## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409

## Perbandingan Metode SMA dan MWA Dalam Memprediksi Jumlah Penjualan Alat Olahraga
Shella Syafira * , Jeperson Hutahaean, Santoso
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* shellasyafira46@gmail.com, 2 jepersonhutahean@gmail.com, 3 massantoso78@gmail.com Email Penulis Korespondensi: shellasyafira46@gmail.com Submitted: 17/03/2022 ; Accepted: 23/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Toko Taufik Sport merupakan toko yang bergerak dibidang penjualan alat olah raga, berlokasi di Kota Kisaran Barat, Kabupaten Asahan. Setiap harinya banyak transaksi penjualan yang terjadi pada Toko Taufik Sport Kisaran, dimana hal tersebut tentu  saja  akan  mempengaruhi  persediaan  alat  olah  raga  yang  ada  di  gudang.  Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Toko  Taufik Sport Kisaran adalah kesulitan dalam  memprediksi jumlah alat olah raga yang harus tersedia pada bulan berikutnya agar dapat memenuhi permintaan pelanggan dan tidak menyebabkan penumpukan barang dalam jangka waktu yang lama. Proses peramalan selama ini dilakukan hanya berdasarkan perkiraan saja dengan melihat rekap data penjualan bulan sebelumnya. Oleh karena itu, perlu  dibangun  aplikasi  peramalan  penjualan  alat  olahraga  dengan  menggunakan  metode Single  Moving  Average dan  metode Weighted Moving Average untuk mendapatkan hasil peramalan yang lebih akurat. Data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu data  penjualan  alat  olah  raga  bulan  maret  2021  sampai  febuari  2022.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  metode Single  Moving  Average dan Weighted  Moving  Average dalam  memprediksi  penjualan  alat  olahraga  serta  mengetahui  tingkat akurasi  dari  kedua  metode  tersebut.  Metode  Weighted  Moving  Average  merupakan  metode  yang  menggunakan  teknik pemberikan bobot yang berbeda atas data yang tersedia dengan pemikiran bahwa data yang paling akhir adalah data yang paling relevan  untuk  peramalan  sehingga  diberi  bobot  yang  lebih  besar,  sedangkan  metode  Single  Exponential  Smoothing  tidak menggunakan pembobotan dalam perhitungan peramalan tetapi mengambil nilai rata-rata dari harga suatu penjualan pada rentang waktu  tertentu  ke  belakang.  Hasil  dari  penelitian  ini  berdasarkan  nilai  MAPE,  metode  WMA  lebih  baik  dibandingkan  SMA karena lebih sesuai untuk peramalan data penjualan alat olahraga yang berfluktuasi. Indikator perbandingan dilihat dari akurasi peramalan dengan mencari nilai error yang paling kecil diantara kedua metode tersebut.
Kata Kunci: Peramalan ; Penjualan; Alat Olahraga; Metode SMA dan WMA
Abstract −Taufik Sport shop is a store engaged in the sale of sports equipment, located in West Kisaran City, Asahan Regency. Every  day  many  sales  transactions  occur  at  the  Taufik  Sport  Kisaran  Store,  which  of  course  will  affect  the  supply  of  sports equipment in the warehouse. The problem faced by the Taufik Sport Kisaran Store is the difficulty in predicting the number of sports  equipment  that  must  be  available  in  the  following  month  in  order  to  meet  customer  demand  and  not  cause  the accumulation of goods in the long term. The forecasting process has been carried out only based on estimates by looking at the sales data recap of the previous month. Therefore, it is necessary to build an application for forecasting sales of sports equipment using the Single Moving Average method and the Weighted Moving Average method to get more accurate forecasting results. The data used for this study is data on sales of sports equipment from March 2021 to February 2022. This study aims to compare the Single Moving Average and Weighted Moving Average methods in predicting sales of sports equipment and determine the level  of  accuracy  of  the  two  methods.  The  Weighted  Moving  Average  method  is  a  method  that  uses  a  technique  of  giving different weights to the available data with the thought that the most recent data is the most relevant data for forecasting so that it is given a greater weight, while the Single Exponential Smoothing method does not use weighting in forecasting calculations but take the average value of the price of a sale in a certain time range back. The results of this study are based on the MAPE value, the  WMA  method  is  better  than  SMA  because  it  is  more  suitable  for  forecasting  fluctuating  sports  equipment  sales  data.  The comparison indicator is seen from the forecasting accuracy by finding the smallest error value between the two methods.
Keywords : Forecasting; Sales; Sports Equipment; SMA and WMA Methods

