## PERAMALAN PENJUALAN BARANG BERBASIS WEBSITE DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS: MIMIN HERBAL MALANG)
Anindhita Putri Oktaviani, Ali Mahmudi, Karina Auliasari Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918130@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Seiring  dengan  perkembangan  zaman,  teknologi  informasi  menjadi  salah  satu  alat  untuk  bersaing  dalam bisnis, kemajuan teknologi merupakan faktor yang sangat penting dalam membantu kelancarnya kinerja dalam suatu perusahaan. Peramalan atau prediksi digunakan untuk mempertimbangkan dalam ekonomi dan bisnis. Oleh karena  itu  perusahaan  memerlukan  perhitungan  untuk  memprediksi  penjualan  untuk  setiap  periodenya.  Maka perhitungan  yang digunakan  untuk  menghitung prediksi  menggunakan Single Exponential Smoothing . Dengan menggunakan perhitungan metode Single Exponential Smoothing maka akan mencari nilai keakurasian dengan menggunakan MAPE. Untuk pengujian ini menggunakan data penjualan dari bulan Januari 2022 hingga Oktober 2022.  Dari data  yang  sudah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing maka didapatkan  hasil  keakurasian  MAPE  pada  produk  Qnc  sebesar  3.27%,  produk  Sehat  Wanita  3.48%,  produk kurmaku  5.34%,  produk  zedoril  5.68%,  produk  propolis  5.02%,  produk  koleerena  3.88%.  Maka  dari  hasil peramalan tersebut dapat disimpulkan perhitungan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan hasil keakurasian yang baik.
Kata kunci :  Peramalan, Prediksi penjualan, Single Exponential Smoothing, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan  adalah  cara  untuk  memprediksi kejadian  di  masa  depan.  Peramalan  menggunakan model matematis untuk meramalkan prediksi di masa depan  menggunakan  data  historis  (penjualan  dari tahun  lalu).  Perusahaan  harus  selalu  memperkirakan atau  mengantisipasi  permintaan  pelanggan  untuk produk  yang  mereka  jual.  Peramalan  permintaan adalah suatu usaha untuk menentukan jumlah produksi di  masa  yang  akan  datang  dengan  batasan  kondisi tertentu dan untuk mengurangi resiko atau ketidakpastian yang dihadapi [1].
Metode yang digunakan pada website peramalan penjualan  barang  ini  menggunakan  metode Single Exponential  Smoothing .  Metode Single  Exponential Smoothing adalah  metode  yang  digunakan  untuk peraamalan  jangka  pendek,  biasanya  hanya  1  bulan kedepan, dan mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di  sekitar  rata  rata  yang  tetap  tanpa  tren  atau  pola pertumbuhan yang konsisten [2].
Toko  Mimin  Herbal  terletak  di  The  Palm Residence  Blok  C-2  Kedungkandang  Kota  Malang. Toko ini menjual berbagai obat herbal yang memiliki khasiat berbeda untuk Kesehatan tubuh. Produk yang dijual  adalah  Qnc  Jelly  Gamat,  Sehat  Wanita, Kurmaku, Propolis dan lain lain. Toko ini buka mulai pukul  08.00  hingga  16.00.  Toko  Mimin  Herbal melayani  pembelian  ditempat  dan  online  seperti Shopee, Tokopedia, Lazada. Pendataan penjualan dan persediaan pada toko ini masih manual.
