## SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PAKAIAN WANITA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS PADA IME FEMALE FASHION)
Diffa Adrian Rahma Chiesa, Sentot Achmadi, Joseph Dedy Irawan Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918015@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
IME  Female  Fashion  merupakan  salah  satu  toko fashion wanita  di  Indonesia.  Saat  ini  untuk  pendataan penjualan  masih  menggunakan  pembukuan  secara  manual,  dan  juga  belum  adanya  metode  untuk  peramalan penjualan barang yang tersedia, yang kadang menyebabkan beberapa barang masih menumpuk. Untuk mengatasi masalah yang tersebut, maka Sistem Peramalan Penjualan Pada Produk Pakaian Wanita di IME Female Fashion menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing .  Peran  dari  metode  ini  akan  dijangkau  secara  mendetail yang mencakup rancangan sistem peramalan penjualan pakaian wanita menggunakan metode Double Exponential Smoothing berbasis  Website.  Proses  penerapan  metode Double  Exponential  Smoothing dalam  peramalan penjualan pakaian wanita di IME Female Fashion juga akan diperhatikan secara lebih terperinci. Data Aktual yang digunakan  untuk  peramalan  penjualan  ini  diambil  selama  1  Tahun.  Proses  peramalan  penjualan  produknya dilengkapi efektifitasnya oleh metode Double Exponential dan pengujian black box di akhir analisis peramalan penjualan  produknya.  Pada  akhirnya,  peran  metode Double  Exponential  Smoothing secara  lebih  lanjut  akan dijabarkan dalam keberhasilannya  meramalkan penjualan pakaian wanita di  IME Female  Fashion untuk 5 hari kedepan.
Kata kunci: Double Exponential Smoothing, Peramalan Penjualan, Alpha.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  peramalan  penjualan  adalah  kegiatan yang  mencakup  proses  prakiraan  produk  jual  pada waktu  yang  akan  datang.  Pada  umumnya,  sistem  ini diperkirakan berdasarkan situasi tertentu dan data yang sebelumnya pernah terealisasi maupun akan terealisasi di  kemudian  hari.  Sistem  peramalan  penjualan  yang direalisasikan  bertujuan  untuk  mencapai  perkiraan yang  sesuai  dengan  fakta  yang  akan  terjadi  di  waktu mendatang  yang  berkaitan  dengan  penjualan  produk atau  jasa  di  suatu  bisnis.  Efektifitas  daripada  sistem peramalan  penjualan  produk  dapat  diraih  dari  data  - data dan analisis situasi yang baik [1].
Sistem peramalan penjualan  ini diterapkan pada usaha  IME  Female  Fashion.  IME  Female  Fashion adalah toko yang bergerak di bidang penjualan pakaian wanita.  Dalam  menjaga  keberlangsungan  usahanya, IME  Female  Fashion  menerapkan  sistem  peramalan penjualan produk. Hal ini tentunya menjadi faktor dari jalan  usaha  pakaian  wanita  IME  Female  Store. Dengan  banyaknya customer yang  suka  membeli pakaian  wanita  / fashion wanita,  maka  permintaan pasar  di  dalam  usaha  IME  Female  Fashion  pun menjadi  semakin  besar.  Pengaruhnya  ada  pada konsumen yang merasa tidak cukup hanya memiliki 1 jenis  pakaian  produksi  penjualan  IME  Female Fashion.  Hal  ini  mengarah  kepada  tanggung  jawab pemilik  usaha  untuk  bisa  memperluas  peluang  bisnis atau  penjualan  yang  bisa  didapatkan  dari  bisnis  jual beli  pakaian  wanita  dengan  konsep  penjualan  yang menjanjikan.
Toko  IME  Female  Fashion  menggunakan platform  media  sosial  dalam  memasarkan  produk
penjualannya  yang  tersedia  di  Toko.  Platform  media sosial  yang  digunakkan  IME  Female  Fashion mencakup WhatsApp dan Instagram. Dalam operasional  keseharian  toko,  toko  aktif  melakukan promosi dengan cara mengunggah foto visual produk penjualannya  dengan  menggunakan  deskripsi  foto produk  yang  sesuai  dengan  unggahannya.  Toko  juga aktif  membuat  video  produk  yang  menarik  untuk kemudian di upload di status WhatsApp.
