Vol. 4, No. 2, Juli 2024, Hal: 593-608 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i2.492 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Prediksi  Stok  Bahan  Baku  Roti  Pada  Toko  Karya  Bakery  Kecamatan Lima Puluh Dengan Metode Single Moving Average
Miftah Fadila 1* , Ruri Ashari Dalimunthe 1 , Sri Rezki Maulina Azmi 1
1 Program  Studi  Sistem  Informasi,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal Kisaran, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Prediksi;
Single Moving Average; Stok.
Keywords:
Prediction;
Single Moving Average; Stock.
Abstrak: Toko  Karya  Bakery  Kecamatan  Lima  Puluh  adalah perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  produksi  dan  penjualan  roti. Dalam  mengelola  persediaan  bahan  baku  harus  memastikan persediaan  yang  cukup  dalam  penjualan.  Dengan  menentukan jumlah  persediaan  bahan  baku  yang  harus  diproduksi  pada  bulan berikutnya  agar  tetap  memenuhi  permintaan  pelanggan  dan  tidak menyebabkan  penumpukan  dalam  jangka  waktu  yang  lama  dan menjaga  kesetabilan  stok  bahan  baku.  Maka  dilakukan  penelitian peramalan  untuk  persediaan  stok  bahan  baku  roti  menggunakan metode Single Moving Average (SMA) dengan  sejumlah  data  aktual permintaan  yang  baru  untuk  mendapatkan  nilai  ramalan  untuk permintaan  dimasa  mendatang.  Data  yang  diramalkan  adalah persediaan  stok  bahan  baku  roti  dengan  jenis  Tepung  Terigu, Tepung  Susu,  Mentega,  Telur,  Gula, Backing  Powder ,  Ragi,  dan Garam.  Hasil  dari  penelitian  ini  bahwa  stok  bahan  baku  untuk periode berikutnya seperti Tepung Terigu dengan hasil prediksi 730 Pcs  dengan  MAPE  5,19%,  Tepung  Susu  dengan  hasil  364  Pcs dengan  MAPE 7.1%,  Mentega  dengan  hasil 315  Pcs dengan  MAPE 8.24%,  Telur  dengan  hasil  430  Pcs  dengan  MAPE  5.60%,  Gula dengan  hasil  64  Pcs  dengan  MAPE  7.9%, Backing  Powder dengan hasil 50 Pcs dengan MAPE 8.43%, Ragi dengan hasil 41 Pcs dengan MAPE 7.58%, Garam dengan hasil 53 Pcs dengan MAPE 8.10%.
Abstract: Toko  Karya  Bakery  Limapuluh  District is  a  company engaged in the production and sale of bread. In managing raw material inventory, you must ensure sufficient inventory for sales. By determining the amount of raw material inventory that must be produced in the following month in order to continue to meet customer demand and not cause buildup over a long  period  of  time  and  maintain  the  stability  of  raw  material  stocks.  So forecasting research was carried out for the supply of bread raw materials using  the  Single  Moving  Average  (SMA)  method  with  a  number  of  new actual  demand  data  to  obtain  forecast  values  for  future  demand.  The predicted  data  is  the  stock  of  raw  materials  for  bread  with  the  types  of Wheat Flour, Milk Flour, Butter, Eggs, Sugar, Backing Powder, Yeast and Salt. The results of this research are that the stock of raw materials for the next  period  is  like  Wheat  Flour  with  predicted  results  of  730  Pcs  with MAPE  5.19%, Milk  Flour  with yield 364  Pcs  with  MAPE  7.1%,  Butter with  yield  315  Pcs  with  MAPE  8.24%,  Eggs  with  yield  430  Pcs  with MAPE  5.60%,  Sugar  with  yield  64  Pcs  with  MAPE  7.9%,  Backing Powder with a yield of 50 Pcs with MAPE 8.43%, Yeast with a yield of 41 Pcs with MAPE 7.58%, Salt with a yield of 53 Pcs with MAPE 8.10%.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 14 Maret 2024 Accepted:  22 Mei 2024 Published: 1 Juli 2024
Miftah Fadila, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi
Corresponding Author: Miftah Fadila Email: fadilamiftah05@gmail.com

## PENDAHULUAN
Toko  Karya  Bake l ry  Ke l camatan  Li l ma  Puluh  adalah  pe l rusahaan  yang  be l rge l rak  di l bi l dang produksi l dan  pe l njualan  roti l .  Toko  Karya  Bake l ry  Ke l camatan  Li l ma  Puluh  be l rlokasi l di l De l sa  Sumbe l r Padi l Dusun VI l , Ke l camatan Li l ma Puluh. Se l ti l ap hari l nya banyak te l rjadi l transaksi l pe l njualan pada Toko Karya  Bake l ry  Ke l camatan  Li l ma  Puluh,  hal  i l ni l me l mpe l ngaruhi l pe l rse l di l aan  bahan  baku  yang  ada  di l Toko  Karya  Bake l ry  Ke l camatan  Li l ma  Puluh.  Dalam  me l nge l lola  pe l rse l di l aan  bahan  baku  harus me l masti l kan  pe l rse l di l aan  yang  cukup  dalam  pe l njualan,  me l mi l ni l malkan  waktu  dan  bi l aya  yang di l butuhkan.  Pe l rmasalahan  yang  di l hadapi l ole l h  Toko  Karya  Bake l ry  Ke l camatan  Li l ma  Puluh  adalah ke l suli l tan  dalam  me l ne l ntukan  jumlah  pe l rse l di l aan  bahan  baku  yang  harus  di l produksi l pada  bulan be l ri l kutnya agar te l tap me l me l nuhi l pe l rmi l ntaan pe l langgan dan ti l dak me l nye l babkan pe l numpukan dalam jangka waktu yang lama dan me l njaga ke l se l tabi l lan stok bahan baku. Kare l na ji l ka te l rjadi l pe l numpukkan stok  dapat  be l raki l bat  produk  te l rse l but  me l ngalami l kadaluwarsa  dan  gagal  di l di l stri l busi l kan  ke l pada pe l langgan. Hal i l ni l di l se l babkan ole l h pe l rmi l ntaan pe l langgan yang be l rubah se l ti l ap bulannya me l ngi l kuti l tre l nd yang ada.
Pe l ramalan  be l rasal  dari l kata  ramalan  yang  arti l nya  adalah  suatu  si l tuasi l atau  kondi l si l yang di l pe l rki l rakan  akan  te l rjadi l pada  masa  yang  akan  datang.  Me l tode l pe l ramalan  me l rupakan  cara  untuk me l mpe l rki l rakan se l cara kuanti l tati l f apa yang akan te l rjadi l pada masa yang akan datang de l ngan dasar data yang re l le l van pada masa lalu (Hayuni l ngtyas, 2018). Pe l ramalan (fore l casti l ng) adalah se l ni l dan i l lmu untuk  me l mpre l di l ksi l ke l jadi l an  yang  akan  te l rjadi l de l ngan  me l nggunakan  data  hi l stori l s  de l ngan  be l ntuk mode l l  mate l mati l s  dan  me l mproye l ksi l kannya  ke l masa  yang  akan  datang  dan  se l ni l dan    i l lmu me l mpre l di l ksi l pe l ri l sti l wa-pe l ri l sti l wa    yang    akan    te l rjadi l de l ngan  me l nggunakan  data  hi l stori l s  dan me l mproye l ksi l kannya ke l masa de l pan de l ngan be l be l rapa be l ntuk mode l l mate l mati l s (Putu e l t al., 2019).
