Vol.11, No. 2, Tahun 2017 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Perbandingan Metode Holt Exponential Smoothing dan Winter Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Souvenir
Ruli Utami 1 , Suryo Atmojo 2 1 Institut Teknologi Adi Tama Surabaya
2 Universitas Wijaya Putra
1 ruli.utami@itats.ac.id, 2 suryoatm@gmail.com
ABSTRAK .UD.  Fajar  Jaya  merupakan  unit  usaha  dagang  yang  bergerak  pada  bidang  penyediaan  souvenir.  Dalam penjualan souvenir, seringkali UD. Fajar Jaya mengalami kekosongan stok souvenir ketika pesanan membludak di waktu- waktu tertentu. Hal ini terjadi karena tidak terdapat analisa dan strategi manajemen stok (tidak dapat memprediksi berapa jumlah optimal souvenir  yang harus di sediakan)  yang di lakukan  oleh eksekutif  UD. Fajar Jaya. Untuk  mengatasi hal tersebut  di  atas,  maka  penulis  mengusulkan  untuk  melakukan  peramalan  terhadap  tingkat  penjualan  souvenir  dengan menggunakan  metode Holt dan Winter yang  ada  pada  pengembangan  metode Exponential  Smoothing (ES).  Dari penerapan  kedua  metode tersebut,  kemudian dibuat perbandingan  efektifitas metode  yang  di  ukur  melalui akurasi data aktual  dan  hasil  peramalan  dengan  cara  mengetahui  tingkat  kesalahan  peramalan.  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  hasil peramalan untuk metode Holt Exponential Smoothing bulan Juli tahun 2017 adalah sebesar 599 item yang mungkin akan terjual  dengan  tingkat  kesalahan  peramalan  MAPE  sebesar  20.5%.  Sedangkan  untuk  peramalan  menggunakan  metode Winter Exponential Smoothing pada bulan Juli tahun 2017 adalah sebesar 549.6 item yang mungkin akan terjual dengan tingkat kesalahan MAPE sebesar 12.6%.
Kata Kunci : Exponential Smoothing, Holt, Peramalan, Winter
ABSTRACT .UD. Fajar Jaya is a trading business unit engaged in the supply of souvenirs. In sales of souvenirs, often UD. Fajar Jaya experienced a vacuum of souvenir stock when order overload at certain times. This happens because there is no analysis and stock  management strategy (cannot predict how optimal the souvenirs should be provided) which is done by UD executives. Fajar Jaya. To overcome the above, the authors propose to forecast the level of sales of souvenirs using  Holt  and  Winter  methods  that  exist  in  the  development  of  Exponential  Smoothing  (ES)  method.  From  the application  of  these  two  methods,  then  made  a  comparison  of  the  effectiveness  of  the  measured  method  through  the accuracy  of  actual  data  and  forecasting  results  by  knowing  the  level  of  forecasting  errors.  From  the  research  results obtained forecasting results for Holt Double Exponential Smoothing method in July of 2017 is 599 items that may be sold with MAPE forecasting error rate of 20.5%. As for forecasting using Winter Exponential Smoothing method in July of 2017 is 549.6 items that may be sold with MAPE error rate of 12.6%.
Keywords : Exponential Smoothing, Forecasting, Holt, Winter

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  dan  pelayanan  terhadap  konsumen  merupakan  aktifitas  puncak  dari  sebuah  bisnis komersial,  termasuk  juga  pada  Usaha  Dagang  (UD)  Fajar  Jaya  yang  bergerak  dalam  penjualan  souvenir pernikahan,  ulang  tahun,  seserahan,  dan event-event lain.  Dalam  penjualan  souvenir,  seringkali  UD.  Fajar Jaya  mengalami  kekosongan  stok  souvenir  ketika  pesanan  membludak  di  waktu-waktu  tertentu.  Hal  ini terjadi  karena  tidak  terdapat  analisa  dan  strategi  manajemen  stok  (tidak  dapat  memprediksi  berapa  jumlah optimal  souvenir  yang  harus  di  sediakan)  yang  di  lakukan  oleh  eksekutif  UD.  Fajar  Jaya.  Seringnya kekosongan  stok  souvenir  ini  menyebabkan  pelayanan  kepada  konsumen  kurang  maksimal,  apalagi  pada saat-saat tertentu  penjualan  souvenir  (contoh:  souvenir  gelas)  melonjak  drastis  dari  jumlah  penjualan  rata- rata.  Untuk  dapat  membuat  analisa  peramalan  stok  souvenir,  maka  akan  dibuat  perhitungan  peramalan dengan membandingkan dua metode yaitu  metode yang dikemukakan oleh Holt dan Winter yang ada pada pengembangan metode Exponential Smoothing (ES).
