## SISTEM PERAMALAN PENJUALAN KALUNG JENITRI PADA JENITRI RIYADI KALIPURU KEBUMEN
Rinda 1) , Supriatin 2) , Firman Asharudin 3 )
1,2) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta
3) Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta
Email : rinda.0307@students.amikom.ac.id 1) ,  supriatin@amikom.ac.id 2) , firman_asharudin@amikom.ac.id 2)

## Abstraksi
Penjualan jenitri setiap tahunnya mengalami perkembangan yang pesat terutama untuk kalung jenitri. Oleh karena itu, banyak pengusaha jenitri yang ingin meramalkan jumlah penjualan. Jenitri Riyadi Kalipuru merupakan salah satu toko yang  melakukan  penjualan  kalung  jenitri.  Jumlah  penjualan  kalung  jenitri  mencapai  lebih  dari  100  kalung  setiap bulannya.  Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Jenitri  Riyadi  Kalipuru  yaitu  pemilik  usaha  tidak  dapat  meliihat perkembangan usahanya, terjadi kekurangan atau kelebihan persediaan dan laporan penjualan berbentuk konvensional. Data pada penelitian ini menggunakan data penjualan kalung jenitri bulan Januari 2018 sampai Agustus 2020 dengan metode  perhitungan  yang  digunakan  adalah  Single  Moving  Average  (SMA).  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem peramalan  penjualan  jumlah  kalung  jenitri.  Peramalan  penjualan  jumlah  kalung  jenitri  dengan  3  periode  adalah  207 kalung.  Tingkat  keakuratan  peramalan  dihasilkan  menggunakan  MAD  dan  MAPE.  Dengan  nilai  MAD  43.021  dan MAPE 0.181 (18%).
Kata Kunci : Penjualan, Single Moving Average, Kalung Jenitri

## Abstract
Jenitri  sales  have  experienced  rapid  development  every  year,  especially  for  Jenitri  necklaces.  Therefore,  many Jenitri entrepreneurs want to predict the number of sales. Jenitri Riyadi Kalipuru is one of the shops that sell Jenitri necklaces.  The  number  of  sales  of  Jenitri  necklaces  reaches  more  than  100  necklaces  every  month.  The  problem faced  by  Jenitri  Riyadi  Kalipuru  is  that  business  owners  cannot  see  the  development  of  their  business,  there  is  a shortage  or  excess  of  inventory  and  conventional  sales  reports.  The  data  in  this  study  used  Jenitri  necklace  sales data from January 2018 to August 2020 with the calculation method used is the Single Moving Average (SMA). The result of this research is a sales forecasting system for the number of Jenitri necklaces. The sales forecast for the number of Jenitri necklaces with 3 periods is 207 necklaces. The level of forecasting accuracy is generated using MAD and MAPE. With a MAD value of 43,021 and MAPE 0.181 (18%).

