## PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DALAM SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PADA TOKO SERAGAM SEKOLAH AYZAM
Ayuni Eka Pradina, Nurlaily Vendyansyah, Renaldi Primaswara Prasetya Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918089@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Toko  Seragam  Sekolah  AYZAM  merupakan  toko  seragam  sekolah  yang  berdiri  sejak  2019  berada  di kecamatan Marangkayu, Kabupaten Kutai Kartanegara, Kalimantan Timur. Sebagai toko yang bergerak di bidang penjualan, toko AYZAM tentunya memerlukan pendataan data sebelumnya untuk melakukan stok barang pada penjualan  yang  akan  datang.  Proses  pendataan  pada  toko  AYZAM  masih  jauh  dari  perkembangan  teknologi sekarang yaitu menggunakan rekap data manual sehingga kesulitan melakukan prediksi persediaan barang untuk penjualan  berikutnya.  Dari  permasalahan  yang  ada,  penulis  mengembangkan  sistem  informasi  yang  dapat melakukan  peramalan  untuk  persediaan  barang  periode  berikutnya  dilengkapi  dengan  sistem  yang  dapat melakukan  rekap  data.  Sistem  tersebut  menerapkan  Metode Single  Moving  Average (SMA)  sebagai  metode peramalan.  Setelah  didapatkan  nilai  peramalan,  akan  dilakukan  uji  menggunakan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE)  agar  diketahui  apakah  metode  ini  layak  dipakai  untuk  meramalkan  persediaan  barang  untuk periode masa mendatang. Setelah didapatkan hasil prediksi penjualan, nilai rata-rata MAPE yang diperoleh pada pengujian akurasi pada periode 7 dengan contoh 5 jenis barang adalah 26,068 % yang menunjukkan bahwa metode Single Moving Average yang digunakan pada sistem ini adalah layak.
Kata kunci : Sistem Peramalan, Single Moving Average, Toko Seragam Sekolah AYZAM

## 1. PENDAHULUAN
Toko  seragam  sekolah  AYZAM  adalah  toko berbelanja  seragam dan atribut perlengkapan sekolah yang  menyediakan  berbagai  jenis  seragam  sekolah mulai  dari  seragam  SD  hingga  seragam  SMA  yang berdiri  sejak  2019  lalu.  Toko  seragam  sekolah AYZAM terletak pada Jl. Batu Menetes, RT. 17, Desa Sebuntal,  Kecamatan  Marangkayu,  Kabupaten  Kutai Kartanegara, Kalimantan Timur. Selain  menyediakan seragam  sekolah,  Toko  AYZAM  juga  menyediakan berbagai  perlengkapan  dan  atribut  sekolah  seperti atribut SD, SMP maupun SMA.

