Abstrak  : Banyak  pesaing  dan  dampak  covid-19  menyebabkan  penjualan  minuman  boba  tidak  menentu.  Hal  tersebut menimbulkan  masalah  terhadap  penjual  minuman  Boba  Tresnatea  karena  tidak  dapat  mengetahui  minuman  Boba  akan mengalami  kenaikan  atau  penurunan  penjualan  di  masa  mendatang.  Untuk  mempersiapkan  hal  itu  perlu  dilakukannya peramalan. Salah satu metode yang bisa digunakan untuk melakukan peramalan adalah Single Exponential Smoothing (SES). SES dipilih karena baik digunakan pada peramalan jangka pendek. SES dapat digunakan untuk peramalkan atau memprediksi sesuatu dimasa mendatang dengan memanfaatkan data dari masa lampau, untuk membantu  pengambilan keputusan dimasa mendatang sehingga memperkecil resiko yang ada. Hasil peramalan untuk Bulan Agustus 2022 dengan alpha 0,8 adalah 388 cup dan 0,9 adalah 390 cup. MAD dengan alpha 0,8 adalah 40,09180147 dan alpha 0,9 adalah 39,12510214. MAPE dengan nilai alpha 0,8 adalah 11,95645923 dan dengan nilai alpha 0,9 adalah 11,63512324. Nilai alpha yang paling baik digunakan adalah 0,9. Hasil peramalan SES pada kasus ini dikategorikan baik karena berdasarkan indeks kelayakan nilai 10% sampai 20% dinyatakan baik.
Kata Kunci — Peramalan, Single Exponential Smoothing, MAPE, MAD
Abstract : Many competitors and the impact of covid-19 caused sales of boba drinks to be erratic. This creates problems for Boba Tresnatea drink sellers because they cannot know that Boba drinks will increase or decrease in sales in the future. To prepare for this, forecasting is necessary. One method that can be used for forecasting is Single Exponential Smoothing (SES). SES was chosen because it is good for short-term forecasting. SES can be used to forecast or predict something in the future by utilizing data from the past, to help make decisions in the future so as to minimize existing risks. Forecasting results for August  2022  with  an  alpha  of  0.8  is  388  cups  and  0.9  is  390  cups.  The  results  of  the  MAD  test  with  an  alpha  of  0.8  is 40.09180147 and an alpha of 0.9 is 39.12510214. MAPE with an alpha value of 0.8 is 11.95645923 and an alpha value of 0.9 is 11.63512324. The best used alpha value is 0.9. The results of SES forecasting in this case are categorized as good because based on the feasibility index the value of 10% to 20% is declared good.
.
Keywords — Forecasting, Single Exponential Smoothing, MAPE, MAD

## I. P ENDAHULUAN
INUMAN boba  merupakan  salah  satu  minuman  populer  beberapa  tahun  terakhir.  Hal  ini menyebabkan banyak pelaku bisnis di bidang minuman mendirikan usaha minuman boba. Salah satunya  adalah  minuman  boba  dengan brand Tresnatea.  Banyaknya  pesaing  seperti  Xinona Boba, Plan Xie Boba, Boba Zona, Boba Line, Jiwa Boba, Selfie Cheese Tea menjadi kendala tersendiri. Ditambah  dengan  adanya  dampak  Covid-19.  Sampai  8  Juni  2020  kementerian  koperasi  dan  UKM menyebutkan  Covid-19  berdampak  pada  sekitar  3.322  koperasi  dan  185.184  UMKM  [1].  Selain  itu, penjualan  minuman  Boba  di  Tesnatea  dipengaruhi  oleh  cuaca.  Pada  saat  cuaca  mendung  dan  hujan penjualan  minuman  boba  mengalami  penurunan  kemudian  saat  cuaca  terik  penjualan  minuman  boba menegalami peningkatan. Selanjunya, waktu juga dapat mempengaruhi seperti hari libur dan akhir pekan pengunjung akan lebih banyak dibandingkan hari-hari biasa. Serta kegiatan promosi secara langsung dari mulut ke mulut dan menggunakan media digital marketing berupa sosial media Instagram dan Facebook. Hal tersebut menimbulkan kendala bagi penjual minuman Boba Tresnatea.

