TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 145-150 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Prediksi Tingkat Penggunaan Air Minum Oleh Konsumen di Depot Monica Water Menggunakan Metode Weighted Moving Average
Rayan Qardhafi, Ilham Faisal, Siti Sundari, Munjiat Setiani Asih
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia Email: 1 rayanqardhafi@gmail.com, 2 Ilhamoppa@gmail.com, 3 sundaristth@gmail.com, 4 munjiat.stth@gmail.com
Abstrak − Pemanfaatan  data  yang  ada  untuk  menunjang  kegiatan  dalam  pengambilan  keputusan  tidak  cukup  hanya  dengan mengandalkan  data  operasional  saja,  diperlukan  suatu  analisis  data  untuk  menggali potensi-potensi  informasi  yang  ada.  Salah  satu teknik data mining yang bisa dilakukan yaitu prediksi. Prediksi diperlukan untuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Prediksi tidak selalu tepat 100%, namun dengan pemilihan metode yang tepat dapat  membuat  prediksi  dengan  tingkat  kesalahan  yang  kecil.  Depot  Monica  Water  merupakan  usaha  yang  bergerak  dibidang  Air Minum  Isi  Ulang.  Untuk  mengetahui  tingkat  penggunaan  konsumen  air  minum  isi  ulang  maka  pemilik  usaha  harus  mengetahui beberapa  prediksi  pembelian  yang  akan  datang  sehingga  pemilik  usaha  dapat  menyediakan  hadiah  yang  sesuai  dengan  pembelian yang  telah  diprediksi.  Prediksi  tingkat  penggunaan  konsumen  dapat  membantu  pengusaha  dalam  meyediakan  hadiah  yang  sesuai dengan pembelian konsumen, dengan mengetahui pembelian pada periode berikutnya, maka pemilik usaha dapat mengetahui hadiah apa yang akan diberikan kepada pelanggan. Hasil analisa dengan menggunakan data uji I, data uji II, dan data uji III diperoleh bobot moving avergae yang direkomendasikan menggunakan bobot 2 bulan karena memiliki  nilai error terkecil jika dibandingkan dengan menggunakan bobot 3 bulan. Hasil prediksi dapat menjadi bahan rekomendasi untuk perbaikan yang dilakukan pihak manajemen dan sebagai salah satu sarana dalam menetapkan strategi usaha dimasa yang akan datang.
Kata Kunci : Prediksi; Data Mining; Weighted Moving Average; Average Forecasting Error Rate
Abstract− The  use of  existing  data  to  support  activities  in decision  making  is  not  enough  just  to  rely  on operational data  only,  we need a data analysis to explore the potential of existing information. One of the data mining techniques that can be done is prediction. Prediction is needed to determine when an event will occur or arise, so that appropriate action can be taken. Prediction is not always 100%  right,  but  with  the  right  method  selection  can  make  predictions  with  a  small  error  rate.  Monica  Water  Depot  is  a  business engaged in Refill Drinking Water. To find out the level of consumer use of refill drinking water, the business owner must know some predictions of upcoming purchases so that the business owner can provide gifts that are in accordance with the predicted purchases. Predictions  on  the  level  of  consumer  use  can  help  employers  provide  gifts  that  are  in  accordance  with  consumer  purchases,  by knowing the purchase in the next period, the business owner can find out what gifts will be given to customers. The results of the analysis using I test data, II test data, and III test data obtained by the weight of moving avergae recommended using a weight of 2 months because it has the smallest error value when compared to using 3 months weight. Predictive results can be a recommendation for improvements made by management and as a means of determining business strategies in the future.
