## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   4 Hal:  197-202 e-ISSN: 2714-8491

## Pengendali Persediaan Barang Menggunakan Metode Single Exponential Smothing untuk Peramalan Penjualan
Muhamad Taufik Ali  , Alfa Bintang²
1,2 Independen Reseacher
muhamadtaufikali13@gmail.com

## Abstract
CV.  Usaha  Muda  Materials  is  a  company  engaged  in  the  distribution  of  wood,  cement,  iron  and  other  building  materials. Frequent errors in data collection of purchases and sales lead to disinformation in the distribution of goods. Prediction is  a process  for  estimating  how  many  needs  in  the  future  which  include  needs  in  terms  of  quantity,  quality,  time  and  location needed  in  order  to  meet  the  demand  for  goods  or  services.  Prediction  of  the  number  of  inventory  items  can  be  calculated using exponential smoothing, Exponential smoothing is often called Exponential Smoothing, exponential smoothing method is a prediction with a moving average technique where data weighting is weighted with an exponential function. The research methodology  has  steps  that  are  used  to  solve  problems  that  arise.  The  problems  that  occur  in  this  study  are  regarding  the prediction of CV. Young Business Materials using the Single Exponential Smoothing method. Prediction results are obtained, followed  by  finding  the  constant  value  (alpha)  with  the  smallest  error  using  the  Mean  Squered  Error  (MSE),  Root  Mean Squred Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) methods. The results of this  study  using  Single  Exponential  Smothing  have  obtained  predictions  of  132  rods  for  January  2022.  Based  on  the prediction accuracy test using the Mean Squered Error (MAE) method with a value of 3.01, Mean Squered Error (MSE) with a  value  of  18.18,  and  MAPE  (Mean  Absolute Percentage  Error)  obtained  an  error  accuracy  value  of  9%  using  a  weighted value of (alpha) 0.3. So this research can be taken into consideration for CV. Young Business Materials as an evaluation and appropriate decision making in order to minimize the risk of losses due to errors in the management of business capital.
Keywords: Inventory, Single Exponential Smoothing, Prediction, Sales, Prediction Accuracy.

## Abstrak
CV.  Usaha  Muda Material adalah perusahaan yang bergerak dibidang distributor kayu, semen, besi dan  material bangunan lainnya. Sering terjadinya kesalahan dalam pendataan pembelian dan penjualan menyebabkan terjadinya disinformasi dalam pendistribusian  barang.  Prediksi  merupakan  proses  untuk  memperkirakan  berapa  kebutuhan  di  masa  mendatang  yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang  ataupun  jasa.  Prediksi  jumlah  persediaan  stok  barang  tersebut  dapat  dihitung  menggunakan exponential  smoothing , Exponential  smoothing sering  disebut  juga  Penghalusan  Eksponensial,  metode smoothing  exponential merupakan  prediksi dengan  teknik  rata-rata  bergerak  dimana  pembobotan  data  diberi  bobot  dengan  sebuah  fungsi exponential .  Metodologi penelitian  memiliki  langkah-langkah  yang digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang  muncul, Permasalahan    yang terjadi       pada       penelitian       ini  mengenai    prediksi    persedian  barang  CV.  Usaha  Muda  Material    dengan    menggunakan metode Singel Exponential Smoothing . Hasil prediksi di dapatkan, dilanjutkan dengan mencari nilai konstanta ( alpha ) dengan kesalahan  terkecil  dengan  metode Mean  Squered  Error (MSE),  Root  Mean  Squred  Error  (RMSE),  Mean  Absolut  Error (MAE) dan Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Hasil dari  penelitian ini menggunakan Single Exponential Smothing telah  mendapatkan  hasil  prediksi  132  unit  batang  untuk  bulan  Januari  2022. Berdasarkan  pengujian  akurasi  prediksi menggunakan metode Mean Squered Error (MAE) dengan nilai 3.01, Mean Squered Error (MSE) dengan nilai 18.18,  dan MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error) didapatkan  nilai  akurasi  kesalahan  sebesar  9%  dengan menggunakan bobot nilai α ( alpha ) 0,3. Maka penelitian ini dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk CV. Usaha Muda Material  sebagai  evaluasi  serta  pengambilan  keputusan  yang  tepat  guna  memperkecil  resiko  terjadinya  kerugian  karena kesalahan dalam pengelolaan modal usaha.