## I MPLEMENTASI M ETODE S INGLE E XPONENTIAL S MOOTHING DALAM P ERAMALAN P ENJUALAN M INUMAN B OBA
Eka Sholikhatul Kasanah 1) , Haris Yuana 2) , dan Saiful Nur Budiman 3)
1, 3) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Universitas Islam Balitar
2) Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi dan Universitas Islam Balitar 1, 2, 3) Jalan Majapahit No. 4, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur, Indonesia, kode pos: 66131 e-mail: ekasholikhatul@gmail.com 1) , harisyuana2020@gmail.com 2) , sync.saifulnb@gmail.com 3)
M
Kendala yang dialami oleh Tresnatea adalah terkait dengan penjualan minuman yang tidak tentu. Hal ini  dibuktikan  dengan  data  penjualan  pada  bulan  Agustus  2021  sebanyak  400  cup,  September  2021 sebanyak 322 cup, Oktober 2021 sebanyak 266 cup, November 2021 sebanyak 263 cup, Desember 2021 sebanyak  391  cup,  dan  Januari  2022  sebanyak  290  cup.  Penjualan  tidak  menentu  membuat  pihak Tresnatea  kesulitan  untuk  mengetahui  penjualan  selanjutnya  akan  naik  atau  turun,  sehingga  timbul masalah  berupa  kesiapan  anggaran.  Kesiapan  anggaran  perlu  dipikirkan  karena  untuk  menjaga stock bahan. Untuk mempersiapkan hal tersebut maka perlu  dilakukannya peramalan untuk mempersiapkan keputusan dimasa yang akan datang.
Peramalan yaitu bagian utuh dari rangkaian pengambilan tindakan, efektif atau tidak suatu  tindakan secara  umum  terkait  pada  beberapa  faktor  dan  tidak  hanya  dilihat  saat  pengambilan  keputusan  [2]. Peramalan dibutuhkan untuk pengambilan keputusan baru [3]. Dengan adanya peramalan pihak Tresnamu dapat mengambil keputusan sesuai dengan hasil peramalan. Peramalan dapat dilakukan dengan beberapa metode salah satunya Single Exponential Smoothing (SES) . Metode SES memberikan nilai eksponensial terhadap data baru dan data itu akan mendapat nilai lebih tinggi. Dengan kata lain, data terbaru memiliki nilai yang semakin tinggi.
Risqiati  telah  melakukan  penelitian “Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing dalam Peramalan  Penjualan  Benang ” .  Dalam  penelitian  tersebut  peneliti  menggunakan  data  penjualan  bulan Januari 2020 - Juni 2021. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan alpha 0,1. Hasil pengujian akurasi untuk MAD sebanyak 19, dan MAPE sebanyak 8% [4]. Penelitian lain yang dilakukan M. Noor A. dan Yuli A. “ Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Memprediksi Penjualan Katering pada Kedai Pojok Kedaung ”. Dalam penelitian tersebut menggunakan nilai alpha 0,1 hingga 0,9. Dari hasil pengujian  peramalan,  nilai  alpha  0,3  memperoleh  hasil  paling  baik  dengan  nilai  error  terkecil  MAD 97,94666 dan nilai MAPE 26,77% [5].
Setelah  melihat  penelitian  terdahulu  dapat  disimpulkan  bahwa  SES dapat  digunakan  untuk memperkirakan  sesuatu  dimasa  mendatang  sehingga  peneliti  bermaksud  melakukan  penelitian “Implementasi  Metode Single Exponential  Smoothing Dalam  Peramalan  Penjualan  Minuman  Boba” untuk mengetahui peramalan penjualan minuman boba yang akan terjual di masa mendatang. Sehingga, penjual minuman boba dapat mengambil keputusan yang bijak sesuai dengan hasil peramalan.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Peramalan
Peramalan yaitu suatu metode analisis perhitungan yang dikerjakan dengan pendekatan kualitatif atau kuantitatif  guna  memprediksi  kejadian  mendatang  dengan  menggunakan  data  masa  sebelumnya  [6]. Tujuan  utama  peramalan  yaitu  memanfaatkan  informasi  terbaik  pada  saat  ini  sebagai  acuan  untuk memecahkan  masalah  di  masa  mendatang  [7].  Peramalan  dapat  digunakan  sebagai  landasan  dalam perencanaan jangka pendek hingga panjang [8].

