## PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MERAMAL PENJUALAN DI TOKO AGUNG
(STUDI KASUS DI TOKO AGUNG KALANGANYAR KABUPATEN MALANG)
Alfonsus Vito Eka Perdana Putra, Yosep Agus Pranoto, Suryo Adi Wibowo Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818123@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Peramalan  dijadikan  untuk  pertimbangan  dalam  bidang  bisnis  dan  ekonomi,  agar  kerugian  perusahaan menjadi  sekecil  mungkin  supaya  keuntungan  yang  di  dapat  maksimal.  Peneliti  ini  bertujuan  untuk  membuat sebuah aplikasi Forecasting penjualan berbasis website agar dapat memudahkan Toko Agung dalam meramalkan penjualan. Penelitian  untuk mencari  solusi  agar  memudahkan Pemilik Toko Agung untuk Peramalan  penjualan barang. Mengunakan Metode Single Exponential Smoothing . Kebutuhan data skripsi yang akan digunakan adalah data penjualan  barang Toko Agung pada tahun 2019-2021. Hasil penelitian berupa sebuah aplikasi Forecasting penjualan  berbasis website .  mempunyai  fitur  Pencataatan  satuan,  data  barang,  data  penjualan  dan Forecasting penjualan.  Dari  hasil  pengujian  terhadap  fitur  aplikasi Forecasting dapat  berjalan  dengan  baik.  Pengujian pengguna dapat memahami dalam menggunakan fitur pada aplikasi Forecasting penjualan Toko Agung berbasis website . Dari hasil penelitian disimpulkan dapat memudahkan Pemilik untuk mengolah dan meramalkan transaksi barang. Hasil akurasi dengan nilai alpha 0.1 menghasilkan MAPE 4.19 %.
Kata kunci : Forecasting, Peramalan, Penjualan, Single exponential smoothing.
1. PENDAHULUAN
Peramalan sering kali digunakan untuk meramalkan  pada  masa  mendatang.  Peramalan penjualan  digunakan  untuk  menentukan  besarnya perkiraan  penjualan  barang,  bisa  juga  menetapkan potensi  penjualan  dan  peluang  pasar  yang  dikuasai Dengan  peramalan  bertujuan  untuk  mengambil keputusan sesuai dengan hasil ramalan. [1].
Toko Agung adalah toko yang ada di Kabupaten Malang yang memiliki persaingan dagang yang sangat ketat  sehingga  membutuhkan  inovasi  –  inovasi  baru dalam  ketersediaan  barang.  Dalam  kesempatan  ini, pemanfaatan  peramalan  akan  dioptimalkan  untuk informasi penjualan pada Toko Agung yang berada di Kabupaten Malang. Toko Agung beralamat di Jl. Raya Karanganyar  no  10,  Desa  Karanganyar,  Kecamatan Poncokusumo.  Masalah  yang  dihadapi  oleh Toko Agung adalah  tidak  adanya  peramalan  penjualan barang kebutuhan pokok di bulan berikutnya sehingga berdampak  pada  tidak  optimalnya  persiapan  stok barang.
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  peneliti berinisiatif untuk membuat penelitian di Toko Agung. Solusi yang di harapkan dengan membuat sistem untuk peramalan  penjualan  di Toko  Agung mengunakan metode Single  Exponential  Smoothing agar  dapat mengetahui  jumlah  penjualan  dan  ketersediaan  stok dibulan berikutnya. sehingga metode ini sangat cocok digunakan untuk peramalan dalam jangka waktu yang singkat  umumnya  1  bulan  ke  depan yang memperkirakan data terbesut naik turun di sekitar nilai Mean tanpa trend atau pola kenaikan secara konsisten. Dimana  dapat  menentukan  seberapa  besar  kesalahan ( error )  yang  terjadi  antara  data  yang  diramalkan
dengan  data  yang  sebenaranya  menggunakan  uji keakurasian  yaitu  MAPE.  Semakin  kecil  nilai presentasi  kesalahan  ( percentage error )  pada  MAPE maka  semakin  akurat  hasil  peramalan  tersebut, sehingga  pengujian  menggunakan  MAPE  jauh  lebih baik  dalam  menghitung  akurasi  peramalan  penjualan di Toko Agung.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Sebelumnya
Dalam  penelitian  ini  penulis  mendapat  acuan menurut  Faisol,  &  Aisah,  S  “Prediksi  jumlah  pasien rawat inap di rumah sakit yang mengajukan klaim ke BPJS  kesehatan”,  untuk  mempermudah  masalah tersebut, menggunakan metode exponential smoothing.  Metode  memberi  pembobotan  menurun data masa lalu. Metode cocok untuk peramalan jangka waktu singkat dan menengah, khususnya pada tingkat operasional perusahaan. Metode exponential smoothing dipakai untuk meramalkan jumlah klaim di BPJS kesehatan Pamekasan [1].
Kendala yang di alami oleh LunaPetshop adalah tidak  bisa  melihat banyaknya  penjualan suatu barang pada periode lebih lanjut, yang berdampak terhentinya proses penjualan barang, dikarenakan stok yang tidak tersedia.  Solusi  dari  masalah  ini  adalah  dengan  di bangun  sebuah  sistem  yang  mampu  memprediksi barang  penjualan  berdasarkan  dari  analisa  data  masa lalu  dengan  Metode  Triple  Exponential  Smoothing. Sistem  yang  dibuat  dapat  menghasil  peramalan  yang hampir  sama  dengan  penjualan  realnya,  hasil peramalan  diukur  dengan  perkiraan  MAPE  di  dapat nilai error 4.86% dan nilai akurasi 95.132% [2].
Pemakaian  air  besar  dapat  menyebabkan persediaan  air  bersih  berkurang  karena  lahan  hijau banyak  dibuat  pemukiman.  Dari  masalah  itu  akan  di bangun sistem prediksi pemakaian air bersih, sehingga PDAM  dapat  mempersiapakan  persediaan  air  bersih untuk  memenuhi  kebutuhan.  Tujuannya  untuk membandingan nilai dari perhitungan error peramalan antara metode Single Exponential Smoothing, Double Exponential  Smoothing,  dan  Triple  Exponential Smoothing  dalam  meramalkan  kebutuhan  air  PDAM kota Malang [3].

