## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 436−445 https://djournals.com/resolusi

## Forecasting Penjualan Produk Sembako Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing
Asep Toyib Hidayat * , Dwi Puspita Sari, Pebrinda Andriani
Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* asep_toyib_hidayat@univbinainsan.ac.id, 2 pebrindaandriani@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asep_toyib_hidayat@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Peramalan  adalah  salah  satu  faktor  yang  sangat  penting  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Peramalan  yang  dibuat umumnya berdasarkan pada masa lalu yang kemudian dianalisis menggunakan metode tertentu. Data masa lalu dikumpulkan, diteliti, dianalisis, dan dikaitkan dengan perjalanan waktu. Dalam penelitian ini digunakan Metode Triple Exponential Smoothing yang adalah metode peramalan yang umum digunakan karena memiliki konsep dan perhitungan yang sederhana. Salah  satu alasan digunakannya metode smoothing data deret berkala karena metode ini dapat dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu metode smoothing dan metode exponential smoothing. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini Pemilihan nilai α, β, γ yang tepat dapat menghasilkan nilai MAPE yang ideal, terbukti untuk mendapatkan nilai ideal untuk α, β, γ dengan metode brute force, didapat nilai α = 0,1, β = 0,2, dan γ = 0,9 di dapat nilai MAPE sebesar 1,92 % dimana sebelumnya MAPE yang dihasilkan sebesar 7,54 %.
Kata Kunci: Forecasting; Sembako; Teknik Smoothing
Abstract− Forecasting is a very important factor in the decision making process. The forecasts made are generally based on the past which is then analyzed using certain methods. Past data is collected, researched, analyzed and linked to the passage of time. In this research, the Triple Exponential Smoothing Method is used, which is a forecasting method that is commonly used because it has simple concepts and calculations. One of the reasons for using the periodic series data smoothing method is because this method can be done with two approaches, namely the smoothing method and the exponential smoothing method. The results obtained from this research. Selecting the right α, β, γ values can produce ideal MAPE values. It is proven that to obtain ideal values for α, β, γ using the brute force method, the values obtained are α = 0.1, β = 0, 2, and γ = 0.9, we get a MAPE value of 1.92%, where previously the resulting MAPE was 7.54%.
Keywords : Forecasting; Basic Necessities; Smoothing Techniques

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi,  perkembangan  sistem  informasi  meningkat  dengan  cepat.  Perkembangan  dan  canggihnya  sistem informasi  dapat  terlihat  dari  meningkatnya  jumlah  penggunaan  komputer  di  berbagai  bidang  kehidupan  manusia, misalnya pada bidang pendidikan, kesehatan, dan hiburan. Terlebih lagi pada bidang bisnis yang semuanya dituntut untuk menggunakan sistem informasi. Penerapan sistem informasi dalam dunia bisnis seperti penjualan produk dapat membantu para penggunanya dalam menghasilkan data-data yang valid untuk mendukung proses bisnisnya. Peramalan adalah salah satu faktor yang sangat penting dalam proses pengambilan keputusan[1]. Peramalan yang dibuat umumnya berdasarkan pada masa lalu yang kemudian dianalisis menggunakan metode tertentu. Data masa lalu dikumpulkan, diteliti, dianalisis, dan dikaitkan dengan perjalanan  waktu.  Adanya  faktor  waktu tersebut,  maka data hasil analisis itu dapat  meramalkan sesuatu  yang  akan  terjadi  pada  waktu  yang  akan  datang.  Peramalan  juga  merupakan  sebuah  solusi  untuk  mengetahui produksi  penjualan  dan  memprekdiksi  harga  suatu  komoditas  kedepannya.  Peramalan  dibuat  oleh  perusahaan  untuk menetapkan strategi dalam mencapai tujuan perusahaan serta memperkirakan produksi penjualan pada beberapa waktu. Metode  peramalan  adalah  suatu  teknik  dalam  mengidentifikasi  suatu  model.  Model  ini  digunakan  untuk  meramalkan suatu  keadaan  dalam  jangka    panjang  maupun  pendek.  Selain  itu,  peramalan  juga  merupakan  alat  penting  dalam mengevaluasi kinerja masa lalu dan merencanakan tindakan masa depan[2].
Dengan  memahami  tren  dan  pola  yang  muncul  dari  data  historis,  perusahaan  dapat  membuat  proyeksi  tentang kinerja masa depan mereka, termasuk proyeksi penjualan, produksi, dan pendapatan. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk  mengalokasikan  sumber  daya  dengan  lebih  efisien,  mengidentifikasi  peluang  pasar  baru,  dan  mengantisipasi perubahan kondisi pasar yang mungkin terjadi. Dengan demikian, peramalan tidak hanya berfungsi sebagai alat prediksi, tetapi juga sebagai alat perencanaan strategis yang memungkinkan perusahaan untuk tetap kompetitif dan adaptif di pasar yang  terus  berubah.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing  yang  adalah  metode peramalan  yang  umum  digunakan  karena  memiliki  konsep  dan  perhitungan  yang  sederhana[3].  Salah  satu  alasan digunakannya  metode  smoothing  data  deret  berkala  karena  metode  ini  dapat  dilakukan  dengan  dua  pendekatan,  yaitu metode  smoothing  dan  metode  exponential  smoothing.  Sembako  adalah  singkatan  dari  sembilanbahan  pokok  yang mencakup  berbagai  bahan  makanan  dan  minuman  yang  biasanya  dibutuhkan  oleh  masyarakat.  Pada  penelitian  ini, permasalahan yang terjadi pada sembako, yang dibutuhkan oleh masyarakat di Indonesia. Tanpa bahan pangan pokok, kehidupan masyarakat Indonesia dapat terganggu, karena pangan  pokok merupakan kebutuhan pokok sehari-hari yang dijual  di  pasaran.  Pada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  [4]  Laksamana  dkk,  tentang  bahwa  metode  Double Exponential smoothing memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode Single Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing pada Prediksi Penjualan Roti Studi Kasus Harum Bakery.
Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [5] Tistiawan dkk, Berdasarkan hasil akhir peramalan didapatkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil adalah sebesar 10.04% dengan menggunakan konstanta alfa 0.1 dan hasil peramalan pada bulan Mei 2016 adalah 96.22 box. Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [6] Ratih

