## Analisis Forecasting Penjualan Gula Merah di Jatilawang Menggunakan Metode Weighted Moving Average
Safhira Nanda Rahmadhani [1] , Logiandani [2] , Raihan Zidane Ramadhan [3] , Rona Nisa Sofia Amriza [4] , M.Yoka Fathoni [5] *
Fakultas Informatika, Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia [1], [2], [3], [4], [5]
Purwokerto, Central Java, Indonesia
20103073@ittelkom-pwt.ac.id [1] , 20103045@ittelkom-pwt.ac.id [2] , 20103069@ittelkom-pwt.ac.id [3] , rona@ittelkom-pwt.ac.id
[4] , myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id [5] *
Abstract — Brown  sugar  comes  from  sap  water  which  is tapped  directly  from  the  coconut  tree  and  then  the  cooking process  is  carried  out.  Seasonal  changes  have  an  impact  in  the form  of  sap  water  produced  by  coconut  trees  which  is  unstable, therefore the quantity of production and sales  of brown sugar is also  affected.  Due  to  these  problems,  this  study  discusses forecasting  analysis  of  brown  sugar  sales  in  Jatilawang  District using  the  Weighted  Moving  Average  Method  with  measurement accuracy using Mean Absolute Error (MAE). This study aims to predict  the  sale  of  brown  sugar  as  a  benchmark  for  farmers  in producing  brown  sugar  in  changing  seasons.  The  data  source comes  from  three  brown  sugar  farmers  in  Jatilawang  District, namely  Farmers  A,  Farmers  B,  Farmers  C.  The  results  of  this study show that sales of brown sugar in June will increase. WMA forecasting  results  in  June  2022  obtained  the  highest  sales forecasting for Brown Sugar Farmers B with a forecasting value of  264.80,  then  the  forecasting  value  in  second  place  was  for Brown  Sugar  Farmers  C  which  was  in  the  middle  with  a forecasting value of 263.61, while the lowest sales were for Brown Sugar Farmers A with a forecasting value of 253.52
Keywords— Forecasting,  Brown  Sugar,  Jatilawang,  WMA, MAE
Abstrak—  Gula  Merah  berasal  dari  air  nira  yang  disadap langsung  dari  pohon  kelapa  dan  kemudian  dilakukan  proses memasak.  Perubahan  musim  memberikan  dampak  berupa  air nira  yang  dihasilkan  oleh  pohon  kelapa  tidak  stabil  oleh  karena itu  kuantitas  produksi  serta  penjualan  gula  merah  juga terdampak.  Adanya  permasalahan  tersebut  maka  penelitian  ini membahas  tentang  analisis  forecasting  penjualan  gula  merah  di Kecamatan  Jatilawang  menggunakan  Metode Weighted  Moving Average (WMA)  dengan  pengukuran  akurasi  menggunakan Mean  Absolute  Error (MAE).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk meramalkan  penjualan  gula  merah  sebagai  tolok  ukur  petani dalam  memproduksi  gula  merah  di  musim  yang  terus  berubah. Sumber  data  berasal  dari  tiga  petani  gula  merah  di  Kecamatan Jatilawang,  yaitu  Petani  A,  Petani  B,  Petani  C.  Hasil  penelitian ini  menunjukan  penjualan  Gula  Merah  pada  bulan  Juni  akan mengalami  peningkatan.  Hasil  forecasting  WMA  pada  bulan Juni 2022 mendapatkan forecasting penjualan paling tinggi pada Petani Gula Merah B dengan nilai peramalan 264.80, selanjutnya nilai  peramalan  pada  peringkat  kedua  ada  pada  Petani  Gula
Merah  C  berada  pada  tengah  –  tengah  dengan  nilai  peramalan 263.61, sedangkan  penjualan terendah pada Petani Gula Merah A dengan nilai peramalan 253.52
Kata  Kunci— Peramalan,  Gula  Merah,  Jatilawang,  WMA, MAE

## I. PENDAHULUAN
Penjualan  suatu  produk  berdampak  pada  proses  bisnis perusahaan.  Permasalahan  ekonomi  sekarang  menyebabkan setiap  perusahaan  untuk  dapat  melakukan  pengelolaan penjualan  serta  produksi  suatu  produk  dengan  tepat,  terutama perusahaan yang  bergerak  di  sektor  produksi  agar meminimalisir  kerugian  di  masa  depan  dalam  pengelolaan produknya.  Perusahaan  memerlukan  sebuah  perencanaan untuk menyusun produksi penjualan kedepannya[1].
