Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 2947-2954 DOI 10.30865/klik.v4i6.1954 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjualan Potel Ketela
Tri Wahyuni, Ardhin Primadewi * , Emilya Ully Artha
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 wahyun.tw@email.com, 2,* ardhin@ummgl.ac.id, 3 ully@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: ardhin@ummgl.ac.id
Abstrak− Home industry Kripik Sajen adalah salah satu pelaku UMKM penyedia berbagai olahan kripik berbahan dasar ketela yang ada di daerah Desa Trenten. Selama ini kesulitan dalam meramalkan penjualan produk di masa mendatang. Peramalan penjualan potel ketela  pada  home  industry  Kripik  Sajen  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan  penyediaan  stok  potel  ketela  sehingga  dapat mengurangi kelebihan dan kekurangan stok yang sering terjadi. Penelitian ini menggunakan metode Single Moving Average (SMA) untuk membuat peramalan penjualan potel ketela di home industry Kripik Sajen. Penelitian ini menggunakan sampel laporan penjualan pada bulan Oktober 2022 - Oktober 2023 dengan nilai pergerakan 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, dan 8 yang akan dijadikan data perhitungan metode Single Moving Average (SMA). Perhitungan eror dari hasil peramalan menggunakan metode Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Precentegae Error (MAPE). Sehingga hasil akhir dapat diperoleh setelah perhitungan peramalan SMA dan perhitungan eror MAD dan MAPE. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui prediksi terjualnya produk dari potel ketela dengan menggunakan ke periode pergerakkan serta menggunakan metode SMA. Hasil peramalan yang telah dilakukan memiliki akurasi yang baik (tingkat kesalahan kecil) didapat pada periode 7 yaitu 108,57 kg penjualan potel ketela di bulan November 2023 memiliki akurasi MAD sebesar 8,69% dan MAPE sebesar 7,98% hasil ini menunjukkan bahwa periode 7 sebagai prediksi penjualan terbaik intuk home industry Kripik Sajen.
Kata Kunci: Penjualan; Peramalan; Single Moving Average; Home Industry; UMKM
Abstract− The Sajen Chips home industry is one of the MSMEs providing various processed chips made from cassava in the Trenten Village area. So far, it has been difficult to predict future product sales. Forecasting sales of cassava potel chips in the  Kripik Sajen home industry is needed to make decisions about supplying cassava stock so that it can reduce stock excesses and shortages that often occur. This research uses the Single Moving Average (SMA) method to forecast cassava chips sales in the Kripik Sajen home industry. This research uses a sample of sales reports in October 2022 - October 2023 with movement values of 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, and 8 which will be used as calculation data for the Single Moving Average (SMA) method. Calculation of error from forecasting results uses the Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) methods. So the final results can be obtained after calculating SMA forecasting and calculating MAD and MAPE errors. This research aims to determine the prediction of sales of cassava products by using the movement period and the SMA method. The forecasting results that have been carried out have good accuracy (small error rate) obtained in period 7, namely 108.57 kg of cassava potel sales in November 2023, which have a MAD accuracy of 8.69% and MAPE of 7.98%. These results show that the 7 is the best sales prediction for the Sajen Chips home industry.
Keywords : Forecasting; Home Industry; Sales; Single Moving Average; MSMEs

## 1. PENDAHULUAN
Home Industries Kripik Sajen adalah salah satu pelaku UMKM penyedia berbagai olahan kripik berbahan dasar ketela yang ada di daerah Desa Trenten. UMKM ini ada atau berdiri sejak tahun 2017 dan terus beroperasi hingga sekarang. Potel Ketela adalah salah satu  produk unggulan  dengan permintaan perbulannya mencapai  120  - 200 kg. Berdasarkan wawancara dengan Ibu Istiqomah selaku pemilik Home Industries Kripik Sajen bermasalah dalam meramalkan penjualan produk dimasa mendatang sehingga sering terjadi kelebihan dan kekurangan stok produk potel ketela. Masalah ini dapat diatasi dengan memperkirakan penjualan dan  persediaan sehingga  meningkatkan  keuntungan  dan  menghindari kelebihan atau kekurangan [1].
Peramalan  merupakan  prediksi  masa  depan  berdasarkan  berbagai  indikator,  biasanya  berdasarkan  data  historis yang melibatkan pengambilan data dari masa lalu dan memproyeksikannya ke masa depan dengan menggunakan model numerik [1]. Peramalan adalah metode yang membantu manajer dan departemen keuangan, memfasilitasi pengambilan keputusan  yang  baik  dalam  proses  produksi.  Seperti  saat  menentukan  persediaan  produk  yang  akan  ditawarkan  bulan depan, akan terjadi penimbunan barang jika prediksi kurang tepat. Hal ini akan berdampak pada biaya operasional dan terjadi deficit [2].
