Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.171 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 487-494 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## FORECASTING OF FERTILIZER INVENTORY IN UD. MENARA TANI WITH WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) AND DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (DES) METHOD
Sinta Ramayani 1* , Rizaldi 2 , Muhammad Iqbal 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
Email: 1 sintarhamayan167@gmail.com , 2 Rizaldipiliang.rp@gmail.com , 3 codeegoc@gmail.com
(Naskah masuk: 16 Februari 2022, Revisi: 21 Februari 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
The process of supplying or stocking fertilizers at UD. Menara Tani is still carried out manually or only based on previous sales estimates, resulting in excess and shortage of fertilizer stocks. The purpose of this study was to determine the appropriate method in calculating the forecasting of ZA, Urea and KCL fertilizer supplies with a smaller  error  rate.  The  research  method  was  conducted  both  Weighted  Moving  Average  (WMA)  and  Double Exponential  Smoothing  (DES)  with  data  collection  conducted  by  observation  and  interview  to  owner  of  UD. Menara  Tani.  The  results  showed  that  the  comparison  of  MAPE  DES  values  for  each  type  of  fertilizer  was 24.70%,  21.59%  and  20.12%.  while  the  MAPE  WMA  values  are  4.53%,  39.51%  and  38.90%.  Forecasting applications with weighted moving average and double exponential smoothing can determined the prediction of fertilizer supplies in the next period. By comparing between WMA and DES, the best predictive value was found in the DES method.
Keywords : DES, fertilizer , forecasting , MAPE, stock , WMA

## PERAMALAN PERSEDIAAN PUPUK PADA UD. MENARA TANI DENGAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) DAN DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (DES)

## Abstrak
Proses  pemasokan  atau  persediaan  pupuk  pada  UD.  Menara  Tani  masih  dilakukan  secara  manual  atau  hanya berdasarkan  perkiraan  penjualan  sebelumnya,  sehingga  menyebabkan  kelebihan  dan  kekurangan  stok  pupuk. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  metode  yang  tepat  dalam  menghitung  peramalan  persediaan pupuk  ZA,  Urea  dan  KCL  dengan  tingkat  nilai  error  yang  lebih  kecil.  Metode  penelitian  dilakukan  dengan metode Weighted  Moving  Average  ( WMA)  dan Double  Exponential  Smoothing (DES)  dimana  pengumpulan data  dilakukan  dengan  cara  observasi  dan  wawancara  kepada  pemilik  UD.  Menara  Tani.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  perbandingan  nilai  MAPE  DES  untuk  masing-masing  jenis  pupuk  yaitu  24.70%,  21.59% dan 20.12%. sedangkan nilai MAPE WMA 4.53%, 39.51% dan 38.90%. Aplikasi Peramalan dengan Weighted Moving Average dan Double Exponential Smoothing dapat menentukan prediksi persediaan pupuk pada periode berikutnya. Dengan membandingkan dua metode yaitu WMA dan DES, diperoleh nilai prediksi terbaik terdapat pada metode DES.
Kata kunci : DES, MAPE, peramalan,  persediaan, pupuk, WMA

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi yang sangat pesat  memberikan  dampak  positif  bagi  toko  yang bergerak  dalam  bidang  industri,  penjualan  dan  jasa. Teknologi  informasi  dapat  memberikan  perubahan yang sangat signifikan terjadinya proses transformasi bisnis kearah digital. Interaksi jual beli menjadi lebih mudah karena tidak perlu hadir secara
langsung,  lebih  banyak  alternatif,  lebih  murah,  dan peluang memperluas strategi pasar [1].