Kata kunci: Persediaan Barang, Single Exponential Smoothing, Prediksi, Penjualan, Akurasi Prediksi.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pemanfaatan teknologi informasi pada suatu perusahaan  yang  bergerak  pada  sektor  pemasaran merupakan hal yang sangat penting dalam menyajikan informasi  yang  berkaitan  dengan  penjualan  dan persediaan  kebutuhan  barang.  Informasi  sangat berpengaruh terhadap suatu keputusan seorang manajer
dalam  menentukan  berapa  persediaan  barang  yang dibutuhkan  oleh  perusahaan  untuk  periode  penjualan berikutnya [1].
Persediaan  adalah  suatu  bahan  atau  barang  yang disimpan  berupa  barang  baku  atau  barang  jadi  yang akan  digunakan  untuk  memenuhi  tujuan  tertentu, misalnya untuk digunakan dalam proses produksi atau
perakitan,  untuk  dipasarkan  atau  dijual  kembali  [2]. Persediaan barang merupakan salah satu aktivitas kerja yang  penting  bagi  perusahaan  dagang,  karena persediaan  barang  merupakan  unsur  utama  dalam bidang  perdagangan.  Kesalahan  kecil  mengenai persediaan  barang  akan  mengakibatkan  masalah,  baik itu  pada  penumpukan  di  gudang  maupun  kekosongan barang [3]. Persediaan dapat berupa bahan atau barang yang  disediakan  untuk  digunakan  oleh  perusahaan, baik berupa bahan baku, barang setengah jadi, maupun barang  jadi  yang  disimpan  oleh  perusahaan  sebagai antisipasi terjadinya kekurangan bahan maupun barang dan menjaga kelancaran operasi perusahaan [4].
Kegiatan  pembelian  persediaan (restocking) disuatu perusahaan  atau  organisasi  merupakan  hal  yang  vital. Mengembalikan  barang  di  beberapa  perusahaan  sulit untuk  dikelola  karena  ada  ketidakpastian  kapan pembelian  harus  dilakukan  atau  saat  stok  barang  akan habis. Restock yang tidak terkendali akan menimbulkan  kerugian  bagi  perusahaan.  Itu  solusi yang  dapat  dilakukan  untuk  meminimalkan  kerugian melalui  melakukan  prediksi  penjualan  dalam  periode tertentu  sehingga  mereka  bisa  memperkirakan  kapan barang akan habis [5].
CV.  Usaha  Muda  Material  adalah  perusahaan  yang bergerak  dibidang  distributor  kayu,  semen,  besi  dan material bangunan lainnya. Sering terjadinya kesalahan dalam pendataan pembelian dan penjualan menyebabkan terjadinya disinformasi dalam pendistribusian barang. Selain itu kesalahan perencanaan  pemesanan  yang  dilakukan  oleh  seorang manajer perusahaan juga dapat menyebabkan kerugian pada  CV.  Usaha  Muda  Material,  karena  terjadinya penumpukan  persediaan  yang  terlalu  banyak  akan memerlukan  modal  kerja  yang  besar,  hal  ini  akan menyebabkan  alokasi  modal  untuk  kegiatan  lain menjadi terhambat, sedangkan persediaan yang sedikit juga  akan  menyebabkan  perusahaan  tidak  dapat memenuhi kebutuhan pelanggannya. Dengan demikian diperlukan  sebuah  prediksi  yang  akan  memudahkan seorang  manajer  dalam  mengambil  keputusan  dalam menentukan  berapa  banyak  barang  yang  akan diproduksi  ataupun  barang  yang  akan  dipesan  untuk penjualan periode berikutnya, sehingga dapat terhindar dari dampak kerugian yang berkelanjutan.