## B. Penjualan
Penjualan  menurut  Sofjan  Assauri  adalah  suatu  aktivitas  manusia  yang  mengarah  pada  proses pemenuhan atau pemuasan kebutuhan dan keinginan dengan pertukaran. Penjualan merupakan satu dari sekian banyak fungsi utama yang dilakukan pada aktivitas pemasaran, untuk menyalurkan produk kepada para  konsumen  [9].  Faktor  yang  mempengaruhi  penjualan  diantaranya  kondisi  pasar,  kondisi  dan kemampuan penjual, modal, dan kondisi perusahaan.

## C. Stock Barang
Stock atau persediaan barang merupakan barang yang disimpan oleh perusahaan dan akan dijual pada periode  selanjutnya. Stock merupakan  aset  lancar  perusahaan  yang  memiliki  peranan  penting  dalam meningkatkan pendapatan [10]. Persediaan barang bisa berupa barang mentah yang menjadi bahan baku, bisa juga barang yang sudah jadi. persediaan barang harus selalu cukup agar tidak menimbulkan hambatan dalam penjualannya. Stock barang mempengaruhi penjualan dimasa yang akan datang karena jika stock barang kurang atau tidak terpenuhi, maka penjualan akan terhambat.

## D. Exponential Smoothing
Exponential Smoothing yaitu metode perbaikan berkelanjutan sebuah perkiraan pada objek pengawasan baru  [11]. Exponential  Smoothing berfokus  pada  turunnya  prioritas  secara  eksponensial  objek pengawasan terdahulu [12]. Pada metode ini, data baru akan memperoleh prioritas lebih tinggi dari pada data lama agar data yang digunakan lebih relevan dan terpercaya. Exponential Smoothing menggunakan parameter smoothing dalam perhitungannya yang dilambangkan dengan α ( alpha ) [13]. Single  Exponential  Smoothing merupakan  teknik  penghalusan  eksponensial  tunggal  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  penjualan.  SES  sering  digunakan  pada  peramalan  jangka  pendek  [14]. Berikut ini adalah rumus SES.
𝑆 𝑡+1 = 𝛼𝑋 𝑡 + (1 − 𝛼)𝑆 𝑡 (1) Keterangan :
𝑆 𝑡+1 : Peramalan periode ke t 𝑋 𝑡 : Nilai asli periode ke t 𝑆 𝑡 : Peramalan periode ke t sebelumnya
α : Nilai alpha atau konstanta antara 0 sampai 1

## E. Akurasi Peramalan
Akurasi peramalan merupakan salah satu hal terpenting pada peramalan untuk mengukur kecocokan antara data riil dengan hasil prediksi [2]. Untuk menghitung tingkat akurasi pada suatu peramalan maka dilakukan perhitungan Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
1. MAD adalah nilai rata-rata deviasi mutlak. Pernghitungan nilai MAD yaitu dengan menghitung total nilai absolut dari error peramalan individu dan dibagi dengan jumlah periode peramalan (n).
𝑀𝐴𝐷 = 𝛴|𝑋 𝑡 −𝑆 𝑡 | 𝑛 (2)
Keterangan :
𝑋 𝑡 : Nilai asli periode ke-t 𝑆 𝑡 : Nilai peramalan pada periode ke-t
𝑛 : Jumlah periode peramalan yang terlibat
2. MAPE adalah kesalahan persen mutlak rata-rata yang dihitung menggunakan kesalahan mutlak pada setiap masa kemudian dibagi dengan nilai pengamatan nyata pada periode tersebut dan menghitung persentase rerata kesalahan mutlak.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑋𝑡−𝑆𝑡 𝑋𝑡 | 𝑛 𝑡=1 100% (3)
Keterangan :
𝑋 𝑡 : Nilai asli periode ke-t
𝑆 𝑡 : Nilai peramalan pada periode ke-t
𝑛 : Jumlah periode peramalan yang terlibat
Peramalan semakin baik digunakan jika persentase nilai MAPE semakin kecil [15].
Tabel 1. Range Nilai MAPE Range MAPE Keterangan <10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Layak >50% Buruk