Usaha  adalah  suatu  bidang  perdagangan dengan    tujuan  untuk    mencari    keuntungan. Terdapat  berbagai    macam    jenis    usaha    yang    ada di sekitar  kita.  Salah satu usaha dagang yang marak adalah usaha penjualan barang [2]. UD. Menara Tani yang bertempat di Jl. Perintis Dusun V Desa Sipaku Kecamatan  Simpang  Empat  Kota  Tanjung  Balai
adalah  usaha  dagang  yang  bergerak  di  bidang pertanian  yang  menyediakan  produk  mulai  dari  alat tani,  pupuk,  bibit,  herbisida,  insektisida  sampai vitamin  tumbuhan.  Pupuk  merupakan  produk  yang paling  sering  dicari  oleh  pelanggan  terutama  yang berprofesi sebagai petani.
Pupuk  adalah  bahan  yang  diberikan  ke  dalam tanah baik organik maupun anorganik dengan tujuan untuk  mengganti  kehilangan  unsur  hara  di  dalam tanah  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  produksi tanaman  dengan  keadaan  lingkungan  yang  baik  [3]. Peran  pupuk  sangat  penting  untuk  tanaman  karena dapat mempercepat pertumbuhan tanaman, meningkatkan hasil produksi dan dapat meningkatkan  daya  tahan  tanaman  dari  hama  dan penyakit [4].
Persediaan  atau    pemasokan  merupakan  suatu proses yang meliputi barang-barang milik perusahaan dengan maksud untuk dijual dalam suatu periode  usaha  tertentu[5].Persediaan  pupuk  pada UD.  Menara  Tani  bersumber  dari  beberapa distributor.  Penjualan  pupuk  dapat  mencapai  22 ton/bulan  untuk  semua  jenis  pupuk.  UD.  Menara Tani  menyediakan  8  jenis  pupuk  yaitu  ZA,  Urea, KCL,  SP-36,  NPK,  Organik,  Dolomite,  dan  ZK. Pupuk tersebut dapat dibeli dalam bentuk satuan 50 kg atau secara eceran.
Proses pemasokan atau persediaan  pupuk pada UD.  Menara  Tani  masih  dilakukan  secara  manual atau  hanya  berdasarkan  perkiraan  penjualan  pada periode  sebelumnya.  Hal  ini  dapat  menyebabkan kelebihan  dan  kekurangan  stok  pupuk.  Kelebihan stok pupuk  yang terlalu lama di gudang mengakibatkan pupuk berjamur. Sedangkan, kekurangan  stok  pupuk  berdampak  terhadap pelanggan yang kecewa jika pupuk yang dicari tidak tersedia  atau  habis  terjual.  Hal  ini  menyebabkan penurunan  penjualan  dan  kerugian  pada  usaha tersebut.
Ratih Yulia Hayuningtyas dalam penelitiannya menerapkan  metode Weighted  Moving  Average dan Double  Exponential  Smoothing untuk  memprediksi alat  kesehatan.  Hasil  dari  kedua  metode  ini  yaitu peramalan  persediaan  untuk  periode  berikutnya  52 dengan Weighted  Moving  Average dan  60  dengan Double  Exponential  Smoothing .  Kedua  metode  ini memiliki  nilai Mean  Square  Error .  Di  mana  nilai error Weighted  Moving  Average yaitu  0,114  dan nilai  error Double  Exponential  Smoothing yaitu 6,12, nilai error terkecil adalah metode yang terbaik untuk peramalan persediaan[6].
Fajar  dkk  dalam  penelitiannya  menerapkan metode Double  Exponential  Smoothing dan Simple Moving  Avarage dalam  meramalkan  penjualan semen  untuk  periode  berikutnya.  Hasil  pengujian didapatkan bahwa metode yang paling efektif adalah DES  karena  memiliki  nilai  PE  lebih  kecil dibandingkan dengan SMA[7].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Monalisa  dkk menerapkan  metode  WMA  untuk  meramalkan
penjulan  kerupuk.  Hasil  peramalan  menggunakan WMA  pada  bulan  Januari  2017  mendapatkan  nilai peramalan  penjualan  terbanyak  pada  produk Kerupukku  Udang  200  gr  dan  mendapatkan  nilai peramalan  penjualan  terendah  pada  produk  Nixxa Pizza  380  gr.  Perbandingan  data  penjualan  pada tahun  2017  dengan  WMA-5  memperoleh  nilai perbandingan yang cukup tinggi, dengan kekurangan produk  Kerupukku  Udang  200  gr  bernilai  500  pcs dan  pada  produk  Nixxa  Pizza  380g  memperoleh nilai yang stabil [8].
