## Implementasi Metode Triple Exponential Smoothing
Berbasis Website Dalam Memprediksi Persediaan Barang Pada Chronix Project
Hendi Setiawan 1 , Dias Erlangga Valdiviano 2
1,2 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjung Pinang, Tanjungpinang, Kepulauan Riau
1 hendi@sttindonesia.ac.id
2 diasvaldiviano37@gmail.com
Intisari— Persediaan dapat dianggap sebagai aktivitas kerja yang penting dalam suatu bisnis, oleh karena itu persediaan merupakan salah satu faktor utama dalam sektor komersial. Chronix project merupakan perusahaan yang bergerak dibidang  Konveksi.  Salah satu tugas pokoknya yaitu memanajemen persediaan barang untuk kebutuhan toko sehari-hari, dikarenakan barang-barang tersebut tidak dapat bertahan untuk waktu yang lama, sehingga jika penerimaan barang terlalu banyak akan berdampak pada kualitas barang tersebut,  jika  terlalu  sedikit  penerimaannya  maka  akan menyebabkan kerugian pada toko dan juga kepada tingkat kepercayaan para konsumen terhadap toko tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan metode perhitungan prediksi jumlah pengorderan barang dari toko  untuk  penerimaan  barang  kedepannya.  Peramalan  pesanan  barang  biasanya  menggunakan  metode  Triple  Exponential Smoothing, yang merupakan metode rata-rata yang memberi bobot lebih pada permintaan terkini dan lebih dapat diandalkan untuk menganalisis data yang menunjukkan arah tren. Untuk menghindari pencatatan persediaan secara manual, maka diperlukan layanan sistem  informasi  persediaan  yang  dapat  membantu  manajemen  perusahaan  dengan  mudah  mengambil  informasi  pelaporan  yang tersimpan  di  database  pengolahan  persediaan gudang,  mulai  dari  pemesanan  ke  pemasok  dan  penempatan  pesanan  hingga  proses pemasok. Dalam setiap bisnis, laporan inventaris merupakan hal yang penting karena dengan informasi yang akurat dapat mengambil keputusan yang tepat.
Kata kunci — Barang, Chronix Project, Konvensi, Peramalan, Triple Exponential Smoothing .
Abstract— Inventory can be considered an important work activity in a business, therefore inventory is one of the main factors in the commercial sector. Chronix project is a company engaged in Convection.  One of its main tasks is to manage the inventory of goods for the daily needs of the store, because these goods cannot last for a long time, so if the receipt of too many goods will have an impact on the quality of these goods, if there is too little receipt, it will cause losses to the store and also to the level of consumer confidence in the store. Therefore, a method of calculating the prediction of the amount of goods ordered from the store for future receipt of goods is needed. Forecasting orders for goods usually uses the Triple Exponential Smoothing method, which is an averaging method that gives more  weight  to  recent  demand  and  is  more  reliable  for  analyzing  data  that  shows  trend  direction.  To  avoid  recording  inventory manually, an inventory information system service is needed that can help company management easily retrieve reporting information stored in the warehouse inventory processing database, starting from ordering to suppliers and placing orders to the supplier process. In every business, inventory reports are important because with accurate information you can make the right decisions.
Keywords — Goods, Chronix Project, Convention, Forecasting, Triple Exponential Smoothing.

