Vol.13, No.1, Tahun 2019 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Pemanfaatan Metode Triple Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Pada PT.Dinamika Daya Segara Malang
Tutur Ade Tistiawan 1 , Titania Dwi Andini 2 STMIK ASIA Malang
1 generioda@gmail.com, 2 titania@asia.ac.id
ABSTRAK .PT.  Dinamika  Daya  Segara  Malang  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  marketing. Dalam  hal  ini,  penjualan  produk  akan  menjadi  sorotan  utama.  Dikarenakan  tiap  daerah  mendapat  target  baik  bulanan maupun  per  semester  dari  kantor  pusat.  Selain  itu  pada  perusahaan  ini    belum  ada  sistem  yang  menunjang  untuk peramalan  penjualan  pada  periode  berikutnya.  Dalam  menentukan  metode  peramalan  yang  sesuai  terlebih  dahulu haruslah  mengetahui  pola  data dari  data  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan  dalam  peramalan.  Adapun  salah  satu  data penjualan  dari  PT.  Dinamika  Daya  Segara  Malang  yaitu  sabun  Cream  detergent  Ekonomi  /  Wings  Biru  900K  selama periode Januari 2013 sampai April 2016 yang dijadikan objek dalam contoh perhitungan dalam  penelitian kali ini. Dari data diperoleh pola data menunjukkan grafik pasang surut. Maka proses peramalan pada jurnal ini menggunakan metode Triple Exponential Smoothing. Adapun dalam proses perhitungan peramalan digunakan konstanta alfa antara 0.1 sampai dengan  0.9.  Untuk    menghitung  nilai  kesalahan  tiap  alfa  betujuan  untuk  mendapatkan  nilai  kesalahan  minimum  yang akan  digunakan  sebagai  peramalan  terbaik.  Berdasarkan  hasil  akhir  peramalan  didapatkan  nilai  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil adalah sebesar 10.04% dengan menggunakan konstanta alfa 0.1 dan hasil peramalan pada bulan Mei 2016 adalah 96.22 box. Selain itu dengan andanya aplikasi yang dibangun diharapkan dapat membantu pihak  perusahaan  dalam  mengetahui  hasil  ramalan  jumlah  penjualan  di  masa  akan  datang  serta  dapat  membantu  dalam menentukan strategi penjualan guna mencapai pada periode berikutnya.
Kata Kunci : Peramalan, Penjualan, Triple Exponential Smoothing
ABSTRACT . PT. Dinamika Daya Segara Malang is one of a company that engages in marketing sector.  Selling out the products will be the main purpose of the company. Because each district company would got both monthly and semester target  from  the  main  office.  Besides  that,  in  this  office  does  not  have  supporting  forecasting  system  sales  in  the  next period. To determine the right forecasting method, writer needs to understand the data pattern used in the experiment. As for one of the selling out product at PT. Dinamika Daya Segara Malang is Cream detergent Ekonomi / Wings Biru 900K soap in the January 2013 – April 2016 period will be the object for the example calculation in this journal. From the data, it  gained  unstable  pattern.  So,  forecasting  process  in  this  report  using  Triple  Exponential  Smoothing  method.  As  for calculation,  forecasting  process  used  constant  alpha  0.1  –  0.9.  Calculating  an  error  for  each  alpha  is  intended  to  get minimum error, so that it will be better forecasting.
By the calculation forecasting calculations result is gets the smallest mean absolute percentage error (MAPE) is 10.04%  uses  constant  alpha  0.1  and  the  outcome  in  May  2016  is  96.22  boxes.  So  by  using  forecasting  system  in  this company might be help to get forecasting in the next period sales and determining selling out strategy in the next period. Keywords : Forecasting, Selling, Triple Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
PT. Dinamika Daya Segara Distrik Malangmerupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang marketing atau lebih tepat bisa dikatakan sebagai distributor  barang. Dalam hal ini, penjualan  produk akan menjadi sorotan utama yang akan dievaluasi dari hari ke hari, bulan ke bulan serta tahun demi tahun. Setiap bulan, distrik akan  mendapat target penjualan dari kantor pusat. Dimana target sangatlah jarang mengalami penurunan dan dari kebanyakan target akan selalu meningkat.
