## ANALISIS KUANTATIF PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Yulvia Nora Marlim 1) , Alyauma Hajjah 2) 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia Jl. Ahmad Yani No.78-88 Pekanbaru email: 1 yulvia.nora@lecturer.pelitaindonesia.ac.id , 2 alyauma.hajjah@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstract
Ud.Acc Diesel is a company engaged in electronic equipment such as generators, chainsaws, and also motorcycle spare parts such as oil and tires currently, Ud. Acc Diesel has problems such as ordering goods with estimates that cause irregularities in ordering goods and the occurrence of stock items. Still done manually, causing inefficiency in doing word. This study discusses the analysis of inventory forecasting based on the sales of the previous period’s data using the Single Exponential Smoothing (SES) method. The results of the SES Method analysis using Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The purpose of error analysis is to determine the error rate of the results of the SES Method. The data used are 12 periods or 1 year, and the parameters used are 0.1, 0.2, 0.5 and 0.9. Parameter with the result is the best forecasting result. In this study, the best parameters were 0.5 with MAD = 1.76, MSE =4.58 and MAPE = 9.52 with an accuracy rate of 89.72%.
Keywords: Forecasting, Sales, Single Exponential Smoothing Method, Error Analysis, Accuracy.

## Abstrak
Ud.Acc  Diesel  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  alat  elektronik  seperti  genset, chainsaw, dan juga alat sparepart sepeda motor seperti oli dan ban. Saat ini, UD.Acc Diesel memiliki kendala seperti pemesanan barang dengan perkiraan sehingga menyebabkan tidak teraturnya dalam memesan  barang  dan  terjadinya  kehabisan  stok  barang.  Penjualan  masih  dilakukan  secara  manual sehingga  menyebabkan  ketidakefisienan  dalam  melakukan  pekerjaan.  Penelitian  ini  membahas tentang Analisa peramalan stok barang berdasarkan data penjulan periode sebelumnya menggunakan metode Singel  Exponential  Smoothing (SES).  Hasil  Analisa  metode  SES,  kemudian  dicari  analisa error menggunakan Mean  Absolut  Deviation (MAD), Mean  Squared  Error (MSE),  dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Tujuan dari analisa error untuk mengetahui tingkat kesalahan dari hasil metode SES. Data yang digunakan 12 periode atau 1 tahun, dan parameter yang digunakan adalah 0.1, 0.2, 0.5 dan 0.9. Parameter dengan hasil terkecil merupakan hasil peramalan yang terbaik. Pada penelitian ini para meter tebaik pada parameter 0.5 dengan nilai MAD =1,76 , MSE = 4,58  dan MAPE = 9,52 dengan tingkat akuratan 89,72 %.
Kata kunci: Peramalan, Singel Exponential Smoothing, Analisa Error, Akurasi

## 1. PENDAHULUAN
Disaat  ini  teknologi  memiliki  peranan berarti  dalam  sesuatu  industri,  paling  utama industri  dalam  bidang  perdagangan.  Sistem informasi  sangat  diperlukan  oleh  dunia industri  untuk  mengambil  keputusan  yang dibutuhkan  agar  mendapatkan  keuntungan yang  besar  (Ardiana  and  Loekito  2018). Peramalan  ialah  sesuatu  Metode  Analisa perhitungan  yang  menerapkan  pendekatan
kualitatif ataupun kuantitatif untuk memperkirakan suatu peristiwa (Yuri
Ariyanto,  Ahmadi  Yuli  Ananta,  and  Darwis 2020).  Peramalan  penjualan  ialah  aktivitas untuk  meramalkan  besarnya  penjualan  suatu produk oleh produsen ataupun distributor pada periode  serta  daerah  pemasaran  tertentu (Eris et al. 2018) .
Dalam  mengatur  jumlah  stok  barang  pada masa yang akan datang diperlukan peramalan kuantiti  penjulan,  agar  dapat  meminimalisasi
kekurangan atau kelebihan stok (Gustriansyah 2017).  Jika  proses  peramalan  kuantiti penjualan sudah tepat, maka dapat diusahakan tepat  waktu  proses  pemenuhan  permintaan konsumen, dan kerja sama dengan perusahaan/pedagang lain tetap terjaga dengan baik sehingga dapat mengatasi kehabisan stok maupun gagal terjualnya suatu barang (Ihsan, Syam, and Ahmad 2019). untuk memprediksi maka  diperlukan  deret  waktu  dimana  seluruh data  pengamatan  yang  terjadi  berdasarkan index  waktu  secara  kontinu  dengan  kurun waktu tetap (Pujian, Yuniarti, and Goejantoro 2016).