## III. M ETODE P ENELITIAN
Bab ini merupakan tahapan yang dilakukan oleh peneliti. Pengerjaan dimulai pada tahap awal, tahap pengumpulan data, tahap analisis data, dan tahap akhir. Dari semua tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Tahap-Tahap Penelitian

## A. Tahap Awal
Tahap awal yang dilakukan pada penelitian ini diantaranya menentukan tema, merumuskan masalah, menentukan tujuan penelitian, menentukan batasan masalah, dan studi literatur.

## B. Tahap Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  penelitian  diperoleh dari  wawancara, observasi  dan  studi  literatur.  Wawancara dilakukan  guna  memperoleh  informasi  mendalam  tentang  penjualan  minuman  boba.  Observasi dilakukan untuk memperoleh data penjualan minuman boba yang nantinya akan digunakan sebagai data input  dan  data  akan  diproses  menggunakan  metode  yang  telah  ditentukan.  Sedangkan  studi  literatur dilakukan untuk memperoleh rumus-rumus dan teori pendukung.

## C. Tahap Analisis Data
Analisis data yang dilakukan peneliti menggunakan SES . Software yang digunakan untuk analisis data merupakan aplikasi Pycharm dengan Bahasa pemrograman python.

## D. Tahap Akhir
Pada tahap akhir peneliti melakukan pengujian dan menarik kesimpulan berdasarkan hasil penelitian. Pengujian  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  peramalan  yang  telah  diperoleh. Pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan  MAD  dan  MAPE.  Tahap  terakhir  adalah  menarik kesimpulan dan memaparkan hasil penelitian secara singkat. Peneliti akan menyampaikan bagaimana penggunaan  metode  SES  dan  hasil  peramalan  penjualan  minuman  boba  untuk  periode  berikutnya. Selain itu, peneliti akan menyampaikan nilai alpha terbaik yang digunakan dalam peramalan penjualan minuman boba.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dari  pengumpulan  data  penelitian  terkait  dengan  penjualan  minuman  boba  di  Tresnatea,  maka diperoleh hasil penjualan minuman Boba dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Penjualan Bulanan Minuman Boba (Sumber : Toko Boba Tresnatea)
Bulan Penjualan Mei 2021 295 Juni 2021 355 Juli 2021 350 Agustus 2021 400 September 2021 322 Oktober 2021 266 November 2021 263
Bulan Penjualan Desember 2021 391 Januari 2022 300 Februari 2022 291 Maret 2022 320 April 2022 356 Mei 2022 358 Juni 2022 382 Juli 2022 391

## A. Pemilihan Nilai α (Alpha)
Pemilihan nilai α dilakukan dengan melakukan perhitungan peramalan SES berdasarkan data pada Tabel 2. Periode yang diramalkan adalah periode ke-3 atau pada bulan Juli 2021 dengan nilai alpha 0,1 - 0,9. Berikut ini adalah hasil perhitungan pemilihan nilai alpha menggunakan Rumus 1.
1. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,1
𝑆 3 = 0,1.355 + (1 − 0,1)295 𝑆 3 = 35,5 + (0,9)295 𝑆 3 = 35,5 + 265,5 𝑆 3 = 301
2. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,2
𝑆 3 = 0,2.355 + (1 − 0,2)295 𝑆 3 = 71 + (0,8)295 𝑆 3 = 71 + 236 𝑆 3 = 307
3. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,3
𝑆 3 = 0,3.355 + (1 − 0,3)295 𝑆 3 = 106,5 + (0,7)295 𝑆 3 = 106,5 + 206,5 𝑆 3 = 313
4. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,4
𝑆 3 = 0,4.355 + (1 − 0,4)295 𝑆 3 = 141 + (0,6)295 𝑆 3 = 141 + 177 𝑆 3 = 318
5. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,5
𝑆 3 = 0,5.355 + (1 − 0,5)295 𝑆 3 = 177,5 + (0,5)295 𝑆 3 = 177,5 + 147,5 𝑆 3 = 325
6. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,6
𝑆 3 = 0,6.355 + (1 − 0,6)295 𝑆 3 = 213 + (0,4)295 𝑆 3 = 213 + 118 𝑆 3 = 331
7. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,7
𝑆 3 = 0,7.355 + (1 − 0,7)295 𝑆 3 = 248,5 + (0,3)295 𝑆 3 = 248,5 + 88,5 𝑆 3 = 337
8. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,8
𝑆 3 = 0,8.355 + (1 − 0,8)295 𝑆 3 = 284 + (0,2)295 𝑆 3 = 284 + 59
𝑆 3 = 343