Prediksi  merupakan  proses  untuk  memperkirakan berapa  kebutuhan  di  masa  mendatang  yang  meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka  memenuhi permintaan  barang  ataupun  jasa  [6].  Prediksi  dalam perusahaan  adalah  prediksi  penjualan  produk  kepada konsumen.  Dengan  mengetahui  penjualan  produk dapat membantu perusahaan untuk menyediakan bahan atau  barang  yang  akan  diproduksi  dan  menentukan proses produksi itu sendiri [7].
Prediksi  jumlah  persediaan  stok  barang  tersebut  dapat dihitung menggunakan exponential smoothing ,
Exponential smoothing sering disebut juga Penghalusan Eksponensial, metode smoothing exponential merupakan  prediksi  dengan  teknik  rata- rata  bergerak  dimana  pembobotan  data  diberi  bobot dengan  sebuah  fungsi exponential [8].  Metode single exponential  smoothing juga  dikenal  sebagai  simple exponential  smoothing  yang  digunakan  pada  prediksi jangka  pendek,  biasanya  hanya  1  bulan  ke  depan  [9]. Model  mengasumsikan  bahwa  data  berfluktuasi  di sekitar  nilai  mean  yang  tetap,  tanpa  tren  atau  pola pertumbuhan konsisten [10].
Hasil  penelitian  dalam  penerapan single  exponential smoothing untuk  kontrol  persediaan  stok  obat. Penggunaan  data  6  bulan  terakhir  sebagai  data  acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan prediksi untuk 3 bulan  kedepan.  Hasil  percobaan  dengan  alpa  0,3 mendekati  nilai  nyata  pada  prediksi  3  bulan  kedepan. Prediksi  ini  berkontribusi  dengan  adanya  sampel  data percobaan  dapat  menganalisa  bagian  obat  mana  saja yang  akan  mendekati  stok  limit  untuk  membantu pemesanan  kembali  supaya  terhindar  dari  kekurangan stok [11].
Hasil  penelitian  penerapan  metode single  exponential smoothing untuk  proses  prediksi  pemesanan  barang pada  CV.  Sinar  Abadi  dengan  data  yang  digunakan dalam  prediksi  ini  adalah  data  penjualan  bola  lampu Ecoball 16  w  dalam  12  bulan  terakhir  antara  Januari s/d  Desember  2019.  Setelah  penelitian  ini  berhasil dirancang  dan  diuji,  dapatlah  konstanta  terkecil  yaitu 0,2  dari  hasil  metode MAE 7,9221, MSE 690,36  dan MAPE 19%.  Dengan  dapatnya  konstanta  maka dapatlah hasil prediksi 1 bulan berikutnya yaitu 43 unit yang akan terjual [12].
Hasil  penelitian  penerapan  metode single  exponential smoothing untuk  memprediksi  stok bedsheet dari berbagai  merek  berdasarkan  data-data  penjualan produk.  Data  yang  digunakan  data  yang  digunakan merupakan  data  penjualan bedsheet periode  Februari 2020 sampai dengan Mei 2020 dari 3 (tiga) merk yang cukup  diminati  pelanggan  pada  tempat  studi  kasus. Dari hasil perhitungan yang dilakukan hasil perhitungan  akurasi  prediksi  dari  beberapa  merk bed sheet tersebut mencapai 94.01% [13].
Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  dapat disimpulkan  bahwa  data  hasil  penjualan  sebelumnya yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  persediaan barang  dapat  memprediksi  kebutuhan  persediaan barang  pada  bulan  berikutnya.  Sehingga  melalui permasalahan tersebut, dapat dijadikan bahan pertimbangan  untuk  evaluasi  serta  pengambilan keputusan  yang  tepat  guna  memperkecil  resiko terjadinya kerugian karena kesalahan dalam pengelolaan modal usaha.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi    penelitian    memiliki    langkah-langkah yang  digunakan    untuk    memecahkan    masalah    yang
muncul,  Permasalahan        yang        terjadi        pada penelitian        ini  mengenai    prediksi    persedian  barang CV.  Usaha  Muda  Material    dengan    menggunakan metode Singel  Exponential  Smoothing .  berikut langkah-langkah    yang    dapat    digunakan  dengan metode Singel Exponential Smoothing pada Gambar 1.

## Data Penjulan Barang
Menentukan Nilai Konstanta ( Alpha )
Melakukan perhitungan Single Expesional Smoothing

## Pengujian Akurasi Prediksi
1.Mean Squered Error (MSE), 2.Root Mean Squred Error (RMSE) 3.Mean Absolut Error (MAE) dan
4.Mean Absolute Persentge Error (MAPE)
Hasil Akurasi Prediksi

## Hasil Prediksi Persediaan Barang
Gambar 1. Tahapan Prediksi Single Exponential Smoothing
Berdasarkan Gambar 1 susunan tahapan metode Single Exponential  Smoothing dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
2.1 Data Penjualan Barang
Pada  Penelitian  ini  data  yang  digunakan  dalam penelitian  yaitu  data  penjualan  besi  12  ksty  selama  2 tahun terakhir yaitu pada tahun 2020-2021.
2.2 Menentukan Konstanta ( alpha ).
Pada  tahapan  ini  setiap  data  diberi  bobot. alpha bisa ditentukan  secara  bebas,  yang  mengurangi  forecast error.  Nilai  konstanta  pemulusan, alpha ,  dapat  dipilih diantara nilai 0. dan 1, karena berlaku 0 ≤ α ≤ 1. Nilai alpha yang  menghasilkan  tingkat  kesalahannya  yang paling kecil adalah yang dipilih dalam prediksi.
2.3 Melakukan Perhitungan Single Exponential Smoothing.
Proses  perhitungan  prediksi  penjualan  barang  pada CV.  Usaha  Muda  Material  periode  januari  2020-2021 menggunakan  metode single  exponential  smoothing . Pada  tahapan  ini  untuk  menghitung  peramalan  barang menggunakan data aktual. Data aktual yang digunakan data  penjualan  Januari  2020  -  Desember  2021  dengan data penjualan besi ks.
2.4 Pengujian Akurasi Prediksi
Hasil prediksi di dapatkan, dilanjutkan dengan mencari nilai  konstanta  ( alpha )  dengan  kesalahan  terkecil dengan  metode Mean  Squered  Error (MSE),  Root Mean  Squred  Error  (RMSE),  Mean  Absolut  Error (MAE) dan Mean Absolute Persentage Error (MAPE).
2.5 Hasil Akurasi Prediksi
Mendapatkan  konstanta  ( alpha )  dengan  akurasi prediksi  dengan  nilai error paling  kecil  pada  metode Single  Expesional  Smoothing ,  maka  didapatka  Hasil data  prediksi  persedian  barang  untuk  bulan  januari 2022.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan tahapan penerapan metode single exponential  Smoothing untuk  prediksi  persediaan barang  pada  januari  2022  maka  dilakukan  dengan proses  sesuai  metode  penelitian,  untuk  mendapatkan hasilnya  dilakukan  dengan  langkah  -  langkah  sebagai berikut:

## 3.1 Data Penjualan Barang.
Data  yang  diolah  adalah  data  penjualan  pada  CV. Usaha  Muda  berupa  data  penjualan  dari  Januari  2020 sampai dengan Desember 2021, data penjualan besi 12 ksty yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan Januari 2020 – Desember 2021
No Periode Besi 12 Ksty Tahun Bulan 1 2020 Januari 131 2 2020 Ferbruari 133 3 2020 Maret 134 4 2020 April 135 5 2020 Mei 136 6 2020 Juni 137 7 2020 Juli 136 8 2020 Agustus 134 9 2020 September 150 10 2020 Oktober 133 11 2020 November 132 12 2020 Desember 137 13 2021 Januari 139 14 2021 Ferbruari 137 15 2021 Maret 140 16 2021 April 139 17 2021 Mei 134 18 2021 Juni 136 19 2021 Juli 134 20 2021 Agustus 135 21 2021 September 132 22 2021 Oktober 129 23 2021 November 130 24 2021 Desember 378 3.2 Menentukan Konstanta ( alpha ).
Menentukan  nilai alpha dari  rentang  0.1  sampai  0.9 yang  akan  digunakan  untuk  menghitung  peramalan.
Berdasarkan perhitungan dengan rumus single exponential smoothing maka alpha yang digunakan 0.1 untuk besi 12 ks.
3.3 Melakukan Perhitungan Single Exponential Smoothing.
Proses  perhitungan  prediksi  penjualan  barang  pada CV.  Usaha  Muda  Material  menggunakan  metode single  exponential  smoothing. Berikut  merupakan tahapan untuk menghitung peramalan barang menggunakan  data  aktual.  Data  aktual  diinisial  (D) yang di gunakan data penjualan Besi 12 Ks sedangkan periode diinisial ( t ) dan prediksi di inisial ( P ).
Selanjutnya  dihitung single  exponential  smoothing dengan menggunakan Rumus (1).
(1)
Hasil Alpha 0.6  adalah  131  untuk  prediksi  bulan Januari 2022.
3.4 Pengujian Akurasi Prediksi
Ukuran  akurasi  hasil  peramalan  yang  merupakan ukuran  kesalahan  peramalan  merupakan  ukuran tentang  tingkat  perbedaan  antara  hasil  permintaan dengan permintaan yang sebenarnya terjadi
a. Mean Squered Error (MSE)
Mean  Squared  Error  (MSE) yaitu  melakukan pengurangan nilai data actual ( D ) dengan data prediksi ( P ),  hasilnya  dikuadratkan  kemudian  dijumlahkan secara  keseluruhan  ( j )  dan  membaginya  dengan banyaknya data yang telah dihitung dengan Rumus (2).
(2)
Hasil  peramalan P berdasarkan  data  aktual (D) . Didapatkan total nilai ( |D-P|²) adalah 486.905. Untuk menghitung nilai MSE, maka nilai error ( |D-P|²) dibagi dengan j ,  dimana j bernilai  24  sehingga  menghasilkan nilai akuarsi MSE 20.288
b. Root Mean Squred Error (RMSE)
Root  Mean  Square  Error  (RMSE) yaitu  dengan mengurangi  nilai  aktual (D) dengan  nilai  prediksi (P) kemudian dikuadratkan dan dijumlahkan (j) keseluruhan hasilnya kemudian dibagi dengan banyaknya data. Hasil perhitungan tersebut selanjutnya dihitung kembali untuk mencari nilai dari akar kuadrat, seperti dalam Rumus (3).
(3)
Hasil  prediksi  pada P berdasarkan  data  aktual (D) . Didapatkan  total  nilai  ( |D-P|) adalah  486.905.  Untuk menghitung  nilai  RMSE,  maka  nilai  ( |D-P|²) dibagi dengan (j) ,  dimana  ( J) bernilai  24  dan  diakarkan sehingga menghasilkan nilai akurasi RMSE 4.504
c. Mean Absolut Error (MAE)
Berbeda  dengan  penyelesaian  dari RMSE ,  pada Mean Absolute  Error (MAE )  ini  cukup  sederhana,  yaitu dengan cara nilai prediksi (P) dikurangi nilai (D) yaitu |D-P| . Mean  Absolute  Error menunjukkan  nilai kesalahan  rata-rata  dari  nilai  sebenarnya  dengan  nilai prediksi yaitu |D-P| . dihitung dalam Rumus (4).