## 2.2. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  mencari  dan menemukan  data  dari  informasi  besar  yang  belum diketahui  sebelumnya  tetapi  data  sudah  dapat dipahami  untuk  membuat  suatu  keputusan.  Data mining  menggambarkan  sekumpulan  teknik  yang bertujuan  untuk  menemukan  pola  yang  tidak diketahui.  Data  mining  merupakan  komponen  dari proses Knowledge  Discovery  in  Databases dari pemilihan data, pra-pengolahan, datamining, tranformasi, , dan evaluasi.[8]

## 2.3. Metode Single Exponential Smoothing
Metode  ini  merupakan  pengembangan  single moving  averages  dimana  peramalan  dapat  dilakukan dengan  menghitung  ulang  data  baru  dan  setiap  data diberi  bobot.  Metode  single  Exponential  Smoothing sangat  cocok  untuk  peramalan  dalam  jangka  waktu yang  singkat  umumnya  1  bulan  ke  depan  yang memperkirakan data tersebut naik turun di sekitar nilai Mean tanpa trend atau pola kenaikan secara konsisten. Rumus metode pada persamaan 2.1 𝐹𝑡 + 1 = ∝ 𝑋𝑡 + (1−∝)𝐹 𝑡−1 ……persamaan (2, 2) Dimana : Ft+1 = Peramalan untuk periode t. 𝑋𝑡 = Nilai aktual untuk waktu ke-t 𝐹𝑡 −1 = Peramalan untuk waktu t-1 α = Parameter nilai antara 0 – 1

