## PERAMALAN PENJUALAN SEMBAKO DI TOKO MARKAS JAJANKU MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE BERBASIS WEB
Sena Adi Pratama, Febriana Santi Wahyuni, Mira Orisa Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918002@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Sembako  merupakan  singkatan  dari  sembilan  bahan  pokok  yang  merupakan  kebutuhan  penting  dalam kehidupan masyarakat. Selain itu, kebutuhan masyarakat dapat terpengaruh secara signifikan jika sembako tidak tersedia, karena sembako adalah kebutuhan esensial yang harus tersedia dipasar untuk memenuhi kehidupan sehari hari.  "Markas  Jajanku"  adalah  sebuah  toko  distributor  sembako  yang  menjual  beragam  jenis  produk  sembako seperti  beras,  minyak  goreng, telur  gula  susu,  dan  makanan  ringan  yang  merupakan  produk  produk  seringkali diminati oleh masyarakat. Adapun permasalahan yang diambil peneliti pada saat proses memprediksi stok masih menggunakan  cara  manual  melalui  pencatatan  buku  tanpa  ada  sistem  perhitungan  yang  jelas.  Tujuan  dari penelitian  ini  merancang  sebuah  website  peramalan  menggunakan  metode  Single  Moving  Average  untuk membantu  mengambil  keputusan  yang  strategis  dalam  perencanaan  stok  persediaan  sembako.  Dalam  metode penelitan ini dilakukan dengan mengumpulkan sejumlah data, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian sistem. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan peneliti menggunakan barang beras lahap sebagai pengujian. Diketahui hasil prediksi bulan Agustus 2023, tercatat sebesar 78.9 kg dengan tingkat kesalahan persentase MAPE sebesar  21.1%.  Dengan  tingkat  akurasi  peramalan  sebesar  78.9  kg,  dapat  disimpulkan  bahwa  apabila  rata-rata persentase kesalahan MAPE melebihi 50%, maka model peramalan secara umum dianggap akurat.
Kata kunci : Peramalan, Single Moving Average, Web

