## Sistem Prediksi Pengadaan Bahan Bangunan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing pada Toko Jaya Indah Bangunan Tanjungpinang
Abdul Rahmad 1 , Zulfachmi 2 , Desi 3
1,2, 3 Program Studi Sistem Informasi Konsentrasi Komputer Akuntansi STT Indonesia Tanjung Pinang Jalan Pompa Air No. 28 Tanjungpinang Kepulauan Riau Indonesia
Korespondensi Email : abdulrahmad1223@gmail.com,
2 fachmi@sttindonesia.ac.id, 3 desi.tan110@gmail.com
Intisari— Toko Jaya Indah Bangunan adalah salah satu toko yang berada di kota Tanjungpinang dan bergerak di bidang penjualan dan penyedia bahan-bahan bangunan. Toko Jaya Indah Bangunan ini terletak di Jalan Gatot Subroto. Dalam melakukan pengadaan bahan bangunan, Toko Jaya Indah Bangunan biasanya mengecek terlebih dahulu stok barang-barang yang ada digudang dan juga melihat  trend  pasar  barang  apa  yang  sedang  booming  saat  ini.  Apabila  telah  ditemukan  barang  yang  akan  diadakan  dan  barang yang sedang booming saat ini, maka pihak Toko Jaya Indah Bangunan akan melakukan pengadaan barang tersebut. Masalah yang timbul  dalam  melakukan  pengadaan  barang  seperti  ini  ialah  terkadang  jumlah  barang  yang  dipesan  tidak  sesuai  dengan  yang dibutuhkan  oleh  masyarakat,  sehingga  menyebabkan  stok  barang  menumpuk  digudang  dan  menghambat  pihak  Toko  Jaya  Indah Bangunan  dalam  melakukan  pemesanan  barang  lainnya.  Hal  ini  bisa  diatasi  apabila  pihak  Toko  Jaya  Indah  Bangunan  memiliki sistem  yang  mampu  mengecek  stok  barang  yang  tersedia  secara  langsung  tanpa  harus  melakukan  pengecekan  digudang  terlebih dahulu,  dan  juga  menentukan  jumlah  barang  yang  diadakan  dengan  menggunakan  sistem  prediksi.  Adapun  metodologi  yang digunakan untuk pengembangan aplikasi ini adalah metodologi waterfall, alasan nya ialah dikarenakan metode ini memiliki tahapan- tahapan  pengembangan  aplikasi  yang  sesuai  dengan  cara  penulis  mengembangkan  aplikasi  ini  dengan  melalui  tahapan  analisis, desain,  pengkodingan,  pengujian  dan  pemeliharaan.  Dan  untuk  metode  perhitungan  dalam  melakukan  prediksi  ini,  penulis menggunakan  metode  Single  Exponential  Smoothing  yang  mana  metode  ini  menggunakan  acuan  data  yang  memiliki  pola  tetap. Model prediksi ini dipilih karena data yang diperoleh mengandung pola stationer (cenderung tetap dan tidak berubah). Dari hasil perancangan,  didapatkan  suatu  sistem  yang  mampu  melakukan  prediksi  tentang  jumlah  tepat  dari  pembelian  suatu  barang  yang dilakukan oleh Toko Jaya Indah Bangunan dan sistem prediksi ini dibuat menggunakan bahasa Java, database MySQL dan berbasis desktop.
Kata kunci — Prediksi, Pembelian, Bahan Bangunan, Single Exponential Smoothing, Waterfall .
Abstract— Toko Jaya Indah Bangunan is one of the shops located in Tanjungpinang city and is engaged in selling and providing building materials. Toko Jaya Indah Bangunan is located at Jalan Gatot Subroto. In procuring building materials, Toko Jaya Indah Bangu nan usually first checks the stock of goods in the warehouse and also sees what trend in the market for goods is currently booming. If you have found the goods to be held and the goods are currently booming, then Toko Jaya Indah Bangunan will procure the goods. The pro blem that arises in procuring goods like this is that sometimes the number of goods ordered does not match what is needed by the community, causing stockpiles of goods to accumulate in the warehouse and hindering Toko Jaya Indah Bangunan in ordering other goods. This can be overcome if the Toko Jaya Indah Bangunan has a system that is able to check the available stock of goods directly without  having to check  the  warehouse  first,  and  also  determine  the  number  of  items  held  using  a  prediction  system.  The  methodology  used  for  the development of this application is the waterfall methodology, the reason is because this method has stages of application development that are in accordance with the way the author developed this application by going through the stages of analysis, design, coding, testing and application. And for the calculation method in making this prediction, the author uses the Single Exponential Smoothing metho d which this method uses reference data that has a fixed pattern. This prediction model was chosen because the data obtained contains a stationary pattern (tends to be fixed and does not change). From the results of the design, we get a system that is able to predict the  exact amount of the  purchase  of  an  item  made  by  Toko  Jaya  Indah  Bangunan  and  this  prediction  system  is  made  using  the  Java  language,  MySQL database and desktop-based.
Keywords — Prediction, Purchase, Building Materials, Single Exponential Smoothing, Waterfall

