## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 80 − 87 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1499

## Penerapan Metode Double Moving Average Dalam Peramalan Permintaan Produk Beras
Riska Ikhwani * , Yessica Siagian, Nasrun Marpaung
Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal, Kisaran, Indonesia Email: 1 riskahutagalung93@gmail.com, 2 yessica.cyg123@gmail.com, 3 nasrunavara@gmail.com Email Penulis Korespondensi: riskahutagalung93@gmail.com Submitted: 11/04/2022 ; Accepted: 17/04/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− UD.  Putra  Tunggal  merupakan  salah  satu  usaha  dagang  yang  menjual  kebutuhan  pokok  masyarakat  seperti  beras, minyak  makan,  gula  dan  kebutuhan  pokok  masyarakat  lainnya.  Usaha  dagang  ini  memerlukan  peramalan  dalam  sebuah  usaha untuk  pengolahan  data  dan  menghasilkan  laporan-laporan  yang  akurat.  Hal  ini  dilakukan  karena  UD.  Putra  Tunggal  untuk menentukan  permintaan  beras  tidak  dapat  diprediksi,  sehingga  sering  mengalami  kurangnya  persediaan  beras  yang  akan  dibeli dalam  melayani  permintaan  beras  yang  dibutuhkan  pelanggan.  Dalam  perancangan  sistem  ini,  penulis  menggunakan  metode peramalan Double Moving Average (DMA) untuk proses pendukung keputusan dalam menentukan jumlah stok beras yang akan dijual  untuk  bulan  berikutnya,  dengan  menggunakan  pehitungan  metode  tersebut.  Aplikasi  Peramalan  ini  dibuat  menggunakan bahasa pemrograman visual basic net 2010 dengan database Microsoft Access. Dari pembuatan  sistem dapat dihasilkan sebuah aplikasi yang  dapat  mengendalikan  permintaan yang  optimal dan ekonomis  dan  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  serta dapat memprediksi  jumlah  permintaan  beras  pada UD.  Putra  Tunggal sehingga  hasil  prakiraan  peramalan  tersebut  dapat  membantu usaha dagang agar tidak terjadi kehabisan stok permintaan beras pada  UD. Putra Tunggal. Hasil dari peramalan dari penjualan produk  beras  jenis  CABE  1  tahun  yang  lalu  yaitu  bulan  Januari  di  tahun  2021  telah  diramal  bahwa  penjualan  dibulan  Januari tahun 2022 menjadi menurun menjadi 195 karung beras yang akan terjual.
Kata Kunci: Peramalan; Permintaan; Double Moving Average; Visual Basic; Microsoft Access
Abstract −UD. Putra Tunggal is a trading business that sells people's basic needs such as rice, cooking oil, sugar and other basic needs of the community. This trading business requires forecasting in an effort to process data and produce accurate reports. This is done because UD. Putra Tunggal to determine the demand for rice is unpredictable, so he often experiences a lack of supply of rice to be purchased in serving the demand for rice needed by customers. In designing this system, the author uses the  Double Moving Average (DMA) forecasting method for the decision support process in determining the amount of rice stock to be sold for  the  next  month,  using  the  calculation  method.  Forecasting  application  is  made  using  visual  basic  net  2010  programming language with Microsoft Access for data base. From making the system an application can be produced that can control demand optimally and economically and with a high level of accuracy and can predict the amount of rice demand at UD. Putra Tunggal so  that  the  forecast  results  can  help  trading  businesses  to  avoid  running  out  of  rice  demand  stocks  at  UD.  Putra  Tunggal.  The results of the forecasting of sales of CABE rice products 1 year ago, namely in January in 2021, it has been predicted that sales in January 2022 will decrease to 195 sacks of rice to be sold.
