## Sistem Analisis Prediksi Penjualan Vitamin di Apotek Menggunakan Metode Trend Moment

## Rahmadona Nasrun Nasution
Sains dan Teknologi, Sistem Informasi, Universistas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: donanasrun99@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: donanasrun99@gmail.com Submitted 19-08-2022 ; Accepted 07-10-2022 ; Published 31-10-2022

## Abstrak
Pandemi virus corona juga melumpuhkan ekonomi dunia termasuk Indonesia dibeberapa sektor seperti bidang parawisata dan UMKM. Akan tetapi pada sektor lain seperti kesahatan dan pangan tetap stabil bahkan mengalami kelonjakan penjualan, terutama penjualan- penjualan  obat-obat  vitamin  pada  gerai-gerai  apotek. Salah  satunya  adalah  Apotek  Manjur Marendal  yang  mengalami  peningkatan penjualan  obat-obatan  seperti  vitamin  selama  masa  pandemi.  Untuk  memenuhi  permintaan  konsumen  dan  untuk  proses  stok  obat vitamin yang tepat agar tidak terjadi kerugian, maka dibutuhkan teknik prediksi penjualan obat vitamin dengan data mining . Dengan teknik data mining , pihak Apotek Manjur Marendal dapat melakukan prediksi penjualan pada masa pandemi, sehingga laba dan rugi dan  stok  penjualan  obat  vitamin  dapat  terkontrol.  Teknik  data mining memerlukan  metode  agar  perhitungan  semakin  kompleks. Beberapa metode yang sudah diciptakan oleh beberapa penemu, salah satunya adalah metode Trend Moment . Berdasarkan dari hasil prediksi penjualan obat vitamin dengan metode Trend Moment pada data penjualan 1 tahun priode masa pandemi 2021, didapatkan hasil prediksi untuk 1 tahun kedepan pada periode 2022 bahwa penjualan obat vitamin seperti Becom C, Enervon C, Ester C, Hevit C dan Vitalong C stabil dengan hasil penjualan ±5000 obat vitamin terjual untuk keseluruhanya, sedangkan akurasi prediksi mencapai akurasi tertinggi > 90% dan akurasi terendah 64%.
Kata Kunci: Prediksi; Covid-19; Apotek; Obat; Vitamin; Trend Moment

## Abstract
The coronavirus pandemic has also paralyzed the world economy, including Indonesia, in several sectors such as tourism and MSMEs. However, other sectors such as health and food remained stable and even experienced a surge in sales, especially sales of vitamin drugs at pharmacy outlets. One of them is Apotek Manjur Marendal, which experienced an increase in sales of medicines such as vitamins during the pandemic. To meet consumer demand and to process the right stock of vitamin drugs so that there is no loss, a prediction technique for vitamin drug sales is needed with data mining. With data mining techniques, Apotek Manjur Marendal can predict sales during  the  pandemic,  so  that  profits  and  losses  and  stock  of  vitamin  drug  sales  can  be  controlled.  Data  mining  techniques  require methods to make the calculations more complex. Several methods have been created by several inventors, one of which is the Trend Moment method. Based on the prediction results of vitamin drug sales using the Trend Moment method on sales data for 1 year during the 2021 pandemic period, it was obtained prediction results for the next 1 year in the 2022 period that sales of vitamin drugs such as Becom C, Enervon C, Ester C, Hevit C and Vitalong C stable with sales ±5000vitamin drugs sold in total, while the prediction accuracy reached the highest accuracy > 90% and the lowest accuracy 64%.
Keywords : Prediction; Covid-19; Pharmacies; Medicines; Vitamins; Trend Moment

## 1. PENDAHULUAN
Tahun 2020 merupakan tahun yang berat bagi negara-negara yang ada di dunia, terutama pada negara Indonesia, hal ini disebabkan oleh adanya pandemi virus corona yang melanda dunia. Pandemi virus corona juga melumpuhkan ekonomi dunia termasuk Indonesia dibeberapa sektor seperti bidang parawisata dan UMKM. Akan tetapi pada sektor lain seperti kesahatan dan pangan tetap stabil bahkan mengalami kelonjakan penjualan, terutama penjualan-penjualan obat vitamin pada  gerai-gerai  apotek.  Hal  ini  disebabkan  karena  kewaspadaan  masyarakat  yang  membuat  sifat  membeli  dengan memborong jenis-jenis obat vitamin yang dapat mencegah atau membuat imun tubuh menjadi kuat untuk melawan virus corona.