## I. P ENDAHULUAN
Prediksi  merupakan  proses  memproyeksikan  nilai  atau kejadian  di  masa  depan,  seperti  permintaan  terhadap  produk- produk  tertentu  dalam  periode  yang  akan  datang.  Meskipun pada  dasarnya  prediksi  hanya  berupa  perkiraan,  namun dengan  menggunakan  metode-metode  khusus,  prediksi  dapat menjadi lebih dari sekadar perkiraan semata, dalam esensinya, prediksi  dapat  dianggap  sebagai  perkiraan  yang  didasarkan pada pengetahuan ilmiah atau estimasi yang terdidik[1]. Salah satu contoh penerapan prediksi ini ada pada sistem yang akan penulis  terapkan  pada  Toko  Jaya  Indah  Bangunan Tanjungpinang.  Salah  satu  peritel  di  Tanjungpinang,  Toko Jaya  Indah  Bangunan,  berfokus  pada  penjualan  dan penyediaan  berbagai  macam  bahan  bangunan,  lokasinya berada di Jalan Gatot Subroto No. 38, Tanjungpinang. Dalam melakukan  pengadaan  barang,  Toko  Jaya  Indah  Bangunan Tanjungpinang  biasanya  mengecek  terlebih  dahulu  stok barang-barang yang ada digudang dan juga melihat tren pasar barang  apa  yang  sedang  booming  saat  ini.  Jika  ada  produk yang akan diperkenalkan dan barang yang sedang populer saat ini,  Toko  Jaya  Indah  Bangunan  akan  segera  memasukkan barang-barang tersebut ke dalam stoknya. Namun, masalahnya muncul ketika jumlah pesanan tidak sesuai dengan permintaan masyarakat, yang mengakibatkan penumpukan stok di gudang. Hal  ini menghambat kemampuan Toko Jaya Indah Bangunan untuk  memesan  barang  lainnya  dan  memeriksa  persediaan secara efisien. Selain itu, toko ini belum menggunakan sistem otomatis  yang  terintegrasi  dengan  database  untuk  memeriksa stok  barang,  sehingga  proses  pengadaan  barang  menjadi lambat dan kurang akurat.
Dalam  mengatasi  masalah  tersebut,  Toko  Jaya  Indah Bangunan dapat mengimplementasikan sistem yang memungkinkan pengecekan stok barang secara real-time tanpa harus  melakukan  pengecekan  langsung  di  gudang.  Selain itu, mereka  juga  dapat  menentukan  jumlah  barang  yang  akan diadakan  menggunakan  sistem  prediksi.  Model  prediksi  yang dapat  membantu  Toko  Jaya  Indah  Bangunan  adalah  model deret  waktu  (time  series),  dan  metode  peramalan  yang digunakan  adalah  Single  Exponential  Smoothing.  Model prediksi  ini  dipilih  karena  data  yang  diperoleh    mengandung pola  stationer  (cenderung  tetap  dan  tidak  berubah)  sehingga sangat  cocok  digunakan  pada  metode  Single  Exponential Smoothing  [2].  Pentingnya  penggunaan  metode  Single Exponential  Smoothing  sangatlah  tinggi,  pertama,  Single Exponential  Smoothing  menawarkan  solusi  yang  sederhana dan  mudah  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan pengecekan  stok  manual  yang  memakan  waktu  dan  tenaga. Kedua,  Single  Exponential  Smoothing  mampu  menghasilkan prediksi  akurat  atas  permintaan  bahan  bangunan,  sehingga membantu  toko  untuk  menghindari  kekurangan  stok  dan kelebihan  stok  yang  dapat  mengakibatkan  kerugian  finansial. Ketiga, prediksi akurat memungkinkan toko untuk menentukan  jumlah  barang  yang  optimal  untuk  diadakan, sehingga  meminimalkan  biaya  pengadaan  dan  penyimpanan. Keeempat,  dengan  pengelolaan  stok  yang  efisien  dan  akurat, toko  dapat  meningkatkan  pelayanan  kepada  pelanggan  dan meningkatkan daya saing di tengah persaingan industri bahan bangunan yang ketat. Kelima, data penjualan bahan bangunan
di  Toko  Jaya  Indah  Bangunan  menunjukkan  pola  stationer, yang  ideal  untuk  penggunaan  metode  Single  Exponential Smoothing.
Oleh  karena  itu,  dengan  menggunakan  metode  Single Exponential  Smoothing  ini  merupakan  pilihan  yang  tepat untuk  membantu  toko  dalam meningkatkan efisiensi, akurasi, dan  optimasi  dalam  pengelolaan  stok  dan  pengadaan  bahan bangunan.  Hal  ini  pada  akhirnya  akan  meningkatkan  daya saing toko dan memberikan pelayanan yang lebih baik kepada pelanggan.  Dari  permasalahan  yang  terjadi  diatas,  membuat penulis  tertarik  untuk  mengimplementasikan  ilmu  yang penulis  dapat  dibangku  perkuliahan  pada  toko  ini  dengan membuat  skripsi  yang  berjudul  “Sistem  Prediksi  Pengadaan Bahan  Bangunan  Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing Pada Toko Jaya Indah Bangunan Tanjungpinang”.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Bagian  ini  menjelaskan  data,  tahapan  dan  alur  penelitian, Bagian  ini  menjelaskan  secara  rinci  tentang  penelitian  yang dilakukan.  Metodologi  penelitian  merupakan  suatu    proses pemilihan  cara  yang  spesifik  dalam  menjalankan  riset  untuk memperoleh  kebenaran  menggunakan  penelusuran  dengan tata cara tertentu.

