## Peramalan Penjualan Daging Sapi Menggunakan Metode Trend Least Square
Cahya Rahmad Program Studi Teknik Informatika,
Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Malang, Indonesia cahya.rahmad@polinema.ac.id Rahmat Satrio Wibowo Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Malang, Indonesia wsatrio750@gmail.com Dwi Puspitasari Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang Malang, Indonesia dwi_sti@yahoo.com
Abstract—  Hari®Zim  beef  shop in managing meat stock is not  dynamic  or not  adjusted to  the  next  sales  forecast because it has not used a prediction system. Therefore it is necessary to have  a  system  that  can  predict  the  sale  of  meat.  In  this  study, the  problem  to  be  discussed  is  to  test  whether  the  time  series forecasting  model  using  the  Trend  Least  Square  method  that will  be used is  in accordance  with  company  conditions, so  that Hari®Zim  beef  shop  still  exists  in  the  face  of  similar  business competition.  This  research  was  conducted  using  primary  data in  the  form  of  beef  sales  data for the period of  January  2015  - May  2017  at  Malang  DayZim  beef  shop.  System  testing  was carried out three times, each composition test using a different amount  of training  data.  Then  it  will  be compared  with actual sales  data  to  find  out  the  best  forecasting  results  and  get  the smallest  forecasting  error  value  with  Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE).  The  best  estimation  error  was found in the third test using 9 months of training data and the MAPE  calculation  result  was  0.022251  (2%).  Based  on  the results  of  system  testing  shows  that  the  amount  of  data  used affects  the  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  The developed  application  can  be  recommended  to  determine  the amount of the following month's stock at Hari®Zim beef shop.
Keywords—:  mean  absolute  percentage  error;  sales forecasting;  time series; trend least square
Abstrak—  Selama  ini  toko  daging  sapi  Hari®Zim  dalam pengelolahan stok daging tidak dinamis atau tidak disesuaikan dengan  perkiraan  penjualan  berikutnya  karena  belum menggunakan  sistem  prediksi.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya suatu  sistem  yang  dapat  memprediksi  penjualan  daging tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  permasalahan  yang  akan dibahas  adalah  menguji  apakah  model  peramalan  time  series dengan  menggunakan  metode  Trend  Least  Square  yang  akan digunakan  sudah  sesuai  dengan  kondisi  perusahaan,  sehingga Toko  daging  sapi  Hari®Zim  tetap  eksis  dalam  menghadapi persaingan usaha yang sejenis. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data primer berupa data  penjualan daging sapi periode  Januari  2015  –  Mei  2017  pada  toko  daging  sapi Hari®Zim  Malang.  Pengujian  sistem  dilakukan  tiga  kali, masing-masing  uji  komposisi  menggunakan  jumlah  data pelatihan yang berbeda. Kemudian akan dibandingkan dengan data  penjualan  aktual  untuk  mengetahui  hasil  peramalan terbaik  dan  mendapatkan  nilai  kesalahan  peramalan  terkecil dengan  Mean  Absolute  Presentase  Error  (MAPE).  Kesalahan perkiraan  terbaik  ditemukan  pada  tes  ketiga  dengan menggunakan  data  pelatihan  9  bulan  dan  di  dapatkan  hasil perhitungan MAPE  sebesar  0,022251 (2%).  Berdasarkan hasil pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  jumlah  data  yang digunakan  mempengaruhi  Mean  Absolute  Presentase  Error (MAPE). Aplikasi yang dikembangkan dapat di rekomendasikan  untuk  menentukan  jumlah  stok  bulan berikutnya pada Toko daging sapi Hari®Zim.
Keywords—  mean  absolute  presentase  error;  peramalan penjualan; time series; trend least square

## PENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  selalu  membuat  rencana  kerja  untuk menentukan target penjualan yang ingin dicapai kedepannya. Penentuan  target  penjualan  berarti  perusahaan  berusaha untuk meramalkan penjualan kedepan dengan memperhatikan  kondisi  ke  depan  dan  kondisi  masa  lampau [1].
