## I. PENDAHULUAN
CV.  Indro  Jaya  merupakan  perusahaan steel fabrication di  area  fabrikasi  PT.    Varia  Usaha Gresik.  CV.  Indro  Jaya  juga  melayani  penjualan barang  bekas  fabrikasi  dan  jasa  transport,  antara lain    besi  baja,  besi  plat,  besi  beton,  alumunium, kabel tembaga, material besi, mesin tua, kaleng cat mesin, pipa konstruksi, as besi, kanal CNP dan lain- lain.
Permasalahan CV. Indro Jaya adalah dalam hal menentukan penjualan barang bekas fabrikasi bulan berikutnya,  dikarenakan  CV.  Indro  Jaya  tidak mengetahui berapa banyak penjualan barang bekas fabrikasi  pada  bulan  berikutnya,  serta  untuk antisipasi  apabila  terjadi  kekurangan  stok  dalam penjualan  yang  mengakibatkan  terhambatnya proses  penjualan  barang  bekas  fabrikasi.  Apabila terjadi  kelebihan pembelian  dapat  menimbulkan kemungkinan timbulnya  biaya  untuk  menyimpan kelebihan    persediaan  barang  bekas  fabrikasi tersebut.  Selama  ini  CV.  Indro  Jaya  membeli
persedian barang bekas fabrikasi tanpa memprediksi  penjualan  di  bulan  berikutnya, dimana  sering  terjadi  kerugian  karena  terlalu banyaknya  persediaan  barang  bekas  fabrikasi  di dalam gudang.
Diperlukan suatu sistem yang dapat membantu memprediksi  penjualan  ke  depan  dengan  lebih objektif  dengan  memperhatikan  data  penjualan bulan  lalu  untuk  prediksi  penjualan  bulan  depan. Dari permasalahan  yang ada  nantinya akan dibuat sebuah  sistem  prediksi  untuk  memprediksi penjualan  barang  bekas  fabrikasi  pada  bulan berikutnya.
Beberapa  metode  peramalan  seperti  analisis time  series sering  digunakan  dalam  melakukan peramalan  terhadap  data-data  historis,  dalam mengamati  data  penjualan  produk.  Dalam  analisa data time series , dikenal beberapa model peramalan seperti model Auto Regresi (AR), moving average (MA),  Auto  Regresi  Moving Average  (ARMA). Tujuan  utama  penggunaan  teknik moving  average

## SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BARANG BEKAS FABRIKASI DI CV. INDRO JAYA DENGAN METODE

## SINGLE MOVING AVERAGE
Achmad Rifki Rusady 1 , Harunur Rosyid 2
1) CV. Indrojaya
2) Teknik Informatika Univeristas Muhammadiyah Gresik E-mail: ruccinimalvoy@gmail.com 1 )

## INTISARI
CV.IndroJaya merupakan jasa steel fabrication di area fabrikasi PT Varia Usaha Gresik.  Melayani penjualan barang  bekas  fabrikasi.  CV.IndroJaya  dalam  hal  produksi  barang  jadi  pada  bulan  berikutnya  tidak  tahu  berapa penjualan  barang  produksi  jadi  yang  nantinya  akan  dibutuhkan.  Jika  terjadi  kekurangan  persediaan  penjualan  akan menghambat  proses  penjualan  dari  jadwal  yang  sudah  ditentukan.  CV.IndroJaya  memproduksi  barang  jadi  hanya memperkirakan  jumlah  produksi  tanpa  memprediksi  permintaan  barang  produksi.  Persediaan,  stok  dan  produksi merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  menunjang  keberlangsungan  operasional,  untuk  mengetahui  jumlah produksi pada bulan berikutnya, penelitian ini menggunakan metode Single Moving Average . pengujian berdasarkan orde 3x3 (3 bulan sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 55.407 dan MAPE = 13%, pengujian kedua dengan orde 4x4 (6 bulan sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 44.907 dan MAPE = 11,9%, pengujian ketiga dengan orde 6x6 (12 bulan sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 35.75 dan MAPE 12%.
Kata Kunci : Single Moving Average, Mean Absolute Deviation, Mean Absolut Percentage Error .
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
adalah  untuk  mengurangi  atau  mengeleminasi variasi acak penjualan dalam hubungannya dengan waktu (Diana, dkk. 2015).
Penelitian yang dilakukan oleh Alfian Nurlifa pada  tahun  2017  yang  membahas Single  Moving Average, digunakan  untuk  meramal  penjualan  di Rumah  Jilbab  Rizky.  Pada  penelitian  tersebut dengan  data  yang  digunakan,  data  tersebut memiliki  kemiripan  dengan  data  yang  akan digunakan  pada  penelitian  yang  akan  dilakukan, dan  dapat  di  implementasikan  dengan  baik. Sehingga  dengan  menggunakan  metode  Single Moving  Average,  diharapkan  dapat  membantu mengatasi  permasalahan  yang  ada  di  CV.Indro Jaya.