Peramalan  adalah  solusi  yang  tepat  untuk  mengetahui produksi penjualan kedepannya[2]. Peramalan dilakukan pada perusahaan  untuk  mengatur  strategi  dalam  mencapai  tujuan perusahaan  serta  memperkirakan  produksi  penjualan  pada beberapa  waktu.  Metode  peramalan  salah  satunya  yaitu metode forecasting .  Metode forecasting merupakan  suatu teknik  dalam  mengidentifikasi  suatu  model.  Model  ini digunakan  sebagai  peramalan  suatu  keadaan  dalam  jangka panjang  maupun  jangka  pendek.  Bersumber  pada  hasil forecasting tersebut,  suatu  perusahaan  dapat  melakukan perencanaan  serta memutuskan hal-hal yang diperlukan untuk dilaksanakan pada beberapa waktu kedepan[2].
Penelitian terdahulu mengenai analisis forecasting produksi dan kebutuhan konsumsi beras di Provinsi Sumatera Utara  menunjukan  bahwa  hasil forecasting digunakan  untuk memprediksi rencana penyusunan dalam produksi beras untuk kedepannya[3].  Peramalan  juga  membantu  perusahaan  dalam mempertimbangkan  proses  produksi  beberapa  waktu  kedepan dengan  mengetahui  pola  data  historis.  Seperti  pada  penelitian mengenai  analisis  peramalan  permintaan  mobil  Mitsubishi Xpander menghasilkan analisis pengolahan data menggunakan metode exponential  smoothing yaitu  PT.Mitsubishi  Motors Indonesia harus menyediakan 5.320 mobil Mitsubishi Xpander
setiap  bulannya  agar  permintaan  konsumen  terpenuhi[4]. Penelitian  lainnya  mengenai forecasting produksi  karet menggunakan  metode Weighted  Moving Average membahas tentang  rancangan  aplikasi forecasting yang  menerapkan metode Weighted  Moving  Average (WMA) dengan  studi  kasus produksi  karet  menghasilkan  rancangan  aplikasi  untuk melakukan peramalan produksi karet[5]. Berdasarkan penelitian  terdahulu  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Weighted  Moving  Average (WMA)    dapat  digunakan  untuk melakukan prediksi di berbagai objek.
Proses  peramalan  dapat  dibantu  dengan  melakukan pemodelan  dan  perancangan  sistem  informasi.  Seperti  pada penelitian  aplikasi forecasting stok  barang  menggunakan metode Weighted Moving Average pada Metro Jaya Komputer yang menghasilkan sistem informasi forecasting menggunakan  metode Weighted  Moving  Average (WMA) untuk mendukung  proses  peramalan  persediaan  barang  yang dibutuhkan pada periode selanjutnya[6].
Penelitian sebelumnya membahas peramalan dari berbagai objek  seperti  beras,  karet,  dan  mobil.  Proses  peramalan digunakan  dengan  melihat  permasalahan  sekitar.  Desa Jatilawang merupakan salah satu desa penghasil gula merah di Kabupaten Banyumas. Gula merah nira kelapa terbuat dari air nira  kelapa  yang  disadap  langsung  dari  pohon  kelapa[8]. Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  para  petani  gula  merah di Kecamatan Jatilawang, para petani mengambil air nira pada saat sore hari. Setiap 10 batang pohon kelapa menghasilkan air nira  kurang  lebih  5  liter.  Air  nira  kemudian  disaring  dan dimasak  sampai  mendidih  dengan  waktu  kurang  lebih  6  jam. Air  nira  itu  selanjutnya  menghasilkan  gula  merah  cetak sebanyak  3kg.  Rata  -  rata  petani  gula  wilayah  Kecamatan Jatilawang  menyadap  40  batang  pohon  kelapa  dan menghasilkan  produksi  harian  gula  merah  sebanyak  10kg. Kisaran  harga  jual  gula  merah  saat  ini  yaitu  Rp14.500/kg untuk  pengepul  kecil.  Kisaran  harga  gula  merah  tersebut bergantung  pada  produksi  gula  merah  yang  tidak  menentu dikarenakan perubahan musim.
