## SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PADA DISTRIBUTOR MAKANAN RINGAN BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DI CV. WAHYU UTAMA ABADI
Fadhil Nugroho Syahputro , Febriana Santi Wahyuni , Renaldi Primaswara Prasetya Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918033@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Distribusi  adalah  proses  penyaluran  barang  atau  jasa  kepada  pihak  lain,  yang  melibatkan  pembagian, pengiriman, dan penyebaran. CV.Wahyu Utama Abadi merupakan perusahaan yang bergerak dibidang distribusi makanan  ringan  dan  sering  mengalami  permasalahan  mengenai  kelebihan  atau  kekurangan  pada  stok  barang. CV.Wahyu  Utama  Abadi  memerlukan  sistem  untuk  memprediksi  penjualan  produk  di  waktu  mendatang  guna untuk  meminimalisir  kelebihan  atau  kekurangan  pada  stok  produk.  Oleh  karena  itu  tujuan  dari  penulis  yakni membuat website peramalan penjualan produk menggunakan Single Exponential Smoothing agar dapat membantu CV.Wahyu  Utama  Abadi  dalam  meminimalisir  kelebihan  atau  kekurangan  pada  stok  barang.  Metode Single Exponential Smoothing adalah sebuah metode peramalan yang digunakan untuk memprediksi nilai-nilai di masa depan berdasarkan data di masa lalu. Berdasarkan dari pengujian yang telah dilakukan hasil yang didapatkan yakni sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  pada  browser  website google chrome , mozila  firefox , edge dan  mendapatkan hasil  peramalan  penjualan  produk  Youka  Roll  pada  bulan  Januari  sebesar  1983,  bulan  Februari  sebesar  1463, bulan Maret 1558 dengan nilai Mean Absolute Percentage Error sebesar 7% dengan kategori sangat baik.
Kata kunci: Distribusi, Single Exponential Smoothing, Perusahaan, Perancangan website

