Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957

## Penerapan Metode Des dalam Memprediksi Persediaan Barang Berbasis Web
Wirhan Fahrozi 1 , Fitriana Harahap 2 , Deni Adhar 3, Frans Iko Rasaki 4
1,2,3,4) Program Studi Informatika, Universitas Potensi Utama Jl. K.L. Yos Sudarso Km. 6,5 No 3 A- Medan
Email: wirhanfr@gmail.com, fitrianaharahap1@gmail.com, adhardeny@gmail.com, ikorasaki222@gmail.com

## ABSTRAK
Perusahaan Jasa Konstruksi harus dapat memenuhi kebutuhan proyek dan dituntut untuk  dapat  memperkirakan  serta  mengontrol  dengan  tepat  dalam  menentukan ketersediaan  barang  berdasarkan  pengerjaan  proyek  yang  sedang  berjalan. Perusahaan  sulit  mendapatkan  informasi  strategis  seperti  barang  yang  sering dipakai  dan  yang  jarang  dipakai.  Proses  pendataan  persediaan  barang  khususnya dalam pengerjaan proyek pembangunan jalan, dan beberapa proyek yang di kerjakan masih  dilakukan  kurang  efisien  dan  efektif  sehingga  data-data  yang  ada  hanya berfungsi  sebagai  arsip  bagi  perusahaan  dan  tidak  dimanfaatkan  untuk  diolah menjadi  informasi  manajemen  yang  berguna  untuk  proyek  yang  akan  datang. Ketersediaan  data  pembelian  barang  yang  banyak  tidak  digunakan  semaksimal mungkin  dan  belum  metode  yang  tepat  untuk  mengoptimalkan  persediaan  barang. Solusi  yang  dapat  dilakukan  yakni  perlunya  pengolahan  data-data  barang  tersebut dengan membangun sebuah sistem informasi dengan menggunakan sistem informasi pada  persediaan  barang  untuk  membantu  pihak  yang  menangani  proyek  dalam pengolahan  data  transaksi  dan  data  persediaan,  penyampaian  laporan  serta pengontrolan  barang  sehingga  memungkinkan  pengambilan  keputusan  secara maksimal.
Kata kunci: DES, Prediksi, Persediaan Barang, Web

## ABSTRACT
Company Construction Services must meet project needs and is required to be able to estimate and control appropriately in determining the availability of  goods based on ongoing project work. It is difficult for companies to obtain strategic information such as goods that are often used and those that are rarely used. The process of collecting data  on  goods  supplies,  especially in  road construction  projects,  and  several  projects that are still being carried out are less efficient and effective so that the existing data only  serves  as  archives  for  the  company  and  is  not  used  to  be  processed  into  useful management  information  for  future  projects.  .  The  availability  of  goods  purchasing data  is  not  widely  used  as  much  as  possible  and  there  is  not  yet  an  appropriate method for optimizing inventory. The solution that can be implemented is the need to process goods data by building an information system using an information system on goods  inventory  to  assist  parties  handling the  project  in  processing  transaction  data and inventory data, submitting reports and controlling goods so as to enable decision making in an accurate manner maximum.
Keywords: DES, Predictions, Inventory, Web.
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957