Metode  peramalan  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengestimasikan  obyek  yang dimaksudkan, dalam hal ini adalah peramalan terhadap tingkat penjualan souvenir. Peramalan ini di lakukan dengan terlebih dahulu menganalisis trend data penjualan periode yang lalu (Lieberty et al, 2015). Dari data yang telah tersebut, penulis mengusulkan penerapan dua metode yaitu metode yang dikemukakan oleh Holt dan Winter yang  ada  pada  pengembangan  metode Exponential  Smoothing (ES).  Dari  penerapan  kedua metode tersebut, kemudian akan dibuat perbandingan  efektifitas  metode yang di ukur  melalui akurasi data
aktual  dan  hasil  peramalan  dengan  cara  mengetahui  tingkat  kesalahan  peramalan.  Metode  perhitungan kesalahan peramalan yang digunakan adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE).Dari pengolahan data peramalan ini, diharapkan akan menghasilkan peramalan dengan nilai kesalahan yang paling kecil, sehingga pihak  UD.  Fajar  Jaya  dapat  mengestimasikan  persediaan  souvenir  yang  dijual,  sehingga  tidak  terjadi kekurangan atau penumpukan stok souvenir.
Mengacu pada penelitian yang telah dilakukan oleh Andini et al pada tahun 2016terhadap peramalan penjualan  Alat Tulis  Kantor (ATK)  menggunakan  metode Exponential  Smoothing  (ES) yang dikemukakan oleh Holt .  Hasil  penelitian  pada  data  yang  mengandung  pola  musiman  ini  menghasilkan  nilai  kesalahan sebesar 12.4%. melihat pola data yang sama pada penelitian yang akan diangkat (pola musiman), maka dalam peneliti mencoba untuk membuat perbandingan dua metode dengan pola data yang sama.
1. Peramalan
Peramalan merupakan sebuah langkah dapat di tempuh untuk memperoleh prediksi terhadap kejadian di  masa  mendatang  (Agustine  et  al,  2017).  Dengan  menerapkan  peramalan,  sebuah  perusahaan  dapat membuat estimasi berapa stok optimal produk yang harus disediakan untuk melayani kebutuhan pelanggan. Sehingga perusahaan dapat membuat sebuah strategi  pemasaran untuk menghasilkan keuntungan maksimal (Andini, 2016). Sebelum dilakukan peramalan, maka terlebih dahulu harus di lakukan pengkajian  pada data periode  yang lalu. Dari data periode yang telah lalu, kemudian di analisa tren data tersebut sehingga dapat dilakukan  pemilihan  metode  yang  tepat.  Langkah  terakhir  yang  harus  dilakukan  adalah  dengan memproyeksikan  data  tersebut,  sehingga  di  peroleh  data  peramalan  dengan  mempertimbangkan  nilai kesalahan terkecil.
Ada  banyak  metode yang dapat diterapkan dalam pengolahan data peramalan,  salah  satunya  adalah Exponential Smoothing . Dalam penelitian ini akan di bahas penggunaan dua metode Exponential Smoothing , yaitu Holt Double Exponential Smoothing dan Winter Exponential Smoothing (Triple Exponential Smoothing Multiplicative) (Supriatna et al, 2017).
