Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.216 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 405-420 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## FORECASTING OF YAMAHA MOTORCYCLE SALES USING THE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) WEB-BASED
Juli Mayani Syahputri Hasibuan 1 , Raja Tama Andri Agus 2 , Rohminatin 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia Email: , 1 julimayanisyahputrihasibuan@gmail.com , 2 rajatama2588@gmail.com , 3 rohminatin2019@gmail.com
(Naskah masuk: 14 Maret 2022, Revisi: 22 Maret 2022, diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
UD  Dunia  Sakti  Kisaran  is  a  business  engaged  in  the  sale  of  Yamaha  motorcycles.  Existing  activities  in  the company include stock purchase transactions and sales transactions. The problem that occurs in the company is that stock purchase transactions often have difficulty in determining how much stock to buy for the next period. This results in frequent shortages of stock or even a lot of stock remaining so that it cannot meet customer needs and  the  accumulation  of  goods  in  the  warehouse  for  a  long  period  of  time.  Sales  predictions  made  by  the company  are  only  based  on  estimates,  resulting  in  increased  storage  in  the  warehouse,  and  increased maintenance costs. To meet consumer needs, the company has not used a mathematical model in estimating the amount of demand for Yamaha motorcycles in the future. Problems like this make activities at UD Dunia Sakti Kisaran less effective in the process of selling and buying stock. To overcome this, a forecasting system is made using  the  web-based  Weighted  Moving  Average  (WMA)  method  using  the  PHP  programming  language  and MySQL  database.  The  forecasting  system  that  is  designed  can  provide  convenience  in  forecasting  sales  of Yamaha  motorcycles  at  UD  Dunia  Sakti  Kisaran  in  the  coming  period  using  the  Weighted  Moving  Average method. By using the WMA method, the average error results obtained for the types of Yamaha NMAX, VIXION, LEXI,  XSR,  FREEGO  and  GEAR  motorcycles  are  with  an  error  rate  or  MAPE  value  ranging  from  19.22%- 31.11%, meaning that the model's capability the resulting forecast is feasible/adequate.
Keywords: Forecasting, Yamaha Motorcycle Sales, WMA

## FORECASTING PENJUALAN SEPEDA MOTOR YAMAHA DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) BERBASIS WEB

## Abstrak
UD Dunia Sakti Kisaran adalah usaha yang bergerak di bidang penjualan sepeda motor Yamaha. Kegiatan yang ada  pada  perusahan  antara  lain  transaksi  pembelian  stok  barang  dan  transaksi  penjualan.  Permasalahan  yang terjadi pada  perusahaan  adalah transaksi  pembelian stok  barang sering mangalami kesulitan dalam  menentukan berapa  banyak  stok  yang  harus  dibeli  untuk  periode  selanjutnya.  Hal  tersebut  mengakibatkan  sering  terjadinya kekurangan  stok  barang  atau  bahkan  ada  banyak  stok  barang  yang  tersisa  sehingga  tidak  dapat  memenuhi kebutuhan  pelanggan  dan  penumpukan  barang  di  dalam  gudang  dengan  jangka  waktu  yang  lama.  Prediksi penjualan  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  hanya  berdasarkan  perkiraan  saja  sehingga  mengakibatkan penyimpanan  dalam  gudang  bertambah,  dan  menambah  biaya  pemeliharaan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan konsumen, perusahaan belum menggunakan model matematis dalam memperkirakan jumlah permintaan sepeda motor Yamaha di masa yang akan datang. Masalah seperti ini membuat kegiatan pada UD Dunia Sakti Kisaran menjadi kurang efektif dalam proses penjualan dan pembelian stok barang. Mengatasi hal tersebut, maka dibuat suatu  sistem  peramalan  yang  menggunakan  metode Weighted  Moving  Average (WMA)  berbasis  web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Sistem forecasting (peramalan) yang dirancang dapat  memberikan kemudahan dalam meramal penjualan sepeda motor Yamaha pada UD Dunia Sakti Kisaran pada periode yang akan datang dengan metode Weighted Moving Average. Dengan menggunakan metode WMA ini  rata-rata  hasil  error  yang  didapatkan  untuk  jenis  sepeda  motor  Yamaha  NMAX,  VIXION,  LEXI,  XSR, FREEGO  dan  GEAR  yaitu  dengan  tingkat  error  atau  nilai  MAPE  berkisar  antara  19,22%-31,11%,  artinya kemampuan model peramalan yang dihasilkan adalah layak/memadai.
Kata kunci: Peramalan, Penjualan Sepeda Motor Yamaha, WMA

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi ini, perkembangan teknologi yang semakin pesat  sebuah perusahaan harus dapat menggunakan teknologi itu sendiri. Pada perkembangan suatu perusahaan mempunyai tujuan akhir  yang  sama  yaitu  dalam  mempertahankan hidup,  berkembang  dan  memperoleh  hasil.  Dalam mencapai  tujuan  tersebut  ditentukan  oleh  beberapa faktor  pendukung  baik  yang  datang  dari  luar maupun dalam perusahaan, begitu juga dari  sebuah perusahaan dalam penanganan masalah pengolahan data  juga  tidak  terlepas  dari  perkembangan teknologi informasi. Seiring perkembangan teknologi,  terutama  teknologi  komputer  yang mampu  mengumpulkan,  menyimpan,  mengolah, menyebarkan,  dan  memberdayakan  informasi  yang meliputi  bidang  IPTEK  dan  merekayasakan  sistem dapat  menjadi  solusi  yang  cepat  dan  tepat  dalam mendukung keputusan perusahaan [1].