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  solusi  yang diusulkan  melalui  penelitian  ini  adalah  dengan membangun  aplikasi  yang  dapat  meminimalisir kerugian  dengan  menggunakan  teknik  forecasting (peramalan).  Peramalan  adalah  suatu  cara  untuk memprediksi  produk  dengan  mengambil  data penjualan  masa  lalu  atau  periode  sebelumnya  [9]. Peramalan  (Forecasting)  adalah  suata  usaha  untuk meramalkan  atau  memprediksi  keadaan  di  masa yang akan datang melalui pengujian pada masa lalu, peramalan  bertujuan  untuk  meminimalisir  risiko kelebihan  atau  kekurangan  persediaan  barang  pada suatu usaha[10].
Teknik forecasting pada penelitian ini menggunakan  metode Weighted  Moving  Average dan Double Exponential Smoothing untuk menentukan  jumlah  prediksi  pupuk  pada  periode berikutnya.  Metode  WMA  adalah  metode  rata-rata bergerak yang banyak digunakan untuk menentukan trend  dari  suatu  deret  waktu  pada  beberapa  data terakhir[11].  Untuk  menghitung  peramalan,  bobot terbesar  diberikan  pada  nilai  terbaru  dari  deret  nilai berkala[12].  Sedangkan  Metode  DES  merupakan model  linear  yang  dilakukan  dengan  proses pemulusan  2  kali.  Dasar  pemikiran  metode pemulusan  eksponential  linear  dari  Brown  adalah sama dengan rata-rata bergerak linear, karena kedua nilai  pemulusan  tunggal  dengan  data  yang sebenarnya jika terdapat unsur trend [13]. Kelebihan metode  DES  adalah  dapat  menggunakan  data  yang relatif  sedikit,  parameter  yang  digunakan  lebih sedikit  dan  mudah  dalam  pengelolaan  data  dalam meramalkan [14].
Tujuan  penelitian  dengan  dua  metode  tersebut adalah    untuk  mengetahui  metode  yang  tepat  dalam menghitung  peramalan  persediaan  pupuk  dengan tingkat  nilai  error  yang  lebih  kecil.  Nilai  error tersebut  didapatkan  melalui  perhitungan  MAPE. MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error )  adalah suatu  ukuran  kesalahan  relatif  yang  hasilnya  akan memberikan informasi mengenai besaran persentase kesalahan  termasuk  terlalu  tinggi  ataupun  terlalu rendah  [15].  Metode  yang  memiliki  nilai  error terkecil  akan  digunakan  sebagai  acuan  persediaan pupuk pada periode berikutnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  penelitian  kuantitatif.  Menurut  Prof.
Dr.  Sugiyono,  disebut  sebagai  metode  kuantitatif karena data yang  digunakan dalam penelitian adalah berupa  angka-angka  dan  analisis  menggunakan statistik[16].  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara  observasi  dan  wawancara  langsung  kepada pemilik  UD.  Menara  Tani.  Data  yang  digunakan yaitu  data  penjualan  periode  bulan  Oktober  2020  – bulan September 2021.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Flowchart Algoritma Weighted Moving
Average
Gambar 1. Flowchart Algoritma Weighted Moving Average
Gambar  1  menunjukkan  tahapan  pada  sistem dalam  menghitung  peramalan  dengan  metode Weighted  Moving  Average .  Langkah-langkah  dalam menghitung  peramalan  dengan  WMA  yaitu  sebagai berikut:
1) Menginput  data  penjualan  dan  menentukan pergerakan  berapa  yang  ingin  digunakan. Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan pergerakan 3.