2. Holt Double Exponential Smoothing
Dalam meramalkan sebuah data, Exponential Smoothing akan menaksirkan berapa nilai rata-rata data periode yang digunakan untuk mendapatkan  nilai  peramalan pada periode selanjutnya (Utama et al, 2016). Holt  Double  Exponential  Smoothing merupakan  model  yang  di  kemukakan  oleh Holt ,  model  ini  biasanya digunakan pada data dengan trend linier yang tidak dipengaruhi oleh musim (Mansyur et al, 2015). Dalam melakukan  pemulusan,  maka  digunakan  parameter  yang  berbeda  dari  data  aktual.  Setelah  dilakukan pemulusan ( smoothing ) kemudian akan dilakukan estimasi trend . Model Holt menggunakan dua parameter yaitu  α  dan  β(Hartono,  2012).  Rumus  yang  gunakan  dalam Holt  Double  Exponential  Smoothing adalah sebagai berikut:
A t = αY t + (1-α)(A t-1 + T t-1 ) (1)
T t = β(A t - A t-1 ) + (1 - β)T t-1 (2)
Untuk  menghitung  nilai  pemulusan  maka  kita  akan  membutuhkan  nilai  yang  pertama  (A 1 ),  namun karena nilai A 1 pada t 1 tidak diketahui maka nilai A 1 dapat digunakan nilai data aktual yang pertama yaitu Y 1. Sehingga nilai A 1 = Y 1. Sedangkan untuk menghitung estimasi trend , T 1 dapat diasumsikan bahwa T 1 = Y 2 - Y 1 . Sedangkan untuk menghitung nilai peramalan periode yang akan dating, digunakan rumus:
p T A Y t t p t    ˆ (3)
Dengan ketentuan: A t : Nilai pemulusan ke – t α : Parameter pemulusan untuk data (0 <  < 1)
β : Parameter pemulusan untuk estimasi trend (0 <  < 1) Y t : Data Aktual ke – t T t : Estimasi trend ke – t p : Jumlah periode yang akan diramalkan
p t Y  ˆ   : Nilai data ramalan
3. Winter Exponential Smoothing (Triple Exponential Smoothing Multiplicative) Model Winter  Exponential Smoothing  (Triple Exponential  Smoothing  Multiplicative) ini digunakan untuk meramalkan data dengan pola musiman. Berbeda dengan model Holt Double Exponential Smoothing , model Triple  Exponential  Smoothing  Multiplicative menggunakan  tiga  parameter  untuk  mencapai  nilai peramalan  yaitu  α,  β,  dan  µ.  Langkah  untuk  melakukan  peramalan  terdiri  dari  3  bagian  yaitu  proses pemulusan (A t ), proses estimasi trend (T t ), dan proses estimasi musiman ( p t Y  ˆ ) (Siregar et al, 2017). Rumus yang digunakan untuk menghitung pemulusan adalah sebagai berikut:
) )( 1 ( 1 1        t t L t t t T A S Y A   (4) 1 1 ) 1 ( ) (       t t t t T A A T   (5) L t t t t S A Y S     ) 1 (   (6)
Sama halnya dengan  model Holt Double Exponential Smoothing , nilai A 1 dapat diasumsikan sama dengan nilai data aktual yang pertama yaitu Y 1. Sedangkan nilai T 1 dapat diasumsikan bernilai 0 (karena nilai trend yang diperoleh dari periode  yang  lalu tidak ada). Dan nilai estimasi  musiman awal (S 1 ) diasumsikan dengan  nilai  1(menghilangkan  pengaruh  musiman  pada  data  aktual)  (Mahkya  et  al,  2014).  Rumus  untuk menentukan nilai ramalannya adalah sebagai berikut:
p L t t t p t S p T A Y      ) ( ˆ (7)
Dengan ketentuan:
 : Parameter pemulusan untuk estimasi musiman (0 <  < 1) S t : Estimasi musiman ke – t L : Panjangnya musim

## 4. Pengukuran Hasil Peramalan
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  ukuran  penilai  akurasi  hasil  peramalan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE).
