## PERBANDINGAN IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PENENTUAN PERSEDIAAN OBAT
*I Gede Bawa Aprilyanta 1) , Ariesta Lestari 2) , Sherly Christina 3)
1)2)3) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Palangka Raya Jalan Hendrik Timang Kampus UPR Tunjung Nyaho, Palangka Raya Email: gedebawa04@gmail.com, ariesta@it.upr.ac.id, sherlychristina@it.upr.ac.id

## ABSTRACT
Pharmacy is a business-oriented business which directly sells medicines to consumers. In  ensuring  that  the  drug  supply  is  in  accordance  with  market  demand,  the  leadership  of  the Hasanah  Palangka  Raya  Pharmacy  usually  estimates  the  drug  supply  for  the  future  period based  on  sales  reports  and  experience.  For  research  purposes,  it  will  provide  a  solution  by developing  Forecasting  Applications  by  applying  the  Weighted  Moving  Average  method  with weights  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8  and  9  periods  and  the  Single  Exponential  Smoothing  method  with constant smoothing or (alpha), namely 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 and 0.9. The results of the study  resulted  in  the  Weighted  Moving  Average  method  as  the  method  that  has  the  smallest Error  value  where  from  the  4  drugs  that  were  used  for  forecasting,  3  drugs  showed  the Weighted  Moving  Average  method  as  the  best  method  which  has  the  smallest  Mean  Absolute Deviation  value  and  the  smallest  Mean  Absolute  Percentage  Error  value  compared  to  Single Exponential Smoothing.

## Keywords : Forecasting, Single Exponential Smoothing, Waterfall, Weighted Moving Average

## ABSTRAK
Apotek merupakan usaha berorientasi bisnis yang secara langsung menjual obat-obatan kepada  konsumen.  Pimpinan  Apotek  Hasanah  Palangka  Raya  memastikan  persediaan  obat sesuai dengan permintaan pasar biasanya melakukan perkiraan terhadap persediaan obat periode ke  depan  dengan  berdasarkan  laporan  penjualan  dan  pengalaman.  Tujuan  penelitian memberikan  suatu  solusi  pengembangan  aplikasi  peramalan  dengan  menerapkan  metode Weighted  Moving  Average dengan  bobot  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  dan  9  periode  dan  metode Single Exponential Smoothing dengan penghalusan konstan atau α ( alpha ) yaitu 0,2, 0,3, 0,4, 0,5, 0,6, 0,7,  0,8,  dan  0,9.  Hasil  penelitian  menunjukkan  metode Weighted  Moving  Average sebagai metode yang memiliki nilai Error terkecil dari 4 obat yang dilakukan peramalan didapat 3 obat menunjukkan  metode Weighted  Moving  Average sebagai  metode  terbaik  yang  memiliki  nilai Mean Absolute Deviation terkecil dan nilai Mean Absolute Percentage Error terkecil dibanding Single Exponential Smoothing .
Kata kunci : Single Exponential Smoothing, Waterfall, Weighted Moving Average
ISSN 2088-1770 (Print)
ISSN 2503-3247 (Online)

## Jurnal

## Sains, Teknologi, Komputer, dan Manajemen S A I N T E K O M
1. PENDAHULUAN
Apotek merupakan usaha
berorientasi bisnis yang menjual
langsung obat-obatan kepada konsumen.  Persaingan  dunia  bisnis dalam  bidang  kesehatan  semakin  ketat dan  kompetitif,  terlihat  dari  jumlah apotek  yang  semakin  banyak.  Sangat penting  untuk  mencari  strategi  yang tepat dalam mempertahankan dan meningkatkan  kinerja  bisnis.  Salah satunya  adalah  memiliki  kemampuan untuk  mengambil  keputusan  dalam menentukan persediaan obat di apotek.
Persediaan dapat disamakan dengan  produk  yang  disimpan  untuk didistribusikan  pada  saat  yang  akan datang (Ristono, 2013). Apotek biasanya memastikan bahwa persediaan obat  sesuai  dengan  permintaan  pasar dengan cara membuat perkiraan persediaan  obat  berdasarkan  laporan penjualan  dan  pengalaman  sehingga kurang  optimal  dikarenakan  sering  kali yang  digunakan  adalah  asumsi,  maka dari itu diperlukan perkiraan berdasarkan  data  dimasa  lalu  untuk menentukan  persediaan  obat  periode kedepan.
Cara  lain  untuk  perencanaan persediaan  adalah  dengan  melakukan forecasting atau  dapat  disebut  dengan
peramalan.  Peramalan  merupakan  suatu seni  dan  ilmu  pengetahuan  dalam meramalkan  kejadian  yang  akan  datang (Ristono,  2013).  Ada  dua  metode peramalan yang digunakan dalam melakukan  peramalan  persediaan  yang akan  dibahas  dalam  artikel  ini,  yaitu metode Weighted  Moving  Average (WMA) atau rata-rata pergerakan tertimbang  dan Single  Exponential Smoothing (SES) atau pemulusan eksponensial tunggal. Rata-rata pergerakan  tertimbang  adalah  rata-rata bergerak yang memiliki bobot. Ketentuan  dalam  memberikan  nilai bobot pada rata-rata pergerakan tertimbang  adalah  bobot  untuk  data yang terbaru harus lebih besar dari pada nilai  bobot  untuk  data  sebelumnya.  Hal ini  dikarenakan  data  yang  terbaru merupakan  data  yang  paling  sesuai untuk  peramalan  (Hendriani,  2016). Pemulusan  eksponensial  tunggal  adalah metode  peramalan  pergerakan  rata-rata bobot  lainnya,  dimana  poin-poin  data ditimbang oleh sebuah fungsi eksponensial (Ristono, 2013).
Pembuatan  aplikasi  peramalan persediaan  obat-obatan  menggunakan metode  WMA dan  SMA  berdasarkan data  obat  yang  terjual  selama  12  bulan atau 12 periode pada tahun 2021.
2. METODE