Dengan keadaan masyarakat yang panic, maka aktivitas pembelian jenis obat serta vitamin untuk menjaga imun tubuh  agar  melawan  virus  corona  meningkat,  hal  ini  membuat  stok  obat  vitamin  menjadi  langka  serta  mengalami kelonjakan  harga  pada  gerai-gerai  apotek  yang  berada  pada  dareah  Indonesia.  Salah  satunya  adalah  Apotek  Manjur Marendal  Medan  yang  mengalami  peningkatan  penjualan  obat  vitamin  selama  masa  pandemi  hingga  pada  masa ditetapkanya  kehidupan new  normal pada  saat  pandemi  covid-19.  Permintaan  konsumen  terhadap  suatu  obat  vitamin sangatlah  pesat  sehingga  membuat  pihak  apotek  harus  dapat  merencanakan  penyediaan  obat  vitamin  yang  optimal berdasarkan  grafik  permintaan  masyarakat  pada  saat  pandemi  dan new  normal .  Hal  ini  bertujuan  untuk  memenuhi permintaan konsumen yang membutuhkan serta agar tidak terjadi kerugian akibat penyedian obat vitamin yang berlebihan dengan pola belanja masyarakat yang mulai menurun.
Berdasarkan  masalah  tersebut,  oleh  sebab  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  guna  meramalkan  atau  memprediksi penjualan  obat  vitamin  untuk  meminimalkan  pengeluaran  dana  dalam  menyuplai  obat  vitamin  dari supplier agar kebutuhan konsumen tetap terpenuhi pada masa pandemi serta agar tidak mengalami kerugian akibat penyetokan 2 yang berlebih. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi dan peramalan penjualan obat adalah teknik data mining [1]. Data mining merupakan sebuah analisis dan peninjauan dari kumpulan data untuk menemukan sebuah informasi yang tidak terduga dan meringkas data dengan cara yang berbeda dengan data sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data [2][3]. Sementara menurut Syahdan data mining merupakan proses iteratif dan interaktif
untuk menemukan pola-pola  atau model baru yang  shahih  (sempurna),  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti  dalam  suatu database yang  sangat  besar ( massive  databases )[4][5]. Dengan  teknik  data mining ,  pihak  Apotek  Manjur  Marendal  Medan  dapat  melakukan  prediksi  dan  peramalan penjualan obat vitamin pada masa new normal pandemi covid19, sehingga laba dan rugi dan stok penjualan obat vitamin dapat terkontrol. Teknik data mining memerlukan metode agar perhitungan semakin kompleks. Beberapa metode yang sudah diciptakan oleh beberapa penemu, salah satunya adalah metode Trend  Moment . Metode Trend Moment adalah salah satu metode yang menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi yang  dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan[6][7],  sehingga  dengan  historis  tersebut  metode  Trend  Moment  dapat meprediksi suatu penjualan [8][9].
Penelitian yang dilakukan oleh Ardini et al tentang peramalan penjualan mabel, mendapatkan kesimpulan bahwa metode Trend Moment dapat meramalkan penjualan untuk bulan berikutnya[10], sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Purnomo et al tentang  prediksi penjualan barang berhasil diambil kesimpulan bahwa metode Trend Moment dapat memprediksi penjualan barang dengan peningkatan penjualan pada data penjualan barang 7 bulan terakhir[11], sehingga berdasarkan  kesimpulan  penelitian  terdahulu,  penelitian  ini  akan  melakukan  prediksi  atau  peramalan  penjualan  obat vitamin yang berfokus pada vitamin C dengan 5 jenis produk seperti Becom C, Enervon C, Ester C, Hevit C dan Vitalong C pada Apotek Manjur Marendal Medan dengan data penjualan pada tahun 2021 dan memprediksi penjualan pada tahun 2022.  Peneltian  ini  diharapkan  dapat  memberi  kontribusi  untuk  penelitian  selanjutnya,  serta  bermanfaat  untuk memprediksi penjualan yang akurat bagi para pengusaha atau pedagang dengan metode trend moment.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
a. Tempat Penelitian
Peneltian  dilakukan  pada  apotek  Manjur  Marendal  yang  berada  di  jalan  kebun  kopi  no.b,  rw  5,  marindal  1, kecamatan patumbak, deli serdang, sumatera utara mulai dari bulan Januari hingga Mei tahun 2022.