(4)
Hasil peramalan di kolom P berdasarkan data aktual D . Didapatkan  total  nilai  (| D-P|) adalah  69 . 991.  Untuk menghitung nilai MAE, maka nilai D-P dibagi dengan j ,  dimana j bernilai  24  dan  diakarkan  sehingga menghasilkan nilai MAE 2.916
d. Mean Absolute Persentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) adalah dengan  melakukan  penjumlahan  secara  keseluruhan dengan  terlebih  dahulu  melakukan  pengurangan  nilai data  aktual  (D)  dengan  data  prediksi  (P)  kemudian membaginya  dengan  data  aktual  (D)  diharuskan nilainya  absolut  (| D-P|) dan  dikalikan  dengan  100 kemudian  dibagi  dengan  banyaknya  data  (j).  Hasil perhitungan  tersebut  selanjutnya  dihitung  kembali untuk  mencari  nilai  dari  akar  kuadrat.  dihitung  dalam Rumus (5).
(5)
Hasil  peramalan  di P berdasarkan  data  aktual (D) . Didapatkan  total  nilai absolut (| D-P|) adalah  69 . 991. Untuk  menghitung  nilai  MAPE,  maka  nilai  error absolut dibagi  dengan  data  actual  (D)  dan  dikali  100 dan  di  bagi j ,  dimana j bernilai  24  sehingga menghasilkan nilai MAPE 0.090 atau 9%.
3.5 Pengujian Akurasi Prediksi
Hasil  Prediksi  persediaan  barang  pada  bulan  Januari 2022  dengan  akurasi  terkecil  berdasarkan  nilai alpha dapat dilihat pada Tabel 2.
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 4 (2022) 197-202
Tabel 2. Hasil Akurasi Prediksi berdasarkan nilai Alpha t 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 2 131 131.00 131.00 131.00 131.00 131.00 131.00 131.00 131.00 3 131.20 131.40 131.60 131.80 132.00 132.20 132.40 132.60 132.80 4 131.48 131.92 132.32 132.68 133.00 133.28 133.52 133.72 133.88 5 131.83 132.54 133.12 133.61 134.00 134.31 134.56 134.74 134.89 6 132.25 133.23 133.99 134.56 135.00 135.32 135.57 135.75 135.89 7 132.72 133.98 134.89 135.54 136.00 136.33 136.57 136.75 136.89 8 133.05 134.39 135.22 135.72 136.00 136.13 136.17 136.15 136.09 9 133.15 134.31 134.86 135.03 135.00 134.85 134.65 134.43 134.21 10 134.83 137.45 139.40 141.02 142.50 143.94 145.40 146.89 148.42 11 134.65 136.56 137.48 137.81 137.75 137.38 136.72 135.78 134.54 12 134.38 135.65 135.84 135.49 134.88 134.15 133.42 132.76 132.25 13 134.65 135.92 136.19 136.09 135.94 135.86 135.92 136.15 136.53 14 135.08 136.53 137.03 137.26 137.47 137.74 138.08 138.43 138.75 15 135.27 136.63 137.02 137.15 137.23 137.30 137.32 137.29 137.18 16 135.75 137.30 137.91 138.29 138.62 138.92 139.20 139.46 139.72 17 136.07 137.64 138.24 138.58 138.81 138.97 139.06 139.09 139.07 18 135.86 136.91 136.97 136.75 136.40 135.99 135.52 135.02 134.51 19 135.88 136.73 136.68 136.45 136.20 135.99 135.86 135.80 135.85 20 135.69 136.18 135.87 135.47 135.10 134.80 134.56 134.36 134.19 