Vol. 5, No.2, Desember 2021, Hlm 146-152

## SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE BROWN EXPONENTIAL SMOOTHING
Yulvia Nora Marlim 1) , Alyauma Hajjah2 2) 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia email: 1 yulvia.nora@lecturer.pelitaindonesia.ac.id, 2 alyauma.hajjah@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstract
Trading businesses engaged in the sale and purchase of motorcycle spare parts are widely circulated in  both  big  cities  and  regions.  Because  the  level  of  use  of  motorcycles  is  also  increasing.  So  that entrepreneurs  see  the  business  of  buying  and  selling spare  parts  is  also  promising.  Ud is  a  major forward  one  of  the  businesses  engaged  in  the  sale  and  purchase  of  motorcycle  spare  parts.  The accumulation  of  goods  and  resulting  in  increased  production  costs  and  demand  for  goods  also changes from time to time. Sometimes there are also empty items. So sometimes the business suffers a loss. Therefore we need an information system to predict the inventory of goods. To be more precise, inventory forecasting uses the Double Exponential Smoothing (DES) method with parameters (α) 0.1, 0.2, 0.5 and 0.9. In this study, 2 types of goods were used, namely oil and outer tires and data from 12 periods (months) in the past. The results of the DES are then analyzed for their level of accuracy using Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Sequare Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results of the study show that for the type of oil goods the parameter with the best value is 0.2 with a value of 9.51% with a high prediction, while for the type of goods the outer tire parameter is 0.1 with a value of 9.49% with a high prediction. In building the information system using the Unified Model Language (UML) modeling technique using the usa case diagram and class diagram.  It  is  hoped  that  the  inventory  forecasting  information  system  using  the  DES  method  can assist the leadership in estimating the ordering of goods so that there will be no more accumulation of goods or the occurrence of empty goods, and avoid losses.
Keywords : Forecasting, Inventory, Double Exponential Smoothing, Level of Accuracy

## Abstrak
Usaha dagang yang bergerak dibidang jual beli spare part sepeda motor banyak sekali beredar baik dikota-kota  besar  maupun  daerah.  Karena  tingkat  penggunaan  sepeda  motor  juga  meningkat. Sehingga para pengusaha melihat usaha jual beli spare part juga menjanjikan. Ud maju utama salah satu  usaha  bergerak  dibidang  jual  beli  spare  part  motor.    Terjadinya  penumpukan  barang  dan mengakibatkan menambahnya biaya produksi serta permintaan barang juga berubah dari waktu ke waktu. Terkadang juga terjadi barang kosong. Sehingga terkadang usaha mengalami kerugian. Oleh sebab  itu  dibutuhkanlah  sebuah  sistem  informasi  utuk  meramalkan  persediaan  baran.  Agar  lebih tepat  maka  peramalan  persediaan  barang  menggunakan  metode  Double  Exponential  Smoothing (DES) dengan parameter (α) 0.1, 0.2, 0.5 dan 0.9. Pada penelitian ini menggunakan 2 jenis barang yaitu oli dan ban luar dan data 12 periode (bulan) waktu lampau. Hasil dari DES kemudian dianalisa tingkat keakurasiannya menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Sequare Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil dari penelitian menunjukan bahwa untuk jenis barang oli parameter dengan nilai terbaik yaitu α 0.2 dengan nilai  9.51 % dengan prediksi tinggi sedangkan untuk jenis barang ban luar parameter α 0.1 dengan nilai 9.49 % dengan prediksi tinggi. Dalam  membangun  sistem  informasi  menggunakan  teknik  pemodelan    Unified  Model  Langguage (UML)  menggunakan  usa  case  diagram  dan  class  diagram.    Diharapakan  sistem  informasi peramalan  persediaan  barang  menggunakan  metode  DES  dapat  membantuk  pimpinan  dalam memperkirakan  pemasanan  barang  sehingga  tidak  terjadi  lagi  penumpukan  barang  ataupun terjadinya barang kosong, serta menghindari terjadinya kerugian.
Keywords: Peramalan, Persediaan barang, Double Exponential Smoothing, Tingkat Keakurasian