## II. LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Peramalan ( Forecasting ) Peramalan (forecasting) adalah  seni  dan  ilmu untuk memperkirakan kejadian dimasa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya kemasa  yang  akan  datang  dengan  suatu  bentuk model matematis. Peramalan, prediksi (forecasting) merupakan  alat  penting  dalam  pengambilan kesimpulan.  Kualitas  suatu  ramalan  berkaitan  erat dengan informasi yang dapat diserap dari data masa lampau (Boedijoewono, 2001).
Kegiatan peramalan merupakan bagian integral  dari  pengambilan  keputusan  manajemen. Peramalan  mengurangi  ketergantungan  pada  hal- hal yang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan
mempengaruhi
pada ramalan
anggaran, pengeluaran  operasi,  arus  kas,  persediaan,  dan sebagainya.
Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat dan bermanfaat :
1. Pengumpulan data yang relevan berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat.
2. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi data yang diperoleh semaksimal mungkin.
Terdapat  dua  pendekatan  untuk  melakukan peramalan  yaitu  dengan  pendekatan  kualitatif  dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif  digunakan  ketika  data  historis  tidak tersedia.  Metode  peramalan  kualitatif  adalah metode  subyektif  (intuitif).  Metode  ini  didasarkan
pada informasi kualitatif. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat subjektif Metode  peramalan  kuantitatif  dapat  dibagi menjadi  dua  tipe, causal dan time  series. Metode peramalan causal meliputi  faktor-faktor  yang berhubungan  dengan  variabel  yang  diprediksi seperti  analisis  regresi.  Peramalan time  series merupakan  metode  kuantitatif  untuk  menganalisis data  masa  lampau  yang  telah  dikumpulkan  secara teratur  menggunakan  teknik  yang  tepat.  Hasilnya dapat  dijadikan  acuan  untuk  peramalan  nilai  di masa yang akan datang .
2.2 Analisis Deret Berkala (Time Series)
Deret  Berkala  adalah  data  yang  disusun berdasarkan urutan waktu terjadinya dan menggambarkan perkembangan suatu kejadian atau suatu kegiatan. Data masa lampau ini dicatat dalam interval  waktu  satu  tahun,  satu  semester,  satu kuartal,  satu  triwulan,  bulanan,  harian  dan  satuan waktu lainnya. Analisis Deret Berkala (Time Series Analysis) adalah  suatu  metode  kuantitatif  untuk menentukan  pola  data  masa  lampau  yang  telah dikumpulkan  secara  teratur.  Apabila  kita  telah menemukan  pola  data  masa  lampau,  maka  kita dapat menggunakannya untuk mengadakan peramalan di masa yang akan datang. (Boedijoewono, 2001).
Variabel deret berkala dipengaruhi oleh empat gerakan  atau  perubahan  yang  disebut  komponen- komponen deret berkala. Keempat komponen deret berkala tersebut adalah:
1. Trend Sekuler, yaitu gerakan yang berjangka panjang, lamban, seolah-olah alun ombak dan berkecenderungan menuju ke satu arah menaik atau menurun.
2. Variasi Musiman, yaitu gerak naik atau turun secara periodic dalam jangka waktu kurang dari satu tahun.
3. Variasi Siklis, yaitu gerak naik atau turun secara periodic didalam jangka waktu panjang, misalnya 5 tahun, 10 tahun, 20 tahun, 25 tahun atau lebih.
4. Variasi Random, yaitu gerakan yang tidak teratur sama sekali.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
Trend Linear memiliki persamaan yang secara umum  dapat  dinyatakan  sebagai  berikut:  (Riana Dwiza, 2012)
Y= ɑ + bX …………………. (2.1) Keterangan:
Y   :   nilai trend pada periode tertentu
X   :   periode waktu
a   :   intersep dari persamaan trend
b  :  koefsien  kemiringan  atau  gradien  dari
persamaan  trend  yang  menunjukkan besarnya  suatu  perubahan  suatu  unit
pada X
Ada empat cara/ metode yang biasa digunakan untuk  menyusun  atau  menentukan  trend  linear, yaitu :
1. Metode Bebas (Freehand Method)
2. Metode Semi Rata-rata (Semi Average Method)
3. Metode Rata-rata Bergerak (Moving Average Method)
4. Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method)
2.4 Metode  Rata-rata  Bergerak  tunggal (Single