## Gambar 1. Toko AYZAM
Dengan kemajuan teknologi yang semakin maju membuat  dunia  bisnis  berkembang  lebih  cepat mengakibatkan  persaingan  yang  semakin  ketat  baik pada perusahaan besar ataupun UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah). Hal yang sama juga terjadi pada Toko AYZAM yang juga harus mengikuti perkembangan teknologi. Berdasarkan informasi yang diperoleh  setelah  proses  wawancara  dengan  pemilik Toko,  saat  ini  Toko  AYZAM  tidak  memiliki  sistem
yang bisa dengan akurat melakukan proses rekap data penjualan  dalam  waktu  tertentu  sehingga  proses persediaan  atau  suplai  barang  pada  Toko  AYZAM terlalu  subjektif  sehingga  tidak  akurat  karena  hanya mengandalkan  insting  maupun  perkiraan  dalam menentukan  jumlah  barang  yang  harus  distok.  Oleh karena  itu,  keadaan  saat  Toko  AYZAM  kekurangan stok  barang  tidak  dapat  dihindari.  Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan adanya sistem peramalan berbasis website dengan proses perhitungan yang lebih rinci yang akan membantu memperkirakan persediaan stok  barang  yang  dibutuhkan  sehingga  mengurangi terjadinya  kekurangan  stok  barang  yang  sedang diminati konsumen.
Salah  satu  metode  yang  dipakai  pada  sistem peramalan  ini  ialah  metode  Single  Moving  Average, yaitu  metode  untuk  memodifikasi  dampak  history masa  lalu  terhadap  nilai  rata-rata  sebagai  prediksi, dengan  menentukan  terlebih  dahulu  banyaknya  nilai yang  diamati  di  masa  lalu  sebagai  masukan  untuk menghitung nilai rata-rata. [2]
Berdasarkan permasalahan dan solusi  yang  ada, maka  penulis  melakukan  penelitian  dengan  judul “Penerapan  Metode Single  Moving  Average Dalam Sistem  Peramalan  Penjualan  Pada  Toko  Seragam Sekolah AYZAM.”
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Putra  &  Solikin  (2019)  dalam penelitiannya yang berjudul “Aplikasi Peramalan Stok Alat  Tulis  Kantor  (ATK)  Menggunakan  Metode Single  Moving  Average  (SMA)  Pada  PT.  Sinar Kencana  Multi  Lestari”  yang  bertujuan  untuk
membuat aplikasi peramalan stok ATK berbasis web. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi peramalan stok ATK  berupa  aplikasi  berbasis  web  yang  bisa memprediksi permintaan dari kantor cabang berdasarkan data periode 3 bulan sebelumnya. [1]
Menurut Silalahi, dkk (2021) dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Pemanfaatan  Metode Moving Average Dalam Sistem Informasi Pendukung Keputusan Pembelian Barang Berdasarkan Peramalan Penjualan  Dengan  Berbasis  Web”  dengan  tujuan membangun  sistem  informasi  pendukung  keputusan pembelian barang agar dapat menghasilkan informasi yang  tepat,  cepat  dan  akurat  agar  dapat  mengetahui bagaimana  merancang  sistem  informasi  yang  dapat digunakan  untuk  menunjang  keputusan  pembelian barang  yang  efektif  dalam  meramalkan  penjualan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  perancangan sistem informasi  untuk  menunjang  keputusan pembelian berdasarkan perkiraan penjualan pada web dapat membantu karyawan (administrator) mengurangi  kesalahan  dalam  proses  pembelian dengan  cara  menghitung  penjualan  yang  dilakukan dalam jangka waktu tertentu. [2]
Menurut Astuti, dkk (2019) dalam penelitiannya yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Single  Moving Average Untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak”. Tujuan  mereka adalah  memperkirakan penjualan  dan tingkat stok sehingga dapat meningkatkan keuntungan dan  menghindari    kelebihan  stok  atau  kekurangan. Hasil  penelitian ini memberikan skor bisnis sebesar 9 yang  menunjukkan  akurasi  yang  baik  (tingkat kesalahan  terendah).  Yaitu  MAD  4.23457,  MAPE 4.2638 dan MSE 30.166 serta prediksi hasil  penjualan puzzle orange sebanyak 96 buah pada bulan Juli 2019. [3]
Menurut  Solikin  (2016)  dalam  penelitiannya yang  berjudul  “Sistem  Informasi  Peramalan Pembelian Stok Barang Menggunakan Metode Single Moving Average (SMA)” dengan tujuan membangun sistem peramalan pembelian saham dengan menggunakan  metode single  moving  average untuk memudahkan  memprediksi pembelian  saham periode berikutnya.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah penelitian ini membangun sistem peramalan pembelian  saham  dimasa  yang  akan  datang  dengan menggunakan  metode  peramalan Single  Moving Average (SMA). [4]
Menurut Saefudin,  dkk  (2021)  dalam  penelitian yang  berjudul  “Sistem  Peramalan  Penjualan  Paving Block Menggunakan Metode Single Moving Average” yang  bertujuan  untuk  membuat  sistem  peramalan penjualan  dengan  menggunakan  metode moving average yang unik. Metode rata-rata bergerak unik ini digunakan  untuk tujuan  peramalan  guna  menentukan jumlah produksi yang diharapkan dapat dipasok pada periode mendatang. Hasil peramalan dibuat sedemikian  rupa  sehingga  memungkinkan  diperoleh nilai  error  terkecil  yang  berbeda-beda  setiap  periode dan setiap faktornya. Nilai error minimum untuk batu bata cobblestone menggunakan 6 periode, dengan nilai
MAD  sebesar  437,037,  MSE  sebesar  262708  dan MAPE  sebesar  3,76935%  untuk  batu  bata  hexagonal menggunakan  6  periode,  diperoleh  nilai  jual  sejak tahun  1980  dengan  nilai  MAD  sebesar  125,  MSE 24986.3 dan MAPE 6.32166%. [5]
Menurut Suhendra, dkk (2020) dengan penelitian yang  berjudul  “Sistem  Peramalan  Persediaan Sparepart  Menggunakan  Metode  Weight  Moving Average  dan  Reorder  Point”  yang  bertujuan  untuk membangun  sistem  metode  peramalan  dengan menggunakan  metode  rata-rata  bergerak  tertimbang (WMA)  untuk  memprediksi  jumlah  persediaan  suku cadang  yang  harus  dibeli  untuk  periode  berikutnya. Hasil  perkiraan  spare  part  produk  KLEP  SET HGLPRO NEOTECH  bulan  Januari 2019 adalah  24. Sedangkan  untuk  Validasi  hasil  peramalan  diperoleh rata-rata deviasi absolut sebesar 4,11 dan nilai  sinyal tracking  sebesar  -0,81  yang  berarti  nilai  data permintaan aktual  lebih kecil dari  nilai prediksi  yang ditandai  dengan  nilai  negatif.  Oleh  karena  itu, disimpulkan  bahwa  sistem  peramalan  ini  telah  teruji dengan  data  dan  memperoleh  nilai  peramalan  yang baik. [6]

