## Implementasi Metode Time Series untuk Prediksi dan Monitoring Pendapatan Masla Delivery Berbasis Website
Agung Wahyudi 1 , Siti Mujilahwati 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan Jl. Veteran No.53A, Jetis, Kec. Lamongan, Kabupaten Lamongan, Jawa Timur 62211 Email : agungwahyu0122@gmail.com , moedjee@unisla.ac.id

## ABSTRAK
Masla  delivery  adalah  salah  satu  usaha  start  up  di  daerah  lamongan  selatan  yang  berada  pada  bidang  jasa transportasi  yang  memiliki  peluang  usaha  yang  cukup  besar  namun  memiliki  keterbatasan  modal.  Salah  satu teknik  yang  dilakukan  oleh  perintis  yaitu  membuat  inovasi-inovasi  baru  yang  dapat  menggebrak  usaha  ini. Kerugian yang dialami oleh usaha ini apabila tidak dapat memprediksi jumlah pendapatan pada bulan berikutnya salah  satunya  adalah  manajemen  keuangan  yang  buruk  dan  mengakibatkan  pembengkakan  pengeluaran  akibat dari inovasi yang menggunakan anggaran yang sangat besar. Namun permasalahan tersebut bisa diatasi dengan adanya  peramalan  pendapatan  pada  bulan  berikutnya,  agar  dengan  prediksi  pendapatan  dapat  membantu manajemen  keuangan  sehingga  tidak  terjadi  pembengkakan  dan  kerugian  usaha.  Dari  permasalahan  tersebut sehingga  diharapkan  dengan  aplikasi  yang  berjudul  “Implementasi  Metode  Time  Series  untuk  Prediksi  dan Monitoring Pendapatan Masla Delivery berbasis Website” dapat menjadi solusi dari permasalahan tersebut.
Kata  Kunci: Prediksi,  time  series,  single  moving  average,  exponential  moving  average,  weighted  moving average

## ABSTRACT
Masla  delivery  is  one  of  the  start-up  businesses  in  the  southern  Lamongan  area  which  is  in  the  field  of transportation  services  has  a  considerable  business  opportunity  but  still  has  limited  capital.  One  of  the  efforts made  by  pioneers  is  to  make  new  innovations  that  can  hit  this  business.  One  of  the  losses  suffered  by  this business if it cannot predict the amount of revenue in the next month is poor financial management and resulting in swelling expenses due to innovations that use a very large budget. However, this problem can be overcome by forecasting  income  in  the  following  month,  so  that  revenue  prediction  can  help  financial  management  so  that there  is  no  swelling  and  business  losses.  From  these  problems,  it  is  hoped  that  an  application  entitled "Implementation  of  the  Time  Series  Method  for  Prediction  and  Monitoring  of  Website-based  Masla  Delivery Revenue" can be a solution to these problems.
Keywords  : forecasting, time series, single moving average, exponential moving average, weighted moving average

## 1. PENDAHULUAN
Ramalan  atau  forecasting  merupakan  ilmu yang  mempelajari  mengenai  prediksi  sesuatu  yang akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang.  Peramalan dibuat karena kompleksitas dan ketidakpastian  yang dihadapi  oleh  pengambil  keputusan.  Perbandingan metode  peramalan  mana  yang  lebih  akurat  dan mendekati  nilai  sebenarnya  menjadi  tujuan  ketika menggunakan  kedua  metode  tersebut(Gede  dkk., 2022).  Selain  itu  dalam  keputusan  bisnis  peramalan merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam pengambilan  keputusan,  agar  bisnis  atau  usaha  bisa mendapatkan  keuntungan  yang  sangat  besar  dalam melihat prospeknya. Peramalan permintaan bertujuan  untuk  mencegah  adanya  resiko  kesalahan prediksi  penjualan  yang  menyebabkan  pemborosan seperti  prediksi  penjualan  yang  terlalu  besar  yang dapat  mengakibatkan  pembengkakan  pada  biaya produksi(Nurdina dkk., 2022). Peramalan  yang  baik
akan  memberikan  dampak  baik  pula  untuk  suatu bisnis.  Dan  sebaliknya  jika  terdapat  perkiraan  atau peramalan  yang  kurang  baik  maka  bisnis  tersebut tidak  akan  siap  untuk  menghadapi  masalah  yang akan  datang  dan  itu  akan  menimbulkan  dampak bahaya  terhadap  bisnis  itu  sendiri.  Konsekuensinya adalah dapat berupa kerugian perusahaan, kehilangan  karyawan  dan  investor,  turunnya pernjualan, bahkan bisa mengakibatkan kebangkrutan  bisnis.  Berdasarkan  penelitian  oleh (Aryansyah,  2019)  menjelaskan  bahwa  pentingnya peramalan  penjualan  karena  Semakin  banyaknya jumlah persaingan perusahaan diambang perdagangan bebas  dan  semakin  komplitnya permasalahan dalam penjualan.