## 1. PENDAHULUAN
Sembako  merupakan  singkatan  dari  sembilan bahan  pokok  yang  mencangkup  berbagai  macam makanan  dan  minuman  yang  memilik  peran  penting dalam kehidupan masyarakat secara umum. Kehidupan  masyarakat  dapat  terpengaruh  secara signifikan,  jika  sembako  tidak  tersedia,  karena sembako  adalah  kebutuhan  esensial  yang  harus tersedia  dipasar  untuk  memenuhi  kebutuhan  sehari hari.  [1]
“Markas  Jajanku”  adalah  salah  satu  toko distributor  sembako  yang  menjual  beragam  jenis produk  sembako  seperti  beras,  minyak  goreng,  telur gula  susu,  dan  makanan  ringan,  yang  merupakan produk  produk  yang  seringakali  diminati  oleh masyarakat.  Toko  Markas  Jajanku  bertempat  di  Jln. Kol Sugiono VF/55 Rt: 011 Rw: 003/Mergosono, Kota Malang.  Berdasarkan  wawancara  kepada  AS  selaku pemilik toko diketahui bahwa selama ini pengambilan stok sembako ke produsen, sebelum proses pengambilan  barang.  AS  harus  melakukan  estimasi terlebih dahulu untuk menentukan jumlah barang yang perlu disimpan sebagai stok persediaan di toko.
Permasalahan  yang  diambil  peneliti  pada  saat proses  memprediksi  stok  masih  menggunakan  cara manual  melalui  pencatatan  buku  tanpa  ada  sistem perhitungan  yang  jelas.  Terkadang  AS  sedikit mengambil stok padahal kebutuhan konsumen waktu itu  sedang  meningkat  serta  juga  terlalu  banyak mengambil stok padahal permintaan konsumen sedang menurun. Jumlah penjualan sembako setiap bulannya juga  tidak  menentu  sehingga  sulit  diprediksi.  Oleh karena itu peneliti akan membantu dengan merancang
sebuah  website  peramalan  menggunakan  metode Single  Moving  Average .  Salah  satunya  dengan  cara melakukan  prediksi  persediaan  stok  barang  untuk proses kedepannya, sehingga dapat mudah mengetahui berapa stok persediaan sembako yang harus disediakan periode  berikutnya  agar  tidak  terjadi  kekurangan maupun kelebihan persediaan. [3]
Metode Single Moving Average dapat memprediksi  dalam  mengambil  keputusan  yang strategis, seperti perencanaan produksi atau perencanaan  stok  persediaan  barang.  Dalam  konteks ini  AS.  terlebih  dahulu  mengumpulkan  data  historis penjualan  atau  pengambilan  stok  beras,  minyak goreng,  gula,  telur,  susu,  dan  lain  lain.  Data  ini kemudian akan digunakan untuk menghitung rata-rata persediaan  untuk  masing-masing  produk.  Hasil perhitungan ini dapat membantu AS dalam memprediksi  berapa  banyak  stok  yang  harus  diambil dari  produsen.  Metode Single  Moving  Average dianggap  sesuai untuk digunakan dalam analisis  data yang  mengalami  perubahan  seiring  waktu,  sesuai dengan kebutuhan persediaan. [4]
Perancangan  website  peramalan  penjualan sembako  yang  akan  dipersiapkan  terdapat  beberapa tools tools diantaranya meliputi bahasa pemrograman yang  akan  digunakan  menggunakan  PHP,  database yang digunakan MySQL, Visual Studio sebagai Teks Editor,  kemudian  terdapat  fungsi  menu  meliputi transaksi  pembelian  dan  penjualan,  cetak  nota,  hasil laporan  transaksi,  laporan  profit,  dan  proses peramalan. [5]
Berdasarkan pemaparan diatas diketahui. bahwa toko  belum  melaksanakan  peramalan  stok  barang
secara  terkomputerisasi.  Oleh  karena  itu,  penulis tergagas  untuk  membuat  sebuah  program  bantu berbasis  web  menggunakan  metode  Single  Moving Average,  sehingga  dapat  meningkatkan  efisiensi perencanaan stok persediaan sembako serta mengurangi  risiko  kekurangan  atau  kelebihan persediaan barang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Noval  (2017)  dalam  penelitiannya berjudul "Peramalan Stok Penjualan Sembako Di UD. BIMA Dengan Metode Double Exponential Smoothing," menyatakan bahwa dengan menggunakan  aplikasi  ini,  pemilik  UD  BIMA  akan lebih mudah dalam menentukan jumlah stok penjualan yang akan dibeli oleh konsumen setiap bulan.  [1]
Menurut Susilawati (2018) dalam penelitian yang berjudul "Penerapan Metode Single Moving  Average Untuk  Memprediksi  Penjualan  Pada  Aby  Manyu Cell,"  menyatakan  bahwa  merancang  penjualan handphone  menggunakan  metode  Single  Moving Average dapat mengatasi berbagai permasalahan yang ada pada counter ini. Hal ini akan berkontribusi pada terciptanya  kegiatan  yang  lebih  efektif  dan  efisien dalam mendukung aktivitas pada counter tersebut. [2]
Menurut
Purnamasari (2019) dalam penelitiannya  yang  berjudul  "Implementasi  Metode Single  Moving  Average  Untuk  Prediksi  Stok Produsen,"  Purnamasari  (2019)  menyatakan  bahwa UMKM  yang  memproduksi  keripik  pisang  beraneka rasa,  yaitu UMKM  Keripik "Ngangeni,"  menghadapi tantangan dalam mengatur stok harian mereka. Mereka secara manual menentukan jumlah produksi berdasarkan  kapasitas  produksi  mereka  dan  jumlah karyawan  yang  tersedia.  Hal  ini  mengakibatkan beberapa  kali  kekurangan  stok  saat  permintaan pembeli  meningkat.  Oleh  karena  itu,  metode Single Moving Average (SMA) digunakan untuk memprediksi  stok  produsen,  karena  metode  ini memiliki keunggulan dalam perhitungan rata-rata dan tidak memerlukan pembobotan. [3]
Menurut  Putri  (2020)  dalam  penelitiannya  yang berjudul “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk  Peramalan  Harga  Cabai  Rawit  Hijau” menyatakan bahwa Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan  metode  Single  Moving  Average dengan  ordo  yang  berbeda.  Pada  metode  Single Moving Average dengan ordo 10, ditemukan hasil ET sebesar  199.600,  MSE  sebesar  7.677,  dan  RMSE sebesar  14.12799.  Sementara  pada  metode  Single Moving  Average  dengan  ordo  5,  hasilnya  adalah  ET sebesar  118.200,  MSE  sebesar  3.813,  dan  RMSE sebesar  10.87198.  Dari  perbandingan  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  dalam  peramalan  harga  cabai  di Kota  Semarang,  metode  Single  Moving  Average dengan  ordo  5  lebih  efektif  daripada  metode  Single Moving Average dengan ordo 10. [4]
Menurut  Astuti  (2019)  dalam  penelitian  yang berjudul "Penerapan Metode Single Moving  Average
untuk  Meramalkan  Penjualan  Mainan Anak," menyatakan  bahwa  dengan  menggunakan  metode Single  Moving  Average  untuk  menganalisis  data penjualan puzzle  jeruk dari Januari 2018  hingga Juni 2019,  dengan  menggunakan  nilai  pergerakan  6,  7,  8, dan  9  sebagai  data  dasar  untuk  perhitungan  dalam metode  SMA.  Hasil  akhir  diperoleh  setelah  melalui serangkaian  perhitungan  prediksi  dan  perhitungan kesalahan.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  nilai pergerakan  9  memberikan  hasil  yang  akurat,  dengan tingkat  kesalahan  yang  paling  rendah.  Hasil  tersebut mencakup  Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  sebesar 4,23457,  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) sebesar  4,2638,  dan  Mean  Squared  Error  (MSE) sebesar  30,166.  Dengan  menggunakan  metode  ini, diperkirakan  bahwa  penjualan  puzzle  jeruk  akan mencapai 96 unit pada bulan Juli 2019. [5]