Keywords : Prediction; Data Mining; Weighted Moving Average; Average Forecasting Error Rate

## 1. PENDAHULUAN
Depot air minum isi ulang Monica Water merupakan sebuah usaha industri yang melakukan proses pengolahan air baku menjadi  air  minum  dan  menjual  langsung  kepada  konsumen.  Seiring  perkembangan  dunia  usaha  yang  banyak bermunculan  dan  tumbuh  semakin  cepat,  hal  ini  mengakibatkan  semakin  meningkatnya  suatu  persaingan  usaha. Menghadapi  persaingan  tersebut,  perusahaan  dituntut  untuk  mampu  meningkatkan  kinerja  usaha  yang  baik,  sehingga perusahaan akan dapat menjamin kelangsungan hidupnya. Menghadapi persaingan yang makin ketat maka dibutuhkan strategi  bisnis  yang  tepat  dan  berkualitas  untuk  menghadapi  persaingan  tersebut.  Dengan  adanya  strategi  bisnis  yang tepat diharapkan dapat memberikan pengaruh positif bagi perusahaan terutama dari segi penjualan dan pendapatan serta perkembangan perusahaan.
Tingginya  permintaan  terhadap  depot  air  minum  isi  ulang  Monica Water oleh  banyak  rumah  tangga menyebabkan  banyaknya  kegiatan  penjualan  air  minum  isi  ulang  bermunculan  dan  semakin  mudah  di  temukan. Banyaknya depot air minum isi ulang juga mempengaruhi daya saing penjualan meskipun harga yang di tawarkan lebih murah.  Oleh  karena  itu,  produsen  perlu  melakukan  kegiatan  prediksi  penjualan  untuk  mengetahui  apakah  penjualan akan  barang  dapat  terjual  seoptimal  mungkin,  serta  untuk  menghindari  resiko  yang  tidak  diinginkan  sehingga  dapat mencapai suatu keuntungan. Prediksi merupakan unsur yang sangat penting dalam mengambil keputusan, sebab efektif dan tidaknya suatu keputusan umumnya tergantung pada beberapa faktor yang tidak dapat dilihat pada waktu keputusan diambil. Prediksi diperlukan untuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan.
Untuk  mengetahui  tingkat  penggunaan  konsumen  air  minum  isi  ulang  maka  pemilik  usaha  harus  mengetahui beberapa prediksi pembelian yang akan datang sehingga pemilik usaha dapat menyediakan hadiah yang sesuai dengan pembelian yang telah diprediksi. Prediksi tingkat penggunaan konsumen dapat membantu pengusaha dalam meyediakan hadiah yang sesuai dengan pembelian konsumen, dengan mengetahui pembelian pada periode berikutnya, maka pemilik usaha dapat mengetahui hadiah apa yang akan diberikan kepada pelanggan.
Prediksi  dari  sebuah  peramalan  dapat  terwujud  dengan  penggunaan  sebuah  metode.  Metode Weighted  Moving Average yang  merupakan  bagian  metode Time  Series adalah  salah  satunya.  Metode  ini  memberikan  prediksi  masa depan  dengan  memanfaatkan  data-data  terdahulu  dan  memberikan  bobot  yang  berbeda-beda  untuk  setiap  data  yang
digunakan.  Penggunaan  metode  ini  didasarkan  pada  penelitian  terdahulu,  seperti  yang  dilakukan  oleh  (Hayuningtyas, 2017)  tentang  perbandingan  metode Weighted  Moving  Average dan  metode Double  Exponential  Smoothing dalam memprediksi  jumlah  produk  yang  harus  tersedia  untuk  bulan  berikutnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  metode Weighted Moving Average menghasilkan nilai error Mean Square Error sebesar 0,114 dan metode Double Exponential Smoothing menghasilkan  nilai error  Mean  Square  Error sebesar  6,12,  sehingga  metode Weighted  Moving  Average lebih  unggul  dibandingkan  metode Double  Exponential  Smoothing .  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  (Putro,  Furqon,  & Wijoyo, 2018), dimana tujuan penelitian ini adalah untuk  mengetahui perbandingan nilai error prediksi antara metode Single Exponential Smoothing , Double Exponential Smoothing , dan Triple Exponential Smoothing dalam memprediksi jumlah kebutuhan pemakaian air di PDAM Kota Malang.
