## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425
Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Pada Peramalan Penjualan
Di UD. Kaya Rasa Berbasis Web
Hafedo Rakhmad Prasetyo 1 , Febry Eka Purwiantono 2*
1 STIKI Malang, Teknik Informatika, Jl. Raya Tidar No.100, Karangbesuki, Kec. Sukun, Kota Malang, Jawa Timur 65146, Indonesia
2 STIKI Malang, Manajemen Informatika, Jl. Raya Tidar No.100, Karangbesuki, Kec. Sukun, Kota Malang, Jawa Timur 65146, Indonesia
Informasi Artikel Abstrak Diterima: 05-05-2023 Direvisi: 20-06-2023 Diterbitkan: 30-06-2023 Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membantu  meramalkan penjualan  kue  dan  makanan  pada  UD.  Kaya  Rasa  yang  tidak menentu,  penjualannya  bisa  naik  turun  setiap  periode penjualannya. Dari permasalahan yang telah disebutkan, maka diperlukan sebuah sistem yang dapat meramalkan penjualan kue  dan  makanan  yaitu  Single  Exponential  Smoothing  (SES). Penelitian  ini  menggunakan  model  SDLC  Waterfall  pada pengembangan  sistem,  sedangkan  aplikasinya  akan  dibuat berbasis  website  menggunakan  framework  CodeIgniter. Sedangkan  untuk  pengujian  sistem  yang  dilakukan  adalah menggunakan black box testing. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi peramalan berbasis website yang dapat meramalkan penjualan kue dan makanan pada periode selanjutnya dengan menggunakan  data  aktual  penjualan  periode  sebelumnya. Sehingga UD. Kaya Rasa dapat memperkirakan penjualan, dan keuntungan penjualan pada periode selanjutnya secara akurat sesuai dengan rumus SES.

## Abstract
This research was conducted to help forecast the sales of cakes and foods at UD. Kaya  Rasa, which fluctuates and experiences varying  sales  volumes  in  each  sales  period.  Based  on  the aforementioned problem, a system is needed to forecast the sales of cakes and foods, namely Single Exponential Smoothing (SES). This  research  uses  the  SDLC  Waterfall  model  for  system development, while the application will be web-based using the CodeIgniter  framework.  Black  box  testing  is  conducted  for system  testing.  The  result  of  this  research  is  a  web-based forecasting application that can predict the sales of cakes and food  in  the  next  period  based  on  actual  sales  data  from  the previous  period.  As  a  result,  UD.  Kaya  Rasa  can  accurately estimate sales and sales profits for the next period using the SES formula.