## 2.4. Pengujian Keakurasian
Keakurasian  peramalan  ditentukan  dari  seberapa besarnya  kesalahan  (Error)  yang  terjadi  antara  data yang diramal dengan data yang sebenarnya. Pengujian keakurasian  digunakan  untuk  menghitung  tingkat akurasi dari preramalan. ketidakpastian terjadi karena faktor  tidak  diduga  dalam  melakukan  preramalan karena  hasil  yang  diperoleh  belum  ada  yang  akurat. Metode  preramalan  itu  dinilai  baik  jika  memiliki tingkat  kesalahan  (Error)  yang  kecil.  Berberapa  cara untuk menghitung keakurasian peramalan yaitu: a. Mean Square Error (MSE) Digunakan untuk mengevaluasi nilai
peramalan. Nilai kesalahan atau sisa dikuadratkan dan  dijumlahkan  dengan  jumlah  observasi.  MSE merupakan nilai selisih kuadrat dengan nilai yang diramalkan dan diamati. Kekurangannya nilai lebih cenderung  menyimpang  besar  karena  proses
pengkuadratan. [4] Rumus menghitung dilihat dari persamaan  2.3 :
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑(𝑦 − 𝑦′) 2 …….…….. Persamaan 2.3 Dimana : 𝑦 = nilai aktual (sebenarnya) pada periode x
𝑦′ = nilai prediksi pada periode x 𝑛 = jumlah data
b. RMSE (Root Mean Square Error )
Root Mean Square Error (RMSE) adalah hasil pengakaran  nilai  dari  MSE.  RMSE  digunakan untuk  mencari  nilai  keakuratan  dari  hasil preramalan dengan data sebelumnya [20]. Semakin kecil nilai error maka semakin bagus hasil prediksi yang  dilakukan.  Rumus  perhitungan  RMSE  ini sebagai berikut pada persamaan 2.7:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 − 𝑌̂ 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 ….. Persamaan 2.4
dimana : 𝑌 𝑡 = Nilai aktual pada periode t 𝑌̂ 𝑡 = Nilai prediksi pada periode t 𝑛 = Jumlah data
c. Mean Absolute Percentage Erorr (MAPE) Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) merupakan  hasil  pengukuran  nilai  kesalahan (error)  dengan  menghitung  persentasi  data  aktual dan  data  peramalan.  MAPE  dihitung  dengan membagi  nilai  kesalahan  (error)  absolut  di  setiap periode dan dibagi dengan nilai aktual. Kemudian, merata-rata  persentase  kesalahannya.  Jika  nilai MAPE  kurang  dari  10%  maka  hasil  peramalan dianggap  sangat  baik,  jika  nilai  MAPE  lebih  dari 50%  hasil  peramalan  dianggap  tidak  baik  [10]. Menghitung  nilai  MAPE  menggunakan  rumus pada persamaan 2.8:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑦−𝑦′| 𝑦 𝑛 𝑡=1 …………. Persamaan 2.8
Dimana : 𝑦 = nilai aktual (sebenarnya) pada periode x
𝑦′ = nilai prediksi pada periode x
𝑛 = jumlah data
3. METODE PENELITIAN
3.1. Sistem Diagram Blok
Blok diagram sistem dapat dilihat pada gambar 1 Admin Internet Perhitungan single exponential smoothing Hasil Perhitungan single exponential smoothing Masuk ke dalam website Melakukan perhitungan single exponential smoothing Halaman Forecasting
Gambar 1. Blok Digram Sistem
Diagram  blok  merupakan  diagram  dari  sebuah sistem,  pada  gambar  1  dijelaskan  bahwa  admin terhubung  ke  internet  kemudian  mengakses  website untuk login. Admin dapat input data kedalam database, untuk  melakukan  input  penjualan.  admin  dapat mengghitung  dengan  metode  single  exponential smoothing pada halaman peramala. Hasil perhitungan merupakan hasil dari peramalan penjualan yang dapat diakses oleh admin.

## 3.2. Flowchart Sistem
Flowchart Sistem digunakan untuk menunjukkan proses  urutan  sistem  dari  awal  berjalanya  sistem hingga berakhir ditunjukkan pada Gambar 2.
START INPUT USERNAME PASSWORD CEK STATUS LOGIN INPUT DATA PENJUALAN PROSES PERAMALAN (single exponential smoothing) UJI KEAKURASIAN LAPORAN END TIDAK YA Gambar 2. Flowchart Sistem
Berdasarkan Gambar 2, flowchart sistem dimulai dengan  melakukan  proses  login  pada  halaman  login, jika login tidak berhasil akan tetap pada halaman login, jika  login  berhasil  maka  menuju  ke  halaman  admin. Selanjutnya  admin  dapat  memasukkan  data  satuan, data  barang,  data  penjualan  dan  dapat  melakukan proses peramalan. Kemudian admin dapat melakukan hasil  uji  keakurasian  dan  dapat  melihat  laporan peramalan dan juga penjualan.