Dari uraian-uraian tersebut, dan mengingat pentingnya peramalan penjualan oleh produsen air minum isi ulang untuk  membuat  keputusan  dimasa  yang  akan  datang,  maka  penulis  membuat  sebuah  rancangan  sistem  prediksi  yang dapat memprediksi tingkat pemakaian air minum oleh konsumen dimasa mendatang.

## 2. METODOLOGI PENELITAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Studi Literatur
Studi literatur merupakan proses pengumpulan sumber dengan mengumpulkan buku dan jurnal yang berhubungan dengan masalah dalam penelitian
2. Pengumpulan Data
Setelah  sumber-sumber  terkumpul  untuk  dijadikan  referensi,  selanjutnya  pengumpulan  data  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini
3. Analisis
Analisis  diperlukan  untuk  menentukan  kebutuhan  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Mulai  dari  data kuantitatif dan data kualitatif.
4. Pembahasan
Selanjutnya  pada  pembahasan  akan  melakukan  perhitungan  sesuai  dengan  metode  yang  digunakan  yaitu  metode Wighted Moving Average (WMA) untuk memprediksi tingkat penggunan air minum oleh konsumen.

## 2.2 Peramalan
Kegiatan  untuk  memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi  pada  masa  yang  datang,  disebut  peramalan  (Alfarisi,  2017). Prediksi  merupakan  suatu  proses  untuk  meramalkan  atau  memperkirakan  suatu  variabel  di  masa  yang  akan  datang. Prediksi tidak harus menghasilkan suatu jawaban yang pasti kejadian, melainkan berusaha untuk mencari jawaban yang sedekat  mungkin  dengan  kejadian  yang  akan  terjadi  (Putro  et  al.,  2018).  Kebanyakan forecasting menggunakan metode  deret  waktu  atau time  series  yang  menggunakan  data  masa lalu  ( history )  berdasarkan  kecendurungan datanya  dan  memprediksikan  data  tersebut untuk masa datang (Nurlifa & Kusumadewi, 2017).
Tujuan peramalan adalah mendapatkan peramalan yang bisa meminimalkan kesalahan meramal ( forecast error ). Dengan  adanya forecast  error peramalan,  manajemen  perusahaan  akan  mendapatkan  gambaran  keadaan  produksi  di masa  yang  akan  datang  dan  akan  memberikan  kemudahan  manajemen  perusahaan  dalam  menentukan  kebijakan  dan keputusan yang akan dibuat oleh perusahaan (Syahputra, R D, 2018).

## 2.3 Metode Weighted Moving Average
Metode Weighted Moving Average merupakan metode yang mempunyai teknik pemberian bobot yang berbeda atas data yang tersedia dengan demikian bahwa data yang paling akhir adalah data yang paling relevan untuk peramaln sehingga diberi bobot yang lebih besar. Bobot ditentukan sedemikian rupa sehingga sehingga jumlah keseluruhan sama dengan satu. Untuk rata-rata bergerak 4 bulan, misalnya, diberi bobot sebagai berikut: 0,4, 0,3, 0,2, dan 0,1. Penetapan bobot dimaksud  bersifat  subjektif,  tergantung  pada  pengalaman  dan  opini  analisis  data.  Jumlah  keseluruhan  bobot  sama dengan  satu  (Heryanto  &  Solikin,  2015).  Persamaan  (1)  menjelaskan  bagaimana  melakukan  prediksi  dengan  metode Weighted Moving Average .
𝐹 𝑡+1 = 𝑊 𝑡 (𝐴 𝑡 ) + 𝑊 𝑡−1 (𝐴 𝑡−1 ) + ⋯ + 𝑊 𝑡−𝑛 (𝐴 𝑡−𝑛 ) (1)
Keterangan: Ft : hasil prediksi At : data aktual Wt : bobot nilai Kelebihan  metode Weighted  Moving  Average dibandingkan  dengan  metode Single  Moving  Average adalah bahwa  rata-rata  tertimbang  lebih  mencerminkan  kejadian  yang  terbaru.  Walaupun  demikian,  pilihan  bobot  ditentukan oleh  pembuat  kebijakan  dan  umumnya  melibatkan  penggunaan  trial  and  error  untuk  menemukan  skema  pembobotan yang paling sesuai (Sari, 2018).
