## PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENJUALAN UNIT MOBIL

## Rio Ardian Arya Putra, Hani Zulfia Zahro’, Deddy Rudhistiar
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918085@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Mitsubishi Sun Star Malang  merupakan salah satu  dealer  mobil swasta. Mitsubishi Sun Star Malang juga merupakan  dealer  resmi  kendaran  Mitsubishi  yang  terletak  di  Jl.  Letjen  S.  Parman  Malang,  JawaTimur  – Indonesia. Sebagai suatu perusahaan, Mitsubishi Sun Star Malang perlu mengetahui jumlah penjualan kendaraan pada periode berikutnya dengan memprediksi jumlah penjualan berdasarkan  data periode sebelumnya. Prediksi penjualan unit mobil memiliki peran penting dalam perencanaan bisnis industri otomotif. Metode peramalan yang efektif  dapat  membantu  produsen  mobil  dan  dealer  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih  tepat  dalam  hal produksi, persediaan, dan strategi pemasaran. Salah satu metode peramalan  yang digunakan secara luas adalah Double  Exponential  Smoothing.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  dan  mengimplementasikan  model peramalan  menggunakan  metode  Double  Exponential  Smoothing  untuk  memprediksi  penjualan  unit  mobil  di masa depan. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode Double Exponential Smoothing memberikan prediksi penjualan yang relative akurat, pada merek Xpander untuk bulan mei 2023 adalah sekitar 20 unit mobil, dengan nilai MAPE sekitar 26%. Sementara itu, untuk merek Pajero Sport pada bulan mei 2023, ramalan penjualannya adalah sekitar 15 unit mobil, dengan MAPE sekitar 20%. Dalam konteks ini , hasil dari penelitian ini diharapkan akan  memberikan  panduan  yang  berguna  bagi  industri  otomotif  dalam  perencanaan  produksi,  pengelolaan persediaan,  dan  pengambilan  keputusan  pemasaran  yang  lebih  akurat.  Selain  itu,  model  peramalan  ini  dapat membantu produsen dan dealer mobil untuk mengoptimalkan strategi bisnis mereka guna menghadapi persaingan yang ketat di pasar otomotif.
Kata kunci : Double Exponential Smoothing, Mitsubishi Sun Star Malang, Peramalan
1. PENDAHULUAN
Peramalan merupakan gabungan antara ketrampilan dan pengetahuan ilmiah dalam meramalkan  peristiwa  yang  akan  terjadi  di  masa mendatang  [1].  Proses  ini  melibatkan  analisis  data masa  lalu  yang  kemudian  diaplikasikan  pada  masa yang  akan  datang  melalui  penggunaan  model matematis  tertentu.  Fungsi  peramalan  sangat  penting dalam merumuskan kesimpulan yang akurat. Keberhasilan  peramalan  sangat  tergantung  pada kemampuan  untuk  memanfaatkan  informasi  yang terkandung dalam data historis.
Mitsubishi  Sun  Star  Malang  merupakan  sebuah instansi  swasta  yang  mengkhususkan  diri  dalam penjualan  mobil.  Bagi  Mitsubishi  Sun  Star  Malang, meramalkan  jumlah  penjualan  mobil  untuk  periode mendatang  menjadi  hal  yang  krusial.  Upaya  ini dilakukan  dengan  memanfaatkan  data  dari  masa  lalu sebagai  landasan  untuk  merumuskan  proyeksi penjualan di masa yang akan datang. Namun, selama ini  proses  penentuan  target  penjualan  di  masa  depan sering kali tidak sesuai dengan realitas, karena hanya didasarkan pada intuisi manajemen. Pendekatan dalam menetapkan  target  masih  bergantung  pada  opini pribadi  atau  perasaan  individu  yang  terlibat  dalam proses  tersebut.  Situasi  ini  terkait  dengan  kenyataan bahwa  tren  penjualan  mobil  di  perusahaan  tersebut cenderung mengalami kenaikan atau penurunan setiap tahunnya.  Akibatnya,  target  yang  diamanahkan seringkali tidak selaras dengan data penjualan aktual.
Dampak  dari  ketidaksesuaian  ini  meluas  ke  berbagai aspek perencanaan berikutnya serta dalam memberikan pertanggungjawaban kepada para atasan.