## 3.3. Flowchart  Perhitungan  Single  Exponential
Smoothing
Flowchart
perhitungan
Sngle Expnential Smoothing dilihat pada Gambar 3.
MULAI Data Aktual Pre-processing Menentukan Nilai alpha, ft-1, Xt Alpha = 0-1 Xt = Nilai Actual Ft-1 = peramalan pada waktu t-1 Perhitungan Ft+1 = Alpha*xt +(1- alpha)*ft-1 Uji keakurasian Menggunakan Mape SELESAI Gambar 3. Flowchart Metode
Pada  peritungan  metode Single  Exponential Smoothing pertama-tama  input  penjualan  kemudian masuk  nilai  alpha  yang  akan  di  gunakan  jika  nilai penjualan stabil gunakan alpha di bawah 0.5 jika nilai penjualan tidak stabil gunakan nilai alpha lebih besar dari  0.5  dan  lebih  kecil  dari  pada  1.  Jika  sudah menentukan  nilai  alpha  akan  di  laksanankan  proses perhitungan metode yang hasilnya akan di uji tingkat ke akurasian datanya mengunakan MAPE.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login Pada  halaman  login  terdapat  hak  akses  admin untuk melakukan login. Admin dapat login mengunakan username dan password agar menuju ke halaman  daashboard.  Halaman  login  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Login

## 4.2. Halaman Dashboard
Halaman dashboard terdapat menu sidebar untuk masuk  ke  halaman  data  barang,  data  satuan,  data penjualan  dan  peramalan.  halaman  admin  adalah halaman  yang  pertama  kali  diakses  oleh  admin. Tampilan  halaman  admin  dapat  ditunjukkan  pada gambar Gambar 5
Gambar 5. Halaman Dashboard

## 4.3. Halaman Data Satuan
Pada tampilan halaman satuan terdapat data satuan. admin  dapat  melihat,  menambahkan,  mengubah, menghapus data satuan. Tampilan halaman data satuan dapat ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Satuan

## 4.4. Halaman Data Barang
Halaman  data  barang  admin  dapat  melihat, menambahkan,  mengubah,  menghapus  data.  Halaman data barang dilihat di gambar 7
Gambar 7. Data Barang

## 4.5. Halaman Penjualan
Pada  tampilan  halaman  transaksi  terdapat  data penjualan  untuk  input  transaksi  dengan  demikian admin dapat melihat, menambahkan, menghapus data transaksi penjualan. Tampilan halaman data transaksi penjualan dapat ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Penjualan

## 4.6. Halaman Forecasting / Peramalan
Pada  tampilan  halaman  peramalan  admin  dapat melakukan  proses  peramalan  penjualan  dengan  klik button proses perhitung akan menampilkan perhitungan  metode single  exponential  smoothing . Tampilan  halaman peramalan atau Forecasting dapat ditunjukkan gambar 9.

## Gambar 9 Halaman Peramalan

## 4.7. Perhitungan  Metode  Single  Exponential
Smoothing
Dalam  perhitungan  Metode Single  Exponential Smoothing penulis mengambil data pada tahun 2019- 2021 pada Toko agung. Data yang diambil merupakan data transaksi penjualan pada tahun 2019-2021
.
4.8. Beras Mentari 25 Kg
Pada  tabel  1  dibawah  ini  merupakan  hasil perhitungan  dengan  metode single  exponential smoothing. data  sampel  yang  digunakan  selama  12 bulan Tabel 1. Perhitungan Beras Mentari 25 Kg No Bulan Penjualan forecast At Ft 1 January-19 358 358.00 2 February-19 347 358.00 3 March-19 360 356.90 4 April-19 349 357.21 5 May-19 379 356.39 6 June-19 380 358.65 7 July-19 419 360.79 8 August-19 377 366.61 9 September-19 374 367.65 10 October-19 367 368.28 11 November-19 335 368.15 12 December-19 379 364.84 13 January-20 366.25
Langkah- langkah:
Menentukan  nilai  dari  alpha  0,1  -  0,9  untuk menghitung  nilai  dari  peramalan.  Dari  perhitungan rumus dengan 0.1  nilai alpha untuk beras Mentari 25 kg.  Berikut  rumus  perhitungan  single  exponential smoothing
Perhitungan : Ft + 1  = ∝ 𝑿𝒕 + (𝟏−∝)𝑭 𝒕−𝟏 Bulan 2 Ft +1 = 0.1 *358+ (1 -  0.1)358
= 35.8 + 0.9 * 358 = 35.8 + 322.2 = 358 Bulan 3 Ft +1 = 0,1*347+ (1 -  0.1)358
= 34.7 + 0,9 * 358 = 35.8 + 322.2 = 356.9 Bulan 4 Ft +1 = 0.1*360+ (1  -  0.1) 356.90 = 36.0 + 0,9 * 356.90 = 36.0 + 321.21 = 357.21

## 4.9. Beras Mentari 5 Kg
Pada  tabel  2  dibawah  ini  merupakan  hasil perhitungan  dengan  metode single  exponential smoothing. data  sampel  yang  digunakan  selama  12 bulan
Tabel 2 Perhitungan Beras Mentari 5 Kg
No Bulan Penjualan forecast At Ft 1 January-19 318 318.00 2 February-19 272 318.00 3 March-19 324 313.40 4 April-19 319 314.46 5 May-19 304 314.91
No Bulan Penjualan forecast At Ft 6 June-19 333 313.82 7 July-19 342 315.74 8 August-19 339 318.37 9 September-19 316 320.43 10 October-19 373 319.99 11 November-19 332 325.29 12 December-19 300 325.96 13 January-20 323.36 Perhitungan:
Ft + 1 = ∝ 𝑿𝒕 + (𝟏−∝)𝑭 𝒕−𝟏
Bulan 2 Ft+1 = 0.1*318+ (1-0.1)318 = 31.8 + 0,9 * 318 = 31.8 + 286.2 = 318 Bulan 3 Ft+1 = 0.1*272+ (1-0.1)318 = 37.2 + 0,9 * 318 = 37.2 + 286.2 = 313.4
Hasil  perhitungan  peramalan  penjualan  Beras Mentari  5  kg  bulan  januari-desember  2019  memakai alpha 0.1 sebesar 323.36.

## 4.10. Pengujian Mengunakan Mape
Setelah melakukan peramalan pada beras mentari pengujian  keakurasian  dilakukan  untuk  memastikan tingkat  akurasi  hasil  perhitungan  peramalan  Toko Agung.  Pegujian  keakurasian  menggunakan  MAPE dapat  dikategorikan  baik  karena  nilai  presentasi kurang  dari  10%  untuk  keakurasiannya.  Tabel pengujian keakurasian seperti ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Pengujian MAPE Beras Mentari 25 Kg
No Bulan Penjualan forecast Eror Absolute Squered Mape At Ft At-Ft ∑|At-Ft| ∑(At-Ft|)^2 MAD / At*100 1 January-19 358 358.00 0.00 0 0 0 2 February-19 347 358.00 -11.00 11 121 3.170028818 3 March-19 360 356.90 3.10 3 10 0.861111111 4 April-19 349 357.21 -8.21 8 67 2.35243553 5 May-19 379 356.39 22.61 23 511 5.965963061 6 June-19 380 358.65 21.35 21 456 5.618394737 7 July-19 419 360.79 58.21 58 3389 13.89377327 8 August-19 377 366.61 10.39 10 108 2.756875066 9 September-19 374 367.65 6.35 6 40 1.698951096 10 October-19 367 368.28 -1.28 1 2 0.349136406 11 November-19 335 368.15 -33.15 33 1099 9.89647688 12 December-19 379 364.84 14.16 14 201 3.736707706 13 January-20 366.25 Jumlah 50.30 Total 4.19
Pada tabel 3 di peroleh nilai mape sebesar 4.19 % sehingga  nilai  keakurasiannya  sangat  bagus  untuk barang Mentari 25 kg

## 4.11. Pengujian dengan data Real
Setelah melakukan peramalan pada beras mentari pengujian  keakurasian  dengan  data  real  dilakukan untuk  memastikan  tingkat  akurasi  suatu  peramalan dengan  cara  membandingan  dengan  data  asli  secara real.  Data  yang  digunakan  sebagai  sampel  data  dari bulan  januari  sampai  bulan  mei  2019.  Data  terdapat pada tabel 4.
perhitungan
1. 358−358 358 𝑥 100% = 0
2. 347−358 358 𝑥 100% = 3,072
3. 360−356.9 356.9 𝑥 100% = 1,092
4. 349−357.21 357.21 𝑥 100% = 2,298
5. 379−356.39 356.39 𝑥 100% = 6,344
6. 380−358.65 358.65 𝑥 100% = 5,952