## Moving Average Method)
Rata-rata  bergerak  tunggal  ( Single  Moving Average )  adalah  suatu  metode  peramalan  yang dilakukan  dengan  mengambil  sekelompok  nilai pengamatan,  mencari    nilai  rata-rata  tersebut sebagai  ramalan  untuk  periode  yang  akan  datang. Metode Single  Moving  Average mempunyai karakteristik khusus yaitu ;
1. untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan moving average, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesai/berakhir. Jika bulan moving averages bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir.
2. Semakin panjang jangka waktu moving average , efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan moving average yang semakin halus.
Persamaan matematis single moving averages adalah sebagai berikut :
M t =  F t +1 = Yt + Yt−1 + Yt−2 +⋯.+ Yt−n+1 𝑛 ……………………….. (2.2)
Dimana: Mt = Moving Average untuk periode t F t +1 = Ramalan Untuk Periode  t + 1 Yt = Nilai Aktual periode ke t
n
= Jumlah batas dalam moving average

## 2.2 Pengukuran Kesalahan Peramalan
Sebuah  notasi  matematika  dikembangkan untuk  menunjukkan  periode  waktu  yang  lebih spesifik karena metode kuantitatif peramalan sering kali  memperlihatkan  data  runtun  waktu.  Huruf Y akan digunakan untuk menotasikan sebuah variabel runtun waktu meskipun ada lebih dari satu variabel yang  ditunjukkan.  Periode  waktu  bergabung dengan observasi  yang ditunjukkan sebagai tanda. Oleh  karena itu, Y t menunjukkan  nilai dari runtun waktu pada periode waku t .
Notasi  matematika  juga  harus  dikembangkan untuk  membedakan  antara  sebuah  nilai  nyata  dari runtun waktu dan nilai ramalan. Â akan diletakkan di atas sebuah nilai untuk mengindikasi bahwa hal tersebut  sedang  diramal.  Nilai  ramalan  untuk Y t adalah 𝑌̂ t . Ketepatan dari teknik peramalan sering kali dinilai dengan membandingkan deret asli Y 1 ,Y 2 ,
... dengan deret nilai ramalan 𝑌̂ 1 , 𝑌̂ 2 , ...
Beberapa  metode  lebih  ditentukan  untuk meringkas  kesalahan  (error)  yang  dihasilkan  oleh fakta (keterangan) pada teknik peramalan. Sebagian besar  dari  pengukuran  ini  melibatkan  rata-rata beberapa  fungsi  dari  perbedaan  antara  nilai  aktual dan  nilai  peramalannya.  Perbedaan  antara  nilai observasi  dan  nilai  ramalan  ini  sering  dimaksud sebagai residual.
Persamaan  dibawah  ini  digunakan  untuk menghitung  error  atau  sisa  untuk  tiap  periode peramalan.
𝑒 𝑡 =   𝑌 𝑡 − 𝑌̂ 𝑡 . . . . . . . . . . . . . .. …………(2.3) Dimana :
𝑒 𝑡 : error ramalan pada periode waktu t
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
𝑌 𝑡 : nilai aktual pada periode waktu t.
𝑌̂ 𝑡 : nilai ramalan untuk periode waktu t.
Satu  metode  untuk  mengevaluasi  metode peramalan  menggunakan  jumlah  dari  kesalahan- kesalahan  yang  absolut. Mean  Absolute  Deviation (MAD)  mengukur  ketepatan  ramalan  dengan merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolut masing-masing  kesalahan).  MAD  paling  berguna ketika  orang  yang  menganalisa  ingin  mengukur kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang  sama  dengan deret asli.
MAD = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡 − 𝑛 𝑡=1 𝑌̂ 𝑡 | ………….……….………………..(2.4)
Ada  kalanya  persamaan  ini  sangat  berguna untuk  menghitung  kesalahan-kesalahan  peramalan dalam  bentuk  persentase  daripada  jumlah.  Mean Absolute  Percantage  Error  (MAPE)  dihitung dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  dari  tiap periode  dibagi  dengan  nilai  observasi  yang  nyata untuk periode itu. Kemudian merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika  ukuran  atau  besar  variabel  ramalan  itu penting  dalam  mengevaluasi  ketepatan  ramalan. MAPE  dapat  dihitung  dengan  rumussebagai berikut.
MAPE = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡 − 𝑌̂ 𝑡 |/ 𝑛 𝑡=1 𝑌 𝑡 …………..……….…………... (2.5)