Metode Double Exponential Smoothing merupakan  pendekatan  peramalan  yang  melibatkan proses perhitungan berulang dan berkelanjutan dengan menggunakan  data  historis  yang  paling  terkini. Metode  ini  didasarkan  pada  perhitungan  rata-rata eksponensial yang menghaluskan data. [2] . Penggunaan  Metode  Double Exponential  Smoothing relevan  ketika  data  masa  lalu  menunjukkan  adanya tren.  Pendekatan  ini  cocok  digunakan  karena memanfaatkan data historis yang telah terkumpul . [3]. Berdasarkan permasalahan yang telah di uraikan diatas  Sun  Star  Motor  Malang  memerlukan  suatu website  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi penjualan  bulan  mendatang  dengan  menerapkan peramalan menggunakan metode Double Exponential Smoothing berbasis website.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Ariyanto  dkk  pada  tahun  2017  dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Penerapan  Metode Double  Exponential  Smoothing Dalam  konteks "Peramalan  Produksi  Tanaman  Pangan,"  peramalan digunakan  untuk  meramalkan  produksi  tanaman pangan pada masa yang akan datang, berdasarkan data dari  tahun-tahun  sebelumnya.  Dengan  demikian, pergerakan data historis diidentifikasi untuk
menganalisis  tren  yang  ada.  Metode  peramalan  yang diterapkan  dalam  hal  ini  adalah Double Exponential Smoothing Holt,  yang  melibatkan  penggunaan  dua parameter yaitu alpha (α) dan beta (b) [4].
Menurut Kurniawan dkk pada tahun 2021 dalam penelitian  mereka  berjudul  " Forecasting Penjualan Kopi Dengan Metode Exponential Smoothing Berbasis Web (Studi Kasus Kedai Psycoffee)" pada tahun 2021 menyatakan bahwa Kedai Psycoffee sering menghadapi tantangan dalam mengatur pasokan bahan baku untuk penjualan mereka. Menghadapi situasi ini, diperlukan  suatu  teknik  yang  mampu  meramalkan jumlah  penjualan  produk  di  masa  mendatang  agar dapat  disesuaikan  dengan  ketersediaan  stok  bahan baku yang ada [5].
Menurut Wiladibrata dkk pada tahun 2022 dalam penelitian  berjudul  "Peramalan  Produksi  Mobil Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dengan Algoritma Golden Section ", tujuan penelitian tersebut adalah menerapkan metode Double Exponential  Smoothing dengan  algoritma Golden Section untuk  meramalkan  produksi  mobil  Toyota Avanza  pada  bulan  Mei  2022.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  kombinasi  parameter  α  dan  γ yang menghasilkan nilai Sum of Squares Error (SSE) minimum  menggunakan  algoritma Golden  Section terletak pada nilai α=0,618034 dan γ=0,381966 [6] . Menurut  Hafidh  dkk  pada  tahun  2022  dalam penelitianya  yang  berjudul  “Penerapan  Metode Double  Exponential  Smoothing dan Moving  Average pada Peramalan Permintaan Produk Gasket Cap di PT. Nesinak  Industries”  Dalam  operasional  manufaktur, diperlukan  suatu  strategi  agar  dapat  bertahan  dalam persaingan.  Peramalan  merupakan  strategi  yang diterapkan  untuk  mencapai  hal  tersebut.  Pengolahan data  pada  penelitian  ini  menggunakan  pemulusan eksponensial  ganda  Brown  dan  kemudian  rata-rata pergerakannya  ditentukan  oleh  nilai  persentase kesalahan  absolut  rata-rata  terendah  yang  digunakan untuk  meramalkan  permintaan  permintaan  produk dalam bisnis. Nilai α berasal dari metode eksponensial ganda [2].
Menurut Aminudin dkk pada tahun 2019 dalam penelitianya  yang  berjudul  “Model  Peramalan  Garis
Kemiskinan
Menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing dari  Holt”  Masyarakat beranggapan  perlunya  penggunaan  sistem  informasi untuk  mengolah  data  dan  informasi  guna  membantu pemerintah dan pemangku kepentingan dalam rangka pengentasan  kemiskinan.  Proyeksi  garis  kemiskinan berguna untuk mengetahui situasi kemiskinan di masa depan. Ramalan garis kemiskinan mempunyai deviasi ramalan  yang  sangat  rendah,  kurang  dari  10%, menunjukkan kinerja yang sangat baik [7].

