SISTEM PREDIKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE (STUDI KASUS: APOTEK WILUJENG KECAMATAN PANCENG KAB.GRESIK)
Zudi Ita Bela 1) , Henny Dwi Bhakti 2)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru(GKB),Randuagung,Kebomas,Gresik e-mail: itabela8@gmail.com 1) , hennydwi@umg.ac.id 2)

## ABSTRAK
Apotek adalah tempat dilakukannya perkerjaan kefarmasian, misalnya meracik obat serta konseling pasien atau konsumen  kepada  seorang  apoteker  untuk  menentukan  jenis  obat  yang  akan  dibeli  dan  aman  untuk  dikonsumsi. Banyaknya  penjualan  obat  yang  terus  bertambah  dimasa  covid-19  ini,  menyebabkan  pasien  atau  konsumen  yang membeli kebutuhan obat sering mengalami kehabisan stok di apotek. Dengan adanya covid-19 atau permasalahan ini pemilik usaha apotek sering mengalami kerugian dan mengalami penurunan perkembangan usaha pemilik apotek. Apotek Wilujeng  merupakan  tempat  untuk  menjual  obat  yang  dibutuhkan  pasien  atau  konsumen  dan  kadang  membuat  atau meramu racikan obat sesuai resep dokter, yang berada di Kecamatan Panceng Kabupaten Gresik. Dalam hal ini Apotek Wilujeng  mengalami  permasalahan  dalam  proses  penyetokan  obat  sehingga  mengalami  kekurangan  stok  obat  dan menyebabkan kerugian dengan kehilangan pelanggan atau konsumen, sehingga keuntungan yang didapatkan berkurang. Oleh karena itu di butuhkan suatu metode yaitu metode Single Moving Average (SMA), Metode Single Moving Average adalah metode peramalan yang menggunakan sejumlah data actual permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk perintaan dimasa yang akan  datang dimana periode yang digunakan setelah membandingkan 3 yaitu periode 2, 3 dan 5 bulan. Maka dipilih metode Single Moving Average yang diharapkan dapat memprediksi penjualan obat untuk bulan yang akan datang.
Kata Kunci: Prediksi penjualan, Apotek, Single Moving Average.

## ABSTRACT
A pharmacy is a place where pharmaceutical work is carried out, for example concocting drugs and counseling patients or consumers to a pharmacist to determine the type of drug to be purchased and safe for consumption. The number of drug sales that continue to grow in this Covid-19 era, causes patients or consumers who buy drug needs to often run out of stock at pharmacies. With the Covid-19 or this problem, pharmacy business owners often experience losses and expe- rience a decline in the business development of pharmacy owners. Wilujeng Pharmacy is a place to sell drugs needed by patients or consumers and sometimes make or mix medicine according to a doctor's prescription, which is located in Panceng District, Gresik Regency. In this case, the Wilujeng Pharmacy experienced problems in the process of stocking drugs so that it experienced a shortage of drug stock and caused losses by losing customers or consumers, so that the profits obtained were reduced. Therefore we need a method, namely the Single Moving Average (SMA) 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 orders where the period used after comparing 3 is the period 2, 3 and 5 months. Then the Single Moving Average method was chosen which is expected to predict drug sales for the coming month.
Keywords: Sales prediction, Pharmacy, Single Moving Average.