Penelitian  ini  berfokus  pada  metode  yang digunakan, barang yang dipilih atau digunakan untuk penelitian  yaitu  pakaian  wanita  yang  merupakan produk  penjualannya.  Jenis  pakaiannya  dapat dicontohkan  layaknya dress , blouse ,  busana  muslim, hijab,  dan  aksesoris  wanita.  Sebagai  cara  penerapan agar  peramalan  penjualan  dan  metode Double Exponential  Smoothing mudah  diaplikasikan,  maka dibuatlah sistem peramalan berbasis web.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Peramalan Peramalan adalah
memprediksi, memproyeksikan,  atau  memperkirakan  beberapa kejadian  atau  kondisi  di  masa  depan  yang  berada  di luar  kendali  organisasi  dan  memberikan  dasar  untuk perencanaan  manajerial  [2].  Peramalan  umumnya digunakan  untuk  memprediksi  atau  menggambarkan apa  yang  akan  terjadi,  misalnya  pada  permintaan penjualan, arus kas, atau tingkat pekerjaan, mengingat serangkaian  keadaan  atau  asumsi  [3].  Dalam pemasaran, sejumlah besar keputusan dapat ditingkatkan secara signifikan dengan
menghubungkannya  dengan  prakiraan  yang  dapat
diandalkan  mengenai  ukuran  pasar  dan  karakteristik pasar [4].
Prakiraan  Kuantitatif  didasarkan  pada  model matematis dan mengasumsikan bahwa data masa lalu dan faktor-faktor lain yang relevan dapat digabungkan menjadi  prediksi  yang  dapat  diandalkan  untuk  masa depan [5]. Dalam mempersiapkan ramalan kuantitatif, harus dimulai dengan sejumlah nilai yang diamati, data masa  lalu,  atau  observasi.  Pengamatan  ini  dapat mewakili  banyak  hal,  mulai  dari  jumlah  aktual  unit yang terjual, biaya produksi setiap unit, hingga jumlah orang yang dipekerjakan [4].
Peramalan  dalam  basis Exponential  Smoothing adalah  yang  paling  populer  dan  hemat  biaya  dari berbagai metode-metode  statistik.  Metode ini didasarkan  pada  prinsip  bahwa  data  terbaru  harus diberi  bobot  yang  lebih  besar  dan  'memperhalus' variasi  siklus  untuk  meramalkan  tren  [6].  Dalam melakukan  realisasi  dari  perhitungan  ini,  diperlukan rata-rata lama, permintaan baru  yang sebenarnya  dan faktor pembobotan [7].

## 2.2. Metode Double Exponential Smoothing
Peramalan
Penghalusan
Eksponensial
( Exponential  Smoothing )  merupakan  metode  yang menggunakan  pembobotan  data  masa  lalu  untuk melakukan  peramalan.  Besarnya  bobot  berubah menurun  secara  eksponensial  bergantung  pada  data histori. Double  Exponential  Smoothing merupakan metode  yang  menggunakan  bentuk  representasi  atau pemodelan  linear  yang  dikemukakan  oleh  Brown. Metode ini digunakan saat data menunjukkan adanya trend.  Metode  ini  juga  digunakan  untuk  melakukan peramalan  dengan  cara  menentukan  besarnya  α ( alpha )  yang  paling  optimal.  Parameter  yang digunakan  pada  metode  ini  yaitu  α  ( alpha yang memiliki nilai antara 0 dan 1) [8].
Pemulusan eksponensial adalah pendekatan yang menimbang sejarah terkini lebih berat daripada sejarah yang jauh. Pemulusan eksponensial ganda memodelkan  dua  komponen:  level  dan  tren  (oleh karena  itu,  disebut  sebagai  pemulusan  eksponensial "ganda").  Ketika  nilai  yang  diketahui  berubah  dalam level dan tren, model akan turut beradaptasi [9].