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  ekstraksi informasi dari basis data besar dengan memanfaatkan teknik  statistik,  matematika,  dan  kecerdasan  buatan. Tujuannya  adalah  untuk  mengidentifikasi  informasi yang  memiliki  nilai tambah. Data mining  melibatkan analisis  data  dengan  tujuan  menemukan  pola  dan hubungan dalam data yang digunakan untuk membuat prediksi atau peramalan yang akurat. [1]

## 2.3. Forecasting
Forecasting atau peramalan adalah suatu metode prediksi yang menggunakan data historis sebagai input utama  untuk  meramalkan  tren  yang  akan  datang. Tujuan  peramalan  adalah  untuk  mengantisipasi pengeluaran  di  masa  yang  akan  datang  dan menentukan  bagaimana  alokasi  anggaran  persediaan sebaiknya dilakukan. Penggunaan peramalan biasanya sesuai  ketika  ada  data  historis  yang  tersedia,  data tersebut  dapat  diukur  dalam  bentuk  angka,  dan diasumsikan  bahwa  beberapa  pola  di  masa  lalu kemudian akan berlanjut ke masa depan.  [8]

## 2.4. Metode Single Moving Average
Metode Single  Moving  Average (SMA)  adalah salah  satu  metode  dengan  mengumpulkan  sejumlah pengamatan,  menghitung  rata-ratanya,  dan  kemudian menggunakan nilai rata-rata tersebut sebagai prediksi. [9]
𝐹 𝑡+1 = 𝑥 𝑡 + 𝑥 𝑡−2 + ⋯ 𝑥 𝑡−𝑛+1 𝑛 (1)
Keterangan : Ft+1  = Hasil ramalan pada periode ke t+1 Xt      =  Data aktual pada periode t n        =  Jumlah periode yang ditentukan
3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Sistem

