## PERBANDINGAN KINERJA TREND MOMENT DENGAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING TERHADAP PREDIKSI PENJUALAN DI SOOLE.CO STORE YOGYAKARTA
M.Iqbal Abdullah Sukri 1) , Erni Seniwati 2) *
1), 2)* Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta email : iqbal.sukri@students.amikom.ac.id 1) , erni.s@amikom.ac.id 2)*
*corresponding author : erni.s@amikom.ac.id

## Abstraksi
Solee.co  Store  adalah  toko  penjualan  sepatu  yang  berlokasi  di  Yogyakarta.  Seiring  dengan berjalannya waktu dan bertambahnya jumlah gerai toko  sepatu di Yogyakarta, permintaan konsumen terhadap barang  sangat  pesat  sehingga  pengelola  harus  dapat  merencanakan  penjualan  barang  untuk  memenuhi permintaan  konsumen  agar  dapat  meminimalisir  pengeluaran  dana  dalam  penyediaan  barang  dari  gudang. Untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  besar  pada  suatu  perusahaan  adalah  dengan  menentukan  prediksi penjualan  pada  bulan  berikutnya. Metode  prediksi  yang  digunakan  adalah  metode  Trend  Moment  dan  Single Exponential Smoothing dengan tahapan penelitian mulai dari pengumpulan data melalui observasi, wawancara dan literatur, analisis fungsional dan non fungsional, dan ERD, metode pengujian menggunakan Mean Square Error  (MSE)  dan  Mean  Absolute  Deviation  dan  program  ini  dibuat  dengan  menggunakan  PHP  dan  MYSQL sebagai penyimpanan database. Penggunaan metode Trend Moment untuk melakukan Prediksi atau Peramalan merupakan solusi yang diberikan oleh penelitian sebelumnya. Dari perbandingan kinerja metode Trend Moment dengan  single  exponential  smoothing  bahwa  kinerja  metode  Trend  Moment  lebih  tepat  digunakan  karena peramalannya  paling  mendekati  aktual  dan  yang  memiliki  error  paling  kecil.  dibandingkan  dengan  metode Single Exponential Smoothing.
.
Kata Kunci : prediksi penjualan, single exponential smoothing, trend moment

## Abstract
Solee.co Store is a shoe sales shop located in Yogyakarta. Over time and the increasing number of shoe store outlets  in Yogyakarta, consumer demand for goods is so rapid that managers should be able to plan the sale of goods to meet consumer demand in order to minimize the expenditure of funds in supplying goods from warehouses. To make a big profit on a company is to determine the sales prediction in the following month. The prediction  methods  used  are  Trend  Moment  and  Single  Exponential  Smoothing  methods  with  research  stages ranging  from  data  collection  by  observation,  interview  and  literature,  functional  and  non-functional  analysis, and ERD, testing methods using Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Deviation and the program is created using PHP and MYSQL as database storage. The use of Trend Moment method to perform Prediction or Forecasting is a solution given by prior research. From the comparison of the performance of the Trend Moment method  with  single  exponential  smoothing  that  the  Trend Moment  method performance  is  more  precisely  used because the forecasting is closest to the actual and the one that has the smallest error. compared to the Single Exponential Smoothing method.
Keywords : sales prediction, single exponential smoothing, trend moment