Pemulusan  eksponensial  ganda  menggunakan komponen  level  dan  komponen  tren  pada  setiap periode. Ini  menggunakan  dua  bobot,  atau  parameter penghalusan,  untuk  memperbarui  komponen  pada setiap periode [10]. Fungsi eksponensial ganda adalah fungsi  eksponensial  yang  eksponennya  sendiri merupakan fungsi eksponensial. Fungsi ini berkembang  lebih  cepat  daripada  eksponensial sederhana  [11].  Persamaan  pemulusan  eksponensial ganda adalah:
1. Menghitung single exponential smoothing 𝑆′𝑡  = ∝  𝑋𝑡  +   (1−∝ )𝑆′𝑡 − 1 (1)
2. Menghitung double exponential smoothing
𝑆′′𝑡  = ∝  𝑆′𝑡  +   (1−∝ )𝑆′′𝑡  − 1 (2) 3. Menghitung nilai konstanta
𝑎𝑡  =  2𝑆′𝑡  −  𝑆′′𝑡 (3) 4. Menghitung koefisien trend b t = ∝ 1−∝ (𝑆𝑡′  −  𝑆𝑡′′)
(4) 5. Menentukan besar nilai peramalan 𝑓𝑡 + 𝑚  =  𝑎𝑡  +  𝑏𝑡(𝑚) (5)
Keterangan : 𝑆 ′t = single exponential smoothing 𝑆 ′′t = double exponential smoothing 𝑋𝑡 = nilai riil 𝑎𝑡 = konstanta 𝑏𝑡 = koefisien tren 𝑓𝑡 + m = peramalan ∝ = parameter alpha

## 3. METODE PENELITIAN
Data  penjualan  pakaian,  data  yang  digunakan yaitu  selama  1  Januari  2022  sampai  dengan  31 Desember  2022  untuk  menunjukkan  berapa  total penjualan  pakaian  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan.  Data  hasil  perhitungan  atau  hasil peramalan,  digunakan  sebagai  nilai  penting  agar pemilik  toko  dapat  mengetahui  jumlah  penjualan dimasa mendatang.
Gambar 1. Flowchart Metode
Diagram diatas merupakan penyelesaian perhitungan  untuk  nilai  hasil  peramalan  dengan metode Double  Exponential  Smoothing dimulai dengan  memasukkan  data  yang  digunakan.  Dalam memproses  perhitungan  dengan  metode Double Exponential Smoothing dibutuhkan pula juga masukan berupa nilai parameter α.
Pemrosesan pertama dengan mencari nilai Single Exponential Smoothing sebagai nilai pemulusan yang
pertama, dikarenakan  metode yang digunakan adalah Double  Exponential  Smoothing maka  selanjutnya dilakukan  perhitungan  yang  sama  seperti  Single Exponential Smoothing namun tidak lagi menggunakan  nilai  data  jumlah  kunjungan  aktual namun  menggunakan  nilai  hasil  Single  Exponential Smoothing.  Nilai  tersebut  menjadi  nilai  hasil perhitungan  pemulusan  kedua  atau  disebut Double Exponential Smoothing . Selanjutnya dilakukan perhitungan  nilai  konstanta  dan  juga  koefisien  trend. Setelah  didapatkan  nilainya  maka  hasil  perhitungan nilai  konstanta  dan  slope  /  nilai  trend  maka dijumlahkan untuk menghasilkan nilai peramalan.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Gambar  2  diatas  merupakan  flowchart  sistem, dimana  proses  yang  ada  pada  sistem  dari  awal membuka  website  dan/atau  mengakses  sistem  ada proses  input  data  barang,  selanjutnya  ada  proses penginputan  data  penjualan,  lalu  pada  proses selanjutnya  ada  perhitungan  peramalan,  pengelolaan hasil peramalan, sampai dengan akhir dari sistem.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Menentukan Alpha
Dalam  implementasi  daripada  metodenya,  data aktual dari IME Female Fashion diolah perhitungannya.    Dalam  perhitungan  Metode Double Exponential  Smoothing disini  mengambil  data  pada bulan Januari 2022 – Desember 2022 pada Toko IME Female  Fashion.  Data  yang  diambil  adalah  data penjualan barang yang ada selama di tahun 2022.