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Persediaan  dapat  dianggap  sebagai  aktivitas  kerja  yang penting  dalam  suatu  bisnis,  oleh  karena  itu  persediaan merupakan salah satu faktor utama dalam sektor komersial[1]. Sistem manajemen inventaris barang dagangan sangat penting bagi  usaha  kecil  dan  menengah  saat  ini  karena  sistem manajemen  inventaris  dapat  membantu  bisnis  mengambil keputusan[2].
Chronix  project  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di bidang  Konveksi.  Salah  satu  tugas  pokoknya  yaitu memanajemen persediaan barang untuk kebutuhan toko sehari- hari, dikarenakan barang-barang  tersebut  tidak  dapat  bertahan untuk  waktu  yang  lama,  sehingga  jika  penerimaan  barang terlalu  banyak  akan  berdampak  pada  kualitas  barang tersebut, jika  terlalu  sedikit  penerimaannya  maka  akan menyebabkan
kerugian pada toko dan juga kepada tingkat kepercayaan para konsumen terhadap toko tersebut.
Dari  permasalahan  diatas  dibutuhkan  metode  perhitungan prediksi  jumlah  pengorderan  barang  dari  toko  untuk penerimaan  barang  kedepannya.  Peramalan  pesanan  barang biasanya menggunakan metode Triple Exponential Smoothing , yang  merupakan  metode  rata-rata  yang  memberi  bobot  lebih pada  permintaan  terkini  dan  lebih  dapat  diandalkan  untuk menganalisis data yang menunjukkan arah tren[3].
Selain  itu  pencatatannya  masih  menggunakan  sistem manual,  seluruh  transaksi  persediaan  dicatat  menggunakan Microsoft  Excel  kemudian  dilaporkan.  Dengan  sistem  seperti ini  akan  banyak  permasalahan  yang  muncul,  apalagi  dengan sistem pelaporan yang manual.
Untuk  menghindari  pencatatan  persediaan  secara  manual, maka  diperlukan  layanan  sistem  informasi  persediaan  yang dapat  membantu  manajemen  perusahaan  dengan  mudah
mengambil  informasi  pelaporan  yang  tersimpan  di database pengolahan  persediaan  gudang,  mulai  dari  pemesanan  ke pemasok  dan  penempatan  pesanan  hingga  proses  pemasok. Dalam  setiap  bisnis,  laporan  inventaris  merupakan  hal  yang penting karena dengan informasi yang akurat dapat mengambil keputusan yang tepat.

## B. Tinjau Pustaka

## 1) Sistem Informasi
Sistem adalah sekumpulan komponen yang saling berkaitan erat  dan  bekerja  sama  untuk  mencapai  tujuan  tertentu[4]. Informasi dapat dipahami sebagai hasil pengolahan data yang ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  berguna  dan bermakna bagi penerimanya dalam kaitannya dengan peristiwa sebenarnya yang digunakan untuk pengambilan keputusan[5]. Sistem  informasi  adalah  suatu  sistem  dalam  suatu  organisasi yang  menghubungkan  kebutuhan  pengolahan  data  sehari-hari yang  mendukung  fungsi  operasional  manajemen  dengan kegiatan  strategis  suatu  organisasi  guna  menyediakan informasi yang diperlukan untuk mengambil keputusan[6].
2) Prediksi (Forecasting)