## 1. PENDAHULUAN
Distribusi adalah sebuah proses yang berasal dari kata " Distribution " dalam bahasa Inggris, yang artinya adalah  penyaluran.  Kata  kerja  dasarnya,  " to distribute ," memiliki berbagai makna seperti membagikan,  menyebarkan,  mengedarkan,  atau mengagihkan,  sebagaimana  dijelaskan  dalam  Kamus Inggris  Indonesia  oleh  John  M.  Echols  dan  Hassan Shadilly.  Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia, distribusi merujuk kepada tindakan menyalurkan atau membagikan  barang  atau  jasa  kepada  sejumlah individu  atau  lokasi  tertentu.  Untuk  menjalankannya dengan  efisien,  proses  distribusi  memerlukan  sarana dan tujuan khusus.[1]
Metode peramalan merupakan suatu pendekatan yang digunakan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi  peristiwa  di  masa  depan  dengan mempertimbangkan informasi dari peristiwa-peristiwa yang  sudah  terjadi  di  masa  lalu.  Pendekatan  ini bermanfaat  dalam  meramalkan  kejadian-kejadian yang  memiliki  selang waktu  yang cukup  lama antara saat  kita  memerlukan  prediksi  tentangnya  dan  saat peristiwa tersebut terjadi di masa lalu.
Metode peramalan Single Exponential Smoothing ,  seperti  yang  dipaparkan  oleh  Render  dan Heizer  (2005),  adalah  teknik  peramalan  yang menerapkan  perataan  rata-rata  dengan  penggunaan bobot. Dalam pendekatan ini, data diberi bobot dengan menggunakan  fungsi  eksponensial.  Penghalusan eksponensial  merupakan  suatu  strategi  peramalan yang menggabungkan pembobotan data secara efisien, sambil tetap sederhana dalam penggunaannya.[2]
Dalam dunia bisnis, penggunaan teknik peramalan bisa menjadi alat yang sangat berguna bagi perusahaan distribusi dalam perencanaan dan pengelolaan  persediaan  mereka.  Saat  ini,  banyak perusahaan  masih  menebak-nebak  penjualan  mereka tanpa  pertimbangan  yang  teliti,  yang  sering  kali mengakibatkan  pembelian  barang  yang  berlebihan atau  kekurangan  persediaan.  Dengan  melakukan estimasi  nilai  penjualan  untuk  periode  tertentu, perusahaan  dapat  membantu  manajemen  dalam menentukan jumlah pembelian yang sesuai dari waktu ke  waktu.  Hal  ini  juga  dapat  mengurangi  risiko persediaan  berlebihan  atau  kekurangan,  yang  dapat mempengaruhi kinerja perusahaan secara keseluruhan.
Karena itu, penelitian berjudul "Sistem Peramalan  Penjualan  Pada  Distributor  Makanan Ringan  Menggunakan  metode Single  Exponential Smoothing "  dilakukan  oleh  penulis  sebagai  upaya untuk  membantu  CV.  Wahyu  Utama  Abadi mengurangi  masalah  kelebihan  atau  kekurangan  stok barang.  Sebagai  hasil  dari  penelitian  ini,  diharapkan solusi  yang  lebih  akurat  dapat  diberikan  dalam mengelola persediaan barang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Salman Alfarisi pada tahun 2017 mengenai "Penerapan Single Exponential Smoothing untuk Memprediksi Penjualan Gamis di Toko Qitaz," disampaikan bahwa tujuan dari metode ini adalah membantu pemilik toko Qitaz dalam mengelola data penjualan gamis. Dengan menggunakan  metode  ini,  pemilik  toko  dapat  lebih
mudah  menghitung  proyeksi  penjualan  gamis  untuk periode  mendatang  dan  menyusun  laporan  hasil perhitungan proyeksi dengan cepat dan akurat.[3]
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Amallia Rahmi  dan  Taufiq  pada  tahun  2017,  mereka menerapkan metode yang disebut " Single Exponential Smoothing "  untuk  melakukan  prediksi  terhadap jumlah  persediaan  batubara  pada  bulan  selanjutnya. Hasil  dari  studi  ini  menunjukkan  bahwa  model peramalan yang mereka gunakan menunjukkan kinerja yang sangat baik, dikarenakan MAPE ( Mean Absolute Percentage  Error )  terhadap  data  aktual  berada  di bawah  10%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa peramalan yang mereka hasilkan sangat akurat dalam memproyeksikan jumlah persediaan batubara di masa depan.[4]
Ginantra,  N.  L.  W.  S.  R.,  &  Anandita,  I.  B.  G. (2019)  menyatakan  dalam  penelitian  mereka  yang berjudul  "Penerapan  Metode Single  Exponential Smoothing Dalam  Peramalan  Penjualan  Barang," bahwa tujuan utamanya adalah untuk memproyeksikan  jumlah  penjualan  barang.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi dengan alpha  0,1  menghasilkan MAPE ( Mean  Absolute Percentage Error ) sebesar 2,62%.[5] Menurut penelitian yang dilakukan oleh Alfarisi F.I.  Rizqi  A.W.,  dan  Dahda  S.  pada  tahun  2022, mereka  menerapkan  metode  " Single  Exponential Smoothing " dan " Moving  Average " untuk melakukan proyeksi  penjualan  pupuk  organik  di  PT.  Petrokindo Cipta Selaras. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk memproyeksikan nilai penjualan pupuk organik di  periode  berikutnya.  Langkah  ini  membantu perusahaan dalam perencanaan kebutuhan bahan baku dengan  lebih  efisien,  sehingga  mereka  dapat menghindari  situasi  di  mana  stok  bahan  baku berlebihan atau kekurangan.[6]
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Amaliah Gusfadilah,  Budi  Darma  Setiawan,  dan  Bayu Rahayudi  pada  tahun  2019,  mereka  menerapkan metode Exponential Smoothing untuk memproyeksikan  berat  kargo  bulanan  di  Bandara Internasional  I  Gusti  Ngurah  Rai.  Hasil  studi  ini menunjukkan  bahwa  akurasi  prediksi  tidak  terkait dengan  besarnya  atau  kecilnya  nilai  parameter  alpha yang digunakan dalam metode tersebut.[7]
Muhammad Noor Arridho & Yuli Astuti (2020) menggunakan  metode Single Exponential Smoothing untuk meramalkan penjualan katering di Kedai Pojok Kedaung. Penelitian mereka bertujuan untuk mengkaji metode Single  Exponential  Smoothing ,  memperoleh informasi  prediksi  penjualan,  dan  menilai  tingkat kesalahan  melalui  metode  MAD  ( Mean  Absolute Deviation )  dan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ).[8]
Menurut  Risqianti  (2021),  penggunaan  teknik yang dikenal sebagai " Single Exponential Smoothing " digunakan  dalam  upaya  untuk  memproyeksikan penjualan  benang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengurangi surplus bahan baku benang, karena terlalu
banyak  bahan  baku  dapat  berdampak  pada  kualitas benang,  terutama  akibat  pengaruh  lingkungan  dan variabel lainnya..[9]
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dwi Marisa Efendi & Ferly Ardhy (2018), mereka berusaha memproyeksikan  penjualan  obat  di  Apotek  Hamzah Farma.  Penelitian  ini  bertujuan  utama  untuk meningkatkan  profitabilitas  apotek  serta  mencegah terjadinya  situasi  di  mana  stok  obat  berlebihan  atau kurang.[10]