Tabel 1. Perhitungan alpha untuk Barang Rok
Alpha Rok 27-12- 2022 28-12- 2022 29-12- 2022 30-12- 2022 31-12- 22 0,1 -0,066688  -0,084407  -0,102126  -0,119845  -0,137564 0,2 -0,051627  -0,066063  -0,080499  -0,094935  -0,109371 0,3 -0,015786  -0,021492  -0,027198  -0,032903  -0,038609 0,4 -0,003191  -0,004623  -0,006055  -0,007487  -0,008920 0,5 -0,000402  -0,000618  -0,000834  -0,001050  -0,001266 0,6 -0,000026  -0,000043  -0,000060  -0,000076  -0,000093 0,7 -0,000001  -0,000001  -0,000002  -0,000002  -0,000003 0,8 0,000000  0,000000  0,000000  0,000000  0,000000 0,9 0,000000  0,000000  0,000000  0,000000  0,000000
Dalam  Tabel  1  untuk  alpha  yang  dipilih  yaitu alpha  0,8.  Dikarenakan  hasil  perhitungan  untuk penentuan alpha nya memperoleh hasil yang terdekat dengan data aktualnya, maka yang dipilih yaitu alpha 0,8.  Untuk  data  aktualnya  yaitu  pada  tanggal  27 berjumlah 1, untuk tanggal 28 berjumlah 0, tanggal 29 berjumlah  0,  untuk  tanggal  30  berjumlah  2,  untuk tanggal 31 berjumlah 0.
Tabel 2. Perhitungan alpha untuk Barang Kaos Alpha Kaos 27-12- 2022 28-12- 2022 29-12- 2022 30-12- 2022 31-12- 22 0,1 0,190775  0,192493  0,194211  0,195930  0,197648 0,2 0,360014  0,388181  0,416347  0,444514  0,472681 0,3 0,583864  0,667995  0,752126  0,836257  0,920388 0,4 0,796541  0,954989  1,113437  1,271886  1,430334 0,5 0,999571  1,249341  1,499110  1,748880  1,998649 0,6 1,199973  1,559955  1,919938  2,279921  2,639903 0,7 1,399999  1,889999  2,379998  2,869998  3,359997 0,8 1,600000  2,240000  2,880000  3,520000  4,160000 0,9 1,800000  2,610000  3,420000  4,230000  5,040000
Pada Tabel 2, alpha yang dipilih yaitu alpha 0,2. Hal  ini  karena  hasil  perhitungan  untuk  penentuan alpha nya memperoleh hasil yang terdekat dengan data aktualnya,  maka  yang  dipilih  yaitu  alpha  0,2.  Untuk data  aktualnya  yaitu  pada  tanggal  27  berjumlah  0, untuk tanggal 28 berjumlah 0, tanggal 29 berjumlah 0, untuk  tanggal  30  berjumlah  0,  untuk  tanggal  31 berjumlah 1.
Tabel 3. Perhitungan alpha untuk Barang Celana
Alpha Celana 27-12- 2022 28-12- 2022 29-12- 2022 30-12- 2022 31-12- 22 0,1 0,086981  0,053121  0,019261  -0,014599 -0,048460 0,2 0,237322  0,229391  0,221461  0,213530  0,205600 0,3 0,535440  0,601904  0,668369  0,734833  0,801298 0,4 0,785816  0,939448  1,093080  1,246712  1,400344 0,5 0,998215  1,247255  1,496295  1,745335  1,994375 0,6 1,199885  1,559813  1,919741  2,279669  2,639596 0,7 1,399997  1,889995  2,379993  2,869991  3,359989 0,8 1,600000  2,240000  2,880000  3,520000  4,160000 0,9 1,800000  2,610000  3,420000  4,230000  5,040000
Pada Tabel 3, alpha yang dipilih yaitu alpha 0,2. Dikarenakan hasil perhitungan untuk penentuan alpha nya  memperoleh  hasil  yang  terdekat  dengan  data aktualnya,  maka  yang  dipilih  yaitu  alpha  0,2.  Untuk data  aktualnya  yaitu  pada  tanggal  27  berjumlah  0,
untuk tanggal 28 berjumlah 0, tanggal 29 berjumlah 0, untuk  tanggal  30  berjumlah  1,  untuk  tanggal  31 berjumlah 1.
