## APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN IKAN MUJAIR DENGAN METODE
DOUBLE MOVING AVERAGE ( DMA ) ( STUDI KASUS: DESA SAMBI GEDHE )
Ilham Bekti Ma’arif, Ali Mahmudi, Joseph Dedy Irawan Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Email: 1918010@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Budidaya tambak ikan mujair merupakan Salah satu cara yang bisa dimanfaatkan untuk sumberdaya pesisir. Salah  satunya  adalah  Tambak  Ikan  Mujair  CV.  Askur  Jaya,  milik  pak  Askur.  Tambak  Ikan  CV.  Askur  Jaya merupakan sebuah wirausaha Tambak ikan yang dikelola oleh Pak Askur dan Ibu Purwanti di desa Sambi Gedhe, kecamatan Sumber Pucung, Kabupaten Malang. Pada Tambak Ikan milik pak Askur, belum mempunya sistem aplikasi untuk memprediksi penjualan ikan mujar dari tambak yang dia miliki. Jadi, dalam memudahkan untuk mengetahui prediksi penjualan, pemilik tambak  ikan dapat memakai  sistem pada  aplikasi  peramalan penjualan ikan  mujair  dengan  metode double  moving  average. Dari  hasil  peramalan  untuk  di  bulan  januari  2023  adalah 118,7407372 dengan nilai MAD 18,42798 dan MSE 716,267 juga MAPE% 5,041526.
Kata kunci : peramalan, prediksi, budidaya, tambak, ikan Mujair, Double Moving Average.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia digitalisasi di masa 4. 0 semakin canggih yang  meliputi  seluruh  aspek  kehidupan  termasuk didalamnya  adalah  sektor  bisnis  ataupun  ekonomi. Bersamaan  berkembangnya  teknologi  yang  semakin cepat  informasi  dapat  diakses  dengan  mudah  serta uptodate.  Kebutuhan  informasi  menjadi  faktor  yang sangat  penting  untuk  industri  dalam  menjalankan maupun mengelola proses bisnisnya.
Sistem informasi merupakan sebuah sarana untuk menyampaikan  informasi  maupun  data  kepada  pihak tertentu.  Dengan  adanya  sistem  informasi  ini,  maka instansi maupun perusahaan dapat mengambil sebuah keputusan  berdasarkan  analisa  dari  data  maupun informasi  tersebut.  Informasi  juga  sangat  diperlukan karena  menjadi  kebutuhan  primer  bagi  sebuah perusahaan  maupun  wirausaha  juga  instansi  untuk menjalankan  kebutuhan  bisnisnya  khususnya  pada pelaku  bisnis  Wirausaha  yang  bergerak  dibidang Tambak Ikan Mujair.
Perikanan pada tambak ikan di danau, merupakan usaha pemeliharaan dan penangkapan ikan di perairan darat.  Perairan  darat  sendiri  meliputi  daerah  sungai, danau, rawa, bendungan, empang, sawah, dan tambak. Keberhasilan  pada  budidaya  ikan  air  tawar  sangat ditentukan  oleh  keadaan  lingkungan  sekitarnya  yaitu tanah  dan  air.  Jenis  tanah  sangat  menentukan  faktor keberhasilan budidaya air tawar, jenis tanah yang baik untuk  budidaya  air  tawar  adalah  jenis  tanah  liat  atau lempung. Air bagian utama  sebagai media kehidupan ikan.  Jadi,  media  keberadaan  air  sangatlah  mutlak untuk diperlukan. Jumlah dan kualitas air juga, harus selalu  menjadi  hal  utama,  dalam  mempertahitikan usaha  agar  usaha  budidaya  ikan  air  tawar  menjadi optimal.
Di tambak ikan Mujair milik Pak Askur Jaya, di desa  Sambi  Gedhe,  Kabupaten  Malang,  belum
mempunya  sistem  aplikasi  untuk  memprediksi penjualan ikan mujar dari tambak yang dia miliki. Jadi, dalam  memudahkan  untuk  mengetahui  prediksi penjualan, pemilik tambak ikan dapat memakai system pada  aplikasi  tersebut  dengan  otomatis,  tanpa  harus menghitung  penjualan  secara  manual.  Aplikasi peramalan  ini  dilakukan  dengan  memakai  data-data permintaan/pemesanan  periode  lalu  yang  diubah dalam bentuk numerik, sehingga memakai pendekatan secara  kuantitatif  dengan  model  deret  berkala  yaitu Double Moving Average .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  hasil  paada  pembahasan  mengenai prediksi  permintaan  kayu  dengan  metode Double Moving  Average, didapatkan  hasil  berupa  jumlah prediksi  permintaan  kayu  meranti  untuk  periode  Juli 2022  lebih  banyak  daripada  kayu  mahoni  yaitu sebanyak 43 batang dengan  nilai MSE 7,15 dan nilai MAPE  sebesar  8%,  yang  dimana,  nilai  akurasi peramalan ini mencapai 92%. Pengujian ini juga dapat disimpulkan  bahwa  dengan  dibuatnya  suatu  system pada  peramalan  ini,  dapat  membantu  pemilik  usaha lainnya, seperti pada pemilik usaha mabel UD. [1]
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Hendra Andrianto Yusuf 1* , Ismail Djakaria1 , Resmawan1 (2020),  yaitu  tentang  Penerapan  Metode  D ouble Moving  Average Untuk  Meramalkan  Hasil  Produksi Tanaman Padi di Provinsi Gorontalo. Hasil penelitian pada perhitungan metode double moving average yang diperoleh  model  untuk  prediksi  hasil  produksi tanaman  padi  yaitu  model 𝑀𝐴 (2  ×  2)  dengan  nilai MAPE  terkecil  yaitu  sebesar  5.3537  dengan  model peramalan  sebagai  berikut: 𝐹 18+ 𝑚 =  331692  + (−5373)  × 𝑚 Sehingga  di  peroleh  hasil  peramalan  5 tahun  ke  depan  adalah  tahun  2019  sebesar  326318.5
Ton,  2020  sebesar  32094.5  Ton,  dan  seterusnya sampai tahun 2023 sebesar 304826.5 Ton. [2]
Penelitian berikutnya dilakukan Pada 7 Desember  2018  oleh  Mia  Ramila  Sari  telah  berhasil membuat  Sistem  peramalan  dengan  menggunakan metode double  moving  averange untuk  membantu peramalan  ketersedian  stok  untuk  mabel  Salwa  Jati Palembang. Pada permasalahan diatas, telah mendapatkan  kesimpulan  bahwa  sistem  informasi yang telah dibuat dapat membantu, mempermudah dan mempercepat  a dmin dalam  mengelola  data  hasil penjualan  untuk  persiapan  stok  dimasa  sekarang  dan dimasa yang akan dating nantinya. [3]

