulaiman,  A.,  &  Juarna,  A.  (2021).  Peramalan  Tingkat  Pengangguran  Di  Indonesia  Menggunakan Metode Time Series Dengan Model Arima Dan Holt-Winters. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , 26 (1), 13-28. http://dx.doi.org/10.35760/ik.2021.v26i1.3512
Suyasa, N. K., Dharmawan, K., & Sari, K. (2021). Perhitungan Portofolio Optimal Dengan Metode Mean-
Semivariance Dan Mean Absolute Deviation (Studi Kasus: Indeks Harga Saham LQ45 Periode Februari 2017-Juli 2019). Jurnal Matematika, 10(2), 65-69. https://doi.org/10.24843/MTK.2021.v10.i02.p322
Yoshikawa, E., Takizawa, N., Kikuchi, H., Mega, T., & Ushio, T. (2021). An estimator for weather radar Doppler power spectrum via minimum mean square error. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing , 60 , 1-16. https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3044111