Masla delivery adalah salah satu usaha start up yang  bergerak  di  bidang  jasa  antar  makanan  dan minuman  yang  berada  di  Lamongan  bagian  selatan, yaitu  Ngimbang,  Sambeng,  Bluluk,  Sukorame,
Sugio  dan  Kedungpring.  Masla  delivery  dikelola oleh  pemuda-pemudi  asli  dari  lamongan  selatan sendiri.  Masla  delivery  ini  berdiri  sejak  tanggal  20 Maret  2020  dan  baru  mendapatkan  izin  resmi  dari Dinas Koperasi dan Usaha Mikro melalui Surat izin UMKM,  NIB  dan  surat  izin  operasional  pada  tahun 2022. Berdasarkan penelitian oleh (Bhirawa Noraga dkk., 2023)perlindungan hukum bagi Usaha Menengah  Mikro  Kecil  dan  Menengah  juga  sangat penting  untuk  menjamin  kelangsungan  usaha mereka,  oleh  karena  itu  legalitas  sangat  diperlukan oleh para pelaku Usaha Menengah Mikro Kecil dan Menengah.  Selain  sebagai  perlindungan  hukum, legalitas  juga  bisa  membantu  Usaha  Menengah Mikro  Kecil  dan  Menengah  untuk  mempermudah dalam  hal  akses  permodalan  melalui  pemberian kredit.  Selain  itu  Masla  delivery  sudah  memilki website resmi dan segala bentuk data transaksi, data driver,  data  poin  dan  laporan  sudah  tersedia  di aplikasi Masla Poin.
Masla  delivery  memiliki  sistem  yang  cukup baik karena sudah bisa diakses secara online. Namun dalam  pelaksanaannya  Masla  Delivery  memiliki penghasilan  dan  pendapatan  yang  tidak  menentu sehingga  kesulitan  dalam  manajemen  keuangan  dan dapat berakibatkan kebangkrutan usaha. Banyak  hal yang  dapat  merusak  kualitas  dari  pelayanan  usaha apabila pengelolaan keuangan tidak dilakukan secara efektif  dan  efisien.  Karena  manjemen  keuangan adalah hal penting yang perlu diterapkan agar usaha dapat  terus  berkembang.  Manajemen  keuangan merupakan  segala  aktivitas  perusahaan  yang berkaitan dengan usaha untuk mendapatkan pendanaan  yang  diperlukan  dengan  biaya  minimal dan syarat-syarat yang paling  menguntungkan, serta usaha  untuk  menggunakan  dana  tersebut  se-efisien mungkin.  Selain  itu  kegiatan  manajemen  ini  juga bertujuan  untuk  mengelola  dana  maupun  aset-aset yang  dimiliki  perusahaan  untuk  dimanfaatkan  pada hal-hal  atau  kegiatan  yang  membantu  tercapainya tujuan utama perusahaan (profit) (Astuti dkk., 2022). Dengan  permasalahan  yang  dialami  oleh  Masla Delivery  yaitu  belum  memiliki  prediksi  pendapatan yang  dapat  membantu  pengelolaan  keuangan  dalam hal  inovasi  tersebut  sehingga  perlu  adanya  rancang bangun sistem untuk memprediksi pendapatan Masla Delivery.
