How to cite: Elfina Maulid (2022) Penerapan Metode Simple Moving Average terhadap Prediksi Transaksi Penjualan, (7) 10. Doi: 10.36418/syntax-literate.v7i10.13209 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849  e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 10, Oktober 2022

## PENERAPAN  METODE  SIMPLE  MOVING  AVERAGE  TERHADAP  PREDIKSI TRANSAKSI PENJUALAN

## Elfina Maulid
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Indo Daya Suvana, Indonesia E-mail: elfina.maulid@ids.ac.id

## Abstrak
Penggunaan  data  mining  untuk  peramalan  data  atau  bisa  kita  sebut  sebagai  metode forecasting. Metode forecasting adalah metode pembuatan prediksi yang menggunakan data pada masa lalu, untuk memprediksi suatu nilai di  masa mendatang.  Metode ini sangat  membantu  dalam  studi  kasus  yang  akan  diangkat  oleh  penulis,  yang  berupa “Perancangan  Sistem  Prediksi  Penjualan  Menggunakan  Metode  Simple  Moving Average”,  dimana  masalah  yang  terjadi  pada  tempat  studi  kasus  tersebut  berupa kurangnya  prediksi  yang  dimiliki  sehingga  mengakibatkan  kesalahan  prediksi  pada saat  pembelian  bahan  baku,  dan  terjadinya  fenomena  bahan  baku  yang  terbuang, diakibatkan oleh jumlah permintaan yang tidak sesuai dengan bahan baku yang sudah dipersiapkan.  Dengan  adanya  hasil  dari  perhitungan  peramalan  atau  forecasting, diharapkan  hasil  dari  data  peramalan  bisa  menjadi  acuan  terhadap  pembelian  untuk pasokan bahan baku dan mengurangi bahan baku yang tidak terpakai.
Kata kunci: Prediksi, Penjualan, Simple Moving Average

## Abstract
The use of data mining for data forecasting or we can call it a forecasting method. The forecasting method is a method of making predictions that use data from the past, to predict a value in the future. This method is very helpful in the case study that will be raised by the author, in  the form of "Design of a Sales Prediction System Using the Simple Moving Average Method", where the problem that occurs at the place of the case study is in the form of lack of predictions that are owned resulting in prediction errors when purchasing raw materials, and the phenomenon of wasted raw materials, caused by the amount of demand that is not in accordance with the raw materials that have been prepared.  With the results of forecasting calculations or  forecasting, it is expected that the results of forecasting data can be a reference for purchases for raw material supply and reduce unused raw materials.