Keywords : Forecasting; Demand; Double Moving Average; Visual Basic; Microsoft Access

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  sistem  informasi  pada  masa  ini  terus  mengalami  peningkatan  yang  mengharuskan  segala  sesuatunya dilakukan  secara  cepat  dan  akurat,  sehingga  informasi  dapat  diakses  secara  cepat  dan  tepat  dalam  memberikan kemudahan  yang  dibutuhkan.  Perkembangan  didunia  bisnis  mendorong  usaha  dagang  mengandalkan  kekuatan sistem informasi sebagai sistem untuk berbisnis. Salah satunya yaitu teknologi yang diterapkan dalam meramalkan barang.  Peramalan  menjadi  kegiatan  yang  sangat  penting  dilakukan  oleh  perusahaan  agar  mampu  memenuhi kebutuhan dan permintaan konsumen terhadap produk pada masa yang akan datang. Ketidakmampuan perusahaan dalam memenuhi kebutuhan dan permintaan konsumen akan membuat perusahaan kehilangan peluang mendapatkan laba dari konsumen, seperti UD. Putra Tunggal [1].
UD.  Putra  Tunggal  merupakan  salah  satu  usaha dagang  yang  menjual  kebutuhan  pokok masyarakat  seperti beras, minyak makan, gula dan kebutuhan pokok masyarakat lainnya. UD. Putra Tunggal terletak di Dusun VII Desa Londut,  Kec.  Kualuh  Hulu,  Kab.  LabuhanBatu  Utara.  Usaha  dagang  ini  sudah  memiliki  banyak  pelanggan  dan menjadi usaha yang banyak diminati masyarakat dengan harga yang terjangkau dan sudah berdiri sejak tahun 2008. Permintaan  produk  beras  oleh  pelanggan  cenderung  berubah  sesuai  dengan trend yang  terjadi.  Beras  menjadi makanan pokok dinegara Asia. Beras merupakan bulir gabah yang sudah kupas kulitnya dan bagian ini sudah dapat dimasak  serta  dikonsumsi  yang  melalui  proses  penggilingan  dan  penyosohan.  Beras  memiliki  tekstur  yang transparan  karna  memiliki  sedikit  kulit  ari.  Menentukan  permintaan  beras  tidak  dapat  diprediksi,  sehingga  sering mengalami  kurangnya  persediaan  beras  yang  akan  dibeli  dalam  melayani  permintaan  beras  yang  dibutuhkan pelanggan[2].  Mulai  dari  awal  Januari  2021  sampai  Desember  2021  penjualan  beras  pada  U.D.  Putra  Tunggal dengan merek beras seperti ACN, merek Cabe, merek Nona, merek Kelinci dan merek Garuda.
Permasalahan  yang  terjadi  pada  UD.  Putra  Tunggal  yaitu  sulitnya  dalam  menentukan  jumlah  permintaan beras  untuk  bulan  berikutnya,  sehingga  kurangnya  stok  beras  dikarenakan  banyak  permintaan  dari  konsumen sehingga  membuat  usaha  dagang  tidak  dapat  memenuhi  permintaan  konsumen.  Maka  perlu  dilakukannya  suatu prediksi  penjualan  untuk  mencegah  penumpukan  dan  kekurangan  permintaan  agar  dapat  terkendali  dan  akurat. Adapun  tujuan  peramalan  mendapatkan  peramalan  yang  bisa  meminimumkan  kesalahan  meramal  ( forecast  error )

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 80 − 87 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1499
yang biasanya diukur  dengan mean  squared  error , mean  absolute  error ,  dan  sebagainya.  Ada  banyak  keuntungan yang diperoleh dengan adanya kegiatan peramalan diantaranya perusahaan mampu menghemat biaya penyimpanan beras,  perusahaan  mampu  mengendalikan  persediaan  beras,  serta  perencanaan  pengiriman  beras  menjadi  lebih optimal.  Peramalan  biasanya  diterapkan  oleh  perusahaan  dalam  bidang  penjualan  untuk  menentukan  permintaan dagangan pada masa yang akan datang [3].
