## PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN VISUALISASI DASHBOARD UNTUK MENGANALISA DATA TRANSAKSI PENJUALAN PADA KEMITRAAN PT NATURAL NUSANTARA (STUDI KASUS : STOCKIS BG.3005 MUARA ENIM)
Tasriq 1) , Suzi Oktavia Kunang* 2
1. Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
2. Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: BI Roadmap, Dashboard, Double Exponential Smoothing, peramalan penjualan, mean absolute deviation
Keywords: BI Roadmap, Dashboard, Double Exponential Smoothing, sales forecast, mean absolute deviation
Article history: Received 17 November 2022 Revised 1 December 2022 Accepted 8 December 2022 Available online 1 March 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i1.3441
* Corresponding author.
Corresponding Author E-mail address: suzi_oktavia@binadarma.ac.id
Stockis BG.3005 adalah salah satu kemitraan PT Natural Nusantara yang terletak di Muara Enim yang mengalami kesulitan dalam mengetahui tren penjualan dan manajemen stok barang. Oleh karena itu, dilakukan penerapan metode  BI  roadmap  dalam  membangun  dashboard  business  intelligence untuk  mengevaluasi  penjualan  produk  serta  metode  double  exponential smoothing  yang  digunakan  untuk  meramalkan  penjualan  pada  Stockis BG.3005  Muara  Enim.  Penerapan  metode  BI  roadmap  didapatkan  hasil berupa dashboard yang menampikan penjualan dan pendapatan tahun 2020 – 2021 yang mengalami penurunan, kategori produk terlaris (kosmetik dan perawatan tubuh, rumah tangga,  kesehatan, dan agrokompleks), 5 produk yang paling banyak peminat (Pasta Gigi Nasa, Moreskin : Clean & Glow Cream,  Grece  Anti  Perspirant,  Quwless  :  Liquid  Hygiene  For  Man  dan Shanas : Shampoo 3 in 1). Serta peramalan penjualan menggunakan metode double  exponential  smoothing  dengan  menggunakan α = 0,1 , α = 0,5, dan α = 0,9 yang  menghasilkan  MAD  atau  tingkat  kesalahan  terkecil adalah α = 0,5 dengan  hasil  peramalan  untuk  tahun  2022  bulan  Januari yaitu, Pasta Gigi Nasa = 33 item, Moreskin : Clean & Glow Cream = 2 item , Grece Anti Perspirant = 3 item, Quwless : Liquid Hygiene For Man = 2 item,  dan  Shanas  :  Shampoo  3  in  1  =  4  item.  Dashboard  Business Intelligence  yang  dihasilkan  telah  memudahkan  Stockis  BG.3005  Muara Enim dalam mengetahui tren dan peramalan penjualan.

## ABSTRACT
Stockis  BG.3005  is  one  of  the  partnerships  of  PT  Natural  Nusantara located in Muara Enim which has difficulty knowing sales trends and stock management. Therefore, the BI roadmap method was applied in building a business intelligence  dashboard  to evaluate product sales and The double exponential  smoothing  method  was  used  to  forecast  sales  at  Stockis BG.3005 Muara Enim. The application of the BI roadmap method obtained results in the form of a dashboard showing sales and revenues in 2020-2021 experiencing  a  decline,  the  best-selling  product  categories  (cosmetic  and personal  care, household, health,  and  agro  complex), 5 products  with  the most demand (Nasa Toothpaste, Moreskin : Clean & Glow Cream, Grece Anti Perspirant, Quwless : Liquid Hygiene For Man and Shanas : Shampoo 3 in 1). As well as sales forecasting using the double exponential smoothing method using α = 0,1 , α = 0,5, dan α = 0,9 which produces MAD or the smallest  error  rate,  which  is α = 0,5 with  forecasting  results  for  2022  in January, namely , Nasa Toothpaste = 33 items, Moreskin: Clean & Glow Cream = 2 items, Grece Anti Perspirant = 3 items, Quwless: Liquid Hygiene For Man = 2 items, and Shanas: Shampoo 3 in 1 = 4 items. The resulting Business  Intelligence  Dashboard  has  made  it  easier  for  Muara  Enim BG.3005 Stockist to know trends and forecast sales.

## I. P ENDAHULUAN
NFORMASI  merupakan  suatu  kebutuhan  setiap  manusia,  setiap  manusia  memerlukan  informasi  guna menambah pengetahuan yang dimilikinya akan suatu hal. Setiap aktivitas yang dilakukan manusia memerlukan I
informasi  untuk  mencapai  tujuan  yang  diinginkannya,  termasuk  di  bidang  bisnis.  Informasi  membantu  para pengusaha untuk mengambil keputusan dengan cepat dan tepat dalam mengembangkan bisnis yang dijalaninya [1].
Menurut Hughes dan Kapoor dalam [2] bisnis adalah kegiatan individu yang terorganisir untuk memproduksi atau menjual barang dan jasa guna memperoleh laba dalam memenuhi kebutuhan masyarakat. Kegiatan tersebut dapat mencakup penjualan barang atau penawaran jasa yang melibatkan beberapa pihak yaitu produsen, perantara, dan konsumen. Dengan adanya teknologi informasi membuat persaingan bisnis menjadi lebih kompetitif.