Sekarang  ini  kehidupan  manusia  semakin lengkap.  Semakin  banyaknya  kebutuhan  dalam hidup  sehari-hari  yang  harus  dipenuhi  seperti kebutuhan  akan  sandang,  pangan,  tempat  tinggal dan  kebutuhan lifestyle seperti  barang-barang elektronik (gadget) ,  kendaraan  bermotor  dan perlengkapannya  sudah  menjadi  kebutuhan  yang penting  dalam  pertumbuhan  pasar  di  Indonesia. Melihat  pertumbuhan  pasar  sepeda  motor  di Indonesia  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Hal  ini  menandakan  bahwa  sepeda  motor  masih diminati  dan  menjadi    idola  masyarakat  dalam berkendara.  Masyarakat  menyukai  kendaraan  yang kualitasnya bagus, cepat , trendy , irit serta harganya terjangkau.  Maka  tidak  heran  masyarakat  memilih sepeda  motor  sebagai  alat  transportasi.  Selain  itu, sepeda  motor  dirasa  sangat  cocok  sebagai  alat transportasi  di  Indonesia  yang  kondisi  jalannya yang  rusak  dan  macet.  Hal  ini  terlihat  pada  sepeda motor Yamaha yang terus berkembang meningkatkan kualitas guna memuaskan konsumennya  dalam  berkendara.  Berbagai  inovasi- inovasi terbaru terus diluncurkan untuk mempertahankan kepercayaan konsumen dan meningkatkan  penjualan  produk  khususnya.  Tidak heran  sampai  saat  ini  sepeda  motor  Yamaha menjadi  salah  satu  produk  sepeda  motor  terlaris  di Indonesia.
UD  Dunia  Sakti  Kisaran  adalah  usaha  yang bergerak di bidang penjualan sepeda motor Yamaha yang beralamat  Jl. Imam Bonjol No. 200, Teladan, Kec.  Kota  Kisaran  Timur,  Kabupaten  Asahan, Sumatera  Utara  21211.  Setiap  karyawan  yang bekerja  diperusahaan  ini  harus  mengikuti  apa  yang sudah  di  terapkan  pada  perusahaan.  Dimana perusahaan  menyediakan  banyak  sepeda  motor Yamaha, perusahaan menyimpannya didalam gudang tersebut
Kegiatan  yang  ada  pada  UD  Dunia  Sakti Kisaran antara lain transaksi pembelian stok barang dan  transaksi  penjualan.  Permasalahan  yang  terjadi
pada  UD  Dunia  Sakti  Kisaran  adalah  transaksi pembelian  stok  barang  sering  mangalami  kesulitan dalam  menentukan  berapa  banyak  stok  yang  harus dibeli  untuk  periode  selanjutnya.  Hal  tersebut mengakibatkan  sering  terjadinya  kekurangan  stok barang  atau  bahkan  ada  banyak  stok  barang  yang tersisa  sehingga  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhan pelanggan  dan  penumpukan  barang  di  dalam gudang  dengan  jangka  waktu  yang  lama.  Prediksi penjualan  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  UD Dunia  Sakti  Kisaran  hanya  berdasarkan  perkiraan saja  sehingga  mengakibatkan  penyimpanan  dalam gudang bertambah, dan menambah biaya pemeliharaan.  Demikian  pula  dengan  persediaan yang  kurang  sehingga  terjadi  keterhambatan  dalam penjualan, yang mana perusahaan akan mendapatkan kerugian. Untuk memenuhi kebutuhan konsumen, perusahaan belum
menggunakan model matematis dalam memperkirakan  jumlah  permintaan  sepeda  motor Yamaha di masa yang akan datang. Masalah seperti ini membuat kegiatan pada UD Dunia Sakti Kisaran menjadi  kurang efektif dalam proses penjualan dan pembelian stok barang.
Berdasarkan masalah yang ada maka forecasting (peramalan) penjualan sangat diperlukan    dalam  manajemen  bisnis  guna mengembangkan  usaha  tersebut,  baik  bidang  jasa maupun  dagang,  mempermudah  UD  Dunia  Sakti Kisaran dalam menentukan jumlah stok yang harus disediakan  agar  dapat  memenuhi  kebutuhan pelanggan  dan  tidak  meyebabkan  penumpukan barang  dalam  jangka  waktu  yang  lama  dan  dapat menjadi  pertimbangan  bagi  pemilik  perusahaan dalam  melakukan  pengadaan  persediaan  stok barang pada masa mendatang.
Forecasting (peramalan) adalah sebuah perhitungan  atau  perkiraan  dengan  memanfaatkan metode-metode  tertentu  peramalan  menggunakan data  atau  sejumlah  informasi  yang  diperoleh  pada masa  atau  periode  sebelumnya  untuk  menemukan nilai  prediksi  pada  periode  yang  selanjutnya  [2]. Selain  itu  peramalan  atau  perkiraan (forecasting) juga  dapat  diartikan  sebagai  memprediksikan, memberikan  gambaran,  atau  memberi  perkiraan atau  taksiran  terhadap  sesuatu  yang  mungkin  akan terjadi sebelum suatu rencana yang lebih pasti dapat dilakukan.  Peramalan  ( forecasting )  adalah  ilmu yang  digunakan  untuk  memperkirakan  yang  akan terjadi  di  masa  depan.  Peramalan  dapat  di implementasikan  dengan  mengumpulkan  data  yang ada  di  masa  lalu  kemudian  data  tersebut  di implementasikan  untuk  masa  mendatang  dengan menggunakan model matematis [3].
