Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Vol.9, No.1, Januari 2023, pp. 140~147
ISSN 2407-4098 (print)
DOI:10.31605/saintifik.v9i1.411
ISSN 2622-8904 (online)
Peramalan Penjualan Mobil di Kota Jayapura Pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Triple Exponential Smoothing
Bobi Frans Kuddi *1 , Feby Seru 2 1,2 Universitas Cenderawasih Jayapura, Indonesia e-mail: bobikuddi@gmail.com

## Abstrak
Seiring  dengan  perkembangan  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi,  industri  otomotif  juga  mengalami perkembangan yang pesat sehingga meningkatkan persaingan diantara produsen otomotif untuk menciptakan produk yang sesuai dengan kebutuhan dan selera konsumen. Selain persaingan yang semakin ketat dealer juga dihadapkan dengan permasalahan covid-19 yang masuk ke indonesia sejak bulan maret 2020 yang berdampak bagi  perekonomian  masyarakat  indonesia.  Pandemi  covid-19  secara  langsung  maupun  tidak  langsung menurunkan daya beli sebagian besar  masyarakat. Data penjualan mobil pada PT-X Jayapura pada periode Maret 2020 hingga November 2021 memiliki pola yang mengandung faktor trend dan musiman sehingga pada penelitian  ini  akan  diramalkan  menggunakan  metode triple  exponential  smoothing. Adapun  dalam  proses peramalan  digunakan  nilai 𝛼 = 0,1 sampai 𝛼 = 0,9 .  Untuk  mengukur  ketepatan  akurasi  peramalan  pada penelitian  ini  digunakan Mean  Squared  Error (MSE)  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE),  dan diperoleh nilai MSE terkecil 6,51493 dengan nilai 𝛼 = 0,3 dan nilai MAPE terkecil 7,77 % dengan nilai 𝛼 = 0,3 . Peramalan penjualan mobil pada PT-X Jayapura pada bulan desember 2021 sebanyak 58 unit.
Kata kunci: Peramalan, Penjualan Mobil, triple exponential smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  covid-19  yang  dialami  masyarakat  indonesia  sejak  bulan  maret  2020  berdampak  besar  bagi perekonomian  bangsa  indonesia.  Kondisi  perekonomian  nasional  pada  masa  pandemi  covid-19  yang  tidak menentu secara langsung maupun tidak langsung menurunkan daya beli sebagian besar masyarakat. Pandemi covid-19  yang  masih  terus  berlanjut  membuat  beberapa  sektor  usaha  mengalami  dampak  yang  cukup signifikan, termasuk sektor otomotif pada bagian pemasaran mobil. Penjualan mobil pada PT-X Jayapura tidak menentu selama masa pandemi covid-19. Untuk mengetahui berapa target penjualan periode selanjutnya, maka perlu  dilakukan  peramalan.  Peramalan  ( forecasting )  adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi/memperkirakan peristiwa-peristiwa  masa  depan.  Peramalan  dilakukan  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui perkirakan  jumlah  penjualan  mobil  pada  periode  yang  akan  datang,  sehingga  untuk  memenuhi  kebutuhan konsumen,  manajemen  perusahaan  membuat  peramalan  penjualan  produk.  Dengan  demikian,  perusahaan dapat membuat suatu tindakan, kebijakan, atau keputusan yang dilakukan secara tepat untuk mencapai target tersebut.