Berdasarkan  data  penjualan  yang  diperoleh,penjualan  tidak  akan  selalu  konstan  maupun  mengalami trend naik tiap periode. Dimana selama  ini penjualan yang terjadi mengalami pasang surut. Adapun beberapa faktor  yang  dapat  mempengaruhi  penjualan  yang  terjadi  antara  lain  seperti  promo  yang  berlangsung, kenaikan harga, pengembalian barang dari toko atau return penjualan,dan lain-lain. Di samping itu juga, pada perusahaan ini belum terdapat sebuah sistem yang digunakan dalam meramalkan sebuah hasil penjualan yang akan datang.
Dari  permasalahan  yang  telah  disampaikan  pada  halaman  sebelumnya,  maka  diperlukannya  suatu sistem dengan metode tertentu yang dapat membantu dalam proses peramalan stok barang. Pada tahun (2009) Edyasyahputralubis,  meramalkan  produksi  kelaa  sawit  menggunakan  metode  double  eksponensial smoothing, begitu juga metode ini juga pernah dikaji oleh Andini, dkk (2016) untuk meramalkan jumlah stok alat tulis kantor di UD Achmad Jaya. Selain itu, metode eksponential smoothing juga dikaji oleh Iqbal pada
tahun  (2016)  dalam  proses  penerapan  metode  triple  eksponential  smoothing  untuk  menentukan  stok  bahan spare  part  motor  di  Garuda  Motor  Jogja.  Dalam  kajian  lain  metode  triple  eponential  smoothing  juga digunakan oleh Jayanti, dkk (2015) dalam sistem penentuan peramalan stok obat.
Oleh  karena  itu,  metode  ini  dapat  digunakan  dan  dimanfaatkan  untuk  meramalkan  pada  objek penelitian  dengan  data  pada  PT.  Dinamika  Daya  Segara  Distrik  Malang.  Dilihat  dari  data  yang  diperoleh, maka  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  kajian  ini  adalah  metode  Triple  Exponential  Smoothing  karena karakteristik data sesuai dengan penelitian-penelitian sebelumnya (Andini dan Probo, 2016).

## 2. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1 Data Penjualan
Untuk implementasi peramalan jumlah penjualan, data yang digunakan adalah data penjualan Cream Det  Ekonomi  atau  Wings  Biru  900K  selama  bulan  Januari  2013  sampai  dengan  bulan  April  2016.  Dimana data dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Penjualan Cream Det Ekonomi / Wings Biru 900K
Month Sales Mat Group 2 Qty Jan 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 42.75 Feb 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 37.42 Mar 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 50.25 Apr 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 36.00 May 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 40.00 Jun 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 42.75 Jul 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 46.42 Aug 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 43.42 Sep 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 54.83 Oct 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 49.25 Nov 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 53.67 Dec 2013 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 43.33 Jan 2014 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 54.92 Feb 2014 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 48.67 Mar 2014 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 52.25 Apr 2014 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 52.75 May 2014 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 60.00 Jun 2014 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 48.50 Jul 2014 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 41.50 Aug 2014 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 51.33 Mar 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 64.17 Apr 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 67.50 May 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 74.08 Jun 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 69.00 Jul 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 72.58 Aug 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 100.17 Sep 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 79.33 Oct 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 89.25 Nov 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 94.92 Dec 2015 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 90.25 Jan 2016 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 103.83 Feb 2016 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 75.50 Mar 2016 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 80.50 Apr 2016 332 CREAM DET EKONOMI/WB 900K 95.25

## 2.2 Data Plot
Data Penjualan Shampoo Cream Det Ekonomi / Wings Biru 900K selama bulan Januari 2013 sampai dengan  bulan  April  2016  menunjukkan  kenaikan  atau  pasang  surut  seperti  pada  grafik  yang  ditunjukkan  di gambar 1.
Gambar 1. Data Penjualan Shampoo Cream Det Ekonomi / Wings Biru 900K bulan Januari 21013-bulan April 2016

## 2.3 Penentuan Model
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  data  plot  di  atas    dapat  ditentukan  bahwa  penelitian  ini  menggunakan metode  yang  digunakan  dalam  proses  peralam  penjualan  periode  berikutnya  adalah  metode Tripe Exponential Smoothing 2.3.1.Flowchart
Untuk  penerapan  peramalan  dengan  metode  penghalusan triple  exponential  smoothing dilihat  pada flowchart seperti pada Gambar 2.