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 145-150 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Metode Average  Forecasting  Error  Rate (AFER)  digunakan  untuk  mengetahui  besarnya  penyimpangan  yang terjadi pada data hasil prediksi terhadap data aktual (Nugraha, Furqon, & Adikara, 2017). Pada kenyataannya tidak ada prediksi  yang  memiliki  tingkat  akurasi  100%,  karena  setiap  prediksi  pasti  mengandung  kesalahan.  Oleh  karena  itu, untuk mengetahui metode prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi, maka dibutuhkan menghitung tingkat kesalahan dalam  suatu  prediksi.  Semakin  kecil  tingkat  kesalahan  yang  dihasilkan,  maka  semakin  baik  prediksi  tersebut.  Untuk mendapatkan nilai AFER dapat dihitung menggunakan persamaan (2).
𝐴𝐹𝐸𝑅 = ( 1 𝑛 ∑ ( |𝐴 𝑖 −𝐹 𝑖 | 𝐴 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 ) 𝑥 100% (2)
Keterangan:
Ai
: nilai aktual pada data ke-i Fi : nilai hasil prediksi untuk data ke-i n : banyaknya data 100%  : nilai hasil persentase

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan pada penelitian ini dimana akan melakukan perhitungan prediksi tingkat penggunaan konsumen air minum di Monica Water dengan menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA), Data aktual penggunaan air minum konsumen  merupakan  syarat  digunakan  sebagai  prediksi,  karena  metode  tersebut  merupakan  metode  yang  bersifat kuantitatif sehingga data yang akan digunakan untuk memprediksi tingkat penggunaan konsumen air minum di periode selanjutnya ialah data historis.
Pada  penelitian  ini,  metode  analisis  yang  digunakan  adalah  metode Weighted  Moving  Average .  Data  penjualan tingkat penggunaan air minum isi ulang yang di dapat, disusun dan dilakukan pengolahan data dengan metode prediksi tersebut.  Berikut  ini  merupakan  penjelasan  mengenai  langkah–langkah  dari  setiap  metode Weighted  Moving  Average , yaitu sebagai berikut:
a.  Diperoleh data  penjualan  tingkat  pemakaian  air  minum  konsumen  selama  12  bulan berturut-turut, yaitu dari bulan Januari 2018 s/d Desember 2018.
b.  Menentukan jumlah rata-rata bergerak terbobot (bobot penimbang) yang akan dipakai dalam penghitungan. Jumlah rata-rata  bergerak  terbobot  yang  digunakan  adalah  2  bulan/periode  dan  3  bulan/periode.  Setiap  periode  yang ditentukan memiliki bobot nilai masing-masing dengan total keseluruhan bobot harus sama dengan satu. Misalnya digunakan  periode  3  bulan,  maka  nilai  yang  paling  baru  diberi  bobot  0,5;  nilai  sebelumnya  0,3;  dan  yang  paling lampau  diberi  bobot  0,2.  Perhatikan  bahwa  ketika  bobot  dijumlahkan  harus  sama  dengan  1,00;  dan  bahwa  bobot terbesar diberikan pada nilai yang terbaru.
c.  Menerapkan  dan  menentukan  nilai  prediksi  untuk  periode  berikutnya  menggunakan  rumus  yang  disediakan  serta menghitung nilai akurasi error hasil prediksi dengan menggunakan Average Forecasting Error Rate (AFER).