Sistem  prediksi      adalah      proses      peramalan di   masa datang     dengan     lebih    mendasarkan pada  pertimbangan  intuisi,  dalam  prediksi  juga sering  digunakan    data    kuantitatif    sebagai pelengkap  informasi      dalam      melakukan peramalan.  Sistem  prediksi  pendapatan  pada  usaha Masla delivery, yang diharapkan sistem tersebut bisa membantu  dalam  manajemen  keuangan  sehingga segala  inovasi  yang  akan  diluncurkan  oleh  Masla delivery  akan  berjalan  dengan  baik.  Sehingga customer  bisa  melakukan  transaksi  dengan  senang karena  mendapatkan  diskon  dan  promo  menarik lainnya.  Dan  juga  Masla  delivery  tidak  akan  terjadi
kerugian  pada  saat  inovasi  tersebut  dilaksanakan. Selain  itu dengan adanya sistem peramalan tersebut bisa  digunakan  untuk  tracking  pendapatan  agar investor  bisa  melihat  bagaimana  progress  keuangan di Masla delivery. Selain itu juga sistem ini nantinya bisa digunakan dan dimasukan di sistem manajemen Masla  Delivery  sendiri  sebagai  pengembangan sistem.
Terdapat  beberapa  metode  peramalan  dalam model peramalan Time Series yang dapat digunakan untuk  meramalkan  permintaan  produk  probiotik, yaitu  Moving  Average,  Weighted  Moving  Average, Exponential  Smoothing,  dan  Trend  Linear.(Rini  & Ananda,  2022).  Alasan  menggunakan  metode  time series  adalah  data  pendapatan  ini  berkala  pada  tiap bulannya.  Metode  time  series  merupakan  metode peramalan  dengan  menggunakan  nilai  rata-rata  data sebelumnya.  Metode  time  series  memiliki  3  jenis metode yaitu single moving average, weight moving average  dan  exponential  moving  average.  Dengan menerapkan  metode  rata-rata  bergerak  tuggal  dapat membantu Masla delivery dalam mengatasi masalah yang  dihadapi  bisnis.  Karena  metode  rata-rata bergerak  tunggal  menggunakan  data-data  aktual yang  baru  untuk  ramalan  pendapatan  di  periode berikutnya.  Metode  ini  akan  efektif  diterapkan apabila  dapat  mengansumsikan  bahwa  pendapatan akan stabil pada setiap waktu.
Sehingga  penulis  memilih  Masla  delivery sebagai  tempat  penelitian  karena  penulis  tertarik untuk  melakukan  riset  terhadap  proses  penentuan pendapatan total  setiap  bulannya. Yang sebelumnya sistem  prediksi  ini  belum  direalisasikan  oleh  Masla delivery  sebagai  bentuk  inovasi  baru  yang  nantinya akan  dapat  membantu  manajemen  keuangan.  Maka dari  itu  penulis  mengambil  judul  “Implementasi Metode Time Series Untuk Prediksi dan Monitoring Pendapatan  Masla  Delivery  Berbasis  Website”. Penulis  menggunakan  metode  Time  Series  karena metode  ini  yang  diharapkan  sistem  ini  dapat membantu tim Masla Delivery dalam pengembangan dari bidang digital.

## 2. PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan metode time series data  dari  periode  1  Maret  2022  hingga  30  Oktober 2022.  Para  peneliti  mengambil  data  pendapatan setiap  bulan  dari  data  laporan  keuangan  perusahaan Masla  Delivery  (www.masladelivery.com).  Peran data  saat  ini  menjadi  sangat  penting  bagi  sebuah perusahaan atau penyedia  layanan untuk pelanggan. Pentingnya  data  saat  ini  menjadikan  proses pengolahan data dilakukan secara mandiri menggunakan metode-metode data mining yang ada. Beberapa metode yang dapat diterapkan diantaranya klasifikasi, prediksi maupun klustering.(Galih Pradana  dkk.,  t.t.  2020).  Itulah  pentingnya penyimpanan data dalam perusahaan.
Para  peneliti  kemudian  menganalisis  data kemudian  melakukan  analisis  data  menggunakan
metode algoritma time series. Berdasarkan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Naufal  dkk., t.t.2022)menjelaskan bahwa dalam peramalan menggunakan  time  series    dapat  membantu mendapatkan  keuntungan  masksimal  penjualan Apple  Iphone  SE.  Algoritma  time  series    yang dimaksud  adalah  single  moving  average,  weighted moving  average,    dan  exponential  moving  average. Dengan  menggunakan  ketiga  metode  tersebut diharapkan  aplikasi  berbasis  website  dapat  berjalan sesuai  algoritma  masing-masing  metode  algoritma. Berikut ini adalah gambar 1 merupakan alur metode penelitian yang digunakan.