Mulai
Input Data
Penjualan ( Xt ) Konstanta Alpha ( α ) 1 ' ) 1 ( ' − − + = t t S a aXt S 1 '' ) 1 ( ' '' − − + = t t t S a aS S t t t t S S S a '' ' '' 3 ' 3 + − = 1 '' ' ) 1 ( '' '' ' − − + = t t t S a aS S t t t t S a S a S a a b '' ' ) 3 4 ( '' ) 8 10 ( ' ) 5 6 ( ) 1 ( 2 2 − + − − − − = t t t t S S S a a c '' ' '' 2 ' ( ) 1 ( 2 2 2 + − − = 2 2 1 m c b a F t m t t m t + + = + + Hasil Peramlan Penjualan Pada Periode Berikutnya Selesai

## Net Qty (Inv - Ret + Free)
Untuk penerapan peramalan dengan metode penghalusan triple exponential smoothing sebagai berikut .
1. Menginputkan data penjualan awal periode sampai data terakhir dan konstanta alpha (α ).
2. Mencari nilai pelumusan tunggal 1 1 − − + = t a)S' ( aXt t S'
3. Mencari  nilai  pelumusan  ganda  atau  Double  Exponential  Smoothing  yaitu  dengan  rumus
1 ' ' ) 1 ( ' ' ' − − + = t S a t aS t S 4. Mencari  nilai  pelumusan  tiga  atau  Triple  Exponential  Smoothing  yaitu  dengan  rumus
1 ' ' ' ) 1 ( ' ' ' ' ' − − + = t S a t aS t S 5. Mencari nilai parameter pemulusan yaitu dengan rumus t S t S t S t a ' ' ' ' ' 3 ' 3 + − =
6. Mencari nilai parameter pemulusan trend
linier
yaitu dengan rumus
t S a t S a t S a a t b ' ' ' ) 3 4 ( ' ' ) 8 10 ( ' ) 5 6 ( 2 ) 1 ( 2 − + − − − − =
7. Mencari
nilai parameter pemulusan trend parabaolik
yaitu dengan rumus ) ' ' ' ' ' 2 ' ( 2 ) 1 ( 2 t S t S t S a a t c + − − = 8. Menghitung hasil peramalan yaitu menggunakan dengan rumus 2 2 1 m t c m t b t a m t F + + + = +

## 9. Selesai
Masalah yang muncul dalam setiap metode pemulusan exponential adalah jika parameter pemulusan α tidak  mendekati  nol  (0),  pengaruh  dari  proses  inisialisasi  ini  akan  mempengaruhi  hasil  dari  pemulusan exponential  ketika  digunakan  untuk  meramalkan  siklus  jangka  panjang.  Tetapi  jika  α  mendekati  nol  (0) proses inisialisasi α dapat memainkan peranan yang nyata dalam suatu siklus jangka panjang. Pada penelitian ini untuk mempermudah membandingkan nilai galat (nilai kesalahan) maka  nilai α yang digunakan α =0.1 sampai dengan α =0.9, dimana nilai parameter α besarnya antara 0< α <1.

## 2.4 Proses Peramalan Dengan Exponential Smoothing Parameter  α = 0.1
Parameter  dimulai  pada  penjualan  bulan  Januari  2013  –  April  2016  Xt  pada bulan  Februari  =  37.42
dan 1 ' − t S = 42.75. Perhitungan single exponential smoothing seperti persamaan berikut : S't  =  S’ t = αX t + (1-α) S’ t-1 S'2 = ( 0.1 x 37.42 ) + (1- 0.1) x 42.75 S’2 = 3.742 + 38.475 S’2 = 42.217
Dari  hasil  yang  diperoleh  S’2=  42.217  maka  untuk  perhitungan double  exponential  smoothing nya  dengan S’ ’1 = 42.75 Sebagaiberikut :
S’’2 = S’’t  = αS’t + (1-α) S”t-1 S”2 =( 0.1 x 42.22) + (1-0.1) 42.75 S”2 =4.222 + 38.475 S”2 = 42.697
Dari hasil  yang diperoleh S’’2=  42.697 maka  untuk perhitungan triple  exponential  smoothing nya dengan S’ ’’1 = 42.75 sebagai berikut:
S’’’t 1 ' ' ' ) 1 ( ' ' − − + = t S a t aS S’”2 =( 0.1 x  42.697 )+ (1-0.1) x42.75 S”’2 =4.2697 + 38.475 S”’2 = 42.7447