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan dan pertumbuhan teknologi informasi yang sangat pesat memberikan dampak positif bagi toko yang bergerak  dalam  bidang  industri,  penjualan  dan  jasa.  Keberadaan  teknologi  informasi  membawa  perubahan  yang cukup  signifikan  terjadinya proses  transformasi  bisnis  kearah  digital.  Kondisi  ini  memungkinkan  penurunan biaya interaksi  sehingga  meningkatkan  jumlah  interaksi.  Interaksi  menjadi  lebih  mudah  karena  tidak  perlu  hadir  secara fisik,  lebih  banyak  alternatif,  lebih  murah,  dan  peluang  memperluas  pangsa  pasar,  sehingga  dapat  memprediksi barang yang terjual untuk masa yang akan datang dengan sistem peramalan [1].
Toko  Taufik  Sport  merupakan  toko  yang  bergerak  dibidang  penjualan  alat  olah  raga  yang  di  Kota  Kisaran Barat, Kabupaten Asahan. Setiap harinya banyak transaksi penjualan  yang terjadi pada Toko Taufik Sport Kisaran. Untuk  itu  Toko  Taufik  Sport  Kisaran  harus  dapat    memastikan  persediaan  alat  olah  raga  supaya  dapat  memenuhi kebutuhan  pelanggan.  Pengendalian  persediaan  merupakan  suatu  usaha  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  untuk mengoptimalkan  penjualan  dan  mencari  resiko  sekecil  mungkin.  Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Toko  Taufik Sport Kisaran adalah kesulitan dalam menentukan jumlah penjualan alat olah raga yang harus disediakan pada bulan berikutnya agar tetap memenuhi permintaan pelanggan dan tidak menyebabkan penumpukan barang dalam jangka waktu  yang  lama.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  sangat  diperlukan  peramalan  penjualan  barang  yang dapat digunakan untuk meramalkan kondisi pada waktu yang akan datang.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  maka  sangat  diperlukan  strategi  penjualan  salah  satunya  yaitu  dengan melakukan  prediksi  atau  peramalan  penjualan. Forecasting (peramalan)  merupakan  suatu  teknik  untuk mengidentifikasi suatu model yang dapat digunakan untuk meramalkan kondisi pada waktu yang akan datang.
Metode Single  Moving  Average (SMA)  dan Weighted  Moving  Average (WMA)  telah  banyak  digunakan dalam beberapa studi kasus diantaranya,  “ Forecasting Harga Saham PT. Astra Agro Lestari Dengan Metode Simple Moving  Average Dan Weighted  Moving  Average ”,  Solehuddin, (2021), hasil dari peneilitian ini adalah  Peramalan harga  saham  pada  PT  Astra  Agro  Lestari  lebih  baik  menggunakan  metode Weighted  Moving  Average 5  harian karena  memiliki  rata-rata  kesalahan  yang  lebih  kecil  dengan  nilai MAD 307,6145,  MSE  180254,2  dan MAPE sebesar  3,64%  daripada  metode Simple  Moving  Average 5  harian  yang  menghasilkan  nilai MAD 361,679, MSE 247089,9 dan MAPE sebesar 4,34% [2].
Penelitian  selanjutnya  juga  dilakukan  oleh  Ayuningtyas.  M,  (2018),  dengan  Judul,  “Penerapan  Metode Simple  Moving  Average Dan Weight  Moving  Average Dalam  Peramalan  Pendapatan  Pada  PO.  Trisakti  Furniture Kendal”,  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  perhitungan  peramalan  pendapatan  PO  Trisakti  Furniture  dengan  metode Simple Moving Average 3 bulanan diramalkan tingkat keuntungan yang akan didapatkan pada bulan Januari 2017 sebesar Rp. 16.126.666 Dengan MAD sebesar Rp. 3.209.833 dan kisaran pendapatan yaitu Rp. 12.916.833 sampai Rp.  19.336.499.  Berdasarkan  perhitungan  peramalan  pendapatan  PO  Trisakti  Furniture  dengan  metode  Weight Moving Average 3 bulanan dengan bobot 50%, 30% dan 20% diramalkan tingkat keuntungan yang akan didapatkan pada bulan Januari 2017 sebesar Rp. 16.278.300 dengan MAD sebesar Rp. 3.133.875 dan kisaran pendapatan yaitu Rp. 13.144.425 sampai Rp19.412.175. [3].
Penelitian selanjutnya juga dilakukan oleh Suarsa. A, (2017), dengan Judul, “Perbandingan Analisa Teknikal Metode Simple Moving Average, Weigted Moving Average , Dan Exponential Moving Average Dalam Memprediksi Harga Saham Lq-45 Sub Sektor Telekomunikasi Di Bursa Efek Jakarta”, dari hasil penelitian ini adanya perbedaan yang  signifikan  tingkat  akurasi  diantara  ketiga  metode  analisis  permalan  harga  saham  ditiga  periode  yaitu  1997- 2004,  1997-2001  dan  2002-2004,  sedangkan    periode  stock  split  secara  statistik  tidak  adanya  perbedaan  yang signifikan. Dari uji statistik  saham  PT  Indosat  adanya perbedaan yang signifikan tingkat akurasi diantara ketiga metode analisis peramalan harga saham hanya satu periode yaitu 1997-2001  (krisis), sedangkan  periode  lainnya menghasilkan  tidak  adanya  perbedaan  yang  signifikan.  Uji  analisis  menggunakan  MAPE  menghasilkan  adanya perbedaan yang signifikan, dan WMA memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi[4].
Keunggulan  dari  penggunaan  perbandingan  dua  metode  ini  dimana  metode Single  Moving  Average dapat digunakan sebagai peramalan untuk menghitung rata-rata hasil penjualan tas pada periode tertentu yang akan terus dihitung  berdasarkan  pergerakan  data,  metode  ini  sangat  efektif,  mudah  dan  lebih  efisien  proses  perhitungannya, karena sistem perhitungannya tidak memerlukan pembobotan pada setiap data [5]. Sedangkan perhitungan dengan menggunakan metode Weighted Moving Average , diberikan bobot yang berbeda untuk setiap data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis yang paling terakhir atau terbaru akan memiliki bobot lebih besar dibandingkan  dengan  data  historis  yang  lama  karena  data  yang  paling  terakhir  atau  terbaru  merupakan  data  yang paling  relevan  untuk  peramalan.  Keunggulan  lainnya  dari  metode  ini  adalah  pemberian  nilai  bobotnya  dapat disesuaikan, tetapi penentuan bobot optimalnya sulit [6].
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem peramalan untuk memprediksi penjualan alat olah raga dengan menggunakan  metode  SMA (Simple  Moving  Average) dan WMA  (Weighted  Moving  Average) pada Toko Taufik  Sport  Kisaran  dan  mengetahui  perbandingan  tingkat  akurasi  dari  metode Single  Moving  Average dan Weighted Moving Average dalam meramalkan penjualan alat olah raga pada Toko Taufik Sport Kisaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan dalam menyelesaikan penelitian perbandingan metode SMA (Single Moving Average) dan WMA (Weighted Moving Average) dalam memprediksi jumlah penjualan alat  olah raga  di Toko Taufik Sport Kisaran, dapat dilihat dari gambar dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Identifikasi Masalah
Studi Literatur
Pengumpulan Data
Analisis Data Penentuan Metode Perancangan Sistem Implementasi Sistem Pengujian Sistem
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  tindakan  yang  diperlukan  untuk  mengetahui  inti  dari  permasalahan,  penyebab permasalahan, sekaligus solusi yang tepat untuk memperbaiki atau menyelesaikan permasalahan tersebut. Pada penelitian  ini  penulis  akan  menentukan  terlebih  dahulu  permasalahan  yang  terjadi  pada  perhitungan  jumlah peramalan penjualan alat olahraga.
2. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  landasan-landasan  teori  yang  diperoleh  dari  berbagai  sumber  buku  dan internet untuk melengkapi konsep dan teori, sehingga memiliki landasan dan keilmuan yang baik dan sesuai.
3. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  pengumpulan data  dilakukan  dengan melakukan interview (wawancara),  dan  observasi  ke  Toko Taufik Sport Kisaran, ditambah dengan studi pustaka.
4. Analisis Data
Merupakan tahap untuk mengolah data menjadi sebuah informasi agar data tersebut mudah dipahami dan dapat bermanfaat untuk solusi sebuah permasalahan. Dimana pada tahap ini menentukan data penjualan alat olah raga pada  periode  sebelumnya  kemudian  meramalkan  penjualan  data    alat  olah  raga  pada  periode  berikutnya. Selanjutnya menghitung nilai akurasi tingkat nilai eror pada peramalan.
5. Penentuan Metode
Adapun Langkah-langkah penyelesaian studi kasus peramalan penjualan Alat Olahraga Pada Toko Taufik Sport Kisaran  adalah  menentukan  data  penjualan  priode  sebelumnya,  meramalkan  penjualan  priode  berikutnya, melakukan perhitungan hasil peramalan. Memilih metode yang sesuai untuk meramalkan penjualan alat olahraga Toko Taufik Sport Kisaran.
6. Perancangan Sistem
Pada  tahapan  perancangan  sistem  ini  hal-hal  yang  akan  dilakukan  perancangan  model  berorientasi  objek menggunakan  UML  antara  lain  : use  case  diagram , class  diagram , sequence a diagram  dan  activity  diagram. Perancangan database serta Input dan Output sistem .
7. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  tahapan  untuk  membuat  atau  menerapkan  hasil  dari  perancangan  yang  telah dibuat.  Dimana  didalamnya  termasuk  tahapan  pengkodean  program,  menerjemahkan  data  atau  memecahkan permasalahan yang telah dirancang kedalam bahasa pemrograman PHP dan database MYSQL .
8. Pengujian Sistem
Tahap  pengujian  sistem  dilakukan  untuk  melihat  sejauh  mana  sistem  ini  mampu  memecahkan  permasalahan. Untuk itu, dilakukan pengujian terhadap sistem yang dirancang. Hasil yang didapat apakah sudah sesuai dengan hasil yang ingin dicapai.