## A. Metode Pengumpulan Data

## 1. Observasi
Pengumpulan data dilakukan dengan mengunjungi instansi secara  langsung  untuk  memperoleh  in form asi  dan  keterangan yang  terkait  dengan  topik  yang  sedang  dibahas.  Penulis melakukan analisis terhadap objek penelitian, yaitu Toko Jaya Indah Bangunan di Tanjungpinang.

## 2. Wawancara
Mengadakan sesi wawancara dengan pihak terkait sebagai upaya  tambahan  untuk  mendapatkan  in form asi  yang diperlukan  dalam  pengembangan  sistem  yang  direncanakan. Narasumber  yang  diwawancarai  meliputi  pemilik  dan  staf Toko Jaya Indah Bangunan di Tanjungpinang.

## 3. Studi Kepustakaan
Studi  kepustakaan  adalah  proses  mencari  literatur  yang relevan  dengan  tujuan  membaca  dan  mempelajari  literatur yang  relevan  dengan  subjek  penelitian.  Studi  pustaka dilakukan  dengan  cara  mempelajari  teori-teori,  buku-buku, dan  sumber-sumber  lainnya  yang  berhubungan  dengan  objek permasalahan  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  sistem prediksi.

## B. Metode Pengembangan Perangkat Lunak
Metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang  digunakan dalam  membangun  sistem  in form asi  ini  menggunakan  model Waterfall ( Classic  Life  Cycle )  yang  menyarankan  pembuatan perangkat lunak secara sistematik dan berurutan yang dimulai dari tingkatan sistem tertinggi dan berlanjut ke tahap analisis, desain,  pengkodingan,  pengujian  dan  pemeliharaan[4]. Kelebihan  dari  metode  ini  adalah  terstruktur,  dinamis,  dan sequential .  Metode Waterfall dapat  di  lihat  pada Gambar  1.1 yang  diambil  oleh  Adi  Nugroho  dari  buku Object  Oriented Programming With C++ .
Analisis Pemeliharaan Testing Implementasi Perancangan Perencanaan Gambar 1. Diagram Waterfall
Paradigma  dari  tahapan  model waterfall adalah  sebagai berikut:
1. Perencanaan
Pada  tahap  perencanaan,  dilakukan  pengumpulan  data yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dan  identifikasi masalah yang relevan dengan permasalahan yang ada. Hal ini bertujuan untuk menyusun rancangan yang dapat menyelesaikan masalah yang telah diidentifikasi [5].
2. Analisis
Analisi  yaitu  tahap  melakukan  analisis  kebutuhan  sistem yang akan dibangun agar sesuai dengan kebutuhan pengguna. Dimana  kita  melakukan  pemodelan  data  untuk  merancang database dan struktur data. Mendekomposisi use case diagram lebih lanjut, objek-objek, dan hubungan antar objek[6]. 3. Perancangan