## 2.2. Metode Single Moving Average
Rata-rata  bergerak  tunggal  ( single  moving average )  merupakan  metode  peramalan  deret  waktu ( time  series ).  Cara  ini  dipakai  apabila  data  masa lampau  tidak  mempunyai trend atau faktor pada data masa  lalu.  Tujuan  dari  peramalan  rata-rata  bergerak tunggal adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acak rangkaian waktu. Tujuan ini dapat dicapai dengan membuat  rata-rata  beberapa  nilai  dalam  data  secara bersamaan, sehingga mengecualikan atau menghilangkan  probabilitas  kesalahan  positif  dan negatif. [7]
Rata-rata  pergerakan  tunggal  adalah  metode peramalan  yang  dibuat  membutuhkan  beberapa  nilai history kemudian membuat nilai rata-rata dari history tersebut  sebagai  perkiraan  untuk  memprediksi  masa yang akan datang.
Metode single  moving  average mempunyai  2 karakteristik khusus, yaitu:
1. Untuk menentukan perkiraan periode mendatang, diperlukan data historis dari periode tertentu.
2. Semakin panjang jangka waktu moving average , efek  penghalusan  semakin  terlihat  sehingga menghasilkan moving  average yang  semakin halus.
Secara matematis, rumus simple moving average ditulis seperti pada persamaan 1 berikut:
Mt = 𝐹𝑡 + 1 = 𝑋𝑡+𝑋𝑡−1+𝑋𝑡−2+⋯+𝑋𝑡−𝑛+1
𝑛 (1) Dimana: Mt = Moving Average periode t Ft+1 = Ramalan untuk periode t + 1 Xt = Nilai riil periode ke-t n =Jumlah  batas  dalam  moving  average dilakukan
2.3. Peramalan ( Forecasting ) Menurut Heizer dan Render (2015:113) mengartikan  peramalan  ( forecasting )  adalah  sebuah seni  dan  ilmu  pengetahuan  dalam  memprediksi kejadian di masa depan. Peramalan akan menggunakan  pengambilan  data  historis  (penjualan tahun  lalu)  dan  memprediksinya  ke  masa  depan dengan menggunakan model matematika. Perusahaan masih  harus  memperkirakan  atau  meramalkan besarnya  permintaan  pelanggan  terhadap  produknya. [8]
Peramalan dapat dikatakan perkiraan yang ilmiah ( educated  guess ).  Setiap  mengambil  keputusan  di masa  yang  akan  datang,  maka  pasti  ada  peramalan yang melandasi pengambilan keputusan tersebut. Ada definisi peramalan hanyalah suatu pemikiran ( guess ), tapi  dengan  menggunakan  rumus  tertentu  peramalan menjadi lebih dari sekedar perkiraan. [9]

