https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 526

## PENERAPAN METODE TREND MOMENT DALAM PREDIKSI PENJUALAN OBAT HERBAL KOLESTROL
Ilham Pramudya 1) , Abednego Maruli Hotasi Sinaga 2) , Sri Rezekiana Siregar3 ) , Siti Aisyah 4) 1-4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: ilhampramudya016@gmail.com

## Abstract
This research aims to solve problems in inventory management of cholesterol-lowering herbal medicines at  PT.  Canaya  Sirna  Sentosa.  Currently,  the  company  is  facing  difficulties  in  procuring  production materials  due  to  irregular  sales  of  herbal  cholesterol  medicines,  causing  inappropriate  stock  and resulting  in  losses.  This  research  proposes  a  prediction  system  using  the  trend  moment  method  to  help companies  manage  inventory.  This  application  allows  input  of  product  and  sales  data,  as  well  as providing  predicted results  for  the  amount  of herbal medicine inventory  for  a  certain  period.  From  the results  of  data  processing  obtained  from  2018  to  January  2023,  the  total  data  for  sales forecasting/prediction is 42 bottles. The research results show that the trend moment method is effectively used as a prediction tool to reduce the error rate in determining the amount of herbal medicine inventory. This  application  system  provides  convenience  and  speed  in  data  collection  and  can  be  a  solution  to overcome the problem of forecasting the amount of herbal medicine supplies in the future. The use of the trend moment method in this research can increase efficiency and accuracy in herbal medicine inventory management at PT. Canaya Sirna Sentosa, and can minimize losses due to inappropriate stock.
Keywords : Trend moment, Forecasting, Sales, Herbal, Stock.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi  memegang  peranan  sangat  penting dalam  setiap  kegiatan  baik  itu  di  perusahaan, industri,  instansi  pemerintah  maupun  lembaga pendidikan. Informasi tersebut digunakan dalam mendukung  pengambilan  keputusan  maupun dalam  menyelesaikan  pekerjaan  yang  bersifat rutinitas  [1]–[9],  [10]–[18].  Karena  adanya fungsi  dan  peranan  informasi  tersebut,  maka dibutuhkan  informasi  yang  cepat,  tepat,  akurat dan  dapat  dipertanggung  jawabkan.  Komputer merupakan suatu alat bantu yang berperan dalam hal  penyedia  informasi  sehingga  banyak perusahaan, organisasi  atau lembaga pendidikan yang mulai membudayakan penggunaan komputer  untuk  membantu  pekerjaan  di  dalam segala bidang [19].
PT.  Canaya  Sirna  Sentosa  adalah  suatu perusahaan yang bergerak dalam penjualan obat herbal.  Beragam  jenis  obat  herbal  diproduksi oleh  perusahaan  ini  di  antaranya  obat  herbal
penurun  kolesterol,  obat  herbal  penurun  asam urat,  obat  herbal  penurun  kadar  gula  dalam darah  dan  lain  sebagainya.  Diantara  produk tersebut jenis obat herbal penurun koleterol yang banyak  terjual.  Tetapi  terdapat  kendala  yang paling  sering  dihadapi  dikarenakan  banyaknya permintaan  yaitu  sistem  yang  berjalan  pada perusahaan masih tergolong kurang efektif yaitu sering  terjadi  penumpukan  data  barang  yang dipesan  oleh  konsumen.  Data  barang  sering mengalami indent karena persediaan obat herbal sudah  terjadwalkan  untuk  periode  tertentu, sehingga  konsumen  harus  menunggu  hingga persediaan  dapat  dipesan  kembali.  Hal  tersebut menyebabkan laporan persediaan sering mengalami  kesalahan  diantaranya  sering  terjadi redudansi  (penggandaan)  dalam  penginputan data penjualan. Selain itu perusahaan juga harus mendata satu persatu data penjualan obat herbal dan persediaan obat lainnya. Akibatnya penyampaian laporan kepada pimpinan membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 527
laporan  persediaan  obat  herbal  menjadi  tidak efektif dan efisien.
Metode trend  moment sangat  tepat dalam  menyelesaikan  permasalahan  di  atas, karena  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.  Dengan demikian  pengaruh  unsur  subjektif  dapat dihindarkan  [20].  Dengan  menerepakan  metode trend  moment laporan  persediaan  obat  herbal dengan  cepat  dan  efektif  diperoleh  dengan menggunakan  grafik  penjualan  herbal  sehingga memudahkan bagian penjualan dalam menentukan  biaya  prediksi  persediaan  obat herbal. Grafik penjualan yang digunakan adalah grafik garis dan sistem yang akan dirancang oleh penulis  PHP  dan Mysql sebagai  basis  data tempat  penyimpanan  data.  Dengan  menerapkan metode trend  moment dapat  mempermudah dalam penentuan prediksi persediaan obat herbal [21].