## 2.2. Data Mining
Data mining adalah tahap dimana kita melakukan eksplorasi  serta  analisis  terhadap  data  untuk menemukan pola, relasi, dan informasi yang memiliki nilai.  Dalam  proses  ini,  berbagai  metode  statistik, matematika,  dan  kecerdasan  buatan  digunakan  untuk mengungkapkan  pengetahuan  yang  tersembunyi  di dalam data.

## 2.3. CV.Wahyu Utama Abadi
CV.Wahyu  Utama  Abadi  adalah  perusahaan yang berfokus pada sektor makanan ringan. Terletak di Jalan  Raya  Tumapel  Barat  No.  14,  Kecamatan Singosari,  Kabupaten  Malang,  dengan  kode  pos 65153,  Jawa  Timur,  Indonesia.  Perusahaan  ini merupakan  salah  satu  distributor  makanan  ringan  di wilayah  Kecamatan  Singosari  dan  telah  beroperasi sejak  tahun  2020.  CV.Wahyu  Utama  Abadi mengkhususkan  diri  dalam  mendistribusikan  produk makanan  ringan  ke  toko-toko  kelontong  di  daerah tersebut.

## 2.4. Metode Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing ,  atau eksponensial  tunggal,  adalah  teknik  yang  digunakan untuk  meningkatkan  ketepatan  peramalan  dengan terus-menerus  menggabungkan  data  historis  dalam suatu  rangkaian  waktu.  Pendekatan  ini  dilakukan dengan memberikan penekanan lebih besar pada data terbaru dalam peramalan..
Rumus yang diterapkan dalam metode penghalusan  eksponensial  tunggal  adalah  sebagai berikut:t:
F t+1 = α y t + (1 − α)F t (1)
Penjelasan :
F t+1 = Nilai peramalan untuk periode t+1 𝑦 𝑡 = Data Sebenarnya pada periode t 𝐹 𝑡 = Nilai ramalan periode t
𝛼 = Konstanta penghalusan ( 0 < 𝛼 < 1 )
2.5. Mean Absolute Deviation (MAD)
Metode ini dipakai untuk menilai total kesalahan mutlak dari teknik peramalan. Formula Mean Absolute Deviation (MAD) dinyatakan sebagai berikut :
MAD =   ∑ [𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡] 𝑛 (2)
2.6. Mean Squared Error (MSE)
MSE  merupakan  metode  lain  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  ketepatan  metode  peramalan, yaitu  dengan  menghitung  kesalahan  kuadrat  (sisa kuadrat)  untuk  setiap  observasi.  Setiap  kesalahan tersebut  kemudian  dikuadratkan,  dijumlahkan,  dan hasilnya  ditambahkan  dengan  jumlah  observasi. Rumus untuk menghitung Mean Squared Error (MSE) adalah sebagai berikut.
MSE =   ∑ [𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡] 2
𝑛 (3)
2.7. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE, atau yang disebut sebagai Mean Absolute Percentage  Error,  adalah  sebuah  teknik  yang digunakan  untuk  menilai  sejauh  mana  ketepatan prediksi.  Dalam  metode  ini,  kesalahan  absolut dihitung  untuk  setiap  periode  waktu,  kemudian dijumlahkan dan diambil rata-ratanya. Formula untuk menghitung MAPE adalah sebagai berikut.:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑[𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡]∗100 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙
𝑛
(4)

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Target User
Analisis  sasaran  pengguna  bertujuan  untuk mengidentifikasi  keperluan  pengguna  yang  mampu mengadministrasikan  atau  memanfaatkan  sistem, termasuk:
1. Atasan  mengelola  sistem  peramalan  penjualan, atasan memegang peran sentral dalam mengelola dan  merencanakan  penjualan  untuk  bulan-bulan mendatang, bertujuan untuk menghindari kekurangan atau kelebihan stok barang.
2. Karyawan dalam peran ini adalah pengguna yang terkait dengan CV Wahyu Utama Abadi. Mereka memiliki  akses  terbatas  yang  memungkinkan mereka  untuk  menambahkan  stok  barang  dan menginput data penjualan.