Peramlan penjualan mobil pada PT-X Jayapura dibutuhkan sebagai dasar untuk mengambil keputusan dalam  merencanakan  langkah  selanjutnya  untuk  meningkatkan  kuantitsas  penjualannya.  Karena  penjualan mobil pada perusahaan tersebut memiliki trend yang meningkat atau menurun setiap bulannya, sehingga target yang  ditetapkan  sering  kali  tidak  sesuai  dengan  data  penjualan  aktual  sehingga  mempengaruhi  seluruh perencanaan  selanjutnya.  PT-X  Jayapura  membutuhkan  peramalan  penjualan  yang  lebih  sesuai  dan  baik dengan memperhatikan kondisi-kondisi pada masa depan dan masa lampau. Peramalan yang tepat dan baik dapat membantu peluka usaha dalam menentukan kebijakan agar dapat mencapai target yang telah ditentukan seperti yang dilakukan oleh Fitria & Hartono (2017), tentang peramalan jumlah penumpang pada Siluet Tour and Travel Kota malang. peramalan pada penelitian ini menggunakan metode Triple Exponential Smoothing karena  metode  tersebut  bisa  digunakan  pada  data  yang  relative  sedikit  serta  data  yang  mengandung  pola musiman  dan  trend.  Hasil  dari  pengolahan  dataset  digunakan  untuk  perhitungan  proses  ramalan  yang menghasilkan 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 9,86;  𝛼 = 0,4 dan 𝑚 = 1 dengan  hasil  peramalan  jumlah  penumpang  pada  bulan November 2015 adalah 501. Peramalan menggunakan metode triple eksponential smoothing juga dilakukan oleh Lestari S, et al (2020), tentang peramalan jumlah pengguna air bersih di PDAM Kota Makassar. Data
jumlah penggunaan air di PDAM kota Makassar dari tahun 2015-2018 mengandung faktor trend dan musiman sehingga dapat diramalkan menggunakan metode triple eksponential smoothing dengan kombinasi parameter 𝛼 = 0,1;  𝛽 = 0,1;  𝛾 = 0,6 dengan MAPE dan RMSE terkecil masing-masing ssebesar 4,736718 dan 168,175. Peramalan  penjualan  mobil  PT-X  Jayapura  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode triple eksponential smoothing karena pola data penjualan mobil PT-X Jayapura memiliki karasteristik yang sesuai dengan penelitian-penelitian sebelumnya (Gurianto et al . 2017) (Mardiansyah, et al. 2016) (Margaret & Jose, 2015) ( Kusuma, et al. 2019) ( Sinaga , et al . 2016) (Tistiawan & Andini,2019). Hasil peramalan diharapkan dapat  mengtasi  permasalahan  yang  terjadi  pada  PT-X  Jayapura  untuk  mengetahui  tingkat  penjualan  pada periode selanjutnya. Sehingga PT-X Jayapura dapat mengetahui jumlah mobil yang harus disediakan umtuk memenuhi permintaan konsumen.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Peramalan
Peramalan  ( forecasting )  adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi/memperkirakan  peristiwa-peristiwa  masa depan  (Haryanto, et  al. 2016).  Penelitian  yang  menggunakan  data  deret  waktu  dapat  diselesaikan  dengan metode peramalan kuantitatif. Peramalan kuantitatif merupakan peramalan yang melibatkan analisis statistik terhadap data pada masa lalu yang berfokus pada pengamatan urutan pola data suatu peubah. Pada penelitian ini penulis menggunakan pendekatan peramalan kuantitatif dengan metode Triple Exponential Smoothing.

## 2.2. Triple Exponential Smoothing
Metode  peramalan time  series yang  menggunakan  pembobotan  data  masa  lalu  secara  eksponensial adalah  metode Exponential  Smoothing ( Santoso, et  al .  2021) .  Metode Exponential  Smoothing terdapat beberapa  metode,  yaitu Single  Exponential  Smoothing , Brown’s One  Parameter Double  Exponential Smoothing , Holt’s Two-Parameter  Double  Exponential  Smoothing , Winter’s  Three-Parameter Triple Exponential Smoothing (Iqbal , et al. 2016) . Metode Triple Exponential Smoothing digunakan pada data yang mengandung unsur trend dan musiman. Tahapan yang dilakukakan dalam peramalan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing yaitu dengan menggunakan persamaan berikut (Fitria, & Hartono, 2017). 𝑆 ′ 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′ 𝑡−1 (1) 𝑆 ′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′′ 𝑡−1