Gambar 1. Metodologi Penelitian Sumber: Data diolah oleh peneliti (2022)

## Data Pendapatan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  para peneliti  dengan  menggunakan  tabel  1.1  data pendapatan  Masla  Delivery  dalam  periode  bulan Maret 2022 sampai bulan Oktober 2022.

## Tabel 1. Data Pendapatan
No Bulan Pendapatan 1 Maret 237.000 2 April 744.000 3 Mei 765.000 4 Juni 1.075.000 5 Juli 285.500 6 Agustus 218.000 7 September 1.139.000 8 Oktober 501.000
Sumber: Data diolah peneliti (2022)
Setelah dilakukan perhitungan menggunakan metode single  moving  average,  weighted  moving  average, dan  exponential  moving  average.  Maka  prediksi pendapatan  pada  bulan  November  2022  dengan menggunakan metode single moving average adalah sebesar Rp 619.333 dengan nilai error MAD sebesar 444.874,  MSE  sebesar  235.473.615.583  dan  MAPE
sebesar  98  %.  Selanjutnya  adalah  peramalan pendapatan pada bulan November 2022 menggunakan  metode    weighted  moving  average mendapatkan  hasil  Rp  666.500  dengan  nilai  error MAD sebesar 445.979, MSE sebesar 235.510.553.958  dan  MAPE  sebesar  97  %. Peramalan  pendapatan  pada  bulan  November  2022 menggunakan  metode    exponential  moving  average mendapatkan  hasil  Rp  598.500  dengan  nilai  error MAD sebesar 442.379, MSE sebesar 238.107.825.320  dan  MAPE  sebesar  82%.  Dari ketiga  metode  perhitungan  prediksi  perlu  adanya implementasi dalam  bentuk website.  Alasan dengan mengimplementasi  berbasis  website  agar  aplikasi lebih  mudah  untuk  dikembangkan  menjadi  aplikasi yang  lebih  efektif  dan  lebih  besar  lagi  mengingat perkembangan internet semakin pesat.

## Single Moving Average
Berdasarkan  data  pendapatan  pada  tabel  1.1, selanjutnya dilakukan perhitungan dengan menggunakan rumus single moving average yaitu,
Dengan definisi:
Ft = peramalan untuk periode t Yt-1+Yt-2+..+Yt-n  =  jumlah  data  dalam  periode  n sebelumnya n = jumlah periode dalam rata-rata bergerak
Sebagai  contoh  perhitungan  mulai  pada  bulan November  2022  dengan  menggunakan  n  atau  rata- rata  bergerak  3  bulan  terakhir.  (Susilawati  dkk., 2018).  Ada  juga  berpendapat  bahwa  metode  Single Movering Average adalah metode dengan menggunakan asumsi  bahwa setiap kejadian dimasa mendatang  peluang  keberulangan  adalah  sama. (Azhari dkk, 2022) Tabel 2. Perhitungan SMA
Bulan Pendapatan SMA MAD MSE MAPE Maret 237.000 - 237.000  56169000000  100% April 744.000 79.000 665.000  442225000000  90% Mei 765.000 327.000 438.000  191844000000  60% Juni 1.075.000  582.000 493.000  243049000000  50% Juli 285.500 861.333 576.333  332159726889  200% Agustus 218.000 708.333 490.333  240426450889  220% September  1.139.000  526.000 613.000  375769000000  50% Oktober 501.000 547.333 46.333 2146746889 10% November 619.333 444.874  235473615583  97% Sumber : Data diolah peneliti (2022)
Diketahui  bahwa  pendapatan  pada  3  bulan  terakhir yaitu  Agustus,  September,  dan  Oktober  adalah  Rp 218.000,  Rp  1.139.000,  Rp  501.000,  maka  total penjumlahan  3  bulan  terakhir  adalah  Rp  1.858.000, sehingga  Ft=Fnovember,  Yt=Ynovember,  dan  n=3. Sesuai pada rumus yaitu:
Sehingga  hasil  peramalan  Ft=jumlah  pendapatan  3 bulan  terakhir/3,  sehingga  prediksi  pada  bulan November 2022 =  Rp 619.333,-. Dengan  nilai error 444874  MAD,  235473615583  MSE,  dan  97% MAPE.  Berikut  ini  adalah  hasil  implementasi perhitungan  prediksi  menggunakan  algoritma single moving average berbasis website.

