## PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN
MOVING AVERAGE PADA PREDIKSI STOCK PRODUK RETAIL

## BERBASIS WEB
Laelatul Fauziah 1 , Fauziah 2
Sistem Informasi, Universitas Nasional 1,2 lailtulfauziah099@gmail.com 1
Korespondensi  : fauziah@civitas.unas.ac.id
Submitted August 6, 2022; Revised November 15, 2022; Accepted November 29, 2022

## Abstrak
Persediaan produk pada perusahaan retail merupakan hal yang sangat krusial. Karena produk merupakan komponen  utama  dalam  bisnis  dan  merupakan  suatu  hal  yang  diperjualbelikan  untuk  memenuhi kebutuhan konsumen. Dalam berbisnis tentunya pengusaha mengharapkan keuntungan yang optimal, keuntungan dapat dicapai dengan cara meningkatkan nilai penjualan produk. Sebagai faktor pendukung suatu  keberhasilan  dalam  berbisnis  stock  produk  harus  selalu  tersedia  untuk  mencukupi  kebutuhan konsumen.  Permasalahan yang  sering  terjadi pada perusahaan  retail  adalah  kekurangan  stock produk dan penumpukan stock produk yang dapat mengakibatkan produk rusak karena terlalu lama berada di gudang dan dana modal yang tertahan. Suatu sistem prediksi stock produk dibutuhkan untuk mengurangi permasalahan  yang  terjadi  serta  dapat  memprediksi  jumlah  stock  produk  di  masa  yang  akan  datang sehingga ketersediaan produk akan terkontrol dan perusahaan dapat mencapai tujuan yang diharapkan. Penulisan ini bertujuan untuk menyediakan sistem prediksi stock produk berbasis web dengan metode Single Exponential Smoothing dan Moving Average untuk mengetahui jumlah stock produk yang harus tersedia  di  waktu  yang  akan  datang.  Hasil  dari  perbandingan  kedua  metode  yang  telah diimplementasikan  pada  sistem  prediksi  menyatakan  bahwa  metode Single  Exponential  Smoothing dengan nilai alpha 0,5 lebih unggul dari metode Moving Average dengan hasil nilai akurasi kesalahan prediksi pada produk Aqua 19 L yaitu MAD = -0,50, MSE = 3,02 dan MAPE = 11,38. Kata  Kunci  : Peramalan,  Rata  –  rata  bergerak,  Stok  Produk,  Penjualan,  Pemulusan  Eksponensial Tunggal