## Keywords: Sales, Single Moving Average, Jenitri Necklace

## 1. Pendahuluan
Penjualan  merupakan  salah  satu  usaha  yang  sering digeluti  oleh  para  pengusaha  untuk  saat  ini. Sehingga permasalahan penjualan yang timbul dapat berupa  masalah  penjualan,  persedian  ataupun pembelian. Jenitri Riyadi Kalipuru merupakan salah satu  usaha  penjualan  yang  bergerak  di  bidang  jasa dan produksi kalung jenitri. Laporan penjualan pada Jenitri  Riyadi  Kalipuru  masih  berbentuk  manual, sehingga  membuat  pemilik  usaha  kesulitan  untuk melihat  perkembangan  usahanya  tersebut.  Pemilik usaha  bisa  saja  melakukan  kesalahan  dalam menambah  atau  mengurangi  persediaan  kalung jenitri  dikarenakan  pemilik  usaha  tidak  dapat memprediksi  jumlah  penjualan  untuk  bulan  yang akan  datang.  Apabila  terjadi  kekurangan  persediaan maka  akan  menghambat  proses  penjualan  kalung
jenitri  yang  akan  berakibat  pada  berkurangnya pelanggan  karena stok  kalung jenitri yang dibutuhkan tidak tersedia. Sedangkan apabila terjadi kelebihan  persediaan  juga  berakibat  buruk  karena dapat menimbulkan kerugian.
Penelitian  terdahulu  pada  peramalan  penjualan  tas bulan  Januari  2019,  data  yang  digunakan  yaitu  dari bulan  Januari  2018  sampai  Desember  2018.  Hasil peramalan  bulan  Januari  2019  yaitu  12  jumlah penjualan untuk jenis tas palo alto dengan kesalahan peramalan  menggunakan  MAD  dan  MAPE  yang mendapatkan  hasil  MAD  adalah  5,83  dan    MAPE adalah 58,02% [1].
Penelitian  lain  yang  membahas  tentang  peramalan yang  dapat  membantu  dan  mempermudah  dalam penentuan berapa pembelian stok barang pada Toko Jaya  Abdi  diperiode  selanjutnya.  Sistem  informasi yang  dibangun  adalah  Sistem  Informasi  Peramalan
Pembelian Stok Barang Menggunakan Metode SMA ( Single Moving Average ) dengan bahasa pemerograman  PHP  dan  database  Mysql.  Metode penelitian  menggunakan  metode  deskriptif  yaitu penelitian  tentang  gejala  dan  keadaan  yang  dialami sekarang  oleh  subjek  yang  sedang  di  teliti  [2]. Penelitian  yang  membahas  tentang  peramalan  juga dilakukan  pengukuran  tingkat  kesalahan  peramalan dalam  metode trend  moment dan  indeks  musim. Penelitian  mengambil  sampel  data  kerudung  mulai dari  periode  Agustus  2019  sampai  November  2019. Hasil      pengukuran kesalahan dengan metode trend moment nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  adalah  0.47%  dan  pengukuran  dengan pengaruh  indeks  musim  nilai Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) adalah 0.45% [3].
Sistem  Peramalan  Penjualan  Kalung  Jenitri  Pada Jenitri  Riyadi  Kalipuru  Desa  Pujotirto  Kebupaten Kebumen  merupakan  sebuah  sistem  peramalan berbasis website yang digunakan untuk meramalkan penjualan pada bulan yang akan datang berdasarkan data penjualan bulan sebelumnya dengan menggunakan  metode Single  Moving  Average . Sehingga  data  hasil  peramalan  dapat  dijadikan sebagai  pendukung  keputusan  dalam  menentukan jumlah  persediaan  kalung  jenitri  untuk  penjualan bulan  selanjutnya  dengan  perhitungan  akurasi peramalan  yaitu Mean  Absolute  Deviation (MAD) dan Mean  Absolute  Persentage  Error (MAPE). Dengan  adanya  sistem  peramalan  dapat  juga meminimalisir  kerugian  akibat  persediaan  kalung jenitri  yang  berlebihan  ataupun  kekurangan.  Sistem peralaman  penjualan  kalung  jenitri  memiliki  ciri khas atau memiliki perbedaan dari sistem peramalan yang  pernah  dibuat  sebelumnya  yaitu  sistem peramalan penjualan kalung jenitri dapat menampilkan  laporan  penjualan  kalung  jenitri  serta dapat  menampilkan  bentuk  grafik  penjualan  yang nantinya dapat digunakan untuk memantau perkembangan  usaha  yang  dilakukan  oleh  Jenitri Riyadi Kalipuru.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  yang  akan  dilakukan  menggunakan beberapa pendekatan diantaranya:
1.  Pengumpulan  Data  yaitu  dengan  melakukan wawancara  untuk  mengetahui  kondisi  sistem  yang diterapkan  serta  permasalahan  yang  dihadapi  oleh objek  sehingga  data  hasil  wawancara    yang diperoleh  dijadikan  sebagai  bahan  analisis  untuk pembuatan  sistem  peramalan  yang  akan  dibangun, dokumn  yaitu  dengan  mengumpulkan  data  berupa nota untuk mendukung kelengkapan data yang akan digunakan  untuk  perhitungan  peramalan  dan  studi pustaka  dengan  cara  mencari  referensi-referensi serta literatur untuk membantu dalam mengumpulkan informasi serta dapat menjadi bahan acuan dalam penyelesaian penelitian ini.
2. Analisis yang digunakan yaitu PIECES (Performance,  Information,  Economy,  Control, Efficiency, Service). Analisis dilakukan pada sistem
lama  yang  nantinya  akan  didapat  masalah  dan akhirnya dapat ditemukan masalah utamanya. 3.  Perancangan  Sistem  dalam  penelitian  ini menggunakan  UML  ( Unified  Modeling  Language ) yang  akan  digunakan  untuk  menggambarkan  atau merancang sistem dan aplikasi di awal pengembangan sebelum memasuki tahap coding. 4.  Perancangan  Basis  Data  dengan  menggunakan ERD ( Entity - Relationship Diagram ). Tujuan utama dari  ERD  adalah  untuk  mewakili  objek  data  dan hubungan antar entitas.
5. Pengujian yang  dilakukan  yaitu dengan menggunakan black  box testing dan white  box testing serta  perhitungan  akurasi  peramalan  yaitu Mean  Absolute  Deviation (MAD)  dan Mean Absolute Persentage Error (MAPE)[4].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Analisis
Berikut  adalah  hasil  analisis  terhadap  sistem  lama dan  sistem  baru  menggunakan  Analisis  PIECES yang terdiri dari Performance (Performa), Information  (Informasi),  Economy  (Ekonomi), Control (Kontrol) dan Efficiency (Efisiensi).