## Keywords: Prediction, Sales, Simple Moving Average

## Pendahuluan
Data Mining dapat membantu bisnis untuk menganalisis data, perilaku pengguna, dan memprediksi  tren  masa  depan(Hamid  Mughal,  2018).  Data  mining merupakan  suatu teknologi yang dapat mengumpulkan atau mengolah suatu data yang ukuranya sangat besar. Untuk penggunan sendiri, Data mining memiliki 2 fungsi: Fungsi Deskriptif, Prediktif, dan lain-lain. Fungsi prediktif merupakan fungsi yang dimana, untuk bisa memprediksi variabel yang  belum  diketahui  nilainya,  Dibutuhkan  suatu  proses  yang  nantinya  akan  menemukan beberapa pola-pola tertentu dari suatu data. Di dalam data mining terdapat beberapa metode, atau cara yang digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam tujuan tertentu. Salah satu dari metode tersebut adalah Forecasting .
Metode forecasting adalah  metode  pembuat  prediksi  yang  menggunakan  data riwayat,  atau  data  pada  masa  lalu,  untuk  memprediksi  suatu  nilai  yang  akan  dicapai  pada periode  di  masa  mendatang.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  nilai  pada  periode sebelumnya bisa menjadi dasar untuk bahan prediksi di periode masa mendatang.
Dengan  adanya Forecasting ,  Bukan  tidak  mungkin  untuk  memperkirakan kemungkinan  untuk  dapat  memprediksikan  hasil  yang  nantinya  akan  didapat  di  masa mendatang. Terutama dalam penjualan dari usaha yang memproduksi produk yang berupa kue  kering.  Dengan  menggunakan  algoritma  pemrograman  yang  tepat,  sebuah  teknologi dapat  memperhitungkan  hasil  pendapatan  suatu  usaha  produksi  kue  kering  dimasa mendatang.  DimtyaCookies  adalah  rumah  produksi,  yang  memproduksi  kue  kering  khas lebaran.  Setiap  tahunya  DimtyaCookies  hanya  memproduksi  selama  kegiatan  puasa ramadhan.
DimtyaCookies memiliki masalah, yang ingin penulis angkat untuk dijadikan bahan dasar Untuk penelitian skripsi, yang dimana masalah tersebut adalah, belum adanya sistem yang dapat memprediksikan hasil penjualan dimasa mendatang. Dengan kurangnya prediksi yang dimiliki mengakibatkan kesalahan prediksi pada saat pembelian bahan baku, sehingga terjadinya, fenomena bahan baku yang terbuang, diakibatkan oleh jumlah permintaan yang tidak  sesuai  dengan  bahan  baku  yang  sudah  dipersiapkan.  Untuk  menyelesaikan  masalah tersebut, Penulis membuat penelitian yang Berjudul “Perancangan Sistem Prediksi Penjualan Menggunakan  Metode  Simple  Moving  Average”.  Dengan  menggunakan  salah  satu  dari algoritma Forecasting yang  berupa  algoritma Simple  Moving  Average .  Yang  dimana algoritma tersebut dapat memprediksikan hasil penjualan dimasa mendatang dan bisa untuk menekan kemungkinan terbuangnya bahan baku pada saat penyetokan.
Dalam  pemilihan  algoritma,  penulis  melakukan  beberapa  perbandingan  algoritma, untuk menemukan algoritma yang  cocok terhadap dataset  yang dimiliki untuk detail lebih lanjut bisa dilihat pada halaman Lampiran, berdasarkan perhitungan pada halaman Lampiran
terbukti  algoritma Simple  Moving  Average sangat  cocok  untuk  dataset  yang  dimiliki  oleh penulis berdasarkan nilai RMSE yang kecil.
Dengan  menjumlahkan  dengan  beberapa  data  penjualan  yang  ada  sebelumnya. Simple Moving Average merupakan sebuah peramalan yang umum dan banyak digunakan dalam memproduksi mapun memprediksi laba dan rugi perusahaan(Aini et al., 2018).

## Tinjauan Teoritis
Didalam proses pembuatan penelitian ini penulis menggunakan beberapa teori yang bisa  membantu  dan  mendukung  penulis,  selama  penelitianya  berlangsung.  Teori  yang digunakan adalah sebagai berikut:

## Data mining
Data mining adalah proses yang mempelajari alur atau pertukaran data dari gudang data. Proses ini memiliki berbagai macam pola dan aturan berbeda, yang dapat membantu pengguna.  Untuk  menganalisa  data  yang  telah  dikumpulkan  oleh  gudang  data(Hamid Mughal, 2018).

## Forecasting
Forecasting adalah  ilmu  atau  seni,  yang  mempelajari  ilmu  memprediksi  atau meramal, pada suatu peristiwa-peristiwa. Yang akan terjadi(Aini et al., 2018). Forecasting merupakan suatu kegiatan meramalkan penjualan di masa mendatang, dengan menentukan perkiraan besarnya volume, potensi, dan luas pasar di masa mendatang(Rahmatullah et al., 2020).
Forecasting adalah suatu usaha yang melakukan prosess memperkirakan tentang apa yang mungkin terjadi dimasa depan Secara sistematis(Kurniadi, 2018). Salah satu contoh dari penggunaan forecasting adalah penggunaan untuk memprediksi ketersediaan pada pasokan air yang dimiliki(Fatimah et al., 2018).

## Simple Moving Average
Metode Simple Moving Average (SMA). Adalah metode yang sangat sederhana, yang dimana dalam perhitungan nya tidak menggunakan pembobotan terhadap closing price(Aini et al., 2018). Unuk penggunaanya Sangat mudah untuk Digunakan. Yang dimana algoritma ini bekerja, dengan mengambil Nilai prediksi pada sebuah periode. berdasarkan rata-rata dari sekian  baris  data  sebelumnya.  Metode  SMA  mampu  dan  dapat  melakukan  perhitungan dengan data permintaan penjualan yang stabil dan atau konstan(Hariri et al., 2021).
Simple  Moving  average  bekerja  dengan  menghitung  rata-rata  bergerak  selama periode tertentu, berdasarkan serangkaian parameter(Sembiring et al., 2021).
𝑀𝑡  =  𝑌𝑡  +  1 = (𝑌1  +  𝑌1 − 1  + 𝑌2 − 2 +. . . . 𝑌1 − 𝑁 − 1)
𝑁
Mt = Rata-rata bergerak pada periode t
Yt+1 = Nilai ramalan periode berikutnya Yt = Jumlah data dalam rata-rata bergerak
Langkah-langkah  penggunaan  algoritma  terdapat  pada  rumus  diatas  (Syafira  & Hutahaean, 2022). Simple Moving Average Menghitung dengan menggunakan rata-rata dari sejumlah  (n)  data  terkini  untuk  meramalkan  periode  mendatang.  Simple  Moving  Average akan  efektif  diterapkan  apabila  kita  dapat  berasumsi  bahwa  permintaan  pasar  terhadap produk  akan  tetap  stabil  sepanjang  waktu(Kurniadi,  2018).  Pengumpulan  data  dapat dilakukan dengan melakukan wawancara terhadap sumber terkait, untuk  memperoleh data dan informasi yang dibutuhkan(Lusinia & Rahmansyah, 2020).