## 2.2. Peramalan
Menurut  Kushartini  dan  Almahdy,  Peramalan merupakan  proses  dalam  memperkirakan  berapa kebutuhan dimasa mendatang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi  yang  dibutuhkan  yang  bertujuan  memenuhi permintaan barang atau jasa nantinya. Peramalan juga merupakan suatu kegiatan dalam memperkirakan atau memprediksi suatu kejadian dimasa yang akan dating dan tentunya juga dengan bantuan susunan perencanaan  terlebih  dahulu,  dimana  rencana  ini dibuat  berdasarkan  kapasitas  dan  kemampuan permintaan  atau  produksi  yang  telah  dilakukan  di Perusahaan terakit. [4]
Menurut Indriastiningsih dan Darmawan, peramalan adalah suatu aktifitas untuk memperkirakan beberapa  kebutuhan  dimasa  yang  akan  mendatang, meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran  kuantitas,  kualitas, waktu  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  yang  bertujuan untuk memenuhi permintaan barang ataupun jasa. [5]
Menurut Lapide, peramalan atau prediksi cukup bermanfaat  bagi  suatu  perusahaan  untuk  mengetahui produk  apa  yang  paling  banyak  dibutuhkan  oleh konsumen  di  masa  mendatang,  sehingga  dapat membantu pada penjualan dalam penyusunan strategi peningkatan penjualan. [6]
Menurut Sinaga, Peramalan ( forecasting ) merupakan  proses  untuk  memperkirakan  beberapa kebutuhan  di  masa  yang  akan  dating,  meliputi kebutuhan  dalam  bentuk  ukuran  seperti  kualitas barang,  waktu  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam memenuhi  ketersediaan  permintaan  barang  ataupun jasa. [7]