2) Menghitung  peramalan/prediksi.  Rumus  dalam menghitung peramalan yaitu sebagai berikut:
WMA = (∑ (Dt * bobot)) / (∑ bobot) (1)
Keterangan: Dt: Data aktual Bobot:  Bobot  yang  diberikan  untuk  setiap bulan
3) Menghitung  nilai  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage  Error ).  Nilai  MAPE  berfungsi untuk  mengetahui  tingkat  error  peramalan dalam  bentuk  persen.  Rumus  menghitung MAPE yaitu sebagai berikut:
WMA = (∑ (Dt * bobot)) / (∑ bobot) (2)
Keterangan: Dt: Data aktual Bobot:  Bobot  yang  diberikan  untuk  setiap bulan Jika  nilai  peramalan  dan  MAPE  sudah  di tentukan, maka hasil peramalan dapat di bandingkan dengan  metode  DES  untuk  mendapatkan  hasil prediksi  dengan  nilai  terbaik  pada  periode berikutnya.

## 3.2. Flowchart Algoritma Double Exponential Smoothing
Gambar  2  merupakan  tahapan  pada  sistem dalam  menghitung  peramalan  dengan  metode Double  Exponential  Smoothing .  Langkah-  langkah dalam  menghitung  peramalan  dengan  DES  yaitu sebagai berikut. 1) Menginput data penjualan dan menentukan nilai α (bobot).
2) Menghitung pemulusan tunggal (S′t):
S′t = αDt + (1– α)S′t-1 (3)
3) Menghitung pemulusan ganda (S''t): S'' t = αS't + (1-α) S'' t-1 (4) 4) Mencari besarnya konstanta: αt = 2S′t − S"t (5) 5) Mencari besarnya slope (βt): βt = α/1-α (S't - S''t) (6) 6) Menentukan besarnya peramalan (Ft): Ft = αt + βt (7)
7) Menentukan  nilai  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage Error ).
Jika  nilai  peramalan  dan  MAPE  sudah  di tentukan, maka hasil peramalan dapat di bandingkan dengan  metode  WMA  untuk  mendapatkan  hasil prediksi  dengan  nilai  terbaik  pada  periode berikutnya.
490 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 487-494

## 3.1 Hasil Perhitungan Weighted Moving Average
Dalam  menentukan  peramalan  dengan  metode WMA  cukup  mudah  dilakukan.  Hal  yang  utama yaitu  menentukan  pergerakan  berapa  yang  ingin diambil  untuk  mengetahui  berapa  bobot  yang  akan digunakan  dalam  menghitung  WMA.  Dalam penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  pergerakan  3 dengan ketentuan bobot terbesar bernilai 3 diberikan kepada  periode  terbaru.  Pada  2  periode  sebelumnya diberikan  bobot  sebesar  2  dan  1  berturut-turut. Hasil  peramalan  dengan  metode  WMA  terdapat dalam  Tabel  1..  Dengan  metode  WMA  didapatkan peramalan pupuk ZA, Urea dan KCL untuk  periode berikutnya  pada  01  Oktober  2021  masing-masing bernilai 102.50, 92.67, dan 84.33.
Tabel 1. Hasil Peramalan Weighted Moving Average
PERIODE JENIS PUPUK Ft ZA UREA KCL ZA UREA KCL 01-Okt-20 137 97 83 01-Nov-20 115 92 76 01-Des-20 98 81 80 01-Jan-21 89 82 77 110,17 87,33 79,17 01-Feb-21 105 99 76 96,33 83,33 77,83 01-Mar-21 56 54 49 98,50 90,33 77,00 01-Apr-21 37 35 29 77,83 73,67 62,67 01-Mei-21 39 37 31 54,67 52,00 43,50 01-Jun-21 68 69 50 41,17 39,17 33,33 01-Jul-21 107 101 93 53,17 52,67 40,17 01-Agu-21 111 95 90 82,67 79,67 68,33 01-Sep-21 94 86 72 102,50 92,67 84,33 3.2 Hasil Perhitungan Double Exponential
Smoothing Dalam  menentukan  peramalan  dengan  metode Double  Exponential  Smoothing terdapat  beberapa langkah seperti pada Tabel 2. Pada Tabel 2 memuat hasil  perhitungan  pemulusan  tunggal  (S't),  dan pemulusan ganda (S"t).