(2)
𝑆 ′′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ′′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′′′ 𝑡−1 (3)
𝑎 𝑡 = 3𝑆 ′ 𝑡 − 3𝑆 ′′ 𝑡 + 𝑆 ′′′ 𝑡 (4)
𝑏 𝑡 = 𝛼 2(1−𝛼) 2 [(6 − 5𝛼)𝑆 ′ 𝑡 − (10 − 8𝛼)𝑆 ′′ 𝑡 + (4 − 3𝛼)𝑆 ′′′ 𝑡 ] (5)
𝑐 𝑡 = 𝛼 2
(1−𝛼) 2 [𝑆 ′ 𝑡 − 2𝑆 ′′ 𝑡 + 𝑆 ′′′ 𝑡 ] (6)
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 + 1 2 𝑐 𝑡 𝑚 2 (7)
Keterangan:
𝑋 𝑡 = Data aktual pada periode t 𝛼 = Parameter Pemulusan eksponensial 𝑆 ′ 𝑡 = Nilai Pemulusan eksponensial tunggal ( Single ) 𝑆 ′′ 𝑡 = Nilai Pemulusan eksponensial ganda ( Double ) 𝑆 ′′′ 𝑡 = Nilai Pemulusan eksponensial rangkap tiga ( Triple ) 𝑎 𝑡 , 𝑏 𝑡 , 𝑐 𝑡 = Konstanta Pemulusan 𝑚 = Jangka waktu perencanaan 𝐹 𝑡+𝑚 = Nilai Peramalan pada periode berikutnya Cara kerja Triple Exponential Smooting memiliki tujuh tahapan yang dapat dilihat pada diagram alir berikut:
Gambar 2. Diagram Alir Peramalan Triple Exponential Smooting

## 2.3. Akurasi Peramalan
Untuk mengetahui keakuratan metode peramalan yang digunakan pada penelitian ini akan dilakukan dengan menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) (Nangi et al ., 2018). Mean Squared Error adalah rata-rata selisih kuadrat antara nilai aktual dengan nilai hasil ramalan (Margi S & Pendawa W, 2015). Persamaan Mean Squared Error sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 (8)
(Gofur, 2013) Ketetangan :
x t
= data aktual pada periode ke t F t = data ramalan pada periode ke t n = banyaknya data
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  adalah  alat  statistik  yang  digunakan  untuk  mengukur keakuratan suatu model statistik dalam melakukan prediksi atau peramalan yang dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 {∑ |𝑋 𝑡 −𝐹 𝑡 | 𝑋 𝑡 𝑛 𝑡=1 } 100%
(9)
(Gofur, 2013)
Mulai
Menentukan Nilai Pemulusan pertama 𝑆 ′ 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′ 𝑡−1 Input Data Penjualan Mobil Selesai Menentukan Nilai Pemulusan Kedua 𝑆 ′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′′ 𝑡−1
Menentukan Nilai Pemulusan Ketiga 𝑆 ′′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ′′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′′′ 𝑡−1
Menentukan Nilai Konstanta pemulusan 𝑎 𝑡 , 𝑏 𝑡 , 𝑐 𝑡
Menentukan Peramalan Penjualan Mobil (𝐹 𝑡+𝑚 )

## Hasil Peramalan Penjualan
Mobil
Inisialisasi Nilai 𝛼(0 ≤ 𝛼 ≤ 1)
Ketetangan : x t = data aktual pada periode ke n = banyaknya data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data penjualan mobil pada PT-X Jayapura pada periode Maret 2020 hingga November 2021. Data tersebut disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Time Series Plot Data Penjualan Mobil
Berdasarkan  data  pada  Gambar  1,  terlihat  adanya  trend  yang  cenderung  naik  dari  awal  terjadinya pandemi  Covid-19  hingga  sekarang,  serta  adanya  indikasi  musiman  pada  waktu  tertentu  sehingga  metode peramalan yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Triple Exponential Smoothing. Indikasi musiman dapat dilihat pada pola data akhir tahun selalu mengalami peningkatan dan mengalami penurunan pada awal tahun.

## 3.2. Proses Peramalan
Peramalan  dengan  menggunakan  Metode Triple  Exponential  Smoothing pada  penelitian  ini  akan digunakan nilai 𝛼 = 0,1 sampai 𝛼 = 0,9 . Perhitungan peramalan dengan Metode Triple Exponential Smoothing dari Holt’s dengan 𝛼 = 0,3 . Parameter  diawali  dengan  data  penjualan  mobil  bulan  maret  2020  dengan  jumlah  penjualan  24  unit mobil.
