## PREDIKSI STOK PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE (SMA)
Yanti Saraswati *1) , Fauziah 2 , Novi Dian Nathasia 3)
1. Universitas Nasional Jakarta, Indonesia
2. Universitas Nasional Jakarta, Indonesia
3. Universitas Nasional Jakarta, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Algoritma Apriori; Metode Sin- gle Moving Average; Prediksi
Keywords: Apriori  Algortihm;  Single  Moving Average Method; Forecasting

## Article history:
Received 31 January 2023 Revised 7 February 2023 Accepted 5 March 2023 Available online 1 June 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i2.3933
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: yantisaraswati@gmail.com
Kementerian Pariwisata dan Ekonomi Kreatif memiliki sistem pencata- tan barang masuk dan keluar, namun sistem tersebut masih menampilkan stok 0 dan minus, hal ini mengakibatkan stok barang di Gudang menjadi tidak  terkontrol  dan  sulit  mendapatkan  informasi  barang  yang  banyak diminta  Bidang.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut,  maka perlu adanya sistem yang dapat melakukan prediksi stok persediaan ba- rang menggunakan algoritma apriori dan metode single moving average. Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan informasi barang yang banyak diminta oleh Bidang sedangkan metode single moving average digunakan untuk melakukan prediksi permintaan barang oleh Bidang di- periode  berikutnya.  Hasil  dari  algoritma  apriori  di  Bidang  Pendidikan dan Pelatihan dengan min support 10% dan min confidence 50% adalah Batu  Baterai  Alkalin  AA  dan  Batu  Baterai  Alkalin  AAA  dengan  nilai support  20%  dan  12%.  Sedangkan  untuk  prediksi  3  bulan  berikutnya adalah Batu Baterai Alkalin AA dengan jumlah prediksi sebanyak 6.33 buah dan Baterai Alkalin AAA dengan jumlah prediksi sebanyak 4 buah.

## ABSTRACT
The  Ministry  of  Tourism  and  Creative  Economy  has  a  system  for  re- cording incoming and outgoing goods, but the system still displays 0 and minus stocks, this causes the stock of goods in the Warehouse to become out of control and it is difficult to obtain information on goods that are requested by the Department. To solve this problem, it is neces-sary to have a system that can forecast inventory stocks using the a priori algo- rithm and the single moving average method. The a priori algorithm is used  to  obtain  information  on  goods  that  are  in  great  de-mand  by  the Field,  while  the  single  moving  average  method  is  used  to  forecast  the demand for goods by the Field in the next period. The re-sults of the a priori algorithm in the Education and Training Sector with a min support of  10%  and  a  min  confidence  of  50%  are  AA  Alkaline  Batteries  and AAA Alkaline Batteries with a support value of 20% and 12%. Mean- while, the forecasting for the next 3 months are AA Alkaline Batteries with a total of 6.33 predictions and AAA Alkaline Batteries with a total of 4 predictions.