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Double  Moving  Avarage (DMA)  untuk meramalkan periode yang akan datang [4]. Ada beberapa metode untuk melakukan peramalan seperti metode Simple Moving Avarage yang melakukan peramalan dengan didasarkan pada proyeksi serial data yang dimuluskan dengan rata-rata bergerak, metode Double Moving Avarage yang dilakukan dengan perhitungan rata-rata bergerak sebanyak dua kali, kemudian dilanjutkan peramalan dengan menggunakan suatu persamaan tertentu. Kemudian metode Single Exponential  Smoothing yang  dilakukan  dengan  teknik  peramalan  rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan  dimana data  diberi  bobot  oleh  sebuah  fungsi exponontial [5],  metode Double  Exponential  Smoothing yang  memiliki  nilai parameter  yaitu    dengan nilai  0  dan 1  dan  jika  data yang digunakan  semakin  banyak  maka percentage nilai error peramalannya  semakin  kecil,  begitu  juga  sebaliknya.  Dan  ada  juga  metode  Regresi  Linier  yang  digunakan  untuk mengembangkan  model  peramalan  kausal  serta  model  peramalan  waktu.[6].  Pada  UD.  Putra  Tunggal  masih berdasarkan  perkiraan  yang  sering  terjadi  kekurangan  dalam  memprediksi  permintaan  beras  bulan  berikutnya. Sulitnya  menentukan  jumlah  produk  beras  yang  akan  dibeli  dalam  melayani  permintaan  beras  untuk  pelanggan. Kesulitan  memprediksi  keinginan  pelanggan  sehingga  mengalami  penumpukan  barang.  Dapat  meramalkan permintaan  beras  pada  UD.  Putra  Tunggal  untuk  periode  berikutnya  berdasarkan  data  sebelumnya.  Dapat menerapkan  metode Double  Moving  Avarage [7][8]untuk  meramalkan  jumlah  permintaan  beras  di  UD.  Putra Tunggal.  Dapat  membangun  sistem  aplikasi  peramalan  untuk  permintaan  beras  pada  UD.  Putra  Tunggal  dengan menggunakan  metode Double  Moving  Avarage dengan  bahasa  pemograman Microsoft  Visual  Studio  2010 dan Database Microsoft Access [9][10]. Langkah-langkah yang digunakan pada metode Double Moving Average untuk mendapatkan  nilai  peramalan,  terdiri  dari  beberapa  langkah,  yaitu  dimulai  dengan  menghitung Single  Moving Average (rata-rata  pertama  bergerak)  dengan  menggunakan  persamaan  (1)[12][13],  pada  langkah  ini  dilakukan perhitungan rata-rata data aktual sesuai dengan jumlah periode yang digunakan[14][15].
Penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  Demonius  pada  tahun  2021.  Berdasarkan  pembahasan  dan  evaluasi dari  penelitian  tersebut  terdahulu,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  hasil  prediksi  penjualan  tiket  PT.  KAI menggunakan  data  penjualan  mulai  dari  tahun  Juli  2014  sampai  dengan  Juni  2018  untuk  mendapatkan  prediksi penjualan tiket pada tahun 2019 sebesar 2507 tiket[16][17]. Berbeda dengan penelitian[19] yang akan dibuat penulis yaitu  peramalan  penjualan  dapat  diperoleh  hasil  dengan  memperhatikan  data  tabel  peramalan  2022  menurun  dan dapat nantinya menyediakan periode bulan ke berapa serta Moving Averagenya[20].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Kerangka  kerja    penelitian  adalah  sebuah  kumpulan  konsep  yang  disusun  secara  sistematis  agar  tujuan penelitian yang dilakukan menjadi lebih baik.  Kerangka kerja penelitian ini di bentuk sebelum  langkah  penelitian dilakukan    oleh  karenanya  bagian  kerangka  penelitian  biasanya  tergolong  dalam  pesiapan    penelitian  sederhana. Berdasarkan  kerangka kerja penelitian yang telah di gambarkan di atas,  maka dapat diuraikan pembahasan dalam masing–masing tahapan dalam penelitian adalah sebagai berikut ini.