## 2.4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Keakuratan  atau  presisi  prediksi  merupakan indikator kinerja suatu metode prediksi yang biasanya dinyatakan  sebagai  kesalahan  prediksi  ( error ).
Semakin  rendah  nilai  kesalahan  ramalan  maka semakin tinggi keakuratan ramalannya dan sebaliknya. Kesalahan  ramalan  ( error )  merupakan  selisih  antara nilai  yang  terjadi  dengan  nilai  prediksi  dalam  kurun waktu tertentu. [10]
Adapun  nilai  MAPE  dapat  dicari  dengan menggunakan rumus pada persamaan 2 berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | 𝑋𝑡−𝐹𝑡 𝑋𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑥 100% (2) Dimana: n = Jumlah Data (Periode) Xt = Data aktual pada periode t Ft = Nilai peramalan pada data t
Interpretasi  nilai  MAPE  dapat  dilihat  dari  interval nilainya pada tabel 1.
Tabel 1. Interpretasi Nilai MAPE Nilai MAPE Interpretasi ≤ 10 Hasil peramalan sangat akurat 10 – 20 Hasil peramalan baik 20 – 50 Hasil peramalan layak (cukup baik) > 50 Hasil peramalan tidak akurat

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram
Diagram use case adalah berbagai jenis diagram UML ( Unified Modeling Language ) yang menggambarkan interaksi antara sistem dan aktor. Use case juga  dapat  menggambarkan  detail  aktor (pengguna  sistem)  dan  interaksinya  dengan  sistem. Use  case diagram  sistem  peramalan  penjualan  Toko AYZAM ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 2. Diagram Use Case
3.2. Struktur Menu Struktur
Menu digunakan
untuk
mengelompokkan  beberapa  menu  kedalam  kategori yang sesuai, dimana untuk mempermudah melakukan pembuatan website . Struktur menu juga memudahkan
pengguna  dalam  menjalankan  sistem.  Pada  sistem peramalan  Toko  AYZAM  terdapat  2  struktur  menu yaitu  struktur  menu  admin  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3  dan  struktur  menu  staff  yang  ditunjukkan pada Gambar 4
Gambar 3. Struktur Menu Admin
Pada struktur menu admin terdapat 4 menu yaitu menu  dashboard,  data  barang,  data  penjualan  dan peramalan.  Dashboard  adalah  halaman  yang  pertama tampil  ketika  berhasil  melakukan  login,  data  barang adalah  halaman  untuk  melakukan  pengolahan  data barang,  data  penjualan  adalah  halaman  untuk melakukan  pengolahan  data  transaksi  penjualan  dan peramalan adalah halaman untuk melakukan perhitungan peramalan.
Gambar 4. Struktur Menu Staff
Pada struktur menu staff, hanya terdapat 3 menu yaitu, dashboard, data barang dan data penjualan. Staff dapat  melakukan  kelola  data  pada  menu  data  barang dan  data  penjualan  seperti input data, update dan menghapus data.

## 3.3. Flowchart Metode
Diagram  alir  atau flowchart metode  mencakup langkah-langkah  di  mana  sistem  melakukan  proses perhitungan  dengan  menggunakan  metode  rata-rata bergerak  tunggal  ditunjukkan  seperti  pada flowchart yang  berada  pada  Gambar  3.4.  Pertama  menentukan nilai n, nilai n dan Mt yaitu jumlah batas dalam moving average  dilakukan  dan Moving  average periode  t. Langkah  selanjutnya  hitung  nilai  total  dari  X  yaitu nilai riil periode ke-t. Lalu setelah didapatkan hasilnya maka akan menampilkan hasil prediksi.
Gambar 5. Flowchart Metode Dimana:
Mt  = Moving Average periode t Ft+1 = Ramalan untuk periode t + 1
Xt = Nilai riil periode ke-t
n = Jumlah batas moving average dilakukan