Pe l ramalan (fore l casti l ng) adalah  suatu  usaha  untuk  me l ramalkan  ke l adaan  di l masa  me l ndatang me l lalui l pe l nguji l an  ke l adaan  masa  lalu  pe l ramalan,  be l rtujuan  me l ndapatkan  hasi l l  yang  mampu me l mi l ni l mumkan  ke l salahan  dalam  pe l ramalan  ( fore l cast  e l rror) dan  pe l ramalan  be l rtujuan  me l ndapatkan pe l ramalan  (fore l cast)  yang  bi l sa  me l mi l ni l mumkan  ke l salahan  me l ramal (fore l cast  e l rror) yang  bi l asanya di l ukur  de l ngan MAD  (Me l an  Absolute l De l vi l ati l on),  MSE l (Me l an  Square l E l rror),  MAPE l (Me l an  Absolute l Pe l rse l ntase l E l rror) dan se l bagai l nya (Zannah e l t al., 2015) . Pe l ramalan adalah pe l rki l raan pe l ri l sti l wa di l masa yang akan datang atas dasar pola waktu di l masa lalu dan pe l nggunaan ke l bi l jakan te l rhadap proye l ksi l de l ngan  pola  di l masa  lalu  dan  me l mproye l ksi l kannya  ke l masa  me l ndatang  de l ngan  mode l l  pe l nde l katan si l ste l mati l s  de l ngan  alat  bantu  yang  pe l nti l ng  dalam  pe l re l ncanaan  yang  e l fe l kti l f  dan  e l fi l si l e l n  khususnya dalam  bi l dang  e l konomi l (Si l re l gar,  2020).  Pre l di l ksi l (pe l ramalan)  adalah  usaha  me l nduga  atau me l mpe l rki l rakan  se l suatu  yang  akan  te l rjadi l di l waktu  me l ndatang  de l ngan  me l manfaatkan  be l rbagai l i l nformasi l yang  re l le l van  pada  waktu-waktu  se l be l lumnya  (hi l stori l s)  me l lalui l suatu  me l tode l i l lmi l ah(Fahre l za,  2022).  Dapat  di l si l mpulkan fore l casti l ng (pe l ramalan)  juga  me l rupakan  suatu  cara  untuk me l mpre l di l ksi l si l tuasi l dan kondi l si l yang be l rlaku te l rhadap pe l rke l mbangan pada masa yang akan datang be l rdasarkan  data  masa  lalu.  Pe l ramalan  sangat  di l pe l rlukan  agar  pe l re l ncanaan  di l masa  de l pan  dapat be l rjalan  de l ngan  e l fe l kti l f  dan  e l fi l si l e l n.  Be l rdasarkan  pe l rmasalahan  yang  ada  maka  sangat  di l pe l rlukan strate l gi l pe l njualan  salah  satunya  yai l tu  de l ngan  me l lakukan  pre l di l ksi l atau  pe l ramalan  pe l njualan. Fore l casti l ng (pe l ramalan)  me l rupakan  suatu  te l kni l k  untuk  me l ngi l de l nti l fi l kasi l suatu  mode l l  yang  dapat di l gunakan untuk me l ramalkan kondi l si l pada waktu yang akan datang.
Me l tode l pe l nde l katan fore l casti l ng (pe l ramalan)  dalam  pe l ne l li l ti l an  i l ni l yai l tu  me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l ( SMA ).  Me l tode l SMA ( Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l ) me l rupakan  me l tode l ramalan  untuk  pe l ri l ode l me l ndatang. Untuk me l ne l ntukan ramalan pada pe l ri l ode l yang akan datang  me l me l rlukan data hi l stori l s se l lama jangka waktu te l rte l ntu. Mi l salnya de l ngan me l tode l 4 bulanan movi l ng ave l rage l , ramalan bulan ke l -5 baru dapat di l hi l tung se l te l lah bulan ke l e l mpat be l rakhi l r dan de l mi l ki l an se l te l rusnya (Susi l lawati l e l t al., 2018). Rata-rata  be l rge l rak  tunggal  ( Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l )  adalah  suatu  me l tode l pe l ramalan  yang  di l lakukan
Prediksi Stok Bahan Baku Roti Pada Toko Karya Bakery Kecamatan Lima Puluh Dengan Metode Single Moving Average
de l ngan  me l ngambi l l  se l ke l lompok  ni l lai l pe l ngamatan,  me l ncari l ni l lai l rata-rata  te l rse l but  se l bagai l ramalan untuk pe l ri l ode l yang akan  datang. Me l tode l pe l ramalan movi l ng ave l rage l di l lakukan de l ngan me l ngambi l l se l ke l lompok  ni l lai l pe l ngamatan  yang  ke l mudi l an  di l cari l rata-ratanya,  lalu  me l nggunakan  rata-rata te l rse l but  se l bagai l ramalan  untuk  pe l ri l ode l be l ri l kutnya.  I l sti l lah  rata-rata  be l rge l rak  di l gunakan,  kare l na se l ti l ap kali l data obse l rvasi l baru te l rse l di l a, maka angka rata-rata yang baru di l hi l tung dan di l pe l rgunakan se l bagi l ramalan(Rozi l ki l n e l t al., 2021). Be l be l rapa pe l ne l li l ti l an se l be l lumnya me l mbahas de l ngan kasus hampi l r me l nye l rupai l , de l ngan tujuan se l bagai l li l te l ratur  pe l nuli l s. “P e l ne l rapan  Me l tode l Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l Untuk  Pe l ramalan  Pe l njualan Mai l nan  Anak”  dar i l hasi l l  pe l ne l li l ti l an  i l ni l di l dapatkan  ni l lai l pe l rge l rakan  9  yang  me l mi l li l ki l akurasi l yang bai l k (ti l ngkat ke l salahan te l rke l ci l l). Yai l tu MAD se l be l sar  4,23457, MAPE l se l be l sar 4,2638 dan MSE l 30,166 de l ngan  hasi l l  pe l ramalan  96 pcs pe l njualan puzzle l je l ruk  di l bulan  Juli l 2019  (Astuti l e l t  al.,  2019). Se l lanjutnya  pe l ne l li l ti l an  yang  di l lakukan  (Purnamasari l e l t  al.,  2022)  de l ngan  Hasi l l  pe l ramalan  SMA me l nggunakan  8  pe l ri l ode l di l bulan  Mare l t  dan  Apri l l  sama-sama  me l nghasi l lkan  ni l lai l 74  kg.  