## 1. PENDAHULUAN
Tidak  dapat  dipungkiri  lagi,  bahwa kendaraan  pada  saat  sekarang  ini  menjadi kebutuhan primer bagi masyarakat. Sebut saja sepeda  motor.  Setiap  rumah  atau  kepala keluarga  sudah  pasti  mempunyai  sepeda motor.  Tentunya  dengan  di  gunakan  sepeda motor  setiap  hari  perlunya  perawatan, seperti service, ganti oli, ganti ban dan lainnya.
Usaha  dagang  yang  bergerak  dibidang penjualan spare  part motor  banyak  tersebar dimana  baik  dikota  besar  maupun  sampai kedaerah.
Pemilik usaha
tentunya menginginkan kemajuan untuk usaha mereka. Menurun  dan  meningkatnya  penjulanan tentunya  suatu  hal  yang  harus  diperhatikan oleh  pemilik  usaha.  Untuk  memajukan  usaha agar bisa berkembang tentunya pemilik usaha harus mempunyai keputusan yang tepat dalam mengambil keputusan. Oleh karena itu pemilik usaha  harus  bisa  meramalkan  persediaan  dan penjualan barang agar nantinya kebutuhan dari pelanggan bisa terpenuhi. Untuk itu diperlukan sebuah  metode  dalam  meramalkan  pesediaan dan penjualan barang.
Ud. Maju  Utama merupakan sebuah usaha dagang  yang  bergerak  di  bidang  penjualan spare part sepeda motor seperti oli, ban dalam, ban luar, aki, kampas rem dan lainnya. Sering terjadinya  penumpukan  barang  bahkan  ada juga beberapa barang kosong yang mengakibatkan  konsumen  kecewa.  Hal  ini terjadi  karena  permintaan  barang  dari konsumen  tidak  menentu.  Oleh  karena  itu keuntungan    menjadi  sedikit.  Bahkan  pernah mengalami  kurugian.  Dari  permasalahan tersebut maka diperlukanlah teknik peramalan dalam memprediksi stok barang.
Peramalan merupakan perkiraan masa akan datang yang memerlukan data masa lalu untuk diuji  (Abdul  dan  Ambarwati,  2021)  . Peramalan  dilakukan  untuk  meminimalisir ketidakpastian  sehingga  dapat  mengatasi masalah (Andini dan Auristandi, 2016). Salah satu metode peramalan yang sering digunakan adalah Brown Exponential Smoothin g. Teknik pada  metode brown  exponential  smoothing menggunakan pemulusan tunggal dan pemulusan ganda (Aden dan Supriyanti,2020). Hasil  dari  metode  BES  ini  diuji  tingkat kesalahannya  menggunakan  MAD,  MSE  dan MAPE
Peneltian  terdahulu  (Aden  dan  Supriyanti, 2020) dapat ditarik kesimpulan bahwa metode BES merupakan metode yang tepat digunakan untuk  prediksi  perserta  didik  baru  pada Sekolah Dasar Islam Al  Musyarrofah Jakarta.Penelitian
oleh (Andini dan Auristandi,  2016)  berjudul  peramalan  jumlah stok  alat  tulis    kantor  di  UD  Achmad  Jaya mengggunakan  metode  Double  Exponential
Smoothing pengujian
peramalan menggunakan  cara  hitung percentage  error dan mean absoluter percentage error . MAPE terkecil  terdapat  pada  alpha  0.7  yaitu  12,36. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hajjah  dan Marlim,  2021)  tentang  perbandingan  metode single  exponential  smoothing dan Moving Avverage ,  hasilnya  metode  SES  memiliki tingkat  erorr  yang  terkecil  ,  dengan  tingkat keakuratan peramalan mencapai 90,83 %