## a. Data Lapangan
Sumber  data  yang  digunakan pada  artikel  ini  adalah  data  yang dikumpulkan  langsung  oleh  peneliti yang  diperoleh  dari  sumber  yang pertama. Adapun data tersebut bersumber  dari  pihak  apotek  Hasanah yaitu  berdasarkan  daftar  obat,  daftar transaksi  obat  dan  catatan  buku  besar selama 12 bulan atau periode kemudian  didapat  empat  data  obat yaitu  Cataflam  50  mg,  Simvastatin  10 mg, Super Tetra dan Neo Rheumacyl.
b. Langkah-langkah Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah proses  dalam  pelaksanaan  penelitian secara  sistematis.  Langkah-langkah penelitian  yang  menjadi  panduan dapat dilihat pada Gambar 1.
c. Metodologi Pengembangan Perangkat Lunak Metodologi pengembangan yang dimanfaatkan yaitu menggunakan  metode  pengembangan model
Waterfall (Sommerville, 2011:30)  dengan  beberapa  tahapan– tahapan seperti Gambar 2.

## Gambar 2. Diagram Alur Metode
Waterfall
d. Analisis dan Desain Model
Peramalan
a. Metode Weighted Moving Average
Perhitungan  metode  rata- rata  bergerak  tertimbang  setiap historis  mempunyai  bobot  yang berbeda  dan  dengan  nilai  bobot ( weight )  tidak  boleh  lebih  dari  1 dimana data yang digunakan berupa nilai  dari  2  periode  sebelumnya. Nilai bobot masing-masing perhitungan yaitu nilai bobot pertama sebesar 0,2 dan nilai bobot kedua sebesar 0,8. Adapun pembobotan untuk perhitungan tiga periode  adalah  0,2  +  0,8  =  1.  Nilai
bobot  terbesar  dihitung  pada  data yang  terakhir  dalam  setiap  periode dibandingkan  dengan  data  yang sebelumnya  sebab  data  yang  baru dapat  menjadi  data  yang  sesuai dalam  peramalan.  Pada  Gambar  3 terlihat flowchart perhitungan metode WMA.
Gambar 3. Flowchart Metode
Weighted Moving Average
Metode  rata-rata  bergerak tertimbang  memiliki  persamaan  (1) sebagai berikut, yang akan digunakan untuk melakukan perhitungan:
b.  Metode  Single  Exponential

## Smoothing
Pada  perhitungan  metode pemulusan  eksponensial  tunggal
nilai  parameter  yang  digunakan adalah  penghalusan  α  ( alpha ). Perhitungan nilai ɑ ( alpha ) menggunakan  nilai  0.2,  0.3,  0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 dan 0.9. Gambar 4 memperlihatkan flowchart perhitungan metode SES.
Gambar 4. Flowchart Metode Single Exponential Smoothing
Berikut  metode  Pemulusan eksponensial tunggal dengan rumus persamaan (2) sebagai berikut.

