Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.421 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1631-1638 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS OF PRODUCT STOCK INVENTORY FORECASTING USING WEIGHTED MOVING AVERAGE METHOD
Anita Rahayu *1 , Arny Lattu 2 , Mupaat 3
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi Dan Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra, Indonesia
Email: 1 anita.r_si18@nusaputra.ac.id , 2 arny.lattu@nusaputra.ac.id
(Naskah masuk: 27 Juni 2022, Revisi: 26 Juli 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
A  company  is  said  to  be  successful  if  it  has  fulfilled  the  demands  of  consumers  in  the  future.  cv.  Aadiba company is engaged in sales services as a  reseller by selling men's outdoor shoes. Problems with the company Cv.  Aadiba,  which  is  unable  to  meet  consumer  demand  because  they  often  experience  a  shortage  of  product stock,  so  far,  planning  for  purchasing  product  stock  is  estimated  manually  based  on  previous  experience  and therefore this study aims to predict product stock inventory in order to minimize product stock purchases errors in the future period. and make the implementation of the forecasting system. The method used in the study is the Weighted Moving Average (WMA) method which can estimate the amount of stock that must be purchased for the  future  period.  The  data  used  for  this  research  is  sales  data  from  January  2021  to  April  2022,  the  moving average  of  the  previous  3  months.  Forecasting  results  using  the  Weighted  Moving  Average  (WMA)  method produce future sales of 612.5 and the error value of MAD is 104.448718, MSE 28380.712 and the MAPE value is 0.179160773% or 0.18% The smallest error value is considered the most appropriate used for forecasting, then the  MAPE  value  is  considered  appropriate  in  forecasting  because  it  has  the  smallest  error  value  and  the implementation  of  a forecasting  system  that  can  facilitate  the  Cv.  Aadiba  in  terms  of  forecasting  in  the  future period.
Keywords : Forcasting, Weighted Moving Average, Product Stock Inventory

## ANALISIS PERAMALAN PERSEDIAN STOK PRODUK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE

## Abstrak
Sebuah  perusahaan  dikatakan  berhasil  apabila  telah  memenuhi  permintaan  dari  konsumen  dimasa  yang  akan datang.  Cv.  Aadiba  perusahaan  bergerak  dalam  bidang  jasa  penjualan  sebagai  reseller  dengan  menjual  produk sepatu  outdoor  pria.  Permasalahan  pada  perusahaan  Cv.  Aadiba  yakni  tidak  dapat  memenuhi  permintaan konsumen  karena sering  mengalamai  kekurangan persediaan stok  produk,  Selama ini perencanaan pembelian stok  produk  yang  di  perkirakan  secara  manual  berdasarkan  pengalaman  sebelumnya  dan  oleh  karena  itu penelitian ini bertujuan untuk meramalkan persedian stok produk agar meminimalisir kesalahan  pembelian stok produk  pada  periode  mendatang  dan  membuat  implementasi  sistem  peramalan.  Metode  yang  digunakan  pada penelitian metode Weighted Moving Average (WMA) yang dapat memperkirakan jumlah stok yang harus dibeli untuk  periode  mendatang.    Data  yang  digunakan untuk  penelitian  ini  yaitu  data  penjualan  januari  tahun  2021- April  2022  rata-rata  bergerak  3  bulan  sebelumnya.    Hasil  peramalan  menggunakan  metode Weighted  Moving Average (WMA)  menghasilkan  penjualan  periode  mendatang  ialah  612,5  dan  nilai  kesalahan  error  MAD 104,448718 ,  MSE 28380,712 dan  nilai  MAPE 0.179160773 %  atau  0,18%  Nilai  error  yang  paling  kecil dianggap yang paling tepat digunakan untuk peramalan, maka nilai MAPE dirasa tepat dalam peramalan karena mempunyai nilai error yang paling kecil dan implementasi sistem peramalan yang dapat memudahkan pihak Cv. Aadiba dalam hal peramalan pada periode mendatang.
Kata kunci : Peramalan, Weighted Moving Average , Persedian Stok Produk.