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  dengan mengunakan  data  sekunder,  dengan  cara mengumpulkan  data  secara time  series dari nota atau faktur transaksi penjualan yang ada. Kemudian data tersebut dikelompokan menjadi perbulan. Sehingga didapat data bulan Juli  2020  sampai  Juli  2021.  Selanjutnya  dari data  tersebut  dilakukan  Analisa  peramalan menggunakan  metode Doubel  Exponential Smoothing . Untuk mengukur tingkat keakuratan hasil dari metode DES menggunakan  pengujian  MSE,  MAD  dan MAPE,  yang  diambil  dari  nilai  terkecil. Selanjutnya  dilakukan  perancangan  sistem menggunakan  UML  yaitu use  cace  diagram dan activity  diagram .  Untuk  lebih  jelas tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini .
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Brown Exponential Smoothing, 146-152 | 147

## 2.1 METODE PEMULUSAN
Metode  pemulusan  merupakan  suatu metode  dengan  mengumpulkan  rata-rata  dari nilai  nilai  yang  dikumpulkan  dalam  periode masa  lampau  untuk  menentukan  nilai  pada masa yang akan datang (Pujiati, Yuniarti, dan Goejantoro,2016).

## 2.2 DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (DES)
Metode eIxponential tunggal  dan  ganda merupakan  pemulusan  yang  terdapat  pada jangka  waktu  sebelumnya,  jika  data  tersebut terdapat trend . Trend merupakan kenaikan dan penurunan data dalam waktu atau jangka lama. Nilai  dari  pemulusan  tunggal  disempurnakan dengan pemulusan ganda untuk menyesuaikan trend . metode D ouble Exponential Smoothing ganda    merupakan  bentuk linear yang  di cetuskan oleh brown (Irawan, Yuly Saptomo, dan  Setiyowati,  2019).    Metode Exponential Smoothing dari Brown’s ini dasar
pemikirannya  sama  dengan  metode linear moving  Average pemulusannya  dilakukan secara berulang.
Adapun  Langkah-langkah  dalam  metode Double  Exponential  Smoothing dapat  dilihat dirumus dibawah ini (Sudibyo et al. 2020)
1. 𝑆 ′ 𝑡 = ɑ 𝑋𝑡 + (1−ɑ) 𝑆 ’ 𝑡 -1                           (1) 2. 𝑆 ’’ 𝑡 =ɑ 𝑆 ’ 𝑡 + (1−ɑ) 𝑆 ’’ 𝑡 -1                       (2) 3. 𝑎𝑇 =2 𝑆 ’ 𝑡 – 𝑆 ’’ 𝑡 (3)
4. 𝑏𝑇 =ɑ1−ɑ ( 𝑆 ’ 𝑡 – 𝑆 ’’ 𝑡 ) (4)
5. Ft+m = aT + bT m (5)
Dimana S’t = Nilai pemulusan tunggal pada waktu ke- t S’’t     = Nilai pemulusan ganda pada waktu ke- t
Xt       = data aktual pada waktu ke-t aT, bT  = Konstanta pemulusan Ft+m = Nilai peramalan
m = Periode masa mendatang α = Α Exponential dengan nilai antara
0 – 1

## 2.3  PENGUKURAN HASIL PREDIKSI
Sebagaimana diketahui bahwa tidak adanya tingkat prediksi yang mempunyai nilai 100 % karena  pasti  ada  kekeliruan  atau  kesalahan. Untuk itu dalam mengetahui tingkat keakurasian  dari  metode  DES  dilakukan analisa error menggunakan untuk mengetahui tingkat  keakurasian  dari  nilai  tersebut.(Armi, Kridalaksana, dan Arifin 2019)
1. Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD  Merupakan  nilai  mutlak  dari kesalahan  dalam  nilai  hasil  dari  keseluruhan peramalan  (Armi,  Kridalaksana,  dan  Arifin 2019).  Semakin  kecil  nilai  MAD  semakain kecil  tingkat  kesalahan  nya.  Adapun  rumus dari MAD dapat dilihat pada persamaan (6)
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 (6)
Dimana : 𝐴 𝑡 = nilai actual pada periode ke t 𝐹 𝑡 = nilai peramalan pada periode ke t N    = Jumlah Data
2. Mean Sequere Error (MSE)
Teknik Perhitungan
MSE dengan menghitung jumlah selisih dari data peramalan dengan data actual. Dengan rumus yang dapat dilihat pada persamaan (7).
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (7)
Dimana : 𝐴 𝑡 = nilai actual pada periode ke t 𝐹 𝑡 = nilai peramalan pada periode ke t n    = Jumlah Data
3. Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)
Nilai MAPE digunakan untuk menganalisis kinerja  proses  prediksi  seperti  tertera  pada tabel 1 berikut (Suhendra et al. 2021).