Metode  peramalan  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  metode  peramalan  kuantitatif yang  merupakan  cara  penaksiran  yang  menitik beratkan  pada  perhitungan-perhitungan  angka dengan  menggunakan  berbagai  metode  statistik. Peramalan  yang  didasarkan  atas  data  kuantitatif
atau  model  matematis  yang  beragam  dengan  data masa  lalu  [4].  Dalam  metode  peramalan  kuantitatif terdapat  salah  satu  metode time  series yang merupakan  sebuah  metode  yang  didasarkan  pada variabel  waktu  [4].  Salah  satu  jenis  metode time series dalam  peramalan  adalah  metode Weighted Moving  Average (WMA)  yaitu  metode  yang mempunyai  teknik  pemberian  bobot  yang  berbeda atas data yang tersedia dengan demikian bahwa data yang  paling  akhir  adalah  data  yang  paling  relevan untuk  peramalan  sehingga  diberi  bobot  yang  lebih besar[5].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  perlu dirancang  suatu  sistem forecasting (peramalan) dengan  menggunakan  metode Weighted  Moving Average (WMA) yang diharapkan dapat membantu para pengusaha sepeda motor pada UD Dunia Sakti Kisaran  dalam  meramalkan  atau  memprediksi penjualan  sepeda  motor  Yamaha  untuk  periode kedepannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian kuantitatif.  Metode  penelitian  kuantitatif  adalah penelitian  ilmiah  yang  sistematis  terhadap  bagian- bagian dan fenomena serta hubungan-hubungannya. Tujuan penelitian kuantitatif adalah adalah mengembangkan  dan  menggunakan  model-model matematis,  teori-teori  dan  hipotesis  yang  berkaitan dengan fenomena yang terjadi.
Peramalan  adalah input dasar  dalam  proses pengambilan  keputusan  manajemen  operasi  dalam memberikan  informasi  tentang  permintaan  di  masa mendatang dengan tujuan untuk menentukan berapa kapasitas  atau  persediaan  yang  diperlukan  untuk membuat  keputusan staffing , budget yang  harus disiapkan,  pemesanan  barang  dari supplier dan partner dari  rantai  pasok  yang  dibutuhkan  dalam membuat suatu perencanaan [6].
Dalam  penelitian  ini  metode  peramalan  yang digunakan adalah metode weighted moving average. Metode Weight  Moving  Average adalah bentuk  peningkatan  dari  metode Simple  Moving Average (SMA)  yang  memberikan  bobot  lebih besar  untuk  data  yang  lebih  baru  daripada  yang lebih  lama.  Faktor  bobot  dihitung  dari  jumlah  hari yang  digunakan  dalam  data  deret  waktu  atau dikenal  sebagai  jumlah  digit  [7].  Metode Weight Moving  Average (WMA)  adalah  rata-rata  bergerak yang  memiliki  bobot.  Nilai  bobot  bisa  berapa  saja sesuai  panjang  periode  yang  ditetapkan  dengan ketentuan  nilai  bobot  untuk  harga  yang  terbaru adalah lebih besar dari pada nilai bobot untuk harga sebelumnya.  Pemberian  bobot  yang  lebih  besar pada  data  terbaru  karena  data  terbaru  dianggap lebih  relevan  sehingga  lebih  responsif  terhadap perubahan [8].
Persamaan  matematis  dari  metode  WMA dapat ditunjukkan oleh persamaan (1) [7]:
WMA = ∑ (X t x W) ∑W (1)
Keterangan: X t = Data aktual pada periode (t) tertentu W = Bobot

## 2.1   Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan pada penelitian ini diantaranya:
1. Penelitian Lapangan Penelitian  lapangan  yang  penulis  lakukan adalah  penelitian  dan  pengambilan  data-data yang diperlukan langsung ditempat penelitian. Penelitian dilakukan dengan cara:
a. Wawancara  yaitu  teknik  pengumpulan data  dengan  cara  tanya  jawab  secara langsung.
b. Pengamatan  yaitu  teknik  pengumpulan data dengan melakukan pengamatan atau datang langsung ke lokasi penelitian.
2. Penelitian Kepustakaan Penelitian kepustakaan  dilakukan dengan cara mengumpulkan  data  dari  buku-buku  dan jurnal, yang memuat sejumlah teori.

## 2.2   Karakteristik Peramalan
Peramalan  yang  baik  mempunyai  beberapa kriteria yang penting [9] antara lain :
1. Akurasi
Akurasi  dari  dari  suatu  hasil  peramalan  di  ukur dengan kebiasan dan kekonsistensian peramalan. Hasil peramalan dikatakan biasa bila peramalan  tersebut  terlalu  tinggi  atau  terlalu rendah  dibanding  dengan  kenyataan  yang sebenarnya  terjadi.  Hasil  peramalan  dikatakan konsisten  bila  besarnya  kesalahan  peramalan relative kecil.
2. Biaya Biaya  yang  diperlukan  untuk  pembuatan  suatu peramalan  tergantung  dari  jumlah  item  yang diramalkan,  lamanya  periode  peramalan,  dan metode peramalan yang dipakai.
3. Kemudahan Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah  dibuat,  dan  mudah  di  aplikasikan  akan memberikan keuntungan bagi perusahaan.

## 2.3   Teknik Peramalan
Teknik  peramalan  dapat  dilakukan  dengan  2 cara [4] yaitu:
1. Secara  kualitatif  ( non  statistical  methhod ) adalah  cara  penaksiran  yang  menitik  beratkan pada  pendapat  seseorang  ( judgement ).  Hal  ini penting karena hasil peramalan tersebut
ditentukan  berdasarkan  pemikiran  yang  bersifat intuisi,  pendapat  dan  pengetahuan  dari  orang yang menyusunnya.
2. Secara  kuantitatif  ( statistical  method )  adalah cara  penaksiran  yang  menitik  beratkan  pada perhitungan-perhitungan angka dengan menggunakan  berbagai  metode  statistik.  Hasil peramalan  yang  dibuat  sangat  bergantung  pada metode  yang  dipergunakan  dalam  peramalan tersebut.  Peramalan  kuantitatif  dapat  digunakan bila terdapat 3 kondisi, yaitu :
1. Adanya informasi tentang masa lalu.
2. Informasi  tersebut  dapat  dikuantitatifkan dalam bentuk data.
3. Informasi tersebut dapat diasumsikan
bahwa  beberapa  aspek  pola  masa  lalu  akan terus  berlanjut  dimasa  yang  akan  datang. Kondisi  yang  terakhir  ini  dibuat  sebagai asumsi  yang  berkesinambungan,  asumsi  ini merupakan  modal  yang  mendasari  semua metode  peramalan  kuantitatif  dan  juga metode  peramalan  kualitatif,  terlepas  dari bagaimana canggihnya metode tersebut.