## Kata Kunci
CodeIgniter;  Peramalan;  SES;  Single Exponential Smoothing; Website
*Email Korespondensi: febry@stiki.ac.id
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## 1. Pendahuluan
UD. Kaya Rasa adalah Usaha Dagang yang menjual berbagai macam kue dan makanan.  UD. Kaya Rasa telah berdiri dari tahun 2005 sampai saat ini. Jumlah penjualan pada perusahaan ini tidak menentu, penjualannya bisa naik turun setiap periode penjualannya dan data penjualannya bersifat fluktuatif dan tidak memiliki tren yang konsisten. Hal tersebut membuat perusahaan kesulitan dalam merencanakan dan mengontrol produksi kue dan makanan, sehingga diusulkan sebuah peramalan yang dapat memperkirakan berapa jumlah produk yang akan dipesan pada periode penjualan selanjutnya, perkiraan produk mana yang paling banyak terjual pada  periode  penjualan  selanjutnya,  dan  perkiraan  jumlah  keuntungan  yang  akan  didapat  pada  periode penjualan selanjutnya. Periode yang dimaksud adalah harian, mingguan atau bulanan.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing  (SES) sebagai  peramalan karena SES memiliki kemampuan untuk menyesuaikan diri dengan data bersifat tren dan fluktuaktif (Jayanti dkk, 2020). Pada dasarnya peramalan (forecast) merupakan perkiraan tentang suatu kejadian di masa depan (Agustinawati  Purba, 2015). Peramalan merupakan ilmu  yang sangat  berguna bila diterapkan  pada bidang kehidupan,  terutama  pada  perencanaan  untuk  memprediksi  berbagai  macam  keadaan  di  masa  yang  akan datang. Ramalan bisa dilakukan secara kuantitatif atau kualitatif (Santika dkk, 2020) Sedangkan menurut (Auji Fyanda & Ula, 2017) peramalan adalah ilmu yang digunakan untuk memprediksi kejadian yang ada di masa depan. Peramalan ini bisa dicapai dengan mengambil data historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan  menggunakan  beberapa  pemodelan  sistem  atau  juga  bisa  dengan  menggunakan  kombinasi  model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer.
Dengan adanya peramalan penjualan ini diharapkan pemilik UD. Kaya Rasa dapat mengambil suatu keputusan yang  sesuai  dengan  hasil  peramalan.  Selain  cocok  dengan  data  bersifat  tren  dan  fluktuaktif,  metode  SES digunakan  sebagai  peramalan  karena  sesuai  dengan  kebutuhan  UD.  Kaya  Rasa,  dimana  peramalan  yang dibutuhkan oleh  perusahaan adalah  peramalan jangka pendek berdasarkan deret  waktu  (Arridho  & Astuti, 2020;  Kristanti  &  Darsyah,  2018).  Pada  penelitian  sebelumnya  (Fimelya,  2018)  dibuat  sebuah  peramalan pers ediaan bahan baku pada Summer Lovin’ Co Florist untuk bulan selanjutnya (peramalan bulanan). Pada penelitian ini tidak hanya dapat meramalkan untuk bulan selanjutnya, tetapi juga dapat meramalkan untuk minggu  berikutnya  serta  meramalkan  untuk  hari  berikutnya  (peramalan  bulanan,  mingguan,  dan  harian). Peramalan  ini  akan  diimplementasikan  dalam  bentuk website berbasis  PHP  menggunakan framework CodeIgniter .

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1 Pengumpulan Data
Teknik yang dipakai untuk mengumpulkan data dan informasi pada penelitian ini adalah dengan melakukan wawancara dengan pemilik UD. Kaya Rasa untuk mengetahui proses bisnis saat ini, dan untuk mengetahui data aktual penjualan kue dan makanan yang akan digunakan untuk melakukan peramalan.

## 2.2 Analisa Data
Data yang diperlukan adalah data aktual penjualan kue dan makanan pada periode penjualan sebelumnya. Data yang  diperoleh  akan  digunakan  dalam  perhitungan  peramalan  pada  periode  penjualan  selanjutnya menggunakan Single Exponential Smoothing (SES) . Berikut adalah tahapan peramalan pada metode SES: (1) Data akan dibagi menjadi 3, yaitu data aktual untuk peramalan bulanan, data aktual untuk peramalan mingguan dan data aktual untuk peramalan hari. (2) Ketiga data aktual tersebut akan diolah menggunakan metode SES . (3) Hasil pengolahan data menggunakan metode SES akan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). MAPE digunakan pada penelitian ini karena dapat menghitung rata-rata persentase kesalahan absolut antara nilai aktual dan nilai peramalan serta sangat mudah diinterpretasikan bila dibandingkan dengan metode uji validasi lainnya (Nabillah & Ranggadara, 2020).

## 2.3 Prosedur Penelitian
Untuk prosedur penelitian ini menggunakan model Software Development Life Cycle (SDLC) Waterfall . Menurut (Naga  dkk,  2018). SDLC  Waterfall merupakan  tahapan  menciptakan  sistem  serta  metodologi  yang  dipakai untuk membangun sebuah sistem. Pada penelitian, SDLC yang dipakai hanya sampai tahap Testing (pengujian sistem dan evaluasi peramalan).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Data Aktual Penjualan
Berdasarkan wawancara langsung dengan pemilik UD. Kaya Rasa, didapatkan data aktual selama enam bulan. Data aktual penjualan kue dan makanan pada UD. Kaya Rasa dibagi menjadi tiga yaitu bulan, minggu, dan hari.