## 2.2. Peramalan
Menurut  Armi,  peramalan  adalah  suatu  usaha untuk  meramalkan  kondisi  di  masa  depan  melalui analisis  data  dari  masa  lalu.  Proses  peramalan melibatkan  membuat  perkiraan  tentang  peristiwa-
peristiwa yang akan terjadi di masa yang akan datang berdasarkan  pola-pola  yang  teridentifikasi  dari  data historis.  Hasil  peramalan  ini  dapat  digunakan  untuk mengambil keputusan serta merencanakan tindakan ke depan berdasarkan proyeksi-proyeksi yang didasarkan pada pola-pola dari masa lalu [8].
Menurut  pandangan  Maricar,  peramalan  adalah sebuah  domain  ilmu  yang  memanfaatkan  alat  untuk memprediksi  suatu  hal  berdasarkan  data-data  yang telah  ada  sebelumnya.  Data  ini  kemudian  diolah dengan  metode  tertentu.  Prinsip  peramalan  ini  juga bisa  diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang  ilmu  yang berbeda [9].

## 2.3. Double Exponential Smoothing (DES)
Metode  ini  diperkenalkan  oleh  Brown  untuk mengatasi diskrepansi yang muncul antara data aktual dan nilai peramalan ketika terdapat tren pada pola data. Penjelasan  dasar  di  balik  pendekatan  eksponensial linear  dari  Brown  serupa  dengan  metode  rata-rata bergerak linier ( Linear Moving Average). [10].
Persamaan yang digunakan pada metode ini adalah a. Menentukan pemulusan tunggal 𝑆′ 𝑡 𝑆′ 𝑡 = 𝑎 . 𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎) 𝑆′ 𝑡−1
(1)
b. Menentukan pemulusan ganda 𝑺′′ 𝒕 𝑆′′ 𝑡 = 𝑎 . 𝑆′ 𝑡 + (1 − 𝑎) 𝑆′′ 𝑡−1
(2) c. Menentukan konstanta (𝑎 𝑡 ) 𝑎 𝑡 = 2𝑆′ 𝑡 - 𝑆′′ 𝑡 (3)
d. Menentukan Slope (𝑏 𝑡 ) 𝑏 𝑡 = 𝑎 1−𝑎 (𝑆′ 𝑡 - 𝑆′′ 𝑡 ) (4)
e. Menentukan besar forecast
𝐹 𝑡+𝑚 = 𝑎 𝑡
+ 𝑏 𝑡 𝑚 (5)
2.4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dihitung  dengan  mengambil  kesalahan  absolut  pada setiap periode dan membaginya dengan nilai observasi yang sesungguhnya untuk periode tersebut [11]. Nilai MAPE dapat dihitung dengan persamaan berikut :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑥𝑡−𝑓𝑡 𝑥𝑡 𝑛 𝑡−1 | (6) Keterangan: 𝑥𝑡 = Data aktual pada periode t 𝐹𝑡 = Nilai peramalan pada periode t 𝑛 = Jumlah data

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Berikut  merupakan  metode  pengumpulan  data yang dilakukan pada penelitian ini:
1. Wawancara Peneliti melakukan wawancara dengan Supervisor  Sun  Motor  Malang  untuk  memperoleh informasi  dan  data  yang  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian di lokasi objek penelitian.
2. Studi Literatur
Peneliti  menghimpun  berbagai  informasi  dan mendalami  semua  materi  serta  sumber  data  yang relevan dengan penelitian yang sedang dijalankannya.

## 3.2. Flowchart
Metode Double Exponential
Smoothing (DES)
Gambar  1  merupakan  bagan  alur  dari  proses peramalan penjualan pada website ini
Gambar 1. Flowchart Metode DES
Gambar 1 mengganmbarkan alur flowchart untuk langkah-langkah  dalam  peramalan  penjualan  mobil. Berikut adalah langkah-langkah yang dijelaskan dalam flowchart  tersebut.  Memasukan  data  penjualan  mobil ke  dalam  system,  kemudian  menghitung  nilai pemulusan  tunggal 𝑆′ 𝑡 yang  digunakan  untuk  dasar perhitungan  selanjutnya.  Menghitung  nilai  pemulusan ganda 𝑆′′ 𝑡 yang  didapat  dari  hasil  perhitungan pemulusan tunggal. Menghitung nilai konstanta 𝑎 𝑡 dan menghitung Slope 𝑏 𝑡 .  Kemudian  menghitung  nilai peramalan 𝐹 𝑡+𝑚 untuk  periode  selanjutnya.  Langkah terakhir  yaitu  menghitung  nilai  kesalahan  peramalan menggunakan Mean  Absolute  Error dan Mean Absolute  Precentage  Error. Setelah  menghitung  nilai kesalahan maka akan keluar hasil peramalan.