Terkadang  toko  juga  mengalami  persediaan berlebih  yang  menyebabkan  penyimpanan  jangka panjang  seperti  kebocoran  obat  dan  tanggal
kadaluarsa.  Pemilik  juga  terkadang  kesulitan  untuk melihat data transaksi penjualan karena harus melihat struk  pembelian  bulan  sebelumnya.  Untuk  mengatasi permasalahan  di  Toko  Mimin  Herbal  yaitu  dengan membangun  sistem  yang  memungkinkan  sistem prediksi berapa banyak produk yang akan dijual pada musim  depan  dengan  ramalan  tersebut  dengan menggunakan perhitungan metode Single Exponential Smoothing .  Dengan  adanya  aplikasi  ini  administrator sistem  juga  dapat  melihat  jumlah  produk  yang  akan dijual dengan lebih mudah dan fleksibel
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Kajian  oleh  Agusta  dan  Sariyun  Naja  Anwar (2019) berjudul Aplikasi Peramalan Penjualan dengan Metode Single  Exponential  Smoothing (Studi  Kasus: Optik  Nusantara).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi penjualan bulan depan dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing . Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  analisis  dengan menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing untuk  mendapatkan  informasi  penjualan  lensa kacamata dan tingkat akurasinya dengan MAE [1].
Kajian  oleh  Dwi  Bastomi  (2021)  berjudul Analisis  Perbandingan  Metode Single  Exponential Smoothing dan  Trend  Parabolic  memprediksi penjualan  kopi  (Studi  Kasus:  Today  Coffee).  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah penjualan  mengalami  kenaikan  atau  penurunan  pada bulan-bulan berikutnya dan untuk mengetahui kinerja kedua  metode  tersebut  dalam  peramalan  serta membandingkan  akurasi  dari  masing-masing  metode
tersebut.  Hasil  prediksi  dengan  metode  Trend Parabolic  memiliki  rata-rata  MAPE  sebesar  37,23% dan Single Exponential Smoothing 54,37%. [2]. Kajian  oleh  Agustinus  Budi  Santoso  (2021) berjudul  Penerapan  Metode Single  Exponential Smoothing untuk  analisis  penjualan  tertentu.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan penjualan selama 3 bulan kedepan. Hasil penelitian ini meruakan hasil  eksperimen  dengan  alpha  0.3  yang  mendekati nilai sebenarnya untuk ramalan 3 bulan berikutnya [3].
Kajian  oleh  Kristien  Margi  S  (2015)  berjudul analisis  dan  penerapan  metode Single  exponential Smoothing untukk  peramalan  Penjualan  selama periode  waktu.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  penjualan  dalam  1  periode.  Hasil  yang diperoleh dari penelitian ini adalah hasil analisis untuk memberikan informasi perkiraan penjualan dan tingkat akurasinya mengguakan data MAD, MSE, dan MAPE [4].

## 2.2. Forecasting
Heizer  dan  Render  (2015)  mendefinisikan peramalan  sebagai  seni  dan  ilmu  memprediksi kejadian di masa depan. Peramalan berarti mengambil data historis (penjualan tahun lalu) dan menggunakan model matematis untuk memproyeksikannya ke masa depan.  Bisnis  harus  selalu  memperkirakan  atau mengantisipasi  permintaan  pelanggan  untuk  produk mereka.  Peramalan  ke  depan  adalah  usaha  untuk menentukan  kuantitas  produk  atau  kelompok  produk di masa yang akan datang dengan batasan atau kondisi tertentu dan untuk mengurangi resiko atau ketidakpastian [8].

## 2.3. Single Exponential Smoothing
Menurut  Rizky  Yudaruddin  (2019) Single Exponential  Smoothing tergantung  pada  tiga  bagian data yaitu  fakta terbaru, estimasi baru, dan konstanta pemulusan.  Nilai  yang  diberikan  untuk  α  (bobot pemulusan) adalah kunci pendekatan. Jika deret waktu terus  berubah,  bobot  yang  lebih  besar  dari  nilai sebenarnya  saat  ini  harus  diberikan.  Disisi  lain,  jika deret  waktu  cukup  tidak  merata,  nilai  sebenarnya terbaru perlu diberi bobot yang lebih sedikit. Rumus pemulusan eksponensial tunggal Ft₊₁ = α At-₁ + (1 - α) Ft-₁ …………. 1
Keterangan : Ft₊₁ = perkiraan untuk musim berikutnya Ft-₁ = perkiraan periode sebelumnya α     = konstanta pemulusan (0 ≤ = α < = 1) At-₁ = nilai saat ini dari periode sebelumnya [10].
2.4. Mean Absolute Precentage Error (MAPE)
Menurut Pakaja (2012), Mean Absolute Precentage Error (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolute pada setiap periode dibagi  dengan  nilai  observasi  actual  untuk  periode tersebut.  Kemudian  hitung  kesalahan  presentase absolute  rata  rata.  MAPE  adalah  ukuran  kesalahan
yang  menghitung  presentase  penyimpangan  antara data  actual  dan  data  perkiraan.  Nilai  MAPE  dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut
MAPE = ( 100 𝑛 ) ∑ = 𝑛 𝑡 1 |𝑋𝑡−𝐹𝑡| 𝑋𝑡 ……… 2 Keterangan : 𝑋 𝑡 = Data aktual pada periode t 𝐹 𝑡 = Nilai ramalan pada periode t 𝑛 = jumlah data
Data  prediksi  ini  sangat  baik  bila  nilai  mape kurang  dari  10%  dan  prediksi  baik  bila  nilai  MAPE kurang dari 20%[11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Algoritma Metode
Flowchart  algoritma  metode  ini  menjelaskan bagaimana  alur  proses  perhitungan  metode single exponential smoothing.

## Gambar 1. Flowchart Algoritma Metode
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa flowchart dimulai dengan mengabaikan variable yang tidak  perlu.  Selanjutnya  atur  nilai alpha yaitu  0.1 sampai 0.9. kemudian menghitung nilai At-₁ dan Ft-₁. Selanjutnya  hitung  prediksi  penjualan  mendatang dengan menggunakan rumus Ft = 𝛼 At-₁ + (1- 𝛼) Ft-₁. Selain  itu,  akurasi  Nilai  Ft  yang  didapat  akan  diuji keakurasiannya dengan menggunakan metode MAPE ( Mean  Absolute  Error )  untuk  mengetahui  presentase kesalahan perhitungan.

## 3.2. Flowchart Sistem
Flowchart sistem ini menjelaskan bagaimana alur proses  berjalannya  aplikasi  mulai  dari  penjualan
hingga dapat melakukan peramalan atau prediksi pada bulan  selanjutnya  serta  hingga  tercetaknya  laporan barang keluar dan masuk pada setiap bulannya.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Berdasarkan  gambar  2  di  atas  dimulai  dengan user memasukan email dan password jika benar maka akan  masuk  ke  menu  dashboard  dan  jika  salah  akan kembali pada menu login. Setelah di menu dashboard user  dapat  menginputkan  data  barang,  mengelola penjualan serta melakukan perhitungan peramalan dan melihat laporan hasil penjualan atau perhitungan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Halaman Login
Halaman ini berisikan akses untuk login. Admin menginputkan  username  atau  password  yang  sesuai agar  bisa  menuju  halaman  dashboard.  Pada  halaman ini admin bisa memasukkan username dan password . Setelah  itu  klik  tombol  login  jika  user  dan password yang  dimasukkan  benar  maka  akan  menuju  halaman dashboard .
Gambar 3. Tampilan Login
Halaman  ini  berisikan  dashboard  pada  sistem informasi  persediaan  dan  penjualan  barang  berbasis website.  Pada  halaman  dashboard  ini  terdapat beberapa menu yang bisa diakses oleh admin.
Gambar 4. Halaman Dashboard

## 4.3. Tampilan Data Produk
Halaman ini berisikan halaman data produk pada sistem  informasi  persediaan  dan  penjualan  barang. Admin  dapat  menginputkan  nama  barang,  satuan barang,  harga  dan  keterangan  barang.  Setelah disimpan maka data akan otomatis muncul di halaman data barang.
Gambar 5. Data Produk

## 4.4. Tampilan Data Persediaan
Halaman ini berisikan data persediaan obat pada sistem  informasi  persediaan  dan  penjualan  barang berbasis  website.  Admin  dapat  menginputkan  stok barang  yang  masuk.  Setelah  disimpan  maka  akan otomatis muncul pada halaman persediaan barang.

## Gambar 6. Data Persediaan

## 4.5. Tampilan Laporan Penjualan
Halaman  ini  berisikan  laporan  penjualan  pada sistem  informasi  persediaan  dan  penjualan  barang Admin  dapat  melihat  barang  yang  terjual  sesuai dengan  tanggal  yang  diinginkan.  Jika  admin  ingin
mencetak laporan penjualan maka hasil export berupa file pdf.

## Gambar 7. Laporan Penjualan

## 4.6. Tampilan Halaman Penjualan
Halaman ini berisikan data penjualan pada sistem informasi persediaan dan penjualan barang.  Halaman ini  bisa  diakses  oleh  admin  maupun  kasir.  Ketika penjualan  diinput  maka  barang  yang  terjual  akan otomatis  mendapatkan  nota  dan  masuk  pada  laporan penjualan.

## Gambar 8. Halaman Penjualan

## 4.7. Tampilan Perhitungan peramalan
Pada  halaman  ini  berisi  tentang  halaman perhitungan  peramalan  penjualan  pada  sistem informasi  persediaan  dan  penjualan  barang  berbasis website.  Halaman  ini  berupa  tampilan  perhitungan penjualan  dari  tahun  2021  dan  2022  yang  sudah terhitung  menggunakan  metode single  exponential smoothing .  Hasil  untuk  peramalan  selanjutnya  dapat dilihat di bagian bawah forecast.

## Gambar 9. Perhitungan Peramalan

## 4.8. Tampilan Grafik Penjualan
Pada halaman ini berisi tentang grafik penjualan 1  tahun  sesuai  data  yang  diinputkan.  Admin  dapat membandingkan  penjualan  dari  beberapa  tahun  atau hanya melihat penjualan pada satu tahun. Grafik yang muncul sesuai dengan penjualan per produk.

## Gambar 10. Grafik Penjualan
4.9. Perhitungan  Metode  Single  Exponential Smoothing
Perhitungan  menggunakan single  exponential smoothing penulis menggunakan data penjualan bulan januari  2021  hingga  oktober  2022.  Data  yang digunakan  yaitu  data  penjualan  Toko  Mimin  Herbal. Dalam  menghitung  atau  memprediksi  penjualan menggunakan  nilai  bobot  alpha(α=0.1),  (α=0.3), (α=0.5),  (α=0.9)  kemudian  data  yang  akan  dicoba menggunakan data trial (data acak)
Persamaan  atau  model  awal  yang  digunakan dalam  proses  perhitungan  Single  Exponential Smoothing adalah sebagai berikut:
Ft+1 = α Xt + (1-α) Ft-1 Keterangan : Ft+1 = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt     = Nilai riil periode ke t α       = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 ≤ ≤1)
Ft-1 = Ramalan untuk periode ke t-1
Dalam peramalan ini, alpha (α) yang akan dicoba (trial)secara  acak  sebagai  nilai  bobot  dan  contoh perhitungan adalah (α = 0.1), (α = 0.3), (α = 0.5), dan (α = 0.9).
a. Berikut  contoh  perhitungan  untuk  konstanta alpha (α = 0.1) F1 = Karena pada saat t=1 nilai F1  (peramalan  pada  periode  pertama)  belum tersedia, maka untuk mengatasi masalah ini dapat dilakukan  dengan  menetapkan  nilai  F1  sama dengan  nilai  data  periode  pertama  (X1)  sebesar 54.
F2 = α X1 + (1- α)F1 = (0.1 * 50) + (1 - 0.1)54
= 53.6
b. Berikut  contoh  perhitungan  peramalan  pada metode single  exponential  smoothing. Setelah melakukan perhitungan maka akan muncul hasil peramalan untuk penjualan dibulan berikutnya.

## Tabel 1. Perhitungan Peramalan
Periode Penjualan forecast At Ft Jan-22 187 187.00 Feb-22 189 187.00 Mar-22 190 187.20 Apr-22 180 187.48 May-22 179 186.73
Periode Penjualan forecast At Ft Jun-22 196 185.96 Jul-22 186 186.96 Aug-22 195 186.87 Sep-22 179 187.68 Oct-22 201 186.81 188.23

## c. Berikut hasil Uji akurasi tiap produk pada metode single exponential smoothing
Setelah  melakukan perhitungan  maka dilakukan pengujian  keakurasian  untuk  memastikan  tingkat akurasi  dari  pengujian  perhitungan  metode single exponential  smoothing .  Pengujian  tingkat  akurasi  ini menggunakan MAPE.
Tabel 2. Hasil Uji Keakurasian
Periode Penjualan forecast Mape At Ft MAD / At*100 Jan-22 187 187.00 0.00 Feb-22 189 187.00 1.06 Mar-22 190 187.20 1.47 Apr-22 180 187.48 4.16 May-22 179 186.73 4.32 Jun-22 196 185.96 5.12 Jul-22 186 186.96 0.52
Periode Penjualan forecast Mape At Ft MAD / At*100 Aug-22 195 186.87 4.17 Sep-22 179 187.68 4.85 Oct-22 201 186.81 7.06 Rata rata 32.73 Mape 3.27 d. Berikut hasil Perbandingan Nilai MAPE terkecil Tabel 3. Hasil Uji Keakurasian Produk Nilai Alpha Nilai Mape Qnc 0.1 3.27% Sehat Wanita 0.2 3.48% Kurmaku 0.1 5.34% Zedoril 0.1 5.68% Propolis 0.7 5.02% Kolerena 0.4 3.88% Rata-rata - 4.4%
Pada  tabel  3  di  atas  perbandingan  nilai  MAPE terkecil  dapat  disimpulkan  dari  bulan  Januari  2022 hingga  Oktober  2022  menghasilkan  nilai  rata-rata 4.4%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil peramalan  yang  dilakukan  termasuk  dalam  kategori peramalan yang baik.

## 4.10. Pengujian Black Box
Tabel 4. Pengujian Black Box Admin No KASUS UJI OUTPUT YANG DIHARAPKAN OUTPUT PROGRAM 1 Akses halaman login dengan password yang salah Menampilkan pesan password tidak sama Menampilkan pesan password tidak sama 2 Akses halaman data barang dengan tidak mengisikan nama barang Akan muncul peringatan untuk mengisi bidang barang Muncul peringatan untuk mengisi bidang barang 3 Mengubah nama data barang Data terubah sesuai dengan inputan Data terubah sesuai dengan inputan 4 Menambah penjualan namun tidak menginputkan nama barang meskipun sudah menambah jumlah/pcs Penjualan tidak berlanjut dikarenakan data yg diinput masih belum lengkap Penjualan tidak berlanjut dikarenakan data yg diinput masih  belum lengkap 5 Mengedit data penjualan Data penjualan terupdate sesuai dengan inputan Data penjualan terupdate sesuai dengan inputan 6 Setelah penjualan maka akan muncul nota otomatis Nota muncul otomatis setelah menginputkan penjualan Nota muncul otomatis setelah menginputkan penjualan 7 Mencetak laporan penjualan Laporan penjualan tercetak sesuai dengan tanggal yang diminta Laporan penjualan tercetak sesuai dengan tanggal yang diminta 8 Menambahkan stok persediaan barang Data bertambah sesuai dengan inputan stok yang ada Data bertambah sesuai dengan inputan stok yang ada 9 Mengedit data stok barang Data terubah sesuai dengan inputan stok yang ada Data terubah sesuai dengan inputan stok yang ada 10 Menghitung peramalan namun tidak menginputkan data penjualan pada tahun berapa Akan muncul peringatan untuk menambahkan tahun penjualan yang akan dihitung Akan muncul peringatan untuk menambahkan tahun penjualan yang akan dihitung
Pada pengujian blackbox ini hasil yg diharapkan sesuai dengan yang diharapkan.

## Tabel 5. Pengujian Black Box Admin
NO KASUS UJI OUTPUT YANG DIHARAPKAN OUTPUT PROGRAM 1 Akses halaman login dengan password yang salah Menampilkan pesan password tidak sama Menampilkan pesan password tidak sama 2 Ketika berhasil login, halaman yang akan muncul hanya halaman penjualan Halaman yang tampil hanya Halaman penjualan Hanya halaman penjualan yang muncul 3 Menginput penjualan melebihi stok yang tersedia Data terubah sesuai dengan inputan Data terubah sesuai dengan inputan 4 Menambah penjualan namun tidak menginputkan nama barang meskipun sudah menambah jumlah/pcs Penjualan tidak berlanjut dikarenakan data yg diinput masih belum lengkap Penjualan tidak berlanjut dikarenakan data yg diinput masih  belum lengkap 5 Mengedit data penjualan Data penjualan terupdate sesuai dengan inputan Data penjualan terupdate sesuai dengan inputan 6 Setelah penjualan maka akan muncul nota otomatis Nota muncul otomatis setelah menginputkan penjualan Nota muncul otomatis setelah menginputkan penjualan

## 4.11. Pengujian Data Real dan Sistem
Pada  tahap  pengujian  ini  akan  dilakukan pengujian  perbandingan  hasil  perhitungan  dari excel dengan perhitungan pada website.

## Tabel 6. Pengujian Data Real dan System
Bulan Data Penjualan Perhitungan sistem Selisih Presentase error Mei 57 59 2 3,5% Juni 59 59 0 0% Juli 63 59 4 2,5% Agustus 60 60 0 0% September 58 59 1 1,7% Oktober 55 59 4 2,2%