## 2.3. Metode Double Moving Average
Pada  metode  rata-rata  bergerak  ini,  tidak  ada bagian  dasar  objektif  untuk  menentukan  banyaknya orde rata-rata bergerak tersebut. [8]
Menurut  Hudiyanti,  metode  rata-rata  bergerak ganda atau metode double moving average merupakan salah  satu  metode  rata-rata  bergerak  yang  memakai data single  moving  average pada  waktu  tertentu dengan  menyesuaikakn  antara  rata-rata  bergerak pertama dan rata-rata bergerak kedua serta penyesuaian trend yang ada. [9]
Pengembangan  dari single  moving  average dinamakan double  moving  average .  Hanya  saja, metode double  moving  average lebih  mengutamakan perkiraan adanya unsur pola trend . Dalam praktiknya, metode double  moving  average yaitu proses single moving  average yang  diulang  dua  kali,  sehingga dinamakanlah metode double moving average . [10] Metode Double  Moving  Average merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  metode Moving Average (MA).  Yang  membuatnya  berbeda  yaitu, metode Double  Moving  Average biasanya  digunakan untuk  mempertimbangkan trend .  Metode  ini  disebut Double  Moving  Average karena  nilai  yang  dipakai dalam perhitungan peramalan adalah hasil perhitungan dua kali dari  metode Single Moving Average (SMA). Langkah-langkah yang digunakan pada metode DMA yaitu  dimulai  dengan  menghitung Single  Moving Average (SMA)  dengan  menggunakan  persamaan rumus sebagai berikut :
𝑺 ′ 𝒕 = 𝑥𝑡+𝑥𝑡−1+...+𝑥𝑡−𝑁+1 𝑁 (1)
Langkah selanjutnya adalah menghitung Double Moving Average atau DMA dari hasil peramalan yang dihasilkan  dari Single  Moving  Average atau  SMA dengan  menggunakan  persamaan  rumus  sebagai berikut :
𝑺 ′′ 𝒕 = 𝑆 1 𝑡+𝑠𝑡−1+...+𝑆𝑡−𝑁+1
𝑁 (2)
Setelah  mendapatkan  nilai 𝑆 ′′  ,  selanjutnya adalah menentukan nilai konstanta (at) menggunakan persaman (3) dan dilanjutkan dengan menentukan nilai koefisien trend (bt) menggunakan persamaan (4)
𝑎 𝑡 𝑆 ′ +(𝑆 ′ 𝑡−𝑆 ′′ 𝑡) 𝑁 = 2 𝑆′ 𝑡 - 𝑆′′ 𝑡 (3)
𝑏 𝑡 2 𝑁−1 ( 𝑆′ 𝑡 - 𝑆′′ 𝑡 ) (4)
Langkah  akhir  yang  dilakukan  pada  metode Double Moving  Average atau  DMA  yaitu  menentukan  besar nilai peramalan menggunakan persamaan (5), dengan menjumlahkan hasil nilai konstanta (at) dan koefisien trend (bt).
𝐹𝑡 +m = 𝑎𝑡 + . 𝑚 (5)
Dimana persamaan (1), (2), (3), (4), (5) adalah : 𝑆 ′t : single moving average 𝑆 ′′ t : double moving average 𝐹𝑡 +m : ramalan untukm perode ke depan 𝑎𝑡 : penyesuaian moving average tunggal 𝑏𝑡 : estimasi periode waktu berikutnya m : periode kedepan yang diramalkan N : data pada periode ke t t : waktu sekarang