## Tabel 1 Analisis PIECESS
Parameter Sistem Lama Sistem Baru Kinerja ( performa nce ) Pencatatan jumlah penjualan dengan menggunakan nota penjualan membutuhkan waktu 3-5 menit. Data  penjualan  dapat langsung diinputkan kedalam sistem dan akan langsung tersimpan secara otomatis, sehingga  waktu  yang diperlukan yaitu maksimal 1 menit. Informasi ( Informati on ) Penentuan jumlah penjualan bulan selanjutnya tidak diketahui hanya berdasarkan naluri pemilik. Selain itu, pemilik usaha tidak dapat mengetahui perkembangan usahanya karena tidak mengetahui grafik perkembangan usahanya tersebut sehingga sulit untuk memprediksi perkembangan usahanya untuk  masa  yang  akan datang. Pemilik usaha dapat melakukan peramalan jumlah  penjualan  untuk bulan  yang  akan  datang dengan menggunakan data-data jumlah penjualan bulan sebelumnya.  Selain  itu, dengan  adanya  sistem peramalan penjualan pemilik usaha dapat melihat grafik penjualan, yang mana dapat digunakan sebagai informasi  perkembangan usahanya  untuk  masa yang akan datang. Ekonomi ( Economy ) Dalam menentukan persediaan kalung jenitri pada Jenitri Riyadi Kalipuru terjadi kelebihan atau kekurangan  persediaan. Akibat  dari  kelebihan atau kekurangan persediaan yaitu perusahaan akan mengalami kerugian. Pada sistem baru, jumlah penjualan  kalung  jenitri untuk  bulan  yang  akan datang
dapat diperkirakan sehingga persediaan  untuk  bulan yang  akan  datang  dapat diperkirakan, sehingga perusahaan  tidak  akan mengalami kerugian.
Pengendal ian ( Control ) Pencatatan penjualan dengan menggunakan nota  dan  data  karyawan menggunakan foto  copy
KK  dan  KTP  sehingga data  penjualan  dan  data karyawan  mudah  hilang dan rusak karena berbentuk  kertas.  Selain itu,  laporan  penjualan dapat  diakses  semua orang  karena  berbentuk buku. Adanya sistem peramalan penjualan, data  penjualan  kalung jenitri dan data karyawan dimasukkan dalam database sehingga data tidak mudah hilang dan  rusak. Agar  data  tidak  bisa diakses  oleh  pihak  yang tidak  bewenang  maka dibuatlah  halaman login yang berguna untuk memberikan  hak  akses tertentu. Efisiensi ( Eficiency ) Pembuatan laporan penjualan  menggunakan buku  besar,  sehingga melakukan pencatatan secara  berulang  seperti memasukkan data jumlah  penjualan  yang sebelumnya telah dicatat di  nota  penjualan.  Hal ini  tentu  membutuhkan waktu yang lama bahkan  bisa  2-3  hari dalam pembuatan laporan bulanan. Pencatatan secara berulang  juga  terjadi pada  pencatatan  kalung jenitri yang ditulis setiap kali melakukan pencatatan jumlah penjualan pada nota penjualan. Adanya  sistem,  maka tidak perlu mencatat data penjualan  dan  kalung jenitri  secara  berulang untuk mendapatkan laporan penjualan karena data  penjualan  sudah tersimpan pada database .  Ketika  ingin mengakses laporan penjualan tinggal mengklik  menu  laporan penjualan yang disediakan sehingga laporan penjualan langsung ditampilkan dan hanya membutuhkan waktu 1-2 menit. Pelayanan ( Service ) Pelayanan permintaan laporan penjualan membutuhkan waktu yang  lama.  Jika  pemilik usaha  meminta  laporan penjualan perbulan maka membutuhkan waktu  1  hari  untuk menunggu laporan penjualan bulanan,
selain  itu,  jika  pemilik usaha  meminta  laporan penjualan  tahunan  maka membutuhkan  waktu  2- 3 hari. Adanya sistem peramalan, pelayanan laporan  penjualan  hanya membutuhkan waktu 1-2 menit. 3.2 Alur Sistem Alur fungsi utama sebagai berikut:
Gambar  1  menjelaskan  tentang  alur  sistem peramalan  penjualan  kalung  jenitri  Kalipuru  yang meliputi:
1. Memasukkan  data  penjualan  dan  periode peramalan sebagai inputan.
2. Sistem akan memproses data dan melakukan  perhitungan  peramalan  dengan menggunakan metode SMA.
3. Sistem  akan  menghitung  nilai  eror  dari peramalan dan  menghitung nilai  MAD  dan MAPE (kesalahan peramalan).
4. Sistem  akan  menampilkan  output  berupa hasil  perhitungan  peramalan  penjualan dengan menggunakan metode SMA.