Tabel 2. Hasil Perhitungan S't dan S"t S't S"t ZA UREA KCL ZA UREA KCL 137 97 83 137 97 83 132,6 96 81,6 136,12 96,8 82,72 125,68 93 81,28 134,03 96,04 82,43 118,34 90,8 80,42 130,89 94,99 82,03 115,68 92,44 79,54 127,85 94,48 81,53 103,74 84,75 73,43 123,03 92,54 79,91 90,39 74,80 64,55 116,50 88,99 76,84 80,11 67,24 57,84 109,22 84,64 73,04 77,69 67,59 56,27 102,92 81,23 69,68 83,55 74,27 63,62 99,04 79,84 68,47 89,04 78,42 68,89 97,04 79,56 68,55 90,03 79,94 69,51 95,64 79,63 68,75
Hasil perhitungan konstanta (αt) dan slope (βt) dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan (αt) dan (βt)
Pada  tabel  4  dapat  dilihat  hasil  peramalan  (Ft) dengan  metode  DES.  Hasil  peramalan  pupuk  ZA, Urea  dan  KCL  pada  periode  berikutnya  masing- masing bernilai 83.02, 80.32 dan 70.47.

## Tabel 4. Hasil Perhitungan Peramalan (Ft)
Ft ZA UREA KCL 137 97 83 128,2 95 80,2 115,24 89,2 79,84 102,66 85,56 78,42 100,46 89,89 77,05 79,63 75,02 65,33 57,76 57,07 49,18 43,73 45,49 38,83 46,16 50,55 39,50 64,19 67,32 57,55 79,04 77,00 69,31 83,02 80,32 70,47

## 3.3 Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  WMA  dengan  MAPE  dapat dilihat  pada  Tabel  5.  Diperoleh  nilai  MAPE  pada masing-masing  jenis  pupuk  sebesar  4.53%,  39.51% dan 38.90%.
αt βt
ZA UREA KCL ZA UREA KCL 137 97 83 0 0 0 129,08 95,2 80,48 -0,88 -0,2 -0,28 117,33 89,96 80,13 -2,09 -0,76 -0,29 105,79 86,61 78,82 -3,14 -1,05 -0,40 103,50 90,40 77,55 -3,04 -0,51 -0,50 84,45 76,97 66,95 -4,82 -1,95 -1,62 64,28 60,61 52,25 -6,53 -3,55 -3,07 51,00 49,84 42,63 -7,28 -4,35 -3,80 52,46 53,96 42,85 -6,31 -3,41 -3,35 68,06 68,71 58,76 -3,87 -1,39 -1,21 81,04 77,28 69,23 -2,00 -0,28 0,08 84,43 80,24 70,28 -1,40 0,08 0,19
Tabel 5. Hasil Pengujian WMA
MAPE ZA UREA KCL 23,78 6,50 2,81 8,25 15,82 2,41 75,89 67,28 57,14 110,36 110,48 116,09 40,17 40,54 40,32 39,46 43,24 33,33 50,31 47,85 56,81 25,53 16,14 24,07 9,04 7,75 17,13 42,53 39,51 38,90
Hasil  pengujian  DES  dengan  MAPE  dapat dilihat  pada  Tabel  6.  Diperoleh  nilai  MAPE  pada masing-masing jenis pupuk sebesar 24.70%, 21.59% dan 20.12%.