Pe l ramalan de l ngan 8 pe l ri l ode l me l rupakan pe l ramalan te l rbai l k kare l na me l mi l li l ki l ni l lai l akurasi l pe l ramalan yang ke l ci l l yai l tu 0,5 untuk MAD dan 4 untuk MAPE l . Se l lanjutnya pe l ne l li l ti l an yang di l lakukan (Bagus e l t al., 2023) The l re l sults    obtai l ne l d    we l re l hi l ghly  accurate l fore l casti l ng  (MAPE l <10%)  for  four  drug  i l te l ms,  name l ly Human  Albumi l n  20%  I l nje l cti l on  100mL  (MAPE l =  2%),  E l kse l me l stan  25  mg  table l ts  (MAPE l =  3%), Trastuzumab 440 mg/20 mL  i l nje l cti l on (MAPE l = 4%), De l fe l rasi l rok 500 mg  table l ts (MAPE l = 3%); Good fore l casti l ng (MAPE l = 10-20%) for one l drug i l te l m, name l ly Ni l loti l ni l b 200 mg capsule l s (MAPE l = 16%), and Re l asonable l fore l casti l ng (20-50%) for two drug i l te l ms, name l ly I l fosfami l de l i l nje l cti l on 1 gram (MAPE l =  35%),  Fe l ntanyl  i l nje l cti l on  100  mcg  /  2  mL  (MAPE l =  23%)wi l th  an  ave l rage l MAPE l value l of  12%. Se l lanjutnya  pe l ne l li l ti l an  yang  di l lakukan  ole l h  (Hayuni l ngtyas  &  Sari l ,  2021)  de l ngan  Hasi l l  pe l ramalan untuk  pe l rse l di l aan  di l pe l ri l ode l se l lanjutnya  yai l tu  se l be l sar  52,33  de l ngan  ni l lai l akurasi l pe l ramalan  Me l an Absoulute l De l vi l ati l on 5.17, Me l an Square l E l rror 49.91 dan Me l an Absoulute l Pe l rce l ntage l E l rror 11.56%. Pe l ne l li l ti l an yang di l lakukan Ni l a Kurni l a (2022). Dalam jurnal i l ni l di l je l laskan bahwa bahwa de l ngan me l nggunakan  me l tode l SMA  (Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l ) pada  toko  ke l lontong  de l de l h  re l tai l l  me l mi l li l ki l ti l ngkat  akurasi l ti l nggi l yai l tu  pe l rge l rakan  8  pada  be l ras  de l ngan  angka  akurasi l 83.91%,  MAD  se l be l sar 33.33,  MAPE l se l be l sar  16.09%,  dan  MSE l 1666.67  de l ngan  hasi l l  pe l ramalan  475  (Kg)  untuk  pre l di l ksi l akurasi l bulan  juli l 2022.  Se l hi l ngga  me l tode l SMA  dapat  me l mbe l ri l kan  solusi l untuk  me l mpre l di l ksi l stok barang  pe l njualan  se l mbako  pada  pe l ndataan  pre l di l ksi l toko  ke l lontong  de l de l h  re l tai l l  se l hi l ngga  untuk me l nye l tok  barang  te l rse l but  bi l sa  di l se l suai l kan.  (I l lmi l ah  &  Pe l ndi l di l kan,  2022).    Pe l ne l li l ti l an  yag  di l lakukan (Putri l &  Wardhani l ,  2020)  de l ngan  hasi l l  pe l ne l li l ti l an  Pada  me l tode l Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l be l rordo  10 di l dapatkan  ni l lai l e l t  199.600,  MSE l 7.677  dan  RMSE l 14.12799.  Se l dangkan  me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l be l rordo 5 di l dapatkan ni l lai l e l t 118.200, MSE l 3.813 dan RMSE l 10.87198. Dari l te l rse l but, di l antara dua  me l tode l yang  di l gunakan  dalam  pe l ramalan  harga  cabai l di l Kota  Se l marang  de l ngan  me l ngunakan me l tode l Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l be l rordo  5  dan  Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l be l rordo  10,  te l rbukti l bahwa me l tode l Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l be l rordo  5  le l bi l h  bai l k  di l bandi l ngkan  de l ngan  me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l be l rordo  10.  Pe l ramalan  yang  di l lakukan(Suryani l e l t  al.,  2023)  de l ngan  me l nggunakan  me l tode l e l xpone l nti l al  smoothi l ng  ni l lai l α  =  0,1  m e l nghasi l lkan  jumlah  pe l rmi l ntaan  pe l masangan  layanan  i l nte l rne l t yai l tu 28 orang, se l me l ntara me l tode l e l xpone l nti l al smoothi l ng de l ngan ni l lai l α = 0,5 ya i l tu 26 orang. Me l tode l e l xpone l nti l al  smoothi l ng  de l ngan  ni l lai l α  =  0,5  m e l mi l li l ki l ni l lai l me l an  absolute l e l rror  (MAE l )  dan  me l an square l d  e l rror  (MSE l )  yang  pali l ng  ke l ci l l  di l antara  ke l ti l ga  me l tode l lai l nnya,  yai l tu  4,5  untuk  MAE l atau se l tara  de l ngan  4  orang  dan  24.38  untuk  MSE l atau  se l tara  de l ngan  24  orang  se l hi l ngga  pe l nggunaan me l tode l i l ni l sangat  di l re l kome l ndasi l kan  untuk  pe l ramalan  jumlah  pe l rmi l ntaan  pe l masangan  layanan i l nte l rne l t ole l h PT. XYZ.ABS Dari l be l be l rapa  li l te l ratur  yang  di l dapat,  maka  pe l nuli l s  me l lakukan  pe l ne l li l ti l an  de l ngan  studi l langsung ke l Toko Karya Bake l ry yang te l rle l tak di l wi l layah ke l camatan Li l mapuluh. De l ngan tujuan dapat me l mpre l di l ksi l stok  bahan  baku  toko  roti l ke l de l pannya,  agar  ti l dak  te l rjadi l pe l numpukkan  atau  pun ke l kurangan  stok,  kare l na  sudah  di l pe l rrhi l tungkan  me l nggunakan  rumus si l ngle l movi l ng  ave l rage l yang di l masukkan ke l dalam se l buah pe l rangkat ( software l ).
