Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin
Amilia Ayu Lala Kusumaningtyas, Email: 190103064@fikom.udb.ac.id.

## Optimasi Forecasting Data Penjualan Menggunakan Weighted Moving Average Dan Analytical Hierarchy Process
Amilia Ayu Lala Kusumaningtyas 1 , Herliyani Hasanah 2 , Wijiyanto 3
1 Universitas Duta Bangsa Surakarta, 190103064@fikom.udb.ac.id, Jl. Bhayangkara No.55, Surayaba, Indonesia.
2 Universitas Duta Bangsa Surakarta, herliyani_hasanah@udb.ac.id, Jl. Bhayangkara No.55, Surayaba, Indonesia.
3 Universitas Duta Bangsa Surakarta, wijiyanto@udb.ac.id, Jl. Bhayangkara No.55, Surayaba, Indonesia.
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : May 22, 2023 : Juli 21, 2023 : Desember 4, 2023 Pentingnya  peran forecasting  system guna  menentukan jumlah  ketersedian  barang  pada  periode-periode  tertentu dalam  suatu  perusahaan  guna  mencegah  terjadinya out  of stock , slow moving , dan atau dead stock yaitu barang terlalu lama  disimpan,  tidak  laku  jual  sehingga  menimbulkan kerugian  besar.  Hal  tersebut  dikarenakan  persediaan  barang dalam perusahaan tidak dapat dikendalikan atau gagal dalam mengelola  stok  barang  karena  kurangnya  aktivitas pengecekan  stok  barang  yang  terus  berubah.  Tujuan  dari Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  adalah  untuk  mengatur ketersedian  produk  di  dalam  gudang  secara  sistematis  dan pertimbangkan  keputusan  dengan  nilai  bobot  tertentu. Metode Weighted  Moving Average  (WMA) digunakan  untuk mengontrol  jumlah  persedian  olahan  daging  dan seafood dalam gudang dengan memprediksi angka penjualan di bulan berikutnya  berdasarkan  data  aktual  penjualan  empat  bulan sebelumnya.  Metode Analytical  Hierarchy  Process ( AHP ) digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  secara  hirearki berdasarkan  angka  hasil  perhitungan  sistem  peramalan sebelumnya  dengan  metode  WMA.  Hasil  akhir  dari  SPK adalah  laporan  mengenai  angka  peramalan  jumlah  produksi olahan  daging  dan seafood serta  peringkat  produk  olahan daging  dan seafood berdasarkan  pemilihan  kriteria  terbaik yang  memiliki  bobot  tertinggi.  Penerapan  optimasi  Sistem Pendukung  Keputusan  di  dalam  gudang  PT.  Lopiana Sejahtera  Abadi  mampu  memberikan  pertimbangan  serta keputusan yang  berobot  dan  secara  hirearki  sehingga  proses produksi  olahan daging  dan  seafood  dapat dikendalikan  dan mengurangi  kerugian  akibat  produk  yang  terlalu  lama disimpan,  tidak  diminati  masyaratak  tetapi  terlalu  banyak stock produk  di  gudang,  atau  produk  yang  tidak  tersedia ketika minat masyarakat tinggi.
Kata Kunci :
Kata kunci pertama Kata kunci kedua Kata kunci ketiga Kata kunci keempat Kata kunci kelima

## Abstract
The forecasting system's importance is knowing the availability of the stock of products in a certain period  in  a  company  to  prevent  stock-out,  slow-moving,  or  dead  stock,  which  is  the  stock  of
products that are kept for too long or unsold, which causes a considerable loss. This problem occurs because the stock of items in the factory cannot be controlled or the company fails to manage the stock  of  inventories  due  to  a  lack  of  activities  to  control  the  stock  of  products  that  continue  to move. This forecasting system will be implemented in the PT Lopiana Sejahtera Abadi warehouse. PT  Lopiana  Sejahtera  Abadi's  warehouse  inventory  was  conducted  manually  without  a  computer support system. The production quantities of processed meat and seafood were produced randomly without  any detailed  consideration  of  production.  Because  of  these  problems,  the  authors  made  a decision support system with forecasting optimization and hierarchical decision-making using the WMA-AHP  method.  This  Decision  Support  System  aims  to  systematically  manage  product availability in the warehouse and consider the decisions with a specific weight value. The methods used  are  Weighted  Moving  Average  (WMA)  and  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  The Weighted Moving Average (WMA) algorithm controls the amount of processed meat and seafood inventory in the warehouse by predicting sales figures in the following month based on actual sales data  for  the  last  four  months.  The  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  method  is  used  in hierarchical decision-making based on the numbers calculated by the previous forecasting system using  the  WMA  method.  The  decision  support  system  is  the  optimization  goal  of  the  processed meat  and  seafood  sales  forecasting  system  at  PT  Lopiana  Sejahtera  Abadi.  With  a  hierarchical decision support system, decision-making for processed meat and seafood supplies can be done by choosing the best based on several criteria. The Decision Support System generates forecasting data for producing processed meat and seafood in the next month with a five-month experience period. Then the decision-making will be ranked using the AHP method. The final output of this SPK is a forecasting  report  of  the  amount  of  processed  meat  and  seafood  production  and  rankings  of processed  meat  and  seafood  products  based  on  the  best  criteria  selection  that  has  the  highest priority. The implementation of an optimization Decision Support System in the warehouse of PT Lopiana Sejahtera Abadi can provide weight-based and hierarchical considerations or decisions that can control the production process of processed meat and seafood and minimize losses caused by products that are over-stored, unpopular with consumers but too many products are stocked in the warehouse, or unavailable products when consumer interest increases.

## 1. Pendahuluan
Forecasting merupakan metode peramalan  bisnis  berdasarkan  metrik  bisnis tertentu, seperti pertumbuhan penjualan, atau prediksi ekonomi secara keseluruhan. Sistem peramalan  ini  akan  membantu  sebuah perusahaan  dalam  melakukan  pengkajian kebijakan yang berjalan serta implikasinya di masa  lalu,  masa  sekarang,  dan  masa  depan. Metode  peramalan  yang  sistematis  dengan mengandalkan  algoritma  dan  komputerisasi mampu mengkaji kebijakan perusahaan yang sedang berlaku dan yang telah terjadi di masa lalu, dengan memperkirakan jumlah produksi di  masa  depan  dengan  memperhitungkan nilai  kesalahan  peramalan  yang  paling  kecil guna  mendapatkan  nilai  peramalan  yang mendekati  benar  atau  tepat  sasaran.
Algoritma  dan  komputerisasi  dinilai  lebih efektif  dan  efisien  dalam  mendapatkan  hasil peramalan yang mendekati atau tepat sasaran (Indah & Rahmadani, 2019).
PT Lopiana Sejahtera Abadi merupakan  perusahan  penyuplai  produksi olahan daging dan seafood yang berlokasi di Kabupaten Tabanan, Bali. Sebagai perusahaan yang bergerak dalam skala besar, aktivitas  pengendalian  dan  pengelolan  stok produk  olahan  daging  dan seafood yang mengalami  pergerakan  setiap  hari menjadi hal  yang  sangat  penting,  di  mana  sejauh  ini tidak  ada  sistem  prediksi  dengan  optimasi pengambilan keputusan secara hirearki untuk membantu  proses  pengelolaan  stok  produk olahan daging dan seafood dalam gudang PT
Lopiana Sejahtera Abadi. Penerapan
Forecasting system (sistem prediksi), dengan algoritma Weighted  Moving  Average(WMA) pada  gudang  PT  Lopiana  Sejahtera  Abadi digunakan  untuk  membantu  mengontrol jumlah  ketersedian  olahan  daging  dan seafood dengan memprediksi angka penjualan di bulan berikutnya. Berdasar pada penelitian  serupa  terdahulu,  (Solikin  & Hardini,  2019)  sistem forecasting dengan metode Weighted  Moving  Average dapat memprediksikan  berapa  jumlah  stok  barang yang harus dibeli  untuk periode selanjutnya dengan  melakukan  perhitungan  berdasarkan data pada periode-periode yang diinginkan.
Pengolahan data
forecasting menggunakan pendekatan
forecasting kuantitatif  dan Single  Moving  Avarage ( SMA )  untuk  menghasilkan  angka  prediksi jumlah  stok  yang  akan  dibeli  di  bulan selanjutnya  (Solikin  &  Hardini,  2019). Kemudian  penelitian  oleh  (Hayat,  2021) bahwa proses pengambilan keputusan dengan Analytical Hierarchy Process ( AHP ) . menerapkan perbandingan skala berpasangan untuk  mengetahui  tingkat  kepentingan  suatu elemen  dibandingkan  dengan  elemen  lain. Hasil berupa tingkatan persentanse terbanyak hingga terendah dari penjualan suatu produk. Melakukan optimasi dengan menggabungkan dua  algoritma,  penggunaan  metode  AHP untuk  menentukan  bobot  dari  setiap  kriteria yang  telah  ditentukan,  sedangkan  metode SAW digunakan untuk melakukan perangkingan  dari  semua  alternatif  yang  ada (Krisnanda  Tiony  et  al.,  2019).  Perbedaan dengan  penelitian  yang  dilakukan  adalah metode  WMA  digunakan  untuk  melakukan forecasting data  penjualan  dan  metode  AHP digunakan  untuk  melakukan  peringkingan dari  sebuah  kriteria  alternatif  yanga  ada. Metode prediksi juga dapat digunakan dalam memprediksi kemungkinan diterimanya siswa  pada  jurusan  SNMPTN  berdasarkan atribut  yang    sudah  ditentukan.  Sistem
prediksi mampu memberi
angka kemungkinan  calon  peserta  didik  diterima
disalah satu jurusan di SNMPTN (Hasanah et al., 2020).
Angka  hasil  perhitungan forecasting akan  menjadi  data  baru  untuk  proses pembobotan  selanjutnya  guna  memunculkan pengambilan  keputusan  secara  hirearki dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process ( AHP ) .  AHP digunakan untuk  memeringkat  alternatif  keputusan  dan memilih  yang  terbaik  dengan  beberapa kriteria  dengan  hasil forecasting olahan daging  dan seafood yang  paling  banyak, dengan  permintaan  ( trend) tertinggi,  dan masa  produksi  olahan  daging  dan seafood paling  lama  akan  menempati  peringkat tertinggi  dengan  penjabaran  kategori  bahwa, olahan  daging  dan seafood tersebut  harus segera  ditambah  stok  produk  dalam  gudang untuk  menghindari  permasalahan Out  of Stock (kehabisan  stok  barang) ,  Slow  Moving (barang  dengan  pergerakan  penjualan  yang lambat) , dan atau Dead Stock (barang terlalu lama disimpan, tidak laku jual, menimbulkan kerugian besar).
Penggunaan dua  algoritma Weighted Moving  Average(WMA) sebagai  metode prediksi dan Analytical  Hierarchy  Process ( AHP ) sebagai metode pembobotan pengambilan keputusan merupakan kebaruan dari  sistem  pendukung  keputusan  yang dibuat.  Metode  pengambilan  keputusan Analytical Hierarchy Process ( AHP ) menjadi dasar  implementasi  Sistem  Pengukung Keputusan  (SPK).  Dimana  pengambilan keputusan tersebut merupakan tujuan optimasi  dari forecasting  system data penjualan  olahan  daging  dan seafood di  PT Lopiana  Sejahtera  Abadi.  Dengan  adanya pengambilan keputusan secara hirearki, maka pengambilan  keputusan  penyediaan  olahan daging  dan seafood dapat  dilakukan  dengan memilih  yang  terbaik  dengan  beberapa kriteria.

## 2. Metode Penelitian
a. Variabel Data
Data  kuantitatif  meliputi  data-data  yang memiliki  nilai  ukur  serta  dapat  dicatat  dan diamati  yang  diperoleh  dari  metode probability  sampling  database perusahaan, berupa  sampel  data  aktual  lima  produk penjualan  olahan  daging  dan seafood dari
PT  Lopiana  Sejahtera  Abadi  selama  lima bulan  terakhir,  dari  Desember  2022  hingga
April  2023.  Data  penjualan  dalam  satuan kilogram  dan  jumlah  data  keseluruhan dalam satu bulan penuh.
b. Tahap Penelitian
a. Pengumpulan Data Data  diperoleh  dengan  metode wawancara  bersama  dua  admin gudang  di  PT  Lopiana  Sejahtera Abadi pada dua sesi di antanya; pada 28  April  2023  dan  10  Mei  2023 dengan  melakukan  wawancara  semi- formal  melalui  media chatting online.
b. Analisis Sistem Tahap  ini  melakukan  analisis  dan mendefinisikan kebutuhan yang harus  dicapai  oleh  suatu  program. Pengumpulan
data-data dan informasi  yang  dibutuhkan  dapat melalui  wawancara,  diskusi,  survei,
maupun  studi  literatur  yang  diambil dari jurnal, artikel, dan lainnya.
c. Pemodelan Sistem
Melakukan perancangan desain
perangkat  lunak  sebagai  perkiraan atau  sketsa  sebelum  dibuatnya  kode program.  Rancangan  dapat  berupa struktur  data,  arsitektur  perangkat lunak,  representasi  antarmuka,  dan prosedur pengkodean.
d. Pengujian Peramalan Mean  Absolute  Deviation (MAD)
merupakan  pengujian  peramalan dengan  melakukan  perhitungan  rata- rata  dari  kesalahan  mutlak  (absolut).
Mean Squared Error (MSE)
merupakan  hasil  rata-rata  dari kesalahan  kuadrat  antara  nilai  aktual
dan  nilai  peramalan  yang  digunakan untuk  memastikan  perkiraan  dari nilai kesalahan pada proses peramalan. Mean Absolut Percentage error (MAPE)  merupakan  hasil persentase  dari  kesalahan  rata-rata secara mutlak.
c. Algoritma Weighted Moving Average(WMA) Langkah – langkah  perhitungan  dari algoritma WMA di antaranya : 1. Ketersediaan  data  aktual  yang akan digunakan dalam perhitungan  peramalan  dalam periode tertentu.
2. Data aktual akan dihitung dengan menggunakan rumus :
3. Perhitungan  peramalan  akan menghasilkan  data  peramalan bulat  berikutnya  yang  kemudian dilakukan  tracking  signal  untuk memeriksa keandalan dari ramalan tersebut.
4. Rumus tracing  signal sebagai berikut:
dan
5. Hasil  dari  tracking  signal  akan menghasilkan  grafik  sebagai acuan, bahwa data-data
peramalan  dianggap valid  (dapat digunakan)  jika  berada  dalam batas  pengendalian  (maksimum ±4)
d. Algoritma Analytical Hierarchy
Process (AHP)
Langkah – langkah  perhitungan  dari algoritma AHP di antaranya :
1. Menentukan  data  dan  nilai  kriteria menggunakan skala perbadingan 1-9.
2. Melakukan perhitungan pada matriks perbandingan.
3. Melakukan normalisasi data.
4. Melakukan perhitungan data perprioritas kriteria.
5. Mengkalikan  setiap  kolom  dengan prioritas relative.
6. Melakukan perhitungan lambda maks .
7. Melakukan  perhitungan Consistency Index (CI).
8. Menghitung Consistency Ratio (CR), dengan:
Dimana
9. Memeriksa konsistensi hirearki.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  untuk  melakukan peramalan  pada  penelitian  ini  adalah  data aktual penjualan penjualan olahan daging dan seafood  dari  PT  Lopiana  Sejahtera  Abadi selama  lima  bulan  terakhir,  dari  Desember 2022  hingga  April  2023.  Adapun  data-data tercatat sebagai berikut :

## Tabel 1. Data Penjualan olahan daging dan seafood di PT Lopiana Sejahtera Abadi
(Desember 2022 – April 2023) Produk Des (kg) Jan (kg) Feb (kg) Mar (kg) Apr (kg) Sosis Ayam 381 260  152,5  218 336 Bacon Razer  271 221  185  327 295 Bakso Ayam  35,5  34,5 37 47,5 38 Ham Slice 28 22 18 29,5 17 Sosis Sapi 96 39,5 28 16 29
Data  penjualan  penjualan  olahan  daging dan seafood di  PT  Lopiana  Sejahtera  Abadi pada  rentang  waktu  Desember  sampai dengan  April  2023  akan  menjadi  varibel utama dalam proses peramalan menggunakan alogortima Weighted Moving Average(WMA)
untuk  menghasilkan  angka  prediksi  baru pada bulan berikutnya.
a. Weighted Moving Average(WMA) Berikut merupakan perhitungan peramalan  dengan  menggunakan  algoritma Weighted Moving Average (WMA)
berdasarkan data aktual penjualan dalam lima bulan terakhir pada tahun 2023 dalam satuan kilogram.
Tabel 2. Permintaan aktual penjualan olahan daging dan seafood di PT Lopiana Sejahtera
Abadi Produ k Va ria bel Permintaan aktual (kg)/indeks waktu Des (1) Ja n (2) Feb (3) Mar (4) Apr (5) Mei (6) Jun (7) Jul (8) Sosis Ayam A1  381 26 0 152, 5 218  336  ? ? ? Bacon Razer A2  271 22 1 185  327  295  ? ? ? Bakso Ayam A3 35,5 34, 5 37  47,5  38 ? ? ? Ham Slice A4  28  22  18  29,5  17 ? ? ? Sosis Sapi A5  96 39,
5 28  16  29 ? ? ?
Rumus sistematis perhitungan Weighted  Moving  Average(WMA) adalah sebagai berikut :
Berikut merupakan hasil perhitungan peramalan menggunakan algoritma Weighted Moving Average(WMA)
untuk memprediksikan  permintaan  lima  produk sampel  olahan  daging  dan seafood pada bulan Mei, Juni, dan Juli 2023.
Nilai pembototan periode :
Tabel 2.1. Nilai bobot periode peramalan
Tabel 2.2. Hasil Peramalan Weighted Moving Average (WMA) Var Hasil peramalan (kg)/bobot waktu Des (1) Jan (2) Feb (3) Mar (4) Apr (5) Mei  Jun  Jul A1  381  260 152, 5 218  336  260,7 257,7 7 261,9 A2  271  221  185  327  295 270,0 8 273,4 9 278,1 A3  35,5 34,5  37  47,5  38  39,7  40,1  40,4
A4  28  22  18  29,5  17  21,93 21,61  21,6 A5  96  39,5  28  16  29  31,2  27,7  27,4
Berdasar perhitungan peramalan menggunakan Weighted Moving
Average(WMA), diperoleh  angka  peramalan penjualan  pada  dua  bulan  berikutnya,  yaitu bulan Mei dan Juni 2023. Untuk mengetahui sejauh  mana  keandalan  hasil  peramalan, maka  dilakukan tracking  signal  Weighted Moving  Average. Untuk  menghitung  nilai tracking  signal, maka  dibutuhkan  data peramalan  dan  data  aktual  yang  sudah ada.
Oleh  karena  itu,  perhitungan  mengambil periode  dua  bulan  yaitu  pada  forecasting pada  bulan  Maret  dan  April,  berdasar  tiga bulan  sebelumnya,  yaitu  pada  bulan Desember, Januari, Februari 2023.
Tabel 2.3.1 Perhitungan tracking signal
Weighted Moving Average Var  Maret April Error, E=A-F, (4) = (3)- (2) RSFE (5) - kumulati f dari(4) Ak tua l Fore cast Ak tual Fore cast Mar Apr Mar Apr
A1 218  271,7  336 243,8  53,7  -92,2  53,7  -92,2
A2 327  253,6  295 314,4  -73,4  19,4  -19,7  -72,8 A3 47,5  43,1 38 50,2 -4,4  12,2  -24,1  -60,6 A4 29,5  25,2 17 29,3 -4,3  12,3  -28,4  -48,3 A5 16  51,8 29 28,7 35,8  -0,3  7,4  -48,6
Tabel 2.3.2 Perhitungan tracking signal
Weighted Moving Average Absolut Error Kumulatif Absolut Error MAD Tracking Signal Mar  Apr  Mar  Apr  Mar  Apr  Mar Apr 53,7  92,2  53,7  92,2  53,7  46,1 1 -2 19,7  72,8  73,4  165  73,4  82,5  -0,2684 -0,8824 24,1  60,6  97,5  225,6  97,5  112,8  -0,2472 -0,5372 28,4  48,3  125,9 273,9 125,9 136,95 -0,2256 -0,3527 7,4  48,6  133,3 322,5 133,3 161,25 0,0555 1 -0,3014
Gambar 1. Grafik perhitugan tracking signal Weighted Moving Average
Rumus sistematis perhitungan tracking signal Weighted  Moving  Average adalah sebagai berikut :
,
dan
Berdasar tabel 2.3.1 dan tabel 2.3.2 serta padda  gambar  1,  menunjukkan  bahwa  nilai- nilai  tracking  signal  untuk  model  peramalan dengan  menggunakan Weighted  Moving
Average selama dua bulan bergerak di antara nilai  -2  sampai  dengan  1.  Hal  tersebut
WMA(1) Nilai bobot WMA(2) Nilai bobot Desember 1 Januari 1 Januari 2 Feb 2 Feb 3 Maret 3 Maret 4 April 4 April 5 Mei 5
menunjukkan  bahwa  metode  peramalan dengan  alogritma Weighted  Moving  Average sesuai  (andal)  untuk  data-data  di  atas  dapat digunakan  karena  berada  dalam  batas pengendalian (maksimum ±4)
b. Analytical Hierarchy Process ( AHP )
Angka  hasil  perhitungan  forecasting kemudian digunakan menjadi data baru untuk proses pembobotan selanjutnya guna memunculkan pengambilan keputusan secara hirearki  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Berikut merupakan  proses  perhitungan  dengan algoritma AHP.
Tabel 3.1. Variabel alternatif dan kriteria
Tabel 3.2. Perhitungan matriks kriteria AHP Matriks Kriteria Nilai Eigen Jumla h Rata- rata Kri teri a K 1 K 2 K 3 K 4 K1  K2  K3  K4
K1 1  5 3 5 0,588 235 0,446 429 0,576 923 0,694 444 2,3060 31 0,576507 8 K2 0, 2 1 0 , 2 0 , 2 0,117 647 0,089 286 0,038 462 0,027 778 0,2731 72 0,068293
K3 0, 3 0 , 2 1 1 0,176 471 0,017 857 0,192 308 0,138 889 0,5255 24 0,131381 1
K4 0, 2 5 1 1 0,117 647 0,446 429 0,192 308 0,138 889 0,8952 72 0,223818 1
Tot al 1, 7 1 1 , 2 5 , 2 7 , 2 1
Selanjutnya,  perhitungan  Random Konsistensi    atau Consistency    Ratio (CR) untuk  mengetahui  kekonsistenan  keputusan
yang  diambil.  Rumus  sistematis  perhitungan CR adalah sebagai berikut :
,  dimana . Dari rumus, didapatkan hasil adalah 4,03961677619766 dan CI sebesar 0,013205592.  Maka  nilai Consistency    Ratio (CR)  adalah  0,01467288.  Sebab  nilai Consistency  Ratio (CR) di bawah 0,1, maka konsistensi keputusan adalah tepat.

## Tabel 3.3. Pemberian nilai bobot alternatif Bobot  K1  K2  K3  K4
5 A2  A2  A1  A2 4 A1  A4  A5  A4 3 A3  A1  A3  A5 2 A5  A5  A4  A1
1 A4  A3  A2  A3
c. Proses peringkingan WMA dan AHP Berdasar  pada  hasil  peramalan  dengan menggunakan  algoritma Weighted Moving Average (WMA)  dan  pembobotan  kriteria dengan  algoritma Analytical  Hierarchy Process ( AHP ),  maka  proses  peringkingan merupakan hasil kali dari rata-rata perhitungan  matriks  kriteria  AHP  dan pembobotan  nilai  alternatif  yang  kemudian diambil nilai rata-rata perkriteria alternatif.
Tabel 4. Pemberian nilai bobot alternatif
Kri teri a Prod uk Kriteria (rata-rata) Rata- rata Ring king K1  K2  K3 K4 0,5765 08 0,068 293 0,1313 81 0,2238 18
A1 Sosis Ayam 2,3060 31 0,204 879 0,6569 05 0,4476 36 0,9038 63 2 A2 Bacon Razer 2,8825 39 0,341 465 0,1313 81 1,1190 9 1,1186 19 1
A3 Bakso Ayam 1,7295 24 0,068 293 0,3941 43 0,2238 18 0,6039 44 3
A4 Ham Slice 0,5765 08 0,273 172 0,2627 62 0,8952 72 0,5019 29 5 A5 Sosis Sapi 1,1530 16 0,136 586 0,3941 43 0,6714 54 0,5888  4
Alternatif Kriteria Var Ket Var Ket A1 Sosis Ayam K1  Hasil peramalan A2 Bacon Razer K2  Pengolahan lama A3 Bakso Ayam K3 Waktu simpan jangka pendek A4 Ham Slice A5 Sosis Sapi K4 Modal pembuatan mahal
Pada  tabel  hasil  didapatkan  sebuah peringkingan dengan bobot rata-rata terbanyak  menempati  posisi  peringkingan paling  tinggi  dan  kriteria  alternatif  dengan rata-rata  bobot  paling  rendah  menempati urutan  ringking  paling  bawah.  Urutan peringkingan  adalah  sebagai  berikut;  produk Bacon  Razer  merupakan  produk  pertama yang  harus  dipenuhi  hasil  peramalan  data penjualan  di  bulan  ke  depannya,  kemudian sosis ayam, bakso ayam, sosis sapi, dan yang terakhir adalah Ham Slice.
d. Desain Alur Sistem Pendukung
Keputusan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) merupakan  implementasi  akhir  dari  optimasi forecasting  dengan  algoritma  WMA  dan AHP.  Pengambilan  keputusan  penyediaan olahan daging dan seafood dilakukan dengan memilih  yang  terbaik  dengan  beberapa kriteria  berdasar  pada  proses  perhitungan yang telah dijelaskan tersebut di atas. Sistem pendukung  keputusan  digunakan  dalam melakukan.  Berikut  merupakan  diagram  alir dari  proses  berjalannya  sistem  pendukung kepusan:
Gambar 2.2 Flowchart SPK-AHP
Alur sistem dimulai dengan melakukan input  data  aktual  penjualan  secara  manual. Kemudian  data  aktual  akan  dihitung  dengan pembobotan WMA sebagai proses peramalan ( forecasting ) dengan validasi hasil forecasting menggunakan perhitungan tracking  signal untuk  mengetahui  keandalan dari  hasil  peramalan  tersebut.  Apabila  hasil tracking singnal menunjukkan nilai keandalan  yang  sesuai,  maka  proses selanjutnya adalah inisiasi awal pada variabel dan  kriteria  guna  melakukan  pembobotan selanjutnya dengan AHP. Proses pembobotan dengan  AHP  akan  menghasilkan  rata-rata pada  setiap  kriteria.  Di  mana  rata-rata tersebut  akan  dikalikan  dengan  bobot  nilai alternatif  pada  proses  peringkingan  WMA- AHP  guna  memunculkan  hasil  sistem pendukung keputusan berupa peringkingan.

## 4. Simpulan
Berdasar  pada  hasil  dan  pembahasan penelitian, maka dapat disimpulkan, bahwa:
Mulai Input data akutal penjualan Pembobotan WMA Proses forecasting Tracking signal WMA Valid ? Hasil peramalan Selesai 1
1 Variabel alternatif dan kriteria Input data Pembobotan AHP Hasil AHP Nilai bobot alternatif Peringkingan WMA-AHP Peringkingan Selesai Cetak/ output
1. Penerapan Forecasting  system  (sistem prediksi), dengan algoritma Weighted Moving Average(WMA) pada gudang PT Lopiana Sejahtera Abadi dapat membantu mengontrol jumlah ketersedian  olahan  daging  dan seafood
dengan memprediksi angka penjualan di bulan berikutnya.
2. Perhitungan forecasting telah  diuji keandalannya  menggunakan tracking
signal dan  berada  di dalam  batas pengendalian (maksimum ±4) 3. Pembobotan dengan algoritma
Analytical  Hierarchy  Process ( AHP ) mampu  menghasilkan  peringkingan dalam pengambilan keputusan penyediaan segera produk olahan daging dan seafood ,  dengan  kriteria-kriteria tertentu .
4. Optimasi dua algoritma WMA dan AHP dalam  sistem  pengambilan  keputusan bekerja  dengan  baik  sehingga  mampu memberikan  pengambilan  keputusan penyediaan  olahan  daging  dan seafood secara  hirearki  dan  dapat  dilakukan dengan  memilih  yang  terbaik  dengan beberapa kriteria.

## 5. Refrensi
Hasanah,  H., Sudibyo,  N. A.,  &  Kurniawan,
E.  (2020).  Prediksi  Jurusan  pada Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Menggunakan Metode Klasifikasi
Naïve  Bayes. DoubleClick:  Journal  of
Computer and Information Technology ,
4 (1), 55.
https://doi.org/10.25273/doubleclick.v4
i1.6623 Hayat,  C.  (2021).  Pengambilan  Keputusan
Pemilihan  Model  Sepeda Motor  Honda Transmisi Otomatis untuk Stok
Penjualan  Dealer  dengan  Metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP).
SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi Informasi , 7 (1), 91 – 101. https://doi.org/10.33372/stn.v7i1.716
Indah,  D.  R.,  &  Rahmadani,  E.  (2019).
Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single
Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik Singkong  Srikandi  Di  Kota  Langsa.
Jurnal  Penelitian  Ekonomi  Akuntansi (Jensi) , 2 (1), 10 – 18.
https://ejurnalunsam.id/index.php/jensi/ article/view/930 Jundillah, M. L., Ramadiani, Hatta, H. R., & S,  N.  C.  B.  (2022).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Tanaman  Hias Terbaik  Untuk  di  Dalam  Ruangan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW). Buletin  Poltanesa , 23 (1), 248 – 253. https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i1.1
286
Krisnanda Tiony, R., Hendrakusma Wardani,
N.,  &  Afirianto,  T.  (2019).  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Produk  Promo  Dengan  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process- Simple  Additive  Weighting  (AHP- SAW)  (Studi  Kas us :  Geprek  Kak
Rose). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (9),  8413 – 8422.  http://j- ptiik.ub.ac.id Lestari,  G.,  &  Savitri  Puspaningrum,  A. (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemberian Tunjangan Karyawan Menggunakan Metode Analytical
Hierarchy  Process  (Ahp)  Studi  Kasus: Pt  Mutiara  Ferindo  Internusa. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI) , 2 (3), 38 – 48. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTS
I
Prasetio,  D.,  Arifin,  Z.,  &  Septiarini,  D.  A. (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Persediaan Barang
Menggunakan
Metode Multi Objektif Optimization By Ratio  Analysis. Jurnal  SAINTIKOM (Jurnal  Sains  Manajemen  Informatika Dan Komputer) , 19 (1), 62.
https://doi.org/10.53513/jis.v19i1.226 Rahayu,  I.  P.,  Fauzi,  A.,  &  Indra,  J.  (2022). Analisis  Sentimen  Terhadap  Program Kampus  Merdeka  Menggunakan  Naive Bayes  Dan  Support  Vector  Machine.
Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) Hal: 296− , 301 (2), 25 – 38.
Ryan,  Cooper,  &  Tauer.  (2022).  Sistem
Informasi Pengambilan Keputusan Pemilihan Salesman Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)  Di  PT.  Central Satrya  Perdana. Jurnal  IPSIKOM , 10 (2), 12 – 26.
Solikin,  I.,  &  Hardini,  S.  (2019).  Aplikasi Forecasting Stok Barang Menggunakan
Metode  Weighted  Moving  Average (WMA)  pada  Metrojaya  Komputer. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan  IT , 4 (2),  100 – 105. https://doi.org/10.30591/jpit.v4i2.1373 Supplier  Pengadaan  Perangkat  Kesehatan Pada  Instalasi  Farmasi  RSUD  Arifin Achmad  Pekanbaru  Dengan  Metode Multifactor  Evaluation  Process. SATIN -  Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 6 (1), 98 – 105. https://doi.org/10.33372/stn.v6i1.618 Giovani,  A.  (2020).  SATIN – Sains  dan Teknologi Informasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan
Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting ( SAW ). SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi , 06 (01), 1 – 9.
Oktaviani,  N.,  Merlina,  N.,  &  Nurmalasari, N.  (2018).  Pemilihan  Jasa  Pengiriman Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW). Jurnal Sistem  Dan  Teknologi  Informasi
(JUSTIN) , 6 (4), 219.
https://doi.org/10.26418/justin.v6i4.291 26