## 3.2. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  Fungsional  merupakan  suatu  proses yang  ada  pada  system  yang  dirancang.  Kebutuhan fungsional  merupakan  gambaran  fitur  atau  layanan yang ada pada sistem seperti berikut :
1. Sistem dapat menginputkan data barang.
2. Sistem dapat melakukan pembukuan pemesanan barang.
3. Sistem  dapat  melakukan  proses  peramalan penjualan barang.
4. Sistem dapat menghasilkan output hasil peramalan.
3.3. Analisis Kebutuhan NonFungsional
Kebutuhan NonFungsional merupakan
kebutuhan  yang  dibutuhkan  sistem  ketika  sedang berjalan.
1. Sistem yang dikembangkan hanya bisa digunakan ketika adanya koneksi internet.
2. Sistem yang dikembangkan hanya dapat berjalan atau  dibuka  pada  peramban website Mozila Firefox, Google Chrome, dan Edge.

## 3.4. Use Case Diagram
Pada  gambar  1  menunjukkan  aktivitas  yang dilakukan  oleh  atasan  saat  melakukan  peramalan. Atasan memiliki opsi untuk masuk ke dalam aplikasi dengan login terlebih dahulu. Selain itu, atasan dapat menambah data, mengubah data, dan menghapus data. Proses  peramalan  berdasarkan  data  aktual  juga melibatkan perhitungan metode peramalan.
Gambar 1. Use Case Diagram
3.5. FlowChart Metode Single Exponential Smoothing
Gambar 2. Flowchart Metode
Pada gambar 2 menggambarkan alur dari Sistem Peramalan  Penjualan  pada  Distributor  Makanan Ringan berbasis Website di CV. Wahyu Utama Abadi dengan  menggunakan  Metode Single  Exponential Smoothing .  Tahap  pertama  adalah  memasukkan  data aktual  atau  periode.  Tahap  selanjutnya  adalah
memasukkan nilai alpha, yang berkisar antara 0 hingga 1. Setelah  itu, proses perhitungan forecast dilakukan, dan  setelah  mendapatkan  nilai  hasil  dari  perhitungan forecast , hasilnya akan ditampilkan.

## 3.6. Flowchart Sistem Atasan
Pada  Gambar  3.  merupakan flowchart dari Atasan  Sistem  Peramalan  Penjualan  pada  Distributor Makanan  Ringan  Berbasis  Website  di  CV.  Wahyu Utama Abadi menggunakan Metode Single Exponential Smoothing . Proses dimulai dengan atasan melakukan login dan memeriksa kecocokan username dan password .  Jika username dan password benar, atasan  akan  diarahkan  ke  halaman dashboard ;  jika tidak,  atasan  akan  kembali  ke  halaman login . Selanjutnya,  atasan  dapat  mengelola  data  pengguna, termasuk menambah, mengubah, dan menghapus data karyawan  dari  halaman  tersebut.  Selanjutnya,  atasan dapat mengakses data penjualan yang telah diverifikasi oleh  karyawan,  melakukan  peramalan,  dan  melihat hasil peramalan
Gambar 3. FlowChart Atasan

## 3.7. Flowchart Sistem Karyawan
Pada  Gambar  4,  terdapat flowchart dari  Sistem Peramalan  Penjualan  di  CV.  Wahyu  Utama  Abadi yang  berbasis  website  menggunakan  metode Single Exponential  Smoothing .  Langkah  pertama  dalam proses ini adalah melakukan login , Kemudian, sistem akan  memeriksa  kecocokan username dan password . Jika  keduanya  benar,  karyawan  akan  diarahkan  ke halaman dashboard .  Karyawan  dapat  melakukan pengelolaan  pada  data  barang  yakni  penambahan, pengubahan  dan  penghapusan  data  barang,  Selanjutnya karyawan dapat menambahkan, mengubah dan memverifikasi pemesanan customer.
Gambar 4. Flowchart Karyawan

## 3.8. Struktur Menu Atasan
Pada  gambar  5  menjelaskan  bahwa  atasan memiliki  akses  ke  semua  menu  yang  tersedia  dalam aplikasi. Sebelum dapat menggunakan aplikasi, atasan harus  melakukan login terlebih  dahulu  untuk mendapatkan  hak  akses.  Berikut  adalah  penjelasan singkat mengenai setiap menu:
1. Data  Barang  :  Memungkinkan  pengguna  untuk menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data barang.
2. Data Penjualan : Memungkinkan pengguna untuk menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data penjualan.
3. Data  Aktual  :  Digunakan  untuk  menambahkan data  aktual  yang  akan  digunakan  dalam  proses peramalan.
4. Data  User  :  Memungkinkan  pengguna  untuk menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data admin.
5. Peramalan  :  Menu  yang  digunakan  untuk melakukan  peramalan,  termasuk  informasi seperti  nama  barang,  jumlah  penjualan,  dan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ).
6. Hasil  Peramalan  :  Halaman  yang  menampilkan hasil peramalan yang telah dilakukan oleh atasan.

## 3.9. Struktur Menu Karyawan
Pada  gambar  6  menjelaskan  bahwa  karyawan memiliki  akses  ke  beberapa  menu  dalam  aplikasi. Sebelum dapat menggunakan aplikasi, karyawan harus melakukan  login  terlebih  dahulu  untuk  memperoleh hak akses.
Gambar 6. Struktur Menu Karyawan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Produk
Pada halaman ini berisi tentang data produk pada sistem peramalan penjualan pada distributor makanan ringan  CV.  Wahyu  Utama  Abadi  berbasis  website. Data  produk  yang  ditampilkan  merupakan  data  yang telah diinputkan oleh atasan ataupun  karyawan. Pada halaman ini atasan dan karyawan dapat mengubah atau menghapus data
Gambar 8. Halaman Produk

## 4.2. Halaman Data Aktual
Gambar 9. Halaman Data Aktual
Halaman  ini  berisi  data  rekap  penjualan  produk dalam  sistem  peramalan  penjualan  di  distributor makanan  ringan  CV.  Wahyu  Utama  Abadi  berbasis website. Pada halaman  ini, atasan dapat melihat total penjualan produk setiap bulan, dan data yang terdapat
di  halaman  ini  akan  digunakan  dalam  proses peramalan.  Atasan  juga  memiliki  kemampuan  untuk menambahkan  data  penjualan  untuk  bulan-bulan tertentu.

## 4.3. Halaman Peramalan
Halaman  ini  berisi  tentang  proses  peramalan dalam  sistem  peramalan  penjualan  distributor makanan  ringan  CV.  Wahyu  Utama  Abadi  yang berbasis  website.  Pada  halaman  ini,  atasan  memiliki kemampuan  untuk  memilih  barang  yang  akan diramalkan  dan  juga  dapat  menginputkan  nilai  alpha yang  akan  digunakan  dalam  peramalan.  Hasil  dari perhitungan  peramalan  menggunakan  metode single exponential  smoothing akan ditampilkan pada bagian bawah halaman ini.
Gambar 10. Halaman Peramalan

## 4.4. Halaman Hasil Peramalan
Halaman ini berisi tentang hasil peramalan dalam sistem  peramalan  penjualan  distributor  makanan ringan  CV.  Wahyu  Utama  Abadi  yang  berbasis website.  Pada  halaman  ini,  atasan  dapat  melihat riwayat  hasil  peramalan  untuk  barang  yang  telah dipilih dengan periode peramalan selama 3 bulan.
Gambar 11. Halaman Hasil Peramalan

## 4.5. Data Aktual
Dalam  penelitian  data  yang  diambil  yaitu  data transakasi  penjualan  dari  bulan  Januari  2021  hingga Desember  2022.  Data  tersebut  digunakan  dalam perhitungan single  exponential  smoothing untuk memprediksi  penjualan  pada  distributor  makanan ringan CV. Wahyu Utama Abadi
Tabel 1. Data Aktual No Nama Barang Periode Penjualan (pcs) 1 Youka Roll Januari 2021 1416 2 Youka Roll Februari 2021 1240 3 Youka Roll Maret 2021 1600 4 Youka Roll April 2021 1550 5 Youka Roll Mei 2021 1650 6 Youka Roll Juni 2021 1780 7 Youka Roll Juli 2021 1950 8 Youka Roll Agustus 2021 1980 9 Youka Roll September 2021 1789 10 Youka Roll Oktober 2021 1997 11 Youka Roll November 2021 1890 12 Youka Roll Desember 2021 1870 13 Youka Roll Januari 2022 1716 14 Youka Roll Februari 2022 1515 15 Youka Roll Maret 2022 1607 16 Youka Roll April 2022 1450 17 Youka Roll Mei 2022 1550 18 Youka Roll Juni 2022 1868 19 Youka Roll Juli 2022 1800 20 Youka Roll Agustus 2022 1716 21 Youka Roll September 2022 1786 22 Youka Roll Oktober 2022 1980 23 Youka Roll November 2022 1940 24 Youka Roll Desember 2022 2005

## 4.6. Pengujian Kompabilitas
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi sejauh mana halaman web yang telah dibuat konsisten dalam  menampilkan  data  sesuai  dengan  desainnya, ketika  diakses  melalui  berbagai  peramban  web  yang umum digunakan oleh pengguna. Hasil uji kompatibilitas dengan peramban web dapat ditemukan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Pengujian Kompatibilitas Fungsi Browser Responsive Google Chrome Mozilla Firefox Edge Login √ √ √ √ Halaman DashBoard √ √ √ x Data User √ √ √ x Tambah Data User √ √ √ √ Edit Data User √ √ √ √ Hapus Data User √ √ √ x Data Barang √ √ √ x Tambah Data Barang √ √ √ √ Edit Data Barang √ √ √ √ Hapus Data Barang √ √ √ x Data Pemesanan √ √ √ x
Fungsi Browser
Responsive Google Chrome Mozilla Firefox Edge Tambah Data Pemesanan √ √ √ √ Edit Data Pemesanan √ √ √ √ Data Aktual √ √ √ x Tambah Data Aktual √ √ √ √ Peramalan √ √ √ x Input Data Barang √ √ √ √ Input Nilai Alpha √ √ √ √ Hasil Peramalan √ √ √ x 4.7. Pengujian Metode Single Exponential Smoothing
Persamaan  atau  model  awal  yang  digunakan dalam proses perhitungan Single Exponential Smoothing adalah sebagai berikut:
F t+1 =  𝛼. 𝑦 𝑡 + (1 − 𝛼)F t (5)
Penjelasan :
𝐹 𝑡+1 = Nilai peramalan untuk periode t+1 𝑦 𝑡 = Data Sebenarnya pada periode t 𝐹 𝑡 = Nilai ramalan periode t 𝛼 = Konstanta penghalusan 0 < 𝛼 < 1
Dalam peramalan ini, nilai alpha (α) akan dipilih secara acak sebagai bobot, dan contoh perhitungannya adalah (α = 0.7).
Contoh penggunaan perhitungan dengan alpha (α = 0.7) adalah sebagai berikut:
a. Prediksi Bulan Februari 2021
Ft+1 = 0,7 * 1416 + (1-0,7) * 1416 Ft+1 = 991,2 + 0,3 * 1416 Ft+1 = 991,2 + 424,8 Ft+1 = 1.416
b. Prediksi Bulan Maret 2021
Ft+1 = 0,7 * 1240 + (1-0,7) * 1416 Ft+1 = 868 + 0,3 * 1416 Ft+1 = 868 + 424,8 Ft+1 = 1292,8
Dari  perhitungan  diatas  kita  melanjutkan perhitungan  untuk  bulan  kedepan  sampai  Desember 2022  dengan  menggunakan  nilai  alpha  yang  sama yaitu  0.7.  Berikut  adalah  hasil  perhitungan  seluruh data yang dimiliki yang ditunjukkan pada tabel 3.

## Tabel 3 Hasil Perhitungan
Nama Barang Periode Penjualan (pcs) Forecast Youka Roll Januari 2021 1416 1416 Youka Roll Februari 2021 1240 1416
Nama Barang Periode Penjualan (pcs) Forecast Youka Roll Maret 2021 1600 1292,8 Youka Roll April 2021 1550 1507,84 Youka Roll Mei 2021 1650 1537,352 Youka Roll Juni 2021 1780 1616,2056 Youka Roll Juli 2021 1950 1730,86168 Youka Roll Agustus 2021 1980 1884,258504 Youka Roll September 2021 1789 1951,277551 Youka Roll Oktober 2021 1997 1837,683265 Youka Roll November 2021 1890 1949,20498 Youka Roll Desember 2021 1870 1907,761494 Youka Roll Januari 2022 1716 1881,328448 Youka Roll Februari 2022 1515 1765,598534 Youka Roll Maret 2022 1607 1590,17956 Youka Roll April 2022 1450 1601,953868 Youka Roll Mei 2022 1550 1495,58616 Youka Roll Juni 2022 1868 1533,675848
Nama Barang Periode Penjualan (pcs) Forecast Youka Roll Juli 2022 1800 1767,702754 Youka Roll Agustus 2022 1716 1790,310826 Youka Roll September 2022 1786 1738,293248 Youka Roll Oktober 2022 1980 1771,687974 Youka Roll November 2022 1940 1917,506392 Youka Roll Desember 2022 2005 1933,251918 Youka Roll Januari 2023 - 1983,475575 Youka Roll Februari 2023 - 1463,042673 Youka Roll Maret 2023 - 1558,912802

## 4.8. Menghitung Mape Dari Hasil Forecasting
Hasil  perhitungan  MAPE  atau  Mean  Absolute Percentage  Error  dari  hasil  forecasting  ditampilkan dalam  Tabel  4.  Langkah  selanjutnya  dalam  analisis adalah  mengevaluasi  tingkat  akurasi  prediksi  dengan menggunakan  MAPE  untuk  mengukur  sejauh  mana peramalan  ini  mendekati  nilai  sebenarnya.  Tabel  4 akan  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik model  peramalan Single  Exponential  Smoothing ini dalam  memprediksi  penjualan  pada  distributor makanan ringan CV. Wahyu Utama Abadi . Tabel 4 Hasil Perhitungan Mape Periode Aktual Forecast MAD MSE MAPE Jan-2021 1416 1416 0 0 0 Feb-2021 1240 1416 176 30976 14% Mar-2021 1600 1292,8 307,2 94371,84 19% Apr-2021 1550 1507,84 42,16 1777,4656 3% Mei-2021 1650 1537,352 112,648 12689,5719 7% Jun-2021 1780 1616,2056 163,7944 26828,60547 9% Jul-2021 1950 1730,86168 219,13832 48021,60329 11% Agu-2021 1980 1884,258504 95,741496 9166,434056 5% Sept-2021 1789 1951,277551 162,2775512 26334,00362 9% Okt-2021 1997 1837,683265 159,3167346 25381,82194 8% Nov-2021 1890 1949,20498 59,20497961 3505,22961 3% Des-2021 1870 1907,761494 37,76149388 1425,93042 2% Jan-2022 1716 1881,328448 165,3284482 27333,49577 10% Feb-2022 1515 1765,598534 250,5985344 62799,62547 17% Mar-2022 1607 1590,17956 16,82043967 282,9271905 1% Apr-2022 1450 1601,953868 151,9538681 23089,97803 10% Mei-2022 1550 1495,58616 54,41383957 2960,865937 4% Jun-2022 1868 1533,675848 334,3241519 111772,6385 18% Jul-2022 1800 1767,702754 32,29724556 1043,112071 2% Agu-2022 1716 1790,310826 74,31082633 5522,09891 4% Sept-2022 1786 1738,293248 47,7067521 2275,934196 3% Okt-2022 1980 1771,687974 208,3120256 43393,90002 11% Nov-2022 1940 1917,506392 22,49360769 505,9623869 1% Des-2022 2005 1933,251918 71,74808231 5147,787315 4% Jan-2023 - 1983,475575 1983,475575 3934175,358 7% Feb-2023 - 1463,042673 1463,042673 2140493,862 8% Mar-2023 - 1558,912802 1558,912802 2430209,124 7%
4.9. Hasil Perbandingan Nilai MAPE terkecil
Berikut  merupakan  hasil  perbandingan  nilai mape  dari  0.1  sampai  dengan  0.9  ditunjukkan  pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil perbandingan Mape terkecil Produk Nilai Alpha Nilai Mape Youka Roll 0,1 12 % Youka Roll 0,2 12 % Youka Roll 0,3 12 % Youka Roll 0,4 11 % Youka Roll 0,5 9 % Youka Roll 0,6 8 % Youka Roll 0,7 7 % Youka Roll 0,8 7 % Youka Roll 0,9 9 % Rata - Rata - 9 %

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam penelitian ini, hasil pengujian menunjukkan  bahwa  nilai  MAPE  terbaik,  yaitu  7%, diperoleh  saat  menggunakan  alpha  0,7  pada  produk Youka Roll, yang mengindikasikan tingkat kesalahan peramalan yang sangat baik. Selain itu, sistem ini juga kompatibel  dengan  browser Mozila  Firefox,  Google Chrome ,  dan Edge .  Untuk  penelitian  selanjutnya, disarankan  untuk  mengeksplorasi  metode  peramalan alternatif  seperti double  exponential  smoothing dan moving  average. Selain  itu,  penelitian  juga  dapat difokuskan  pada  pengembangan  aplikasi  berbasis mobile  untuk  menggali  potensi  pengembangan  lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Tjioptono,  “Pengertian  Distribusi,” STrategi Pemasaran , p. 394, 2012.
[2]  S.  Fachrurrazi,  “Peramalan  Penjualan  Obat Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing Pada Toko Obat Bintang Geurugok,” Techsi , vol. 6, no. 1, pp. 19–30, 2015.
[3]  S.  Alfarisi,  “Sistem  Prediksi  Penjualan  Gamis Toko  QITAZ  Menggunakan  Metode  Single Exponential  Smoothing,” JABE  (Journal  of Applied Business and Economic) , vol. 4, no. 1, p. 80, 2017, doi: 10.30998/jabe.v4i1.1908.
[4]  A. Rahmi and T. Taufiq, “Peramalan Persediaan Material  Batubara  Dengan  Metode  Single Exponential  Smoothing,” Progresif:  Jurnal Ilmiah  Komputer ,  2017,  [Online].  Available: http://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/progresif/article/vie w/211%0Ahttp://ojs.stmik- banjarbaru.ac.id/index.php/progresif/article/vie wFile/211/198
[5]  A.  Ni  Luh  Wiwik  Sri  Rahayu,  Ginantra,  Ida Bagus  Gede,  “Penerapan  Metode  Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan  Barang,” Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika  (J-SAKTI) ,  vol.  Volume  3  N,  pp. 433–441, 2019.
[6]  F.  I.  Alfarisi,  A.  W.  Rizqi,  and  S.  S.  Dahda, “Peramalan  Penjulan  Pupuk  Organik  PT. Petrokindo  Cipta  Selaras  Dengan  Mekanisme Single  Exponential  Smoothing  Dan  Moving Average,” Jurnal  Teknik  Industri:  Jurnal  Hasil Penelitian  dan  Karya  Ilmiah  dalam  Bidang Teknik Industri , vol. 8, no. 2, p. 101, 2022, doi: 10.24014/jti.v8i2.19466.
[7]  A. Gusfadilah, B. D. Setiawan, and B. Rahayudi, “Implementasi  Metode  Exponential  Smoothing Untuk Prediksi Bobot Kargo,” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 3, no. 2, pp. 1875–1882, 2019.
[8]  M. N. Arridho and Y. Astuti, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Memprediksi  Penjualan  Katering  pada  Kedai
Pojok  Kedaung,” Jurnal  Ilmiah  Intech : Information Technology Journal  of UMUS , vol.
2, no. 02, pp. 35–44, 2020, doi: 10.46772/intech.v2i02.288.
[9]  R. Risqiati,  “Penerapan  Metode  Single Exponential Smoothing dalam Peramalan Penjualan  Benang,” Smart  Comp:  Jurnalnya Orang Pintar Komputer , vol. 10, no. 3, pp. 154– 159, 2021, doi:
10.30591/smartcomp.v10i3.2887.
[10]  D.  M.  Efendi  and  F.  Ardhy,  “Penerapan  Data Mining Untuk Peramalan Penjualan Obat dengan Menggunakan Single Exponential Smoothing di Apotek  Hamzah  Farma,” Seminar  Nasional Teknologi dan Bisnis , pp. 198–203, 2018.