Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Metode Moving Average Sebagai Prediksi Penjualan Perlengkapan Pertanian Pada CV. Aneka Tani
1 Fatmi Aulia Hanum, 2* Emy Haryatmi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, 021-78881112 fatmiahanum@gmail.com, emy_h@staff.gunadarma.ac.id
Abstract
CV. Aneka Tani is a shop that sells various agricultural equipment. The problems in CV. Aneka Tani are the process of recording transactions that are still done manually with a sales book and there is no sales prediction system. It causes waste of paper, human error in transactions, and  bad  stock  management.  The  purpose  of  this  research  is  to  predict  sales  of  agricultural equipment, applying the Moving Average algorithm to CV. Aneka Tani’s data to generate sales prediction models, and analyze predictive models. The research method used is the CRISP-DM (Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining)  which  consists of  business  understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and implementation. The process of collecting data is done by conducting interviews with business owners. There were 6 products used  in  Moving  Average  method.  The  stable  product  is Dafat  with  MAD  value  is  0,9  and  MSE value is 1,2. The non stabel product is Phonska with MAD value is 13,6 and MSE value is 245,7.
Keywords : data mining, moving average, transaction recording, sales prediction
Abstrak
CV.  Aneka  Tani  merupakan  toko  yang  menjual  beragam  perlengkapan  pertanian. Permasalahan  yang  ditemui  pada  CV.  Aneka  Tani  ialah    proses  pencatatan  transaksi  yang masih  dilakukan  secara  manual  dengan  buku  penjualan  dan  tidak  ada  sistem  prediksi penjualan untuk satu bulan berikutnya. Hal ini mengakibatkan boros kertas, resiko kesalahan perhitungan  transaksi  yang  besar,  dan  manajemen  stok  gudang  yang  kurang  efektif.  Tujuan penelitian  ini  ialah  menerapkan  algoritma  Moving Average  pada  data  CV.  Aneka  Tani  untuk menghasilkan model prediksi penjualan dan menganalisis model prediksi. Aneka Tani. Metode penelitian yang digunakan ialah metode CRISP-DM (Cross Industry Standart Process for Data Mining)  yang  terdiri  dari  tahapan  business  understanding,  data  understanding,  data preparation,  modelling,  evaluation,  dan  deployment.  Proses  pengumpulan  data  dilakukan dengan melakukan wawancara dengan pemilik usaha.  Dari 6  produk yang digunakan dalam implementasi  metode  Moving  Average,  produk  yang  paling  stabil  adalah  Dafat  dengan  nilai MAD  0,9  dan  MSE  1,2.  Produk  Phonska  merupakan  produk  paling  tidak  stabil  dengan  nilai MAD 13,6 dan MSE 245,7.
Kata kunci : data mining, moving average, perekaman transaksi, prediksi penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  merupakan  salah  satu  sektor  yang  memanfaatkan  sumber daya  hayati  untuk  menopang  kehidupan  masyarakat.  CV.  Aneka  Tani merupakan  toko  yang  menjual  beragam  perlengkapan  pertanian  berupa pupuk,  pestisida,  dan  alat  pertanian.  Proses  pencatatan  transaksi  pada  CV. Aneka  Tani  masih  dilakukan  secara  manual  dengan  menggunakan  buku penjualan sehingga belum ada sistem prediksi penjualan pada satu bulan ke depan. Hal ini kurang efektif karena boros kertas, memiliki resiko kesalahan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
perhitungan  transaksi,  serta  manajemen  stok  barang  yang  kurang  efektif. Belum adanya sistem prediksi penjualan satu bulan ke depan mengakibatkan stok  perlengkapan  pertanian  sering  kosong  pada  saat  dibutuhkan.  Prediksi atau forecasting penjualan  dilakukan  karena  dapat  mempengaruhi perencanaan jangka panjang suatu bisnis dalam mengambil keputusan pada suatu bisnis[1].