2.4      PHP PHP (Hypertext  Preprocessor) adalah  bahasa pemrograman  yang  digunakan  secara  luas  untuk penanganan  pembuatan  dan  pengembangan  sebuah situs web dan bisa digunakan bersama HTML. PHP bersifat server side, artinya bahasa berbentuk script yang  disimpan  dan  dijalankan  di  komputer  server (Web  Server) sedangkan  hasilnya  dikirim  ke komputer klien (Web Browser) dalam bentuk script HTML (Hypertext Mark up Language) [10].

## 2.5    MySQL
MySQL  merupakan  perangkat  lunak  yang tergolong  sebagai  DBMS (Database  Management System ).  Sebagai  DBMS,  MySQL  mempunyai sejumlah fitur[11] yaitu:
1. Multiplatform MySQL tersedia pada beberapa platform yaitu Windows, Linux, Unix dan lainnya.
2. Andal, Cepat, dan Mudah Digunakan MySQL  tergolong  sebagai database  server yang  andal,  dapat  menangani database yang besar  dengan  kecepatan  tinggi,  mendukung banyak  sekali  fungsi  untuk  mengakses database , dan sekaligus mudah untuk digunakan.
3. Jaminan Keamanan Akses MySQL  mendukung  pengamanan database dengan berbagai kriteria pengaksesan. Sebagai gambaran, dimungkinkan untuk mengatur user tertentu  agar  bisa  mengakses  data  yang bersifat  rahasia,  sedangkan user lain  tidak boleh.
4. Dukungan SQL
MySQL mendukung perintah SQL (Structured Query  Langeage) yang  merupakan  standar
dalam pengaksesan database relasional.
Pengatahuan  SQL  akan  mempermudah  untuk menggunakan MySQL

## 2.6    XAMPP
XAMPP adalah sebuah software yang berfungsi  untuk menjalankan website berbasis PHP dan  menggunakan  pengelola  data  MySQL  di komputer  lokal. XAMPP berperan  sebagai server web pada  komputer, xampp juga  dapat  disebut Cpanel  server  virtual ,  yang  dapat  membantu melakukan preview sehingga  dapat  memodifikasi website tanpa  harus online atau  terakses  dengan internet [12].
2.7    Nilai Ukuran Kesalahan
Ukuran kesalahan peramalan adalah penyimpangan  antara  aktual  demand  dengan  hasil peramalan.  Evaluasi  hasil  peramalan  digunakan untuk mengetahui keakuratan hasil peramalan yang telah dilakukan terhadap data yang sebenarnya [13]. Adapun  perhitungan  yang  digunakan  untuk nilai ukuran kesalahan dalam peramalan adalah:
1. Mean Absolute Deviation (MAD)
Mean  Absolute  Deviation (MAD)  merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu[14].  Secara  matematis,  MAD  diberikan dengan rumus persamaan (2) [15]:
MAD = Ʃ |Xt – Ft|
n (2)
Keterangan :
Xt = Permintaan aktual pada periode-t
Ft =Peramalan permintaan (forecast) pada periode-t n = Jumlah periode peramalan yang terlibat t = Periode
2. Mean Square Error (MSE)
Mean  Square  Error (MSE)  merupakan alternatif dalam mengevaluasi suatu teknik peramalan. Setiap kesalahan dikuadratkan, kemudian  dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  jumlah periode  peramalan.  Semakin  kecil  nilai  MSE  maka semakin kecil kesalahan hasil prediksi peramalan[14].  Rumusan  untuk  menghitung  MSE disajikan oleh persamaan (3) [15] :
MSE = Ʃ ( Xt - Ft ) 2 n (3)
Keterangan  : Xt = Permintaan aktual pada periode-t Ft =Peramalan permintaan (forecast) pada periode-t n = Jumlah periode peramalan yang terlibat
t = Periode
Aslan Alwi, dkk, The Concept of Naive Bayes and Its Simple Use for … 409
3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)
merupakan ukuran ketepatan relative yang digunakan untuk mengetahui persentase penyimpangan  hasil  peramalan.  Dihitung  dengan menemukan  kesalahan  absolut  setiap  periode tersebut,  kemudian  membaginya  dengan  nilai observasi  pada  periode  tersebut  dan  terakhir merata-ratakan  persentase  absolut  ini.  Semakin kecil  nilai  persentasi  kesalahan (percentage  error) pada  MAPE  maka  semakin  akurat  hasil  peramalan tersebut.  Adapun  nilai  signifikan  untuk  MAPE apabila  <10%  maka  kemampuan  model  peramalan sangat  baik,  10-20%  maka  kemampuan  model peramalan  baik,  20-50%  maka  kemampuan  model peramalan  layak/memadai,  dan  >50%  maka  maka kemampuan  model  peramalan  sangat  buruk[14]. Rumusan  untuk  menghitung  MAPE  disajikan  oleh persamaan (4) [16]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 x ∑ | 𝑋𝑡−𝐹𝑡 𝑋𝑡 |
n (4)
Keterangan  :
Xt = Permintaan aktual pada periode-t Ft =Peramalan permintaan (forecast) pada periode-t n = Jumlah periode peramalan yang terlibat t = Periode

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3. 1  Hasil Implementasi  merupakan  tahapan  sistem berdasarkan  hasil  perancangan  yang  telah  didesain sebelumnya  sehingga  sistem  dapat  difungsikan dalam  keadaan  sebenarnya  dan  dapat  diketahui apakah sistem yang dibuat berhasil mencapai tujuan yang sebenarnya.