## 2.2 Peramalan
Forecasting merupakan peramalan yang memerlukan pengambilan data historis untuk diproses supaya menghasilkan keputusan berapa prediksi stok barang yang diperlukan untuk periode selanjutnya [7].
Peramalan  ( forecasting )  merupakan  suatu  tindakan  guna  mengetahui  hal  yang  akan  terjadi  di  masa mendatang  dengan  memakai  data  dari  masa  lampau.  Pada  lingkup  perusahaan,  peramalan  seringkali  digunakan untuk pengestimasian dan prediksi penjualan di masa mendatang untuk memperkirakan jumlah dan bahan produksi yang  diciptakan  perusahaan  [8].  Tujuan  peramalan  adalah  untuk  meramalkan  keadaan  dimasa  datang  dengan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
menemukan dan mengukur beberapa varibel bebas yang penting beserta pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas yang  diamati.  Menghitung  hasil  peramalan  perlu  dilakukan  untuk  melihat  nilai  hasil  peramalan  yang  akurat  yang sudah  selesai  dihitung  terhadap  data  aktualnya.  Perhitungan  nilai  kesalahan  peramalan (forecast  error) dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [10].  Ada  enam  faktor  utama  yang  diidentifikasikan sebagai teknik dan metode peramalan [9]:
1. Horizon waktu: Ada dua aspek dari horizon waktu yang berhubungan dengan masing-masing metode peramalan. Pertama  adalah  cakupan  waktu  dimasa  yang  akan  datang,  dan  kedua  adalah  jumlah  periode  untuk  peramalan yang diinginkan.
2. Pola data: Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam-macam dari pola yang didapati di dalam data yang diramalkan akan berkelanjutan.
3. Jenis  dari  model:  Model-model  merupakan  suatu  deret  waktu  dimana  waktu  digambarkan  sebagai  unsur  yang penting untuk menentukan perubahan-perubahan dalam pola.
4. Biaya:  Umumnya  ada  empat  unsur  biaya  yang  tercakup  dalam  penggunaan  dalam  suatu  prosedur  peramalan, yaitu  biaya-biaya  pengembangan,  penyimpanan  data,  operasi  pelaksanaan,  dan  kesempatan  dalam  penggunaan teknik teknik lainnya.
5. Ketepatan metode peramalan: Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan.
6. Kemudahan dalam penerapan: Metode metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan merupakan suatu prinsip umum bagi pengambilan keputusan.
Berdasarkan horizon waktu peramalan bisa dibedakan menjadi tiga, yaitu [12]:
1. Peramalan Jangka Panjang
Meliputi  waktu  yang  lebih  panjang  dari  18  bulan,  seperti  contohnya  peramalan  yang  dibutuhkan  dalam hubungannya dengan penanaman modal, merencanakan fasilitas dan merencakan untuk kegiatan litbang.
2. Peramalan Jangka Menengah
Meliputi  waktu  antara  3  sampai  18  bulan,  seperti  contohnya  peramalan  untuk  merencanakan  penjualan, merencanakan produksi, dan merencanakan tenaga kerja tidak tetap.
3. Perencanaan Jangka Pendek
Meliputi  jangka  waktu  kurang  dari  tiga  bulan.  Contohnya  peramalan  dalam  keterkaitannya  dengan merencanakan pembelian material, membuat jadwal kerja dan menugaskan karyawan.

## 2.3 Metode Peramalan
Metode time series adalah metode peramalan yang menggunakan waktu sebagai dasar dari peramalan. Berikut yang termasuk dari metode time series adalah [10]:
1. Metode Simple Moving Average
Simple  Moving  Average (Rata-rata  Bergerak  Sederhana)  merupakan  metode  peramalan  yang  menggunakan rata-rata dari sejumlah (n) data terkini untuk meramalkan periode mendatang. Berikut adalah  persamaan dari model dari rata-rata bergerak:
Mt  =  Yt + 1  = (Y1 + Y1−1 + Y1−2 + ...+ Y1−n−1) 𝑛 (1) Mt = Rata-rata bergerak pada periode t
Yt+1= Nilai ramalan periode berikutnya Yt= Jumlah data dalam rata-rata bergerak 2. Metode Weight Moving Average
Metode WMA adalah adalah rata-rata bergerak yang memiliki bobot. Pemberian bobot yang lebih besar  pada data  terbaru  karena  data  terbaru  dianggap  lebih  relevan  sehingga  lebih  responsif  terhadap  perubahan  [14]. Berikut adalah Model dari rata-rata bergerak [11]:
Y′t  =  W1At − 1  +  W2At − 2 + . . . + WnAt − n (2)
A= Permintaan aktual pada periode t W1= Bobot (0 ≤ Wt ≤1) yang diberikan pada periode t-1 dsb n= Jumlah periode