Tabel 4. Perhitungan alpha untuk Barang Top Alpha Top 27-12- 2022 28-12- 2022 29-12- 2022 30-12- 2022 31-12- 22 0,1 -0,165963  -0,202191  -0,238419  -0,274648  -0,310876 0,2 -0,081535  -0,104778  -0,128022  -0,151265  -0,174508 0,3 -0,027818  -0,037960  -0,048103  -0,058246  -0,068388 0,4 -0,006143  -0,008904  -0,011665  -0,014427  -0,017188 0,5 -0,000796  -0,001225  -0,001654  -0,002083  -0,002512 0,6 -0,000053  -0,000086  -0,000119  -0,000153  -0,000186 0,7 -0,000001  -0,000002  -0,000003  -0,000004  -0,000005 0,8 0,000000  0,000000  0,000000  0,000000  0,000000 0,9 0,000000  0,000000  0,000000  0,000000  0,000000
Di  Tabel  4,  alpha  yang  dipilih  yaitu  alpha  0,8. Dikarenakan hasil perhitungan untuk penentuan alpha nya  memperoleh  hasil  yang  terdekat  dengan  data aktualnya,  maka  yang  dipilih  yaitu  alpha  0,8.  Untuk data  aktualnya  yaitu  pada  tanggal  27  berjumlah  0, untuk tanggal 28 berjumlah 0, tanggal 29 berjumlah 0, untuk  tanggal  30  berjumlah  0,  untuk  tanggal  31 berjumlah 2.

## Tabel 5. Perhitungan alpha untuk Barang Pashmina
Alpha Pashmina 27-12- 2022 28-12- 2022 29-12- 2022 30-12- 2022 31-12- 22 0,1 -0,018945 -0,046455  -0,073965  -0,101475  -0,128985 0,2 -0,140337 -0,181838  -0,223339  -0,264840  -0,306341 0,3 -0,056432 -0,076974  -0,097515  -0,118057  -0,138599 0,4 -0,012209 -0,017687  -0,023166  -0,028644  -0,034123 0,5 -0,001523 -0,002343  -0,003162  -0,003982  -0,004801 0,6 -0,000098 -0,000159  -0,000221  -0,000282  -0,000344 0,7 -0,000002 -0,000004  -0,000006  -0,000008  -0,000009 0,8 0,000000  0,000000  0,000000  0,000000  0,000000 0,9 0,000000  0,000000  0,000000  0,000000  0,000000
Pada Tabel 5, alpha yang dipilih yaitu alpha 0,8. Dikarenakan hasil perhitungan untuk penentuan alpha nya  memperoleh  hasil  yang  terdekat  dengan  data aktualnya,  maka  yang  dipilih  yaitu  alpha  0,8.  Untuk data  aktualnya  yaitu  pada  tanggal  27  berjumlah  0, untuk tanggal 28 berjumlah 0, tanggal 29 berjumlah 0, untuk  tanggal  30  berjumlah  6,  untuk  tanggal  31 berjumlah 0.

## 4.2. Melakukan Perhitungan Pada Tiap Barang
Tabel  dibawah  ini  merupakan  perhitungan peramalan  penjualan  akan  dilakukan  perhitungan menggunakan  data  sebanyak  360  hari,  yang  akan dilakukan untuk memprediksi penjualan selama 5 hari kedepan,  dan  dibandingkan  dengan  data  penjualan yang  sudah  ada,  dan  pada  perhitungan  ini  akan menggunakan  alpha  yang  sesuai  dengan  hasil perhitungan  alpha  pada  sebelumnya  yang  ada  pada Tabel 1 hingga Tabel 5.
