## SISTEM FORECASTING PENJUALAN BERAS DENGAN MENERAPKAN METODE TREND MOMENT
Nurlaili Indah Kusuma Wardhani, Indyah Hartami S, Wahyu Dwi Puspitasari Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No.2-4 Sananwetan, Blitar, Indonesia nurlailiindah05@gmail.com, indyahartamisanti@gmail.com, pushpitasari23@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan  beras  yang  berubah-ubah  membuat  Toko  Sejahtera Mart sering  mengalami  kekurangan  atau penumpukan  jumlah  barang  yang akan dijual.  Sehingga, perlu adanya sistem atau metode untuk mengatasi  hal tersebut yaitu forecasting atau peramalan. Forecasting dapat dipakai untuk memprediksi jumlah kebutuhan barang yang  akan  datang  berdasarkan  pengalaman  penjualan  barang  di  masa  lampau. Forecasting atau  peramalan memiliki banyak metode, salah satunya yaitu Metode Trend Moment . Metode trend moment adalah sebuah metode analisis  yang bisa digunakan untuk keperluan prediksi stok barang pada perusahaan, sehingga perusahaan  bisa meminimalkan biaya suplai barang yang akan dijual serta barang yang akan disuplai tidak berlebihan jumlahnya . Perhitungan  metode Trend  Moment yang  diterapkan  pada  peramalan  berdasarkan  penjualan  beras  2  tahun sebelumnya. Merek beras  yang  digunakan dalam  penelitian  yaitu  merek  Koi,  merek Lahap Lele,  merek Lahap Biasa, merek Bang Toyib, dan merek Stroberri. Untuk pengujian dilakukan dengan 5 jenis beras berbeda yang menghasilkan nilai MAPE terendah. Berdasarkan hasil pengujian merek beras koi memiliki nilai MAPE sebesar 22,62%.
Kata Kunci :  Penjualan Beras, Forecasting , Trend Moment

## 1. PENDAHULUAN
Beras menjadi salah satu makanan pokok paling penting di dunia terutama di Benua Asia. Bahkan beras merupakan  sumber  karbohidrat  bagi  mayoritas penduduk (terutama dikalangan menengah ke bawah). Sebagian besar petani tinggal di Benua Asia. Memiliki iklim  hangat,  biaya  tenaga  kerja  yang  murah,  dan curah  hujan  tinggi  menjadikan  Benua  Asia  menjadi salah satu tempat yang cocok untuk budidaya beras.
Saat  ini  banyak  toko  yang  menjual  beras  dalam kemasan,  sehingga  masyarakat  tidak  harus  pergi  ke swalayam besar atau ke pusat kota. Karena beras sudah tersedia dijual ecer oleh beberapa toko terdekat. Salah satu  toko  yang  menjual  beras  kemasan  yaitu  Toko Sejahtera Mart . Toko Sejahtera Mart terletak di Jalan Veteran No. 90 merupakan toko yang menjual barang pokok  kebutuhan  sehari-hari.  Karena  toko  Sejahtera Mart menjual  barang  kebutuhan  pokok  sehari-hari maka  toko  harus  memiliki  stok  barang  yang  cukup untuk  bulan  berikutnya.  Salah  satu  barang  pokok kebutuhan sehari-hari yaitu beras.
Permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  toko Sejahtera Mart adalah sering terjadi kekurangan atau penumpukan  jumlah  produk  yang  akan  dijual  serta tidak sesuai dengan jumlah permintaan dari pelanggan. Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka diperlukan  adanya  sistem  perhitungan  perencanaan penjualan beras  dalam memenuhi  permintaan konsumen  dengan  metode  tertentu.  Ada  banyak metode  yang  bisa  digunakan  dalam  perhitungan  stok barang di toko. Namun, metode yang sering digunakan untuk  perhitungan  stok  barang  yaitu  metode forecasting atau peramalan.