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Purnamasari,  pemilik  usaha  secara  manual  memprediksi  jumlah  produksi berdasarkan pada kemampuan produksn yang didasarkan pada jumlah bahan dan karyawan. Kesalahan dalam melakukan prediksi persediaan produk dapat mengakibatkan terjadi stok produksi kurang atau berlebih [3]. Penelitian yang dilakukan oleh Astuti, selama ini pada toko mainan hanya menyetok mainan sesuai intuisi pemilik usaha saja tanpa ada perhitungan atau peramalan yang lebih rinci  [1]. Penelitian yang dilakukan oleh Silvya, Apotek asean sering  mengalami  kesulitan dalam meramalkan persediaan produk di masa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya [4]. Penelitan yang dilakukan oleh Ifan Setiawan, di IM Pafum Pekanbaru penjualannya sering mengalami permasalahan yaitu banyak stok parfum yang tidak mencukupi permintaan dan bahkan tidak terjual samasekali [5].
Penelitian menggunakan metode Single moving average (SMA) [6], SMA digunakan untuk menentukan perkiraan pada periode yang akan datang dan hal ini memerlukan data historis yang menggunakan data masa lalu selama periode perkiraan  tersebut  kemudian  dijumlahkan  dan  memerlukan  perhitungan  rata-rata  untuk  mengetahui  informasi  [7].
Peramalan menggunakan metode SMA untuk membantu mengambil keputusan yang strategis dalam perencanaan stok persediaan [8]. Penelitian yang dilakukan oleh Kukuh dalam penelitiannya dilakukan peramalan menggunakan metode SMA untuk mengetahui seberapa banyak bahan pangan yang diperlukan pada bulan berikutnya berdasarkan data aktual bulan-bulan sebelumnya [9].
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Saefudin,  menggunakan  metode  SMA  untuk  meramalkan  penjualan paving block, peramalaman  dalam  menentukan  berapa jumlah  produksi  yang  harus  disediakan  pada  periode  mendatang  serta menggunakan MAD,MSE, dan MAPE untuk menghitung akurasi peramalan, Nilai kesalahan terkecil untuk paving block Paving  block menggunakan 6 periode, dengan nilai  MAD sebesar 437,037, MSE sebesar 262708, dan MAPE sebesar 3,76935% dan untuk tipe hexagon menggunakan 6 periode diperoleh nilai penjualan1980 dengan nilai MAD 125, MSE 24986,3  dan  MAPE  6,32166%  [10].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Apriliani,  metode  SMA  juga  digunakan  untuk meramalkan  tren  penjualan  menu  pada  restoran  guna  membantu  dalam  menentukan  dan  memberikan  rekomendasi pengelolaan stok menu [11]. Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Pradina, menerapkan metode SMA untuk prediksi persediaan barang untuk penjualan selanjutnya dan di uji menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan pengujian akurasi  pada periode 7 dengan contoh 5 jenis barang adalah 26,068 %  [12].  Penelitian yang dilakukan oleh Hudaningsih,  menerapkan  metode Single  Moving  Average,  Single  Exponential  Smooting untuk  membandingkan  hasil peramalan  penjualan  produk  konsumen  sehingga  mendapatkan  hasil  pengujian  bahwa  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menganalisis  data  yang  memiliki  tingkat  kesalahan  paing  kecil  adalah  metode  SMA [13].  Penelitian  yang dilakukkan oleh Putri, menggunakkan metode SMA untuk memprediksi fluktuasi tren harga sebagai langkah antisipasi permintaan pasar penelitiannya membandingkan metode single moving average dengan menggunakan ordo yang berbeda [14].