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang jasa  penjualan,  selalu  menginginkan  keberhasilan
dalam memenuhi permintaan dari konsumen dimasa yang  akan  datang.  Seorang  pimpinan  perusahaan harus memiliki kemampuan untuk dapat
1632 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1631-1638
menetapkan keputusan yang tepat dalam menghadapi  masa  yang  akan  datang  yang  penuh ketidakpastian.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  setiap perusahaan  selalu  berusaha  untuk  tetap  dapat berkembang  dalam  meraih  apa  yang  menjadi  tujuan dalam  bidang  usahanya  di  masa  yang  akan  datang [1].
Untuk  mewujudkan  hal  tersebut,  ada  hal  yang wajib dilakukan perusahaan yakni mampu memperkirakan banyaknya penjualan atau permintaan  pelanggan  terhadap  permintaan  barang dimasa  yang  akan  datang  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  hasil  yang  mampu  meminimumkan kesalahan  dalam  memprediksi  perimintaan  atau penjualan  di  masa  yang  akan  datang  hal  ini  disebut dengan  peramalan (forecasting).
CV.Aadiba  adalah  perusahaan  bergerak  dalam bidang  jasa  penjualan  sebagai reseller dengan menjual  produk  sepatu outdoor pria.  perusahaan CV.Aadiba  berlokasi  di  Jl.  Babakan  Damai  Rt  07 Rw  08  Kp.  Liungtutut  Cisaat  Kabupaten  Sukabumi Jawa  Barat.  Dalam  pemasaran  produknya  dan pelayanan  terhadap  konsumen,  perusahaan  menjual produk jadi yang di produksi orang lain. Berikut data penjualan CV.Aadiba pada tahun 2021-2022:
Gambar 1. Grafik Permintaan dan Penjualan Produk Pada Tahun 2021- Tahun 2022
Gambar  1  menunjukan  CV.  Aadiba  setiap bulannya sering mengalami kekurangan stok produk sehingga tidak dapat memenuhi permintaan konsumen,  Masalah  yang  terjadi  di  lapangan  ialah tingginya  permintaan  yang  berbanding  terbalik dengan  penjualan  yang  akan  berakibat  menurunnya pendapatan.  Seperti  contoh  permintaan  konsumen sebesar  1100   total  pendapatan  sebesar  196.900.000 tetapi  hanya  menjual  960  pendapatan  CV.  Aadiba sebesar 171.840.000 selisih kerugian pendapatannya sebesar 20.060.000, hal ini tentu sangat berpengaruh terhadap  pendapatan  perusahaan.  Selama  ini perencanaan  pembelian  stok  produk  di  perkirakan secara  manual  berdasarkan  pengalaman  yang  sudah
terjadi sebelumnya akan tetapi terkadang perusahaan sulit  menentukan  berapa  banyak  persedian  produk harus  disediakan  untuk  periode  mendatang.  Maka, dibutuhkan  suatu  metode  peramalan  yang  dapat membantu CV.Aadiba dalam hal peramalan.
Metode  peramalan  yang  digunakan  ialah metode  Weighted  Moving  Average (WMA)  dimana metode  ini  digunakan  sebagai  parameter  dalam menganalisa data di masa lalu yang tersedia,  Bobot yang  diberikan  pada  Weighted  Moving  Average berbeda  untuk  setiap  historisnya,  data  yang  paling baru  di  anggap  data  yang  paling  paling  relevan untuk  peramalan  karena  memiliki  bobot  lebih  besar seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh    Azza Wirdhatul  Zannah  dan  Nur  Nafi’iyah,  2019  yang menyatakan  metode  Weighted  Moving  Average lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya,metode  ini  dianggap  tepat  karena  memiliki nilai  error  yang  lebih  kecil  dilihat  dari  nilai  MSE WMA 0,114 dan nilai MSE DES 6,12 [2]. penelitian terkait  lainnya  penelitian  yang  dilakukan  olehIwan Setiawan,  2021  tentang  rancangan  dan  membangun aplikasi peramalan persedian stok barang menggunakan  metode Weighted  Moving  Average (WMA)  yang  dimana  penelitian  ini  bertujuan membuat  peramalan  persedian  barang  untuk  bulan berikutnya dan pengolahan data barang, adapun hasil yang  didapatkan  pada  penelitian  ini  aplikasi berfungsi sesuai rancangan sistem yang sudah dibuat dan  menghasilkan  nilai  erorr  MFE    1,1,MAD  3,7, MSE  17,7  dan  nilai  MAPE  6%[3].  