INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 12282-12294 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Rancang Bangun Perangkat Lunak Website DPI untuk Sistem Ketersediaan Barang Pada PT. Denka Pratama Indonesia Menggunakan Framework Bootstrap
Andika Bayu Hasta Yanto 1 ✉ , Ade Setiawan 2 , Rifky Permana 3 , Ahmad Fauzi 4 , Andry Maulana 5
(1) Universitas Bina Sarana Informatika, (5) Universitas Nusa Mandiri
Email: andika.akx@bsi.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Di zaman yang terus berkembang ini, di berbagai sektor bisnis telah banyak menerapkan sistem berbasis teknologi sebagai strategi untuk meningkatkan laju pertumbuhan bisnis yang sukses. Sistem ini diyakini dapat  memudahkan  banyak  pihak,  baik  konsumen,  produsen  maupun  penjualan  online  sekalipun. Berdasarkan  hasil  pendataan  pada  bagian  gudang,  terdapat  adanya  permasalahan  yang  terkait berkaitan dengan ketersediaan barang yang sering kali kekurangan stok ketika permintaan konsumen sedang meningkat pada saat-saat tertentu. Pengadaan ketersediaan barang masih dilakukan dengan perkiraan  sehingga  sering  kali  mengakibatkan terjadinya  kekurangan  barang  atau  kelebihan  barang yang dapat menghambat terjadinya penjualan dan mengakibatkan kerugian apabila stok tidak sesuai dengan target penjualan yang sudah ditentukan. Dalam proses pengadaan barang kembali terdapat jeda waktu yang signifikan antara saat memesan stok dan saat menerima barang-barang yang dipesan tersebut.  Dari  permasalahan  yang  telah  ditemukan,  maka  perlu  adanya  sistem  untuk  permasalahan tersebut.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  sistem  informasi  berbasis website  yang  menggunakan metode peramalan Single Moving Average. Metode Single Moving Average yang merupakan metode peramalan  menggunakan  sejumlah  data  aktual  permintaan  yang  baru  untuk  membangkitkan  nilai ramalan untuk permintaan dimasa yang akan datang.
Kata Kunci: Manajemen Pengadaan, Pemesanan, Single Moving Average
Abstract
In this ever-developing era, many business sectors have implemented technology-based systems as a strategy to increase the rate of successful business growth. This system is believed to make things easier for many parties, including consumers, producers and even online sales. Based on the results of data collection in the warehouse section, there are problems related to the availability of goods which are often in short supply when consumer demand is increasing at certain times. Procurement of goods availability is still carried out with estimates so that it often results in shortages of goods or excess goods which can hamper sales and result in losses if stock does not match the predetermined sales targets. In the process of re-procuring goods there is a significant time lag between when ordering stock and when receiving the ordered goods. From the problems that have been found, it is necessary to have a system for these problems. Therefore, we need a website-based information system that uses the Single Moving Average forecasting method. The Single Moving Average method is a forecasting method that uses a number of new actual demand data to generate forecast values for future demand.
Keywords: Procurement Management, Orders, Single Moving Average