## Gambar 2. Hasil Implementasi Prediksi Pendapatan dengan Perhitungan SMA berbasis Website
Sumber: Data diolah oleh peneliti (2022)

## Weighted Moving Average
Berdasarkan  data  pendapatan  pada  Tabel  1, selanjutnya dilakukan perhitungan dengan menggunakan  rumus weighted  moving  average yaitu:
Pada  prediksi  dengan  menggunakan  metode WMA  menggunakan  3  bobot.  Bobot  tersebut  yaitu Yt-1  =  3,  Yt-2=2  dan  Yt-3=1.  Sehingga  total  bobot yang digunakan adalah 6 (Azahra dkk, 2022).
Bulan Pendapatan WMA MAD MSE MAPE Maret 237.000 - 237.000  56169000000  100% April 744.000 118.500  625.500 391250250000  84% Mei 765.000 451.000  314.000  98596000000  41% Juni 1.075.000 670.000  405.000 164025000000  38% Juli 285.500 916.500  631.500 398792250000 222% Agustus 218.000 628.333  410.333 168373170889 188% September 1.139.000 526.000  410333  571283523889  66% Oktober 501.000 547.333  188.667  35595236889  38% Prediksi November 666.500  445979  235510553958  97% Sumber : Data diolah peneliti (2022)
Dalam prediksi pendapatan pada bulan November 2022 maka data yang diperlukan yaitu : Yt-1 = pendapatan bulan Agustus = 218.000 Yt-2 = pendapatan bulan Agustus = 1.139.000 Yt-3 = pendapatan bulan Agustus = 501.000 Berdasarkan bobot yang diberikan sehingga proses perhitungan seperti di bawah ini. Ft   = (((Yt-1)*3)+((Yt-2)*2)+((Yt-3)*1))/6 Ft   = ((501.000*3)+(1.139.000*2)+(218.000*1))/6
Ft   = (1.503.000+2.278.000+218.000)/6 Ft   = 4.138.000/6 Ft   = 666.500
Dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  prediksi pendapatan  pada  bulan  November  2022  sebesar  Rp 666.500  dengan nilai  MAD  445937,  MSE 235510553958,  dan  MAPE  sebesar  97  %.  Setalah dilakukan  perhitungan  secara  manual.  Dan  berikut ini  adalah  gambar  3  menggambarkan  hasil implementasi  perhitungan  prediksi  pendapatan menggunakan  algoritma  weighted  moving  average berbasis website.
Gambar 3. Hasil Implementasi Prediksi Pendapatan dengan Perhitungan WMA berbasis Website Sumber: Data diolah oleh peneliti (2022)
Exponential Moving Average Menghitung
Exponential Moving Average membutuhkan  satu  pengamatan  lebih  daripada Simple  Moving  Average  (Agung  Muhaziz  &  Fajri, 2022).  Berdasarkan  data  pendapatan  pada  tabel  1.1, selanjutnya dilakukan perhitungan dengan menggunakan  rumus  exponential  moving  average yaitu,
Dengan menggunakan nilai alfa adalah 0,3 sehingga diketahui bahwa rumus EMA adalah sebagai berikut. Tabel 4 adalah tabel perhitungan prediksi menggunakan metode exponential moving average.