## 3.3 Rancangan Sistem dan Database
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan terhadap  sistem  lama  dan  juga  sistem  yang  akan dibangun,  maka  dihasilkan  rancangan  sistem  dan database sebagai berikut :
3.3.1. UML

## Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar  2  merupakan  gambaran  sistem  secara  garis besar,  dimana  terdapat dua  aktor  yang berhubungan dengan  sistem  yaitu  pemilik dan  karyawan.  Pemilik dan  karyawan  dapat  melakukan  beberapa  aksi seperti berikut :
1. Pemilik Pemilik  dapat  melakukan  olah  data  user,  olah  data periode, melakukan peramalan serta dapat melakukan  olah  data  penjualan  dan  olah  data produk.  Selain  itu,  pemilik  juga  dapat  melihat laporan,  baik  laporan  penjualan  maupun  laporan hasil peramalan. Sebelum melakukan olah data yang diinginkan, pemilik harus melakukan login kedalam sistem  terlebih  dahulu.  Pemilik  memiliki  fungsi generalisasi  dengan  karyawan  yang  artinya  pemilik sudah  pasti  karyawan  akan  tetapi  karyawan  belum tentu  seorang  pemilik  sehingga  pemilik  juga  dapat melakukan  semua  aksi  yang  dapat  dilakukan  oleh karyawan.
2. Karyawan Karyawan dapat melakukan olah data penjualan dan olah  data  produk.  Ketika  karyawan  akan  mengolah data  penjualan  dan  data  produk,  karyawan  harus login terlebih dahulu kedalam sistem.
3.3.2. ERD