## 2.4 Nilai Ketetapan Prediksi
Ketetapan ramalan merupakan  sesuatu yang sangat penting  dalam peramalan karena mengukur kesesuian data yang ada dengan data peramalan. Dalam penelitian ini peneliti melakukan perhitungan ketetapan nilai predikisi  dengan meghitung  nilai  kesalahan  kuadrat  rata-rata (Mean  Squared  Error  –  MSE), dan  kesalahan  persen  mutlak  rata-rata (Mean Absolute Percentage Error – MAPE) [15].
1. Mean absoulte diviation (MAD)
Metode  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan  digunakan  jumlah  dari  kesalahan-kesalahan  yang absolute. Dengan  mengukur  ketepatan  ramalan  dengan  merata-rata  kesalahan  dugaan  (nilai absolute masing-masing kesalahan). Nilai MAD dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 =  
     − n Forecast Actual
(5)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Actual : Data Nilai aktual Forecast :  Peramalan n : Jumlah data
2. Mean Squared Error – MSE Mean Squared Error (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. MSE merupakan rata- rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah bahwa MSE cenderung menonjolkan deviasi yangbesar karena adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut.
𝑀𝑆𝐸 = n f x t  − 2
(6) X t : Data nilai aktual F t
: Data ramalan dihitung dari model yang digunakan pada wakti atau tahun t n : Banyak data hasil ramalan
3. Mean Absolute Percentage Error – MAPE
Mean  Absolute  Percentage  Error(MAPE) dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan  absolut  pada  tiap  periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut.  MAPE  merupakan  pengukuran  kesalahan  yang  menghitung  ukuran  presentase  penyimpangan  antara data aktual dengan data peramalan. Nilai MAPE dapat dihitung dengan persamaan berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 =
t t t x f x t n n − −        1 %
100 (7)
X t : Data nilai aktual pada periode t F t
: Data peramalan pada periode t n : Jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  tabel  1  merupakan    Tabel    Penjualan    Yang  Ada  Pada  Toko  Taufik  Sport  Kisaran  Bulan  Maret  2021 Sampai Febuari 2022
Tabel 1. Data Penjualan Toko Taufik Sport Kisaran tahun 2021-2022 No Bulan Jenis Alat Olahraga Baju Sauna Kacamata Renang Skipping Raket Bola Kaki 1 Maret 98 64 80 127 30 2 April 104 47 72 113 39 3 Mei 107 52 83 164 29 4 Juni 103 58 89 114 21 5 Juli 112 56 88 172 24 6 Agustus 94 61 82 117 33 7 September 92 62 84 157 32 8 Oktober 101 65 68 152 41 9 November 109 63 55 159 39 10 Desember 103 67 52 163 23 11 Januari 91 59 63 137 21

## 3.1 Penerapan Metode SMA dan WMA
Sistem yang akan dibuat merupakan forcasting penjualan alat olahraga dengan perbandingan metode WMA dan SMA pada Toko Taufik Sport Kisaran . Adapun algoritma perhitungannya, adalah:

## 3.1.1 Metode WMA (Weighted Moving Average)
Adapaun perhitungan untuk memprediksi  Baju  Sauna,  Kacamata  Renang,  Skipping,  Raket  dan  Bola  kaki . Berikut ini Peramalan Prediksi Penjualan Baju Sauna, dengan 2 bobot:
Maret 2021 =  98 April 2021 =  104 Mei 2021 =  ((104*2)+(98*1))/(2+1) =  102,00 Juni 2021 =  ((107*2)+(104*1))/(2+1) =  106,00 Juli 2021 =  ((103*2)+(107*1))/(2+1) =  104,33 Agustus 2021 =  ((112*2)+(103*1))/(2+1) =  109,00 September 2021 =  ((94*2)+(112*1))/(2+1) =  100,00 Oktober 2021 =  ((92*2)+(94*1))/(2+1) =  92,67 November 2021 =  ((101*2)+(92*1))/(2+1) =  98,00

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Desember 2021 =  ((109*2)+(101*1))/(2+1) =  106,33 Januari 2022 =  ((103*2)+(109*1))/(2+1) =  105,00 Februari 2022 =  ((91*2)+(103*1))/(2+1) =  95,00
Berikut ini adalah Tabel Hasil Peramalan Penjualan Baju Sauna Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 2. Hasil Peramalan Penjualan Baju Sauna No Tahun Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot 1 2021 Maret 98 - 2 2021 April 104 - 3 2021 Mei 107 102,00 4 2021 Juni 103 106,00 5 2021 Juli 112 104,33 6 2021 Agustus 94 109,00 7 2021 September 92 100,00 8 2021 Oktober 101 92,67 9 2021 November 109 98,00 10 2021 Desember 103 106,33 11 2022 Januari 91 105,00 12 2022 Februari 98 95,00
Tabel  3  berikut  merupakan  hasil  peramalan penjualan  kacamata  renang  yang  ada  pada  toko  taufik  sport kisaran bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 3. Hasil Peramalan Penjualan Kacamata Renang No Tahun Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot 1 2021 Maret 64 - 2 2021 April 47 - 3 2021 Mei 52 52,67 4 2021 Juni 58 50,33 5 2021 Juli 56 56,00 6 2021 Agustus 61 56,67 7 2021 September 62 59,33 8 2021 Oktober 65 61,67 9 2021 November 63 64,00 10 2021 Desember 67 63,67 11 2022 Januari 59 65,67 12 2022 Februari 62 61,67
Berikut  ini  adalah  tabel  4  yang  merupakan  hasil  peramalan penjualan  skipping  yang  ada  pada  toko  taufik sport kisaran bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 4. Hasil Peramalan Penjualan Skipping No Tahun Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot 1 2021 Maret 80 - 2 2021 April 72 - 3 2021 Mei 83 74,67 4 2021 Juni 89 79,33 5 2021 Juli 88 87,00 6 2021 Agustus 82 88,33 7 2021 September 84 84,00 8 2021 Oktober 68 83,33 9 2021 November 55 73,33 10 2021 Desember 52 59,33 11 2022 Januari 63 53,00 12 2022 Februari 66 59,33
Berikut ini adalah tabel 5 yang merupakan hasil peramalan penjualan raket yang ada pada toko taufik sport kisaran bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 5. Hasil Peramalan Penjualan Raket No Tahun Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
1 2021 Maret 127 - 2 2021 April 113 - 3 2021 Mei 164 117,67 4 2021 Juni 114 147,00 5 2021 Juli 172 130,67 6 2021 Agustus 117 152,67 7 2021 September 157 135,33 8 2021 Oktober 152 143,67 9 2021 November 159 153,67 10 2021 Desember 163 156,67 11 2022 Januari 137 161,67 12 2022 Februari 128 145,67
Berikut  ini  adalah  tabel  6  yang  merupakan  hasil  peramalan penjualan  bola  kaki  yang  ada  pada  toko  taufik sport kisaran bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 6. Hasil Peramalan Penjualan Bola Kaki No Tahun Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot 1 2021 Maret 30 - 2 2021 April 39 - 3 2021 Mei 29 36 4 2021 Juni 21 32 5 2021 Juli 24 24 6 2021 Agustus 33 23 7 2021 September 32 30 8 2021 Oktober 41 32 9 2021 November 39 38 10 2021 Desember 23 40 11 2022 Januari 21 28 12 2022 Februari 25 22