Setelah  melakukan  analisis,  tahap  selanjutnya  adalah perancangan, di mana kami menentukan bagian-bagian sistem berdasarkan analisis kebutuhannya untuk membuat perancangan dan  mencoba mencari  solusi  permasalahan yang didapat  dari  tahap  analisis.  Fokus  dari  tahap  perancangan adalah platform yang akan digunakan untuk menerapkan hasil analisis.
4. Implementasi
Pada  tahap  implementasi,  kita  mengimplementasikan hasil  perancangan  sistem  ke  situasi  yang  nyata.  Disini  kita mulai  menggunakan  pemilihan  perangkat  keras,  penyusunan perangkat lunak aplikasi (pengkodingan atau coding ). 5. Testing
Sistem  yang  kita  buat  sudah  kemudian  dilakukan pengujian  untuk  menilai  apakah  sudah  sesuai  dengan kebutuhan  pengguna  atau  belum.  Jika  belum,  proses selanjutnya  adalah  iteratif,  yaitu  kembali  ke  tahap-tahap sebelumnya.
6. Pemeliharaan
Pada  tahap  ini,  sistem  dipelihara  dan  ditingkatkan  untuk memenuhi  kebutuhan.  Setelah  publikasi,  pemeliharaan melibatkan  pemeriksaan  kesalahan  sistem  dan  direkomendasi untuk diperbaiki jika ada kesalahan pada sistem.
Itulah  tahapan  secara  rinci  dalam  model  waterfall,  yang masing-masing  mengalir  dari  satu  tahap  ke  tahap  berikutnya tanpa kembali ke tahap sebelumnya.

## C. Penjualan
Penjualan  secara  umum  ada  2,  yaitu  penjualan  tunai  dan penjualan  kredit.  Penjualan  yang  dilakukan  dengan  tidak  ada sistem hutang disebut dengan penjualan tunai[7]. Sedangankan penjualan yang dilakukan dengan sistem hutang disebut  dengan  penjualan  kredit.  Menurut  Soemarso, penjualan merupakan pendapatan yang diperoleh dari menjual barang  yang  mana  jumlah  yang  dibebankan  kepada  pembeli untuk  barang dagang yang diserahkan merupakan pendapatan perusahaan yang bersangkutan [8].
Penjualan tunai merupakan suatu kegiatan atau usaha yang dilakukan manusia untuk menyampaikan barang kebutuhan yang telah dihasilkan kepada mereka yang memerlukan dengan imbalan uang menurut harga yang telah ditentukan[9]. Sedangkan Anisa Firdaus mengatakan bahwa penjualan tunai merupakan penjualan yang dilakukan dengan cara pembelian membayar pada waktu barang diberikan, setelah penjual menerima uang pembayaran maka barang diserahkan bersama dengan transakasi penjualan pada pembeli[10] .