## I. P ENDAHULUAN
Apotek adalah tempat dilakukannya perkerjaan kefarmasian, misalnya meracik obat  serta konseling pasien atau konsumen  kepada  seorang  apoteker  untuk  menentukan  jenis  obat  yang  akan  dibeli  dan  aman  untuk  dikonsumsi. Banyaknya penjualan obat yang terus bertambah dimasa covid-19 ini, menyebabkan pasien atau konsumen yang  membeli kebutuhan obat sering mengalami kehabisan stok di apotek. Dengan adanya covid-19 atau permasalahan ini pemilik usaha apotek sering mengalami kerugian dan mengalami penurunan perkembangan usaha pemilik apotek.
Apotek  Wilujeng  merupakan tempat  untuk menjual  obat  yang dibutuhkan  pasien  atau  konsumen dan kadang membuat  atau  meramu  racikan  obat  sesuai  resep  dokter,  yang  berada  di  Kecamatan  Panceng  Kabupaten  Gresik. Banyaknya pasien atau konsumen obat di Apotek Wilujeng. Dalam hal ini Apotek Wilujeng  mengalami permasalahan dalam proses penyetokan obat sehingga mengalami kekurangan stok obat dan menyebabkan kerugian dengan kehilangan pelanggan atau konsumen, sehingga keuntungan yang didapatkan berkurang.
Oleh karenaitu di butuhkan suatu metode yaitu metode Single Moving Average (SMA) , Metode Single Moving Average adalah  metode  peramalan  yang  menggunakan  sejumlah  data  actual  permintaan  yang  baru  untuk  membangkitkan  nilai ramalan untuk permintaan dimasa yang akan dating dimana periode yang digunakan setelah membandingkan 3 periode yaitu  periode  2,  3  dan  5  bulan.  Maka  dipilih  metode Single  Moving  Average yang  diharapkan  dapat  memprediksi
penjualan obat untuk bulan yang akan datang. Metode Single moving average salah satu metode peramalan deret waktu.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1. Prediksi atau Peramalan
Peramalan merupakan proses pengukuran (perkiraan) jumlah sesuatu di masa mendatang menurut data di masa lalu yang dianalisa dengan metode ilmiah terutama metode statistika.Pengertian peramalan adalah data dimasalalu yang digunakan untuk keperluan estimasi data yang akan datang. peramalan merupakan suatu dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramalan, sering berdasarkan data deret dan waktu historis.

## 2.2. Metode Single Moving Average
Peramalan dengan metode moving average (rata-rata bergerak) dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya.
a. Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data histori selama jangka waktu tertentu misalnya  dengan  3  bulan  moving  average,  dan  ramalan  bulan  5  baru  bisa  dibuat  setelah  bulan  4  selesai  atau berakhir.
b. Semakin  panjang  jangka  waktu single  moving  average ,  efek  pelicinan  semakin  terlihat  dalam  ramalan  atau menghasilkan single moving average yang semakin halus.
𝐹 𝑡+1 = 𝑥𝑡+𝑥𝑡−2+...𝑥𝑡−𝑛+1 𝑛 ................................................................... (2.1)
Keterangan :
𝐹 𝑡 + 1 = Prediksi untuk periode ke t+1 𝑋 𝑡 = Data aktual pada periode t
𝑛
= Jangka waktu moving average (periode yang digunakan 2, 3, dan 5 bulan) Contoh perhitungan umum :
Terdapat 7 data penjualan yaitu 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 dengan menggunakan periode 5 maka penggunaan rumus untuk penjualan ke 8 adalah sebagai berikut :
𝐹 𝑡+1 = 𝑥𝑡+𝑥𝑡−2+...𝑥𝑡−𝑛+1 𝑛 ................................................................... (2.1)
𝐹 8 = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7
7
𝐹 8 = 28 7 = 4
Maka prediksi data ke 8 adalah 4.