Data mining merupakan suatu proses untuk menemukan pola menarik dari  himpunan  data  yang  besar  melalui  kegiatan  pengumpulan  data, penggunaan data histories, dan penentuan pola hubungan data[2]. Salah satu data  mining ialah Moving  Average.  Moving  Average merupakan  metode prediksi atau peramalan perataan nilai dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan  yang  kemudiaan  dicari  rata-ratanya,  lalu  menggunakan  rata  – rata tersebut sebagai prediksi atau  peramalan untuk periode berikutnya[3]. Peramalan Moving  Average dapat  diberikan  nilai  bobot  dalam  perhitungan peramalan. Moving  Average yang  memiliki  bobot  disebut  dengan Weighted Moving Average.
Penelitian  sebelumnya[4]  menghasilkan  sistem  yang  mampu membantu  produsen  dalam  menentukan  jumlah  persediaan  stok  produk farmasi.    Penelitian  lainnya  yang  mengimplementasikan  algoritma Moving Average [5]  menghasilkan  sistem  informasi forecasting yang  mampu memprediksi  persediaan  stok  barang  penjualan.  Penelitian  yang  juga menggunakan  Metode Moving  Average [6] menghasilkan  sistem  yang membantu manager mengambil  keputusan  terhadap  persediaan  barang  di masa  yang  akan  datang.  Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  CV. Aneka Tani,  maka tujuan  penelitian ini ialah menerapkan algoritma Moving Average pada  data  CV.  Aneka  Tani  untuk  menghasilkan  model  prediksi penjualan,  menganalisis  model  prediksi,  dan  menghasilkan  prediksi penjualan perlengkapan pada CV pada satu bulan berikutnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  pembuatan  aplikasi pencatatan  transaksi  dan  prediksi  penjualan  perlengkapan  pertanian  pada CV. Aneka Tani ialah Cross Industry Standart Process for Data Mining (CRISP- DM).  Metode  CRISP-DM  adalah  metodologi data  mining komprehensif  dan model proses untuk siapa pun (dari pemula sampai ahli data mining ) dengan blueprint untuk melakukan proyek data mining [3]. Tahapan metode terdiri dari  6  tahapan.  Tahapan  tersebut  :  (1) business  understanding ;  (2) data understanding ;  (3) data  preaparation ;  (4) modelling ;  (5) evaluation ;  (6) deployment . Tahapan metode CRISP-DM terdapat pada Gambar 1.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Tahapan metode CRISP-DM

## 2.1. Business Understanding
Business  understanding dilakukan  untuk  memahami  tujuan  dan kebutuhan yang nantinya menjadi tahap perencanaan awal dari data mining [7] . Pada  sistem  yang  berjalan  saat  ini,  proses  penjualan  masih  dilakukan secara manual dan belum ada sistem prediksi penjualan untuk masa datang. Tujuan  yang  ingin  dicapai  ialah  melakukan  prediksi  penjualan  berdasarkan riwayat data penjualan.

## 2.2. Data Understanding
Data  riwayat  penjualan  dikumpulkan  pada  tahapan data undersatanding .  Data  tersebut  dievaluasi  untuk  menentukan  apakah  data sudah  memenuhi  kriteria  atau  belum.  Proses  pengambilan  data  dimulai dengan  mengunjungi  CV.  Aneka  Tani  dan  melakukan  wawancara  dengan pemilik  toko  untuk  memperoleh  gambaran  bagaimana  sistem  yang  sedang berjalan pada CV. Aneka Tani dan dilanjutkan dengan pengambilan data. Data yang  digunakan  dalam  melakukan  prediksi  penjualan  pada  CV.  Aneka  Tani ialah data harga barang dan data transaksi. Periode data yang diambil ialah tanggal 1 Januari 2020 sampai dengan tanggal 31 Desember 2020.

