1841 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E- ISSN 2503-2933

## Analisis WMA Pada Forcasting Persedian Bahan Bangunan Di CV. EDT Group
Netika 1 , Irianto* 2 , Afdhal Syafnur 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran
2* Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran
3 Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran e-mail: 1 netikakisaran@gmail.com, * 2 irianto2121212@gmail.com,
3 afdhal23@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  dari  tahun  ke  tahun  selalu  mengalami perkembangan  yang  sangat  pesat.  Banyaknya  fasilitas  kemudahan-kemudahan  yang ditimbulkan  oleh  perkembangan  teknologi  informasi  secara  langsung  berdampak  kepada kegiatan organisasi.Dengan sistem informasi peramalan, persediaan semen, batu bata dan seng akan  lebih  efektif  dan  efisen,  agar  tercapainya  target  pembangunan  dengan  alat  bantu teknologi  informasi.  Alat  bantu  teknologi  informasi  yang  dimaksud  yaitu  peramalan  atau Forcasting  menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average.  Melalui  penerapan  metode  ini, peneliti  akan  memproses  dan  memprediksi  persediaan  bahan  bangunan,  dengan    metode tersebut  mengambil  berdasarkan  data  historis  terdahulu  pada  lokasi  penelitian  yaitu  CV.  Edt Group.
Kata kunci —Forecasting, Weighted Moving Average, Persediaan Bahan Bangunan

## Abstract
The development of information technology from year to year always experiences very rapid  development.  The  number  of  convenience  facilities  caused  by  the  development  of information  technology  has  a  direct  impact  on  organizational  activities.With  a  forecasting information system, the supply of cement, bricks and zinc will be more effective and efficient, in order  to  achieve  development  targets  with  information  technology  tools.  The  information technology  tool  in  question  is  forecasting  or  Forcasting  using  the  Weighted  Moving  Average Method.  Through  the  application  of  this  method,  researchers  will  process  and  predict  the inventory of building materials, with this method taking based on previous historical data at the research location, namely CV. Edt Group
Keywords — Forecasting, Weighted Moving Average, Building Material Inventory

## 1. PENDAHULUAN
CV. Edt Group merupakan usaha yang menawarkan jasa pembangunan rumah siap pakai yang berlokasi di dusun 4 Ambalutu Buntu Pane Asahan, dengan biaya yang bervariasi sesuai dengan  bentuk  dan  ukuran  permintaan  pembeli.  CV.  Edt  Group  mempunyai  visi  target  waktu dalam  pengerjaaan  sesuai  dengan  permintaan  pembeli,  maka  CV.  Edt  Group  harus memanajemen waktu dan bahan bangunan dengan sebaik baiknya terkhusus untuk para pekerja dan bahan bangunannya. Dengan sistem informasi peramalan, persediaan semen, batu bata dan seng  akan  lebih  efektif  dan  efisen,  agar  tercapainya  target  pembangunan  dengan  alat  bantu teknologi  informasi.  Alat  bantu  teknologi  informasi  yang  dimaksud  yaitu  peramalan  atau
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933 1842
Forcasting menggunakan Metode Weighted Moving Average.  Weight Moving Average adalah rata-rata  yang  mempunyai  bobot  /  berat.  Metode  Weight  Moving  Average  merupakan  metode yang  menggunakan  teknik  dengan  cara  memberi  bobot  yang    tidak  sama  atas  data  yang  ada dengan begitu data yang paling akhir adalah data yang paling relevan untuk peramalan sehingga mendapat  bobot  lebih  besar[1].  Metode  ini  mampu  menentukan  trend  yang  akan  terjadi berdasarkan  dari  data-data  yang  ada  sebelumnya[2].  Peramalan  merupakan    cara  untuk memprediksi dari beberapa waktu peristiwa atau peristiwa yang akan datang, pengaruh kondisi dan situasi yang berlaku terhadap perkembangan pada masa yang akan datang, forcasting juga merupakan  prediksi  yang  di  lakukan  dengan  metode-metode  yang  ada  sehingga  dapat membantu  permasalahan  dan  meminimalisir  kerugian  dari  perusahaan,  adapun  sebagai  bahan pertimbangan  untuk  pengambilan  keputusan[3].  Menurut  Gaspersz  tujuan  peramalan  adalah untuk  meramalkan  permintaan  dari  item-item  independent  demand  di  masa  yang  akan datang[4].
