JURNAL ILMIAH KOMPUTER GRAFIS , Vol.15, No.2, Desember 2022, pp. 305 - 312 p-ISSN : 1979-0414(print) e-ISSN :  2621-6256 (online) http://journal.stekom.ac.id/index.php/pixel
 page 305

## SISTEM PREDIKSI PENJUALAN DI TOKO DASNI MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Tasya Kurnia Sabila 1 , Lelah Lelah 2 , Didik Indrayana 3 1 Universitas Muhammadiyah Sukabumi Sukabumi, e-mail: tasyakurnia10@gmail.com 2 Universitas Muhammadiyah Sukabumi Sukabumi, e-mail: lelah@ummi.ac.id 3 Universitas Muhammadiyah Sukabumi Sukabumi, e-mail: didik.ind@ummi.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  mengembangkan  suatu  usaha  atau  penjualan  adalah  dengan  mengikuti  perkembangan  teknologi termasuk  penggunaan  sistem  untuk  interaksi  jual  beli.  Sudah  banyak  pedagang  yang  melakukan interaksi jual  beli  secara  online.  Selain  itu,  untuk  mengembangkan  suatu  usaha  juga  diperlukan  yang  namanya prediksi  penjualan  pada  masa  yang  akan  datang  agar  penjual  mengetahui  dan  mempersiapkan  jumlah barang yang akan terjual untuk menghindari kekurangan ataupun kelebihan jumlah barang. Untuk mencari prediksi  penjualan  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode  salah  satunya  yaitu  metode  Double Exponential  Smoothing.  Metode  Double  Exponential  Smoothing  merupakan  metode  runtut  waktu  yang menggunakan  data  dari  masa  lampau  untuk  diprediksi  pada  periode  selanjutnya.  Data  yang  diolah  yaitu data penjualan pada Toko Pakaian Dasni selama satu tahun. Hasil yang didapatkan berupa sistem prediksi penjualan selama 3 bulan periode selanjutnya yang dihitung tingkat keakuratan prediksi menggukan MAPE (Mean  Absolute  Percentage  Error)  dengan  dicari  error  terkecil  karena  semakin  kecil  error  maka  semakin akurat  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan pada  periode  selanjutnya.  Sistem  prediksi ini  juga  dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP.
Kata  kunci  : Sistem  prediksi  penjualan,  Double  Exponential  Smoothing,  MAPE  (Mean  Absolute Percentage Error), PHP.

## ABSTRACT
In developing a business or sale is to follow technological developments including the use of systems for buying and  selling  interactions. There  are  already  many  sellers  who make  buying  and  selling interactions online. In addition, to develop a business, it is also necessary to predict future sales so that the seller knows and prepares the number of goods to be sold to avoid shortages or excess quantities of goods. To find sales predictions, various methods can be used, one of which is Double Exponential Smoothing method. Double Exponential Smoothing  method is the time series method that uses data from the past to predict the next period. The data processed is sales data at Dasni clothing stores for one year. The results obtained are in the form  of  a  sales  prediction  system  for  the  next  3  months  period  which  calculates  the  level  of  prediction accuracy  using  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  with  the  smallest  error  sought  because  the smaller the error, the more accurate it is to predict the number of sales in the next period. This prediction system is also designed using the PHP programming language.
Keywords: Sales  prediction  system,  Double  Exponential  Smoothing,  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage Error), PHP

