Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan Barang
Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra, Ida Bagus Gede Anandita STMIK STIKOM Indonesia Jln.Tukad Pakerisan No 97 Denpasar-Bali, (0361) 256995/(0361) 246875 wiwik@stiki-indonesia.ac.id, ida.bagus.anandita@gmail.com
Abstract
The  technology  of  buying  and  selling  goods  in  managing  goods  in  and  out  will  provide convenience  for  the  management  in  managing  stock  data,  financial  control  and  profit calculation that  will be immediately known by  stakeholders.  Forecasting method is a method that is able to analyze several factors that are known to influence the occurrence of an event with a long grace period between the need for knowledge of an event to occur in the future and the time the event has occurred in the past. In a retail company, if this forecasting method is applied in the planning of goods management,  the company will be  assisted in the process  of planning the sale of goods which is currently still being done by predicting the amount of sales of goods that will come without any calculation, causing excessive purchases of goods that can affect the stock of goods. Single exponential smoothing method is a development of the single moving  averages  method  where  the  forecasting  method  is  done  by  repeating  calculations continuously using the latest data and each data is weighted. The single exponential smoothing method  considers  the  weight  of  the  previous  data  by  giving  weight  to  each  data  period  to distinguish the priority of data. The single exponential smoothing method is a method used in short-term  forecasting  that  is  usually  only  1  month  ahead  which  assumes  that  the  data fluctuates  around  a  fixed  mean  value  without  consistent  trends  or  growth  patterns.  The accuracy of the application of the single exponential method in forecasting sales of goods in this study with an alpha value of 0.1 on the MAPE calculation average is 2%.
Keywords : forecasting, single exponential smoothing, the sale

## Abstrak
Teknologi kontrol  jual beli barang dalam mengelola barang keluar masuk akan memberikan kemudahan  bagi  pihak  management  dalam  mengelola  data  stock,  kontrol  keuangan  dan penghitungan laba yang akan langsung dapat diketahui oleh pemangku kepentingan. Metode peramalan adalah sebuah metode yang mampu melakukan analisa terhadap beberapa faktor yang diketahui mempengaruhi terjadinya sebuah peristiwa dengan terdapat waktu tenggang yang  panjang  antara  kebutuhan  akan  pengetahuan  terjadi  sebuah  peristiwa  di  waktu mendatang  dengan  waktu  telah  terjadinya  peristiwa  tersebut  dimasa  lalu.  Dalam  sebuah perusahaan retail apabila metode peramalan ini diterapkan dalam perencanaan pengelolaan barang  maka  perusahaan  akan  terbantu  dalam  proses  perencanaan  penjualan  barang  yang saat  ini  masih  dilakukan  dengan  cara  memprediksi  jumlah  penjualan  barang  yang  akan datang  tanpa  adanya  perhitungan  sehingga  menyebabkan  pembelian  barang  secara berlebihan  yang  dapat  mempengaruhi  stok  barang.  Metode  single  exponential  smoothing merupakan pengembangan dari metode single moving averages dimana metode peramalan ini dilakukan  dengan  mengulang perhitungan  secara  terus menerus dengan  menggunakan  data terbaru  dan  setiap  data  diberi  bobot.  Metode  single  exponential  smoothing mempertimbangkan  bobot  data  sebelumnya  dengan  memberikan  bobot  pada  setiap  data periode  untuk  membedakan  prioritas  atas  suatu  data.  Metode  single  exponential  smoothing merupakan  metode  yang  digunakan  pada  peramalan  jangka  pendek  yang biasanya  hanya  1 bulan ke depan yang mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap tanpa  trend  atau  pola  pertumbuhan  konsisten.  Hasil  akurasi  dari  penerapan  metode  single
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
exponensial  dalam  peramalan  penjualan  barang  pada  penelitian  ini  dengan  nilai  alpha  0.1 pada perhitungan MAPE rata-rata adalah 2.%.