Bahan  Bangunan  adalah  material,  segala  barang  yang  di  gunakan  untuk  membangun rumah atau gedung, setiap bahan yang digunakan untuk tujuan konstruksi. Banyak bahan alami, seperti  tanah  liat,  pasir,  kayu  dan  batu,  bahkan  ranting  dan  daun  telah  digunakan  untuk membangun  bangunan.  Selain  dari  bahan  alami,  produk  buatan  banyak  digunakan,    Industri penggunaan bahan bahan tersebut biasanya di bagi ke dalam perdagangan seperti pertukangan, pipa,  atap  dan  pekerja  isolasi,  hal  tersebut  berhubungan  degan  tempat  tinggal  manusia  dan hewan dan struktur termasuk rumah[5].
Adapun  penelitian  terdahulu  yang  menjadi  acuan  dalam  penelitian  ini  yaitu  berjudul Forecasting  Produksi  Karet  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average[6].  Kemudian pada  penelitian  kedua  berjudul  Sistem  Peramalan  Persediaan  Sparepart  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average  dan  Reorder  Point  yang  berhasil  menerapkan  dua  metode  dalam meramalkan persediaan sparepart[7]. Lalu penelitian ketiga mengenai Jurnal Analisis Peramalan Stok Barang dengan Metode Weighte Moving Average dan Double exponential smoothing pada Jovita Ms Glow Lamongan dan didapatkan bahwa Metode Weighted Moving Average nilai eror lebih  kecil  dari  pada  Metode  Double  exponential  smoothing[8].  Penelitian  keempat  mengenai Aplikasi  focasting  Stok  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average  pada Metrojaya  Komputer  di  dapatkan  bahwa  penggunaan  metode  ini  cukup  efektif  dan  efisien[9]. Penelitian  terakhir  mengenai  Sistem  Prediksi  Menggunakan  Metode  Weight  Moving  Average Untuk Penentuan Jumlah Order Barang. Penerapan sistem prediksi dengan mengunakan Metode Weight  Moving  Average  dapat  memberikan  hasil  prediksi  dengan  cukup  akurat,  melihat  dari data-data  penjualan  sebelumnya,  yang  di  jadikan  acuan  dalam  proses  estimasi  barang.  Hasil Pengujian hipotesis telah membuktikan dengan nilai p value (nilai sig) 0,00 < 0,05 dan t-hitung dengan  t  tabel  15,584  >  2,010  maka  H0  ditolak  dan  H1  diterima,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  adanya  perbedaan  yang  signifikan  sebelum  diterapkan  sistem  prediksi  order  barang dengan kondisi sesudah diterapkannya sistem prediksi order barang dalam upaya meminimalisir terjadinya overstock[10].

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian adalah  sistem metode  yang  digunakan  secara  ilmiah  agar  dapat memecahkan  suatu  masalah penelitian. Pada  bab  ini  akan  diuraikan  metode  penelitian  dan keragka  kerja  penelitian.  Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  adalah  metode penelitian  kuantitatif,  yang  di  gunakan  untuk  meneliti  pada  populasi  atau  sample  tertentu, pengumpulan  data  menggunakan  instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat  kuantitatif  atau statistik, dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah di tetapkan.
1843 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933
Kerangka  kerja  merupakan  tahapan  demi  tahapan  dalam  menjalankan  proses  penelitian dengan  tujuan  untuk  membantu  memudahkan  peneliti  dalam  menyelesaikan  penelitian  secara sistematis. Adapun kerangka kerja penelitian ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah pada CV.  Edt  Group  dalam  memprediksi  suatu  persediaan  bahan  bangunan  dan  dalam    melakukan pencatatan persediaan masih dilakukan secara manual sehingga sering terjadi hilangnya catatan pembukuan dan tidak beraturan persediaan stok sebelumnya, kemudian pemilik CV. Edt Group mengalami  kesulitan  dalam  menyediakan  stok  semen,  batu  bata,  dan  seng    dikarenakan  tidak diketahui secara utuh permintaan di bulan berikutnya.