## Tabel 1. Akurasi Prediksi nilai MAPE
Nilai Mape Akurasi Prediksi MAPE ≤ 10% Tinggi 10%<MAPE ≤ 20% Baik 20%<MAPE ≤ 5 0% Reasonable MAPE>50% Rendah
Semakin  rendah  nilai  persentase  MAPE semakin bagus nilai analisanya. Adapun rumus MAPE dapat dilihat pada persamaan  (8).
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 ∗ 100

## (8) 2.4 METODE PENGEMBANGAN PERANGKAT LUNAK
Dalam  melakukan  perancangan  perangkat lunak menggunakan metode waterfall . Waterfall adalah suatu metode pengembangan perangkat lunak yang
pengerjaannya dilakukan  secara  berurutan  dan  simetris (Bolung dan Tampangela, 2017)

## Gambar 2. Model Pengembangan Perangkat Lunak Waterfall

## 2.5 Unified Model Langguage (UML)
UML  menyediakan  Bahasa  pemodelan visual yang mudah dimengerti yang dilengkapi mekanisme  yang  efektif  untuk  berbagi ( sharing) dan mengkomunikasikan rancangan mereka dengan lainnya (Muhammad, 2016).
1. Use Case Diagram
Use case
diagram menggambarkan
hubungan antara aktor dan sistem yang dapat membantu  dalam  menyusun requerement dalam  sebuah system (Marlim,  Jollyta,  and Saputra  2020) .  Use  case bisa  juga  untuk menggambarkan  fungsi    apa  saja  yang  ada dalam sistem dan bisa juga untuk mepresentasikan  fungsi  aktor  ke  sistem. (Armi, Kridalaksana, dan Arifin 2019).
2. Class Diagram Class diagram berupa gambaran visual dari struktur sistem program pada jenis-jenis yang dibentuk. Class juga  mrupakan  gambaran
class-class  yang  ada  pada database dalam membangun sistem (Muhammad, 2016).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  untuk  memprediksi persedian  barang  menggunakan  data  jangka lampau  yaitu  1  juli  2020  sampai  juli  2021. Setelah  data  didapat  kemudian  diolah menggunkan  metode  BES untuk  meramalkan penjulaan  pada  bulan  berikutnya,  sehingga hasil  peramalan  tersebut  bisa  digunakan sebagai acuan untuk pengorderan barang /stok barang.
3.1 ANALISIS DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (BES) Peramalan dengan Metode BES menggunakan parameter dimana α merupakan α Exponential dengan nilai antara 0 – 1. Pada penelitian  ini  α  yang  digunakan  adalah  0.1,
0.2, 0.5 dan 0.9.
Serta  contoh  kasus  pada  penelitian  ini menggunakan 2 jenis barang yaitu oli dan ban luar. Berikut tabel penujualannya pada tabel II dibawah ini :
Tabel 2. Penjualan
Bulan Penjualan OL BL Juli 18 20 Agustus 20 20 September 22 18 Oktober 25 22 November 23 18 Desember 18 16 Januari 22 20 Februari 22 23 Maret 20 25 April 22 21 Mei 26 24 Juni 22 22
Selanjutnya  dilakukan  analisa  dengan metode BES dengan alur sebagai berikut :
1. Melakukan Pemulusan Pertama (S’t)
Pemulusan pertama
dilakukan
menggunakan  rumus  pada  persamaan  (1) terhadap data penjualan dengan α 0.1, 0.2, 0.5 dan 0.9. Hasil pada pemulusan pertama dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Brown Exponential Smoothing, 146-152 | 149
Tabel 3. Hasil Analisa Pemulusan Pertama Pe r OL BL
Qt y 0. 1 0.2 0.5 0.9 0.1 0.2 0.5 0.9 1 18 18 18 18 18 20 20 20 20 2 20 18 18 18 18 20 20 20 20 3 22 18 .2 18. 4 19 19. 8 20 20 20 20 4 25 18 58 19. 12 20. 5 21. 78 19. 8 19. 6 19 18. 2 5 23 19.2 2 20. 3 22.7 5 24. 68 20. 2 20. 08 20. 5 21. 62 6 18 19 .6 20. 84 22. 88 23. 17 19. 8 19. 66 19. 25 18. 36 7 22 19.4 4 20. 27 20.4 4 18. 52 19. 6 18. 93 17. 63 16. 24 8 22 19 .7 20. 62 21. 22 21. 65 20 19. 14 18. 82 19. 62 9 20 19.9 3 20. 9 21. 61 21. 97 20. 3 19. 91 20. 91 22. 66 10 22 19.9 4 20. 72 20. 81 20. 2 20. 5 20. 93 22. 96 24. 77 11 26 20 .1 5 20. 98 21.4 1 21. 82 20. 1 20. 94 21. 98 21. 38 12 22 20.7 4 21. 98 23.7 1 25. 58 20. 4 21. 55 22. 99 23 .74 To t 20.8 7 21. 98 22. 86 22. 36 20 .12 21. 64 22. 5 22. 17
2. Melakukan Pemulusan Kedua (S’’t)
Pe mulusan kedua dilakukan menggunakan rumus pada persamaan (2). Yang dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini.