Ud.  Acc  Diesel  merupakan  usaha  dagang yang berlokasi di jl. Lintas duri-pekanbaru km 79  kecamatan  kandis.  Dari  segi  penjualan, masih  dilakukan  secara  manual,  seperti pemesanan barang  masih dicatat oleh karyawan  dan  fakturnya  masih  dengan menggunakan  tulisan  tangan  sehingga  sering terjadinya  kesalahan  harga.    Dari  segi  stok barang  ada  kendala,  seperti  stok  barang  yang tidak stabil dari supplier sehingga membutuhkan sistem prediksi kuantiti penjualan yang dapat menguraikan biaya stok barang atau inventory dan juga meningkatkan
pelayanan terhadap konsumen serta
meningkatkan  penjualan  dari  toko.  Oleh karena  itu,  peramalan  dan  sistem  informasi penjualan  sangat  penting  sebagai  pembuatan rencana.
Tujuan dari penelitian ini yaitu membuktikan  bahwa  dengan  menerapkan metode single exponential smoothing ini dapat melakukan prediksi kuantiti penjualan produk Ud. Acc Diesel sehingga dapat mempermudah dalam  memprediksi  kuantiti  penjualan  dan membuktikan  bahwa  dengan  adanya  sistem informasi  prediksi  kuantiti  penjualan  produk Ud. Acc Diesel dapat membantu meramalkan penjualan lebih mudah, cepat dan efisien.
Menghitung  nilai  tingkat error atau kesalahan  suatu  peramalan  digunakan  untuk mengetahui hasil peramalan mana yang tingkat akurasi tinggi (Nugroho Anggun 2018). Pada penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  untuk menghitung  tingkat error yaitu MAD  (Mean Absolute  Deviation) dimana  merupakan  rata- rata  dari  nilai  mutlak  dari  seluruh  kesalahan dalam proses hasil peramalan, hasil peramalan semakin  bagus  jika  nilai MAD yang didapatkan  semakin  kecil.  Ada  juga MSE
(Mean Square Error) merupakan perhitungan
rata-rata  selisih  dari  data  peramalan  dan  data sebenarnya,  hasil  peramalan  semakin  bagus jika semakin kecil nilai MSE yang didapatkan (Hajjah  and  Marlim  2021)  sedangkan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) digunakan dalam  menghitung  nilai  persentasi  rata-rata error antara  data  sebenarnya  dan  hasil peramalan dimana jika nilai MAPE nya lebih kecil sama dengan 10 % maka tingkat akurasi prediksinya  tinggi  (Purwanto,  Kurniadi,  and Riansyah 2019).

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ialah  langkah-langkah yang dilakukan oleh peneliti ketika melakukan penelitian.  Adapun  tujuan  dari  metode penelitian ialah untuk memahami urutan kerja dari  peneliti,  sehingga  ketika  bekerja  peneliti menjadi lebih mudah, serta alur kerjanya sudah tersusun  rapi.  Berhasil  atau  tidak  sebuah penelitian  tegantung  dari  tahapan  penelitian yang  dilakukan.  Adapun  tahapan  penelitian yang dilakukan adalan :
1. Identifikasi  masalah,  dengan  cara  terjung langung kelapangan, mewawancari pimpinan  dan  mengumpulkan  data-data yang diperlukan.
2. Menganalisa masalah dan mengelompokannya  berdasarkan  masalah yang  ada,  serta  mengumpulkan  literatur- literatur yang berkaitan.
3. Menentukan  parameter  yang  digunakan serta melakukan pengolahan data menggunakan SES sesuai dengan tahapan- tahapan  metode  SES  dan  parameter  yang digunakan
4. Hasil  dari  metode  SES  diolah  lagi  untuk menentukan analisa error dengan menerapkan hasil MAD, MSE dan MAPE.

## Peramalan
Peramalan merupakan bentuk usaha untuk menetahui keadaan atau kejadian dimasa yang mendatang  dengan  memanfaatkan  data  pada masa  lampau  (Mansyur  and  Rohadi  2017). Tujuan dari peramalan adalah untuk mendapatkan hasil dari prediksi yang diramalkan  guna  meminimalisir  kesalahan kesalahan  dalam  menghasilkan  laporan- laporan  tertentu  (Fachrurrazi  2015).  Hasil peramalan  dikatakan    baik  jika  nilai  tingkat kesalahan  yang  kecil,  tetapi  tidak  tertutup kemungkinan bahwa peramalan tidak
memiliki  kesalahan,  dan  itu  merupakan  hal yang manusiawi (Arridho and Astuti 2020)

## Metode Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing
ialah bagian dari metode pemulusan ( exponential  smoothing )  dimana  merupakan metode  yang  memberikan  bobot  menurun secara  exponential  untuk  observasi-observasi semakin terakhir (Rahayu et al. 2017).