## 9. Peramalan penjualan minuman boba menggunakan alpha 0,9
𝑆 3 = 0,9.355 + (1 − 0,9)295 𝑆 3 = 319,5 + (0,1)295 𝑆 3 = 319,5 + 29,5 𝑆 3 = 349
Dari  peramalan  penjualan  minuman  boba  periode  ke-3  berdasarkan  data  penjualan  pada  Tabel  2 diketahui bahwa peramalan menggunakan nilai α 0,1 sebanyak 301; α 0,2 sebanyak 307; α 0,3 sebanyak 313; α 0,4 sebanyak 318; α 0,5 sebanyak 325; α 0,6 sebanyak 331; α 0,7 sebanyak 337; α 0,8 sebanyak 343; dan α 0,9 sebanyak 349. Dengan demikian, nilai α yang akan digunakan dalam peramalan penjulana minuman boba pada penelitian ini adalah 0,9 karena memiliki nilai yang paling mendekati data asli, dan nilai α 0,8 akan digunakan sebagai pembanding.

## B. Peramalan Single Exponential Smoothing
Tabel 3 adalah hasil peramalan penjualan minuman Boba bulan Agustus dengan α 0,8
Tabel 3. Hasil Peramalan Dengan α 0,8 Bulan Penjualan Peramalan Pembulatan Mei 2021 295 Juni 2021 355 295 295 Juli 2021 350 343 343 Agustus 2021 400 348,6 349 September 2021 322 389,72 390 Oktober 2021 266 335,544 336 November 2021 263 279,9088 280 Desember 2021 391 266,38176 266 Januari 2022 300 366,076352 366 Februari 2022 291 313,21527 313 Maret 2022 320 295,443054 295 April 2022 356 315,088611 315 Mei 2022 358 347,817722 348 Juni 2022 382 355,963544 356 Juli 2022 391 376,792709 377 Agustus 2022 388,158542 388
Hasil peramalan penjualan minuman Boba dengan α 0,8 pada bulan Agustus 2022 adalah sebanyak 388 cup minuman Boba. Selanjutnya  pada Tabel 4 adalah hasil peramalan mengguankan α 0,9.
Tabel 4. Hasil Peramalan Dengan α 0,9 Bulan Penjualan Peramalan Pembulatan Mei 2021 295 Juni 2021 355 295 295 Juli 2021 350 349 349 Agustus 2021 400 349,9 350 September 2021 322 394,99 395 Oktober 2021 266 329,299 329 November 2021 263 272,3299 272 Desember 2021 391 263,93299 264 Januari 2022 300 378,293299 378 Februari 2022 291 307,82933 308 Maret 2022 320 292,682933 293 April 2022 356 317,268293 317
Bulan Penjualan Peramalan Pembulatan Mei 2022 358 352,126829 352 Juni 2022 382 357,412683 357 Juli 2022 391 379,541268 380 Agustus 2022 389,854127 390
Hasil peramalan penjualan minuman Boba dengan α 0,9 pada bulan Agustus 2022 adalah sebanyak 390 cup.