## Tabel 4. Hasil Analisa Pemulusan Kedua
P e r OL
BL
Q ty 0.1 0.2 0.5 0.9 0.1 0.2 0.5 0.9
1 1 8 18 18 18 18 20 20 20 20 2 2 0 18 18 18 18 20 20 20 20 3 2 2 18. 02 18. 08 18. 5 19. 62 20 20 20 20 4 2
5 18. 08 18. 29 19. 5 21. 56 19. 98 19. 92 19. 5 18. 38 5 2 3 18. 19 18. 69 21. 13 24. 37 20 19. 95 20 21. 3 6 1
8 18. 33 19. 12 22. 01 23. 29 29. 98 19. 89 19. 63 18. 65 7 2 2 18. 44 19. 35 21. 23 19 19. 94 19. 7 18. 63 16. 48
8 2 2
18. 57 19. 6 21. 23 21. 39 19. 95 19. 59 18. 73 19. 31 9 2 0 18. 71 19. 86 21. 42 21. 91 19. 99 19. 65 19. 82 22. 33 1 0 2 2 18. 83 20. 03 21. 12 20. 37 20. 04 19. 91 21. 39 24. 53 1 1 2 6 18. 96 20. 22 21. 27 21. 68 20. 05 20. 12 21. 69 21. 7 1 2 2 2 19. 14 20. 57 22. 49 25. 19 20. 09 20. 41 22. 34 23. 54 T ot 19. 31 20. 85 22. 68 22. 64 20. .1 20. 66
22. 42 22, 32
3. Menentukan Konstanta ( A ) Untuk menentukan
konstanta A menggunakan  rumus  pada  persamaan  (3). Dengan  nilai  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  5 dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Konstanta ( A ) Pe r OL BL Qt y 0.1 0.2 0.5 0.9 0.1 0.2 0.5 0.9 1 18 18 18 18 18 20 20 20 20 2 20 18 18 18 18 20 20 20 20 3 22 18. 38 18. 72 19. 5 19. 98 20 20 20 20 4 25 19. 08 19. 95 21. 5 22 19. 62 19. 28 18. 5 18. 02 5 23 20. 25 21. 91 24. 37 24. 99 20. 4 20. 21 21 21. 94 6 18 20. 87 22. 56 23. 75 23. 05 19. 62 19. 43 18. 87 18. 07 7 22 20. 44 21. 19 19. 65 18. 04 19. 26 18. 16 16. 63 16 8 22 20. 83 21. 64 21. 21 21. 91 20. 05 18. 69 18. 91 19. 93 9 20 21. 15 21. 94 21. 8 22. 03 20. 61 20. 17 22 22. 99 10 22 21. 05 21. 41 20. 5 20. 03 20. 96 21. 95 24. 53 25. 01 11 26 21. 34 21. 74 21. 55 21. 96 20. 15 21. 76 22. 27 21. 06 12 22 22. 34 23. 39 24. 93 25. 97 20. 71 22. 69 23. 64 23. 94 Tot 22. 43 23. 18 23. 04 22. 08 20. 3 22. 62 22. 58 22. 03
4. Menentukan Konstanta (B)
Konstanta B dihitung menggunakan rumus pada  persamaan  (4).  Hasil  nya  dapa  t  dilihat pada tael 6 berikut ini .
Tabel 6. Hasil Konstanta (B )
Pe r OL BL Qt y 0. 1 0. 2 0. 5 0. 9 0. 1 0. 2 0. 5 0. 9 1 18 0 0 0 0 0 0 0 0 2 20 0 0 0 0 0 0 0 0 3 22 0.02  0.08  0. 5 1.6 2 0 0 0 0 4 25 0.06  0.21  1 1.9 8 -0.02  -0.08  - 0.5 -1.62 5 23 0.11  0. 4 1.62  2.79  0.02  0.03  0. 5 2.88 6 18 0.14  0.43  0.87  -1.08  -0.02  -0.06  -0.38  -2.61 7 22 0.11  0.23  -0.79  -4.32  -0.04  -0.19  -1 -2.16 8 22 0.13  0.26  -0.01  2.3 4 0.01  -0.11  0.09  2.79 9 20 0.14  0.26  0.19  0.54  0.03  0.07  1.09  2.97 10 22 0.12  0.17  -0.31  -1.53  0.05  0.26  1.57  2.16 11 26 0.13  0.19  0.14  1.26  0.01  0.21  0.29  -2.88 12 22 0. 18 0. 35 1. 22 3. 51 0. 03 0. 29 0. 65 1. 8 Tot 0. 17 0. 28 0. 18 - 2. 52 0. 01 0. 25 0. 08 - 1. 26
5. Menentukan nilai Forchase Untuk menentukan nilai
forchase
menggunakan  rumus  pada  persamaan  (5) dengan  hasil  yang  terdapat  pada  tabel  7 dibawah ini.
Tabel 7. Hasil Nilai Forchase Per OL BL Qty  0.1 0.2 0.5 0.9 0.1 0.2 0.5 0.9 1 18 18 18 18 18 20 20 20 20 2 20 18 18 18 18 20 20 20 20 3 22 18.4 18.8 20 21.6  20 20 20 20 4 25 19. 14 20. 16 22. 5 23. 98 19.6  19.2  18 16.4 5 23 20. 36 22. 31 25. 99 27. 78 20. 42 20. 24 21. 5 24. 82 6 18 21. 01 22. 99 24. 62 21. 97 19. 6
19. 37 18. 49 15. 46 7 22 20. 55 21. 42 18. 86 13. 72 19. 22 17. 97 15. 63 13. 84 8 22 20. 96 21.9 21.2  24. 25 20. 06 18. 58 19 22. 72 9 20 21. 29 22.2 21. 99 22. 57 20. 64 20. 24 23. 09 25. 96 10 22 21.
17 21. 58 20. 19 18. 5 21. 01 22. 21 26.1  27. 17 11 26 21. 47 21. 93 21. 69 23. 22 20. 16 21. 97 22. 56 18. 18 12 22 22. 52 23. 74 25. 15 29. 48 20. 74 22. 98 24. 29 25. 74 Total 23. 39 23. 22 19. 56 20. 31 22. 87 22. 66 20. 77 3.2 ANALISA ERROR MENGGUNAKAN  MAD,  MSE  DAN MAPE
Setelah  didapat  hasil  peramalan  penjualan menggunakan  metode Doubel  Exponential Smoothing (DES),  selanjutnya  dilakukan analisa  error  menggunakan  MAD,  MSE  dan MAPE. Tabel 8 dibawah ini.

## Tabel 8. Rakap Nilai Error
Barang  Parameter  MAD  MSE MAPE OL 0.1 2.23 7.8 9.94 0.2 2.07 7.33 9.51 0.5 2.69 10.05  12.53 0.9 3.25 16.66  15.01 BL 0.1 1.97 6.1 9.49 0.2 2.15 6.76 10.37 0.5 2.59 9.21 12.66 0.9 3.17 17.25  15.36
Dapat dilihat pada  table VII  untuk  barang OL α 0.1 nilai MAD 2.23, MSE 7.8 dan MAPE 9.94.  dengan  tingkat  keakurasiannya  tinggi yang dapat dilihat pada nilai MAPE yaitu kecil dari  10%.  Untuk  α  0.2  Dengan  nilai  MAD 2.07,  MSE  7.33  dan  MAPE  9.51,  dengan tingkat  keakurasiannya  tinggi  disebabkan MAPE  tingkat  interval tinggi  yaitu  kecil  dari
10 %. Untuk α 0.5 nilai MAD 2.69, MSE 10.05 dan MAPE 12.53. dilihat dari interval MAPE hasil  peramalan  α  0.5  baik  dengan  interval 10 % -20 %. Sedangkan untuk α 0.9 nilai MAD 3.25,  MSE  16.66,  dan  MAD  15.01,  dengan hasil  peramalan  baik  dengan  interval  10%- 20%.
Sedangan  untuk  barang  BL  α  0.1  dengan nilai  MAD  1.97,  MSE  6.1  dan  MAPE  9.49. dapat  dilihat  dari  nilai  MAPE  dengan  nilai intervalnya tinggi yaitu kecil dari 10 %. Α 0.2 nilai MAD 2.15, MSE 6.76 dan MAPE 10.37. dilihat dari nilai MAPE adalah  baik yaitu 105- 20 %. Α 0.5 nilai MAD 2.59, MSE 9.21 dan MAPE 12.66, dilihat dari nilai MAPE adalah BAIK  dengan  interval  10%-20%.  Sedangkan untuk α 0.9 nilai MAD 3.17, MSE 17.25 dan MAPE  15.36.  jika  dilihat  dari  nilai  MAPE nilainya baik dengan interval 10%-20%.