## 3.3. Flowchart Sistem
Flowchart adalah  bagan  alur  yang  menampilkan langkah langkah atau proses yang terjadi dalam sebuah sistem.  Pada  Gambar  2  dibawah  ini  adalah  sebuah rancangan  flowchart  sistem  yang  dapat  dijelaskan bahwa  terdapat  halaman  login  untuk  admin  maka menginputkan  username  dan  password,  jika  proses validasi  berhasil  maka  akan  mengarah  ke  halaman utama.  Pada  halaman  utama  akan  menampilkan beberapa  pilihan  menu.  Beberapa  menu  tersebut meliputi  menu  data  penjualan,  menu  data  transaksi, menu data mobil dan menu peramalan. Pada menu data penjualan  admin  dapat  mengolah  data  seperti menginputkan  hasil dari penjualan  bulan sebelumnya. Pada  menu  peramalan  admin  dapat  melakukan peramalan dengan hanya memilih mobil, periode serta tahun penjualan yang akan diramal.
Gambar 2. Flowchart Sistem
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Metode
Perhitungan Manual Double Exponential Smoothing Penjualan  unit  mobil  Tabel  1  merupakan penjualan mobil Xpander tahun 2021-2023.
1. Data Penjualan 2. Tabel 1. Penjualan Xpander Periode Bulan Tahun Penjualan 1 Januari 2021 18 2 Februari 2021 21 3 Maret 2021 18 4 April 2021 19 5 Mei 2021 15 6 Juni 2021 18 7 Juli 2021 18 8 Agustus 2021 20 9 September 2021 13 10 Oktober 2021 11 11 November 2021 24 12 Desember 2021 22 13 Januari 2022 15 14 Februari 2022 20
Periode Bulan Tahun Penjualan 15 Maret 2022 19 16 April 2022 17 17 Mei 2022 11 18 Juni 2022 16 19 Juli 2022 13 20 Agustus 2022 18 21 September 2022 10 22 Oktober 2022 13 23 November 2022 12 24 Desember 2022 16 25 Januari 2023 21 26 Februari 2023 19 27 Maret 2023 18 28 April 2023 24 Mencari Nilai Ramalan 1) Langkah 1 Mencari Nilai 𝑆′ 𝑡 Pemulusan tunggal a) Iterasi 1 𝑆′ 𝑡 = 𝑎 . 𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎) 𝑆′ 𝑡−1 𝑆′ 2 = 0.2 ∗ 21 + (1 − 0.2) * 18 = 18,6
b) Iterasi 2 ……. dst
𝑆′ 𝑡 = 𝑎 . 𝑋 𝑡 + (1 − 𝑎) 𝑆′ 𝑡−1 𝑆′ 3 = 0.2 ∗ 18 + (1 − 0.2) * 18,6 = 18,48 Didapatkan nilai pemulusan tunggal ( 𝑆′ 𝑡 ) seperti pada Tabel 2
Tabel 2. Hasil Perhitungan pemulusan tunggal Periode 𝑺′ 𝒕 Periode 𝑺′ 𝒕 2 18,6 16 18,1087 3 18,48 17 16,6869 4 18,584 18 16,5496 5 17,8672 19 15,8396 6 17,8938 20 16,2717 7 17,915 21 15,0174 8 18,332 22 14,6139 9 17,2656 23 14,0911 10 16,0125 24 14,4729 11 17,61 25 15,7783 12 18,488 26 16,4227 13 17,7904 27 16,7381 14 18,2323 28 18,1905 15 18,3859
2) Langkah 2 Mencari Nilai 𝑆′′ 𝑡 Pemulusan ganda
a) Iterasi 1
𝑆′′ 𝑡 = 𝑎 . 𝑆′ 𝑡 + (1 − 𝑎) 𝑆′′ 𝑡−1 𝑆′′ 2 = 0.2 ∗  18,6 + (1 − 0.2) ∗ 18