## 1. Pendahuluan
Pada  penelitian  ini  membahas  hasil  karya ilmiah untuk membandingkan kinerja metode Trend Moment  dengan  Single  Exponential  Smoothing untuk  prediksi  pada  toko  Solee.co  Store.  Metode Trend  Moment  adalah  metode  prediksi  untuk mencari  garis  trend  dengan  perhitungan  statistika dan  matematika  tertentu  guna  mengetahui  fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk  oleh  data  historis  [6][7].  Persamaan  trend
dengan  metode  Trend  Moment  menggunakan persamaan  Y  =  a  +  bX  [2].  Prediksi  yang  telah didapat  dari  hasil  prediksi  dengan  Metode  Trend Moment akan dikoreksi terhadap pengaruh musiman dengan  menggunakan  indeks  musim.  Sedangkan Metode  Exponential  Smoothing  merupakan  metode prediksi yang cukup baik untuk memprediksi jangka panjang  dan  jangka  menengah,  terutama  pada tingkat operasional suatu perusahaan[1].
Penelitian  ini  akan  mengukur  kinerja  dan membandingkan  hasil  pengukuran  tingkat  akurasi metode  Trend  Moment  dengan  pemodelan  baru
menggunakan metode Exponential Smoothing. Membangun sebuah aplikasi data mining sederhana dengan mengimplementasikan metode Single Exponential Smoothing, membandingkan hasil kinerja( performansi ) dari aplikasi yang dibangun tersebut dengan aplikasi sejenis lain yang telah peneliti buat sebelumnya. akan dilakukan. Bagian ini memuat kelebihan dan kelemahan yang mungkin ada pada penelitian terdahulu yang dapat dijadikan argumen bahwa penelitian yang akan dikerjakan ini bersifat menyempurnakan atau mengembangkan penelitian terdahulu.
Prediksi adalah pemikiran terhadap suatu besaran,misalnya permintaan terhadap satu atau beberapa produk pada periode yang akan datang. Pada hakekatnya prediksi hanya merupakan suatu perkiraan (guess), tetapi dengan menggunakan teknik-teknik tertentu, maka prediksi menjadi lebih dari sekedar perkiraan. Prediksi dapat diartikan perkiraan yang ilmiah (educated guess). Setiap pengambilan keputusan yang menyangkut keadaan dimasa yang akan dating, maka pasti ada peramalan(forecasting) yang melandasi pengambilan keputusan tersebut[2].
Berdasarkan penelitian-penelitian yang dipaparkan sebelumnya, maka akan dilakukan penelitian  lebih  lanjut  dengan  judul  “Perbandingan Kinerja Trend Moment dengan Single Exponential Smoothing Terhadap Prediksi Penjualan di Solee.co Store”.  Metode  yang  digunakan  adalah metode Trend Moment dan Single Exponential Smoothing dengan proses perhitungan membutuhkan data penjualan masa lalu [8][9][10]. Aplikasi ini menggunakan metode testing Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Deviation (MAD). MSE dan MAD juga dapat digunakan untuk memvalidasi kombinasi metode peramalan sejenis nya seperti moving average, double exponential smoothing, least square dan lain-lain [11][12].

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Alur Penelitian
Alur penelitian yang menggambarkan alur kerja dengan menggunakan trend moment dan single exponential smoothing dapat terlihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Alur penelitian

## 2.2 Metode Trend Moment
Trend  Moment  merupakan  metode  untuk mencari  garis  trend  dengan  perhitungan  statistika dan  matematika  tertentu  guna  mengetahui  fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan.  Dengan demikian pengaruh. Persamaan trend dengan metode Trend Moment pada persamaan (1).
𝑌 = 𝑎 + b X (1)
Dimana: Y = nilai trend ( Peramalan ) a = bilangan konstant b = slope atau koefisien kecondongan garis trend X = indeks waktu ( x = 0, 1, 2, 3, …, n )

## 2.3 Metode Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing Penghalusan  exponential  adalah  teknik  peramalan rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan  dimana  data diberi  bobot  oleh  sebuah  fungsi  exponential. Penghalusan exponential merupakan metode peramalan  rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan canggih,  namun  masih  mudah  digunakan.  Metode ini sangat dedikit pencatatan data masa lalu[3]. Rumus  penghalusan  exponential  dapat  ditunjukkan sebagai berikut :
F t = αy t-1 + (1-α)F t-1 (2)
Keterangan: F t = nilai peramalan untuk periode berikutnya y t-1 =permintaan untuk periode t yt= nilai aktual α = faktor bobot penghalusan (0 < α < 1) f t-1 = peramalan sebelumnya

## 2.4 Mean Absolute Deviation (MAD)
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  berguna  ketika  mengukur kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang  sama  sebagai deret  asli.  MAD  merupakan  ukuran  pertama kesalahan  peramalan  keseluruhan  untuk  sebuah model[4].
Rumus  untuk  menghitung  MAD  adalah  sebagai berikut.
MAD = ∑ |At−Ft| n (3)
Dimana : A t = Data aktual pada periode t F t = Nilai peramalan pada periode t n = Jumalah Data