## Prototype
Prototype  Model  adalah  salah  satu  dari  model  yang  terdapat  dalam  siklus SDLC . Model Prototype adalah metode yang memperbolehkan pengguna untuk memiliki gambaran awal tentang sistem yang akan dibuat, serta bisa menguji gambaran awal yang dimiliki oleh pengguna langsung ke dalam sistem yang sedang dikembangkan.

## Web
Web adalah sebuah Software Aplikasi yang terdapat pada browser digunakan untuk menerima, menampilkan, dan menerjemahkan informasi dari World Wide Web(www ). Dan informasi tersebut dibuat dalam format kode dalam bentuk HTML (Taryana & Kom, 2021).

## Node Js
Node js adalah  runtime environment  untuk  javascript. runtime environment  sendiri adalah keadaan dimana suatu program aplikasi sedang dijalankan. Node js ini bersifat open source, yang dimana developer dapat menggunakannya dengan gratis.

## Framework
Framework adalah kerangka kerja, yang dapat membantu pengembang untuk menulis code  dengan  lebih  terstruktur  dan  rapi. Framework dirancang  tujuan  untuk  menggantikan konsep  lama  aplikasi multi  page ,  di  mana  dokumen  HTML  baru  dimuat  dengan  setiap interaksi dengan konsep aplikasi single page , di mana hanya bagian UI yang diubah(Merkel, 2021).

## Angular
Angular adalah platform dan framework yang menggunakan html, css, dan typescript yang  sering  digunakan  dalam  pengembangan Web  Development .  Dalam  pengembanganya angular  dikembangkan  pada  tahun  2016  dan  sekarang  didasarkan  pada  TypeScript,  bukan JavaScript (Merkel, 2021).
Strapi
Strapi  merupakan  Headless  CMS  open-soure  yang  dimana  Strapi  memberikan kebebasan kepada pengembang untuk menggunakan alat dan kerangka kerja favorit mereka. Strapi memberikan pengembang kebebasan untuk memilih frameworks, alat kesukaan dan favorit  mereka,  juga  para  pengembang  diberi  kebebasan  memungkinkan  editor  untuk mengelola dan mendistribusikan konten mereka dengan mudah(Sanjaya & Suwarno, 2021).

## SQLITE
SQLite adalah  sebuah  sistem  manajemen  relational  database  yang  bersifat open source , serverless , dan portabel yang digunakan untuk mempermudah akses dan mengelola database anda. SQLite juga memungkinkan para pengembang untuk mengatur penyimpana data dengan cara yang lebih sederhana(Ali Subhan Afrizal, S.T., 2019).

## UML
Unified  Modeling  Language  merupakan  kumpulan  pemodelan  diagram  yang merancang sistem berorientasi object secara visual yang menggambarkan arsitektur, atribut, perilaku dengan kompleksitas yang baik dan mudah dimengerti(Madjid et al., 2021).

## Penelitian Sebelumnya
Penelitian sebelumnya adalah kumpulan dari beberapa penelitian terdahulu. sehingga hasil dari beberapa penelitian sebelumnya bisa menjadi referensi atau acuan untuk penelitian di masa yang akan datang.