## C. Pengujian Akurasi Peramalan
Pada subbab ini pengujian dilakukan dengan dua jenis yaitu, menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
1) Mean Absolute Deviation
Tabel 5 adalah hasil dari perhitungan MAD dengan alpha 0,8 .
Tabel 5. Hasil Perhitungan MAD Dari Peramalan Dengan α 0,8 Bulan Penjualan Peramalan Error Error (Abs) Mei 2021 295 295 0 0 Juni 2021 355 295 60 60 Juli 2021 350 343 7 7 Agustus 2021 400 348,6 51,4 51,4 September 2021 322 389,72 -67,72 67,72 Oktober 2021 266 335,544 -69,544 69,544 November 2021 263 279,9088 -16,9088 16,9088 Desember 2021 391 266,38176 124,61824 124,61824 Januari 2022 300 366,076352 -66,076352 66,076352 Februari 2022 291 313,21527 -22,21527 22,2152704 Maret 2022 320 295,443054 24,5569459 24,55694592 April 2022 356 315,088611 40,9113892 40,91138918 Mei 2022 358 347,817722 10,1822778 10,18227784 Juni 2022 382 355,963544 26,0364556 26,03645557 Juli 2022 391 376,792709 14,2072911 14,20729111 Agustus 2022 388,158542 Total Error (Abs) 601,377022 Mean Absolute Deviation (MAD) 40,09180147
Dari  pengujian  menggunakan  MAD α 0,8  pada  Tabel  5  menghasilkan  nilai  akurasi  40,09180147. Selanjutnya, Tabel 6 adalah hasil dari perhitungan MAD dengan α 0,9 .
Tabel 6. Hasil Perhitungan MAD Dari Peramalan Dengan α 0,9 Bulan Jumlah Peramalan Error Error (Abs) Mei 2021 295 295 0 0 Juni 2021 355 295 60 60 Juli 2021 350 349 1 1 Agustus 2021 400 349,9 50,1 50,1 September 2021 322 394,99 -72,99 72,99 Oktober 2021 266 329,299 -63,299 63,299 November 2021 263 272,3299 -9,3299 9,3299 Desember 2021 391 263,93299 127,06701 127,06701 Januari 2022 300 378,293299  -78,293299  78,293299 Februari 2022 291 307,82933 -16,82933 16,8293299
Bulan Jumlah Peramalan Error Error (Abs) Maret 2022 320 292,682933  27,317067 27,31706701 April 2022 356 317,268293  38,7317067  38,7317067 Mei 2022 358 352,126829  5,87317067  5,87317067 Juni 2022 382 357,412683  24,5873171  24,58731707 Juli 2022 391 379,541268  11,4587317  11,45873171 Agustus 2022 389,854127 Total Error (Abs) 586,8765321 Mean Absolute Deviation (MAD) 39,12510214
Pada  Tabel  6  merupakan  hasil  perhitungan  MAD α 0,9  dan  menghasilkan  akurasi  sebanyak 39,12510214.