Perhitungan Single Exponential Smoothing digunakan persamaan berikut:
Tahun Bulan 2021 2020 Sep Jun Mar Des Sep Jun Mar 50 40 30 20 10 J u m la h P en ju a la n M o b il 51 35 38 39 27 23 33 25 29 19 18 39 23 31 19 17 21 15 23 26 24

## Time Series Plot Data Penjualan Mobil
𝑆 ′ 𝑡 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′ 𝑡−1 𝑆 ′ 2 = 0,3 ∗ 26 + (1 − 0,3) ∗ 24 𝑆 ′ 2 = 7,8 + 16,8 𝑆 ′ 2 = 24,6 Setelah diperoleh hasil pada perhitungan Single Exponential Smoothing dilanjutkan dengan perhitungan Double Exponential Smoothing digunakan persamaan berikut: 𝑆 ′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′′ 𝑡−1 𝑆 ′′ 2 = 0,3 ∗ 24,6 + (1 − 0,3) ∗ 24 𝑆 ′′ 2 = 7,38 + 16,8 𝑆 ′′ 2 = 24,18 Setelah diperoleh hasil pada perhitungan Double Exponential Smoothing dilanjutkan dengan perhitungan Triple Exponential Smoothing digunakan persamaan berikut:
𝑆 ′′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ′′ 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 ′′′ 𝑡−1 𝑆 ′′′ 𝑡 = 0,3 ∗ 24,6 + (1 − 0,3) ∗ 24 𝑆 ′′′ 𝑡 = 7,25 + 16,8 𝑆 ′′′ 𝑡 = 24,05 Setelah diperoleh nilai 𝑆 ′ 𝑡 , 𝑆 ′′ 𝑡 , 𝑑𝑎𝑛 𝑆 ′′′ 𝑡 maka selanjutnya kita menentukan nilai konstanta pemulusan 𝑎 𝑡 , 𝑏 𝑡 , 𝑐 𝑡 Perhitungan Nilai Konstanta 𝑎 𝑡 : 𝑎 𝑡 = 3𝑆 ′ 𝑡 − 3𝑆 ′′ 𝑡 + 𝑆 ′′′ 𝑡 𝑎 2 = 3𝑆 ′ 2 − 3𝑆 ′′ 2 + 𝑆 ′′′ 2 𝑎 2 = 3 ∗ 24,6 − 3 ∗ 24,18 + 24,05 𝑎 2 = 25,31 Perhitungan Nilai Konstanta 𝑏 𝑡 :
𝑏 𝑡 = 𝛼 2(1 − 𝛼) 2 [(6 − 5𝛼)𝑆 ′ 𝑡 − (10 − 8𝛼)𝑆 ′′ 𝑡 + (4 − 3𝛼)𝑆 ′′′ 𝑡 ]
𝑏 2 = 𝛼 2(1 − 𝛼) 2 [(6 − 5𝛼)𝑆 ′ 2 − (10 − 8𝛼)𝑆 ′′ 2 + (4 − 3𝛼)𝑆 ′′′ 2 ]
𝑏 2 = 0,3 2(1 − 0,3) 2 [(6 − 5 ∗ 0,3)(24,6) − (10 − 8 ∗ 0,3)(24,18) + (4 − 3 ∗ 0,3)(24,05)]
𝑏 2 = 0,46 Perhitungan Nilai Konstanta 𝑐 𝑡 :
𝑐 𝑡 = 𝛼 2 (1 − 𝛼) 2 [𝑆 ′ 𝑡 − 2𝑆 ′′ 𝑡 + 𝑆 ′′′ 𝑡 ]
𝑐 2 = 𝛼 2 (1 − 𝛼) 2 [𝑆 ′ 2 − 2𝑆 ′′ 2 + 𝑆 ′′′ 2 ] 𝑐 2 = (0,3) 2
(1 − 0,3) 2 [24,6 − 2(24,18) + 24,05]
𝑐 2 = 0,054
Setelah diperoleh nilai konstanta pemulusan 𝑎 𝑡 , 𝑏 𝑡 , 𝑐 𝑡 dapat dilakukan peramalan 1 periode ke depan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 + 1 2 𝑐 𝑡 𝑚 2
𝐹 1+1 = 𝑎 1 + 𝑏 1 𝑚 + 1 2 𝑐 1 𝑚 2 𝐹 2 = 25,3140 + (0,4590)(1) + 1 2 (0,0540)(1) 2
𝐹 2 = 25,8
Perbandingan  data  aktual  dan  hasil  peramalan  menggunakan  Metode Triple  Exponential  Smoothing disajikan pada Gambar 2
Gambar 2 . Plot data aktual dan hasil peramalan Peramalan jumlah penjualan pada bulan desember 2021:
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 𝑚 + 1 2 𝑐 𝑡 𝑚 2
𝐹 22 = 𝑎 21 + 𝑏 21 𝑚 + 1 2 𝑐 21 𝑚 2 𝐹 22 = 46,97 + (4,87)(2) + 1 2 (0,4486)(2) 2
𝐹 22 = 57,61  ≈ 58

## 3.3. Akurasi Peramalan
Setelah diperoleh hasil peramalan dengan menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai MSE dan MAPE. Nilai MSE dan MAPE terkecil yang diperoleh adalah nilai 𝑀𝑆𝐸 = 6,51493 dan nilai 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 7,77 % dengan nilai alpha 0,3. Hasil perhitungan MSE dan MAPE secara lengkap disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Perhitungan MSE dan MAPE Alpha MSE MAPE 0,1 27,5881 13,82 % 0,2 12,2903 10,97 % 0,3 6,51493 7,77 % 0,4 6,95369 8,45 % 0,5 15,8489 11,30 % 0,6 38,163 17,87 % 0,7 82,6222 27,07 % 0,8 163,923 38,61 % 0,9 307,252 56,58 %