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  adalah  cara  untuk  menemukan  permasalahan  yang  terjadi  didalam  proses  keberlanjutan sistem  kerja  sehingga  nanti  dapat  mencapai  penyelesaian  masalah  yang  akan  di  temukan  solusi penanggulangannya.
b. Pengumpulan Data
Dalam proses pengumpulan data dari pihak  UD. Putra Tunggal yaitu data stok beras,  data penjualan selama 1 tahun terakhir, dan  data tentang UD. Putra Tunggal seperti sejarah dan visi–misinya di UD. Putra Tunggal. c. Analisis data
Analisis  data  adalah  suatu  kegiatan  mengubah  data  hasil  penelitian  menjadi  informasi  yang  dapat  digunakan untuk  mengambil  kesimpulan  dalam  suatu  penelitian.    Proses  analisis  data  ini    adalah  mengetahui  penulis membuat sebuah sistem peramalan dengan Metode  DMA menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Studio untuk  mempermudah  UD.  Putra  Tunggal  dalam  memprediksi  permintaan  yang  habis  dijual  serta menyediakan  stok  beras.  Dengan  langkahnya  yakni  melakukan  perhitungan  peramalan  dengan  menggunakan single  moving  area,  kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan  double  moving  Average  dengan  membuat perhitungan rata-rata yang kedua.
d. Perancangan sistem
Perancangan  sistem  adalah  sebuah  kegiatan  merancang  dan  menentukan  cara  mengolah    sistem  informasi  dari hasil analisa sistem sehingga dapat memenuhi kebutuhan dari pengguna. Pemodelan data menggunakan Unifield Modelling  Language (UML), Data  Flow  Diagram (DFD), Entity  Realtionship  Diagram (ERD),    Perancangan basis data dan user  interface ( input dan output system ).

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 80 − 87 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1499
e. Pembuatan Sistem
Setelah dirancang selanjutnya sistem akan membuat berdasarkan perancangan tersebut. Sistem ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic Net 2010, database Mysql dan laporan menggunakan Crystal Report . .
f. Pengujian Sistem
Pengujian sistem adalah pengujian program perangkat lunak yang lengkap dan terintegrasi. Setelah sistem dibuat maka  tahap  selanjutnya  adalah  pengujian  sistem  yang  dilakukan  dengan  menguji dan mengecek  apakah  fungsi dari sistem yang dibuat bekerja dengan baik (Pengujian Black Box dan White Box ).
g. Implementasi Sistem
Implementasi  Sistem  adalah  prosedur  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  desain  yang  ada  dalam  dokumen yaitu desaian sistem yang disetujui,serta menguji , menginstal,  memulai,  serta menggunakan sistem yang baru atau yang sudah diperbaiki.

## 2.2 Metode Penelitian
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dengan tipe penelitian analisis Langkah- langkah  yang  digunakan  pada  metode Double  Moving  Average untuk  mendapatkan  nilai  peramalan,  terdiri  dari beberapa  langkah,  yaitu  dimulai  dengan  menghitung Double  Moving  Average (rata-rata pertama bergerak)  dengan menggunakan  persamaan  (1),  pada  langkah  ini  dilakukan  perhitungan  rata-rata  data  aktual  sesuai  dengan  jumlah periode yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan Use Case Diagram
Perancangan  sistem  adalah  gambaran  umum  dari  sistem  yang  akan  dibuat.  Hal  ini  berguna  untuk  memberikan gambaran  terhadap user atau  pemakai  agar  paham  atas  sistem  yang  dibuat  dan user mampu  menggunakan  sistem tersebut dengan baik. Adapun perancangan dengan use case tersebut sebagai berikut dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Use Case Diagram
Agar  lebih  memahami  tentang class  diagram ,  sebaiknya  kita  mengetahui  tentang  apa  fungsi  dari Class diagram itu  sendiri  dalam  sebuah  sistem. Class  Diagram    sistem  dengan  menerapkan  metode  DMA    dapat  dilihat pada gambar berikut pada gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 80 − 87 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1499
Gambar 2. Class Diagram
Sequence  diagram Data Perhitungan  merupakan  diagram  yang  menggambarkan  proses  perhitungan peramalan dari penjualan melalui penerapan Doble Moving Average .