## 2.5 Mean Squared Error (MSE)
Mean  Squared  Error  adalah  metode  lain untuk  mengevaluasi  metode  peramalan.  Masing- masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan  dan  ditambahkan  dengan  jumlah observasi.  Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan peramalan  yang  besar  karena  kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan.
Metode itu menghasilkan kesalahan- kesalahan  sedang  yang  kemungkinan  lebih  baik untuk  kesalahan  kecil,  tetapi  kadang  menghasilkan perbedaan  yang  besar.  Mean  squared  error  adalah rata-rata  dari  kesalahan  forecast  dikudratkan,  atau jika dituliskan dalam bentuk rumus sebagai berikut.
Rumus  untuk  menghitung  MSE  adalah sebagai berikut[4].
MES = ∑ = 1(dt − dt( 1 t ) 1 𝑛 𝑡 (4)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Data Penjualan Data  penjualan  yang  ditampilkan  pada TABEL  1  adalah  data  penjualan  periode  Januari 2019 sampai Januari 2020 .
TABEL 1 Data Penjualan Januari 2019-Januari 2020 Bulan Penjualan (Xt) Januari 8 Pebruari 10 Maret 12 April 9 Mei 11 Juni 12 Juli 16 Agustus 9 September 13 Oktober 10 November 15 Desember 14 Januari 15 Jumlah 154

## 3.2 Hasil Hitung Prediksi
Hasil  perhitungan  prediksi  antara  trend moment dengan single exponential smoothing, dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Hasil Perhiungan Prediksi

## 3.3 Hasil Pengukuran Akurasi
Hasil pengukuran akurasi dengan menggunakan  MAD  dan  MSE  untuk  prediksi menggunakan  trend  moment  dan  single  exponential smoothing dapat dilihat pada TABEL 2.

## TABEL 2 Hasil akurasi MAD dan MSE
Metode MSE MAD Trend Moment 3,712624 1,42071 Single Exponential Smoothing 7,316163 2,41278
Dari  hasil  perhitungan  nilai  ketetapan akurasi  metode Trend  Moment yang  ditunjukan TABEL  2  di  hasilkan  nilai  ketetapan  akurasi  dari prediksi  yaitu  MSE  3,712624  dan  MAD  sedangkan dari hasil perhitungan nilai ketetapan akurasi metode Single  Exponential  Smoothing yang  ditunjukan TABEL  2  di  hasilkan  nilai  ketetapan  akurasi  dari prediksi  yaitu  MSE  7,316163  dan  MAD  2,41278 Dari hasil perhitungan tersebut didapatkan kesimpulan  bahwa  perhitungan  MSE  dan  MAD paling kecil adalah dari metode Trend Moment serta semakin  kecil  nilai  MSE  dan  MAD  berarti  nilai
taksiran semakin mendekati nilai sebenarnya.

## 3.4 Implementasi Sistem
Pada  Gambar  3  memperlihatkan  hasil perhitungan menggunakan sistem.

## Gambar 3 Perhitungan prediksi menggunakan sistem

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  tentang  Perbandingan metode  Trend  Moment  dengan  Single  Exponential Smoothing  untuk  prediksi  penjualan  pada  Solee.co Store yang telah dilakukan, maka diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari  perhitungan  prediksi  dengan  13  data  dari Januari 2019 sampai Januari 2020, metode Trend Moment  memiliki  nilai  MSE  3,712624  dan MAD  .  Sedangkan  metode  Singe  Exponential Smoothing  memiliki  nilai  MSE  7,316163  dan MAD 2,41278.
2. Untuk  mengetahui  metode  peramalan  yang paling  tepat  yaitu  dengan  cara  membandingkan antara  metode  peramalan  kemudian  mengambil hasil  peramalan  yang  paling  mendekati  dengan aktual  dan  yang  memiliki  error  terkecil.  Metode yang  paling  tepat  tersebut  adalah  metode  Trend Moment
3. Metode  Single  Exponential  Smoothing,  Metode ini lebih cocok digunakan untuk meramal hal-hal yang  fluktuasinya  secara  random  atau  tidak teratur.  Metode  Trend  Moment  dengan  data fluktuasi periodik serta bersifat relatif konstan
4. Aplikasi  yang  dibangun  dapat  meningkatkan efektifitas  proses  pengolahan  data  penjualan Sepatu Solee.Co Store agar berjalan lebih efektif dan  optimal.  Dapat  membantu  meramalkan persediaan Sepatu di Solee.Co Store dalam setiap periode  ke  depannnya  dengan  menggunakan Metode Peramalan.