## Abstract
Product inventory in retail companies is crucial because a product is a major component in the business and is a thing that is traded to meet the needs of consumers. In business, entrepreneurs certainly expect optimal profits that can be achieved by increasing the value of product sales. As a supporting factor in the success of a business, stock of products must always be available to meet the need s of consumers. The  problems  that  often  occur  in  retail  companies  are  a  product  stock  shortage  and  product  stock buildup that can result in the damage of products because of being kept in the warehouse for a long time  and  can hinder  the capital  mobility. A  product  stock prediction  system  is  needed  to reduce  the problems and can predict the amount of product stock in the future so that product availability can be controlled and the company can achieve the expected goals. This paper aims to provide a web-based product stock prediction system with a Single Exponential Smoothing and Moving Average method to determine the amount of product stock that must be available in the future. The comparison results of the two methods implemented in the prediction system show the Single Exponential Smoothing method with an alpha value of 0.5, superior to the Moving Average method with the results of the prediction error accuracy value in the Aqua 19 L product, namely MAD = -0.50, MSE = 3.02 and MAPE =11.38. Key Words : Forecasting, moving average, product stock, sales, single exponential smoothing
1. PENDAHULUAN
Dalam  berbisnis  penjualan  merupakan  hal yang sangat diharapkan mengalami peningkatan,  penjualan  merupakan  suatu faktor yang menentukan apakah bisnis yang berjalan  mendapatkan  keuntungan  atau kerugian.  Semakin  meningkatnya  nilai penjualan dari suatu produk maka semakin banyak  juga  keuntungan  yang  didapatkan perusahaan.  Produk  merupakan  komponen utama dalam suatu transaksi bisnis, dimana produk adalah hal yang ditawarkan penjual ke konsumen. Untuk memenuhi kebutuhan konsumen  diperlukan  suatu  sistem  yang dapat mengontrol ketersediaan produk agar selalu tersedia sehingga kebutuhan konsumen terpenuhi. Sistem prediksi stock produk dibuat untuk memprediksi ketersediaan produk yang harus tersedia di masa mendatang, yang juga dapat mengurangi faktor penghambat perusahaan dalam memperoleh keuntungan.
Metode SES adalah suatu metode penghalusan  eksponensial  tunggal  yang dipakai  dalam  sistem  prediksi. Single Exponential Smoothing adalah suatu metode  penghalusan  prediksi  untuk  waktu yang singkat yang umumnya yaitu untuk 1 bulan kedepan bahwa data dapat diasumsikan berinstabilitas pada nilai rata – rata  mutlak  tanpa  tendensi  dan  model progres  yang  konstan.  Skala  penghalusan biasanya  dilambangkan  dengan  α  (alpha) [1].  Metode Moving  Average adalah metode  prediksi  kalkulasi  nilai  mean bergerak  yang  dalam  prosesnya  perlu melakukan  pengamatan  dari  sekelompok nilai yang kemudian dicari rata – rata nilai dimana  nilai  rata  –  rata  tersebut  akan digunakan  sebagai  perkiraan  nilai  untuk periode selanjutnya [2].
Prediksi  stok  produk  yang  menggunakan metode  penghalusan  eksponensial  tunggal (SES)  dengan  data  penjualan  dua  jenis produk berbeda seperti beras dengan merk ikan koi kemasan 5 kg dan minyak goreng dengan  merk  bimoli  kemasan  900  ml.
Kalkulasi  yang  dilakukan  dengan  metode penghalusan  eksponensial  tunggal  (SES) didapatkan nilai α untuk produk beras merk ikan  koi  kemasan  5  kg  adalah  0,46  dan produk  minyak  goreng  merk  bimoli berukuran 900 ml adalah 0,704. Nilai MSE yang  menentukan  nilai  α  terkecil.  Hasil peramalan  menunjukkan  bahwa  pada periode selanjutnya yaitu  tanggal 15  – 30 September 2021 terjadi penurunan dari nilai barang yang terjual dari beras koi berukuran 5  kg  dan  minyak  merk  bimoli  berukuran 900ml  yang  membuat  pemilik  toko memutuskan  untuk  mengurangi  jatah belanja [3].
Penelitian prediksi penjualan barang dengan  algoritma Moving  Average yang dilakukan  pada  Toko  Ars  Frozenfood menggunakan  data  –  data  yang  telah disiapkan  sebelumnya  selama  6  bulan.  Uji coba  sistem  menunjukkan  bahwa  hasil hitung  prediksi  kebutuhan  restok  yang harus  disediakan  pada  periode  berikutnya [4].
Algoritma Double  Exponential  Smoothing yang  diterapkan  pada  sistem  prediksi  stok barang menghasilkan bahwa sistem peramalan dapat mempermudah peusahaan dalam mengambil sebuah keputusan untuk menentukan  berapa  banyak  jumlah  barang yang  harus  tersedia  dan  mempermudah dalam  membuat  laporan  dari  jumlah transaksi penjualan barang [5].
Metode Moving  Average sistem  prediksi stok barang yang dilakukan pada PT. XYZ memanifestasikan 88% nilai akurasi sehingga sistem prediksi stok barang yang menggunakan  rata  –  rata  dapat  digunakan untuk menentukan sebuah keputusan untuk menetapkan  jumlah  ketersediaan  produk diperiode selanjutnya [6].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Single Exponential Smoothing dan Moving
Average dalam  memprediksi  stock  produk
untuk masa mendatang. Selain memprediksi penelitian ini juga membandingkan kedua metode yang digunakan  untuk  mengetahui  metode manakah yang lebih baik dalam memprediksi stock produk yang dilakukan. Berikut  adalah  gambaran  dari  metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini :

## Gambar 1. Alur Sistem Prediksi
Pada gambar 1 dijelaskan bahwa penelitian ini  dilakukan  dengan  langkah  awal  yaitu pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan melakukan  observasi  dan  wawancara sehingga mendapatkan data mentah berupa data persediaan produk. Data mentah diolah dengan  menggunakan software pengolah data excel yang kemudian didapatkan data dengan waktu yang runtun yang merupakan data  utama  dalam  melakukan  prediksi. Sistem prediksi stock produk menggunakan dua  metode  yaitu SES dan MA serta menggunakan MAD,  MSE  dan  MAPE sebagai  pengukuran  nilai  akurasi.  Hasil akurasi  dari  kedua  metode  kemudian dibandingkan sehingga menghasilkan metode apakah yang lebih unggul.
A. Pengumpulan Data
Penulis  melakukan  akumulasi  data dengan cara pengamatan dan wawancara :
a. Pengamatan Pengamatan  adalah  teknik  atau metode  pengumpulan  data  yang penulis lakukan dengan mendatangi langsung  Toko  Logmart  Wiradesa untuk mengobservasi alur transaksi. Dalam hal ini terdapat beberapa data yang  akan  dijadikan  sebagai  data mentah  sebagai  dasar  membangun sistem prediksi seperti data persediaan produk selama 12 bulan terakhir. b. Wawancara Wawancara  adalah  teknik  yang penulis lakukan dengan memberikan  pertanyaan  kepada narasumber atau owner dari Logmart  Wiradesa  dengan  tujuan untuk mendapatkan informasi tentang Logmart lebih dalam sehingga informasi yang didapatkan akurat.

## B. Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing menggunakan  sangat  sedikit  analisis  data historis.  Metode  ini  memperhitungkan bahwa data yang berfluktuasi pada nilai rata –  rata  mutlak  tanpa  tendensi  [7].  Pada persamaan  (1)  merupakan  rumus  dari metode penghalusan eksponensial tunggal .
𝐹 𝑡 + 1 = ∝ 𝑋 𝑡 + (1−∝)𝐹 𝑡 (1)
𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 ∶ 𝐹 𝑡 + 1 = 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑡 𝑋 𝑡 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑘𝑒 − 𝑡 𝐹 𝑡 = 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑡 ∝         = 𝑃𝑎𝑟𝑎𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟 𝑒𝑥𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑠𝑖𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟𝑎 0 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑎𝑖 1

## C. Moving Average
Metode moving average membutuhkan data aktual  masa  lalu  yang  digunakan  untuk menghitung nilai peramalan. Secara
Vol. 7 No. 2 Desember 2022
sistematis,  rumus  metode moving  average adalah sebagai berikut : [8]
𝑀𝐴 = ∑ 𝑥 𝑛 (2)
𝑀𝐴 =  𝑀𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝐴𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒
Σ𝑥   = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑛     = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑔𝑒𝑟𝑎 k

## D. Pengukuran Hasil Prediksi
Fakta bahwa suatu prediksi tidak mungkin memiliki  tingkat  akurasi  yang  sempurna karena setiap prediksi yang dilakukan akan terdapat kesalahan. Untuk mengetahui hasil dari  uji  akurasi  peramalan  dengan  metode SES dan MA yang memiliki tingkat akurasi tertinggi,  perlu  dilakukan  perhitungan tingkat kesalahan prediksi. Karena semakin kecil  error  yang  dihasilkan  maka  prediksi yang  dilakukan  semakin  baik.  Ukuran akurasi yang digunakan pada penelitian ini:
1. Nilai akurasi Mean Absolute Deviation (MAD)
Digunakan  untuk  menghitung  nilai rata  –  rata  mutlak  dari  kesalahan suatu prediksi, berikut adalah rumus perhitungannya :
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ (𝐴𝑡 − 𝐹𝑡) 𝑛 (3) 2. Nilai akurasi Mean Absolute
Percentage Error (MAPE)
Merupakan  perhitungan  kesalahan suatu  prediksi  untuk  mendapatkan nilai  rata  –  rata  presentase  error mutlak, dengan rumus :
𝑀𝐴𝑃𝐸
=   ∑ = 1 |( 𝐴𝑡 − 𝐹𝑡 𝐴𝑡 ) 100| 𝑛 (4) 𝑛 𝑡
3. Nilai  akurasi Mean  Square  Error
(MSE) Digunakan untuk menghitung rata –
rata jumlah nilai kesalahan peramalan yang dikuadratkan, dengan rumus :
𝑀𝑆𝐸 =   ∑ 1(𝐴𝑡 − 𝐹𝑡) 2 𝑛 𝑛 𝑡 (5) 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 :
𝐴𝑡  =  𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛
𝐹𝑡  =  𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑛  =  𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari analisis masalah ditemukan bahwa permasalahan yang sering dialami pada perusahaan  retail  adalah  kekurangan dan  penumpukan  stok  produk.  Dengan menggunakan  sistem  prediksi  stock produk  dapat  membantu  perusahaan dalam mengurangi kesalahan pada stock produk.