Implementasi  Antarmuka dilakukan  dengan setiap halaman program yang dibuat dan pengkodeannya dalam bentuk file program. Berikut ini  adalah  implementasi  antarmuka  dari  peramalan penjualan  sepeda  motor  Yamaha  dengan  metode weighted  moving  average pada  UD  Dunia  Sakti
Kisaran adalah: 1. Tampilan Halaman Beranda Berdasarkan halaman beranda yang merupakan  tampilan  paling  awal  ketika  admin  dan juga pimpinan belum melakukan login pada sistem. Seperti  berikut  ini  merupakan  tampilan  halaman beranda yang dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Halaman Beranda
2. Tampilan Halaman Utama Admin Setelah Admin sukses melakukan login, maka akan  tampil  halaman  utama  admin.  Ada  beberapa menu yang ada di halaman utama admin yaitu menu
jenis  sepeda  motor,  menu  penjualan,  menu perhitungan,  menu password dan  menu logout. Seperti gambar di bawah ini dapat kita dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Halaman Utama Admin
3. Tampilan Halaman Jenis Sepeda Motor Tampilan halaman jenis sepeda motor menampilkan  data  kode  jenis  sepeda  motor  dan nama  sepeda  motor.  Halaman jenis  sepeda  motor
mempunyai  4  (empat)  tombol  aksi  yaitu  tambah, ubah,  hapus  dan  cari.
Berikut  ini  merupakan tampilan  halaman  jenis  sepeda  motor  terlihat  pada gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Halaman Jenis Sepeda Motor
4. Tampilan Halaman Penjualan Tampilan  halaman penjualan  menampilkan data  no,  nama  bulan  dan  data  jenis  sepeda  motor.
Halaman penjualan  mempunyai  4  (empat)  tombol aksi  yaitu  tambah,  cari,  ubah  dan  hapus. Seperti gambar di bawah ini dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Penjualan
5. Tampilan Halaman Pehitungan Tampilan  halaman perhitungan  menampilkan 4 (empat) field yaitu rata-rata bergerak, awal, akhir dan  bulan  berikutnya.  Halaman perhitungan
mempunyai  1  (satu)  tombol  aksi  yaitu  hitung. Berikut ini merupakan tampilan halaman perhitungan terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Halaman Perhitungan
6. Tampilan Halaman Cetak Hasil Perhitungan Halaman  cetak  hasil  perhitungan  akan  tampil ketika Admin mengklik tombol cetak pada halaman perhitungan  yang  berisikan  hasil  dari  persediaan
yang  diramalkan.  Seperti  gambar  di  bawah  ini merupakan tampilan halaman cetak hasil perhitungan dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Halaman Cetak Hasil Perhitungan
7. Tampilan Halaman Password Admin Tampilan  halaman password menampilkan  3 (tiga) field yaitu password lama, password baru dan konfirmasi password baru.  Halaman password
mempunyai  1  (satu)  tombol  aksi  yaitu  simpan. Seperti  gambar  di  bawah  ini  dapat  dilihat  pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Halaman Password Admin

## 3.2    Pembahasan
Analisis  kebutuhan  proses  yang  berupa perhitungan data masukan secara manual menggunakan metode Weighted Moving Average .
. Berikut merupakan tabel data penjualan pada UD  Dunia  Sakti  Kisaran  selama  1  tahun  dimulai
dari  bulan  januari  2021-desember  2021  untuk meramalkan penjualan sepeda motor Yamaha tahun 2022:
Tabel 1. Data Penjualan Sepeda Motor Yamaha Pada UD Dunia Sakti
TAHUN 2021 JENIS SEPEDA MOTOR YAMAHA Jumlah Terjual BULAN NMAX VIXION LEXI XSR FREEGO GEAR Januari 20 10 9 6 5 5 55 Februari 12 9 12 10 7 11 61 Maret 17 15 11 7 5 10 65 April 20 18 14 10 10 13 85 Mei 11 9 8 16 20 18 82 Juni 24 17 15 9 12 7 84 Juli 23 19 15 12 11 9 89 Agustus 20 16 17 13 15 11 92 September 29 18 12 16 13 10 98 Oktober 28 20 14 17 14 12 105 November 26 19 19 15 15 16 110 Desember 20 22 21 17 19 16 115 Sumber: UD Dunia Sakti Kisaran
Adapun hasil dari penerapan metode Weighted
Moving Average sebagai berikut :
1. Perhitungan  Peramalan  Penjualan  Sepeda Motor Yamaha NMAX
Berdasarkan  data  masukan  penjualan  sepeda motor  Yamaha  diatas  maka  dilakukan  perhitungan manual Weighted Moving Average sebagai berikut :
WMA = ∑ (Data Aktual ∗ bobot) ∑ bobot
Januari 2022 = (20 × 3) + (26 × 2) + (28 × 1) 3+2+1 = 140 6 = 23,33
Adapun perhitungan error forecasting dengan menggunakan Mean  Absolute  Deviation (MAD),
Mean  Squared  Error (MSE),  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai berikut:
MAD   = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 43,67 9 = 4,85
MSE = ∑ | Ft− Xt | 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 275,72 9 = 30,64
RMSE   = √MSE   = √30,64 = 5,53
MAPE   = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛
𝑡=1 × 100 = 219 9 = 24,30 %
Tabel 2. Hasil Perhitungan Peramalan Penjualan Sepeda Motor Yamaha NMAX
Periode Data Aktual Forecasting Error Abs Error Error^2 APE(%) t X t Ft Ft- X t | Ft- X t | | Ft- X t |^2 (| Ft- X t |/
X t )*100% Jan-21 20 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Feb-21 12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mar-21 17 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Apr-21 20 15,83 -4,17 4,17 17,36 20,83% Mei-21 11 17,67 6,67 6,67 44,44 60,61% Jun-21 24 15,00 -9,00 9,00 81,00 37,50% Jul-21 23 19,00 -4,00 4,00 16,00 17,39% Agust-21 20 21,33 1,33 1,33 1,78 6,67% Sep-21 29 21,67 -7,33 7,33 53,78 25,29% Okt-21 28 25,00 -3,00 3,00 9,00 10,71% Nop-21 26 27,00 1,00 1,00 1,00 3,85% Des-21 20 27,17 7,17 7,17 51,36 35,83% Total 43,67 275,72 219% Jan-22 Prediksi 23,33 MAD 4,85 MSE 30,64 RMSE 5,53 MAPE 24,30%
416 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 405-420
2. Perhitungan  Peramalan  Penjualan  Sepeda Motor Yamaha VIXION
Berdasarkan  data  masukan  penjualan  sepeda motor  Yamaha  diatas  maka  dilakukan  perhitungan manual Weighted Moving Average sebagai berikut :
WMA = ∑ (Data Aktual ∗ bobot)
∑ bobot
Januari 2022 = (22 × 3) + (19 × 2) + (20 × 1) 3+2+1 = 124 6 = 20,66
Adapun perhitungan error  forecasting dengan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD),
Mean  Squared  Error (MSE),  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai berikut:
MAD   = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 28,00 9 = 3,11 MSE = ∑ | Ft− Xt | 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 128,06
9 = 14,23 RMSE   = √MSE   = √14,23 = 3,77
MAPE   = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 × 100 = 188 9 = 20,86 %
Tabel 3. Hasil Perhitungan Peramalan Penjualan Sepeda Motor Yamaha VIXION
Periode Data Aktual Forecasting Error Abs Error Error^2 APE(%) t X t Ft Ft- X t | Ft- X t | | Ft- X t |^2 (| Ft- X t |/
X t )*100% Jan-21 10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Feb-21 9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mar-21 15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Apr-21 18 12,17 -5,83 5,83 34,03 32,41% Mei-21 9 15,50 6,50 6,50 42,25 72,22% Jun-21 17 13,00 -4,00 4,00 16,00 23,53% Jul-21 19 14,50 -4,50 4,50 20,25 23,68% Agust-21 16 16,67 0,67 0,67 0,44 4,17% Sep-21 18 17,17 -0,83 0,83 0,69 4,63% Okt-21 20 17,50 -2,50 2,50 6,25 12,50% Nop-21 19 18,67 -0,33 0,33 0,11 1,75% Des-21 22 19,17 -2,83 2,83 8,03 12,88% Total 28,00 128,06 188% Jan-22 Prediksi 20,67 MAD 3,11 MSE 14,23 RMSE 3,77 MAPE 20,86%

## 3. Perhitungan  Peramalan  Penjualan  Sepeda Motor Yamaha LEXI
Berdasarkan  data  masukan  penjualan  sepeda motor  Yamaha  diatas  maka  dilakukan  perhitungan manual Weighted Moving Average sebagai berikut :
WMA = ∑ (Data Aktual ∗ bobot)
∑ bobot
Januari 2022 = (21 × 3) + (19 × 2) + (14 × 1) 3+2+1 = 115 6 = 19,17
Adapun perhitungan error  forecasting dengan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD),
Mean  Squared  Error (MSE),  dan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebagai berikut:
MAD = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 32,00 9 = 3,56
MSE = ∑ | Ft− Xt | 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 133,39 9 = 14,82 RMSE   = √MSE   = √14,82 = 3,85
MAPE = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 × 100 = 230 9 = 25,53 %
Tabel 4. Hasil Perhitungan Peramalan Penjualan Sepeda Motor Yamaha LEXI
Periode Data Aktual Forecasting Error Abs Error Error^2 APE(%) t X t Ft Ft- X t | Ft- X t | | Ft- X t |^2 (| Ft- X t |/
X t )*100% Jan-21 9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Feb-21 12 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mar-21 11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Apr-21 14 11,00 -3,00 3,00 9,00 21,43% Mei-21 8 12,67 4,67 4,67 21,78 58,33% Jun-21 15 10,50 -4,50 4,50 20,25 30,00% Jul-21 15 12,50 -2,50 2,50 6,25 16,67% Agust-21 17 13,83 -3,17 3,17 10,03 18,63% Sep-21 12 16,00 4,00 4,00 16,00 33,33% Okt-21 14 14,17 0,17 0,17 0,03 1,19% Nop-21 19 13,83 -5,17 5,17 26,69 27,19% Des-21 21 16,17 -4,83 4,83 23,36 23,02% Total 32,00 133,39 230% Jan-22 Prediksi 19,17 MAD 3,56 MSE 14,82 RMSE 3,85 MAPE 25,53%

## 4. Perhitungan  Peramalan  Penjualan  Sepeda Motor Yamaha XSR
Berdasarkan  data  masukan  penjualan  sepeda motor  Yamaha  diatas  maka  dilakukan  perhitungan manual Weighted Moving Average sebagai berikut :
WMA = ∑ (Data Aktual ∗ bobot)
∑ bobot
Januari 2022 = (17 × 3) + (15 × 2) + (17 × 1) 3+2+1 = 98 6 = 16,33
Adapun perhitungan error  forecasting dengan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD),
Mean  Squared  Error (MSE),  dan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebagai berikut:
MAD = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 23,33 9 = 2,59 MSE = ∑ | Ft− Xt | 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 93,44 9 = 10,38
RMSE   = √MSE   = √10,38 = 3,22
MAPE = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 × 100 = 173 9 = 19,22 %
Tabel 5. Hasil Perhitungan Peramalan Penjualan Sepeda Motor Yamaha XSR
Periode Data Aktual Forecasting Error Abs Error Error^2 APE(%) t X t Ft Ft- X t | Ft- X t | | Ft- X t |^2 (| Ft- X t |/