## Tabel 1
Penelitian Terdahulu No Judul Tahun Metode Penulis Hasil Penelitian 1 Prediksi Penjualan Barang Menggunakan Algoritma Moving Average  Pada Toko Ars Frozen food 2022 Moving Average Nur, Alfian Choirun, Rois Helilintar, Risa
Informatika, Teknik Teknik, Fakultas
Nusantara,
Universitas
Kediri, Pgri Hasil Penelitian yang terjadi berupa halaman yang menampilkan hasil peramalan dari periode  yang  sudah diinputkan sebelumnya(Nur et al., 2022). 2 Prediksi Pemakaian  Air PDAM Menggunakan Metode  Simple Moving Average 2018 Simple Moving Average Fatimah, Fajar Tejawati, Andi Puspitasari, Novianti sistem  ini  mampu memberikan hasil prediksi  yang  baik yaitu  dengan  nilai MAPE sebesar 0,1712, dimana apabila nilai MAPE < 10% maka hasil prediksi termasuk dalam  kategori  baik
berdasarkan data pemakaian air PDAM Tirta Kencana  pada  tahun 2016 dan 2017(Fatimah  et  al., 2018). 3 Penerapan Metode  Simple Moving Average  Untuk Memprediksi Hasil Laba Laundry Karpet Pada CV . Homecare 2018 Simple Moving Average Aini, Nur Sinurat, Sinar Hutabarat, Sumiaty Adelina Berdasarkan hasil prediksi Simple Moving Average dengan pergerakan 7, maka  didapat  hasil prediksi  sebesar  Rp. 28.122.590 pada bulan yang akan datang  atau  bulan agustus  2017(Aini  et al., 2018). 4 Prediksi Penjualan Produk Menggunakan Algoritma Naive Bayes 2019 Naive Bayes Yulianto, Teguh Diharapkan  Metode ini  dapat  membantu proses penjualan produk sesuai dengan yang dibutuhkan masyarakat(Yulianto, 2019). 5 Penerapan Data Mining  Untuk Peramalan Penjualan  Obat dengan Menggunakan Single Exponential Smoothing  di Apotek Hamzah Farma 2018 Single Exponential Smoothin Efendi,  Dwi Marisa Ardhy, Ferly Hasil  peramalan  ini diharapkan dapat meningkatkan strategi penjualan dan pendapatan Apotek Hamzah Farma(Efendi & Ardhy, 2018). 6 Prediksi Penjualan  Roti Menggunakan 2019 Exponential Smoothing Laksmana, Reyhan Dzickrillah dalam  memprediksi penjualan sangat dipengaruhi oleh
Metode Exponential Smoothing (Studi  Kasus  : Harum Bakery) Santoso, Edy Rahayudi, Bayu berbagai parameter yaitu nilai a,b,y(Laksmana et al., 2019)

## Metode Penelitian
Dalam penelitian nya, penulis menggunakan jenis Penelitian Kuantitatif. Penelitian Kuantitatif  merupakan  suatu  penelitian  ilmiah  yang  bersifat  sistematis,  terhadap  bagian- bagian dan fenomena serta kualitas hubungan-hubungannya.
Metode  penelitian  Kuantitatif  merupakan  metode,  yang  berlandaskan  pada  objek- objek,  yang  bisa  diamati  sebagai  sampel  data  yang  terkumpul  berupa  angka-angka  yang kemudian dianalisis, dan diperhitungkan. Sehingga dapat mendeskripsikan suatu objek yang dapat  dimunculkan  berupa  tabel  maupun  grafik(Sya  &  Pd,  2005).  Penelitian  positivistic (positivist research) dikembangkan dengan cara mengumpulkan sejumlah data berdasarkan perilaku  yang  bisa  diamati  dari  sampel  yang  ada,  dan  kemudian  data  yang  berupa  angka- angka tersebut akan dianalisis(Sya & Pd, 2005).
Penelitian kuantitatif masuk ke dalam jenis penelitian positivistic. Alasan mengapa metode  ini  disebut  sebagai  metode  positivistic  karena  metode  tersebut  berlandaskan  pada filsafat positivisme(Sya & Pd, 2005).