## Gambar 1. Flowchart sistem
Pada  gambar  1  merupakan  flowchart  sistem, Pada  saat  hendak  mengakses  sistem  admin  harus melakukan  login  dengan  memasukan  username  dan password  terlebih  dahulu.  Jika  admin  lupa  password atau ingin  mengganti password maka dapat menekan menu  lupa  password?  kamudian  akan  diarahkan  ke dalam halaman reseti. Jika selesai sistem akan kembali lagi  ke  halaman  login,  kemudian  jika  tidak  admin dapat langsung menekan menu login, setelah itu sistem langsung  mengarahkan  kedalam  halaman  dashboard, yang  mana  admin  dapat  melakukan  pengolahan  data pada data barang dan supplier, data pembelian dan data penjualan.  kemudian  pada  data  laporan  dapat mengetahui  riwayat  hasil  transaksi  serta  mengetahui laporan  profit  atau  rugi  laba.  Jika  admin  hendak melakukan  cetak  nota  admin  dapat  menekan  fitur menu cetak nota bukti pembelian dan cetak nota bukti penjualan,  maka  sistem  akan  mengarahkan  ke  dalam tampilan nota laporan sesuai dengan halaman tersebut, jika  tidak  admin  dapat  menuju  halaman  selanjutnya. Setelah  itu  jika  ingin  melakukan  peramalan  dapat menuju  menu  peramalan,  kemudian  sistem  akan menampilkan  hasil  dari  peramalan  tersebut.  apabila ingin  mencetak  laporan  hasil  peramalan,  maka  bisa menekan  menu  cetak  PDF,  kemudian  sistem  akan mengarahkan  tampilan  hasil  peramalan  berupa  file PDF.  jika  hendak  keluar  dari  aplikasi  maka  dapat menekan menu logout.

## 3.2. Struktur Menu
Gambar 2. Struktur menu
Pada  gambar  2  diatas  menggambarkan  stuktur menu  dari  admin . Pada  bagian  awal  yakni  saat melakukan login ,  Selanjutnya  dilakukan  pengecekan terhadap username dan password .  Jika username dan password benar  maka  akan  diarahkan  pada  halaman dashboard , jika tidak maka akan kembali pada halaman login ,  Selanjutnya  admin  dapat  mengelola  data user yakni  melakukan  penambahan,  pengubahan  dan penghapusan data demikian juga yang terdapat pada data barang  dan  data  penjualan.  Selanjutnya  admin  dapat melihat data penjualan yang telah diverifikasi oleh user, setelah  itu  admin  dapat  melakukan  peramalan  dan melihat hasil peramalan.

## 3.3. Perhitungan
Berikut  adalah  langkah-langkah  perhitungan metode Single Moving Average sebagai berikut :
1. Menentukan jumlah periode Tabel 1. Jumlah periode Kode Bulan Tahun 1 Februari 2021 2 Maret 2021 3 April 2021 4 Mei 2021 5 Juni 2021 6 Juli 2021 7 Agustus 2021 8 September 2021 9 Oktober 2021 10 November 2021 11 Desember 2021 12 Januari 2022 13 Februari 2022 14 Maret 2022 15 April 2022 16 Mei 2022 17 Juni 2022 18 Juli 2022 19 Agustus 2022 20 September 2022 21 Oktober 2022 22 November 2022 23 Desember 2022 24 Januari 2023 25 Februari 2023 26 Maret 2023 27 April 2023 28 Mei 2023 29 Juni 2023 30 Juli 2023
Pada  table  1  merupakan  langkah  pertama menetukan  jumlah  periode  yang  digunakan  untuk melakukan  perhitungan  metode  Single  Moving Average.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  periode  3 tahun dari bulan Februari 2021 - Juli 2023.

## 2. Mengumpulkan data historis
Tabel 2. Data Historis Bulan Tahun Penjualan Februari 2021 7 Maret 2021 9 April 2021 5 Mei 2021 9 Juni 2021 9 Juli 2021 10 Agustus 2021 7 September 2021 8 Oktober 2021 9 November 2021 5 Desember 2021 9 Januari 2022 6 Februari 2022 9 Maret 2022 8 April 2022 8 Mei 2022 7 Juni 2022 10 Juli 2022 11 Agustus 2022 10 September 2022 9 Oktober 2022 8 November 2022 5 Desember 2022 7 Januari 2023 11 Februari 2023 7 Maret 2023 9 April 2023 7 Mei 2023 9 Juni 2023 8 Juli 2023 7
Pada  table  2  merupakan  langkah  kedua mengumpulkan  data  historis,  barang  yang  akan digunakan adalah data penjualan beras lahap premium sebagai pengujian.