Toko  dan  Supplier  daging  sapi  Hari®Zim merupakan toko penjualan daging sapi di  Malang yang juga seperti  perusahaan  lainnya  membuat  target  penjualan. Namun  selama ini  penentuan target ke  depan tidak  obyektif karena  hanya  berdasarkan  intuisi  manajemen  saja.  Dalam penentuan  target  masih  dipengaruhi  oleh  pendapat  atau perasaan  orang  yang  membuatnya.  Target  yang  ditetapkan sering  kali  tidak  sesuai  dengan  data  penjualan  aktual sehingga  mempengaruhi  seluruh  perencanaan  selanjutnya dan  pertanggungjawaban  kepada  atasan.  Untuk  itu diperlukan  suatu  alat  yang  dapat  membantu  manajemen memutuskan target penjualan ke depan dengan lebih objektif. Adapun  metode  peramalan  yang  digunakan  adalah  metode kuadrat  terkecil  (Least  Square)  yang  merupakan  model peramalan  time  series  dengan  memperhatikan  data  yang disusun berdasarkan urutan waktu penjualan di masa lampau. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengestimasi  tingkat penjualan daging sapi periode yang akan datang.
Bagaimana  meramalkan  tingkat  penjualan  daging sapi  periode  yang  akan  datang  pada  Toko  dan  Supplier daging  sapi  Hari®Zim  di  Malang  menggunakan  metode Least  Square.  Mengetahui  tingkat  penjualan  daging  sapi untuk  periode  yang  akan  datang  pada  Toko  dan  Supplier daging  sapi  Hari®Zim  di  Malang  dengan  metode  Least Square [2].

## PERAMALAN TREND LEAST SQUARE
Toko dan supplier daging sapi Hari®Zim berdiri pada tahun 2012  tepatnya  di  Jalan  Lowokdoro  gang  3  Kota  Malang. Saat  itu  toko  Hari®Zim  masih  menjual  4  jenis  daging  sapi yaitu  serloin,  tenderloin,  gandik  dan  iga  potong.  Seiring dengan berjalannya waktu dan permintaan pembeli semakin banyak jenis daging yang dibutuhkan, toko Hari®Zim mulai menambah  berbagai  jenis  daging  pada  stok  penjualannya, dari  yang  awalnya  hanya  4  jenis  daging  sapi,  pada  tahun 2017  jumlah  jenis  daging  sapi  yang  di  jual  pada  toko Hari®Zim kini terdapat 17 jenis daging sapi.
Peramalan  (forecasting)  adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi peristiwa-peristiwa  yang akan  terjadi  dengan menggunakan
data  historis  dan  memproyeksikannya  ke  masa  depan dengan beberapa  bentuk  model  matematis. Untuk melakukan  peramalan  diperlukan  metode  tertentu  dan metode  mana  yang  digunakan  tergantung  dari  data  dan informasi  yang  akan  diramal  serta  tujuan  yang  hendak dicapai [3].
Terdapat dua pendekatan untuk melakukan peramalan yaitu dengan  pendekatan  kualitatif  dan  pendekatan  kuantitatif. Metode  peramalan  kualitatif  digunakan  ketika  data  historis tidak  tersedia.  Metode  peramalan  kualitatif  adalah  metode subyektif  (intuitif).  Metode  ini  didasarkan  pada  informasi kualitatif.  Dasar informasi  ini  dapat  memprediksi kejadian- kejadian di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat subjektif[4].
Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua  tipe,  causal  dan  time  series.  Metode  peramalan  causal meliputi  faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan  variabel yang  diprediksi  seperti  analisis  regresi.  Peramalan  time series  merupakan  metode  kuantitatif  untuk  menganalisis data  masa  lampau  yang  telah  dikumpulkan  secara  teratur menggunakan  teknik  yang  tepat.  Hasilnya  dapat  dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang[5].
Peramalan  penjualan  adalah  suatu  prakiraan  atas ciri-ciri kuantitatif dan kualitatif termasuk dari perkembangan  pasaran  dari  suatu  produk  yang  di  produksi oleh  suatu  perusahaan,  pada  suatu  jangka  waktu  tertentu dimasa yang akan datang [6].
Prinsip dari metode kuadrat terkecil adalah meminimumkan jumlah  kuadrat  penyimpangannya  (selisih)  nilai  variabel bebasnya  (Yi)  dengan  nilai  trend  /  ramalan  ( 𝑌 ′ )  atau Σ( 𝑌𝑖 − 𝑌 ′ )² diminimumkan.