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  merupakan  sarana  untuk  menyediakan  berbagai  macam  hal  yang  diperlukan oleh  manusia  untuk  kelangsungan  hidup  dalam  berbagai  bidang  seperti  bidang  pendidikan, perkantoran,  maupun  perdagangan  atau  bisnis.  Berbagai  macam  alat  yang  digunakan  juga  sudah berbentuk  teknologi.  teknologi  juga  digunakan  di  berbagai  bidang  salah  satu  penggunaannya yaitu dalam bidang bisnis atau penjualan.
Sekarang ini sudah banyak sekali toko-toko yang menjual berbagai macam barang secara online  bisa  berupa  makanan,  peralatan  rumah  tangga,  mainan  anak  hingga  pakaian.  Pakaian merupakan  salah  satu  benda  yang  menjadi  kebutuhan  utama  manusia  untuk  menutup  tubuh sehingga orang-orang berbondong-bondong membeli pakaian demi memenuhi kebutuhannya.
Toko  Dasni  ini  didalamnya  menjual  beberapa  jenis  pakaian  seperti  baju  tidur,  daster, kemeja,  celana  dan  lain-lain.  Namun  sekarang  sudah  sangat  banyak  toko-toko  yang  menjual pakaian  sehingga  persaingan  menjadi  semakin  tinggi.  Toko  Dasni  ini  harus  lebih  banyak berinovasi  dan  juga  menyediakan  produk-produk  yang  paling  diminati  oleh  konsumen,  dan  juga pada 1 tahun terakhir terjadi ketidaksesuaian antara persediaan barang dan permintaan pelanggan. Maka  dari  itu  sebaiknya  dilakukan  prediksi  penjualan  barang  agar  jumlah  persediaan  barang sesuai dengan kebutuhan pelanggan karena dalam  meningkatkan dan  mengembangkan penjualan di sebuah toko diperlukan peran yang disebut konsumen atau pelanggan.
Prediksi atau peramalam yaitu usaha atau kegiatan yang dilakukan untuk memperikan apa yang  akan  terjadi  di  masa  selanjutnya.  Usaha  tersebut  untuk  melihat  perkembangan  pada  masa yang akan datang. [1]
Untuk  melakukan  prediksi  tersebut  penelitian  ini  menggunakan  metode  Double  Exponential Smoothing.  Metode  tersebut  dipilih  karena  termasuk  kedalam  metode  runtut  waktu  yang menggunakan beberapa data pada periode lampau untuk diprediksi di periode selanjutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penjualan
Penjualan merupakan sebuah aktivitas pendapatan keuangan utama dalam sebuah perusahaan dan sangat ditentukan oleh jumlah produk yang  dijual. [2]
Penjualan dapat terjadi apabila dilakukan pembayaran terhadap pembelian baik berupa barang atau jasa. [3]
Jadi  dapat  disimpulkan  penjualan  merupakan  proses  tukar  antara  keuangan  dengan  berupa barang  atau  jasa.  Penjualan  juga  menjadi  komponen  untuk  keuangan  utama  pada  sebuah perusahaan,  oleh  karena  itu  perusahaan  harus  memberikan  pelayanan  sebaik  mungkin  kepada pelanggan.

## 2.2 Prediksi
Prediksi  atau  peramalam  yaitu  usaha  atau  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  memperikan  apa yang  akan  terjadi  di  masa  selanjutnya.  Usaha  tersebut  untuk  melihat  perkembangan  pada  masa yang akan datang. [1]
Prediksi atau peramalan merupakan suatu dugaan atau perkiraan pada permintaan yang terjadi di  masa depan. Prediksi sendiri diambil dari data yang ada dimasa lampau yang  dijadikan untuk perencanaan atau penyusunan kegiatan di masa yang akan datang. [4]
Peramalan  merupakan  sebuah  tafsiran  namun  apabila  peramalan  menggunakan  metode tertentu maka bukan lagi sebuah tafsiran meskipun masih terdapat kesalahan. [5]
Jadi  dapat  disimpulkan  prediksi  merupakan  kegiatan  atau  usaha  untuk  melihat  atau memperkirakan sesuatu yang terjadi di masa yang akan datang. Untuk melakukan prediksi sendiri menggunakan data yang ada di masa lampau atau masa sebelumnya.