= 18,12
b) Iterasi 2 ……. dst 𝑆′′ 𝑡 = 𝑎 . 𝑆′ 𝑡 + (1 − 𝑎) 𝑆′′ 𝑡−1 𝑆′′ 3 = 0.2 ∗ 18,48 + (1 − 0.2) ∗ 18 ,12
= 18 ,192 Didapatkan nilai pemulusan ganda ( 𝑆′′ 𝑡 ) seperti pada Tabel 3
Tabel 3. Hasil Perhitungan Pemulusan ganda Periode 𝑺′′ 𝒕 Periode 𝑺′′ 𝒕 2 18,12 16 17,994 3 18,192 17 17,7326 4 18,2704 18 17,496 5 18,1898 19 17,1647 6 18,1306 20 16,9861 7 18,0874 21 16,5924 8 18,1364 22 16,1967 9 17,9622 23 15,7756 10 17,5723 24 15,515 11 17,5798 25 15,5677 12 17,7614 26 15,7387 13 17,7672 27 15,9386 14 17,8603 28 16,389 15 17,9654 3) Langkah 3 Mencari Nilai Konstanta 𝑎 𝑡 a) Iterasi 1 𝑎 𝑡 = 2𝑆′ 𝑡 - 𝑆′′ 𝑡 𝑎 2 =   2 * 18,6 -  18,12
=   19,08
b) Iterasi 2 ……. dst
𝑎 𝑡 = 2𝑆′ 𝑡 - 𝑆′′ 𝑡 𝑎 3 =   2 * 18,48 -  18,192
=   18,768
Didapatkan nilai konstanta ( 𝑎 𝑡 ) seperti pada Tabel 4
Tabel 4. Hasil Perhitungan Konstanta Periode 𝒂 𝒕 Periode 𝒂 𝒕 2 19,08 16 18,2233 3 18,768 17 15,6413 4 18,8976 18 15,6031 5 17,5446 19 14,5146 6 17,657 20 15,5573 7 17,7426 21 13,4424 8 18,5277 22 13,0311 9 16,569 23 12,4067 10 14,4527 24 13,4308 11 17,6402 25 15,9889 12 19,2145 26 17,1066 13 17,8135 27 17,5377 14 18,6044 28 19,992 15 18,8063 4) Langkah 4 Mencari Nilai Slope 𝑏 𝑡
a) Iterasi 1 𝑏 2 = 𝑎 1−𝑎 (𝑆′ 𝑡 - 𝑆′′ 𝑡 )
𝑏 2 = 0.2/(1-0.2) * (18,6-18,12) =  0,12
b) Iterasi 2 ……. dst
𝑏 3 = 𝑎 1−𝑎 (𝑆′ 𝑡 - 𝑆′′ 𝑡 )
𝑏 3 = 0.2/(1-0.2) * (18,48-18,192) =  0,072 Didapatkan nilai slope ( 𝑏 𝑡 ) seperti pada Tabel 5
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Slope 𝑏 𝑡 Periode 𝒃 𝒕 Periode 𝒃 𝒕 2 0,12 16 0,02866 3 0,072 17 -0,2614 4 0,0784 18 -0,2366 5 -0,0806 19 -0,3313 6 -0,0592 20 -0,1786 7 -0,0431 21 -0,3938 8 0,04891 22 -0,3957 9 -0,1742 23 -0,4211 10 -0,3899 24 -0,2605 11 0,00754 25 0,05266 12 0,18164 26 0,17099 13 0,00579 27 0,19989 14 0,09302 28 0,45039 15 0,10512 5) Langkah 5 Mencari Nilai Peramalan Bulan Mei 2023 𝐹 29+1 =   𝛼 29 +   𝑏 29 × 1 𝐹 29 =  19,992 + 0,45039 × 1
𝐹 29 = 20,44242475 Maka nilai peramalan penjualan mobil Xpander Bulan Mei 2023 Adalah 20,44242475 (20) unit
Tabel 6 Hasil Peramalan Bulan Mei 2023 No Merk Ramalan Alpha MAPE 1 Xpander 20,442 (20) 0,2 26% 2 Pajero 15,312 (15) 0,4 20%
Dari Tabel 6 diatas adalah peramalan dua  merek mobil yaitu Xpander dan Pajero untuk penjualan bulan Mei 2023.
4.2. Implementasi
1. Tampilan Login
Berikut  adalah  tampilan  halaman  login  pada website peramalan penjualan unit mobil.
Gambar 3  Halaman Login
Pada  Gambar  3  diatas  adalah  halaman  login. Pada halaman ini admin diwajibkan untuk menginputkan  username  dan  password  yang  sudah dibuat sebelumnya.