## 3.2 Metode Single Exponential Smoothing
Metode Single Exponential Smoothing ini akan diterapkan dalam peramalan penjualan kue dan makanan pada UD. Kaya Rasa. Berikut rumus untuk metode Single Exponential Smoothing:
Keterangan: Ft+1 : Nilai prediksi untuk periode t+1. 𝛼 : Konstanta smoothing (0 < 𝛼 < 1). 𝑋𝑡 : Nilai aktual periode ke-t. 𝐹𝑡 : Nilai prediksi periode ke-t.
Metode  peramalan  yang  baik  adalah  metode  yang  memberikan  presentase error yang  paling  rendah. Presentase error merupakan  selisih  antara  data  aktual  dan  data  peramalan.  Seperti  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya,  pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) untuk menghitung presentase error . Berikut rumus yang dapat digunakan untuk mencari MAPE :
PE= ∑ |X t −F t | X t 𝑥100%
MAPE= 𝑃𝐸 𝑛
Keterangan:
PE
: Percentage Error. MAPE : Mean Absolute Percentage Error. 𝑋𝑡 : Nilai aktual periode ke-t. 𝐹𝑡 : Nilai prediksi periode ke-t. n
: Total data.

## 3.3 Peramalan Bulanan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing
Berdasarkan data aktual yang diperoleh dan rumus metode Single Exponential Smoothing , maka menghasilkan peramalan bulanan seperti yang terlihat pada Tabel 1, dimana PE merupakan Percentage Error .
F t+1 = 𝛼 𝑋 𝑡 +(1- 𝛼 ) 𝐹 𝑡
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## Tabel 1. Hasil Peramalan Bulanan Menggunakan Single Exponential Smoothing (SES)
𝛼 SES / PE Agustus September Oktober November Desember Januari 0,1 SES 5536 5572,8 5570,12 5605,108 5597,1972 5625,27748 PE 6,23% 0,48% 5,91% 1,43% 4,78% - 0,2 SES 5536 5609,6 5596,88 5661,504 5634,4032 5683,12256 PE 6,23% 1,15% 5,46% 2,45% 4,14% - 0,3 SES 5536 5646,4 5616,28 5707,396 5652,9772 5720,48404 PE 6,23% 1,81% 5,13% 3,28% 3,83% - 0,4 SES 5536 5683,2 5628,32 5744,992 5657,3952 5745,63712 PE 6,23% 2,47% 4,93% 3,96% 3,75% - 0,5 SES 5536 5720 5633 5776,5 5651,25 5764,625 PE 6,23% 3,14% 4,85% 4,53% 3,86% - 0,6 SES 5536 5756,8 5630,32 5804,128 5637,2512 5781,70048 PE 6,23% 3,8% 4,89% 5,03% 4,1% - 0,7 SES 5536 5793,6 5620,28 5830,084 5617,2252 5799,76756 PE 6,23% 4,46% 5,06% 5,5% 4,44% - 0,8 SES 5536 5830,4 5602,88 5856,576 5592,1152 5820,82304 PE 6,23% 5,13% 5,36% 5,98% 4,86% - 0,9 SES 5536 5867,2 5578,12 5885,812 5561,9812 5846,39812 PE 6,23% 5,79% 5,77% 6,51% 5,28% -
Berdasarkan hasil peramalan bulanan yang  terdapat pada Tabel 1, maka dilakukan uji evaluasi percentage error  menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  2.  Dimana percentage error terkecil didapatkan dari 𝛼 = 0,1.
Tabel 2. MAPE pada Peramalan Bulanan
Data Aktual 0,1 0,2
0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 5536 - - - - - - - - - 5904 6,23 6,23 6,23 6,23 6,23 6,23 6,23 6,23 6,23 5546 0,48 1,15 1,81 2,47 3,14 3,80 4,46 5,13 5,79 5920 5,91 5,46 5,13 4,93 4,85 4,89 5,06 5,36 5,77 5526 1,43 2,45 3,28 3,96 4,53 5,03 5,50 5,98 6,51 5878 4,78 4,14 3,83 3,75 3,86 4,10 4,44 4,86 5,38 MAPE 3,13 3,23 3,38 3,55 3,76 4,00 4,28 4,59 4,94
Selanjutnya  pada  peramalan  mingguan  juga  dilakukan  uji  evaluasi  presentase  error  menggunakan  MAPE seperti yang terlihat pada Tabel 3. Hasilnya 𝛼 = 0,3 menghasilkan percentage error terkecil.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 44
Tabel 3. MAPE pada Peramalan Mingguan Data Aktual 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 27 - - - - - - - - - 28 74,95 74,95 74,95 74,95 74,95 74,95 74,95 74,95 74,95 29 56,58 46,58 36,58 26,58 16,58 6,58 3,42 13,42 23,42 30 63,09 52,82 44,05 36,79 31,03 26,77 24,02 22,78 23,03 31 42,68 23,42 8,28 3,34 12,04 18,41 23,06 26,57 29,56 32 53,81 39,05 29,35 23,50 20,49 19,48 19,81 21,01 22,78 33 30,62 7,49 6,91 15,58 20,76 24,06 26,55 28,89 31,48 34 46,01 29,94 21,87 18,51 17,74 18,30 19,54 21,17 23,13 35 21,95 1,31 12,82 18,42 21,40 23,46 25,40 27,57 30,13 36 39,92 24,35 18,42 16,86 17,12 18,11 19,43 21,01 22,88 37 14,58 7,36 16,14 19,84 21,92 23,67 25,56 27,73 30,28 38 34,84 20,59 16,52 16,07 16,78 17,90 19,25 20,84 22,73 39 8,47 11,38 17,91 20,48 22,15 23,79 25,63 27,78 30,30 40 30,53 17,95 15,37 15,56 16,47 17,64 19,01 20,62 22,52 41 27,67 14,59 11,00 9,58 8,48 7,31 5,96 4,38 2,52 42 0,12 17,77 23,07 25,67 27,68 29,44 30,95 32,16 33,00 43 24,92 14,34 12,89 13,45 14,62 16,17 18,04 20,18 22,53 44 3,43 18,04 21,30 22,57 23,59 24,71 26,12 27,95 30,33 45 22,68 14,18 13,82 14,84 16,16 17,59 19,12 20,81 22,73 46 6,11 18,21 20,44 21,46 22,56 23,95 25,68 27,78 30,30 47 20,60 13,78 13,98 15,06 16,26 17,54 18,95 20,56 22,47 48 8,73 18,77 20,42 21,43 22,63 24,12 25,90 27,99 30,49 49 19,03 13,66 14,20 15,28 16,44 17,69 19,10 20,73 22,64 50 17,35 11,17 10,18 9,42 8,47 7,33 5,99 4,41 2,53 51 13,22 22,19 24,62 26,60 28,50 30,25 31,77 33,00 33,84 52 15,98 11,59 11,98 12,93 14,21 15,83 17,76 19,96 22,37 53 13,93 20,73 21,91 22,74 23,60 24,64 25,97 27,75 30,08 MAPE 0,264 0,210 0,200 0,199 0,205 0,211 0,221 0,238  0,257
Pada peramalan harian juga dilakukan uji evaluasi presentase error menggunakan MAPE seperti yang terlihat pada Tabel 4. Hasilnya 𝛼 = 0,1 menghasilkan percentage error terkecil.

## Tabel 4. MAPE pada Peramalan Harian
Data Aktual 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 368 - - - - - - - - - 370 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 368 - - - - - - - - - 368 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 370 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 0,54 368 0,05 0,11 0,16 0,22 0,27 0,32 0,38 0,43 0,49 MAPE 0,00189  0,00198  0,00207  0,00216  0,00225  0,00234  0,00243  0,00252  0,00261
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Berdasarkan  hasil  uji  coba  evaluasi percentage  error menggunakan  MAPE,  maka  peneliti  memutusakan menggunakan 𝛼 = 0,1 untuk diimplementasikan pada program yang akan dibuat. 𝛼 = 0,1 dipilih karena pada peramalan bulanan dan harian menggunakan metode SES menghasilkan nilai error terkecil.

## 3.4 Use Case Diagram
Use  Case  Diagram adalah  suatu  teknik  pemodelan  yang  bertujuan  untuk  menjelaskan  proses  bisnis  pada penelitian  ini  menggunakan  sudut  pandang administrator dan owner (Nadiva  Ramandani  dkk,  2023)  Pada Gambar 1 dan 2 menunjukkan bagaimana hubungan antara aktor sebagai Admin, Own er dan Use Case . Admin dan Owner mempunyai hak untuk mengakses, melihat dan mengolah data pada semua fitur setelah melakukan proses login pada aplikasi.  Setelah melakukan login, Admin dapat mengelola data Owner , data produk, data penjualan,  data  peramalan,  mencetak  laporan,  mengubah password ,  dan logout .  Sedangkan Owner dapat melihat data produk dan data peramalan, mengelola data penjualan, mengubah password , dan logout . Gambar 1. Use Case Diagram (Admin)
Gambar 2. Use Case Diagram (Owner)

## 3.5 Perancangan Database
Pada  Gambar  3  merupakan  desain database yang  ada  pada  penelitian  ini.  Terdapat  3  tabel  yaitu  produk, pengguna dan transaksi.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 46
Gambar 3. Desain Database

## 3.6 Implementasi
Di bawah ini merupakan hasil implementasi program yang telah dibuat:

## Gambar 4. Halaman Owner
Gambar 4 menunjukkan Halaman Data Owner , di mana pada halaman ini berfungsi untuk admin mengelola Data Owner dengan cara melakukan Create, Read, Update, Delete . Data Owner akan digunakan untuk login ke menu Owner .
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## Gambar 5. Halaman Data Penjualan
Gambar 5 menunjukkan Halaman Data Penjualan, di mana pada halaman ini berfungsi untuk Admin mengelola Data  Penjualan  dengan  cara  melakukan Create,  Read,  Update,  Delete .  Data  Penjualan  akan  digunakan  pada halaman Peramalan.

## Gambar 6. Halaman Peramalan
Gambar 6 menunjukkan Halaman Data Peramalan, di mana pada halaman ini berfungsi untuk melihat data peramalan bulanan, mingguan, harian, dan Admin dapat melakukan test data peramalan.

## 3.8 Uji Coba
Pada tahapan selanjutnya, yaitu dilakukan uji coba terhadap setiap fungsi dari fitur yang ada pada aplikasi. Uji coba ini dikerjakan dengan menggunakan black box testing . Dengan dilakukannya uji coba ini diharapkan dapat menghasilkan  sistem  sesuai  dengan  perancangan  sebelumnya.  Berikut  adalah  hasil  uji  coba  aplikasi menggunakan metode black box yang telah dilakukan:
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 48

## Tabel 5. Pengujian Aplikasi Admin
No Kasus Uji Prosedur Input Kondisi yang diharapkan Hasil 1 Login Memasukkan username dan password. Berhasil login . Valid 2 Halaman Beranda Membuka halaman beranda Berhasil melihat halaman beranda admin . Valid 3 Pilih menu Data Owner Mengelola data owner ( Create, Read, Update, Delete ). Create, Read, Update, Delete berhasil dan tersimpan di database . Valid 4 Pilih menu Data Produk Mengelola data produk ( Create, Read, Update, Delete ). Create, Read, Update, Delete berhasil dan tersimpan di database . Valid 5 Pilih menu Data Penjualan Mengelola data penjualan ( Create, Read, Update, Delete ). Create, Read, Update, Delete berhasil dan tersimpan di database . Valid 6 Pilih menu Peramalan Mengelola data peramalan ( Create, Read ). Berhasil melihat dan menambahkan test data peramalan. Valid 7 Pilih menu Cetak Laporan Mencetak laporan penjualan dan peramalan. Berhasil mencetak laporan penjualan dan peramalan. Valid 8 Pilih menu Ubah Password Merubah password . Berhasil merubah password admin . Valid Tabel 6. Pengujian Aplikasi Owner No Kasus Uji Prosedur Input Kondisi yang diharapkan Hasil 1 Login Memasukkan username dan password. Berhasil login . Valid 2 Halaman Beranda Membuka halaman beranda Berhasil melihat halaman beranda admin . Valid 3 Pilih menu Data Produk Melihat data produk. Berhasil melihat data produk. Valid 4 Pilih menu Data Penjualan Mengelola data penjualan ( Create, Read, Update, Delete ). Create, Read, Update, Delete berhasil dan tersimpan di database . Valid 5 Pilih menu Peramalan Mengelola data peramalan ( Create, Read ). Berhasil melihat dan menambahkan test data peramalan. Valid 6 Pilih menu Ubah Password Merubah password . Berhasil merubah password admin . Valid