## 3.3 PERANCANGAN ARSITEKTUR DAN DESAIN INFORMASI
Pada  penelitian  ini  desain  informasi  dan perancangan  arsitektur  menggunakan Unified Modeling  Langguage  (UML) yaitu use  case diagram dan class diagram .
Gambar 3. Use Case Diagram
Gambar  3  merupakan use  case diagram yang  terdiri  dari  2  aktor  yaitu  karyawan  dan owner.  Karyawan  bertugas  dalam  mengelola data barang berupa input, hapus, update . Serta kelola  tansaksi  penjualan  dan  pembelian
Brown Exponential Smoothing, 146-152 | 151
barang,  dan  membuat  laporan  dan  mencetak barang  masuk  dan  keluar,  membuat  laporan tansaksi  penjulan  per  hari  dan  bulan. Sedangkan owner bisa  untuk  merubah  nilai parameter (α) dan melakukan peramalan serta membuat laporan peramalan.
Setelah use case diagram dibuat dan tugas masing-masing  aktor  di  tentukan  dilanjutkan dengan class diagram pada gambar 3 dibawah ini.
Gambar 4. Class Diagram
Pada  gambar  3  merupakan class diagram dimana  pada  setiap  class  terdiri  dari atribut . Dapat  dilihat  pada  gambar  3  terdapat  7 class yaitu user , forecast ,  barang,  transaksi,  sales, penjualan dan order barang.