Sesuai  dengan  persamaan  menggunakan  metode Weighted  Moving  Average ,  maka  prediksi  terhadap  data penjualan tingkat pemakaian air minum konsumen untuk periode bulan Maret 2019 s/d Desember 2019 dengan rata-rata bergerak terbobot 2 bulan menjadi sebagai berikut :
𝐹 𝑡+1 = 𝑊 𝑡 (𝐴 𝑡 ) + 𝑊 𝑡−1 (𝐴 𝑡−1 ) + ⋯ + 𝑊 𝑡−𝑛 (𝐴 𝑡−𝑛 ) 𝐹 3 = (0,7 ∗ 13) + (0,3 ∗ 15) 𝐹 3 = 13,6 𝐹 4 = (0,7 ∗ 15) + (0,3 ∗ 13) 𝐹 4 = 14,4 𝐹 5 = (0,7 ∗ 17) + (0,3 ∗ 15) 𝐹 5 = 16,4 Lakukan perhitungan sampai dengan F 12
Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  dapat  dilihat  hasil  prediksi  tingkat  pemakaian  air  minum  isi  ulang  dengan menggunakan bobot 2 bulan dapat disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Hasil Prediksi Metode Weighted Moving Average 2 Bulan
Indeks Waktu Bulan Data Aktual Penjualan Prediksi dengan bobot 2 bulan (w 1 =0,7;w 2 =0,3) Hasil prediksi 1 Januari 15 - - 2 Februari 13 - - 3 Maret 15 13,6 14 4 April 17 14,4 14 5 Mei 14 16,4 16 6 Juni 10 14,9 15 7 Juli 13 11,2 11 8 Agustus 10 12,1 12
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 145-150 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Indeks Waktu Bulan Data Aktual Penjualan Prediksi dengan bobot 2 bulan (w 1 =0,7;w 2 =0,3) Hasil prediksi 9 September 17 10,9 11 10 Oktober 13 14,9 15 11 November 11 14,2 14 12 Desember 12 11,6 12
Hasil  perbandingan  data  aktual  dengan data  hasil  prediksi dapat  disajikan  pada grafik berikut  seperti  disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Grafik Perbandingan Data Aktual Dengan Hasil Prediksi Menggunakan rata-Rata Bergerak Terbobot 2 Bulan
Setelah  hasil  prediksi  diperoleh  menggunakan  metode Weighted  Moving  Average ,  selanjutnya  dilakukan perhitungan  akurasi  nilai error -nya  dengan  menggunakan  metode  AFER  ( Average  Forecasting  Error  Rate ). Perhitungan error digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi error terkecil  sehingga  dapat  ditentukan  pada  pada jangka  waktu moving  average mana  yang  paling  sesuai  digunakan  sebagai  hasil  rekomendasi  untuk  memprediksi jumlah penjualan untuk periode berikutnya.
Berdasarkan  tabel  1  maka  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  periode/indeks  waktu  yang  digunakan  (n)  =  12, sedangkan total data aktual (At) = 160 kemudian total hasil prediksi bobt 2 bulan = 134, sehinggaa nilai error AFER dapat dihitung sebagai berikut:
Use case diagram merupakan fungsionalitas dari suatu sistem, sehingga user dapat mengerti mengenai aplikasi yang dibuat. Adapun rancangan dari use case diagram aplikasi secara keseluruhan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Use Case Diagram Sistem
Setelah melakukan implementasi terhadap rancangan sistem, maka diperoleh hasil berupa perangkat lunak yang dapat  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  tingkat  penggunaan  konsumen  air  minum  di  depot  Monica Water menggunakan  metode Weighted  Moving  Average .  Nilai  bobot  yang  digunakan  yaitu  2  bulan  dan  3  bulan,  hal  ini bertujuan  untuk  membandingkan  hasil  prediksi  yang  akan  direkomendasikan  berdasarkan  nilai error AFER  terkecil. Apikasi  dirancang  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Microsoft  Visual  Basic.NET  2012  dengan  program database  MySQL,  Adapun  hasil  yang  penulis  peroleh  tersebut  berupa  tampilan  hasil  program  dan  hasil  pengujian sistem. Adapun tampilan dari hasil prediksi dengan bobot 2 bulan seperti terlihat pada gambar 3.