## I. P ENDAHULUAN
EBUAH  organisasi  baik  pemerintah  maupun  swasta  dalam  menjalankan  operasional  bisnisnya membutuhkan  barang  persediaan  sebagai  pendukung  dalam  pencapaian  tujuan  organisasi.  Berdasarkan Pernyataan  Standar  Akuntansi  Pemerintah  Nomor  05  tentang  Akuntansi  Persediaan  Lampiran  I.06 menyatakan bahwa Persediaan adalah aset lancar dalam bentuk barang atau perlengkapan yang dimaksudkan untuk mendukung  kegiatan  operasional  pemerintah  dan  barang-barang  yang  dimaksudkan  untuk  dijual  dan/atau diserahkan dalam rangka pelayanan kepada masyarakat [1]. Barang persediaan tersebut dapat mencakup barang habis  pakai  seperti  alat  tulis  kantor  dan  barang  rumah  tangga.  Dalam  melakukan  inventaris  barang  tersebut diperlukan pengelolaan yang baik agar anggaran yang telah dialokasikan dapat terserap dengan efektif dan efisien.
Pada  proses  pencatatan  barang  masuk  dan  keluar  khususnya  dalam  pemerintahan  mengalami  perubahan paradigma  dari semula manual  menjadi  digital,  seperti pada  penelitian  serupa  yang  dilakukan  oleh  Maniah  dan Vinda  Ayu  Lestari  (2022),  penelitian  dilakukan  di  Kantor  Dinas  Arsip  Daerah  Kota  Cimahi  terkait  Inventaris
S
Barang.  Dalam  penelitian  tersebut  dirancang  Sistem  Informasi  yang  dapat  melakukan  pencatatan  data  barang masuk dan keluar berbasis komputer yang sebelumnya hanya menggunakan kartu persediaan barang yang ditulis manual [2].
Proses  inventaris  barang  pemerintah  secara  digital  sudah  dilakukan  oleh  beberapa  Kementerian/Lembaga termasuk  Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif.  Kementerian  Pariwisata  dan  Ekonomi  Kreatif  sudah memiliki  aplikasi  pencatatan  barang  masuk  dan  keluar  dalam  bentuk  aplikasi  berbasis  web.  Aplikasi  tersebut memiliki fungsi utama yaitu melakukan permintaan barang dari suatu bidang kepada penanggungjawab persediaan, dan melakukan persetujuan terhadap permintaan barang tersebut. Pada implementasinya, stok barang yang dicatat dalam aplikasi tersebut dapat bernilai minus, yang berarti barang yang tersedia tidak sesuai dengan permintaan, atau bernilai kurang dari 0 dan tanggal pembelian yang sudah lama karena tidak ada permintaan terhadap barang tersebut.  Hal  itu  dapat  diartikan  bahwa  aplikasi  tersebut  belum  memiliki  fungsi untuk  melakukan  pengendalian jumlah  stok  barang  tersedia  agar  sesuai  dengan  kebutuhan.  Tidak  adanya  fungsi  tersebut  salah  satunya mengakibatkan  sulitnya  melakukan  prediksi  permintaan  barang  pada  periode  berikutnya.  Berdasarkan  dengan permasalahan pada penelitian yang akan dibuat, terdapat penelitian serupa seperi penelitian yang dilakukan oleh Aris  Afandi,  Intan  Nur  Farida,  dan  Umi  Mahdiyah  (2022)  menyatakan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma apriori dapat menjamin persediaan barang dan metode moving average dapat melakukan prediksi penjualan barang pada bulan berikutnya [3]. Penelitian lain dilakukan oleh Suzuki Syoflan dan Adhtiya Nugraha (2021) mengenai Prediksi  Sistem  Stok  Barang  Toko  Elektronik  ABC  dengan  Algoritma  Apriori  dan  Metode  Moving  Average. Penelitian dilakukan untuk mengetahui barang yang sering dan laku terjual dan melakukan perkiraan penambahan persediaan sesuai dengan jenis persediaan barang. [4]
Untuk menyelesaikan permasalahan pengendalian stok barang serta belum adanya prediksi permintaan barang pada  periode  berikutnya,  maka  dibutuhkan  aplikasi  yang  dapat  melakukan  analisis  kebutuhan  stok  persediaan barang dengan menggunakan algoritma apriori dan metode single moving average . Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan informasi barang yang banyak diminta oleh setiap bidang, sedangkan metode single moving average digunakan untuk melakukan prediksi permintaan barang oleh setiap bidang di periode berikutnya [5]. .

## II. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah  analisa data, perancangan sistem, perancangan aplikasi, dan pengujuan aplikasi sebagai berikut:

## A. Analisa Data
Pada  tahap  Analisa  data,  mempelajari  instrumen  dokumentasi  yang  berhubungan  dengan  topik  penelitian  dan mengambil  beberapa  data  dari  sistem  sebelumnya,  data  tersebut  terdiri  dari  basis  data  permintaan  barang  yang membuat data barang, data satuan, dan permintaan bidang.