MAPE  dapat  dihitung  dari  nilai  mutlak  hasil  pengurangan  data  aktual  dan  data  peramalan  yang kemudian  di  bagi  dengan  data  aktual  (Hartono,  2012).  Rumus  untuk  perhitungan  MAPE  adalah  sebagai berikut:
MAPE = ( 100 𝑛 ) ∑ | 𝑌 𝑡 −𝑌̂ 𝑡 𝑌 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (8)

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah  dua  metode  yaitu Holt  Double Exponential  Smoothing dan Winter  Exponential  Smoothing atau  sering  disebut  dengan Triple  Exponential Smoothing  Multiplicative .  Kedua  metode  diimplementasikan  dan  kemudian  dibandingkan  untuk mendapatkan  hasil  metode mana  yang paling akurat dalam  meramalkan penjualan pada periode  yang akan datang, akurasi hasil ini di peroleh dari perhitungan tingkat kesalahan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage  Error (MAPE).  Sehingga  akan  diperoleh  data  yang  paling  akurat  untuk  peramalan  yang  akan dating.
Sedangkan untuk data  yang digunakan sebagai studi kasus peramalan adalah data penjualan  souvenir pada UD.  Fajar  Jaya  yang  berlokasi  di  Surabaya  Barat  dengan  rincian  periode  satu  tahun  terakhir  (2016-2017). Data ini diperoleh  melalui  survey terhadap pemilik usaha secara  langsung, adapun data  yang dikumpulkan adalah terkait jumlah penjualan masing-masing item souvenir. Namun demikian, hanya satu item saja yang dijadikan sampel dalam perhitungan peramalan yaitu penjualan item souvenir gelas. Adapun langkah-langkah dalam penelitian dapat di lihat pada gambar 1.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang di analisa dalam penelitian ini adalah data kuantitatif penjualan souvenir gelas dalam kurun waktu satu tahun (tahun 2016-2017). Sebagai awal langkah penelitian, penyajian data dipresentasikan dalam bentuk grafik untuk diketahui pola trend dari data tersebut. Data tersaji pada gambar2 berikut.

## Gambar 2. Pola Data Aktual
Dari  data  tersebut  di  atas,  kemudian  akan  di  olah  menggunakan  dua  metode  yang  telah direkomendasikan oleh penulis. Dalam pengolahan data peramalan, penulis menggunakan nilai α dan β yang sama pada kedua metode dengan rincian nilai α = 0.8, nilai β = 0.6 dan nilai µ = 0.3.

## 1. Peramalan Menggunakan Metode Holt Double Exponential Smoothing
Dalam metode ini digunakan dua parameter atau konstanta yaitu α dan β. Parameter α digunakan pada pemulusan  dengan  menggunakan  persamaan  1,  kemudian  dilanjutkan  dengan  penentuan  estimasi trend dengan  persamaan  2.  Dan  langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai  peramalan  dengan  menggunakan persamaan 3.
Contoh perhitungan nilai pemulusan ke -2: A 2 = (0.8*1250) + (1 –0.8)(600+ 650) A 2 =1250 Contoh perhitungan Estimasi Tren ke – 2: T 2 = 0.6(1250- 600) + (1 –0.6)650 T t = 650 Contoh perhitungan nilai peramalan ke – 2:
p T A Y t t p t    ˆ
𝑌̂ 2 = 1250 + 650 𝑌̂ 2 = 1900 Hasil dari perhitungan seperti tertera pada tabel 1 di bawah ini.