Selanjutnya penelitian  yang  dilakukan  oleh  Akmal  Nasution, 2018  yang  diberi  judul  forcasting  produksi  karet menggunakan  metode Weighted  Moving  Average (WMA) berisi tentang pembuatan  sebuah rancangan sistem peramalan dalam memprediksi produksi karet dimasa  mendatang  dan  menghasilkan  tingkat  nilai eror 2,52 %[4]. Lalu  penelitian yang dilakukan oleh Zihan  Silvya,  Ahmad  Zakir  dan  Dedy  Irwan,  pada tahun  2020  tentang  penerapan  weighted  moving average  pada  produk  yang  bertujuan  membangun rancangan  sebuah  sistem  untuk  memprediksi  nilai penjualan  dimasa  mendatang  dalam  meningkatkan pendapatan.  Hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian ini  dapat  membantu  produsen  untuk  mengetahui kondisi  permintaan  di  pasaran  dan  menghasilkan sistem  yang  dapat  memudahkan  dalam  menentukan persediaan produk farmasi pada periode selanjutnya[5]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Sinta  Ramayani,  dkk.  yang  berjudul  “Forcasting Of Fertilizer  Inventory  In  UD.Menara  Tani  With Weighted  Moving  Average  (WMA)    And  Double Exponential Smoothing(DES) untuk membandingkan  perbandingan    nilai    MAPE    DES untuk  masing-masing  jenis  pupuk  yaitu  24.70%, 21.59%  dan  20.12%.    sedangkan    nilai  MAPE WMA    4.53%,    39.51%    dan    38.90%.    [6]. Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  juli mahayani,  dkk  tentang  “ forecasting penjualan sepeda motor yamaha dengan menggunakan metode
0 500 1000 1500 DATA PENJUALAN CV.Aadiba Tahun 2021-Tahun 2022
PERMINTAAN PENJUALAN
Weighted  Moving  Average (WMA) berbasis web” menghasilkan tingkat error jenis motor yamahaNmax,  Vixion  ,Lexi  ,  XSR  ,  Freego  dan Gear  berkisar  19,22%  -  31,11%  yang  berarti  model peramalan layak dan memadai[7]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meramalkan jumlah persedian stok produk yang harus disediakan dimasa  mendatang  guna  untuk  meminimalisir kesalahan    dalam  pembelian  stok  produk  pada periode  mendatang  dan  membuat  sistem  peramalan Weighted Moving Average .
Manfaat  penelitian  ini  diharapkan  mampu membantu  pihak  Cv.Aadiba  dalam  mengambil keputusan pada pembelian stok produk pada periode mendatang  dengan  melihat  kesalahan  nilai  error yang  terkecil  dan  implementasi  sistem  peramalan yang  terkomputerisasi  yang  mendukung  kinerja karyawan  CV.  Aadiba  yang  lebih  efisien  dalam perhitungan peramalannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode Forecasting (peramalan) dengan
menggunakan  metode Weighted  Moving  Average (WMA) . Peramalan (Forecasting )  ialah  salah  satu unsur  yang  krusial  pada  proses  pengambilan keputusan.  Peramalan  yang  dilakukan  biasanya berdasarkan data di masa lalu yang dianalisis dengan metode-metode tertentu yang dipakai untuk membantu  tercapainya  suatu  keputusan  yang  tepat, cepat,  optimal,  tersusun  dan  dapat  dipertanggung jawabkan[8][9].
Menurut  Makridakis,dkk.,  1993,  Ada  tiga langkah penting dalam forecasting yaitu [10]: 1.   Tahap analisa data guna untuk mengetahui pola masa lalu.
2.  Penentuan    metode  yang  tepat  yang memberikan  hasil  prediksi  yang  tidak  berbeda  jauh dengan  nilai  asli  sebelumnya  dapat  dinyatakan metode yang bagus.
3.  Memproyeksikan  data  lampau  dan  metode yang digunakan mempertimbangkan beberapa faktor perubahan.
Metode  yang  digunakan  metode Weighted Moving  Average (WMA)  analisis  data  dengan menetapkan  data  yang  ada. Weighted  Moving
Average (WMA) sering digunakan untuk menentukan  trend  dari  suatu  deret  waktu  rata-rata bergerak  [11].  Metode Weighted  Moving  Average (WMA) melibatkan penghitungan rata-rata pengamatan  dan  kemudian  menggunakan  rata-rata itu  sebagai  peramalan  untuk  periode  berikutnya. Bobot  yang  diberikan  pada Weighted  Moving Average (WMA)  berbeda  untuk  setiap  historisnya dengan  perkiraan  bahwa  data  historis  yang  paling baru  akan  memiliki  bobot  lebih  besar  dibandingkan dengan  data  historis  yang  sudah  lama  karena,  data yang  paling  terbaru  dianggap  data  yang  paling paling  relevan  untuk  peramalan[12][5].  Adapun
rumus Weighted  Moving  Average (WMA)  sebagai berikut :