## B. Perancangan Sistem
Tahap  perancangan  sistem  dilakukan  mulai  dari  menggambarkan  alur  proses  sampai  menentukan  kebutuhan antarmuka, untuk menggambarkan alur proses menggunakan flowchart diagram [6] berikut:

## Gambar 1 Flowchart Sistem Prediksi Persediaan Stok Barang
Pada gambar 1 menjelaskan mengenai alur proses dari sistem prediksi persediaan stok barang, mulai dari proses login sampai dengan menampilkan prediksi barang berdasarkan bidang dan detail per periode.

## Gambar 2 Flowchart Proses Perhitungan Algoritma Apriori
Pada gambar 2 menjelaskan mengenai alur sub proses dari perhitungan algoritma apriori, mulai dari menentukan menentukan min support , min confidence , melakukan iterasi dengan menghitung itemset support, dan melakukan iterasi  dengan  menghitung association  rules sampai  dengan  menampilkan  data  hasil  dari  apriori support dan association rules .
Gambar 3 Flowchart Prediksi Permintaan Barang Menggunakan Metode Single Moving Average
Pada  gambar  3  menjelaskan  mengenai  alur  sub  proses  prediksi  barang  menggunakan  metode single  moving average, mulai  dari menentukan jumlah  periode  pendukung,  jumlah  periode  prediksi,  bidang  yang  akan  dipilih sampai dengan menghitung MAE, MSE, dan MAPE. Untuk mengetahui siapa saja yang berhak mengerjakan apa sudah dibuat use case diagram [7] sebagai berikut:

## Gambar 4 Use Case Diagram Sistem Prediksi Stok Persediaan Barang
Pada gambar 4 terdapat use case diagram sistem prediksi stok persediaan barang, dimana terdapat satu aktor yaitu Operator Persediaan yang berperan sebagai admin yang akan melakukan proses apriori dan proses single moving average .  Untuk mengetahui class apa  saja  yang  dibutuhkan  pada  sistem  prediksi  stok  persediaan  barang sudah terdapat class diagram [8] sebagai berikut:

## Gambar 5 Class Diagram Sistem Prediksi Stok Persediaan Barang
Pada gambar 5 terdapat kebutuhan class yang digunakan pada sistem prediksi stok persediaan barang menggunakan algoritma apriori dan metode single moving average. Kemudian untuk kebutuhan antarmuka pada sistem prediksi stok persediaan barang menggunakan mockup sebagai berikut:
Gambar 6 Tampilan antarmuka Proses Apriori

## Gambar 7 Tampilan antarmuka Moving Average
Pada gambar 6 dan 7 terdapat tampilan antarmuka pada halaman proses apriori dan tampilan antarmuka halaman proses single  moving  average, pada  kedua  halaman  tersebut  nantinya  akan  digunakan  untuk  melakukan  proses pencarian barang yang banyak diminta oleh bidang kemudian melakukan proses prediksi periode berikutnya.

## C. Perancangan Aplikasi
Setelah melakukan perancangan sistem, selanjutnya melakukan perancangan aplikasi dengan mengimplementasikan perhitungan algoritma apriori dan metode single moving average pada sistem prediksi stok persediaan barang.

## D. Pengujian Aplikasi
Tahap selanjutnya adalah pengujian aplikasi dengan menggunakan metode black box, pengujian ini dilakukan untuk memastikan sistem prediksi stok persediaan barang yang telah dibuat sudah sesuai dengan yang diharapkan atau sudah menjawab permasalahan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan  akan  dijelaskan  mengenai  implementasi  perhitungan  dari  algoritma  apriori  dan metode single moving average serta pengujian yang telah dilakukan pada sistem prediksi stok persediaan barang
sebagai berikut:

## A. Proses Perhitungan pada Algoritma Apriori
Pada  proses  algoritma  apriori  menggunakan  data  permintaan  barang  Stahun  2022  di  bidang  Pendidikan  dan Pelatihan, bidang Jabatan Fungsional, bidang Pembinaan Administrasi dan Kerja Sama Pendidikan Tinggi, serta Subbagian Tata Usaha. Data permintaan barang tersebut akan dilakukan aturan asosiasi berupa kombinasi produk untuk mendapatkan hasil berupa support count dan association rules , berikut terdapat data permintaan barang bulan April, Juli, Oktober, November, dan Desember di bidang Pendidikan dan Pelatihan dengan minimum support 0.3 dan minimum confidence 0.6 sebagai berikut:
Tabel 1Transaksi Permintaan Barang di Bidang Pendidikan dan Pelatihan
Tabel Transaksi
Bidang Pendidikan dan Pelatihan Tanggal Permintaan Item Permintaan 12-Apr-22 Batu Baterai Alkain AA, Batu Baterai Alkalin AAA 4-Jul-22 Batu Baterai Alkalin AA, Batu Baterai Alkalin AAA, Expanding File Bantex 3-Oct-22 Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru, Spidol Snowman " G " ( H, B,M ) 4-Nov-22 Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru, Spidol Snowman " G " ( H, B,M ) 8-Dec-22 Batu Baterai Alkain AA, Batu Baterai Alkalin AAA
Tahapan pertama yang dilakukan pada perhitungan algoritma apriori adalah dengan mengklasifikasikan item- item [9] yang diminta di bidang Pendidikan dan Pelatihan, dimana pada permintaan diatas terdapat lima item yang diminta yaitu batu baterai alkalin AA, batu baterai alkalin AAA, Expanding File Bantex, Ballpoint Bolliner Pilot Warna  Biru,  dan  Spidol  Snowman  “G”  (H,  B,  M).  Setelah  mengklasifikasikan  item-item  tersebut  selanjutnya mengubah data ke dalam bentuk tabular seperti berikut:
Tabel 2 Tabular Permintaan Barang Data Transaksi Tabular Tanggal Permintaan Item yang diminta
Batu Bater ai Alkali n AA Batu Baterai Alkalin AAA Expandi ng File Bantex Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru Spidol Snowman " G " ( H, B,M ) 12-Apr-22 1 1 0 0 0 4-Jul-22 1 1 1 0 0 3-Oct-22 0 0 0 1 1 4-Nov-22 0 0 0 1 1 8-Dec-22 1 1 0 0 0 Jumlah 3 3 1 2 2
Hasil  tabular  diatas  menunjukan  bahwa  pada  item  (Batu  Baterai  Alkalin  AA  danBatu  Baterai  Alkalin  AAA) terdapat  pada permintaan barang tanggal  12 April 2022 dan 8 Desember 2022, item (Batu Baterai Alkalin AA, Batu Baterai Alkalin AAA, dan Expanding File Bantex) terdapat pada permintaan barang tanggal 4 Juli 2022, item (Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru dan Spidol Snowman " G " ( H, B,M )) terdapat pada permintaan tanggal 3 oktober 2020 dan 4 November 2022. Jadi item Batu Baterai Alkalin AA dan Batu Baterai Alkalin AAA terdapat 3 kali permintaan di tanggal 12 April 2022, 4 Juli 2022, dan 8 Desember 2022, untuk item Expanding File Bantex terdapat 1 kali permintaam di tanggal 4 Juli 2022, sedangkan item Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru dan Spidol Snowman " G " ( H, B,M ) terdapat 2 kali permintaan di tanggal 3 Oktober 2022 dan 4 November 2022. Selanjutnya adalah menghitung k-itemset yang memenuhi nilai support [9], untuk tabelnya adalah sebagai berikut:

## Tabel 3 Data 1 Itemset
Tabel 1 Itemset No Item Jumlah Transaksi Support 1 Batu Baterai Alkalin AA 3 0.6 2 Batu Baterai Alkalin AAA 3 0.6 3 Expanding File Bantex 1 0.2 4 Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru 2 0.4 5 Spidol Snowman " G " ( H, B,M ) 2 0.4
Pada  tabel  3  terdapat  data  1  itemset,  dimana  item  yang  diberikan  warna  merah  yaitu  Expanding  File  Bantex dengan nilai support 0.2 tidak memenuhi minimum support . Untuk menghitung nilai support didapat dengan cara rumus ( Jumlah Transaksi mengandung A / Total Transaksi) x 100% [10] [11] , seperti pada item Batu Baterai Alkalin  AA  perhitungannya  adalah  (3/5)  x  100%  =  0.6,  dari  perhitungan tersebut  didapatkan  bahwa  terdapat 4 permintaan  yang  memenuhi  minimun support adalah  Batu  Baterai  Alkalin  AA,  Batu  Baterai  Alkalin  AAA, Ballpoint  Bolliner  Pilot  Warna  Biru,  dan  Spidol  Snowman  “G”  (H,B,M).  Kemudian  melakukan  iterasi  2  yaitu menghitung  2-Itemset  berdasarkan  data  1-Itemset  yang  memenuhi  minimum support kemudian  melakukan kombinasi 2-Item [9] dan didapatkan 6 kombinasi seperti berikut ini:
Tabel 4 Kombinasi 2-Item
Kombinasi 2-Item No Kombinasi 1 Batu Baterai Alkain AA, Batu Baterai Alkalin AAA
2 Batu Baterai Alkalin AA, Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru
3 Batu Baterai Alkalin AA, Spidol Snowman " G " ( H, B,M )
4 Batu Baterai Alkalin AAA, Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru
5 Batu Baterai Alkalin AAA, Spidol Snowman " G " ( H, B,M )
6 Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru, Spidol Snowman " G " ( H, B,M )
Setelah melakukan kombinasi 2-item selanjutnya menghitung nilai support dari setiap kombinasi, nilai support dari 2-item didapatkan dari Jumlah Transaksi Mengandung A dan B / Total Transaksi [10] [11]. Untuk nilai support dari setiap kombinasi adalah seperti berikut:
Tabel 5 Nilai Support pada kombinasi 2-Itemset
Hasil  dari  perhitungan  nilai support kombinasi  2-Itemset  dihasilkan  item  yang  memenuhi  minimum support adalah  kombinasi  Batu  Baterai  Alkalin  AA,  Batu  Baterai  Alkalin  AAA  dengan nilai support 0.6  dan  Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru, Spidol Snowman “G” (H,B,M) dengan nilai support 0.4. Selanjutnya adalah melakukan iterasi ke-3 yang dapat dilakukan apabila kombonasi 3-Itemset [9] diperoleh dari kesamaan dalam k-1 item pertama, dimana k=2. Pada data 2-itemset diatas tidak terdapat kesamaan pada item pertama di kombinasi 1 dan kombinasi 6,  jadi  untuk  proses  iterasi  terhenti  di  iterasi  2  karena  tidak  ada  lagi  kombinasi  yang  dapat  dibuat.  Selanjutnya melakukan pembentukan aturan asosiasi dari kombinasi yang sudah didapatkan sebelumya, untuk pembentukan aturan  asosiasi  diperlukan  nilai confidence, rumus confidence adalah Jumlah  item  yang  diminta  sekaligus  / Jumlah transaksi pada bagan antecedent . Aturan yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Jika x maka y, dimana x adalah antecendet dan y adalah consequent
2. Antecedent boleh lebih dari 1 unsur, sedangkan consequent terdiri dari 1 unsur
Dari kombinasi yang didapat sebelumnya, maka frekuensi itemset  (Fk) adalah F2 : ({Batu Baterai Alkalin AA, Batu Baterai Alkalin AAA}, {Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru, Spidol Snowman " G "( H, B,M ) }). Berikut terdapat aturan asosiasi 2-itemset, dimana nilai confidence didapat dari ( Jumlah A&B / Jumlah A) x 100% [11], [12], untuk nilai confidence di setiap aturan adalah:
Tabel 6 Aturan asosiasi 2-Itemset
Aturan Asosisasi 2-itemset Rule Jumlah A&B Jumlah A Confidence Jika meminta Batu Baterai Alkalin AA, maka meminta Batu Baterai Alkalin AAA 3 3 1 Jika meminta Batu baterai Alkalin AAA, maka meminta Batu Baterai Alkalin AA 3 3 1 Jika meminta Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru, maka meminta Spidol Snowman " G " ( H, B,M ) 2 2 1 Jika meminta  Spidol Snowman " G " ( H, B,M ), maka meminta Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru 2 2 1
Setelah nilai confidence dari setiap aturan di dapat selanjutnya menghitung asosiasi final dengan cara nilai support dikali nilai confidence, untuk hasilnya adalah sebagai berikut:
Assosiasi Final Rule Support Confidence Support * Confidence Jika meminta Batu Baterai Alkalin AA, maka meminta Batu Baterai Alkalin AAA 0.6 1 0.6 Jika meminta Batu baterai Alkalin AAA, maka meminta Batu Baterai Alkalin AA 0.6 1 0.6 Jika meminta Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru, maka meminta Spidol Snowman " G " ( 0.4 1 0.4 Jika meminta  Spidol Snowman " G " ( H, B,M ), maka meminta Ballpoint Bolliner Pilot Warna 0.4 1 0.4
Hasil dari asosiasi final didapatkan bahwa terdapat 2 aturan yang memenuhi minimum confidence adalah Jika meminta Batu Baterai Alkalim AA, maka minta Batu Baterai Alkalin AAA dan Jika meminta Batu Baterai Alkalin AAA, maka meminta Batu Baterai Alkalin AA.

