[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]

## FORECASTING SALES DATA ON E-COMMERCE USING SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING METHODS
Ida Jubaidah a,1,* , Dian Pratiwi b,2,* , Teddy Siswanto c,3
abc Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti, Jakarta, Indonesia
1 idajubaidah465@gmail.com; 2 dian.pratiwi@trisakti.ac.id*; 3 teddysiswanto@trisakti.ac.id * corresponding author

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT

## Keywords
Forecasting, UMKM,
Single Exponential Smoothing, Mean Absolute Percentage Error Forecasting is predicting  the occurrence of something  in  the future by  referring  to  historical  data  that  occurred  in  the  past  that  can  be used  to  conduct  business  analysis.  Fairez  Shop  is  an  MSME engaged in selling clothing which in its operations generates tens of thousands  of  data  that  has  never  been  used  for  business  purposes. Fairez shop also requires a forecasting analysis to predict sales of its products in order to manage supply and help make decisions related to  future  business.  From  the  problems  described  above,  this research  will  forecast  sales  data  at  the  Fairez  Shop.  The  ETL process for designing the OLAP database in this study uses Pentaho Data  Integration  and  the  forecasting  method  used  is  single exponential smoothing and standard error mean absolute percentage error  with  R  Studio  tools,  then  forecasting  results  are  visualized using Power BI tools. From the trial results, the standard error was obtained  in  January  2023  of  36.99655%,  in  February  2023  of 2.817564% and in March 2023 of 2.884921%. With a standard error percentage  value  below  50%,  it  can  be  concluded  that  this forecasting is feasible and applicable.

## 1. Pendahuluan
Peramalan atau forecasting merupakan memperkirakan kejadian dan kebutuhan di masa yang akan datang  [1]. Forecasting dilakukan  dengan  harapan  dapat  mengurangi  kejadian-kejadian  yang  tidak pasti  yang  mungkin  terjadi  di  periode  mendatang  [2].  Terdapat  berbagai  macam  metode  yang  dapat diaplikasikan  untuk  melakukan  peramalan , seperti single  exponential  smoothing, double  exponential smoothing,  triple  exponential  smoothing,  model  autoregresif  integrated  moving  average (ARIMA), dll.
Fairez  Shop  merupakan  sebuah  usaha  UMKM  yang  bergerak  dalam  bidang  penjualan  pakaian anak, remaja dan dewasa. Fairez Shop beroperasi sejak tahun 2014 dan beralamat di  Jl. Setia II No. 59, RT 03/04, Jatiwaringin, Pondok Gede, Kota Bekasi, Provinsi Jawa Barat. Fairez Shop beroperasi secara online dengan menjual produknya melalui sosial media yang diantaranya adalah Instagram dan Telegram.  Dari  transaksi  penjualan  sehari-hari  yang  dilakukan  Fairez  Shop  menghasilkan  puluhan ribu  data  yang  belum  pernah  dimanfaatkan  untuk  kepentingan  usaha.  Di  sisi  lain,  ketidakpastian dalam penjualan membuat Fairez Shop mengalami kesulitan dalam memprediksi penjualan, akibatnya terkadang  stok  barang  kosong  disaat  permintaan  meningkat,  serta  stok  melimpah  disaat  permintaan menurun.  Untuk  meminimalisir  permasalahan  tersebut,  maka  dibutuhkannya  peramalan  atau forecasting dan  analisis  data  penjualan  untuk  dapat  dijadikan  acuan  Fairez  Shop  dalam  proses pengambilan  keputusan  baik  terkait  penyimpanan  stok  produk  maupun  keputusan  untuk  mengatur strategi marketing guna meningkatkan penjualan.
Penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan  peramalan  penjualan  pernah  dilakukan  yaitu  Analisis Forecasting dengan  Implementasi Dashboard  Business  Intelligence Untuk  Data  Penjualan  Pada  PT. “X”  dengan  membandingkan  metode single  moving  average dan single  exponential  smoothing . Kesimpulannya  yaitu  menurut  penelitian  tersebut,  metode single  exponential  smoothing pada  data
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
fluktuasi lebih akurat dibandingkan dengan metode single moving average dengan menghasilkan rata- rata  nilai  kesalahan  yang  lebih  kecil  dimana  pada  data  penjualan  kamera  dihasilkan  rata-rata kesalahan yaitu 2201,258 lalu pada 10 data kota rata-rata nilai kesalahan yang rendah dihasilkan oleh 8 dari 10 data kota dan dari 10 data dealers nilai kesalahan yang rendah dihasilkan oleh 7 dari 10 data dealers. Contoh penelitian lainnya yang terkait dengan peramalan penjualan yaitu Implementasi Data Mining  Untuk  Meramalkan  Penjualan  Di  Minimarket  Idola  JL  Pati-Tambakromo  KM  2  Desa Karangmulyo  RT  08  RW  1  Dengan  Metode  Time  Series.  Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian tersebut  yaitu  hasil  dari  nilai  MAD  untuk exponential  smoothing adalah  0,05  sedangkan nilai  MAD untuk  metode moving  average adalah  0,18.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  peramalan penjualan  bulan  berikutnya  pada  minimarket  idola  lebih  baik  menggunakan  metode Exponential Smoothing .
Dari  penelitian-penelitian  terkait  sebelumnya  dapat  diketahui  bahwa  metode  single  exponential smoothing  merupakan  metode  yang  cocok  untuk  data  berfluktuasi  dan  dapat  digunakan  untuk meramalkan  penjualan  untuk  periode berikutnya karena  menghasilkan nilai  rata-rata  kesalahan  lebih kecil dibandingkan dengan metode yang lain. Sehingga pada penelitian ini, metode single exponential smoothing dipilih untuk digunakan dalam peramalan data penjualan untuk beberapa periode kedepan. Dari  permasalahan-permasalahan  yang  ada,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  membantu Fairez  Shop  melihat  hasil  peramalan  data  penjualan  untuk  beberapa  periode  ke  depan  dan  melihat visualisasi  dan  analisis  data  penjualan  yang  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  pengambilan keputusan  baik  itu  untuk  strategi  marketing  maupun  untuk  mengatur  supply  terhadap  fluktuasi demand yang ada.

## 2. Landasan Teori
2.1. Data
Merujuk pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (1997), data diartikan sebagai kenyataan yang ada yang  berfungsi  sebagai  bahan  sumber  untuk  menyusun  suatu  pendapat,  keterangan  yang  benar,  dan keterangan  atau  bahan  yang  dipakai  untuk  penalaran  dan  penyelidikan.  Pengertian  lainnya menyebutkan bahwa data merupakan sesuatu yang masih perlu diolah karena masih belum memiliki arti  bagi  penerima  atau  pemiliknya.  Data  itu  sendiri  bisa  berwujud  gambar,  suara,  huruf,  angka, matematika,  bahasa  maupun  beberapa  simbol  lainnya  yang  dapat  dipergunakan  sebagai  bekal  untuk melihat lingkungan, objek, kejadian maupun konsep [3].
2.2. E-Commerce
Electronic  commerce  atau  e-commerce  merupakan  semua  kegiatan  jual  beli  atau  transaksi  yang dilakukan menggunakan sarana media eletronik yang merujuk ke teknologi digital atau internet [4]. 2.3. Online Analytical Processing (OLAP)
Online  Analytical  Processing (OLAP)  merupakan  teknologi  perangkat  lunak  yang  dapat digunakan  untuk  analisis  data  bisnis  dari  berbagai  sudut  pandang.  Data  yang  dikumpulkan  dan disimpan  dari  beragam  sumber  data  seperti  website,  aplikasi  maupun  sistem  internal  database  oleh organisasi  akan  digabungkan  dan  dikelompokkan  kedalam  berbagai  kategori  atau  dimensi  untuk kemudian dijadikan wawasan yang dapat dijadikan sebagai perencanaan strategis untuk usaha [5].
OLAP  merupakan  teknologi  yang  digunakan  untuk  menjawab  kebutuhan  analitik  dan  juga merupakan  teknologi  yang  berhubungan  dengan  database  yang  biasanya  disebut  dengan  database OLAP.  Database  OLAP  merupakan  database  yang  difokuskan  untuk  kecepatan  dalam  membaca ( select  query ).  OLAP  merupakan  teknologi  yang  tidak  ditujukan  untuk  sebuah  aplikasi  yang  jika
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
adanya  gangguan  atau  masalah  maka  akan  menyebabkan  operasional  bisnis  terganggu  atau  disebut dengan mission critical application [6]. 2.4. Pentaho Data Integration
Pentaho merupakan sebuah nama perusahan dan juga merupakan nama produk. Perusahaan yang produknya perangkat lunak ini didirikan pada tahun 2004 di Orlando, Florida, Amerika Serikat. Fokus utama dari Pentaho adalah seabagai perusahaan yang menciptakan software data warehouse dan business intelligence [6].
Pentaho Data Integration atau dalam beberapa sumber disebut dengan kettle merupakan perangkat lunak open source yang digunakan untuk melakukan proses ETL (extraction, transformation, loading) yang berada di bawah naungan perusahaan Pentaho [6].
2.5. Extract Transform Load (ETL)
ETL  adalah  proses  yang  digunakan  untuk  mengambil  dan  memproses  data  dari  satu  atau  lebih sumber kemudian disatukan menjadi sumber baru. Contohnya yaitu mengubah sebuah database OLTP menjadi  OLAP.  Sumber  data  untuk  proses  ETL  dapat  dari  berbagai  sumber,  diantaranya  bisa  dari website, file teks, spreadsheet , database, email dan lain-lain [6].
2.6. Forecasting
Forecasting  atau  peramalan  merupakan  suatu  kegiatan  memprediksi  hal  yang  mungkin  terjadi  di masa  yang  akan  datang.  Dalam  bidang  bisnis,  peramalan  biasnaya  diimplementasikan  untuk membantu  dalam  mengambil  keputusan.  Sedangkan  pada  bidang  pemasaran,  peramalan  dapat digunakan  untuk  melihat  trend  dari  penjualan  produk  dan  dapat  mengetahui  trend  persebaran penjualan  produk  untuk  membantu  membuat  strategi  pemasaran  di  masa  depan  [7].  Sebagian  besar data yang digunakan dalam peramalan adalah data deret waktu atau time series [8]. 2.7. Single Exponential Smoothing
Single Exponential Smoothing merupakan model hasil pengembangan moving average pada basis analisis time  series dan  prediksi,  dimana  model  ini  sering  digunakan  untuk  memprediksi  sebuah produksi, terutama untuk prediksi dalam jangka pendek. Model SME dibuat dengan teori bahwa tren dari time series memiliki krakteristik dari stabilitas dan regularitas. Biasanya penggunaan dari model SME  untuk  melakukan  prediksi  nilai  dari  data  historis,  yang  selanjutnya  kembali  digunakan  untuk memprediksi  maksimum  permintaan  yang  paling  baru  dan  nilai  prediksi  yang  sebelumnya  telah ditentukan. Langkah terakhir adalah menggunakan faktor tren yang paling baru untuk menyesuaikan dengan hasil [2].
Single exponential smoothing digunakan untuk peramalan dengan jangka waktu yang pendek, dan biasanya  digunakan  untuk  meramalkan  kejadian  disatu  bulan  kedepan.  Model  ini  mengasumsikan bahwa  data  yang  dimiliki  berfluktuasi  disekitar  nilai  rata-rata  yang  tetap,  tanpa  tren  atau  pola pertumbuhan konsisten [2]. Jika data yang yang dimiliki merupakan data historis actual yang bersifat tidak stabil dari waktu ke waktu, maka pemilihan nilai alphanya yaitu yang mendekati angka 1, dan jika data historis actual yang dimiliki bersifat stabil dari waktu ke waktu maka nilai alpha yang dapat dipilih  adalah  nilai  yang  mendekati  0  [1].  Berikut  merupakan  permodelan  dari  metode single exponential smoothing yang dijabarkan dalam persamaan di bawah ini [2] : S t = αY t-1 + (1-α)S t-1 S t = nilai smoothing pada periode t Y t-1 = nilai sebenarnya pada periode waktu t-1
S t-1 = nilai smoothing pada periode waktu t-1
α = konstanta smoothing, memiliki nilai di rentang 0 sampai 1 2.8. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
(1)
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  merupakan  salah  satu  perhitungan  yang  digunakan untuk  menghitung  rata-rata  persentase  kesalahan  mutlak  [11].  Dalam  peramalan,  MAPE  digunakan untuk mengevaluasi hasil peramalan agar dapat melihat tingkat akurasi terhadap angka peramalan dan angka  realisasi  dalam  bentuk  persenan  [12].  Semakin  rendah  nilai  yang dihasilkan  oleh  perhitungan MAPE, maka dapat dikatakan bahwa model peramalan yang digunakan dapat dikatakan baik. Rentan nilai perhitungan MAPE dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1 Rentan Nilai MAPE Range Nilai MAPE Arti < 10 % Kemampuan  Model  Peramalan  Sangat Baik 10 – 20 % Kemampuan Model Peramalan Baik 20 – 50 % Kemampuan Model Peramalan Layak > 50% Kemampuan Model Peramalan Buruk
Rumus perhitungan dari MAPE yaitu : MAPE = ∑ (|Aktual – Forecast| / Aktual) * 100/n

## 3. Metodologi Penelitian
Berikut tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yang digambarkan pada diagram alir  seperti pada gambar 1 di bawah ini :

## Gambar 1 Metodologi Penelitian

## 3.1. Identifikasi Permasalahan
Permasalahan yang terjadi pada penelitian ini yaitu adanya kesulitan dalam memprediksi penjualan dikarenakan  adanya  ketidakpastian  dalam  penjualan,  akibatnya  Fairez  Shop  kesulitan  mengatur supply terhadap  fluktuasi demand .  Selain  itu  data  penjualan  yang  selama  ini  dihasilkan  selama transaksi berlangsung belum pernah dimanfaatkan dengan benar untuk kepentingan bisnis. Sehingga diperlukan  peramalan  data  penjualan  untuk  mengetahui  hasil  peramalana  penjualan  diperiode mendatang  serta  dibutuhkan  visualisasi  dan  analisis  data  penjualan  untuk  dijadikan  acuan pengambilan keputusan.
3.2. Studi Literatur
Pada tahapan ini, peneliti melakukan studi literatur dengan mengumpulkan dan meneliti berbagai sumber  seperti  buku,  artikel,  jurnal  dan  macam-macam  referensi  lainnya  yang  berkaitan  dengan peramalan  pada  data  penjualan  dengan  menggunakan  metode  forecasting time  series dengan perhitungan single exponential smoothing . 3.3. Perolehan dan Pengumpulan Data
Perolehan  dan  pengumpulan  data  penjualan  didapatkan  dari  Fairez  Shop.  Data  tersebut merupakan data mentah atau raw data yang kemudian akan diproses menjadi sebuah database OLAP dengan  menggunakan bantuan  tools  Spoon  yang  ada  dalam software Pentaho  Data  Integration.  Data mentah tersebut merupakan data penjualan perbulan dari bulan Januari sampai Maret 2023. Dalam file
(2)
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
tersebut  terdapat  data  No.  Invoice  (Order  ID),  Tanggal  Pembelian,  Pemesan,  No.  Telepon,  Email, Alamat, Total Item, Harga, Total Harga, Ongkir, Total Bayar, Tanggal Bayar, Status, Kurir.

## 3.4. Analisa Kebutuhan
a) Analisa Kebutuhan Pengguna
Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah  dijabarkan  pada  poin  2.1  dapat  disimpulkan  bahwa Fairez  Shop  belum  pernah  melakukan  perhitungan  prediksi  penjualan  untuk  periode mendatangnya. Untuk itu dibutuhkan sebuah perhitungan peramalan dan visualisasi serta analisis data  pennjnualan  agar  Fairez  Shop  dapat  mengamati  perkembangan  penjualan  produknya  dan mengontrol supply produk untuk meminimalisir hal-hal yang tidak diinginkan.
b) Analisa Kebutuhan Sistem
Pada  penelitian  ini,  perangkat  lunak  yang dibutuhkan yaitu  diantaranya  :  (1) Spoon Pentaho Data Integration; (2) R Studio; (3) Microsoft Power BI.