## III.ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Hasil Analisis
Analisa  penjualan  barang  bekas  fabrikasi  di CV. Indro Jaya dalam menyelesaikan permasalahan penentuan ketepatan memprediksi penjualan barang  bekas  fabrikasi  maka  dibutuhkan  peran sebuah  sistem  peramalan  penjualan  yang  dapat membantu  dalam  pengadaan  barang  yang  akan dijual karena dapat mengetahui beberapa penjualan pada periode yang akan datang.
Sistem yang akan dibangun termasuk ke dalam sistem  peramalan  ( forecasting ).  Sistem  ini  harus mampu  memprediksi  penjualan  barang  bekas fabrikasi untuk bulan selanjutnya berdasarkan data dari  bulan-bulan  sebelumnya.  Peramalan  atau forecasting adalah  data  di  masa  lalu  yang digunakan untuk keperluan estimasi data yang akan datang.  Dengan  kata  lain,  peramalan  merupakan suatu  dugaan  terhadap  permintaan  yang  akan datang  berdasarkan  pada  beberapa  variabel
peramal,  sering  berdasarkan  data  deret  waktu historis (Gasperzs, 2005).
Sistem  peramalan  digunakan  oleh  pihak manajemen  dan  Divisi  penjualan    ( Sales Management ) untuk menentukan keputusan berdasarkan  prediksi  yang  diberikan  oleh  sistem. Berdasarkan  hal  tersebut,  sistem  ini  terdiri  dari  3 entitas, yaitu:
1. Administrasi  :  merupakan  entitas  yang bertanggung jawab penuh terhadap
berjalannya  sistem  sesuai  dengan  tujuan pengembangan sistem itu sendiri.
2. Divisi Penjualan : berkaitan dengan bagaimana sebuah  perusahaan  akan  menjual  barang- barang  hasil  produksinya.  Tanggung  jawab entitas ini adalah memasukan data per bulan.
3. Manager  :  pihak  manager  beranggung  jawab mengambil  keputusan  berdasarkan  peramalan yang  dilakukan  sistem.  Pihak  manager  dapat melihat laporan hasil peramalan sistem.
Sistem  yang  akan  dikembangkan  untuk membantu  CV.  Indro  Jaya  Gresik  memprediksi penjualan  menerapkan  metode Single  Moving Average. Rata-rata  bergerak  tunggal  atau Single Moving  Average adalah  suatu  metode  peramalan yang  dilakukan  dengan  mengambil  sekelompok nilai  pengamatan,  mencari  nilai  rata-rata  tersebut sebagai  ramalan  untuk  periode  yang  akan  datang. Penggunaan metode Single Moving Average adalah untuk  mengurangi  data  yang  bersifat  acak ( randomness )  dalam  deret  berkala  (Martiningtyas, 2004:105).
Secara  umum,  proses  dalam  sistem  prediksi penjualan barang bekas fabrikasi di CV. Indro Jaya Gresik pada gambar 3.1 dibawah ini.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
Gambar 3.1 Flowchart Sistem Prediksi Penjualan
Barang Bekas Fabrikasi di CV. Indro Jaya Gresik
Berdasarkan  gambar  3.1,  proses  prediksi penjualan  barang  bekas  fabrikasi  dimulai  dengan transaksi  jual  beli  yang  dilakukan  oleh  customer dengan  Divisi  penjualan.  Kemudian  mengambil data  penjualan  sebelumnya  untuk  memilih  bulan terpilih  (m=3)  yang  digunakan  dalam  prediksi penjualan  bulan  berikutnya  dengan  menggunakan metode Single  Moving  Average yang  kemudian mengetahui  hasil  prediksi  penjualan  barang  bekas fabrikasi pada bulan berikutnya.
Berikut merupakan diagram alir perhitungan metode Single Moving Average :
Gambar 3.2 Diagram Alir Metode Single Moving Average