Menurut metode forecasting dapat dipakai untuk memprediksi  jumlah  kebutuhan  barang  yang  akan datang  berdasarkan  pengalaman  penjualan  barang  di masa lampau [1]. Salah satu metode dalam forecasting yang  handal  yaitu  metode Trend  Moment .  Metode Trend  Moment adalah  metode  yang  digunakan  untuk membantu  dalam  melakukan  peramalan  penjualan untuk penjualan pada bulan dan tahun berikutnya [2]. Kelebihan menggunakan metode Trend Moment yaitu bisa  menggunakan  jumlah  data  walau  jumlahnya hanya sedikit.
Pada  penelitian  terdahulu  yang  meramalkan penjualan  Indomie  Goreng  pada  sebuah  toko mengalami trend positif atau peningkatan penjualan, dimana  hasilnya  yaitu  sebesar  436,17  [3].  Selain  itu, menggunakan  metode trend  moment pada  sistem pendukung  keputusan  ini  bisa  membantu  manager mengambil keputusan menggunakan sistem komputerisasi  serta  bisa  melakukan  peramalan produksi untuk periode selanjutnya [4].
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  maka penelitian  ini  diajukan  dengan  judul  “Penerapan Metode Trend  Moment dalam Forecasting Penjualan Beras pada Toko Sejahtera Mart ”. Penelitian ini hanya berfokus  pada  metode  yang  digunakan.  Barang  yang dipilih untuk penelitian yaitu beras yang distribusinya selalu ada dalam dua tahun terakhir. Beberapa merek beras  yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  merek Koi,  Lahap  Lele,  Lahap  Biasa,  Bang  Toyib,  dan Stroberri  dengan  berat  5kg.  Agar  sistem  peramalan mudah diaplikasikan, maka dibuatlah sistem perhitungan  berbasis web .  Dengan  adanya  sistem perhitungan perencanaan penjualan beras ini diharapkan  tidak  adanya  penumpukan  barang  di
gudang  serta  pemilik  toko  bisa  lebih  mudah melakukan pengecekan stok beras yang ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Metode Trend Moment Trend Moment merupakan metode untuk mencari garis trend dengan  perhitungan  statistika  dan matematika  tertentu  guna  mengetahui  garis  lurus sebagai  pengganti  garis  patah-patah  yang  dibentuk oleh data historis perusahaan [5]. Dalam penerapannya metode trend  moment memiliki  persamaan  untuk keperluan prediksi yaitu:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 ..................................................  (1)
Keterangan: 𝑌 = nilai trend (prediksi) 𝑎 = bilangan konstanta 𝑏 = slope atau koefisien kecondongan garis trend 𝑋 = indeks waktu
Mencari nilai a dan b dengan cara eliminasi yaitu:
∑𝑦 = (𝑛 × 𝑎) + (𝑏 × ∑𝑥) ...........................  (2) ∑𝑥𝑦 = (𝑎 × ∑𝑥) + (𝑏 × ∑𝑥 2 ) .....................  (3)
Keterangan: ∑𝑦 = jumlah data penjualan ∑𝑥 = jumlah periode waktu ∑𝑥𝑦 = jumlah dari data penjualan dikali periode waktu 𝑛 = jumlah data
Kelebihan  dari  metode trend  moment terletak pada parameter X yang digunakan dalam perhitungan, sehingga  data  historis  yang  berjumlah  genap  atau ganjil tidak memiliki perbedaan. Selain itu nilai dalam parameter X selalu dimulai dari angka 0 sebagai urutan pertama. Sedangkan kelemahan metode trend moment terletak pada prinsip yang menyatakan bahwa metode ini  mengutamakan  produk  yang  bertahan  minimal  1 tahun atau barang yang selalu diperlukan.
Metode trend  moment adalah  sebuah  metode analisis yang bisa digunakan untuk keperluan prediksi stok  barang  pada  perusahaan,  sehingga  perusahaan bisa  meminimalkan  biaya  suplai  barang  yang  akan dijual serta barang yang akan disuplai tidak berlebihan jumlahnya.  Dalam  penerapannya,  metode trend moment menggunakan  data  historis  dari  variabel penjualan  produk  beras  (seperti  merek  Koi,  Lahap Lele, Lahap Biasa, Bang Toyib, dan Stroberri).