## 3. Menghitung nilai rata rata
Tabel 3. Perhitungan nilai rata rata Bulan Tahun Prediksi MAPE Februari 2021 - - Maret 2021 - - April 2021 - - Mei 2021 - - Juni 2021 - - Juli 2021 - - Agustus 2021 - - September 2021 - - Oktober 2021 - - November 2021 - - Desember 2021 - - Januari 2022 - - Februari 2022 - - Maret 2022 - -
Bulan Tahun Prediksi MAPE April 2022 - - Mei 2022 - - Juni 2022 118.43 21.1 Juli 2022 8.38 23.82 Agustus 2022 9.53 4.7 September 2022 9.43 4.78 Oktober 2022 9.8 22.5 November 2022 8.73 74.6 Desember 2022 8.42 20.29 Januari 2023 9.05 17.73 Februari 2023 8.91 27.29 Maret 2023 8.56 4.89 April 2023 7.55 7.86 Mei 2023 7.4 17.78 Juni 2023 7.25 9.38 Juli 2023 6.93 15.5
Pada  table  3  merupakan  langkah  ketiga melakukan  perhitungan  nilai  rata  rata  Single  Moving Average. Berdasarkan data peramalan penjualan beras lahap pada bulan Juni 2022 menggunakan nilai alpha 0,2 - 0,9 diperoleh dengan hasil : Peramalan Juni 2022 = (7 + 9 + 5 + 9 + 9 + 10 + 7 + 8 + 9 + 5 + 9 + 6 + 9 + 8 + 8 + 7) / 16 = 118.43 kg

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login

## Gambar 3. Halaman login
Pada  gambar  3  menunjukkan  bahwa  jika username  dan  password telah  terdaftar,  pengguna dapat mengakses sistem kemudian akan diarahkan ke halaman dashboard.

## 4.2. Halaman Dashboard
Gambar 4. Halaman dashboard
Pada  gambar  4  menampilkan  infotmasi  tentang profile toko dan terdapat menu pilihan seperti beranda, data  barang,  data  supplier,  data  pembelian,  data
penjualan,  laporan  pembelian,  laporan  penjualan, laporan proft dan peramalan,

## 4.3. Halaman Data Barang
Gambar 5. Halaman data barang
Pada  gambar  5  menampilkan  halaman  data barang  terdapat  table  yang  berisi  kode  dan  nama barang. Pada halaman ini pengguna dapat menambahkan data, ubah data, dan hapus data

## 4.4. Halaman Data Pembelian
Gambar 6. Halaman data pembelian
Pada  gambar  6  merupakan  halaman  data pembelian  dimana  terdapat  data  berupa  kode pembelian, nama barang, supplier, bulan, tahun, harga beli, dan pembelian Pada halaman ini pengguna dapat menambahkan data, ubah data, dan hapus data

## 4.5. Halaman Data Penjualan
Gambar 7. Halaman data penjualan
Pada  gambar  7  merupakan  tampilan  halaman penjualan  menampilkan  halaman  transaksi  laporan pembelian pada website dimana terdapat data berupa kode pembelian, nama barang, supplier, bulan, tahun, harga  beli,  pembelian,  dan  total . Pada  halaman  ini pengguna dapat mencetak nota pembelian yang sudah inputkan.  Pada  halaman  ini  pengguna  dapat melakukan tambah data, update data, dan delete data

## 4.6. Halaman Peramalan
Gambar 8. Halaman peramalan
Pada  gambar  8  menunjukan  tampilan  halaman peramalan  dimana  terdapat  data  berupa  penjualan, nilai/m,  dan  periode.  Pada  halaman  ini  merupakan proses peramalan dari hasil pada data penjualan barang

## 4.7. Halaman Hasil Peramalan
Gambar 9. Halaman hasil peramalan
Pada  gambar  9  merupakan  tampilan  halaman hasil  peramalan  yang  berisi  tentang  hasil  peramalan Pada  halaman  ini  dapat  melihat  riwayat  hasil peramalan  dari  penjualan  barang  yang  telah  diplih selama 3 periode.