b. Perangkat Keras dan Lunak
Pada  penelitian  perangkat  keras  yang  digunakan  peneliti  adalah  LaptopAcer  Aspire  E1-432  dengan  spesifikasi sebagai berikut.
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Keras No Spesifikasi 1 Processor Intel® Celeron® 2955U @ 1.40GHz 2 RAM 2 GB DDR3 L Memory 3 Tipe Sistem 32 bit Operating System, x64-baseproscessor 4 Monitor 14.0” HD LED LCD 5 Harddisk 500 GB 6 Operating System Windows 7
Adapun  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diantaranya  adalah  unity  3D  engine  sebagai environment sistem dan monodevelop sebagai script writer.
c. Metode Pengumpulan Data
Metode data mining yang digunakan adalah Deskripsi ( description ), memberi gambaran secara ringkas terhadap sejumlah data yang berskala besar dan memiliki banyak jenis. Termasuk di dalamnya metode Decision Tree , Exploratory Data  Analysis  dan  Neural  Network[12].  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  pembahasan  penelitian  ini adalah  observasi  lapangan  yang  merupakan  tahap  pengumpulan  data  dengan  melakukan  wawancara  dengan  pihak pegawai  Apotek  Manjur  serta  studi  literatur  yang  merupakan  tahap  pengumpulan  data  dengan  cara  mengumpulkan literatur, jurnal, paper , dan buku-buku yang berkaitan dengan judul penelitian, serta data-data yang dibuat antara lain data barang, data association rule, data stock barang, data tipe barang dan data kategori produk.Secara garis besar, langkah- langkah dalam penelitian ini meliputi perencanaan ( planning ), analisis data, pengujian metode dan mendapatkan  hasil pengujian. Keempat langkah tersebut dapat dilihat dari bagan berikut ini:
2.2 Trend Moment Perencanaan Analisis Data
Pengujian Metode Hasil Pengujian
Metode Trend  Moment merupakan  metode  untuk  mencari  garis  trend  dengan  perhitungan  statistika  dan  matematika tertentu  guna  mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai  pengganti  garis  patah-patah  yang  dibentuk  oleh  data  historis perusahaan[13].  Metode trend  moment menggunakan  cara-cara  perhitungan  statistika  dan  matematika  tertentu  untuk mengetahui  fungsi  yang  dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan[14].  Dalam  penerapan  metode Trend  Moment dapat dilakukan dengan menggunakan data historis dari satu variabel, adapun rumus persamaan pada metode Trend Moment adalah sebagai berikut [15]:
Y= a + bx (1)
DimanaY adalah nilai variabel, a adalah bilangan konstan yang kemudian ditambahkan dengan b yang merupakan koefisien garis trend dan x yang merupakan Index waktu (0, 1, 2, .... n).  Indeks musim adalah suatu deret berkala yang memiliki  gerakan-gerakan  yangteratur  dan  hampir  terjadi  pada  waktu-waktu  tertentu,  dianggap  mempunyai  gerakan musiman ( seasonal movement ). Gerakan musiman biasanya dipengaruhi oleh variabel tertentu yang ada kaitannya dengan musim yang disebabkan oleh alam maupun kegiatan manusia.