## 3.2 Diagram Konteks
Diagram  konteks  adalah  diagram  yang  terdiri dari  suatu  proses  dan  menggambarkan  ruang lingkup suatu sistem. Diagram konteks merupakan level  tertinggi  dari  DFD  yang  menggambarkan seluruh  input  ke  sistem  dan output dari  sistem .
Gambar 3.3 Diagram Konteks Sistem Prediksi
Penjualan Barang Bekas Fabrikasi Pada Diagram konteks Gambar 3.3
merupakan  gambaran  sistem  secara  garis  besar, dimana terdapat tiga entitas luar yang berhubungan dengan sistem, yaitu :
1. Administrasi merupakan pihak yang mengolah identitas  pelanggan,  mengolah  stok  penjualan barang  bekas  fabrikasi,  dan  memperoleh  info identitas pelanggan dan memperoleh info stok penjualan barang bekas fabrikasi.
2. Divisi  Penjualan  merupakan  pihak  yang memasukkan data berupa penjualan per bulan dan memperoleh hasil peramalan
3. Manager merupakan pihak yang dapat melihat hasil laporan penjualan barang bekas fabrikasi.

## 3.3 Diagram Berjenjang
Dalam  pembuatan  sistem  prediksi  diperlukan bagan  berjenjang,  dimana  merupakan  awal  dari penggambaran Data  Flow  Diagram (DFD)  ke level-level lebih bawah lagi. Dari sistem pendukung keputusan ini mempunyai 3 (tiga) level seperti yang terlihat di gambar 3.4.
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
Gambar 3.4 Diagram Berjenjang Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi
Pada gambar 3.5 dapat dijelaskan
sebagai berikut:
1. Top Level : Sistem Prediksi
Penjualan Barang Bekas Fabrikasi
2. Level 0  :1. Management Data
2.  Perhitungan Single
Moving Average
3. Level 1    :  2.1 Penentuan peramalan
per bulan
2.2 Perhitungan rata-rata
2.3 Perhitungan MAD
dan MAPE
3.4 Data Flow Diagram (DFD) Level 0
Gambar 3.5 DFD Level 0 Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi
DFD level 0 yang ditunjukan pada Gambar 3.5, menjelaskan  beberapa  proses  yang  terjadi  pada sistem  prediksi  penjualan  barang  bekas  fabrikasi
dimana  proses  tersebut  terbagi  menjadi  3  proses yaitu  :  Management  Data,  Perhitungan Single Moving Average, dan Laporan. Setiap stake holder memiliki  peranan  masing-masing  dalam  jalannya sistem. Output dari  sistem  adalah  prediksi penjualan  barang  bekas  fabrikasi  pada  bulan berikutnya  yang  nantinya  akan  dibuatkan  laporan dari  hasil  peramalan  yang  telah  dilakukan  kepada manager.
3.5 Data Flow Diagram (DFD) Level 1
Gambar 3.6 DFD Level 1 Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi
Adapun keterangan dari Gambar 3.7 di atas ini adalah sebagai berikut :
1. Proses 2.1 adalah proses menghitung peramalan per bulan. Data yang digunakan adalah data yang bulan sebelumnya yang telah dimasukkan ke dalam tabel penjualan.
2. Proses 2.2 adalah proses menghitung nilai rata-rata terhadap periode waktu yang nantinya akan digunakan untuk mencari nilai peramalan.
3. Proses 2.3 adalah proses menghitung nilai MAD dan MAPE yang nantinya mengukur kesalahan ramalan dari hasi permalan tersebut.
IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1 Implementasi Sistem 4.1.1 Halaman Login Halaman login merupakan  halaman  pertama pada  sistem  ini.  Pada  halaman login terdapat form dengan 2 isian yaitu username dan password yang harus diisi dengan benar agar dapat masuk kedalam
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
sistem.  Halaman login dapat  dilihat  pada  Gambar 4.1
Gambar 4.1 Halaman Login 4.1.2 Halaman Home Halaman home merupakan  halaman  yang berisi  informasi  tentang  sistem  prediksi  jumlah Penjualan barang  bekas fabrikasi di CV.Indrojaya. Halaman home dapat dilihat pada Gambar 4.2.