## 3.1.2 Perhitungan Eror
Perhitungan eror yang  digunakan  dengan  metode  MAD  dan  MSE  merupakan  ukuran  akurasi  peramalan  dalam memprediksikan tingkat perbedaan antara hasil  penjualan dengan yang sebenarnya terjadi.   Perhitungan Nilai Eror MAD dan MSE dengan 2 Bobot Baju Sauna:
MAD =
10 33 , 78 = 7,83 MSE =
10 33 , 788 = 78,83
Prediksi Bulan Maret 2022: WMA = 95,67+-7,83 Nilai tertinggi= 95,67 + 7,83 =103,50=104 Nilai terendah=95,67 – 7,83=87,83 =  88
Hasil ramalan untuk bulan Maret 2022 yaitu antara 88 sampai dengan 104. Jika hasil penjualan yang terjadi nantinya melebihi atau kurang dari nilai yang telah ditetapkan dari peramalan maka hasil ramalan dinyatakan salah.
Berikut ini adalah Tabel Hasil Nilai Eror MAD dan MSE Baju Sauna  Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 7. Nilai Eror MAD dan MSE Baju Sauna No Tahun Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot EROR MAD MSE 1 2021 Maret 98 - - - - 2 2021 April 104 - - - - 3 2021 Mei 107 102,00 5,00 5,00 25,00 4 2021 Juni 103 106,00 -3,00 3,00 9,00 5 2021 Juli 112 104,33 7,67 7,67 58,78 6 2021 Agustus 94 109,00 15,00 15,00 225,00 7 2021 September 92 100,00 -8,00 8,00 64,00 8 2021 Oktober 101 92,67 8,33 8,33 69,44 9 2021 November 109 98,00 11,00 11,00 121,00 10 2021 Desember 103 106,33 -3,33 3,33 11,11 11 2022 Januari 91 105,00 -14,00 14,00 196,00 12 2022 Februari 98 95,00 3,00 3,00 9,00 13 2022 Maret ??? 95,67 Jumlah 78,33 788,33

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Rata-Rata 7,83 78,83
1. Perhitungan Nilai Eror MAD dan MSE dengan 2 Bobot Kacamata Renang MAD = 10 00 , 30 = 3,00 MSE =
10 89 , 152 = 152,29 Prediksi Bulan Maret 2022: WMA =   61,00+-3,00 Nilai tertinggi =  61,00+ 3,007 = 64,00 Nilai terendah =  61,00 – 3,00 = 58,00
Berikut ini adalah Tabel Hasil Nilai Eror MAD dan MSE Kacamata Renang  Pada Data Penjualan  Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 8. Nilai Eror MAD dan MSE Kacamata Renang No Tahun Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot EROR MAD MSE 1 2021 Maret 64 - - - - 2 2021 April 47 - - - - 3 2021 Mei 52 52,67 -0,67 0,67 0,44 4 2021 Juni 58 50,33 7,67 7,67 58,78 5 2021 Juli 56 56,00 0,00 0,00 0,00 6 2021 Agustus 61 56,67 4,33 4,33 18,78 7 2021 September 62 59,33 2,67 2,67 7,11 8 2021 Oktober 65 61,67 3,33 3,33 11,11 9 2021 November 63 64,00 -1,00 1,00 1,00 10 2021 Desember 67 63,67 3,33 3,33 11,11 11 2022 Januari 59 65,67 -6,67 6,67 44,44 12 2022 Februari 62 61,67 0,33 0,33 0,11 13 2022 Maret ??? 61,00 Jumlah 30,00 152,89 Rata-Rata 3,00 15,29
2. Perhitungan Nilai Eror MAD dan MSE dengan 2 Bobot Skipping MAD = 10 00
, 83 = 83,00 MSE = 10 44 , 973 = 97,34
Prediksi Bulan Maret 2022: WMA = 65,00 +- 8,30 Nilai tertinggi=65,00 + 8,30  =  73,30 Nilai terendah=65,00 – 8,30  =  56,70 Berikut ini adalah Tabel Hasil Nilai Eror MAD dan MSE Skipping Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 9. Nilai Eror MAD dan MSE Skipping No Tahun Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot EROR MAD MSE 1 2021 Maret 80 - - - - 2 2021 April 72 - - - - 3 2021 Mei 83 74,67 8,33 8,33 69,44 4 2021 Juni 89 79,33 9,67 9,67 93,44 5 2021 Juli 88 87,00 1,00 1,00 1,00 6 2021 Agustus 82 88,33 -6,33 6,33 40,11 7 2021 September 84 84,00 0,00 0,00 0,00 8 2021 Oktober 68 83,33 -15,33 15,33 235,11 9 2021 November 55 73,33 -18,33 18,33 336,11 10 2021 Desember 52 59,33 -7,33 7,33 53,78 11 2022 Januari 63 53,00 10,00 10,00 100,00 12 2022 Februari 66 59,33 6,67 6,67 44,44 13 2022 Maret ??? 65,00 Jumlah 83,00 973,44 Rata-Rata 8,30 97,34
3. Perhitungan Nilai Eror MAD dan MSE dengan 2 Bobot Raket MAD = 10 33 , 240 = 24,03 MSE =
10 33 , 7744 = 774,43
Prediksi Bulan Maret 2022:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
WMA = 131,00 +- 24,03 Nilai tertinggi= 131,00 + 24,03 = 155,03 Nilai terendah= 131,00 – 24,03 = 106,97
Berikut  ini  adalah  Tabel  Hasil  Nilai  Eror  MAD  dan  MSE  Raket  Pada  Data Penjualan  Yang  Ada  Pada  Toko Taufik Sport Kisaran Bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 10. Nilai Eror MAD dan MSE Raket No  Tahun  Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot  EROR  MAD MSE 1 2021 Maret 127 - - - - 2 2021 April 113 - - - - 3 2021 Mei 164 117,67 46,33 46,33 2146,78 4 2021 Juni 114 147,00 -33,00 33,00 1089,00 5 2021 Juli 172 130,67 41,33 41,33 1708,44 6 2021 Agustus 117 152,67 -35,67 35,67 1272,11 7 2021 September  157 135,33 21,67 21,67 469,44 8 2021 Oktober 152 143,67 8,33 8,33 69,44 9 2021 November  159 153,67 5,33 5,33 28,44 10 2021 Desember 163 156,67 6,33 6,33 40,11 11 2022 Januari 137 161,67 -24,67 24,67 608,44 12 2022 Februari 128 145,67 -17,67 17,67 312,11 13 2021 Maret ??? 131,00 Jumlah 240,33 7744,33 Rata-Rata 24,03 774,43
4. Perhitungan Nilai Eror MAD dan MSE dengan 2 Bobot Bola Kaki MAD = 10 67 , 67 = 6,77 MSE =
10 33 , 700 = 70,03 Prediksi Bulan Maret 2022: WMA =   23,67+-6,77 Nilai tertinggi =  23,67+ 6,77 = 30,43 =  30 Nilai terendah =  23,67– 6,77 = 16,90 =  17
Berikut  ini  adalah  Tabel  Hasil  Nilai  Eror  MAD  dan  MSE  Bola  Kaki  Pada  Data Penjualan  Yang  Ada  Pada Toko Taufik Sport Kisaran Bulan Maret 2021 Sampai Febuari 2022.
Tabel 11. Nilai Eror MAD dan MSE Bola Kaki No  Tahun  Bulan Data Penjualan WMA 2 Bobot  EROR  MAD  MSE 1 2021 Maret 30 - - - - 2 2021 April 39 - - - - 3 2021 Mei 29 36,00 -7,00 7,00 49,00 4 2021 Juni 21 32,33 -11,33 11,33 128,44 5 2021 Juli 24 23,67 0,33 0,33 0,11 6 2021 Agustus 33 23,00 10,00 10,00 100,00 7 2021 September  32 30,00 2,00 2,00 4,00 8 2021 Oktober 41 32,33 8,67 8,67 75,11 9 2021 November  39 38,00 1,00 1,00 1,00 10 2021 Desember 23 39,67 -16,67 16,67 277,78 11 2022 Januari 21 28,33 -7,33 7,33 53,78 12 2022 Februari 25 21,67 3,33 3,33 11,11 13 2022 Maret ??? 23,67 Jumlah 67,67 700,33 Rata-Rata 6,77 70,03