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 145-150 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Berdasarkan  gambar  3  dapat  dilihat  hasil  prediksi  dengan  menggunakan  bobot  2  bulan  diperoleh  hasil  untuk bulan maret sebesar 13, 6 atau dibulatkan menjadi 14, untuk bulan april sebesar 14, 4 atau dibulatkan menjadi 14 dan seterusnya seperti terlihat pada gambar 3. Sedangkan akurasi nilai error prediksi dengan menggunakan AFER diperoleh nilai sebesar 1,34375%. Sedangkan hasil prediksi dengan menggunakan bobot 3 bulan diperoleh hasil prediksi seperti terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Hasil Prediksi Bobot 3 Bulan
Berdasarkan  gambar  4  dapat  dilihat  hasil  prediksi  dengan  menggunakan  bobot  3  bulan  diperoleh  hasil  untuk bulan  april  sebesar  14,  4  atau  dibulatkan  menjadi  14,  untuk  bulan  mei  sebesar  15,  6  atau  dibulatkan  menjadi  16  dan seterusnya seperti terlihat pada gambar 4.10 diatas. Sedangkan akurasi nilai error prediksi dengan menggunakan AFER diperoleh nilai sebesar 2,0104%.
Setelah hasil prediksi dan nilai akurasi error dengan bobot 2 bulan dan 3 bulan diperoleh, maka dilakukan proses analisa untuk membandingkan hasil prediksi yang direkomendasikan berdasarkan nilai akurasi error terkecil. Pada form prediksi  pilih  tab kontrol  Hasil  selanjtunya  pilh  tombol  Proses  dan  sistem  akan  menampilkan  hasilnya  seperti  terlihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Form Hasil Analisa Prediksi
Berdasarkan gambar 5 terlihat nilai error untuk bobot 2 bulan sebesar 1,34375% dan nilai error unutk bobot 3 bulan  sebesar  2,0104%,  sehingga  dapat  disimpulkan  hasil  prediksi  nilai error AFER  terkecil  yaitu  dengan menggunakan  bobot  2  bulan  dengan  nilai error adalah  1,34375%,  maka  hasil  prediksi  yang  direkomendasikan  yaitu dengan menggunakan bobot 2 bulan hal ini berdasarkan nilai error AFER terkecil yang diperoleh. Setelah melakukan analisa dan implementasi prediksi dengan menggunakan metode Weighted Moving Average dan  menghitung  nilai error berdasarkan  metode Average  Forecasting  Error  Rate (AFER),  maka  dilakukan  tahap pengujian yang mencakup pengujian hasil prediksi.
Pengujian  hasil  prediksi  dilakukan  berdasarkan  tiga  data  uji.  Adapun  hasil  pengujian  prediksi  dengan menggunakan metode Weighted Moving Average dapat diuraikan sebagai berikut:
a.  Pengujian Hasil Prediksi Pada Data Uji I
Adapun hasil pengujian prediksi dengan menggunakan metode Weighted Moving Average disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Pada Data Uji I Bobot Moving Average Akurasi Nilai Error AFER Bobot 2 bulan 1,34375% Bobot 3 bulan 2,0104%,
Berdasarkan hasil  pengujian prediksi pada tabel  2 dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi yang direkomendasikan untuk periode selanjutnya yaitu menggunakan bobot moving average 2 bulan berdasarkan nilai error terkecil yang dihasilkan yaitu 1,34375%.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 145-150 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## b.  Pengujian Hasil Prediksi Pada Data Uji II
Adapun hasil pengujian prediksi dengan menggunakan metode Weighted Moving Average disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Pada Data Uji II Bobot Moving Average Akurasi Nilai Error AFER Bobot 2 bulan 1,4473% Bobot 3 bulan 2,1115%
Berdasarkan  hasil  pengujian  prediksi  pada  tabel  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  prediksi  yang  direkomendasikan untuk periode selanjutnya yaitu menggunakan bobot moving average 2 bulan berdasarkan nilai error terkecil yang dihasilkan yaitu 1,4473%.
