KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 4, Februari 2024, Hal 1953-1961 DOI 10.30865/klik.v4i4.1629 https://djournals.com/klik

## Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang
Kelik Sussolaikah 1,* , Puguh Jayadi 1 , Wahyuni 2 , David Andrianto Putra 2
1 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas PGRI Madiun, Madiun, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Darma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* kelik@unipma.ac.id, 2 puguh.jayadi@unipma.ac.id, 3 wahyuni@wicida.ac.id, 4 daviidap2@gmail.com Email Penulis Korespondensi: kelik@unipma.ac.id
Abstrak −Bisnis depot  air  minum  isi  ulang  adalah  bentuk inisiatif usaha  yang bergerak  dalam  yang berfokus pada penjualan air minum  isi  ulang.    Depot  ini  menghadapi  permintaan  berfluktuasi  dari  waktu  ke  waktu,  yang  menimbulkan  tantangan  untuk merencanakan persediaan dan produksi dengan efektif dan efektif. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Trend Moment guna  memprediksi  penjualan  harian  Depot  Air  Minum  Isi  Ulang,  yang  memungkinkan  pengenalan  pola  tren  dan  fluktuasi berdasarkan  data  historis  penjualan  yang  ada.  Melalui  analisis  data  penjualan  sebelumnya,  depot  bisa  menggambarkan  pola perkembangan  permintaan  dan  variasi  fluktuasi  yang  terjadi.  Data  digabungkan  ke  model  prediksi  guna  menghasilkan  perkiraan penjualan yang lebih tepat di masa depan. Studi ini menerapkan metode Model Waterfall dalam proses pembuatan sistem. Langkah- langkah  seperti  analisis,  perancangan/design,  aplikasi,  pengujian,  pengiriman,  dan  pemeliharaan  diaplikasikan  dalam pengembangan sistem web untuk prediksi penjualan harian. Penerapan metode trend moment menghasilkan prediksi penjualan yang cukup memuaskan. Meski angka Mean Absolute Percentage Error (MAPE) melampaui batas ideal yaitu kurang dari 50%, model ini tetap memberi  pandangan  dan  wawasan  penting  untuk  memahami  pola  dan  tren  penjualan.  Rendahnya  nilai  Mean  Squared  Error  (MSE) menunjukkan  presisi  yang  baik  dalam  memprediksi  penjualan.  Diharapkan  studi  ini  dapat  berfungsi  efektif  guna  meramalkan penjualan  harian  di  Depot  Air  Minum  Isi  Ulang.  Sistem  prediksi  berbasis  web  ini  dapat  mendukung  pemilik  bisnis  dalam menganalisis pola penjualan yang diharapkan dan meningkatkan efisiensi dalam operasional mereka.
Kata Kunci: Trend Moment; Website; Prediksi; Waterfall; Prediksi Penjualan
Abstract −The business of refill drinking water depot  is a business initiative that  focuses on selling refilled drinking  water.  These depots face fluctuating demand over time, which create challenges in planning inventory and production effectively and effectively. This  research  aimed  to  apply  the  Trend  Moment  method  to  predict  daily  sales  of  Refill  Drinking  Water  Depot,  which  allows  the recognition of trends and fluctuation patterns based on existing historical sales data. Through analysis of previous sales data, the depot can describe demand development patterns and fluctuations variations. This data is combined into a prediction model to produce more precise  future  sales  forecasts.  This  study  applies  the  Waterfall  Model  method  in  the  system  creation  process.  Analysis,  design, application, testing, delivery and maintenance are applied in developing a web system for daily sales predictions. The application of the trend moment method produces entirely satisfactory sales predictions. Even though the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) figure exceeds the ideal limit of less than 50%, this model still provides essential views and insights for understanding sales patterns and trends. The low Mean Squared Error (MSE) value accurately predicts sales. Hopefully, this study can effectively forecast  daily sales at the Refill Drinking Water Depot. This web-based prediction system can support business owners in analyzing expected sales patterns and increasing efficiency in their operations.
Keywords : Trend Moments; Website; Prediction; Waterfalls; Sales Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Artikel Depot Air Minum Isi  Ulang adalah bisnis yang menawarkan layanan pengisian ulang air minum bagi pelanggan di  daerah.  Permintaan  pelanggan  pada  bisnis  ini  cenderung  fluktuatif,  yang  mengakibatkan  ketidakpastian  dalam merencanakan persediaan serta produksi air minum secara efisien. Selain itu, kegagalan dalam memprediksi permintaan dengan akurat dapat menyebabkan kelebihan persediaan yang tidak perlu, mengakibatkan pemborosan sumber daya dan biaya.[1] Di sisi lain, kekurangan persediaan dapat berdampak negatif pada kepuasan pelanggan dan kehilangan peluang penjualan.