## 2.3. Data Preparation
Data  mentah  yang  sudah  diperoleh  dianalisis  ke  dalam  bentuk  tabel dengan beberapa variabel atribut yang terdapat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1 . Deskripsi data daftar harga Atribut Deskripsi Kode barang  Kode pada setiap produk Nama Nama produk berdasarkan kode produk
Data Understanding Data Preparation Modelling Evaluation Bussiness Understanding Deployment
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Atribut Deskripsi barang Jenis Kategori produk alat pertanian, pupuk, atau pestisida. Modal Harga satuan pembelian produk Harga Harga satuan produk untuk dijual kembali Tabel 2. Deskripsi data pencatatan transaksi Atribut Deskripsi Kode transaksi Kode transaksi yang dilakukan. Kode barang Kode barang yang dijual Nama barang Nama barang yang dijual Tanggal Transaksi Tanggal saat transaksi dilakukan Jumlah Jumlah penjualan produk per bulannya. Total Harga Total harga yang dibayarkan Data tersebut dibersihkan ( data cleaning ) dengan membuang data yang tidak konsisten,  bernilai null, atau  tidak  terbaca.  Data  juga  diperkaya  ( data integration )  dengan  menggabungan  data  dari  beberapa  sumber.    Sebelum dimasukkan  ke  dalam database ,  data  terlebih  dahulu  dibuat  dalam  bentuk tabel  dengan  format  .accdb  untuk  mempermudah  memasukkan  data  ke dalam database . Data yang digunakan dalam moving average ini terdiri dari 2759  data  transaksi  dan  276  data  barang.  Beberapa  data  toko  pada  buku penjualan yang sudah dipindahkan ke dalam format .accdb dapat dilihat pada Gambar 2 untuk daftar harga barang  dan Gambar 3 untuk daftar penjualan barang.
Gambar 2. Daftar harga barang dalam format .accdb
Gambar 3. Daftar transaksi dalam format .accdb

## 2.4 Modelling
Dari  data  yang  sudah  diperoleh,  dilakukan  perhitungan  prediksi menggunakan rumus algoritma Weighted Moving Average (WMA). Algoritma WMA memiliki  bobot  yang  berbeda  pada  setiap  data  historis  dimana  nilai historis terbaru memiliki nilai yang lebih besar karena paling relevan untuk prediksi  [8].  Hasil  prediksi  dikatakan  konsisten  jika  besarnya  kesalahan prediksi yang dilakukan relatif kecil [9].
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.5. Evaluation
Pada  tahap evaluation ,  proses  penghitungan  yang  sudah  dilakukan diperiksa  kembali.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  diketahui  bahwa  data aktual  sangat  mempengaruhi  hasil  prediksi.  Jika  data  aktual  memiliki  nilai yang  stabil,  hasil  prediksi  akan  lebih  mendekati  nilai  yang  sebenarnya dengan  galat  yang  kecil.  Sebaliknya,  jika  data  aktual  tidak  stabil  yang diakibatkan  oleh  langkanya  produk,  stok  tidak  memenuhi,  dan  transaksi aktual pada periode yang diambil sebagai data mengalami penurunan jumlah transaksi yang signifikan, nilai prediksi akan memiliki galat yang besar.

## 2.6. Deployment
Proses deployment dari prediksi penjualan perlengkapan pertanian CV. Aneka  Tani  menyajikan  data  prediksi  satu  bulan  ke  depan  mengenai penjualan perlengkapan pertanian CV. Aneka Tani.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  model  algoritma Weighted  Moving  Average, dilakukan pengujian WMA 2 bulan dan WMA 3 bulan terhadap 6 barang. Data penjualan 6 barang tersebut terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data penjualan beberapa barang Nama Produk Data Penjualan Barang Tahun 2020 (Bulan) 1 2 3 4 5 6 7 8 9  10  11  12 Boraks Turki 1 kg 3 7  18  2 9  11  2  18  1  17 6 7 Dafat 4 0 3 1 2 1 1 2 1 1 0 3 NPK Merah Jerman 1 kg  16  26  41  15  26  27  14  36  22  33  10 9 Phonska 70  18  52  32  29  36  19  47  9 2 26  11 Aktif 1 L 6 11  31  10  32  17  6 42  8 11  20  13 Petrokum 2 3 4 0 2 4 1 1 13  10  1 3