Gambar 3. Sequence Diagram Hitung Eror dan Absolute
3.2 Penerapan Metode Weight Moving Average Perhitungan Peramalan Untuk Penjualan Beras Jenis ACN
Hasil pengumpulan data untuk penjualan beras jenis ACN sepeerti ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Beras Jenis ACN No Bulan Terjual (Karung) 1 Januari 226 2 Februari 246 3 Maret 246 4 April 300 5 Mei 350 6 Juni 230 7 Juli 250 8 Agustus 240 9 September 235 10 Oktober 246 11 November 200 12 Desember 246 Total 3015
a. Lakukan perhitungan moving average periode 3 bulan, sebagaimana berikut :
(1)
Perhitungan bulan Maret 2021 :
3
246 246 226 + + = M

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 80 − 87 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1499
33 , 239 = M b. Lakukan  perhitungan double  moving  average ,  perhitungan double  moving  average diperoleh  dari  perhitungan moving average sebagai berikut:
(2)
Ket :
Perhitungan double moving average bulan Mei 2021
3 67 , 298 264 33 , 239 + + = M
267,33
c. Perhitungan nilai koefisien a dan b, untuk dapat digunakan dalam metode peramalan.
(3)
(4)
Ket : a t : Nilai koefisien a ke t b t : Nilai koefisien b ke t Berikut Perhitungan Koefisien a : Perhitungan koefisien a bulan Mei 2021 : 33 , 267 ) 67 , 298 ( 2 − = M 330
d. Setelah diperoleh nilai koefisiean a dan b, maka kita melakukan perhitungan peramalan :
(5)
Ket : F t : periode ke depan yang diramalkan Perhitungan peramalan bulan Juni 2021
) 33 , 31 00 , 330 ( 1 − = + Ft 361,33 e. Menghitung Eror
Dalam membuat peramalan diupayakan supaya pengaruh ketidakpastian dapat diminimumkan. Dengan kata lain ramalan  bertujuan  agar  perkiraan  yang  dibuat  dapat  meminimumkan  kesalahan  memprediksi  ( forecast  error ). Forecast Error bisa diukur dengan MAD.
f. Berikut ini merupakan perhitungan nilai selisih ( Error )
(6)
g. Menghilangkan  nilai  (-)  atau  |error|  Apabila  hasil  perhitungan  nilai  error  ada  yang  bernilai  (-)  maka  harus  di hilangkan atau dirubahdengan cara mengabsolud nilai tersebut.
h. |Error| / Xt, dimana data error setiap bulan yang dimutlakkan dibagi data asli (Xt):
(7)
Berikut merupakan perhitungan error Mean Absolute Deviation (MAD) untuk mengukur ketepatan ramalan dengan  merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolut  masing-masing  kesalahan)  dan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE)  dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap  periode  dibagi  dengan  nilai  observasi yang nyata  untuk periode  itu.    Kemudian,  merata-rata  kesalahan  persentase  absolut  tersebut  dan  kemudian di  kali dengan  100  untuk  mencari  nilai  persennya  (%).  Berikut  hasil  perhitungan  MAD  dan  MAPE  berdasarkan  hasil keseluruhan perhitungan. Data hasil perhitungan dapat dilihat pada table 2.
(8) Tabel 2. Hasil Peramalan Penjualan Beras No.  Bln/Thn Beras Jenis ACN (karung)  MA 3 Bulan  DMA 3 Bulan
At
bt Ft err  |erorr|  |Err/Yt| 1 Jan 2021 226 2  Feb 20201 246 3  Mar 2021 246 239.33 4 Apr 2021 300 264.00

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 80 − 87 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1499
5 Mei 2021 350 298.67 267.33 330.00  31.33 6 Jun 2021 230 293.33 285.33 301.33  8.00  361.33  30  30 0,1 7 Jul 2021 250 276.67 289.56 263.78  -12.89  309.33  35  35 0,1 8 Ags 2021 240 240.00 270.00 210.00  -30.00  250.89  18  18 0,0 9 Sep 2021 235 241.67 252.78 230.56  -11.11  180.00  6 6 0,0 10  Okt 2021 246 240.33 240.67 240.00  -0.33  219.44  -1 1 0,0 11  Nov 2021 200 227.00 236.33 217.67  -9.33  239.67  13  13 0,0 12  Des 2021 246 230.67 232.67 228.67  -2.00  208.33  23  23 0,0 Jan 2022 226.67

## 3.3 Implementasi Sistem
Berikut  ini  tampilan form jenis  merupakan  aktifitas  dimana  admin  dapat  menginput  jenis  beras  .  Di  dalam form jenis  ini  terdapat  tombol  yaitu  cari, refresh ,  tambah, ubah, hapus dan  keluar.  Berikut  ini  tampilan form jenis pada gambar 4.