Pada gambar 1 dapat dilihat tahapan dari metode trend momen,  yang pertama memasukkan data waktu dan  jumlah  produk.  Kemudian  menghitung  nilai forecast dari  masing-masing  data  yang  sudah dimasukkan.  Setelah  melakukan  perhitungan  nilai forecast maka  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai dari MAD,  MSD, dan MAPE. Tahapan  terakhir  yaitu menampilkan hasil prediksi yang sudah dihitung.
Gambar 1. Flowchart Metode Trend Moment
2.2 Algoritma Prediksi ( Forecasting ) Forecasting (peramalan)  merupakan  cara  untuk memprediksikan  pengaruh  kondisi  dan  situasi  yang berlaku terhadap perkembangan pada masa yang akan datang  [6]. Forecasting (peramalan)  pada  umumnya merupakan sebuah perkiraan, namun dengan memanfaatkan  metode-metode  tertentu  pemalan bukan  hanya  sekedar  perkiraan  [7].  Selain  itu, forecasting (peramalan) adalah proses untuk memperkirakan  beberapa  kebutuhan  dimasa  datang yang  meliputi  kebutuhan  dalam  ukuran  kuantitas, kualitas,  waktu,  dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa [8]. Sedangkan  menurut  Subagyo forecasting atau pendugaan bertujuan untuk memperoleh ramalan atau prediksi dimasa mendatang dengan tepat yang dilihat berdasarkan  nilai  kesalahan  ramalannya  ( forecast error ) dengan menghitung besarnya nilai MAD ( Mean Absolute Deviation ), MSD ( Mean Squared Deviation ), dan MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  [9]. Teknik forecasting dibagi  menjadi  dua  jenis  yaitu berdasarkan  pendapatan  ( Judgement  Method )  dan berdasarkan  perhitungan  ( Statistical  Method )  [10]. Beberapa  fungsi  adanya forecasting yaitu  keuangan perusahaan menjadi stabil, perusahaan memiliki acuan untuk setiap kebijakan dengan tujuan perusahaan, serta memberikan solusi strategis jika ada masalah di masa depan yang berhubungan dengan bisnis.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Identifikasi Permasalahan
Pada tahap ini dilakukan dengan cara mengidentifikasi  terhadap  permasalahan  yang  terjadi pada  Toko  Sejahtera Mart .  Berdasarkan  hasil wawancara  yang telah dilakukan, permasalahan  yang sering  terjadi  yaitu  sering  terjadi  kekurangan  atau penumpukan  jumlah  produk  yang  akan  dijual  serta
tidak sesuai dengan jumlah permintaan dari pelanggan. Sehingga hal ini bisa berakibat buruk bagi toko, karena perusahan  menjadi  kehilangan  kesempatan  untuk memperoleh  keuntungan  yang  seharusnya  bisa didapatkan.

## 3.2. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian deskriptif  kualitatif.  Penelitian  deskriptif  kualitatif merupakan penelitian yang ditujukan untuk mendeskripsikan data yang didapatkan saat penelitian, yang  digambarkan  dengan  kondisi  apa  adanya  tanpa memanipulasi  pada  variabel  data  yang  diteliti. Penelitian  ini  berfokus  pada  perhitungan  stok  barang menggunakan metode trend moment . Selain itu, hasil akhir  dari  perhitungan  dilakukan  pengujian  untuk persentase  nilai  eror  dari  penerapan  metode. Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  maka  metode penelitian deskriptif kuantitatif dianggap sesuai untuk penelitian  penerapan trend  moment karena  proses perhitungan  dan  pegujian  termasuk  pada  metode kuantitatif serta hasil akhir dari proses berupa angka.