## 3.1.3 Metode SMA (Simple Moving Average)
Sistem yang akan dibuat merupakan forcasting memprediksi penjualan alat olahraga dengan metode Single Moving Average pada Toko Taufik Sport Kisaran . Adapun algoritma perhitungannya adalah: Berikut ini adalah Tabel Hasil Peramalan Penjualan Baju Sauna Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.
Tabel 12. Peramalan Penjualan Baju Sauna Periode 2021 – 2022
No Bulan (Periode) Penjualan (At) Forecast SMA (Ft)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
1 Maret 2021 98 - 2 April 2021 104 - 3 Mei 2021 107 101 4 Juni 2021 103 105,5 5 Juli 2021 112 105 6 Agustus 2021 94 107,5 7 September 2021 92 103 8 Oktober 2021 101 93 9 November 2021 109 96,5 10 Desember 2021 103 105 11 Januari 2022 91 106 12 Februari 2022 98 97 Maret 2022 95
Perhitungan Peramalan Penjualan Alat Olahraga Baju Sauna, Periode Maret 2022 =  (91 + 98) / 2 = 95
Berikut ini adalah Tabel Hasil Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan alat olahraga  Baju Sauna Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.
Tabel 13. Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan alat olahraga  Baju Sauna Periode 2021 - 2022
No  Bulan (Periode)  Penjualan (At)  Forecast SMA (Ft)  Error^2 (MSE)  Abs Error(MAD)  APE (%)
1 Maret 2021 98 0 0 0 2 April 2021 104 0 0 0 3 Mei 2021 107 101 36 6 0,06 4 Juni 2021 103 105,5 6,25 2,5 0,02 5 Juli 2021 112 105 49 7 0,06 6 Agustus 2021 94 107,5 182,25 13,5 0,14 7 September 2021 92 103 121 11 0,12 8 Oktober 2021 101 93 64 8 0,08 9 November 2021 109 96,5 156,25 12,5 0,11 10 Desember 2021 103 105 4 2 0,02 11 Januari 2022 91 106 225 15 0,16 12 Februari 2022 98 97 1 1 0,01 TOTAL 95 844,75 78,75 0,79 MAD = 811,75/10 = 84,475 MSE = 78,5 / 10 =  7,85 MAPE = 0,79  / 10
= 7,9%
Berikut ini adalah Tabel Hasil Peramalan Penjualan Kacamata Renang Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.
Tabel 14. Peramalan Penjualan Kacamata Renang Periode 2021 – 2022
No Bulan (Periode) Penjualan ( At) Forecast SMA (Ft) 1 Maret 2021 64 - 2 April 2021 47 - 3 Mei 2021 52 55,5 4 Juni 2021 58 49,5 5 Juli 2021 56 55 6 Agustus 2021 61 57 7 September 2021 62 58,5 8 Oktober 2021 65 61,5 9 November 2021 63 63,5 10 Desember 2021 67 64 11 Januari 2022 59 65 12 Februari 2022 62 63 Maret 2022 61
Perhitungan Peramalan Penjualan Alat Olahraga Kacamata Renang, Periode Maret 2022 = (59+62) / 2 = 61. Berikut ini adalah Tabel Hasil Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan alat olahraga  Kacamata Renang Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Tabel 15. Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan Kacamata Renang  Periode 2021 – 2022
No  Bulan (Periode) Penjualan (At) Forecast SMA (Ft)  Error^2(MSE) Abs Error(MAD) APE (%) 1 Maret 2021 64 - 0 0 0 2 April 2021 47 - 0 0 0 3 Mei 2021 52 55,5 12,25 3,5 0,07 4 Juni 2021 58 49,5 72,25 8,5 0,15 5 Juli 2021 56 55 1 1 0,02 6 Agustus 2021 61 57 16 4 0,07 7 September 2021 62 58,5 12,25 3,5 0,06 8 Oktober 2021 65 61,5 12,25 3,5 0,05 9 November 2021 63 63,5 0,25 0,5 0,01 10 Desember 2021 67 64 9 3 0,04 11 Januari 2022 59 65 36 6 0,10 12 Februari 2022 62 63 1 1 0,02 TOTAL 61 172,25 34,5 0,58 MAD = 172,25/10 = 17,225 MSE = 34,5 / 10 =  3, 45 MAPE = 0,58  / 10
= 5,8%
Berikut ini adalah Tabel Hasil Peramalan Penjualan Skipping Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.
Tabel 16. Peramalan Penjualan Skipping Periode 2021 – 2022 No Bulan (Periode) Penjualan ( At) Forecast SMA (Ft) 1 Maret 2021 80 - 2 April 2021 72 - 3 Mei 2021 83 76 4 Juni 2021 89 77,5 5 Juli 2021 88 86 6 Agustus 2021 82 88,5 7 September 2021 84 85 8 Oktober 2021 68 83 9 November 2021 55 76 10 Desember 2021 52 61,5 11 Januari 2022 63 53,5 12 Februari 2022 66 57,5 Maret 2022 65
Perhitungan Peramalan Penjualan Skipping, Periode Maret 2022 =  (63+66) / 2 = 65 Berikut ini adalah Tabel Hasil Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan alat olahraga  Skipping Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.
Tabel 17. Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan Skipping Periode 2021 – 2022
No  Bulan (Periode) Penjualan (At) Forecast SMA (Ft)  Error^2 (MSE) Abs Error (MAD)  APE (%) 1 Maret 2021 80 - 0 0 0 2 April 2021 72 - 0 0 0 3 Mei 2021 83 76 49 7 0,08 4 Juni 2021 89 77,5 132,25 11,5 0,13 5 Juli 2021 88 86 4 2 0,02 6 Agustus 2021 82 88,5 42,25 6,5 0,08 7 September 2021 84 85 1 1 0,01 8 Oktober 2021 68 83 225 15 0,22 9 November 2021 55 76 441 21 0,38 10 Desember 2021 52 61,5 90,25 9,5 0,18 11 Januari 2022 63 53,5 90,25 9,5 0,15 12 Februari 2022 66 57,5 72,25 8,5 0,13 TOTAL 65 1147,25 91,5 1,39 MAD = 1147,25/10 = 114,725 MSE = 91,5/ 10 =  9,15 MAPE = 1,39  / 10 = 13,92%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Berikut ini adalah Tabel Hasil Peramalan Penjualan Raket Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.
Tabel 18. Peramalan Penjualan Raket Periode 2021 – 2022 No Bulan (Periode) Penjualan ( At) Forecast SMA (Ft) 1 Maret 2021 127 2 April 2021 113 3 Mei 2021 164 120 4 Juni 2021 114 138,5 5 Juli 2021 172 139 6 Agustus 2021 117 143 7 September 2021 157 144,5 8 Oktober 2021 152 137 9 November 2021 159 154,5 10 Desember 2021 163 155,5 11 Januari 2022 137 161 12 Februari 2022 128 150 Maret 2022 133
Perhitungan Peramalan Penjualan Alat Olahraga Raket, Periode Maret 2022 =  (137 + 128) / 2  = 133 Berikut  ini  adalah  Tabel  Hasil  Analisis  Kesalahan  Peramalan  Penjualan  alat  olahraga  Raket  Pada  Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022
Tabel 19. Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan Raket Periode 2021 – 2022
No Bulan (Periode)  Penjualan (At) Forecast SMA(Ft)  Error^2 (MSE) Abs Error(MAD)  APE (%) 1 Maret 2021 127 0 0 0 2 April 2021 113 0 0 0 3 Mei 2021 164 120 1936 44 0,27 4 Juni 2021 114 138,5 600,25 24,5 0,21 5 Juli 2021 172 139 1089 33 0,19 6 Agustus 2021 117 143 676 26 0,22 7 September 2021 157 144,5 156,25 12,5 0,08 8 Oktober 2021 152 137 225 15 0,10 9 November 2021 159 154,5 20,25 4,5 0,03 10 Desember 2021 163 155,5 56,25 7,5 0,05 11 Januari 2022 137 161 576 24 0,18 12 Februari 2022 128 150 484 22 0,17 TOTAL 133 5819 213 1,50 MAD = 5819/10 = 581.9 MSE = 213/ 10 =  21,3 MAPE = 1,50  / 10
= 15,0%
Berikut ini adalah Tabel Hasil Peramalan Penjualan Bola Kaki Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.
Tabel 20. Peramalan Penjualan Bola Kaki Periode 2021 – 2022
No Bulan (Periode) Penjualan ( At) Forecast SMA (Ft) 1 Maret 2021 30 0 2 April 2021 39 0 3 Mei 2021 29 34,5 4 Juni 2021 21 34 5 Juli 2021 24 25 6 Agustus 2021 33 22,5 7 September 2021 32 28,5 8 Oktober 2021 41 32,5 9 November 2021 39 36,5 10 Desember 2021 23 40 11 Januari 2022 21 31 12 Februari 2022 25 22 Maret 2022 23
Perhitungan Peramalan Penjualan Alat Olahraga Bola Kaki, Periode Maret 2022 =  (212 + 25) / 2 = 23