## Hasil dan Pembahasan
Di  dalam  DimtyaCookies  terdapat  kesalahan  prediksi  pada  saat  pembelian  bahan baku,  sehingga  terjadinya,  fenomena  pasokan  bahan  baku  tidak  sebanding  dengan  jumlah permintaan  pada  konsumen,  maka  jumlah  bahan  baku  tersebut  menjadi  tidak  terpakai, sehingga mengakibatkan beberapa kerugian. Berikut ini merupakan tabel dibawah ini yang berisi data pengeluaran serta kergugian yang dialami oleh DimtyaCookies pada tahun 2020.
No Bahan baku Kuantitas
Disiapkan Kuantitas Terpakai Harga Disiapkan Harga Terpakai 1 Mentega 30 Kg 15 Kg 1.225.000 Rp 525.000
Rp
2 Tepung 30 Kg 15 Kg 420.000 Rp 180.000 Rp 3 Telur ayam 10 Kg 9 Kg 405.000 Rp 243.000 Rp 4 Gula halus 20 Bungkus 20 Bungkus 200.000 Rp 200.000 Rp 5 Susu bubuk 2 Kg 2 Kg 40.000 Rp 40.000 Rp 6 Maizenaku 3 Kemasan 3 Kemasan 60.000 Rp 60.000
Rp
7 Vanili 1 Kemasan 1 Kemasan 15.000 Rp 15.000 Rp 8 Keju edam 3 Kg 2 Kg 450.000 Rp 300.000 Rp 9 Keju chedar 3 Kg 2 Kg 360.000 Rp 240.000 Rp 10 Nanas 14 Buah 8 Buah 140.000 Rp 80.000 Rp 11 Gula 10 Kg 10 Kg 150.000 Rp 150.000 Rp 12 Coklat bubuk 1 Kemasan 1 Kemasan 15.000 Rp 15.000 Rp 13 Coklat stik 3 Kemasan 2 Kemasan 300.000 Rp 200.000 Rp 14 Kacang mede 2 Kg 1,7 Kg 120.000 Rp 102.000 Rp 15 Pasta coklat 1 Botol 1 Botol 10.000 Rp 10.000 Rp 16 Chocochip 250 Gr 250 Gr 10.000 Rp 10.000 Rp 17 Kurma 5 Kg 4 Kg 150.000 Rp 120.000 Rp 18 Tepung roti 1 Bungkus 1 Bungkus 10.000 Rp 10.000 Rp 19 Coklat blok 3 Kg 2 Kg 90.000 Rp 60.000 Rp 20 Minyak goreng 1 Liter 1 Liter 15.000 Rp 15.000 Rp 21 Sprinkle 1 Bungkus 1 Bungkus 10.000 Rp 10.000 Rp 4.195.000 Rp 2.585.000 Rp Total
Disiapkan Rp 4.195.000 Terpakai Rp 2.585.000 Kerugian Rp 1.610.000
Untuk  menghindari  terjadinya  kesalahan  pada  saat  pembelian  bahan  baku digunakanya  sistem  prediksi  yang  menggunakan  perhitungan Simple  Moving  Average (SMA), sebagai algoritma yang digunakan didalam sistem. Berikut ini adalah Perhitungan pada prediksi setiap produk yang menggunakan algoritma simple moving average Peramalan Produk Nastar
Data Ramalan 2023 = (27 + 60 + 55)
3 Data peramalan 2023 = 47,3

## Peramalan Produk Kastengel
Data peramalan 2023 = (30 + 50 + 40)
3 Data peramalan 2023 = 40

## Peramalan Produk Putri salju
Data peramalan 2023 = (28 + 55 + 35)
3
Data peramalan 2023 = 39
Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 20 65.000,00 Rp 1.300.000,00 Rp 2018 24 65.000,00 Rp 1.560.000,00 Rp 2019 72 65.000,00 Rp 4.680.000,00 Rp 2020 27 65.000,00
Rp 1.755.000,00 Rp 38,7 2021 60 65.000,00
Rp 3.900.000,00 Rp 41,0
2022 55 75.000,00
Rp 4.125.000,00 Rp 53,0 2023 47,3
Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 20 65.000,00 Rp 1.300.000 Rp 2018 24 65.000,00 Rp 1.560.000 Rp 2019 72 65.000,00 Rp 4.680.000
Rp 2020 30 65.000,00
Rp 1.950.000 Rp 38,67 2021 50 65.000,00 Rp 3.250.000 Rp 42,00 2022 40 75.000,00 Rp 3.000.000 Rp 50,67 2023 40,00