## Tabel 4. Perhitungan EMA
Bulan Pendapatan  EMA MAD MSE MAPE Maret 237.000 - 237.000  56169000000  100% April 744.000 71.100  672.900 452794410000  90% Mei 765.000 272.970 492.030 242093520900  64% Juni 1.075.000  420.579 654.421 428266845241  61% Juli 285.500 616.905 331.905 110161128168  116% Agustus 218.000 517.334 299.334  89600669942  137%
September  1.139.000  427.534 711.466 506184442598  62%
Oktober 501.000 640.974 139.974 19592585713 28%
Prediksi November 598.981 442.379 238107825320  82%
Diketahui : nilai alfa adalah 0,3 maka,
EMA =(aktual sebelum* α)+(peramalan sebelum*(1-α)) EMA =(501.000* 0,3)+(640.947*(1-0,3)) EMA =(150.300)+(448.681) EMA =598.981
Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan  dapat disimpulkan  bahwa  prediksi  pendapatan  Masla Delivery  pada  bulan  November  2022  sebesar  Rp 598.981.  Dan  memiliki  nilai  MAD  sebesar  442331, nilai  MSE  sebesar  238107825320  dan  MAPE sebesar  82%.  Dan  berikut  ini  adalah  gambar  4 menggambarkan  hasil  implementasi  perhitungan prediksi pendapatan menggunakan algoritma exponential moving average berbasis website.
Gambar 4. Hasil Implementasi Prediksi Pendapatan dengan Perhitungan EMA berbasis Website Sumber: Data diolah oleh peneliti (2022)

## 3. KESIMPULAN
Masla delivery adalah salah satu usaha start up yang  didirikan  sejak  tahun  2020,  namun  memiliki pasar  ekonomi  yang  kurang  pesat.  Sehingga diperlukan aplikasi prediksi dengan mengimplementasikan  algoritma  time  series  dalam sistem  berbasis  website.  Dan  dapat  disimpulkan bahwa  dengan  menggunakan  metode  exponential moving  average  memiliki  nilai  error  paling  sedikit dibandingkan  dengan  menggunakan  metode  single moving average, maupun weighted moving average. Hasil perhitungan menggunakan metode exponential moving  average  mendapatkan  prediksi  pendapatan sebesar  Rp  598.981,-  pada  bulan  November  2022,
dengan  MAD  sebesar  442331,  MSE  sebesar 238107825320 dan MAPE sebesar 82%.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  diharapkan  untuk  penelitian selanjutnya  dapat  menggunakan  bahasa  lain  dan berbasis android

## PUSTAKA
Astuti,  R.,  Kartawinata,  B.  R.,  Nurhayati,  E.,
Tuhuteru,  J.,  Listiana,  S.,  Mulatsih,  A., Muliyani,  A.  J.,  Siska,  R.,  Erziaty,  G., Wicaksono,  H.,  Nugroho,  D.,  Sugiarto,  J.,  & Dwina, I. (2022). MANAJEMEN KEUANGAN PERUSAHAAN . www.penerbitwidina.com
Azahra, N., Alifia, S. C., Andyka, N. P., Wijayanto, S.,  &  Fathoni,  M.  Y.  (2022).  Peramalan Jumlah Produksi Tebu Menggunakan Metode Time  Series  Model  Moving  Averages. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 9 (4), 840. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i4.4388
Azhari,  Y.,  Azhar,  Z.,  &  Nehe,  N.  (2022).  Prediksi Persediaan  Kedelai  Di  Ud  Tahu  Home Industry  Dengan  Menggunakan  Metode Single  Moving  Average. JUTSI  (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 2 (2), 121– 128. https://doi.org/10.33330/jutsi.v2i2.1696 Hayuningtyas,  R.  Y.,  &  Sari,  R.  (2021).  Aplikasi Peramalan  Alat  Kesehatan  Menggunakan Single  Moving  Average. Jurnal  Infortech ,
3 (1),
40–45. https://doi.org/10.31294/infortech.v3i1.10397
Hudaningsih,  N.,  Firda  Utami,  S.,  &  Abdul  Jabbar, W. A. (2020). PERBANDINGAN