Setelah  didapatkan  nilai  S’2=3792.23,  S’’2=  3884.759  dan  S’’’3=  3894.0119  maka  dapat  dihitung  nilai αt,bt,at sebagai berikut:
Perhitungan nilai at:
αt t t t S S S ' ' ' " 3 ' 3 + − =
α2  =3*( 42.217 ) - 3*( 42.697 )+ 42.7447 α2  = 126.651 – 128.091 + 42.7447 α2  = 41.3047 Perhitungan nilai bt:
bt  =
t S t )S t S ( a) ( a ' ' ' ) 3 4 ( ' ' 8 10 ( ' ) 5 6 1 2 2    − + − − − − b2  = ( ) 2 0.1 1 2 0.1 − ( (( 6 - ( 5 x 0.1)) x  42.217) - ( (10 - ( 8 x 0.1)) x  42.697) + ( (4 - ( 3 x 0.1 )) x  42.7447) b 2 = -0.15 Perhitungan nilai dihitung nilai c t :
c t
) ' ' ' ' ' 2 ' ( ) 1 ( 2 2 t S t S t S a a + − − = c 2 = ( ) ( ) ( ) 7447 . 42 42.697 x 2 42.217 0.1 1 0.1 2 2 + − − c 2 =0.0123(42.217 – 85.394 + 42.7447)
c 2 =0.0123 * (-0.4323)
c 2 = -0.00531
Setelah didapatkan nilai a 2 = 41.3047, b 2 = -0.15 dan c 2 = -0.00531 makauntuk hasil peramalan bulan ke- 3 adalah:
2 2 1 m c b a F t m t t m t + + = + + F 2 =41.3047 +(-0.15)+ 1/ 2 (-0.00531 ) F 2 = 41.1520 Berikut  hasil perhitungan sebagai berikut : Tabel 2 Hasil perhitungan peramalan per bulan
Selanjutnya ini akan dijelaskan proses perhitungan manual untuk menghitung nilai kesalahan: A. PE( Pean  Error) atau  nilai  persentase  kesalahan  hasil  peramalan  pada  bulan  ke-3  pada  penjualan  bulan terakhir  adalah  41.15  untuk  mendapatkan  nilai  persentase  kesalahan  atau  galat  maka  data  penjualan  yang sebenarnya  dikurangi  dengan  hasil  ramalan  kemudian  dibagi  dengan  data  penjualan  sebenarnya  dan  dikali seratus.
PE =((41.15 – 50.25 ) /50.25*100)
= -18.11%
B. MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  atau  nilai  tengah    Untuk  mendapatkan  nilai  MAPE,  yaitu dengan  menjumlahkan  nilai  PE absolute dari  awal  periode  sampai  akhir,  kemudian  dibagi  dengan  panjang periode.
MAPE = 381.85 / 38
= 10.04% Sehingga dapat dihasilkan hasil perhitungan MAPE tiap alpha bisa dilihat pada Tabel 3. No Bulan Xt S't S”t S'''t at bt ct Ft 1 Jan 2013 42.8 42.8 42.8 42.8 2 Feb 2013 37.4 42.2 42.7 42.7 41.3 -0.2 0.0 3 Mar 2013 50.3 43.0 42.7 42.7 43.6 0.1 0.0 41.2 4 Apr 2013 36.0 42.3 42.7 42.7 41.6 -0.1 0.0 43.7 5 May 2013 40.0 42.1 42.6 42.7 41.1 -0.2 0.0 41.5 ……. ……
Tabel 3 Hasil perhitungan MAPE tiap alpha Alpha Data Hasil Peramalan MAPE 0.1 96.22 10.04% 0.2 90.96 11.09% 0.3 88.99 12.65% 0.4 91.82 14.55% 0.5 98.00 16.70% 0.6 105.81 18.85% 0.7 113.70 22.18% 0.8 120.04 26.83% 0.9 122.87 33.25%

## 2.5 Pengujian Ketepatan Peramalan dengan Metode Triple Exponential Smoothing
Untuk menguji tingkat keakurasian peramalan maka diperlukan nilai mean absolute percentage error (MAPE).  Telah  dijelaskan  bagaimana  proses  perhitungan  secara  manual.  Dimana  besar  kecilnya mean absolute percentage error (MAPE) dipengaruhi oleh nilai alfa. memperoleh nilai  Mape yang bervariasi.Nilai mape yang dihasilkan dari setiap alfa akan dibandingkan dan nilai mape yang kecil akan digunakan sebagai hasil atau keputusan peramalan . Untuk mengetahui nilai mean absolute percentage error (MAPE) setiap alfa ada pada tabel 3.