Kata kunci : peramalan, single exponential smoothing, penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  kontrol  jual  beli  barang  dalam  mengelola  barang  keluar masuk  akan  memberikan  kemudahan  bagi  pihak  management  dalam mengelola  data  stock,  kontrol  keuangan  dan  penghitungan  laba  yang  akan langsung  dapat  diketahui  oleh  pemangku  kepentingan.  Metode  peramalan adalah  sebuah  metode  yang  mampu  melakukan  analisa  terhadap  beberapa faktor  yang  diketahui  mempengaruhi  terjadinya  sebuah  peristiwa  dengan terdapat waktu tenggang yang panjang antara kebutuhan akan pengetahuan terjadi sebuah peristiwa di waktu mendatang dengan waktu telah terjadinya peristiwa  tersebut  dimasa  lalu.  Dalam  sebuah  perusahaan retail apabila metode  peramalan  ini  diterapkan  dalam  perencanaan  pengelolaan  barang maka  perusahaan  akan  terbantu  dalam  proses  perencanaan  penjualan barang  yang  saat  ini  masih  dilakukan  dengan  cara  memprediksi  jumlah penjualan  barang  yang  akan  datang  tanpa  adanya  perhitungan  sehingga menyebabkan  pembelian  barang  secara  berlebihan  yang  dapat mempengaruhi  stok  barang.  Dengan  meramalkan  nilai  penjualan  pada periode  tertentu  diharapkan  dapat  membantu  pihak  manajemen  dalam mengambil  keputusan  untuk  menentukan  berapa  jumlah  pembelian  barang dari  waktu  ke  waktu  dan  juga  dapat  meminimalisir  kelebihan  atau kekurangan stok barang .
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  peneliti  melakukan  penelitian tentang  peramalan  penjualan    barang  pada  perusahaan retail PT  Gieb Indonesia  cabang  Denpasar    menggunakan  metode single exponential smoothing .  Metode single  exponential  smoothing merupakan  pengembangan dari metode single moving averages dimana metode peramalan ini dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data  terbaru  dan  setiap  data  diberi  bobot.  Metode single  exponential smoothing mempertimbangkan bobot data sebelumnya dengan memberikan bobot pada setiap data periode untuk membedakan prioritas atas suatu data. Metode single  exponential  smoothing merupakan  metode  yang  digunakan pada peramalan jangka pendek yang biasanya hanya 1 bulan ke depan yang mengasumsikan  bahwa  data  berfluktuasi  di  sekitar  nilai mean yang  tetap tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Menurut pendapat Heizer dan Rander (2015, 118)[1], untuk membuat peramalan  permintaan  harus  menggunakan  suatu  metode  tertentu.  Pada dasarnya, semua metode peramalan memiliki ide sama, yaitu menggunakan data  masa  lalu  untuk  memperkirakan  atau  memproyeksikan  data  di  masa yang  akan  datang.  Berdasarkan  tekniknya,  metode  peramalan  dapat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dikategorikan  ke  dalam  metode  kualitatif  dan  kuantitatif.  Adapun  variabel yang terikat untuk dapat melakukan peramalan yang akan tetap sama, yaitu dan variabel bebas adalah x.
Gambar 1. Metode Peramalan  Menurut Heizer dan Render
Metode Smoothing exponential adalah  teknik  peramalan  rata-rata  bergerak dengan  pembobotan dimana  data  diberi  bobot  oleh  sebuah  fungsi exponential . Smoothing  exponential merupakan  metode  peramalan  rata-rata bergerak  dengan pembobotan  canggih,  namun  masih  mudah  digunakan.
Metode ini sangat dedikit pencatatan data masa lalu [2].
Perhitungan single exponential smoothing dapat dituliskan dalam rumus (1) Ft+1 = α Xt + (1-α) Ft-1 (1) Keterangan : Ft+1  = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt = Nilai riil periode ke t α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 < α <1)
Ft-1   = Ramalan untuk periode ke t-1
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  mengambil  studi  kasus  pada  PT  Gieb Indonesia  cabang  Denpasar  yang  merupakan  salah  satu  perusahaan distributor  barang  konsumsi  dan  non  konsumsi  yang  beralamat  di  Gatot Subroto  Timur  No  66X  Denpasar,  Bali.  pengambilan  data.  Penelitian dilakukan  dengan  cara  melakukan  prosedur  kerja  yang  diuraikan    pada gambar 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 2.1. Bagan Alir Sistem
Bagan alir ( flowchart ) adalah bagan ( chart ) yang menunjukkan alir atau arus  ( flow )  di  dalam  program  atau  prosedur  sistem  secara  logika.  Berikut merupakan  gambaran  proses  bagan  alir  pada  sistem  peramalan  barang metode single  exponential  smoothing yang  akan  digunakan  pada  penelitian ini.
