## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140

## Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Bahan Bangunan
Komariah * , Edi Kurniawan, Masitah Handayani
Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* komariahsamsuddin@gmail.com, 2 edikurniawan@royal.ac.id, 3 bungafairuz8212@gmail.com Email Penulis Korespondensi: komariahsamsuddin@gmail.com Submitted: 19/08/2022 ; Accepted: 26/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− UD.  Karya  Mandiri  merupakan  usaha  yang  bergerak  di  bidang  penjualan  barang  khususnya  bahan  bangunan  yang terdapat di Bagan Asahan Induk. Adapun UD. Karya Mandiri menjual barang khusus bahan bangunan seperti kayu kelapa, seng, besi,  paku,  cat  dinding,  kayu,  batako,  keramik  dan  lainnya.  Berdasarkan  data  penjualan  di  UD.  Karya  Mandiri  mengalami peningkatan  maupun  penurunan  penjualan  setiap  bulannya.  Hal  ini  membuat  UD.  Karya  Mandiri  mempunyai  masalah  dalam pengendalian  persediaan  bahan  bangunan  yang  tidak  dapat  diprediksi  dengan  baik  karena  hanya  menghitung  secara  langsung jumlah  bahan  bangunan  yang  tersisa  di  gudang  lalu  kemudian  melaporkannya  kepada  pemilik  lalu  melakukan  order  jumlah persediaan bahan bangunan hanya berdasarkan dugaan secara konvensional. Untuk menghindari dan mengurangi tingkat kerugian penjualan bahan bangunan di masa mendatang, maka UD. Karya Mandiri perlu adanya suatu sistem peramalan penjualan. Metode peramalan  ini  adalah Single Exponential  Smoothing (SES) , yang  dapat  memperkirakan  penjualan  dari  waktu ke  waktu  dengan perkiraan penjualan dan permintaan. Hasil penelitian akhir bahwa sistem ini dapat memprediksi jumlah bahan bangunan yaitu pada periode Juli 2022 penjualan broti 2177,18 (kg) nilai MAPE 15,41%,  kayu 2864,10 (kg) nilai MAPE 9,33%, seng 532,16 (kg) nilai MAPE 14,54% dan paku 435,69, nilai MAPE 15,91%.
Kata Kunci: Bahan Bangunan; Penjualan; Peramalan; Persediaan; SES
Abstract −UD. Karya Mandiri is a business engaged in the sale of goods, especially building materials contained in the Main Asahan Chart. As for UD. Karya Mandiri sells special building materials such as coconut wood, zinc, iron, nails, wall paint, wood, brickwork, ceramics and others. Based on sales data at UD. Karya Mandiri experienced an increase or decrease in sales every month. This makes UD. Karya Mandiri has a problem in controlling the inventory of building materials that cannot be predicted properly because it only calculates directly the amount of building materials left in the warehouse and then reports it to the owner and then orders the amount of building material inventory based on conventional assumptions. To avoid and reduce the level of loss in sales of building materials in the future, UD. Karya Mandiri needs a sales forecasting system. This forecasting method is Single Exponential Smoothing (SES), which can estimate sales over time with sales forecasts and request. The results of the final study that this system can predict the amount of building materials, namely in the July 2022 period broti sales 2177.18 (kg) MAPE value 15.41%, wood 2864.10 (kg) MAPE value 9.33%, zinc 532.16 ( kg) the MAPE value is 14.54% and the nail is 435.69, the MAPE value is 15.91%.
Keywords : Building Materials; Sales; Forecasting; Inventory; SES

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat, pengguna internet juga semakin meningkat. Hal tersebut telah memberikan kemajuan pesat bagi sistem kerja yang ada di perusahaan. Contohnya perusahaan yang bergerak  di  bidang  penjualan,  untuk  dapat  mengikuti  tuntutan  perkembangan  dan  kebutuhan  dunia  usaha,  para pebisnis  mulai  beralih  dari  aplikasi  berbasis dekstop kini  mulai  mengembangkan  aplikasi  berbasis web .  Aplikasi berbasis web dijalankan  dengan  bantuan  internet  sehingga  tidak  dibutuhkan  lagi  proses  instalasi  seperti  aplikasi berbasis dekstop serta mudah diakses dimanapun dan kapanpun. Penjualan ialah menjual barang dagang yang menjadi usaha  pokok  suatu  perusahaan  dengan  dilakukan  secara  berkala  dan  tepat.  Penjualan  juga  merupakan  salah  satu langkah  pemasaran  dari  suatu  perusahaan,  sehingga  perusahaan  dapat  memperoleh  keuntungan  yang  membuat kegiatan operasional perusahaan dapat tetap dijalankan. Sedangkan peramalan adalah suatu kegiatan atau usaha untuk mengetahui  banyaknya  penjualan  barang  yang  akan  terjadi  pada  waktu  yang  akan  datang  mengenai  objek  tertentu dengan menggunakan pengalaman atau data historis. Prediksi atau peramalan dilakukan hampir semua orang baik itu pemerintah,  pengusaha  maupun  orang  awam.  Peramalan  yang  biasanya  diterapkan  oleh  perusahaan  dalam  bidang penjualan yaitu menentukan persediaan barang dagangan pada masa yang akan datang.