Peramalan  atau forecasting merupakan  suatu  metode analisis  komputasi  dengan  pendekatan  kualitatif  dan kuantitatif untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan menggunakan  data   masa  lalu[7].  Peramalan  adalah  seni  dan ilmu  memprediksi kejadian di masa depan. Hal ini dilakukan dengan mengambil data historis dan menampilkannya ke masa depan sebagai model matematika[8].
3) Metode Triple Exponential Smoothing (TES)
Metode  ini  digunakan  ketika  faktor  perilaku  dan  tren musiman  terlihat  dalam  data.  Metode Triple  Exponential Smoothing dapat  digunakan  untuk  hampir  semua  jenis  data stasioner  atau  non  stasioner  selama  data  tersebut  tidak mengandung faktor musiman. Berikut rumus Triple Exponential Smoothing (TES) [9]:
a. Menentukan nilai smoothing (pemulusan) Single pada persamaan (1).
S ' t = a . X t + (1 − a ) S ' t − 1 (1)
b. Menentukan  nilai smoothing (pemulusan) Double pada persamaan (2).
S '' t = a . S ' t + (1 − a ) S '' t − 1 (2)
c. Menentukan nilai smoothing (pemulusan) Triple pada persamaan (3).
S '' ' t = a . S ' ' t + (1 − a ) S ''' t − 1 (3)
d. Menentukan nilai konstanta pada persaman (4).
a t = 3S ' t − 3S '' t + S ''' t (4)
e. Menentukan nilai slope b t pada persamaan (5).
f. Menentukan nilai slope c t pada persamaan (6) a 2 c t = ( S ' t − 2S '' t + S '' ' t ) (6) (− a) 2 g. Menentukan nilai peramalan pada persamaan (7) F t + m = a t + b t (1) + ½ c t (7)
Keterangan:
S t ′ = nilai pemulusan eskponensial tunggal (Single)
S t ′′
= nilai pemulusan eskponensial ganda (Double)
S t ′′′
= nilai pemulusan eskponensial rangkap tiga (Triple) ∝ p = parameter pemulusan eksponensial
a t , b t , c t = konstanta pemulusan
F t+m = hasil peramalan periode ke depan yang diramalkan
Nilai α (alpha) yang rendah akan menyebabkan jarak yang lebih  rendah  dari trend, nilai  α (alpha) yang  rendah  lebih cocok  digunakan  ketika  data  stabil  dan  nilai  α (alpha) yang lebih  tinggi  digunakan  jika  data  memiliki  peningkatan  yang tinggi,  dalam  mencari  nilai  α (alpha) yang  tepat  dapat dilakukan  dengan  pengujian trial  and  error (coba-coba) terhadap  nilai  α (alpha) yang  berbeda  untuk  mencari  nilai error terkecil[10].
4) Keakuratan Prediksi
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  adalah  salah satu  metode  pengujian  kesalahan  hasil  peramalan  yang dihitung dengan cara membagi kesalahan absolute tiap periode dengan  nilai  observasi  yang  nyata  pada  periode  tersebut  dan merata-ratakan  persentase  kesalahan absolute tersebut  [11]. Adapun persamaan (8) MAPE yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = Σ 𝑡=1 𝑛 | 𝑌 − 𝑌 ′ 𝑌 | 100 𝑛 (8)
Keterangan:
Y = Nilai Aktual Y ' = Nilai Prediksi
n = Jumlah Data
T ABEL I K ETERANGAN N ILAI MAPE
Range MAPE Keterangan <10% Model peramalan sangat baik 10-20% Model peramalan baik 20-50% Model peramalan cukup >50%

