## APLIKASI PREDIKSI STOK POPOK BAYI BERBASIS WEB DENGAN METODE TREND MOMENT
Hernik Diah Budiana, Sri Lestanti, Saiful Nur Budiman Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit Blitar, Indonesia hernikdiah@gmail.com

## ABSTRAK
Toko  Swalayan  Sinar  Makmur  selama  ini  dalam  menentukan  jumlah  barang  yang  akan  dipesan  ke distributor masih  mengandalkan  intuisi dan  pengalaman  kerja  karyawan,  berdasarkan  data  yang diperoleh  dari lapangan  maka harus ada aplikasi  yang dapat melakukan  prediksi  stok  barang.  Metode  yang  dapat  membantu pemilik  usaha  dalam  mengelola  stok  barang  di  toko  adalah  metode forecasting atau  prediksi  menggunakan algoritma Trend Moment .  Penelitian  ini  termasuk  penelitian  pengembangan  menggunakan Trend  Moment sebagai algoritma pengembangan aplikasi. Hasil pengujian Black Box menyatakan bahwa kebutuhan fungsional aplikasi yang dibuat dapat berfungsi dengan baik dengan hasil kesesuaian aplikasi sebesar 95,83% dan tingkat kenormalan 89,17% sementara itu hasil pengujian MAPE untuk popok bayi dengan tipe S40, M36, L32, XL28 dan XXL24 berturut-turut adalah 0,258%, 0,495%, 0,385%, 0,175% dan 0,321%.
Kata kunci: Forecasting, Trend Moment, Laravel, MAPE, Black Box.

## 1. PENDAHULUAN
Toko  Swalayan  Sinar  Makmur  selama  ini menentukan jumlah popok bayi yang akan dipesan ke distributor  masih  dilakukan  secara  manual.  Mereka mengandalkan intuisi dan pengalaman kerja karyawan  selama  ini  dalam  melakukan  pemesanan barang.  Hal  tersebut  tentu  saja  sangat  beresiko mengingat  cara  yang  digunakan  mengandung ketidakpastian dan jika terdapat pergantian karyawan, maka  karyawan  yang  baru  tentu  akan  mengalami kesulitan dalam menentukan jumlah pesanan.
Metode  yang  dapat  membantu  pemilik  usaha dalam  mengelola  stok  barang  di  toko  adalah  metode forecasting atau peramalan. Metode forecasting dapat dipakai untuk memprediksi jumlah kebutuhan barang yang akan datang berdasarkan pengalaman penjualan barang  di  masa  lampau  [1].  Salah  satu  metode prediksi atau forecasting yang handal adalah  metode Trend Moment karena  Semakin  banyak  data  latih yang  dimasukkan  maka  semakin  tinggi  pula  akurasi prediksi  yang  dihasilkan  [2] . Sejatinya,  penggunaan sistem  informasi  haruslah  memberi  nilai  lebih  pada pemiliknya  dengan  kemampun machine learning yang  bisa  kita  berikan  pada  sistem  informasi  yang kita  miliki  sehingga  dapat  memberikan  analisa  dan prediksi yang sistematis dan aktual untuk meningkatkan penjualan [3].
Metode  prediksi  yang  dipakai  harus  mampu melakukan  prediksi  stok  popok  bayi  yang  akan dipesan  ke  distributor  dengan  baik  meskipun  jumlah data  yang  dipakai  hanya  sedikit,  metode Trend Moment dinilai  cocok  untuk  mengatasi  ini.  Agar aplikasi ini mudah dilakukan instalasi, digunakan dan memiliki tampilan yang menarik maka pemrograman web dengan framework Laravel dipakai  untuk mengembangkan aplikasi.
Terdapat  4  batasan  masalah  yang  dipakai sebagai  parameter  pengerjaan  penelitian  ini  sebagai berikut :
a. Aplikasi sistem informasi stok barang diterapkan untuk Toko Swalayan Sinar Makmur Kota Blitar.
b. Data  barang  yang  dilakukan  prediksi  hanya dibatasi  untuk  data  penjualan  popok  bayi  merk Sayangku.
c. Basis  data  yang  digunakan  dalam  sistem informasi ini adalah MySQL .
d. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah bahasa pemrograman web  html dan php dengan framework Laravel .
e. Metode prediksi yang digunakan adalah metode Trend Moment .
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kajian penelitian
penelitian  sebelumnya  oleh  (Fajarita  &  Hati, 2018) telah diadakan penerapan algoritma forecasting dengan  metode Straight  Line dalam  pengadaan  stok barang mendatang di PT. Bina Karya Kusuma. Dalam penelitian ini digunakan pola SDLC waterfall sebagai metode  penelitiannya  dengan  4  tahapan  utama  yaitu identifikasi  kebutuhan,  desain, coding dan testing . Hasil  pengujian  menggunakan  metode MAPE menyimpulkan  bahwa  metode  forecasting  Straight Line  menghasilkan  error  sebesar  18,92%  dengan akurasi 81,08%.

## 2.2. Model Trend Moment
Trend Moment merupakan  metode  untuk mencari garis trend dengan perhitungan statistika dan matematika  tertentu  guna  mengetahui  fungsi  garis lurus  sebagai  pengganti  garis  patah-patah  yang dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan  [8].  Dengan
demikian pengaruh unsur subyektif dapat dihindarkan Metode  analisis  yang  dapat  digunakan  untuk keperluan prediksi dengan membentuk persamaan
adalah metode Trend Moment, dimana : Y = nilai trend (prediksi) a = bilangan konstan b = slope atau koefisien kecondongan garis trend X = indeks waktu Untuk mencari nilai a dan b digunakan fungsi eliminasi sebagai berikut :
keterangan : = jumlah data penjualan
= jumlah periode waktu
= jumlah dari data penjualan dikali periode waktu
= jumlah data

## 2.3. Framework Laravel
Laravel merupakan  salah  satu  framework PHP terbaik  saat  ini  yang  dikembangkan  oleh Taylor Otwell yang hadir sebagai platform web development bersifat open  source . Laravel memiliki  sintaks  yang dirancang  guna  memudahkan  dan  mempercepat proses  pengembangan web dengan  gaya  yang ekspresif  dan  elegan.  Meskipun Laravel bukan  satu- satunya  framework  PHP  yang  banyak  digunakan, akan  tetapi bisa menjadi opsi yang  dapat dipertimbangkan [9].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengubah metode  penentuan  jumlah  pemesanan  barang  dari manual ke otomatis menggunakan metode forecasting Trend  Moment .  Jenis  penelitian  ini  adalah Research and  Development ( R&D )  yang  dipakai  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dari  sebuah  hasil penelitian  atau  produk  penelitian.  Produk  penelitian yang  dihasilkan  pada  setiap  generasi  pasti  masih punya kekurangan sehingga perlu terus dikembangkan  agar  lebih  tepat  guna  dan  berdaya guna,  maka  dari  itu  penelitian R&D merupakan penelitian dengan jangka waktu yang panjang [7].
Metode R&D dalam  penelitian  ini  digunakan untuk  membuat  suatu  produk  tertentu  dan  menguji efektif  tidaknya  produk  tersebut  [11].  Produk  yang dimaksud  tidak  selalu  berupa  benda  fisik  seperti buku,  perangkat  keras  atau alat  peraga tapi  juga  bisa berupa  perangkat  lunak.  Produk  yang  dihasilkan menggunakan  jenis  penelitian R&D dalam penelitian ini  berupa  aplikasi  yang  dapat  memprediksi  jumlah stok  barang  yang  harus  dipesan  ke  distributor menggunakan metode Trend Moment.

## 3.2. Prosedur Pengembangan
Berdasarkan metode Research and Development ( R&D ), prosedur pengembangan penelitian ini dibagi menjadi  10  tahap  mulai  dari  penelitian  dan pengumpulan data hingga diseminasi dan implementasi. Hal yang dominan dalam penelitian ini adalah  proses  rekayasa  perangkat  lunak  hingga menjadi  sebuah  produk,  maka  perlu  dilakukan penyesuaian  dari  metode R&D yang  dipadukan dengan  metode SDLC  (Software  Development  Life Cycle)  Waterfall bahwa  untuk  membuat  perangkat lunak kita harus melalui tahapan analisis persyaratan, desain, coding dan testing [10]. Dengan menggabungkan  kedua  tahapan  tersebut  maka diperoleh  tahapan  yang  sesuai  dengan  rumusan  dan tujuan penelitian yaitu :
a. Tahap analisis
b. Tahap desain
c. Tahap pengembangan
d. Tahap pengujian
e. Tahap pembuatan laporan
Prosedur pengembangan yang dilakukan mengikuti  alur  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar dibawah ini.
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian

## 3.3. Instrumen Pengumpulan Data
Data transaksi produk dari Toko Swalayan Sinar Makmur  diperoleh  dengan  menyalin  data  pada  toko yang memiliki format XLSX . Data tersebut kemudian dikonversi  menggunakan  aplikasi Microsoft  Excel menjadi format CSV ( Comma Separated Values ) yang merupakan  format  bawaan  dari  aplikasi Microsoft Excel .  Format CSV mendukung  data  tersebut  untuk dimasukkan  ke  dalam aplikasi  database MySQL agar data  penjualan  produk  bisa  diolah  untuk  aplikasi forecasting.
Data  kebutuhan  perangkat  lunak  diperoleh dengan  melakukan  wawancara  tentang  bagaimana alur prediksi stok barang selama ini lalu
menterjemahkan  hasilnya  menjadi use  case diagram yang berisi kebutuhan-kebutuhan fungsional perangkat  lunak  yang  dikembangkan.  Hasil  lembar observasi  ini  akan  dipakai  sebagai  dasar  pada  tahap desain  menggunakan UML .  Wawancara  yang  tepat akan menghasilkan aplikasi yang tepat guna pula.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  analisis  kuantitatif  yang  terdiri  dari analisa mean  absolute  deviation ( MAD ), mean squared  deviation ( MSD ) dan mean absolute  percent error ( MAPE ).  Pengertian Mean  Absolute  Deviation ( MAD )  adalah  deviasi  (simpangan)  mutlak  secara rata-rata pada sebuah data pusat. MAD dipakai dalam metode  prediksi  untuk  menghitung tracking signal dan  sebaran  data  pada tracking signal digunakan untuk  memastikan  apakah  metode  prediksi  bisa digunakan atau tidak.
Mean  squared  deviation ( MSD )  dipakai  untuk mengukur  akurasi  dari  nilai time  series yang  akan dihitung.  Kebanyakan, MSD memiliki  efek  lebih besar dibandingkan MAD. Mean Absolute Percentage Error ( MAPE )  mengukur  akurasi  hasil  prediksi menggunakan  satuan  persentase  (pecahan. MAPE dihitung dengan mencari error atau kesalahan absolut di  setiap  periode  yang  dimana  dibagi  dengan  nilai observasi yang aktual pada periode itu.

## 3.5. Perancangan Sistem Aplikasi

## Gambar 2. Flowchart Sistem MAPE
Dari  gambar  3.  bisa  kita  lihat  bahwa  alur aplikasi dimulai dari tahap login sebagai admin toko. Ketika  menu  kelola  data  barang  dan  kelola  transaksi dipilih,  admin  bisa  menambah,  menghapus  dan melakukan  edit  pada  data  barang  dan  transaksi barang.  Pada  menu  prediksi  stok  barang,  admin  bisa mengetahui  prediksi  jumlah  barang  yang  harus dipesan  yang  telah  dihitung  dengan  metode Trend Moment .
Gambar 3. Flowchart Sistem Prediksi

## Gambar 4. DFD level 0
Dari gambar 4 merupakan Data Flow Diagram (DFD) tingkat 0 atau diagram konteks, menunjukkan bagaimana  aplikasi  berinteraksi  dengan  entitas eksternal.  Semua  entitas  yang  ada  pada  diagram konteks  termasuk  juga  aliran  datanya  akan  langsung diarahkan  kepada  sistem.  Pada  diagram  konteks  ini juga tidak ada informasi tentang data yang tersimpan dan tampilan diagramnya tergolong sederhana.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Prediksi Stock dengan Trend Moment Menu  prediksi  stok  dipakai  untuk  melakukan prediksi secara otomatis dengan menerapkan algoritma Trend Moment .  Operator  hanya  perlu memilih  produk  yang  ingin  diprediksi  beserta  bulan dan  tahun  prediksinya  lalu  sistem  akan  secara otomatis  menampilkan  prediksi  stok  barang  yang akan  dipesan  mulai  bulan  saat  ini hingga  bulan  yang diinginkan. Prediksi yang ditampilkan murni merupakan hasil perhitungan Trend Moment dan bisa dijadikan referensi ketika pihak toko ingin menentukan jumlah popok yang harus dipesan karena metode  ini  menentukan  hasil  prediksi  berdasarkan transaksi-transaksi sebelumnya.
Gambar 5. Halaman Prediksi Stok dengan Trend Moment
Gambar 6. Hasil Prediksi Stock dengan Trend
Moment
Gambar 7. Hasil perhitungan MAPE, MAD, MSD dan RMSE

## 4.2. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  baik tidaknya  kinerja  aplikasi  dengan  melihat  tingkat kesesuaian  skenario  pengujian  dengan  hasil  yang diharapkan.  Pengujian  dilakukan  oleh  10  orang  yang terdiri  dari  5  orang  pegawai  Toko  Swalayan  Sinar Makmur dan 5 orang yang lain berasal dari luar toko tersebut.

## 4.3. Pengujian Keberhasilan Metode
Nilai MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) dipakai  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan metode Trend Moment. Untuk  menghitung  nilai MAPE , terlebih dahulu harus dihitung nilai MSD dan MAD. Hasil prediksi Trend Moment akan dibandingkan  dengan  data  yang  sebenarnya  untuk mengetahui  tingkat  error  dari  estimasi  stok  yang dihasilkan.
Kategori nilai MAPE : <10% = sangat akurat 10-20% = baik 20-50% = wajar >50% = tidak akurat
MAPE diperoleh dengan menghitung nilai error , error absolut  dan error kuadrat  pada  masing-masing data.  Nilai error merupakan nilai  yang terjadi  ketika hasil  prediksi  oleh  algoritma Trend Moment berbeda dengan stok yang sesungguhnya. Nilai error tersebut kemudian  dihimpun  sehingga  bisa  diketahui  nilai MAD , MSD dan MAPE . a. Perhitungan MAPE Popok S40 Popok  S40  memiliki  2  buah error yaitu  pada minggu  ke-41  dan  ke-46.  Total  nilai error yang dihasilkan  pada  popok  tipe  S40  adalah  0,13.  Nilai MAPE yang  dihasilkan  adalah  0,258%  dan  termasuk kategori sangat akurat.
Perbandingan  total error absolut  terhadap jumlah  data  ditunjukkan  oleh MAD yang  baik  yaitu sebesar  0,038  atau .  Sementara  itu  perbandingan nilai error kuadrat  terhadap  jumlah data  ditunjukkan oleh MSD sebesar  0,038.  Hasil  prediksi Trend Moment pada popok bayi S40 termasuk sangat akurat dengan  menghasilkan  nilai MAPE sebesar  0,258% atau  hanya  salah  2  dari  52  data  dengan  nilai kesalahan sebesar 0,13.
b. Perhitungan MAPE Popok M36 Popok  M36  memiliki  2  buah error yaitu  pada minggu  ke-6  dan  ke-52.  Total  nilai error yang dihasilkan  pada  popok  tipe  M36  adalah  0,26.  Nilai MAPE yang  dihasilkan  adalah  0,495%  dan  termasuk kategori sangat akurat.
Perbandingan  total error absolut  terhadap jumlah  data  ditunjukkan  oleh MAD yang  baik  yaitu sebesar  0,038  atau .  Sementara  itu  perbandingan nilai error kuadrat  terhadap  jumlah data  ditunjukkan oleh MSD sebesar  0,038.  Hasil  prediksi Trend Moment pada  popok  bayi  M36  termasuk  sangat akurat  dengan  menghasilkan  nilai MAPE sebesar 0,495% atau hanya  salah  2  dari  52  data  dengan nilai kesalahan sebesar 0,26.
c. Perhitungan MAPE Popok L32 Popok  L32  memiliki  1  buah error yaitu  pada minggu ke-22. Total nilai error yang dihasilkan pada popok  tipe  L32  adalah  0,20.  Nilai MAPE yang dihasilkan  adalah  0,385%  dan  termasuk  kategori sangat akurat.
Perbandingan  total error absolut  terhadap jumlah  data  ditunjukkan  oleh MAD yang  baik  yaitu sebesar  0,019  atau .  Sementara  itu  perbandingan nilai error kuadrat  terhadap  jumlah data  ditunjukkan oleh MSD sebesar  0,019.  Hasil  prediksi Trend Moment pada popok bayi L32 termasuk sangat akurat dengan  menghasilkan  nilai MAPE sebesar  0,385% atau  hanya  salah  2  dari  52  data  dengan  nilai kesalahan sebesar 0,20.
d. Perhitungan MAPE Popok XL28 Popok  XL28  memiliki  1  buah error yaitu  pada minggu ke-43. Total nilai error yang dihasilkan pada popok  tipe  XL28  adalah  0,09.  Nilai MAPE yang dihasilkan  adalah  0,175%  dan  termasuk  kategori sangat akurat.
Perbandingan  total error absolut  terhadap jumlah  data  ditunjukkan  oleh MAD yang  baik  yaitu sebesar  0,019  atau .  Sementara  itu  perbandingan nilai error kuadrat  terhadap  jumlah data  ditunjukkan oleh MSD sebesar  0,019.  Hasil  prediksi Trend Moment pada  popok  bayi  XL28  termasuk  sangat akurat  dengan  menghasilkan  nilai MAPE sebesar 0,175% atau hanya  salah  1  dari  52  data  dengan nilai kesalahan sebesar 0,09.
e. Perhitungan MAPE Popok XXL24
Popok XXL24 memiliki 1 buah error yaitu pada minggu ke-39. Total nilai error yang dihasilkan pada popok  tipe  XXL24  adalah  0,17.  Nilai MAPE yang dihasilkan  adalah  0,321%  dan  termasuk  kategori sangat akurat.
Perbandingan  total error absolut  terhadap jumlah  data  ditunjukkan  oleh MAD yang  baik  yaitu sebesar  0,019  atau .  Sementara  itu  perbandingan nilai error kuadrat  terhadap  jumlah data  ditunjukkan oleh MSD sebesar  0,019.  Hasil  prediksi Trend Moment pada  popok  bayi  XXL24  termasuk  sangat akurat  dengan  menghasilkan  nilai MAPE sebesar 0,321% atau hanya  salah  1  dari  52  data  dengan nilai kesalahan sebesar 0,17.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Aplikasi  manajemen  stok  barang  yang  di  buat menggunakan  metode  MAPE  dapat  memberikan solusi  dalam  mekakukan  prediksi  barang.  Metode Trend Moment dapat dibuat dengan mempelajari data penjualan  sebelumnya  untuk  memprediksi  data penjualan  berikutnya  lalu  diterapkan  dalam  aplikasi berbasis web dan  dapat  dipakai  untuk  memprediksi stok  popok  bayi  yang  akan  dipesan.  Metode  Trend Moment  terbukti  bisa  bekerja  dengan  baik  untuk memprediksi stok popok bayi. Hasil pengujian Black Box menyatakan  bahwa  kebutuhan  fungsional aplikasi  yang  dibuat  dapat  berfungsi  dengan  baik. Hasil  kesesuaian  aplikasi  dan  tingkat  kenormalan sebesar  95,83%  dengan  nilai  terbaik  ada  pada  menu kelola transaksi yang mencapai 100% sedangkan nilai terendah ada pada menu prediksi stok barang dengan nilai 90%. Keberhasilan metode Trend Moment yang diterapkan  diukur  menggunakan  pengujian MAPE ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  dan  terbukti sangat  akurat  untuk dipakai melakukan  prediksi  stok popok bayi. Hasil pengujian MAPE untuk popok bayi dengan  tipe  S40,  M36,  L32,  XL28  dan  XXL24 berturut-turut  adalah  0,258%,  0,495%,  0,385%, 0,175%  dan  0,321%.  Nilai MAPE terbaik  ada  pada popok  bayi  dengan  tipe  XL28  dengan  nilai  0,175% yang  hanya  menghasilkan  1  buah error dari perhitungan 52 data

## 5.2. Saran
Aplikasi  bisa  dikembangkan  untuk  melakukan prediksi  bulanan  atau  tahunan  karena  saat  ini  hanya bisa  melakukan  prediksi  mingguan.  Aplikasi  yang
dibuat  diharapkan  bisa  diunggah  ke server publik agar  dapat  diakses  kapanpun  dan  dimanapun.  Untuk memasukkan data barang masuk dan keluar agar bisa menggunakan  import  file  seperti  . XLSX atau  . CSV sehingga pengguna bisa lebih cepat jika memasukkan data dalam jumlah banyak. Aplikasi bisa dikembangkan  lagi  agar  mempunyai  fitur  untuk memprediksi keuntungan penjualan produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Solihin,  I.  and  Septa,  H.,  2019.  Aplikasi Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average  (WMA)  pada Metrojaya Komputer. Jurnal Informatika , 4 (02).
[2]   Ilyas,  I.,  Marisa,  F.  and  Purnomo,  D.,  2018.
Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas Widyagama  Malang. JOINTECS  (Journal  of Information Technology and Computer
Science) , 3 (2), pp.69-74.
[3]  Sudirman,  A.,  Muttaqin,  M.,  Purba,  R.A., Wirapraja,  A.,  Abdillah,  L.A.,  Fajrillah,  F., Arifah, F.N., Julyanthry, J., Watrianthos, R. and Simarmata,
J., 2020. Sistem Informasi Manajemen . Yayasan Kita Menulis.
[4]   Kusuma,  A.P.,  Santi,  I.H.  and  Setiawan,  D., 2017.  Sistem  Peramalan  Penjualan  Produk Usaha  Kecil  Menengah  Berdasarkan  Pola  Data Riwayat  Penjualan. ANTIVIRUS:  Jurnal  Ilmiah Teknik Informatika , 11 (2).
[5]        Fajarita, L. and Hati, E.N., 2018. Penerapan Forecasting  Stright  Line  Method  Dalam Pengadaan  Stok  Barang  Mendatang  Studi Kasus: PT. Bina Karya Kusuma.
[6] Indah,  D.R.  and  Rahmadani,  E.,  2018. Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada  Keripik  Singkong  Srikandi  Di  Kota Langsa. Jurnal  Penelitian  Ekonomi  Akuntansi (JENSI) , 2 (1), pp.10-18. [7]  Samsu, S., 2017. METODE PENELITIAN:(TEORI DAN APLIKASI
PENELITIAN KUALITATIF, KUANTITATIF, MIXED  METHODS,  SERTA  RESEARCH  & DEVELOPMENT).
[8]    Utami,  R.,  Nasution,  F.P.,  Sipahutar,  L.,  Putri, F.A.,  Putri,  D.R.D.  and  Rahman,  M.,  2020, October. Trend Moment Method on Identification  of  Food  Product  Sales.  In 2020 8th  International  Conference  on  Cyber  and  IT Service Management (CITSM) (pp. 1-4). IEEE.
[9]  Yudhanto, Y. and Prasetyo, H.A., 2018. Panduan  Mudah  Belajar  Framework Laravel . Elex Media Komputindo.
[10]  Mulyani, S., 2017. Metode Analisis  dan perancangan sistem . Abdi Sistematika.
[11]  Arifin, Z., 2020. Metodologi penelitian pendidikan. Jurnal Al-Hikmah , 1 (1).