Persediaan gula merah dibutuhkan dikarenakan gula merah adalah  satu  diantara  banyak  jenis  keperluan  bahan  pokok manusia  yang  terus  meningkat  setiap  tahunnya.  Pemanfaatan gula merah banyak digunakan dalam mengolah berbagai jenis makanan  dari  tradisional  hingga  modern.  Seperti  roti  lapis, kue  cucur,  es  dawet,  pudding,  minuman  boba  dan  lain-lain. Gula  merah  juga  dapat  digunakan  sebagai  sumber  kalori, selain  banyak  diminati  sebagai  pemanis[7].  Oleh  karena  itu gula  merah  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  sebagai bahan tambahan pangan.
Perubahan musim memberikan dampak pada ketidakstabilan  terhadap  proses  produksi  bahan  baku  utama dalam  pembuatan  gula  merah  yaitu  air  nira[8].  Pada wawancara menghasilkan bahwa musim kemarau memberikan dampak air nira yang dihasilkan berkurang 50% dari biasanya, hal  ini  dikarenakan  daya  serap  intisari  pohon  kelapa  yang kurang  mendapatkan  serapan  air,  oleh  karena  itu  penjualan
pada  musim  kemarau  mengalami  penurunan.  Musim penghujan  memberikan  dampak  air  nira  yang  dihasilkan bertambah  10%  dari  biasanya.  Hanya  saja,  ketika  air  hujan bercampur  dengan  air  nira  dapat  menjadi  kendala,  bahkan menyebabkan  kegagalan  pada  proses  memasak  air  nira menjadi  gula  merah  atau  gula  merah  gagal  cetak.  Dengan masalah  tersebut  perlu  adanya  peramalan  penjualan  yang nantinya  dapat  dijadikan  acuan  untuk  mengatur  jadwal produksi.  Produsen  gula  merah  yang  terdampak  ada  pada Kecamatan  Jatilawang,  Banyumas,  Jawa  tengah.  Petani  gula merah  di  Kecamatan  Jatilawang  saat  ini  hanya  tersisa  lima petani saja dikarenakan kondisi lahan pohon kelapa yang terus berkurang serta penerus petani gula merah yang tidak ada.
Untuk  membantu  proses  produksi  dalam  penjualan  gula merah maka diperlukan sebuah manajemen. Manajemen yang digunakan  yaitu  manajemen  rantai  pasok.  Manajemen  rantai pasok  adalah  suatu  sistem  perusahaan  yang  di  dalamnya terdapat  peran  dalam  melakukan  berbagai  kegiatan,  yang meliputi  informasi,  dana,  dan  sumber  daya  lain  yang  saling bergantung  dalam  pergerakan  suatu  produk  atau  jasa  dari penyedia ke konsumen atau klien[5].
Oleh karena itu dengan adanya permasalahan ketidakstabilan proses produksi gula merah yang memberikan dampak kepada penjualan, mendorong kami untuk melakukan penelitian  mengenai  analisis forecasting produksi  gula  merah dengan  metode  yang  digunakan  yaitu Weighted  Moving Average (WMA).  Penggunaan  metode  tersebut  bertujuan untuk  memprediksi  penjualan  pada  periode  selanjutnya, sehingga  pada  proses  bisnis  dapat  sesuai  dengan  permintaan produksi  untuk  mencegah  adanya  kerugian  pada  penjualan tersebut  [10]  [11].  Metode  ini  juga  memberikan  bobot  yang berbeda  untuk  setiap  data  historis  yang  ada,  diasumsikan bahwa  bobot  yang  dimiliki  oleh  data  historis  terbaru  lebih besar  dibandingkan  dengan  data  lama,  oleh  karena  itu  data terbaru  adalah  data  yang  paling  relevan  digunakan  dalam forecasting [12] [13] . Metode  ini  sama  dengan  rata-rata bergerak,  namun  nilai  paling  baru  dalam  deret  berkala dialokasikan beban lebih besar dalam perhitungan forecasting [14]. Hubungan antara forecastin g dengan manajemen  rantai  pasok  yaitu forecasting bertindak  sebagai dasar  dalam  memutuskan  perencanaan  yang  ada  dalam  rantai pasok. Forecasting dalam rantai pasok juga digunakan sebagai proses push dan pull , seperti penjadwalan produksi, penjualan, investasi peralatan, perencanaan tenaga kerja. Oleh karena itu penelitian  kali  ini  akan  berfokus  pada  analisis forecasting penjualan gula merah pada Kecamatan Jatilawang, Banyumas, Jawa Tengah  yang bertujuan  untuk  memperkirakan penjualan gula merah serta mengatur strategi perusahaan.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini di dapat dari hasil wawancara dengan petani gula merah yang ada di  Kecamatan Jatilawang.  Wawancara  dengan  tiga  petani  gula  merah
menghasilkan  data  penjualan  dalam  delapan  bulan  untuk periode  2022.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data penjualan Gula Merah sebagai data uji untuk metode Weighted Moving  Average (WMA) .  Berikut  data  penjualan  barang  Gula Merah pada tabel I.

## TABEL I. DATA PENJUALAN GULA MERAH
Bulan Gula Merah A (GMA/kg) Gula Merah B (GMB/kg) Gula Merah C (GMC/kg) Oktober 200 290 315 November 150 260 300 Desember 210 278 315 Januari 232 240 236 Februari 290 300 295 Maret 261 270 267 April 288 297 294 Mei 216 223 221

## B. Weighted Moving Average (WMA)
Data  penjualan  yang  telah  diperoleh  kemudian  diberikan bobot  untuk  memenuhi  perhitungan  menggunakan  metode Weighted  Moving  Average (WMA). Weighted  Moving Average (WMA)  mencakup  pemilihan  bobot  yang  mungkin berbeda  untuk  setiap  nilai  data,  kemudian  menghitung  rata- rata  berbobot  dari  t.  Dalam  sebagian  besar  penerapannya menggunakan  nilai  yang  ditetapkan  untuk  meramal  masa depan. Sehingga, perhitungan yang terkini mendapatkan bobot yang  paling  besar,  dan  bobotnya  semakin  berkurang  untuk nilai  data  yang  semakin  lama.  Pada Simple  Moving  Average maupun Weighted  Moving  Average ,  jumlah  dari  semua bobotnya  sama  dengan  1[14]  [15].  Formula  yang  digunakan dalam  sistem  peramalan  dengan  metode Weighted  Moving Average (WMA) adalah sebagai berikut:
∑ ∑ (1)
Keterangan: Dt : Data aktual pada periode t Bobot   : Bobot yang diberikan untuk setiap bulan

## C. Akurasi Peramalan
Menghitung  kesalahan forecasting sering  pula  disebut dengan menghitung ketepatan pengukuran ( accuracy measures )[16]. Beberapa cara pengukuran akurasi peramalan :
1. Mean  Absolute  Error (MAE)  /  Rata  –  Rata  Kesalahan Absolut.
Mean Absolute Error (MAE)  adalah salah  satu  metode yang    digunakan    untuk    mengukur  tingkat  keakuratan  model peramalan[17][11]. Formula MAE :
∑ (2)
Keterangan :
𝑋 t : Data aktual pada periode t S t
: Hasil data peramalan pada periode t n : Jumlah data
Berdasarkan persamaan (2) di atas, MAE menghitung rata –  rata  error  dengan  memberikan  bobot  yang  sama  untuk seluruh  data  (t  =  1…n)  secara  intuitif.  Untuk  evaluasi  model peramalan,  MAE  lebih  intuitif  dalam  memberikan  rata  –  rata error dari keseluruhan data[17].

## D. Kerangka Pemikiran

## Gambar 1 Alur Penelitian
Gambar  1  menggambarkan  alur  penelitian  analisis forecasting  penjualan  gula  merah  dimulai  dengan  melakukan identifikasi masalah, selanjutnya melakukan observasi dengan petani  di  Kecamatan  Jatilawang,  data  yang  diperoleh kemudian  diolah  menggunakan  metode Weighted  Moving Average (WMA) , lalu akan mendapatkan hasil serta kesimpulan dari penelitian.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perhitungan Forecasting
Untuk  melakukan  perhitungan forecasting pada  bulan April,  Mei  dan  Juni  dilakukan  berdasarkan  3  bobot  yang diambil  dari  data  penjualan  Gula  Merah  sebelumnya  dengan menggunakan persamaan (1).
∑ ( )
∑ ∑ ∑ ( ) ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ TABEL I. DATA FORECASTING GULA MERAH A
Bulan Penjualan Peramalan Oktober 200 - November 150 - Desember 210 -
Januari 232 - Februari 290 - Maret 261 - April 288 241,61 Mei 216 259,95 Juni - 253,52
Tabel  II  Memperlihatkan  data  hasil  perhitungan forecasting pada  Gula  Merah  A  di  bulan  April,  Mei  dan  juni yang 6 bulan telah berlangsung.
TABEL II. DATA FORECASTING GULA MERAH B Bulan Penjualan Peramalan Oktober 290 - November 260 - Desember 278 - Januari 240 - Februari 300 - Maret 270 - April 297 272,57 Mei 223 279,42 Juni - 264,80
Tabel  III  Memperlihatkan  data  hasil  perhitungan forecasting pada  Gula  Merah  B  di  bulan  April,  Mei  dan  juni yang dilakukan dalam kurun waktu 6 bulan.

## TABEL III. DATA FORECASTING GULA MERAH C
Bulan Penjualan Peramalan Oktober 230 - November 225 - Desember 250 - Januari 236 - Februari 295 - Maret 267 - April 294 280,04 Mei 221 295,85 Juni - 263,61
Tabel  IV  Memperlihatkan  data  hasil  perhitungan forecasting pada  Gula  Merah  C  di  bulan  April,  Mei  dan  juni yang dilakukan dalam kurun waktu 6 bulan.

## B. Perhitungan Akurasi Kesalahan
Melakukan  perhitungan  akurasi  kesalahan  MAE,  dengan menggunakan  nilai  peramalan  pada  data  dari  Tabel  II,  Tabel III, dan Tabel IV dihitung dengan memerlukan persamaan (2).
Hasil  dari  perhitungan  akurasi  kesalahan  terdapat  pada  Tabel V  untuk  Gula  Merah  A,  Tabel  VI  untuk  Gula  Merah  B  dan Tabel VII untuk Gula Merah C.

## TABEL V. PERHITUNGAN AKURASI KESALAHAN GULA MERAH A
Bulan Penjualan   Peramalan Error      Absolute Error Oktober 200 - November 150 - Desember 210 - Januari 232 - Februari 290 - Maret 261 - April 288 241,61 46,38 46,38 Mei 216 259,95 - 43,95 43,95 Juni - 253,52 TOTAL 90,33 MAE 45,16

## TABEL VI. PERHITUNGAN AKURASI KESALAHAN GULA MERAH B
Bulan Penjualan   Peramalan Error Absolute Error Oktober 290 - November 260 - Desmeber 278 - Januari 240 - Februari 300 - Maret 270 - April 297 272,57 24,42 24,42 Mei 223 279,42 - 56,42 56,42 Juni - 264,80 TOTAL 80,85 MAE 40,42

## TABEL VII. PERHITUNGAN AKURASI KESALAHAN GULA MERAH C
Bulan Penju alan Peramalan Error      Absolute Error Oktober 230 - November 225 - Desember 250 - Januari 236 - Februari 295 -
Maret 267 - April 294 280,04 13,95 13,95 Mei 221 295,85 - 74,85 74,85 Juni - 263,61 TOTAL 88,80 MAE 44,40
Untuk melakukan perhitungan prediksi penjualan di bulan Juni dengan menggunakan metode rata – rata bergerak 6 bulan dilangsungkan dengan mengambil data penjualan pada tabel I pada kurun waktu 6 bulan terakhir menggunakan formula pada persamaan  (1).  Data  penjualan  yang  digunakan  adalah  data pada bulan Mei, April dan Maret
TABEL VIII. HASIL PREDIKSI GULA MERAH Rata – Rata Bergerak 6 Bulan WMA MAE Gula Merah A (GMA) 253,52 45,16 Gula Merah B (GMB) 264,80 40,42 Gula Merah C (GMC) 263,61 44,40
Tabel  VIII  Memperlihatkan  hasil  pembahasan  yaitu prediksi  penjualan  gula  merah  pada  bulan  juni  2022  dengan metode Weighted  Moving  Average (WMA) 6  bulan  dilengkapi dengan  akurasi  kesalahan  MAE.  Hasil  forecasting  ditemukan dengan  melakukan tahapan penelitian seperti pada  Gambar 1. Penelitian  ini  memberikan  dampak  untuk  petani  dalam melakukan proses produksi gula merah.
Penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian  terdahulu  yang memiliki  judul forecasting produksi  karet  menggunakan metode Weighted  Moving  Average (WMA)[5] .  Perbedaannya penelitian  tersebut  sampai  pada  perancangan  aplikasi forecasting .  Hasil  penelitian  ini  juga  berbeda  dengan penelitian yang berhasil membangun sebuah sistem forecasting penjualan  cat  berbasis website ,  yang  berjudul sistem  peramalan  penjualan  cat  dengan  menggunakan weighted moving average pada mitra 10 Denpasar[19].
Hasil  pada  penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian terdahulu  yang  berjudul  aplikasi forecasting stok  barang menggunakan  metode Weighted  Moving  Average pada  Metro Jaya  Komputer[6].  Penelitian  tersebut  menghasilkan  sistem informasi forecasting untuk persediaan barang.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  permasalahan  yang  dikemukakan  pada pendahuluan, menghasilkan bahwa forecasting penjualan gula merah pada tiga petani di Kecamatan Jatilawang menggunakan  metode Weighted  Moving  Average (WMA) dapat  membantu  petani  dalam  melacak  peramalan  penjualan gula merah kedepannya berdasarkan data historis penjualan.
Forecasting pada penelitian ini menghasilkan perbandingan  bahwa  nilai  peramalan  penjualan  tertinggi  ada pada  Petani  Gula  Merah  B  dengan  nilai  peramalan  264.80
dengan  akurasi  peramalan  menggunakan  MAE  40.42, selanjutnya yang memiliki nilai peramalan pada peringkat dua yaitu  Petani  Gula  Merah  C  dengan  nilai  peramalan  263.61 dengan  akurasi  peramalan  menggunakan  MAE  44.40, sedangkan nilai peramalan penjualan terendah ada pada Petani Gula Merah A dengan nilai peramalan 253.52 dengan akurasi peramalan  menggunakan  MAE  45.16. Forecasting penjualan gula  merah  ini  dapat  digunakan  oleh  Petani  Gula  Merah  A, Petani  Gula  Merah  B,  serta  Petani  Gula  Merah  C  untuk melakukan  produksi  gula  merah  mendekati  nilai  yang  telah diprediksi.  Hal  tersebut  bertujuan  agar  hasil  penjualan  gula merah  sesuai.  Nilai  prediksi  ini  juga  dapat  digunakan  oleh Petani  Gula  Merah  A,  B  serta  C  untuk  mengatur  strategi penjualan didalam kondisi musim yang terus berubah.
Keterbatasan  penelitian  ini  adalah  data  historis  yang didapatkan  tidak  terlalu  akurat  dikarenakan  hanya  mendapat sedikit  informasi  dari  petani  gula  merah.  Kekurangan  dari penelitian  ini  adalah  metode Weighted  Moving  Average (WMA)  membutuhkan  banyak  data  historis,  sehingga forecasting  yang  dilakukan  hanya  dapat  digunakan  dalam masa yang panjang, seperti bulanan dan tahunan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Ahmad, “Penentuan Metode Peramalan Pada Produksi Part New Granada Bowl ST Di PT. X,” J. Integr. Sist. Ind. , vol. 7, no. 1, pp. 31–39, 2020.
[2] D.  Agus  Mulyanto,  “Penerapan  Forecasting  Menggunakan  Metode Trend  Moment  Untuk  Menentukan  Target  Pengeluaran  Barang  Di Pt.Telkom  Akses,” J.  FIKI ,  vol.  IX,  no.  2,  pp.  2087–2372,  2019, [Online]. Available: http://jurnal.unnur.ac.id/index.php/jurnalfiki
[3] D.  Sinurat,  “UNIVERSITAS  SUMATERA  UTARA  Poliklinik UNIVERSITAS  SUMATERA  UTARA,” J.  Pembang.  Wil.  Kota , vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2018.
[4] Iwan, E. R. Iviq, and A. Yulianto, “Analisa Peramalan Permintaan Mobil  Mitsubishi  Xpander  dengan  Tiga  Metode  Forecasting,” J. Hum. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  249–256,  2018,  [Online].  Available:  doi: https://doi.org/10.31294/jc.v18i2
[5] A.  Nasution,  “Forecasting  Produksi  Karet  Menggunakan,”  vol. 9986, no. September, 2018.
[6] I.  Solikin  and  S.  Hardini,  “Aplikasi  Forecasting  Stok  Barang Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average  (WMA)  pada Metrojaya Komputer,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 2, pp. 100–105, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2.1373.
[7] M. Apriyanto and Yulianti, “Analisis Produksi dan Pemasaran Gula
Merah  di  Desa  Rumbai  Jaya,  Kecamatan  Kempas,  Kabupaten Indragiri Hilir,” J.  Teknol.  Pertan. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  26–29,  2020, doi: 10.32520/jtp.v9i1.1012.
[8] Y. N. Putri, “Pemberdayaan Masyarakat Melalui Pemanfaatan Gula Merah Nira Kelapa,” vol. 2, no. 2, pp. 87–95, 2021.
[9] I. A. Paramitha, “Tinjauan Pustaka Tinjauan Pustaka,” Conv. Cent. Di Kota Tegal , pp. 6–37, 2017.
[10] R. E. Erlinda, U. Yudatama, and E. R. Arumi, “Implementasi Sistem Peramalan  Pengadaan  Kebutuhan  Bahan  Implementation  of Forecasting  System  for  Procurement  of  Raw,” J.  Teknol.  Inf.  dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294700.
[11] M. Y. Fathoni, “Forecasting Penjualan Gas LPG di Toko Sembako Menggunakan Metode Fuzzy Time Series,” vol. 13 No 2, pp. 87–96, 2021.
[12] R.  Riyanto,  F.  R.  Giarti,  and  S.  E.  Permana,  “Sistem  Prediksi Menggunakan  Metode  Weight  Moving  Average  Untuk  Penentuan Jumlah Order Barang,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 16, no. 2, pp. 37–42, 2017, doi: 10.36054/jict-ikmi.v16i2.20.
[13] M.  Y.  Fathoni,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series  Cheng untuk prediksi Kosentrasi Gas NO2 Di Udara,” J.  Sist.  Inf.  Bisnis , vol. 7, no. 1, p. 17, 2017, doi: 10.21456/vol7iss1pp17-23.
[14] S.  Alfarisi,  “Sistem  Prediksi  Menggunakan  Metode  Single Exponential Smoothing,” J. Appl. Bus. Econ. , vol. 4, no. 1, pp. 80– 95, 2017.
[15] M. Y. Fathoni, D. Darmansah, and D. Januarita, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Teladan Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  Pada  SMK  Telkom  Purwokerto,” J. Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  346–353, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1202.
[16] S.  Monalisa,  M.  Afriani,  F.  Kurnia,  and  M.  Hartati,  “Sistem Informasi  Peramalan  Penjualan  Dengan  Menggunakan  Metode Weighted Moving Average,” no. November, pp. 309–316, 2018.
[17] A.  A.  Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean  Absolute  Error  (Mea) Dalam  Algoritma  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Produksi  Padi,” Saintekbu , vol. 11, no. 1, pp. 78–83, 2019, doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[18] R.  Y.  Hayuningtyas,  “Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan Metode  Weighted  Moving  Average  dan  Metode  Double Exponential Smoothing,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017, [Online]. Available: http://www.nusamandiri.ac.id
[19] I.  M.  P.  Duiana,  “Sistem  Peramalan  Penjualan  Cat  Dengan Menggunakan  Weighted  Moving  Average  Pada  Mitra  10 Denpasar,” Sist.  Peramalan  Penjualan  Cat  Dengan  Menggunakan Weight.  Mov.  Aver.  Pada  Mitra  10  Denpasar ,  pp.  1–12,  2017, [Online]. Available: https://www.academia.edu/download/54105167/Journal_Ilmiah.pdf