Gambar 4. Form Jenis
Berikut  ini  tampilan form periode  merupakan  aktifitas  dimana  admin  dapat  menginput  data  penjualan perbulan. Di dalam form periode ini terdapat  tombol yaitu cari, refresh , tambah, ubah, hapus dan keluar. Berikut ini tampilan form produk pada gambar 5.
Gambar 5. Form Periode
Berikut  ini  tampilan form perhitungan  (peramalan)  akan  tampil  ketika  admin  mengklik  menu  perhitungan. Aktifitas dimana admin dapat menginput periode yang akan diramal dan periode moving average. Terdapat tombol hitung  yang  menampilkan  data  yang  sudah  diinputkan  pada form periode  lalu output -nya  hasil  peramalan  dan beserta hasil error absolute yaitu MAD, MAPE dan MSE. Form perhitungan peramalan ditampilkan pada gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 80 − 87 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1499
Gambar 6. Form Perhitungan (Peramalan)
Form laporan  perhitungan  (peramalan)  akan  tampil  ketika  admin  mengklik  tombol  cetak.  Sistem  akan menampilkan  laporan  hasil  perhitungan  (peramalan).  Berikut  ini  tampilan form perhitungan  (peramalan)  pada gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Transaksi

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian form perhitungan dilakukan untuk mengetahui apakah tombol-tombol di form ini berfungsi dengan baik. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Form Perhitungan (Peramalan)
Kasus dan Hasil Uji Form Perhitungan Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik menu perhitungan di halaman utama untuk kelola data perhitungan pada sistem peramalan penjualan beras. Dapat masuk ke halaman form perhitungan dan melakukan pengisian data perhitungan. Menu perhitungan sesuai dengan yang diinginkan. Sesuai Klik tombol hitung. Dapat menampilkan hasil perhitungan peramalan. Tombol hitung sesuai dengan yang diinginkan. Sesuai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 80 − 87 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1499
Klik tombol cetak. Dapat menampilkan cetak hasil perhitungan peramalan. Tombol cetak sesuai dengan yang diinginkan. Sesuai Klik tombol keluar. Dapat menutup form perhitungan (peramalan) penjualan beras. Tombol keluar sesuai dengan yang diinginkan. Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  proses  penelitian  yang  telah dilakukan  di  U.D. Putra  Tunggal,  penulis  dapat  diambil  kesimpulan  yakni, dengan  adanya  rancangan  ini  dapat  membantu  U.D.  Putra  Tunggal  dalam  mengelola  penjualan  beras  secara komputerisasi.  Peramalan  penjualan  beras  ini  dirancang  sebagai  solusi  bagi  U.D.  Putra  Tunggal  untuk mempermudah  mengelola  penjualan  beras  yang  lebih  akurat  sehingga  tidak  terjadinya  kekurangan  serta  kelebihan penjualan  dan  juga  penyajian  laporan  penjualan  beras  yang  lebih  efektif  dan  efisien.  Sebuah  sistem  yang  dibuat untuk meramalkan penjualan beras dengan peramalan penjualan beras di U.D. Putra Tunggal menggunakan metode double moving average , dari peramalan yang dilakukan melalui banyak proses perhitungan sehingga mendapatkan hasil  penjualan  beras  untuk  periode  selanjutnya  dengan  waktu  yang  lebih  efisien.  Dimana  telah  diperoleh  untuk peramalan penjualan beras jenis ACN sebesar 195 karung dari penjulan tahun lalu 200 karung mengalami penurun permintaan tetapi tetap nanti dapat berhasil merarmal penjualan

## REFERENCES
[1] Mica and indah pada a. Anandita, “Penerapan metode double moving average dan double eksponential smoothing dalam meramalkan jumlah produksi crude palm  oil (cpo) pada pt. Perkebunan nusantara iv unit dolok sinumbah,” Kharismatik., vol. 6, no.1 April 2020, ISSN : 2443 – 0366.