Dimana  tabel  3  ini  nilai mean  absolute  percentage  error (MAPE)  terkecil  terdapat  pada  alfa  0.1 dengan  nilai  mape  10.04  %  dan  nilai  hasil  peramalan    penjualan  Cream  Det  Ekonomi  /  Wings  Biru  900K pada  bulan  Mei  2016  yaitu  sebesar    96.99  box.  Sedangkan  untuk  keakurasian  data  yaitu  dengan membandingkan antara jumlah data sebenarnya (JA) dengan jumlah peramalan(JP). Untuk menghitung hasil persentase kebenarannya, berikut adalah proses perhitungannya :
PS =(( JP – JA ) / JA)x 100% ..................................................................................... (1) PB = 100%-PS ............................................................................................................ (2) Keterangan : PS= Persentase Salah PB= Percentase Benar JP= Jumlah Berdasarkan Peramalan JA= Jumlah Penjualan Sebenarnya
Adapun contoh untuk proses perhitungan jumlah persentase salah maupun benar  yaitu sebagai berikut :
1. Perhitungan bulan Desember 2013
PS = ( ( 50 – 43.33 ) / 43.33 ) x 100 %
PS = 15.39 % PB = 100% - 15.39 %
PB = 84.61 %
2. Perhitungan pada bulan Desember 2015
PS = ( ( 93– 90.25 ) / 90.25 ) x 100 % PS = 3.047 % PB = 100% - 3.047 % PB = 96.95 % Dari proses perhitungan diatas data akan direkap ke dalam tabel keakurasian dan dibandingkan antara penjualan  sebenarnya  (JA)  dengan  jumlah  berdasarkan  peramalan  (JP)  yaitu  pada  bulan  Desember  2013, Desember 2015 dan Mei 2016 . Adapun tabel perbandingan seperti tabel 4.
Tabel 4 Keakurasian Peramalan
No Bulan Xt Ft PS PB 1 Jan 2013 42.75 2 Feb 2013 37.42 3 Mar 2013 50.25 41.15 18.11% 81.89% 4 Apr 2013 36.00 43.72 -21.44% 78.56% 5 May 2013 40.00 41.51 -3.78% 96.22% 6 Jun 2013 42.75 40.94 4.24% 95.76% 7 Jul 2013 46.42 41.31 11.00% 89.00% 8 Aug 2013 43.42 42.72 1.60% 98.40% 9 Sep 2013 54.83 42.96 21.65% 78.35% 10 Oct 2013 49.25 46.57 5.44% 94.56% 11 Nov 2013 53.67 47.79 10.96% 89.04% 12 Dec 2013 43.33 50.05 -15.51% 84.49% 13 Jan 2014 54.92 48.73 11.26% 88.74% 14 Feb 2014 48.67 51.11 -5.01% 94.99% 15 Mar 2014 52.25 51.09 2.21% 97.79% 16 Apr 2014 52.75 52.11 1.22% 98.78% 17 May 2014 60.00 53.02 11.63% 88.37% 18 Jun 2014 48.50 55.88 -15.21% 84.79% 19 Jul 2014 41.50 54.66 -31.71% 68.29% 20 Aug 2014 51.33 51.51 -0.35% 99.65% 21 Sep 2014 59.17 51.88 12.31% 87.69% 22 Oct 2014 68.83 54.50 20.83% 79.17% 23 Nov 2014 66.67 59.45 10.82% 89.18% 24 Dec 2014 70.00 62.72 10.40% 89.60% 25 Jan 2015 63.75 66.25 -3.92% 96.08% 26 Feb 2015 64.67 67.10 -3.76% 96.24% 27 Mar 2015 64.17 67.94 -5.88% 94.12% 28 Apr 2015 67.50 68.34 -1.25% 98.75% 29 May 2015 74.08 69.55 6.11% 93.89% 30 Jun 2015 69.00 72.39 -4.91% 95.09% 31 Jul 2015 72.58 73.01 -0.59% 99.41% 32 Aug 2015 100.17 74.47 25.66% 74.34% 33 Sep 2015 79.33 83.78 -5.60% 94.40% 34 Oct 2015 89.25 84.85 4.93% 95.07% 35 Nov 2015 94.92 88.51 6.75% 93.25% 36 Dec 2015 90.25 92.96 -3.00% 97.00% 37 Jan 2016 103.83 94.92 8.58% 91.42% 38 Feb 2016 75.50 100.36 -32.92% 67.08% 39 Mar 2016 80.50 95.99 -19.25% 80.75% 40 Apr 2016 95.25 93.77 1.56% 98.44% Total 33.15% 3418.65%
Sedangkan  untuk  menghitung  hasil  keakurasian  persentase  program  antara  persentase  salah  (PS)  dan persentase benar (PB) secara keseluruhan adalah sebagai berikut
PK = ( JB / JU ) ........................................................................................................... (3) Keterangan:
PK = Percentase Keakurasian JB = Jumlah Persentase Benar JU = Jumlah Pengujian
Untuk menghitung hasil penjumlahan persentase keakurasian program yaitu sebagai berikut : PK =  (3418.65%/ 38) = 89.96%
Dari hasil pengujian di atas , dapat diketahui bahawa perbandingan dari adata penjualan sebenarnya dengan hasil ramalan menghasilkan nilai percentase keakurasian dari data 38 bulan periode yang akan datang yang di uji yaitu 89.96 %.