600 1250 2550 1200 1150 2050 950 820 1600 2650 1000 960 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Penjualan Souvenir Gelas
Tabel 1. Hasil Peramalan Metode Holt Double Exponential Smoothing Periode Data Aktual  Nilai ramalan MAPE Jul-2016 600 Agu-2016 1250 1900 52 Sep-2016 2550 3382 32.6 Okt-2016 1200 1551 29.3 Nov-2016 1150 952 17.2 Des-2016 2050 2079 1.4 Jan-2017 950 883 7.1 Feb-2017 820 509 37.9 Mar-2017 1600 1582 1.1 Apr-2017 2650 3149 18.8 Mei-2017 1000 1111 11.1 Jun-2017 960 599 37.6 Jul-2017 599 Tingkat Kesalahan 20.5
Hasil  peramalan  menggunakan  metode Holt  Double  Exponential  Smoothing menunjukkan  hasil ramalan  untuk  bulan  Juli  tahun  2017  adalah  599  item  yang  terjual.  Sedangkan  tingkat  kesalahan  MAPE sebesar 20.5%. Hal  ini  menunjukkan bahwa tingkat akurasi  masih  belum terlalu  besar. Hasil perbandingan antara data aktual dan data hasil peramalan menggunakan metode Holt Double Exponential Smoothing dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik Hasil Peramalan Metode Holt Double Exponential Smoothing
2. Peramalan  Menggunakan  Metode Winter  Exponential  Smoothing (Triple  Exponential  Smoothing Multiplicative)
Tabel 2. Hasil Peramalan Metode Winter Exponential Smoothing Periode Data Aktual Hasil Ramalan MAPE Jul-2016 600 Agu-2016 1250 Sep-2016 2550 Okt-2016 1200 1602.2 33.51 Nov-2016 1150 1058.0 8 Des-2016 2050 2152.2 4.98
Periode Data Aktual Hasil Ramalan MAPE Jan-2017 950 818.1 13.89 Feb-2017 820 521.5 36.41 Mar-2017 1600 1663.6 3.98 Apr-2017 2650 2789.6 5.27 Mei-2017 1000 1123.4 12.34 Jun-2017 960 649.0 32.39 Jul-2017 549.6 Tingkat Kesalahan 12.6
Sedangkan  untuk  hasil  pengolahan  data  peramalan  menggunakan  metode Winter  Exponential Smoothing dengan  nilai µ  = 0.3  dan panjang  musim  L = 3  menghasilkan  nilai peramalan untuk bulan  Juli tahun 2017 adalah sebesar 549.6 item yang terjual, dengan perhitungan nilai MAPE sebesar 12.6%.
Gambar 4. Grafik Peramalan Metode Winter Exponential Smoothing
3. Perbandingan  Hasil  Peramalan  Metode Holt  Double  Exponential  Smoothing dan  Metode Winter Exponential Smoothing
Tabel 3. Perbandingan Hasil Peramalan Metode Holt dan Winter Periode Data Aktual  Hasil Peramalan Holt Hasil Peramalan Winter Jul-2016 600 Agu-2016 1250 1900 Sep-2016 2550 3382 Okt-2016 1200 1551 1602.2 Nov-2016 1150 952 1058 Des-2016 2050 2079 2152.2 Jan-2017 950 883 818.1 Feb-2017 820 509 521.5 Mar-2017 1600 1582 1663.6 Apr-2017 2650 3149 2789.6 Mei-2017 1000 1111 1123.4 Jun-2017 960 599 649 Jul-2017 599 549.6
Setelah  dilakukan  perhitungan  peramalan  dengan  menggunakan  kedua  metode,  maka  kemudian dilakukan langkah untuk membandingkan hasil dari masing-masing metode ditinjau dari nilai kesalahan yang paling  kecil  dan  juga  perbandingan  kedekatan  data  aktual  dan  data  hasil  peramalan.  Hasil  akhir  dari perbandingan  kedua  metode  ini  dapat  di  ketahui  dari  tabel  3  dan  gambar  5.  Dari  penelitian  yang  telah dilakukan,  dapat  diketahui  bahwa  metode Winter  Exponential  Smoothing lebih  tepat  digunakan  untuk menyelesaikan  studi  kasus  perhitungan  peramalan  penjualan  souvenir  pada  UD.  Fajar  Jaya  dengan  nilai MAPE sebesar 12.6%.