## Gambar 4.2 Halaman Home

## 4.1.3 Halaman Data Penjualan
Data  penjualan  merupakan  halaman  yang berisi  data-data  penjualan  barang  bekas  fabrikasi terbaru. Pada halaman ini admin bisa
menambahkan data barang. Halaman data
Penjualan dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Halaman Data Penjualan

## 4.1.4 Tambah Data Penjualan
Halaman  ini  digunakan  untuk  memprediksi penjualan  barang  bekas  fabrikasi  pada  bulan selanjutnya  dan  halaman forecast penjualan  dapat dilihat. Pada tahap pengujian sistem akan dilakukan penginputan data awal sebagai aktual. Data aktual tersebut bertujuan sebagai acuan untuk memprediksi  penjualan  besi  di  bulan  selanjutnya. Setelah  menginputkan  data  aktual  per  periode penjualan  besi  kemudian  kita  dapat  melakukan proses  penghitungan  prediksi  dengan Single Moving Average .
Gambar 4.4 Halaman Forecast Penjualan

## 4.1.5 Data Tambah Forcast
Proses  perhitungan  berjalan  saat  setelah  kita memilih  barang,  data  yang  dihitung  menentukan bulan yang akan diprediksi dan menentukan periode perhitungan  kemudian  menekan  tombol  proses untuk  proses forecasting .  Lihat  pada Gambar  4.5 sebagai berikut
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
Gambar 4.5 Halaman Penentuan Orde Periode Desember 2017 dengan Orde 3x3 (3 bulan sebelumnya)
Pada  contoh  dalam  pengujian  perhitungan forecast per  3  bulan  periode    untuk  menghitung forecast pada  periode  Januari  2016  Lihat  pada sebagai berikut Gambar 4.6.
Gambar 4.6 Halaman Penentuan
Periode Januari 2016 dengan perhitungan per 3 bulan
Pada  contoh  dalam  pengujian  perhitungan forecast per  3  bulan  periode    untuk  menghitung forecast pada  periode  Januari  2016  Lihat  pada sebagai berikut Gambar 4.7.
Gambar 4.7 Halaman Penentuan
Orde Periode Februari 2016 dengan perhitungan per 6 bulan
4.1.6

## Halaman Forecast
Halaman  laporan  merupakan  halaman  yang berisi kumpulan dari data produksi besi yang sudah melaui proses forecast . Pada halaman laporan  bisa langsung  di  cetak  dalam  bentuk  word.  Halaman laporan dapat dilihat pada Gambar 4.8
Gambar 4.8 Halaman Laporan Form  Tambah  Data  penjualan  pada Gambar 4.9 Halaman Form tambah  data  penjualan digunakan  untuk  menambahkan  data  jumlah  per periode (bulan).
Gambar 4.9 Tambah Data penjualan
Form Forecast pada Gambar  4.10 Halaman
tambah forecast digunakan  untuk  menghitung forecast data  penjualan fabrikasi .  Perhitungan forecast dapat dilakukan dari memasukkan barang, bulan , tahun dan memilih acuan sesuai keinginan pengguna dari orde per 3, 6, 9, 12 bulan kemudian klik tombol simpan untuk memproses perhitungan forecast
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
Gambar 4.10 Tambah Data forecast
Pengaturan  akun  disini  hanya  mengganti username, nama, password l lama dengan password yang  baru  dan  konfirmasi  password  baru  seperti Gambar 4.11.
Gambar 4.11 . Pengaturan akun