Contoh penghitungan manual WMA 2 bulan dan WMA 3 bulan pada barang Boraks Turki bulan Desember 2020 ialah sebagai berikut :
WMA 2= ((17*1) + (6*2)) / 3 = (17 + 12) / 3 = 29 / 3 = 9,7 WMA 3 = ((1*1) + (17*2) + (6*3)) / 6 = (1 + 34 + 18) / 6 = 53 / 6 = 8,8 Et =  7 – 9,7 = -2,7 Et =  7 – 8,8 = -1,8 MAD  = |7 - 9,7| = | -2,7 | = 2,7 MAD  = |7 – 8,8| = | -1,8 | = 1,8 MSE   = (-2,7) 2
= 7,29
MSE   = (-1,8) 2
= 3,24
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Proses  tersebut  dilakukan  terhadap  data  tahun  2020  dari  bulan  1  sampai bulan  12.  Dari  penghitungan  yang  dilakukan,  diperoleh  perbandingan  rata- rata MAD dan MSE pada setiap data yang ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil MSE dan prediksi 6 barang Nama Produk WMA 2 WMA 3 Rata -Rata MAD Rata -Rata MSE Rata -Rata MAD Rata -Rata MSE Boraks Turki 1 kg 8,2 84,6 6,7 60,3 Dafat 1,0 1,4 0,9 1,2 NPK Merah Jerman 1 kg  11,8 181,0 9,9 137,9 Phonska 15,5 292,3 13,6 245,7 Aktif 1 L 15,1 293,0 12,0 199,2 Petrokum 3,6 27,5 3,9 27,0
Pada  Tabel  4,  hasil  rata-rata  MAD  WMA  2  dan  rata-rata  MSE  WMA  2 dari  produk  Boraks  Turki  1  Kg  ialah  8,2  dan  84,6.  Sedangkan  jika menggunakan  perhitungan  WMA  3,  hasil  rata-rata  MAD  dan  rata-rata  MSE ialah  6,7  dan  60,3.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  WMA  3  memiliki  hasil  rata- rata MSE dan rata-rata MAD yang lebih kecil dibandingkan WMA 2. Meskipun pada  produk  Petrokum  nilai  rata-rata  MAD  WMA  3  lebih  besar  dari  rata  – rata MAD WMA 2, jika dilihat data secara keseluruhan dari beberapa produk, nilai  rata-rata  MAD  dan  rata-rata  MSE  dari  WMA  3  tetap  menjadi  yang dominan  memiliki  nilai  lebih  kecil.  Sehingga  model  yang  digunakan  dalam penghitungan prediksi ialah WMA 3 bulan.
Berikut merupakan data hasil penghitungan prediksi WMA 3 bulan dari Boraks Turki 1 Kg yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. WMA 3 Bulan Boraks Turki 1 Kg No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD  MSE 1 Januari 8 2 Februari 7 3 Maret 18 4 April 2 11,8 -9,8 9,8 96,7 5 Mei 9 8,2 0,8 0,8 0,7 6 Juni 11 8,2 2,8 2,8 8,0 7 Juli 2 8,8 -6,8 6,8 46,7 8 Agustus 18 6,2 11,8 11,8  140,0 9 September  1 11,5 -10,5 10,5  110,3 10  Oktober 17 6,8 10,2 10,2  103,4 11  November  6 11,8 -5,8 5,8 34,0 12  Desember  7 8,8 -1,8 1,8 3,4 Jumlah 82,2 -9,2 60,5  543,1 Rata-rata 9,1 -1,0 6,7 60,3
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada Tabel 5, jumlah prediksi penjualan Boraks Turki 1 Kg pada bulan Juni 2020  ialah  8,2  produk,  sementara  data  aktual  mencapai  11  produk.  Nilai error yang diperoleh sebesar 2,8 produk dengan MAD dan MSE bernilai 2,8 dan  8,0.  Nilai  WMA  3  bulan  Boraks  Turki  1  Kg  dihitung  mulai  dari  bulan Maret sampai bulan Mei. Sementara nilai MAD diambil dari nilai mutlak error dan MSE merupakan hasil kuadrat dari nilai MAD. Rata – Rata prediksi WMA, error, MAD, dan MSE secara berturut-turut yaitu 9,1, -1,0, , 6,7, dan 60,3.
Gambar 4. Grafik Nilai Aktual dan Nilai Prediksi Boraks Turki 1 Kg Gambar 4 menunjukkan perbandingan antara nilai aktual dan  nilai prediksi dari produk Boraks Turki 1 kg. Pada gambar tersebut terlihat produk secara aktual sempat mengalami fluktuasi di bulan Agustus, September dan Oktober tetapi  pada  bulan  November  dan  Desember  kembali  stabil.  Nilai  prediksi bulan Mei, Juni dan Desember hampir sama dengan nilai aktualnya. Keadaan ini memberikan nilai error yang dihasilkan tidak terlalu besar.
Proses  perhitungan  WMA  3  juga  dilakukan  pada  barang  Dafat.  Hasil perhitungan dan tampilan grafik terdapat pada Tabel 6.
Tabel 5. WMA 3 bulan Dafat No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD  MSE 1 Januari 4 2 Februari 0 3 Maret 3 4 April 1 2,2 -1,2 1,2 1,44 5 Mei 2 1,5 0,5 0,5 0,25 6 Juni 1 1,8 -0,8 0,8 0,64 7 Juli 1 1,3 -0,3 0,3 0,09 8 Agustus 2 1,2 0,8 0,8 0,64 9 September  1 1,5 -0,5 0,5 0,25 10  Oktober 1 1,3 -0,3 0,3 0,09 11  November  0 1,2 -1,2 1,2 1,44 12  Desember  3 0,5 2,5 2,5 6,25 Jumlah 12,5 -0,5 8,2 11,09 Rata-rata 1,4 -0,1 0,9 1,23
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Berdasarkan Tabel 6, nilai aktual transaksi Dafat pada bulan Mei 2020 ialah 2 dengan  nilai  prediksi  transaksi  1,5.  Nilai  prediksi  transaksi  dihitung  dari WMA 3 bulan dari bulan Februari, Maret, dan April. Selisih antara nilai aktual transaksi  dan  nilai  prediksi  transaksi  merupakan  nilai  error  dari  prediksi, yaitu  0,5.  Hasil  absolut  dari  nilai error (MAD)  memiliki  nilai  0,5.  Dari  nilai MAD,  diperoleh  nilai  MSE  yaitu  0,25  sebagai  hasil  kuadrat  dari  MAD.  Hasil prediksi WMA, error, MAD, dan MSE pada bulan Januari, Februari, dan Maret tidak  ada  karena  merupakan  data  3  bulan  pertama  yang  dimasukkan  pada database.
Penggambaran  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  dari  produk  Dafat diperlihatkan  pada  Gambar  5.  Nilai  prediksi  produk  Dafat  di  bulan  Mei, Agustus dan Desember lebih rendah dibandingkan dengan nilai aktualnya di bulan  yang  sama.  Pada  bulan  Juli,  September  dan  Oktober  nilai  prediksi sedikit lebih tinggi jika dibandingkan dengan nilai aktualnya.

## Gambar 4. Grafik Nilai Aktual dan Nilai Prediksi Dafat
Hasil perhitungan WMA 3 bulan pada barang NPK Merah Jerman 1 Kg terdapat  pada Tabel  7. Pada Tabel 5,  data aktual transaksi dari NPK Merah Jerman 1 Kg pada bulan Mei ialah 26. Dari perhitungan WMA 3 bulan, yaitu bulan  Februari,  Maret,  dan  April  diperoleh  nilai  25,5  sebagai  data  prediksi transaksi. Nilai error diperoleh dari selisih antara data aktual transaksi dan data  prediksi  transaksi  senilai  0,5.  Nilai  MAD  didapatkan  dari  nilai  absolut dari error yaitu  0,5.  Nilai  MSE  ialah  0,25  yang  diperoleh  dari  hasil  kuadrat MAD. Nilai prediksi WMA, error, MSE, dan MAD pada bulan Januari, Februari, dan Maret dikosongkan karena merupakan data 3 bulan awal dari data yang dimasukkan ke  dalam database , sehingga proses prediksi tidak akan  akurat karena data 3 bulan sebelum masing – masing bulan tersebut tidak ada pada database .
Tabel 7. WMA 3 bulan NPK Merah Jerman 1 kg No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD MSE 1 Januari 16 2 Februari 26 3 Maret 41 4 April 15 31,8 -16,8 16,8   282,24 5 Mei 26 25,5 0,5 0,5 0,25
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD MSE 6 Juni 27 24,8 2,2 2,2 4,84 7 Juli 14 24,7 -10,7 10,7   114,49 8 Agustus 36 20,3 15,7 15,7   246,49 9 September  22 27,2 -5,2 5,2 27,04 10  Oktober 33 25,3 7,7 7,7 59,29 11  November  10 29,8 -19,8 19,8   392,04 12  Desember  9 19,7 -10,7 10,7   114,49 Jumlah 229,2 -37,2 89,2   1241,17 Rata-rata 25,5 -4,1 9,9 137,91
Untuk  melihat  perbandingan  antara  nilai  aktual  dengan  nilai  prediksi, hasil  perhitungan  WMA  3  NPK  Merah  Jerman  ditampillkan  dalam  bentuk grafik  yang  terdapat  pada  Gambar  6.  Nilai  prediksi  melampaui  nilai  aktual produk NPK merah jerman 1 kg pada bulan April, Juli, September, November dan Desember. Nilai prediksi bulan Mei dan Juni terlihat memiliki hasil yang sama dengan nilai aktualnya. Nilai prediksi bulan Agustus dan Oktober lebih rendah dibandingkan dengan nilai aktual di bulan yang sama.
Gambar 6. Grafik Nilai Aktual dan Nilai Prediksi NPK Merah Jerman 1 Kg Hasil  penghitungan  WMA  3  bulan  Phonska  pada  tahun  2020  terdapat pada Tabel 8. Pada Tabel 8, prediksi yang dihasilkan pada bulan September 2020  yaitu  35,8  produk  dengan  data  aktual  sebesar  9  produk.  Nilai error yang  dihasilkan  mencapai  -26,8  dengan  MAD  dan  MSE  sebesar  26,8  dan 720,0. Hal ini terjadi karena data yang tidak stabil, dimana data aktual yang sebelumnya  47  produk  mengalami  penurunan  drastis  menjadi  9  produk akibat terjadinya kelangkaan pupuk Phonska pada periode tersebut.
Tabel 8. WMA 3 bulan Phonska No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD MSE 1 Januari 70 2 Februari 18 3 Maret 52 4 April 32 43,7 -11,7 11,7   136,1 5 Mei 29 36,3 -7,3 7,3 53,8 6 Juni 36 33,8 2,2 2,2 4,7
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD MSE 7 Juli 19 33,0 -14,0 14,0   196,0 8 Agustus 47 26,3 20,7 20,7   427,1 9 September  9 35,8 -26,8 26,8   720,0 10  Oktober 2 23,3 -21,3 21,3   455,1 11  November  26 11,8 14,2 14,2   200,7 12  Desember  11 15,2 -4,2 4,2 17,4 Jumlah 259,3 -48,3 122,3  2210,9 Rata-rata 28,8 -5,4 13,6 245,7
Gambar 7. Grafik prediksi Phonska
Hasil  perbandingan  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  produk Phonska  diperlihatkan  pada  Gambar  7.  Data  aktual  dan  nilai  prediksi  dari Phonska  sering  mengalami  fluktuasi  yang  cukup  signifikan,  sehingga  nilai error yang  dihasilkan  juga  cukup  tinggi  yaitu  mencapai    26,8  produk  pada bulan September 2020. Nilai prediksi lebih tinggi dibandingkan dengan nilai aktualnya  pada  bulan  April,  Mei,  Juli,  September,  Oktober  dan  Desember. Nilai  prediksi  lebih  rendah  dari  nilai  aktualnya  pada  bulan  Agustus  dan November.  Sedangkan  bulan  Juni  nilai  prediksi  hampir  sama  dengan  nilai aktualnya.
WMA  3  bulan  dari  produk  Aktif  1  L  selama  tahun  2020  dapat  dilihat pada  Tabel  9.    Hasil  perhitungan  prediksi  Aktif  1  L  dari  data  aktual  bulan Agustus, September, dan Oktober tahun 2020 menghasilkan prediksi sebesar 15,2 produk  pada bulan November. Data aktual yang dihasilkan pada bulan November yaitu 20 produk, sehingga error yang diperoleh yaitu 4,8 produk. Dari  nilai error, diperoleh  nilai  MAD  4,8.  Hasil  kuadrat  dari  MAD  atau  MSE yaitu  23,4.  Rata  –  rata  prediksi  pada  tahun  2020  ialah  19,1  produk  dengan rata  –  rata error -1,4.  Sementara  rata  –  rata  MAD  dan  MSE  yaitu  12,0  dan 199,2.
Tabel 9. WMA 3 bulan Aktif 1 L No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD MSE 1 Januari 6 2 Februari 11 3 Maret 31 4 April 10 20,2 -10,2 10,2   103,4
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD MSE 5 Mei 32 17,2 14,8 14,8   220,0 6 Juni 17 24,5 -7,5 7,5 56,3 7 Juli 6 20,8 -14,8 14,8   220,0 8 Agustus 42 14,0 28,0 28,0   784,0 9 September  8 25,8 -17,8 17,8   318,0 10  Oktober 11 19,0 -8,0 8,0 64,0 11  November  20 15,2 4,8 4,8 23,4 12  Desember  13 15,0 -2,0 2,0 4,0 Jumlah 171,7 -12,7 108,0   1793,1 Rata-rata 19,1 -1,4 12,0   199,2
Gambar  8  memperlihatkan  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  dari  produk Aktif  1  L.  Dalam  proses  prediksi,  data  aktual  beberapa  kali  mengalami fluktuasi yang cukup tinggi seperti yang terlihat pada Gambar  8. Nilai error tertinggi selama tahun 2020 terjadi pada bulan Agustus sebesar 28 produk. Nilai prediksi bulan April, Juni, Juli, September dan Oktober lebih tinggi dari nilai  aktualnya.  Pada  bulan  Mei,  Agustus  dan  November  nilai  prediksi  lebih rendah  dibandingkan  dengan  nilai  aktualnya.  Pada  bulan  Desember  nilai prediksi hampir sama dengan nilai aktualnya.

## Gambar 8. Grafik Nilai Aktual dan Nilai Prediksi Aktif 1 L
Hasil penghitungan prediksi Petrokum pada tahun 2020 terdapat pada Tabel 10.  Data  aktual  Petrokum  yang  terdapat  pada  Tabel  10  tergolong  stabil karena  tidak  terlalu  sering  mengalami  penurunan  atau  kenaikan  transaksi yang  terlalu  signifikan.  Rata  –  rata  prediksi  yang  dihasilkan  ialah  4  produk dengan error -0,1 produk. Sedangkan MAD dan MSE yang dihasilkan yaitu 3,9 dan 27,0.
Tabel 10. WMA 3 bulan Petrokum No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD  MSE 1 Januari 2 2 Februari 3 3 Maret 4 4 April 0 3,3 -3,3 3,3 11,1 5 Mei 2 1,8 0,2 0,2 0,0 6 Juni 4 1,7 2,3 2,3 5,4
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No. Bulan Aktual  Prediksi WMA  Error (Et)  MAD  MSE 7 Juli 1 2,7 -1,7 1,7 2,8 8 Agustus 1 2,2 -1,2 1,2 1,4 9 September  13 1,5 11,5 11,5   132,3 10  Oktober 10 7,0 3,0 3,0 9,0 11  November  1 9,5 -8,5 8,5 72,3 12  Desember  3 6,0 -3,0 3,0 9,0 Jumlah 35,7 -0,7 34,7   243,2 Rata-rata 4,0 -0,1 3,9 27,0
Gambar 9. Grafik prediksi petrokum
Perbandingan  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  dari  produk  petrokum  dapat dilihat pada gambar 9. Nilai aktual dan nilai prediksi yang dihasilkan untuk produk  petrokum  tidak  memilik  perbedaan  yang  terlalu  signifikan  pada bulan  April,  Mei,  Juni,  Juli,  Agustus,  Oktober  dan  Desember.  Namun  pada bulan  September  nilai  aktual  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai prediksinya begitu juga pada bulan November.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  WMA  3  bulan  pada  6  produk  terdapat  data yang bersifat stabil dan tidak stabil. Di antara 6 produk tersebut, data paling stabil terdapat pada produk Dafat dengan MAD 0,9 dan MSE 1,2. Data  yang paling tidak stabil terdapat pada produk Phonska dengan MAD 13,6 dan dan MSE 245,7. Hal yang menentukan hasil prediksi paling stabil dan paling tidak stabil  dilihat  dari  nilai  MAD  dan  MSE.  Sebagai  perhitungan  kesalahan prediksi,  nilai  MAD  dan  MSE  terkecil  akan  memberikan  hasil  prediksi  yang lebih mendekati nilai yang sebenarnya.