Gambar 5. Grafik Perbandingan Peramalan Metode Holt dan Winter

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah dilakukan  simulasi perkiraan penjualan yang akan datang dengan menggunakan dua metode yaitu metode Holt Double Exponential Smoothing dan metode Winter Exponential Smoothing , diperoleh hasil peramalan untuk metode Holt Double Exponential Smoothing bulan Juli tahun 2017 adalah sebesar 599 item yang  mungkin  akan  terjual  dengan  tingkat  kesalahan  peramalan  MAPE  sebesar  20.5%.  Sedangkan  untuk peramalan menggunakan metode Winter Exponential Smoothing pada bulan Juli tahun 2017 adalah sebesar 549.6 item  yang  mungkin akan terjual dengan tingkat kesalahan  MAPE sebesar  12.6%.   Kesimpulan  yang dapat  ditarik  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  terhadap  data  penjualan  souvenir  pada  UD.  Fajar  Jaya adalah  bahwa  metode Winter  Exponential Smoothing lebih cocok diaplikasikan pada studi kasus  penjualan souvenir di UD. Fajar Jaya ini daripada metode Holt Double Exponential Smoothing . Hal ini tidak terlepas dari pola data penjualan yang diperoleh dari trend data periode sebelumnya. Dari trend data yang diperoleh, di ketahui pola data lebih mengarah kepada trend data musiman daripada data linier.
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  eksekutif  perusahaan  untuk  membuat  perencanaan strategis  terkait  manajemen  stok  produk  yang  dijual,  dan  penentuan  strategi  pemasaran  tahun-tahun mendatang. Dengan  mengaplikasikan  metode ini, eksekutif dapat memperkirakan  berapa  stok produk  yang harus d sediakan dalam kurun waktu tertentu.
Saran untuk pengembangan penelitian ini mungkin dapat dilakukan dengan membandingkan metode Winter  Exponential  Smoothing  (Triple  Exponential  Smoothing  Multiplicative) dengan  metode Triple Exponential  Smoothing  Additive ,  sehingga  dapat  diketahui  metode  mana  yang  paling  efektif  untuk  di aplikasikan pada peramalan dengan pola data musiman.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustine, A. (2017).  Forecasting  Fitness Gym Membership Pada Pusat Kebugaran ”The Body  Art  Fitness, Aerobic & Pool” Menggunakan Metode Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah Matematika, 3 (6), 1-7.
Andini,  TD.  &  Auristandi,  P.  (2016).  Peramalan  Jumlah  Stok  Alat  Tulis  Kantor  di  UD.  Achmad  Jaya Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Asia, 10 (1) , 1-10  .
Biri,  R.  &  Langi,  YAR.  &  Paendong,  MS.  (2013).  Penggunaan  Metode  Soothing  Exponential  dalam Meramal Pergerakan Inflasi Kota Palu. Jurnal Ilmiah Sains 13 (1) , 68-73.
Hartono,  A.  (2012).  Perbandingan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  dan  Metode  Exponential Smoothing  Adjusted  for  Trend  (Holt’s  Method)  Untuk  Meramalkan  Penjualan  Studi  Kasus:  Toko Onderdil Mobil Prodi Purwodadi. Jurnal Eksis 5 (1) , 8-18.
Lieberty, A. & Imbar, RV. (2015). Sistem Informasi Meramalkan Penjualan Barang Dengan Metode Double Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  PD.  Padalarang  Jaya). Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi (JUTISI) 1 (1) , 27-32.
Mansyur. & Rohadi, E. (2015). Sistem Informasi Peramalan Stok Barang di CV. Annora Asia Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jurnal Informatika Polinoma 2 (1) , 45-49.
Mahkya,  DA.  &  Yasin,  H.  &  Mukid,  MA.  (2014).  Aplikasi  Metode  Golden  Section  Untuk  Optimasi Parameter Pada Metode Exponential Smoothing. Jurnal Gaussian 3 (4) , 605-614. Supratna, A.& Susanti, D. & Hertini, E. (2017). Application of Holt Exponential Smoothing  And ARIMA Method For Data Population In West Java. IOP Conf. Series Material Science and Engineering 166, 1-4.
Siregar, B.& Butar-Butar, A. & Rahmat, RF.& Andayani, U & Fahmi, F. (2017). Comparison of Exponential Smoothing Methods in Forecasting Palm Oil Real Production. IOP Conf. Series: Journal of Physics Series 801, 1-4.
Utama,  CA.&  Watequlis,  Y.  (2016).  Pengembangan  SI  Stok  Barang  Dengan  Peramalan  Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus  :  PT.  Tomah  Jaya  Elektrikal). Jurnal Informatika Polinoma 2 (4) , 147-153.