Tantangan  utama  bagi   Depot  Air  Minum  Isi  Ulang  adalah  ketidakpastian permintaan pelanggan yang berubah- ubah setiap harinya, sehingga menyulitkan pengelolaan persediaan, perencanaan produksi, dan manajemen operasional. Tanpa  perkiraan  penjualan  yang  akurat,  depot  menghadapi  resiko  kehilangan  peluang  penjualan,  meningkatkan  biaya persediaan,  dan  mengalami  gangguan  dalam  layanan  kepada  pelanggan.  Sehingga,  dibutuhkan  suatu  solusi  untuk membantu  memprediksi  penjualan  harian  dengan  akurasi  yang  memadai.[2]  Salah  satu  solusi  yang  potensial  adalah penerapan metode Trend Moment dalam meramalkan penjualan sehari - hari di Depot Air Minum Isi Ulang. Metode ini merupakan kerangka kerja analisis statistik yang memfasilitasi identifikasi pola tren dan variabilitas fluktuasi data historis. Melalui evaluasi dan analisis terhadap catatan penjualan setiap hari pada hari sebelumnya, depot bisa mengetahui alur kecenderungan  permintaan,  menelusuri  dinamika  naik  turunnya,  serta  mengerti  variasi  dalam  jumlah  penjualan  yang terjadi sehari-hari.
Dengan  proyeksi  penjualan  sehari-hari  menggunakan  Trend  Moment,  diharapkan  Depot  Air  Minum  Isi  Ulang dapat meningkatkan efisiensi operasional dan manajemen persediaan. Penggunaan prediksi yang akurat akan membantu menghindari  kelebihan  persediaan  yang  tidak  perlu  dan  mengurangi  biaya  operasional.  Selain  itu,  depot  akan  b i s a menyajikan  layanan  yang  jauh  lebih  baik  terhadap  pelanggan  dengan  menjaga  ketersediaan  produk  sesuai  dengan permintaan yang diharapkan.
Kelik Sussolaikah, Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hazanisya  dkk,  hasil  uji  terhadap  fitur  aplikasi  prediksi  penjualan  air  minum bekerja dengan valid dan mampu memberikan dukungan manajemen usaha dalam perencanaan dan pengembangan bisnis. [3].  Sedangkan  penelitian  sebelumnya  dilakukan  juga  oleh  Wardhani  dkk,  di  mana  hasil  pengujian  terhadapa  5  jenis berasa yang berbeda menggunakan trend moment menghasilkan nilai MAPE terendah dan merek beras ko memiliki nilai MAPE sebesar 22, 62%. [4]
Penelitian serupa juga dilakukan oleh Farida, terkait penggunaan metode trend moment untuk prediksi penjualan hijab dengan hasil yaitu dari prediksi pada bulan Juli 2023 untuk hasil perhitungan dengan trend moment penjualan hijab pasminah ceruty sebanyak 17 produk dan hijab segiempat paris sebanyak 21 produk, sehingga hasil prediksi tersebut bisa digunakan untuk menambahkan produk di bulan berikutnya.[5]
Penelitian terkait prediksi penjualan juga pernah dilakukan oleh Alawiyah dkk, prediksi penjualan buah alpokat secara mobile menunjukkan bahwa prediksi penjualan pada tahun 2021 selama 6 bulan ke depan dengan nilai Mean Squad Error (MSE) yaitu nilai tingkat kesalahan paling rendah sebesar 8,07% dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yaitu nilai akurasi sebesar 4,2%. [6]
Memperhatikan beberapa penelitian sebelumnya dan latar belakang masalah yang ada, tujuan penelitian ini adalah menerapkan  metode Trend  Moment guna  memprediksi  penjualan  harian  Depot  Air  Minum  Isi  Ulang,  yang memungkinkan pengenalan pola tren dan fluktuasi berdasarkan data historis penjualan yang ada. Melalui analisis data penjualan sebelumnya, depot bisa menggambarkan pola perkembangan permintaan dan variasi fluktuasi yang terjadi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini metode yang dilakukan adalah sebagai berikut seperti yang terlihat pada gambar 1:
Gambar 1. Alur metode penelitian
Terlihat pada gambar 1 bahwa tahapan peneltiian yang dilakukan ada beberapa langkah atau alur yang dilakukan, yaitu sebagai berikut:
a. Teknik pengumpulan data
Sebelum melakukan penelitian, perlu dilakukan pengumpulan data terlebih dahulu sehingga memudahkan proses yang akan dilakukan selanjutnya. Informasi berupa  data dalam bentuk  mentah  yang dimiliki  oleh  Depot  Air  Minum  Isi Ulang kemudian  akan dikumpulkan dan diolah dalam bentuk Database  .