## 𝑊𝑀𝐴(𝑛)
= Σ(pembobot untuk periode n)Σ(permintaan aktual periode n)
Σ(pembobot)
Keterangan :
Ft = peramalan permintaan periode berikutnya.

## 2.1 Perhitungan kesalahan error
Sebuah  peramalan  bisa  dikatakan  bagus  jika nilai  faktor    yang  diperkirakan  sama  dengan  nilai sebenarnya  walaupun  sangat  sulit  bahkan  dapat dikatakan tidak mungkin tetapi harapannya peramalan  yang  dilakukan  dengan  nilai  kesalahan sekecil  mungkin.  Kesalahan  peramalan  merupakan perbedaan  antara  nilai  variable  yang  sesungguhnya dengan  nilai  peramalan  pada  periode  yang sama.Adapun ukuran yang dipakai untuk menghitung kesalahan peramalan[13] :
1. MAD ( Mean Absolute Deviation )
MAD  adalah  selisih  data  aktual  dengan  data peramalan,  kemudian  dirata-rata  sesuai  jumlah  data yang ada. Rumus MAD sebagai berikut:
MAD = Σ(𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛) 𝑛

## 2. MSE (Mean Square Error)
MSE  adalah    rata-rata  hasil  selisih  yang  di kuadratkan  antara  nilai  yang  diramalkan  dan diamati. Rumus MSE sebagai berikut:
MSE = ∑ Et2 / n Keterangan: Et2 : Nilai galat kuadrat n : banyak data
3. MAPE (Mean Absolute Precentage Error)
MAPE  merupakan  persentase  kesalahan  rata-rata secara  mutlak . selisih  data  actual  dan  hasil peramalan  kemudian  dijadikan  dalam  bentuk persentase.  Semakin kecil nilai  presentasi  kesalahan (percentage  error) pada  MAPE  maka  semakin akurat hasil peramalan tersebut.[14]
𝑀𝐴𝑃𝐸 = Σ (𝑋𝑡−𝐹𝑡) 𝑋𝑡 x100%
Ket:  Xt = data aktual
Ft: peramalan pada periode t.