## 4. Kesimpulan
Dari perhitungan manual menggunakan metode SES dan uji validasi menggunakan MAPE yang telah dilakukan didapatkan  nilai 𝛼 yang  paling  optimal  yaitu  0,1  untuk  peramalan  bulanan  dan  harian,  sedangkan  untuk peramalan mingguan 𝛼 = 0,4. Oleh sebab itu 𝛼 = 0,1 diimplementasikan ke dalam program peramalan pada penelitian  ini  karena  memiliki  nilai  error  terkecil.  Hasilnya  aplikasi  peramalan  berbasis  web  yang  dibuat mampu menghasilkan peramalan harian, mingguan dan bulanan yang mendekati nilai aktual. Aplikasi ini juga disertai  grafik  peramalan  harian,  mingguan  dan  bulanan.  Sehingga  dapat  membantu  perusahaan  dalam merencanakan dan mengontrol produksi kue dan makanan.
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Aplikasi peramalan yang dibuat dalam penelitian ini hanya memiliki fitur peramalan yang digunakan dalam peramalan  penjualan  kue  dan  makanan,  diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  terdapat  peramalan  yang dapat meramalkan stok dan harga kue maupun makanan agar perusahaan dapat mempersiapkan kebutuhan stok  bahan  baku  kue  dan  makanan  lebih  dini  serta  memudahkan  perusahaan  untuk  mengevaluasi  produk penjualan. Selain itu, aplikasi yang dibuat untuk saat ini hanya dapat meramalkan peramalan harian, mingguan, dan bulanan. Diharapkan pada penelitian selanjutnya aplikasi dapat meramalkan untuk tahunan.

## 5. Referensi
Agustinawati Purba. (2015). Perancangan Aplikasi Peramalan Jumlah Calon Mahasiswa Baru Yang Mendaftar Menggunakan Metode Single Exponential Smothing (Studi Kasus : Fakultas Agama Islam UISU). Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , 2 (6), 8 – 12.
Arridho,  M.  N.,  &  Astuti,  Y.  (2020).  Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  untuk  Memprediksi Penjualan  Katering  pada  Kedai  Pojok  Kedaung. Jurnal  Ilmiah  Intech :  Information  Technology  Journal  of UMUS , 2 (02), 35 – 44.
Auji Fyanda, D., & Ula, M. (2017). Implementasi Fuzzy Time Series Pada Peramalan Penjualan Tabung Gas Lpg Di Ud. Samudera Lpg Lhokseumawe. Jurnal Sistem Informasi , 1 (1), 1 – 25.
Fimelya,  D.  (2018). Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Untuk  Sistem  Informasi  Peramalan Persediaan Bahan Baku Pada Summer Lovin’ Co Florist .
Jayanti, K. D., Wijaya, E. W., Bisono, E. F., Nurkhalim, R. F., Susilowati, I., Setyawan, I., & Putra, B. R. (2020). Proyeksi Angka Kematian Bayi di Rumah Sakit X Kabupaten Kediri dengan Single Exponential Smoothing. Jurnal Berkala Kesehatan , 6 (2), 50. https://doi.org/10.20527/jbk.v6i2.8925
Kristanti,  N.,  &  Darsyah,  M.  Y.  (2018).  Perbandingan  Peramalan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  dan Double  Exsponential  Smoothing  pada  Karakteristik  Penduduk  Bekerja  di  Indonesia  Tahun  2017.  In Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Unimus (Vol. 1).
Nabillah, I., & Ranggadara, I. (2020). Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut. JOINS (Journal of Information System) , 5 (2), 250 – 255. https://doi.org/10.33633/joins.v5i2.3900
Nadiva  Ramandani,  Aditya,  A.,  &  Febry  Eka  Purwiantono.  (2023).  Development  of  Decision  Support Applications  for  Granting  Mortgages  using  the  Fuzzy-Weighted  Product  method. JOURNAL  OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING , 6 (2), 526 – 537.
https://doi.org/10.31289/jite.v6i2.8474
Naga, D., Kumar, P., Sathvika, D., & Kumar, A. (2018). A Study on SDLC For Water Fall and Agile. International Journal of Engineering & Technology , 7 (2), 10 – 13. www.sciencepubco.com/index.php/IJET
Santika, D., Hayati, R. S., Lazuli, I., Teknik, J., & Potensi Utama, I. (2020). Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing Dalam Prediksi Penanaman Bibit Kelapa Sawit Pada PT. Palmanco Inti Sawit. InfoSys Journal ,
5 (1), 12 – 24.