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Yulia dkk, Hasil dari pengujian ini menghasilkan nilai kesalahan terkecil dengan melihat Mean Absolute Deviation, Mean Square Error, dan Mean Absolute Percentage Error. Nilai kesalahan terkecil didapat dari nilai konstanta alpha 0,1 dengan hasil  MAPE  0,33%.  Pada  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  [7]  Ramoza  dkk,  Hasil  implementasi  dengan membandingkan metode triple exponential smoothing dan fuzzy time series untuk memprediksi produksi netto tandan buah segar (TBS) kelapa sawit PT. X serta tingkat error prediksi yang dievaluasi dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pada Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh [8] Andrian dkk, Hasil penelitian ini berupa sistem peramalan yang telah dievaluasi fungsional sistem kepada mahasiswa dan masyarakat umum untuk menilai apakah antarmuka serta kinerja yang dimiliki sistem telah sesuai dengan fungsional sistem yang ada. Pengujian ini memperoleh hasil persentase 86,29%, dengan nilai MAPE sebagai akurasi peramalan sebesar 14% yang berarti peramalan yang dilakukan baik. Dari permasalahan tersebut, CV. Linggau Jaya Pangan merupakan salah satu lembaga usaha yang bergerak sebagai distributor sembako yang menjual berbagai kebutuhan pokok, seperti makanan dan minuman. Dulunya CV. Linggau Jaya Pangan ini dikenal dengan nama Gudang Djoni Akor. Badan usaha ini menjual berbagai kebutuhan sehari-hari sejak dua puluh tahun yang lalu. Adapun bahan-bahan pokok yang dijual oleh badan usaha ini antara lain gula pasir, beras, minyak goreng, bumbu dapur, minuman gelas, mi, tepung, dan berbagai bahan panganan lainnya.
Badan  usaha  ini  melakukan  transaksi  penjualan  sembako  dalam  jumlah  yang  banyak  setiap  harinya.  Sehingga dengan banyaknya transaksi penjualan yang ada tentunya akan memengaruhi persediaan kebutuhan sehari-hari. Dilihat dari banyaknya permintaan konsumen akan produk sembako, maka dibutuhkan prediksi untuk penjualan produk sembako dari  konsumen.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  model  prediksi  yang  dapat  membantu  bagian  penyedia  stok  produk sembako pada CV. Linggau Jaya Pangan dalam merencanakan penyediaan stok produk dengan lebih efisien dan tepat waktu.  Model  prediksi  ini  kemungkinan  menggunakan  data  historis  tentang  permintaan,  persediaan,  faktor-faktor musiman,  tren  pasar,  dan  variabel  lainnya  untuk  menghasilkan  perkiraan  yang  lebih  akurat  tentang  kebutuhan  stok  di masa depan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengantisipasi permintaan dan mengatur penyediaan stok dengan lebih baik, yang pada gilirannya dapat meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan. Prediksi ini bertujuan untuk mempermudah  bagian  penyedia  stok  produk  sembako  pada  CV.  Linggau  Jaya  Pangan  dalam  melakukan  perencanaan penyediaan stok produk.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan tahapan apa saja yang akan di lakukan pada penelitian. Ada 4 tahap yang akan dilakukan dalam penelitian ini[9]. Dapat dilihat pada gambar 1 Flowchart Tahapan Penelitian.
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian tersebut sebagai berikut : a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan dan pencatatan langsung pada tempat penelitian atau pihak- pihak  yang  terkait  dalam  penelitian,  Penulis  melakukan  observasi  pengamatan  langsung  pada  Toko  Ratna  Siahan, Serta pengamatan permasalahan yang berhubungan dengan pelayanan dan pengolahan data.
b.   Pengembangan Sistem
Pengembangan  Sistem  adalah  proses  membuat  system  yang  akan  dibuat  lalu  dikembangkan  agar  dapat  digunakan secara efektif dan berguna.
START Pengumpulan Data Pengembangan Sistem Analisis Sistem Pengujian Sistem END