Tabel 6. Perhitungan pada Barang Rok Rok Aktual  S’t  S’’t at bt ft+m 1/1/2022 0 0 0 0 1,5
2/1/2022 3 2 2 2,88 1,92 1,5
3/1/2022 2 2 2 2,112 0,128 1,8 4/1/2022 2 2 2 2,0096  -0,0256 2,19 5/1/2022 2 2 2 1,99936  -0,01536 2,364 6/1/2022 0 0 1 0,07936  -1,28512  2,4165 … … … … … … … 26/12/ 2022 0 0 0 -0 -0 -0
27/12/ 2022 0 28/12/ 2022 0 29/12/ 2022 0 30/12/ 2022 0 31/12/ 2022 0
Dalam  perhitungan  Tabel  6  ,  untuk  peramalan disini  mengacu  pada  data  terakhir  atau  data  hari  ke 360, kemudian nantinya akan dihitung perhari sampai pada hari ke 5 kedepan, dan disini menggunakan alpha bernilai  0,8  menghasilkan  nilai  sebesar  0  untuk  hari pertama  atau  tanggal  27  Desember  2022,  0  untuk tanggal  28  Desember  2022,  0  untuk  tanggal  29 Desember  2022,  -0,192  untuk  tanggal  30  Desember 2022,  dan  yang  terakhir  untuk  tanggal  31  Desember 2022 menghasilkan nilai 0.
Tabel 7. Perhitungan pada Barang Kaos
Kaos Aktual  S’t  S’’t at bt ft+m 1/1/2022 0 0 0 0 0,5
2/1/2022 1 0 0 0,36 0,04 0,5 3/1/2022 0 0 0 0,256 0,024 0,4 4/1/2022 0 0 0 0,1792  0,0128 0,28 5/1/2022 2 1 0 0,84288  0,08512 0,192 6/1/2022 0 0 0 0,59392  0,048 0,928 … … … … … … … 26/12/ 2022 1 0 0 0,33185  0,028167  -0,04399 27/12/ 2022 0,360014 28/12/ 2022 0,244175 29/12/ 2022 0,160271 30/12/ 2022 0,100162 31/12/ 2022 0,057686
Dalam  perhitungan  diatas,  untuk  peramalan disini  mengacu  pada  data  terakhir  atau  data  hari  ke 360, kemudian nantinya akan dihitung perhari sampai pada hari ke 5 kedepan, dan disini menggunakan alpha bernilai  0,2  menghasilkan  nilai  sebesar  0,360014 untuk hari pertama  yaitu tanggal 27 Desember 2022, pada  hari  selanjutnya  tanggal  28  Desember  2022 menghasilkan nilai 0,244175, 0,160271 untuk tanggal 29  Desember  2022,  0,100162  untuk  tanggal  30 Desember  2022,  dan  hari  terakhir  tanggal  31 Desember 2022 menghasilkan nilai sebesar 0,057686. Tabel 8. Perbandingan Hasil Peramalan dengan Data Aktual
Tanggal Data Aktual Rok Kaos Celana Top  Pashmina 27/12/ 2022 1 0 0 0 0 28/12/ 2022 0 0 0 0 0 29/12/ 2022 0 0 0 0 0
Tanggal Data Aktual Rok Kaos Celana Top  Pashmina 30/12/ 2022 2 0 1 0 6 31/12/ 2022 0 1 1 2 0 Tanggal Hasil Peramalan Rok Kaos Celana Top  Pashmina 27/12/ 2022 0 0,360014  0.237322 0 0 28/12/ 2022 0 0,244175  0.229391 0 0 29/12/ 2022 0 0,160271  0.221461 0 0 30/12/ 2022 0 0,100162  0.213530 0 0 31/12/ 2022 0 0,057686  0.205600 0 0
berdasarkan  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan, terdapat  hasil  peramalan  yang  berbeda  dengan  data aktual,  hal  ini  terjadi  dikarenakan  data  terakhir  atau data  ke  360  (Tanggal  26  Desember  2022)  memiliki nilai yang berbeda untuk tiap barangnya, lalu jika ada data  yang  bernilai  0  hasilnya  bernilai  negatif.  Dan untuk di variabel at dan bt yang digunakan bila bernilai negatif, maka akan menghasilkan nilai negatif.