Dengan  bantuan  kalkulus  yaitu  deviasi  partial,  Σ( 𝑌𝑖 − 𝑌 ′ )² diminimumkan  maka  akan  diperoleh  dua  buah  persamaan normal sebagai berikut:
Σ 𝑌𝑖 = 𝑛 . 𝑎 + 𝑏 .Σ 𝑋𝑖 Σ 𝑋𝑖 𝑌𝑖 = 𝑎 .Σ 𝑋𝑖 + 𝑏 . 𝑋𝑖 ² .............(2.1)
Dengan  menyelesaikan  kedua  persamaan  normal  ini  secara simultan, maka nilai a dan b dari persamaan trend 𝑌 ′= 𝑎 + 𝑏 𝑋 yang  dicari  dapat  dihitung.  Agar  perhitungan menjadi  lebih sederhana  pemberian  kode  pada  nilai X (tahun) diupayakan sedemikian  rupa  sehingga  Σ 𝑋𝑖 =0  ,  dengan  begitu persamaan normal di atas dapat disederhanakan menjadi:
𝑎 = .................(2.2)
𝑏 = .............(2.3) Setelah  nilai a dan b dihitung  dengan  rumus  di  atas  maka persamaan  nilai  trend  liniernya  dapat  disusun  sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 ..............(2.4) Y = nilai trend pada periode tertentu a = intersep yaitu besarnya nilai Y bila nilai X = 0 b =  slope  garis  trend,  yaitu  perubahan  variabel Y untuk setiap perubahan satu unit variabel X X = periode waktu Untuk  membuat  nilai  Σ 𝑋𝑖 =0  tergantung  dari  jumlah  data tahunnya  yaitu  genap  dan  ganjil,  pedomannya  sebagai berikut: (Budiasih Yanti, 2012)
(1.) Bila jumlah data tahun tidak habis dibagi dua yaitu ganjil maka dipakai skala x = 1 tahun. Maka tahun
dasar  diletakkan  pada  tahun  yang  ditengah, misalnya sebagai berikut:
Tabel 2.1 Skala X data ganjil Bulan  Jan  Feb  Mar  Apr  Mei  Jun  Jul x -3 -2 -1 0 1 2 3
(2.) Bila  jumlah  data  tahun  habis  dibagi  dua  yaitu genap  maka  dipakai  skala  x  =  1/2  tahun.  Maka tahun  dasar  diletakkan  pada  tahun  yang  ditengah, misalnya sebagai berikut:
Tabel 2.2 Skala X data genap Bulan  Ja Fe Ma  Ap  Me  Jn Jl Ag x -7 -5 -3 -1 1 3 5 7

## METODE
A. Analisis Sistem Berdasarkan hasil wawancara dengan pihak manajemen  Toko  dan Supplier daging  sapi  Hari ® Zim, perusahaan selalu membuat rencana terget penjualan, namun selama  ini  perusahaan  memperkirakan  penjualan  kedepan hanya  berdasarkan  intuisi  manajemen  yang  masih dipengaruhi  pendapat  dan  perasaan  pembuatnya.  Sehingga target  yang  ditetapkan  sering  tidak  sesuai  dengan perencanaan  sehingga  mempengaruhi  seluruh  perencanaan selanjutnya dan pertanggungjawaban kepada atasan.
B. Hasil Analisis
Hasil analisis masalah selama ini dalam memperkirakan  target  penjualan  ke  depan  tidak  objektif karena hanya mengandalkan intuisi manajemen saja. Target yang  ditetapkan  sering  kali  tidak  sesuai  dengan  penjualan aktual.
Sistem  yang  akan  dibangun  ditujukan  untuk digunakan  pihak  manajemen  sehingga  dapat  membantu pihak  manajemen  perusahaan  dalam  menentukan  target berdasarkan  data-data  penjualan  yang  sebelumnya.  Dengan demikian penentuan target dapat lebih dipertanggungjawabkan dan lebih berdasar.
C. Perancangan Sistem C.1. Diagram Konteks / Context Diagram
Aplikasi  peramalan  pada  umumnya  memiliki  fitur managemen  data  dan  melakukan  perhitungan  peramalan. Sistem  memberikan  beberapa  fitur  untuk  digunakan  oleh pengguna dalam mengelola data.