## 3.4. Peramalan Baju Putih SD Ukuran S
Berikut  contoh  perhitungan  peramalan  yang dilakukan  pada  1  barang  dengan  7  periode  mulai November 2022-Maret 2023.
Tabel 2. Data Penjualan Baju Putih SD Ukuran S Periode Bulan Penjualan 1 November 60 2 November 38 3 November 25 4 November 16 5 Desember 34 6 Desember 32 7 Desember 38 8 Desember 27 9 Januari 49 10 Januari 37 11 Januari 37 12 Januari 54 13 Februari 43 14 Februari 44 15 Februari 21 16 Februari 38 17 Maret 36 18 Maret 31 19 Maret 33 20 Maret 32
Proses dan hasil perhitungan peramalan penjualan  Baju  Putih  SD  Ukuran  S  menggunakan periode 7 sebelumnya dapat  dilihat pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 3. Perhitungan Moving Average Perio de (n) Bulan Penju alan (xt) Peramal an (ft) MAPE (%) (((xt - ft) / xt ) x 100%) 1 Januari 49 30 38,77551 2 Januari 37 31,57143 14,67181 3 Januari 37 33,28571 10,03861 4 Januari 54 36,28571 32,80423 5 Februari 43 39,14286 8,9701 6 Februari 44 40,71429 7,467532 7 Februari 21 41,57143 97,95918 8 Februari 38 40,71429 7,142857 9 Maret 36 39,14286 8,730159 10 Maret 31 39 25,80645 11 Maret 33 38,14286 15,58442 12 Maret 32 35,14286 9,821429 MAPE 13,41706
Pada  perhitungan  peramalan  penjualan  seragam SD  menggunakan  7  periode  menghasilkan  tingkat akurasi  error  yang  diukur  menggunakan  MAPE dengan  nilai  13,42%  yang  artinya  hasil  peramalan adalah baik.

## 3.5. Flowchart Sistem
Diagram  alir  atau flowchart sistem  adalah diagram yang menunjukkan pengoperasian sistem dan menjelaskan urutan kejadian dalam sistem . Flowchart sistem peramalan penjualan Toko AYZAM ditunjukkan pada Gambar 5.
Pada flowchart sistem  yang  ditunjukkan  pada Gambar  5  halaman  yang  pertama  diakses  adalah halaman  login,  jika  telah  berhasil  melakukan  login maka  akan  dialihkan  ke  halaman  sesuai  level.  Jika login sebagai admin maka akan diarahkan ke halaman dashboard admin. Admin dapat melakukan pengolahan data barang, data penjualan, melihat report transaksi penjualan dan melakukan proses peramalan. Jika login sebagai staff, maka hanya dapat melakukan pengolahan data barang dan data penjualan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Halaman Login
Halaman  login  adalah  tampilan  yang  pertama muncul  ketika  mengakses  sistem  website.  Pada halaman login ini, user dapat menginput username dan password  yang  telah  terdaftar  di  website  agar  bisa mengakses sistem sesuai dengan role masing-masing.

## Gambar 7. Tampilan Login

## 4.2. Halaman Dashboard Admin
Halaman  dashboard  adalah  tampilan  yang muncul saat berhasil login. Jika login sebagai admin, maka  akan  diarahkan  ke  dahsboard  admin.  Pada halaman dashboard terdapat tampilan data penjualan, data  produk  dan  data  pengguna  yang  telah  terdaftar pada sistem.
Gambar 8. Tampilan Dashboard Admin

## 4.3. Halaman Dashboard Staff
Gambar 9. Tampilan Dashboard Staff
Halaman  dashboard  adalah  tampilan  yang  akan tampil  saat  berhasil  login.  Jika  login  sebagai  staff, maka  akan  diarahkan  ke  dahsboard  staff.  Pada halaman dashboard terdapat tampilan data  penjualan, data  produk  dan  data  pengguna  yang  telah  terdaftar pada sistem.