## Gambar 3. ERD
Pada ERD peramalan penjualan kalung jenitri terdiri dari  5  entitas,  yaitu  entitas  user,  produk,  penjualan, periode dan hasil peramalan. Data dari tabel tersebut sebagai data inputan interface yang kemudian diolah kedalam  metode Single  Moving  Average untuk meramalkan  penjualan  kalung  jenitri  untuk  bulan yang  akan  datang.  Entitas  user  tidak  berhubungan dengan  entitas  lainnya  karena  entitas  user  tidak memiliki  data  yang  berhubungan  dengan  entitas lainnya. Terdapat 4 entitas yang saling berelasi yaitu entitas  produk,  penjualan,  periode  dan  hasil peramalan. Keempat entitas tersebut saling berhubungan  karena  satu  entitas  membutuhkan entitas  lain  (entitas  tertentu  memiliki  data  dari entitas  lain).  Hubungan  kardinalitas  antara  produk dan  penjualan  yaitu one  to  many ,  dimana  1  jenis produk  dapat  dijual  lebih  dari  1  atau  banyak. Sedangkan  hubungan  periode  dengan  penjualan yaitu one  to  many ,  yang  mana  1  periode  dapat digunakan  untuk  lebih  dari  satu  penjualan. Kemudian  untuk  hubungan  penjualan  dengan  hasil peramalan  yaitu many  to  one ,  karena  banyak penjualan  tetapi  hanya  dapat  melakukan  1  kali peramalan dengan periode tertentu. Hubungan untuk periode  dengan  hasil  peramalan  yaitu one  to  one , karena  1  periode  yang  dipilih  hanya  dapat menampilkan  1  kali  hasil  peramalan  berdasarkan periode yang telah diinputkan oleh pemilik.

## 3.3.3. Relasi antar Tabel
Database yang dibuat dengan nama peramalan yang memiliki  5  tabel  yaitu  tabel  user,  periode,  produk, penjualan  dan  tabel  peramalan.  Tabel  user  tidak memiliki  relasi  karena  field  –  field  pada  tabel  user tidak  memiliki  relasi  atau  tidak  dipengaruhi  atau mempengaruhi  tabel  lainnya.  Sedangkan  pada  tabel periode,  produk,  penjualan  dan  peramalan  memiliki relasi  karena  tabel  satu  dengan  yang  lainnya  saling mempengaruhi  atau  terpengaruh  dengan  table lainnya.

## Gambar 4 Relasi antar tabel

## 3.3.4 Sistem yang Dibangun
1. Halaman Utama
Halaman  utama  merupakan  halaman  yang  dapat diakses  oleh  semua  pengguna.  Halaman  ini  mucul ketika pengguna pertama kali mengakses sistem.

## Gambar 5 Halaman Utama

## 2. Halaman Login
Halaman login digunakan  pengguna  sistem  untuk login ke  sistem  sehingga  pengguna  dengan  akses tertentu  dapat  mengolah  data  berdasarkan  akses tertentu.

## Gambar 5 Halaman Login

## 3.  Halaman Penjualan
Pada halaman penjualan digunakan untuk mengolah data  penjualan.  Pada  halaman  ini  akan  menyajikan fitur  seperti  fitur  tambah  data  penjualan,  edit  data penjualan,  hapus  data  penjualan  serta user dapat memanfaatkan  fitur  laporan  yang  digunakan  untuk menampilkan laporan penjualan.
4. Halaman Hasil Peramalan Penjualan Pada halaman hasil peramalan per 3 periode atau per 6  periode    digunakan  untuk  meramalkan  penjualan untuk bulan yang akan datang dengan rentang waktu 3 periode atau 6 periode. Selain itu, juga dilengkapi dengan  grafik  penjualan  kalung  jenitri  yang  dapat digunakan  untuk  melihat  perkembangan  usaha Jenitri Riyadi Kalipuru

## Gambar 7 Halaman Hasil Peramalan Penjualan
5. Grafik Data Penjualan
Sedangkan fitur grafik digunakan untuk menampilkan  grafik  penjualan.  Admin  dapat menganalisis  perkembangan  perusahaannya  lewat grafik.  Admin  juga  dapat  mendownload  laporan peramalan  dalam  bentuk  excel  dengan  mengklik button excel.