## 3. KESIMPULAN DAN SARAN

## 3.1 Kesimpulan
Berikut ini beberapa kesimpulan berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya : 1. Dari proses perhitungan yang sudah dilakukan dengan menggunakan konstanta alfa(α) 0.1 sampai dengan konstanta  alfa(α)    0.9  .  Untuk  memperoleh  ketepatan  dalam  metode  peramalan  adalah  dengan membandingkan  tingkat  prosentase  kesalahan  terkecil  ( Percentase  Error )  antara  alfa(α)  0.1  sampai dengan  0.9,  maka  hasil  yang  didapat  adalah  terdapat  pada  perhitungan  peramalan  yang  menggukan konstanta alfa 0.1.
2. Hasil nilai kesalahan untuk peramalan penjualan pada bulan terakhir dengan alfa 0.1 yang didapat adalah dengan nilai peramalan 96.22 dengan MAPE 10.04%.
3.2 Saran
a. Sebelum  menentukan  metode  yang  digunakan  untuk  peramalan,  terlebih  dahulu  dilakukan  pengamatan guna menentukan  pola data.
b. Dilakukan analisa atau percobaan perhitungan dengan beberapa metode peramalan seperti metode Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing sebelum menentukan metode Triple Exponential Smoothing yang akan digunakan.
c. Dari  perhitungan,  diharapkan  sistem    perhitungan  ini  dapat  dikembangkan  hingga  menghasilkan perhitungan yang lebih baik, yaitu dengan melakukan analisa data yang sudah ada agar lebih lanjut untuk menentukan peramalan yang akan digunakan. Karena pengembangan sistem perhitungan data yang akan diramalkan juga dapat sangat menentukan dalam jumlah penjualan yang akan datang.

## DAFTAR RUJUKAN
Assauri  Softjan  (2012). Teknik  dan  Metode  Peramalan  Penerapaanya  Dalam  Ekonomi  dan  Dunia  Usaha. Edisi  1 .Jakarta.  Lembaga  penerbitan  Fakultas  Ekonomi  UI.  1984  Dalam  Sistem  Peramalan  Curah Hujan. UPI
Andini, Titania, Probo Auristandi (2016). Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing ,  JITIKA:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan Informasia ASIA.
Edyasyahputralubis (2009). Aplikasi Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Dari Brown Untuk Peramalan Produksi Kelapa Sawit Pada PT. Perkebunan Nusantara III tahun 2010 Dan 2011 . USU Iqbal, Muhammad (2016), Sistem Peramalan Menggunakan MetodeTriple Exponential Smoothing untuk Stok Bahan  Spare  Part  Motor  di  Garuda  Motor  Jajag ,  Journal  of  Undergraduate  Thesis,  Universitas Muhammadiyah Jember Jayanti, Ni Ketut Dewi Ari, Yohanes Priyo Atmojo , I Gusti Ngurah Wiadnyana  (2015). Penerapan Metode Triple  Exponential  Smoothing  pada  Sistem  Peramalan  Penentuan  Stok  Obat ,  Jurnal  Sistem  dan Informatika (JSI).