## 4.4. Halaman Peramalan
Pada halaman hasil daftar gejala sudah dijelaskan Halaman  peramalan  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  peramalan  Single  Moving  Average dengan  memilih  produk  apa  yang  akan  diramalkan, masukkan tahun penjualan, jumlah periode yang akan diramalkan,  bulan  awal  dan  bulan  akhir.  Setelah  itu klik  button proses perhitungan  maka peramalan  akan diproses oleh sistem. Halaman ini hanya dapat diakses oleh admin.
Gambar 10. Tampilan Peramalan

## 4.5. Halaman Hasil Peramalan
Halaman  ini  menampilkan  hasil  dari  peramalan yaitu data aktual beserta data hasil peramalan.

## Gambar 11. Tampilan Hasil Peramalan

## 4.6. Halaman Kelola User
Halaman  kelola  user  hanya  dapat  diakses  oleh admin dengan menampilkan daftar user apa saja yang telah terdaftar pada sistem website.
Gambar 12. Tampilan Kelola User

## 4.7. Pengujian Browser
Pengujian  aplikasi  penggunaan  browser  ini dilakukan dengan menggunakan 4 browser yaitu brave versi 1.56.20, chrome versi 115.0.5790.171, microsoft
edge  versi  116.0.1938.62,  dan  mozila  firefox  versi 108.0.2.  Dimana  pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui tingkat keberhasilan penggunaan browser.
Tabel 4. Pengujian Browser No Fitur Browser Brave Chrome Microsoft Edge Mozila Firefox 1 Login √ √ √ √ 2 Cek penjualan √ √ √ √ 3 Tambah penjualan √ √ √ √ 4 Edit penjualan √ √ √ √ 5 Hapus penjualan √ √ √ √ 6 Tambah produk SD √ √ √ √ 7 Edit produk SD √ √ √ √ 8 Delete produk SD √ √ √ √ 9 Tambah produk SMP √ √ √ √ 10 Edit produk SMP √ √ √ √ 11 Delete produk SMP √ √ √ √ 12 Tambah produk SMA √ √ √ √ 13 Edit produk SMA √ √ √ √ 14 Delete produk SMA √ √ √ √ 15 Peramalan √ √ √ √ 15 Tambah User √ √ √ √ 16 Edit User √ √ √ √ 17 Delete User √ √ √ √ 18 Logout √ √ √ √
Berdasarkan  pengujian  browser  yang  telah dilakukan,  sistem  diketahui  dapat  berfungsi  dengan baik pada browser brave dan google chrome.

## 4.8. Pengujian Kepuasan User
Pengujian  user  bertujuan  untuk  mengetahui apakah  sistem  telah  berjalan  dengan  baik  atau  tidak. Pengujian  ini  dilakukan  oleh  admin  dan  staff  yang menjadi  target  pengguna  dari  sistem  ini.  Pengujian terdiri dari 6 pernyataan yang berkaitan dengan sistem pada website dengan pengukuran kepuasan menggunakan  pilihan  setuju,  kurang  setuju  dan  tidak setuju.
Tabel 5. Pengujian User No Pernyataan Setuju Kurang Setuju Tidak Setuju 1 Tampilan website cukup menarik. 100 % (2 orang) - - 2 Navigasi pada website cukup mudah dipahami. 100 % (2 orang) - - 3 Fitur yang disediakan website sudah sesuai dengan kebutuhan Toko AYZAM. 100 % (2 orang) - -
4
Website dapat menggantikan proses rekap data manual yang sudah ada. 100 % (2 orang) - -
No Pernyataan Setuju Kurang Setuju Tidak Setuju 5 Website yang telah dibuat bermanfaat untuk pengelola Toko. 100 % (2 orang) - - 6 Website yang telah dibuat bermanfaat untuk Toko AYZAM. 100 % (2 orang) - -