Gambar 1. Context Diagram C.2 DFD Level 1
DFD  Level  1  digunakan untuk menggambarkan alur tujuan data yang akan diproses, DFD Level 1 ini digunakan untuk  menggambarkan  sistem  secara  umum  pengambaran sederhana dari aplikasi ini.
Gambar 2. DFD Level 1 Gambar  2  menjelaskan  bahwa  sistem  memiliki  6 proses  utama  yaitu  proses  login/logout,  proses  managemen data  user,  proses  managemen  data  daging,  proses managemen  data  penjualan  daging,  proses  kalkulasi peramalan penjualan daging, dan proses menampilkan hasil peramalan.  Admin  bisa  mengelola  data  daging  dan penjualannya.  Untuk  melakukan  perhitungan  peramalan dibutuhkan data penjualan. Sedangkan proses menampillkan hasil  peramalan  yaitu  admin  dan  user  bisa  melihat  hasil perhitungan peramalan yang telah dilakukan. C.3. DFD Level 2 Managemen Data Penjualan
Pada  DFD  level  2  ini  menjelaskan  tentang  proses- proses yang terdapat pada pengolahan data penjualan. DFD level 2 managemen  data  penjualan  memiliki  proses  simpan penjualan  daging,  update  data  penjualan  daging,  hapus penjualan  data  daging  dan  tampilkan  data  penjualan  yang tersimpan.
Gambar 3 DFD Level 2 Managemen Data Penjualan C.4. DFD Level 2 Kalkulasi Peramalan Penjualan
Pada  DFD  level  2  ini  menjelaskan  tentang  proses- proses  yang  terdapat  pada  kalkulasi  peramalan  penjualan. DFD level 2 kalkulasi peramalan penjualan memiliki proses kalkulasi peramalan penjualan, simpan hasil peramalan, dan tampil hasil peramlan yang tersimpan.
Gambar 4 DFD Level 2 Kalkulasi Peramalan Penjualan

## HASIL DAN PENGUJIAN
A. Implementasi
Implementasi ini  merupakan  penerapan  aplikasi  dari analisa dan rancangan sistem yang telah dibuat sebelumnya. Dari implementasi ini akan dapat dipahami jalannya aplikasi sistem klasifikasi kecenderungan penyelesaian studi ini.
B. Implementasi Least Square Method Dalam  proses  metode least  square ini  tentukan jumlah n (jumlah  periode/bulan)  dan  banyaknya  pasangan data  yang  digunakan  dalam  peramalan  sebagai  periode dasar.
Setelah  menentukan  banyak  data  yang  digunakan kemudian  mencari  nilai  X,  X2,XY  untuk  dasar  mencari trend seperti berikut.

## 'ganjil genap (X)
If jumlah_data Mod 2 = 0 Then ganjilgenap = "genap" Else ganjilgenap = "ganjil" End If If ganjilgenap = "ganjil" Then x = ((jumlah_data + 1) / 2) - 1 x = x - (x * 2)
For i = 0 To jumlah_data - 1 dgvPeramalanPenjualan.Item(5,
i).Value = x + i Next i Else x = (jumlah_data - 1) x = x - (x * 2)
For i = 0 To jumlah_data - 1 dgvPeramalanPenjualan.Item(5, i).Value = x x = x + 2
Next End If 'untuk mencari nilai X2
Dim jumlah_data1 As Integer = dgvPeramalanPenjualan.RowCount - 1
For i = 0 To jumlah_data1 - 1 dgvPeramalanPenjualan.Item(6, i).Value = dgvPeramalanPenjualan.Item(5, i).Value ^ 2 Next i
'untuk mencari XY Dim jumlah_data2 As Integer = dgvPeramalanPenjualan.RowCount - 1 For i = 0 To jumlah_data2 - 1 dgvPeramalanPenjualan.Item(7,
i).Value = dgvPeramalanPenjualan.Item(5,
i).Value * dgvPeramalanPenjualan.Item(4, i).Value
Next i
Gambar 5 Proses Perhitungan X, X2,XY
Proses selanjutnya adalah mencari nilai a (besar nilai trend) dan menghitung b (perubahan nilai trend) terhadap X (waktu) kemudian hitung persamaan trend (Y=a+bX).