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 436−445 https://djournals.com/resolusi
c.   Analisis Sistem
Analisis Sistem Merupakan Proses untuk mengidentifikasi system yang telah dibuat apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.
d.   Pengujian Sistem Pada tahapan ini merupakan pengujian system yang akan diuji coba apakah sudah bisa digunakan dan dipakai oleh user atau pengguna.

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  di  lakukan  untuk  mendaptkan  suatu  informasi  yang  di  butuhkan  untuk  menyelsaikan  suatu  tujuan permasalahan  yang  ada  dari  penelitian  ini[10].  Berikut  adalah  metode  pengumpulan  data  yang  yang  penulis  gunakan dalam penelitian ini.
a. Metode Observasi
Metode observasi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengamatan dalam pengambilan data produk sembako dengan melakukan pengamatan secara langsung pada CV. Linggau Jaya Pangan.
b. Metode Wawancara
Metode  wawancara  dilaksanakan  dalam  penelitian  ini  sebagai  salah  satu  teknik  pengumpulan  data  dengan mengadakan  wawancara  atau  tanya  jawab  secara  langsung  dengan  Manajer  Penjualan  CV.  Linggau  Jaya  Pangan mengenai penjualan produk, sejarah perusahaan, dan data penjualan produk sembako pada CV. Linggau Jaya Pangan.
c. Metode Dokumentasi
Metode dokumentasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan mencari dokumen-dokumen seperti struktur organisasi, berkas-berkas yang ada hubungannya dengan pembahasan serta sumber data yang berasal dari bukti catatan yang telah diarsipkan (data dokumenter) baik yang dipublikasikan dan yang tidak dipublikasikan.

## 2.3 Metode Analisa
Dalam  penelitian  ini  metode  yang  dilakukan  menggunakan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing,  penulis  juga menggunakan  Bahasa  Pemograman  python.  Data  produk  yang  terlaris  selama  ini  tidak  tersusun  dengan  baik  atau pembawaan produk yang dipasarkan masih secara acak. Sehingga, data penjualan selama ini tidak dimanfaatkan dengan baik  oleh  CV.  Linggau  Jaya  Pangan  untuk  memprediksi  penjualan  di  masa  yang  akan  datang.  Data  tersebut  hanya  di simpan sebagai laporan penjualan atau pembukuan perusahaan dan tidak diketahui manfaat yang dapat diberikan dari data tersebut[11]. Maka dari itu, penulis melakukan penelitian ini untuk meramalkan produk pangan pada tahun yang akan dating.

## 2.4 Metode Pengujian
Pada  penelitian  ini  dilakukan  metode  pengujian  terhadap  hasil  peramalan  dengan  menggunakan  nilai  MAPE.  MAPE sendiri adalah alat statistik yang digunakan untuk mengukur keakuratan suatu model statistik dalam melakukan prediksi atau peramalan[12].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil yang telah dijabarkan sebelumnya, nilai MAPE yang dihasilkan masih bisa dioptimalkan dengan melakukan pengujian terhadap nilai α, β, dan γ. Untuk mendapatkan nilai MAPE yang bagus, maka dilakukan proses  brute force terhadap nilai α, β, dan γ.