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk mendukung kelancaran penelitian dapat  berjalan  dengan  baik  selesai  dengan  tepat waktu  maka  terdapat  kerangka  kerja  penelitian. Adapun  kerangka  kerja  penelitian  ini  terlihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Metode trend moment adalah 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.  Dengan  demikian pengaruh  unsur  subjektif  dapat  dihindarkan. Persamaan  trend  dengan  metode trend  moment adalah sebagai berikut [22].
Y = a + bX.................................................... (1) Di mana :
Y: nilai trend (Peramalan)
a: bilangan konstan
b: slope atau koefisien kecondongan garis trend
X: indeks waktu ( x = 0, 1, 2, 3, …, n )
Sedangkan untuk menghitung nilai a dan b  digunakan  rumus  pada  persamaan  2  dan persamaan 3.
b = ……………………. (2) …………………………... (3)
Dimana :
ΣX : Jumlah kumulatif dari periode waktu
ΣY : Jumlah kumulatif data penjualan
Σ  XY  :  Jumlah  kumulatif  dari  jumlah  periode dikalikan jumlah penjualan
n
: Banyaknya periode waktu (bulan)
Setelah  nilai  ramalan  yang  telah  diperoleh  dari hasil  peramalan  dengan  metode trend  moment akan  dikoreksi  terhadap  pengaruh  musiman dengan  menggunakan  indeks  musim  dengan rumus:
Rata  –  Rata  Permintaan  Tertentu  /  rata  –  rata permintaan perbulan …………………….. (4)
Untuk      mendapatkan      hasil      ramalan  akhir setelah  dipengaruhi  indeks  musim  maka  akan menggunakan perhitungan sebagai berikut:
Y* = Indeks Musim × Y …………………. (5)
Dimana :
Y* = Hasil  ramalan  dengan  menggunakan metode trend  moment yang  telah  dipengaruhi oleh indeks musim.
Y = Hasil  ramalan  dengan  menggunakan Trend moment .
a =
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 528

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masalah  yang  dihadapi  perusahaan adalah  perusahaan  kewalahan  dalam  pengadaan bahan  untuk  keperluan  produksi  obat  herbal kolesterol,  karena  penjualan/permintaan  pada obat  tersebut  memiliki  angka  yang  tidak  tetap. Kadang  tinggi,  kadang  rendah.  Mengakibatkan kerugian karena stok yang tidak tepat. Untuk itu dibutuhkan  prediksi  atas  penjualan  pada  masa mendatang agar kebutuhaan stok dapat disediakan dengan tepat yang tentunya meminimalisir kerugian.

## 3.1.   Analisis Data
Jumlah  data  sebanyak  60  merupakan data  penjualan  dari  bulan  Januari  tahun  2018 hingga  Desember  tahun  2022.  Dimana  data tersebut  nantinya  akan  diuji  coba  atau  diolah dengan  menggunakan  algoritma  pada  sebuah sistem ataupun aplikasi.

## 3.2. Hasil
Penelitian  ini  membuat  sebauh  aplikasi prediksi dengan metode trend moment . Aplikasi akan  digunakan  pada  perusahaan  PT.  Canaya Sirna Sentosa.

## 3.2.1. Use case Diagram
Aplikasi  digunakan  oleh  perusahaan yang  tentunya  mempunyai  rancangan use  case diagram. Use case diagram berfungsi menggambar  penggunaan  aplikasi,  aplikasi terdapat  menu  apa  saja  dan  fungsinya.  Berikut use case diagram aplikasi pada gambar 2.
Dari gambar 2 ditunjukkan bahwa operator dapat menggunakan aplikasi pada 3 menu. Menu Data  Produk,  menu  Data  Penjualan  dan  menu Peramalan. Pada menu Permalan di situ terdapat pengolahan  data  menggunakan  metode Trend moment .  Data  penjualan  yang  telah  dimasukkan pada  menu  Data  Penjualan  akan  di  tampilkan kemudian  di  eksekusi  dan  terdapat  hasil kesimpulan menggunakan metode trend moment .
Aplikasi terdapat menu untuk
memasukkan  jenis  produk.  Menu  bernama  Data Produk dapat dilihat pada gambar 3.
Operator Data Produk Data Penjualan Peramalan MetodeTrend Moment Include
Gambar 2. Use case diagram sistem
Gambar 3. Form Data Produk
Pada  halaman  form  data  produk  merupakan tampilan  yang  digunakan  untuk  melakukan penginputan  data  produk  Pada  aplikasi  juga terdapat  menu  untuk  memasukkan  penjualan. Nama  menu  tersebut  adalah  Data  Penjualan. Disini penulis sudah memasukkan data penjualan  dari  tahun  2018  hingga  tahun  2022. Tampilan  halaman  dan  data  penjualan  dapat dilihat pada gambar 4.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 529
Gambar 4. Form Data Penjualan
Selanjutnya  pada  aplikasi  terdapat  menu untuk  peramalan.  Menu  tersebut  dinamakan Peramalan.  Disini  penulis  akan  memprediksi  / meramalkan  penjualan  yang  akan  terjadi  pada Januari  2023.  Maka  hasilnya  dapat  dilihat  pada Gambar. 5.
Gambar 5. Form Hasil Prediksi
Pada  gambar  5  diperlihatkan  bahwa hasil peramalan/prediksi penjualan adalah 42.378531073446,  dibulatkan  menjadi  42  botol. Maka hasil prediksi/ramalan berdasarkan aplikasi  untuk  penjualan  pada  bulan  Januari 2023 adalah 42 botol.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  dapat disimpulkan bahwa metode trend moment efektif digunakan  sebagai  alat  prediksi  atau  ramalan untuk data penjualan. PT. Canaya Sirna Sentosa yang memiliki potensi untuk mengurangi tingkat kesalahan  dalam  menentukan  prediksi  jumlah persediaan obat herbal dan implementasi laporan jumlah  persediaan  obat  herbal.  Selain  itu  juga dapat  memberikan  kemudahan  dan  kecepatan bagi pengguna sistem dalam melakukan pendataan.
Sistem  yang dirancang dalam penelitian ini  juga  dapat  digunakan  menjadi  solusi  untuk membantu perusahaan mengatasi kendala peramalan  jumlah  persediaan  obat  herbal  pada periode  masa  yang  akan  datang.  kesimpulan tersebut menunjukkan bahwa penggunaan metode trend  moment dan  implementasi  sistem yang  tepat  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan akurasi  dalam  manajemen  persediaan  obat herbal PT. Canaya Sirna Sentosa.