## 2.2 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  di  Sekolah  Dasar Negeri  01  Cirasua  yang  berlokasi  di  Jalan  Tipar Gang Meralaya No. 42, Tipar, Kec. Citamiang, Kota Sukabumi,  Jawa  Barat.  Teknik  pengumpulan  data dengan  cara  observasi,  wawancara  ke  pihak  terkait Cv.  Aadiba  ,  dan  studi  pustaka.  Penelitian  ini menggunakan  sistem  forcasting  (peramalan)  dengan metode Weighted  Moving  Average (WMA) . tahap penelitian  yang  diilakukan  ditujukan  pada  gambar.2

## Sebagai berikut :
Gambar 2. Struktur Metodelogi Penelitian
Berdasarkan  Struktur  Metodelogi    Diatas dapat disimpulkan bahwa :
1. Mengidentifikasi masalah
Permasalahan  yang  ditemukan  di  Cv.  Aadiba yaitu  permintaan  lebih  tinggi  dari  pada penjualan.    hal  ini  terjadi  karena  tidak  adanya analisa yang tepat untuk memprediksi permintaan dimasa mendatang.
2. Studi literatur Studi  literatur  sebagai  referensi  guna  untuk mendukung  penelitian  yang  akan  dibuat. Langkah  selanjutnya  merumuskan  Masalah  & Tujuan Penelitian.
3. Tujuan penelitian
Bertujuan  untuk  meramalkan  persedian  stok produk yang harus disediakan dimasa mendatang guna untuk meminimalisir
kesalahan    dalam  pembelian  stok  produk  dan mengimplementasikan  ke  dalam  sistem  untuk membantu memudahkan peramalannya.
4. Pengumpulan data Proses pengumpulan Data-data secara langsung dengan  cara  observasi  dan  wawancara  kepada owner dan admin CV. Aadiba guna memperoleh informasi yang dibutuhkan.
5. Analisis Data
Selanjutnya  menganalisa  data  penjualan  yang ada di  CV. Aadiba. Data yang digunakan pada
penelitian  ini  yaitu  data  Januari  2021-  April
2022. 6. Rancangan dan implementasi sistem. Rancangan sistem bertujuan bertujuan memberikan gambaran dalam memenuhi kebutuhan  pengguna  sistem  dan programmer dan impelementasi sistem merupakan penerapan sistem yang sudah dirancang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.    Analisis  Perhitungan  Metode  Weighted