## 4.3. Melakukan Pengujian Black Box
Pengujian  sistem  adalah  tahap  pengujian  dan sistem  dimaksudkan  untuk  menguji  setiap  fungsi penting  sehingga  nantinya  Anda  dapat  menentukan apakah  sistem  berfungsi  dengan  baik  untuk  tujuan awal  membangun  aplikasi. Black  box  test dilakukan untuk  menguji  fungsionalitas  sistem  peramalan penjualan  pakaian  wanita  dengan  menggunakan metode Double  Exponential  Smoothing .  Hasil  uji fungsional sistem disajikan pada Tabel 9. Tabel 9. Pengujian Black Box Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hal yang diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Halaman Login Email , password sesuai dengan validasi dan berhasil Masuk ke halaman Dashboard Sesuai Harapan Valid Halaman Login Email , password tidak  sesuai dengan validasi dan gagal Muncul message box dengan
tulisan email atau password salah Sesuai Harapan Valid Halaman Dashboard User yang telah berhasil login Menampilkan Username yang telah login Sesuai Harapan Valid Halaman Dashboard Total Penjualan Menampilkan jumlah data penjualan Sesuai Harapan Valid Halaman Data Barang Button Tambah Data Barang Masuk  ke  halaman  tambah  data dengan form yang siap di input Sesuai Harapan Valid Halaman Data Barang Button Edit Data Barang Masuk  ke  halaman edit data dengan form yang  berisi  data sebelumnya dan siap untuk diubah Sesuai Harapan Valid Halaman Data Barang Button Hapus Data Barang Data Barang yang dipilih terhapus dari tabel Sesuai Harapan Valid Halaman Tambah Data Barang Button Simpan Menyimpan  data  sesuai  dengan data yang dimasukkan Sesuai Harapan Valid Halaman Tambah Data Barang Field nama barang dan kategori ada  yang  kosong  atau  tidak diisi Muncul warning bahwa field yang kosong harus diisi Sesuai Harapan Valid Halaman Data Penjualan Button Tambah Data Penjualan Masuk  ke  halaman  tambah  data dengan form yang siap di input Sesuai Harapan Valid Halaman Data Penjualan Button Edit Data Penjualan Masuk  ke  halaman edit data dengan form yang  berisi  data sebelumnya dan siap untuk diubah Sesuai Harapan Valid Halaman Data Penjualan Button Hapus Data Penjualan Data  Penjualan yang dipilih terhapus dari tabel Sesuai Harapan Valid Halaman Tambah Data Penjualan Button Simpan Menyimpan  data  sesuai  dengan data yang dimasukkan Sesuai Harapan Valid Halaman Tambah Data Penjualan Field nama  barang,  kategori, jumlah  penjualan,  tanggal  ada yang kosong atau tidak diisi Muncul warning bahwa field yang kosong harus diisi Sesuai Harapan Valid Halaman Peramalan Penjualan ComboBox alpha Mengubah  nilai  alpha  sesuai dengan nilai yang ada pada combo box Sesuai Harapan Valid Logout User melakukan Logout User dikembalikan  ke  halaman Login Sesuai Harapan Valid
Berdasarkan  data  yang  dijabarkan  di  dalam  Tabel  9, hasilnya  menunjukkan  secara  cukup  signifikan mengenai  hipotesis/hasil  yang  diharapkan,  hasil pengujian,  serta  penegasan  validitas  dari  tiap  -  tiap poin skenario pengujian menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing pada realisasi dari peramalan penjualan produk di usaha IME Female Fashion.