2. Tampilan Data Penjualan
Berikut  adalah  tampilan  data  penjualan  pada website peramalan Penjualan unit mobil.
Gambar 4 Halaman Data Penjualan
Pada  Gambar  4  diatas  adalah  halaman  data penjualan  yang  menampilkan  data  penjualan  mobil Xpander  dan  Pajero  Sport  dari  tahun  2019  –  tahun 2023.  Data  pada  halaman  ini  akan  digunakan  untuk peramalan yang dilakukan oleh sales. Pada halaman ini terdapat  periode,  tahun,  merek  mobil,  jumlah penjualan  dan  terdapat  fitur  tambah  data  untuk menambahkan data penjualan bulan berikutnya.
3. Tampilan Halaman Data Transaksi
Berikut  adalah  tampilan  halaman  data  transaksi pada website peramalan penjualan unit mobil.

## Gambar 5 Halaman Data Transaksi
Pada  Gambar  5  diatas  adalah  halaman  data transaksi yang menampilkan data transaksi yang telah dikelola oleh admin.
4. Tampilan Halaman Peramalan
Berikut  adalah  tampilan  data  peramalan  pada website peramalan penjualan unit mobil
Gambar 6 Halaman Peramalan
Pada  Gambar  6,  ditampilkan  sebuah  halaman peramalan yang berfungsi untuk melakukan peramalan jumlah  unit  mobil  yang  akan  dijual  menggunakan metode double exponential  smoothing . Administrator atau pengguna dengan hak akses dapat memilih jenis
mobil  yang  ingin  diambil  ramalannya.  Setelah pemilihan mobil dilakukan, sistem akan menampilkan perkiraan  jumlah  penjualan  mobil  untuk  bulan berikutnya  berdasarkan  metode  peramalan double exponential smoothing.

## 4.3. Pengujian Fungsional Website
Pengujian  fungsional  website  dilakukan  pada  3 browser berbeda. Pengujian dilakukan untuk memastikan  fitur  dari  website  berfungsi  dengan normal. Hasil dari pengujian bisa diliat pada Tabel 7
Tabel 7 Pengujian Fungsional Website No Proses Edge Google Chrome Opera Browser 1 Login √ √ √ 2 Halaman Penjualan Mobil √ √ √ Tambah data √ √ √ Edit data √ √ √ Hapus data √ √ √
3
Halaman Data Mobil √ √
√ Tambah data √ √ √
Edit data √ √ √ Hapus Data √ √ √ 4 Halaman Transaksi √ √ √ Tambah data √ √ √ Hapus data √
√ √ 5 Halaman
Peramalan Mobil √ √ √ Hasil peramalan √ √ √ Tabel perhitungan √ √ √ 6 Logout √ √ √
Keterangan : √ = Berhasil X = Gagal Berdasarkan  hasil  Tabel  7  pengujian  browser diatas,  terdapat  6  pengujian  yang  diujikan,  hasil pengujian  dapat  dijalankan  dengan  baik  pada  3 browser web yang berbeda, semua tampilan dan fungsi aplikasi  dapat  berjalan  100%  pada  3  browser  yaitu, Microsoft Edge versi 114.0.1823.51 , Google Chrome 114.0.5735.134 dan Opera Browser versi 101.0.4843.25.

## 4.4. Pengujian User
Pengujian pengguna  merupakan pengujian  yang dilakukan  langsung  pada  perusahaan  yaitu  untuk mengetahui  kualitas  aplikasi  yang  dibangun  apakah memenuhi  harapan  atau  tidak.  Pengujian  dilakukan dengan  memberikan  beberapa  pertanyaan  kepada setiap  pengguna.  Berdasarkan  hasil  pengujian  user, dicari  persentase  jawaban  dengan  menggunakan persamaan 7
𝑌 = 𝑃 𝑄 × 100% (7)
Keterangan P   = Total Skor Q   = Skor Tertinggi
Y   = Nilai Persentase Tabel 8 Skor Jawaban Skala Jawaban Keterangan Skor SS Sangat Setuju 5 S Setuju 4 CS Cukup Setuju 3 TS Tidak Setuju 2 STS Sangat Tidak Setuju 1
Berikut  ini  adalah  hasil  persentase  masing masing jawaban yang sudah di hitung nilainya dengan menggunakan  rumus  yang  sudah  dijelaskan  pada persamaan 7.