## c. Pengujian Peramalan
Pengujian  hasil  peramalan pada artikel ini dilakukan menggunakan  tiga  metode,  yaitu Mean  Absolute  Deviation (MAD) ,
Mean  Square  Error (MSE),  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).
a. Mean Absolute Deviation

## (MAD)
Mengukur  presisi  ramalan dengan  meratakan  kesalahan  yang dugaan.  MAD  berguna  ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit  yang  sama  sebagai  deret  asli.
Berikut  ini  adalah  rumus  MAD dengan Persamaan (3):
b. Mean Square Error (MSE)
Mean  Square  Error adalah cara untuk mengukur semua kesalahan  peramalan.  MSE  adalah rata-rata perbedaan yang dikuadratkan  di  antara  nilai  yang diramalkan  dengan  yang  diamati. Berikut  ini  adalah  rumus  MSE dengan Persamaan (4):
c. Mean Absolute Percentage
Error (MAPE) MAPE dihitung sebagai
rata-rata diferensiasi
absolute antara  nilai  yang  diramalkan  dan aktual, dinyatakan sebagai presentase  nilai  aktual.  Berikut  ini
adalah rumus MAPE dengan
Persamaan (5):
Berdasarkan  (Mardiansyah, 2016) dari nilai persentase kesalahan peramalan MAPE,
dihitung  nilai  akurasi  peramalan dengan Persamaan 6 yaitu:

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisis Data Lapangan
Peneliti  menggunakan  4  data penjualan  Obat  yaitu  Obat Cataflam 50  mg, Simvastatin 10  mg, Super Tetra dan Neo  Rheumacyl dari catatan  kartu  stok  obat  yang  diambil dari  periode  bulan  pertama  2019 sampai  periode  bulan  terakhir  2020 dari apotek Hasanah.  Data penjualan obat sendiri memiliki pola horizontal dimana pola data ini terjadi  jika data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata.
Tabel 1. Data Penjualan 4 Obat
No Bulan Cataflam 50 mg (Tablet) Simvas tatin 10 mg (Strip) Super Tetra (Strip) Neo Rhe uma cyl (Stri p) 1 1/2019 476 670 286 720 2 2/2019 273 830 372 711 3 3/2019 398 520 457 703 4 4/2019 381 580 126 603 5 5/2019 390 630 360 595 6 6/2019 452 690 245 588 7 7/2019 243 560 221 554 8 8/2019 235 420 162 525
9 9/2019 315 400 347 516 10 10/2019 349 580 227 488
11 11/2019 208
440 256 472
12 12/2019 274 590 305 510 13 1/2020 366 550 329 445 14 2/2020 261 730 251 515 15 3/2020 387 700 309 370 16 4/2020 216 420 122 398 17 5/2020 228 680 572 211 18 6/2020 340 790 415 408 19 7/2020 263 520 318 373 20 8/2020 451 630 298 513 21 9/2020 392 580 310 421 22 10/2020 342 760 386 392 23 11/2020 233 410 416 361 24 12/2020 196 560 314 342
(Sumber: Apotek Hasanah Palangka Raya)