## 4. KESIMPULAN
Dengan menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing diperoleh nilai MSE terkecil dengan nilai 6,51493 dan nilai MAPE terkecil 7,77 % dengan menggunakan alpha sebesar 0,3. Peramalan jumlah penjualan mobil pada Desember 2021 sebanyak 58 unit sehingga hasil penelitian ini dapat dijadikan acuan oleh PT-X Jayapura  untuk  menentukan  jumlah  persediaan  mobil  yang  perlu  disiapkan  pada  Desember  2021.  Pada penelitian ini penulis meramalkan jumlah penjualan mobil pada PT-X Jayapura dengan menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing sehingga peneliti selanjutnya dapat melakukan peramalan dengan menggunakan metode yang lain dan dapat digunakan sebagai pembanding agar diperoleh metode terbaik yang sesuai dengan data tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Fitria, V. A., & Hartono, R. (2017). Peramalan Jumlah Penumpang Pada Siluet Tour And Travel Kota Malang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 11(1), 15–20.
Gofur, A. A. (2013). Sistem Peramalan Untuk pengadaan material unit injection di pt. XYZ. Komputa: Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika , 2 (2).
Gurianto, R. N., Purnamasari, I., & Yuniarti, D. (2017). Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown. EKSPONENSIAL , 7 (1), 23-32.
Haryanto,  S.  A.  F.,  Ernawati,  E.,  &  Puspitaningrum,  D.  (2016).  Implementasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Cuaca  (Studi  Kasus  :  Kota  Bengkulu). Rekursif:  Jurnal Informatika , 3 (2). https://doi.org/10.33369/rekursif.v3i2.744
Iqbal, M., Setya, B., Kom, S., Kom, M., & Wahyu, H. (2016). Sistem Peramalan Menggunakan MetodeTriple Exponential  Smoothing  untuk  Stok  Bahan  Spare  Part  Motor  di  Garuda  Motor  Jajag. Journal  of Undergraduate Thesis, Universitas Muhammadiyah Jember .
Lestari S., Ahmar A.S., & Ruliana. 2020. Eksplorasi Metode Triple Exponential Smoothing Pada Peramalan Jumlah Penggunaan Air Bersih di PDAM Kota Makassar. Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research Vol. 2 No. 3 (2020), 128-146.
Mardiansyah, E., Cahyono, D., & Shanty, R. N. T. (2016). Sistem Informasi Pengendali Persediaan Barang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan (Studi Kasus: Luna Pet Shop). INFORM, 1(2), 76–87.
Margaret,  V.,  &  Jose,  J.  (2015).  Exponential  Smoothing  Models  for  Prediction  of  Solar  Irradiance. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Electrical,  Electronics  and  Instrumentation Engineering , 4(2), 1133–1139.
Margi S, K., & Pendawa W, S. (2015). Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu. Prosiding SNATIF , 259-66.
Nangi, J., Indrianti, S. H., & Pramono, B. (2018). Peramalan Persediaan Obat Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing (Tes) (Studi Kasus: Instalasi Farmasi Rsud Kab. Muna). semanTIK , 4(1), 135– 142.
Kusuma, D. T., Rifai, M. F., & Sudirman, M. Y. (2019). Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing Pada  Sistem  Prediksi  Keuntungan  Bisnis  Ayam  Broiler  Guna  Meningkatkan  Pengelolaan  Keuangan Peternak. Kilat , 8 (2), 103-111.
Sinaga, B., Sagala, J. R., & Sijabat, S. (2016). Perancangan Aplikasi Peramalan Penjualan Handphone Dengan Metode Triple Exponential Smoothing. Jurnal Mantik Penusa , 20 (1). 359–367.
Tistiawan, T. A., & Andini, T. D. (2019). Pemanfaatan metode triple exponential smoothing dalam peramalan penjualan pada PT. Dinamika Daya Segara Malang. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 13 (1), 69- 76.
Santoso, A. B., Rumetna, M. S., & Isnaningtyas, K. (2021). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk  Analisa  Peramalan  Penjualan. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 5 (2),  756-761. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i2.2951