## 2.4. Tambak Ikan Mujair
Salah  satu  cara  yang  bisa  dimanfaatkan  untuk memanfaatkan  sumberdaya  pesisir  adalah  dengan melakukan  budidaya  tambak.  Melalui  budidaya tambak, para nelayan dapat mendapatkan hasil dengan kualitas dan jumlah yang diinginkan tanpa menimbulkan  dampak  negatif  terhadap  lingkungan dan keragaman hayati. [11]
Tambak Ikan CV. Askur Jaya merupakan sebuah wirausaha Tambak ikan yang dikelola oleh Pak Askur
dan  Ibu  Purwanti  di  desa  Sambi  Gedhe,  kecamatan Sumber  Pucung,  Kabupaten  Malang.  Tambak  Ikan milik  Pak  Askur  sudah  berdiri  sejak  2018.  Tambak Ikan  CV.Askur  Jaya  terletak  di  jalan  melatin,  Rt 02, Rw 05, desa Sambi Gedhe, kec. Sumber Pucung, kab. Malang.  Tambak  ikan  ini  juga,  biasanya  memanen ikan  tiap  6  hingga  8  bulan  sekali  dalam  setahun. Terletak  di  pinggir  danau  karangkates  membuat tambak ikan ini cukup baik dalam sistem perairan yang ada. Luas tambak ikan ini juga sekitar 2 hektar.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  adalah  kebutuhan  yang meliputi  proses  apa-apa  saja  yang  ada  pada  sistem. Kebutuhan  fungsional  digambarkan  sebagai  layanan yang  terdapat  pada  sistem.  Berikut  merupakan kebutuhan fungsional sistem:
1.  Sistem  mampu  menampilkan  hasil  peramalan perhitungan.
2.  Sistem  mampu  memberikan  informasi  terkait pada  data penjualan ikan mujair.
3.  Sistem  mampu  menampilkan  hasil search dari kebutuhan admin.

## 3.2. Kebutuhan Nonfungsional
Kebutuhan  Nonfungsional  yaitu  sistem  yang dirancang  ini,  membutuhkan  spesifikasi  minimal untuk server sebagai berikut: 1. Website yang  dikembangkan  harus  dapat menghitung peramalan penjualan secara otomatis.
2. Website yang  dikembangkan  ini  harus  bisa diakses selama 24 jam.
3. Website yang dikembangkan ini juga hanya bisa berjalan jika ada koneksi internet.

## 3.3. Data-Data Yang Terkait Dengan Kegiatan Sistem
Berikut  ini  merupakan  data-data  yang  terkait dengan kegiatan sistem yang meliputi:
1. Data  Penjualan  Ikan  Mujair,  digunakan  untuk peramalan  mempridiksi  jumlah  ekor  ikan kedepannya.
2. Data  Panen  ikan  mujair,  digunakan  untuk disimpan kedalam database.

## 3.4. Struktur Menu
Berdasarkan  gambar  struktur  menu  ini, admin dapat mengakses form login, kemudian validasi login memasukkan user name atau nama pengguna dan kata sandi,  jika  berhasil  maka  akan  masuk  pada  Beranda wesbite.  Jika  nama  pengguna  atau  kata  sandi  salah, maka  akan  dikembalikan  pada  menu  halaman  form login. Kemudian,  dari  setelah  menu  beranda, admin dapat  mengakses  menu  admin. Admin dapat mengakses  menu  atau  fitur  pada website hingga log out.

## Gambar 1. Struktur Menu
3.5. Flowchart Sistem
Flowchart di bawah ini, menunjukan pada tahap pertama  adalah start  website ,  kemudian admin harus login  terlebih  dahulu  untuk  mengakses  data. Kemudian  masuk  ke  dalam  halaman dashboard, selanjutnya admin dapat mengolah data dalam website . Setelah  itu  data  penjualan  akan  dipakai  untuk dilakukan  peramalan  dengan  metode Double  Moving Average dengan memprediksi beberapa bulan kedepan prediksi  yang  akan  dilakukan.  Setelah  dilakukannya proses  peramalan,  maka  hasilnya  akan  dilakukan  uji akurasi dlaam  menentukan seberapa akurat data yang dihasilkan.