## Moving Average (WMA)
Adapun  data  yang  akan  digunakan  untuk penelitian  ini  data  penjualan  CV.  Aadiba  januari 2021-  April  2022  data  ini  digunakan  untuk meramalkan  persedian  stok  produk  pada  periode mendatang  bulan  mei  2022.  Data  penjualan ditampilkan pada tabel. 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Data penjualan 2021-2022 BULAN INDEKS WAKTU (T) DATA PENJUALAN JAN 1 245 FEB 2 250 MAR 3 300 APR 4 350 MEI 5 285 JUN 6 375 JUL 7 550 AUGS 8 960 SEPT 9 650 OKT 10 550 NOV 11 700 DES 12 650 JAN 13 578 FEB 14 552 MAR 15 639 APR 16 615
Proses  perhitungan  peramalan  metode weighted moving  average dengan  menetapkan  bobot  3,  2,  1 dengan  persamaan  dalam  menghitung  peramalan rata rata-bergerak 3 bulan adalah : 3( X Maret 2021) +  2  (X  Februari  2021)  +  1  (X  Januari  2021)  Jika diaplikasikan ke dalam rumus persamaan pada bulan april sebagai berikut:
WMA April 2021= (3𝑥300)+(2𝑥250)+(1𝑥245) 6 = 274,166667
Tabel 2. Data pehitungan peramalan WMA Bulan indeks waktu (t) Data Penjualan
WMA
JAN 1 245 - FEB 2 250 - MAR 3 300 - APR 4 350 274.1666667 MEI 5 285 316.6666667 JUN 6 375 309.1666667 JUL 7 550 340.8333333 AUGS 8 960 447.5 SEPT 9 650 725.8333333 OKT 10 550 736.6666667 NOV 11 700 651.6666667 DES 12 650 641.6666667 JAN 13 578 650
FEB 14 552 622.3333333 MAR 15 639 577 APR 16 615 599.8333333 Mei (2022) 17 ???? 612, 5
Pada  tabel  2.  Menunjukan  bahawa  peramalan untuk  penjualan pada periode mendatang sebanayak 612,5 sehingga bisa diperkirakan berapa jumlah stok yang  harus  dibeli.  Langkah  selanjutnya  yaitu menentukan kesalahan peramalan Error MAD, MSE dan  nilai  MAPE.  Hasil  peramalannya  dap  dilihat pada tebl 3. Sebagai berikut :
Berikut tabel hasil perhitungan WMA dan pengujian kesalahan error dari bulan Januari 2021 sampai April 2022.
BULAN INDEKS WAKTU (T) DATA PENJUALAN WMA [ERROR] ERROR'2 %ERROR JAN 1 245 - - - - FEB 2 250 - - - - MAR 3 300 - - - - APR 4 350 274.1666667 75.83333333 5750.69444 0.216666667 MEI 5 285 316.6666667 31.66666667 1002.77778 0.111111111 JUN 6 375 309.1666667 65.83333333 4334.02778 0.175555556 JUL 7 550 340.8333333 209.1666667 43750.6944 0.38030303 AUGS 8 960 447.5 512.5 262656.25 0.533854167 SEPT 9 650 725.8333333 75.83333333 5750.69444 0.116666667 OKT 10 550 736.6666667 186.6666667 34844.4444 0.339393939 NOV 11 700 651.6666667 48.33333333 2336.11111 0.069047619 DES 12 650 641.6666667 8.333333333 69.4444444 0.012820513 JAN 13 578 650 72 5184 0.124567474 FEB 14 552 622.3333333 70.33333333 4946.77778 0.127415459 MAR 15 639 577 62 3844 0.097026604 APR 16 615 599.8333333 15.16666667 230.027778 0.024661247 MEI (2022) 17 ???? 612,5 JUMLAH 1357.833333 368949.25 2.329090052 RATA-RATA 104.448718 28380.712 0.179160773 MAD MSE MAPE
Berdasarkan  hasil  perhitungan  Error  pada tabel.2 menunjukan bahwa nilai rata-rata error MAD 104,448718,  MSE  28380,712  dan  nilai  MAPE 0.179160773  % atau 0,18%  karena Nilai error yang paling  kecil  dianggap  yang  paling  tepat  digunakan untuk  peramalan,  maka  nilai  MAPE  tepat  untuk peramalan  periode  mendatang  dan  hasil  peramalan pada periode mendatang bulan mei 2022 = 612,5.
4. Rancangan Dan Implementasi Sistem Persedian Stok Produk
4.1. Rancangan Sistem
Pemodelan  rancangan  sistem  yang  digunakan  yaitu pada  penelitian  ini  pemodelan  UML  ( Unified Modelling  Language )  yang  digunakan  sebagai sarana perancangan sistem berorientasi objek dengan menggunakan diagram dan teks-teks pendukung [15] dan implementasi sistem berbasis web menggunakan bahasa pemrograman php dan MySQL.
Tabel 3. Perhitungan WMA, MAD, MSE, MAPE

## 1. Use Case diagram
Gambar 2. Use Case diagram
Use  case diagram  menjelaskan  tentang  sistem peramalan.  Admin  sebagai  aktor  yang  menjalankan sistem.  Admin  dapat  login  ke  sistem  dengan menginput  data username dan password setelah masuk  ke  sistem,  admin  menginput  data  penjualan lalu admin masuk ke menu perhitungan WMA untuk mengetahui hasil peramalan.