## 5. REFERENSI
[1] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining  Goods  Delivery  Priority for  Transportation  Service  Companies Using  SAW  Method,” J.  Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2, pp. 256–262, Nov. 2021, doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[2] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative  Staff  Using  Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE)  Method,” J.  Phys.  Conf. Ser. ,  vol.  1933,  no.  1,  p.  012068,  Jun. 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1933/1/012068.
[3] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  A.  T. Purba,  H.  Sugara,  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi:
10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[4] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung,  “Decision  support  system for  selection  technique  using  MOORA method,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci. Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.
2021, doi: 10.1088/1757- 899X/1088/1/012022.
[5] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 530
Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[6] J.  Simatupang  and  E.  S.  Hendarti,
“Implementasi  Sistem  Informasi  Job
Portal Pada BPJS Ketenagakerjaan Berbasis Web,” J. Intra Tech , vol. 5, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[7] Edric  and  S.  P.  Tamba,  “Prediksi Penyakit Gagal Jantung Dengan Menggunakan  Random  Forest,” J.  Sist. Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM
PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  176–181, 2022, doi:
10.34012/jurnalsisteminformasidanilmuk omputer.v5i2.2445.
[8] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  S.  Sirait, “PREDIKSI  PRESTASI  MAHASISWA
DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA
BACKPROPAGATION,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  67,  Jun. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.512.
[9] S.  S.  Sitanggang,  Y.  Yuhandri,  and  Adil Setiawan,  “Image  Transformation  With Lung Image Thresholding and Segmentation Method,” J. RESTI
(Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,
vol.  7,  no.  2,  pp.  278–285,  Mar.  2023, doi: 10.29207/resti.v7i2.4321.
[10] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP PEMATANGSIANTAR,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  25,  Sep. 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[11] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga,
M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[12] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE
WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[13] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4,
pp. 270–278, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i4.562.
[14] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection  of  the  best  teachers,”  in AIP Conference Proceedings , 2022, p. 030020. doi: 10.1063/5.0094437.
[15] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[16] V.  M.  M.  Siregar et  al. ,  “Decision support  system  for  selection  of  food  aid recipients  using  SAW  method,”  in AIP Conference Proceedings , 2022, p. 030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[17] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[18] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E.
Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An
Artificial  Neural  Network  Approach,”
IOTA , vol. 03, no. 3, pp. 273–282, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[19] A.  S.  WAHYONO,  “IMPLEMENTASI
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 531

## METODE TREND  MOMENT UNTUK
PERAMALAN  PENJUALAN  KUBIS,” Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri, 2016.
[20] A.  Hendini,  “PEMODELAN  UML SISTEM  INFORMASI  MONITORING PENJUALAN  DAN  STOK  BARANG (STUDI  KASUS:  DISTRO  ZHEZHA PONTIANAK),” Commun.  ACM ,  vol. 25,  no.  1,  pp.  27–47,  2016,  doi: 10.1145/358315.358387.
[21] E.  Iswandy,  “SISTEM  PENUNJANG
KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKANPENERIMAANDANA SANTUNAN  SOSIALANAK  NAGARI DAN PENYALURANNYA BAGIMAHASISWA  DAN  PELAJAR KURANG  MAMPUDI  KENAGARIAN BARUNG–BARUNG BALANTAI TIMUR,” J.  Algoritm. ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 58–62, 2015, doi: 10.33364/algoritma/v.13-1.58.
[22] M.  I.  Abdullah  Sukri  and  E.  Seniwati, “Perbandingan  Kinerja Trend  moment
Dengan  Single  Exponential  Smoothing Terhadap Prediksi Penjualan Di Soole.Co Store  Yogyakarta,” Inf.  Syst.  J. ,  vol.  5, no. 2, pp. 7–10, 2022, doi: 10.24076/infosjournal.2022v5i2.989.