Pada  era  sekarang  ini,  untuk  mencapai  keunggulan  dalam  bersaing,  perusahaan  tidak  hanya  dituntut  untuk dapat mengelola sistem yang sedang berjalan pada waktu sekarang dengan baik, namun perusahaan juga diwajibkan untuk  menganalisis  kemungkinan  kemampuan  yang  dimiliki  perusahaan  tersebut  di  masa  mendatang,  seperti meramalkan kondisi dan keadaan agar dapat mencapai keunggulan dalam bersaing, serta memprediksikan keuntungan yang akan diperoleh. Maka hal inilah yang disebut dengan peramalan[1]. Peramalan ( forecasting ) dapat digunakan untuk  mengetahui  keadaan  dimasa  yang  akan  datang  dengan  melihat  keadaan  masa  lalu  dan  sekarang,  sehingga perusahaan khususnya pengelola restoran mempunyai bayangan tentang peristiwa yang akan terjadi dan tindakan apa yang  tepat  untuk  dilakukan.  Fungsi  peramalan  digunakan  sebagai  dasar  bagi  perancanaan  kapasitas,  anggaran, perencanaan penjualan, perencanaan produksi dan inventori, perencanaan sumber daya, serta perencanaan pembelian bahan  baku.  Hasil  peramalan  membantu  memfasilitasi  pemangku  kepentingan  yang  terlibat  dalam  pengambilan keputusan  terkait  dengan  stabilitas  biaya  dan  ketersediaan  stok[2].  Peramalan  ( forecasting )  merupakan  hal  yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140
penting  bagi  setiap  organisasi  bisnis  dan  untuk  setiap  pengambilan  keputusan  manajemen  yang  sangat  signifikan. Peramalan  menjadi  dasar  bagi  perencanaan  jangka  panjang  perusahaan.  Ketepatan  hasil  peramalan  bisnis  akan meningkatkan  peluang  tercapainya  investasi  yang  menguntungkan  perusahaan.  Orang  bisnis  melakukan  kegiatan untuk  mencapai  sesuatu  pada  waktu  yang  akan  datang  serta  memperhitungkan  kondisi  yang  mungkin  terjadi  pada waktu  itu.  Persediaan  merupakan  salah  satu  unsur  penting  dalam  operasi  perusahaan,  selain  itu  persediaan  dapat mempermudah dan memperlancar jalannya kegiatan normal pada suatu perusahaan yang dilakukan secara rutin untuk memproduksi barang yang selanjutnya disalurkan pada konsumen[3].
Elemen utama dalam mendukung proses pembangunan rumah atau gedung adalah bahan bangunan. Jika bahan bangunan untuk proses pembangunan rumah atau gedung merupakan bahan bangunan kualitas yang baik dan dapat diorganisir dengan baik, maka perusahaan dapat menjalakan semua proses produksinya denga baik dan, hasil yang akan didapat sesuai dengan yang diharapkan. UD. Karya Mandiri merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan barang khususnya bahan bangunan yang terdapat di  Bagan Asahan Induk. Karena terletak di  Bagan Asahan Induk maka pelanggan yang ada di UD. Karya Mandiri juga hanya sebatas warga Tanjung Balai. Adapun UD. Karya Mandiri menjual barang khusus bahan bangunan seperti kayu kelapa, seng, besi, paku, cat dinding, kayu, batako, keramik dan lainnya. Dalam transaksi penjualan ada banyak pelanggannya yang membeli per setiap bulannya.  Berdasarkan data penjualan  di  UD.  Karya  Mandiri  yang  sudah  dilakukan  adanya  peningkatan  maupun  penurunan  penjualan  setiap bulannya  terkhusus  pada  bahan  bangun  seperti  broti,  kayu,  seng  dan  paku.  Hal  ini  membuat  UD.  Karya  Mandiri mempunyai masalah dalam pengendalian persediaan bahan bangunan yang tidak dapat diprediksi dengan baik. Hal itu disebabkan karena karyawan UD. Karya Mandiri setiap akhir bulannya hanya menghitung secara langsung jumlah bahan bangunan yang tersisa di gudang lalu kemudian melaporkannya kepada pemilik.