## D. Prediksi
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di masa  depan  berdasarkan  in form asi  masa  lalu  dan  sekarang yang  dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil[11].  Prediksi tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang akan  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari  jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi.
Dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  pengertian prediksi adalah kegiatan untuk menduga hal yang akan terjadi. Beberapa definisi lainnya tentang prediksi :
1.  Prediksi  diartikan  sebagai  penggunaan  teknik-teknik statistik  dalam  bentuk  gambaran  masa  depan  berdasarkan pengolahan angka-angka historis[12].
2.  Prediksi  (forecasting)  adalah  suatu  kegiatan  yang memperkirakan  apa  yang  terjadi  pada  masa  akan  datang. Masalah  pengambilan  keputusan  merupakan  masalah  yang dihadapi maka peramalan juga merupakan masalah yang harus dihadapi karena peramalan berkaitan erat dengan pengambilan suatu keputusan[13].

## E. Metode Single Exponential Smoothing (SES)
Metode Single Exponential Smoothing merupakan pengembangan  dari  metode Moving  Average ,  dalam  metode ini  peramalan  dilakukan  dengan  mengulang  perhitungan secara  terus-menerus  dengan  menggunakan  data  terbaru, setiap  data  terbaru  diberi  bobot  yang  lebih  besar[14].  Tujuan dari  metode  ini  adalah  menentukan  nilai  α  yang meminimumkan MSE pada kelompok penguji.
Pada metode ini bobot yang diberikan pada data yang ada sebesar α untuk data yang terbaru. Besarnya α adalah antara 0 dan  1,  menggunakan  nilai  alpha  1  digit  dibelakang  koma, semakin  mendekati  1  berarti  data  terbesar  lebih  diperhatikan. Secara sistematis besarnya forecast adalah :
𝑆𝑡 +1= 𝛼𝑋𝑡 +(1– 𝛼 ) 𝑆𝑡 Keterangan : 𝑆𝑡 +1 = nilai peramalan ke t+1
𝑋𝑡 = data aktual ke t 𝛼 = parameter dengan nilai 0 sampai 1
𝑆𝑡 = nilai peramalan ke t
Mean  Absolute  Error adalah  rata-  rata  nilai absolute dari kesalahan  dalam  peramalan  (tidak  dihiraukan  tanda  positif atau negatifnya) :
Mean  Square  Error adalah  kuadrat  rata–rata  kesalahan dalam peramalan :
Keterangan : Xt = data sebenarnya terjadi Ft = data ramalan dihitung dari model yang digunakan n = banyak data hasil ramalan
Prinsip  dalam  menghitung  kesalahan  peramalan  ( forecast error )  yaitu  model  yang  baik  adalah  model  yang mempunyai kesalahan error paling  kecil  dari  terhadap  data  pengamatan yang sebenarnya dilapangan.
Mean  Absolute Percent  Error  merupakan  metode perhitungan  kesalahan  yang  dihitung  dengan  mencari persentasi  kesalahan  dari  setiap  periode  prediksi,  kemudian membaginya dengan jumlah data atau periode yang digunakan.
Keterangan : n = jumlah periode Ft = peramalan pada periode ke t At = data aktual pada periode ke t
a. Class Diagram
Class  diagram yaitu  model  statis  yang  menunjukkan struktur,  deskripsi,  dan  hubungan  kelas.  Nama  kelas,  atribut, dan operasi/metode terdiri dari diagram kelas.
Gambar 2. Class Diagram
b. Use Case Diagram
Use case diagram adalah representasi visual dari interaksi antara  pengguna  (aktor)  dengan  sistem.  Dibawah  ini menunjukkan use  case  diagram dari  kegiatan  yang berlangsung di Toko Jaya Indah Bangunan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil dan pembahasan dari penelitian ini yaitu menghasilkan  sebuah  sistem  prediksi  berbasis desktop untuk membantu  Toko  Jaya  Indah  Bangunan  Tanjungpinang  dan dapat  digunakan  oleh  pemilik  dan  pekerja  pada  Toko  Jaya Indah Bangunan Tanjungpinang dalam melakukan pengadaan bahan bangunan dan meningkatkan efisiensi. Sistem ini terdiri dari  dua  role  pengguna  yaitu  admin  yang  hanya  bisa  diakses oleh pemilik dan user yang dapat diakses oleh pekerja. Kedua role pengguna ini memiliki akses yang berbeda. Pada halaman admin semua menu yang ada pada sistem dapat diakses tanpa pembatasan, sedangkan halaman user tidak dapat akses masuk ke form data user, data barang, dan data supplier [15] . Sistem ini menggunakan metode Single Exponential Smoothing untuk memprediksi  permintaan  bahan  bangunan  dan  memberikan prediksi yang akurat dengan mempertimbangkan data historis . Sehingga  sistem  prediksi  ini  membantu  Toko  Jaya  Indah Bangunan  dalam  beberapa  aspek  diantaranya,  meningkatkan efisiensi sistem dalam mengotomatisasi proses pengadaan dan membantu dalam membuat keputusan yang lebih tepat terkait stok  dan  pemesanan.  Membantu  dalam  meminimalisir kelebihan  stok  dan  kekurangan  stok,  sehingga  menghemat biaya  penyimpanan  dan  pembelian.  Meningkatkan  kepuasan pelanggan  membantu  dalam  memastikan  ketersediaan  bahan bangunan, sehingga meningkatkan kepuasan pelanggan.
1. Halaman Form Login
Gambar 4. Halaman Form Login