Lalu  yang  kedua  dilakukan  Pengumpulan  data  dengan  metode  wawancara  dan  juga observasi.  Kemudian  melakukan  analisis  data  menggunakan  analisis  metode weighted  moving average yang akan membantu peramalan persediaan semen, batu bata dan seng di bulan depan. Sehingga  hasil  dari  proses  perhitungan  dalam  penelitian  ini  menjadi  informasi  yang  akan digunakan untuk kesimpulan dalam penelitian. Lalu dilakukan perancangan UML yang berguna untuk memudahkan dalam membangun sistem.
Dalam membangun sistem hal yang akan dilakukan adalah persiapan software yaitu PHP, XAMPP ,  dan database  MySql serta  membuat coding untuk  menerapkan  metode weighted moving  average kedalam  program.  Dan  terakhir  dilakukan  tahap  uji  coba  dalam  pengujian sistem  yang  telah  dibangun  apakah  sudah  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem  atau  sesuai  dengan hasil  yang  diharapkan.  Uji  coba  sistem  dilakukan  untuk  mengevaluasi  keunggulan  dan kelemahan sistem yang dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  perhitungan  peramalan  yang  dilakukan,  menggunakan  metode weighted  moving average dalam meramalan persediaan bahan bangunan seperti semen, batu bata dan seng. 1. Perhitungan Persediaan Semen
Adapun data persediaan semen yang akan diolah ke dalam perhitungan metode weighted moving average dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 Persediaan Semen No Bulan Persediaan / Sak 1 Mar-21 1600 2 Apr-21 1346 3 Mei-21 1450 4 Jun-21 1300 5 Jul-21 1540 6 Agu-21 1345 7 Sep-21 1439 8 Okt-21 1600 9 Nov-21 1428 10 Des-21 1298 11 Jan-22 1347 12 Feb-22 1600

## a. Peramalan Weighted Moving Average
Pada  proses  perhitungan  akan  dilakukan  proses  perhitungan  manual  dari  penelitian  ini yaitu dengan melakukan perhitungan sebanyak 3 periode sehingga di mulai pada data nomor 4 yang dihitung adalah persediaan pada 3 periode sebelumnya dengan bobot sesuai dengan jumlah periode yaitu 3, 2 dan 1.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933 1844
= ∑  ∗ ∑
(1)
4 = 14503 + 13462 + 1600 ∗ 1 3 + 2 + 1
= 1440,33
5 = 13003 + 14502 + 13461 3 + 2 + 1 = 1357,67 6 = 15403 + 13002 + 14501 3 + 2 + 1 = 1445 7 = 13453 + 15402 + 13001 3 + 2 + 1 = 1402,50 8 = 14393 + 13452 + 15401 3 + 2 + 1 = 1424,50 9 = 16003 + 14392 + 13451 3 + 2 + 1 = 1053,83 10 = 14283 + 16002 + 14391 3 + 2 + 1 = 1487,17 11 = 12983 + 14282 + 16001 3 + 2 + 1 = 1391,67 12 = 13473 + 12982 + 14281 3 + 2 + 1 = 1344,17 13 = 16003 + 13472 + 12981 3 + 2 + 1 = 1465,33
Maka  dari  perhitungan  tersebut,  terlihat  hasil  perhitungan  peramalan  pada  tabel  2 dibawah ini:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Peramalan No Bulan Aktual Peramalan 1 Mar-21 1600 2 Apr-21 1346 3 Mei-21 1450 4 Jun-21 1300 1440,33 5 Jul-21 1540 1357,67 6 Agu-21 1345 1445,00 7 Sep-21 1439 1402,50 8 Okt-21 1600 1424,50 9 Nov-21 1428 1503,83 10 Des-21 1298 1487,17 11 Jan-22 1347 1391,67 12 Feb-22 1600 1344,17 13 Mar-22 1465,33
1845 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933
b. Perhitungan Akurasi
Setelah  didapatkan  peramalan  yang  telah  dihitung,  maka  akan  dilakukan  pengujian kesalahan  atau error dari  peramalan  tersebut  dengan  menggunakan  MAD,  MSE  dan  MAPE. Rangkuman mengenai hasil perhitungan tersebut.