Untuk menghitung nilai a dan b digunakan rumus:
𝑏 = ∑𝑋𝑖𝑌𝑖−𝑛 (𝑥)(𝑦) ∑𝑋𝑖2−𝑛 (𝑥)2 (2) a = Y – b (X) (3)
Dimana : Y = Rata-rata permintaan per periode waktu. X = Rata-rata jumlah penjualan Berikut adalah flowchart dari metode Trend Moment yang dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini :
Mulai
Data Penjualan Obat Vitamin 1 Tahun
Mencari Nilai XY dan X2
XY = (Data Penjualan x Periode Waktu)
X2 = Periode Waktu^2
Mendapatkan nilai XY dan X2
b = total XY – (total periode  * rata-rata Periode*rata-rata penjualan) / total X2 – (total periode * rata-rata periode^2) a = total penjualan – b * (rata-rata periode) Prediksi = a + b (periode yang masu diramal)
Hasil Prediksi Selesai
Gambar 2. Flowchart Metode Trend Moment

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Berdasarkan flowchart di  atas,  adapun  data  penjualan  obat  vitamin  yang  dipakai  sebagai  acuan  prediksi  untuk  tahun berikutnya pada masa pandemi Covid-19 adalah data penjualan bulan Januari 2021 hingga Desember 2021dengan 5 jenis produk yaitu Becom C, Enervon C, Ester C, Hevit C dan Vitalong C. Berikut sajian data aktual penjualan obat vitamin pada Apotek Manjur Marendal yang dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 2. Data Aktual Penjualan Obat Vitamin Periode 1 Tahun
Bulan Tahun  Produk Vitamin  Jumlah Jual  Total Penjualan  Waktu Januari 2021 Becom C 535 3289 1 Ever E 789 Ester C 615 Neurobion 678 Vitalogn C 672 Februari 2021 Becom C 894 4021 2 Enervon C 801 Ester C 706 Hevit C 805 Vitalong C 815 Maret 2021 Natur E 915 4556 3 Enervon C 948 Ester C 815 Imbost 953 Vitalogn C 925 April 2021 Becom C 1100 5671 4 Enervon C 987 Vitacimin 1108 Hevit C 1156 Vitalogn C 1320 Mei 2021 Becom C 1123 5785 5 Enervon C 996 Imbost 1158 Hevit C 1148 Vitalogn C 1360 Juni 2021 Becom C 1098 5719 6 Imbost 975 Ester C 1152 Hevit C 1123 Vitalogn C 1371 Juli 2021 Natur E 987 5010 7 Enervon C 752 Bekom zet 854 Hevit C 1098 Vitalogn C 1319 Agustus 2021 Becom C 1000 5318 8 Enervon C 981 Prove D3 956 Hevit C 1136 Vitalogn C 1245 September  2021 Becom C 912 5119 9 Enervon C 990 Natur E 1042 Hevit C 1023 Imbost 1152 Oktober 2021 Becom C 895 4907 10 Enervon C 956 Neurobion 947 Hevit C 1017 Vitalong C 1092 November  2021 Prove D3 956 4877 11 Enervon C 988 Ever E 947 Hevit C 992 Imbost 994 Desember 2021 Becom C 891 4012 12 Enervon C 799 Prove D3 701 Natur E 801
Vitalong C 820

## 3.2 Pengujian Metode Trend Moment
Berdasarkan pada tabel 1,  data yang digunakan adalah data penjualan obat vitamin C tablet dengan lima jenis produk diantaranya Becom C, Enervon C, Ester C, Hevit C dan Vitalong C. Data penjualan yang digunakan adalah total penjualan keseluruhan obat vitamin pada periode bulan di tahun 2021. Selanjutnya sebelum melakukan penghitungan Trend Moment dengan memprediksi penjualan obat vitamin selama masa pandemi Covid-19 , terlebih dahulu mencari nilai XY dan X 2 . Nilai XY didapatkan dengan cara melakukan operasi perkalian antara nilai kolom penjualan (Y) dan nilai kolom waktu (X).  Sedangkan  nilai  X 2 didapatkan  dengan  cara melakukan  perkalian pangkat  periode waktu  (X).  Adapun  prosesnya sebagai berikut :