## 4.2 Analisa Hasil Pengujian Sistem
Pada  Analisa  hasil  pengujian  sistem  penulis menggunakan  data  penjualan  barang  bekas fabrikasi  di  CV.  Indrojaya  selama  3  tahun  yaitu menggunakan acuan orde 3x3 (3 bulan sebelumnya), orde 4x4 (6 dan 9 bulan sebelumnya), dan  orde  6x6  (12  sebelumnya)  untuk  menentukan peramalan  bulan  selanjutnya  mulai  bulan  Januari 2014  –  Januari  2017  selama  3  tahun  untuk mengetahui  hasil forecast manakah  yang  terbaik dengan  memperoleh  nilai  kesalahan  peramalan Mean Absolut Deviation (MAD) terkecil dan Mean Absolut  Percentage  Error (MAPE).  Berikut  ini adalah analisa hasil pengujian sitem 3 tahun:
4.2.1 Pengujian
a. Pengujian Untuk Januari 2014-Januari
2017
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Untuk Bulan Mei 2014 orde 3x3 (3 bulan sebelumnya).
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil  forecast bulan mei 2014 dengan nilai   dengan orde 3x3 (3 bulan  sebelumnya).  Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat nilai hasil pengujian prediksi dan kesalahan MAD & MAPE sebagai berikut :
Tabel 4.2 Hasil Perhitungan MAD dan MAPE Untuk  Bulan  Desember  2014  orde  3x3  (3  bulan sbelumnya).
Jadi  perhitungan forecast penjualan  besi fabrikasi untuk
INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal Achmad Rifki Rusady, Harunur Rosyid Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
Januari 2014-Desember 2017 dengan menggunakan perhitungan data acuan orde 3x3 (3 bulan  sebelumnya)  selama  3  tahun  dengan menghasilkan nilai MAD 3,356 dan MAPE 15.3%.
Tabel  4.3 Hasil  Pengujian  Untuk  Bulan Agustus 2015 orde 4x4 (6 bulan sebelumnya).
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil  forecast bulan  Januari  hingga  Agustus  2015  dengan  nilai 22,333.  dengan orde 4x4 (6 bulan sebelumnya)Dari tabel  diatas  dapat  dilihat  nilai  hasil  pengujian prediksi  dan  kesalahan  MAD  &  MAPE  sebagai berikut :
Tabel 4.4 Hasil Perhitungan MAD dan MAPE Untuk  Bulan  Desember  2017  orde  4x4  (6  bulan sebelumnya).
Jadi  perhitungan forecast penjualan  besi fabrikasi  pada  periode  Desember  2014  -  Januari
2017 dengan menggunakan perhitungan data acuan orde  4x4  (6  bulan  sebelumnya)  selama  3  tahun dengan menghasilkan nilai MAD 3,577 dan MAPE 11,95%.
Tabel  4.5 Hasil  Pengujian  Untuk  Bulan Desember 2015 orde 6x6 (12 bulan sebelumnya).
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil  forecast bulan desember 2015 dengan nilai 457.667 dengan orde 6x6 (12 bulan sebelumnya). Dari tabel diatas dapat  dilihat  nilai  hasil  pengujian  prediksi  dan kesalahan MAD & MAPE sebagai berikut :
Tabel  4.6 Hasil  Pengujian  MAD  dan  MAPE Bulan  Januari  2017  orde  6x6  (12  bulan sebelumnya).
Jadi  perhitungan forecast penjualan  besi fabrikasi  pada  periode  Desember  2014  -  Januari
Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
2017 dengan menggunakan perhitungan data acuan orde  6z6  (11  bulan  sebelumnya)  selama  3  tahun dengan menghasilkan nilai MAD 2,958 dan MAPE 12,3%.

## 4.3 Keberhasilan
Pengujian bulanan ini dilakukan pada 1 lokasi tempat penjualan besi fabrikasi dengan menggunakan acuan peramalan orde 3x3 (3 bulan sebelumnya), orde 4x4 (6 bulan sebelumnya), orde 6x6  (12  bulan  sebelumnya)  untuk  mendapatkan hasil peramalan dengan nilai kesalahan peramalan Mean  Absolut  Deviation (MAD)  dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil dalam proses peramalan berdasarkan jumlah data periode yang  berbeda  dalam  kurung  waktu  3  tahun  yaitu Januari 2015 sampai Desember 2017.