## Pendahuluan
Seiring dengan pertumbuhan bisnis di era globalisasi dan kemajuan dibidang teknologi informasi yang cepat memberikan pengaruh yang cukup baik dalam bidang industri maupun jasa. Hal ini juga membawa suatu perubahan besar dalam tingkat persaingan  antara  perusahaan,  sehingga  perusahaan  –  perusahaan  tersebut  harus selalu  menciptakan  berbagai  teknik  untuk  terus  meningkatkan  keuntungan  bagi perusahaan.  Dalam  rangka  menghadapi  persaingan  bisnis  dan  meningkatkan pendapatan  perusahaan,  pimpinan  perusahaan  maupun  manajemen  dalam  suatu perusahaan  tersebut  dituntut  untuk  dapat  mengontrol  dengan  tepat  dalam menentukan  strategi  perusahaan,  salah  satunya  strategi  dalam  mengelola persediaan barang.
Menurut  Penelitian  oleh  Juni S  Pada  penelitain  sejenis  mengenai  peramalan (Cv  &  Kota,  2016)  suatu  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  jasa  penjualan atau  pendistribusian  produk,  selalu  menginginkan  keberhasilan  dalam  aktifitasnya dimasa  yang  akan  datang.  Ini  menunjukkan  bahwa  setiap  perusahaan  selalu berusaha  untuk  tetap  dapat  berkembang  dalam  bidang  usahanya  di  masa  depan agar  perusahaan  dapat  meraih  apa  yang  menjadi  tujuannya.  Pada  penelitian berikutnya  oleh  (Indrawan,  2019),  semakin  berkembangnya  dunia  industri, perusahaan yang  bergerak  di  bidang  manufaktur  maupun  jasa dituntut untuk  bisa bersaing  dan  tetap  bertahan  dengan  industri  sejenis.  Agar  dapat  bersaing  dengan industri  lainnya  perusahaan  harus  mampu  mempertahankan  dan  meningkatkan kelangsungan  perusahaan  dimasa  yang  akan  datang  dengan  cara  meramalkan kebutuhan dimasa yang akan dating.
Beberapa  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  Jasa  Konstruksi  yang memiliki  sub  bidang  dan  layanan  dalam  bidang  pengadaan  barang  dan  jasa konstruksi.  Dimana  perusahaan  ini  setiap  harinya  harus  memenuhi  kebutuhan proyek  dan  dituntut  untuk  dapat  memperkirakan  serta  mengontrol  dengan  tepat dalam  menentukan  ketersediaan  barang  berdasarkan  pengerjaan  proyek  yang sedang  berjalan  terdapat  beberapa  permasalahan  yang  sering  muncul  mengenai persediaan  barang.  Perusahaan  sulit  mendapatkan  informasi  strategis  seperti barang  yang  sering  dipakai  dan  yang  jarang  dipakai.  Proses  pendataan  persediaan barang  masih  dilakukan  kurang  efisien  dan  efektif  sehingga  data-data  yang  ada hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan dan tidak dimanfaatkan untuk diolah menjadi  informasi  manajemen  yang  berguna  untuk  proyek  yang  akan  datang. Ketersediaan  data  pembelian  barang  yang  banyak  tidak  digunakan  semaksimal mungkin dan belum metode yang tepat untuk mengoptimalkan persediaan barang.
Solusi  yang  dapat  dilakukan  yakni  perlunya  pengolahan  data-data  barang tersebut  dengan  membangun  sebuah  sistem  informasi  berbasis  web,  di  mana menurut penelitian (Maulidda & Jaya, 2021) Website dapat diartikan sebagai suatu kumpulan-kumpulan  halaman  yang  menampilkan  berbagai  macam  informasi  teks, data, gambar diam maupun bergerak, data animasi, suara, video maupun gabungan dari  semuanya,  baik  itu  yang  bersifat  statis  maupun  yang  dinamis,  dimana membentuk satu rangkaian bangunan yang saling berkaitan dimana masing- masing dihubungkan  dengan  jaringan  halaman  atau hyperlink .  Definisi  secara  umum, website adalah  kumpulan  dari  berbagai  macam  halaman  situs  yang  terangkum  di
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
dalam  sebuah  domain  atau  subdomain,  yang  berada  di  dalam  WWW  ( World  Wide Web )  dan  tentunya  terdapat  di  dalam  Internet.  Sedangkan  menurut  (Br  Sinurat  et al.,  2021).  Perancangan    sistem    ini    menggunakan    bahasa  pemograman    PHP dengan    pemrograman    berbasis    objek Hyperlink    Text    Markup  Languange (HTML), Database    Management    System (DBMS)    menggunakan    MySQL  dan XAMPP.  Aplikasi    sistem    informasi    berbasis    web    yang    dihasilkan    akan digunakan  sebagai  pendukung    dalam    pengambilan    keputusan  (Yubarda  & Handayani, 2018) Sedangkan dalam pengeloalaan informasi pada persediaan barang dengan  menerapkan  double  exponential  smoothing  untuk  membantu  dalam pengolahan  data  transaksi  dan  data  persediaan,  penyampaian  laporan  serta pengontrolan  barang  sehingga  memungkinkan  pengambilan  keputusan  secara maksimal.

## Metode Penelitian
Menurut  (Damayanti  et  al.,  2023),  Metode        pengembangan        yang diterapkan        dalam        penelitian        ini        adalah  pengembangan  metode waterfall mengutip dari Jurnal Kuswanto et al., 2022  bahwa Pada tahun 1970, Winston Royce memperkenalkan waterfall model   untuk  pertamakalinya.    Model waterfall ialah model   tradisional   yang   sederhana   serta   sistem   linier   digunakan   untuk alirannya,  setiap    tahap    yang    dihasilkan    dari    output    akan    menjadi    inputan untuk  tahap-tahap    berikutnya.    Model    ini    adalah    yang    paling    banyak digunakandalam Rekayasa Software Engineering (SE), dan alasannya adalah model air terjun adalah bagian   dari   model   generik   yang   digunakan   dalam   rekayasa perangkat      lunak.  Pendekatan    yang    dilakukan    oleh    metodologi    ini    adalah pendekatan  yang  metodis dan  berurutan.  Jika  ada  perubahan  pada  satu  tahap (ketidakcocokan    data    dengan  dokumen    atau    data    yang    dibuat    sebelumnya), maka  proses  tersebut  harus  kembali ke  tahap  sebelumnya  untuk  penyesuaian dan  pemeriksaan.  Meskipun  demikian, setiap  tahap  masih  akan  divalidasi  atau diuji. Menurut (Setiyanto et al., 2020) Metode waterfall adalah    sebuah    metode pengembangan software yang  bersifat  sekuensial  dan terdiri dari 4 tahap yang saling  terkait  dan  mempengaruhi.  Berikut  adalah  tahap  dalam  model waterfall analysis,  design,  codedan  test, Model  air    terjun  ( waterfall )  kadang    dinamakan siklus  hidup  klasik ( classic  life  cycle ), dimana  hal  ini  menyiratan  pendekatan yang    sistematis    dan    berurutan    ( sekuensial )  pada    pengembangan    perangkat lunak,  yang  dimulai  dengan  spesifikasi  kebutuhan pengguna     dan    berlanjut melalui
tahapan-tahapan perencanaan ( planning ), pemodelan ( modeling ),kontruksi  ( contruction ),  serta    penyerahan    sistem/perangkat  lunak    ke para    pelanggan/pengguna  ( deployment ),  yang    diakhiri    dengan    dukungan berkelanjutan pada perangkat lunak. Dalam tahapan ini metodologi pengembangan sistem  yang  digunakan  adalah  menggunakan  pendekatan waterfall .  Metode waterfall merupakan  suatu  metode  dalam  pengembangan  software  dimana pengerjaannya  harus  dilakukan  secara  berurutan  yang  dimulai  dari  tahap perencanaan konsep, pemodelan (design), implementasi, pengujian dan hasil. Adapun tahapan-tahapan metode waterfall adalah sebagai berikut :
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
Gambar 1. Diagram waterfall metodologi penelitian
Keterangan :
1. Analisis Kebutuhan
Mengumpulkan  kebutuhan  secara  lengkap  kemudian  dianalisis  dan didefinisikan  kebutuhan  yang  harus  dipenuhi  oleh  program  yang  akan dibangun. Fase ini harus dikerjakan secara lengkap untuk bisa menghasilkan desain yang lengkap .
2. Desain
Proses  desain  akan  menerjemahkan  syarat  kebutuhan  sebuah  perancangan perangkat lunak yang dapat diperkirakan sebelum dibuat kode program. Proses ini  berfokus  kepada  :  struktur  data,  arsitektur  perangkat  lunak,  representasi interface,  dan  detail  (algoritma)  prosedural.  Dokumen  inilah  yang  akan digunakan untuk melakukan aktivitas pembuatan sistemnya.
3. Implementasi
Tahapan  dimana  seluruh  desain  diubah  menjadi  kode  kode  progam.  Kode progam yang dihasilkan masih berupa modul-modul yang akan diintregasikan menjadi sistem yang lengkap
4. Pengujian Program
Di  tahap  ini  dilakukan  penggabungan  modul-modul  yang  sudah  dibuat  dan dilakukan  pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  software  yang dibuat telah sesuai dengan desainnya dan fungsi pada software terdapat.
5. Hasil
Pada  tahap  ini  program  sistem  informasi  persediaan  barang  dengan menggunakan  metode double  exponential .  Kemudian  program  secara  otomatis akan menampilkan hasil diagnosa berupa persentase hasil.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil dari Sistem Informasi persediaan barang ini dengan menerapkan metode Double  Exponential  Smoothing untuk  melakukan  peramalan  persediaan  barang sesuai  dengan  tender  atau  proyek  yang  akan  dikerjakan  dalam  hal  ini  sangatlah penting bagi perusahaan untuk menghasilkan sebuah sistem yang akurat dan cepat serta  jika  dilakukan  pengaksesan  terhadap  sebuah  data  akan  mudah
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
mendapatkannya. Informasi yang cepat dan tepat diperlukan dalam pengembangan perusahaan agar efektifitas dan efisiensi dapat tercapai. Adapaun capaian hasil yang di dapat berupa:
1. Pemanfaatan aplikasi berbasis web yang tepat untuk mengoptimalkan persediaan barang.
2. Pemanfaatan Data barang dalam skala besar untuk strategi kedepannya.
3. Perusahaan mendapatkan informasi strategis seperti barang yang sering dipakai dan jarang dipakai.
Berdasarkan  hasil  yang  telah  di  capai  dengan  merancang  dan  membangun sebuah  sistem  informasi  persediaan  barang  dengan  menerapkan  metode  Double Exponential  Smoothing  untuk  mempermudah  perusahaan  dalam  mengontrol persediaan  barang  yang  tepat  agar  tidak  terjadi  kesalahan  dalam  mengambil keputusan untuk persediaan barang pada periode berikutnya.

## Penerapan Metode Double Exponential Smoothing
Menurut  (Ali  et  al.,  2022)  Peramalan    merupakan    penggunaan    teknik statistik    dalam    gambaran    masa    depan    berdasarkan  pengolahan    angka  -angka historis.  peramalan  dapat    dikatakan    sebagai    proses    awal    dalam  pengambilan keputusan      atau      menentukan      suatu      kebijakan,  dalam      buku      pengantar forecasting   bahwa   teknik peramalan  berdasarkan  jangka  waktu  ramalan  yang disusun  diklasifikasikan  menjadi  3,  yaitu  peramalan  jangka pendek, peramalan jangka menengah, dan peramalan jangka Panjang. Teknik   peramalan   merupakan salah   satu tahapan  metode  yang  dapat  digunakan  dalam memprediksi  beberapa periode    kedepan    dengan  menggunakan  data  lampau  atau  saat  ini  (Dwi  Retno Puspita Sari, 2022).
Metode  Double  Exponential  Smoothing  merupakan  suatu  metode  prediksi dengan  memberi  nilai  pembobot  pada  beberapa  periode  atau  pengamatan sebelumnya  untuk  memprediksi  nilai  pada  periode  yang  akan  datan,  (Hilmy  et  al., 2021).
Penerapan  awal  dalam  menggunakan  strategi  ini  adalah  mengumpulkan berbagai  macam  jenis  barang  dan  mengurutkan  data  dari  pengajuan  pada  periode sebelumnya. Terdapat jenis barang dan berikut adalah pengurutan data pengajuan.

## Tabel 1. Laporan pengajuan barang
No Jenis Bulan Periode Jumlah Satuan
(x)
1 Tack coat Oktober 1 700
ltr 2 2 420 ltr 3 3 378 ltr 4 4 400 ltr 5 November 1 650 ltr 6 2 630 ltr 7 3 650 ltr 8 4 700 ltr 9 1 300 ltr
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957

## Tahap  Inisialisasi
Setelah  dilakukan  pengurutan  data  berdasarkan  periode,  maka  langkah selanjutnya yang harus dilakukan adalah inisialisasi pada masing-masing data yang kedua. Inisialisasi ini menggunakan rumus sebagai berikut:
a. Inisialisasi Data 1
St = Xt S1 = 420
Tt = Xt – Xt-1 T1 = 420 - 700 T1 = -280
Tabel 2. Inisialisasi data tack coat tahun 2022
No Bulan Periode  Jumlah  Satuan Level Trend Forecast Error (x) (St) (T) 1 Oktober 1 700 ltr 2 2 420 ltr 420 -280 3 3 378 ltr 298.826  -121.17 140 238 4 4 400 ltr 326.03 27.21 177.65 222.35
b. Inisialisasi Data 2
St = Xt S1 = 1000 Tt = Xt – Xt-1 T1 = 1000 - 870
T1 = -130
10 Desember 2 378 ltr 11 3 420 ltr 12 4 700 ltr
1 Prime coat
Oktober 1 870 ltr 2 2 1000 ltr 3 3 700 ltr 4 4 700 ltr 5 November 1 700 ltr 6 2 700 ltr 7 3 600 ltr 8 4 600 ltr 9 Desember 1 870 ltr 10 2 700 ltr 11 3 600 ltr 12 4 700 ltr
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
Tabel 3. Inisialisasi data prime coat tahun 2022
No Bulan Periode Jumlah Satuan  Level Trend  Forecast Error (x) (St) (T) 1 Oktober 1 870 ltr 2 2 1000 ltr 1000 -130 3 3 700 ltr 756.55 - 243.45 870.00 - 170.00 4 4 700 ltr 637.83 - 118.73 513.11 186.89
Tahap Nilai Pemulusan ( St ), Tren ( Tt) dan Prediksi ( Ft+m )
Setelah melakukan inisialisasi pada data kedua, maka selanjutnya melakukan pengolahan data pada data ketiga. Pengolahan data pada ketiga untuk mencari nilai pemulusan ( St ) adalah sebagai berikut: a. Data 1
St = aXt + (1- a )( St -1 + Tt- 1)
=  298.826
Tt = b(St-St- 1)+(1-b) Tt- 1 = -121.17
Ft-m = St + Ttm
= 140
Tabel 4. Nilai pemulusan data tack coat tahun 2022
No Bulan  Periode  Jumlah  Satuan Level Trend Forecast Error (x) (St) (T) 1 Oktober 1 700 ltr 2 2 420 ltr 420 -280 3 3 378 ltr 298.82 -121.17 140 238 4 4 400 ltr 326.03 27.21 177.65 222.35 5 November 1 650 ltr 551.28 225.25 353.24 296.76 6 2 630 ltr 678.74 127.47 776.52  -146.52 7 3 650 ltr 701.97 23.22 806.21  -156.21 8 4 700 ltr 708.38 6.41 725.19 -25.19 9 Desember 1 300 ltr 714.79  -414.79 10 2 378 ltr 721.21  -343.21 11 3 420 ltr 727.62  -307.62 12 4 700 ltr 734.03 -34.03
Jurnal Unitek Vol.16 No.2 Juli - Desember 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN : 2089-3957
b. Data 2
St = aXt + (1- a )( St -1 + Tt- 1) =  756.55
Tt = b(St-St- 1)+(1-b) Tt- 1
= -243.45
Ft-m = St + Ttm
= 870.00
Tabel 5. Nilai pemulusan data prime coat tahun 2022
Setelah  dilakukan  pengolahan  semua  data,  maka  selanjutnya  adalah menentukan nilai error dengan mencari nilai root square mean error (RMSE) dan mean absolute percentage error (MAPE). Hasul dari RMSE dan MAPE inilah yang dijadikan acuan  seberapa  besar  tingkat  keakuratan  data  yang  telah  diprediksi.  Dibawah  ini adalah hasil rata-rata data yang telah diolah, yaitu:
Tabel 6. Average data tack coat dan prime coat tahun 2022
No Bulan Periode  Jumlah  Satuan Level Trend Forecast Error (x) (St) (T) 1 Oktober 1 870 ltr 2 2 1000 ltr 1000 -130 3 3 700 ltr 756.55 -243.45 870.00  -170.00 4 4 700 ltr 637.83 -118.73 513.11 186.89 5 November 1 700 ltr 639.82 1.99 519.10 180.90 6 2 700 ltr 680.64 40.82 641.81 58.19 7 3 600 ltr 640.41 -40.24 721.47  -121.47 8 4 600 ltr 600.06 -40.35 600.17 -0.17 9 Desember 1 870 ltr 559.71 310.29 10 2 700 ltr 519.36 180.64 11 3 600 ltr 479.01 120.99 12 4 700 ltr 438.65 261.35
Average dari kedua data RSME MAD MSE MAPE Kesimpulan 215.49 157.315  47641.8 31% Wajar

## Tampilan Aplikasi Tampilan Input Sistem
1.Halaman Login
Tampilan  Login  merupakan  tampilan  yang  pertama  kali  muncul  ketika program  dijalankan.  Berfungsi  sebagai  form  input  username  dan  password  admin program.  Gambar tampilan login dapat ditunjukkan pada gambar 2:
Gambar 2 . Tampilan form login
2.Halaman Produksi
Tampilan  ini  merupakan  tampilan  produksi  barang  yang  berfungsi  untuk persediaan barang yang dibutuhkan. Gambar produksi ditunjukkan pada gambar 3.

## Gambar 3. Tampilan data produksi

## Tampilan Proses Sistem
Tampilan  ini  merupakan  tampilan  form  input  data  prediksi  yang  berfungsi untuk  menampilakn  data-data  prediksi.  Berikut  gambar  form  data  prediksi ditunjukkan pada gambar 4 :

## Gambar 4. Tampilan data prediksi

## Tampilan Hasil/Output Sistem
Tampilan  ini  merupakan  tampilan  laporan  prediksi,  ketika  admin  memilih laporan  pada  form  laporan  prediksi  maka  program  menampilkan  laporan  prediksi. Gambar tampilan  laporan prediksi dapat pada gambar 5 :
Gambar 5. Tampilan laporan prediksi

## Simpulan
Prediksi  persediaan  barang  dengan  menerapkan  metode double  exponential smoothing  berhasil  diterapkan  dalam  bentuk  sistem  informasi  berbasis web ,  dan berjalan dengan baik dan sesuai dengan rumusan dari metode yang di pakai. Dengan menerapkan  sistem  ini  pada  persediaan  barang  diharapkan  menjadi  lebih  optimal, dan tidak lagi terjadi persediaan yang berlebih atau dikurangkan .

## Daftar Pustaka
Ali,  R.  H.,  Nadjib  Bustan,  M.,  Aidid,  M.  K.,  Prodi,  ),  Fmipa,  S.,  &  Makassar,  U. (2022).  Penggunaan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Brown  Untuk Meramalkan Kasus Positif Covid-19 Di Provinsi Papua. VARIANSI: Journal of Statistics  and  Its  Application  on  Teaching  and  Research , 4 (1),  39–63. https://doi.org/10.35580/variansiunm39
Br Sinurat, P. I. S., Hutagalung, D. M., Ginting, R. U., & Damanik, B. (2021). Sistem Informasi  Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web  di  SMP  Swasta  Tunas Harapan. Jurnal Unitek , 14 (2), 20–29. https://doi.org/10.52072/unitek.v14i2.231 Cv, D., & Kota, B. (2016). Peramalan Penjualan Mie Instan Merek Sarimi .
Damayanti,  A.,  Fithri,  D.  L.,  Setiaji,  P.,  Darmanto,  E.,  &  Supriyono,  S.  (2023). Perancangan  Pengelolaan  Dana  Desa  Di  Desa  Bulungcangkring  Berbasis  Web Dengan Notifikasi Whatsapp. Jurnal Unitek , 16 (1), 18–27. https://doi.org/10.52072/unitek.v16i1.483
Dwi  Retno  Puspita  Sari.  (2022).  Penerapan  Metode  Double  Exponential  Smoothing Pada  Data  Inflasi  Bulanan  Tahun  2021. Jurnal  MSA  (  Matematika  Dan Statistika Serta Aplikasinya) , 10 (2), 26–31. https://doi.org/10.24252/msa.v10i2.27272
Hilmy,  M.,  Badie’ah,  &  Munawar,  H.  (2021).  Implementasi  Metode  Double Exponential  Smoothing  untuk  Memprediksi  Kebutuhan  Produksi  pada  CV. Pusaka Indah Furniture Jepara. Prosiding Seminar Nasional Konstelasi Ilmiah Mahasiswa UNISSULA 5 (KIMU 5) , 5 (86–96). Indrawan, S. (2019). Perencanaan Persediaan Bahan Bakar . 12 (1), 1–9.
Maulidda, T. S., & Jaya, S. M. (2021). Perancangan Sistem Informasi Berbasis Web Melalui Whatsapp Gateway Studi Kasus Sekolah Luar Biasa-Bc Nurani. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 11 (1), 38–44. https://doi.org/10.56244/fiki.v11i1.421
Setiyanto,  S.,  Wahyu  Winarno,  W.,  &  Amborowati,  A.  (2020).  Rancang  Bangun Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Mobile Pada Sekolah Tinggi Teknologi Dumai. Jurnal Unitek , 11 (1), 9–23. https://doi.org/10.52072/unitek.v11i1.25
Yubarda, E., & Handayani, S. (2018). Penerapan Metode Simple Additive Weighting Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Evaluasi Kinerja Program Studi Berbasis  Web. JSR :  Jaringan  Sistem  Informasi  Robotik , 2 (2),  146–151. https://doi.org/10.58486/jsr.v2i2.40