Dari  uraian  penelitian  sebelumnya  maka  dengan  permasalahan  di  atas  dibutuhkan  metode  peramalan  untuk memprediksi  penjualan selanjutnya sehingga home industry Kripik Sajen dapat  memprediksi  penjualan produksi  pada bulan selanjutnya. Pada penelitian ini juga menggunakan metode Single Moving Average (SMA) dan menggunakan uji akurasi Mean Absolute Deviation (MAD) serta Mean Absolute Precentage Error (MAPE). Penelitian ini menggunakan sampel laporan penjualan pada bulan Oktober 2022 - Oktober 2023 dengan nilai pergerakkan 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, dan 8 yang  akan  dijadikan  data  perhitungan  metode Single  Moving  Average  (SMA), menghitung  error  dari  hasil  peramalan menggunakan metode MAD dan MAPE.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Peramalan
Peramalan adalah proses mengukur  (memperkirakan)  besarnya  suatu  hal di  masa depan  berdasarkan  masa  lalu,  yang dianalisis dengan menggunakan metode ilmiah, terutama statistik. Yang dimaksud dengan peramalan adalah data masa lalu  yang  digunakan  untuk memperkirakan data  yang  akan  datang. Peramalan  adalah  perkiraan permintaan di  masa depan berdasarkan sejumlah variabel perkiraan, seringkali berdasarkan data historis waktu dan seri[15].

## 2.2 Alur penelitian
Pada alur penelitian ini, terdapat beberapa tahapan seperti yang ditunjukan pada Gambar 1, Berikut Alur langkah-langkah penelitian [19].
Peneliti menggunakan beberapa tahapan yaitu  pengumpulan data penjualan pada Home Industries Kripik Sajen pada  bulan  oktober  2022  -  oktober  2023,  selanjutnya  melakukan  perhitungan  peramalan  dengan  menerapkan  metode
Single  Moving  Average (SMA)  dan  dilanjutkan  dengan  perhitungan  akurasi  menggunakan Mean  Absolute  Deviation (MAD)  serta Mean  Absolute  Precentage  Error (MAPE)  sampai  mendapatkan  hasil  peramalan  dengan  nilai  akurasi terkecil.

## 2.3 Metode Single Moving Average
Single Moving Average adalah suatu metode peramalan yang dilakukan degan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari  nilai  rata-rata  tersebut  sebagai  ramalan  untuk  periode  yang  akan  datang[16],  Metode  ini  mempunyai  2  sifat khusus yaitu memerlukan data historis dalam jangka waktu tertentu untuk membuat forecast , semakin Panjang Moving Average akan menghasilkan Moving Average yang lebih halus [17].Persamaan matematis Single Moving Average (1)
(𝐴𝑡 + 1) = 𝐴𝑡+At−1+⋯+𝐴𝑡−𝑛+1 𝑛 (1)
Dimana At adalah data aktual pada perode t, N adalah  jumlah deret waktu yang digunakan dan At+1 adalah nilai peramalan periode t+1

## 2.4 Akurasi peramalan
Akurasi peramalan digunakan untuk menghitung kesalahan pada peramalan dalam penelitian ini menggunakan dua jenis metode akurasi untuk menghitung tingkat kesalahan yang pertama Mean Absoute Deviation (MAD) adalah pengukuran kesalahan dalam perkiraan keseluruhan dengan  membagikan banyak nilai absolut dan error perkiraan individu dengan ukuran sampel [18] dengan rumus matematis (2) :
MAD = ∑|Aktual−Peramalan|
n (2)
Dimana Aktual merupakan data actual, Peramalan merupakan hasil peramalan dan N merupakan jumlah periode. Kedua Mean  Absolute  Precentage  Error (MAPE)  adalah  presentase  kesalahan  dari  hasil  prediksi  terhadap  aktual permintaan selama masa tertentu mendapatkan informasi kesalahan presentase yang terlalu rendah atau terlau tinggi[18] secara matematis berikut rumusnya (3):
MAPE = ∑( |Aktual−Peramalan| Aktual )∗100 n (3)
Dimana Aktual merupakan data actual, Peramalan merupakan hasil peramalan dan N merupakan jumlah periode.

## 2.5 Data penelitian
Pada penelitian ini, peneliti menggunakan data penjualan pada bulan oktober 2022 – oktober 2023 yang didapat dari Ibu Istiqomah selaku pemilik home industry Kripik Sajen.  Data tersebut  berisi data penjualan potel ketela setiap bulannya sehingga data aktual didapat dari pencatatan penjualan setiap bulannya. Perhitungan diperoleh dengan mempergunakan data – data bulan sebelumnya sebagai data aktual. Data pada bulan sebelumnya (data aktual) selanjutnya dipergunakan untuk perhitungan peramalan permintaan pesanan pada bulan berikutnya [20]. Berikut tabel data penjualan (data aktual) potel ketela periode 12 bulan.