## 3.1 proses brute force terhadap α, β, dan γ
Berikut  menyajikan  proses  brute  force  terhadap  α,  β,  dan  γ.  Range  yang  digunakan  yaitu  (0,1,  1,1,  0,1)  yang  berarti dimulai dari 0,1, diakhiri dengan 1,0, dan setiap step dilakukan terhadap kelipatan 0,1. Pada Gambar 2 dibawah ini:
Variasi brute force yang didapat sebanyak 1000 iterasi. Dari hasil brute force tersebut didapat nilai MAPE terkecil yaitu 1,92 % untuk nilai α = 0,1, β = 0,2, dan γ = 0,9 (iterasi ke 18). Nilai α, β, γ yang baru ini akan digunakan untuk pemodelan berikutnya[13]. Gambar 3. menyajikan visualisasi pemodelan dengan nilai α = 0,1, β = 0.2, dan γ = 0,9.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 3. visualisasi pemodelan dengan nilai α = 0,1, β = 0,2, dan γ = 0,9
Hasil visualisasi yang tersaji pada gambar 3. tersebut menunjukkan nilai prediksi telah mendekati hasil dari nilai test  nya.  Dari  sini  dapat  dilihat  bahwa  pemilihan  nilai  α,  β,  γ  yang  tepat  dapat  mendapatkan  nilai  MAPE  yang  ideal. Setelah  didapatkan  nilai  α,  β,  γ  yang  tepat,  maka  proses  akhir  dilakukan  pemodelan  untuk  memprediksi  penjualan berikutnya[14].  Model  final  ini  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  dari  periode  januari  2024  sampai  dengan desember 2024.

## Gambar 4. Model final
Model final ini menghasilkan nilai MAPE sebesar 3,39 %. Selisih nilai MAPE ini dengan MAPE sebelumnya sebesar  1,47  %  dan  nilai  ini  dijadikan  interval  untuk  menentukan  nilai  tertinggi  dan  terendah  dari  prediksi  penjualan tersebut[15].

## Gambar 5. Nilai tertinggi dan terendah dari prediksi penjualan

## 3.2 Data Hasil Prediksi Penjualan
Pada  Gambar  6  berikut  menyajikan  data  hasil  prediksi  penjualan  dengan  mencantumkan  nilai  terendah  dan tertingginya[16].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 436−445 https://djournals.com/resolusi

## 3.3 Data Hasil Prediksi Penjualan
Pada Gambar 7 menyajikan visualisasi hasil dari prediksi selama periode tahun 2024.

## Gambar 7. Visualisasi Hasil prediksi final

## 3.4 Melakukan Input dataset
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  input  dataset  yang  telah  dilakukan  cleaning  terlebih  dahulu[17].  Dataset  yang dimasukkan berformat CSV. Adapun proses input data di python adalah sebagai berikut: #import data df = pd.read_csv("stok_beras.csv") df.head() dari perintah sintax diatas, maka akan ditampilkan hasil data yang telah diinput pada python console seperti gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan data yang berhasil di input

## 3.5 Melakukan persiapan data
Proses persiapan data dilakukan agar data dapat diolah sedemikian rupa. Perlu diketahui bahwa data harus dalam format array. Dari gambar 9. terlihat bahwa data dimulai dari januari 2018 sampai dengan desember 2023.
Gambar 9. data range dalam bentuk time series

## 3.6 Menampilkan Indeks Data
Langkah selanjutnya yaitu menampilkan indeks data. Berikut indeks dari data yang berhasil ditampilkan[18]. Gambar 10. menyajikan indeks data penjualan.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 4, Maret 2024 Hal 436−445 https://djournals.com/resolusi
Gambar 10. indeks data

## 3.7 Menampilkan visualisasi data dalam bentuk gambar plot
Menampilkan  visualisasi  data  dalam  bentuk  gambar  plot.  Gambar  11.  menyajikan  data  penjualan  pertahunnya.  Dari gambar tersebut terjadi peningkatan penjualan setiap tahunnya[19].

## Gambar 11. Visualisasi data penjualan pertahun

## 3.8 Menampilkan visualisasi data dalam bentuk gambar plot
Menampilkan visualisasi data dalm bentuk plot untuk penjualan perbulan yang disajikan pada gambar  12. Dari gambar tersebut terjadi lonjakan penjualan pada setiap April dan Desember.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 12. Visualisasi data penjualan perbulan

## 3.9 Menampilkan visualisasi data dalam bentuk gambar plot
Gambar 13. menyajikan visualisasi tren data penjualan pertahunnya. Dari data yang ditampilkan, dapat dilihat bahwa data penjualan dalam tren menaik setiap tahunnya[20].