## 4.3.1 Perbandingan Peramalan
Informasi  hasil  peramalan  produksi  besi fabrikasi untuk kategori pengujian dengan menggunakan acuan peramalan orde 3x3 (5 bulan sebelumnya), orde 4x4 (7 bulan sebelumnya), orde 6x6 (11 bulan sebelumnya) dapat dilihat pada tabel
4.7 berikut:
Tabel  4.7 Perbandingan Error dalam Forecast Januari 2017
Berdasarkan Tabel  4.7 pengujian  bulanan
yang telah dilakukan didapatkan hasil menghasilkan kesalahan paling kecil dari orde 3x3, orde  4x4  dan  6x6  yaitu  dengan  hasil  nilai  MAD 3,577dan  nilai  MAPE  11,95%  menggunakan  data penjualan  sebanyak  36  bulan  dari  bulan  Januari 2015  –  Desember  2017.  Hal  ini  dipengaruhi oleh banyak  nya  data  yang  digunakan  dalam  proses peramalan  semakin  sedikit  data  yang  digunakan maka  kesalahan  peramalan  yang  dihasilkan semakin rendah. Pengujian dengan nilai kesalahan peramalan terbesar adalah pengujian ketiga dengan menggunakan jumlah periode yang paling banyak.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  periode  yang digunakan dalam peramalan akan sangat berpengaruh terhadap tingkat.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Setelah  dilakukan  pendefinisian  masalah, analisis  dan  pembuatan  system  ini  dapat  diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode Single Moving Average ini dapat diimplementasikan untuk studi kasus prediksi penjualan bahan bekas fabrikasi bulan selanjutnya di CV. Indrojaya .
2. Berdasarkan  pada  hasil  analisis  pengujian sistem,  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  ini dapat  melakukan  perhitungan  prediksi.  Jika banyaknya data yang digunakan dalam proses peramalan semakin sedikit, sehingga kesalahan prediksi  atau  error  yang  dihasilkan  semakin rendah.  Hal  ini  dibuktikan  pada  pengujian berdasarkan  orde  3x3  (3  bulan  sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 55.407 dan MAPE =  13%,  pengujian  kedua  dengan  orde  4x4  (6 bulan sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 44.907 dan MAPE = 11,9%, pengujian ketiga dengan  orde  6x6  (12  bulan  sebelumnya) menghasilkan nilai MAD = 35.75 dan MAPE 12%. dan  menghasilkan  nilai rata-rata kesalahan  peramalan  lebih  rendah  jika dibandingkan dengan hasil uji pada pengujian yang jumlah datanya lebih banyak.
5.1 SARAN Beberapa saran yang perlu penulis sampaikan untuk pengembangan sistem selanjutnya adalah :
1. Memperkenalkan  sistem  ini  kepeda  checker dan  penanggung  jawab  agar  dapat  di  ambil manfaatnya untuk memprediksi atau mengestimasi  jumlah  produksi  besi  fabrikasi pada periode selanjutnya.
2. Diharapkan  adanya  penelitian  ini  dengan metode  trend  linier  lain  untuk  kemudian dibandingkan  dengan  metode Single    Moving Average.
.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahlibaca  “Pengertian  Perancangan  Sistem”.  08 Maret 2017. From :
http://ahlibaca.com/pengertian-perancangan-

## sistem-berbagai-sumber
Basu  Swastha  Dan  Irawan.  1997. Manajemen Pemasaran Modern . Yogyakarta : Liberty
Basu Swastha DH. 2004. Azas-azas Marketing. Liberty.
Yogyakarta.
Sistem Prediksi Penjualan Barang Bekas Fabrikasi  Di Cv. Indro Jaya Dengan Metode  Single Moving Average
Basu  Swastha.  2005  Manajemen  Pemasaran  Modern.
Liberty, Yogyakarta.
Boedijoewono  Noegroho.  2001. Pengantar  Statistik
Ekonomi  Dan  Bisnis  Jilid  1 .  Yogykarta:UPP
AMP YKPN.
Boediono, Dr, Wayan Kaester, dr, Ir. MM. 2001. Teori dan Aplikasi Statistika dan Probabilitas, Penerbit Pt. Remaja Rosdakarya. Bandung
Budiasih  Yanti.  2012.  Statistika  Deskriptif  Untuk
Ekonomi Dan Bisnis. Tangerang:Jelajah Nusa.
Diana, dkk. 2015. Metode Single Moving Average.
Effendi Pakpahan, (2009). Volume Penjualan. Jakarta :
PT. Bina Initama Sejahtera.
Ihsan Muhammad. 2015. Perancangan Aplikasi Peramalan Penjualan  Motor  Honda  Menggunakan  Metode Least Square (Studi Kasus : Pt. Hd Motor 99 Gresik)
. Gresik: Universitas Muhammadiyah Gresik
Makridakis,  Spyros,  Steven  C  Wheelwright,  Victor  E.
Mcgee. 1999. Metode Dan Aplikasi Peramalan,
Jilid 1 . Jakarta: Binarupa Aksara
Rahman  Fathur.  2013. Sistem  Informasi  Manajemen
Penjualan Dan Peramalan Menggunakan
Metode Single Moving Average. Skripsi Thesis,
Uin Sunan Kalijaga.
Riana,  Dwiza.  2012.  Statistika  Deskriptif  Itu  Mudah.
Tangerang: Jelajah Nusa.
Supranto,J.  M.A.  2000.  Statistik  :  Teori  dan  Aplikasi,
Edisi Keenam, Jilid 1, Erlangga, Jakarta.
Santoso,  Singgih  2001.  Aplikasi  Excel  dalam  Statistik
Bisnis. Elex Media Komputindo. Jakarta.
Vanezia  Ryanka  Sutrisno.  2013  “Analisis  Forecasting
Untuk  Data  Penjualan  Menggunakan  Metode Single Moving Average Dan Single Exponential
Smoothing:  Studi  Kasus  PT.Guna  Kemas Indah”.Fasilkom Universitas Indonesia.