[2] IKarina. “Penerapan Metode Peramalan untuk Identifikasi Potensi Permintaan Konsumen ,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 4, no. 3, pp. 100–105, 2019
[3] R.  M.  Abarca,  “Pengaruh  Model  Pembelajaran  Berbasis  Masalah  Pada  Materi  Statistik  terhadap  Kemampuan  Penalaran Statistis Siswa,” Nuevos Sist. Comun. e Inf., pp. 2013–2015, 2021.
[4] G. National and H. Pillars, “Permintaan Dalam Ekonomi Makro,” eDUNOMIC, vol. 2, no. 2, pp. 15–27, 2017.
[5] R. M. Abarca, “Peramalan,” Nuevos Sist. Comun. e Inf., pp. 2013–2015, 2021.
[6] Hawari, “Analisis pendapatan UD. Mitra usaha dari penjualan beras di Desa Kedai Kecamatan Mangeng Kabupaten Aceh Barat Daya,” 2017.
[7] M.  Ngantung,  A.  H.  Jan,  A.  Peramalan,  P.  Obat,  M.  Ngantung,  and  A.  H.  Jan,  “Analisis  Peramalan  Permintaan  Obat Antibiotik Pada Apotik Edelweis Tatelu,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt., vol. 7, no. 4, pp. 4859– 4867, 2019, doi: 10.35794/emba.v7i4.25439.
[8] E. Heriansyah and S. Hasibuan, “Implementasi Metode Peramalan pada Permintaan Bracket Side Stand K59A,” J. PASTI, vol. 12, no. 2, pp. 209–223, 2018.
[9] A. Lusiana and P. Yuliarty, “PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov.  J. Tek. Ind., vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.
[10]  Saputra, “Jurnal Teknik Informatika, Vol. 13, No. 3, Agustus 2021,” vol. 13, no. 3, pp. 1–9, 2016.
[11]  A.  Siallagan,  “UNIVERSITAS  SUMATERA  UTARA  Poliklinik  UNIVERSITAS  SUMATERA  UTARA,”  J.  Pembang. Wil. Kota, vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2021.
[12]  R. Y. Hayuningtyas, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing,” None, vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017.
[13]  Fitri Ayu and Nia Permatasari, “perancangan sistem informasi pengolahan data PKL pada divisi humas PT pegadaian,” J. Infra tech, vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018
[14]  H. N. Putra, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) dalam Perancangan Aplikasi Data Pasien Rawat Inap pada Puskesmas Lubuk Buaya,” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 67–77, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/sinkron/article/view/130.
[15]  M.  Tabrani,  Suhardi,  and  H.  Priyandaru,  “Sistem  Informasi  Manajemen  Berbasis  Website  Pada  UNL  Studio  Dengan Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Ilm. M-Progress, vol. 11, no. 1, pp. 13–21, 2021.
[16]  D. Gusrion, “Membuat Aplikasi Penyimpanan dan Pengolahan Data dengan VB.NET,” J. KomtekInfo, vol. 5, no. 1, 2018, doi: 10.35134/komtekinfo.v5i1.10.
[17]  M. Sitinjak Daniel Dido Jantce TJ and J. Suwita, “Analisa Dan Perancangan Sistem Informasi Administrasi Kursus Bahasa Inggris Pada Intensive English Course Di Ciledug Tangerang,” Ipsikom, vol. 8, no. 1, 2020.
[18]  C.  A.  Suhendra,  M.  Asfi,  W.  J. Lestari,  and  I. Syafrinal,  “Sistem  Peramalan  Persediaan  Sparepart  Menggunakan  Metode Weight Moving Average dan Reorder Point,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 20, no. 2, pp. 343–354, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1052.
[19]  Indah,  Nindian,  Andrey.  “Perbandingan  Metode  Double  Exponential  Smoothng  Dan  Double  Moving  Average  Untuk Peramalan Harga Beras Eceran Di Kabupaten Pamekasan,” Sainmatika J. Ilm. Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam, vol. 18, no. 2, p. 161, 2021, doi: 10.31851/sainmatika.v18i2.6617.
[20]   Bella, A. Intan. Siti, “Analisa Perbandingan Peramalan Data Penumpang Pt Kai Antara Metode Simulasi Monte Carlo Dan Double Moving Average,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No. 3, 15 Agustus 2021, vol. 8, no. 2, pp. 69–74, 2020.