## B. Proses Perhitungan Metode Single Moving Average
Setelah  didapatkan  aturan  asosiasi  pada  proses  algoritam  apriori  selanjutnya  melakukan  prediksi  permintaan
barang  di  bidang  Pendidikan  dan  Pelatihan,  item  pertama  adalah  Batu  Baterai  Alkalin  AA  dengan  peiode pendukung dan periode prediksi selama 3 bulan [13], untuk perhitungannya adalah sebagai berikut:

## Tabel 7 Prediksi Jumlah Permintaan Barang pada item Batu Baterai Alkalin AA
Item : Batu Baterai Alkalin AA Jumlah Prediksi barang yang diminta : 6.33 Periode Jumlah Average Error |Error| Error² |%Error| Apr-22 2
May-22 0 Jun-22 0 Jul-22 1 0.67 0.33 0.33 0.11 33.33 Aug-22 0 0.33 -0.33 0.33 0.11 33.33 Sep-22 0 0.33 -0.33 0.33 0.11 33.33 Oct-22 8 0.33 7.67 7.67 58.78 95.83 Nov-22 5 2.67 2.33 2.33 5.44 46.67 Dec-22 6 4.33 1.67 1.67 2.78 27.78 6.33 Total 12.67 67.33 270.28 MAD MSE MAPE 2.11 11.22 45.05
Pada  proses single  moving  average diatas  didapatkan  bahwa  jumlah  prediksi  item  Batu  Baterai  Alkalin  AA sebanyak 6.33, dimana nilai tersebut di dapatkan dari rata-rata permintaan dari 3 periode sebelumnya. Untuk rata- rata nilai dari MAD (Mean Absolute Deviation) adalah 2.11, MSE (Mean Squared Error) adalah 11.22, dan MAPE (Mean Absolute Percente Error) adalah 45.05% [14]. Apabila hasil dari MAPE adalah 0 maka nilai yang digunakan adalah nilai pada periode sebelumnya. Kemudian pada item kedua yaitu Batu Baterai Alkalin AAA perhitungan prediksinya adalah sebagai berikut:

## Tabel 8 Prediksi Jumlah Permintaan Barang pada item Batu Baterai Alkalin AAA
Item : Batu Baterai Alkalin AAA Jumlah Prediksi barang yang diminta : 4 Periode Jumlah Average Error |Error| Error² |%Error| Apr-22 4 May-22 0 Jun-22 0 Jul-22 1 1.33 -0.33 0.33 0.11 33.33 Aug-22 0 0.33 -0.33 0.33 0.11 33.33 Sep-22 0 0.33 -0.33 0.33 0.11 33.33 Oct-22 3 0.33 2.67 2.67 7.11 88.89 Nov-22 8 1.00 7.00 7.00 49.00 87.50 Dec-22 1 3.67 -2.67 2.67 7.11 266.67 4 Total 13.33 63.56 543.06 MAD MSE MAPE 2.22 10.59 90.51
Pada item Batu Baterai Alkalin AAA jumlah prediksi permintaan pada periode berikutnya adalah sebanyak 4, dimana nilai tersebut di dapatkan dari rata-rata permintaan dari 3 periode sebelumnya. Untuk rata-rata nilai dari MAD adalah 2.22, MSE adalah 10.59, dan MAPE adalah 90.51%. Untuk melihat tampilan pada aplikasi Sistem Prediksi Stok Persediaan Barang adalah sebagai berikut:

## Gambar 8 Halaman Permintaan Barang
Pada  gambar  8  terdapat  tampilan  halaman  permintaan  bidang,  pada  halaman  tersebut  terdapat  tabel  dan pagination . Pada tabel terdapat kolom tanggal permintaan, bidang, item yang diminta, dan jumlah.

## Gambar 9 Halaman Proses Apriori
Pada gambar 9 terdapat tampilan halaman proses apriori, pada halaman tersebut terdapat field min support, field min confidence , combobox bidang, button lihat data, button proses apriori, dan tabel. Pada halaman proses apriori terdapat dua tabel yaitu tabel support count dan tabel association rules .

## Gambar 10 Halaman Proses Single Moving Average
Pada  gambar  10  terdapat  tampilan  halaman  proses single  moving  average ,  pada  halaman  tersebut  periode terakhir, field jumlah  periode  pendukung, field jumlah  periode  diprediksi, combobox bidang, button lihat  data, button proses moving average , tabel hasil prediksi barang berdasarkan bidang.

## Gambar 11 Halaman detail prediksi per periode
Pada  gambar  11  terdapat  tampilan  tabel  detail  prediksi  per  periode,  dimana  pada  tabel  detail  diatas  terdapat informasi periode, jumlah, average, error, total |error|, total error 2 , total |%error|, nilai MAD, MSE, dan MAPE.

## C. Pengujian Aplikasi
Pada penelitin ini dilakukan pengujian menggunakan metode black box yang bertujuan untuk memastikan sistem prediksi  stok  persediaan  barang  yang  telah  dibuat  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan  atau  apakah  sudah menjawab dari permasalahan [15]. Berikut terdapat pengujian menggunakan metode black box pada sistem prediksi stok persediaan barang sebagai berikut:

## Tabel 9 Pengujian pada Sistem Prediksi Stok Persediaan Barang
No Test Case Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Hasil Test 1 Klik  Button  Proses  Apriori dengan  menginputkan  min sup- port, min confidence, dan bidang
Menampilkan  tabel support count dan association rules
Muncul tabel support count dan association rules OK 2 Klik Button Proses tanpa menginputkan  min support, min
confidence
Menampilkan alert  “please  fill out this field” Muncul alert  “please  fill  out this field” OK 3 Klik  Button  Proses  Apriori
dengan  menginputkan  min sup- port, min confidence, dan bidang pada  bidang  yang  memiliki  data permintaan sedikit Menampilkan notifikasi “Peringatan.  Tidak  ditemukan hasil  yang  sesuai  dikarenakan nilai support yang terlalu besar atau data transaksi yang kurang komprehensif” Muncul  notifikasi  “Peringatan. Tidak  ditemukan  hasil  yang sesuai  dikarenakan  nilai sup-
port yang terlalu besar atau data transaksi  yang  kurang  kompre-
hensif” OK
4 Klik Button Proses Moving Aver-
age dengan menginputkan jumlah periode pendukung, jumlah periode diprediksi, dan bi- dang Menampilkan  tabel  hasil  pred- iksi barang berdasarkan bidang Muncul tabel hasil prediksi ba- rang berdasarkan bidang OK 5 Klik  detail  preduksi  per  periode pada item Menampilkan tabel detail pred- iksi per periode Muncul tabel detail prediksi per periode OK 6 Klik  Button  Proses  Moving  Av- erage pada bidang yang memiliki data permintaan sedikit Menampilkan notifikasi “Peringatan.  Tidak  ada  data yang  diproses,  karena  jumlah permintaan terlalu sedikit” Muncul  notifikasi  “Peringatan. Tidak  ada  data  yang  diproses, karena  jumlah  permintaan  ter- lalu sedikit” OK