21 135.62 135.95 135.61 135.28 135.05 134.92 134.87 134.87 134.92 22 135.26 135.16 134.53 133.97 133.53 133.17 132.86 132.57 132.29 23 134.63 133.93 132.87 131.98 131.26 130.67 130.16 129.71 129.33 24 134.17 133.14 132.01 131.19 130.63 130.27 130.05 129.94 129.93 MSE 21.50 18.96 18.18 18.37 19.14 20.29 21.73 23.42 25.39 RMSE 4.64 4.35 4.26 4.29 4.37 4.50 4.66 4.84 5.04 MAE 3.34 3.11 3.01 2.95 2.91 2.92 2.98 3.05 2.12 MAPE 0.10 0.10 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.09 0.10
Dari  Tabel  2  diketahui  bahwa  nilai  MAPE  terendah adalah  yang  terbaik  dan  hal  tersebut  ada  pada  nilai alpha  0,3  dengan  nilai  MAPE  9%.  Hal  tersebut  juga didukung  oleh  hasil  perhitungan  RMSE  yang menunjukkan  bahwa  nilai  terkecil  RMSE    4.26  dan MSE  mendapakan  nilai  terkecil  18.18.  Hasil  Prediksi alpha  0,3 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Prediksi Besi 12 Ksty No Periode Besi 12 Ksty Tahun Bulan 1 2020 Januari 131 2 2020 Ferbruari 133 3 2020 Maret 134 4 2020 April 135 5 2020 Mei 136 6 2020 Juni 137 7 2020 Juli 136 8 2020 Agustus 134 9 2020 September 150 10 2020 Oktober 133 11 2020 November 132 12 2020 Desember 137 13 2021 Januari 139 14 2021 Ferbruari 137 15 2021 Maret 140 16 2021 April 139 17 2021 Mei 134 18 2021 Juni 136 19 2021 Juli 134 20 2021 Agustus 135 21 2021 September 132 22 2021 Oktober 129 23 2021 November 130 24 2021 Desember 378 25 2022 Januari 132.31 Mean Squered Error (MSE) 18.18 Root Mean Squred Error (RMSE) 4.26 Mean Absolut Error (MAE) 3.01 Mean Absolute Persentage Error (MAPE) 9%
Hasil Akurasi Tabel 3. Penjualan besi 12 Ksty January 2020 hingga Desember 2021, diperoleh nilai kesalahan terkecil dengan 𝛼 = 0.3 paling kecil dibandingkan nilai dengan 𝛼 yang lain yaitu MAE dengan nilai 3.01, MSE dengan nilai 18.18, dan MAPE dengan nilai 0.09 = 9%. Dengan  hasil  prediksi  persediaan  barang  di  bulan Januari 2022 berikutnya adalah 132 Batang.

## 4. Kesimpulan
Hasil  dari  penelitian  ini  menggunakan Single Exponential  Smothing telah  mendapatkan  hasil prediksi  132  unit  batang  untuk  bulan  Januari  2022. Berdasarkan  pengujian  akurasi  prediksi  menggunakan metode Mean Squered Error (MAE) dengan nilai 3.01, Mean  Squered  Error  (MSE) dengan  nilai  18.18,  dan MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error) didapatkan nilai  akurasi  kesalahan  sebesar  9%  (tingkat  akurasi tinggi) dengan menggunakan bobot nilai α ( alpha ) 0,3. Maka penelitian ini dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk CV. Usaha Muda Material sebagai evaluasi serta pengambilan keputusan  yang tepat guna memperkecil  resiko  terjadinya  kerugian  karena kesalahan dalam pengelolaan modal usaha.