## PENDAHULUAN
Dalam era perkembangan teknologi saat ini, perusahaan harus mampu menyesuaikan diri  dan  mempertahankan  standar  kualitasnya.  Salah  satu  aspek  penting  yang  dapat meningkatkan kinerja perusahaan adalah implementasi sistem administrasi gudang, yang memungkinkan pemantauan stok barang yang akan dipasok kepada pelanggan (Maulani and Bachtiar 2022)
Kendala yang dialami perusahaan sering kali terkait dengan kesulitan menetapkan stok minimum untuk setiap barang, menentukan waktu pemesanan kembali, dan menentukan jumlah pesanan yang optimal. Untuk mengatasi hal ini, perusahaan membutuhkan sistem perencanaan persediaan barang yang lebih baik untuk menetapkan stok minimum, waktu pemesanan kembali, dan jumlah pesanan yang optimal, menghindari masalah kekurangan atau kelebihan stok (Jogiyanto 2017). Ketersediaan barang merupakan faktor kunci untuk keberhasilan bisnis retail, dan kekurangan stok dapat memengaruhi kepuasan pelanggan. Oleh  karena  itu, penting bagi bisnis untuk memantau persediaan mereka  secara teratur (Luck et al. 2020).
Salah  satu  aspek  penting  dalam  peramalan  adalah  peramalan  penjualan  produk kepada  konsumen,  yang  membantu  perusahaan  menyediakan  material  produksi  dan menentukan proses produksi. Metode Single Moving Average diidentifikasi sebagai metode yang  dapat  digunakan  dengan  tingkat  kesalahan  yang  kecil  (Hudaningsih,  Utami,  and Jabbar 2020). Sistem persediaan barang adalah sistem yang mengelola persediaan barang
di  gudang,  yang  kini  telah  banyak  digunakan  oleh  perusahaan-perusahaan  dalam pengolahan data barang. Persediaan barang merupakan aset yang penting dalam suatu perusahaan dan memegang peranan penting dalam kelancaran bisnis serta merupakan aset yang cukup besar dalam harta perusahaan (Wahyudi 2020).
PT.  Denka  Pratama  Indonesia  merupakan  distributor  kamera  yang  bergerak  dalam penjualan produk-produk kamera dan aksesoris sejak tahun 2016. Fokus perusahaan adalah mendistribusikan  produknya  kepada  dealer  partner  dan  channel  partner  di  seluruh Indonesia dengan standar mutu terbaik namun harga yang bersaing. Dari hasil pendataan di  bagian  gudang,  terungkap  bahwa  seringkali  terjadi  kekurangan  stok  barang  saat permintaan  konsumen  meningkat,  yang  disebabkan  oleh  pengadaan  yang  masih berdasarkan  perkiraan.  Hal  ini  mengakibatkan  kekurangan  atau  kelebihan  barang  yang mengganggu penjualan dan menimbulkan kerugian jika stok tidak sesuai dengan target penjualan.  Selain  itu,  terdapat  jeda  waktu  yang  signifikan  antara  pemesanan  dan penerimaan  barang,  mengganggu  efisiensi  operasional  perusahaan  serta  menyebabkan ketidakseimbangan antara permintaan pelanggan dan stok yang tersedia.
Menurut Bapak Agus, PT. Denka Pratama Indonesia sering mengalami penghambatan pengiriman karena persediaan stok barang tidak sesuai dengan kebutuhan pelanggan, yang dapat  menyebabkan  kehilangan  peluang  penjualan,  ketidakpuasan  pelanggan,  dan merusak reputasi perusahaan. Perusahaan biasanya menambah sekitar 50 unit pada produk yang stoknya kurang dari 50 unit, namun hal ini tidak efisien untuk produk dengan tingkat penjualan rendah. Sementara itu, produk dengan tingkat penjualan tinggi mengakibatkan stok tidak terkontrol dan kekurangan persediaan barang. Untuk mengatasi permasalahan ini, diperlukan sistem informasi berbasis website yang menggunakan metode peramalan Single  Moving  Average.  Metode  ini  menggunakan  data  aktual  permintaan  untuk meramalkan  permintaan  di  masa  mendatang.  Diharapkan  sistem  ini  dapat  memberikan solusi  dalam  mengatasi  permasalahan  yang  dihadapi  dan  membantu  mengembangkan perusahaan  dengan  sistem  yang  lebih  terstruktur  dan  terkomputerisasi.  Sistem  yang terkomputerisasi  dapat  mempercepat  proses  transaksi  dan  pembuatan  laporan, meningkatkan efektivitas dan efisiensi kerja perusahaan.
Pembuatan  website  ketersediaan  barang  menggunakan  metode  peramalan melibatkan  prediksi  kejadian  di  masa  depan  dengan  memproyeksikan  data  historis. Diharapkan  bahwa  sistem  ini  akan  memberikan  manfaat  dalam  merencanakan  jangka panjang untuk keberhasilan organisasi (Putra and Solikin 2019). Penelitian tentang faktor- faktor ketersediaan barang di website e-commerce menunjukkan bahwa ketersediaan stok,
pengolahan  pesanan  yang  cepat,  dan  sistem  manajemen  persediaan  yang  baik berpengaruh pada ketersediaan barang di website e-commerce (Setiawan, Wahyudi, and Deliani 2023)
Penelitian tentang analisis ketersediaan barang melalui website menunjukkan bahwa ketersediaan  barang  yang  tepat  waktu  dan  akurat  melalui  website  berpengaruh  positif terhadap  kepuasan  konsumen  (Wantoro  2020).  Penelitian  tentang  perancangan  sistem informasi warehouse berbasis Visual Basic 6.0 bertujuan untuk menyediakan sistem yang efisien  dalam  penyimpanan  data  transaksi  persediaan  barang,  mengatur  aliran  barang masuk  dan  keluar  di  gudang  (Danny  2021).  Penelitian  tentang  rancang  bangun  aplikasi warehouse  berbasis  web  terintegrasi  dengan  QRCode  bertujuan  untuk  mempermudah tugas  pengelolaan  data  barang  di  gudang  dengan  memanfaatkan  teknologi  kode  QR (Hamidin and Mutianingsih 2018).

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, penulis menerapkan beberapa metode untuk membuat alat yang diperlukan.  Salah  satunya  adalah  metode  observasi,  di  mana  penulis  mengumpulkan informasi dengan mengamati langsung situasi di PT. Denka Pratama Indonesia. Dengan cara ini,  data  dan  informasi  yang  diperoleh  dapat  menjadi  lebih  akurat  dan  spesifik  karena didasarkan pada pengamatan langsung.
Selain  metode  observasi,  penulis  juga  menggunakan  metode  wawancara  untuk mengumpulkan  data  atau  informasi  tambahan.  Dalam  metode  ini,  penulis  berinteraksi dengan narasumber yang relevan di perusahaan dengan menggunakan daftar pertanyaan yang telah disusun  secara terstruktur. Tujuan dari wawancara adalah untuk memperoleh informasi yang lebih mendalam dan lengkap tentang topik yang diteliti (Jogiyanto 2017).
Dengan  menerapkan  kedua  metode  ini,  penulis  dapat  mengumpulkan  data  yang komprehensif  dan  beragam  untuk  mendukung  pembuatan  alat  yang  diperlukan  dalam penelitian.  Kombinasi  antara  pengamatan  langsung  dan  interaksi  dengan  narasumber secara  langsung  melalui  wawancara  memungkinkan  penulis  untuk  memperoleh pemahaman yang holistik tentang konteks dan kebutuhan perusahaan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Pengadaan Menggunakan Metode Single Moving Average
Metode  peramalan yang menggunakan rata-rata hitungan dari data historis dalam jangka waktu tertentu untuk meramalkan nilai di masa depan atau waktu yang akan datang
disebut  metode  moving  average.  Dalam  metode  ini,  nilai  peramalan  dihitung  dengan menggunakan metode single moving average, di mana moving average dihitung dengan membandingkan data historis dalam rentang waktu 2-5 bulan. Pada tahap perencanaan ini dilakukan identifikasi terlebih dahulu yang bertujuan untuk mengetahui jumlah pengadaan barang yang harus dilakukan sehingga dapat memenuhi kebutuhan permintaan konsumen pada  periode  selanjutnya.  Data  yang  akan  digunakan  adalah  data  permintaan  barang microphone yang dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Rekapitulasi Permintaan Bulan JUMLAH PERMINTAAN Mei 20 Juni 277 Juli 104 Agustus 111 September 35 Oktober 113
Metode  peramalan yang menggunakan rata-rata hitungan dari data historis dalam jangka waktu tertentu untuk meramalkan nilai di masa depan atau waktu yang akan datang disebut  metode  moving  average.  Dalam  metode  ini,  nilai  peramalan  dihitung  dengan menggunakan metode single moving average, di mana moving average dihitung dengan membandingkan data historis dalam rentang waktu 2-5 bulan.

## a) Perhitungan untuk Moving 2 Bulan
Hasil  peramalan  untuk  n=2  dapat  diperoleh  dengan  menggunakan  nilai  Xt  yang merupakan data dua bulan sebelum bulan yang ingin diketahui hasil peramalannya. Dengan mengisi nilai Xt pada perhitungan, dapat dilakukan peramalan untuk memprediksi nilai di masa  depan  atau  bulan  yang  dituju.  Jadi  kita  harus  mengetahui  nilai  dari  2  bulan sebelumnya.
StNovember = XtSeptember + XtOktober / N
= 35 + 113 / 2
= 74 Unit Chuwi

## b) Perhitungan untuk Moving 3 Bulan
Hasil  peramalan  untuk  n=3  dapat  diperoleh  dengan  memasukkan  nilai  Xt  yang merupakan data tiga bulan sebelum bulan yang ingin diketahui hasil peramalannya. Dengan
menggunakan nilai Xt pada perhitungan, dapat dilakukan peramalan untuk memprediksi nilai di masa depan atau bulan yang dituju.
StNovember
= XtAgustus + XtSeptember + XtOktober / N
= 113 + 35 + 113 / 3
= 87 Unit Chuwi

## c) Perhitungan untuk Moving 4 Bulan
Hasil peramalan untuk n=4 dapat diperoleh dengan mengisi nilai Xt yang merupakan data  empat  bulan  sebelum  bulan  yang  ingin  diketahui  hasil  peramalannya.  Dengan menggunakan nilai Xt pada perhitungan, dapat dilakukan peramalan untuk memprediksi nilai di masa depan atau bulan yang dituju.
StNovember = XtJuli + XtAgustus + XtSeptember + XtOktober / N
= 104+ 111 + 35 + 113 / 4

## = 91 Unit Chuwi

## d) Perhitungan untuk Moving 5 Bulan
Hasil  peramalan  untuk  n=5  dapat  diperoleh  dengan  memasukkan  nilai  Xt  yang merupakan  data  lima  bulan  sebelum  bulan  yang  ingin  diketahui  hasil  peramalannya. Dengan  menggunakan  nilai  Xt  pada  perhitungan,  dapat  dilakukan  peramalan  untuk memprediksi nilai di masa depan atau bulan yang dituju.
StNovember = XtJuni + XtJuli + XtAgustus + XtSeptember + XtOktober /
= 27+104+111+35+113/5 = 128 Unit Chuwi Tabel 2 Hasil Peramalan Single Moving Average No Periode Permintaan Moving Average (Bulanan) 2 3 4 5 1 Mei 20 2 Juni 277 3 Juli 104 148 4 Agustus 111 190 134 5 September 35 107 164 128 6 Oktober 113 73 83 132 109 Hasil Peramalan bulan November 74 87 91 128
Setelah didapatkan hasil peramalan untuk setiap periode n moving average. Tahapan selanjutnya untuk dapat menemukan hasil dari peramalan adalah dengan memilih metode yang sesuai. Kita dapat memilih metode dengan menggunakan kriteria Mean Square Error menggunakan  rumus  pada  persamaan.  Semakin  kecil  nilai  MSE,  semakin  baik  kualitas prediksi  model  tersebut,  yaitu  rata-rata  dari  kesalahan  forecasting  dilakukan  dan  dapat dilihat pada persamaan:
Keterangan:
Xt   = Data aktual pada periode t
Ft   = Data peramalan dari model yang digunakan pada periode t n   = Banyaknya data hasil peramalan
Perhitungan MSE untuk nilai moving average periode 2 bulanan pada bulan Juli. Bulan Juli  dipilih  sebagai  awal  mula  perhitungan  dikarenakan  data  hasil  peramalan  untuk  nilai moving average periode 2 bulanan baru tersedia pada bulan ini.
𝑀𝑆𝐸 = ( 𝑋 Juli - 𝐹 Juli) 2 = (104 – 148) 2
= (-44) 2 = 1936
Hasil MSE Chuwi untuk bulan Juli adalah 1936, yaitu didapat dari permintaan di bulan Juli sebanyak 104 dikurangi hasil peramalan di bulan Juli yaitu 148 dan didapatkan hasil -44, setelah itu dikuadratkan hasil akhir adalah 1936.
Perhitungan MSE untuk nilai moving average periode 3 bulanan pada bulan Agustus. Bulan  Agustus  dipilih  sebagai  awal  mula  perhitungan  dikarenakan  data  hasil  peramalan untuk nilai moving average periode 3 bulanan baru tersedia pada bulan ini.
𝑀𝑆𝐸 = ( 𝑋 Agustus - 𝐹 Agustus) 2
= (111 – 134) 2
= (-23) 2 = 529
Hasil MSE Chuwi untuk bulan  Agustus 2018 adalah 529, yaitu didapat dari permintaan di bulan Agustus sebanyak 111 dikurangi hasil peramalan di bulan Agustus yaitu 134 dan didapatkan hasil -23, setelah itu dikuadratkan hasil akhir adalah 529. Perhitungan MSE untuk nilai moving average periode 4 bulanan pada bulan September. Bulan September dipilih
sebagai  awal  mula  perhitungan  dikarenakan  data  hasil  peramalan  untuk  nilai  moving average periode 4 bulanan baru tersedia pada bulan ini.

## 𝑀𝑆𝐸 = ( 𝑋 September - 𝐹 September) 2
= (35 – 128) 2
= (-93) 2 = 8649
Hasil  MSE  Chuwi  untuk  bulan    September  2018  adalah  8649,  yaitu  didapat  dari permintaan di bulan September sebanyak 35 dikurangi hasil peramalan di bulan September yaitu  128  dan  didapatkan  hasil  -93,  setelah  itu  dikuadratkan  hasil  akhir  adalah  8649. Perhitungan MSE untuk nilai moving average periode 5 bulanan pada bulan September. Bulan September dipilih sebagai awal mula perhitungan dikarenakan data hasil peramalan untuk nilai moving average periode 5 bulanan baru tersedia pada bulan ini.
𝑀𝑆𝐸 = ( 𝑋 Oktober - 𝐹 Oktober) 2
= (113 – 109) 2 = (4) 2 = 16
Hasil MSE Chuwi untuk bulan Oktober 2018 adalah 16, yaitu didapat dari permintaan di bulan Oktober sebanyak 113 dikurangi hasil peramalan di bulan Oktober yaitu 109 dan didapatkan hasil 4, setelah itu dikuadratkan hasil akhir adalah 16.

## Tabel 3. Hasil Perhitungan MSE
No Periode Permintaan Moving Average (Bulanan) 2 3 4 5 1 Mei 20 2 Juni 277 3 Juli 104 1936 4 Agustus 111 6241 45369 5 September 35 5184 55696 132496 6 Oktober 113 1600 1849 30625 80656 7 Mean Square Error 14961 102914 163121 80656
Proses  selanjutnya  menghitung  safety  stock  untuk  mengatasi  adanya  fluktuasi permintaan (demand) dan untuk menghindari kesalahan dalam meramalkan pengadaan. Untuk menghitung safety stock dibutuhkan service level, hasil peramalan, dan lead time. Berikut perhitunganya :
a) Service Level
Diasumsikan service level sebesar 95%.
b) Hasil Peramalan
= 74 Unit
c) Lead Time
Jangka waktu antara pemesanan pelanggan hingga pengiriman barang 2 hari.
d) Safety Stock

## Z x s x √L………………………………………
Keterangan :
Z   = Service Level
S   = Hasil Peramalan
L   = Lead Time Safety Stock =  1,65 x 74 x 0.06 =  7 Unit
Berdasarkan hasil perhitungan, safety stock yang dibutuhkan di Gudang untuk produk Chuwi adalah 7 unit.

## Analisis Pengguna
Analisis pengguna merukapan pengguna yang akan menggunakan sistem. Terdapat 4 hak akses untuk masing - masing pengguna yaitu :
1) Admin : Mengelola akun pengguna.
2) Direktur : Melihat hasil laporan penjualan dan pengadaan.
3) Warehouse : Melakukan pengadaan produk kepada supplier, mengelola stok barang.
4) Administrasi : Melakukan penjualan kepada pembeli

## Analisis Basis Data
Analisis  basis  data  pada  sistem  informasi  manajemen  pengadaan  di  PT.  Denka Pratama  Indonesia  menggunakan  Entity  Relationship  Diagram  (ERD).  ERD  adalah  model data  yang  menggunakan  beberapa  notasi  untuk  menggambarkan  data  dalam  konteks entitas  dan  hubungan  yang  dideskripsikan  oleh  data  tersebut  yang  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Gambar 1. ERD
Tabel 4. Penjelasan Atribut Entias pada ERD No Entitas Atribut 1 Pengguna Id_pengguna, nama_pengguna, username, password, jabatan 2 Pengadaan Id_pengadaanm, id_suplier, total, tgl 3 Barang Id_barang, nama_barang, harga_beli, harga_jual, stok 4 Pemesanan Id_pemesanan. Id_pelanggan, total, tgl 5 Pelanggan Id_pelanggan, nama_pelanggan, alamat_pelanggan, nohp_pelanggan

## Skema Relasi
Skema relasi merupakan rangkaian hubungan antara beberapa tabel pada sistem basis data. Penjelasan rangkaian basis data pada sistem ini dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Skema Relasi

## Pengujian
Pengujian  sistem  bertujuan  untuk  menemukan  kesalahan  dan  kekurangan  pada perangkat lunak yang diuji. Pengujian dilakukan untuk mengetahui kinerja sistem informasi yang  telah  dibuat  sesuai  dengan  tujuan  perancangan.  Pengujian  ini  menggunakan pengujian black box. Pengujian black box berfokus pada persyaratan fungsional perangkat lunak dan pengujian penerimaan pengguna (pengguna akhir).

## Pengujian BlackBox
Berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode pengujian black box yang telah dilakukan terhadap Sistem Informasi Ketersediaan barang di PT. Denka Pratama Indonesia, dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang telah dibangun telah melalui serangkaian uji coba, dan sistem mampu menghasilkan output yang sesuai dengan yang diharapkan. Selain itu, terdapat beberapa kesalahan yang dapat dengan mudah dipahami, sehingga pengguna dapat  mendapatkan  arahan  yang  jelas  untuk  memasukkan  data  dengan  benar.  Secara keseluruhan,  sistem ini telah mampu menghasilkan output sesuai dengan harapan yang telah ditetapkan.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian dan hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap Sistem Informasi Manajemen Pengadaan di PT. Denka Pratama Indonesia, dapat ditarik beberapa kesimpulan Sistem informasi yang dibangun cukup membantu Bagian Warehouse untuk menentukan  jumlah  pengadaan  barang  ke  suplier  setiap  bulannya,  dan  sistem  yang dibangun  sudah  cukup  membantu  bagian  Warehouse  untuk  menentukan  peramalan barang guna meminimumkan stok barang yang kosong.
Adapun saran dari perancangan ini yaitu, pada penelitian selanjutnya diharapkan untuk  menambah  hal – hal  yang  dapat  melengkapi  sistem  informasi  manajemen pengadaan  ini  kedepannya  dan  sistem  informasi  manajemen  pengadaan  ini  bisa membuat  peramalan  menjadi  otomatis  satu  bulan,  dimana  dapat  mempermudah pengadaan barang untuk setiap bulannya, dan fitur memilih otomatis semua barang yang harus dilakukan peramalan sesuai stok yang kurang dari 50 unit.

## DAFTAR PUSTAKA
Danny,  Muhtajuddin.  2021.  “Perancangan  Sistem  Informasi  Warehouse  Berbasis  Visual Basic 6.0.” Jurnal SIGMA 12(1):13 – 18.
Hamidin,  Dini,  and  Paujiah  Mutianingsih.  2018.  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Warehouse Berbasis Web Terintegrasi Dengan Qrcode.” Jurnal Teknik Informatika 10(3):24 – 30.
Hudaningsih,  Nurul,  Silvia  Firda  Utami,  and  Wari  Ammar  Abdul  Jabbar.  2020.
“Perbandingan Peramalan Penjualan Produk Aknil Pt. Sunthi Sepurimengguanakan Metode  Single  Moving  Average  Dan  Single  Exponential  Smooting.” Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains (Jinteks) 2(1):15 – 22.
Jogiyanto, Hartono M. 2017. Analisis Dan Desain (Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur
Teori Dan Praktek Aplikasi Bisnis). Penerbit Andi.
Luck, Linda, Lindsay B. Hutley, Kim Calders, and Shaun R. Levick. 2020. “Exploring the
Variability  of  Tropical  Savanna  Tree  Structural  Allometry  with  Terrestrial  Laser Scanning.” Remote Sensing 12(23):3893.
Maulani, Sofia, and Lukman Bachtiar. 2022. “Pengembangan Sistem Informasi Dan Analisis Inventory Menggunakan Metode Single Moving Average Berbasis Web Di PT. Prima Jaya TyreMArt.” EJECTS: Journal Computer, Technology, and Informations System 1(2):65 – 71.
Putra, M. Soekarno, and Imam Solikin. 2019. “Aplikasi Peramalan Stok Alat Tulis Kantor (ATK) Menggunakan Metode Single Moving Average (SMA) Pada PT. Sinar Kencana Multi  Lestari.” CESS  (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and  Science) 4(2):236 – 41.
Setiawan,  R.  Nur  Budi,  Danang  Wahyudi,  and  Ela  Deliani.  2023.  “The  Power  of  Trust: Exploring Its Contribution to E- Commerce Purchase Decisions.” International Journal of Economics (IJEC) 2(1):120 – 34.
Wahyudi, Agung  Deni. 2020. “Sistem Informasi Inventory Gudang  Dalam Ketersediaan Stok Barang Menggunakan Metode Buffer Stok.” Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak 1(2):174 – 82.
Wantoro, Agus. 2020. “Kombinasi Metode Analitical Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple Addtive Weight (Saw) Untuk Menentukan Website E- Commerce Terbaik.” Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi 9(1):131 – 42.