c.  Pengujian Hasil Prediksi Pada Data Uji III Adapun hasil pengujian prediksi dengan menggunakan metode Weighted Moving Average disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Pada Data Uji III Bobot Moving Average Akurasi Nilai Error AFER Bobot 2 bulan 1,4820% Bobot 3 bulan 2,2005%
Berdasarkan hasil pengujian prediksi pada tabel 4  dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi yang direkomendasikan untuk periode selanjutnya yaitu menggunakan bobot moving average 2 bulan berdasarkan nilai error terkecil yang dihasilkan yaitu 1,4820%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  implementasi,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penelitian  menghasilkan  sebuah aplikasi  sistem  prediksi  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  penggunaan  air  minum  oleh  konsumen  di depot Monica Water untuk periode satu tahun akan datang, sehingga hasil prediksi dapat menjadi bahan rekomendasi untuk  perbaikan  yang  dilakukan  pihak  manajemen  dan  sebagai  salah  satu  sarana  dalam  menetapkan  strategi  usaha dimasa  yang  akan  datang.  Hasil  analisa  dengan  menggunakan  data  uji  I,  data  uji  II,  dan  data  uji  III  diperoleh  bobot moving  average yang  direkomendasikan  menggunakan  bobot  2  bulan  karena  memiliki  nilai error terkecil  jika dibandingkan  dengan  menggunakan  bobot  3  bulan.  Diharapkan  dengan  hasil  prediksi  tingkat  penggunaan  air  minum oleh konsumen untuk tahun yang akan datang dapat memenuhi kebutuhan para konsumen dan juga pihak Monica Water tidak  akan  kehilangan  kesempatan  apabila  permintaan  meningkat  dan  tidak  terlalu  banyak  air  yang  tersimpan  terlalu lama didalam water storage apabila permintaan menurun.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  kepada  rekan-rekan  sesama  peneliti  yang  sudah  membantu  dalam menyelesaikan artikel ini.

## REFERENCES
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.
Hayuningtyas,  R.  Y.  (2017).  Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted Moving  Average dan  Metode  Double Exponential Smoothing. None , 13 (2), 217–222.
Heryanto, D., & Solikin, I. (2015). Peramalan Stock Motor Pada Pt Thamrin Brothers Cabang Tugu Mulyo Menggunakan Weighted Moving Average (Wma). Media Informatika Dan Komputer , 6 (1).
Nugraha,  T.,  Furqon,  M.  T.,  &  Adikara,  P.  P.  (2017).  Peramalan  Permintaan  Daging  Sapi  Nasional  Menggunakan  Metode Multifactors High Order Fuzzy Time Series Model. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK)
Universitas Brawijaya , 1 (12), 1764–1770.
Nurlifa,  A.,  &  Kusumadewi,  S.  (2017).  Sistem  Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode  Moving  Average  Pada  Rumah Jilbab Zaky. Jurnal Inovtek Polbeng , 2 (1).
Putro,  B.,  Furqon,  M.  T.,  &  Wijoyo,  S.  H.  (2018).  Prediksi  Jumlah  Kebutuhan  Pemakaian  Air  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing ( Studi Kasus : PDAM Kota Malang ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , 2 (11), 4679–4686.
Sari,  Y.  dan  N.  F.  (2018). PERAMALAN  PENERIMAAN  BEA  CUKAI  INDONESIA  Yolanda  Sari  dan  Nurlia  Fusfita  STIE Muhammadiyah Jambi . 2 (1), 137–154.
Syahputra,  R  D,  S.  &  S.  (2018).  PERAMALAN  PENJUALAN  JASA  FREIGHT  FORWARDING  DENGAN  METODE  SINGLE MOVING AVERAGES , EXPONENTIAL SMOOTHING DAN WEIGHTED MOVING AVERAGES ( Studi kasus pada PT Anugerah Tangkas Transportindo , Jakarta ). Administrasi Bisnis , 55 (2), 113–121.