## Gambar 13 Visualisasi tren data penjualan pertahunnya

## 3.10 Menampilkan visualisasi data dalam bentuk gambar plot
Gambar 14. menyajikan hasil statistik terhadap data penjualan. Dapat dilihat bahwa rata-rata penjualan dikisaran 1282 kg, hanya 25% selama kurun waktu tersebut penjualan diatas 1301 kg, dan penjualan tertinggi berada di angka 1699 kg.
Gambar 14. Hasil statistik terhadap data penjualan

## 3.11 Menampilkan visualisasi data dalam bentuk gambar plot
Gambar  15.  menyajikan  nilai  Coeffisient  of  Variation  (CoV)  terhadap  data  penjualan  pertahunnya.  Nilai  CoV  ini digunakan untuk melihat keragaman data pada suatu sampel data. Dapat dilihat bahwa nilai CoV yang tertinggi terjadi pada tahun 2020 sebesar 13,90.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 15. Variasi Koefisien (CoV) pertahunnya

## 3.12 Melakukan Splitting Data
Splitting data digunakan  untuk  membagi data ke dalam data test dan data train. Untuk data train, digunakan data dari tahun Januari 2018 sampai dengan desember 2022 (60 data). Sedangkan untuk data test digunakan data dari Januari 2023 sampai dengan desember 2023. Gambar 16. berikut menyajikan grafik pembagian data train dan data test.

## Gambar 16. Plot hasil splitting Data
3.13 Melakukan pemodelan prediksi dengan algoritma holt-wilter.
Gambar 17. menyajikan model prediksi dengan algoritma holt-winter. Pada tahapan awal ini, model dibuat indikator trend = additive, seasonal = additive, dan freq = M. berdasarkan summary tersebut, di dapat nilai alpha = 0,04, beta = 0,04, dan gamma = 0,00019. Gambar 18. menyajikan visualisasi hasil pemodelan.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 18. Visualisasi Holt-winter (α = 0,04, β = 0,04, dan γ = 0.00019)
Nilai MAPE yang dihasilkan sebesar 7,54 %
Gambar 19. Nilai MAPE

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  eksperimen  terhadap  sistem  prediksi  sembako  menggunakan  metode  triple  exponensial  smoothing, Metode  triple  exponensial  smoothing  sangat  baik  diterapkan  dalam  pemodelan  sistem  prediksi  berbasis  time  series. Pemilihan nilai α, β, γ yang tepat dapat menghasilkan nilai MAPE yang ideal, terbukti untuk mendapatkan nilai ideal untuk α, β, γ dengan metode brute force, didapat nilai α = 0,1, β = 0,2, dan γ = 0,9 di dapat nilai MAPE sebesar 1,92 % dimana sebelumnya MAPE yang dihasilkan sebesar 7,54 %. Model prediksi ini kemungkinan menggunakan data historis tentang permintaan, persediaan, faktor-faktor musiman, tren pasar, dan variabel lainnya untuk menghasilkan perkiraan yang lebih akurat tentang kebutuhan stok di masa depan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengantisipasi permintaan dan  mengatur  penyediaan  stok  dengan  lebih  baik,  yang  pada  gilirannya  dapat  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan kepuasan pelanggan.Prediksi ini bertujuan untuk mempermudah bagian penyedia stok produk sembako pada CV. Linggau Jaya Pangan dalam melakukan perencanaan penyediaan stok produk

## REFERENCES
[1] M. Priantika, “STRATEGI PROMOSI DALAM MENINGKATKAN PENJUALAN PRODUK UNGGUL “NPK PUSRI“ DI PT PUPUK SRIWIDJAJA PALEMBANG,” vol. 3, no. 5, pp. 1573–1586, 2024.
[2] Y. Riadi Silitonga, “Sistem Pendeteksi Berita Hoax di Media Sosial dengan Teknik Data Mining Scikit Learn,” J. Ilmu Komput., vol. 4, p. 173, 2019, [Online]. Available: www.beritasatu.com,
[3] P.  P.  Krisma,  Alviani  Azhari,  Muhammad  Widagdo,  “Perbandingan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Dan  Triple Exponential  Smoothing  Dalam  Parameter  Tingkat  Error  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  dan  Means  Absolute Deviation (MAD) Alviani Krisma Putut Pamilih Widagdo Kata kunci-forecasting, Double Ex,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 81–87, 2019.
[4] F. Andrian, S. Martha, and S. Rahmayuda, “Sistem Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing,” J. Komput. Dan Apl., vol. 08, no. 01, pp. 112–121, 2020.
[5] M. H. Fakhriza and K. Umam, “Analisis Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada “Pt.Sukanda Djaya,” JIKA (Jurnal Inform., vol. 5, no. 1, p. 8, 2021, doi: 10.31000/jika.v5i1.3236.
[6] A. Putri, Ratih Dewi, “Prediksi Penjualan Produk Elektronik Yang Terlaris Pada Cv. Istana Komputer Palembang Menggunakan Algoritma  Regresi  Linear  Sederhana,”  J.  Mantik,  vol.  6,  no.  2,  pp.  2254–2263,  2022,  [Online].  Available: http://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/2798%0Ahttps://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/ download/2798/2203
[7] R. I. Ramoza, S. K. Gusti, L. Handayani, and S. Ramadhani, “Perbandingan Triple Exponential Smoothing dan Fuzzy Time Series  untuk  Memprediksi  Netto  TBS  Kelapa  Sawit,”  J.  Comput.  Syst.  Informatics,  vol.  4,  no.  3,  pp.  614–624,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i3.3433.
[8] M. Yoka Fathoni, S. Wijayanto, J. DI Panjaitan No, K. Purwokerto Selatan, K. Banyumas, and J. Tengah, “Forecasting Penjualan Gas LPG di Toko Sembako Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” JUPITER (Jurnal Penelit. Ilmu dan Teknol. Komputer), vol. 13, no. 2, pp. 87–96, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/3541
[9] R.  Y.  Hayuningtyas,  “Implementasi  Metode  Triple  Exponential  Smoothing  Untuk  Prediksi  Penjualan  Alat  Kesehatan,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj., vol. 8, no. 1, pp. 29–35, 2020, doi: 10.31294/evolusi.v8i1.7404.
[10]  N.  D.  Maulana,  B.  D.  Setiawan,  and  C.  Dewi,  “Implementasi  Metode  Support  Vector  Regression  (SVR)  Dalam  Peramalan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Penjualan Roti (Studi Kasus : Harum Bakery),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, pp. 2986–2995, 2019.
[11]  S. N. Rahmadhani, L. Logiandani, R. Z. Ramadhan, R. N. Sofia Amriza, and M. Y. Fathoni, “Analisis Forecasting Penjualan Gula Merah di Jatilawang Menggunakan Metode Weighted Moving Average,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 11, no. 3, pp. 381–386, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1433.
[12]  R. Maulidya, R. Rizaldi, and E. Saputra, “Metode Least Square Seabagai Prediksi Penjualan Sembako di Toko Suryono,” J-Com (Journal Comput., vol. 1, no. 3, pp. 213–218, 2021, doi: 10.33330/j-com.v1i3.1388.
[13]  W. Hadikristanto and A. Setyaningsih, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Klasifikasi Produk Terlaris Pada Penjualan Pulsa,” SIGMA - J. Teknol. Pelita Bangsa, vol. 11, no. 2, pp. 115–122, 2020.
[14]  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.
[15]  T.  A.  Tistiawan  and  T.  D.  Andini,  “Pemanfaatan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan  Pada Pt.Dinamika Daya Segara Malang,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 13, no. 1, p. 69, 2019, doi: 10.32815/jitika.v13i1.345.
[16]  K.  Kadarsih  and  S.  Andrianto,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Penerima  Kwh  Metergratis Dengan Bahasa Pemprograman Python,” JTIM J. Tek. Inform. Mahakarya, vol. 03, no. 2, pp. 37–44, 2022.
[17]  A.  Hendrawan,  H.  Sucahyowati,  K.  Cahyandi,  Indriyani,  and  A.  Rayendra,  “Pengaruh  Marketing  Digital  Terhadap  Kinerja Penjualan Produk Umkm Asti Gauri Di Kecamatan Bantarsari Cilacap,” J. Adm. dan Kesekretarisan, vol. 4, no. 1, pp. 50–6q, 2019.
[18]  A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[19]  M. K. Khoirul Insan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “Analisis Sentimen Aplikasi Brimo Pada Ulasan Pengguna Di Google Play Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  478–483,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6373.
[20]  S. A. Aaputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata, and Syepry Maulana Husain, “Sentiment Analysis Analysis of E-Wallet Sentiments on Google Play Using the Naive Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.