## Gambar 2. Flowchart Sistem

## 3.6.  Flowchart Metode
Pada  alur flowchart ini,  penerapan  metode Double Moving Average pada gambar diatas, dimulai dari start kemudian menginputkan nilai n dan periode (M)  juga  penjualan  yang  dipilih.  Nilai n merupakan data  pada periode  waktu sekarang . Periode (M) yaitu untuk  menentukan  periode  bulan  kedepan  yang diramalkan. Untuk penjualan, sebagai pemilihan jenis data penjualan. Di lanjutkan pada bagian perhitungan Single  Moving  Average (SMA),  yang  memuat X sebagai  data  aktual,  kemudian  dibagi  dengan n . Kemudian, pada bagian Double Moving Average , yang
memuat  nilai  rata-rata  pertama  sampai  nilai  rata-rata bergerak ke n .
Gambar 3. Flowchart Metode
Dilanjutkan  dengan  nilai at, yaitu  penyesuaian moving  average tunggal.  Di  dalam  nilai  at  memuat hasil  dari  perhitungan Single  Moving  Average dan dikurangi Double Moving Average . Setelah nilai at di dapatkan, dilanjutkan pada mencari nilai bt atau nilai estimasi periode waktu berikutnya. Pada bagian bt ini, memuat  hasil  perhitungan at, yang  dikalikan 2/n-1 . Setelah  hasil bt di  temukan,  perhitungan  dilanjutkan pada  perhitungan  peramalan  atau  f orecasting. Pada bagian ft ini,  memuat  nilai at yaitu  penyesuaian
moving average tunggal dijumlahkan dengan m yaitu bulan, sehingga menghasilkan nilai peramalan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Halaman Peramalan
Pada halaman peramalan apabila diinputkan nilai n  dan  pemilihan  periode  juga  pilih  penjualan,  ketika tombol  proses  diklik  maka  sistem  meramalkan (prediksi)  pada  data  penjualan  berdasarkan  dari  data katetogri  yang  telah  berisi  data  penjualan  dengan waktu  periode  tertentu  yang  bertujuan  untuk memprediksi penjualan berikutnya.
Gambar 4. Halaman Peramalan

## 4.2. Halaman Hasil Peramalan
Pada  halaman  hasil  peramalan  ini,  merupakan hasil  peramalan  ke  depannya  di  bulan  januari,  dari sebelumnya  yang  dimasukkan  nilai    n  adalah  6, periode  (  m  )  yaitu  1,  dan  jenis  penjualan,  maka  di dapatkan hasil di bulan januari 2023 dengan peramalan 191,555.  Pada MAD yaitu  210.97.  pada  bagian MSE yaitu 20.10 dan MAPE yaitu 404.29.
Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil Peramalan

## 4.3. Pengujian  Fungsional dengan metode Blackbox
Tabel 1. Pengujian  Fungsional dengan metode Blackbox Fungsi yang diuji Cara pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Tampilan login Jalankan aplikasi dengan membuka alamat web dibrowser Jika sukses login diarahkan ke halaman dashboard, jika password atau email tidak berhasil terdapat notifikasi Berhasil Tampilan dashboard Jalankan browser kemudian klik navigasi dashboard Menampilkan halaman dashboard Berhasil Proses CRUD data kategori Administrator melakukan proses CRUD (Create,Update,Delete) didalam data kategori
Jika admin berhasil menginputkan data kategori maka akan tersimpan. Namun jika gagal, namun produk tidak bisa ditambahkan. Jika admin berhasil merubah data (update) maka data perubahan akan disimpan kedalam data, namun jika gagal data tidak berubah. Admin menghapus Berhasil data kategori maka data itu akan dihapus pada database jika
tidak, maka data masih tersimpan didalam database Berhasil Proses CRUD data penjualan Administrator melakukan proses CRUD ( Create,Update,Delete ) didalam data penjualan
Jika admin berhasil menginputkan data penjualan maka akan disimpan didalam tabel penjualan. Namun jika gagal, tidak bisa ditambahkan. Jika admin berhasil merubah data ( update ) maka data perubahan akan disimpan kedalam table
Berhasil
Fungsi yang diuji Cara pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Berhasil 35 produk namun jika gagal data tidak berubah. Admin menghapusdata penjualan maka data penjualan akan dihapus di database jika tidak maka data masih tersimpan didalam database Halaman peramalan Administrator menginputkan nilai n dan memilih produk yang akan peramalan Apabila berhasil  maka sistem menampilkan hasil perhitungan, jika tidak berhasil maka muncul notifikasi Berhasil Logout Dengan mengeklik navigasi Loguot Apabila navigasi logut diklik akan  diarahkan ke halaman login Berhasil Berdasarkan pengujian fungsional menggunakan metode blackbox yang telah dilakukan  pada  tabel  4.1  diatas  dapat  disimpulkan
bahwa semua pengujian yang dilakukan berhasil dan berjalan dengan baik sesuai fungsinya.

## 4.4. Penggunaan Sistem Pada Pengguna

## Tabel 2. Penggunaan Sistem Pada Pengguna
No Fungsi Yang Di Uji Jenis Brwser Microsoft Edge Chrome 1 Tampilan login   2 Tampilan Dashboard   3 Tampilan Kategori   Proses tambah Kategori   Proses edit Kategori   Proses hapus Kategori   4 Tampilan Data penjualan   Proses tambah data   Proses edit data   Proses hapus data   Report   5 Tampilan Peramalan   Input nilai n   Pilih periode   pilih penjualan   Menampilkan hasil perhitungan   6 Logout   Keterangan:  = Berhasil
×   = Tidak Berhasil
Berdasarkan  hasil pengujian  browser pada tabel 4.3  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  berhasil  dengan menggunakan  aplikasi browser yaitu google  chrome dan Microsoft edge.

## 4.5. Penggunaan Sistem Pada Pengguna
Pada  pengujian  sistem  terhadap  pengguna disajikan sebuah uraian atau pertanyaan yang berisi 5 point. Pertanyaan atau Uraian ini diberikan kepada Pak Askur selaku pemilik Tambak Ikan tersebut. Hasilnya bisa dilihat pada table 3.
Tabel 3. Penggunaan Sistem Pada Pengguna.
No Pertanyaan jawaban SS S TM 1 Apakah website aplikasi sistem peralaman penjualan tambak ikan mujair dengan metode double moving average cukup mudah digunakan?  2 Menurut Anda, aplikasi website sistem peramalan penjualan tambak ikan mujair dengan metode double moving average dalam penyajian informasinya ini, mudah untuk dipahami?

3 Untuk fitur pada website tersebut, apakah berjalan dengan baik?  4 Apakah proses perhitungan peramalan dengan metode tersebut, berjalan dengan baik?  5 Bagaimana dengan tampilan website aplikasi ini?  Apa cukup menarik?