XY 1 = 3289 x 1 = 3289 XY 2 = 4021 x 2 = 8042 XY 3 = 4556 x 3 = 13668 XY 4 = 5671 x 4 = 22684 XY 5 = 5785 x 5 = 28684 XY 6 = 5719 x 6 = 34314 XY 7 = 5010 x 7 = 35070 XY 8 = 5318 x 8 = 42544 XY 9 = 5119 x 9 = 46071 XY 10 = 4907 x 10 = 49070 XY 11 = 4877 x 11 = 53647 XY 12 = 4012 x 12 = 48144 Selanjutnya melakukan perhitungan untuk mencari nilai X 2 seperti berikut ini : X 2 1 = 1 2 = 1
X 2 2 = 2 2 = 4
X 2 3 = 3 2 = 9 X 2 4 = 4 2 = 16 X 2 5 = 5 2 = 25 X 2 6 = 6 2 = 36 X 2 7 = 7 2 = 49 X 2 8 = 8 2 = 64 X 2 9 = 9 2 = 81 X 2 10 = 10 2 = 100 X 2 11 = 11 2 = 121 X 2 12 = 12 2 = 144 Berdasarkan hasil pencarian nilai XY dan X 2 , didapati nilai keseluruhan yang dapat dilihat pada tabel 2 di bawah ini:
Tabel 3. Data Aktual Penjualan Obat Serta Nilai XY dan X 2 Bulan Tahun  Total Penjualan Obat Vitamin (Y)  Waktu(X) XY X 2 Januari 2021 3289 1 3289 1 Februari 2021 4021 2 8042 4 Maret 2021 4556 3 13668 9 April 2021 5671 4 22684 16 Mei 2021 5785 5 28925 25 Juni 2021 5719 6 34314 36 Juli 2021 5010 7 35070 49 Agustus 2021 5318 8 42544 64 September 2021 5119 9 46071 81 Oktober 2021 4907 10 49070 100 November 2021 4877 11 53647 121 Desember 2021 4012 12 48144 144 Jumlah 58284 78 385468 650 Rata-Rata 4857 6.5 32122.3  54.2
Berdasarkan pada tabel 2 di atas, setelah mendapatkan nilai XY dan X 2 serta nilai rata-rata, kemudian dilakukan tahap perhitungan dalam prediksi penjualan obat vitamin pada Apotek Manjur untuk periode 1 tahun yang akan datang dimulai  dari  bulan  Januari  2022  hingga  bulan  Desember  2022.  Adapun  proses  prediksi  penjualan  obat  pada  Apotek Manjur 1 tahun yang akan datang adalah sebagai berikut :
a. Prediksi Penjualan Obat Vitamin Bulan Januari 2022
Prediksi penjualan obat vitamin pada bulan Januari 2022 sebagai berikut: Nilai Trend yaitu : Y = 𝑎 + 𝑏X
b = ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−𝑛𝑥̅𝑦̅ ∑ 𝑥𝑖2−𝑛(𝑥𝑖 ̅ )2 b = 385468−12×6,5×4857 650−12×(6,5)2
b = 6622 143 b = 46,3 a = 𝑦̅ − b(𝑥̅) a = 4857 − 46,3(6,5) a = 4556
Berdasarkan  pada  perhitungan  di  atas,  setelah  didapati  nilai  a  dan  b  selanjutnya  menghitung  nilai trend untuk prediksi penjualan obat vitamin pada bulan Januari 2022, sseperti berikut ini : Y = 𝑎 + 𝑏X Y = 4556 + 46,3(13) Y = 5158
Berdasarkan pada perhitungan di atas, hasil akhir dari prediksi penjualan obat vitamin dengan menggunakan metode Trend Moment pada bulan Januari 2022 adalah sebanyak 5158 obat vitamin yang akan terjual. b. Prediksi Penjualan Obat Vitamin Bulan Februari 2022
Prediksi penjualan obat pada bulan Februari 2022 sebagai berikut : Nilai Trend yaitu : Y = 𝑎 + 𝑏X b = ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−𝑛𝑥̅𝑦̅ ∑ 𝑥𝑖2−𝑛(𝑥𝑖 ̅ )2 b = 385468−12×6,5×4857 650−12×(6,5)2
b = 6622 143 b = 46,3 a = 𝑦̅ − b(𝑥̅) a = 4857 − 46,3(6,5) a = 4556
Berdasarkan  pada  perhitungan  di  atas,  setelah  didapati  nilai  a  dan  b  selanjutnya  menghitung  nilai trend untuk prediksi penjualan obat vitamin pada bulan Februari 2022 seperti berikut ini : Y = 𝑎 + 𝑏X Y = 4556 + 46,3(14) Y = 5204
Berdasarkan pada perhitungan di atas, hasil akhir dari prediksi penjualan obat vitamin dengan menggunakan metode Trend Moment pada bulan Februari 2022 adalah sebanyak 5204 obat vitamin yang akan terjual. c. Prediksi Penjualan Obat Vitamin Bulan Maret 2022