## Tabel 4. Hasil Pengujian Dengan Data Real Beras Mentari 25 Kg
No Bulan Penjualan forecast Pengujian At Ft 1 January-19 358 358.00 0 2 February- 19 347 358.00 3,072 % 3 March-19 360 356.90 1,092 % 4 April-19 349 357.21 2,298 % 5 May-19 379 356.39 6,344 % 6 June-19 380 358.65 5,952 %
Dari  tabel  4  di  atas  di  peroleh  hasil  simpangan rata rata peramalan 6 bulan dengan data real memiliki rata  rata  sebesar  3,126%,  hasil  simpangan  terbesar terdapat pada bulan ke 5 dengan nilai simpangan 6,344 %  dan  simpangan  terendah  terdapat  pada  bulan  1 sebesar 0% dengan hasil di atas bisa di katakan metode ini cocok di gunakan pada aplikasi ini.

## 4.12. Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  Fungsionalitas  sistem  dilakukan percobaan  dengan  menguji  semua  fungsi  sistem, apakah system sudah berfungsi dengan baik atau tidak. Pengujian dilakukan pada 3 browser  web .  Pengujiian fungsionalitas sistem dilihat di Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Fungsionalitas Sistem
Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Opera Mini Halaman Login √ √ √ Halaman Dashboard √ √ √ Data Satuan √ √ √
Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Opera Mini Tambah Data Satuan √ √ √ Ubah Data Satuan √ √ √ Hapus Data Satuan √ √ √ Data Barang √ √ √ Tambah Data Barang √ √ √ Ubah Data Barang √ √ √ Hapus Data Barang √ √ √ Data Penjualan √ √ √ Tambah Data Penjualan √ √ √ Hapus Data Penjualan √ √ √ Forecasting √ √ √ Perhitungan √ √ √ Grafik √ √ √ Logout √ √ √ Keterangan : √   = Berjalan     x   = Tidak berjalan Berdasarkan  Tabel  5  diketahui  seluruh fungsi pada aplikasi forecasting yang dikembangkan  dapat  berjalan  pada  Microsoft Edge,  operamini  dan  Google  Chrome.  Oleh karena  itu, aplikasi forecasting dapat dijalankan dengan baik di browser web.