Metode Single  Exponential  Smoothing ialah  sebuah  metode  yang  dapat  diterapkan untuk  meramal  dalam  kurun  waktu  pendek, biasanya  hanya  untuk  1  bulan  kedepan (Pratama  2018).    Metode Single  Exponential Smoothing merupakan  suatu procedure yang secara  terus  menerus  memperbaiki  prediksi dengan merata-rata  nilai  masa  lalu  dari  suatu deret waktu dengan cara menurun (eksponensial)  (Altinkaya  and  Yalçin  2020). Metode  ini  memiliki  sebuah  parameter pemulusan yakni 𝛼 yang bernilai pada rentang 0-1.  (Romaita,  Bachtiar,  and  Furqon  2019) berikut  dibawah  ini  merupakan  rumus Single Exponential  Smoothing (Laksmana,  Santoso, and Rahayudi 2019):
𝐹 𝑡+1 = 𝛼𝐴 𝑡 + (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 (1)
dengan: 𝐹 𝑡 = hasil peramalan saat t 𝐹 𝑡+1 = hasil peramalan saat t+1 𝐴 𝑡 = Nilai data sebenarnya saat t 𝛼 = parameter penghalusan
Analisa Error
Pada penelitian ini Analisa error menggunakan  Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean Sequre Error (MSE) dan Mean
Absolute  Percentage  Error (MAPE)(Alfarisi 2017). 1. MAD (Mean Absolute Deviation)
Nilai  MAD  diperoleh  dengan  menggunakan persamaan dibawah ini.
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 (2)
Dimana : 𝐴 𝑡 = nilai sebenarnya pada periode ke t 𝐹 𝑡 = nilai peramalan pada periode ke t n    = banyak data
2. Mean Square Error (MSE)
Nilai MSE diperoleh dengan menggunakan persamaan dibawah ini.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (3)
Dengan  : 𝐴 𝑡 = nilai sebenarnya pada periode ke t 𝐹 𝑡 = nilai peramalan pada periode ke t n = banyak data 3. MAPE (Mean Absolute Percentage Error) Nilai MAPE diperoleh dengan menggunakan persamaan ini.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 ∗ 100 (4) dengan :
𝐴 𝑡 = nilai sebenarnya pada waktu ke t 𝐹 𝑡 = nilai prediksi pada waktu ke t
𝑛 = banyak data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan di Ud. Acc Diesel dimana  berlokasi  di  jl.  Lintas  duri-pekanbaru km  79  kecamatan  kandis  provinsi  riau.  Pada penelitian  ini  data  yang  dipakai  adalah  data penjualan B/D 200-17 Ud. Acc diesel selama 1  tahun  dimulai  dari  data  pada  bulan  Januari 2021  –  Desember  2021.  Berikut  dibawah  ini merupakan  data  penjualan  Ud.Acc  Diesel selama  1 tahun.
Tabel 1. Data Penjualan Barang B/D 200-17 Periode QTY 1 20 2 20 3 23 4 18 5 22 6 22 7 18 8 20 9 18 10 18 11 16 12 15
Untuk mencari hasil dari perhitungan SES maka  ada  indikator  yang  digunakan  sebagai pembandingnya.  Indikator  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  parameter  atau alpha  dimana  parameter  yang  dipakai  yaitu 0,1; 0,2; 0,5 dan 0,9.
Langkah-langkahnya sebagai berikut:
1. Mencari Nilai Forecast
Nilai forcase dicari untuk 12 periode yaitu F 1 Sampai dengan F 12 dan semua parameter yang digunakan  yaitu  0,1,  0,2,  0,5,  0,9.  Nilai forecast dicari  menggunakan  rumus  pada persamaan (1)
Parameter 0,1 ( 𝛼 = 0,1). 𝐹 1 = 20 𝐹 2 = 0,1 ∗ 20 + (1 − 0,1) ∗ 20 𝐹 2 = 2 + 18 = 20 Begitu selanjutnya sampai F 12, dan 𝐹 13 adalah Peramalan Penjualan pada Bulan Selanjutnya..