Miftah Fadila, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi
………..………..................................(2) MSE = ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 𝑛 2 𝑛 𝑡=1

## METODE
Me l tode l yang di l gunakan dalam pe l ne l li l ti l an i l ni l yai l tu Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l , di l mana dalam te l kni l k pe l ramalan  yang  di l lakukan  dalam  pe l ne l li l ti l an  i l ni l me l nggunakan  Movi l ng  Ave l rage l be l rsi l fat  kuanti l tati l f yai l tu  me l nurut  (Kumi l la  e l t al.,  2019)   pe l ramalan  kuanti l tati l f  dapat  di l lakukan  apabi l la  te l rdapat 3  (ti l ga) kondi l si l ,  yai l tu:  (1)  te l rse l di l a  i l nformasi l masa  lalu,  (2)  i l nformasi l te l rse l but  dapat  di l kuanti l tati l fkan  dalam be l ntuk  data  nume l ri l k,  dan  (3)  dapat  di l asumsi l kan  bahwa  be l be l rapa  aspe l k  pola  masa  lalu  akan  te l rus be l rlanjut  di l masa  me l ndatang.  Me l nurutMe l tode l rata-rata  be l rge l rak  tunggal  me l nggunakan  se l jumlah data  aktual  pe l rmi l ntaan  yang  baru  untuk  me l mbangki l tkan  ni l lai l ramalan  untuk  pe l rmi l ntaan  di l masa yang  akan  datang.  Me l tode l i l ni l akan  e l fe l kti l f  di l te l rapkan  apabi l la  ki l ta  dapat  me l ngasumsi l kan  bahwa pe l rmi l ntaan  pasar  te l rhadap  produk  akan  te l tap  stabi l l  se l panjang  waktu.  Me l tode l i l ni l me l mpunyai l dua si l fat  khusus  yai l tu  untuk  me l mbuat fore l cast me l me l rlukan  data.  Hi l stori l s  dalam  jangka  waktu  te l rte l ntu, se l maki l n  panjang movi l ng  ave l rage l akan  me l nghasi l lkan movi l ng  ave l rage l yang  se l maki l n  halus,  se l cara si l ste l mati l s movi l ng ave l rage l dapat di l hi l tung de l ngan pe l rsamaan (Andri l ana & Susanto, n.d.). S t+1 = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n Ke l te l rangan :
St+1
: Fore l cast untuk pe l ri l ode l ke l t+1
Xt : Data pada pe l ri l ode l t.
n
: Jangka waktu Movi l ng Ave l rage l s
Ukuran  akurasi l pe l ramalan  me l rupakan  ukuran  ke l salahan  dalam  me l mpre l di l ksi l te l ntang  ti l ngkat pe l rbe l daan  antara  hasi l l  pe l rmi l ntaan  de l ngan  yang  se l be l narnya  te l rjadi l .  Be l be l rapa  me l tode l te l lah di l gunakan  dalam  me l nunjukkan  ke l salahan  yang  di l se l babkan  ole l h  suatu  te l kni l k  pe l ramalan  te l rte l ntu. Hampi l r  se l mua  ukuran  me l nggunakan  pe l ngrata-rataan  be l be l rapa  fungsi l dari l pe l rbe l daan  antara  ni l lai l yang se l be l narnya de l ngan ni l lai l pre l di l ksi l atau pe l ramalannya (Arthame l vi l a e l t al., 2021).
Adapaun ukuran yang bi l asa di l gunakan yai l tu se l bagai l be l ri l kut:
a. MAD (Me l an Absolute l De l vi l ati l on) Me l ngukur  ke l te l patan  ramalan  de l ngan  me l rata-ratakan  ke l salahan  dugaan  (ni l lai l absolut  masi l ng- masi l ng  ke l salahan).  MAD  be l rguna  untuk  me l ngukur  ke l salahan  dalam  ramalan  uni l t  yang  sama se l bagai l de l re l t asli l .(Li l tha & Hasanuddi l n, 2020) MAD = n Ft At  − Di l mana :
At :  Data aktual pada pe l ri l ode l t Ft :  Ni l lai l pe l ramalan pada pe l ri l ode l t
n
:  Jumlah data
MAD  me l rupakan  ni l lai l total  absolut  dari l ke l salahan  ramalan  yang  di l bagi l de l ngan  data  atau  le l bi l h mudah ni l lai l kumulati l f absolute l e l rror di l bagi l de l ngan pe l ri l ode l (Li l tha & Hasanuddi l n, 2020). b. MSE l (Me l an Square l E l rror) MSE l di l gunakan untuk me l nge l valuasi l suatu me l tode l pe l ramalan. Hasi l l ramalan akan di l kuadratkan. MSE l me l rupakan rata-rata se l li l si l h kuadrat antara ni l lai l yang di l ramalkan dan di l amati l . Ke l te l rangan :
At = Data aktual pada pe l ri l ode l t Ft = Ni l lai l pe l ramalan pada pe l ri l ode l t n = Jumlah data
c. MAPE l ( Me l an absolute l pe l rse l ntase l e l rror ) Me l an  absolute l pe l rse l ntase l e l rror  (MAPE l ) adalah  me l tode l pe l ngukuran  ke l salahan  dalam  me l tode l pe l ramalan  de l ngan  te l kni l k  ke l salahan absolute l di l se l ti l ap  pe l ri l ode l di l bagi l de l ngan  ni l lai l pe l ngamatan nyata untuk pe l ri l ode l i l tu. Se l lanjutnya hasi l lnya di l hi l tung ni l lai l rata-rata ke l salahan pe l rse l ntase l absolute l .
…………………………….............................(1) …….......................................................(3)
Prediksi Stok Bahan Baku Roti Pada Toko Karya Bakery Kecamatan Lima Puluh Dengan Metode Single Moving Average
∑ | 𝐴𝑡−𝐹𝑡 𝐴𝑡 | 𝑛 𝑡=1 MAPE l adalah te l s ke l salahan yang me l ncari l ni l lai l pe l rse l ntase l pe l rbe l daan antara data aktual dan data pe l rki l raan ni l lai l MAPE l di l hi l tung de l ngan rumus se l bagai l be l ri l kut:
MAPE l = x 100 n
Ke l te l rangan : A t = Data aktual pada pe l ri l ode l t F t = Ni l lai l pe l ramalan pada pe l ri l ode l t n =  Jumlah data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Si l ste l m  yang  akan  di l buat  me l rupakan fore l casti l ng pe l rse l di l aan  bahan  baku  roti l de l ngan  me l tode l Movi l ng Avarage l pada Toko Karya Bake l ry Ke l camatan Li l ma Puluh . Adapun algori l tma pe l rhi l tungannya adalah:
Persediaan Bahan Baku Roti Tepung Terigu 1. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Te l pung Te l ri l gu Tabel 1. Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti tepung teriggu periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan Bahan Baku Roti ( At) (Kg) Forecasting SMA (Ft) 1 Januari l 2023 692 2 Fe l bruari l 2023 732 3 Mare l t 2023 747 712 4 Apri l l 2023 703 739,5 5 Me l i l 2023 712 725 6 Juni l 2023 674 707,5 7 Juli l 2023 639 693 8 Agustus 2023 717 656,5 9 Se l pte l mbe l r 2023 694 678 10 Oktobe l r 2023 682 705,5 11 Nove l mbe l r 2023 684 688 12 De l se l mbe l r 2023 776 683 Januari l 2024 730
Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Te l pung Te l ri l gu Pe l ri l ode l Januari l 2024 : = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =   684 + 776
2 = 730
2. Pe l rhi l tungan E l rror Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Te l pung Te l ri l gu Tabel 2. Analisis Kesalahan Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti Tepung Terigu Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Januari l 2023 692 0 0 0 2 Fe l bruari l 2023 732 0 0 0 3 Mare l t 2023 747 712 35 1225 0,05 4 Apri l l 2023 703 739,5 36,5 1332,25 0,05 5 Me l i l 2023 712 725 13 169 0,02 6 Juni l 2023 674 707,5 33,5 1122,25 0,05 7 Juli l 2023 639 693 54 2916 0,08 8 Agustus 2023 717 656,5 60,5 3660,25 0,08 9 Se l pte l mbe l r 2023 694 678 16 256 0,02
……….....................(4)
MAD = ∑|At – Ft|  =   369  =  36,9 n              10 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  19898  =  1989,8 n 10 RMSE l = √∑|At – Ft| 2 =  √ 1989,8 =  44,61 MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,519  = 5,19% |Yt|           10

## Persediaan Bahan Baku Roti Tepung Susu
1. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Te l pung Susu Tabel 3. Peramalan Persediaan Bahan Baku RotiTepung Susu Periode 2023
No  Bulan (Periode) Persediaan Bahan Baku Roti ( At) (Kg) Forecasting SMA (Ft) 1 Januari l 2023 404 2 Fe l bruari l 2023 437 3 Mare l t 2023 412 420,5 4 Apri l l 2023 384 424,5 5 Me l i l 2023 392 398 6 Juni l 2023 423 388 7 Juli l 2023 391 407,5 8 Agustus 2023 413 407 9 Se l pte l mbe l r 2023 423 402 10 Oktobe l r 2023 422 418 11 Nove l mbe l r 2023 419 422,5 12 De l se l mbe l r 2023 308 420,5 Januari l 2024 364
Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Te l pung Susu Pe l ri l ode l Januari l 2024 : = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =   419 + 308
2 = 364 2. Pe l rhi l tungan E l rror Pe l ramalan Pe l re l se l di l aan Bahan Baku Te l pung Susu
Tabel 4. Analisis Kesalahan Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti  Tepung Susu  Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Januari l 2023 404 0 0 0 2 Fe l bruari l 2023 437 0 0 0 3 Mare l t 2023 412 420,5 8,5 72,25 0,02 4 Apri l l 2023 384 424,5 40,5 1640,25 0,11 5 Me l i l 2023 392 398 6 36 0,02 6 Juni l 2023 423 388 35 1225 0,08 7 Juli l 2023 391 407,5 16,5 272,25 0,04 8 Agustus 2023 413 407 6 36 0,01 9 Se l pte l mbe l r 2023 423 402 21 441 0,05 10 Oktobe l r 2023 422 418 4 16 0,01
10 Oktobe l r 2023 682 705,5 23,5 552,25 0,03 11 Nove l mbe l r 2023 684 688 4 16 0,01 12 De l se l mbe l r 2023 776 683 57 8649 0,12 Total 730 369 19898 0,52
Prediksi Stok Bahan Baku Roti Pada Toko Karya Bakery Kecamatan Lima Puluh Dengan Metode Single Moving Average
11 Nove l mbe l r 2023 419 422,5 3,5 12,25 0,01 12 De l se l mbe l r 2023 308 420,5 112,5 12656,25 0,37 Total 364 253,5 16407,25 0,71 MAD = ∑|At – Ft|  =   253,5  =  25,35 n               10 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  16407,25  =  1640,725
n 10
RMSE l = √∑|At – Ft| 2 =  √1 640,725 =   40,51
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,71  = 7,1% |Yt|         10 Persediaan Bahan Baku Roti Mentega
1. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Me l nte l ga Tabel 5. Peramalan Persediaan Bahan Baku RotiMentega Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan Bahan Baku Roti ( At) (Kg) Forecasting SMA (Ft) 1 Januari l 2023 319 2 Fe l bruari l 2023 372 3 Mare l t 2023 383 345,5 4 Apri l l 2023 398 377,5 5 Me l i l 2023 311 390,5 6 Juni l 2023 327 354,5 7 Juli l 2023 341 319 8 Agustus 2023 358 334 9 Se l pte l mbe l r 2023 353 349,5 10 Oktobe l r 2023 321 355,5 11 Nove l mbe l r 2023 317 337 12 De l se l mbe l r 2023 312 319 Januari l 2024 314,5
Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Me l nte l ga Pe l ri l ode l Januari l 2024 : = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n
=   317 + 312 2 = 314,5 2. Pe l rhi l tungan E l rror Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Me l nte l ga Tabel 6. Analisis Kesalahan Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti Mentega Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Januari l 2023 319 0 0 0 2 Fe l bruari l 2023 372 0 0 0 3 Mare l t 2023 383 345,5 37,5 1406,25 0,10 4 Apri l l 2023 398 377,5 20,5 420,25 0,05 5 Me l i l 2023 311 390,5 79,5 6320,25 0,26 6 Juni l 2023 327 354,5 27,5 756,25 0,08 7 Juli l 2023 341 319 22 484 0,06 8 Agustus 2023 358 334 24 576 0,07 9 Se l pte l mbe l r 2023 353 349,5 3,5 12,25 0,01 10 Oktobe l r 2023 321 355,5 34,5 1190,25 0,11
MAD = ∑|At – Ft|  =   276  =  27,6 n              10 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  11614,5  =  1161,45
n 10
RMSE l = √∑|At – Ft| 2 =  √1 161,45  = 34,08 MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,82  = 8,2% |Yt|           10 Persediaan Bahan Baku Roti Telur 1. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Te l lur Tabel 7. Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti Telur Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan Bahan Baku Roti ( At) (Btr) Forecasting SMA (Ft) 1 Januari l 2023 427 2 Fe l bruari l 2023 413 3 Mare l t 2023 464 420 4 Apri l l 2023 414 438,5 5 Me l i l 2023 472 439 6 Juni l 2023 417 443 7 Juli l 2023 457 444,5 8 Agustus 2023 452 437 9 Se l pte l mbe l r 2023 459 454,5 10 Oktobe l r 2023 393 455,5 11 Nove l mbe l r 2023 437 426 12 De l se l mbe l r 2023 423 415 Januari l 2024 430 2. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Te l lur Pe l ri l ode l Januari l 2024 : = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1
n =   437 + 423 2 = 430
3. Pe l rhi l tungan E l rror Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Te l lur Tabel 8. Analisis Kesalahan Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti   Telur  Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Januari l 2023 427 0 0 0 2 Fe l bruari l 2023 413 0 0 0 3 Mare l t 2023 464 420 44 1936 0,09 4 Apri l l 2023 414 438,5 24,5 600,25 0,06 5 Me l i l 2023 472 439 33 1089 0,07 6 Juni l 2023 417 443 26 676 0,06 7 Juli l 2023 457 444,5 12,5 156,25 0,03 8 Agustus 2023 452 437 15 225 0,03 9 Se l pte l mbe l r 2023 459 454,5 4,5 20,25 0,01 10 Oktobe l r 2023 393 455,5 62,5 3906,25 0,16 11 Nove l mbe l r 2023 437 426 11 121 0,03 12 De l se l mbe l r 2023 423 415 8 64 0,02 Total 430 241 8794 0,56
11 Nove l mbe l r 2023 317 337 20 400 0,06 12 De l se l mbe l r 2023 312 319 7 49 0,02 Total 314,5 276 11614,5 0,82
Prediksi Stok Bahan Baku Roti Pada Toko Karya Bakery Kecamatan Lima Puluh Dengan Metode Single Moving Average
MAD = ∑|At – Ft|  =   241  =  24,1 n              10 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  8794  =  879,4 n 10 RMSE l = √∑|At – Ft| 2 =  √87 9,4 = 29,655
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,56  = 5,60% |Yt|          10 Persediaan Bahan Baku Roti Gula 1. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Gula Tabel 9. Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti Gula  Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan Bahan Baku Roti ( At) (Kg) Forecasting SMA (Ft) 1 Januari l 2023 60 2 Fe l bruari l 2023 56 3 Mare l t 2023 69 58 4 Apri l l 2023 62 62,5 5 Me l i l 2023 58 65,5 6 Juni l 2023 54 60 7 Juli l 2023 52 56 8 Agustus 2023 57 53 9 Se l pte l mbe l r 2023 54 54,5 10 Oktobe l r 2023 63 55,5 11 Nove l mbe l r 2023 59 58,5 12 De l se l mbe l r 2023 68 61 Januari l 2024 63,5
Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Gula Pe l ri l ode l Januari l 2024 : = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n
=   59 + 68 2 = 63,5 Pe l rhi l tungan E l rror Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Gula Tabel 10. Analisis Kesalahan Peramalan Persediaan Bahan Baku roti  Gula Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Januari l 2023 60 0 0 0 2 Fe l bruari l 2023 56 0 0 0 3 Mare l t 2023 69 58 11 121 0,16 4 Apri l l 2023 62 62,5 0,5 0,25 0,01 5 Me l i l 2023 58 65,5 7,5 56,25 0,13 6 Juni l 2023 54 60 6 36 0,11 7 Juli l 2023 52 56 4 16 0,08 8 Agustus 2023 57 53 4 16 0,07 9 Se l pte l mbe l r 2023 54 54,5 0,5 0,25 0,01 10 Oktobe l r 2023 63 55,5 7,5 56,25 0,12 11 Nove l mbe l r 2023 59 58,5 0,5 0,25 0,01 12 De l se l mbe l r 2023 68 61 7 49 0,10 Total 63,5 48,5 351,25 0,79
MAD = ∑|At – Ft|  =   48,5  =  4,85 n              10 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  351,25  =  35,125
n
10 RMSE l = √∑|At – Ft| 2 =  √ 35,125   = 5,927 MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,79  = 7,9 % |Yt|             10 Persediaan Bahan Baku Roti Backing Powder 1. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Backi l ng Powde l r Tabel 11. Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti Backing Powder Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan Bahan Baku Roti ( At) (Kg) Forecasting SMA (Ft) 1 Januari l 2023 40 2 Fe l bruari l 2023 38 3 Mare l t 2023 34 39 4 Apri l l 2023 36 36 5 Me l i l 2023 39 35 6 Juni l 2023 41 37,5 7 Juli l 2023 48 40 8 Agustus 2023 51 44,5 9 Se l pte l mbe l r 2023 48 49,5 10 Oktobe l r 2023 55 49,5 11 Nove l mbe l r 2023 48 51,5 12 De l se l mbe l r 2023 52 51,5 Januari l 2024 50 2. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Backi l ng Powde l r Pe l ri l ode l Januari l 2024 : = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =   48 + 52
2 = 50
3. Pe l rhi l tungan E l rror Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Backi l ng Powde l r
Tabel 12. Analisis Kesalahan Peramalan Persediaan Bahan Baku roti  Backing Powder Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Januari l 2023 40 0 0 0 2 Fe l bruari l 2023 38 0 0 0 3 Mare l t 2023 34 39 5 25 0,15 4 Apri l l 2023 36 36 0 0 0 5 Me l i l 2023 39 35 4 16 0,10 6 Juni l 2023 41 37,5 3,5 12,25 0,09 7 Juli l 2023 48 40 8 64 0,17 8 Agustus 2023 51 44,5 6,5 42,25 0,13 9 Se l pte l mbe l r 2023 48 49,5 1,5 2,25 0,03 10 Oktobe l r 2023 55 49,5 5,5 30,25 0,10 11 Nove l mbe l r 2023 48 51,5 3,5 12,25 0,07 12 De l se l mbe l r 2023 52 51,5 0,5 0,25 0,01 Total 50 38 204,5 0,84
MAD = ∑|At – Ft|  =   38 =  3,8 n             10
Prediksi Stok Bahan Baku Roti Pada Toko Karya Bakery Kecamatan Lima Puluh Dengan Metode Single Moving Average
MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  204,5  =  20,45 n 10 RMSE l = √∑|At – Ft| 2 =  √ 20,45   = 4,522 MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,84  = 8,4 % |Yt|          10 Persediaan Bahan Baku Roti Ragi 1. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Ragi l
Tabel 13. Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti Ragi Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan Bahan Baku Roti ( At) (Kg) Forecasting SMA (Ft) 1 Januari l 2023 44 2 Fe l bruari l 2023 41 3 Mare l t 2023 39 42,5 4 Apri l l 2023 40 40 5 Me l i l 2023 38 39,5 6 Juni l 2023 35 39 7 Juli l 2023 42 36,5 8 Agustus 2023 38 38,5 9 Se l pte l mbe l r 2023 34 40 10 Oktobe l r 2023 37 36 11 Nove l mbe l r 2023 42 35,5 12 De l se l mbe l r 2023 40 39,5 Januari l 2024 41 Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Ragi l
Pe l ri l ode l Januari l 2024 : = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =   42 + 40
2 = 41
2. Pe l rhi l tungan E l rror Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Ragi l
Tabel 14. Analisis Kesalahan Peramalan Persediaan Bahan Baku roti  Ragi Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Januari l 2023 44 0 0 0 2 Fe l bruari l 2023 41 0 0 0 3 Mare l t 2023 39 42,5 3,5 12,25 0,09 4 Apri l l 2023 40 40 0 0 0 5 Me l i l 2023 38 39,5 1,5 2,25 0,04 6 Juni l 2023 35 39 4 16 0,11 7 Juli l 2023 42 36,5 5,5 30,25 0,13 8 Agustus 2023 38 38,5 0,5 0,25 0,01 9 Se l pte l mbe l r 2023 34 40 6 36 0,18 10 Oktobe l r 2023 37 36 1 1 0,03 11 Nove l mbe l r 2023 42 35,5 6,5 42,25 0,15 12 De l se l mbe l r 2023 40 39,5 0,5 0,25 0,01 Total 41 29 140,5 0,76
MAD = ∑|At – Ft|  =   29  =  2,9 n          10 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  140,5  =  14,05 n 10
RMSE l = √ ∑|At – Ft| 2 = √ 14,05   = 3,75
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,76  = 7,6 %
|Yt|
10
Persediaan Bahan Baku Roti Garam 1. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Garam Tabel 15. Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti Garam Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan Bahan Baku Roti ( At) (Kg) Forecasting SMA (Ft) 1 Januari l 2023 51 2 Fe l bruari l 2023 47 3 Mare l t 2023 51 49 4 Apri l l 2023 48 49 5 Me l i l 2023 45 49,5 6 Juni l 2023 49 46,5 7 Juli l 2023 47 47 8 Agustus 2023 59 48 9 Se l pte l mbe l r 2023 45 53 10 Oktobe l r 2023 54 52 11 Nove l mbe l r 2023 47 49,5 12 De l se l mbe l r 2023 59 50,5 Januari l 2024 53
Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Garam Pe l ri l ode l Januari l 2024 : = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =   47 + 59
2 = 53 2. Pe l rhi l tungan E l rror Pe l ramalan Pe l rse l di l aan Bahan Baku Roti l Garam Tabel 16. Analisis Kesalahan Peramalan Persediaan Bahan Baku Roti Garam Periode 2023
No Bulan (Periode) Persediaan (At) Forecasting SMA (Ft) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Januari l 2023 51 0 0 0 2 Fe l bruari l 2023 47 0 0 0 3 Mare l t 2023 51 49 2 4 0,04 4 Apri l l 2023 48 49 1 1 0,02 5 Me l i l 2023 45 49,5 4,5 20,25 0,10 6 Juni l 2023 49 46,5 2,5 6,25 0,05 7 Juli l 2023 47 47 0 0 0 8 Agustus 2023 59 48 11 121 0,19 9 Se l pte l mbe l r 2023 45 53 8 64 0,18 10 Oktobe l r 2023 54 52 2 4 0,04 11 Nove l mbe l r 2023 47 49,5 2,5 6,25 0,05 12 De l se l mbe l r 2023 59 50,5 8,5 72,25 0,14 Total 53 42 299 0,81
MAD = ∑|At – Ft|  =   42  =  4,2 n             10 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  299  =  29,9 n 10
Prediksi Stok Bahan Baku Roti Pada Toko Karya Bakery Kecamatan Lima Puluh Dengan Metode Single Moving Average
RMSE l = √∑|At – Ft| 2 =  √ 29,9   = 5,47
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,81  = 8,1 % |Yt|          10 Hasil Perhitungan Error Forecasting Memprediksi Stok Bahan Baku Roti Adapun ni l lai l E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Me l mpre l di l ksi l Stok Bahan Baku Roti l adalah se l bagai l be l ri l kut:
Tabel 17. Nilai Error Forecasting No Nilai Error Forecasting Prediksi Stok Bahan Baku Roti Hasil Peramalan Hasil Error 1 Te l pung Te l ri l gu 730 5,19% 2 Te l pung Susu 364 7,1% 3 Me l nte l ga 315 8,24% 4 Te l lur 430 5,60% 5 Gula 64 7,95% 6 Backi l ng Powde l r 50 8,43% 7 Ragi l 41 7,58% 8 Garam 53 8,10%
Dari l hasi l l  pe l rhi l tungan  me l tode l si l ngle l movi l ng  ave l rage l me l nghasi l lkan  se l buah  pe l rmalan  untuk pe l rse l di l aan  stok  bahan  baku  roti l de l ngan  stok  te l pung  te l ri l gu  yang  harus  di l se l di l akan  dalam  jumlah be l sar. Di l mana hasi l l pe l rhi l tungan te l rse l but akan di l tuangkan ke l dalam se l buat pe l rangkat(s software l ) agar le l bi l h  e l fi l si l e l n  dan  le l bi l h  e l fe l kti l f  pe l nggunaan  nya.  De l ngan  tujuan  me l mpe l rce l pat  prose l s  pe l nge l rjaan  dan pe l rhi l tungan.
Dalam  pe l nggunaan  program  i l ni l be l rtujuan  untuk  me l nje l laskan  be l be l rapa  tahapan  yang  pe l rlu di l lakukan  dalam  me l nggunakan  program  apli l kasi l pe l ramalan  Pe l rse l di l aan  bahan  baku  roti l Di l Toko Karya Bake l ry Ke l camatan Li l ma Puluh De l ngan Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Avarage l .
Program Login
Dalam  me l nggunakan  program logi l n be l rtujuan  agar  dapat  masuk  ke l halaman  utama.  Be l ri l kut tampi l lan me l nu logi l n pe l ramalan Pe l rse l di l aan bahan baku roti l Di l Toko Karya Bake l ry Ke l camatan Li l ma Puluh De l ngan Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Avarage l :
Input Data Jenis Bahan Baku Be l ri l kut i l ni l me l rupakan tampi l lan Form Je l ni l s Bahan Baku pada si l ste l m pe l rse l di l aan bahan baku roti l di l Toko Karya Bake l ry Ke l camatan Li l ma Puluh.
Gambar 1. Form Login
Miftah Fadila, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi

## Gambar 2. Form Persediaan Bahan Baku Roti
Input Data Persediaan Bahan Baku Roti Be l ri l kut i l ni l me l rupakan tampi l lan form dalam pe l ngi l nputan data Pe l rse l di l aan bahan baku roti l pada masi l ng-masi l ng Pe l rse l di l aan bahan baku roti l .
Perhitungan Peramalan dan Nilai Error Se l te l lah  pe l ngi l nputan  se l le l sai l be l ri l kutnya  me l nghi l tung  pe l ramalan  dan  ni l lai l e l ror  se l suai l de l ngan bobot dan Pe l rse l di l aan bahan baku roti l yang i l ngi l n di l pre l di l ksi l kan. Be l ri l kut tampi l lan Form pe l rhi l tungan pe l ramalan dan ni l lai l e l rror pada si l ste l m pe l ramalan Pe l rse l di l aan  bahan baku roti l Di l Toko Karya Bake l ry Ke l camatan Li l ma Puluh De l ngan Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Avarage l :
Gambar 3. Persediaan Bahan Baku Roti
Gambar 4. Form Perhitungan Peramalan dan Nilai Error
Prediksi Stok Bahan Baku Roti Pada Toko Karya Bakery Kecamatan Lima Puluh Dengan Metode Single Moving Average

## KESIMPULAN
Se l te l lah  di l lakukan  pe l ne l li l ti l an  uji l coba  pada  si l ste l m  i l ni l ,  maka    dapat  di l ambi l l  be l be l rapa ke l si l mpulan,    yai l tu:  Si l ste l m  yang  di l bangun  de l ngan  me l nggunakan  bahasa  pe l mrograman PHP dan database l MySQL, maka akan me l mpe l rmudah dalam pe l ngolahan pe l ramalan pe l rse l di l aan bahan baku roti l pada  Toko  Karya  Bake l ry  Ke l camatan  Li l ma  Puluh  pada  bulan  be l ri l kutnya    de l ngan  me l nggunakan me l tode l SMA ( Si l ngle l Movi l ng Avarage l ) .

## DAFTAR PUSTAKA
Andri l ana,  A.  D.,  &  Susanto,  R.  (2017). Pe l ramalan  Jumlah  Produksi l Te l h  Me l nggunakan  Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l ( SMA ) . https://repository.unikom.ac.id/54626/.