## 2. Halaman Menu Utama
Gambar 5. Halaman Menu Utama
3. Halaman Form Data Barang Gambar 6. Halaman Form Data Barang
4. Halaman Form Data Supplier
Gambar 7. Halaman Form Data Supplier
5. Halaman Form Pembelian
Gambar 8. Halaman Form Pembelian
6. Halaman Form Persediaan Gambar 9. Halaman Form Persediaan
7. Halaman Form Penjualan
Gambar 10. Halaman Form Penjualan

## 8. Halaman Form Perhitungan Prediksi
Gambar 11. Halaman Form Perhitungan Prediksi
9. Halaman Form Hasil Peramalan Gambar 11. Halaman Form Hasil Peramalan
10. Halaman Form Cetak Laporan
Gambar 12. Halaman Form Cetak Laporan
11. Halaman Form Data User
Gambar 13. Halaman Form Data User

## Gambar 14. Laporan Hasil Prediksi

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  merancang  dan  membangun  sistem  prediksi pengadaan  bahan  bangunan  menggunakan  metode Single Exponential  Smoothing pada  Toko  Jaya  Indah  Bangunan Tanjungpinang  ini,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan adalah sebagai berikut :
1. Dengan  sistem  prediksi  ini  proses  pengadaan  barang menjadi  lebih  cepat  dikarenakan  data  pengadaan sebelumnya  telah  terdata  di  database  sehingga  tidak perlu  melakukan  pengecekan  secara  manual  terlebih dahulu.
2. Dengan  adanya  sistem  prediksi  ini  maka  dapat meminimalisir terjadinya penumpukan stok pengadaan  bahan  bangunan  di  gudang  dikarenakan proses  pengadaan  bahan  bangunan    telah  dilakukan dengan  menggunakan  sistem  sehingga  tidak  perlu melakukan  pengecekan  dengan  melihat  persediaan bahan bangunan pada bagian gudang terlebih dahulu.
3. Sistem  prediksi  ini  mampu  melakukan  prediksi berdasarkan  data  pengadaan  sebelumnya  sehingga jumlah  barang  yang  diadakan  sesuai  permintaan konsumen  berdasarkan  data  pengadaan  yang  telah terjadi sebelumnya.
4. Berdasarkan  hasil  pengamatan  terhadap  Toko  Jaya Indah Bangunan Tanjungpinang maka dapat disimpulkan  bahwa  sistem  ini  membutuhkan  data yang  banyak  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang lebih akurat.
5. Berdasarkan  Lewis  (1982),  nilai  MAPE  dapat diinterpretasikan atau ditafsirkan ke dalam 4 kategori yaitu sebagai berikut : 1. < 10% = sangat akurat 2. 10-20% = baik 3. 20-50% = wajar 4. >50% = tidak akurat
Maka dapat disimpulkan tingkat akurasi dari sistem prediksi ini memiliki kemampuan yang baik dikarenakan MAPE yang dihasilkan adalah 16.48% yang berada diantara 10% sampai dengan 20%.
R EFERENSI
[1] M. R. Kurniawan, J. Dedy Irawan, and F. Santi Wahyuni, “Forecasting Penjualan Kopi Dengan Metode Exponential Smoothing Berbasis Web (Studi Kasus Kedai Psycoffee),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 517–525, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i2.3739.