## A.  Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  suatu proses menyusun atau mengembangkan suatu  sistem  yang  baru  [9].  Dalam perancangan  sistem  prediksi  stock produk menggunakan teknologi komputer  dengan  PHP  dan  MYSQL. Diagram  UML  juga  digunakan  dalam perancangan  sistem  prediksi  stock produk seperti pada rancangan berikut.

## Gambar 2. Activity Diagram Login
Gambar  2  adalah  aktifitas  Login  yang terdapat pada sistem prediksi. Gambar 1
menjelaskan  bagaimana  proses  yang terjadi ketika user login sehingga dapat mengakses sistem prediksi stock produk dan  dapat  melakukan  pengelolaan  data pada sistem prediksi.
Gambar 3. Activity Diagram prediksi
Gambar
3 merupakan aktifitas
peramalan  yang  terjadi  pada  sistem prediksi.  Aktifitas  yang  dilakukan adalah proses prediksi yang pada sistem prediksi  stock  produk  yang  hanya  bisa dilakukan oleh admin. Sistem melakukan perhitungan prediksi dengan menggunakan metode single
exponential  smoothing dan moving average .

## Gambar 4 Use Case Diagram sistem prediksi
Gambar 4 adalah diagram usecase dari sistem  prediksi  stock  produk.  Usecase
diatas terdiri dari 2 aktor atau pengguna dari sistem dalam hal ini adalah admin dan  owner.  Admin  yang  memiliki  hak akses  dalam  mengelola  data  user,  data produk,  data  transaksi,  melakukan perhitungan  prediksi,  dan  membuat laporan. Sedangkan owner hanya dapat melihat data user, transaksi, dan melihat laporan.

## Gambar 5. Sequence Diagram System
Gambar  5  menjelaskan  tahapan  dari penggunaan  sistem  prediksi.  Aktor dalam  diagram  diatas  yaitu  admin. Aktor  melakukan  tahapan  berinteraksi dengan  antarmuka  sistem  yaitu  dari mulai  proses  login  sampai  melakukan input hingga penyimpanan data transaksi.

## B.  Implementasi Sistem
Dari  proses  pengumpulan  data  yang telah dilakukan terdapat 546 data stock produk  selama  12  bulan  terakhir  yaitu dari  bulan  Januari  2021  –  Desember 2021  yang  dijadikan  sebagai  data sampling dan  di record pada  aplikasi sistem prediksi stock produk. Perhitungan  stock  produk  dilakukan satu bulan sekali dengan menggunakan metode SES dan MA.

## Gambar 6. Data produk
Gambar 6 merupakan data produk yang terdapat  pada  sistem  prediksi  stock produk. Tersedia 546 data produk yang akan  diprediksi  ketersediaannya  sesuai periode  dari  masing  –  masing  metode prediksi yang digunakan. Dalam
penelitian  ini  menggunakan  3  sample produk yaitu Aice Sweet Corn, Aqua 19
L  dan  Anlene  Gold  yang  dimana merupakan produk yang sering mengalami  permasalahan  kekurangan stock  produk.  Untuk  metode SES dan MA diprediksi  dengan  periode  1  bulan kedepan.
Tabel 1.  Data aktual Stock Produk Aice

## Sweet Corn
Bulan Periode (t) Data Aktual (A) Jan-2021 1 46 Feb-2021 2 21 Mar-2021 3 33 Apr-2021 4 13 Mei-2021 5 15 Jun-2021 6 22 Jul-2021 7 17 Ags-2021 8 9 Sep-2021 9 11 Okt-2021 10 6 Nov-2021 11 10 Des-2021 12 30
Tabel  1  menjelaskan  data  aktual  produk aice  sweet  corn  dalam  12  periode  yaitu bulan  Januari  –  Desember  2021.  Data  ini merupakan  data  utama  yang  dibutuhkan dalam proses prediksi yang diimplementasikan ke dalam rumus metode single  exponential  smoothing dan moving average.

## Tabel 2. Data Aktual Stock Produk
Aqua 19 L Bulan Periode (t) Data Aktual (A) Jan-2021 1 12 Feb-2021 2 17 Mar-2021 3 20 Apr-2021 4 27 Mei-2021 5 31 Jun-2021 6 9 Jul-2021 7 16 Ags-2021 8 7 Sep-2021 9 19 Okt-2021 10 7 Nov-2021 11 19 Des-2021 12 32
Tabel  2  menjelaskan  data  aktual  produk aqua  19  L  dalam  12  periode  yaitu  bulan Januari  –  Desember  2021.  Data  ini merupakan  data  utama  yang  dibutuhkan dalam proses prediksi yang diimplementasikan ke dalam rumus metode single  exponential  smoothing dan moving average.
Tabel 3.  Data Aktual Stock Produk Anlene Gold Bulan Periode (t) Data Aktual (A) Jan-2021 1 36 Feb-2021 2 40 Mar-2021 3 41 Apr-2021 4 40 Mei-2021 5 39 Jun-2021 6 27 Jul-2021 7 23 Ags-2021 8 17 Sep-2021 9 23 Okt-2021 10 17 Nov-2021 11 32 Des-2021 12 34
Tabel  3  menjelaskan  data  aktual  produk Anlene Gold dalam 12 periode yaitu bulan
Januari  –  Desember  2021.  Data  ini merupakan  data  utama  yang  dibutuhkan dalam proses prediksi yang diimplementasikan ke dalam rumus metode
SES dan MA .
C. Perbandingan Akurasi Perbandingan hasil perhitungan nilai akurasi MAD,MSE dan MAPE menggunakan metode penghalusan
ekponensial tunggal dimana proses perhitungan prediksinya menggunakan nilai alpha = 0,1 dan alpha = 0,5 . Metode Moving Average dalam perhitungan prediksi
menggunakan periode 3 bulan kedepan dari 3 produk sample dari 546 data produk.
Tabel 4.  Nilai akurasi metode SES dengan α=0,1
SES (0,1) Nama Produk MAD MSE MAPE Aice Sweet Corn -15,24 2788,61 131,10 Aqua 19 L 10,58 1344,08 53,85 Anlene Gold -3,66 161,43 28,72
Tabel 4 merupakan hasil perhitungan nilai akurasi dengan menggunakan rumus MAD,MSE dan MAPE dari  prediksi menggunakan  metode SES dengan  nilai alpha  (α)  =  0,1.  Diketahui  bahwa  produk Aqua  19  L  mendapat  nilai  akurasi  terbaik dibanding dua produk lainnya. Sebab nilai error  yang  dihasilkan  lebih  kecil  dari produk sampel yang lain.
Tabel 5. Nilai akurasi metode SES dengan α=0,5)
SES (0,5) Nama Produk MAD MSE MAPE Aice Sweet Corn -2,18 57,18 28,43 Aqua 19 L 0,96 11,13 30,04 Anlene Gold -0,50 3,02 11,38
Tabel 5 merupakan hasil perhitungan nilai akurasi  menggunakan  rumus MAD,MSE dan MAPE yang  didapat  dari  prediksi dengan  metode SES dengan  nilai  α=0,5. Diketahui  bahwa  produk  anlene  gold mendapat  nilai  akurasi  terbaik  dibanding dua  produk  lainnya.  Dengan  nilai  akurasi error  terkecil  dibanding  produk  sampel lainnya.

## Tabel 6. Nilai akurasi metode MA

## MA
Nama Produk MAD MSE MAPE Aice Sweet Corn -0,66 5,33 28,37 Aqua 19 L -6,83 560,35 71,09 Anlene Gold -14,04 2366,02 49,68
Tabel 6 merupakan hasil perhitungan nilai akurasi  menggunakan  rumus MAD,  MSE  , dan MAPE yang  didapat  dari  hasil perhitungan prediksi menggunakan metode MA. Dari tabel tersebut menyatakan bahwa produk  Aqua  19  L  mendapat  nilai  akurasi terbaik  karena  nilai  error  yang  dihasilkan lebih  kecil  dibanding  dua  produk  sampel lainnya.

## D.Tampilan Aplikasi
Hasil dari perancangan sistem dan implementasi  metode single  exponential smoothing dan moving  average dengan bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL. Tampilan aplikasi sistem prediksi stock produk :
Halaman Login
Gambar 7.  Halaman Form Login sistem prediksi
Gambar 7 adalah tampilan halaman Login , user akan diminta untuk mengisi form login username  dan  password  agar  bisa  masuk dan  mengakses  sistem  prediksi  stock produk sehingga dapat melakukan pengelolaan data.

## Halaman Data User

## Gambar 8. Halaman Data User
Gambar  8  menjelaskan  halaman  data user yang terdapat pada sistem prediksi stock produk. Dapat dilihat dari gambar 8  bahwa  terdapat  2  user  yang  dimiliki sistem yaitu admin dan owner. Masing –  masing  dari  user  memiliki  hak aksesnya  tersendiri  dalam  mengelola data stok produk.
Halaman Data Produk

## Gambar 9. Halaman Data Produk
Gambar  9  merupakan  tampilan  dari query data produk yang terdapat dalam database  pada  sistem  prediksi  stock produk.  Pada  halaman  ini  user  dapat melakukan  CRUD  data  produk  pada sistem.  Sehingga  memudahkan  dalam melihat data produk.
Halaman Data Transaksi
Gambar 10. Halaman Transaksi Produk
Gambar  10  berisi  tampilan  halaman data  transaksi  yang  hanya bisa  diakses oleh  admin.  Dalam  data  transaksi  user dapat  mengelola  data  transaksi,  seperti menambahkan, menghapus atau mengedit data. Selain itu data transaksi ini  merupakan  data  yang  akan  di prediksi  dengan  menggunakan  metode SES dan MA.

## Halaman  Prediksi  Single  Exponential Smoothing

## Gambar 11 a. Halaman Forecasting SES

## Gambar 11 b. Grafik prediksi SES
Gambar  11a  dan  11b  merupakan tampilan dari halaman prediksi metode ses . Pada halaman prediksi ini user bisa mengetahui  nilai  perkiraan  dan  nilai akurasi  dari  prediksi  tersebut  disajikan juga  grafik  yang  mudah  dimengerti. Perhitungan menggunakan alpha, penulis  menggunakan  2  nilai  alpha berbeda yaitu 0,1 dan 0,5.
Halaman Prediksi Moving Average
Gambar 12 a. Halaman Prediksi MA

## Gambar 12 b. Grafik prediksi MA
Gambar  12a  dan  12b  menjelaskan halaman prediksi menggunakan metode rata  –  rata  bergerak  selama  3  periode, proses prediksi dimulai dari bulan april begitu juga seterusnya dan menampilkan  nilai  akurasi  dari  hasil prediksi  beserta  grafik  yang  mudah dipahami.. Halaman ini juga merupakan implementasi dari rumus metode Moving Average.
Tujuan  dari  sistem  ini  dibuat  yaitu seperti yang disajikan gambar 9 dan 10 yang berisi proses perhitungan prediksi stock  produk.  Grafik  merupakan  salah satu yang penulis pilih untuk menyajikan  data  sehingga  user  dapat membacanya dengan mudah. Selain itu sistem  ini  berguna  untuk  perusahaan retail dalam memprediksi stock produk agar  tidak  mengalami  kekurangan  atau penumpukan stok produk.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang menerapkan  metode SES dan MA dalam aplikasi  sistem  prediksi  stock  produk menghasilkan  sistem  berbasis  komputer yang  mudah  untuk  digunakan.  Dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  prediksi  stock  produk  yang dibuat  bisa  dimanfaatkan  sebagai alat  penyelesaian  masalah  yang berkaitan  dengan  stock  produk terutama  ketika  terjadi  kekurangan atau kehabisan dan kelebihan produk retail karena sistem ini dapat memprediksi  jumlah  stock  untuk masa yang akan datang.
2. Dari kedua metode yang
diimplementasikan  kedalam  sistem prediksi stock produk. Dapat dilihat dari  tingkat  nilai  akurasi  produk Anlene Gold menggunakan metode penghalusan  eksponensial  tunggal dengan  aplha  0,5  menghasilkan MAD  = -0,50, MSE  = 3,02  dan , MAPE = 11,38.
3. Sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa dalam  penelitian  ini  metode SES dengan  nilai  alpha  =  0,5 lebih unggul  dibandingkan  metode MA karena  nilai  error  atau  kesalahan dari  prediksi  yang  dilakukan  lebih kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. I.  Anggraini, S.  Sugiarto, and H. Endah W, “Sistem  Informasi Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Single Exponential  Smoothing  Berbasis
Web,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 464–471, 2020.
[2] A. Rachmaniar, M. Saefudin, and K.
Rokoyah, “Penerapan Metode Moving Average Pada Sistem Persediaan  Perusahaan  Distributor,” Pros. SeNTIK , vol. 5, pp. 1–7, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.jak- stik.ac.id/index.php/sentik/article/vi ew/2821%0Ahttps://ejournal.jak-
stik.ac.id/index.php/sentik/article/do wnload/2821/425 [3] S.  N.  Budiman,  “Peramalan  Stock Barang  Dagangan  Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing,” J.  Teknol.  dan  Manaj. Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  103–112,
2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6727.
[4] A.  Nur et  al. ,  “Prediksi  Penjualan Barang  Menggunakan  Algoritma Moving  Average  Pada  Toko  Ars Frozenfood,”  vol.  1,  pp.  313–319,
2022. [5] M. Jumarlis, “Implementasi Algoritma Double Exponential Smoothing  Pada  Sistem  Peramalan Persediaan Barang,” INSTEK (Informatika Sains dan Teknol. , vol. 5, pp. 251–260, 2020. [6] W. Wulandari, “Implementasi Sistem Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Moving Average,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  707, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2199.
[7] M. Rumetna, E. E. Renny, and T. N. Lina,  “Designing  an  Information
System  for  Inventory  Forecasting,” Int. J. Adv. Data Inf. Syst. , vol. 1, no.
2, pp. 80–88, 2020, doi: 10.25008/ijadis.v1i2.187. [8] A. Fauzi, “Sistem Informasi Monitoring  Penjualan  Dan  Prediksi Stok Barang Kios Pulsa Menggunakan Moving Average
Berbasis  Website,” JATISI  (Jurnal Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,
vol.  8,  no.  1,  pp.  26–40,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i1.626.
[9] S. Maulani and L. Bachtiar, “Pengembangan  Sistem  Informasi dan Analisis Inventory Menggunakan Metode Single Moving  Average  Berbasis  Web  Di
PT. Prima Jaya TyreMArt,” EJECTS E-Journal Comput. Technol. … , vol. 02,  no.  01,  pp.  18–24,  2022, [Online]. Available:
http://jurnal.unda.ac.id/index.php/ej ects/article/view/255%0Ahttps://jur nal.unda.ac.id/index.php/ejects/articl e/download/255/193