Parameter 0,2 ( 𝛼 = 0,2). 𝐹 1 = 20
𝐹 2 =  0,2 ∗ 20 + (1 − 0,2) ∗ 20 𝐹 2 = 4 + 16 = 20
Begitu Selanjutnya sampai F 13
Untuk  parameter  0,5  dan  0,9  dilakukan Langkah yang sama dengan parameter 0,1 dan 0,2  sehingga  didapatlah  hasil  seperti  tabel  2 dibawah ini.
Tabel 2. Data Penjualan Barang B/D 200-17 Per  QTY 0,1 0,2 0,5 0,9 1 20 20 20 20 20 2 20 20 20 20 20 3 23 20 20 20 20
4 18 20,3 20,6 21,5 22,7 5 22 20,07  20,08  19,75  18,47 6 22 20,26  20,46  20,88  21,65 7 18 20,43  20,77  21,44  21,97 8 20 20,19  20,22  19,72 18,4 9 18 20,17  20,18  19,86  19,84 10 18 19,95  19,74  18,93  18,18 11 16 19,76  19,39  18,47  18,02 12 15 19,38  18,71  17,24 16,2 13 18,94  17,97  16,12  15,12 2. Analisa Error
Dalam mencari tingkat kekuratan hasil dari metode  SES  menggunakan  analisa error MAD,  MSE  dan  MAPE.  Bedasarkan  hasil analisa  metode  SES  menggunakan  parameter yang telah ditentukan.
a. Mean Absolute Deviation (MAD)
Untuk  mencari  nilai  MAD  menggunakan rumus pada persamaan (2)
- Parameter 𝛼 = 0,1.
𝑀𝐴𝐷 = |20 − 20| + |20 − 20| + |23 − 20| + |18 − 20,3| + |22 − 20,07| + |22 − 20,26| + |18 − 20,43| + |20 − 20,19| +
|18 − 20,17| + |18 − 19,95| + |16 − 19,76| + |15 − 19,38| ∶ 12 = 1,99
Lakukan Langkah yang sama untuk parameter 0,2; 0,5 dan 0,9 dengan rumus pada persamaan (2). Untuk hasil akhir dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Analisa Error Menggunakan MAD Per  QTY 0,1 0,2 0,5 0,9 1 20 0 0 0 20 2 20 0 0 0 20 3 23 3 3 3 20 4 18 2,3 2,6 3,5 4,7 5 22 1,97 1,92 2,25 3,53 6 22 1,74 1,54 1,12 0,35 7 18 2,43 2,77 3,44 3,97 8 20 0,19 0,22 0,28 1,6 9 18 2,17 2,18 1,86 1,84 10 18 1,95 1,74 0,93 0,18 11 16 3,76 3,39 2,47 2,02 12 15 4,38 3,71 2,24 1,2 13 23,9  23,07  21,09  22,4 MAD  1,99 1,92 1,76 1,87 b. Mean Square Error (MSE)
Untuk mencari nilai MSE menggunkan rumus pada persamaan (3) untuk semua parameter
- Parameter 𝛼 = 0,1.