## Gambar 8 Grafik Data Penjualan

## 3.4 Pengujian
Pengujian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua teknik pengujian sistem yaitu White box Testing dan Black box Testing serta pengujian akurasi peramalan.  Pengujian  pertama  yaitu  menggunakan White box testing yang merupakan pengujian dengan menggunakan  struktur  control  yang  dijelaskan sebagai bagian dari perancangan perangkat komponen  untuk  menghasilkan test  case [6].  Jenis white  box  testing yang  digunakan  untuk  melakukan pengujian  yaitu  dengan  basis path yaitu  dengan menggunakan cyclomatic  complexity dan Regions sebagai tolak ukur sistem berjalan dengan baik atau tidak.  Selain  menentukan cyclomatic  complexity juga  menentukan  jalur  bebas  atau  biasa  disebut sebagai independent path . Jika nilai regions (R) dan nilai cyclomatic complexity (CC) sama, maka sistem dapat  dikatan  memiliki  algoritma  yang  baik. Node (N) adalah jumlah simpul sedangkan edge (E) adalah jumlah  busur. Regions adalah  daerah  yang  dibatasi oleh node dan edge .
Gambar 9 White box Peramalan Keterangan: R = 3 CC = E-N+2 CC = 14-13+2=3 Independent Path : P1 = start-1-2-3-end P2 = start-1-2-4-5-6-7-8-end P3 = start-1-2-4-5-9-10-11-end Pengujian  yang  kedua  yaitu Black  box  testing yang juga  disebut  pengujian  perilaku,  berfokus  pada persyaratan fungsional perangkat lunak [6].
Tabel 2 Pengujian Peramalan No Skenario Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan 1 Klik fitur peramalan pada navbar Menampilkan button ramal Menampilkan button ramal Valid 2 Klik button ramal Menampilkan pilihan periode ramalan Menampilkan pilihan periode ramalan Valid 3 Pilih periode ramalan dan klik button ramal Menampilkan data peramalan sesuai periode ramalan Menampilkan data peramalan sesuai periode ramalan Valid 4 Peramalan bulan selanjutnya Dapat menampilkan peramalan untuk bulan selanjutnya Dapat menampilkan peramalan untuk bulan selanjutnya Valid 5 Membandin gkan perhitungan manual dengan perhitungan sistem Menampilkan kesamaan perhitungan manual dengan perhitungan yang dilakukan oleh sistem Menampilkan kesamaan perhitungan manual dengan perhitungan yang dilakukan oleh sistem Valid
6 Klik button grafik Menampilkan grafik penjualan Menampilkan grafik penjualan Valid
Pengujian  berikutnya  menggunakan  pengukuran akurasi  ketepatan  peramalan  yaitu  informasi  hasil peramalan  kalung  jenitri  untuk  kategori  pengujian dengan  menggunakan  acuan  peramalan  per  3 periode  (3  bulan  sebelumnya)  dan  peramalan  per  6 periode dapat dilihat pada 3 berikut:
Tabel 3 Akurasi peramalan
No . MAD dan MAPE Per 3 Periode Per 6 Periode 1 MAD 43,021 43,959 2 MAPE 0,181 0,209
Berdasarkan  Tabel  3  pengujian  bulanan  yang  telah dilakukan  didapatkan  hasil  menghasilkan  kesalahan paling  kecil  yaitu  dengan  hasil  nilai  MAD  43.021 dan  nilai  MAPE  0.181(18%)  akan  tetapi  peramalan per  6  periode  juga  memiliki  nilai  error  yang  lebih besar  dari  peramalan  per  3  bulan  yang  sama-sama menggunakan data penjualan sebanyak 32 bulan dari bulan  Januari  2018  –  Agustus  2020.  Hal  ini dipengaruhi  oleh  banyaknya  data  yang  digunakan dalam  proses  peramalan,  semakin  banyaknya  data yang  digunakan  maka  kesalahan  peramalan  yang dihasilkan  semakin  rendah.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  data  periode  yang  digunakan  dalam peramalan akan sangat berpengaruh terhadap tingkat kesalahan peramalan.

