## PREDIKSI PENJUALAN KAYU LAPIS DI CV DIATO WOOD SEJAHTERA DENGAN METODE TREND MOMENT BERBASIS WEB
Jemmy Andriano Frans, Mira Orisa, Suryo Adi Wibowo Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Jemmyfrans40@gmail.com

## ABSTRAK
Salah satu tujuan dari perusahaan adalah mencari keuntungan atau laba yang semaksimal mungkin, untuk dapat  mencapai  tujuan  tersebut.  Perusahaan  harus  dapat  mengikuti  perkembangan  dunia  perindustrian  baik dalam  bidang  teknologi  informasi  maupun  dalam  bidang  manajemen.  Seiring  dengan  perkembangan  ilmu  dan teknologi,  pemanfaatan  komputer  di  segala  bidang  sudah  merupakan  suatu  keharusan.  Computer  Based Information  Sistem  (Sistem  Informasi  Berbasis  Komputer)  yang  salah  satunya  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan  (Decision  Support  Sistem)  adalah  suatu  sistem  informasi  komputer  yang  interaktif  dan  dapat memberikan alternatif solusi bagi pembuat keputusan.
Metode  Trend  Moment  merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  Forecast  atau  prediksi penjualan, yang nantinya akan dijadikan sebagai dasar peningkatan penjualan pada periode berikutnya. Metode Trend Moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis putus-putus yang dibentuk oleh data historis perusahaan.
Hasil  pengujian  dari  sistem  yang  telah  di  bangun  yaitu  Sistem  Prediksi  Penjualan  Kayu  Lapis  di  CV Diato Wood Sejahtera Berbasis Web ini menyatakan bahwa hasil dari program yang telah dibuat sudah berjalan dengan  baik,  itu  di  buktikan  dengan  hasil  pengujian  fungsional  sistem  dan  pengujian  pengguna  dengan  akses sebagai admin, user  sesui dengan fungsinya pada browser. Pada tahap pengujian aplikasi dengan menggunakan 3 browser yaitu Mozilla Firefox , Google Chrome dan Microsoft Edge .Semua fungsi dari sistem berjalan sesui dengan yang di inginkan .
Kata Kunci : Metode Trend Moment, Prediksi penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  tujuan  dari  perusahaan  adalah mencari  keuntungan  atau  laba  yang  semaksimal mungkin,  untuk  dapat  mencapai  tujuan  tersebut. Perusahaan  harus  dapat  mengikuti  perkembangan dunia  perindustrian  baik  dalam  bidang  teknologi informasi maupun dalam bidang manajemen.
Cv  Diato  Wood  Sejahtera  merupakan  sebuah pabrik, yang bergerak dalam memproduksi kayu lapis yang  beralamat  di  Jl.  Yos  Sudarso  No.18B, Setran,Bedali,  Kec.  Lawang,Malang,  Jawa  Timur. Salah satu aspek strategis pabrik  agar dapat bersaing dalam dunia bisnis yaitu perencanaan dan tersedianya barang-barang  untuk  memenuhi  tuntutan  pasar.  Oleh karena  itu  peran  pabrik  untuk  memahami  dan mempunyai  kemampuan  dalam  meramalkan  keadaan bisnis  di  masa  depan  sangat  dibutuhkan.  Tentunya dengan  kerangka  fikir  yang  sistematis,  rasional  dan ekonomis  merupakan  faktor-faktor  yang  diperlukan dalam proses perencanaan dan pengambilan keputusan.
Metode  prediksi  adalah  sebuah  metode  yang mampu  melakukan  analisa  terhadap  faktor  atau beberapa  faktor  yang  diketahui  mempengaruhi terjadinya  sebuah  peristiwa  dengan  terdapat  waktu tenggang  yang  panjang  antara  kebutuhan  akan pengetahuan  terjadinya  sebuah  peristiwa  di  waktu mendatang  dengan  waktu  telah  terjadinya  peristiwa tersebut  di  masa  lalu.  Apabila  metode  prediksi  ini
diterapkan dalam bagian proses perencanaan produksi maka  pihak  perusahaan  akan  lebih  terbantu  dalam penjadwalan  produksi,  karena  metode  ini  dapat memberikan  output  terbaik  sehingga  diharapkan resiko  kesalahan  yang  disebabkan  oleh  kesalahan perencanaan  dapat  ditekan  seminimal  mungkin. Untuk  itu  diusulkan  suatu  sistem  yang  dapat menghasilkan alternatif-alternatif keputusan dalam meramalkan penjualan kayu lapis dengan menggunakan metode Trend Moment.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1   Penelitian Terdahulu