## b. Pengamatan langsung
Penulis  mengadakan  pengamatan  langsung  ke  depot  air  minum,  supaya  diperoleh  data  yang  dibutuhkan  untuk menunjang penelitian. Data berupa penjualan harian yang tertera tanggal dan jumlah produk terjual akan dikumpulkan dan diamati bagaimana pola yang terjadi, trend penjualan pada depot tersebut menjadi bahan untuk melakukan prediksi berikutnya.
c. Pengambilan data
Data diambil secara langsung dengan cara bertemu dengan pemilik depot air minum untuk mendapatkan informasi yang menunjang dan melengkapi bahan penelitian. Informasi berupa data mentah dikumpulkan dan diolah dalam bentuk database.
d. Pengembangan sistem
Pengembangan  sistem  menggunakan  waterfall  yang  dilakukan  secara  berkelanjutan  yaitu,  analisis  kebutuhan perangkat lunak, desain, implementasi, pengujian dan pemeliharaan.
e. Implementasi sistem
Implementasi terhadap sistem yang sudah dikembangkan

## 2.1 Prediksi
Menurut  Adiguno  (2022),  Prediksi merupakan salah satu tindakan untuk meramal/memperkirakan dengan sistematis mengenai  hal  potensial  yang  terjadi  di  masa  mendatang  berdasar  data  masa  lalu  dan  saat  ini,  untuk  meminimalisir kesalahan (perbedaan antara realitas dengan hasil estimasi)[7] Menurut Mulyani (2019), Forecasting merupakan proses prediksi, estimasi, ataupun perkiraan tentang peristiwa atau kondisi yang belum terjadi.[8][9] Biasanya, prediksi dibuat berdasarkan informasi dari masa  sebelumnya yang dianalisis dengan teknik khusus.[10] Tujuan dari forecasting adalah untuk mengurangi dampak dari ketidakpastian, yaitu menciptakan prediksi yang dapat meminimalisir kesalahan dalam peramalan.  Kesalahan  ini  biasanya  diukur  dengan  metode  seperti  deviasi  absolut  rata-rata,  kesalahan  absolut,  dan sejenisnya.[1]  Peramalan adalah instrumen penting dalam merencanakan sesuatu dengan cara yang efisien dan efektif.
2.2 Penjualan
Kelik Sussolaikah, Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang
Menurut  Fitriyana  (2020),  Barang maupun jasa dijual dengan tujuan mendapatkan laba dari transaksi yang dilakukan. Penjualan merupakan proses bagaimana hak atas barang atau layanan dipindahkan dari satu pihak yang menjual ke pihak lain yang membeli. [11] Penjualan merupakan tahap akhir dari aktivitas pemasaran, di mana terjadi penentuan harga, pertukaran barang, dan pembayaran yang disepakati oleh kedua pihak yang terlibat, yakni si penjual dan si pembeli. [12] [13]

## 2.3 Trent Momend
Metode trend  moment memanfaatkan  perhitungan  statistik  dan  matematik  guna  mengidentifikasi  fungsi  yang  dihasilkan berdasarkan data historis dari perusahaan.[14][15]  Halaman ini membahas metode yang digunakan oleh penulis  untuk membuat  aplikasi  prediksi.  Metode  Trend  Moment  adalah  alat  untuk  menganalisis  pergerakan  data  sepanjang  waktu. Untuk menerapkannya memerlukan data historis dari satu variabel. Formula yang diterapkan seperti persamaan 1 berikut ini:[16][17]:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1)
Keterangan: Y = nilai trend (peramalan) A = bilangan constant B = slope atau koefisien kecondongan X = indeks waktu (x=0, 1, 2, 3….n) Uniknya metode Trend Moment yaitu tidak memandang apakah jumlah data historis X yang digunakan itu genap atau  ganjil.  Ini  berbeda  dengan  beberapa  metode  lain  yang  mungkin  memiliki  persyaratan  khusus  untuk  jumlah  data. Alasan utama di balik ini adalah bahwa dalam metode Trend Moment selalu memulai penghitungan dengan menetapkan nilai  0  untuk  urutan  pertama  dari  parameter  X.  Untuk  mendapatkan  nilai  a  dan  b  dalam  rumus  tersebut,  kita  perlu menggunakan beberapa teknik matematis. Metode substitusi dan metode eliminasi adalah dua pendekatan yang sering digunakan dalam situasi ini, seperti pada persamaan 2