## Daftar Pustaka
[1] Yanto,  Irwan  Rizki, “Penerapan  Metode  Trend Moment  Dalam  Forecasting  Penjualan  Kasur  Busa Di Mebel Anugerah Cukir Jombang” Simki-Techsain Vol. 02 No. 05 Tahun 2018.
[2] Rahmawati  Yayu  Ningsih, “Rabbani  Profesor Kerudung Indonesia Full,” 2018.
[3] Margi,  Kristien  dan  Padawa  W,  Sofian.  2015. Analisisi  dan  Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing  untuk  Prediksi  Penjualan  Pada  Periode tertentu (Studi Kasusu : PT. Media Cemara Kreasi).
[4] Siagan,  Dergibson, dan  Sugiarto.  2002. Metode Statistika  untuk  Bisnis  dan  Ekonomi. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
[5] Pakaja, F. Naba, A., Purwanto. 2012. Peramalan  Penjualan  Mobil  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Certanty  Factor , Jurnal EECCIS. Vol 6, No 1.
[6] Safitri,  A.  N.,  &  Sianturi,  F.  A.  (2020).  Analisa Metode  Trend  Moment  Untuk  Peramalan  Penjualan Stok  Barang  Pada  Toko  Sun  Oleh-Oleh. Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Sistem  Informasi  (JIKOMSI) , 3 (1.1), 91-102.
[7] Purnomo,  E.,  Najib,  A.,  &  Nyura,  Y.  (2018). Penerapan  Metode  Trend  Moment  Untuk  Forecast Penjualan Barang di Indomaret. In Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol (Vol. 3, No. 1).
[8] Alfarisi,  S.  (2017).  Sistem  Prediksi  penjualan  gamis toko  qitaz  menggunakan  metode  single  exponential smoothing. JABE  (Journal  of  Applied  Business  and Economic) , 4 (1), 80-95.
[9] Wahyudi,  E.,  &  Utami,  R.  (2021,  October).  Metode Single  Exponential  Smoothing  untuk  Aplikasi Prediksi  sebagai  Langkah  Perencanaan  Strategi Penjualan pada ABC Furniture. In Prosiding Seminar Nasional  Sains  dan  Teknologi  Terapan (Vol.  9,  No. 1, pp. 119-126).
[10] Laksmana,  R.  D.,  Santoso,  E.,  &  Rahayudi,  B. (2019).  Prediksi  Penjualan  Roti  Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus: Harum Bakery). J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. e-ISSN , 2548 , 964X.
[11] Narahawarin,  A.  R.,  Silangen,  R.,  &  Patiekon,  R. (2021). PERAMALAN DENGAN METODE SIMPLE  MOVING  AVERAGE  DAN  DOUBLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  BROWN  (STUDI KASUS: JUMLAH CURAH HUJAN DAN JUMLAH  HARI  HUJAN  KABUPATEN  BURU SELATAN). In Pattimura Proceeding: Conference of Science and Technology (pp. 485-494).
[12] Marlina,  N.  E.,  Oktafianto,  K.,  &  Yuliastuti,  R. (2020).  Perbandingan  Metode  Trend  Moment  dan Single  Moving  Average  untuk  Meramalkan  Jumlah Penduduk  Kabupaten  Tuban  pada  Tahun  2017- 2021. MathVision: Jurnal Matematika , 2 (1), 18-22.