Prediksi penjualan obat pada bulan Maret 2022 sebagai berikut : Nilai Trend yaitu : Y = 𝑎 + 𝑏X b = ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−𝑛𝑥̅𝑦̅ ∑ 𝑥𝑖2−𝑛(𝑥𝑖 ̅ )2 b = 385468−12×6,5×4857 650−12×(6,5)2
b = 6622 143 b = 46,3 a = 𝑦̅ − b(𝑥̅) a = 4857 − 46,3(6,5) a = 4556
Berdasarkan  pada  perhitungan  di  atas,  setelah  didapati  nilai  a  dan  b  selanjutnya  menghitung  nilai trend untuk prediksi penjualan obat vitamin pada bulan Maret 2022 seperti berikut ini : Y = 𝑎 + 𝑏X Y = 4556 + 46,3(15) Y = 5251
Berdasarkan pada perhitungan di atas, hasil akhir dari prediksi penjualan obat vitamin dengan menggunakan metode Trend Moment pada bulan Maret 2022 adalah sebanyak 5251 obat vitamin yang akan terjual. d. Prediksi Penjualan Obat Vitamin Bulan April 2022
Prediksi penjualan obat pada bulan April 2022 sebagai berikut: Nilai Trend yaitu : Y = 𝑎 + 𝑏X b = ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−𝑛𝑥̅𝑦̅ ∑ 𝑥𝑖2−𝑛(𝑥𝑖 ̅ )2 b = 385468−12×6,5×4857 650−12×(6,5)2
b = 6622 143
b = 46,3 a = 𝑦̅ − b(𝑥̅) a = 4857 − 46,3(6,5) a = 4556
Berdasarkan  pada  perhitungan  di  atas,  setelah  didapati  nilai  a  dan  b  selanjutnya  menghitung  nilai trend untuk prediksi penjualan obat vitamin pada bulan April 2022 seperti berikut ini: Y = 𝑎 + 𝑏X Y = 4556 + 46,3(16) Y = 5297
Berdasarkan pada perhitungan di atas, hasil akhir dari prediksi penjualan obat vitamin dengan menggunakan metode Trend Moment pada bulan April 2022 adalah sebanyak 5297 obat vitamin yang akan terjual. e. Prediksi Penjualan Obat Vitamin Bulan Mei 2022
Prediksi penjualan obat pada bulan Mei 2022 sebagai berikut : Nilai Trend yaitu : Y = 𝑎 + 𝑏X b = ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−𝑛𝑥̅𝑦̅ ∑ 𝑥𝑖2−𝑛(𝑥𝑖 ̅ )2 b = 385468−12×6,5×4857 650−12×(6,5)2
b = 6622 143 b = 46,3 a = 𝑦̅ − b(𝑥̅) a = 4857 − 46,3(6,5) a = 4556
Berdasarkan  pada  perhitungan  di  atas,  setelah  didapati  nilai  a  dan  b  selanjutnya  menghitung  nilai trend untuk prediksi penjualan obat vitamin pada bulan Mei 2022 seperti berikut ini : Y = 𝑎 + 𝑏X Y = 4556 + 46,3(17) Y = 5343
Berdasarkan pada perhitungan di atas, hasil akhir dari prediksi penjualan obat vitamin dengan menggunakan metode Trend Moment pada bulan Mei 2022 adalah sebanyak 5343 obat vitamin yang akan terjual. f. Prediksi Penjualan Obat Vitamin Bulan Juni 2022
Prediksi penjualan obat pada bulan Juni 2022 sebagai berikut: Nilai Trend yaitu : Y = 𝑎 + 𝑏X b = ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−𝑛𝑥̅𝑦̅ ∑ 𝑥𝑖2−𝑛(𝑥𝑖 ̅ )2 b = 385468−12×6,5×4857 650−12×(6,5)2
b = 6622 143 b = 46,3 a = 𝑦̅ − b(𝑥̅) a = 4857 − 46,3(6,5) a = 4556
Berdasarkan  pada  perhitungan  di  atas,  setelah  didapati  nilai  a  dan  b  selanjutnya  menghitung  nilai trend untuk prediksi penjualan obat vitamin pada bulan Juni 2022 seperti berikut ini : Y = 𝑎 + 𝑏X Y = 4556 + 46,3(18) Y = 5390
Berdasarkan pada perhitungan di atas, hasil akhir dari prediksi penjualan obat vitamin dengan menggunakan metode Trend Moment pada bulan Juni 2022 adalah sebanyak 5390 obat vitamin yang akan terjual.