PERAMALAN PENJUALAN PRODUK AKNIL PT.SUNTHI SEPURI MENGGUANAKAN  METODE  SINGLE MOVING AVERAGE DAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTING. Jurnal Informatika,  Teknologi  Dan  Sains , 2 (1),  15– 22. https://doi.org/10.51401/jinteks.v2i1.554 Prabowo,  Y.,  Aulia,  S.,  &  Maulana,  R.  (n.d.). Pembuatan  Bot  Telegram  Untuk  Teknisi Assurance Dengan Metode Push Notification Di Pt Telkom Akses Rajawali Kota Bandung . Susilawati, D., Setiawan, N., Yulianti, I., & Prayudi, D. (2018). Penerapan Metode Single Moving Average  untuk  Prediksi  Penjualan  Pada  Aby Manyu Cell. Swabumi , 6 (1), 78–84. https://doi.org/10.31294/swabumi.v6i1.3319 Gede,  I.,  Megayasa,  P.,  Made  Candiasa,  I.,  & Dantes,  G.  R.  (2022).  Analisis  Perkiraan Biaya  F&B  (Makanan  &  Minuman)  Dengan Metode  Moving  Average  Pada  Pola  E- Commerce Hotel XYZ. Journal of Information System Research , 4 (1), 132–137. https://doi.org/10.47065/josh.v4i1.2254
Nurdina,  A.,  Aryani,  D.,  Venita,  E.,  &  Astiti,  S. (2022). Analisis Peramalan Permintaan
Golang-Galing dalam Memaksimalkan Manajemen  Rantai  Pasok  Menggunakan Metode Weighted Moving Average. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 9 (4), 1167. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i4.4551 Rini,  M.  W.,  &  Ananda,  N.  (2022).  Perbandingan Metode  Peramalan  Menggunakan  Model Time  Series. Tekinfo:  Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri  dan  Informasi , 10 (2),  88–101. https://doi.org/10.31001/tekinfo.v10i2.1419 Nabila, N., Indri, E., Wahanani, H. E., & Muttaqin, F.  (t.t.). JIP  (Jurnal  Informatika  Polinema) PEMBUATAN SISTEM PREDIKSI PERSEDIAAN BARANG PADA TOKO NABILA MENGGUNAKAN
METODE WEIGHTED  MOVING  AVERAGE  DAN REORDER POINT .
Iskandar,  Y.,  &  Nadia  Carolina.  (2022).  Peramalan Alokasi  BBM  Subsidi  Kereta  Api  dengan Metode  Statistika  dan  Machine  Learning (Studi  Kasus:  Badan  Pengatur  Hilir  Minyak dan  Gas  Bumi  Jakarta). LOGISTIK , 15 (01), 1–10.
https://doi.org/10.21009/logistik.v15i01.2649 7
Agung Muhaziz, D., & Fajri, I. N. (2022). BOT Auto Trade Cryptocurrency Menggunakan Metode Exponential Moving Average (Vol. 1, Nomor
1).
Selviana, I., Lubis, B., & Hendra  Azhar, A. (2022).
Jurnal  ITCC  (Information  Technology  and Cyber Crime) Perancangan Aplikasi
Peramalan  Penjualan  Obat  Menggunakan Metode  Single  Moving  Average.  Dalam
Jurnal ITCC (Vol. 1, Nomor 2). Online. Naufal,  M.,  Hadju,  F.,  &  Utami,  A.  W.  (t.t.).
Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Penjualan  Berbasis  Website  Menggunakan Metode Time Series. JEISBI , 03 , 2022. Aryansyah,
F. (2019). PELAKSANAAN PENGENDALIAN PENJUALAN MELALUI OPTIMALISASI PERENCANAAN PENJUALAN. Jurnal Edukasi (Ekonomi, Pendidikan dan Akuntansi) , 7 (2), 99.
https://doi.org/10.25157/je.v7i2.3116
Bhirawa  Noraga,  G.,  Rabani,  B.,  Sudirno,  D.,  &  Ri
Mulyani,  H.  (2023).  Pentingnya  Legalitas
Usaha  dan  Sosialisasi  Pembuatan  NIB  Bagi Pelaku UMKM Desa
Karangasem
Kecamatan Leuwimunding. BERNAS: Jurnal Pengabdian  Kepada  Masyarakat , 4 (1),  807– 811. https://doi.org/10.31949/jb.v4i1.4412
Galih  Pradana,  M.,  Nurcahyo,  A.  C.,  &  Saputro, P. H.  (t.t.). Penerapan  Metode  K-Means Klustering  untuk  Menentukan  Kepuasan Pelanggan  K-Means  Clustering  Method  to Determine Customer Satisfaction .