## 2) Mean Absolute Percentage Error
Tabel 7 adalah hasil dari perhitungan MAPE dengan α 0,8 .
Tabel 7. Hasil Perhitungan MAPE Dari Peramalan Dengan α 0,8 Bulan Penjualan  Peramalan Error Error (Abs) Error (Abs)/Penjualan*100 Mei 2021 295 295 0 0 0 Juni 2021 355 295 60 60 16,90140845 Juli 2021 350 343 7 7 2 Agustus 2021 400 348,6 51,4 51,4 12,85 September 2021 322 389,72 -67,72 67,72 21,0310559 Oktober 2021 266 335,544 -69,544 69,544 26,1443609 November 2021 263 279,9088 -16,9088 16,9088 6,429201521 Desember 2021 391 266,38176 124,61824 124,61824 31,87167263 Januari 2022 300 366,076352  -66,076352  66,076352 22,02545067 Februari 2022 291 313,21527 -22,21527 22,2152704 7,63411354 Maret 2022 320 295,443054  24,5569459  24,55694592  7,6740456 April 2022 356 315,088611  40,9113892  40,91138918  11,49196325 Mei 2022 358 347,817722  10,1822778  10,18227784  2,844211686 Juni 2022 382 355,963544  26,0364556  26,03645557  6,815826065 Juli 2022 391 376,792709  14,2072911  14,20729111  3,63357829 Agustus 2022 388,158542 Total Error(Abs)/Penjualan*100 179,3468885 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 11,95645923
Berdasarkan perhitungan nilai MAPE α 0,8 menghasilkan akursai sebesar 11,95645923%. Selanjutnya, Tabel 8 adalah hasil dari perhitungan MAPE dengan α 0,9 .
Tabel 8. Hasil Perhitungan MAPE Dari Peramalan Dengan α 0,9 Bulan Penjualan  Peramalan Error Error (Abs) Error (Abs)/Penjualan*100 Mei 2021 295 295 0 0 0 Juni 2021 355 295 60 60 16,90140845 Juli 2021 350 349 1 1 0,285714286 Agustus 2021 400 349,9 50,1 50,1 12,525 September 2021  322 394,99 -72,99 72,99 22,66770186 Oktober 2021 266 329,299 -63,299 63,299 23,79661654 November 2021  263 272,3299 -9,3299 9,3299 3,547490494 Desember 2021 391 263,93299 127,06701 127,06701 32,49795652
Bulan Penjualan  Peramalan Error Error (Abs) Error (Abs)/Penjualan*100 Januari 2022 300 378,293299  -78,293299  78,293299 26,09776633 Februari 2022 291 307,82933 -16,82933 16,8293299 5,78327488 Maret 2022 320 292,682933  27,317067 27,31706701  8,536583441 April 2022 356 317,268293  38,7317067  38,7317067 10,87969289 Mei 2022 358 352,126829  5,87317067  5,87317067 1,640550467 Juni 2022 382 357,412683  24,5873171  24,58731707  6,436470436 Juli 2022 391 379,541268  11,4587317  11,45873171  2,93062192 Agustus 2022 389,854127 Total Error (Abs)/Peanjualan*100 174,5268485 Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 11,63512324
Dari Tabel 8 dapat diketahui bahwa hasil perhitungan MAPE α 0,9 memperoleh nilai akurasi sebesar 11,63512324%. Berdasarkan tabel range nilai MAPE pada Tabel 1 maka peramalan dalam kasus ini dapat  dikatakan  baik,  karena  memperoleh  nilai  11,95645923%  dengan α 0,8  dan  11,63512324% dengan α 0,9. Alpha yang  paling  baik  digunakan  digunakan  dalam  kasus  ini  adalah  0,9  karena menunjukkan nilai error yang lebih kecil dari pada 0,8.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Penerapan SES dapat digunakan dalam peramalan penjualan minuman boba di Tresnatea pada periode yang  akan  datang  yaitu  bulan  Agustus  2022.  Hasil  perhitungan  peramalan  penjualan  minuman  boba dengan Single Exponential Smoothing menggunakan alpha 0,8 menghasilkan prediksi sebanyak 388 cup dan  peramalan  menggunakan  nilai  alpha  0,9  menghasilkan  prediksi  sebanyak  390  cup.  Jadi,  pada penelitian ini disarankan menggunakan alpha 0,9.
Hasil perhitungan akurasi peramalan dengan MeanAbsolute Deviation berdasarkan peramalan dengan alpha 0,8 adalah 40,09180147 sedangkan berdasarkan peramalan dengan alpha 0,9 adalah 39,12510214. Akurasi  Mean  Absolute  Percentage  Error  berdasarkan  peramalan  dengan  alpha  0,8  adalah 11,95645923%, dengan alpha 0,9 adalah 11,63512324% dan hasil peramalan dikategorikan baik karena berdasarkan indeks kelayakan nilai 10% sampai 20% dinyatakan baik