## Peramalan Produk Stik coklat
Data peramalan 2023 = (36 + 40 + 30)
3
Data peramalan 2023 = 35

## Peramalan Produk Coklat Mede
Data peramalan 2023 = (16 + 45 + 25)
3 Data peramalan 2023 = 28

## Peramalan Produk Choco Chip
Data peramalan 2023 = (15 + 40 + 20)
3
Data peramalan 2023 = 25
Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 10 65.000,00 Rp 650.000,00 Rp 2018 12 65.000,00 Rp 780.000,00 Rp 2019 48 65.000,00 Rp 3.120.000,00 Rp 2020 28 65.000,00 Rp 1.820.000,00 Rp 23,33 2021 55 65.000,00 Rp 3.575.000,00 Rp 29,33 2022 35 75.000,00 Rp 2.625.000,00 Rp 43,67 2023 39,33 Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 10 65.000,00 Rp 650.000,00 Rp 2018 12 65.000,00 Rp 780.000,00 Rp 2019 60 65.000,00 Rp 3.900.000,00 Rp 2020 36 65.000,00
Rp 2.340.000,00 Rp 27 2021 40 65.000,00
Rp 2.600.000,00 Rp 36 2022 30 65.000,00
Rp 1.950.000,00 Rp 45 2023 35
Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 12 65.000,00 Rp 780.000,00 Rp 2018 12 65.000,00 Rp 780.000,00 Rp 2019 24 65.000,00 Rp 1.560.000,00
Rp 2020 16 65.000,00
Rp 1.040.000,00
Rp 16 2021 45 65.000,00
Rp 2.925.000,00
Rp 17,33 2022 25 65.000,00
Rp 1.625.000,00 Rp
28,33
2023 28,67
Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 12 65.000,00 Rp 780.000,00
Rp 2018 12 65.000,00 Rp 780.000,00
Rp 2019 24 65.000,00
Rp 1.560.000,00
Rp 2020 15 65.000,00
Rp 975.000,00
Rp 16
2021 40 65.000,00
Rp 2.600.000,00 Rp
17 2022 20 65.000,00
Rp 1.300.000,00
Rp 26,33 2023 25

## Peramalan Produk Kurma Coklat
Data peramalan 2023 = (15 + 30 + 23)
3
Data peramalan 2023 = 22

## Peramalan Produk Milk Cookies
Data peramalan 2023 = (13 + 35 + 25)
3 Data peramalan 2023 = 24

## Peramalan Produk Milk Cookies
Data peramalan 2023 = (13 + 35 + 25)
3 Data peramalan 2023 = 24

## Hasil
Berikut  merupakan  contoh  sistem  dalam  memredikisi  suatu  produk,  dalam  hal  ini produk yang akan di prediksikan merupakan produk Nastar.
Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 8 65.000,00 Rp 520.000,00 Rp 2018 12 65.000,00 Rp 780.000,00 Rp 2019 12 65.000,00 Rp 780.000,00 Rp 2020 15 65.000,00
Rp 975.000,00 Rp 10,67 2021 30 65.000,00 Rp 1.950.000,00 Rp 13 2022 23 65.000,00 Rp 1.495.000,00 Rp 19
2023 22,67
Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 8 65.000,00 Rp 520.000,00 Rp 2018 12 65.000,00 Rp 780.000,00 Rp 2019 12 65.000,00 Rp 780.000,00
Rp 2020 15 65.000,00
Rp 975.000,00 Rp 10,67 2021 30 65.000,00 Rp 1.950.000,00 Rp 13 2022 23 65.000,00
Rp 1.495.000,00 Rp
19
2023 22,67
Tahun Kuantitas Harga Total Harga Forecasting 2017 8 65.000,00 Rp 520.000,00 Rp 2018 12 65.000,00 Rp 780.000,00 Rp 2019 12 65.000,00 Rp 780.000,00
Rp 2020 13 65.000,00
Rp 845.000,00
Rp 10,67 2021 35 65.000,00 Rp 2.275.000,00
Rp 12,33 2022 25 65.000,00
Rp 1.625.000,00
Rp 20,00 2023 24,33
Pada  Gambar  diatas  adalah  tampilan  dari  proses  Prediksi,  dengan  memilih  tahun produk yang diinginkan dan rata-rata, lalu menekan tombol prediksi. akan keluar hasil dari prediksi semua produk pada tahun yang dipilih.
Pada  gambar  dibawah  ini,  adalah  hasil  dari  peramalan  produk  pada  tahun  2023 dengan  menggunakan  rata-rata  sama  dengan  3,  akan  menampilka  semua  prediksi  produk pada tahun 2023.

## Black Box Testing
Dengan  melakukan  pengujian  black  box,  pengujian  dilakukan  untuk  melihat  detail aplikasi seperti tampilan aplikasi, fungsi- fungsi yang ada pada aplikasi dan kesesuaian alur fungsi  dengan  sistem  kerja  yang  diinginkan  perancangnya(Uminingsih  et  al.,  2022). Pengujian ini tidak melihat dan menguji source code program.