Gambar 3. Flowchart Peramalan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
INPUT DATA BARANG,DATA KATEGORI BARANG,DATA PEGAWAI,DATA PELANGGAN DAN DATA TRANSAKSI PENJUALAN SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PENYIMPANAN DATA 3 2 HASIL PERAMALAN 5 4 Admin Pimpinan Perusahaan 1 6 7
Gambaran  umum  pada  sistem  peramalan  penjualan  barang  adalah pegawai  menginputkan  data  penjualan  dan  data  barang  pada  sistem peramalan  kemudian  sistem  akan  memberikan  hasil  peramalan.  Gambar Umum sistem dapat di lihat pada gambar 3
Gambar 4. Gambaran Umum Sistem
2.2. Ketepatan Metode Peramalan
Ketepatan  metode  peramalan  digunakan  sebagai  penunjukkan seberapa  jauh  model  peramalan  tersebut  memproduksi  data  yang  telah diketahui.  Bagi  pemakai  ramalan,  ketepatan  ramalan  yang  akan  datang adalah yang paling penting, sedangkan bagi pembuat model, kebaikan sesuai model untuk fakta yang diketahui yang diperhatikan [3].
1. Mean  Absolute  Deviation (MAD),    metode  untuk  mengevaluasi  metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolute. Mean  Absolute  Deviation (MAD)  mengukur  ketepatan  ramalan  dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolute masing-masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai  deret  asli.  Nilai  MAD  dapat  dihitung  dengan  menggunakan rumus(2)
𝐌𝐀𝐃 =   ∑ [𝑨𝒄𝒕𝒖𝒂𝒍−𝒇𝒐𝒓𝒆𝒄𝒂𝒔𝒕] 𝒏 (2)
2. Mean  Squared  Error (MSE),  metode  lain  untuk  mengevaluasi  metode peramalan.  Masing-masing  kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan.  Kemudian dijumlahkan  dan  ditambahkan  dengan  dengan  jumlah  observasi. Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan  peramlan  yang  besar  karena kesalahan-kesalahan  itu  dikuadratkan.  Metode  itu  menghasilkan kesalahan-kesalahan  sedang  yang  kemungkinan  lebih  baik  untuk
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. Nilai MSE dapat di hitung dengan menggunakan rumus (3)
MSE =   ∑ [𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡] 2 𝑛 (3)
3. Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  dihitung  dengan  menggunkan kesalahan absolute pada  tiap  periode  dibagi  dengan  nilai  observasi  yang nyata  untuk  periode  itu.  Kemudian  merata-rata  kesalahan  persentase absolute tersebut.  Pendekatan  ini  berguna  ketika  ukuran  atau  besar variable ramalan  itu  penting  dalam  mengevaluasi  ketepatan  ramalan. MAPE  mengindikasi  seberapa  besar  kesalahan  dalam  meramal  yang dibandingkan dengan nilai nyata. Nilai MPE dapat dihitung dengan rumus MAPE  (4)
MAPE =    (∑▒([𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡] ∗ 100)/𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙)/𝑛
(4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan  Peramalan  Barang  dengan  Metode  Single  Exponential Smooting.
Proses  perhitungan  peramalan  penjualan  barang  pada  PT.  Gieb Indonesia  Cabang  Denpasar  menggunakan  metode single  exponential smoothing. Berikut merupakan tahapan untuk menghitung peramalan barang menggunakan sampel barang non konsumsi berdasarkan produk yang sering di order oleh pelanggan menurut admin sebagai berikut :
1. Perhitungan barang sabun cair lifeboy white 250ml
a. 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  sampel  sabun  cair lifebouy  white 250  ml.
Berikut rumus perhitungan single exponential smoothin g Ft+1 = a.Xt + (1-α) Ft-1 Contoh  perhitungan  peramalan    dengan  alpha  0.1  untuk  bulan Februari 2016. Ft+1 = a.Xt + (1-α) Ft-1 Ft+1=(0.1*4448)+((1-0.1)*4448) Ft+1 = 44.8 + 0.9*4448 Ft+1 = 4448.
Hasil  perhitungan  peramalan  penjualan  Sabun  cair lifebuoy  white 250  ml    dari  bulan  Januari  2016  sampai  Desember  2016  dengan alpha 0.1 seperti pada tabel 1.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1 .Perhitungan Peramalan Sabun Cair Lifebuoy White 250 ml Bulan Data aktual  Peramalan Januari 4448 4448 Pebruari 4490 4448 Maret 4714 4452 April 4670 4478 Mei 4752 4479 Juni 4657 4523 Juli 4699 4536 Agustus 4654 4552 September  4538 4563 Oktober 4438 4560 November  4595 4548 Desember 4552
Hasil alpha 0.1 adalah 4552 untuk prediksi bulan Desember 2016 yang selanjutnya  yaitu  proses  menghitung  akurasi  peramalan  dengan  metode MAPE  ( Mean  Absolut  Percentage  Error )  dengan  alpha  0.1.  Mencari  total absolut  presentase kesalahan  dengan  menjumlahkan  semua  nilai absolut presentase kesalahan  dari  bulan  Januari  2016  sampai  November  2016.
Setelah  menemukan  hasil  penjumlahan  tersebut  maka  selanjutnya menghitung  akurasi  peramalan  dengan  metode  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage Error ) dengan menggunakan rumus (5) :

## MAPE = ∑ [𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡] ∗ 100
𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑛
MAPE = (28.79/11)*100% MAPE = 2.62% Untuk  nilai Absolut  presentase kesalahan  adalah  nilai absolut  presentase kesalahan dirubah semua menjadi positif.
Berikut  perhitungan  MAPE  ( Mean  Absolut  Percentage  Error )  untuk  sampel sabun cair Lifebouy white 250 ml dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Perhitungan Akurasi Peramalan  Sabun Cair Lifeboy White 250ml Bulan Kesalahan Persentase Kesalahan Absolut Persentase Kesalahan Januari 0 0,00% 0.00% Pebruari 42 0,94% 0.94% Maret 261,8 5,55% 5.55% April 191,62 4,10% 4.10% Mei 254,46 5,35% 5.35% Juni 134,01 2,88% 2.88% Juli 162,61 3,46% 3.46%
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Bulan Kesalahan Persentase Kesalahan Absolut Persentase Kesalahan Agustus 101,35 2,18% 2,18% September -24,785 -0,55% 0,55% Oktober -122,306 -2,76% 2,76% November 46,924 1,02% 1,02% Desember -33,768 -0,75% 0,75% MAPE 2,62%
3.2.  User  Interface  Aplikasi  Peramalan  Barang    dengan  Metode  Single Exponential Smoothing.
3.2.1 Tampilan Data Transaksi Penjualan Bulanan
Tampilan menu data  penjualan bulanan admin  yang dapat menambah data penjualan bulanan. Menu data transaksi memuat tampilan periode, kode barang,nama  barang,  data  aktual,  total  penjualan    dan  nama  penutup transaksi.
Gambar 5 . Tampilan Data Transaksi Penjualan Bulanan

## 3.2.2. Tampilan Peramalan
Tampilan  menu  peramalan  dapat  memproses  peramalan  penjualan  barang dan  mencetak  hasil  peramalan  barang  ke  dalam  bentuk  laporan    hasil peramalan penjualan barang. Pada tampilan peramalan terdapat  menu nilai alpha, bulan awal, tahun awal, bulan akhir dan tahun akhir.
Gambar 6. Tampilan Peramalan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 433-441 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2.3. Tampilan Hasil Peramalan.
Tampilan  menu  hasil  peramalan  menampilkan  hasil  peramalan  semua barang yang diinputkan ditransaksi harian. Pada menu hasil peramalan akan memuat  hasil  peramala,  jumlah  nilai  absolute  persentase  kesalahan  dan akurasi tingkat kesalahan peramalan. Berikut tampilan hasil peramalan pada gambar 6.
Gambar 7. Tampilan Hasil Peramalan.
4. SIMPULAN
Hasil  pengujian  dan  penelitian  penerapan  metode  single  exponential smoothing  pada    sistem  peramalan  penjualan  barang  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
a. Sistem peramalan penjualan barang telah berhasil diimplementasikan dengan  menampilkan  hasil  peramalan  dengan  metode single exponential smoothing dimana metode ini sesuai dengan perhitungan data yang bersifat fluktuatif .
b. Hasil perhitungan dengan mengggunakan rumus MAPE ( Mean Absolut Percentage Error ) untuk tingkat akurasi dengan nilai alpha 0,1 adalah 2,62%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Heizer,J  dan  Render ,  “ Manajemen  Operasi  Buku  1 ” ,  Salemba  Empat, Jakarta, 118, 2015.
[2]  Fachrurrazi S, “ Peramalan Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Exponential  Smoothing  Pada  Toko  Obat  Bintang  Geurugok”,  Techsi Vol.6 No.1,April 2015.
[3]  Makridakis, S., Wheelwright, S.C. dan McGee, V.E, ”Metode dan Aplikasi Peramalan”, Binarupa Aksara, Jakarta, 2006.