X t )*100% Jan-21 6 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Feb-21 10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mar-21 7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Apr-21 10 7,38 -2,17 2,17 4,69 21,67% Mei-21 16 9,00 -7,00 7,00 49,00 43,75% Jun-21 9 12,50 3,50 3,50 12,25 38,89% Jul-21 12 11,50 -0,50 0,50 0,25 4,17% Agust-21 13 11,67 -1,33 1,33 1,78 10,26% Sep-21 16 12,00 -4,00 4,00 16,00 25,00% Okt-21 17 14,33 -2,67 2,67 7,11 15,69% Nop-21 15 16,00 1,00 1,00 1,00 6,67% Des-21 17 15,83 -1,17 1,17 1,36 6,86% Total 23,33 93,44 173% Jan-22 Prediksi 16,33 MAD 2,59 MSE 10,38 RMSE 3,22 MAPE 19,22%
418 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 405-420
5. Perhitungan  Peramalan  Penjualan  Sepeda Motor Yamaha FREEGO
Berdasarkan  data  masukan  penjualan  sepeda motor  Yamaha  diatas  maka  dilakukan  perhitungan manual Weighted Moving Average sebagai berikut :
WMA = ∑ (Data Aktual ∗ bobot)
∑ bobot Januari 2022 = (19 × 3) + (15 × 2) + (14 × 1) 3+2+1 = 101 6 = 16,83
Adapun perhitungan error  forecasting dengan menggunakan Mean  Absolute  Deviation (MAD),
Mean  Squared  Error (MSE),  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai berikut:
MAD = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 30,83 9 = 3,43 MSE = ∑ | Ft− Xt | 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 210,92 9 = 23,44 RMSE   = √MSE   = √23,44 = 4,84
MAPE = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 × 100 = 205 9 = 22,82 %
Tabel 6. Hasil Perhitungan Peramalan Penjualan Sepeda Motor Yamaha FREEGO
Periode Data Aktual Forecasting Error Abs Error Error^2 APE(%) t X t Ft Ft- X t | Ft- X t | | Ft- X t |^2 (| Ft- X t |/
X t )*100% Jan-21 5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Feb-21 7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mar-21 5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Apr-21 10 5,67 -4,33 4,33 18,78 43,33% Mei-21 20 7,83 -12,17 12,17 148,03 60,83% Jun-21 12 14,17 2,17 2,17 4,69 18,06% Jul-21 11 14,33 3,33 3,33 11,11 30,30% Agust-21 15 12,83 -2,17 2,17 4,69 14,44% Sep-21 13 13,17 0,17 0,17 0,03 1,28% Okt-21 14 13,33 -0,67 0,67 0,44 4,76% Nop-21 15 13,83 -1,17 1,17 1,36 7,78% Des-21 19 14,33 -4,67 4,67 21,78 24,56% Total 30,83 310,92 205% Jan-22 Prediksi 16,83 MAD 3,43 MSE 23,44 RMSE 4,84 MAPE 22,82%

## 6. Perhitungan  Peramalan  Penjualan  Sepeda Motor Yamaha GEAR
Berdasarkan  data  masukan  penjualan  sepeda motor  Yamaha  diatas  maka  dilakukan  perhitungan manual Weighted Moving Average sebagai berikut :
WMA = ∑ (Data Aktual ∗ bobot)
∑ bobot
Januari 2022 = (16 × 3) + (16 × 2) + (12 × 1) 3+2+1 = 92 6 = 15,33
Adapun perhitungan error  forecasting dengan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD),
Mean  Squared Error (MSE),  dan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebagai berikut:
MAD = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 31,00 9 = 3,44
MSE = ∑ | Ft− Xt | 2 𝑛 𝑛 𝑡=1 = 157,11 9 = 17,46 RMSE   = √MSE   = √17,46 = 4,18
MAPE = ∑ | Ft− Xt | 𝑛 𝑛 𝑡=1 × 100 = 280 9 = 31,11 %
Tabel 7. Hasil Perhitungan Peramalan Penjualan Sepeda Motor Yamaha GEAR
Periode Data Aktual Forecasting Error Abs Error Error^2 APE(%) t X t Ft Ft- X t | Ft- X t | | Ft- X t |^2 (| Ft- X t |/
X t )*100% Jan-21 5 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Feb-21 11 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Mar-21 10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Apr-21 13 9,50 -3,50 3,50 12,25 26,92% Mei-21 18 11,67 -6,33 6,33 40,11 35,19% Jun-21 7 15,00 8,00 8,00 64,00 114,29% Jul-21 9 11,67 2,67 2,67 7,11 29,63% Agust-21 11 9,83 -1,17 1,17 1,36 10,61% Sep-21 10 9,67 -0,33 0,33 0,11 3,33% Okt-21 12 10,17 -1,83 1,83 3,36 15,28% Nop-21 16 11,17 -4,83 4,83 23,36 30,21% Des-21 16 13,67 -2,33 2,33 5,44 14,58% Total 31,00 157,11 280% Jan-22 Prediksi 16,83 MAD 3,44 MSE 17,46 RMSE 4,18 MAPE 31,11%
Analisis data keluaran dari peramalan penjualan  sepeda  motor  Yamaha  dengan  metode weighted  moving  average pada  UD  Dunia  Sakti Kisaran untuk memprediksi tahun 2022 yakni setiap jenis  sepeda  motor  Yamaha  NMAX,  VIXION, LEXI,  XSR,  FREEGO  dan  GEAR  dengan memperhatikan  nilai error pada  MAD,  MSE  dan MAPE.  Hasil  perhitungan  manual  dari weighted moving  average akan  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan  program  aplikasi  peramalan  untuk melihat apakah terdapat perbedaan dalam perhitungan.  Hasil  keluaran  analisis  kesalahan peramalan  nilai  MAPE  setiap  sepeda  motor Yamaha  berdasarkan  bobot  3  (tiga)  diketahui bahwa rata-rata kemampuan model peramalan yang dihasilkan adalah layak/memadai.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis forecasting atau peramalan  penjualan  sepeda  motor  Yamaha  pada UD  Dunia  Sakti  Kisaran    dan  menggunakan  data penjualan  mulai  dari  Januari  2021  sampai  dengan Desember  2021,  hasil forecasting (peramalan) menggunakan  metode  WMA  bulan  Januari  2022 untuk jenis sepeda motor Yamaha NMAX sebanyak 23,33  unit,  jenis  sepeda  motor  Yamaha  VIXION sebanyak  20,67  unit,  jenis  sepeda  motor  Yamaha LEXI  sebanyak  19,17  unit,  jenis  sepeda  motor Yamaha  XSR  sebanyak  16,33  unit,  jenis  sepeda motor  Yamaha  FREEGO  sebanyak  16,83  unit  dan jenis sepeda motor Yamaha GEAR sebanyak 16,83 unit.