1. Perhitungan MAD
= |  −   | ! ! "# (2) MAD Juni = 1300-1440,33 = -140,33 MAD Juli = 1540-1357,67 = 182,33 MAD Agustus = 1345-1445 = -100 MAD September = 1439-1402,50 = 36,50 MAD Oktober = 1600-1424,50 = 175,50 MAD November = 1428-1503,83 = -75,83 MAD Desember = 1298-1487,17 = -189,17 MAD Januari = 1347-1391,67 = -44,67 MAD Februari = 1600-1344,17 = 255,83
2. Perhitungan MSE $% = −   ^ '
! ! "# (3)
MSE Juni = (1300-1440,33)^2 = 19593,44 MSE Juli = (1540-1357,67)^2 = 33245,44 MSE Agustus = (1345-1445)^2 = 10000 MSE September = (1439-1402,50)^2 = 1332,25 MSE Oktober = (1600-1424,50)^2 = 30800,25 MSE November = (1428-1503,83)^2 = 5750,69 MSE Desember = (1298-1487,17)^2 = 35784,03 MSE Januari = (1347-1391,67)^2 = 1995,11 MSE Februari = (1600-1344,17)^2 = 65450,69

## 3. Perhitungan MAPE
(% = ) # !* |  −   |
! ! +# #,,
(4)
MAPE Juni = 1440,33 / 1300 = 0,108 MAPE Juli = 1357,67 / 1540 = 0,118 MAPE Agustus = 1445 / 1345 = 0,074 MAPE September = 1402,50 / 1439 = 0,025
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933 1846
MAPE Oktober = 1424,50 / 1600 = 0,110 MAPE November = 1503,83 / 1428 = 0,053 MAPE Desember = 1487,17 / 1298 = 0,146 MAPE Januari = 1391,67 /1347 = 0,033 MAPE Februari = 1344,17 / 1600 = 0,160 Total dan Rata-rata dari : MAD = 1200,17 / 9 = 133,35 MSE = 204051,92 / 9 = 22672,44 MAPE = (0,83 / 9) * 100 = 9,20
Dari  perhitungan  tersebut,  maka  akan  terlihat  hasil  perhitungan  MAD,  MSE  dan  MAPE pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan MAD MSE MAPE No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 Mar-21 1600 2 Apr-21 1346 3 Mei-21 1450 4 Jun-21 1300 1440,33 -140,33 140,33 19693,44 0,108 5 Jul-21 1540 1357,67 182,33 182,33 33245,44 0,118 6 Agu-21 1345 1445,00 -100,00 100,00 10000,00 0,074 7 Sep-21 1439 1402,50 36,50 36,50 1332,25 0,025 8 Okt-21 1600 1424,50 175,50 175,50 30800,25 0,110 9 Nov-21 1428 1503,83 -75,83 75,83 5750,69 0,053 10 Des-21 1298 1487,17 -189,17 189,17 35784,03 0,146 11 Jan-22 1347 1391,67 -44,67 44,67 1995,11 0,033 12 Feb-22 1600 1344,17 255,83 255,83 65450,69 0,160 13 Mar-22 1465,33 MAD 133,35 MSE 22672,44 MAPE 9,20
Dari hasil  perhitungan  metode weighted  moving  average di  atas,  maka  diprediksi  bulan  Maret 2022 akan tersedia persediaan semen 1464,33 per sak.
4. Perhitungan Persediaan Batu Bata
Data  persediaan  batu  bata  yang  akan  diolah  ke  dalam  perhitungan  metode weighted moving average dapat dilihat pada tabel 4.
. Tabel 4. Persediaan Batu Bata No Bulan Persediaan / Biji 1 Mar-21 24000 2 Apr-21 24080 3 Mei-21 26950 4 Jun-21 22080 5 Jul-21 27055 6 Agu-21 20250 7 Sep-21 26850
1847 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933
8 Okt-21 23450 9 Nov-21 28090 10 Des-21 25070 11 Jan-22 24080 12 Feb-22 24500
Pada  proses  perhitungan  akan  dilakukan  perhitungan  secara  manual  dari  penelitian  ini yaitu dengan melakukan perhitungan sebanyak 3 periode sehingga di mulai pada data nomor 4 yang dihitung adalah persediaan pada 3 periode sebelumnya dengan bobot sesuai dengan jumlah periode  yaitu  3,  2  dan  1.  Perhitungan  tersebut  sama  proses  nya  dengan  perhitungan  semen. Begitu juga dengan perhitungan MSE, MAD dan MAPE yang dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5. Hasil Perhitungan Peramalan, MAD, MSE, MAPE No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 Mar-21 24000 2 Apr-21 24080 3 Mei-21 26950 4 Jun-21 22080 25501,67 -3421,67 3421,67 11707802,78 0,155 5 Jul-21 27055 24036,67 3018,33 3018,33 9110336,11 0,112 6 Agu-21 20250 25379,17 -5129,17 5129,17 26308350,69 0,253 7 Sep-21 26850 22823,33 4026,67 4026,67 16214044,44 0,150 8 Okt-21 23450 24684,17 -1234,17 1234,17 1523167,36 0,053 9 Nov-21 28090 24050,00 4040,00 4040,00 16321600,00 0,144 10 Des-21 25070 26336,67 -1266,67 1266,67 1604444,44 0,051 11 Jan-22 24080 25806,67 -1726,67 1726,67 2981377,78 0,072 12 Feb-22 24500 25078,33 -578,33 578,33 334469,44 0,024 13 Mar-22 24455,00 MAD 2715,74 MSE 9567288,12 MAPE 11,25
Dari hasil perhitungan metode weighted moving average tersebut, maka diprediksi bulan Maret 2022 akan tersedia persediaan batu bata 24455 per biji.
5. Perhitungan Persediaan Seng
Data  persediaan  seng  yang  akan  diolah  ke  dalam  perhitungan  metode weighted  moving average dapat dilihat pada tabel 6 berikut :
Tabel 6. Persediaan Seng No Bulan Persediaan / Keping 1 Mar-21 222 2 Apr-21 220 3 Mei-21 320
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933 1848
4 Jun-21 230 5 Jul-21 250 6 Agu-21 300 7 Sep-21 300 8 Okt-21 205 9 Nov-21 240 10 Des-21 280 11 Jan-22 310 12 Feb-22 285
Pada  proses  perhitungan  akan  dilakukan  proses  perhitungan  manual  dari  penelitian  ini yaitu dengan melakukan perhitungan sebanyak 3 periode sehingga di mulai pada data nomor 4 yang dihitung adalah persediaan pada 3 periode sebelumnya dengan bobot sesuai dengan jumlah periode yaitu 3, 2 dan 1. Maka dapat dilihat hasil perhitingan MAD, MSE dan MAPE pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Peramalan, MAD, MSE, MAPE No Bulan Aktual Peramalan Error MAD MSE MAPE 1 Mar-21 222 2 Apr-21 220 3 Mei-21 320 4 Jun-21 230 270,33 -40,33 40,33 1626,78 0,175 5 Jul-21 250 258,33 -8,33 8,33 69,44 0,033 6 Agu-21 300 255,00 45,00 45,00 2025,00 0,150 7 Sep-21 300 271,67 28,33 28,33 802,78 0,094 8 Okt-21 205 291,67 -86,67 86,67 7511,11 0,423 9 Nov-21 240 252,50 -12,50 12,50 156,25 0,052 10 Des-21 280 238,33 41,67 41,67 1736,11 0,149 11 Jan-22 310 254,17 55,83 55,83 3117,36 0,180 12 Feb-22 285 288,33 -3,33 3,33 11,11 0,012 13 Mar-22 292,50 MAD 35,78 MSE 1895,10 MAPE 14,10
Dari hasil  perhitungan  metode weighted  moving  average di  atas,  maka  diprediksi  bulan  Maret 2022 akan tersedia persediaan seng 292,50 per keping .
Berikut  ini  adalah  hasil  implementasi  dari  peramalan  persedian  bahan  bangunan menggunakan metode WMA yang dapat dilihat dari gambar 1 sampai dengan gambar 10
1849 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933

## 1. Tampilan Halaman Login dan Tampilan Lupa Password
Gambar 1 Tampilan Halaman Login Gambar 2 Tampilan Lupa Password
2. Tampilan Menu Utama dan Tampilan Menu Jenis Bahan Bangunan
Gambar 3 Tampilan Menu Utama Gambar 4 Tampilan Menu Jenis Bahan Bangunan 3. Tampilan Menu Tambah Jenis Bahan Bangunan dan Menu Persediaan Bahan Bangunan
Gambar 5 Menu Tambah Jenis Bahan
Bangunan
Gambar 6 Menu Persediaan Bahan
Bangunan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933 1850

## 4. Tampilan Menu Tambah Data Persediaan dan Tampilan Menu Perhitungan WMA
Gambar 7. Menu Tambah Data Persediaan
Gambar 8. Menu Perhitungan WMA
5. Tampilan Hasil Perhitungan dan Cetak Laporan
Gambar 9. Tampilan Hasil Perhitungan
Gambar 10. Tampilan Cetak Laporan

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  proses  penelitian  yang  telah  dilaksanakan,  penulis  dapat  menyimpulkan bahwa penerapan metode weighted moving average dalam memprediksi persediaan semen, batu bata dan seng pada CV. Edt Group menghasilkan proses peramalan yang cepat dan akurat dan dapat  membantu  proses  persediaan  dengan  mudah,  serta  dapat  menghasilkan  prediksi persediaan pada bulan maret tahun 2022 sebanyak 1464,33 per sak semen, persediaan batu bata sebanyak 24.455 per biji dan persediaan seng sebanyak 292,50 per keeping.
1851 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1841-1851 E-ISSN 2503-2933

## 5. SARAN
Setelah  penulis  selesaikan  melakukan  proses  penelitian,  penulis  mengharapkan  adanya inovasi  baru  jika  dilakukan  penelitian  yang  sama  tentang  peramalan  persediaan  bahan bangunan,  seperti  adanya  penambahan  bahan  bangunan  lainnya  seperti  paku,  cat  dan  lainnya agar dapat dikembangkan dan diharapkan adanya pengembangan dengan menggunakan metode peramalan lainnya seperti single exponential smoothing dan sebagainya. .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Sholikhan,  M.,  &  Mulki,  B.  A.  2021. Sistem  Informasi  Persediaan  Barang  Dengan Metode  Weight  Moving  Average  Berbasis  Android  di  Toko  Awd  Mranggen . Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer , 14 (2), 208-215.
[2]   Z. Silvya, A. Zakir, and D. Irwan, “Penerapan Metode Weighted Moving Average Untuk Peramalan Persediaan Produk Farmasi,” Jitekh , Vol. 8, No. 2, pp. 69–74, 2020.
[3]   A,  Nurlifa.,  and  Kusumadewi,  S. Sistem  Peramalan  Jumlah  Penjualan  Menggunakan Metode Moving Average pada Rumah Jilbab Zaky . INOVTEK Polbeng-Seri Informatika , pp. 2 (1), No.18-25. 2017.
[4]   S.  Fachrurrazi. Peramalan  Penjualan  Obat  Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing  pada  Toko  Obat  Bintang  Geurugok . TECHSI-Jurnal  Teknik  Informatika , pp. 7 (1), No.19-30. 2019.
[5]    ZAHARA, S. Aplikasi Penjualan Bahan Bangunan pada CV. Dargo Utama Palembang Berbasis Web (Doctoral dissertation, Politeknik Negeri Sriwijaya). (2017).
[6] A.  Nasution, “Forecasting  Produksi  Karet  Menggunakan ,”  Vol.  9986,  No.  September, 2018.
[7]   Suhendra,  C.  A.,  Asfi, M.,  Lestari, W. J.,  &  Syafrinal,  I .  Sistem  Peramalan  Persediaan Sparepart Menggunakan Metode Weight Moving Average dan Reorder Point. MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , 343-354. (2021).
[8] Nafi'iyah, N. Analisis Peramalan Stok Barang Dengan Metode Weight Moving Average dan  Double  Exponential  Smoothing  pada  Jovita  Ms  Glow  Lamongan . Journal  of Intelligent System and Computation , 1 (1), 39-42. (2019).
[9] Solihin,  I.,  &  Septa,  H. Aplikasi  Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan  Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Metrojaya Komputer . Jurnal Informatika , 4 (02). (2019).
[10]  R.  Riyanto,  F.  R.  Giarti,  and  S.  E.  Permana, “Sistem  Prediksi  Menggunakan  Metode Weight Moving Average Untuk Penentuan Jumlah Order Barang,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , Vol. 16, No. 2, pp. 37–42, 2017, doi: 10.36054/jict-ikmi.v16i2.20.