## 4.2. Implementasi Sistem
Setelah  melakukan  analisis  dan  desain  sistem maka  dilanjutkan  dengan  pengkodingan,  dihasilkan sistem  peramalan  produk  sepatu outdoor CV. Aadiba.  Sistem  ini  bertujuan  untuk  membantu  Cv. Aadiba dalam mempredisksi penjualan mada periode selanjutanya  tentang  persedian  stok  produk  yang harus  disiapkan.    Berikut  tampilan  sistem  yang dibuat:
1. Tampilan Login

## Gambar 3. Tampilan Login
Pada tampilan utama  yang harus dilakukan oleh user  ialah  masuk  kehalaman  login  /halaman tampilan  utama  sistem.  Kemudian  menginput username dan password lalu klik login .

## 2. Tampilan Halaman utama

## Gambar 4. Tampilan Halaman Utama
Pada  tampilan  halaman  utama  Setelah  login berihasil  ada  tampalian  halaman  utama  yang  berisi tentang  Dasboard  CV.  Aadiba  ,halaman  user, halaman  penjualan  ,  halaman  perhitungan Weighted Moving  Average  (WMA) dan  halaman  hasil peramalan.
3. Tampilan Halaman User

## Gambar 5. Tampilan Halaman User
Tampilan  halaman  user  ialah  menampilkan halaman  user  yang  berisi username dan password .  Di  menu  ini  admin  dapat  menambah dan mengganti username dan password .
4. Tampilan Data penjualan
Pada  gambar  6.  Halaman  data  penjualan Cv. Aadiba dari tahun 2021-2022 berisi tentang data penjualan . Pada bagian halaman penjualan di  menu  ini  admin  dapat  menambah,  merubah dan menghapus data penjualan
5. Tampilan Perhitungan Weighted Moving
Average (WMA)
Gambar 7. Perhitungan weighted moving average
(WMA)
Pada gambar 7 menampilkan hasil perhitungan Weighted  Moving  Average  (WMA) yang  rata-  rata  bergerak  3  bulan  termasuk perhitungan  kesalahan Error nilai  MAD 104.448718 ,  nilai  MSE    ,  nilai  MAPE  dan penjualan pada bulan mei 612,5.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA) menghasilkan  peramalan  periode  mendatang  pada bulan  mei  adalah  612,5  dan  kesalahan  nilai  error MAD  103,475,  MSE 28380,712 dan  nilai  MAPE 0,179160773 %  Nilai  error  yang  paling  kecil dianggap  yang  paling  tepat  digunakan  untuk peramalan, maka nilai MAPE tepat untuk peramalan pada  periode  mendatang  dan  berdasarkan  hasil implementasi  sistem  peramalan  yang  telah  penulis buat  dapat  diambil  kesimpulan  dengan  adanya sistem  peramalan  ini  dapat  memudahkan  pihak  Cv. Aadiba  dalam  hal  peramalan  pada  periode mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Wardah  and  I.  Iskandar,  “Analisis Peramalan  Pisang  Kemasan  Bungkus  (Studi Kasus :  Home  Industry  Arwana  Food Tembilahan),” J@ti  Undip   J.  Tek. Ind. ,  vol. 11, no. 3, p. 135, 2017, doi: 10.14710/jati.11.3.135-142.
[2] N.  Nafi’iyah,  “Analisis  Peramalan  Stok Barang  dengan  Metode  Weight  Moving Average  dan  Double  Exponential  Smoothing pada  Jovita  Ms  Glow  Lamongan,” J.  Intell. Syst. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 39–42, 2019,
doi: 10.52985/insyst.v1i1.23. [3] Saputra, “Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Persedian Stok Barang Menggunakan  Metode  Weighted  Moving Average  (WMA)  Pada  Toko  XYZ,” J.  Tek.