Keterangan:  = Berhasil ×   = Tidak Berhasil
Hasil  dari  pengujian user terhadap  pengguna dapat  diketahui  bahwa  pengujian  yang  ditujukan kepada Pak Askur  menyatakan Sangat Setuju dengan total 5 jawaban, Setuju dengan 0 jawaban, dan Tidak Setuju  dengan  0  jawaban,  maka  dapat  disimpulkan aplikasi penjualan tambak ikan mujair dengan metode double  moving  average sesuai  dengan  harapan pengguna dan dapat dipergunakan sebagai acuan untuk peramalan di Tambak Ikan Mujair milik Pak Askur.
Sedangkan  untuk  pengujian user terhadap pengguna, ditunjukkan kepada 25 responden. Pada 25 responden  ini  merupakan  kenalan  dan  teman-teman kuliah  maupun  diluar  perkuliahan.  Dalam  pengujian ini, ada kuisioner yang berisi 5 uraian atau pertanyaan. Kuisioner ini disebarkan dengan  jumlah 10 kuisioner kepada pengguna yang bisa dilihat di tabel 4 Ini.
Tabel 4. Pengujian User Oleh Responden. No Pertanyaan Jawaban SS S TM
1 Apakah website aplikasi sistem peralaman penjualan tambak ikan mujair dengan metode double moving averag cukup mudah digunakan? 11 14 0 2 Menurut Anda, aplikasi website sistem peramalan penjualan tambak ikan mujair dengan metode double moving average dalam penyajian informasinya ini, mudah untuk dipahami? 10 14 1 3 Untuk fitur pada website tersebut, apakah berjalan dengan baik? 10 14 1 4 Apakah proses perhitungan peramalan dengan metode tersebut, berjalan dengan baik? 6 18 1 5 Bagaimana dengan tampilan website aplikasi ini?  Apa cukup menarik? 14 11 0 Total 51 71 3 Keterangan:
 = Berhasil ×   = Tidak Berhasil
Beradasarkan  tabel  4.3  ini,  hasil  dari  pengujian user terhadap  pengguna  dapat  diketahui  bahwa pengujian  yang  ditujukan  kepada  25  responden  ini menyatakan  sangat  setuju  yaitu  51  jawaban  (40,8%),
setuju yaitu 71 jawaban ( 56,8%) dan tidak setuju yaitu 3 jawaban (2,4%).