## Daftar Rujukan
[1] Astuti,  E.,  &  Rahmansyah,  W.  (2021).  Perancangan  Sistem Movement Inventory Produk Beku berbasis Web. REMIK: Riset Dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 5(2), 247-256. https://doi.org/10.33395/remik.v5i2.10936
[2] Syardiansah,  S.,  Fuad,  M.,  &  Sari,  P.  (2020).  Analisis Pengendalian  Persediaan  Produksi  Pada  Cv  Fanara  Abadi.  Jim Upb. Jurnal  Ilmiah Manajemen Universitas Putera Batam, 8(2), 80-91. https://doi.org/10.33884/jimupb.v8i2.1884
[3] Hasibuan,  W.  W.  R.  (2022).  A,  The  jurnal  Sosialisasi  Sistem Informasi  Persediaan  Barang  Pada  Pt.  Immunotec  Profarmasia: Sistem  Persediaan  Barang.  Jurnal  Pengabdian  Barelang,  4(1), 20-27. https://doi.org/10.33884/jpb.v4i1.4674\
[4] Verano,  D.  A.,  Husnawati,  H.,  &  Ermatita,  E.  (2020). Implementation  of  Autoregressive  Integrated  Moving  Average Model  to  Forecast  Raw  Material  Stock  in  The  Digital  Printing Industry.  Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science, 5(1), 13–22. https://doi.org/10.25126/jitecs.202051117
[5] Harliana,  Hartatik  &  Aditama,  K.A.  (2021).  Optimizing  Single Exponential  Smoothing  Method  by  Using  Genetics  Algorithm for Object Selling Prediction. 2020 3rd International Conference on  Information  and  Communications  Technology  (ICOIACT).
2020, pp. 77-82.
https://doi.org/10.1109/ICOIACT50329.2020.9332004
[6] Putri, N. G., Herawati, Y. T., & Ramani, A. (2019). Peramalan Jumlah  Kasus  Penyakit  Hipertensi  Di  Kabupaten  Jember Dengan  Metode  Time  Series.  Journal  of  Health  Science  and Prevention, 3(1), 39–46. https://doi.org/10.29080/jhsp.v3i1.161
[7] Hudaningsih,  N.,  Firda  Utami,  S.  and  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 (Feb. 2020), 15-22. https://doi.org/10.51401/jinteks.v2i1.554
[8] Nafi’iyah,  N.  (2019).  Analisis  Peramalan  Stok  Barang  dengan Metode  Weight  Moving  Average  dan  Double  Exponential Smoothing  pada  Jovita  Ms  Glow  Lamongan.  INSYST:  Journal
of  Intelligent  System  and  Computation,  1(1),  39–42. https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.23
[9] Kurniawan,  M.  R.,  Irawan,  J.  D.,  &  Wahyuni,  F.  S.  (2021). Forecasting  Penjualan  Kopi  Dengan  Metode  Exponential Smoothing  Berbasis  Web  (Studi  Kasus  Kedai  Psycoffee).  JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika),  5(2),  517-525. https://doi.org/10.36040/jati.v5i2.3739
[10] Navalina,  I.  L.  P., Riwajanti, N.  I.,  Sulistyono, S., &  Djajanto, L. (2020). Forecasting Produksi Perikanan Laut Yang Dijual Di Tpi  (Ton)  Dengan  Metode  Single  Exponential  Smoothing. Media Mahardhika, 18(2), 206-214. https://doi.org/10.29062/mahardika.v18i2.149
[11] Santoso,  A.B,  Rumetna  M.S,  dan  Isnaningtyas,  K.  (2021) Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Untuk AnalisaPeramalan Penjualan,Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(2), 2548-8368. http://dx.doi.org/10.30865/mib.v5i2.2951
[12] Gunawan,  D.  dan  Kurniawan,  J.W.  (2020)  Perancangan  Sistem Informasi  Purchase  Order  Menggunakan  Metode  Single Exponential  Smoothing.  Jurnal  Mahasiswa  Aplikasi  Teknologi Komputer  dan  Informasi.  2(1).  pp  13-18.    2685-6565. https://doi.org/10.31829/JMApTeKsi/v538
[13] Hayami, R, Sunarto & Oktavianda, I. (2021). Penerapan metode single exponential smoothing pada prediksi penjualan bed sheet. Jurnal  Computer  Science  and  Information  Technology (Coscitech). 2(1). 2723-5661. https://doi.org/10.37859/coscitech.v2i1.2184