## B. Saran
Peramalan dengan Alpha 0,9 baik digunakan dalam kasus ini, tetapi belum tentu bagus digunakan dalam kasus  lain  karena  tergantung  pada  data  historis  masing-masing  kasus  penelitian.  Metode Single Exponential  Smoothing dapat  digunakan  dalam  peramalan  ini,  tetapi  akan  lebih  baik  jika  data  yang digunakan dalam peramalan bernilai desimal. Peramalan dengan Single Exponential Smoothing hanya dapat digunakan untuk meramalkan satu periode kedepan. Penelitian kedepannya  dapat menggunakan metode time series lain seperti Holt atau Holt Winter yang bisa meramalkan beberapa periode sekaligus.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. A. Manutur, J. V Mangindaan, and D. D. S. M. Program, “Dampak Pandemi Covid -19 bagi Usaha Rumah Makan Selera Laut,” Productivity , vol. 2, no. 4, p. 306, 2021.
[2] F. Hasanah, “Penerapan Metode Exponential Smooting Dalam Memprediksi Jumlah Peserta Didik Baru Di MAN 2 Kota Jambi,” Lab. Penelit. dan Pengemb. FARMAKA Trop. Fak. Farm. Univ. Mualawarman, Samarinda, Kalimantan Timur , pp. 1 – 63, 2019.
[3] S. N. Budiman, “Peramalan Stock Barang Dagangan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing,” J.  Teknol.  dan  Manaj.  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  103 – 112,  2021,  doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6727.
[4] Risqiati, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan,” Smart Comp , vol. 10, no. 3, pp. 154 – 159, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[5] M.  N.  Arridho  and  Y.  Astuti,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  untuk
Memprediksi  Penjualan  Katering  pada  Kedai  Pojok  Kedaung,” J.  Ilm.  Intech    Inf.  Technol.  J. UMUS , vol. 2, no. 02, pp. 35 – 44, 2020, doi: 10.46772/intech.v2i02.288.
[6] T. Terttiaavini  and  T.  S.  Saputra,  “Analisa  Akurasi  Penggunaan  Metode  Single  Eksponential Smoothing untuk Perkiraan Penerimaan Mahasiswa Baru Pada Perguruan Tinggi XYZ,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 11, no. 1, pp. 64 – 68, 2020, doi: 10.36982/jig.v11i1.1075.
[7] P.  Lailani,  “Analisis  Runtun  Waktu  Peminat  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  FKIP Universitas Jember Menggunakan Metode Exponential Smooting,” Digit. Repos. Univ. Jember , pp. 1 – 67, 2019.
[8] E. L. Amalia, D. W. Wibowo, F. Ulfa, and D. S. E. Ikawati, “Fo recasting the Number of Politeknik Negeri  Malang  New  Student’s  Enrolment  Using  Single  Exponential  Smoothing  Method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , pp. 1 – 6, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/732/1/012078.
[9] D. Suparman, “Pengaruh Harga Dan Kualitas Pelayanan Terhadap Penjualan Spare Part Motor Di Pt. Slm (Selamat Lestari Mandiri),” J. Ekon. STIE PASIM SUKABUMI , vol. 07, no. 02, p. 2, 2018.
[10] Ferawati, K. D. Fersiartha, Yusmalina, and I. Yuliana, “Analisis Pengaruh Persediaan Barang Dan Penjualan Terhadap Laba Perusahaan (Studi Kasus CV Davin Jaya Karimun),” J. Cafe. , vol. 1, no. 2, pp. 64 – 73, 2020.
[11] Faisol and S. Aisah, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Jumlah Klaim Di  Bpjs  Kesehat an  Pamekasan,” J.  Mat.  “MANTIK,” vol.  2,  no.  1,  pp.  46 – 51,  2016,  doi: 10.15642/mantik.2016.2.1.46-51.
[12] G.  Putra  and  A.  R.  Maulud,  “Peramalan  Kebutuhan  Batubara  Menggunakan  Metode  Single Exponential Smoothing di PT . Solusi Bangun  Andalas,” J. Optim. , vol. 6, no. 2, pp. 131 – 141,
2020, [Online]. Available: www.jurnal.utu.ac.id/joptimalisasi.
[13] A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K.  Isnaningtyas,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 756, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[14]  I. L. P. Navalina, N. I. Riwaja nti, S. Sulistyono, and L. Djajanto, “Forecasting Produksi Perikanan Laut Yang Dijual Di Tpi (Ton) Dengan Metode Single Exponential Smoothing,” Media Mahard. , vol. 18, no. 2, pp. 206 – 214, 2020, doi: 10.29062/mahardika.v18i2.149.
[15] M.  A.  Maricar,  “Analis a  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  Dan  Exponential Smoothing Untuk Sistem Peramalan Pendapatan Pada Perusahaan XYZ,” J. Sist. dan Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 36 – 45, 2019.