## 4. SIMPULAN
Bedasarkan  analisa yang dilakukan dengan metode BES menggunakan α 0.1, 02, 0.5 dan 0.9  untuk  jenis  barang  OL  dan  BL  dapat disimpulkan  bahwa.  Untuk  barang  OL  α  0.1 dan  0.2  jika  dilihat  dari  nilai  interval  MAPE yaitu kecil dari 10 % adalah tinggi, tetapi jika dilihat  dari  nilai  MAPE  nya  bahwa  α  0.2 merupakan  α  yang  paling  bagus  dengan  nilai MAD  2.07,  MSE  7.33  dan  MAPE  9.51. sedangkan  untuk  barang  BL    α  yang  paling tinggi nilainya adalah α 0.1 dengan nilai MAD 1.97, MSE 6.1 dan MAPE 9.49
Sistem yang dibangun untuk meramalkan persediaan  barang  dapat  membantu owner
dengan  cepat  mengambil  keputusan,  serta data-data  transaksi  dan  barang  tersimpan didalam database .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abdul, Harifzi, and Awalludiyah Ambarwati. 2021.  “Decision  Support  System
Peramalan Permintaan Layanan Kecantikan  Dengan  Single  Exponential Smoothing Dan Simple Moving Average Decision  Support  System  Demand
Forecasting  Beauty  Treatment  with Single  Exponential  Smoothing  and Simple  Moving  Average”  09  (3):  222– 30..
Aden,  Aden,  and  A.  Supriyanti.  2020.
“Prediksi  Jumlah  Calon  Peserta  Didik Baru  Menggunakan  Metode  Double Exponential Smoothing Dari Brown:(Study  Kasus:  SD  Islam  Al- Musyarrofah Jakarta).” Jurnal Lebesgue: Jurnal  Ilmiah  Pendidikan  Matematika, Matematika Dan Statistika 1 (1): 56–62.
Andini,  Titania  Dwi,  and  Probo  Auristandi. 2016. “Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing.” Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Asia 10 (1): 1–10. Armi, Akmal Erfani, Awang Harsa Kridalaksana,  and  Zainal  Arifin.  2019. “Peramalan Angka Inflasi Kota Samarinda Menggunakan Metode
Double  Exponential  Smoothing  (Studi Kasus :  Badan  Pusat  Statistik  Kota Samarinda).” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer 14 (1): 21.
Bolung,  Maikel,  and  Henry  Ronald  Karunia
Tampangela. 2017. “Analisa
Penggunaan  Metodologi  Pengembangan
Perangkat  Lunak.” Jurnal  ELTIKOM 1 (1):
1–10. https://doi.org/10.31961/eltikom.v1i1.1. Hajjah,  Alyauma,  and  Yulvia  Nora  Marlim. 2021. “Analisis Error Terhadap Peramalan Data Penjualan.”
Techno.Com 20 (1): 1–9..
Irawan,  Roni  Yoga,  Wawan  Laksito  Yuly Saptomo,  and  Setiyowati  Setiyowati. 2019.  “Penerapan  Metode  Double
Exponential Smoothing Untuk Peramalan Tingkat Indeks Pembangunan Manusia  Berbasis  Sistem  Informasi

## Goegrafis  Di  Provinsi  Jawa  Tengah.”
Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN) 7 (2): 18–28.
Marlim, Yulvia Nora, Deny Jollyta, and Fandri
Saputra.  2020.  “Analisis  Sistem  Jalur Terpendek  Menggunakan  Algoritma
Djikstra Dan Evaluasi Usability.” Jurnal Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika (JEPIN) 6 (1): 54. Muhammad,  Muslihuddin;Oktafianto.  2016.
Analisis  Dan  Perancangan  Sistem Informasi Menggunakan Model Terstruktur Dan UML . Pujiati,  Etri,  Desi  Yuniarti,  and  Rito Goejantoro.  2016.  “Peramalan  Dengan Menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing  Dari  Brown (Studi  Kasus :  Indeks  Harga  Konsumen (IHK)  Kota  Samarinda).”
Jurnal EKSPONENSIAL 7 (1): 33–40.
Sudibyo,  Nugroho,  Universitas  Duta  Bangsa, Ardymulya Iswardani, Universitas Islam Indonesia, and Arif Wicaksono Septyanto.  2020.  “Prediksi  Inflasi  Di Indonesia Mengggunakan Metode Moving  Avarage,  Singel  Exponential Smoothing  Dan  Double  Exponential
Smoothing.” Jurnal  Ilmiah  Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistik 1 (No 2, August).
Suhendra,  Cindy  Ameilia,  Marsani  Asfi,
Widya Jati Lestari, and Ilwan Syafrinal. 2021.  “Sistem  Peramalan  Persediaan Sparepart Menggunakan Metode Weight Moving  Average  Dan  Reorder  Point.” MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer 20 (2): 343–54..