Tabel 1. Data Penjualan Potel Ketela Perode 12 Bulan Bulan Tahun Terjual (kg) Oktober 2022 75 November 2022 85 Desember 2022 75 Januari 2023 80 Februari 2023 90 Maret 2023 110 April 2023 130 Mei 2023 100 Juni 2023 95 Juli 2023 110 Agustus 2023 120 September 2023 105 Oktober 2023 100

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rekapitulasi  data  yang  disajikan  pada  tabel  1  data  aktual  yang  diperoleh  akan  dihitung  peramalannya  menggunakan metode  SMA  dan  menggunakan  nilai  n  (periode)  1-8  dihitung  menggunakan  rumus  (1).  Serta  diuji  keakurasiannya
menggunakan MAD rumus (2) dan MAPE  rumus (3) perhitungan menggunakan data penjualan potel ketela dari bulan oktober 2022 sampai dengan bulan oktober 2023 dilihat pada tabel 1.

## 3.1 Peramalan Single Moving Average 1 periode
Untuk mengetahui hasil peramalan pada bulan November 2022 dengan nilai moving average n=1 maka menggunakan rata-rata  bergerak  1  bulan.  Cara  yang  dilakukan  adalah  dengan  menghitung  menggunakan  rumus  (1)  berikut  cara perhitungannya:  Peramalan  November  2022  =(75)/1=75  kg.  Pada  tabel  2  perhitungan  akurasi  peramalan  menunjukan bahwa 1 periode single moving average pada peramalan periode selanjutnya adalah 100 kg, jumlah MAD adalah 12,92 dan MAPE 1 periode adalah sebesar 12,71%.
Tabel 2 . Hasil peramalan single moving average menggunakan n=1 akurasi MAD,MAPE
Bulan tahun  Terjual (kg)  Forecasting  Error  [Error]  % Error oktober 2022 75 - - - - november 2022 85 75 10 10 11.76 desember 2022 75 85 -10 10 13.33 januari 2023 80 75 5 5 6.25 februari 2023 90 80 10 10 11.11 maret 2023 110 90 20 20 18.18 april 2023 130 110 20 20 15.38 mei 2023 100 130 -30 30 30.00 juni 2023 95 100 -5 5 5.26 juli 2023 110 95 15 15 13.64 agustus 2023 120 110 10 10 8.33 september 2023 105 120 -15 15 14.29 oktober 2023 100 105 -5 5 5.00 100 JUMLAH 155 152.54 12.92 12.71 MAD MAPE

## 3.2 Peramalan Single Moving Average 2 periode
Untuk mengetahui hasil peramalan pada bulan desember 2022 dengan nilai moving  average n=2  maka menggunakan rata-rata  bergerak  2  bulan.  Cara  yang  dilakukan  adalah  dengan  menghitung  menggunakan  rumus  (1)  berikut  cara perhitungannya : Peramalan desember 2022=(75+85)/2=80 kg. Pada tabel 3 perhitungan akurasi peramalan menunjukan bahwa 2 periode single moving average pada peramalan periode selanjutnya adalah 102,5 kg, jumlah MAD adalah 15 dan MAPE 2 periode adalah sebesar 14,13%.
Tabel 3 . Hasil peramalan single moving average menggunakan n=2 akurasi MAD dan MAPE
Bulan tahun  Terjual (kg)  Forecasting  Error  [Error]  % Error Oktober 2022 75 - - - - November 2022 85 - - - - Desember 2022 75 80 -5 5 6.67 Januari 2023 80 80 0 0 0.00 Februari 2023 90 77.5 12.5 12.5 13.89 maret 2023 110 85 25 25 22.73 april 2023 130 100 30 30 23.08 mei 2023 100 120 -20 20 20.00 juni 2023 95 115 -20 20 21.05 juli 2023 110 97.5 12.5 12.5 11.36 agustus 2023 120 102.5 17.5 17.5 14.58 september 2023 105 115 -10 10 9.52 oktober 2023 100 112.5 -12.5 12.5 12.50 102.5 JUMLAH 165 155.38 15 14.13 MAD MAPE
3.3 Peramalan Single Moving Average 3 periode
Untuk mengetahui hasil peramalan pada bulan januari 2023 dengan nilai moving average n=3  maka menggunakan rata- rata  bergerak  3  bulan.  Cara  yang  dilakukan  adalah  dengan  menghitung  menggunakan  rumus  (1)  berikut  cara perhitungannya  :  Peramalan  januari  2023  =  (75+85+75)/3=78,33  kg.  Pada  tabel  4  perhitungan  akurasi  peramalan
menunjukan bahwa 3 periode single moving average pada peramalan periode selanjutnya adalah 108,33 kg, jumlah MAD adalah 14 dan MAPE 3 periode adalah sebesar 12,81%.