## SISTEM PREDIKSI PENJUALAN DI TOKO DASNI MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (Tasya Kurnia Sabila)

## 2.3 Double Exponential Smoothing
Metode Double Exponential Smoothing yaitu untuk mengatasi perbedaan yang muncul antara data actual dan nilai peramalan apabila ada trend pada poltnya yang dikemukakan oleh Brown’s. Metode  ini  juga  digunakan  untuk  melakukan  peramalan  dengan  cara  menentukan  besarnya  α (alpha) yang paling optimal. [6]
Metode  Exponential  Smoothing  baik  tunggal  maupun  ganda  yaitu  bahwa  nilai  pemulusan akan terdapat pada waktu sebelum data sebenarnya apabila pada data tersebut terdapat komponen trend. [4]

## 2.4 Rumus/Persamaan Matematika
Berikut persamaan atau bentuk matematis yang dikembangkan oleh Brown’s. 𝑆 ′ 𝑡 = 𝛼𝑋𝑡 + (1 – 𝛼 ) 𝑆 ′ 𝑡 – 1 (1)
𝑆 ′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ’ 𝑡 + (1 – 𝛼 ) 𝑆 ′′ 𝑡 – 1 (2)
𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝛼𝑡 + 𝑏𝑡𝑚
(3)
𝛼𝑡 = 𝑆 ′ 𝑡 + ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) = 2 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 (4)
[7] Keterangan:
Xt
= Data aktual dari periode ke-t
𝑆 ′ 𝑡
= Nilai pemulusan pertama (single exponential smoothing)
𝑆 ′′ 𝑡 = Nilai pemulusan ganda (double exponential smoothing) 𝐹𝑡 + 𝑚 = Nilai prediksi periode t α = Nilai bobot untuk data β = Nilai bobot untuk trend

## 2.5 Perhitungan Kesalahan
Untuk mengukur kesalahan peramalan terdapat beberapa model peramalan yaitu deviasi rata- rata  yang  absolut  atau  Mean  Absolute  Deviation  (MAD),  kesalahan  rata-rata  yang  dikuadratkan atau  Mean  Squared  Error  (MSE)  dan  kesalahan  rata-rata  yang  absolut  atau  Mean  Absolute Percent Error (MAPE). [1]
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan nilai persentase kesalahan yang dirata- ratakan,  dan  nilai  tersebut  absolut/mutlak  dari  hasil  peramalan.  MAPE  juga  biasa  digunakan untuk menunjukkan keakuratan pada hasil proses peramalan. [8]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing untuk melakukan perhitungan prediksinya dengan teknik penghitungan statistika menggunakan data historis. Untuk langkah metodenya yaitu analisis data, perhitungan metode dan terakhir yaitu hasil yang dijabarkan sebagai berikut.

## 3.1 Analisis
Analisis data meliputi penyajian data yang berbentuk data lampau atau data historis. Data yang dianalisis yaitu jumlah barang per-satuan yang terjual sebelumnya.

## 3.2 Perhitungan Prediksi
Penelitian yang dilakukan yaitu untuk mencari prediksi penjualan di masa yang akan datang dengan menggunakan data yang ada di masa sebelumnya. Metode yang cocok untuk melakukan penelitian tersebut yaitu menggunakan Double Exponential Smoothing.
Berikut persamaan atau bentuk matematis yang dikembangkan oleh Brown’s.
𝑆 ′ 𝑡 = 𝛼𝑋𝑡 + (1 – 𝛼 ) 𝑆 ′ 𝑡 – 1 (1) 𝑆 ′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ’ 𝑡 + (1 – 𝛼 ) 𝑆 ′′ 𝑡 – 1 (2)
𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝛼𝑡 + 𝑏𝑡𝑚
(3)
𝛼𝑡 = 𝑆 ′ 𝑡 + ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) = 2 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 (4)
Keterangan:
Xt = Data aktual dari periode ke-t 𝑆 ′ 𝑡
= Nilai pemulusan pertama (single exponential smoothing)
𝑆 ′′ 𝑡 = Nilai pemulusan ganda (double exponential smoothing) 𝐹𝑡 + 𝑚 = Nilai prediksi periode t α = Nilai bobot untuk data β = Nilai bobot untuk trend

## 3.3 Perhitungan Kesalahan
Setelah menghitung peramalan selanjutnya yaitu dihitung kesalahan peramalan atau error pada perhitungan sebelumnya dengan menggunakan Mean Absolute Percent Error (MAPE) yang dirumuskan sebagai berikut.
MAPE = Keterangan: Xt = Data sebenarnya pada periode ke-t Ft = Nilai prediksi pada periode ke-t
n
= Banyaknya periode waktu
Untuk persentase error dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel Persentase MAPE Nilai MAPE Kategori Kurang dari 10% Sangat baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Layak Diatas 50% Kurang baik

## SISTEM PREDIKSI PENJUALAN DI TOKO DASNI MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (Tasya Kurnia Sabila)

## 4. PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Data
Analisis data meliputi penyajian data yang berbentuk data lampau atau data historis. Data yang dianalisis yaitu jumlah pakaian per-satuan yang terjual selama 12 periode atau 12 bulan. Berikut data penjualan yang akan dianalisis:
Tabel jumlah pakaian yang terjual No. Waktu Jumlah Terjual Per-Satuan 1 April 2021 143 2 Mei 2021 203 3 Juni 2021 247 4 Juli 2021 247 5 Agustus 2021 221 6 September 2021 183 7 Oktober 2021 172 8 November 2021 183 9 Desember 2021 167 10 Januari 2022 178 11 Februari 2022 170 12 Maret 2022 184
Dari data tersebut dapat dibuat plot data menggunakan Microsoft Office Excel sebagai berikut.

## 4.2 Perhitungan
Perhitungan prediksi menggunakan rumus Holt’s Exponential Smoothing yang pengerjaannya menggunakan  Microsoft  Office  Excel.  Seperti  yang  sudah  dijelaskan  pada  studi  pustaka  rumus Holt’s Exponential Smoothing adalah dengan langkah sebagai berikut:
1. Perhitungan Exponential Smoothing pertama dengan rumus sebagai berikut.
𝑆 ′ 𝑡 = 𝛼𝑋𝑡 + (1 – 𝛼 ) 𝑆 ′ 𝑡 − 1 2. Perhitungan Double Exponential Smoothing dengan rumus sebagai berikut. 𝑆 ′′ 𝑡 = 𝛼𝑆 ’ 𝑡 + (1 – 𝛼 ) 𝑆 ′′ 𝑡 – 1 3. Perhitungan prediksi (forecast) dengan rumus sebagai berikut.
𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝛼𝑡 + 𝑏𝑡𝑚
4. Menghitung α dengan rumus sebagai berikut. 𝛼𝑡 = 𝑆 ′ 𝑡 + ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) = 2 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 Keterangan: Xt = Data aktual dari periode ke-t 𝑆′𝑡 = Nilai pemulusan pertama (single exponential smoothing) 𝑆′′𝑡 = Nilai pemulusan ganda (double exponential smoothing) 𝐹𝑡 + 𝑚 = Nilai prediksi periode t α = Nilai bobot untuk data β = Nilai bobot untuk trend
Berikut merupakan hasil perhitungan menggunakan perangkat lunak Microsoft Office Excel:
Tabel hasil perhitungan menggunakan Double Exponential Smoothing Periode Terjual Level (St) Trend (T) Forecast Error 1 143 2 203 203 60 3 247 247.2138522 44.21385216 263 -16 4 247 247.59381 0.379957873 291.4277043 -44.42770432 5 221 221.3605249 -26.23328513 247.9737679 -26.97376791 6 183 183.1620898 -38.19843513 195.1272398 -12.12723978 7 172 171.6386387 -11.52345108 144.9636546 27.03634536 8 183 182.6941271 11.05548839 160.1151876 22.88481238 9 167 167.3575289 -15.33659815 193.7496155 -26.74961548 10 178 177.65277 10.29524106 152.0209308 25.97906921 11 170 170.2398888 -7.412881188 187.9480111 -17.94801105 12 184 183.7170069 13.47711806 162.8270076 21.17299238 13 197.1941249 -16 14 210.671243 -44.42770432 15 224.148361 -26.97376791
SISTEM PREDIKSI PENJUALAN DI TOKO DASNI MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (Tasya Kurnia Sabila)
Dari perhitungan pada tabel diatas menghasilkan beberapa nilai sebagai berikut:
Nilai α yang dihasilkan yaitu 0.98663424 Nilai MAD = 20.10829649 Nilai MSE = 652.0034291 Nilai MAPE = 10,3%
Selanjutnya  yaitu  kita  dapat  bandingkan  data  terjual  dan  data  prediksi  menggunakan  data plot sebagai berikut:

## 4.3 Hasil
Dari perhitungan yang telah dilakukan didapatkan hasil berupa prediksi penjualan untuk 3 periode  atau  3  bulan  kedepannya  yaitu  pada  periode  13,  14  dan  15  atau  pada  bulan  April  2022 sebanyak  197.1941249  ,  Mei  2022  sebanyak  210.671243  dan  Juni  2022  sebanyak  224.148361. Karena  perhitungan  tersebut  sebagian  besar  berbentuk  desimal  maka  jumlah  angkanya  menjadi dibulatkan dan hasilnya yaitu:
Periode 13 = 197 pakaian Periode 14 = 211 pakaian Periode 15 = 224 pakaian
Dengan  nilai  MAPE  yaitu  10,3%  sehingga  tingkat  keakuratannya  yaitu  sebesar  89,7%  dan termasuk pada kategori baik untuk tingkat keakuratannya.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  dan  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan metode  Double  Exponential  Smoothing  kita  dapat  menghitung  prediksi  penjualan  untuk  periode di  masa  depan  dan  pada  penelitian  ini  didapatkan  nilai  prediksi  atau  peramalan  untuk  penjualan pakaian di Toko Dasni untuk 3 periode selanjutnya.
Hasil  prediksi  setelah  dibulatkan  yaitu  pada  periode  ke  13  atau  bulan  April  2022  sebanyak 197 pakaian, untuk periode  ke 14 atau bulan Mei 2022 sebanyak 211 pakaian dan untuk periode ke 15 atau pada bulan Juni 2022 sebanyak 224 pakaian.
Dan  juga  untuk  perhitungan  error  menggunakan  MAPE  dihasilkan  error  sebesar  10,3%  dan nilai alpha sebesar 0.98663424
Tingkat keakuratan prediksi penjualan sebesar 89,7% sehingga termasuk pada kategori baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Alfarisi, “Sistem Prediksi Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing,” J. Appl. Bus. Econ. , vol. 4, no. 1, pp. 80–95, 2017.
[2] D. F. Tsany, B. Mulyawan, and T. Sutrisno, “Perancangan Sistem Penjualan Dan Prediksi Persediaan Stok Barang Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Berbasis Web Pada Toko DY Computer,” J. Inovtex, Seri Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 59–63, 2018.
[3] A. Sucipto, “Sistem Informasi Penjualan Oleh Sales Marketing Pada Pt Erlangga Mahameru,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 105–110, 2020, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sisteminformasi.
[4] M. H. Elison, M. K. Rudy Asrianto, and M. A. Aryanto, SE, “Prediksi Penjualan Papan Bunga Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” JURSISTEKNI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 45–56, 2020.
[5] R. John and S. Hansun, “Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Penjualan Menggunakan Algoritma Double Exponential Smoothing Berbasis Web (Studi Kasus: Pt. Sanpak Unggul),” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 28–35, 2017, doi: 10.9744/informatika.14.1.28-35.
[6] A. Lieberty and V. R. Imbar, “Sistem Informasi Meramalkan Penjualan Barang dengan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus: PD. Padalarang Jaya),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 27–32, 2015, [Online]. Available: http://jutisi.maranatha.edu/index.php/jutisi/article/view/358/356.
[7] N. A. O. Saputri and N. Huda, “Implementasi Sistem Informasi Prediksi Hasil Penjualan Perangkat Komputer Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 806, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2253.
[8] I. Ferima Talia, I. Fitri Astuti, and P. Studi Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, “Peramalan Tingkat Kemiskinan Penduduk Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Zainal Arifin,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 121–127, 2019.