## 4.8. Pengujian Fungsionalitas Blackbox

## Tabel 4. Pengujian Fungsionalitas Blackbox
Unit Aktivitas pengujian Relasi yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan Login Lupa Password? Username =” ” Password = “ ” Sistem mengarahkan ke halaman reset jika menekan menu “Lupa Password?” Valid Login Memasukan usename dan passwordr salah Username =”11” Password =”1234” Sistem menolak akses dan kembali pada halaman login Valid
Unit Aktivitas pengujian Relasi yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan Login Memasukan username dan password benar Username =” admin ” Password =”admin” Sistem menerima langsung diarahkan ke halaman dashboard Valid Data barang, data supplier, data pembelian, dan data penjualan Melakukan penambahan data kosong Field pada form tidak diisi Menampilkan notifikasi error dan kembali ke form Valid Data barang, data supplier, data pembelian, dan data penjualan Melakukan penambahan data yang salah Field pada form diisi dengan data yang tidak sesuai Menampilkan notifikasi error dan kembali ke form Valid Data barang, data supplier, data pembelian, dan data penjualan Melakukan penambahan data yang benar Field pada form diisi dengan data yang sesuai Sistem menerima penambahan data ke database Valid Laporan Pembelian Melakukan pencetakan nota dari hasil transaksi pembelian Menekan fitur menu cetak nota pada form Menampilkan nota bukti pembelian Valid Laporan Penjualan Melakukan pencetakan nota dari hasil transaksi penjualan Menekan fitur menu cetak nota pada form Menampilkan nota bukti penjualan Valid Proses Peramalan Melakukan perhitungan dengan nilai alpha yang sesuai Field diisi dengan Nilai/m= nilai alpha 0,2 – 0,9 Menampilkan hasil perhitungan Valid Hasil Peramalan Melakukan pencetakan PDF dari hasil perhitungan peramalan Menekan fitur menu pdf pada form Menampilkan PDF hasil peramalan Valid
Berdasarkan  table  4.  Pada  pengujian  fungsional menggunakan metode pengujian Blackbox. Pengujian Blackbox merupakan  pengujian  perangkat  lunak  dari segi  spesifikasi  fungsional  tanpa  menguji  desain  dan kode program dimaksudkan untuk mengetahui apakah fungsi-fungsi,  masukan  dan  keluaran  dari  perangkat lunak sesuai dengan apa yang dibutuhkan

## 4.9. Pengujian user

## Tabel 5. Pengujian User
No. Pertanyaan Jawaban SS S TS 1. Website peramalan penjualan sembako menggunakan metode Single Moving Average mudah digunakan. 3 4 0 2. Website peramalan penjualan sembako dengan metode Single Moving Average dalam penyajian informasinya mudah dipahami. 4 3 0 3. Fitur dari website peramalan penjualan sembako menggunakan metode Single Moving Average berjalan dengan baik. 2 4 1 4. Proses perhitungan metode Single Moving Average dapat berjalan dengan baik. 4 3 0 5 Tampilan website terlihat menarik. 5 1 1 Keterangan:
SS = Sangat Setuju S   = Setuju TS = Tidak Setuju
Berdasarkan  tabel  5.  Hasil  dari  pengujian user dapat  diketahui  bahwa  pengujian  yang  ditujukan kepada  7  responden  menyatakan  Sangat  Setuju menunjukan persentase sebesar 42,9 %, Setuju  dengan persentase 57,1%, dan Tidak Setuju dengan persentase 14,3%,  maka  dapat  disimpulkan  website  sistem peramalan  penjualan  sembako  menggunakan  metode Single  Moving  Average  sesuai  dengan  harapan pengguna dan dapat dipergunakan sebagai acuan untuk peramalan  di  toko  Markas  Jajanku  berdasarkan  user yang menyatakan setuju dengan persentase terbanyak yaitu 57,1%.

## 4.10. Pengujian browser

## Tabel 6. Pengujian Browser
Fungsi Browser Google Chrome Mozila Firefox Microsoft edge Login √ √ √ Halaman Registrasi √ √ √ Halaman Dashboard √ √ √ Data Barang Tambah Barang √ √ √ Edit Data Barang √ √ √ Hapus Data Barang √ √ √ Data Supplier Tambah Supplier √ √ √ Edit Data Supplier √ √ √ Data Pembelian Tambah Pembelian √ √ √ Edit Data Pembelian √ √ √ Hapus Data Pembelian √ √ √ Data Penjualan
Fungsi Browser Google Chrome Mozila Firefox Microsoft edge Tambah Penjualan √ √ √ Edit Data Penjualan √ √ √ Laporan Pembelian Hasil Transaksi Pembelian √ √ √ Cetak Nota Bukti Transaksi Pembelian √ √ √ Laporan Penjualan Hasil Transaksi Penjualan √ √ √ Cetak Nota Bukti Transaksi Penjualan √ √ √ Laporan Profit Hasil Transaksi Pembelian dan Penjualan √ √ √ Peramalan Input Barang √ √ √ Input Nilai Alpha √ √ √ Pilih Periode √ √ √ Hasil Peramalan √ √ √ Cetak Peramalan √ √ √
Keterangan : √ : Berjalan sesuai sistem X : Tidak berjalan sesuai sistem
Berdasarkan  table  6.  Hasil  pengujian  browser yang telah dilakukan system berjalan dengan baik pada browser Mozila  Firefox , Google  Chrome dan Edge . Seluruh  fitur  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  benar apabila  terjadi  error  sistem  akan  menampilkan notifikasi error