## 4. Kesimpulan
Setelah dilakukan proses analisis masalah, perancangan  dan  pembuatan  sistem,  dan  pengujian sistem  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
a. Sistem peramalan
penjualan dengan menggunakan  metode Single  Moving  Average dapat  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan kalung  jenitri  pada  bulan  yang  akan  datang Pada  Jenitri  Riyadi  Kalipuru.  Hal  ini dibuktikan  pada  pengujian  sistem  yang menggunakan  jumlah  periode  3  bulan  (207 kalung)  dan  periode  6  bulan  (255  kalung) dengan  32  data  aktual  sehingga  dapat menghasilkan  penjualan  kalung  jenitri  pada bulan berikutnya.
b. Prediksi  penjualan  kalung  jenitri  memiliki beberapa  variasi  perhitungan  yaitu  dengan acuan 3 periode dan acuan 6 periode. Jika data aktual  yang  digunakan  untuk  melakukan peramalan  semakin  banyak,  maka  kesalahan prediksi  atau  error  yang  dihasilkan  semakin rendah.
c. Hasil peramalan terbaik menggunakan acuan 3 bulan  sebelumnya  dengan  nilai  Eror  paling rendah MAD 43.021 dan MAPE 0.181 (18%).
d. Pengujian  sistem  berhasil  dilakukan  sehingga sistem  dapat  digunakan  untuk  melakukan peramalan.

## Daftar Pustaka
[1]  Siti  Uswatun  Khasanah,  Aries  Dwi  Indriyanti, Anita  Andriani,  “Sistem  Peramalan  Penjualan Tas  Pada  Toko  Firdaus  Bag  Berbasis  Web Menggunakan Metode Moving Average, ” vol. 04, no. 02, pp. 28-36, 2020.
[2]  Imam  Solikin,  “Sistem  Informasi  Peramalan Pembelian  Stok  Barang  Menggunakan  Metode Single Moving Average (SMA),” vol. 12, no. 01, pp. 18-22, 2016.
[3]  Icha  Yulian,  Dini  Sri  Anggraeni  dan  Qurrotul Aini,  “Penerapan  Metode Trend  Moment Dalam Forecasting Penjualan  Produk  CV.  Rabbani Asyisa,” vol. 06, no. 02, pp. 193-200, 2020.
[4]  Anik,  dkk.  (2016).  Analisis  Peramalan  Penjualan Untuk  Menentukan  Rencana  Produksi  Pada  Ud Rifa’i.  Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis  GROWTH Vol. 14, No. 2, November 2016 :17-30
[5] H. R. Naufal and R Adrean, “R. naufal Hayâ and R.  Adrean,  ‘Sistem  Informasi  Inventory Berdasarkan  Prediksi  Data  Penjualan  Barang Menggunakan  Metode  Single  Moving  Average Pada CV. Agung Youanda,’  ProTekInfo (Pengembangan Ris. dan Obs. Tek. Inform., vol. 4, pp. 29–33, 2017,” ProTekInfo (Pengembangan Ris. dan Obs. Tek. Inf., vol. 4, pp. 29–33, 2017
[6]  Pressman,  Roger  S.  Rekayasa  Perangkat  Lunak  : Pendekatan  Praktisi  (Buku  Satu).  Yogyakarta  : Andi Offset. 2002.