Tabel 4 . Hasil peramalan single moving average menggunakan n=3 akurasi MAD dan MAPE
Bulan Tahun  Terjual (kg)  Forecasting Error [Error]  % Error oktober 2022 75 - - - - november 2022 85 - - - - desember 2022 75 - - - - januari 2023 80 78.33 1.67 1.67 2.08 februari 2023 90 80.00 10.00 10.00 11.11 maret 2023 110 81.67 28.33 28.33 25.76 april 2023 130 93.33 36.67 36.67 28.21 mei 2023 100 110.00 -10.00 10.00 10.00 juni 2023 95 113.33 -18.33 18.33 19.30 juli 2023 110 108.33 1.67 1.67 1.52 agustus 2023 120 101.67 18.33 18.33 15.28 september 2023 105 108.33 -3.33 3.33 3.17 oktober 2023 100 111.67 -11.67 11.67 11.67 108.33 JUMLAH 140.00 128.09 14 12.81 MAD MAPE

## 3.4 Peramalan single moving average 4 periode
Untuk mengetahui hasil peramalan pada bulan februari 2023 dengan nilai moving average n=4  maka menggunakan rata- rata  bergerak  4  bulan.  Cara  yang  dilakukan  adalah  dengan  menghitung  menggunakan  rumus  (1)  berikut  cara perhitungannya  :  Peramalan  bulan  februari  2023=(75+85+75+80)/4=78,75  kg.  Pada  tabel  5  perhitungan  akurasi peramalan menunjukan bahwa 4 periode single moving average pada peramalan periode selanjutnya adalah 108,75 kg, jumlah MAD adalah 12,92 dan MAPE 4 periode adalah sebesar 11,57%.
Tabel 5 . Hasil peramalan single moving average menggunakan n=4 akurasi MAD dan MAPE
Bulan Tahun  Terjual (kg)  Forecasting Error [Error] % Error oktober 2022 75 - - - - november 2022 85 - - - - desember 2022 75 - - - - januari 2023 80 februari 2023 90 78.75 11.25 11.25 12.5 maret 2023 110 82.5 27.5 27.5 25 april 2023 130 88.75 41.25 41.25 31.73077 mei 2023 100 102.5 -2.5 2.5 2.5 juni 2023 95 107.5 -12.5 12.5 13.15789 juli 2023 110 108.75 1.25 1.25 1.136364 agustus 2023 120 108.75 11.25 11.25 9.375 september 2023 105 106.25 -1.25 1.25 1.190476 oktober 2023 100 107.5 -7.5 7.5 7.5 108.75 JUMLAH 116.25  104.0905 12.92 11.57 MAD MAPE

## 3.5 Peramalan single moving average 5 periode
Untuk mengetahui hasil peramalan pada bulan maret 2023 dengan nilai moving average n=5  maka menggunakan rata- rata  bergerak  5  bulan.  Cara  yang  dilakukan  adalah  dengan  menghitung  menggunakan  rumus  (1)  berikut  cara perhitungannya: Peramalan bulan maret 2023=(75+85+75+80+90)/5=81 kg. Pada tabel 6 perhitungan akurasi peramalan menunjukan bahwa 5 periode single moving average pada peramalan periode selanjutnya adalah 106 kg, jumlah MAD adalah 13,63 dan MAPE 5 periode adalah sebesar 11,81%.
Tabel 6 . Hasil peramalan single moving average menggunakan n=5 akurasi MAD,MAPE
Bulan Tahun  Terjual (kg)  Forecasting  Error  [Error]  % Error oktober 2022 75 - - - - november 2022 85 - - - -
desember 2022 75 - - - - januari 2023 80 - - - - februari 2023 90 - - - - maret 2023 110 81 29 29.00 26.36 april 2023 130 88 42 42.00 32.31 mei 2023 100 97 3 3.00 3.00 juni 2023 95 102 -7 7.00 7.37 juli 2023 110 105 5 5.00 4.55 agustus 2023 120 109 11 11.00 9.17 september 2023 105 111 -6 6.00 5.71 oktober 2023 100 106 -6 6.00 6.00 106 JUMLAH 109.00 94.47 13.63 11.81 MAD MAPE

## 3.6 Peramalan Single Moving Average 6 periode
Untuk mengetahui hasil peramalan pada bulan april 2023 dengan nilai moving average n=6 maka menggunakan rata-rata bergerak 6 bulan. Cara yang dilakukan adalah dengan menghitung menggunakan rumus (1) berikut cara perhitungannya : Peramalan  bulan  april  2023=(75+85+75+80+90+110)/6=85,83  kg.  Pada  tabel  7  perhitungan  akurasi  peramalan menunjukan bahwa 6 periode single moving average pada peramalan periode selanjutnya adalah 105 kg, jumlah MAD adalah 12,98 dan MAPE 6 periode adalah sebesar 11,04%.