Tabel 6. Hasil Pengujian DES MAPE ZA UREA KCL 0 0 0 11,48 3,26 5,53 17,59 10,12 0,20 15,34 4,34 1,84 4,33 9,20 1,38 42,20 38,93 33,33 56,10 63,05 69,58 12,12 22,96 25,27 32,12 26,74 21,00 40,01 33,35 38,12 28,79 18,95 22,98 11,68 6,61 2,12 24,70 21,59 20,12

## 3.4 Hasil Perbandingan
Pada  tabel  7  dapat  dilihat  hasil  perbandingan dua  metode.  Berdasarkan  nilai  MAPE,  metode Double  Exponential  Smoothimg (DES)  memiliki nilai  error  terkecil  dibandingkan  dengan  metode Weighted Moving Average (WMA).
Tabel 7. Hasil Perbandingan Metode WMA dan DES

## 3.5 Implementasi
Halaman  login  pada  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar  3.  Sebelum  memasuki  aplikasi  harus  login terlebih dahulu dengan menginputkan username dan password.

## Gambar 3. Tampilan Login
Pada  Gambar  4  memuat  grafik  hasil  peramalan dengan  metode  WMA.  Sebelum  mendapatkan  hasil peramalan admin harus menginputkan data penjualan,  pergerakan  bobot,  dan  berapa  periode yang  ingin  diramal/prediksi.  Hasil  prediksi  dapat dicetak dengan memilih button cetak.

## Gambar 4. Grafik Perhitungan WMA
Pada  Gambar  5  memuat  grafik  hasil  peramalan dengan  metode  DES.  Sebelum  mendapatkan  hasil peramalan admin harus menginputkan data penjualan,  bobot,  dan  berapa  periode  yang  ingin diramal/prediksi.  Hasil  prediksi  dapat  dicetak dengan  memilih  tombol  cetak.  Pada  Gambar  6 memuat hasil perbandingan metode WMA dan DES. Hasil  perbandingan  dapat  dicetak  dengan  memilih button cetak hasil.
Jenis Pupuk Ft MAPE
WMA DES WMA DES ZA 102,5 83,02 42,53 24,7 UREA 92,47 80,32 39,51 21,59 KCL 84,33 70,47 38,9 20,12
Gambar 5. Grafik Perhitungan DES
Gambar 6. Perbandingan  metode WMA dan DES

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi weighted  moving  average dan  double exponential  smoothing  dapat  menentukan  prediksi persediaan  pupuk  pada  periode  berikutnya.  Dengan membandingkan  dua  metode  yaitu  WMA  dan  DES diperoleh nilai prediksi terbaik terdapat pada metode DES.  Aplikasi  ini  juga  dapat  membuat  laporan persediaan setiap bulannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Z.  Silvya,  A.  Zakir,  D.  Irwan,  P.  Studi,  S. Informasi,  and  U.  H.  Medan,  “Penerapan Metode  Weighted  Moving  Average  Untuk Peramalan,”  vol.  8,  no.  2,  pp.  59–64,  2020, doi: 10.35447/jitekh.v8i2.220.
[2] E.  Rohadi,  R.  Wakhidah,  and  A.  R.  El- amien,  “Sistem  Peramalan  Penjualan  Studi
Kasus  Topi  Punggul  H  .  M  .  Thoha  dengan Metode Trend,” 2021. [3] N.  S.  Utami,  Y.  Holle,  and  Y.  Palinggi,
“Analisis Kognitif Petani Padi Sawah Dalam
Menggunakan  Pupuk  di  Distrik  Prafi Kabupaten  Manokwari,” J.  Sosio  Agri Papua ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  102–108,  2021, doi: 10.36950/jsap.2021.v10i2.3205.
[4] A.  Yuniarti,  M.  Damayani,  and  D.  M.  Nur, “EFEK  PUPUK  ORGANIK  DAN  PUPUK N,P,K  TERHADAP  C-Organik,  N-Total, C/N,  SERAPAN  N,  SERTA  HASIL  PADI HITAM  ( Oryza  sativa L.  Indica)  Pada Inceptisols,” J.  Pertan.  Presisi  (Journal Precis.  Agric. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  90–105, 2019,  doi:  10.35760/jpp.2019.v3i2.2205, doi: 10.35760/jpp.2019.v3i2.2205.