## 4.13. Pengujian Pengguna
Pengujian  pengguna  dilakukan  untuk  melihat kelayakan  dari  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Pengujian ini  dilakukan  dengan  mengisi  kuesioner  yang  dibuat untuk melakukan pengujian. Kuesioner yang disebarkan  sebanyak  15  kuesioner  kepada  responden atau  pengguna.  Hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Pengguna No Pertanyaan Jaawaban SS S TS  STS 1 Apakah "Aplikasi peramalan menggunakan metode single exponential smoothing berbasis website" Mudah digunakan? 3 12 0 0
2 Apakah informasi yang di sajikan pada aplikasi ini mudah dipahami? 5 10 0 0
3 Apakah warna tombol,
jenis font, dan warna font pada aplikasi terlihat jelas dan sesuai? 6 8 1 0
No Pertanyaan Jaawaban SS S TS  STS 4 Apakah Peramalan berjalan dengan baik? 4 10 1 0
5 Apakah fitur dari aplikasi ini mudah di pahami? 5 10 0 0 Total 23 50 2 0 Total Keseluruhan 75 Keterangan : SS : Sangat Setuju S : Setuju TS : Tidak Setuju STS : Sangat Tidak Setuju
Berdasarkan Tabel 4.10 maka dapat disimpulkan, dari  pengujian  yang  ditujukan  kepada  15  pengguna menunjukan  bahwa  30,67%  menyatakan  Sangat Setuju, 66,66% menyatakan Setuju, 2,67% menyatakan Tidak Setuju dan 0% menyatakan Sangat Tidak  Setuju.  Sehingga  diketahui  bahwa  mayoritas user  menilai  pernyataan  angket  dengan  setuju.  Oleh karena itu, aplikasi forecasting sesuai dengan harapan user  dan  dapat  dipergunakan  sebagai  dasar  untuk melakukan  peramalan  penjualan  di  Toko  Agung Kalanganyar Kabupaten Malang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat penulis paparkan setelah melakukan  peracangan  peramalan  penjualan  Toko Agung  Kalanganyar  Kabupaten  Malang  antara  lain yaitu:  Berdasarkan  hasil  peramalan  beras  Mentari 25kg menggunakan alpha 0.1-0,9 diperoleh nilai  dari persentase  eror  menggunakan  mape  sebesar  4,55  % pada  alpha  0,2.  Berdasarkan  hasil  pengujian  beras Mentari 25kg menggunakan data real di peroleh rata- rata eror sebesar 3,126% sehingga metode ini cocok di gunakan pada aplikasi ini. Berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas  pada  aplikasi Forecasting dapat dijalankan dengan baik pada browser web . Berdasarkan  hasil  pengujian  user  pada  aplikasi Forecasting sesuai  dengan  dengan  harapan  user  dan dapat  dipergunakan  sebagai  dasar  untuk  melakukan peramalan  penjualan  di  Toko  Agung  Kalanganyar Kabupaten Malang. Berdasarkan hasil pengujian user pada  aplikasi Forecastin 30,67%  sangat  setuju  pada sistem aplikasi ini, 66,66% user setuju dengan aplikasi ini dan 2,68 menyatakan tidak setuju.
Untuk  pengembangan  aplikasi  yang  lebih  baik, ada  beberapa  saran  pada  aplikasi Forecasting atau peramalan  penjualan  berbasis  web  yaitu:  Penelitian selanjutnya  bisa  diprediksi  menggunakan  metode Forecasting lain  antara  lain Metode  Moving  Average, linear regression dan Exponential Smoothing. Penelitian
selanjutnya  peramalan  penjualan  bisa  dikembangkan dengan  berbasis  mobile  menggunakan  metode  berbasis IoT.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Faisol,  &  Aisah,  S.  (Oktober  2016.  Vol.  02  No. 01).  PENERAPAN  METODE EXPONENTIAL
SMOOTHING
UNTUK PERAMALAN JUMLAH  KLAIM  DI  BPJS  KESEHATAN
PAMEKASAN. JURNAL MATEMATIKA “MANTIK”, 46-51.
[2]  Mardiansyah, E., & ddk. (Vol.1 No.2, Juli 2016). Sistem  Infrmasi  Pengndali  Persediaan  Barang Menggunakan  Metode  Triple Expoonential Smothing untuk  Peramalan  Penjualan.  Jurnal INFORM, 76-87.
[3]  Putro, B., & ddk. ( November 2018, Vol. 2, No. 11).  Prediksi  Jumlah  Kebutuhn  Pemakaiaan  Air Menggunakan  Metode  Expoonential  Smothing. Jurnal Pengembangan Teknologii Informasii dan Ilmu Kompter, hlm. 4679-4686.
[4]  Katemba, P., & Djoh, R. K. (Juni 2017 Volume 3 Nomor  1).  PREDIKSI  TINGKAT  PRODUKSI KOPI  MENGGUNAKAN  REGRESI  LINEAR. Jurnal Ilmiah FLASH, 42-51.
[5]  Wahyudi.  (vol.  53,  no.  9,  p.  9,  2017). Perancangaan dan Implementsi System Manajmen  Peminjamaan  Mobil  dengan  Metode Scruum di Universitas Internasional  Batam. UIB Repos.
[6]  Sahi,  A.  (Juni  2020  Vol.  7,  No.1  ).  APLIKASI TEST POTENSI AKADEMIK SELEKSI SARINGAN  MASUK  LP3I  BERBASIS  WEB ONLINE  MENGGUNAKAN  FRAMEWORK CODEIGNITER.  TEMATIK  -  Jurnal  Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 120-129.
[7]  D. R. Tobergte and S. Curtis, “Bptunikompp-Gdl- Lambokhasi-32106-8-Unikom_L-I.Pdf,” J. Chem. Inf. Model., vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2013.
[8]  Nugroho,  R.  F.,  &  dkk.  (Vol.2,  No.3  December 2016). PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM RESERVASI SERVIS  MOBIL  BERBASIS  WEBSITE.  e- Proceeding of Applied Science, 1390-1396.
[9]  Sulaksono,  J.,  &  Pamungkas,  D.  P.  (2017). PENERAPAN METODE
SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING DAN  DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PENJUALAN PAKAIAN. Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2-9.