Indiah hartami sandti dan arif rahmat saputra dengan penelitiannya  yang  berjudul  prediksi  jumlah  permintaan telor  ayam  menggunakan  metode  trend  moment,  dalam penelitiannya penulis melakukan   perhitungan data jumlah penjualan  telur  ayam  menggunakan  data  2  tahun sebelumnya  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  jumlah permintaan  telur  ayam  yang  akan  datang.  Pengujian dilakukan  dengan  menguji  hasil  prediksi  untuk  bulan September  tahun  2017  sampai  dengan  bulan  Juli  tahun 2018.  Hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan  pada  sistem prediksi  jumlah  permintaan  telur  ayam,  memiliki  tingkat keakuratan  yang  tinggi  berdasarkan  nilai  rata-rata kemungkinan kesalahan sebesar 1,4%. [1]
S  Syarif  dengan  penelitiannya  yang  berjudul implementasi estimasi perolehan biji cengkeh menggunakan  metode  trend  moment  dan  semi  averega
menjelaskan bahwa Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk meramalkan  hasil  perolehan  ditahun    mendatang berdasarkan  data  perolehan  5  tahun  sebelumnya  di kabupaten  Tolitoli    kecamatan  Ogodeide.  Metode  yang digunakan adalah trend moment dan semi average berbasis pemrograman PHP. Berdasarkan hasil analisis perhitungan yang  sudah  dilakukan  ,  jika  kedua  metode  digabungkan maka  akan   mengahasilkan prediksi  yang  lebih  valid  ini terlihat dari pengujian validitas dan membandingkan hasil perhitungan perolehan tahun 2016 dan hasil estimasi tahun 2016  dengan  persamaan  tersebut,  dimana  nilai  perolehan tahun  2016  adala  10276  dan  nilai  estimasi  tahun  2016 adalah 10171  ada selisih sekitar   jadi dapat disimpulkan bahwa persentasi keakuratan adalah 98,98%.[2] Nurul  Fuad  dan  Eko  Sulistiono  pada  tahun  2016 membuat suatu aplikasi  yang  berjudul prediksi penjualan kerudung  Rabbani  di  griya  muslim  store  dukun  gresik dengan metode trend moment, tujuan pembuatan aplikasi ini  adalah  untuk  membantu  store  dukun  gresik  dalam mengetahui  penjualan  kerudung  rabbani  di  masa  yang akan  datang  dan  mencegah  kerugian  penjualan  di  masa yang akan datang  [3]
Pungky  Andrean,  Program  penerapan  metode    K- NN  untuk  hasil  pertanian  di  kabupaten  malang,  Pada penelitiannya penulis mengimplementasikan prediksi hasil pertanian  dengan  metode  K-NN.  Hasil  dari  skripsi  ini adalah sistem yang nantinya dapat membantu pemerintah Kabupaten  Malang  dalam  meningkatkkan  ketahanan  di Kabupaten  Malang.  Dengan  menggunakan  sistem  yang memiliki  akurasi  73,91%  dan  nilai  error  sebesar  26,08 maka  pihak  pemerintah  dapat  memfokuskan  bantuan pertanian  di  daerah  manayang  perlu  ditingkatkan  kulitas dan  kuantitas  panennya  dan  pemasok  dapat  mencari daerah  baru  untuk  memasok  barang.  Dengan  demikian masyarakat  luas  dapat  menikmati  kebutuhan  pokok dengan  harga  yang  lebih  terjangkau  karena  stok  selalu terjaga.[4]
Moch  Yuda  Pratama,  pada  tahun  2016  ,  Membuat sebuah  penelitian  yang  berjudul  penerapan  metode  trend moment untuk memprediksi kebutuhan obat di puskesmas desa  blabak  kecamatan  kandat,  dalam  penelitian  ini penulis  membahas  tentang  penerapan  metode  trend moment untuk memprediksi kebutuhan obat di puskesmas desa  blabak  sebagai  upaya  untuk  mengembangkan  cara prediksi perhitungan jumlah obat dimasa yang masa yang akan datang [5]

## 2.2 Peramalan
Peramalan  (Forecasting)  adalah  meramalkan, memproyeksikan,  atau  mengadakan  perkiraaan/ taksiran  terhadap  berbagai  kemungkinan  yang  akan terjadi  sebelum  suatu  rancana  yang  lebih  pasti  dapat dilakukan.  Peramalan  (forecasting)  adalah  seni  dan ilmu  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan  data  historis  dan  memproyeksikannya ke  masa  mendatang  dengan  suatu  bentuk  model matematis.  Hal  ini  bisa  juga  merupakan  pediksi intuisi yang bersifat subjektif.
Perencanaan  yang  efektif  baik  untuk  jangka panjang  maupun  pendek  bergantung  pada  peramalan permintaan  untuk  produk  perusahaan.  Peramalan (Forecasting),  merupakan  kegiatan  memprediksi nilai-nila  sebuah  variabel  berdasarkan  nilai  yang diketahui  dari  variabel  tersebut  atau  variabel  yang berhubungan.  Terdapat  dua  macam  metode  yaitu metode  kualitatif  dan  metode  kuantitatif.  Metode kualitatif  hanya  menggunakan  intuisi  saja,  tanpa menggunakan pendekatan matematis maupun statistik.  Situasi,  kondisi,  dan  pengalaman  peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan.

## 2.3 Metode Trend Moment
Dalam  penerapan    aplikasi  trend  moment  di  CV Diato  Wood  Sejahtera  ini  adalah  menggunakan  data penjualan dari Januari 2018 sampai dengan Desember 2019.  dalam  penerapan  metode  Trend  moment  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  data  historis  dari satu  variabel,  adapun  rumus  yang  digunakan  dalam perhitungan. (Sugiarto dan Dergibson, 2002) Y = a + b X ............... (1) penyusunan  dari  metode  ini  menurut  Sugiarto &Dergibson (2002), adalah : Dimana :
Y = nilai trend atau variabel yang akan diramalkan a = bilangan constant b = slope atau koefisien garis trend X = indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,3,…n) Untuk  mencari  nilai  a  dan  b  pada  rumus  diatas, digunakan dengan cara matematis dengan penyelesaiannya  menggunakan  metode  subtitusi  dan metode  eliminasi.  Adapun  persamaanya  menurut Sugiarto & Dergibson (2002), yaitu :
Σy = a.n +bΣx................ (2) Σxy = a. Σx + bΣx2.........(3) Dimana : Σy = jumlah dari data penjualan Σx = jumlah dari periode waktu
Σxy  =  jumlah  dari  data  penjualan  dikali  dengan periode waktu
N  =  jumlah  data  Setelah  nilai  ramalan  yang  telah diperoleh  dari  hasil  peramalan  dengan  menggunakan indeks musin.
Perhitungan  indeks  musim  yaitu  (Gaspersz  dalam fiati, 2009) :
Indeks Musim = rata-rata permintaan bulan tertentu / rata-rata  permintaan  pertahun  Untuk  mendapatkan hasil  ramalan  akhir  setelah  dipengaruhi  oleh  indeks musim maka akan menggunakan perhitungan sebagai berikut (Fiati, 2009) :
Y* = Indeks Musim x Y ............(5) Dimana :
Y*= hail ramalan dengan menggunakan metode trend mometn yang telah dipengaruhi indeks musim.
Y = hasil ramalan dengan menggunakan metode trend Setelah  itu  mengidentifikasi  kesalahan  terkecil  yang digunakan  dalam  metode  trend  moment  ini  dengan menggunakan  MSE  (Mean  Square  Error) dan  MAD (Mean Absolute Deviation)
Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi  metode  peramalan.  Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan  dan  ditambahkan  dengan  jumlah observasi.  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.  Rumus  Mean  Squared  Error (MSE) adalah
MAD  (Mean  Absolute  Deviation)  adalah  metode peramalan  menggunakan  jumlah  dari  kesalahan- kesalahan yang absolut. Mean Absolute Deviation (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan  merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai  absolut masing-masing  kesalahan).  MAD  berguna  ketika mengukur  kesalahan  ramalan  dalam  unit  yang  sama sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Metode
Dalam  penelitian  ini  kamu  menggunakan  metode Trend  Moment.  Metode  trend  moment  menggunakan caracara  perhitungan  statistika  dan  matematika  tertentu untuk  mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai  pengganti garis  patah-patah  yang  dibentuk  oleh  data  historis perusahaan.  Dengan  demikian  pengaruh  unsur-unsur subyektif  dapat  dihindark  Prinsip-prinsip  pengerjaan metode trend moment adalah sebagai berikut: a) Kegiatan usaha  sudah  berjalan  minimal  dua  tahun,  digunakan sebagai data penjualan tahun yang lalu. b) Metode ini tidak mensyaratkan  jumlah  data  harus  genap.  c)    Jumlah  data tahun lalu baik tahun ganjil maupun genap tetap diurut dari 0, 1, 2, 3,…..dst pada kolom x.
Rumus metode trend moment: 1. Y=a+bx
2. b= n(∑ xy)-(∑x)(∑y)
n(∑x 2 )-(∑x) 2
3. a= ∑y-b(∑x) N
3.2 Flowchart Sistem
Flowchart  atau  diagram  alir  adalah  suatu  bagan dengan  simbol-simbol tertentu yang  menggambarkan urutan  proses  secara  mendetail  dan  hubungan  antara suatu  proses  (instruksi)  dengan  proses  lainnya  dalam suatu program.. Berikut adalah Flowchart dari sistem yang  akan  dibangun,  seperti  yang  ditunjukan  pada gambar 1.

## Gambar 1  Flowchart sistem

## 3.3 Context Diagram
Diagram  konteks  adalah  diagram  yang  terdiri dari suatu proses dan  menggambarkan ruang  lingkup suatu  sistem.  Diagram  konteks  merupakan  level tertinggi  dari  DFD  yang  menggambarkan  seluruh input  ke  dalam  sistem  atau  output  dari  sistem  yang memberi  gambaran  tentang  keseluruhan  system seperti ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Context diagram

## 3.4 Struktur Menu
Struktur  menu  yang  akan  dirancang  dalam pembuatan aplikasi  ini adalah menu–menu  yang terdapat dalam  website  ini.  Dari  sistem  terdapat  beberapa  menu, diantaranya  menu  Data  Admin,  menu  barang,  menu penjualan,  menu  transaksi  menu prediksi  ,menu transaksi penjualan dan menu hitung prediksi,  menu-menu tersebut bertujuan  untuk  mempermudah  pembuat  aplikasi  dalam membuat  interaksi  pada  aplikasi.  Karena  dengan  struktur menu dapat digambarkan dengan jelas rancangan interaksi dari  menu-menu  dan  sub-sub  menu  pada  aplikasi  yang dibuat.  keseluruhan  system  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Struktur Menu
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk  menyelesaikan  desain  yang  ada  dalam  dokumen desain  sistem  yang  disetujui  dan  menguji,  menginstal, memulai, serta menggunakan sistem yang baru atau sistem yang diperbaiki. Berikut adalah struktur dari tabel – tabel yang di gunakan pada sistem yang di bangun:

## 1. Tabel Data admin
Gambar 4. Tabel data Admin 2. Tabel Data Barang
Gambar 5. Tabel Data Barang
3. Tabel Data Penjualan
Gambar 6. Tabel Data Penjualan

## 4. Tabel Data Prediksi
Gambar 7. Tabel Data Prediksi

## 5. Tabel Data Transaksi
Gambar 8. Tabel Data Transaksi

## 4.2 Pengujian Aplikasi
1. Halaman Login Admin
Halaman  login  admin  disediakan  untuk administrator  agar  dapat  mengakses  halaman  admin sehingga perlu melakukan Login terlebih dahulu. Halaman admin, digunakan untuk mengakses halaman website yang terdapat  pada  website  Trend  Moment  CV  Diato  Wood Sejahtera,  Adapaun  implementasi  halaman  login  admin ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman login admin

## 2.  Halaman Utama Website
Halaman  menu  utama  pada  website  yaitu halaman  yang  pertama  kali  akan  di  akses  oleh  Admin pada  saat  pertama  kali  mengakses  website  serta menampilkan  menu-menu  yang  terdapat  pada  website serta data-data yang telah di masukan pada halaman admin sebelumnya.
Adapaun  implementasi  halaman  utama  website ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10.  Halaman utama website

## 3. Tampilan Halaman Admin
Halaman  admin  pada  website  ini  adalah halaman    yang  berisi  data  dari  nama  admin,  user name  ,  beserta  passwoard  admin,  kemudian  di halaman  admin  juga  berisi  perintah  edit  ,  hapus,  dan tambah  data  untuk  mengubah  data  yang  ada  , menghapus  ,  atau  mau  menambah  data  admin, Adapaun  implementasi  halaman    admin  ditunjukkan pada Gambar 11.

## Gambar 11. Halaman admin

## 4. Tampilan Halaman Barang
Menu Barang pada website ini adalah menu yang  berisi  barang-barang  yang  diproduksi  di  pabrik CV Diato Wood Sejahtera, dan sudah dimasukan oleh admin.  Adapaun  implementasi  halaman  barang ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Barang

## 5.  Tampilan Halaman Penjualan
Halaman Penjualan pada website  ini adalah menu  yang  berisi  data  data  banyaknya    penjualan barang perbulan yang sudah dimasuhkan oleh admin. Adapaun  implementasi  halaman  barang  ditunjukkan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Halaman Penjualan

## 6. Tampilan Halaman Transaksi
Halaman Transaksi pada website  ini adalah menu  yang  menampilkan  hasil  dari  transaksi penjualan  ,  dimana  halaman  ini  berisi  nama  barang dan jumlah  pemjualan  perbulannya.  Adapaun implementasi  halaman  transaksi  ditunjukkan  pada Gambar 14.

## Gambar 14.  Halaman transaksi penjualan

## 7.  Halaman Prediksi
Halaman  prediksi  pada  website  ini  adalah menu  yang  menampilkan  hasil  dari  hitung  prediksi yang ingin diketahui, dimana halaman ini berisi nama barang, prediksi penjualan bulan dan tahun yang akan datang,  indeks  musim  ,  MSE  dan  MAD.  Adapaun implementasi  halaman  prediksi  ditunjukkan  pada Gambar 15.

## Gambar 15. Tampilan halaman prediksi

## 8. Halaman Transaksi Penjualan
Halaman  Transaksi  penjualan  pada  website ini  adalah  menu  yang  berisi  proses  pembelian  dan pembayaran  dan  nantinya  dicetak  menjadi    nota pembayaran  dan  diprint  menjadi  bukti  pembayaran .Adapaun  implementasi  halaman  transaksi  penjualan ditunjukkan pada Gambar 16.

## Gambar 16. Halaman transaksi penjualan

## 9. Halaman Hitung Prediksi
Halaman  hitung    prediksi  pada  website  ini adalah menu yang berisi nama barang, ukuran barang, bulan dan tahun untuk memprediksi penjualan barang ditahun  yang  akan  datang.  Adapaun  implementasi halaman  hitung  prediksi  ditunjukkan  pada  Gambar 17.

## Gambar 17. Halaman hitung prediksi

## 10. Tabel Hasil Pengujian Metode
Pengujian  metode  dilakukan  berdasarkan  semua jenis  barang untuk  periode  waktu  ditentukan  bulan Agustus sampai Oktober tahun 2019.
Tabel 1 . Hasil pengujian Metode
Bulan Barang Data asli Hasil prediksi Eror Agustus Grade A 1245 1257,83 1% September Grade A 1079 1258,03 1% Oktober Grade A 1411 1258,24 0,1% Agustus Grade B 830 643,43 0,2% September Grade B 747 672,66 0,1% Oktober Grade B 581 701,98 2 % Agustus Grade C 1411 1004,22 0,2% September Grade C 498 1044,3 1,1 % Oktober Grade C 1966 1084,38 0,4%
Dari  pengujian  diatas  ,  diperoleh  tingkat  eror terendah  adalah  barang  Grade  B    dipenjualan  bulan september    dan  Grade  A  dipenjualan  bulan  oktober dengan eror 0,1% ,dan tingkat eror tertinggi adalah barang Grade B dipenjualan bulan oktober dengan eror 2%

## 11. Tabel Pengujian Fungsional

## Tabel 2. Hasil Pengujian Fungsional
No Yang diuji Browser Google Chrome Mozilla Firefox Microsoft Edge 1 Halaman login √ √ √ 2 Halaman utama √ √ √ 3 Halaman admin √ √ √ 4 Halaman Barang √ √ √ 5 Halaman Penjualan √ √ √ 6 Halaman Transaksi Penjualan √ √ √ 7 Halaman Prediksi √ √ √ 8 Halaman hitung Prediksi √ √ √ 9 Tambah Data Barang √ √ √
10 Tambah Data Penjualan √ √ √ 11. Edit Data Barang √ √ √ 12 Hapus Data Barang √ √ √ 13 Edit data Penjualan √ √ √ 14 Hapus Data Penjualan √ √ √ 15 Nota Transaksi Penjualan √ √ √ 16 Cetak Transaksi Penjualan √ √ √ 17 Laporan data barang √ √ √ 18 Laporan data penjualan √ √ √ 19 Laporan Data Transaksi √ √ √ 20 Laporan Data Prediksi √ √ √ 21 Logout √ √ √ Keterangan : √ =  Berjalan X = Tidak Berjalan Tabel 4.3. Pengujian Pengguna Pertanyaan 1 2 3 1. Apakah Aplikasi  Prediksi Penjualan di CV Diato Wood Sejahtera berbasis web ini mudah digunakan? 70% 30% 0% 2. Apakah tampilan antar muka dari aplikasi Prediksi Penjualan di CV Diato Wood Sejahtera berbasis web ini terlihat menarik? 45% 55% 0% 3. Apakah Aplikasi Prediksi Penjualan di CV Diato Wood Sejahtera berbasis web ini dapat membantu memprediksi penjualan yang akan datang di Cv diato wood sejahtera? 25% 75% 0% 4. Apakah hasil perhitungan prediksi penjualan pada aplikasi Prediksi Penjualan di CV Diato Wood Sejahtera berbasis web ini akurat? 20% 80% 0%
Keterangan :
1 = Sangat Setuju 2 = Setuju
3 = Tidak Setuju
Dari  tabel    pengujian  pengguna  diatas  dapat disimpulkan bahwa pembuatan aplikasi prediksi penjualan di  cv  diato  wood  sejahtera  berbasis  web  mendapat tanggapan  yang  baik  dari  penguna,    ini    membuktikan bahwa  aplikasi  ini  sudah  berjalan  dengan  baik  dan semestinya
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan didapatkan kesimpulan  :
4. Hasil pengujian fungsional menunjukkan hasil 100 % , artinya  semua  fitur  program  dapat  berjalan  sesuai dengan fungsinya.
5. Hasil  pengujian  aplikasi  peramalan  menggunakan metode  trend  moment  dapat  dipergunakan  untuk meramalkan  jumlah  penjuala  kayu  lapis  di  cv  diato wood sejahtera yang akan datang
6. Sistem aplikasi  ini  mengunakan  sampel data real dari data penjualan kayu lapis di cv diato wood sejahtera 2 tahun  kebelakang  yaitu  tahun  2017  dan  tahun  2018 sebagi nilai perbandingan
7. Aplikasi prediksi penjualan di cv diato wood sejahtera berbasis  web  mendapat  tanggapan  yang  baik  dari penguna,  ini  membuktikan bahwa aplikasi ini sudah berjalan dengan baik dan semestinya