Tabel 7 . Hasil peramalan single moving average menggunakan n=6 akurasi MAD dan MAPE
Bulan Tahun  Terjual (kg)  Forecasting Error [Error]  % Error oktober 2022 75 - - - - november 2022 85 - - - - desember 2022 75 - - - - januari 2023 80 - - - - februari 2023 90 - - - - maret 2023 110 - - - - april 2023 130 85.83 44.17 44.17 33.97 mei 2023 100 95.00 5.00 5.00 5.00 juni 2023 95 97.50 -2.50 2.50 2.63 juli 2023 110 100.83 9.17 9.17 8.33 agustus 2023 120 105.83 14.17 14.17 11.81 september 2023 105 110.83 -5.83 5.83 5.56 oktober 2023 100 110.00 -10.00 10.00 10.00 105.00 JUMLAH 90.83 77.30 12.98 11.04 MAD MAPE

## 3.7 Peramalan single moving average 7 periode
Untuk mengetahui hasil peramalan pada bulan mei 2023 dengan nilai moving average n=7  maka menggunakan rata-rata bergerak 7 bulan. Cara yang dilakukan adalah dengan menghitung menggunakan rumus (1) berikut cara perhitungannya : Peramalan  bulan  mei  2023=(75+85+75+80+90+110+130)/7=  92,14  kg.  Pada  tabel  8  perhitungan  akurasi  peramalan menunjukan bahwa 7 periode single moving average pada peramalan periode selanjutnya adalah 108,57 kg, jumlah MAD adalah 8,69 dan MAPE 7 periode adalah sebesar 7,98%.
Tabel 8 . Hasil peramalan single moving average menggunakan n=7 akurasi MAD dan MAPE
Bulan Tahun  Terjual (kg)  Forecasting Error [Error]  % Error oktober 2022 75 - - - - november 2022 85 - - - - desember 2022 75 - - - - januari 2023 80 - - - - februari 2023 90 - - - - maret 2023 110 - - - - april 2023 130 - - - - mei 2023 100 92.14 7.86 7.86 7.86 juni 2023 95 95.71 -0.71 0.71 0.75
juli 2023 110 97.14 12.86 12.86 11.69 agustus 2023 120 102.14 17.86 17.86 14.88 september 2023 105 107.86 -2.86 2.86 2.72 oktober 2023 100 110.00 -10.00 10.00 10.00 108.57 JUMLAH 52.14 47.90 8.69 7.98 MAD MAPE

## 3.8 Peramalan single moving average 8 periode
Untuk mengetahui hasil peramalan pada bulan juni 2023 dengan nilai moving average n=8  maka menggunakan rata-rata bergerak 8 bulan. Cara yang dilakukan adalah dengan menghitung menggunakan rumus (1) berikut cara perhitungannya : Peramalan bulan juni 2023=(75+85+75+80+90+110+130+100)8= 93,125 kg. Pada tabel 9 perhitungan akurasi peramalan menunjukan bahwa 8 periode single moving average pada peramalan periode selanjutnya adalah 108.75 kg, jumlah MAD adalah 9,13 dan MAPE 8 periode adalah sebesar 8,17%.