## 3.5. Perancangan Database OLAP
Perancangan  database  OLAP  Penjualan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  4  langkah Kimball atau four-step Kimball dengan langkah-langkah sebagai berikut.
a) Memilih Proses Bisnis ( Select The Business Process to Model )
Proses  bisnis  dalam  pendataan  penjualan  dilakukan  oleh  pihak  Fairez  Shop.  Diawali  dengan admin mengupload katalog produk pada Instagram, kemudian jika ada customer yang melakukan proses  pembelian  akan  diarahkan checkout melalui  whatsapp  atau  telegram  dengan  mengisi  data diri  (termasuk  alamat  pengiriman),  produk  yang  akan  dibeli,  kuantitas  produk  yang  dibeli,  jenis pengiriman, dan  lain  sebagainya.  Selanjutnya  admin  akan  memastikan  bahwa  produk  yang  dibeli memiliki  stok  di  Gudang,  jika  produk  masih  ada,  maka  admin  akan  memberikan  invoice  dan melakukan  follow  up  pembayaran,  namun  jika  produk  habis,  maka  transaksi  pembelian  akan dibatalkan.  Jika  customer  sudah  melakukan  pembayaran,  maka  admin  akan  mengecek  mutasi untuk  memastikan  pembayaran  customer.  Selanjutnya  Fairez  Shop  akan  melakukan  packing terhadap  barang  yang  dibeli  dan  mengirimkannya  kepada  jasa  kurir  yang  sudah  dipilih  oleh customer sebelumnya.
b) Menyatakan Granularity Proses Bisnis ( Declare the Grain of Business Process )
Menyatakan  granularity  proses  bisnis  antara  lain  :  (1)  Menampilkan  grafik  penjualan  semua produk  tahun  2022;  (2)  Menampilkan  grafik  penjualan  per  kategori;  (3)  Menampilkan  grafik penjualan  kategori  per  bulan;  (4)  Menampilkan  grafik  persebaran  wilayah  berdasarkam  jumlah customer;  (5)  Menampilkan  grafik  persebaran  wilayah  berdasarkan  penjualan  produk;  (6) Menampilkan  grafik  jenis  ekspedisi  yang  dipilih  customer;  (7)  Menampilkan  grafik  persebaran wilayah  berdasarkan  kategori  produk  yang  terjual.  Pada  granularity  tersebut  yang  dipilih  adalah informasi  data  penjualan  yang  terdiri  dari  id_penjualan,  id_date,  id_kategori,  id_wilayah, id_ekspedisi, id_customer, id_produk dan total item terjual.
c) Pembuatan Dimensi
Tabel  dimensi  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  diantaranya  :  (1)  Tabel  dimensi  kategori;  (2) Tabel dimensi waktu; (3) Tabel dimensi wilayah; (4) Tabel dimensi  ekspedisi; (5) Tabel dimensi customer ; (6) Tabel dimensi produk. Model dimensional table yang digunakan adalah star schema .
d) Pembuatan Fakta
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
Tabel fakta penjualan disini berfungsi untuk menampung data id dari semua primary key yang ada pada tabel dimensi yang terdiri atas fields : (1) id_penjualan; (2) id_date; (3) id_kategori; (4) id_wilayah; (5) id_customer; (6) id_produk; dan (7) Qty.

## 3.6. Cleansing dan Penggabungan Data
Cleansing data dimaksudkan untuk memilih data yang diperlukan dan data yang tidak diperlukan dalam  proses  forecasting.  Peneliti  menghilangkan  data  (banyak)  karena  tidak  diperlukannya  data tersebut dalam proses forecasting ini. Selanjutnya pada tahap penggabungan data, data yang telah di cleansing sebelumnya akan digabungkan berdasarkan periode bulan. Tahapan ini dimaksudkan untuk menyesuaikan  data  yang  ada  dengan  perancangan  tabel  dimensi  dan  tabel  fakta  yang  telah  dibuat sebelumnya.

## 3.7. ETL untuk Pembuatan Database OLAP
Pada  tahapan  ini,  data  yang  telah  di-cleansing  akan  diinput  dan  di  ekstrak  serta  digabungkan  ke dalam  tools  Spoon  Pentaho  Data  Integration.  Selanjutnya  akan  dilakukan  proses  transform  dengan menyesuaikan  data  yang  sudah  disiapkan  sebelumnya  agar  kompatibel  dengan  database  yang  sudah dirancang. Setelah pemrosesan data selesai, data yang sudah siap akan dimasukkan ke dalam masing- masing tabel dimensi dan tabel fakta pada database.

## 3.8. Visualisasi dan Analisis Data Penjualan
Pada tahap ini, akan dilakukan visualisasi data penjualan pada tahun 2022 dengan tools Power BI dan  dilakukan  analisis  dari  hasil  visualisasi  tersebut,  sehingga  menghasilkan  sebuah  informasi  baru yang dapat digunakan untuk acuan pengambilan keputusan untuk periode selanjutnya.
3.9. Forecasting
Selanjutnya adalah melakukan proses peramalan dengan mengambil data yang sebelumnya sudah diinput ke dalam database untuk periode mendatang dengan menggunakan metode single exponential smoothing dan melakukan analisis terhadap hasil peramalan yang dilakukan. 3.10. Visualisasi Perbandingan Data Aktual dan Data Forecast
Selanjutnya  dilakukan  visualisasi  perbandingan  antara  data  aktual  dan  data  forecast  dengan menggunakan  bantuan  software  Power  BI  untuk  melihat  selisih  antar  data  aktual  dan  data  hasil ramalan dengan lebih atraktif dan mudah dipahami. Pada tahap ini juga akan dijabarkan nilai rata-rata kesalahan dari perhitungan MAPE.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. Perolehan dan Pengumpulan Data
Data penjualan yang didapatkan dari Fairez Shop merupakan data spreadsheet dalam format .xls dari  aplikasi  Microsoft  Office  Excel  dari  bulan  Januari  2022  sampai  dengan  Februari  2023.  Berikut merupakan tampilan dari salah satu raw data penjualan yang terdapat pada gambar 2.
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]

## Gambar 2 Raw Data

## 4.2. Perancangan Database OLAP
Model  dimensional  yang  digunakan  dalam  pembuatan  struktur  tabel  adalah  star  schema.  Star schema  dipilih  dikarenakan  memiliki  kecocokan  dengan  data  penjualan  yang  dimiliki.  Rancangan database OLAP pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 3 Rancangan Database OLAP

## 4.3. Cleansing dan Penggabungan Data
Cleansing data  digunakan  untuk  menghapus  dan  menseleksi fields yang  tidak  relevan  dengan peramalan data. Proses cleansing data dilakukan dengan menggunakan tools Pentaho Data Integration dengan HOP seperti pada gambar 4.

## Gambar 4 HOP Cleansing Data
Kemudian proses penggabungan data digunakan untuk menggabungkan data yang sudah dicleansing yang sebelumnya perbulan menjadi pertahun. Step-step yang digunakan  dalam proses penggabungan data tersebut dapat dilihat pada gambar 5.
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]

## Gambar 5 Proses Penggabungan Data

## 4.4. ETL
ETL digunakan untuk proses pembuatan database OLAP. Data yang digunakan merupakan data yang sudah di- cleansing dan digabungkan. Proses ETL dilakukan untuk pembuatan tabel dimensi dan tabel fakta. Proses ETL pada pembuatan dimensi dapat dilihat pada gambar 6 dan proses ETL pada pembuatan fakta dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 6 Proses ETL Pembuatan Dimensi

## Gambar 7 Proses ETL Pembuatan Table Fakta
4.5. Visualisasi dan Analisis Data Penjualan
a) Visualisasi Data Penjualan Produk Tahun 2022
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
Pada  visualisasi  gambar  8  menunjukan bahwa  penjualan produk  setiap  bulannya mengalami  naik turun  tanpa  trend.  Penjualan  tertinggi  selama  tahun  2022  berada  di  bulan  Maret  dengan  total penjualan  seluruh  produk  sebanyak  27.939  produk.  Sedangkan  untuk  penjualan  terendah  berada  di bulan Mei 2022 dengan total penjualan produknya sebanyak 3.179 produk.

## b) Visualisasi Data Penjualan Produk Per Kategori Tahun 2022

## Gambar 9 Visualisasi Penjualan Per Kategori
Berdasarkan  visualisasi  pada  gambar  9,  pada  tahun  2022  kategori  produk  anak  menjadi  kategori produk  paling  banyak  terjual,  yaitu  sebanyak  83,16%  dari  keseluruhan  penjuaan  sepanjang  tahun 2022.  Lalu  untuk  kategori  lain-lain  sebanyak  7,97%,  kategori  remaja  sebanyak  4,82%  dan  kategori dewasa sebanyak 4,05% dari total keseluruhan penjualan.

## c) Visualisasi Perbandingan Penjualan Per Kategori Per Bulan

## Gambar 10 Visualisasi Perbandingan Penjualan Per Porduk Per Bulan
Dilihat  dari  gambar  10  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  kategori  produk  yang  paling banyak terjual setiap bulannya adalah kategori produk anak. Kemudian disusul oleh kategori produk Dewasa, dan Lain-lain. Kategori produk Remaja menjadi kategori dengan penjualan tersedikit setiap bulannya.

## d) Visualisasi Persebaran Wilayah Berdasarkan Jumlah Customer
Gambar 11 Visualisasi Persebaran Wilayah Berdasarkan Customer
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
Berdasarkan gambar 11, pada sepanjang tahun 2022, lima kota dengan customer terbanyak berada di Kota Bekasi, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor, Kota Depok dan Kabupaten Karawang.

## e) Visualisasi Data Ekspedisi Berdasarkan Jumlah Customer

## Gambar 12 Visualisasi Data Ekspedisi Berdasarkan Jumlah Customer
Visualisasi  pada  gambar  12  menunjukan  bahwa  ekspedisi  yang  paling  banyak  dipilih  oleh customer selama tahun 2022 adalah JTR dengan 219 customer, Sentral Cargo Darat Tagih Tujuan 203 customer, Ambil di Toko 191 customer, Wahana 188 customer, COD 179 customer, dan lainnya.

## 4.6. Forecasting
Forecasting  atau  peramalan  yang  dilakukan  adalah  untuk  memprediksi  nilai  penjualan  untuk  tiga periode  yaitu  bulan  Januari,  Februari  dan  Maret  2023  dengan  menggunakan  tools  R  Studio  dan metode  Single  Exponential  Smoothing.  Gambar  13  dan  gambar  14  merupakan  script  dari pemrograman R yang digunakan untuk forecasting.
Gambar 13 Script Forecasting

## Gambar 14 Script Forecasting Lanjutan

## a) Menentukan Nilai Alpha
Pada  penelitian  ini,  nilai  alpha  diatur  dari  0.01-0.99  dengan  menggunakan  loop  untuk  mencoba memahami level alpha mana yang cocok untuk meminimalkan tes RMSE. Dari hasil loop yang sudah dilakukan, didapatkan  nilai  alpha yang  sesuai  dengan  data  test  yang  dimiliki  yaitu 0.04.  Grafik  nilai alpha dapat dilihat pada gambar 15.
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]

## Gambar 15 Grafik Nilai Alpha
b) Forecasting Penjualan Bulan Januari 2023
Dari  peramalan  yang  dilakukan,  didapatkan  hasil  prediksi  penjualan  pakaian  anak  pada  bulan Januari  2023  yaitu  sebanyak  11936.51  item  dengan  nilai  akurasi  MAPE  sebesar  36.99655%. Berdasarkan rentan nilai untuk acuan akurasi MAPE, hasil peramalan dengan nilai MAPE 36.99655% dapat dikatakan masih layak digunakan. Grafik dan hasil forecasting bulan Januari 2023 dapat dilihat pada gambar 16 dan gambar 17.

## Gambar 16 Grafik Forecasting Bulan Januari 2023

## Gambar 17 Hasil Forecasting Bulan Januari 2023
c) Forecasting Penjualan Bulan Februari 2023
Berdasarkan  peramalan  yang  sudah  dilakukan,  didapatkan  hasil  prediksi  penjualan  pakaian kategori anak-anak pada bulan Februari 2023 yaitu sebanyak 11.807 item dengan nilai akurasi MAPE sebesar 2.817564%. Nilai MAPE yang didapatkan tersebut dapat dikatakan sangat baik  jika mengacu pada rentan nilai akurasi MAPE. Grafik dan hasil forecasting pada bulan Februari 2023 dapat dilihat pada gambar 18 dan gambar 19.
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
Gambar 18 Grafik Forecasting Bulan Februari 2023

## Gambar 19 Hasil Forecasting Bulan Februari 2023
d) Forecasting Penjualan Bulan Maret 2023
Berdasarkan  peramalan  yang  dilakukan,  didapatkan  hasil  prediksi  penjualan  pada  pakaian  anak untuk bulan Maret 2023 yaitu sebanyak 11.794 item dengan akurasi nilai MAPE sebesar 2.884921%. Nilai MAPE yang didapatkan merupakan nilai yang sangat baik berdasarkan acuan rentan nilai untuk akurasi MAPE. Grafik dan hasil forecasting dapat dilihat pada gambar 20 dan gambar 21.

## Gambar 20 Grafik Forecasting Bulan Maret 2023

## Gambar 21 Hasil Forecasting Maret 2023

## 4.7. Visualisasi Perbandingan Data Aktual dan Data Forecast
Bulan Tabel Perbandingan Data Aktual dan Data Forecast Aktual Forecast Selisih Januari 2023 8.713 11.936,51 3.223,51 Februari 2023 11.484 11.807,57 323,57 Maret 2023 12.145 11.795,63 350,37
Tabel 2 Tabel Perbandingan Data Aktual vs Data Forecast
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]

## Gambar 22 Visualisasi Perbandinan Data Aktual dan Data Forecast
Pada perbandingan hasil peramalan dengan data  aktual yang ditunjukan pada tabel 1 dan gambar 22, terlihat bahwa gap yang paling jauh yaitu gap antara data aktual dan data forecasting pada bulan Januari  2023  dengan  nilai  aktualnya  yaitu  8.713  dan  nilai  peramalan  yang  didapat  yaitu  11.936,51 menghasilkan selisih sebanyak 3.223,51. Hal ini juga dibuktikan dengan nilai MAPE pada peramalan bulan  Januari  yaitu  sebesar  36.99655%,  yang  meskipun  tidak  terlalu  baik,  tapi  masih  layak  untuk digunakan. Selanjutnya untuk perbandingan data aktual dan data peramalan pada bulan Februari 2023 menghasilkan selisih yang lebih sedikit yaitu sebesar 323,57, dengan nilai aktualnya yaitu 11.484 dan nilai  peramalannya  yaitu  11.807,57.  Untuk  peramalan  ini  menghasikan  nilai  MAPE  sebesar 2.817564%  yang  mana  jika  berdasarkan  acuan  rentan  nilai  akurasi  MAPE,  nilai  tersebut  dikatakan sangat  baik.  Kemudian untuk perbandingan data  aktual  dan  data  peramalan  pada  bulan Maret  2023, didapatkan selisih yang tidak jauh dengan selisih bulan Februari yaitu 350,37 dengan nilai aktualnya sebesar  12.145  dan  nilai  peramalannya  sebesar  11.794,63.  Pada  peramalan  ini  menghasilkan  nilai akurasi  MAPE  sebesar  2.884921%  dan  dapat  dikatakan  sangat  baik  berdasarkan  acuan  rentan  nilai akurasi MAPE.

## 5. Kesimpulan
Peramalan  yang  dilakukan  pada  ketegori  produk  anak  yaitu  pada  bulan  Januari  2023  didapatkan nilai  peramalan  sebesar  11.936,51  dengan  nilai  MAPE  sebesar  36,99655%,  bulan  Februari  sebesar 11.807,57  dengan  nilai  MAPE  sebesar  2,817564%,  bulan  Maret  sebesar  11.794,63  dengan  nilai MAPE yaitu 2,884921%.
Dengan  nilai  persentase  standar  error  yang  dihasilkan  dibawah  50%,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  peramalan  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  layak  dan  dapat  diterapkan.  Hasil  peramalan dapat  digunakan  untuk  membantu  pemilik  usaha  dalam  mengetahui  prediksi  penjualan  dalam beberapa waktu ke depan yang setidaknya dapat dijadikan acuan sebagai analisis penjualan di waktu yang akan datang.

## Daftar Pustaka
[1]   I. G. S. R. Ni Putu Linda Santiari, "Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar," Journal of Information Technology and Computer Science, vol. 5, no. 3, 2020.
[2]   V.  R.  Sutrisno,  "Analisis  Forecasting  untuk  Data  Penjualan  Menggunakan  Metode  Simple  Moving Average  dan  Single  Exponential  Smoothing  :  Studi  Kasus  PT  Guna  Kemas  Indah," Jurnal  Sistem Informasi, 2013.
[3]   M. I. A. Rusdiana, Sistem Informasi Manajemen, Bandung: CV Pustaka Setia, 2014.
[4]   "aws.amazon.com,"  Amazon  Web  Service,  Inc,  [Online].  Available:  https://aws.amazon.com/id/what- is/olap/. [Accessed 05 05 2023].
[Vol 17 No 2] [Agustus 2023]
[5]   M.  JRP,  PENTAHO  :  Solusi  Open  Source  untuk  Membangun  Data  Warehouse,  Yogyakarta:  CV.  Andi Offset, 2014.
[6]   A.  Syaifulloh,  "PERBANDINGAN  6  METODE  FORECASTING  DALAM  PERAMALAN  JUMLAH MABA STMIK PPKIA PRADNYA PARAMITA MALANG," Jurnal Teknologi Informasi, vol. 9, no. 2, 2018.
[7]   C.  L.  J.  M.  K.  Douglas  C.  Montgomery,  Introduction  to  Time  Series  Analysis  and  Forecasting  Second Edition, Hoboken: John Wiley & Sons, 2015.
[8]   M. A. Maricar, "Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ," JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA, vol. 13, no. 2, 2019.
[9]   I. Nabillah and I. Ranggadara, "Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut," Journal of Information System, vol. 5, no. 2, 202.
[10]  A.  Amazon,  "aws.amazon.com,"  Amazon,  [Online].  Available:  https://aws.amazon.com/id/what-is/data- visualization/. [Accessed 19 October 2022].
[11]  A. Hidayatuloh, "bookdown.org," bookdown.org, 16 October 2022. [Online]. Available: https://bookdown.org/aepstk/intror/intro.html. [Accessed 19 October 2022].
[12]  K. F. Hidayanti, "Glints," Glints, 4 March 2022. [Online]. Available: https://glints.com/id/lowongan/microsoft-power-bi-adalah/#.Y0_45nZBzcc. [Accessed 19 October 2022].
[13]  Sugiharto,  "djkn.kemenkeu.go.id,"  Kementrian  Keuangan  Republik  Indonesia,  20  Desember  2022. [Online].  Available:  https://www.djkn.kemenkeu.go.id/artikel/baca/15814/Memanfaatkan-E-Commerce- Dengan-Benar.html. [Accessed 04 Mei 2023].