## 3.2 Hasil Perhitungan Peramalan
Hasil  perhitungan  peramalan dari  4  data  obat  pada  bulan  Januari 2021  dengan  menggunakan  aplikasi maka  hasil  perhitungan  Peramalan masing-  masing  Obat  pada  gambar berikut ini:
a. Obat Cataflam 50 mg
Gambar 5. Hasil Peramalan Obat Cataflam 50 mg
Dari hasil perhitungan peramalan  penjualan  obat Cataflam 50  mg  untuk  periode  bulan  Januari 2021,  sesuai  Gambar  5  diperoleh metode  WMA  bobot  8  periode memberikan  hasil  peramalan  dengan tingkat error terendah.  Sehingga angka  penjualan  obat Cataflam 50 mg  untuk  periode  Januari  2021 diramalkan sebesar 284 tablet dengan nilai  dengan  MAD  berupa  selisih antara  terjual  dan  ramalan  sebesar 68,73  tablet  dibulatkan  menjadi  69 tablet  obat  dan  nilai  MAPE  24,918 atau akurasinya sebesar 75.08%.
b. Obat Simvastatin 50 mg
Gambar 6. Hasil Peramalan Obat
Simvastatin 50 mg Dari hasil perhitungan peramalan penjualan obat Simvastatin 10  mg  untuk  periode
bulan Januari 2021, sesuai Gambar 6 diperoleh  metode  WMA  bobot  9 periode memberikan hasil peramalan dengan tingkat error terendah.
Sehingga  angka  penjualan  obat Simvastatin 10  mg  untuk  periode bulan  Januari  2021  diramalkan sebesar 591 Strip dengan nilai MAD berupa  selisih  antara  terjual  dan ramalan sebesar 110,4 strip dibulatkan  menjadi  110  strip  obat dan nilai MAPE 19,469 atau akurasinya sebesar 80.53%.
c. Obat Super Tetra
Gambar 7. Hasil Peramalan Obat Super
Tetra Dari hasil perhitungan peramalan  penjualan  obat Super
Tetra untuk  periode  bulan  Januari 2021,  sesuai  Gambar  7  diperoleh metode  WMA  bobot  9  periode memberikan  hasil  peramalan  dengan
tingkat error terendah.  Sehingga angka  penjualan  obat Super  Tetra untuk  periode  bulan  Januari  2021 diramalkan  sebesar  347  strip  dengan nilai  MAD  berupa  selisih  antara terjual  dan  ramalan  sebesar  70,48 strip dibulatkan menjadi 70 strip obat dan nilai MAPE 23,952 atau akurasinya sebesar 76.05%.
d. Obat Neo Rheumacyl
Gambar 8. Hasil Peramalan Obat Neo Rheumacyl
Hasil  perhitungan  peramalan penjualan obat Neo Rheumacyl untuk periode  bulan  Januari  2021,  sesuai Gambar 8 diperoleh metode pemulusan eksponensial tunggal memiliki nilai  α  ( alpha ) 0.8 memberikan  hasil  peramalan  dengan tingkat error terendah.  Sehingga angka penjualan obat Neo Rheumacyl untuk  periode  bulan  Januari  2021
diramalkan  sebesar  347  strip  dengan nilai  MAD  berupa  selisih  antara terjual  dan  ramalan  sebesar  54,36 strip dibulatkan menjadi 54 strip obat dan nilai MAPE 13,997 atau akurasinya sebesar 86%.

## 3.3 Tampilan Aplikasi
Pada  bagian  ini  ditampilkan halaman  dari  aplikasi  seperti  pada Gambar  9  proses  peramalan    dan Gambar 10 hasil peramalan.
Gambar 9. Proses Peramalan
Gambar 9 menunjukkan proses  dari peramalan 4 obat  dengan memanfaatkan  metode  WMA dan metode SES.
Gambar 10. Hasil Peramalan
Gambar  10  menunjukkan  hasil proses  peramalan  dari  4  obat  dengan nilai akurasi yang berbeda.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang  telah  dilaksanakan  oleh  peneliti dapat ditarik kesimpulan berupa peramalan  4  data  obat  untuk  periode pertama  2021  menggunakan  metode WMA dengan bobot 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 periode  dan  metode  SES  dengan penghalusan  konstan  atau  α  ( alpha ) yaitu 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9. Dari  perbandingan kedua  metode, WMA merupakan metode terbaik dari 4 obat  yang  dilakukan  peramalan  didapat 3  obat  memiliki  nilai  deviasi  mutlak rata-rata terkecil  dan  nilai  kesalahan persentase  absolut  terkecil  dibanding metode SES.

## DAFTAR PUSTAKA
Fathansyah.
2015. Basis data .
Informatika, Bandung. Heizer,  Jay  dan  Barry  Render.  2015 Manajemen  Operasi ,  Salemba
Empat, Jakarta.
Hendriani,  T.,  Muh.Yamin  &  Dewi,  A.
P. 2016. ‘Sistem  Peramalan Persediaan  Obat  Dengan  Metode
Weight  Moving  Average  dan
Reorder  Point’ . semanTIK, pp.
207-214. Kepmenkes RI No. 1027/MENKES/SK/IX/2004,
Tentang Standar Pelayanan
Farmasi  di  Apotek .  Depkes  RI, Jakarta.
Mardiansyah,  Edi.  Dwi  Cahyono  &
Ratna Nur Tiara Shanty. 2016. ‘ Sistem Informasi Pengendali  Persediaan  Barang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing untuk Peramalan Penjualan (Studi Kasus:  Luna  Pet  Shop)’ . Jurnal
INFORM , vol.1, no. 2, pp.76-87.
Ristono, Agus. 2013. Manajemen
Persediaan , Graha Ilmu, Yogyakarta. Sommerville, Ian. 2011. Software Engineering ,  (9th  ed),  Pearson
Education, Boston Massachusetts.
Yudaruddin,  Rizky.  2019. Forecasting
untuk  Kegiatan  Ekonomi  dan Bisnis , Pustaka Horizon, Samarinda.
Yulianto  A.  S.,  Rosa,  Shalahuddin,  M.
2013. Rekayasa  perangkat  lunak terstruktur dan berorientasi objek .
Informatika, Bandung.