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Menurut  hasil  kesimpulan  yang  diperoleh  dari pengujian  yang  dilakukan.  Pada  penilitian  ini menghasilkan  sebuah  website yang  sudah  berjalan dengan baik terdapat beberapa pengujian fungsionalitas  yang  sudah  dilakukan  yaitu  pengujian metode,  user  dan  browser,  sehingga  dengan  program bantu  ini  diharapkan  dapat  membantu  pemilik  toko Markas  Jajanku  dalam  megatasi  peningkatan  dan penurunan  stok  persediaan  sesuai  dengan  kebutuhan pada  periode  selanjutnya,  Saran  yang  didapat  pada penelitian ini dapat dikembangkan dengan menggunakan  metode  peramalan  lain  seperti Double Exponential Smoothing. untuk pengembangan kedepan  diharapkan forecasting nya  dapat  dilakukan menggunakan  data  transaksi  dengan  menambahkan menu pembayaran

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   N.  Kurnia,  “Penerapan  Peramalan  Penjualan Sembako Menggunakan Metode Single Moving Average  (Studi  Kasus  Toko  Kelontong  Dedeh Retail),” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 17, pp. 307–316, 2022.
[2]  Y.  Astuti,  B.  Novianti,  T.  Hidayat,  and  D. Maulina,  “Penerapan  Metode  Single  Moving Average  Untuk  Peramalan  Penjuaan  Mainan Anak,” Semin.  Nas.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. Sensitif , vol. 4, no. July, p. 255, 2019.
[3]   J. Penerapan, K. Buatan, K. R. Liyadi, H. Pratiwi, P. Aditya, and M. I. Sa’ad, “Penerapan Metode Single  Moving  Average  Dalam  Peramalan Persediaan  Bahan  Pangan,” Brahmana    J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 4, no. 1, pp. 72–80, 2022,
[4]  P.  Meilina,  “Penerapan  Data  Mining  dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Decision Tree dan  Regresi,” J.  Teknol.  Univ.  Muhammadiyah Jakarta , vol. 7, no. 1, pp. 11–20, 2015.
[5]  N.  S.  A.  Pradana,  “Peramalan  Stok  Penjualan Sembako  di  UD.  Bima  dengan  Metode  Double Exponential  Smoothing,”  no.  12  10651098, 2016.
[6]  Purnamasari,  E.  R.  Arumi,  and  A.  Primadewi, “Implementasi  Metode  Single  Moving  Average Untuk  Prediksi  Stok  Produsen,” JURIKOM (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  5,  p.  1495, 2022,
[7]  A.  N.  Putri  and  A.  K.  Wardhani,  “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan  Harga  Cabai  Rawit  Hijau,” Indones. J. Technol. Informatics Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 37– 40, 2020,
[8]  D.  Susilawati,  N.  Setiawan,  I.  Yulianti,  and  D. Prayudi,  “Penerapan  Metode  Single  Moving Average  untuk  Prediksi  Penjualan  Pada  Aby Manyu Cell,” Swabumi , vol. 6, no. 1, pp. 78–84, 2018.
[9]  Y.  Trimarsiah  and  M.  Arafat,  “Analisis  dan Perancangan  Website  sebagai  Sarana  Informasi pada  Lembaga  Bahasa  Kewirausahaan  dan Komputer Akmi Baturaja,” J. Ilm. MATRIK , vol. 19, no. 1, pp. 1–10, 2017.
[10]  H.  Widyatmoko,  A.  Setiawan  Honggowibowo, and N. C. Dewi Retnowati, “Implementasi Data Mining  Untuk  Meramalkan  Penjualan  Di Minimarket  Idola  Jl  Pati-Tambakromo  Series,” Compiler , vol. 1, no. 2, pp. 29–37, 2012.