## 4.6. Pengujian  perhitungan manual metode Double Moving Average
Tabel 5. Hasil Perhitungan Manual Dengan Metode Double Moving Average Periode Penjualan Forecast SMA Forecast DMA At Bt Hasil Forecasting MAD MSE MAPE% Agustus-20 482 0 0 0 0 0 0 0 0 September-20 1316 0 0 0 0 0 0 0 0 Oktober-20 702 833,33 0 0 0 0 0 0 0 September-21 422 813,33 0 0 0 0 0 0 0 Oktober-21 816 646,66 764,44 528,88 39,25 568,14 39,25 1541,28 4,81 November-21 648 628,66 696,22 561,11 22,51 583,62 22,518 507,08 3,47 0ktober-22 290 584,66 620 549,33 11,77 561,11 11,77 138,71 4,06 November-22 260 399,33 537,55 261,11 46,07 307,18 46,07 2122,82 17,72
Pada  Tabel  5,  merupakan  hasil  perhitungan manual,  dengan  mencari  nilai  MAD,  MSE,  dan MAPE%. Berikut adalah langkah-langkah perhitungan metode Double  Moving  Average untuk  mencari peramalan di bulan januari-2023. 1) meramalkan perhitungan SMA
𝑆 1 𝑡 = 𝑥𝑡 + 𝑥𝑡 − 1+. . . +𝑥𝑡 − 𝑁 + 1
𝑁 = 290+260+302 3
= 284 2) Meramalkan Perhitungan DMA
𝑆 2 𝑡 = 𝑆 1 𝑡+𝑠𝑡−1+...+𝑆𝑡−𝑁+1 𝑁 = 584,66+399,33+284 3
= 422,66
3) Meramalkan At
At = 𝑆 1 𝑡+(𝑆 1 𝑡−𝑆 2 𝑡) 𝑁 = 2 𝑆 1 𝑡 − 𝑆 2 𝑡
= (2*284 ) - 422,66 = 145,33
4) Meramalkan Bt
Bt = 2 𝑁−1 (𝑆 1 𝑡 − 𝑆 2 𝑡) = ( 2 3−1 ) (284 – 422,66)
= 46,22
5) peramalan 𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑚 = 145,33+ 46,22 = 191,55 Dari hasil peramalan untuk di bulan januari-2023 berdasarkan  tabel  adalah  118,7407372  dengan  nilai MAD  18,42798  dan  MSE  716,267  juga  MAPE% 5,041526.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dalam skripsi ini, dari hasil peramalan untuk di bulan januari- 2023  berdasarkan  tabel  adalah  191,55  dengan  nilai MAD  46,22  dan  MSE  2136,49  juga  MAPE%  15,30. Dari  pengujian  fungsional  menggunakan  metode blackbox  yang  telah  dilakukan  pada  tabel  4.1  dapat disimpulkan  bahwa  semua  pengujian  yang  dilakukan berhasil dan berjalan dengan baik sesuai fungsinya.Dari hasil pengujian browser pada tabel 4.3 dapat disimpulkan bahwa berhasil dengan menggunakan  aplikasi  browser  yaitu  google  chrome dan  Microsoft  edge.  Adapun  saran  yang  perlu diharapkan  dari  para  penulis  antara  lain,  penggunaan metode peramalan yang lebih canggih, seperti ARIMA atau  neural  networks,  dapat  menjadi  alternatif  untuk meningkatkan akurasi peramalan. Penggunaan Metode Peramalan  Lainnya:  Selain  metode  Double  Moving Average, penelitian selanjutnya dapat mempertimbangkan  penggunaan  metode  peramalan lainnya,  seperti  regresi  linier,  metode  dekomposisi, atau metode peramalan berbasis AI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Irawan,  R.  T.  A.  Agus,  and  S.  Sahren, “Penerapan  Metode  Double  Moving  Average dalam Memprediksi Permintaan Kayu,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 1998, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4648.
[2]  H.  A.  Yusuf,  I.  Djakaria,  and  R.  Resmawan, “Penerapan  Metode  Double  Moving  Average Untuk  Meramalkan  Hasil  Produksi  Tanaman Padi di Provinsi Gorontalo,” d’CARTESIAN , vol.
9, no. 2, p. 92, 2020, doi: 10.35799/dc.9.2.2020.28377.
[3]  A.  Suara,  A.  Sanjaya,  and  D.  P.  Pamungkas, “Implementasi Metode Double Moving Average Untuk  Prediksi  Produksi  Sabun,” Semin.  Nas. Inov. Teknol. , pp. 224–229, 2022.
[4]  D.  Kushartini  and  I.  Almahdy,  “Jurnal  PASTI Volume  X  No.  2,  217  -  234  SISTEM
PERSEDIAAN  BAHAN  BAKU  PRODUK DISPERSANT  DI  INDUSTRI  KIMIA  Dinni Kushartini,  Indra  Almahdy,” J.  PASTI ,  vol.  X, no. 2, pp. 217–234, 2015.
[5]  E.  Indriastiningsih  and  S.  Darmawan,  “Analisa Pengendalian Persediaan Sparepart Motor Honda Beat  Fi  dengan  Metode  EOQ  Menggunakan Peramalan Penjualan Di Graha Karyaahass XY,” Din.  Tek. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  24–43,  2019, [Online].
Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/ft1/iss ue/view/408
[6]  L.  Lapide,  “Top-down  &amp;  bottom-up forecasting  in  S&amp;OP,” J.  Bus. ,  pp.  1–3, 2006, [Online]. Available: http://mit- ctl.mit.edu/sites/ctl.mit.edu/files/library/public/a rticle_jbf_top_down_lapide.pdf
[7]  H.  D.  E.  Sinaga,  N.  Irawati,  and  S.  Informasi, “Perbandingan Double Moving Average Dengan
Double Exponential Smoothing Pada Peramalan,” Jurteksi , vol. IV, no. 2, pp. 197–204, 2018.
[8]  J. E. Volume et al. , “1 , 2 , 3,” vol. 4, pp. 103– 107, 2013.
[9]  C.  V.  Hudiyanti,  F.  A.  Bachtiar,  and  B.  D. Setiawan,  “Perbandingan  Double  Moving Average  dan  Double  Exponential  Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara  di  Bandara  Ngurah  Rai,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2667–2672, 2019.
[10]  A.  F.  N.  Azizah,  “Peramalan  Migrasi  Masuk Kota  Surabaya  Tahun  2015  dengan  Metode Double Moving Average dan Double
Exponential  Smoothing  Brown,” J.  Biometrika dan Kependud. , vol. 4, no. 2, pp. 172–180, 2015.
[11]  D. R. Setianingrum, A. Suprayogi, and Hani’ah, “Analisis Kesesuaian Lahan Tambak Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis,” J.
Geod. Undip , vol. 3, no. April, pp. 28–43, 2014.