## 3.3. Alur Metode Penelitian
Bagan  alir  dalam  tahapan  penelitian  kajian tentang  penerapan  metode trend  moment dalam forecasting penjualan beras dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Gambar Skema Tahapan Penelitian

## 3.4. Instrumen Pengumpulan Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian, yaitu data  sekunder.  Data  sekunder  adalah  data  yang diperoleh  melalui  jurnal  atau  buku.  Data  ini  seperti sejarah  berdirinya  Toko  Sejahtera Mart ,  proses transaksi penjualan barang, dan pencatatan stok barang yang  ada  di  gudang.  Berikut  ini  beberapa  tahapan dalam pengumpulan data untuk memperoleh informasi yaitu:
1. Observasi / Pengamatan Observasi  adalah  metode  pengumpulan  data  yang dilakukan melalui pengamatan terhadap objek dan pendataan  secara  sistematis.  Pengamatan  yang dilakukan  yaitu  mengumpulkan  data  penjualan beras  dari  bulan  Januari  2020  sampai  bulan Desember  2021  yang  akan  digunakan  untuk melakukan perhitungan peramalan penjualan pada bulan berikutnya.
2. Wawancara Wawancara merupakan percakapan dua orang atau lebih  yang  berlangsung  antara  narasumber  dan pewawancara dengan tujuan mengumpulkan data- data  berupa  informasi.  Tahapan  wawancara  ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui informasi terkait jumlah barang, jenis barang, serta merek  apa  saja  yang  paling  diminati  oleh pelanggan. Penulis melakukan wawancara dengan Dwi  Hartini  selaku  pegawai  dari  toko  Sejahtera Mart .
3. Studi Pustaka Studi  pustaka  merupakan  metode  pengumpulan data  dengan  mengumpulkan  informasi  yang relevan  dengan  masalah  yang  diteliti  melalui jurnal,  teori  ilmiah,  skripsi  terdahulu  yang berkaitan  dengan  judul  penelitian.  Informasi tersebut  diperoleh  berdasarkan  masalah  serta metode  yang  sama  pada  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya.

## 3.5. Analisis Data
Tahapan  analisis  data  ini  meliputi  penjabaran data yang diperoleh dari  hasil  wawancara pada Toko Sejahtera Mart .  Data  yang  digunakan  yaitu  data penjualan dari beras selama 2 tahun.
Tabel 1. Data Penjualan Produk Tahun 2020 Bulan Minggu Ke- Jumlah Penjualan Beras Koi Bang Toyib Stroberri Lahap Biasa Lahap Lele Jan 1 5 8 5 4 4 2 5 6 4 4 4 3 6 7 3 4 3 4
6 5 3 3 3 … … … … … … … Des 1 7 7 5 2 2 2 7 7 3 3 2 3 4 6 1 2 1 4 2 4 2 2 2 5 1 5
1 1 1 Total 53 269 303 180 143
144
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  3  penjualan beras  tahun  2020  untuk  masing-masing  merek  setiap bulannya  mengalami  naik  turun  penjualan  beras. Sedangkan  tabel  berikutnya  adalah  tabel  data penjualan beras pada tahun 2021.
Tabel 2. Tabel Penjualan Produk Tahun 2021
Bulan Minggu Ke-
Jumlah Penjualan Beras Koi Bang Toyib Stroberri Lahap Biasa Lahap Lele Jan 1 7 7 5 3 7 2 5 7 4 3 5 3 4 5 2 2 4 4 6 4 3 2 3 5 4 2 2 1
2 … … … … … … …
Des 1 6 8 3 2 4 2 6 7 3 2 2 3 6 4 2 1 3 4 5 4 1 1 3 5 5 4 1 1 3
Total 53 298 294 134 89 147
Gambar 4. Grafik Penjualan Beras Tahun 2021
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  4  penjualan beras  tahun  2021  untuk  masing-masing  merek  setiap bulannya mengalami naik turun yang signifikan pada penjualan beras dibandingkan dengan tahun sebelumnya.