𝑀𝑆𝐸 = (0) 2 + (0) 2 + (3) 2 + (2,3) 2 + (1,93) 2 + (1,74) 2 + (2,43) 2 + (0,19) 2 + (2,17) 2 + (1,95) 2 + (3,76) 2 + (4,38) 2 ∶ 12 = 5,73
Lakukan Langkah yang sama untuk parameter 0,2; 0,5 dan 0,9 dengan rumus pada persamaan (3). Untuk hasil akhir dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini
Tabel 4. Analisa Error Menggunakan MSE Per  QTY 0,1 0,2 0,5 0,9 1 20 0 0 0 0 2 20 0 0 0 0 3 23 9 9 9 9 4 18 5,29 6,76 12,25 22,09 5 22 3,72 3,69 5,06 12,46 6 22 3,03 2,37 1,25 0,12 7 18 5,9 7,67 11,83 15,76 8 20 0,04 0,05 0,08 2,56 9 18 4,71 4,75 3,46 3,39 10 18 3,8 3,03 0,86 0,03 11 16 14,14  11,49 6,1 4,08 12 15 19,18  13,76 5,02 1,44 13 68,8 62,57 54,91 70,9 MSE 5,73 5,21 4,58 5,91
c. Mean Absolute Percentage Erro r (MAPE)
Untuk mencari nilai MSE menggunkan rumus pada persamaan (4) untuk semua parameter
- Parameter 𝛼 = 0,1.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = (( 0 20 ) ∗ 100) + (( 0 20 ) ∗ 100) + (( 3 23 ) ∗ 100) + (( 2,3 18 ) ∗ 100) + (( 1,93 22 ) ∗ 100) +   (( 1,74 22 ) ∗ 100) + (( 2,43 18 ) ∗ 100) + (( 0,19 20 ) ∗ 100) + (( 2,17 18 ) ∗ 100) + (( 1,95 18 ) ∗ 100) + (( 3,76 16 ) ∗ 100) + (( 4,38 15 ) ∗ 100) ∶ 12 = 11,05
dengan  langkah  yang  sama  untuk  parameter 0,2;  0,5  dan  0,9  menggunakan  rumus  pada persamaan  (4)  sehingga  diperoleh  hasilnya seperti tabel  5.
Tabel 5. Analisa Error Menggunakan MAPE Per QTY 0,1 0,2 0,5 0,9 1 20 0 0 0 0 2 20 0 0 0 0 3 23 13,04  13,04 13,04 13,04 4 18 12,78  14,44 19,44 26,11 5 22 8,77 8,73 10,23 16,05 6 22 7,91 7,00 5,09 1,59 7 18 13,50  15,39 19,11 22,06 8 20 0,95 1,10 1,40 8,00 9 18 12,06  12,11 10,33 10,22 10 18 10,83 9,67 5,17 1,00 11 16 23,50  21,20 15,44 12,63 12 15 29,20  24,73 14,93 8,00 13 132,5  127,4  114,18  118,7 MAPE  11,05  10,62 9,52 9,89

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan  sebelumnya  maka diperoleh  kesimpulan  dengan  menerapkan metode Single  Exponential  Smoothing  (SES) dapat  memprediksi  jumlah    penjualan  untuk periode  berikutnya  dengan  hasil  nilai MAPE terkecil  berada  pada  parameter  0,5  dimana nilai  forecast  atau  peramalan  =  16,12, MAD = 1,76 ,  MSE= 4,58 , dan MAPE= 9,52  dengan kategori  peramalan  sangat  baik  serta  dengan adanya  sistem  informasi  peramalan  bisa membantu  meramalkan  kuantiti  penjualan, sehingga pimpinan bias mengambil keputusan untuk melakukan pemesanan atau stok barang.
.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Alfarisi,  Salman.  2017.  “Gamis  Toko  Qitaz
Menggunakan Metode Singel Exponential  Smoothing.” Journal  of Applied  Business  and  Economics 4  (1): 80–95.
Altinkaya,  Şahsene,  and  Sibel  Yalçin.  2020. “Some  Applications  of  Generalized Srivastava-Attiya  Operator  to  the  Bi-
Concave Functions.” Miskolc Mathematical Notes . https://doi.org/10.18514/MMN.2020.29 47. Ardiana,  Dewa  Putu  Yudhi,  and  Luciana
Hendrika  Loekito.  2018.  “Sistem Informasi  Peramalan  Persediaan  Barang Menggunakan Metode Weighted Moving  Average.” Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Komputer 4  (1):  1–6. https://doi.org/10.36002/jutik.v4i1.397.
Arridho,  Muhammad  Noor,  and  Yuli  Astuti. 2020.  “Penerapan  Metode  Single
Exponential Smoothing Untuk
Memprediksi  Penjualan  Katering  Pada
Kedai  Pojok  Kedaung.” Jurnal  Ilmiah
Intech : Information Technology Journal of UMUS 2 (02): 35–44. https://doi.org/10.46772/intech.v2i02.28
8.
Eris,  Prisca  Nurida,  Darnah  A  Nohe,  Sri Wahyuningsih,  Rendra  Gustriansyah, Prisca Nurida Eris, Darnah A Nohe, Sri
Wahyuningsih,
et al. 2018.
“Implementasi
Sistem Informasi Peramalan Stok Jenis Komoditi Tanaman Pangan  Di  Aceh  Utara.” Jurnal Informatika  Polinema 3  (1):  327–33.
https://doi.org/10.30865/komik.v2i1.945 .