∑ 𝑦 = 𝑎. 𝑛 + 𝑏. ∑ 𝑥 ∑ 𝑥𝑦 = 𝑎. ∑ 𝑥 + 𝑏  ∑ 𝑥2 (2)
Keterangan: ∑y   = Jumlah data dari data penjualan ∑x   = Jumlah dari periode waktu ∑xy = Jumlah dari data penjualan di kali dengan periode waktu N     = Jumlah data

## 2.4 Mean Square Error (MSE)
Mean Square Error (MSE) merupakan  metode yang digunakan guna mengukur seberapa akurat sebuah model dalam meramalkan data. Cara kerjanya adalah dengan mencari selisih antara nilai aktual dan prediksi, lalu dibagi dengan total waktu data peramalan. Persamaan 3 dirumuskan [18]:
MSE = ∑ (𝑌𝑖−𝑌𝑡)2 𝑛 (3)
Di mana Yi adalah hasil data untuk observasi ke-i (dengan i = 1,2, .....n), sedangkan Yt adalah nilai prediksi untuk observasi ke-i, n merupakan ukuran sampel

## 2.5 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Nabillah  (2020), menyebutkan MAPE merupakan alat yang digunakan untuk mengukur rata - rata sejauh mana prediksi kita berbeda dari apa yang sebenarnya terjadi (realisasi)  yang dilihat sebagai persentase dari nilai  realisasi. [19] Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) memiliki peran penting dalam mengevaluasi hasil dari sebuah peramalan. Dengan MAPE, kita bisa mengukur seberapa akurat peramalan kita terhadap nilai yang sebenarnya terjadi (realisasi) .[20] Untuk mengetahui seberapa besar Mean Absolute Percentage Error (MAPE), bisa menggunakan suatu rumus Persamaan 4:
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑|𝑥𝑡 − 𝑦𝑡|𝑥𝑡 𝑛𝑡 = 1 𝑛 𝑥 100% (4)
Berikut adalah langkah-langkah yang bisa ambil untuk menguji seberapa baik model prediksi yang digunakan:
a. Pertama, menetapkan set data yang akan dipakai dalam penelitian ini. Set data ini dipilih berdasarkan informasi yang telah diperoleh dari masalah yang sedang dihadapi.
b. Selanjutnya, melakukan serangkaian perhitungan menggunakan metode regresi linear dengan persamaan 5
Y = a + b X (5)
Dengan:
Y = Variabel Response atau Variabel Akibat (Dependent) X = Variabel Predictor atau Variabel Faktor Penyebab (Independent)
Kelik Sussolaikah, Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Penulis  mengembangkan  sistem  ini  dengan  mengacu  pada Model  Waterfall ,  t ahap    pertama  diawali  dengan  tahap a nalisis,  kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  desain  lalu  tahap  implementasi  dari  hasil  desain  yang  ada kemudian tahap pengujian dan tahap terakhir yaitu pemeliharaan.

## 3.2 Analisis Kebutuhan
Pada tahap ini, peneliti bekerja sama dengan pemangku kepentingan untuk memahami dan mendokumentasikan secara rinci  tentang persyaratan  yang  harus  dipenuhi  oleh  sistem yang  sedang  dalam  tahap  pengembangan yang  melibatkan identifikasi kebutuhan fungsional dan non-fungsional serta pengumpulan  informasi yang diperlukan.
a. Data yang dibutuhkan
Data penjualan harian menjadi inti proyek ini, mengungkapkan pola dan tren permintaan produk. Ini mencakup tanggal penjualan, jumlah produk terjual dan pendapatan. Bagi proyek prediksi dengan metode Trend Moment , data ini adalah landasan untuk strategi yang mendukung perencanaan persediaan dan operasional yang lebih efisien.
1. Tanggal  Setiap  entri  data  harus  mencakup  informasi  tentang  tanggal  penjualan.  Tanggal  ini  akan  membantu dalam mengidentifikasi pola penjualan harian seiring waktu dan akan menjadi variabel penting dalam analisis tren.
2. Jumlah  Produk  Terjual  Data  ini  mencerminkan  jumlah  unit  produk  air  minum  yang  terjual  pada  tanggal  yang bersangkutan. Informasi ini akan digunakan untuk mengukur volume penjualan harian dan mengidentifikasi fluktuasi dalam permintaan produk.
Data  penjualan  harian  memiliki  peran  dalam  penelitian  ini.  Dengan  informasi  tentang  tanggal  dan  jumlah produk terjual, data ini menjadi dasar analisis. Melalui analisis ini, kita bisa mengungkap tren dan. Data ini menjadi inti dari upaya kami untuk merancang prediksi yang akurat dan bermanfaat. Berikut gambar 2 merupakan contoh data yang sudah didapatkan:

## Gambar 2. Data Histori Whatsapp
Data  dalam  gambar  2  Excel  di  atas  mencerminkan  catatan  pembelian  historis  yang  diperoleh  melalui  histori pembelian melalui aplikasi WhatsApp. Dari data tersebut, peneliti akan melakukan pengelompokan berdasarkan tanggal pembelian.  Setiap  entri  mencakup  tanggal  pembelian  dan  jumlah  pembelian.  Meskipun  data  ini  bersifat  sederhana, pengelompokan berdasarkan tanggal memberikan dasar yang kuat untuk memahami perubahan dalam pola pembelian dan  dapat  menjadi dasar  untuk  analisis  lebih  lanjut  dan  prediksi  potensial.  Berikut  pada  gambar  4  merupakan pengelompokan  data  berdasarkan  tanggal pembelian.
Kelik Sussolaikah, Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang
Gambar 3. Pengelompokan Data Berdasarkan Tanggal
Berdasarkan  gambar 3 Excel  yang  disertakan  di  atas,  terlihat  bahwa  data  telah  dikelompokkan  berdasarkan tanggal  pembelian.  Setelah  tahap  pengelompokan  ini,  peneliti  melanjutkan  dengan  melakukan  perhitungan  metode Trend Moment , serta menghitung pengujian MSE dan MAPE di dalam lembar Excel. Semua ini telah dilakukan sebagai dasar  untuk  implementasi  metode Trend  Moment dan  pengujian MSE serta MAPE pada  platform  berbasis  web menggunakan bahasa pemrograman PHP . Melalui tahap ini, peneliti dapat menerapkan dan menguji efektivitas metode Trend  Moment dalam  memprediksi  data,  serta  mengevaluasi  performanya  melalui  pengujian MSE dan MAPE . Keseluruhan proses ini membuka jalan untuk mengadopsi metode Trend Moment ke dalam lingkungan seperti terlihat pada gambar 4 berikut ini:
Gambar 4. Data Perhitungan Berdasarkan Data Penjualan
Pada  lembar  Excel  gambar  4  yang  ditunjukkan  di  atas,  peneliti  telah  berhasil  melakukan  perhitungan menggunakan metode Trend Moment serta pengujian MSE dan MAPE . Hasil perhitungan direncanakan akan menjadi landasan  yang  digunakan  dalam  implementasi  metode  tersebut  pada  bahasa  pemrograman  berbasis  web.  Dengan melakukan  tahap  perhitungan  dan  pengujian  ini  terlebih  dahulu,  peneliti  telah  menyiapkan  dasar yang kokoh untuk memastikan  bahwa  implementasi  pada  lingkungan  bahasa  pemrograman  web  akan  dilakukan  dengan  ketepatan  dan akurasi yang diinginkan. Proses ini adalah langkah penting dalam menguji potensi aplikasi metode Trend Moment dalam memprediksi data, serta untuk mengukur performanya melalui evaluasi MSE dan MAPE di dalam konteks aplikasi web yang lebih interaktif dan dinamis.

## 3.3 Perancangan
Dalam   perancangan   proyek   prediksi   penjualan   harian   depot   air   minum,    aspek   kunci   yang   esensial   adalah perancangan basis data. Basis data ini menjadi landasan untuk menyimpan data produk, penjualan harian, dan analisis tren. Bagian ini membahas komponen struktur basis data, termasuk tabel, kolom, dan relasi antara mereka. Dengan basis data yang baik, proyek ini diharapkan menghasilkan sistem prediksi yang handal untuk mendukung keputusan bisnis di depot air minum.
Kelik Sussolaikah, Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang
a.   Skema Basis Data
1.  Tabel User
Kolom: ‘id_user’ (Kunci Utama), ‘nama_user’, ‘username’ dan ‘password’
2.  Tabel Penjualan
Kolom: ‘id_jual’ (Kunci Utama), ‘tgl_jual’ dan ‘jum_jual’. b.   Tabel User
1.  Tabel ini akan menyimpan informasi tentang pengguna atau user sistem.
2.  Kolom id_user akan menjadi kunci utama untuk mengidentifikasi setiap user.
3.  Kolom nama_user akan menyimpan nama lengkap pengguna.
4.  Kolom username akan menyimpan nama pengguna yang unik.
5.  Kolom password akan menyimpan sandi pengguna dalam bentuk yang dienkripsi.
c.   Tabel Penjualan
1.  Tabel ini akan mencatat data penjualan harian.
2.  Kolom id_jual akan menjadi kunci utama untuk mengidentifikasi setiap entri penjualan secara unik.
3.  Kolom tgl_jual akan menyimpan tanggal transaksi penjualan.
4.  Kolom jum_jual akan menyimpan jumlah produk yang terjual pada tanggal tersebut.

## 3.4 Implementasi
Tahap  implementasi adalah titik penting  dalam pengembangan  sistem prediksi  penjualan  harian di  Depot Air Minum Isi  Ulang.  Konsep  dan  desain  yang  telah  direncanakan  akan  diubah  menjadi  kode  nyata.  Tim  pengembang  akan membuat  sistem  berfungsi  yang  dapat  diuji.  Dalam  paragraf  ini,  terlihat  langkah-langkah  inti  seperti  pemrograman, pengembangan  basis  data,  dan antarmuka  pengguna.  Tahap ini  mengubah ide  menjadi  kenyataan, membangun dasar penting untuk langkah-langkah selanjutnya dalam pengembangan sistem. Dengan implementasi yang sukses, diharapkan sistem ini akan memberikan manfaat berharga bagi Depot Air Minum Isi Ulang dalam pengambilan keputusan bisnis a. Halaman beranda:
Setelah login berhasil, pengguna dapat mengakses halaman beranda yang menyajikan informasi umum mengenai depot  air  minum.  Di    samping  itu,  halaman  ini  menampilkan    statistik    penting,  seperti  total   penjualan  secara keseluruhan,  hasil prediksi penjualan untuk hari ini, serta grafik yang menggambarkan tren penjualan. Berikut adalah tampilan dari halaman beranda seperti terlihat pada gambar 5:

## Gambar 5. Halaman Beranda
Menu  "Data  Penjualan"  mengarahkan  pengguna  ke  tabel  data  penjualan  yang  mencakup  tanggal  dan  jumlah terjual. Di atas tabel, ada tombol "Input Penjualan Harian" untuk menambahkan data melalui formulir. Setiap baris tabel menampilkan informasi   tanggal  dan  jumlah   produk   dengan  opsi   "Ubah"   dan   "Hapus"   untuk   pengeditan   dan penghapusan.  Gambar 6 berikut ini memberikan fleksibilitas dalam mengelola data melalui antarmuka yang mudah.
Kelik Sussolaikah, Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang
b. Halaman Tambah Data Penjualan
Pengguna  dapat  mengaksesnya  melalui  menu  pada  tampilan  data  penjualan  sebelumnya.  Halaman  ini menyediakan formulir untuk memasukkan informasi data penjualan harian. Tanggal penjualan dipilih melalui kalender, dan pengguna menginput jumlah produk terjual dalam bentuk angka. Terdapat tombol "Riset" untuk mereset formulir. Setelah pengisian  selesai,  pengguna dapat  mengeklik  "Tambah"  untuk  menyimpan  data ke  basis  data.  Data  akan di- validasi  oleh  kode PHP di  server  sebelum  dimasukkan  ke  tabel  penjualan.  Konfirmasi  berhasil  akan  muncul,  dan pengguna diarahkan ke halaman "Data Penjualan" untuk melihat daftar data yang dimasukkan. Jika gagal, pesan error akan ditampilkan, dan pengguna tetap di halaman "Tambah Data Penjualan" seperti terlihat pada gambar 7 dibawah ini:
Gambar 7. Data Penjualan
c. Halaman Data Perhitungan
Halaman "Data Perhitungan" mengambil data dari tabel penjualan (tb_penjualan) di basis data dan melakukan perhitungan  yang  terkait  dengan  metode trend  moment .  Setiap  baris  dalam  tabel  menampilkan  hasil  perhitungan melibatkan tanggal penjualan, jumlah penjualan, nilai X (periode), nilai X^2 (XX), nilai X * Jumlah Penjualan (XY), total penjualan,  rata-rata penjualan,  total periode, rata-rata periode, total XX,  dan total XY. Halaman ini memberikan wawasan  tentang  perhitungan  yang  dilakukan  untuk  prediksi  penjualan  harian  menggunakan  metode trend  moment. Berikut pada gambar 8 merupakan tampilan dari halaman data perhitungan.
Gambar 8. Data perhitungan
d. Halaman Data Trend Moment
Halaman  "Data Trend  Moment "  adalah  bagian  integral  dari  proyek  prediksi  penjualan  harian  menggunakan metode trend  moment .  Melalui  interaksi  dengan  basis  data  dan  perhitungan  matematis,  setiap  baris  dalam  tabel menampilkan  detail yang penting  untuk memahami  proses perhitungan.  Data  penjualan,  periode,  nilai  XX (perkalian periode dengan dirinya sendiri), nilai XY (perkalian periode dengan data penjualan), total penjualan (TY), total periode (TX), total XX, total XY, serta parameter-parameter seperti nilai b (gradien) dan nilai a (intersep) digambarkan dengan jelas  dalam  tabel  ini.  Penyajian  visual  dan  numerik  ini  memungkinkan  pengguna  untuk  mengintepretasikan  proses
Kelik Sussolaikah, Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang
perhitungan  dan  melihat  bagaimana metode trend   moment memberikan   prediksi   penjualan   harian.   Dibawah ini tampilan  halaman  data trend moment terlihat pada gambar 9:
Gambar 9. Halaman Data Trend Moment
e. Halaman Prediksi Trend Moment
Halaman  "Prediksi Trend  Moment "  ini  mengambil  data  dari  tabel  penjualan  (tb_penjualan)  di  basis  data dan  mengaplikasikan  metode  perhitungan  serta  prediksi  berdasarkan  metode trend  moment .  Setiap  baris  dalam  tabel hasil  menampilkan  proses  perhitungan  yang  melibatkan  variabel  penjualan,  periode,  nilai  XX,  nilai  XY,  total penjualan (TY), total periode (TX), total XX, dan XY. Lebih dari itu, halaman ini menganalisis performa prediksi dengan menyertakan nilai MSE dan MAPE untuk ukuran evaluasi. Keseluruhan tampilan memberikan pandangan jelas tentang bagaimana metode trend moment digunakan dalam memprediksi penjualan harian, sambil memberi pemahaman seperti terlihat pada gambar 10 berikut ini:
Gambar 10. Halaman Prediksi Trend Moment

## 4. KESIMPULAN
Metode trend  moment berhasil  terbukti  sebagai  alat  yang  efektif  untuk  memprediksi  penjualan  sehari - hari  di  toko Depot  Air  Minum  Isi  Ulang.  Proses  analisis  menggunakan  metode  ini  menghasilkan  panduan  berharga  untuk meramalkan penjualan masa depan. Penggunaan metode Trend Moment dalam sistem web guna memprediksi penjualan sangat  relevan  dan  bermanfaat bagi pemilik usaha dan karyawan dalam menganalisis tren penjualan yang diantisipasi. Hal    ini  memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  memproyeksikan  perilaku  penjualan  yang  akan  datang.  Hasil  evaluasi
Kelik Sussolaikah, Prediksi Penjualan Harian dengan Menggunakan Metode Trend Moment pada Depot Air Minum Isi Ulang
menunjukkan  jika metode ini terbukti akurat, yang ditunjukkan  dengan rendahnya nilai MSE yaitu  6.43. MSE yang rendah  menandakan  kemampuan  model  dalam  meramalkan  penjualan  dengan akurasi yang memuaskan. Meskipun nilai MAPE mencapai  74.65%  dan  melampaui  skala  ideal  (<50%),  metode  ini  menyediakan wawasan berharga dan informasi penting untuk memahami tren dan pola penjualan. Sebagai bahan pertimbangan peningkatan penelitian selanjutnya maka bisa menambahkan   fitur   analisis   dampak   promosi   atau   efek   musim   terhadap   penjualan, bisa mengeksplorasi  penerapan  algoritma  prediksi  seperti  ARIMA  atau  model  regresi  juga  dapat  meningkatkan  akurasi prediksi. Selain itu memanfaatkan  teknologi  terkini  seperti  machine  learning  atau  analisis  big  data  m a m p u   untuk memajukan  analisis  data  dan akurasi prediksi

## REFERENCES
[1] I. Yulian, D. Sri Anggraeni, and Q. Aini, “Penerapan Metode Trend Moment Dalam Forecasting Penjualan Produk Cv. Rabbani Asyisa,” JURTEKSI ( J. Teknol. dan Sist. Inf. ) , vol. 6, no. 2, pp. 2407–1811, 2020.
[2] M. Guntur, J. Santony, and Y. Yuhandri, “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes dalam Investasi untuk  Meminimalisasi  Resiko,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  354–360,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i1.276.
[3] H. P. Hutrim and L. Bachtiar, “Aplikasi Pendukung Keputusan Prediksi Penjualan Air Minum Isi Ulang Menggunakan Metode Trend Moment,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 11, no. 3, pp. 583–592, 2022.
[4] N. Indah Kusuma Wardhani, I. Hartami S, and W. Dwi Puspitasari, “Sistem Forecasting Penjualan Beras Dengan Menerapkan Metode Trend Moment,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 901–907, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5780.
[5] M.  Farida,  M.  G.  Rohman,  T.  Informatika,  F.  Teknik,  and  U.  I. Lamongan,  “Memprediksi  Jumlah  Penjualan  Hijab  Dengan Menggunakan Metode Trend Moment ( Studi Kasus : Toko Neena Hijab ),” vol. 7, no. 3, pp. 11–20, 2023.
[6] S. Alawiyah, B. U. Latifah, and K. N. Nabila, “Prediksi Penjualan Bibit Alpokat Dengan Menggunakan Trend Moment Berbasis Mobile,” vol. 2, no. September 2019, pp. 163–170, 2023.
[7] S. Adiguno, Y. Syahra, and M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
[8] A. B. Evi Dewi Sri Mulyani, “Prediksi Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Menggunakan Metode Trend Moment,” J. Inovtek Polbeng , pp. 149–155, 2019.
[9] A. Meizar, W. Fahrozi, E. Indra, and M. Saputra, “Analisis Trend Moment Pada Datamining Forecasting Dalam Memprediksi Jumlah Persediaan Obat Herbal,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 5, no. 2, pp. 103–106, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2.2452.
[10]  R.  Prayoga,  A.  Anita,  J.  Silaban,  and  ...,  “Analisis  Metode  Trend  Moment  Dalam  Forecasting  Untuk  Memprediksi  Jumlah Penjualan  Pada  Restoran  Ayam  Geprek  Gokil,” …  (Teknik  Inf.  dan  … ,  vol.  6,  pp.  127–134,  2023,  doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.892.
[11]  A. S. Fitriyana, “Sistem Informasi Penjualan Oleh Sales Marketing Pada Pt Erlangga Mahameru,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , p. 106, 2020.
[12]  A. F. Andrian and M. Crisly, “Perancangan Sistem Aplikasi Web Pada Penjualan Nasi Uduk Dengan Metode Waterfall,” OKTAL J. Ilmu Komput. … , vol. 2, no. 9, pp. 2490–2499, 2023
[13]  F. M. Putri, “Tingkat Peramalan Penjualan Produk Bordir dan Sulaman Menggunakan Metode Trend Moment,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4, pp. 34–38, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i2.122.
[14]  A. Amrullah, E. Affandi, W. Riansyah, and S. Sobirin, “Peramalan Penjualan Bulanan menggunakan metode Trend Moment pada Toko Suamzu Boutique,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p. 46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[15]  K. Sussolaikah, “Market Basket Analysis for Determination of Consumer Behavior at XYZ Stores Using R Programming,” Adv. Sustain. Sci. Eng. Technol. , vol. 3, no. 2, p. 0210206, 2021, doi: 10.26877/asset.v3i2.8547.
[16]  M. Ilmi, A. Mahmudi, and Y. Agus Pranoto, “Prediksi Penjualan Bibit Ikan Air Tawar Pada Ibat Pandaan Menggunakan Metode Trend Moment,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 222–229, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2704.
[17]  R.  N.  Nasution,  “Sistem  Analisis  Prediksi  Penjualan  Vitamin  di  Apotek  Menggunakan  Metode  Trend  Moment,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1356, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4715.
[18]  R.  Firmansyah, S. Puspitorini,  P.  Pariyadi,  and T. Syah,  “Sales  and Stock  Purchase  Prediction  System  Using  Trend Moment Method and FIS Tsukamoto,” Arcitech J. Comput. Sci. Artif. Intell. , vol. 1, no. 1, p. 15, 2021, doi: 10.29240/arcitech.v1i1.3057.
[19]  I. R. Ida Nabillah, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut,” J. Inf. Syst. , p. 252, 2020.
[20]  P.  P.  Krisma,  Alviani  Azhari,  Muhammad  Widagdo,  “Perbandingan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Dan  Triple Exponential  Smoothing  Dalam  Parameter  Tingkat  Error  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  dan  Means  Absolute Deviation (MAD) Alviani Krisma Putut Pamilih Widagdo Kata kunci-forecasting, Double Ex,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 81–87, 2019.