Arthame l vi l a,  S.  A.,  Ayu,  M.,  Ula,  U.,  Ri l zqi l ,  S.,  Ni l ssa,  F.,  &  Cahyo,  H.  (2021).  Pe l ngaruh  Covi l d-19 Te l rhadap  Harga  Saham  Di l I l ndone l si l a  Tahun  2019-2020. Se l mi l nar  Nasi l onal  Offi l ci l al  Stati l sti l cs , 2020 (1), 34-44. https://doi l .org/10.34123/se l mnasoffstat.v2020i l 1.427
Astuti l , Y., Novi l anti l , B., Hi l dayat, T., & Mauli l na, D. (2019). Pe l ne l rapan Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l Untuk  Pe l ramalan  Pe l njuaan  Mai l nan  Anak. Se l mi l nar  Nasi l onal  Si l ste l m  I l nformasi l Dan  Te l kni l k I l nformati l ka Se l nsi l ti l f , 4 (July), 255.
Bagus, P., Putra, P., Wi l e l dyani l ngsi l h, C., & Yuni l arti l , E l . (2023). Fore l casti l ng Drug De l mand Usi l ng The l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l At Prof . dr . I l . G . N . G . Ngoe l rah Hospi l tal . 19 (3), 394-402.
Fahre l za,  A.  (2022).  Pe l ne l rapan  Data  Mi l ni l ng  de l ngan  Me l tode l Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l dalam Pe l ngolahan Data Pe l ne l ri l maan Si l swa Baru. Proce l e l di l ng Se l mi l nar Nasi l onal I l lmu Kompute l r , 2 (1), 25- 34.
Hayuni l ngtyas,  R.  Y.  (2018).  Si l ste l m  I l nformasi l Pe l ramalan  Pe l rse l di l aan  Barang  Me l nggunakan  me l tode l Si l ngle l E l xpone l nti l al  Smoothi l ng  dan  Double l E l xpone l nti l al  Smoothi l ng. I l ndone l si l an  Journal  on Software l E l ngi l ne l e l ri l ng , 4 (1), 1-6.
Hayuni l ngtyas,  R.  Y.,  &  Sari l ,  R.  (2021).  Apli l kasi l Pe l ramalan  Alat  Ke l se l hatan  Me l nggunakan  Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l . Jurnal I l nforte l ch , 3 (1), 40-45. https://doi l .org/10.31294/i l nforte l ch.v3i l 1.10397
Kumi l la,  A.,  Sholi l hah,  B.,  E l vi l zi l a,  E l .,  Safi l tri l ,  N.,  &  Fi l tri l ,  S.  (2019).  Pe l rbandi l ngan  Me l tode l Movi l ng Ave l rage l dan  Me l tode l Naïve l Dalam  Pe l ramalan  Data  Ke l mi l ski l nan. JTAM  |  Jurnal  Te l ori l Dan Apli l kasi l Mate l mati l ka , 3 (1), 65. https://doi l .org/10.31764/jtam.v3i l 1.764
Kurnia,  N.  (2022).  Penerapan  Peramalan  Penjualan  Sembako  Menggunakan  Metode  Single  Moving
Average. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 8 (17), 307-316. https://doi.org/10.5281/zenodo.7076573
Li l tha, N., & Hasanuddi l n, T. (2020). Anali l si l s Pe l rforma Me l tode l Movi l ng Ave l rage l Mode l l untuk Pre l di l ksi l Jumlah Pe l nde l ri l ta Covi l d-19. I l ndone l si l an Journal of Data and Sci l e l nce l , 1 (3), 87-95.
Nafi'iyah,  N.  (2019).  Analisis  Peramalan  Stok  Barang  dengan  Metode  Weight  Moving  Average  dan Double Exponential Smoothing pada Jovita Ms Glow Lamongan. INSYST: Journal of Intelligent System and Computation, 1 (1), 39-42. https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.23
Purnamasari l , D., Arumi l , E l . R., & Pri l made l wi l , A. (2022). I l mple l me l ntasi l Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l Untuk  Pre l di l ksi l Stok  Produse l n. JURI l KOM  (Jurnal  Ri l se l t  Kompute l r) , 9 (5),  1495. https://doi l .org/10.30865/juri l kom.v9i l 5.4946
Putri l , A. N., & Wardhani l , A. K. (2020). Pe l ne l rapan Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l Untuk Pe l ramalan Harga  Cabai l Rawi l t  Hi l jau. I l ndone l si l an Journal of Te l chnology, I l nformati l cs and Sci l e l nce l (I l JTI l S) , 2 (1), 37 – 40. https://doi l .org/10.24176/i l jti l s.v2i l 1.5653
Miftah Fadila, Ruri Ashari Dalimunthe, Sri Rezki Maulina Azmi
Putu,  D.,  Ardi l ana,  Y.,  Ti l nggi l ,  S.,  Kompute l r,  I l .,  &  Loe l ki l to,  L.  H.  (2019). Si l ste l m  i l nformasi l pe l ramalan pe l rse l di l aan barang me l nggunakan me l tode l we l i l ghte l d movi l ng ave l rage l . March . https://doi l .org/10.36002/juti l k.v4i l 1.397
Rozi l ki l n, K., Rudji l ono, D., & Se l ti l awan, N. (2021). Pe l manfaatan Me l tode l Movi l ng Ave l rage l Dalam Si l ste l m I l nformasi l Pe l ndukung  Ke l putusan  Pe l mbe l li l an  Barang  Be l rdasarkan  Pe l ramalan  Pe l njualan De l ngan  Be l rbasi l s  We l b. E l lkom :  Jurnal  E l le l ktroni l ka  Dan  Kompute l r , 14 (2),  198 – 207. https://doi l .org/10.51903/e l lkom.v14i l 2.540
Si l re l gar,  Y.  (2020). Pe l mi l li l han  Me l toda  Pe l ramalan  Volume l Pe l njualan  Se l pe l da  Motor  Yamaha  Nmax  155cc  Di l Flagshi l p  Shop  Yamaha  Ce l mpaka  Puti l h  Jakarta  Pusat .  Se l kolah  Ti l nggi l I l lmu  E l konomi l I l ndone l si l a Jakarta.
Suryani l ,  F.,  Nurul  Mouli l ta,  R.  A.,  &  Apri l lyanti l ,  S.  (2023).  Anali l si l s  Pe l ramalan  Pe l masangan  I l nte l rne l t de l ngan Me l nggunakan Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l dan E l xpone l nti l al Smoothi l ng Analysi l s of I l nte l rne l t I l nstallati l on Fore l casti l ng usi l ng Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l and E l xpone l nti l al Smoothi l ng Me l thods. Journal of I l ndustri l al E l ngi l ne l e l ri l ng Tri l di l nanti l , 1 (1), 1-5.
Susi l lawati l ,  D.,  Se l ti l awan,  N.,  Yuli l anti l ,  I l .,  &  Prayudi l ,  D.  (2018).  Pe l ne l rapan  Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l untuk  Pre l di l ksi l Pe l njualan  Pada  Aby  Manyu  Ce l ll. Swabumi l , 6 (1),  78-84. https://doi l .org/10.31294/swabumi l .v6i l 1.3319