## IV. K ESIMPULAN
Algoritma apriori yang digunakan pada sistem prediksi stok persediaan barang adalah untuk menentukan barang apa  saja  yang  banyak  diminta  oleh  bidang,  hasil  perhitungan  algoritma  apriori  pada  bidang  Pendidikan  dan Pelatihan dengan min support 0.3 dan min confidence 0.6 didapatkan hasil pada iterasi ke 2 yaitu item Batu Baterai Alkalin AA, Batu Baterai Alkalin AAA jumlah transaksi 3 dan nilai support 0.6 dan Ballpoint Bolliner Pilot Warna Biru, Spidol Snowman “G” (H,B,M) jumlah transaksi 2 dan nilai support 0.4 Sedangkan metode single moving average digunakan untuk melakukan prediksi permintaan bidang pada periode berikutnya, dimana data yang diolah adalah data hasil dari perhitungan apriori, pada item Batu Baterai Alkalin AA jumlah prediksi barang yang diminta pada periode 3 bulan dan periode pendukung 3 bulan adalah sebanyak 6.33 pcs dan item Batu Baterai Alkalin AAA jumlah prediksi barang yang diminta pada periode pendukung 3 bulan adalah sebanyak 4 pcs.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] PSAP, “PSAP TAHUN 2010,” 2010.
[2] Maniah and Vinda Ayu Lestari, “Perancangan Sistem Informasi Inventaris Barang Berbasis Web pada Kantor Dinas Arsip Daerah Kota Cimahi,” vol. Vol. 14, 2022.
[3] A. Afandi, I. N. Farida, and U. Mahdiyah, “Penerapan Algoritma Apriori Dan Metode Moving Average Untuk Prediksi Stok Barang,” 2022.
[4] S. Syofian and A. Nugraha, “PREDIKSI SISTEM STOK BARANG TOKO ELEKTRONIK ABC DENGAN ALGORITMA APRIORI DAN METODE MOVING AVERAGE,” 2021.
[5] Nurul Hudaningsih, Silvia Firda Utami, and Wari Ammar Abdul Jabbar, “554-Article Text-1638-1-10-20200220,” vol. Vol. 2, Feb. 2020.
[6] R. Saputra and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” 2020. [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[7] L. Setiyani, “Implementasi Cybersecurity pada Operasional Organisasi,” 2021.
[8] Saefudin, Susandi Diki, and Nafis Fairuza, “SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PAVING BLOCK MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE,” Sistem Informasi | , vol. 8, no. 2, pp. 75–81, 2021.
[9] N. Fitrianti Fahrudin, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis,” MIND Journal | ISSN , vol. ISSN, pp. 1–11, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.
[10] N. Suwaryo, D. Haryadi, D. Marini Umi Atmaja, and A. Rahman Hakim, “ANALISA DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENCARI POLA PEMAKAIAN OBAT,” 2021.
[11] Rusdianto Denny, Sutiyono, and Zaelani Ludi, “IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENGETAHUI POLA PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS BALE BANDUNG,” 2020.
[12] Z. Abidin, A. Kharisma Amartya, and A. Nurdin, “PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN RODA DUA (STUDI KASUS: TOKO PRIMA MOTOR SIDOMULYO),” 2022. [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
[13] A. N. Putri and A. K. Wardhani, “PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE UNTUK PERAMALAN HARGA CABAI RAWIT HIJAU,” Indonesian Journal of Technology, Informatics and Science (IJTIS) , vol. 2, no. 1, pp. 37–40, Dec. 2020, doi: 10.24176/ijtis.v2i1.5653.
[14] Johny Soetikno, S. Aisa, Reza Selviana, and Gusti Fernando, “Implementasi Metode Single Moving Average pada Aplikasi Order Indent Berbasis Web,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , vol. 3, no. 3, pp. 291–299, Dec. 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4235.
[15] V. Febrian, M. R. Ramadhan, M. Faisal, and A. Saifudin, “Pengujian pada Aplikasi Penggajian Pegawai dengan menggunakan Metode Black- box,” vol. 5, no. 1, pp. 2622–4615, 2020, [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JTSI/index61