## 4.  SIMPULAN
Proses  prediksi  penjualan  pada  CV.  Aneka  Tani  dengan  menggunakan metode Moving  Average menghasilkan  bahwa  produk  Dafat  merupakan produk  yang  paling  stabil  dengan  nilai  MAD  0,9  dan  MSE  1,2.  Produk  yang paling  tidak  stabil  adalah  Phonska  dengan  nilai  MAD  13,6  dan  MSE  245,7. Implementasi  metode Moving  Average pada  data  penjualan  CV.  Aneka  Tani dapat membantu pemilik dari CV. Aneka Tani dalam memprediksi penjualan dan  mempersiapkan  persediaan  stok. Hasil  penelitian  ini  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  menambahkan  fitur  pengatur  tata  letak
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp. 829-841 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
barang  dengan  menggunakan  metode data  mining  Association. Selain  itu, tidak  menutup  kemungkinan  untuk  penerapan  metode  prediksi  lainnya untuk meningkattkan akurasi prediksi mendekati nilai 100 %.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1 ] Nurlifa,  A,  dkk.  “Sistem  Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan Metode  Moving  Average  pada  Rumah  Jilbab  Zaky.” Jurnal  Inovtek Polbeng Seri Informatika 2, no. 1, 18-25, Juni 2017.
[ 2 ] Handoko,  S,  dkk.  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Menentukan Tingkat  Penjualan  Paket  Data  Telkomsel  menggunakan  Metode  K- Means Clustering” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa 25, no. 1, 76- 88,  April 2020.
[ 3 ] Rahman,  F.  “Aplikasi  Data  Mining  Berbasis  Web  untuk  Prediksi Penjualan Batik Menggunakan Metode Moving Average (Studi Kasus : Toko Een Batik)” Skripsi, Universitas Gunadarma, 2020.
[ 4 ] Silvya,  Z,  dkk.  “Penerapan  Metode  Weighted  Moving  Average  untuk Peramalan  Persediaan  Produk  Farmasi” Jurnal  Ilmiah  Teknologi Harapan 8, no. 2, 59-64, September 2020.
[ 5 ] Solikin,  I,  dkk.  “Aplikasi  Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Metrojaya Komputer” Jurnal Informatika 4, no. 2, 100-105,  Mei 2019.
[ 6 ] Wulandari.  “Implementasi  Sistem  Peramalan  Persediaan  Barang Menggunakan  Metode  Moving  Average” Jurnal  Media  Informatika Budidarma 4, no. 3, 707-714, Juli 2020.
[ 7 ] Kusnitawati,  L.  “Sistem  Peramalan  Penjualan  pada  PD  Karya  Mulya dengan  Menggunakan  Metode  Moving  Average.”  Skripsi,  Universitas Gunadarma, 2019. Gunadarma Library Deposit System.
[ 8 ] Gofur,  AA,  dkk.  “Sistem  Peramalan  untuk  Pengadaan  Material  Unit Injection  di  PT.  XYZ.” Jurnal  Ilmiah  Komputer  dan  Informatika (KOMPUTA) 2, no. 2, 13-18, Oktober 2013.
[ 9 ] Indah,  DR,  dkk.  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan Metode  Single  Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik  Singkong Srikandi di Kota Langsa” . Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (JENSI) 2, no. 1, 10-18, Juni 2018.
[ 10 ] Hayuningtyas,  RY.  “Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan Metode  Weighted  Moving  Average  dan  Metode  Exponential Smoothing” Jurnal PILAR Nusa Mandiri 13, no. 2, 217-222, September 2017.