## Model peramalan buruk II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode penelitian adalah cara atau teknik sistematis untuk melakukan  atau  mencapai  sesuatu[12].Adapun  metode penelitian yang digunakan saya untuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang terjadi diatas adalah :

## A. Metodologi Pengumpulan Data
1) Studi Kepustakaan
Studi pustaka dilakukan dengan cara mempelajari teori- teori dari buku yang berkaitan dengan penulisan skripsi ini.
2) Observasi
Melakukan  observasi  atau  pengecekan  latar  belakang sebelum melakukan kegiatan pengumpulan data dengan memperkenalkan  topik  skripsi,  kegiatan  kerja,  dan bahan kajian.
a b t = (6 – 5 a ) S ' t − (− a) S '' t + (− a ) S '' ' t (5) 2 (− a) (

## 3) Wawancara
Melakukan  wawancara  secara  langsung  dengan  pihak- pihak  yang  terlibat  dalam  sistem.  Dalam  hal  ini  pihak pemilik dari usaha Chronix Bandung.

## B. Metodologi Pengembangan Sistem
Metodologi pengembangan perangkat lunak yang digunakan untuk  membangun  sistem  informasi  ini  menggunakan  model Waterfall (Classic  Life  Cycle) yang  merekomendasikan pengembangan  perangkat  lunak  secara  sistematis  dan berkesinambungan  dimulai  dari  tingkat  atas  sistem  dan berlanjut  ke  tahap requirements,  design,  testing, dan maintenance . Kelebihan metode ini adalah terstruktur, dinamis dan berurutan[13].
Gambar 1. Model Waterfall
Berikut  langkah-langkah  metode  pengembangan  sistem yang digunakan dalam penelitian ini [14]:
1) Requirements
Pada  tahap  ini,  pengembang  sistem  perlu berkomunikasi  dengan  tujuan  memahami  apa  yang diharapkan  pengguna  dari  perangkat  lunak  serta keterbatasannya.  Informasi  dapat  diperoleh  melalui wawancara,  diskusi  atau  survei  langsung.  Informasi tersebut  dianalisis  untuk  mendapatkan  data  yang diperlukan bagi pengguna.
2) Design
Pada  tahap  ini,  pengembang  membuat  desain  sistem yang  dapat  membantu  menentukan  persyaratan perangkat  keras (hardware) dan  sistem,  serta menentukan arsitektur sistem secara keseluruhan.
3) Implementation
Pada tahap ini, sistem  dikembangkan terlebih dahulu menjadi  program-program  kecil  yang  disebut  unit, yang  kemudian  diintegrasikan  pada  tahap-tahap berikutnya.  Setiap  unit  dikembangkan  dan  diuji fungsinya, yang disebut pengujian unit.

## 4) Verification
Pada  titik  ini,  verifikasi  sistem  dilakukan  (dilakukan pada  kode  modul  tertentu),  pengujian  sistem  (untuk melihat  bagaimana  sistem  bereaksi  ketika  semua modul  diintegrasikan)  dan  pengujian  penerimaan (dilakukan  dengan  atau  atas  nama  pelanggan  untuk melihat  apakah  semua  persyaratan  pelanggan terpenuhi).