## 2.3. Mean Squared Error (MSE)
Proses perbandingan metode yang digunakan adalah metode Mean Squared Error (MSE) . Metode MSE adalah rata-rata kesalahan kuadrat diantara nilai aktual dan nilai peramalan. Metode MSE secara umum digunakan untuk mengecek esti- masi berapa nilai kesalahan pada peramalan dan digunakan untuk membandingkan atau mengevaluasi beberapa metode.
Rumus untuk menghitung metode MSE sebagai berikut :
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡)2 𝑛 𝑡=1 𝑛 =  .................................................. (2.2)
Keterangan:
𝐴 𝑡 = Permintaan aktual periode ke- 𝐹 𝑡 = Nilai peramalan periode ke- 𝑛 = Jumlah periode t
𝑡 = Periode
2.4. Mean Absolute Error (MAE)
Metode Mean Absolute Error (MAE) yaitu rata-rata nilai absolute error dari kesalahan meramal. Untuk menge- tahui metode prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi, maka dibutuhkan menghitung tingkat kesalahan dalam suatu prediksi, semakin kecil tingkat kesalahan yang dihasilkan, maka semakin baik prediksi tersebut. Standar umum penguku- ran kesalahan prediksi yang digunakan adalah MAE untuk akurasi, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk persentase akurasi.
MAE = 1 𝑛 ∑ = 1 |𝑋 𝑡 −   𝐹 𝑡 𝑛 𝑡 | ............................................ (2.3)
Keterangan : Ft = Nilai ramalan
Xt = Nilai actual n  = Jumlah data error 2.5. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah metode yang memberikan tingkat kesalahan yang kecil, tingkat kesalahan merupakan selisih antara nilai aktual dengan nilai peramalan. Kesalahan dalam peramalan dapat disebabkan karena nilai peramalan terlalu kecil atau terlalu besar dibandingkan nilai aktual. Perhitungan MAPE dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut.
MAPE = 1 𝑛 ∑ |Xt− Ft|
Xt X 100 𝑛 𝑡=1 .........................................  (2.3)
Keterangan : Ft = Nilai ramalan Xt = Nilai aktual n  = Jumlah data error

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## 3.1. Analisis Sistem
Proses pembelian dan penyetokan obat di Apotek Wilujeng Kecamatan Panceng Kabupaten Gresik masih dilakukan dengan pencatatan dalam buku besar yang dilakukan oleh pegawai penjaga apotek. Kemudian pegawai penjaga apotek akan mencatat lagi data dalam buku besar mana saja obat yang akan distok lagi untuk bulan depan dan obat yang tidak perlu, serta obat yang baru masuk.
Diperlukan penerapan sistem peramalan penjualan obat di Apotek Wilujeng Kecamatan Panceng Kabupaten Gresik akan membantu  pegawai apotek dalam memprediksi jumlah permintaan obat pada bulan selanjutnya, sehingga apotek tidak sampai mengalami kerugian karena kekurangan stok obat maupun kelebihan stok obat.

## 3.2. Hasil Analisis
Hasil analisis pembelian jumlah permintaan obat di Apotek Wilujeng Kecamatan Panceng Kabupaten Gresik  dalam menyelesaikan permasalahan proses penyetokan obat, maka dibutuhkan peran sebuah sistem peramalan penjualan obat yang dapat membantu dan memudahkan pegawai apotek dalam pengecekan data, sehingga pada proses penentuan jumlah permintaan obat. Sistem peramalan penjualan obat ini akan menyimpan data stok obat. Data tersebut meliputi nama obat, banyaknya jumlah obat, tanggal kadaluarsa obat, tanggal penyetokan obat setiap bulannya. Kemudian data – data tersebut akan dilakukan perhitungan dengan metode Single Moving Average . Sistem ini menghasilkan nilai akhir berupa prediksi jumlah  permintaan  obat  yang  harus  distok  pada  bulan  selanjutnya  di  apotek  dengan  menggunakan  perhitungan  yang akurat.
Sistem peramalan ini juga digunakan oleh pemilik dan pegawai apotek untuk menentukan prediksi penjualan obat yang diberikan oleh sistem.
Berdasarkan hal tersebut terdiri dari 2 entitas , yaitu:
1. Manajer : merupakan entitas yang bertanggung jawab penuh terhadap berjalannya usaha dan bertanggung jawab atas pengambilankeputusan peramalan yang dilakukan oleh sistem.
2. Karyawan : merupakan entitas yang bertugas untuk memasukkan data obat masuk serta mengatur persediaan stok obat.
Sistem yang akan dikembangkan untuk membantu Apotek Wilujeng Kecamatan Panceng Kabupaten Gresik untuk memprediksi penjualan obat menerapkan metode Single Moving Average. Metode Single Moving Average digukanakn  karena  cocok  untuk  menentukan  prediksi  periode  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  data histori  selama  jangka  waktu  tertentu.  Berikut  ini  merupakan  diagram  alur  sistem  digambarkan  secara  umum untuk memahami alur atau tahap proses yang ada dalam sistem peramalan ditunjukkan pada gambar 3.1 .
START END INPUT DATA PENJUALAN OBAT MENENTUKAN JUMLAH PRIODE PREDIKSI HASIL PREDIKSI MEMPREDIKSI MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE
Gambar 3.1 Diagram Alir Sistem Peramalan Penjualan Obat. Berdasarkan gambar 3.1 proses prediksi penjualan obat dimulai dengan memasukkan data penjualan obat pada bulan  sebelumnya.  Kemudian  menentukan  jumlah  periode  yang  akan  digunakan.  Lalu  dilanjutkan  proses  sistem melakukan  perhitungan  untuk  meprediksi  penjualan  obatdengan  menggunakan  metode Single  Moving  Average . Setelah  proses  perhitungan  prediksi  selesai  sistem  akan  menampilkan  hasil  prediksi  untuk  permintaan  obat  pada bulan selanjutnya.
START END PRIODE BULAN PREDIKSI HITUNG NILAI PREDIKSI HASIL PREDIKSI EVALUASI PREDIKSI(MAE, MSE, MAPE) NILAI AKURASI
Gambar 3.2 Diagram Alirmetode Single Moving Average Keterangan diagram alir metode Single Moving Average sebagai berikut :
1. Menentukan periode bulan yang akan digunakan untuk memprediksi jumlah penjualan obat  bulan selanjutnya, contoh 2, 3 atau 5 periode bulan sebelumnya.
2. Kemudian data prediksi penjualan obat untuk bulan depan akan dihitung dan dtampilkan hasilnya.
3. Setelah hasil prediksi penjualan muncul, sistem akan melakukan evaluasi prediksi dengan menggunakan metode MSE (Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error) , dan MAPE (Mean Absolute Precentage Error) .
4. Nilai  hasil  evalusai  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai  akurasi,  dimana  nilai  ini  akan  digunakan  untuk meanmpilkan hasil akhir prediksi dengan nilai akurasi tertinggi.
3.3 Diagram Konteks (Context Diagram)
Diagram  konteks (Context  Diagram) berfungsi  sebagai  gambaran  hubungan  antara  entitas  luar, masukan  dan keluaran system bertujuan untuk memecahkan masalah secara terstruktur.
Sistem Prediksi Penjualan Obat Pegawai Input_data_obat Penjualan_obat_perbulan Hasil Peramalan Pemilik Apotek Laporan_ Penjualan
Gambar 3.3 Diagram Konteks Sistem Prediksi Penjualan Obat Keterangan gambar 3.3 adalah sebagai berikut :
1. Pegawai yaitu menginputkan data obat dalam sistem, berupa stok obat baru mapun sisa penjualan obat.
2. Pemilik Apotek memperoleh data laporan penjualan obat dari sistem setiap bulannya.
3. Sistem Prediksi Penjualan Obat kepada Pegawai akan menampilkan data penjualan obat perbulannya juga hasil peramalan pada bulan yang akan datang.
3.4 Diagram Berjenjang
Diagram  berjenjang  merupakan  penggunaan  awal  dalam  menggambarkan Data  Flow  Diagram ke  level-level lebih bawah lagi.Diagram berjenjang pada perancangan sistem prediksi penjualan obat dengan metode Single Moving Average dapat dilihat pada gambar 3.4 .
0 Sistem Prediksi
Penjualan Obat
2.1 Nilai Periode Bulan Prediksi 2.2 Hasil Peramalan
2.3
Nilai MSE,
MAE dan MAPE 1.1 Data Obat 1.2
Perhitungan
Metode Single Moving
Average
Gambar 3.4 Diagram Berjenjang Sistem Prediksi Penjualan Obat Keterangan gambar 3.4 diagram berjenjang adalah sebagai berikut :
1. Top Level
: Sistem Prediksi Penjualan Obat
2. Level 0
:  Merupakan  hasil break  down dari  dari  keseluruhan  proses  top  level  Sistem  Prediksi
Penjualan Obat yang dibagi menjadi beberapa sub proses yaitu:
1) Data Obat
2) Perhitungan Metode Single Moving Average 3. Level 1 : Hasil break down dari dari proses level 0 Perhitungan Metode Single Moving Average yang dibagi menjadi beberapa sub proses yaitu.
1) Nilai Periode Bulan Prediksi
2) Hasil Peramalan
3) Nilai MSE, MAE dan MAPE
3.5
Diagram Alir Data (Data Flow Diagram) Level 0
Penggunaan DFD Level 0 digunakan untuk menggambarkan diagram logisaliran data dalam suatu sistem.
1.1 Data Obat 1.2
Perhitungan Metode Single Moving Average Stok_penjualan_obat User Perhitungan Penjualan_obat Penjualan_obat _perbulan Id_penjualan _obat Hasil_prediksi Hasil_ Perhitungan
Gambar 3.5 Diagram Alir Data Level 0
Gambar 3.5DFD level 0 menjelaskan beberapa proses yang terjadi dalam sistem prediksi penjualan obat yaitu data obat dan perhitungan Metode Single Moving Average .Setiap stake holder memiliki peran masing-masing pada sistem. Output dari sistem tersebutadalah hasil prediksi penjualan obat pada bulan berikutnyayang nanti akan dibuatkan laporan peramalan yang telah dilakukan olehsistem.

## 3.6 Diagram Alir Data (Data Flow Diagram) Level 1
Penggunaan DFD Level  1  digunakan  untuk  menggambarkan  proses  perhitungan  metode Single  Moving Average untuk sistem prediksi penjualan obat.
2.1
Nilai Periode
Bulan Prediksi 2.2
Hasil Peramalan
2.3
Nilai MSE,
MAE dan MAPE User Perhitungan Penjualan_obat User Penjualan_obat Penjualan_obat Hasil_prediksi Hasil_penjualan Penjualan_obat _perbulan Hasil_peramalan Laporan_prediksi
Gambar 3.6 Diagram Alir Data Level 1 Keterangan gambar 3.6 sebagai berikut :
a. Proses 2.1 adalah proses perhitungan prediksi penjualan obat untukbulan berikutnya. Data yang digunakan untuk melakukanprediksi  adalah  data  penjualan  obat  satu  bulan  sebelumya  yang  telahdimasukkan  kedalam  tabel penjualan.
b. Proses 2.2 adalah proses perhitungan nilai prediksi.
c. Proses 2.3 adalah proses perhitungan nilai MSE , MAE dan MAPE yangnantinya niai tersebut akan digunakan untuk mengukur kesalahan prediksi dari hasil prediksi tersebut.
3.7 ERD (Entity Relationship Diagram)
Entity Relationship Diagram merupakan suatu model jaringan yang menggunakan susunan data yang disimpan pada sistem secara abstrak. Entity Relationship Diagram memodelkan struktur data tabel dan hubungan antar tabel, untuk menggambarkannya  digunakan  beberapa  notasi  dan  simbol.  Berikut  adalah  gambar Entity  Relationship  Diagram dari sistem prediksi penjualan obat terdapat pada gambar 3.7 .
username periode nama_obat data_aktual perhitungan id_user PK username password id_periode PK bulan update mempunyai level create id_obat PK nama_obat update create delete id_data PK id_obat tahun create delete id_perhitungan PK id_obat update create delete update bulan id_perhitungan forecase memiliki menu_ke_perhitungan periode_ke_perhitungan

## Gambar 3.7Entity Relationship Diagram(ERD)

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

## 4.1 Halaman Login
Padahalaman login, admin  memasukan username dan password .padasistem.  Jika  username  dan password tidaks- esuaimaka user tidakberhasil login dan akan tetap berada dihalaman ini, jika berhasil login maka akan masuk ke halaman dashboard disajikan pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Halaman Login

## 4.2 Halaman Dashboard
Halaman Dashboard merupakan  halaman  yang  bisa  diakses  pengguna  saat  berhasil login ,  dan  halaman  ini digunakan untuk mengakses menu-menu yang tersedia . Disajikan pada Gambar 4.2 .
Gambar 4.2. Halaman Dashboard

## 4.3 Halaman Periode
Halaman Periode merupakan halaman yang berisi data bulan penjualan obat digunakan untuk perhitungan prediksi penjualan bulan  selanjutnya. Dalam  halaman  ini  terdapat menu  tambah data  periode,  edit  untuk  mengubah  dan  hapus bulan periode Disajikan pada Gambar 4.3 .

## Gambar 4.3. HalamanPeriode

## 4.4 Halaman Data Obat
Halaman Data Obat merupakan halaman yang berisi daftar data obat-obat yang dijual Apotek Wilujeng. Halaman ini berisikan nama-namaobat, fungsi tambahh data, edit data dan hapus data obat. Disajikan pada Gambar 4.4 .
Gambar 4.4. HalamanData Obat

## 4.5 Halaman Data Aktual
Halaman Data Aktual merupakan halaman yang berisi data jumlah penjualan obat, nama obat dan periode bulan yang digunakan untuk perhitungan prediksi.Halaman ini juga terdapat fungsi tambah data, edit dan hapus data. Disajikan pada Gambar 4.5 .

## Gambar 4.5 HalamanData Aktual

## 4.6 Halaman Hasil Prediksi
Halaman Hasil Prediksi merupakan halaman yang digunakan untuk menampilkan hasil prediksi atau peramalan. Halaman  ini  terdapat  kolom  untuk  memilih  nama  obat  dan  periode  prediksi  pramalan  yang  nanti  akan  di  prediksi penjualannya untuk bulan selanjutnya. Disajikan pada Gambar 4.6 .
Gambar 4.6. HalamanHasil Prediksi
Setelah memilih nama obat dan periode hasil peramalan akan ditampilkan pada gambar 4.7 untuk hasil prediksi 2, gambar 4.8 untuk hasil prediksi periode 3 bulan, dan gambar 4.9 untuk hasil prediksi periode 5 bulan.
Gambar 4.7. HalamanHasil Prediksi Periode 2 Bulan
Gambar 4.8. HalamanHasil Prediksi Periode 3 Bulan
Gambar 4.9. HalamanHasil Prediksi Periode 5 Bulan
Kemudian dalam halaman hasil prediksi juga ditambah fungsi untuk melihat hasil grafik yang ditampilkan pada Gambar 4.10 sebagai berikut :

## 4.7 Analisis Hasil Pengujian Sistem
Untuk  analisa  hasil  pengujian  sistem,  penulis  menggunakan  data  aktual  penjualan  obat  pada  Apotek  Wilujeng Kecamatan Panceng selama 11 bulan. Didalam pengujian sistem menggunakan 3 acuan periode peramalan yaitu dengan data acuan periode 2 bulan, periode 3 bulan, dan periode 5 bulan. Dari data acuan yang digunakan mulai dari bulan Januari 2021 – November 2021. Pada pengujian ini dilakukan 3 tahap pengujian dengan kiteria sebagai berikut:
1. Kiteria  pertama  peramalan  obat  Allopurinol  300mg  menggunakan  data  acuan  periode  2  bulan  mulai  dari  bulan Januari  2021  –  November  2021.  Untuk  menentukan  peramalan  bulan  Desember  2021  untuk  mengetahui  hasil peramalan yang terbaik maka di cari nilai error MAPE terkecil.
2. Kiteria keduaperamalan obat Allopurinol 300mg menggunakan data acuan periode 3 bulan mulai dari bulan Januari 2021 – November 2021. Untuk menentukan peramalan bulan Desember 2021 untuk mengetahui hasil peramalan yang terbaik maka di cari nilai error MAPE terkecil.
3. Kiteria ketigaperamalan obat Allopurinol 300mg menggunakan data acuan periode 5 bulan mulai dari bulan Januari 2021 – November 2021. Untuk menentukan peramalan bulan Desember 2021 untuk mengetahui hasil peramalan yang terbaik maka di cari nilai error MAPE terkecil Pengujian Prediksi Penjualan Obat Allopurinol 300mg Tabel 4.1 Hasil Prediksi penjualan Obat Allopurinol 300mg No Nama Produk Periode MAPE HasilPerama- lan 1 Allopurinol 300mg 2 Bulan 19% 23 2 3 Bulan 18% 21 3 5 Bulan 17% 20
Dari  tabel  diatas  didapatkan  hasil  prediksi  penjualan  obat  yang  mendekati  dan  memperoleh  nilai  kesalahan peramalan MAPE terkecil di Tabel 4.1 yang berwarna kuning. Dimana hasil perbandingan dari periode prediksi 2, 3 dan 5 bulan yang memiliki nilai error terkecil yaitu prediksi penjualan obat dengan periode 5 bulan. Dari tabel diatas dapat dilihat  nilai  hasil  pengujian  prediksi  penjualan  obat  dan  kesalahan  prediksi  penjualan  terpilih  dengan MAPE terkecil sebagai berikut:
Gambar 4.11. Prediksi Penjualan Periode 5 Bulan
Jadi  prediksi  penjualan  produk  obat  Allopurinol  300mg  menggunakan  acuan  periode  prediksi  5  bulan  untuk periode bulan desember 2021 adalah 20 obat, dengan nilai error terkecil dibanding periode yang lain yaitu MSE 15,90 dimana hasil perhitungan lebih akurat, MAE 3,37 yang hasil perhitungan optimal denga nilai terkecil dari pada peiode yang lain, dan MAPE 17%yang memiliki kategori hasil peramalan baik.
Dari keterangan diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa prediksi penjualan obat untuk bulan desember 2021dari jumlah  10  jenis  obat,periode  prediksi  terbaik  adalahdenganmenggunakan  periode  prediksi  5  bulan.  Karena  periode  5 bulanmemiliki nilai hasil rata-rata ke error paling kecil dari periode yang lain yaitu dengan nilai MSE periode 5 bulan sebesar 23,518 yang merupakan nilai kesalahan terkecil sehingga hasil perhitungan lebih akurat, dimana nilai MSE periode 3  dan  2  bulanmasih  lebih  tinggi  yaitu  bernilai  28,091  dan  32,230. MAE periode  5  bulan  bernilai  sebesar  4,1166  yang merupakan hasil perhitungan optimal dengan nilai terkecil dari periode yang lain bernilai 4,4083 untuk periode 3 bulan dan  4,7055  untuk  periode  2  bulan.Dan  nilai MAPE periode  5  bulan  sebesar  27%  dengan  kategori  keterangan  hasil peramalan layak dan lebih kecil dari periode 3 bulan yaitu sebesar 30% serta periode 2 bulan sebesar 31% dengan kategori keterangan hasil peramalan layak. Meskipun kategori hasil peramalan MAPE sama antara periode 2, 3, dan 5 bulan, tapi yang memiliki nilai terkecil adalah periode 5 bulan.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dengan judul system prediksi penjualan obat menggunakan metode Single Moving Average dengan  studi  kasus  Apotek  WilujengKecamatan  Panceng  Kabupaten  Gresik,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa sistem dapat membantu pihak apotek dalam memprediksi penjualan obat untuk bulan selanjutnyadengan menggunakan periode  prediksi  terbaik  yaitu  5  bulan  dengan  hasil  rata-rata  ke error paling  kecil,  semakin  kecil  nilai error maka perhitungan semakin akurat dan optimal yaitu MSE sebesar 23,518, MAE sebesar 4,1166,dan MAPE sebesar 27% dengan keterangan hasil peramalan layak, sehingga proses prediksi penjualan obat tersebut dapat dilakukan secara objektif.

## 5.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan kepada penelitian berikutnya apabila ingin mengembangkan sistem prediksi penjualan yang telah dibuat ini agar menjadi lebih baik adalah diharapkan menambahkan data harga obat pada sistem prediksi penjualan obat, kemudian mencari laba dan rugi dengan menggunakan tambahan metode. Kemudian penelitian tidak hanya mencari nilai error terkecil menggunakan metode MSE , MAE , dan MAPE , tapi juga mencari akurasi yang sebaik mungkin.

## DAFTAR PUSTAKA
Arnando. (2020, 5 12). Mengukur Kualitas CITRA dengan nilai MSE PSNR AD MAE RMSE PMSE SNR SF NCC dan SC . Diambil kembali dari SIKOUN: https://sikoun.blogspot.com Aulia Apriliani, H. Z. (2020). PERAMALAN TREN PENJUALAN MENU RESTORAN MENGGUNAKAN
METODE SINGLE MOVING AVERAGE. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , 1161- 1168.
Hindayati Mustafidah, H. N. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi di Universitas Muhammadiyah Purwokerto Menggunakan Metode Weighted Product (WP) . JUITA , 51-61. Irwan. (2019, 08 09). Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) . Diambil kembali dari Pusdatin Kemensos: https://pusdatin.kemensos.go.id/bantuan-pangan-non-tunai-bpnt
Jogiyanto. (t.thn.). Dipetik 11 12, 2021, dari pengertian aplikasi menurut para ahli: https://www.dosenpendidikan.co.id/pengertian-aplikasi-menurut-para-ahli/
Khoiri. (2020, 12 16). Cara Menghitung MAPE . Diambil kembali dari Khoiri.com: https://www/khoiri.com Maricar, M. A. (2019). Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ. JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA , 36-45.
Marthinus Ngantung, A. H. (2019). ANALISIS PERAMALAN PERMINTAAN OBAT ANTIBIOTIK PADA APOTIK EDELWEIS TATELU. Jurnal EMBA , 4859-4867. Muhammad Anwar Saputera, A. T. (2017). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA PROGRAM BANTUAN DAERAH MENGGUNAKAN WEIGHTED PRODUCT. Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , 76-80.
Nickels, W. G. (1998). Dipetik 11 12, 2021, dari penjualan pengertian para ahli bentuk jenis dan tujuannya: https://www.google.com/amp/s/amp.kompas.com/skola/read/2021/08/27/131616269/penjualan-pengertian- para-ahli-bentuk-jenis-dan-tujuannya
Nirzha Maulidya Ashar, I. C. (2018). Penerapan Metode Extreme Learning Machine (ELM) Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Pipa Yang Layak (Studi Kasus Pada PT. KHI Pipe Industries). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 4621-4628.
Nurwahyu Saputri H.S, R. A. (2020). Analisis Manajemen Logistik Obat Di Apotek Kimia Farma Makassar Tahun 2019. Jurnal Mitrasehat , 283-297.
OKTAVIA, P. (2018). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT PADA SMP NEGERI 1 PARUNG BERBASIS WEB. JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG , 80-86.
razak, m. a. (2017). peramalan jumlah produksi ikan dengan menggunakan backpropagation neural network (SK :
UPTD pelabuhan perikanan banjarmasin).
Roni, S. J. (2019). Metode Weighted Product dalam Pemilihan Penerima Beasiswa Bagi Peserta Didik. SINTA , 87-93. Samsuryadi, D. R. (2019). Kajian Nilai MSE Berdasarkan Hasil Ciri Ekstraksi Ciri Invarian Momen. Prosiding Annual Research Seminar Computer Science and ICT , 231-237.
Subagyo, J. (2016). Metode Penelitian Dalam Teori dan Praktek. OReily.
Sudjana. (2020, 08). https://www.sosial79.com . Dipetik 11 12, 2021, dari pengertian prediksi dan bentuknya: https://www.sosial79.com/2020/08/pengertian-prediksi-dan-bentuknya.html?m=1 Tim Pengendali Pelaksanaan Penyaluran Bantuan Sosial Secara Non. (2019, 09). PEDOMAN UMUM BANTUAN PANGAN NONTUNAI 2019. Diambil kembali dari Kementrian Sosial: https://kemensos.go.id