'hitung nilai intersep (a) Dim jumlah_data3 As Integer = dgvPeramalanPenjualan.RowCount - 1
Dim jumlah_penjualan As Double For i = 0 To jumlah_data3 - 1
jumlah_penjualan = dgvPeramalanPenjualan.Item(4, i).Value + jumlah_penjualan Next txtA.Text = jumlah_penjualan / jumlah_data3
'hitung slop baris trend (b) Dim jumlah_data4 As Integer = dgvPeramalanPenjualan.RowCount - 1 Dim jumlah_XY As Double Dim jumlah_X2 As Double For i = 0 To jumlah_data4 - 1 jumlah_XY = jumlah_XY + dgvPeramalanPenjualan.Item(7, i).Value Next For i = 0 To jumlah_data4 - 1 jumlah_X2 = jumlah_X2 + dgvPeramalanPenjualan.Item(6, i).Value
Next txtB.Text = jumlah_XY / jumlah_X2
'hasil ramal menggunakan metode trend least square Dim Max As Integer = 0 Dim BulanNext As String Dim tahun As Integer
For Each rws As DataGridViewRow In dgvPeramalanPenjualan.Rows If Max < rws.Cells(0).Value Then Max = rws.Cells(0).Value Next Dim jumlah_data5 As Integer = dgvPeramalanPenjualan.RowCount - 1 Dim nilai_peramalan As Double nilai_peramalan = txtA.Text + (txtB.Text * (jumlah_data5 + 1)) txtHasilRamal.Text = nilai_peramalan
Gambar 6. Proses Perhitungan Nilai Trend
C. Pengujian Sistem C.1 Menu Utama
Pada  menu  utama  ini  divisi  penjualan  dapat memasukkan  data  aktual  baru  pada  pilihan  tambah  data daging.
Gambar 7. Halaman Tambah Data Daging
Selanjutnya admin bisa memasukkan data aktual baru pada pilihan tambah data penjualan.
Gambar 8. Halaman Tambah Data Penjualan
C.2 Menu Forecast Menu forecast untuk  melakukan  perhitungan peramalan  menggunakan  metode Least  Square untuk  satu periode/bulan  selanjutnya  atau  melakukan  pengujian peramalan  satu  tahun  dengan  jumlah  data  periode  tertentu yang digunakan klik tombol ‘Ramal’ sesuai pilihan.
Gambar 9 Halaman Forecast
C.3 Form Hasil Peramalan Form hasil peramalan menampilkan hasil peramalan  dan  tabel  detail  perhitungan Least  Square .  Pada gambar  berikut  adalah  tampilan  hasil  peramalan  untuk  satu periode kedepan.
Pada  gambar  11  berikut  adalah  tampilan  halaman hasil pengujian peramalan data 9 bulanan untuk meramalkan penjualan  pada  bulan  april  tahun  2017.  Pada  halaman  ini berisi  tabel  perhitungan  pengujian  kesalahan  peramalan (MAPE)  sesuai  pilihan  data  yang  digunakan  pada  halaman pengujian sebelumnya.
Gambar 11 Halaman Pengujian (MAPE)
D. Analisa Hasil Pengujian Sistem Pengujian bulanan akan dilakukan untuk membandingkan  forecast  penjualan  dengan  jumlah  periode penjualan  tertentu  yang  digunakan.  Kemudian  akan disandingkan dengan data penjualan aktual untuk mengetahui  hasil  forecast  dengan  menggunakan  jumlah periode  manakah  yang  terbaik  dan  yang  memperoleh  nilai kesalahan  peramalan Mean  Absolut  Presentase  Error (MAPE)  terkecil.  Data  acuan  yang  digunakan  untuk pengujian adalah  data  bulan  januari  2015  sampai  desember 2015  untuk  meramalkan  bulan  januari  2016  hingga desember  2016.  Pada  pengujian  ini  dilakukan  3  tahapan pengujian  dengan  kriteria  yaitu,  pengujian  1  menggunakan data  3  bulanan,  pengujian  2  menggunakan  data  6  bulanan dan pengujian 3 menggunakan data 9 bulanan.