## Pengujian Menu Penjualan
Pengujian Menu Tambah Penjualan Pengujian Menu Peramalan
Deskripsi Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Pilihan View Setelah memilih pilihan view  akan muncul menu Penjualan Menu Penjualan Berhasil di tampilkan Sesuai Dropdown Produk Mengambil data produk dari API  dan menampilkanya Data produk berhasil diambil dan ditampilkan Sesuai Tombol Cari Dengan memilih Produkyang diinginkan, akan tampil hasil penjualan produk yang diinginkan Data Penjualan berhasil ditampilkan sesuai dengan produk yang diinginkan Sesuai Tombol Edit Setelah menekan tombol edit pada data yang diinginkan akan muncul form data yang dipilih lalu bisa merubah data dan menyimpan, serta menampilkan data yang diubah data berhasil di ubah dan disimpan, serta langsung menampilkan data yang di ubah Sesuai Tombol Hapus Setelah menekan tombol Hapus pada data yang dipilih, maka data akan terhapus Data yang dipilih berhasil di hapus Sesuai Deskripsi Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Pilihan Tambah Setelah Memilihpilihan tambah  akan muncul Tombol Tambah Tombol Tambah Berhasil di tampilkan Sesuai Tombol Tambah Setelah menekan tombol tambah, maka akan ada form untuk mengisi produk baru. bisa menyimpan dan menampilkan produk baru yang sudah diisi data berhasil ditambah dan disimpan, serta langsung menampilkan data yang ditambah Sesuai Deskripsi Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Dropdown Produk Mengambil data produk dari API  dan menampilkanya Data produk berhasil diambil dan ditampilkan Sesuai Tombol Prediksi Dengan memilih produk dan rata-rata yang diingin kan, akan tampil hasil peramalan produk yang diinginkan Data peramalan berhasil ditampilkan sesuai dengan peramalan yang diinginkan Sesuai

## Pengujian Menu Produk

## Kesimpulan
Selama  pengerjaan  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  sejauh  ini,  penulis  menarik beberapa Kesimpulan. Berikut adalah beberapa kesimpulan yang dapat diambil oleh penulis, diantaranya: (1) Dengan menggunakan metode peramalan berupa Simple Moving Average , kita  dapat  menggunakan  data  yang  dimiliki,  untuk  melakukan  peramalan  dan  mengetahui data di masa  yang akan datang. (2) Dengan adanya hasil dari peramalan diharapkan, hasil dari data peramalan bisa menjadi acuan terhadap pembelian untuk pasokan bahan baku dan mengurangi  bahan  baku  yang  tidak  terpakai.  (2)  Dengan  Menggunakan Simple  Moving Average pada data penjualan, akan memudahkan pengguna untuk bisa mempersiapkan bahan baku dengan tepat sesuai dengan data permintaan yang telah diramal
Deskripsi Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Tombol Tambah Setelah menekan tombol tambah, maka akan ada form untuk mengisi produk baru. bisa menyimpan dan menampilkan produk baru yang sudah diisi data berhasil ditambah dan disimpan, serta langsung menampilkan data yang ditambah Sesuai Tombol Edit Setelah menekan tombol edit pada data yang diinginkan akan muncul form data yang dipilih lalu bisa merubah data dan menyimpan, serta menampilkan data yang diubah data berhasil di ubah dan disimpan, serta langsung menampilkan data yang di ubah Sesuai Tombol Hapus Setelah menekan tombol Hapus pada data yang dipilih, maka data akan terhapus Data yang dipilih berhasil di hapus Sesuai