[2] S.  Alfarisi,  “Sistem  Prediksi  Penjualan  Gamis  Toko  QITAZ Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing,” JABE (Journal Appl. Bus. Econ. , vol. 4, no. 1, p. 80, 2017, doi: 10.30998/jabe.v4i1.1908.
[3] M.  N.  Adlini,  A.  H.  Dinda,  S.  Yulinda,  O.  Chotimah,  and  S.  J. Merliyana, “Metode Penelitian Kualitatif Studi Pustaka,” Edumaspul J. Pendidik. , vol. 6, no. 1, pp. 974–980, 2022, doi: 10.33487/edumaspul.v6i1.3394.
[4] A.  Adel  and  B.  Abdullah,  “A  Comparison  Between  Three  SDLC Models  Waterfall  Model,  Spiral  Model,  and  Incremental/Iterative Model,” IJCSI Int. J. Comput. Sci. Issues , vol. 12, no. 1, pp. 106–111, 2015.
[5] Y.  De,  D.  Abhinaya,  S.  Kumara,  D.  Sri,  and  N.  Wahyuni, “Perancangan  Sistem  Informasi  Berbasis  Web  Pada  D’Lofa  Laundry Menggunakan Metode Waterfall,” vol. 3, no. 1, pp. 10–17, 2024.
[6] S. D. Pangestu, I. Ratna, and I. Astutik, “Rancangan aplikasi kasir toko kelontong berbasis website menggunakan metode waterfall 1.,” vol. 9, no. 1, pp. 125–135, 2024.
[7] S. Anwar, A. Sudrajat, and N. E. S. Rohmah, “Aplikasi Pembelian Dan Penjualan  Pada  Toko  Sembako  Bilhil,” J.  Econ.  Accounting,  Tax, Manag. , vol. 2, no. 1, pp. 43–52, 2023.
[8] F. Purwaningtias, “E-commerce Penjualan Berbasis Metode OOAD,” J. Cendikia , vol. XV, no. April, pp. 1–5, 2018.
[9] A.  Sitorus,  Maria  Christina  &  Kuriawan,  “Pengaruh  Penjualan  Tunai Dan  Penjualan  Kredit  Terhadap  Profitabilitas  Perusahaan  Pada  PD Gloria Bandung,” J. Financ. , vol. 2, no. 1, pp. 13–23, 2021.
[10]  J. E. Bisnis, “Pemanfaatan Media Sosial sebagai Sarana Promosi untuk Meningkatkan  Daya  Saing  dan  Tingkat  Penjualan  di  Swalayan  Surya Ponorogo,” pp. 107–115, 2024.
[11]  S. A. Pratiwi, A. Fauzi, S. Arum, P. Lestari, and Y. Cahyana, “Prediksi Persediaan  Obat  Pada  Apotek  Menggunakan  Algoritma  Decision Tree,” vol. 4, no. 4, pp. 2381–2388, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1681.
[12]  P. T. Calispo and J. Abadi, “Implementasi Metode Double Exponential Smoothing  untuk  Aplikasi  Peramalan  Persediaan  Barang  Dagang ( Studi Kasus :,” 2023.
[13]  A.  D.  Putra,  “Prediksi  Penjualan  Harian  Menggunakan  Metode  Trend Moment  Pada  Depot  Air  Minum  Isi  Ulang  Lisya,”  vol.  4,  no.  4,  pp. 1953–1961, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i4.1629.
[14]  Y.  D.  Rosita  and  L.  S.  Moonlight,  “Perbandingan  Metode  Prediksi untuk  Nilai  Jual  USD:  Holt-Winters,  Holt’s,  dan  Single  Exponential Smoothing,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. ,  vol.  5,  no.  4,  pp. 322–333, 2024, doi: 10.35746/jtim.v5i4.473.
[15]  Y.  Mulyanto,  E.  S.  Susanto,  and  A.  Kumalasari,  “Material  Inventory Information  System  At  UD.  Alam  Raya  Web-Based  Using  The Waterfall Method,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2024.