## 5.2 Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka penulis dapat memberikan saran-saran untuk pengembangan selanjutnya antar lain :
1. Aplikasi  prediksi  penjualan  kayu  lapis  di  cv  diato wood  sejahtera  dapat  dilengkapi  dengan  perhitungan prediksi  penjualan  dengan  menggunakan  metode  - metode lain ataupun Bahasa pemograman lain
2. Aplikasi prediksi penjualan kayu lapis ini mengunakan barang di cv diato wood sejahtera yang masih sedikit , kedepannya  dapat  dikembangkan  dengan  menambah barang lainnya

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.Sakur,  Stendy.  2010.  PHP  5  Pemrograman Berorientasi  Objek–Konsep  dan  Implementasi. Yogyakarta : Andi.
[2] Kusumadewi,  Sri,  Haryati,  Sri,  Harjoko,  Agus, Wardoyo, Retantyo.2006.Fuzzy
[3] Amijaya,  D  .T.  2013.  Teknik  Proyeksi  Bisnis. Universitas  Winaya  Mukti.  (Online),  tersedia: http://fudinzainal.com.
[4] Subagyo,  P.  1986. Forecasting  Konsep  dan Aplikasi, BPFE Yogyakarta: Yogyakarta.
[5] Sugiarto,  dan  Dergibson,  S.  2002.  Metode Statistika  Untuk  Bisnis  dan  Ekonomi.  Jakarta  : PT.Gramedia  Pustaka  Utama.  Halaman  208- 217.
[6] Astuti. 2014. Batik Sistem Perencanaan Penjualan  Pada  Fachi  Collection  Dengan Metode Trend Moment. Jurnal Ilmiah, (Online), tersedia: http://repositori.amikomj.ac.id, 21
[7] Soepeno, B. 2012. Modul Peramalan Penjualan . Malang:  Politeknik  Negeri  Malang,  (Online), tersedia:  http://www.pro.edukasi.com,  diunduh 15 November 2014.
[8] Soebandhi,  A.S.S .  Modul  8  Analisa  Trend  dan Forecasting.
(Online), tersedia: http://www.idiedownload.com, diunduh 15
November 2014.
[9] Widodo.  2008.  Peramalan  Penjualan  Sepeda Motor  Honda  pada  CV.Roda  Mitra  Lestari. Jakarta  :  Universitas  Guna  Darma.  (Online), tersedia:  http://gunadarma.ac.id,  diunduh  01 Desember 2014.
[10] Muthia.  2013.  Penerapan Metode  Trend Moment  dalam  Forecast  Penjualan  Motor Yamaha  di  PT.  Hasjrat  Abad. Jurnal  Ilmiah , (Online), tersedia : http://kim.ung.ac.id, diunduh 20 November 2014.
[11] Peranginangin,  Kasiman.  2006.  Aplikasi  Web dengan  PHP  dan  MySQL.  Yogyakarta:  ANDI Yogyakarta.
[12] Proboyekti,  U.  2008. Flowchart .  (Online), tersedia: http://lecturer.ukdw.ac.id, Diunduh tanggal 12 Desember 2014.