Fachrurrazi, Sayed.  2015. “Peramalan Penjualan  Obat  Menggunakan  Metode Single  Exponensial  Smoothing  Pada Toko Obat Bintang.” Jurnal Techsi 7 (1): 19–30.
https://doi.org/10.29103/techsi.v7i1.178. Gustriansyah, Rendra. 2017. “Analisis Metode Single  Exponential  Smoothing  Dengan Brown  Exponential  Smoothing  Pada Studi  Kasus  Memprediksi  Kuantiti Penjualan  Produk  Farmasidi  Apotek.” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Dan Multimedia 2017 3: 5–12.
Hajjah,  Alyauma,  and  Yulvia  Nora  Marlim. 2021. “Analisis Error Terhadap Peramalan Data Penjualan.” Techno.Com 20 (1): 1–9. https://doi.org/10.33633/tc.v20i1.4054. Ihsan,  Hisyam,  Rahmat  Syam,  and  Fahrul Ahmad.  2019.  “Peramalan  Penjualan Dengan Metode Exponential Smoothing (Studi Kasus : Penjualan Bakso Kemasaan/Kiloan  Rumah  Bakso  Bang Ipul).” Journal of Mathematics, Computations,  and  Statistics 1  (1):  1.
https://doi.org/10.35580/jmathcos.v1i1.9
168.
Laksmana, Reyhan Dzickrillah, Edy Santoso, and  Bayu  Rahayudi.  2019.  “Prediksi Penjualan  Roti  Menggunakan  Metode Exponential  Smoothing  (  Studi  Kasus : Harum Bakery )” 3 (5): 4933–41.
Mansyur,  Mansyur,  and  Erfan  Rohadi.  2017. “Sistem  Informasi  Peramalan  Stok
Barang Di Cv. Annora Asia Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing.” Jurnal Informatika Polinema 2 (1): 45.
https://doi.org/10.33795/jip.v2i1.54.
Nugroho  Anggun.  2018.  “Sistem  Peramalan Kebutuhan  Stok  Beras  Di  Perum  Bulog Divre  Riau  Menggunakan  Metode Exponential  Smoothing.” Journal  of Chemical  Information  and  Modeling 53 (9): 8–24. Pratama, Angga. 2018. “Implementasi Sistem Informasi Peramalan Single Expoenential Smoothing Dalam Melihat Kebutuhan Stok Padi Di Dinas Pertanian
Aceh  Utara.” Jurnal  Sistem  Informasi ISSN P : 2598-599X; E: 2599-0330 Vol.2 No.2 2018 2 (2): 11–27.
Pujian,  Etri,  Desi  Yuniarti,  and  Rito Goejantoro.  2016.  “Peramalan  Dengan Menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing  Dari  Brown  ( Studi Kasus : Indeks Harga Konsumen (
IHK  )  Kota  Samarinda  ).” Jurnal EKSPONENSIAL 7 (1): 33–40. Purwanto,  Pamuji,  Dedy  Kurniadi,  and  Andi Riansyah.  2019.  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Untuk  Prediksi  Penjualan
Pada  Toko  Elyzabeth  Parfum  m Enggunakan  Metode  Brown  ’  s  Double Exponential  Smoothing  (  Studi  Kasus : Toko  Elyzabeth  Parfum  Semarang  ).”
Konferensi  Ilmiah  Mahasiswa  Unissula
(Kimu) , 413–19.
Rahayu, Yulvia Nora Marlim, Alvin, Gusrianty, Pohon Derivatif, Penyederhanaan Tata, Bebas Konteks, et al.  2017.  “Metodologi  Penelitian.” Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia (JMIKI) 1 (2): 350. https://doi.org/10.36002/jutik.v2i2.148. Romaita,  Dzar,  Fitra  A  Bachtiar,  and Muhammad Tanzil Furqon. 2019. “Perbandingan  Metode  Exponential Smoothing  Untuk  Peramalan  Penjualan Produk Olahan Daging Ayam Kampung (  Studi  Kasus :  Ayam  Goreng  Mama Arka )” 3 (11): 10384–92.
Yuri  Ariyanto,  Ahmadi  Yuli  Ananta,  and Muhammad Robbi Darwis Darwis. 2020. “Sistem  Informasi  Peramalan  Penjualan
Barang Dengan Metode Double
Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus Istana  Sayur).” Jurnal  Informatika Polinema 6 (3): 9–14. https://doi.org/10.33795/jip.v6i3.283.