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  uji  fungsi,  dapat  diketahui bahwa 100% sistem dapat berjalan di browser chrome, mozila firefox , microsoft edge dan brave . Berdasarkan pengujian  responden,  dapat  diketahui  bahwa  100% sistem dapat membantu perusahaan dalam meramalkan  penjualan.  Fitur  yang  ada  pada  sistem website  peramalan  penjualan  menggunakan  metode single moving average telah sesuai dengan kebutuhan perusahaan sehingga dapat membantu dan mempermudah  proses  rekap  data  pada  perusahaan. Nilai rata-rata MAPE  yang diperoleh pada pengujian akurasi pada periode 7 dengan contoh 5 jenis  barang adalah  26,068  %  yang  menunjukkan  bahwa  metode Single  Moving  Average yang  digunakan  pada  sistem ini adalah layak (cukup baik). Berdasarkan kesimpulan yang ada, beberapa  saran  yang dapat penulis  berikan dalam perkembangan penelitian selanjutnya ialah pada metode  yang  digunakan  bisa  menggunakan  metode peramalan  yang  lain  seperti Forecasting  Exponential Smoothing . Pengujian akurasi bisa dikembangkan lagi dengan  menggunakan  uji  akurasi  yang  lain  seperti MSE ( Mean Square Error ), Mean Absolute Deviation
(MAD). Diharapkan sistem peramalan dapat diperluas dengan menambahkan sistem penjualan dan fitur stok barang yang tersedia juga fitur penjualan online .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M. S. Putra and  I. Solikin, "Aplikasi Peramalan Stok Alat  Tulis  Kantor  (ATK)  Menggunakan  Metode Single  Moving  Average (SMA)  Pada  PT.  Sinar Kencana Multi Lestari," CESS, p. 236, 2019.
[2]   F.  D.  Silalahi,  K.  Rozikin,  D.  Rutdjiono  and  N.  D. Setiawan,  "Pemanfaatan  Metode  Moving  Average Dalam  Sistem  Informasi  Pendukung  Keputusan Pembelian Barang Berdasarkan Peramalan Penjualan Dengan Berbasis Web," Jurnal Ilmiah Elektronika dan Komputer, pp. 198-207, 2021.
S.  K.  Diana,  Perencanaan  dan  Pengendalian, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[3]   Y.  Astuti,  B.  Novianti,  T.  Hidayat  and  D.  Maulina, "Penerapan  Metode Single  Moving  Average Untuk Peramalan  Penjualan  Mainan  Anak," SENSITIF, pp. 253-261, 2019.
[4]   I.  Solikin,  "Sistem  Informasi  Peramalan  Pembelian Stok  Barang  Menggunakan  Metode Single  Moving Average (SMA)," Jurnal Cendikia, pp. 18-22, 2016.
[5]   Saefudin,  Susandi,  Diki  and  F.  Nafis,  "Sistem Peramalan  Penjualan Paving  Bloc k  Menggunakan Metode Single  Moving  Average ," JSiI, pp.  75-81,
2021.
[6]   C. A. Suhendra, M. Asfi, W. J. Lestari and I. Syafriani,
"Sistem Peramalan Persediaan Sparepart Menggunakan  Metode Weight  Moving  Average dan Reorder Point ," Jurnal Manajemen, Teknik Informatika,  dan  Rekayasa  Komputer, pp.  343-354, 2021.
[7]   A.  Nurlifa  and  S.  Kusumadewi,  "Sistem  Peramalan Jumlah  Penjualan  Menggunakan  Metode Moving Average Pada  Rumah  Jilbab  Zaky," JURNAL INOVTEK, pp. 18-25, 2017.
[8]   J.  Heizer  and  B.  Render,  Manajemen  Operasi  : Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai  Pasokan, Jakarta: Salemba Empat, 2015.
[9]   M.  Qamal,  "Peramalan  Penjualan  Makanan  Ringan Dengan  Metode Single  Exponential  Smoothing ," TECHSI, 2016.
[10]  Putro,  Furqon  and  Wijoyo,  "Prediksi  Jumlah Kebutuhan  Pemakaian  Air  Menggunakan  Metode Exponential  Smoothing ," JPTIIK, pp.  4679-4686,
2018.