## BIBLIOGRAFI
Aini, N., Sinurat, S., & Hutabarat, S. A. (2018). Penerapan Metode Simple Moving Average Untuk  Memprediksi  Hasil  Laba  Laundry  Karpet  Pada  CV  .  Homecare. Jurnal  Riset Komputer (JURIKOM) , 5 (2), 167–175.
Ali Subhan Afrizal, S.T., M. K. (2019). Rancang Bangun Aplikasi Edukasi Pajak Sebagai Media  Edukasi  Perpajakan  Kepada  Masyarakat. Jurnal  TIPS:  Jurnal  Teknologi Informasi Dan Komputer Politeknik Sekayu , 10 (2), 18–29.
Efendi, D. M., & Ardhy, F. (2018). Penerapan Data Mining Untuk Peramalan Penjualan Obat dengan  Menggunakan  Single  Exponential  Smoothing  di  Apotek  Hamzah  Farma. Seminar Nasional Teknologi Dan Bisnis , 198–203.
Fatimah,  F.,  Tejawati,  A.,  &  Puspitasari,  N.  (2018).  Prediksi  Pemakaian  Air  PDAM Menggunakan Metode Simple Moving Average. Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) , 2 (1), 55. https://doi.org/10.30872/jurti.v2i1.1410
Hamid  Mughal,  M.  J.  (2018).  Data  mining:  Web  data  mining  techniques,  tools  and algorithms:  An  overview. International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and Applications , 9 (6), 208–215. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2018.090630
Hariri,  F.  R.,  Sari,  W.,  &  Mashuri,  C.  (2021).  Perbandingan  metode  Double  Exponential Smoothing  dan  Simple  Moving  Average  pada  kasus  peramalan  penjualan. Teknologi , 11 (2), 93–100. https://doi.org/10.26594/teknologi.v11i2.2348
Kurniadi,  W.  (2018).  Pendukung  Keputusan  Dalam  Peramalan  Penjualan  Ayam  Broiler Dengan Metode Trend Moment Dan Simple Moving Average Pada CV. Merdeka Adi Perkasa.
Jurnal Media Informatika Budidarma , 2 (3), 76–90.
https://doi.org/10.30865/mib.v2i3.652
Laksmana, R. D., Santoso, E., & Rahayudi, B. (2019). Prediksi Penjualan Roti Menggunakan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Harum Bakery). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (5), 4933–4941.
Lusinia, S., & Rahmansyah, N. (2020). Analysis of the Level of Vulnerability to Floods using the Method of Simple Moving Average (A Case Study of the City of Padang). Jurnal KomtekInfo , 7 (3), 242–246. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v7i3.84
Madjid, H. A., Ambarwati, A., & Latipah, L. (2021). Decision Support System Peramalan Permintaan  Layanan  Kecantikan  dengan  Single  Exponential  Smoothing  dan  Simple Moving  Average. Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi  (Justin) , 9 (3),  372. https://doi.org/10.26418/justin.v9i3.45796
Merkel,  M.  (2021). Do  TypeScript  Applications  Show  Better  Software  Quality  than JavaScript Applications ? A Repository Mining Study on GitHub .
Nur, A., Choirun, R., Helilintar, R., Informatika, T., Teknik, F., Nusantara, U., & Kediri, P. (2022). Prediksi  Penjualan  Barang  Menggunakan  Algoritma  Moving  Average  Pada Toko Ars Frozenfood . 1 , 313–319.
Rahmatullah, S., Wahyuni, S., Chaining, M. F., & Method, F. C. (2020). Penerapan Data Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Produk  Furniture  Terlaris  Menggunakan  Metode Knearest Neighbor . 3 (2), 75–86. https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1408
Sanjaya, T., & Suwarno. (2021). Perancangan Dan Implementasi Company Profile Berbasis Website Sebagai Media Promosi di PT. Hassani Can Packaging . 1 (1), 14–19.
Sembiring,  F.,  Gustian,  D.,  Erfina,  A.,  &  ...  (2021).  Analisis  Tingkat  Akurasi  Algoritma Moving Average dalam  Prediksi Pergerakan Uang Elektronik Bitcoin. … Informatika Dan … .
Sya, A., & Pd, M. (2005). Teknik analisis data penelitian . 1–5.
Syafira,  S.,  &  Hutahaean,  J.  (2022). Perbandingan  Metode  SMA  dan  MWA  Dalam Memprediksi Jumlah Penjualan Alat Olahraga . 3 (4), 617–631. https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1409
Taryana,  O. :,  &  Kom,  S.  M.  (2021).  Pengenalan  HTML,  Browser  dan  Text  Editor. Pengenalan HTML, Browser Dan Text Editor , 10.
Uminingsih,  Ichsanudin,  M.  N.,  Yusuf,  M.,  &  Suraya.  (2022).  Pengujian  Fungsional Perangkat  Lunak  Sistem  Informasi  Perpustakaan  Dengan  Metode  Black  Box  Testing Bagi Pemula. Jurnal Ilmiah Teknik Dan Ilmu Komputer , 1 (2), 1–8.
Yulianto,  T.  (2019).  Prediksi  Penjualan  Produk  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes.
Journal Teknologi Yogyakarta , 1 (2), 3–10.
Copyright holder: Elfina Maulid (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: