## PENERAPAN METODE TREND MOMENT UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN DAN STOK  KOPI PADA OMILEN COFFEE
Oktafiani Br Ginting 1) , Anita 2*) , Elvi Yolanda Tumanggor 3)
1-3 Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Prima Indonesia Medan email: fannyginting06533@gamil.com , anitayakub_pilchan@yahoo.com , elvitumanggor17@gmail.com

## Abstract
This research aims to enhance the efficiency of stock and sales management at Omilen Coffee by applying the Trend Moment Method. Omilen Coffee frequently faces issues with mismatches between coffee stock and customer demand, leading to customer dissatisfaction and increased storage costs. The Trend Moment Method is used to analyze historical sales data and identify trends and seasonal patterns, resulting in more accurate predictions of future stock needs. The research involves the collection of primary and secondary data, data analysis using the Trend Moment Method, prediction validation, and the development of a web- based system to facilitate the prediction and stock management process. The results show that this method is effective in predicting coffee sales and stock, with high prediction accuracy and a MAPE value of 6.28%. The  implementation  of  the  web-based  system  simplifies  real-time  stock  management,  enabling  Omilen Coffee to plan stock more efficiently, reduce the risk of stock shortages or surpluses, and improve customer satisfaction.
Keywords : Trend Moment Method, Stock Management, Sales Prediction, Customer, Web-Based System

## 1. PENDAHULUAN
Omilen  Coffee  merupakan  kedai  kopi yang menjual berbagai minuman berbahan dasar kopi  dengan  kualitas  tinggi  dan  cita  rasa  khas. Meskipun demikian, Omilen Coffee menghadapi permasalahan  yang  sering  terjadi,  yaitu ketidaksesuaian  antara  stok  kopi  yang  tersedia dengan  permintaan  pelanggan.  Kondisi  ini menyebabkan dua permasalahan utama: pertama, kekurangan  stok  kopi  yang  mengakibatkan ketidakpuasan  pelanggan  dan  hilangnya  potensi penjualan;  kedua,  penumpukan  stok  kopi  yang tidak  terjual  yang  berujung  pada  peningkatan biaya  penyimpanan  dan  potensi  kerugian  akibat produk yang kadaluarsa.
Dalam  upaya  meningkatkan  efisiensi manajemen  stok  dan  penjualan,  dibutuhkan sebuah  metode  prediksi  yang  akurat  dan  andal untuk  mengantisipasi  permintaan  pasar  [1]–[3]. Dengan demikian, penerapan metode yang tepat dapat  memberikan  keuntungan  kompetitif  dan mendukung  keberlanjutan  bisnis  serta  dapat mengoptimalkan  manajemen  stok  kopi  agar sesuai  dengan  permintaan  pelanggan  dan
mengurangi  biaya  penyimpanan  serta  risiko kadaluarsa produk.
Salah satu metode yang dapat digunakan adalah  Metode  Trend  Moment  [4]–[6].  Metode ini  dapat  digunakan  untuk  mengoptimalkan manajemen  stok  kopi  di  agar  sesuai  dengan permintaan  pelanggan.  Metode  ini  mampu menganalisis  data  historis  penjualan  dan mengidentifikasi  tren  serta  pola  musiman  yang ada,  sehingga  dapat  memberikan  prediksi  yang lebih  akurat  mengenai  kebutuhan  stok  di  masa mendatang.
Penelitian sebelumnya telah menunjukkan  bahwa  Metode  Trend  Moment efektif  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan dalam  berbagai  sektor,  termasuk  retail  dan makanan  [7]–[10].  Dari  berbagai  penelitian  ini ditemukan bahwa Metode Trend Moment mampu meningkatkan  akurasi  prediksi  penjualan  dan dapat mengurangi biaya penyimpanan.
Seiring dengan perkembangan teknologi informasi  [11]–[14],  sistem  berbasis  web  telah menjadi  solusi  populer  dalam  berbagai  bidang [15]–[19],  termasuk  manajemen  stok  dan
penjualan [20]. Sistem berbasis web menawarkan kemudahan akses dan integrasi data secara real- time, yang memungkinkan pengambilan keputusan  yang  lebih  cepat  dan  akurat.  Dalam konteks  penelitian  ini,  sistem  berbasis  web diharapkan dapat mempermudah proses penerapan  Metode  Trend  Moment,  mulai  dari pengumpulan  data  penjualan  harian  hingga penghitungan  prediksi  dan  rekomendasi  stok yang optimal.
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  uraian sebelumnya,  untuk  membantu  pihak  Omilen Coffee  dalam  upaya  meningkatkan  efisiensi manajemen  stok  dan  penjualan,  peneliti menerapkan  metode  Trend  Moment  untuk memprediksi  jumlah  penjualan  dan  stok  kopi pada Omilen Coffee  dengan  membangun sistem berbasis  web.  Dengan  penerapan  Metode Trend Moment ini, diharapkan dapat diperoleh prediksi yang  lebih  akurat  mengenai  jumlah  penjualan kopi, sehingga
Omilen Coffee dapat merencanakan  stok  dengan  lebih  efisien  dan mengurangi  risiko  kekurangan  atau  kelebihan stok.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menerapkan  metode  Trend  Moment  untuk memprediksi  jumlah  penjualan  dan  stok  kopi. Penerapan  ini  dilakukan  dengan  membangun sistem berbasis web yang menggunakan Metode Trend Moment. Pada tahap awal dimulai dengan melakukan identifikasi masalah manajemen stok dan penjualan di Omilen Coffee. Adapun tahapan penelitian  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan seluruh penelitian ini disajikan pada gambar 1.

## Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  diperoleh  melalui  wawancara  dengan manajemen Omilen Coffee yang berlokasi di  Jl. Karya  wisata  No.  20  Medan  terkait  dengan kebijakan  manajemen  stok  dan  penjualan.  Data sekunder diperoleh dari catatan penjualan harian dan laporan stok kopi tahun 2022-2023.
Gambar 1. Framework Penelitian

## Analisis Data
Metode Trend Moment digunakan untuk menganalisis  data  penjualan  kopi.  Langkah- langkah analisis data adalah sebagai berikut: 1. Pengumpulan Data Historis :
Mengumpulkan data penjualan harian selama satu tahun terakhir.
2. Identifikasi  Pola  Tren  dan  Musiman : Menganalisis  data  untuk  mengidentifikasi pola tren dan musiman.
3. Penerapan  Metode  Trend  Moment : Mengaplikasikan  metode  Trend  Moment untuk memprediksi jumlah penjualan kopi di masa mendatang.
4. Validasi  Prediksi :  Membandingkan  hasil prediksi dengan data aktual untuk mengukur akurasi prediksi.
5. Evaluasi  dan  Optimalisasi :  Mengevaluasi hasil  prediksi  dan  melakukan  penyesuaian untuk  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi manajemen stok.
Mengumpulkan Data Evaluasi & Optimalisasi Mulai Selesai Pembangunan Sistem Analisis Data Kesimpulan dan Rekomendasi

## Pembangunan Sistem Berbasis Web
Sistem berbasis web dibangun untuk mempermudah  proses  prediksi  dan  manajemen stok. Sistem ini dirancang untuk menerima input data penjualan harian, menerapkan metode Trend Moment,  dan  menghasilkan  prediksi  jumlah penjualan serta rekomendasi stok yang optimal.

## Evaluasi dan Optimalisasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  hasil prediksi sehigga dapat dioptimalisasi manajemen stok berdasarkan prediksi.

## Kesimpulan dan Rekomendasi
Pada  tahap  ini  yang  dilakukan  antara lain:
1. Menarik  kesimpulan  mengenai  efektivitas Metode  Trend  Moment  dalam  memprediksi jumlah  penjualan  dan  stok  kopi  di  Omilen Coffee.
2. Memberikan  saran  untuk  perbaikan  dan pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem prediksi yang telah dibangun.
3. Mengusulkan  strategi  manajemen  stok  yang lebih efisien berdasarkan hasil penelitian.
Dengan penerapan metode penelitian ini, diharapkan Omilen Coffee dapat
mengoptimalkan  manajemen  stok  kopi  mereka, mengurangi  risiko  kekurangan  atau  kelebihan stok,  dan  meningkatkan  kepuasan  pelanggan serta efisiensi operasional.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah tabel data penjualan stok kopi pada Omilen Coffee tahun sebelumnya yaitu tahun 2022-2023.
Tabel 1. Tabel data penjualan stok kopi
Bulan Wak- tu (x) Jmlh penjua- lan stok (y) Stok dikali waktu (x.y) X 2 Januari 0 20 0 0 Februari 1 18 18 1
Maret 2 21 42 4 April 3 22 66 9 Mei 4 20 80 16 Juni 5 17 85 25 July 6 20 120 36 Agustus 7 20 140 49 September  8 17 136 64 Oktober 9 20 180 81 November   10 18 180 100 desember 11 24 264 121 Januari 12 18 216 114 Februari 13 21 273 169 Maret 14 20 280 196 April 15 19 285 225 Mei 16 20 320 256 Juni 17 20 340 289 July 18 22 396 324 Agustus 19 20 380 361 September  20 21 420 400 Oktober 21 20 420 441 November 22 20 440 484 Desember 23 23 529 529 Jumlah 276 481 5610 3424 Rata-rata 11,5 20,0416 233,75  180,1667
Tahap  selanjutnya  untuk  menentukan  nilai  a,b dan nilai peramalan, maka dilakukan perhitungan sebagai berikut setelah melihat data dari stok kopi 2 tahun terakhir adalah :
n = jumlah data (24)
∑x = jumlah periode waktu (276) ∑y = jumlah data penjualan (481)
∑x*y  =  jumlah  data  penjualan  dikali  jumlah periode waktu (5610)
x 2 =  akar  pangkat  2  dari  jumlah  periode  waktu (4324)
setelah kita mendapatkan nilai dari n,∑x,∑y,∑xy,x 2 .  Selanjutnya  kita  akan  mencari nilai a dan b.
menentukan nilai b :
b= n (∑xy) – (∑x) (∑y)
n
b = 24 (5160) – (276) (481)
24(4324) – (276) 2 b = 134,640 – 132,756
103,776 – 76,176
b = 1,884
27,600
b = 0,07
menentukan nilai a : a = (∑y) – b (∑x) n a = (481) – (0,07) (276)
24 a = (481) – (19,32)
24 a = 462,16
24 a = 19,2566667 a = 19,26
setelah nilai a dan b ditemukan maka selanjutnya kita  mencari  nilai  trend  atau  nilai  y.  Dengan rumus sebagai berikut :
y = a + bx
y = 19,26 + (0,07) (25) y = 19,26 + 1,7
y = 20,96
Dari  hasil  peramalan  menggunakan  persamaan diatas  dapat  diketahui  bahwa  pada  bulan  july penjualan stok kopi sebesar 20,96
Perhitungan Trend Moment
dengan menggunakan Microsoft Excel
Perhitungan  dengan  menggunakan Microsoft Excel adalah cara cepat dalam menghitung. Maka hasil  perhitungan  peramalan  menggunakan rumus Trend  Moment adalah  pada  gambar berikut.
Gambar 2. tampilan perhitungan dengan Microsoft Excel.

## Implementasi Sistem Web
Implementasi merupakan langkah yang dibangun untuk  mengoperasikan  sistem  yang  akan dibangun. Berikut hasil implementasi  peramalan Stok Kopi pada Omilen Coffee berdasarkan web

## 1. Tampilan From Login
Menu  login  merupakan  sebuah  tampilan  menu awal  dari  program  yang  dimana user ataupun admin akan  mengisi user name  dan password untuk bisa masuk atau login ke menu.
Gambar 3. Tampilan login.
2. Tampilan Menu Utama
Menu utama adalah tampilan selanjutnya setelah user atau  admin  melakukan login, pada  menu
utama  terdapat  beberapa  sub  menu, from menu utama sebagai berikut.
Gambar 4. Tampilan menu utama.
3. Tampilan  data  barang  dan  grafik penjualan.
Dari  data  tersebut  kita  bisa  melihat  data  stok sebelumnya dan  kita juga dapat menambah  data barang,mengedit bahkan menghapus data barang yang salah.
Gambar 5. Tampilan data barang
Gambar 6. Tampilan grafik stok per bulan
4. Tampilan from hasil peramalan.
peramalan  dan  hasil  peramalan  adalah dimana  kita  akan  mencari  tau  prediksi  stok kopi  dibulan  yang  akan  datang.  nilai peramalan 20,96 akurasi peramalan (MAPE) 6,28%
Gambar 7. Tampilan hasil peramalan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan Metode  Trend  Moment  pada  Omilen  Coffee efektif dalam memprediksi jumlah penjualan dan stok  kopi,  yang  berdampak  positif  terhadap efisiensi  manajemen  stok.  Dengan  menganalisis data historis penjualan dan mengidentifikasi pola tren  serta  musiman,  metode  ini  mampu memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat,  seperti terlihat dari akurasi prediksi dengan nilai MAPE sebesar 6,28%. Implementasi sistem berbasis web juga  mempermudah  pengelolaan  stok  dan penjualan  secara  real-time,  memungkinkan Omilen  Coffee  untuk  mengurangi  risiko kekurangan  atau  kelebihan  stok,  meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengoptimalkan biaya penyimpanan.  Hasil  penelitian  ini  mendukung penggunaan Metode Trend Moment sebagai alat yang  andal  dalam  perencanaan  dan  pengelolaan stok di sektor ritel makanan dan minuman.

## 5. REFERENSI
[1] Edric and S. P. Tamba, “Prediksi Penyakit Gagal  Jantung  Dengan  Menggunakan Random  Forest,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol. 5,  no.  2,  pp.  176–181,  2022,  doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v5i2.2445.
[2] W.  Purba,  W.  Siawin,  and  .  H., “Implementasi  Data  Mining  Untuk
Pengelompokkan Dan Prediksi Karyawan Yang  Berpotensi  Phk  Dengan Algoritma K-Means  Clustering,” J.  Sist.  Inf.  dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol.  2,  no.  2,  pp.  85–90,  2019,  doi: 10.34012/jusikom.v2i2.429.
[3] V.  Sinaga,  V.  Sihombing,  and  I.  Rasyid Munthe,  “Pengembangan  Model  Pohon Keputusan  C4.5  untuk  Memprediksi Keberhasilan Peluncuran Produk Baru,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 87–90, 2024, doi: 10.55338/jikomsi.v7i1.2719. [4] R. Prayoga, A. Anita, J. Silaban, and S. P. Tamba, “Analisis Metode Trend Moment Dalam  Forecasting  Untuk  Memprediksi Jumlah  Penjualan  Pada  Restoran  Ayam Geprek Gokil,” … (Teknik Inf. dan … , vol.
6, pp. 127–134, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.892.
[5] D.  N.  Fitriani  and  P.  A.  Rakhma  Devi, “Implementasi  Metode  Trend  Moment pada  Jumlah  Produksi  Baju  Distro Jatirogo,” Nuansa Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 134–140, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5329. [6] R.  N.  Halim,  Y.  Kurniawan,  and  A.  H. Mirza, “Penerapan Metode  Trend
Moment  Pada  Aplikasi  Penjualan  Obat Apotek Dinar Mas,” Teknomatika , vol. 13, no. 01, pp. 42–50, 2023.
[7] R.  W.  Pramesti  and  R.  R.  Izzati, “Penerapan Metode Peramalan (Forecast) Penjualan  pada  Dzikrayaat  Business Center  Ponorogo,” JAPP  J.  Akuntansi, Perpajakan, dan Portofolio , vol. Vol. 02, N,  no.  01,  pp.  29–45,  2022,  [Online]. Available: http://journal.umpo.ac.id/index.php/JAPP
[8] F.  Patompo  and  I.  A.  Salihi,  “Prediksi Penjualan  Tempered  Glass  Handphone Xiaomi  Menggunakan  Metode  Least Square,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput.  Banthayo Lo  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  92–100, 2022, doi: 10.37195/balok.v1i2.111.
[9] A.  Amrullah,  E.  Affandi,  W.  Riansyah,
and  S.  Sobirin,  “Peramalan  Penjualan Bulanan  menggunakan  metode  Trend Moment pada Toko Suamzu Boutique,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p. 46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[10]  A. N. Safitri and F. A. Sianturi,  “Analisa Metode Trend Moment Untuk Peramalan Penjualan  Stok  Barang  Pada  Toko  Sun Oleh-Oleh,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Sist.
Inf. , vol. 3, no. 1.1, pp. 91–102, 2021.
[11]  V.  M.  M.  Siregar  and  M.  A.  Hanafiah,
“Perancangan Aplikasi Augmented Reality Untuk Edukasi Penerapan Konsep Green  Economy  Dalam  Pengembangan Desa Wisata Sebagai Upaya Mewujudkan Pembangunan Berwawasan Lingkungan,” J. TEKINKOM , vol. 6, no. 2, pp. 339–348, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.950.
[12]  V. M. M. Siregar, K. Sinaga, E. Sirait, A. S. Manalu, and M. Yunus, “Classification of  Customer  Satisfaction  Through Machine  Learning :  An  Artificial  Neural Network Approach,” IOTA , vol. 3, no. 3,
pp. 273–282, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[13]  P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Performance
Evaluation of ZigBee Mesh Communication on the Internet of Things (IoT),” 3rd  2021  East  Indones.  Conf. Comput. Inf. Technol. EIConCIT 2021 , pp. 7–13, 2021, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431875.
[14]  V.  M.  Mulia  Siregar  and  H.  Sugara, “Implementation  of  artificial  neural network  to  assesment  the  lecturer‘s performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. ,  vol.  420,  no.  1,  p.  012112,  Oct. 2018, doi: 10.1088/1757- 899X/420/1/012112. [15]  H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar, “Perancangan  Sistem  Informasi  Berbasis E-Commerce
Untuk
Peningkatan Penjualan  Produk  Jersey  Olah  Raga,” J.
Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 49–54, 2018.
[16]  V.  M.  M.  Siregar,  E.  Damanik,  M.  R. Tampubolon, E. I. Malau, E. P. S. Parapat, and D. S. Hutagalung, “Sistem Informasi Administrasi  Pinjaman  (Kredit)  Pada Credo Union Modifikasi (CUM) Berbasis Web,” J. Tekinkom , vol. 3, no. 2, pp. 62– 69, 2020,
doi: 10.37600/tekinkom.v3i2.193.
[17]  V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  and  G. A. Purba,  “Aplikasi  Pencatatan  Laporan Penjualan  Kita-Kita.Net  Berbasis  Web,” TEKINKOM ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  80–86, 2019, doi: 10.37600/tekinkom.v2i1.81.
[18]  A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” TEKINKOM ,  vol.  3,  no.  1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117. [19]  E.  Damanik  and  I.  M.  Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT  BERBASIS  WEB PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA
JAKARTA,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[20]  V.  M.  M. Siregar,  “Perancangan Website Sebagai  Media  Promosi  Dan  Penjualan Produk,” TAM  (Technology  Accept. Model. , vol. 9, no. 1, pp. 15–21, 2018.