Tabel 9 Hasil Kuisioner NO Pernyataan SS S CS TS STS

## 1
Website Peramalan Penjualan yang telah di buat mudah digunakan oleh Pengguna. 7 2 1
2
Website Peramalan Penjualan yang telah di buat sesuai dengan kebutuhan yang telah di tentukan. 1 5 4 3 Menurut Anda Fitur Website Sudah Seusai dengan Kebutuhan.
3 7
4
Dalam Segi Tampilan Website Peramalan Penjualan Nyaman untuk dilihat . 1 8 1 5
Menurut Anda Website Peramalan Penjualan Bermanfaat dalam memprediksi Penjualan Mobil Bulan Depan .
3 3 4
Berdasarkan  jawaban  yang  telah  diberikan  oleh responden,  untuk  pernyataan  pertama  menghasilkan nilai persentase sebesar 92%, untuk pernyataan kedua menghasilkan nilai persentase 74%, untuk pernyataan ketiga  menghasilkan  nilai  persentase  66%,  untuk pernyataan  keempat  menghasilkan  nilai  60%  dan untuk pernyataan kelima menghasilkan nilai persentase sebesar 78%
4.5. Pengujian Metode
Pengujian metode peramalan merupakan pengujian  yang  dilakukan  secara  langsung  terhadap data penjualan mobil Xpander tahun 2021 -2023.
Tabel 10 Peramalan Sistem Xpander Bulan Aktual Peramalan Sistem Hasil MAPE Jan-2021 18 - - Feb-2021 21 - - Mar-2021 18 19,2 7% Apr-2021 19 18,84 1% Mei-2021 15 18,976 27% Jun-2021 18 17,464 3% Jul-2021 18 17,597 2% Agu-2021 20 17,699 12% Sep-2021 13 18,576 43% Okt-2021 11 16,394 49% Nov-2021 24 14,062 41% Des-2021 22 17,647 20% Jan-2022 15 19,396 29% Feb-2022 20 17,819 11% Mar-2022 19 18,697 2% Apr-2022 17 18,911 11% Mei-2022 11 18,251 66% Jun-2022 16 15,379 4% Jul-2022 13 15,366 18% Agu-2022 18 14,183 21% Sep-2022 10 15,378 54% Okt-2022 13 13,048 0% Nov-2022 12 12,635 5% Des-2022 16 11,985 25% Jan-2023 21 13,170 37% Feb-2023 19 16,041 16% Mar-2023 18 17,277 4% Apr-2023 24 17,737 26% Rata – Rata MAPE 20 %
Peramalan  prediksi  penjualan  mobil  pada mitsubishi  sun  star  motor  malang  ini  sesuai  dengan interpretasi  nilai  MAPE  rata  rata  masuk  kedalam kategori Baik, dari Tabel 10 dapat dilihat bahwa hasil prediksi  nilai  MAPE  terendah  adalah  0%  sedangkan nilai  tertinggi  MAPE  adalah  66%  dan  nilai  rata-rata MAPE 20 %.

## Tabel 11 Peramalan Sistem Pajero sport
Bulan Aktual Peramalan Sistem Hasil MAPE Jan-2021 16 - - Feb-2021 17 - - Mar-2021 15 16,8 12% Apr-2021 20 15,52 22% Mei-2021 19 18,976 0% Jun-2021 15 19,584 31% Jul-2021 21 16,509 21% Agu-2021 17 19,961 17% Sep-2021 10 18,169 82% Okt-2021 9 11,737 30% Nov-2021 12 8,344 30% Des-2021 24 9,627 60% Jan-2022 10 20,069 101% Feb-2022 15 13,256 12% Mar-2022 18 14,283 21% Apr-2022 19 17,167 10% Mei-2022 16 19,139 20% Jun-2022 16 17,426 9% Jul-2022 17 16,581 2%
Bulan Aktual Peramalan Sistem Hasil MAPE Agu-2022 9 16,984 89% Sep-2022 11 10,732 2% Okt-2022 9 9,804 9% Nov-2022 8 8,061 1% Des-2022 12 6,784 43% Jan-2023 13 9,718 25% Feb-2023 15 11,940 20% Mar-2023 16 14,509 9% Apr-2023 14 16,313 17% Rata – Rata MAPE 26%
Peramalan  prediksi  penjualan  mobil  pada mitsubishi  sun  star  motor  malang  ini  sesuai  dengan interpretasi  nilai  MAPE  rata  rata  masuk  kedalam kategori cukup baik, dari Tabel 11 dapat dilihat bahwa hasil  prediksi  nilai  MAPE  terendah  adalah  0% sedangkan nilai tertinggi MAPE adalah 101% dan nilai rata-rata MAPE 26%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa dengan  perhitungan  metode Double  Exponential Smoothing , admin dapat mengetahui prediksi penjualan unit mobil pada bulan berikutnya, sehingga para  sales  dan  supervisor  bisa  menetapkan  target penjualan  yang  bisa  dicapai  oleh  mereka.  Hasil pengujian fungsional website menunjukan menu dapat berjalan  sesuai  harapan.  Berdasarkan  pengujian  user, responden  menyatakan  cukup  setuju  bahwa  website peramalan  penjualan  unit  mobil  sesuai  dengan kebutuhan  user.  Hasil  dari  pengujian  metode mendapatkan hasil interpretasi nilai yang cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  V.  P.  Rau,  J.  S.  B.  Sumarauw,  and  M.  M.