Untuk perhitungan prediksi penjualan obat vitamin pada bulan Juli hingga bulan Desember 2022 dilakukan dengan cara yang sama.

## 3.3 Hasil Pengujian
Adapun hasil  pengujian  aplikasi  Sistem  Analisis  Prediksi  Penjualan  Vitamin  Di  Apotek  Menggunakan  Metode  Trend Moment.  Berdasarkan  pada  hasil  prediksi  penjualan  obat  vitamin  periode  bulan  Januari  hingga  Desember  2021  pada Apotek Manjur pada masa pandemi Covid-19 menggunakan metode Trend Moment , dapat diambil kesimpulan bahwa hasil  prediksi Trend  Moment mencapai  akurasi  tertinggi  >  90%  dan  akurasi  terendah  64%.  Sehingga  berdasarkan  hal tersebut, prediksi penjualan obat vitamin pada Apotek Manjur pada masa pendemi yang masih berlangsung hingga tahun 2022  stabil  diangka  penjualan  lebih  dari  5000  obat  vitamin  yang  laku  terjual.  Adapun  bentuk  diagram  perbandingan penjualan obat vitamin dan prediksi penjualan obat vitamin selama pada masa pendemi Covid-19 menggunakan metode Trend Moment dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini :
Gambar 3. Grafik Perbandingan Penjualan Obat Vitamin Hasil Prediksi
3.4 Penerapan
a. Halaman Data Produk
Berikut merupakan desain interface pada halaman data produk. Desain interface edit pada halaman ini dapat dilihat pada Gamabar 4 berkut ini:
Gambar 4. Tampilan Halaman Data Produk
b. Halaman Laporan Bulanan
Berikut merupakan desain interface pada halaman laporan bulanan. Dapat dilihat penjualan produk selama 1 bulan,dapat dilihat pada Gamabar 5 berkut ini:
0 2000 4000 6000 8000 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des
Perbandingan Penjualan dan Prediksi Penjualan Obat Vitamin
Pada Masa Pandemi Covid-19
Data Penjualan Real
Data Penjualan Prediksi
c. Halaman Laporan Tahunan
Berikut merupakan desain interface pada halaman laporan tahunan. Desain interface pada halaman ini dapat dilihat pada Gamabar 6 berkut ini:
Gmbar 6. Tampilan Halaman Laporan Tahunan

## d. Halaman Grafik Prediksi
Berikut merupakan desain interface pada halaman grafik dan prediksi dengan menggunakan metode trend moment. Desain interface pada halaman ini dapat dilihat pada Gamabar 7 berkut ini:
Gambar 7. Tampilan Halaman Grafik Penjualan dan Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dari  permasalahan  yang  terjadi  dengan  kasus  yang  dibahas  tentang  prediksi  penjualan  obat vitamin pada masa pendemi covid-19dengan menerapakan metode Trend Moment terhadap sistem yang dirancang dan dibangun  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  penerapan  metode Trend  Moment berhasil  dilakukan  untuk  proses prediksi  penjualan  obat  vitamin  pada  masa  pendemi  covid-19  di  Apotek  Manjur  Marendal  dengan  hasil  prediksi berdasarkan  data  penjualan  obat  vitamin  ditahun  2021.  Analisis  prediksi  penjualan  obat  vitamin  dengan  jenis  produk Becom C, Enervon C, Ester C, Hevit C dan Vitalong C menggunakan metode Trend Moment dengan hasil prediksi pada masa pandemi ditahun 2022 stabil diangka penjualan ±5000 obat vitamin perbulan. Sedangkan hasil perbandingan data penjualan real dan data penjualan hasil prediksi didapatkan presentasi hasil prediksi Trend Moment mencapai akurasi tertinggi > 90% dan akurasi terendah 64%.