Inform. Vol. 13, No. 3, Agustus 2021 , vol. 13, no. 3, pp. 1–9, 2021.
[4] A.  Nasution,  “Forecasting  Produksi  Karet Menggunakan,”  vol.  9986,  no.  September,
2018.
[5] Z. Silvya, A. Zakir, and D. Irwan, “Penerapan
Metode  Weighted  Moving  Average  Untuk Peramalan  Persediaan  Produk  Farmasi,” Jitekh , vol. 8, no. 2, pp. 69–74, 2020. [6] S.  Ramayani  and  M.  Iqbal,  “Forcasting  Of Fertilizier  Inventory  In  UD  Menara  Tani With  Weighted  Moving  Average  And DOuble  Exponential  Smoothing,” J.  Teknol. Inf. dan Komput. ,  vol. 3, no. 3, 2022.
[7] J.  Mayani,  S.  Hasibuan,  R.  Tama,  and  A. Agus,  “Forecasting  of  Yamaha  Motorcycle
Sales Using  the Weighted Moving Average ( Wma  )  Web-Based  Forecasting  Penjualan Sepeda Motor Yamaha Dengan Menggunakan  Metode  Weighted  Moving Average  (  Wma  )  Berbasis,” J.  Teknol.  Inf. dan Komput. ,  3, no. 2, 2022.
[8] S.  Mulyani,  D.  Hayati,  and  A.  N.  Sari, “Analisis  Metode  Peramalan  (Forecasting) Penjualan  Sepeda  Motor  Honda  Dalam Menyusun  Anggaran  Penjualan  Pada  Pt  Trio Motor  Martadinata  Banjarmasin,” J.  Ekon. dan Bisnis , vol. 14, no. 1, pp. 178–188, 2021.
[9] C.  Anwar,  H.  Irwan,  D.  Redantan,  P.  Studi Teknik  Industri  Universitas  Riau  Kepulauan Batam  Jl  Batu  Aji  baru,  and  K.  Riau,
“Pengendalian  Persediaan  Cell  Baterai Lithium Polymer Revolectrix Untuk
Menghilangkan  Kekosongan  Stok  (Out  Of stock) Dengan Metode MRP (Studi Kasus DI PT. LEO ENERGY),” PROFICIENSI  J.  Ind. Eng.  Study  Progr. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  58–65, 2018, [Online]. Available: www.revolectrix.com.
[10] K.  Sukiyono  and  R.  Rosdiana,  “Pendugaan Model  Peramalan  Harga  Beras  Pada  Tingkat Grosir,” J. AGRISEP , vol. 17,  no. 1, pp. 23– 30, 2018, doi: 10.31186/jagrisep.17.1.23-30.
[11] D. A. Pratama, S. Hidayati, E. Suroso, and D. Sartika, “Analisis Peramalan Permintaan dan
Pengendalian Persediaan Bahan Baku
Pembantu  pada  Industri  Gula  (Studi  Kasus PT.  XYZ  Lampung  Utara),” J.  Penelit. Pertan.  Terap. ,  vol.  20,  no.  2,  pp.  148–160, 2020, doi: 10.25181/jppt.v20i2.1636.
[12] A.  Nasution,  “Metode  Weighted  Moving Average  Dalam  M-Forcasting,” JURTEKSI (Jurnal  Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  V, no. 2, pp. 119–124, 2019.

## 1638 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1631-1638
[13] S.  Monalisa,  M.  Afriani,  F.  Kurnia,  and  M. Hartati, “Sistem Informasi Peramalan
Penjualan  Dengan  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average,” J.  Teknol.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  309–316, 2018.
[14] D. J. Sari, H. Saputra, and A. Nasution, “The
Use  of  The  WMA  Method  Predicts  The Inventory of Tofu Raw Materials Case Study Industry  Tahu  Iyus,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3, no. 2, pp. 429–436, 2022.
[15] S.  Julianto  and  S.  Setiawan,  “Perancangan Sistem  Informasi  Pemesanan  Tiket  Bus  Pada Po.  Handoyo  Berbasis  Online,” Simatupang, Julianto Sianturi, Setiawan , vol. 3, no. 2, pp. 11–25,
2019, [Online]. Available: https://journal.amikmahaputra.ac.id/index.ph p/JIT/article/view/56/48.