## 5) Maintenance
Ini  adalah  langkah  terakhir  dari  metode  air  terjun. Perangkat lunak yang telah selesai diimplementasikan dan  dipelihara.  Pemeliharaan  mencakup  perbaikan kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada  langkah sebelumnya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN P ENELITIAN
Hasil  penelitian  dapat  dilengkapi  dengan  tabel,  grafik (gambar), dan/ atau bagan.

## A. Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan suatu tahapan dalam siklus pengembangan sistem yang menggambarkan secara lebih jelas sistem  yang  akan  dibuat,  serta  membentuk  bagian-bagian perangkat lunak dan perangkat keras dari  sistem menjadi satu kesatuan  yang  utuh  dan  terpadu,  sehingga  dapat  memenuhi harapan pengguna sistem[15].

## B. Perancangan Use Case
Diagram use  case memvisualisasikan  fungsionalitas  yang diharapkan  dan  sistem,  yang  ditekankan  adalah  “apa”  yang dilakukan sistem, bukan “bagaimana”, sebuah kasus mewakili hubungan antara aktor dan sistem [16]. Use case adalah tugas yang spesifik, misalnya login ke suatu sistem, membuat daftar belanja  dan  sebagainya.  Aktor  adalah  entitas  manusia  atau mesin yang berinteraksi dengan sistem untuk melakukan tugas tertentu.
Admin Gudang Pemilik Data Pemakaian Data Barang Prediksi TES Laporan Login <<include>> <<include>> <<include>> <<include>>
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem
C. Perancangan Activity Diagram
Activity Diagram atau  diagram aktivitas, merupakan salah satu  jenis  diagram  dalam  UML  yang  dapat  memodelkan seluruh proses yang terjadi pada sistem [17].
Activity Diagram Login Pengguna Sistem P ha se Membuka aplikasi Menampilkan halaman login Mengisi form login Klik tombol login Validasi Data Menampilkan halaman dashboard Valid Tidak valid Gambar 3. Activity Diagram Menu Login
Adapun penjelasan dari gambar diatas adalah sebagai berikut :
1. Pengguna membuka aplikasi,
2. Sistem akan menampilkan halaman login,
3. Pengguna  akan  mengisi  form  login  dan  klik  tombol login,
4. Sistem akan memvalidasi data login,
5. Sistem akan menampilkan halaman dashboard.
Activity Diagram Login Pengguna Sistem P ha se Membuka aplikasi Menampilkan halaman login Mengisi form login Klik tombol login Validasi Data Menampilkan halaman dashboard Valid Tidak valid
Gambar 4. Activity Diagram Data Pemakaian Barang
Adapun penjelasan dari gambar diatas adalah sebagai berikut:
1. Admin gudang memilih menu data pemakaian barang,
2. Sistem menampilkan halaman data pemakaian barang,
3. Admin  gudang  melakukan  klik  tombol  tambah pemakaian barang,
4. Sistem menampilkan form data pemakaian barang,
5. Admin  gudang  menginput  data  pemakaian  barang  dan klik tombol simpan,
6. Sistem menampilkan kembali halaman data pemakaian barang.
Activity Diagram Prediksi Pemakaian Barang Admin Gudang Sistem P ha se Memilih menu prediksi pemakaian barang Menampilkan halaman prediksi pemakaian barang Pilih barang Klik tombol prediksi Menampilkan hasil prediksi Pilih nilai alpha
Gambar 5. Activity Diagram Prediksi Barang
Adapun penjelasan dari gambar diatas adalah sebagai berikut:
1. Admin  gudang  memilih  menu  prediksi  pemakaian barang,
2. Sistem  menampilkan  halaman  prediksi  pemakaian barang,
3. Admin  gudang  memilih  barang,  memilih  nilai  alpha, kemudian klik tombol prediksi,
4. Sistem menampilkan hasil prediksi.
Activity Diagram Laporan Prediksi Pemilik Sistem P ha se Memilih menu laporan prediksi Menampilkan halaman laporan prediksi Klik cetak Menampilkan halaman cetak laporan
Gambar 6. Activity Diagram Laporan Prediksi Barang
Adapun penjelasan dari gambar diatas adalah sebagai berikut:
1. Pemilik memilih menu laporan prediksi,
2. Sistem menampilkan halaman laporan prediksi,
3. Pemilik melakukan klik cetak,
4. Sistem menampilkan halaman cetak laporan.
D. Sudi Kasus
T ABEL II D ATA P EMAKAIAN B AHAN K ONVEKSI
Periode (t) Pemakaian (Xt) 1 30 2 21 3 20
4 27 5 29
Pada  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  data pemakaian  bahan  konveksi  selama  5  (periode),  maka  untuk mencari  nilai  peramalan  pemakaian  bahan  konveksi  pada periode  ke-6  (keenam),  dilakukan  langkah-langkah  sebagai berikut:
Mencari  nilai  pemulusan  eskponensial  tunggal (Single) periode ke 2 menggunakan alpha 0.1 dengan rumus:
29.10
Setelah mendapatkan nilai pemulusan ekspinensial tunggal, langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  pemulusan eksponensial ganda (double) dengan rumus:
Setelah mendapatkan nilai pemulusan ekspinensial ganda, langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  pemulusan eksponensial rangkap tiga (triple) dengan rumus:
Selanjutnya adalah mencari masing-masing nilai konstanta pemulusan , , dengan rumus :
Setelah  mendapatkan  nilai  masing-masing  konstanta pemulusan,  langkah  terakhir  yang  dilakukan  adalah  mencari nilai hasil peramalan periode ke depan dengan rumus :
27.56 + -0.19 (0.5 x -0.01)
Setelah  dilakukan  perhitungan,  maka  didapatkan  hasil peramalan  pada  periode  ke  2  adalah  30  (tiga  puluh).  Untuk mendapatkan  hasil  peramalan  hingga  periode  ke-6  (keenam),
perlu  diterapkan  langkah-langkah  diatas  pada  setiap  periode sehingga didapati hasil seperti pada tabel di bawah ini:
T ABEL III
D ATA P EMAKAIAN B AHAN K ONVEKSI Periode Pemakaian S't S''t S'''t at bt ct Perediksi 1 30 - - - - - - - 2 21 29.10 29.91 29.99 27.56 -0.19 -0.01 30 3 20 28.19 29.74 29.97 25.32 -0.35 -0.02 27 4 27 28.07 29.57 29.93 25.43 -0.31 -0.01 25 5 29 28.16 29.43 29.88 26.08 -0.24 -0.01 25 6 - - - - - - - 26
E. Perancangan Antarmuka