## REFERENCES
[1] I. G. A. P. I. Sidhiantari, “Analisis Perancangan Aplikasi Peramalan Barang Dadang Sederhana dengan Metode Semi Average Method,” J. Tek. Elektro dan Komput. , vol. 9 no., no. J. Tek. Elektro dan Komput., pp. 206–212, 2020.
[2] S. Amir and H. Abijono, “Penerapan Data Mining untuk Mendukung Pemasaran Produk Pinjaman Bank,” CAHAYAtech , vol. 7, no. 2, p. 161, 2019, doi: 10.47047/ct.v7i2.102.
[3] Sarwo, “Hibrid Method Menggunakan Data Mining Dan Naive Bayes Model Untuk Prediksi Studi Kasus Kerusakan Lampu Efek,” 2016.
[4]   A. S. Sheih, "Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota", Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 1 No. 2, Oktober 2018.
[5] Utomo  D.P,  "Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  ReduksiAtribut  Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung", JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMAVolume 4, Nomor 2, April 2020, Page 437-444, ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online), 2020.
[6] I. Turmuzdi and A. C. Murti, “Implementation of Trend Moment Method for Goods Stock Control,” J. Transform. , vol. 16, no. 2, p. 182, 2019, doi: 10.26623/transformatika.v16i2.1202.
[7] J. Andriano Frans, M. Orisa, and S. Adi Wibowo, “Prediksi Penjualan Kayu Lapis Di Cv Diato Wood Sejahtera Dengan Metode Trend Moment Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 183–190, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2719.
[8] I. Yulian, D. S. Anggraeni, and Q. Aini, “Penerapan Metode Trend Moment Dalam Forecasting Penjualan Produk CV. Rabbani Asyisa,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 193–200, 2020.
[9] Muhammad  Rizal,  Dewi  Rosa  Indah,  and  Rahmi  Meutia,  “Analisis  Peramalan  Produksi  Menggunakan  Trend  Moment  Pada Kilang  Padi  Do’a  Ibu  Diperlak  Kecamatan  Pereulak,” J.  Samudra  Ekon. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  161–168,  2021,  doi: 10.33059/jse.v5i2.4274.
[10]  D. N. E. Ardini, A. D. Riyanto, P. Arsi, Y. M. Idah, and A. Prasetyo, “Sistem Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Trend Moment Pada Toko Mebel Nabila Furniture Paguyangan Brebes Berbasis Desktop,” J. Inform. UPGRIS , vol. 5, no. 2, pp. 2–6, 2019.
[11]  E. Purnomo, A. Najib, and Y. Nyura, “Penerapan Metode Trend Moment Untuk Forecast Penjualan Barang di Indomaret,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 98–102, 2018, [Online]. Available: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiP28KKgODrAhX CX30KHcETC-gQFjAIegQIAhAB&url=http%3A%2F%2Fe- journals.unmul.ac.id%2Findex.php%2FSAKTI%2Farticle%2Fdownload%2F2074%2Fpdf&usg=AOvVaw2IyGHV84pcCaz3b Rd979zP.
[12]  Mustafa M.S, "Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier ", Citec Journal, Vol. 4, No. 2, ISSN: 2460-4259, 2017.
[13]  Yulian,  I,  "PENERAPAN  METODE  TREND  MOMENTDALAM  FORECASTINGPENJUALAN  PRODUKCV.RABBANI ASYISA", JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi)ISSN 2407-1811 (Print)Vol. 6 No. 2, hlm. 193–200ISSN 2550- 0201, April 2020.
[14]  D. N. Fitriani, P. Aisyiyah, and R. Devi, “Implementasi Metode Trend Moment Pada Jumlah Produksi Baju Distro Jatirogo,” vol. 16, no. January 2019, pp. 134–140, 2022.
[15]  F.  Marisa  and  D.  Purnomo,  “Implementasi  Metode  Trend  Moment  (  Peramalan  )  Mahasiswa  Baru  Universitas  Widyagama Malang,” vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.785.