Pada  penelitian  sebelumnya  yaitu  PT.  Muara  Dua  Palembang  merupakan  perusahaan  distributor  bergerak dibidang penjualan bahan material. Banyaknya transaksi penjualan akan mempengaruhi persediaan barang, sebagai perusahaan  dibidang  penjualan  sering  mengalami  masalah  dalam  memprediksi  jumlah  barang  yang  harus  tersedia untuk  bulan  berikutnya.  Oleh  karena  itu  perlunya  sistem  informasi  peramalan  yang  akan  memudahkan  seorang manajer dalam mengambil keputusan dalam menentukan berapa banyak barang yang akan dipesan ke pbarik untuk penjualan periode berikutnya, sehingga dapat terhindar dari dampak kerugian yang berkepanjangan. Peramalan jumlah persediaan stok barang tersebut dihitung menggunakan metode Single Exponential Smoothing , data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu data penjualan behel ukuran 19 mm x 12 mm tahun 2015 sampai dengan 2018,  menggunakan tiga parameter untuk membandingkan mana yang terbaik dan memliki nilai MAE dan MSE yang terkecil[4]. Dengan sistem  yang  sudah  terjadi  tersebut  maka  pemilik  UD.  Karya  Mandiri  melakukan  order  jumlah  persediaan  bahan bangunan hanya berdasarkan dugaan,  yang terkadang masih  membuat  pemilik  bimbang menentukan jumlah  bahan bangunanyang  akan  dibelinya.  Kesalahan  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  jumlah  persediaan  bahan bangunanyang tidak sesuai dengan kebutuhan UD. Karya Mandiri, dapat berdampak pada berpindahnya konsumen ke toko lain karena tidak terpenuhinya permintaan. Dan jika permintaan konsumen rendah mengakibatkan produk yang telah  diproduksi  tidak  terjual  dan  harus  disimpan  di  gudang  sehingga  terjadi  penumpukan  stok  barang,  penurunan kualitas  seperti  kemasan  rusak,  sampai  pada  jatuhnya  harga  jual  sehingga  UD.  Karya  Mandiri  dapat  mengalami kerugian. Untuk menghindari dan mengurangi tingkat kerugian penjualan bahan bangunan di masa mendatang, maka UD. Karya Mandiri perlu adanya suatu kegiatan peramalan penjualan. Salah satu manfaat dilakukannya peramalan penjualan adalah dapat memperkirakan penjualan secara akurat dari waktu ke waktu sehingga dapat dibuat rencana produksi yang sesuai dengan perkiraan penjualan. Data yang digunakan pada penelitian ini berbeda jenis materialnya dengan penelitian sebelumnya, materialnya berupa broti, kayu, seng dan paku dengan mengambil data dalam 1tahun untuk  memprediksi  pada  1  bulan  berikutnya  dan  menggunakan  nilai  MAPE  sebagai  pengukuran  kesalahan  yang menghitung  ukuran  presentase  penyimpangan  antara  data  aktual  dengan  data  peramalanData  peramalan  penjualan dapat  digunakan  sebagai  dasar  perencanaan  produksi  untuk  mencegah  terjadinya  kelebihan  produksi  maupun kekurangan  produksi  yang  merugikan  perusahaan.  Dengan  adanya  peramalan  tersebut,  maka  perusahaan  dapat mencapai tujuan perusahaan serta pengambilan keputusan dalam produksinya. Tujuan dari penelitian ini adalah dapat memprediksi  jumlah  penjualan  bahan  bangunan  di  UD.  Karya  Mandiri  pada  periode  berikutnya  berdasarkan  data penjualan  sebelumnya,  meramalkan  jumlah  penjualan  bahan  bangunan  dengan  menggunakan  metode single exponential smoothing.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Peramalan
Peramalan  merupakan  teknik  yang  dipakai  dalam  proses  prediksi  atau  meramalkan  prediksi  Penjualan  Bahan Bangunan. Menurut Asal Tangkapan. Peramalan adalah perkiraan peristiwa di masa yang akan datang atas dasar pola waktu di masa lalu dan penggunaan kebijakan terhadap proyeksi dengan pola di masa yang lalu. 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[5]. Peramalan merupakan alat bantu yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien  khususnya  dalam  bidang  ekonomi[6].  Peramalan  adalah suatu  teknik atau seni  yang dipakai  untuk memprediksi  atau memperkirakaan kejadian atau peristiwa dimasa yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140
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.

## 2.2 Metode Single Exponential Smoothing (SES)
Metode Single Exponential  Smoothing ini  merupakan metode yang  menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit dan mengasumsikan data yang berfluktuasi atau tidak menetap.  Penghalusan exponential adalah teknik peramalan  rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan  dimana  data  diberi  bobot  oleh  sebuah  fungsi exponential . Penghalusan exponential merupakan metode peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan canggih, namun masih mudah  digunakan.    Metode  ini  sangat  sedikit  pencatatan  data  masa  lalu.  Rumus  penghalusan exponential dapat ditunjukkan sebagai berikut[7]–[14]:
𝐹𝑡 + 1  =  𝛼 𝑋𝑡  +  (1 − 𝛼) 𝐹𝑡 − 1 (1) Dimana:
Ft+1 = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt   = Nilai riil periode ke t α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 < α <1) Ft-1  = Ramalan untuk periode ke t-1
𝐹𝑡 = 𝛼 𝐴𝑡 − 1  +  (1 − 𝛼) 𝐹𝑡 − 1 (2)
Dimana:
Ft      = Ramalan baru
At-1   = Permintaan aktual periode sebelumnya α       = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 ≤ ≤1) Ft-1   = Ramalan sebelumnya
a. Mean absoulte diviation (MAD)
Mean absolute diviation (MAD) merupakan metode untuk mengevaluasi metode peramalan digunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan  yang  absolut.  Dengan  mengukur  ketepatan  ramalan  dengan  merata-rata  kesalahan  dugaan (nilai  absolutt  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 ) (3) Dimana: Actual = Data nilai aktual Forecast = Peramalan n = Jumlah data
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  kemungkinan  lebih  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  yang  besar  karena adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut[15] :
𝑀𝑆𝐸  = ∑⌊𝑥𝑡−𝑓] 2 𝑛
(4)
Dimana: Xt = data sebenarnya terjadi Ft   = data ramalan dihitung dari model yang digunakan pada waktu atau tahun t n = banyak data hasil ramalan.
c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap  periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut,  dimana  MAPE  merupakan  pengukuran kesalahan  yang  menghitung  ukuran  presentase  penyimpangan antara data aktual dengan data peramalan. Nilai MAPE dapat dihitung dengan persamaan berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸  = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑥𝑡−𝑓𝑡 𝑥𝑡 | 𝑛 𝑡−1 (5)
Dimana: xt    = Data aktual pada periode t

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140
Ft = Nilai peramalan pada periode t
n =  Jumlah data

## 2.3 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di UD. Karya Mandiri di Bagan Asahan Induk, Sumatera Utara. Metode dengan melakukan menggunakan beberapa tahap seperti :
a. Pengumpulan Data Dokumen
Data yang diambil adalah data penjualan setiap bulannya terkhusus pada bahan bangun seperti broti, kayu, seng dan paku dengan mengambil data dimasa sebelumnya di UD. Karya Mandiri di Bagan Asahan Induk, Sumatera Utara. Instrumen pengumpulan data berupa wawancara dan observasi..
b. Hasil Analisa Data Menganalisa  data  dengan  terjadi  penurunan  dan  peningkatan  penjualan  setiap  bulannya  yang  tidak  dapat diperkirakan oleh UD. Karya Mandiri di Bagan Asahan Induk, sehingga persediaan bahan bangunan tidak sesuai dengan kebutuhannya.
c. Melakukan Proses Uji
Dengan sistem matrix excel , pada proses uji dengan perhitungan metode SES.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Analisis data  masukan yang dibutuhkan di  dalam prediksi meramalkan penjualan bahan bangunan  pada  bulan Juli 2021  sampai  dengan  Juni  2022.  Data  tersebut  akan  diproses  dan  dihitung  dengan  menggunakan  metode Single Exponential Smoothing menggunakan cara manual dan cara perhitungan sistem.

## 3.2 Analisis Pengguna
Pengguna merupakan orang yang mempunyai kewenangan untuk mengakses sistem. Pengguna pada sistem ini yaitu Admin  yang  mempunyai  akses  mengelola  aplikasi  Peramalan  penjualan  bahan  bangunan  mulai  dari  proses login , sampai  dengan  pencetakan  hasil  akhir  laporan.  Tujuan  penggunaan  sistem  peramalan  dengan  metode Single Exponential Smoothing adalah memudahkan pihak UD. Karya Mandiri di Bagan Asahan Induk dalam meramalkan Jumlah penjualan bahan bangunan pada periode berikutnya. Strategi aplikasi peramalan ini harus dirancang dengan tampilan  yang  mudah  dimengerti  dan  mudah  digunakan,  ketika  sistem  peramalan  ini  telah  selesai  dirancang  dan dibangun maka dilakukan pelatihan penggunaan sistem bagi pengguna sebelum diimplementasikan.

## 3.3 Algoritma Single Exponential Smoothing
Sistem  yang  akan  dibuat  merupakan forecasting meramalkan  jumlah  penjualan  bahan  bangunan  dengan  metode Exponential Smoothing pada UD. Karya Mandiri di Bagan Asahan Induk . Adapun data meramalkan Jumlah penjualan bahan bangunan mulai dari bulan Juli 2021 sampai dengan Juni 2022 yaitu seperti tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Meramalkan Penjualan bahan bangunan
No Bulan 2021/2022 Bahan Bangunan Broti Kayu Seng Paku 1 Juli 1500 2250 500 450 2 Agustus 1100 2050 550 420 3 September 1600 2260 565 460 4 Oktober 1550 2300 390 470 5 November 1200 2000 570 450 6 Desember 1650 2350 600 485 7 Januari 1700 2850 570 500 8 Februari 2000 3000 525 200 9 Maret 1950 2750 515 440 10 April 1800 2600 600 460 11 Mei 2100 3200 400 450 12 Juni 2210 2840 680 420
Sumber: UD. Karya Mandiri Kota Bagan Asahan Induk, (2022)
Adapun  algoritma  perhitungannya  dengan  menggunakan  metode  meramalkan  jumlah  penjualan  bahan bangunan dengan metode Single Exponential Smoothing adalah seperti pada tabel di bawah ini:
a. Perhitungan Peramalan Penjualan Bahan Bangunan Broti. Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α) 0.8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140
Tabel 2. Peramalan Penjualan Bahan Bangunan Broti No Bulan (Periode) Penjualan (At-1) Alpha (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Juli 2021 1500 2 Agustus 2021 1100 0,8 1500,00 3 September 2021 1600 0,8 1180,00 4 Oktober 2021 1550 0,8 1516,00 5 November 2021 1200 0,8 1543,20 6 Desember 2021 1650 0,8 1268,64 7 Januari 2022 1700 0,8 1573,73 8 Februari 2022 2000 0,8 1674,75 9 Maret 2022 1950 0,8 1934,95 10 April 2022 1800 0,8 1946,99 11 Mei 2022 2100 0,8 1829,40 12 Juni 2022 2210 0,8 2045,88 Juli 2022 0,8 2177,18 Perhitungan peramalan penjualan broti
Periode Juli 2022: Ft   = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) = 2045,88 + (0,8 (2210 – 2045,88) = 2177,18
Perhitungan Error Forecasting Peramalan Penjualan Broti
Tabel 3. Analisis Kesalahan Peramalan Broti Periode Bulan Juli 2022
No Bulan (Periode) Data Penjualan (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juli 2021 1500 2 Agustus 2021 1100 1500,00 400,00 160000,00  36,36% 3 September 2021  1600 1180,00 420,00 176400,00  26,25% 4 Oktober 2021 1550 1516,00 34,00 1156,00 2,19% 5 November 2021  1200 1543,20 343,20 117786,24  28,60% 6 Desember 2021 1650 1268,64 381,36 145435,45  23,11% 7 Januari 2022 1700 1573,73 126,27 15944,62 7,43% 8 Februari 2022 2000 1674,75 325,25 105790,42  16,26% 9 Maret 2022 1950 1934,95 15,05 226,53 0,77% 10 April 2022 1800 1946,99 146,99 21606,01 8,17% 11 Mei 2022 2100 1829,40 270,60 73225,46 12,89% 12 Juni 2022 2210 2045,88 164,12 26935,51 7,43% Total 2626,85 844506,24  169,46% MAD = ∑|At – Ft|  =   2626,85  = 238,80 n 11
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  844506,24  = 76773,29 n 11
RMSE = √∑|At – Ft| 2 =  √76773,29 =  27707,99%
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  = 169,46%  = 15,41% |Yt| 11
b. Perhitungan Peramalan Penjualan Bahan Bangunan  Kayu Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α) 0.4
Tabel 4. Peramalan Penjualan Bahan Bangunan Kayu No Bulan (Periode) Penjualan (At-1) Alpha (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Juli 2021 2250 2 Agustus 2021 2050 0,4 2250,00 3 September 2021 2260 0,4 2170,00 4 Oktober 2021 2300 0,4 2206,00 5 November 2021 2000 0,4 2243,60 6 Desember 2021 2350 0,4 2146,16 7 Januari 2022 2850 0,4 2227,70

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140
8 Februari 2022 3000 0,4 2476,62 9 Maret 2022 2750 0,4 2685,97 10 April 2022 2600 0,4 2711,58 11 Mei 2022 3200 0,4 2666,95 12 Juni 2022 2840 0,4 2880,17 Juli 2022 0,4 2864,10 Perhitungan peramalan penjualan kayu
Periode Juli 2022: Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) = 2880,17 + (0,4 (2840 – 2880,17) = 2864,10
Perhitungan Error Forecasting Peramalan Penjualan Kayu
Tabel 5. Analisis Kesalahan Peramalan Kayu  Periode Bulan Juli 2022
No Bulan (Periode) Data Penjualan (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juli 2021 2250 2 Agustus 2021 2050 2250,00 200,00 40000,00 9,76% 3 September 2021 2260 2170,00 90,00 8100,00 3,98% 4 Oktober 2021 2300 2206,00 94,00 8836,00 4,09% 5 November 2021 2000 2243,60 243,60 59340,96 12,18% 6 Desember 2021 2350 2146,16 203,84 41550,75 8,67% 7 Januari 2022 2850 2227,70 622,30 387262,27 21,84% 8 Februari 2022 3000 2476,62 523,38 273929,14 17,45% 9 Maret 2022 2750 2685,97 64,03 4099,77 2,33% 10 April 2022 2600 2711,58 111,58 12450,62 4,29% 11 Mei 2022 3200 2666,95 533,05 284142,94 16,66% 12 Juni 2022 2840 2880,17 40,17 1613,60 1,41% Total 2725,69 1121326,04 102,65% MAD = ∑|At – Ft|  =   2725,96  = 247,81
n               11
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  1121326,04  =  101938,73 n 11
RMSE = √∑|At – Ft| 2 =  √101938,73 =  31927,85%
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  = 102,65%  = 9,33% |Yt| 11
c. Perhitungan Peramalan Penjualan Bahan Bangunan  Seng
Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α) 0.1
Tabel 6. Peramalan Penjualan Bahan Bangunan Seng
No Bulan (Periode) Penjualan (At-1)  Alpha  (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Juli 2021 500 2 Agustus 2021 550 0,1 500,00 3 September 2021 565 0,1 505,00 4 Oktober 2021 390 0,1 511,00 5 November 2021 570 0,1 498,90 6 Desember 2021 600 0,1 506,01 7 Januari 2022 570 0,1 515,41 8 Februari 2022 525 0,1 520,87 9 Maret 2022 515 0,1 521,28 10 April 2022 600 0,1 520,65 11 Mei 2022 400 0,1 528,59 12 Juni 2022 680 0,1 515,73 Juli 2022 0,1 532,16 Perhitungan peramalan penjualan seng
Periode Juli 2022: Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140
= 515,73 + (0,1 (680 – 515,73) = 532,16
Perhitungan Error Forecasting Peramalan Penjualan Seng
Tabel 7. Analisis Kesalahan Peramalan Seng  Periode Bulan Juli 2022
No Bulan (Periode) Data Penjualan (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juli 2021 500 2 Agustus 2021 550 500,00 50,00 2500,00 9,09% 3 September 2021 565 505,00 60,00 3600,00 10,62% 4 Oktober 2021 390 511,00 121,00 14641,00 31,03% 5 November 2021 570 498,90 71,10 5055,21 12,47% 6 Desember 2021 600 506,01 93,99 8834,12 15,67% 7 Januari 2022 570 515,41 54,59 2980,18 9,58% 8 Februari 2022 525 520,87 4,13 17,07 0,79% 9 Maret 2022 515 521,28 6,28 39,45 1,22% 10 April 2022 600 520,65 79,35 6295,92 13,22% 11 Mei 2022 400 528,59 128,59 16534,83 32,15% 12 Juni 2022 680 515,73 164,27 26984,94 24,16% Total 833,30 87842,73 159,99% MAD = ∑|At – Ft|  =   833,30  = 75,75 n 11 MSE = ∑|At – Ft| 2 =  87842,73  =  7952,98 n 11 RMSE = √∑|At – Ft| 2 =  √7952,98  =  8917,95% MAPE = ∑|At – Ft| (100)  = 159,99%  = 14,54% |Yt| 11
d. Perhitungan Peramalan Penjualan Bahan Bangunan Paku
Perhitungan Peramalan Menggunakan Alpha ( α) 0.1
Tabel 8. Peramalan Penjualan Bahan Bangunan Paku
No Bulan (Periode) Penjualan (At-1)  Alpha  (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Juli 2021 450 2 Agustus 2021 420 0,1 450,00 3 September 2021 460 0,1 447,00 4 Oktober 2021 470 0,1 448,30 5 November 2021 450 0,1 450,47 6 Desember 2021 485 0,1 450,42 7 Januari 2022 500 0,1 453,88 8 Februari 2022 200 0,1 458,49 9 Maret 2022 440 0,1 432,64 10 April 2022 460 0,1 433,38 11 Mei 2022 450 0,1 436,04 12 Juni 2022 420 0,1 437,44 Juli 2022 0,1 435,69 Perhitungan peramalan penjualan Paku
Periode Juli 2022: Ft = Ft-1+ α (At-1 –Ft-1) = 437,44 + (0,1 (420 – 437,44) = 435,69
Perhitungan Error Forecasting Peramalan Penjualan Paku
Tabel 9. Analisis Kesalahan Peramalan Paku Periode Bulan Juli 2022
No Bulan (Periode) Data Penjualan (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Juli 2021 450 2 Agustus 2021 420 450,00 30,00 30,00 900,00 3 September 2021 460 447,00 -13,00 13,00 169,00

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140
4 Oktober 2021 470 448,30 -21,70 21,70 470,89 5 November 2021 450 450,47 0,47 0,47 0,22 6 Desember 2021 485 450,42 -34,58 34,58 1195,57 7 Januari 2022 500 453,88 -46,12 46,12 2126,99 8 Februari 2022 200 458,49 258,49 258,49 66818,44 9 Maret 2022 440 432,64 -7,36 7,36 54,12 10 April 2022 460 433,38 -26,62 26,62 708,68 11 Mei 2022 450 436,04 -13,96 13,96 194,85 12 Juni 2022 420 437,44 17,44 17,44 304,05 Total 469,73 72942,81 175,00% MAD = ∑|At – Ft|  =   469,73  = 42,70
n              11
MSE = ∑|At – Ft| 2 =  72942,81  =  6631,16 n 11
RMSE = √∑|At – Ft| 2 =  √6631,16  =  8143,20%
MAPE = ∑|At – Ft| (100)  = 175,00%  = 15,91% |Yt| 11
Hasil  perhitungan  seperti  pada  tabel  diatas,  bahwa  sistem  ini  dapat  memprediksi  jumlah  penjualan  bahan bangunan yaitu pada periode Juli 2022 penjualan broti 2177,18 (kg) nilai MAPE 15,41%,  kayu 2864,10 (kg) nilai MAPE 9,33%, seng 532,16 (kg) nilai MAPE 14,54% dan paku 435,69, nilai MAPE 15,91%.

## 3.4 Implementasi program
Implementasi  merupakan  tahapan  dalam  penerapan  sistem  yang  telah  dirancang.  Implementasi  peramalan  jumlah penjualan bahan bangunan  pada  UD. Karya Mandiri  di  Bagan Asahan Induk  dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES) dilakukan dengan menggunakan bahasa pemograman PHP dan basis data yang dipakai yaitu MySQL . Dalam penggunaan implementasi program bertujuan untuk menjelaskan beberapa tahapan yang perlu dilakukan  dalam  menggunakan  program  aplikasi  peramalan  Penjualan  bahan  bangunan  pada  UD.  Karya  Mandiri Bagan  Asahan  Induk.  Jika  sudah  berhasil  login  pada  aplikasi  program  tersebut,  maka  akan  tampil  halaman  menu utama sistem peramalan Penjualan bahan bangunan UD. Karya Mandiri Bagan Asahan Induk, seperti pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Halaman Menu Utama
Pada gambar 2, merupakan tampilan form dalam penginputan data jumlah Penjualan bahan bangunan pada masing-masing Penjualan bahan bangunan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140
Gambar 2. Jumlah Penjualan bahan bangunan
Setelah penginputan data selesai dan berikutnya menghitung peramalan dan nilai eror sesuai dengan bobot dan penjualan bahan bangunan yang ingin diprediksikan. Gambar 3 merupakan tampilan form perhitungan peramalan dan nilai eror pada sistem peramalan Penjualan bahan bangunan pada UD. Karya Mandiri Bagan Asahan Induk.
Gambar 3. Form Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror
Pada gambar 4,  merupakan hasil laporan ramalan data Penjualan bahan bangunan pada UD. Karya Mandiri Bagan Asahan Induk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 896 − 905 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2140

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  akhir  bahwa  sistem  ini  dapat  memprediksi  jumlah  bahan  bangunan  yaitu  pada  periode  Juli  2022 penjualan  broti  2177,18  (kg)  nilai  MAPE  15,41%,   kayu  2864,10 (kg)  nilai  MAPE  9,33%,  seng  532,16  (kg)  nilai MAPE 14,54% dan paku 435,69, nilai MAPE 15,91%. Maka pihak UD. Karya Mandiri Bagan Asahan Induk harus memenuhi  jumlah  bahan  bangunan  itu  pada  bulan  berikutnya.  Metode  yang  digunakan  yaitu Single  Exponential Smoothing (SES), yang dapat membantu UD. Karya Mandiri dalam meramalkan jumlah bahan bangunan untuk bulan berikutnya. Sistem yang dibuat dapat memprediksi jumlah Penjualan bahan bangunan yang harus disiapkan oleh UD. Karya Mandiri Bagan Asahan Induk tahun berikutnya.

## REFERENCES
[1] M. W. Astuti, A. Sofro, and A. Oktaviarina, “Peramalan Penjualan Kue Pada Toko Roemah Snack Mekarsari Dengan Metode Single Exponential Smoothing,” Ilm. Mat., vol. 6, no. 2, pp. 70–74, 2018.
[2] A. Apriliani, H. Zainuddin, A. Agussalim, and Z. Hasanuddin, “Peramalan Tren Penjualan Menu Restoran Menggunakan Metode  Single  Moving  Average,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.,  vol.  7,  no.  6,  p.  1161,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020722732.
[3] 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.
[4] D. D. Wiranti and D. Dhamayanti, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Pada Sistem Informasi Peramalan Stok Bahan Bangunan  di  PT.  Muara  Dua  Palembang,”  J.  Inform.  Glob.,  vol.  11,  no.  2,  pp.  22–29,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.uigm.ac.id/index.php/IG/article/view/1216
[5] S. A. Paruntu, I. D. Palandeng, F. Ekonomi dan Bisnis, and J. Manajemen Universitas Sam Ratulangi, “Analisis Ramalan Penjualan  Dan  Persediaan  Produk  Sepeda  Motor  Suzuki  Pada  Pt  Sinar  Galesong  Mandiri  Malalayang  Analysis  of  Sales Forecast and Inventory for Suzuki Motorcycle Products At Pt Sinar Galesong Mandiri Malalayang,”  Anal. Ramalan…… 2828 J. EMBA, vol. 6, no. 4, pp. 2828–2837, 2018.
[6] S. Peramalan and P. Sepeda, “Jurnal Sistem Informasi ISSN : 2598-599X SISTEM PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR  MENGGUNAKAN  METODE  TREND  PROJECTION  PADA  PT  .  UD  PRIMA  NUSANTARA  Isnayati  , Mochamad Ari Saptari Teknik Informatika Universitas Malikussaleh Lhokseumawe Jl . Cot Tgk Nie-Reul,” pp. 155–184.
[7] N. P. L. Santiari1 and I. G. S. Rahayuda2, “Analisis Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Single Moving Average  dalam  Peramalan  Pemesanan,”  Openjurnal,  vol.  6,  no.  2,  p.  7,  2021,  [Online].  Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika/article/view/10135
[8] Karmawati  and  W.  Fuadi,  “Peramalan  Penjualan  Elektronik  Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dan Double Exponential Smoothing Pada Toko Lina Mandiri,” J. Sist. Inf. ISSN  2598-599X, vol. 1, pp. 27–53, 2014, [Online]. Available: http://ojs.unimal.ac.id/index.php/sisfo/article/view/255
[9] N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra  and  I.  B.  G.  Anandita,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan Penjualan Barang,” Sains Komput. dan Inform., vol. 3, no. September, pp. 433–441, 2019.
[10]  N.  Chaerunnisa,  P.  Studi,  T.  Industri,  F.  Teknik,  and  U.  S.  Karawang,  “PERBANDINGAN  METODE  SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  DAN  MOVING  AVERAGE  PADA  PERAMALAN  PENJUALAN  PRODUK  Jurnal Rekayasa Sistem Industri,” vol. 6, no. 2, pp. 101–106, 2021.
[11]  A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K.  Isnaningtyas,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Untuk  Analisa Peramalan Penjualan,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 756, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[12]  A. G. Gani et al., “Jurnal Computer Science and Information Technology ( CoSciTech ),” J. Sist. Inf. Univ. Suryadarma, vol. 3, no. 2, pp. 1–19, 2020.
[13]  R.  D.  Laksmana,  E.  Santoso,  and  B.  Rahayudi,  “Prediksi  Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing (Studi Kasus : Harum Bakery),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 5, pp. 4933–4941, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5375/2525
[14]  R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.
[15]  K. Margi S and S. Pendawa, “Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu (Studi Kasus: PT.Media Cemara Kreasi),” Pros. SNATIF, vol. 2, no. 1998, pp. 259–266, 2015.