Tabel 9 . Hasil peramalan single moving average menggunakan n=8 akurasi MAD dan MAPE
Bulan Tahun  Terjual (kg)  Forecasting Error  [Error]  % Error oktober 2022 75 - - - - november 2022 85 - - - - desember 2022 75 - - - - januari 2023 80 - - - - februari 2023 90 - - - - maret 2023 110 - - - - april 2023 130 - - - - mei 2023 100 - - - - juni 2023 95 93.13 1.88 1.88 1.97 juli 2023 110 95.63 14.38 14.38 13.07 agustus 2023 120 98.75 21.25 21.25 17.71 september 2023 105 104.38 0.63 0.63 0.60 oktober 2023 100 107.50 -7.50 7.50 7.50 108.75 JUMLAH 45.63 40.85 9.13 8.17 MAD MAPE Tabel 10 . Perbandingan Akurasi Periode MAD MAPE (%) 1 12,92 12,71 2 15 14,13 3 14 12,81 4 12,92 11,57 5 13,63 11,81 6 12,98 11,04 7 8,69 7,98 8 9,13 8,17
Dari tabel 10 dengan  perbandingan akurasi dapat dilihat bahwa pada periode 1 diperoleh nilai MAD sebesar 12,92 dan nilai MAPE sebesar 12,71%. Pada periode 2 diperoleh nilai MAD sebesar 15 dan nilai MAPE sebesar 14,13 %. Pada periode 3 diperoleh nilai MAD sebesar 14 dan MAPE sebesar 12,18%. Pada periode 4 diperoleh nilai MAD sebesar 12,92 dan MAPE sebesar 11,57%. Pada periode 5 diperoleh nilai MAD sebesar 13,63 dan MAPE sebesar 11,81%. Pada periode 6 diperoleh nilai MAD sebesar 12,98 dan MAPE sebesar 11,04%. Pada periode 7 diperoleh nilai MAD sebesar 8,69 dan MAPE  sebesar  7,98%.  Pada  periode  8  diperoleh  nilai  MAD  sebesar  9,13  dan  MAPE  sebesar  8,17%.  Sehingga  nilai terkecil MAD sebesar 8,69 dan MAPE sebesar 7,98 pada periode 7 sehingga dapat menggunakan periode 7 bulan.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian diatas dapat disimpulkan bahwa peramalan penjualan potel ketela menggunakan Metode single moving average dengan data penjualan pada bulan oktober 2022- oktober 2023 selama 12 bulan dapat digunakan pada Home Industries Kripik Ketela Sajen. Hasil peramalan penjualan ini dapat memberikan kemudahan bagi pemilik usaha untuk memprediksi produksi pembuatan potel ketela pada bulan berikutnya. Pergerakan dapat mempengaruhi akurasi peramalan
dapat dilihat dengan menggunkan pergerakkan 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, dan 8. Dalam penelitian ini diperoleh nilai pergerakan 7 dengan  hasil  peramalan  108,57  kg  pada  bulan  November  2023  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  baik  dengan  tingkat kesalah terkecil diantara pergerakan yang lain, dengan nilai MAD sebesar 8,69 dan MAPE sebesar 7,98%. Sehingga lebih diutamakan menggunakan data histori 7 bulan sebelumnya. Saran yang dapat dikemukkakan adalah untuk menggunakan data sample penjualan  dengan periode lebih banyak agar hasil yang didapat lebih akurat. Serta menggunakan metode peramalan lain yang nilai akurasinya mendekati 100% sehingga perusahaan bisa menggunakan prediksi yang lebih akurat, dalam perhitungan peramalan menggunakan metode SMA selanjutnya dapat dikembangkan lagi menggunakan metode yang lebih signifikan.

## REFERENCES
[1] Y. Astuti, B. Novianti, T. Hidayat, and D. Maulina, “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjuaan Mainan Anak,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Tek. Inform. Sensitif , vol. 4, no. July, p. 255, 2019.
[2] Eko siswanto, Eka Satria Wibawa, and Z. Mustofa, “Implementasi Aplikasi Sistem Peramalan Persedian Barang Menggunakan Metode  Single  Moving Average  Berbasis  Web,” Elkom    J.  Elektron.  dan  Komput. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  224–233,  2021,  doi: 10.51903/elkom.v14i2.515.
[3] D. Purnamasari, E. R. Arumi, and A. Primadewi, “Implementasi Metode Single Moving Average Untuk Prediksi Stok Produsen,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1495, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4946.
[4] Z. Silvya, A. Zakir, and D. Irwan, “Penerapan Metode Weighted Moving Average Untuk Peramalan Persediaan Produk Farmasi,” JiTEKH , vol. 8, no. 2, pp. 59–64, 2020, doi: 10.35447/jitekh.v8i2.220.
[5] I. Setiawan and N. Nasution, “Peramalan Penjualan Parfum Menggunakan Metode Single Moving Average (Sma) (Studi Kasus : Im Parfum Pekanbaru),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 2, p. 339, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.934.
[6] E. Asynari, D. Wahyudi, and Q. Aeni, “Analisis Peramalan Permintaan Pada Geprek Bensu Menggunakan Metode Time Series,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 3, pp. 215–220, 2020.