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diperoleh dari keseluruhan penelitian mengenai peran metode double exponential  smoothing di  dalam  realisasi  dari peramalan  penjualan  produk  pada  IME  Female Fashion  adalah,  metode  ini  berperan  dengan  baik secara  signifikan  di  dalam  tahap  peramalan penjualannya. Berdasarkan peran dari  metode double exponential  smoothing di  dalam  permasalahan  ini, dapat  diketahui  secara  jelas  bahwa  sistem  Peramalan Penjualan  Pakaian  Wanita  menggunakan  Metode Double  Exponential  Smoothing berhasil  meramalkan penjualan pakaian untuk 5 hari ke depan. Alpha yang digunakan untuk pengujian peramalan yaitu 0,2 untuk Barang Kaos dan Celana, untuk alpha 0,8 yaitu Barang Rok,  Top,  Pashmina.  Lalu,  terdapat  hasil  peramalan yang  berbeda  dengan  data  aktual,  hal  ini  terjadi dikarenakan data terakhir memiliki nilai yang berbeda untuk tiap barangnya, lalu jika ada data yang bernilai 0 hasilnya bernilai negatif. Selain itu, bila variabel at dan  bt  yang  digunakan  bernilai  negatif,  maka selanjutnya akan menghasilkan nilai negatif. Terakhir, berdasarkan  validitas  yang  diperoleh  dari  pengujian Black  Box dapat  dilihat  bahwa  metode Double Exponential Smoothing dapat dijalankan dengan baik. Sebagai  saran  tambahan  untuk  penelitian selanjutnya,  dapat  melakukan  peramalan  dengan menggunakan  metode  forecasting  lain,  seperti Single Exponential Smoothing , Moving Average , dan metode lainnya,  dapat  dibuat  dan  dikembangkan  berbasis mobile,  bisa  memberikan  fitur  import  data,  agar memudahkan dalam menginputkan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nafarin,  2004.  Manajemen  Pemasaran,  Dasar, konsep,  dan  Strategi.  Jilid  pertama,  cetakan ketiga Jakarta: PT. Renika Cipta.
[2] GOLDEN  J.,    MILEWICZ  J.,    HERBIG  P. Forecasting: Trials and Tribulations. Management    Decisions,  Vol.  32,  No.  1,  1994, pp. 33-36
[3] Waddell, D. and  A.S. Sohal, 1994. Forecasting: The  key  to  managerial  decision  making. Management Decision, 32(1): 41-49.
[4] Makridakis, S. G., & Wheelwright, S. C. (1989, April 5). Forecasting Methods for Management.
[5] Gilliland, M., Tashman, L., & Sglavo, U. (2016, January 5). Business Forecasting. John Wiley & Sons.
[6] J. S. Armstrong, 2005. "Commentary by J. Scott Armstrong  on  Fildes  et  al.:  Generalizing  about univariate forecasting methods: further empirical evidence,"  General  Economics  and  Teaching 0502019,  University  Library  of  Munich, Germany.
[7] Wild,  T.  (2002)  Best  Practice  in  Inventory
Management. 2nd Edition, Butterworth Heinemann., Oxford.
[8] Heru , L., Hozairi, Buhari, & Markus , T. (2020). Prediksi  Jumlah  Pelanggaran  Hukum  Di  Laut Indonesia Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jurnal Mnemonic.
[9] Ikhsan,  F.,  &  Sumarno.  (2021,  August  13). Forecasting  Of  Criminality  Problems  Using Double Exponential Smoothing Method. Academia Open, 4. https://doi.org/10.21070/acopen.4.2021.2003
[10] Fikri  Badru  Salam,  &  Mujiati  Dwi  Kartikasari. (2023,  January  29).  Perbandingan  Metode Peramalan  Double  Exponential  Smoothing  dan Triple  Exponential  Smoothing  with  Damped Parameter  terhadap  Kunjungan  Wisatawan Mancanegara di Provinsi Jawa Barat. Emerging Statistics  and  Data  Science  Journal,  1(1),  148– 158.
https://doi.org/10.20885/esds.vol1.iss.1.art16
[11] Maulidaniar,  A.  N.,  &  Widodo,  E.  (2023,  June 26).  Perbandingan  Metode  Peramalan  Double Exponential  Smoothing  dan  Triple  Exponential Smoothing Pada Penjualan Indihome di Wilayah
Telekomunikasi Cirebon. Emerging Statistics and Data Science Journal, 1(2), 320–330. https://doi.org/10.20885/esds.vol1.iss.2.art32