[5]
E.  P.  Lahu et  al. ,  “Analisis  Pengendalian Persediaan Bahan Baku Guna
Meminimalkan  Biaya  Persediaan  Pada Dunkin  Donuts  Manado,” J.  EMBA  J.  Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 5, no. 3, pp. 4175–4184, 2017, doi:
10.35794/emba.v5i3.18394. [6] R.  Y.  Hayuningtyas  and  T.  Informatika, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan  Metode  Weighted  Moving Average  dan  Metode  Double  Exponential,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri, vol.  13,  no.  2,  pp.
217–222, 2017, doi: 10.32001/pilar.
v13i2.240.
[7] F.  Rohman,  W.  Sari,  and  C.  Mashuri, “Perbandingan  metode  Double  Exponential Smoothing  dan  Simple  Moving  Average pada  kasus  peramalan  penjualan,” J.  Ilmiah Sistem Informasi , vol. 11, no. 2, pp. 93–100, 2021, doi: 10.26594/teknologi.v11i2.2348.
[8] S.  Monalisa,  M.  Afriani,  F.  Kurnia,  and  M. Hartati, “Sistem  Informasi  Peramalan
Penjualan  Dengan  Menggunakan  Metode
Weighted  Moving  Average,” J.  Teknol.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  309–316,
2018, doi: 10.36002/jutik.v4i1.397.
[9] S.  Restrepo  Klinge,  “Peramalan  Produksi Padi  di  Provinsi  Jawa  Timur  Menggunakan Metode  Feedforward Neural Network,”  vol.
8, no. 5, p. 55, 2019, doi: repository.unimus.ac.id/id/eprint/4859.
[10] A.  Matra  and  P.  D.  M.Giatman,MSIE, “Analisis Kebutuhan Dosen Dengan Pendekatan Forecasting Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang,” Cived ,  vol.  6,  no.  3,  2019,  doi:
10.24036/cived.v6i3.106218.
[11] R.  Ramadania,  “Peramalan  Harga  Beras Bulanan  di  Tingkat  Penggilingan  dengan Metode  Weighted  Moving  Average,”
Bimaster ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  329–334,  2018, doi: 10.26418/bbimst.v7i4.28402.
[12] I.  Solikin  and  S.  Hardini,  “Aplikasi Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) pada  Metrojaya  Komputer,” J.  Inform.  J. Pengemb.  IT ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  100–105,
2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2.1373.
[13] L.W.  Dari,  A.  Z.  Syah,  and  M.  A. Sembiring,  “Penerapan  Metode  Double Exponential  Smoothing  Untuk  Meramalkan
Angka Pengangguran,” Nuevos Sist. Comun.
e  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.83–87,  2021,  doi: 10.54314/teknisi.v1i2.703.
[14] F.  Ikhsan  and  Sumarno,  “Forecasting  Of
Criminality Problems Using Double
Exponential  Smoothing  Method,” Acad. Open ,  vol.  4,  pp.  1–11,  2021,  doi: 10.21070/acopen.4.2021.2003.
[15] F.  Ahmad,  “Penentuan  Metode  Peramalan Pada  Produksi  Part  New  Granada  Bowl  ST Di PT. X,” J. Integr. Sist. Ind. , vol. 7, no. 1,
pp.  31–39,  2020,  doi:  10.24853/jisi.7.1.31- 39.
[16] I. Imron, “Analisa Pengaruh Kualitas Produk Terhadap Kepuasan Konsumen
Menggunakan  Metode  Kuantitatif  Pada  CV. Meubele  Berkah  Tangerang,” Indones.  J. Softw.  Eng. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–28,  2019, doi: 10.31294/ijse.v5i1.5861.