## 4.12. Pengujian User
Pada  tahap  pengujian  ini  akan  dilakukan pengujian  aplikasi  kepada  satu  orang tester yaitu admin dan kasir dari Toko Obat Mimin Herbal.
Gambar 11. Pengujian User
Tabel 7. Pengujian User NO FITUR PENILAIAN PENGUJI Bagus Sedang Kurang Bagus 1 Fitur login pada aplikasi 100% 2 Fitur nota pada penjualan 75% 25%
NO FITUR PENILAIAN PENGUJI Bagus Sedang Kurang Bagus 2 Fitur tambah data edit dan hapus barang 100% 3 Fitur transaksi penjualan 100% 4 Fitur laporan penjualan 50% 50% 5 Fitur persediaan stok barang 100% 6 Fitur untuk admin menambahkan user 50% 50% 7 Fitur peramalan penjualan dan grafik penjualan 100%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  data  yang  sudah  dilakukan  perhitungan menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing maka  didapatkan  hasil  keakurasian  MAPE  pada produk  Qnc  sebesar  3.27%,  produk  Sehat  Wanita 3.48%, produk kurmaku 5.34%, produk zedoril 5.63%, produk  propolis  4.52%,  produk  koleerena  3.88%. Maka dari hasil peramalan tersebut dapat disimpulkan perhitungan menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan hasil keakurasian  yang baik. Pada pengujian data real dan sistem didapat hasil error pada bulan mei sebanyak 3,5 %, juni 0%, juli 2,5%, agustus 0%,  September  1,7%,  oktober  2,2%  dengan  rata  rata error  sebanyak  3.3  %.  Berdasarkan  hasil  pengujian black  box aplikasi  dapat  berjalan  sesuai  harapan pengguna.  Adapun  saran  yang  diberikan  adalah penelitian  selanjutnya  bisa  mengembangkan  prediksi peramalan  dengan  menggunakan  metode  lainnya seperti Double Single Exponential Smoothing, Regresi Linear,  Moving  Average .  Penelitian  selanjutnya  bisa mengembangkan  sistem  aplikasi  menjadi  aplikasi yang berbasis android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. d. Render, Mendefenisikan Peramalan, 2015.
[2] R.  Yuddarudin,  Forecasting:untuk  Kegiatan Ekonomi dan Bisnis, 2019.
[3] Agusta,
"APLIKASI FORECASTING PENJUALAN  DENGAN  METODE  SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI
KASUS : OPTIK NUSANTARA)," Proceeding SINTAK 2019, 2019.
[4] D.  Bastomi,  "ANALISIS  PERBANDINGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING  DAN  TREND  PARABOLIK UNTUK  PREDIKSI PENJUALAN KOPI STUDI  KASUS  PADA  TODAY  COFFEE)," JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika), vol. Vol. 5 No. 2, 2021.
[5] A.  B.  Santoso,  "Penerapan  Metode  Single Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan," JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vols. Volume 5, Nomor  2,,  no.  ISSN  2548-8368,  pp.  Page  756- 761, 2021.
[6] K.  M.  S,  "ANALISA  DAN  PENERAPAN
METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PREDIKSI
PENJUALAN  PADA  PERIODE  TERTENTU (Studi  Kasus  :  PT.  Media  Cemara  Kreasi)," Prosiding SNATIF Ke -2, 2015.
[7] e.  wahyudi,  "Metode  Single  Exponential Smoothing  untuk  Aplikasi  Prediksi  sebagai Langkah  Perencanaan  Strategi  Penjualan  pada ABC  Furniture," Institut  Teknologi  Adhi  Tama Surabaya , no. ISSN 2685-6875, 2021.
[8] R. Y. Hayuningtyas, "Sistem Informasi Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan Metode  SES  Dan  DES," JSE  –  Indonesian Journal on Software Engineering, vol. Volume 4 No 1, 2018.
[9] Pakaja, "Peramalan Penjualan Mobil menggunakan Jaringan Syaraf TiruandanCertainty Factor," Jurnal EECCIS , p. 23–28, 2012.
[10] Wicaksono,  Membangun  Bisnis  Online  dengan Mambo,  Jakarta:  PT.  Elex  Media  Komputindo, 2008.
[11] M.  Labriola,  Breaking  out  of  the  web  browser with Adobe Air, 2010.
[12] P.  McFedries,  Google  Chrome  &  Chrome  OS, 2010.
[13] Effendi, Pengertian Mozilla Firefox sebagai Web Browser, 2012.
[14] Rahmat,  Cara  Praktis  Membangun  Website, Jakarta, 2010.
[15] Anhar, PHP & MySQL Secara Otodidak, Jakarta, 2010.
[16] Sianipar, Pemrograman Database Menggunakan MySQL, Yogyakarta, 2015.
[17] Zaki,  Sistem  Informasi  Akuntasi,  Yogyakarta, 2008.
[18] Teguh,  PHP  on  Windows,  Jakarta:  PT.  ELEX MEDIA, 2009.
[19] Pouncey,  Cascading  Style  Sheets  for  Web Design, 2011.
[20] W.  Komputer,  Panduan  Belajar  MYSQL Database Server, 2010.
[21] H.  Kusuma,  Manajemen  Produksi:  Perencanaan dan  Pengendalian  Produk,  Yogyakarta:  Andi, 2009.
[22] O.  B.  D.  Marakas,  Management  System Information, New York, 2010.
[23] Muslich, Teori Persediaan Barang, Jakarta, 2009.
[24] Makridakris,  Metode  dan  Aplikasi  Peramalan, Jakarta: Erlangga, 1999.