Dengan menggunakan metode WMA ini rata- rata hasil error yang di dapatkan untuk jenis sepeda motor  Yamaha  NMAX  yaitu  nilai  MAD  sebesar 4,85,  MSE  sebesar  30,64  dan  MAPE  sebesar 24,30%. Jenis sepeda motor Yamaha VIXION yaitu nilai MAD sebesar 3,11, MSE sebesar 14,23 dan
MAPE  sebesar  20,86%.  Untuk  jenis  sepeda  motor Yamaha LEXI yaitu nilai MAD sebesar 3,56, MSE sebesar  14,82  dan  MAPE  sebesar  25,53%.  Jenis sepeda  motor  Yamaha  XSR  yaitu  nilai  MAD sebesar  2,59,  MSE  sebesar  10,38  dan  MAPE sebesar 19,22%. Untuk jenis sepeda motor Yamaha FREEGO  yaitu  nilai  MAD  sebesar  3,43,  MSE sebesar 23,44 dan MAPE sebesar 22,82%.   Jenis sepeda  motor  Yamaha  GEAR  yaitu  nilai  MAD sebesar  3,44,  MSE  sebesar  17,46  dan  MAPE sebesar 31,11%.
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari penelitian  peramalan  penjualan  sepeda  motor Yamaha  dengan  metode weighted  moving  average pada  UD  Dunia  Sakti  Kisaran  adalah:  Penerapan metode Weighted  Moving  Average (WMA)  untuk meramalkan  penjualan  sepeda  motor  Yamaha  pada UD  Dunia  Sakti  Kisaran  ialah  untuk  mempercepat proses  perhitungan  dan  memberikan  kemudahan dalam  meramal  penjualan  sepeda  motor  Yamaha pada UD Dunia Sakti Kisaran tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Ahmad  Dan  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting  Decision  Support  System  For Best  Employee Selection Using,” J.  Teknik Informatika., Vol.  1,  No.  2,  Hal.  101–108,
2020. [2] D.  P.  Lestari  and  R.  Panday,  “Analisis Forecasting Jumlah Wisatawan Mancanegara  Di  Provinsi  Bali  Dengan Metode Least Square ,” hal. 1–11, 2020. [3] R. Septyawan, “Analisis Peramalan
Kebutuhan Energi Listrik PLN Area Batam Menggunakan Metode Regresi Linear ,” pp.
420 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 405-420
1–59, 2018. [4] A. Purba, “Perancangan Aplikasi Peramalan  Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru yang  mendaftar  menggunakan  Metode Single Exponential Smoothing (Studi
Kasus:  Fakultas  Agama  Islam  UISU),” J. Ris. Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 8–12, 2015.
[5] D.  Heryanto  and  I.  Solikin,  “Peramalan Stock  Motor  Pada  PT  Thamrin  Brothers
Cabang Tugu Mulyo Menggunakan Weighted Moving Average (WMA),” vol. 6, no. 1, pp. 14–25, 2015.
[6] W. Puiji and D. Lasut, “Aplikasi Peramalan Persediaan  Bahan  Baku  Kain  Dengan Metode Algoritma  Naive  Bayes Berbasis Website Pada  PT  Viore,” Algor ,  vol.  1,  no. 2,  pp.  37–43,  2020,  [Online].  Available: https://jurnal.ubd.ac.id/index.php/algor/artic le/view/327.
[7] A.  Kumila,  B.  Sholihah,  E.  Evizia,  N. Safitri, and S. Fitri, “Perbandingan Metode
Moving  Average dan  Metode Naïve Dalam Peramalan  Data  Kemiskinan,” JTAM  |  J. Teor.  dan  Apl.  Mat. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  65, 2019, doi: 10.31764/jtam.v3i1.764.
[8] 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.
[9] 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.
[10] Haliq  and  F.  Susanto,  “Rancang  Bangun Sistem  Informasi  Apotek  Berbasis  Client Server  Pada  Apotek  An  Nur  Kotabumi,”
Teknol.  Komput.  dan  Sist.  Informas ,  vol. 02, no. 03, pp. 110–114, 2019.
[11] L.  H.  Laisina,  M.  a.  .  Haurissa,  and  Z. Hatala,  “Sistem  Informasi  Data  Jemaat GPM  Gidion  Waiyari  Ambon  dan  Jemaat GPM  Halong  Anugerah  Ambon,” J.
Simetrik , vol. 8, no. 2, pp. 139–144, 2018.
[12] F. Sulianta, Teknik Perancangan Arsitektur Sistem  Informasi .  Yogyakarta:  CV.ANDI
OFFSET, 2017.
[13] R.  Fajri  and  T.  M.  Johan,  “Implementasi Peramalan Double  Exponential  Smoothing Pada  Kasus  Kekerasan  Anak  Di  Pusat Pelayanan Terpadu Pemberdayaan Perempuan  Dan  Anak,” J.  ECOTIPE ,  vol.
4, no. 2, pp. 6–13, 2017, doi: 10.33019/ecotipe.v4i2.6.
[14] P.  Jana,  “Aplikasi Triple  Exponential
Smoothing Untuk Forecasting Jumlah
Penduduk  Miskin,” J.  Deriv.  J.  Mat.  dan Pendidik.  Mat. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  76–82,
2020, doi: 10.31316/j.derivat.v3i2.719.
[15] I.  Setiawan,  “Jurnal  Teknik  Informatika, Vol.  13,  No.  3,  Agustus  2021,”  Ranc. Bangun  Apl.  Peramalan  Persediaan  Stok Barang Menggunakan Metod. Weight. Mov. Aver . Pada Toko Barang XYZ, vol. 13, no.
3, hal. 1–9, 2021.
[16] A.  Nasution,  “ Forecasting Produksi  Karet Menggunakan  Metode Weighted  Moving Average ,” vol. 9986, no. September, 2018