[7] Johny Soetikno, S. Aisa, Reza Selviana, and Gusti Fernando, “Implementasi Metode Single Moving Average pada Aplikasi Order  Indent  Berbasis  Web,” J.  CoSciTech  (Computer  Sci.  Inf.  Technol. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  291–299,  2022,  doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4235.
[8] S. Adi Pratama, F. Santi Wahyuni, and M. Orisa, “Peramalan Penjualan Sembako Di Toko Markas Jajanku Menggunakan Metode Single  Moving  Average  Berbasis  Web,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  5,  pp.  2959–2965,  2024,  doi: 10.36040/jati.v7i5.7562.
[9] K. R. Liyadi, H. Pratiwi, P. Aditya, and M. I. Sa’ad, “Penerapan Metode Single Moving Average Dalam Peramalan Persediaan Bahan  Pangan,” Brahmana    J.  Penerapan  Kecerdasan  Buatan ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  72–80,  2022,  [Online].  Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/brahmana/article/view/136
[10]  Saefudin, D. Susandi, and F. Nafis, “Sistem Peramalan Penjualan Paving Block Menggunakan Metode Single Moving Average,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 75–81, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3727.
[11]  A. Apriliani, H. Zainuddin, A. Agussalim, and Z. Hasanuddin, “Peramalan Tren Penjualan Menu Restoran Menggunakan Metode Single Moving Average,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 6, p. 1161, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722732.
[12]  A.  Eka  Pradina,  N.  Vendyansyah,  and  R.  Primaswara  Prasetya,  “Penerapan  Metode  Single  Moving  Average  Dalam  Sistem Peramalan Penjualan Pada Toko Seragam Sekolah Ayzam,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 5, pp. 3023–3030, 2024, doi: 10.36040/jati.v7i5.7587.
[13]  N.  Hudaningsih,  S.  Firda  Utami,  and  W.  A.  Abdul  Jabbar,  “Perbandingan  Peramalan  Penjualan  Produk  Aknil  Pt.Sunthi Sepurimengguanakan Metode Single Moving Average Dan Single Exponential Smooting,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 2, no. 1, pp. 15–22, 2020, doi: 10.51401/jinteks.v2i1.554.
[14]  Z. I. B. ZUDI ITA BELA, “Sistem Prediksi Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus: Apotek Wilujeng Kecamatan Panceng Kab.Gresik),” Indexia , vol. 4, no. 1, p. 47, 2022, doi: 10.30587/indexia.v4i1.3638.
[15]  A.  N.  Putri  and A.  K.  Wardhani,  “Penerapan  Metode Single  Moving Average  Untuk  Peramalan  Harga  Cabai  Rawit  Hijau,” Indones. J. Technol. Informatics Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 37–40, 2020, doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5653.
[16]  F.  Irawan,  S.  Sumijan,  and  Y.  Yuhandri,  “Prediksi  Tingkat  Produksi  Buah  Kelapa  Sawit  dengan  Metode  Single  Moving Average,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 251–256, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.162.
[17]  A.  Nurfadilah,  W.  Budi,  E.  Kurniati,  and  D.  Suhaedi,  “Penerapan  Metode  Moving  Average  untuk  Prediksi  Indeks  Harga Konsumen,” Mat.  J.  Teor.  dan  Terap.  Mat. ,  vol.  21,  no.  1,  pp.  19–25,  2022,  [Online].  Available: https://journals.unisba.ac.id/index.php/matematika/article/view/337%0Ahttps://journals.unisba.ac.id/index.php/matematika/arti cle/download/337/528
[18]  Y. Azhari, Z. Azhar, and N. Nehe, “Prediksi Persediaan Kedelai Di Ud Tahu Home Industry Dengan Menggunakan Metode Single  Moving  Average,” JUTSI  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  121–128,  2022,  doi: 10.33330/jutsi.v2i2.1696.
[19]  N.  Azahra,  S.  C.  Alifia,  N.  P.  Andyka,  S.  Wijayanto, and  M.  Y.  Fathoni,  “Peramalan  Jumlah  Produksi  Tebu  Menggunakan Metode  Time  Series  Model  Moving  Averages,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  p.  840,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4388.
[20]  N.  P.  L.  Santiari  and  I.  G.  S.  Rahayuda,  “Analisis  Perbandingan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  dan  Single  Moving Average  dalam  Peramalan  Pemesanan,” J.  Inform.  Univ.  Pamulang ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  312–318,  2021,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika312