## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090

## Implementation of Trend Moment Method in Forecasting Regional Income
Sutrisman 1,* , Havid Syafwan 2 , Rohminatin 1
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* sutrisss2345@gmail.com, 2 havid_syafwan@yahoo.com, 3 rohminatin2019@gmail.com Email Penulis Korespondensi: sutrisss2345@gmail.com Submitted: 11/08/2022 ; Accepted: 18/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Dalam rangka menjalankan fungsi dan kewenangan pemerintah daerah dalam bentuk pelaksanaan kewenangan fiskal, daerah harus dapat mengenali potensi dan mengidentifikasi sumber-sumber daya yang dimilikinya. Peramalan (forecasting) adalah suatu seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa pada masa mendatang. Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan belum mengetahui Pendapatan Daerah pada periode yang akan datang & belum tersedianya sistem yang dapat melakukan perhitungan Pendapatan Daerah untuk periode yang akan datang. Tujuan utama peenelitian ini adalah Untuk mengetahui  memprediksi  Pendapatan  Daerah  pada  tahun  berikutnya.  Sistem  yang  di  buat  membantu  dalam    menentukan Pendapatan  Daerah pada  tahun 2022, dengan  data yang digunakan dari  tahun 2011  – 2021.  Metode  Trend Moment merupakan sebuah metode yang menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis perusahaan. Dalam pemilihan metode forecast dibutuhkan ketepatan  guna  meminimumkan  kesalahan  dalam  meramal  (forecast  error),  tujuannya  agar  forecast  bisa  mendekati  kenyataan. Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem,  Peramalan  Pendapatan  Daerah  ini  memprediksi  pendapatan  daerah  di  tahun  2022  yaitu sebanyak Rp. 136.847.395.228.82 dan hasil presentase kesalahan (MAPE) Mean Absolute Percentage Error sebesar 0,12%.
Kata Kunci: Peramalan; Metode Trend Moment; PHP; XAMPP
Abstract −In order to carry out the functions and authorities of local governments in the form of implementing fiscal authority, regions must be able to recognize potential and identify the resources they have. Forecasting is an art and science in predicting future  events.  The  Regional  Financial  and  Asset  Management  Agency  (BPKAD)  of  Asahan  Regency  does  not  yet  know  the Regional Revenue in the upcoming period & is not yet available a system that can calculate Regional Revenue for the upcoming period. The main purpose of this research is to know the prediction of Regional Income in the following year. The system created helps in determining Regional Revenue in 2022, with data used from 2011 – 2021. The Trend Moment method is a method that uses  certain  statistical  and  mathematical  calculation  methods  to  find  out the  function of  a  straight line  instead of  a  broken  line formed by the company's historical data. In choosing the forecast method, accuracy is needed to minimize errors in forecasting (forecast error), the goal is that the forecast can approach reality. Based on the results of system testing, this Regional Revenue Forecasting predicts regional revenue in 2022, which is IDR 136,847,395,228.82 and the result of the percentage of errors (MAPE) Mean Absolute Percentage Error of 0.12%.
Keywords: Forecasting; Trend Moment Method; PHP; XAMPP

## 1. PENDAHULUAN
Pelaksanaan otonomi daerah memberikan kewenangan kepada daerah untuk mengatur dan mengelola sumber daya dalam negeri. Sebagai administrator penuh di masing-masing daerah harus kreatif agar pengelolaan daerahnya lebih terfokus dan mencapai sasaran yang telah ditentukan. Dalam rangka menjalankan fungsi dan kewenangan pemerintah daerah  dalam  bentuk  pelaksanaan  kewenangan  fiskal,  daerah  harus  dapat  mengenali  potensi  dan  mengidentifikasi sumber-sumber  daya  yang  dimilikinya.  Pemerintah  daerah  diharapkan  lebih  mampu  menggali  sumber-sumber keuangan khususnya untuk memenuhi kebutuhan pembiayaan pemerintahan dan pembangunan di daerahnya melalui Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD).  Penerimaan  pendapatan  asli  daerah  yang  salah  satu  contohnya  pajak  dapat ditingkatkan dengan cara intensifikasi dan atau ekstensifikasi. Ekstensifikasi adalah upaya perluasan jenis pajak.
Dalam  melakukan  penelitian  peneliti  mengambil  beberapa  referensi  yang  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan untuk melakukan penelitian ini dan juga digunakan sebagai bahan untuk proses penyusunan skripsi, referensi diambl dari beberapa penelitian terdahulu yang membahas masalah yang hampir sama antara lain yaitu:
Ilyas,  dkk.  (2018).  Melakukan  penelitian  dengan  mengangkat  judul    Implementasi  Metode Trend  Moment (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas  Widyagama  Malang.     Maka  dari  itu  dapat  ditarik  kesimpulan  adalah membuat Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru di Universitas Widyagama Malang [3]. Al-Husaini.dkk,  (2018). Melakukan penelitan dengan mengangkat judul Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan  Bisnis  pada  Berkah  Swalayan.   Berdasarkan  penelitian  dihasilkan  bahwa  penggunaan  jumlah  metode peramalan yang masih terbatas dan bentuk pola data masih belum sepenuhnya menghasilkan peramalan optimal pada suatu barang [19] .
Permata  &  Yani.  (2015).    Melakukan  penelitian  dengan  mengangkat  judul  Analisa  Perbandingan  Metode Exponensial Smoothing dan Metode Trend Analysis Terhadap Parameter Tingkat Error Pada Peramalan Permintaan Produk Ready  Mix  Concrete (Studi  Kasus:  PT.  Iga  Bina  Mix  Pekanbaru). Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) , ISSN :2085-9902 . Maka peneliti mengambil kesimpulan bahwa metode peramalan yang tepat berdasarkan parameter tingkat error adalah metode Trend Analysis [20].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090
Jaya.  (2019).  Melakukan  penelitian  dengan  mengangkat  judul  Peramalan  Produksi  Daging  Ayam  Ras  Di Indonesia,  Sehingga  peneliti  menarik  kesimpulan  bahwa  menunjukkan  bahwa  metode  peramalan  produksi  daging ayam  ras  yang  paling  akurat  adalah  peramalan  menggunakan  metode    trend  analysis,  karena  memiliki  tingkat kesalahan  yang  lebih  kecil  dibandingkan  peramalan  dengan  metode moving  average dan exponential  smoothing dengan nilai masing-masing secara berurutan MAD 51.502,07; MSE 3.728.690.664,20; dan MAPE 0,03 [21].
Niswatin. (2015). Melakukan penelitian dengan mengangkat judul  Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Produksi Air Minum Menggunakan Metode Trend Moment . Sistem ini dapat mempermudah pihak manager  dalam pengambilan keputusan peramalan produksi, sehingga proses produksi air minum kemasan dapat dilaksanakan dengan efektif dan lebih efisien.  Hasil dari penelitian adalah sebuah sistem pendukung keputusan untuk meramalkan jumlah produksi air minum kemasan berdasarkan data penjualan sebelumnya [22] .
Penelitian  sebelumnya  Latipah,  dkk  (2019),  dengan  judul  “Peramalan  Pendapatan  Asli  Daerah  Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Model Grey-Markov (1,1) ”, Penelitian ini menunjukkan bahwa model grey Markov (1,1) memberikan hasil peramalan yang cenderung mengikuti pola data. Nilai akurasi peramalan menunjukkan bahwa tingkat akurasi model grey-Markov (1,1) untuk peramalan data hasil pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan dan data lain-lain pendapatan asli daerah yang sah adalah sangat akurat, sedangkan untuk data pajak daerah dan data retribusi daerah adalah akurat [1].
Penelitian selanjutnya Ketut, dkk (2018), dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Pendapatan Di Dinas Penanaman Modal Dan Pelayanan Perizinan Terpadu Satu Pintu Kabupaten Buleleng Dengan Metode Least Square ”,  Hasil  penelitian  ini  adalah  sistem  sudah  berhasil  dirancang  dan  diimplementasikan  dengan  baik  dengan respon pengguna yang memilih skor 5 adalah 71,11% dan memilih skor 4 adalah 28,89% serta hasil uji akurasi sistem yaitu 66,34% dengan rata-rata kesalahan 34,66% [2].
Metode Trend Moment telah banyak digunakan dalam beberapa studi kasus diantaranya diantaranya Ilyas, dkk, (2018),  dengan  judul“Implementasi  Metode Trend  Moment (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas  Widyagama Malang”,  hasil  aplikasi  peramalan  menggunakan  metode Trend  Moment dapat  dipergunakan  untuk  meramalkan jumlah mahasiswa baru di Universitas  Widyagama Malang di periode yang akan datang dan Juga aplikasi peramalan ini  dapat  mempermudah  petugas  di  Universitas  Widyagama  Malang  untuk  menentukan  dan  mengetahui  jumlah mahasiswa baru yang akan datang [3].
Salah satu aspek penting perencanaan adalah pembuatan keputusan, proses pengembangan dan penyeleksian sekumpulan  kegiatan-kegiatan  untuk  memecahkan  masalah.  Tujuan  utama  perencanaan  adalah  melihat  bahwa program-program yang telah dilaksanakan dapat digunakan untuk meningkatkan kemungkinan pencapaian tujuan di waktu yang akan datang yaitu meningkatkan pembuatan keputusan yang lebih baik. Suatu perencanaan ramalan yang tepat, dalam hal ini peramalan adalah memperkirakan apa yang terjadi pada waktu yang akan datang. Adapun hasil pendapatan Daerah dari tahun 2011 sampai dengan 2021 dapat di lihat dengan data :
Tabel 1. Data Pendapatan Kabupaten Asahan Tahun 2011/2021
No  Tahun Pendapatan  Pendapatan Kabupaten Asahan (Rp) 1 2011 110.822.064.959 2 2012 114.990.887.459 3 2013 116.982.764.987 4 2014 120.978.127.941 5 2015 122.056.761.855 6 2016 124.056.692.119 7 2017 132.862.011.025 8 2018 137.390.137.763 9 2019 132.822.064.959 10 2020 128.901.171.189 11 2021 126.962.968.987
Dalam  pemilihan  metode forecast dibutuhkan  ketepatan  guna  meminimumkan  kesalahan  dalam  meramal (forecast  error) ,  tujuannya  agar forecast bisa  mendekati  kenyataan.  Bersamaan  dengan  hal  tersebut,  teknologi informasi saat ini sangat berkembang. Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi tersebut dapat dimanfaatkan pemerintah  daerah  didalam  menyatukan  antara  teknologi  dengan  teori  yang  digunakan  untuk  meramalkan  potensi pendapatan daerah pada tahun 2022.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka kerja yang dilakukan yaitu sebagai alur atau tahapan dalam menyelesaikan sebuah masalah dalam proses meramalkan  jumlah  Pendapatan  Daerah  pada  tahun  yang  akan  datang  dengan  dirancang  menggunakan  bahasa pemograman PHP dan MySQL. Kerangka  penelitian  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penyelesaian masalah yang akan dibahas. Adapun kerangka penelitian yang digunakan adalah:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan kerangka penelitian yang telah digambarkan diatas, maka dapat  diuraikan pembahasan masing- masing tahap dalam penelitian adalah :
a. Mengidentifikasi Masalah
untuk  melakukan  pengamatan  guna  mengetahui  secara  nyata  permasalahan  pada  sistem  yang  ada  untuk dikembangkan guna mengatasi masalah yang terjadi pada jumlah Pendapatan Daerah
b. Menganalisa Masalah
Dalam melakukan analisa masalah, penelitian melakukan beberapa cara dan metode diantaranya metode deskriptif . Metode deskriptif merupakan  suatu  data  yang  dikumpulkan,  disusun,  dikelompokkan,  dianalisa  sehingga diperoleh beberapa gambaran yang jelas pada masalah penelitian.
c. Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pencarian landasan-landasan teori yang diperoleh dari berbagai sumber buku dan internet untuk melengkapi konsep dan teori, sehingga memiliki landasan dan keilmuan yang baik dan sesuai.
d. Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan data dilakukan dengan melakukan interview (wawancara) dengan ketua bagian umum dan ditambah dengan studi pustaka.
e. Desain Sistem
Dalam tahap ini pembuatan desain terdiri dari : 1. Perancangan Antar Muka Pemakai ( User Interface )
User Interface merupakan bagian dari sistem yang digunakan sebagai media atau alat komunikasi antar user dan  sistem.  Sistem  yang  akan  dibuat  adalah  memprediksi  jumlah  Pendapatan  Daerah  di  Badan  Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan
f. Pengujian Sistem
Setelah  membuat  desain  sistem  maka  sistem  terlebih  dahulu  di  uji  coba  untuk  mengetahui    apakah  sistem peramalan  yang  dirancang  sudah  sesuai  dengan  perhitungan  metode  yang  dipakai  dan  uji  coba  sistem  juga dilakukan untuk mengetahui kesalahan yang terjadi pada sistem dan juga metode yang di pakai.
g. Implementasi dan Hasil Sistem
Setelah uji coba sistem dilakukan maka tahap selanjutnya merupakan tahap implementaasi sistem dimana tahap ini adalah tahap penerapan sistem yang nantinya akan membantu dalam mengurangi dan menghilangkan masalah- masalah yang ada.

## 2.2  Metode Penelitian
Metode penelitian merupakan sebuah sistematika atau tahapan untuk melakukan sebuah penelitian. Untuk melakukan sebuah  Penelitian  dibutuhkan  suatu  metode  penelitian  diamana  metode  penelitian  itu  suatu  teknik  atau  cara  yang dilakukan oleh si peneliti dalam memperoleh dan memcahkan sebuah masalah. Dalam metode penelitian ada jenis metode penelitian yang dipakai untuk melakukan suatu penelitian. Dalam penelitian ini peneliti mengguakan metode kuantitatif. Metode kuantitatif adalah penelitian ilmiah yang sistematis terhadap bagian-bagian dan fenomena serta kualitas hubungan-hubungannya. Metode kuantitatif yang digunakan dalam memperkirakan atau meramalkan dapat dikelompokkan dalam dua jenis, yaitu metode serial waktu dan kausal. Peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variable atau kumpulan variable untuk mengestimasi nilanya dimasa yang akan datang. Menurut Heizer & Render bahwa metode forecast dilakukan dengan menggunakan model matematis yang beragam dengan data histori yang terkait dengan peramalan dan variable sebab akibat untuk meramalkan hasil tangkapan ikan [23].

## 2.3 Peramalan
Peramalan merupakan teknik yang dipakai dalam proses prediksi atau meramalkan Pendapatan Daerah.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090
Peramalan  adalah perkiraan  peristiwa  masa  yang  akan  datang  atas  dasar  pola  waktu  di masa  lalu  dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi dengan pola di masa yang lalu [8]. Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan  model  pendekatan  sistematis  [8]. Peramalan  merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam  perencanaan  yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi [9].
Berdasarkan pengertian beberapa ahli diatas maka peneleiti mengambil kesimpulan bahwa peramalan adalah suatu teknik atau seni yang dipakai untuk memprediksi atau memperkirakaan kejadian atau peristiwa dimasa yang akan datang atau yag akan terjadi, dan juga permalan merupakan suatu ilmu untuk memprediksi suatu peristiwa yang belum terjadi atau yang akan terjadi dimasa yang akan datang.
Peramalan biasanya diklasifikasikan dengan horizon waktu pada masa mendatang yang  melingkupinya [10]. Horizon waktu dibagi dalam tiga kategori sebagai berikut:
a.   Peramalan Jangka Pendek Peramalan ini memiliki rentang waktu sampai  dengan 1 tahun, tetapi umumnya kurang dari 3 bulan. Digunakan untuk perencanaan pembelian, penjadwalan pekerjaan, level angkatan kerja, penugasan pekerjaan, dan level produksi.
b.   Peramalan Jangka Menengah Kisaran menengah, atau intermediate, peramalan umumnya rentang waktu dari 3 bulan  hingga  3  tahun.  Berguna  dalam  perencanaan  penjualan,  perencanaan  produksi  dan  penganggaran, penganggaran uang kas, dan analisis variasi rencana operasional.
c.   Peramalan  Kisaran  Panjang  Umumnya  3  tahun  atau  lebih  dalam  rentang  waktunya,  peramalan  jangka  panjang digunakan  untuk  produk  baru,  pengeluaran  modal,  lokasi  tempat  fasilitas  atau  perluasan,  dan  penelitian  serta pengembangan.

## 2.4 Metode Trend Moment
Trend  analysis merupakan  metode  statistik  yang  bertujuan  untuk  mencari  hubungan  sebab  akibat  antara  variabel faktor  penyebab  atau independen (X)  terhadap  variabel  akibatnya  (Y).  Trend  data  dianalisis  dan  digunakan  untuk menentukan peramalan periode berikutnya. Trend pergerakan data tersebut dapat berupa trend linear , polynomial , exponential , logarithmic atau lainnya sesuai dengan pola data yang diolah. [12] Garis trend pada dasarnya garis regresi dan variabel bebas (x) merupakan variabel waktu. Trend garis lurus ( linier ) adalah suatu trend yang diramalkan naik atau turun secara garis lurus. Variabel waktu sebagai variabel bebas dapat menggunakan waktu tahunan, semesteran, bulanan, atau mingguan. Analisis trend garis lurus ( linier ) terdiri atas metode kuadrat kecil atau ( least square ) dan moment. Trend menunjukkan perubahan nilai suatu variabel yang relatif stabil  perubahan  populasi,  perubahan  harga,  perubahan  teknologi,  dan  peningkatan  produktivitas.  Ramalan pendapatan (penjualan) merupakan proses aktivitas memperkirakan produk yang akan dijual atau disewakan di masa yang  akan  datang  dalam  keadaan  tertentu  dan  dibuat  berdasarkan  data  historis  yang  pernah  terjadi  atau  mungkin terjadi.  Ramalan Persamaan trend adalah sebagai berikut :
Y’ = a + bX
(1)

## 2.5 Nilai Ketetapan Prediksi
Ketetapan ramalan merupakan  sesuatu yang sangat penting  dalam peramalan karna mengukur kesesuia data yang ada dengan data peramalan, Dalam penelitian ini peneliti melakukan perhitungan ketetapan nilai predikisi  dengan meghitung  nilai  kesalahan  kuadrat  rata-rata (Mean  Squared  Error  –  MSE), dan  kesalahan  persen  mutlak  rata-rata (Mean Absolute Percentage Error – MAPE) [10].
a. Mean absoulte diviation (MAD)
Metode  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan  digunakan  jumlah  dari  kesalahan-kesalahan  yang absolute. Dengan mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolute masing-masing kesalahan). MAD  berguna  untuk  mengukur  kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang  sama  sebagai  deret  asli.  Nilai  MAD  dihitung dengan rumus sebagai berikut:
MAD = ∑( 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑛 ) (2)
b. Mean Squared Error – MSE
Mean  Squared  Error  (MSE) adalah  metode  lain  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan.  Masing-masing kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan.  Pendekatan  ini  mengatur  kesalahan  peramalan  yang  besar  karena  kesalahan- kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinanlebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar.  MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan keseluruhan. MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah bahwa MSE cenderung menonjolkan deviasi yangbesar karena adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut.
MSE = ∑ |𝑥𝑡−𝑓|2 𝑛
(3)
c. Mean Absolute Percentage Error – MAPE

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090
Mean Absolute Percentage Error(MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi  dengan  nilai  observasi  yang  nyatauntuk  periode  itu.  Kemudian,  merata-rata  kesalahan  persentase  absolut tersebut,  MAPE  merupakan  pengukuran  kesalahan  yang  menghitung  ukuran  presentase  penyimpanganantara  data aktual dengan data peramalan. Nilai MAPE dapat dihitung dengan persamaan berikut.
MAPE = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑥𝑡− 𝑓𝑡 𝑥𝑡 | 𝑛 𝑡−1
(4)

## 2.6 Hipotesis
Hipotesis merupakan dugaan atau jawaban sementara terhadap pertanyaan-pertanyaan yang ada dalam penelitian yang ada dalam rumusan masalah. Maka hipotesis dalam penelitian ini adalah meramalkan pendapatan daerah pada tahun berikutnya  menggunakan  metode  Trend  melalui  aplikasi  berbasis  web  yang  diharapkan  dapat  mempermudah pemerintah  daerah  dalam  mengambil  solusi  khususnya  yang  berkaitan  dengan  masalah  Pendapatan  Daerah  setiap tahunnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Algoritma Trend Moment
Sistem  yang  akan  dibuat  merupakan forcasting Peramalan Pendapatan  Daerah  dengan  metode Trend  Moment pada Badan  Pengelola  Keuangan  Dan  Aset  Daerah  (BPKAD)  Kabupaten  Asahan . Adapun  data  prediksi  Peramalan Pendapatan Daerahdari tahun 2011 sampai 2021 yaitu seperti tabel 4.4 berikut:
Tabel 2. Data prediksi Peramalan Pendapatan Daerah
No Tahun Pendapatan Pendapatan Kabupaten Asahan (Rp) 1 2011 110822064959 2 2012 114990887495 3 2013 116982764987 4 2014 120978127941 5 2015 122056761855 6 2016 124056692119 7 2017 132862011025 8 2018 137390137763 9 2019 132822064959 10 2020 128901171189 11 2021 126962968987
Adapun algoritma perhitungannya dengan menggunakan metode Trend Moment dalam Peramalan Pendapatan Daerahadalah sebagai berikut :
a. Perhitungan Metode Trend Moment Peramalan Pendapatan Daerah
Tabel 3. Peramalan Memprediksi Peramalan Pendapatan Daerah
Tahun (n)  Pendapatan Daerah (Y)  X X 2 XY Y = a + bX 2011 110.822.064.959 0 0 - 114.098.112.860 2012 114.990.887.459 1 1 114.990.887.458 116.166.229.438 2013 116.982.764.987 2 4 233.965.529.974 118.234.346.017 2014 120.978.127.941 3 9 362.934.383.823 120.302.462.595 2015 122.056.761.855 4 16 488.227.047.420 122.370.579.174 2016 124.056.692.119 5 25 620.283.460.595 124.438.695.753 2017 132.862.011.025 6 36 797.172.066.150 126.506.812.331 2018 137.390.137.763 7 49 961.730.964.341 128.574.928.910 2019 132.822.064.959 8 64 1.062.576.519.672  130.643.045.488 2020 128.901.171.189 9 81 1.160.110.540.701  132.711.162.067 2021 126.962.968.987 10  100  1.269.629.689.870  134.779.278.646 Total 1.368.825.653.243 55  385  7.071.621.090.005
b. Perhitungan ErrorForecastingPeramalan Pendapatan Daerah
Tabel 4. Analisis Kesalahan Peramalan Pendapatan Daerah Periode Tahun 2022
No  Tahun (Periode)  Pendapatan Daerah (Y) MAD MSE MAPE 1 2011 110.822.064.959 3.276.047.891   10.732.489.782.934.200.000 0,03 2 2012 114.990.887.459 1.175.341.935 1.381.428.663.528.430.000 0,01

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090
3 2013 116.982.764.987 1.251.581.023   1.566.455.056.223.460.000 0,01 4 2014 120.978.127.941 675.665.351 456.523.667.156.193.000 -0,01 5 2015 122.056.761.855 313.817.314 98.481.306.851.462.200 0,00 6 2016 124.056.692.119 382.003.630 145.926.773.610.995.000 0,00 7 2017 132.862.011.025 6.355.198.696   40.388.550.462.173.700.000 -0,05 8 2018 137.390.137.763 8.815.208.854   77.707.907.136.434.600.000 -0,06 9 2019 132.822.064.959 2.179.019.470 4.748.125.850.242.880.000 -0,02 10 2020 128.901.171.189 3.809.990.880   14.516.030.505.683.200.000 0,03 11 2021 126.962.968.987 7.816.309.662 61.094.696.730.853.400.000 0,06 TOTAL 1.368.825.653.243 36.050.184.706  212.836.615.935.693.000.000  0,01

## 3.2 Implementasi
Implementasi dilakukan dengan sebuah aplikasi berbasis web . Didalamnya terdapat beberapa form untuk membuat suatu aplikasi.
Dalam menggunakan program login bertujuan agar dapat masuk ke halaman utama. Berikut tampilan menu login Peramalan Pendapatan Daerah Di Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan Dengan Metode Trend Moment :
Gambar 2. Form Login
Jika sudah berhasil login maka akan tampil halaman menu utama sistem Peramalan Pendapatan Daerah Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan.

## Gambar 3. Halaman Menu Utama
Berikut ini merupakan tampilan Form Jenis Pendapatan Daerah pada sistem Peramalan Pendapatan Daerah di Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090
Berikut  ini  merupakan  tampilan form dalam  penginputan  data  Periode  Peramalan  Pendapatan  Daerah  pada masing-masing Peramalan Pendapatan Daerah
Gambar 5. Input Data Periode Peramalan Pendapatan Daerah
Setelah  penginputan  selesai  berikutnya  menghitung  peramalan  dan  nilai  eror  sesuai  dengan  bobot  dan Peramalan Pendapatan Daerah yang ingin diprediksikan. Berikut tampilan Form perhitungan peramalan dan nilai eror pada sistem Peramalan Pendapatan Daerah Di Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan Dengan Metode Trend Moment :
Gambar 6. Form Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror
Berikut  ini  merupakan  hasil  laporan  ramalan  data  Peramalan  Pendapatan  Daerah  Di  Badan  Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan Dengan Metode Trend Moment

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090

## 3.3 Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  siklus  dalam  pembangunan  perangkat  lunak  yang  penting  untuk  menjamin  kualitas  dan mengetahui kelemahan dan kekurangan dari perangkat lunak. Pengujian ini digunakan untuk melihat apakah sistem aplikasi yang dibuat sudah sesuai dengan yang diinginkan dan berfungsi dengan benar.
Pengujian  akan  dilakukan  satu  persatu  sesuai  dengan  rencana  pengujian  yang  telah  disusun  yaitu  sebagai berikut:
Tabel 5. Pengujian Login Data Masukan Proses Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Data Normal Pemasukan data username dan password dengan  lengkap  dan benar Dapat masuk kedalam sistem dan Proses berhasil dan sesuai dengan yang diinginkan Sesuai Data Salah Pemasukan data salah Sistem menolak proses yang dilakukan Sistem  menolak  proses  dan  tampil pesan salah username dan password
Sesuai
Tabel 6. Pengujian Input Peramalan Pendapatan Daerah Data Masukan Proses Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Data Normal Pengisian data Peramalan Pendapatan Daerah Dapat menyimpan data Peramalan Pendapatan Daerah dalam database Data tersimpan di database Sesuai Klik tombol edit Dapat  merubah  data  Peramalan  Pendapatan Daerah kedalam database berdasarkan primary key yang telah ditetapkan Data berhasil dirubah Sesuai Klik tombol hapus Dapat menghapus data Peramalan Pendapatan Daerah  berdasarkan primary key yang ditetapkan Data berhasil dihapus Sesuai Klik tombol keluar Sistem kembali ke tampilan menu utama Sistem berhasil menampilkan halaman menu utama Sesuai
Tabel 7. Pengujian Input Periode Peramalan Pendapatan Daerah Data Masukan Proses Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Data Normal Pengisian  data  Periode  Peramalan Pendapatan  Daerah  sesuai  dengan periode dan Peramalan Pendapatan Daerah masing-masing Dapat  menyimpan  data  Periode Peramalan Pendapatan Daerah serta periode dalam database Data  tersimpan  di database Sesuai Klik tombol edit Dapat merubah data Periode Peramalan Pendapatan Daerah kedalam database berdasarkan primary key yang telah ditetapkan Data berhasil dirubah  Sesuai Klik tombol hapus Dapat  menghapus  data  Periode Peramalan Pendapatan Daerah berdasarkan primary key yang ditetapkan Data berhasil dihapus  Sesuai Klik tombol keluar Sistem  kembali  ke  tampilan  menu utama Sistem berhasil menampilkan halaman menu utama Sesuai Tabel 8. Pengujian Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror Data Masukan Proses Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Data Normal Menentukan Peramalan Pendapatan  Daerah,  priode dan bobot yang ingin diprediksi Sistem dapat menampilkan data Peramalan  Pendapatan  Daerah yang dipilih berdasarkan periode. Sistem dapat menampilkan data Peramalan  Pendapatan  Daerah yang dipilih berdasarkan periode. Sesuai

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090
Klik tombol hitung Sistem dapat menampilkan hasil perhitungan  peramalan  beserta nilai eror Hasil  perhitungan  peramalan serta nilai eror berhasil ditampilkan Sesuai Klik tombol cetak Sistem dapat menampilkan hasil laporan  berdasarkan  Peramalan Pendapatan Daerah yang dipilih Sistem dapat menampilkan hasil laporan  berdasarkan  Peramalan Pendapatan Daerah yang dipilih Sesuai Klik tombol keluar Sistem  kembali  ke  tampilan menu utama Sistem  berhasil  menampilkan halaman menu utama Sesuai

## 3.5 Hasil Pengujian
Berdasarkan dari hasil pengujian sistem peramalan dengan kasus uji sampel diatas dapat ditarik  kesimpulan bahwa perangkat lunak dapat mengeluarkan hasil sesuai dengan yang diharapkan.

## 4.KESIMPULAN
Setelah dilakukan penelitian uji coba pada sistem, maka penulis menarik kesimpulan bahwa: Dengan adanya sistem peramalan, diharapkan dapat  memprediksi jumlah permintaan kedapannya. Dengan adanya metode Trend Moment dalam memprediksi  Peramalan  Pendapatan  Daerah  pada  Badan  Pengelola  Keuangan  Dan  Aset  Daerah  (BPKAD) Kabupaten  Asahan  dapat  diketahui  berapa  persen  tingkat  keakuratannya  metode  tersebut.  Dengan  menghasilkan sistem berbasis  desktop untuk memprediksi Peramalan Pendapatan Daerah dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Sistem Peramalan Pendapatan Daerah ini memprediksi pendapatan daerah di tahun 2022 sebanyak Rp. 136.847.395.228.82 dan hasil presentase kesalahan (MAPE) Mean Absolute Percentage Error yaitu 0,12%.

## REFERENCES
[1] T. M. M. Grey-markov and S. Wahyuningsih, “Peramalan Pendapatan Asli Daerah Provinsi Kalimantan,” vol. 1, pp. 89–103, 2019.
[2] N.  Ketut,  A.  Indra,  I.  M.  Putrama,  I.  M.  A.  Wirawan,  and  P.  Ganesha,  “DINAS  PENANAMAN  MODAL  DAN PELAYANAN  PERIZINAN  TERPADU  SATU  PINTU  KABUPATEN  BULELENG  DENGAN  METODE  LEAST SQUARE ] Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika | 2,” vol. 7, no. 2, pp. 1–11, 2018.
[3] I.  Ilyas,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “Implementasi  Metode Trend  Moment (Peramalan)  Mahasiswa  Baru  Universitas Widyagama Malang,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.31328/jointecs.v3i2.785.
[4] A. Amrullah, E. Affandi, W. Riansyah, and S. Sobirin, “Peramalan Penjualan Bulanan menggunakan metode Trend Moment pada Toko Suamzu Boutique,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p. 46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[5] C.  Manado  and  U.  S.  Ratulangi,  “ANALISIS  SISTEM  INFORMASI  AKUNTANSI  SIKLUS  PENJUALAN  DAN PENERIMAAN  KAS  UNTUK  MENINGKATKAN  PENGENDALIAN  INTERN  PADA  PT.  SUMBER  ALFARIA TRIJAYA, Tbk (ALFAMART) CABANG MANADO,” J. Berk. Ilm. Efisiensi , vol. 16, no. 4, pp. 191–202, 2016.
[6] J. Akuntansi and P. Negeri, “Jurnal Eksis ISSN : 0216-6437 Jurnal Eksis ISSN : 0216-6437,” vol. 16, no. 1, pp. 1–19, 2020.
[7] S. Hamidah and K. Kusumawati, “Sistem berbasis pengetahuan gangguan autism spectrum disorder pada anak usia dini,” Univ. Satya Negara Indones. , vol. 10, no. 1, pp. 18–25, 2017.
[8] I. D. Palandeng, F. Ekonomi, and J. Manajemen, “Analisis Ramalan Penjualan Dan Persediaan Produk Sepeda Motor Suzuki Pada Pt Sinar Galesong Mandiri Malalayang,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 6, no. 4, pp. 2828– 2837, 2018, doi: 10.35794/emba.v6i4.21067.
[9] Isnayati and M. A. Saptari, “Sistem Peramalan Penjualan Sepeda Motor Menggunakan Metode Trend Projection pada PT . UD Prima Nusantara,” J. Sist. Inf. ISSN 2598-599X , vol. 2, pp. 155–184, 2018.
[10]  F.  A.  Reicita,  “Analisis  Perencanaan  Produksi  Pada  Pt.  Armstrong  Industri  Indonesia  Dengan  Metode  Forecasting  Dan Agregat Planning,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 7, no. 3, pp. 160–168, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.
[11]  D. R. Indah and E. Rahmadani, “Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Single Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” J. Penelit. Ekon. Akutansi , vol. 2, no. 1, pp. 10–18, 2018.
[12]  J.  D.  Jaya,  “Peramalan  Jumlah  Populasi  Sapi  Potong  di  Kalimantan  Selatan  Menggunakan  Metode  Moving  Average, Exponential Smoothing dan Trend Analysis,” J. Teknol. Agro-Industri , vol. 6, no. 1, p. 41, 2019, doi: 10.34128/jtai.v6i1.88.
[13]  M.  S.  Nasir,  “Analisis  Sumber-Sumber  Pendapatan  Asli  Daerah  Setelah  Satu  Dekadeotonomi  Daerah,” J.  Din.  Ekon. Pembang. , vol. 2, no. 1, p. 30, 2019, doi: 10.14710/jdep.2.1.30-45.
[14]  E.  Iswandy,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Menentukan  Penerimaan  Dana  Santunan  Sosial  Anak  Nagari  Dan Penyalurannya Bagi Mahasiswa Dan Pelajar Kurang Mampu Di Kenagarian Barung–Barung Balantai Timur,” J. Teknoif , vol. 3, no. 2, 2015.
[15]  Taufiq  dan  Ermawati,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Pemesanan  Pentas  Seni  Berbasis  Web  Pada  Sanggar  Seni  Getar Pakuan  Bogor,” IJSE  -  Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–7,  2017,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse/article/view/2812/1836.
[16]  W.  Aprianti  and  U. Maliha,  “Sistem  Informasi  Kepadatan  Penduduk  Kelurahan  Atau  Desa  Studi Kasus  Pada  Kecamatan Bati-Bati,” vol. 2, no. 2013, pp. 21–28, 2016.
[17]  M. Syani and N. Werstantia, “Perancangan Aplikasi Pemesanan Catering Berbasis Mobile Android,” J. Ilm. Ilmu dan Teknol. Rekayasa , vol. 1, no. 2, pp. 109–117, 2020, doi: 10.31962/jiitr.v1i2.22.
[18]  M. D. Irawan and S. A. Simargolang, “Implementasi E-Arsip Pada Program Studi Teknik Informatika,” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, p. 67, 2018, doi: 10.36294/jurti.v2i1.411.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 749 − 758 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2090
[19]  M. A. Al-Husaini, M. I. Zul, and I. Muslim, “Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Bisnis pada Berkah Swalayan,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  Komun.  dan  Ind. ,  no.  November,  pp.  2579–5406,  2018,  [Online].  Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/5851.
[20]  E. G. Permata and N. F. Yani, “Analisa Perbandingan Metode Exponensial Smoothing dan Metode Trend Analysis Terhadap Parameter Tingkat Error Pada Peramalan Permintaan Produk Ready Mix Concrete,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , no. November, pp. 506–512, 2015.
[21]  J. D. Jaya, “PERAMALAN PRODUKSI DAGING AYAM RAS DI INDONESIA,” Polhasains J. sains dan Terap. Politek. Hasnur. , vol. 7, no. 01, pp. 36–41, 2019.
[22]  R.  K.  Niswatin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Peramalan  Produksi  Air  Minum  Menggunakan  Metode Trend  Moment ,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 2, p. 337, 2015, doi: 10.24176/simet.v6i2.470.
[23]  W. C. Pratami, “Penerapan Metode Kuantitatif Terhadap Jumlah Permintaan Tenaga Kerja Perhotelan Di Denpasar,” J. Bisnis Darmajaya , vol. 3, no. 1, pp. 65–73, 2017.