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Berikut ini adalah Tabel Hasil Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan alat olahraga  Bola Kaki Pada Data Penjualan Yang Ada Pada Toko Taufik Sport Kisaran Periode 2021 – 2022.
Tabel 21. Analisis Kesalahan Peramalan Penjualan Bola Kaki Periode 2021 – 2022
No Bulan (Periode) Penjualan (At) Forecast SMA(Ft)  Error^2 (MSE)  Abs Error (MAD)  APE (%) 1 Maret 2021 30 0 0 0 0 2 April 2021 39 0 0 0 0 3 Mei 2021 29 34,5 30,25 5,5 0,19 4 Juni 2021 21 34 169 13 0,62 5 Juli 2021 24 25 1 1 0,04 6 Agustus 2021 33 22,5 110,25 10,5 0,32 7 September 2021 32 28,5 12,25 3,5 0,11 8 Oktober 2021 41 32,5 72,25 8,5 0,21 9 November 2021 39 36,5 6,25 2,5 0,06 10 Desember 2021 23 40 289 17 0,74 11 Januari 2022 21 31 100 10 0,48 12 Februari 2022 25 22 9 3 0,12 TOTAL 8877 779,25 74,5 2,88 MAD = 74,5/10 = 7,45 MSE
= 799,25/10
=  79,925 MAPE = 2,88/10
= 28,85%
Berikut rekapitulasi nilai eror MAD dari masing-masing penjualan alat olahraga beserta bobot nya :
Tabel 22. Rekapitulasi Nilai Eror MAD Nilai Eror Mad Pada Metode WMA Bobot / Alat Olahraga  Baju Sauna  Kacamata Renang  Skipping  Raket Bola Kaki 2 Bobot 7,83 3,00 8,30 24,03  6,77 Nilai Eror Mad Pada Metode SMA 2 Bobot 7,85 3,45 9,15 21,3 7,45
Dari hasil perbandingan kedua metode tersebut dapat dilihat bahwasanya Nilai Eror MAD pada metode SMA lebih besar, karena memiliki nilai eror terkecil digunakan metode WMA (Weighted Moving Average),