## 1) Halaman Dashboard
Pada  gambar  7  dibawah  ini,  merupakan  halaman dashboard yang  menampilkan  jumlah  barang,  jumlah pemakaian,  data  peramalan,  dan  ada user yang menggunakan aplikasi tersebut.
Gambar 7. Halaman Dashboard

## 2) Halaman Data Barang
Pada  gambar  8  dibawah  ini,  merupakan  halaman  data barang yang  diguankan  untuk  menambahkan  data barang pada Chonix Project.

## Gambar 8. Halaman Data Barang

## 3) Halaman Pemakaian Barang
Pada  gambar  9  dibawah  ini,  merupakan  halaman pemakaian barang yang diguankan untuk menginputkan data barang yang terpakai pada Chonix Project.

## Gambar 9. Halaman Pemakaian Barang

## 4) Halaman Hasil Prediksi
Pada gambar 10 dibawah ini, merupakan halaman hasil prediksi yang  diguankan  menampilkan  hasil  prediksi pemakaian barang dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing pada Chonix Project.
Gambar 10. Halaman Hasil Prediksi

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari analisis dan perancangan Peramalan Barang  Konveksi  Menggunakan  Metode Triple  Exponential Smoothing pada  Perusahaan  Chronix  Project,  maka  dapat diambil kesimpulan bahwa, Dengan adanya peramalan barang konveksi  mempermudah  pihak  Chronix  Project  dalam meramalkan persediaan barang pada periode yang ditentukan. Dimana sistem sedang berjalan saat ini masih bersifat manual. Peramalan barang konveksi pada Chronix Project telah berhasil dibangun dan diterapkan dengan menggunakan metode Triple Exponential  Smoothing .  Peramalan  barang  konveksi  pada Chronix  Project  dengan  menggunakan  metode  Triple Exponential  Smoothing ini telah  terintegrasi  dengan  database sehingga dapat meminimalkan terjadinya penumpukan barang di gudang karena proses barang yang saat ini masih didasarkan
pada  jumlah  pemakaian  barang  pada  periode  pemakaian sebelumnya.  Hasil  peramalan  barang  konveksi  pada perusahaan  Chronix  Project  dengan  menggunakan  metode Triple  Exponential  Smoothing pada  periode  ke-6  ialah sebanyak  26  buah.  Dengan  adanya  metode  peramalan  yang handal.
R EFERENSI
[1] S.  Rudi,  ddk,  Perancangan  Sistem  Informasi  Persediaan  Barang  Studi Kasus  di  Vahncollections,  Jurnal  Sisfotek  Global,  Vol.  09,  No.  01, September 2019.
[2] E.  M.  Duma,  Kajian  terhadap  peranan  teknologi  informasi  dalam perkembangan  audit  komputerisasi  (Studi  Kajian  Teoritis),  Jurnal Manajemen  Informatika  &  Kompuerisasi  Akuntansi,  Vol.  03,  No.  01,
April 2019.
[3] Suhendi, N. Imron, P. S. H. Nurul, Sistem Informasi Perhitungan Stok Barang  Persediaan  Gudang  pada  PT.Dima  Habadi  Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing, Jurnal Bangkit Indonesia, Vol. 08, No. 01, Maret 2019.
[4] Aqham,  ddk,  Metode  Enterprise  Architecture  Planning  Dalam  Sistem Informasi Pengelolaan Data Inventaris. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, Vol. 14, No. 01, Maret 2023.
[5] Arifin,  N.  Y.,  Kom,  S.,  ddkAnalisa  Perancangan  Sistem  Informasi. Cendikia Mulia Mandiri, Juli 2022.
[6] S.  S.  B.  Putri,  Analisis  dan  Pengembangan  Sistem  Informasi Manajemen, Circle Archive, Vol. 01, No. 01, Mei 2023.
[7] E.  Indriastiningsih,  S.  Darmawan,  Analisa  Pengendalian  Persediaan Sparepart  Motor  Honda  Beat  Fi  dengan  Metode  EOQ  Menggunakan Peramalan Penjualan Di Graha Karyaahass XY, Jurnal Dinamika Teknik, Vol. 12, No. 02, Juli 2019.
[8] J. A. Frans, M. Orisa, S. A. Wibowo, Prediksi Penjualan Kayu Lapis di CV Diato Wood Sejahtera dengan Metode Trend Moment Berbasis Web, Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, Vol. 04, No. 02, September 2020.
[9] Mutyarani,  Ridha,  Penerapan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing dalam  Sistem  Informasi  Prediksi  Produksi  Pupuk  pada  PT.  Bhanda Ghara Reksa Berbasis Web, Universitas Potensi Utama, Desember 2022.
[10] R. Hamidi, M. T. Furqon, B. Rahayudi, Implementasi Learning Vector Quantization  (LVQ)  untuk  Klasifikasi  Kualitas  Air  Sungai,  Jurlan Perkembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 01, No. 12, Desember 2017.
[11] A. K. Wardhani, dkk, Teknik Peramalan pada Teknologi Informasi, PT. Gelobal Eksekutif Teknologi, Juli 2022.
[12] M.Pd. P. S. Mustafa, dkk, Metodologi Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan  Tindakan  Kelas  dalam  Pendidikan  Olahraga,  Insight  Mediatama, Desember 2022.
[13] S. Julena, D. Lumbantoruan, T. U. Tamtomo, Sistem Informasi Profile Kanak-Kanak Riyadut Taqwa Jakarta Barat, Jurnal Informatika MULTI, Vol. 01, No. 04, Juli 2023.
[14] D.  B.  Kinasih,  Pengembangan  Sistem  Informasi  Pengelolaan  Kinerja Karyawan (Studi Kasus : Modena Strategy System), Jurnal SNATi, Vol. 01, No. 01, Juli 2021.
[15] S.  Hendi,  F.  U.  Ali,  Sistem  Informasi  Geografis  Berbasis  Web  Untuk Pemetaan Jalan Dan Jembatan di Kota Cirebon, Jurnal Ilmiah Nasional Riset Aplikasi dan Teknik Informatika, Vol. 02, No. 01, Juni 2020.
[16] A. F. Prasetya, Sintia, U. L. D. Putri, Perancangan Aplikasi Rental Mobil Menggunakan  Diagram  UML  (Unified  Modelling  Language),  Jurnal Ilmiah Komputer Terapan dan Informasi, Vol. 01, No. 01, Februari 2022.
[17] R.  Aditya,  V.  H.  Pranatawijaya,  P.  B.  A.  A.  Putra,  Rancang  Bangun Aplikasi  Monitoring  Kegiatan  Menggunakan  Metode  Prototype, JOINTECOMS, Vol. 01, No. 01, Juni 2021.