Karuntu,  “Analysis  Of  Hollow  Brick  Demand Forecasting  On  UD.  Immanuel  Air  Madidi.,” Anal. Peramalan…… 1498 J. EMBA , vol. 6, no. 3, pp. 1498–1507, 2018.
[2]  M. H. Kurniawan and D. Herwanto, “Penerapan Metode  Double  Exponential  Smoothing  dan Moving  Average  pada  Peramalan  Permintaan Produk Gasket Cap di PT. Nesinak Industries,”
Serambi Eng. , vol. VII, no. 1, 2022.
[3]  M. H. Elison, R. Asrianto, M. P. S. S. Informasi, and  D.  P.  S.  S.  Informasi,  “Prediksi  Penjualan Papan  Bunga  Menggunakan  Metode  Double Exponential Smoothing,” vol. 2, no. 3, pp. 1875– 2715, 2020.
[4]  R.  Ariyanto,  D.  Puspitasari,  and  F.  Ericawati, “Penerapan Metode Double Exponential Smoothing  Pada  Peramalan  Produksi  Tanaman Pangan,” J. Inform. Polinema , vol. 4, no. 1, p. 57, 2017, doi: 10.33795/jip.v4i1.145.
[5]  M.  R.  Kurniawan,  J.  D.  Irawan,  and  F.  S. Wahyuni,  “Forecasting  Penjualan  Kopi  Dengan Metode  Exponential  Smoothing  Berbasis  Web (Studi  Kasus  Kedai  PSYCoffee),” Jurnal
Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 5, no. 2. p. 517, 2021.
[6]  M. I. Wiladibrata and N. A. K. Rifai, “Peramalan Produksi  Mobil  Menggunakan  Metode  Double Exponential  Smoothing  dengan  Algoritma Golden Section,” Bandung Conf. Ser. Stat. , vol. 2, no. 2, pp. 507–511, 2022, doi: 10.29313/bcss.v2i2.4776.
[7]  R.  Aminudin  and  Y.  Handoko,  “Model Peramalan  Garis  Kemiskinan  Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing  dari Holt,” J.  Tata  Kelola  dan  Kerangka  Kerja Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  2019,  doi: 10.34010/jtk3ti.v5i1.2295.
[8]  A.  E.  Armi,  A.  H.  Kridalaksana,  and  Z.  Arifin, “Peramalan  Angka  Inflasi  Kota  Samarinda Menggunakan  Metode  Double  Exponential Smoothing (Studi  Kasus :  Badan Pusat Statistik
Kota Samarinda),” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu  Komput. ,  vol.  14,  no.  1,  p.  21,  2019,  doi: 10.30872/jim.v14i1.1252.
[9]  M.  A.  Maricar,  “Analisa  Perbandingan  Nilai Akurasi  Moving  Average  dan  Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ”.
[10]  A.  Purwanto  and  S.  N.  Afiyah,  “Sistem Peramalan Produksi Jagung Provinsi Jawa Barat Menggunakan  Metode  Double  Exponential Smoothing,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 14, no. 2, 2020.
[11]  R. Ramadania, “Peramalan Harga Beras Bulanan di  Tingkat  Penggilingan  dengan  Metode Weighted  Moving  Average,” Bimaster ,  vol.  7, no.  4,  pp.  329–334,  2018,  [Online].  Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/article/ view/28402/75676578415