## 3.2 Pembahasan
Pada  menu  utama  sistem  peramalan  penjualan  alat  olahraga  dengan  metode SMA dan WMA antarmuka  admin terdapat beberapa menu pilihan antara lain menu home,  jenis, periode, SMA, WMA, password, dan logout . Admin dapat  menginput  data  jenis  dan  periode. Setelah  input  data  selesai,  maka  berikutnya  admin  dapat  melakukan perhitungan peramalan dan nilai eror sesuai dengan bobot yang diinginkan.
Gambar 2. Form Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror Metode SMA
Berikut  ini  merupakan  hasil  laporan  ramalan  data  prediksi  penjualan  alat  olahraga  Di  Toko  Taufik  Sport Kisaran Dengan Perbandingan metode WMA (Weighted Moving Average) dan SMA (Single Moving Average):

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
Gambar 3. Halaman Laporan Hasil Peramalan Metode MWA
Gambar 4. Halaman Laporan Hasil Peramalan Metode SMA

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  maka  penulis  mengambil  kesimpulan  dimana  perbandingan  metode Single Moving  Average dan  metode Weighted  Moving  Average dapat  digunakan  dalam  memprediksi  penjualan  alat olahraga  pada  bulan  berikutntnya.  Sehingga  perbandingan  metode Single  Moving  Average dan  metode Weighted Moving Average pada peramalan penjualan alat olahraga dapat diketahui bahwa  metode Weighted Moving Average memiliki nilai error terkecil

## REFERENCES
[1] Z.  Silvya,  A.  Zakir,  and  D.  Irwan,  “Penerapan  Metode Weighted  Moving  Average  Untuk  Peramalan  Persediaan Produk Farmasi,” Jitekh , vol. 8, no. 2, pp. 69–74, 2020.
[2] M. Solehuddin and A. Ayubi, “Forecasting Harga Saham Pt . Astra Agro Lestari Dengan Metode Simple Moving Average Dan Weighted Moving Average,” 1997.
[3] S.  M.  Average,  W.  M.  Average,  S.  M.  Average,  and  W.  M.  Average,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  MOVING AVERAGE  DAN  WEIGHT  MOVING  AVERAGE  DALAM  PERAMALAN  PENDAPATAN  PADA  PO  .  TRISAKTI FURNITURE  KENDAL  Mega  Mawarni  Ayuningtyas  (  A12  .  2014  .  05126  )  Fakultas  Ilmu  Komputer  UniversitasDian Nuswantoro Semarang Abstrak PENGENALAN M,” 2017.
[4] A. Suarsa, “Perbandingan Analisa Teknikal Metode Simple Moving Average, Weigted Moving Average, Dan Exponential Moving  Average  Dalam  Memprediksi  Harga Saham  Lq-45  Sub  Sektor  Telekomunikasi  Di  Bursa  Efek  Jakarta,”  no.  July 2006, 2017, doi: 10.5281/zenodo.581805.
[5] E. N. S. Dewi and A. A. Chamid, “Implementation of Single Moving Average Methods For Sales Forecasting Of Bag In Convection Tas Loram Kulon,” J. Transform. , vol. 16, no. 2, p. 113, 2019, doi: 10.26623/transformatika.v16i2.1047.
[6] R.  Riyanto,  F.  R.  Giarti,  and  S.  E.  Permana,  “Sistem  Prediksi  Menggunakan  Metode  Weight  Moving  Average  Untuk Penentuan  Jumlah  Order  Barang,” J.  ICT    Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  37–42,  2017,  doi:  10.36054/jict- ikmi.v16i2.20.
[7] I.  Solikin,  S.  Hardi,  “Aplikasi  Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average  (WMA)  Pada Metrojaya Komputer,” J. Pengembangan IT , vol.04, No.02, 2019.
[8] M.  W.  Astuti,  A.  Sofro,  and  A.  Oktaviarina,  “Peramalan  Penjualan  Kue  Pada  Toko  Roemah  Snack  Mekarsari  Dengan Metode Single Exponential Smoothing,” Ilm. Mat. , vol. 6, no. 2, pp. 70–74, 2018.
[9] D.  R.  Indah,  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan  Metode  Single  Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” vol. 2, no. 1, pp. 10–18, 2018.
[10]  D.  V.  Hutahaean,  “Perencanaan  Persediaan  Bahan  Kimia  Menggunakan  Metode  Material  Requirement  Planning  Di  Cv Benaya Maju Jaya Laundry.” Universitas Komputer Indonesia, 2019.
[11]  A. Lusiana and P. Yuliarty, “PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov.  J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.
[12]  M.  Ngantung,  A.  H.  Jan,  A.  Peramalan,  P.  Obat,  M.  Ngantung,  and  A.  H.  Jan,  “Analisis  Peramalan  Permintaan  Obat Antibiotik Pada Apotik Edelweis Tatelu,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 7, no. 4, pp. 4859– 4867, 2019, doi: 10.35794/emba.v7i4.25439.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 617 − 631 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1409
[13]  IRLANE  MAIA  DE  OLIVEIRA,  “PERBANDINGAN  METODE  SINGLE  MOVING  AVERAGE  DAN  SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PENGEMBANGAN SISTEM PERAMALAN PENJUALAN MOBIL BARU,” pp. 1–14, 2017.
[14]  T.  Hendriani,  M.  Yamin,  and  A.  P.  Dewi,  “Sistem Peramalan  Persediaan  Obat  Dengan  Metode Weight  Moving  Average Dan Reorder Point (Studi Kasus: Puskesmas Soropia),” semanTIK , vol. 2, no. 2, pp. 207–214, 2017.
[15]  F.  A.  Reicita,  “Analisis  Perencanaan  Produksi  Pada  Pt.  Armstrong  Industri  Indonesia  Dengan  Metode  Forecasting  Dan Agregat Planning,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 7, no. 3, pp. 160–168, 2020, doi: 10.24912/jitiuntar.v7i3.6340.