## E. Keberhasilan
Pengujian  bulanan  dilakukan  untuk  mendapatkan hasil  peramalan  dengan  nilai  kesalahan  peramalan MAPE terkecil  dalam  proses  peramalan  berdasarkan  jumlah  data periode  yang  berbeda.  Hasil  kesalahan  peramalan  keempat pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.1 Perbandingan Kesalahan Peramalan (MAPE)
Pengujian 1 Pengujian 2 Pengujian 3 MAPE 0,018181 (2%) 0,043071 (4%) 0,022251 (2%)
Berdasarkan pengujian bulanan yang telah dilakukan didapatkan  hasil  bahwa  pengujian  terakhir  dengan  data  9 bulanan  menghasilkan  kesalahan  peramalan  paling  kecil dibandingkan dengan pengujian lainnya. Hal ini menunjukkan  bahwa  data  periode  yang  digunakan  dalam peramalan  akan  sangat  berpengaruh  terhadap  tingkat kesalahan peramalan.
KESIMPULAN Metode peramalan Least Square ini dapat diimplementasikan  untuk  studi  kasus penjualan  daging  sapi pada Toko dan Supplier daging sapi Hari ® Zim Malang. Aplikasi  ini  dapat  melakukan  perhitungan  peramalan dengan cukup  baik  jika  jumlah  data  yang  digunakan  dalam proses  peramalan  semakin  banyak,  sehingga  kesalahan peramalan  atau error yang  dihasilkan  semakin  rendah.  Hal ini dibuktikan pada pengujian dengan menggunakan jumlah periode  yang  paling  banyak  yaitu  per  9  bulan  dan menghasilkan error  Mean  Absolut  Presentase  Error (MAPE)  sebesar  0,066752122  (2%) lebih  rendah  jika dibandingkan dengan  hasil  uji  pada  pengujian  yang jumlah datanya lebih sedikit.
Diharapkan  adanya  penelitian  dengan  metode  trend linier  lain  seperti Semi  Average  Method dan Moving Average  Method untuk  kemudian  dibandingkan  dengan metode Least Square ini.

## REFERENSI
[1]  F.  R.  Hariri,  “Metode  Least  Square  Untuk  Prediksi  Penjualan  Sari Kedelai Rosi,” vol. 7, no. 2, pp. 731–736, 2016.
[2]  Y.  A.  Kurniawan  and  B.  Nurhadiyono,  “Komparasi  Metode  Least Square  Dan  Double  Exponential  Smoothing  Untuk  Menganalisis Pendapatan Retribusi Uji Kendaraan Bermotor,” pp. 1–8, 2016.
[3]  A. Nurlifa and S. Kusumadewi, “Sistem Peramalan Jumlah  Penjualan Menggunakan Metode Moving Average Pada Rumah Jilbab Zaky,” J. INOVTEK POLBENG , 2017.
[4]  M.  Rahmawita  and  I.  Fazri,  “Aplikasi  Peramalan  Penjualan  Obat Menggunakan  Metode  Least  Squaredi  Rumah  Sakit  Bhayangkara,” vol. 4, no. 2, pp. 201–208, 2018.
[5]  D. P. Pamungkas, “Implementasi Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Tahu Pong,” vol. 2, no. 2, pp. 75–81, 2016.
[6]  R.  B.  Septiawan  and  E.  Z.  Astuti,  “Perbandingan  Metode  Setengah Rata-Rata Dan Metode Kuadrat Terkecil Untuk Peramalan Pendapatan Perusahaan Di Blu Uptd Terminal Mangkang,” vol. 15, no. 2, pp. 132– 139, 2016.
[7]  Assauri,  Sofyan,  1999.  Manajemen  Produksi  dan  Operasi,  Hal.139, Edisi Revisi, LPFE-UI, Jakarta (diakses pada 11 Februari 2017)
[8]  Erlina.  2012. Peramalan  Anggaran  Penjualan. Jurnal  Ekonomi Universitas Sumatera Utara. (diakses pada 11 Februari 2017)
[9]  Rahayu,  Indayah.  2016. Peramalan  penjualan  beras  menggunakan metode moving average . https://simki.unpkediri.ac.id/mahasiswa/file_artikel/2016/11.1.03.03.01
27.pdf (diakses pada 11 Februari 2017)
[10] Rahmawati,  Noviana.  2013. Forecasting  Penjualan  Sepeda  Motor Kawasaki .  Tugas  Akhir  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Negeri Yogyakarta. http://eprints.uny.ac.id/17905/1/Tugas%20Akhir.pdf.(diakses  pada  11 Februari 2017)