## 3.6. Rancangan Model
Gambar 5. Flowchart Tahapan Perhitungan Metode Trend Moment
Flowchart perhitungan  Metode Trend  Moment pada  gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  proses perhitungan  dimulai  dengan  memasukkan  data  yang akan dihitung, kemudian menentukan
𝒙 𝟐 , 𝑿𝒀, ∑𝒀, ∑𝑿𝒀, ∑𝒙 𝟐 . Kemudian dilanjutkan mencari  nilai a dan b untuk  selanjutnya  melakukan perhitungan persamaan dari metode trend moment .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perhitungan Trend Moment Merek Beras Koi Langkah pertama yang harus dilakukan sebelum melakukan perhitungan yaitu memasukkan data actual yang  sudah  tertera  pada  tabel  1  dan  2.  Selanjutnya yaitu  menentukan  nilai  dari 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2 yang tertera pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2
Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐
Jan 2020 1 0 5 0 0 2 1 5 5 1 3 2 6 12 4 4 3
6 18 9 .... .... .... .... .... .... Des 2021 1 101 6 606 10201 2 102 6 612 10404 3 103 6 618 10609 4 104 5 520 10816 5 105 5 525 11025 Ʃ 106 5565 567 30134 391405 Rata-Rata 52,50 5,35 284,28 3692,50
Data  stok  beras  merek  Koi  selama  2  tahun terakhir dari minggu ke 1 sampai ke 106 menghasilkan ∑ 𝑥 = 5565,    ∑ 𝑦 = 567,    ∑ 𝑥𝑦 = 30134,    ∑ 𝑥 2 = 391405, sehingga menghasilkan persamaan : 106𝑎 + 5565𝑏 = 567 5565𝑎 + 391405𝑏 = 30134
Persamaan  tersebut  kemudian  diselesaikan dengan  melakukan  operasi  eliminasi  sehingga menghasilkan:
𝑎 = 546,4095
106 = 5,1548
𝑏 = −733 −198485 = 0,0037
Nilai 𝑎 dan 𝑏 yang telah didapat, dimasukkan ke persamaan 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 .  Sehingga,  didapat  hasil prediksi  stok  beras  merek  Koi  menggunakan Trend Moment seperti pada tabel berikut.
Tabel 4. Perhitungan Prediksi Stok Beras Koi tahun 2020 dan 2021 Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐 𝒀  = 𝒂 + 𝒃𝒙 Jan 2020
1 0 5 0 0 5 2 1 5 5 1 5 3 2 6 12 4 5 4 3 6
18 9 5
.... .... .... .... .... .... ....
Des 2021 1 101 6 606 10201
6 2 102 6 612 10404 6 3 103 6 618 10609 6 4 104 5 520 10816 6 5 105 5 525 11025 6 Ʃ 106 5565 567 30134 391405 567 Rata-Rata 52,50 5,35 284,28 3692,50 5,35

## Gambar 6. Grafik Penjualan dan Prediksi Beras Koi
4.2. Perhitungan Trend  Moment Merek  Beras
Lahap Lele Langkah pertama yang harus dilakukan sebelum melakukan perhitungan yaitu memasukkan data actual yang  sudah  tertera  pada  tabel  1  dan  2.  Selanjutnya yaitu  menentukan  nilai  dari 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2 yang tertera pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Perhitungan 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2
Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐
Jan 2020 1 0 4 0 0 2 1 4 4 1 3 2 3 6 4 4 3 3 9 9
.... .... .... …. …. ….
Des 2021 1 101 4 404 10201 2 102 2 204 10404 3 103 3 309 10609 4 104 3 312 10816 5 105 3 315 11025
Ʃ 106 5565 291 14642 391405 Rata-Rata 52,50 2,75 118,82 3692,50
Data stok beras merek Lahap Lele selama 2 tahun terakhir dari minggu ke 1 sampai ke 106 menghasilkan ∑ 𝑥 = 5565,    ∑ 𝑦 = 291,    ∑ 𝑥𝑦 = 14642,    ∑ 𝑥 2 = 391405, sehingga menghasilkan persamaan : 106𝑎 + 5565𝑏 = 291 5565𝑎 + 391405𝑏 = 14642 Persamaan tersebut kemudian diselesaikan dengan  melakukan  operasi  eliminasi  sehingga menghasilkan:
𝑎 = 326,616
106 = 3,0812 𝑏 = 1271 −198485 = −0,0064
Nilai 𝑎 dan 𝑏 yang telah didapat, dimasukkan ke persamaan 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 .  Sehingga,  didapat  hasil prediksi  stok  beras  merek  Koi  menggunakan Trend Moment seperti pada tabel berikut.
Tabel 6. Perhitungan Prediksi Stok Beras Lahap Lele tahun 2020-2021
Bulan Minggu ke-
𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐 𝒀  =
𝒂 + 𝒃𝒙
Jan 2020
1 0 4 0 0 3 2 1 4 4 1 3 3 2 3 6 4 3 4 3
3 9 9 3
.... .... ....
…. …. …. …. Des 2021 1 101 4 404 10201 2 2 102 2 204 10404 2 3 103 3 309 10609 2
Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐 𝒀  = 𝒂 + 𝒃𝒙 4 104 3 312 10816 2 5 105 3 315 11025 2 Ʃ 106 5565 291 14642 391405 291 Rata-Rata 52,50 2,75 118,82 3692,50 2,75
Gambar 7. Grafik Penjualan dan Prediksi Beras Lahap Lele
4.3. Perhitungan Trend  Moment Merek  Beras Lahap Biasa
Langkah pertama yang harus dilakukan sebelum melakukan perhitungan yaitu memasukkan data actual yang  sudah  tertera  pada  tabel  1  dan  2.  Selanjutnya yaitu  menentukan  nilai  dari 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2 yang tertera pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Perhitungan 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2
Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐 Jan 2020 1 0 4 0 0 2 1 4 4 1 3 2 4 8 4 4 3
3 9 9
.... .... .... .... .... .... Des 2021 1 101 2 202 10201 2 102 2 204 10404 3 103 1 103 10609 4 104 1 104 10816 5 105 1 105 11025 Ʃ 106 5565 232 10182 391405 Rata-Rata 52,50 2,19 96,06 3692,50
Data  stok  beras  merek  Lahap  Biasa  selama  2 tahun  terakhir  dari  minggu  ke  1  sampai  ke  106 menghasilkan ∑ 𝑥 = 5565,    ∑ 𝑦 = 232,    ∑ 𝑥𝑦 = 10182,    ∑ 𝑥 2 = 391405, sehingga  menghasilkan persamaan :
106𝑎 + 5565𝑏 = 232 5565𝑎 + 391405𝑏 = 10182
Persamaan tersebut kemudian diselesaikan dengan  melakukan  operasi  eliminasi  sehingga menghasilkan:
𝑎 = 343,8565 106 = 3,2439 𝑏 = 3996 −198485 = −0,0201
Nilai 𝑎 dan 𝑏 yang telah didapat, dimasukkan ke persamaan 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 .  Sehingga,  didapat  hasil prediksi  stok  beras  merek  Koi  menggunakan Trend Moment seperti pada tabel berikut.
Tabel 8. Perhitungan Prediksi Stok Beras Lahap
Biasa tahun 2020-2021 Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐 𝒀  = 𝒂 + 𝒃𝒙 Jan
2020
1 0 4 0 0 3 2 1 4 4 1 3 3 2 4 8 4 3 4 3 3 9 9 3
.... .... .... .... .... .... ....
Des 2021 1 101 2 202 10201 1 2
102 2 204 10404 1 3 103 1 103 10609 1 4
104 1 104 10816
1 5 105 1 105 11025
1 Ʃ 106 5565 232 10182 391405 232 Rata-Rata 52,50 2,19 96,06 3692,50 2,19

## Gambar 8. Grafik Penjualan dan Prediksi Beras Lahap Biasa
4.4. Perhitungan Trend  Moment Merek  Beras
Bang Toyib
Langkah pertama yang harus dilakukan sebelum melakukan perhitungan yaitu memasukkan data actual yang  sudah  tertera  pada  tabel  1  dan  2.  Selanjutnya yaitu  menentukan  nilai  dari 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2 yang tertera pada tabel 9 berikut.
Tabel 9. Hasil Perhitungan 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2
Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐 Jan
2020
1 0 8 0 0 2 1 6 6 1 3 2 7 14 4 4 3 5 15
9 .... .... .... ....
.... .... Des 2021 1 101 8 808 10201 2 102 7 714 10404 3 103 4 412 10609 4 104 4 416 10816 5 105 4 420 11025 Ʃ 106 5565 597 30810 391405 Rata-Rata 52,50 5,63 290,66 3692,50
Data stok beras merek Bang Toyib selama 2 tahun terakhir dari minggu ke 1 sampai ke 106 menghasilkan ∑ 𝑥 = 5565,    ∑ 𝑦 = 597,    ∑ 𝑥𝑦 = 30810,    ∑ 𝑥 2 = 391405, sehingga menghasilkan persamaan : 106𝑎 + 5565𝑏 = 597 5565𝑎 + 391405𝑏 = 30810
Persamaan tersebut kemudian diselesaikan dengan  melakukan  operasi  eliminasi  sehingga menghasilkan:
𝑎 = 627,051
106 = 5,9156
𝑏 = 1065 −198485 = −0,0054
Nilai 𝑎 dan 𝑏 yang telah didapat, dimasukkan ke persamaan 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 .  Sehingga,  didapat  hasil prediksi  stok  beras  merek  Koi  menggunakan Trend Moment seperti pada tabel berikut.
Tabel 10. Perhitungan Prediksi Stok Beras Bang Toyib tahun 2020-2021 Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐 𝒀  = 𝒂 + 𝒃𝒙 Jan 2020 1 0 8 0 0 6 2 1 6 6 1 6 3 2 7 14 4 6 4 3 5 15 9
6 .... .... .... .... .... .... .... Des 2021 1 101 8 808 10201 5 2 102 7 714 10404 5 3 103 4 412 10609 5 4 104 4 416 10816 5 5 105 4 420 11025 5 Ʃ 106 5565 597 30810 391405 597 Rata-Rata 52,50 5,63 290,66 3692,50 5,63
Gambar 9. Grafik Penjualan dan Prediksi Beras Bang Toyib
4.5. Perhitungan Trend  Moment Merek  Beras Stroberri
Langkah pertama yang harus dilakukan sebelum melakukan perhitungan yaitu memasukkan data actual yang  sudah  tertera  pada  tabel  1  dan  2.  Selanjutnya yaitu  menentukan  nilai  dari 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2 yang tertera pada tabel 11 berikut.
Tabel 11. Hasil Perhitungan 𝑥 2 , 𝑥𝑦, ∑ 𝑦, ∑ 𝑥𝑦 , ∑ 𝑥 2
Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐
Jan 2020 1 0 5 0 0 2 1
4 4 1 3 2
3 6 4 4 3
3 9 9 .... .... .... ....
.... .... Des 2021 1 101 3 303
10201 2 102 3 306 10404 3 103 2 206 10609 4 104 1 104 10816 5 105 1 105 11025 Ʃ 106 5565 314 14510 391405 Rata-Rata 52,50 2,96 136,89 3692,50
Data stok  beras  merek  Stroberri  selama 2 tahun terakhir dari minggu ke 1 sampai ke 106 menghasilkan ∑ 𝑥 = 5565,    ∑ 𝑦 = 314,    ∑ 𝑥𝑦 = 14510,    ∑ 𝑥 2 = 391405, sehingga menghasilkan persamaan :
106𝑎 + 5565𝑏 = 314 4556𝑎 + 391405𝑏 = 14510
Persamaan tersebut kemudian diselesaikan dengan  melakukan  operasi  eliminasi  sehingga menghasilkan:
𝑎 = 424,7435
106 = 4,0070 𝑏 = 3950 −198485 = −0,0199
Nilai 𝑎 dan 𝑏 yang telah didapat, dimasukkan ke persamaan 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 .  Sehingga,  didapat  hasil prediksi  stok  beras  merek  Koi  menggunakan Trend Moment seperti pada tabel berikut.
Tabel 12. Perhitungan Prediksi Stok Beras Stroberri tahun 2020-2021 Bulan Minggu ke- 𝒙 𝒚 𝒙𝒚 𝒙 𝟐 𝒀  = 𝒂 + 𝒃𝒙 Jan 2020
1 0 5 0 0 4 2 1 4 4 1 4 3 2 3 6 4 4 4 3 3 9 9 4
.... .... .... .... .... .... ....
Des 2021 1 101 3 303 10201
2 2 102 3 306 10404 2
3 103 2 206 10609 2 4
104 1 104 10816 2 5 105 1 105 11025 2 Ʃ 106 5565 314 14510 391405 314 Rata-Rata 52,50 2,96 136,89 3692,50 2,96
Gambar 10. Grafik Penjualan dan Prediksi Beras Stroberri

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  bisa  diambil  dari  pengerjaan penelitian  mulai awal  hingga selesai  yaitu  Penerapan Metode Trend  Moment dalam forecasting penjualan beras  di  Toko  Sejahtera Mart dilakukan  dalam beberapa tahap yaitu menentukan a dan b dengan cara eliminasi, kemudian menentukan nilai prediksi dengan rumus yang sudah dijelaskan, tahap yang terakhir yaitu menghitung  nilai  eror  dari  penerapan  metode trend moment .
Sedangkan saran dari penelitian  yang dilakukan yaitu  Pada  aplikasi  peramalan  ini  bisa  dilengkapi dengan  menggunakan  metode-metode  peramalan lainnya,  dan  juga  bisa  menggunakan  bahasa pemrograman  lainnya  karena  kemungkinan  ada metode peramalan atau bahasa pemrograman  lainnya yang  lebih  cocok  untuk  diterapkan  pada  aplikasi  ini serta perlu adanya penambahan data penjualan secara
berkala  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Solikin,  I.,  &  Hardini,  S.  (2019).  Aplikasi Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average  (WMA)  pada Metrojaya Komputer. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 4 (2), 100–105.
https://doi.org/10.30591/jpit.v4i2.1373
[2] Ilyas,  Marisa,  F.,  &  Purnomo,  D.    (2018). Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas Widyagama  Malang.  Journal  of  Information Technology and Computer Science
(JOINTECS), 3 (2), 69-74.
https://doi.org/10.31328/jointecs.v3i2.785.
[3] Purnomo,  E.,  Najib,  A.,  &  Nyura,  Y.  (2018). Penerapan  Metode Trend  Moment untuk Forecasting Penjualan  Barang  di  Indomaret. Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 3 No. 1 , 98-102.
[4] Niswatin,  R.  K.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan  Peramalan  Produksi  Air  Minum Menggunakan  Metode Trend  Moment . Jurnal
Simetris, 6 No. 2 , 337-344.
[5] Safitri,  A.  N.,  &  Sianturi,  F.  A.  (2021, September-Maret). Analisa Metode  Trend Moment  Untuk  Peramalan  Penjualan  Stok Barang  Pada  Toko  Sun  Oleh-Oleh. JIKOMSI
(Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi), 3 No.3 , 91-102.
[6] Safitri, A. N., & Sianturi, F. A. (2021, September- Maret).  Analisa  Metode  Trend  Moment  Untuk
Peramalan Penjualan Stok Barang Pada Toko Sun Oleh-Oleh. JIKOMSI (Jurnal Ilmu Komputer dan
Sistem Informasi), 3 No.3 , 91-102.
[7] Alfarisi, S. (2017). Sistem Prediksi Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing. Journal  of  Applied  Business  and Economics , 4 (1), 80–95.
[8] Panday,  R.,  &  Lestari,  D.  P.  (2020). Analisis Forecasting  Jumlah  Wisatawan  Mancanegara Di  Provinsi  Bali  Dengan  Metode  Least  Square . January , 1–11.
[9] Nasution,  A.  H.,  dan  Prasetyawan,  Y.  (2008). Perencanaan  dan  Pengendalian  Produksi.  Edisi Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[10] Kustiawan, F. R., & Hudori. (2017). Forecasting Jumlah  Wisatawan  Di  Taman  Wisata  Alam Kawah  Ijen  Dengan  Metode  Exponential Smoothing Berbantu Zaitun Time Series. Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika , I (1), 36–
49.
[11] Nafarin,  M.  (2000).  Penganggaran  Perusahaan. Edisi 1, Salemba Empat, Jakarta.