Para pelaku bisnis memanfaatkan teknologi informasi sebaik mungkin untuk menunjang kegiatan operasional perusahaan sehingga dapat unggul dalam persaingan dan membuat bisnis menjadi lebih berkembang [3]. Secara umum, semakin berkembangnya suatu bisnis terutama di bidang penjualan barang membuat data yang dihasilkan semakin  banyak.  Data-data  yang  dihasilkan  berupa  data  penjualan,  data  pembelian,  data  pelanggan,  dan  data produk. Tersedianya data – data tersebut yang cukup banyak, kebutuhan akan adanya informasi dan pengetahuan sebagai  penunjang  dalam  penentuan  strategi  bisnis  serta  berkembangnya  teknologi  informasi  menyebabkan lahirnya teknologi data mining . Data – data transaksi dalam berbagai bidang, baik ritel, telekomunikasi, perbankan, dan lainya yang menyimpan informasi – informasi detail yang dibutuhkan dalam bisnis membuat data mining atau penambangan data sangat diperlukan untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan [4]. Karena sebelumnya data transaksi penjualan hanya ditampilkan dalam sebuah tabel transaksi.
PT Natural Nusantara (NASA) adalah perusahaan yang bergerak di bidang perdagangan produk berbahan alami, dimana perusahaan ini menjual berbagai macam produk meliputi kesehatan, kosmetik & perawatan tubuh, rumah tangga, serta agrokomplek seperti pertanian dan peternakan. Dalam memudahkan pendistribusian dan pemasaran produk, PT Natural Nusantara membentuk sebuah kemitraan yang disebut dengan Stockis NASA, salah satunya Stockis BG.3005.
Stockis BG.3005 adalah salah satu kemitraan PT Natural Nusantara yang terletak di Muara Enim. Dalam kegiatan operasionalnya,  stockis  ini  memanfaatkan  aplikasi  berbasis  desktop  bernama  foxspro  yang  disediakan  oleh  PT Natural Nusantara. Aplikasi ini digunakan untuk manajemen data barang, transaksi penjualan, dan data pelanggan. Data  transaksi  penjualan  tersebut  terakumulasi  dan  hanya  digunakan  sebagai  arsip  serta  tidak  dimanfaatkan kembali.  Data  transaksi  penjualan  yang  hanya  dijadikan  arsip  dan  tidak  di  analisa  dengan  baik  menyebabkan kesulitan Stockis BG.3005 dalam manajemen stok barang dan mengetahui tren penjualan. Stok barang yang tidak sesuai  dengan  permintaan akan mengecewakan pelanggan  dan menyebabkan  kerugian  bagi bisnis.  Padahal  jika data  transaksi  tersebut  diolah  dan  di  analisa  dengan  baik  maka  dapat  menghasilkan  informasi  mengenai  tren penjualan dan membantu dalam mengatur persediaan barang dengan lebih tepat.
Menurut [1] dalam penelitiannya yang berjudul “Penerapan Business Intelligence untuk menganalisis data pada PT  Suryaplas  Intitama  menggunakan  microsoft  power  BI”.  Penerapan Business  Intelligence dalam  bentuk dashboard  dapat  memvisualisasikan report penjualan  dengan  baik  sehingga  menghasilkan  informasi  mengenai perkembangan  penjualan  yang  dapat  dijadikan  pedoman  dalam  pengambilan  keputusan  bisnis. Business Intelligence dashboard  dapat  mempercepat  dalam  proses  analisa  data  menjadi  informasi,  terutama  informasi mengenai  produk  yang  paling  banyak  terjual  dan  produk  yang  kurang  diminati  pelanggan  [5].  Explorasi  data penjualan  dan  produksi  dengan  menggunakan  metode visual data  mining menghasilkan  visusalisasi  dashboard yang dapat mengidentifikasi pola penjualan dalam beberapa tahun terakhir sehingga diketahui pola trend dalam transaksi penjualan yang ada [6]. Dari beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya terkait analisa data penjualan,  visualisasi  dashboard  hanya  digunakan  untuk  menampilkan  hasil  analisa  penjualan  dalam  beberapa tahun tanpa adanya dashboard peramalan penjualan.
Peramalan  penjualan  terdapat  berbagai  macam  metode,  salah  satunya  peramalan time  series (deret  waktu) dengan metode double exponential smoothing yang digunakan pada data yang memiliki pola trend, sehingga dapat dihasilkan prediksi penjualan untuk periode yang akan datang dengan pengukuran akurasi peramalan menggunakan MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error) [7].  Setiap  metode  peramalan  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang berbeda – beda. Semakin kecil tingkat kesalahan yang dihasilkan, maka semakin baik hasil yang didapatkan dari metode peramalan tersebut. Double exponential smoothing dapat meramalkan penjualan sayur dengan pola data trend yang cukup stabil sehingga menghasilkan nilai peramalan penjualan yang akurat, serta periode waktu yang digunakan dalam peramalan dapat mempengaruhi nilai peramalan yang dihasilkan [8].
Oleh karena itu, penelitian ini menggabungkan antara visualisasi  dashboard pada microsoft power BI dengan metode double exponential smoothing. Dashboard power BI memberikan informasi mengenai tren penjualan pada beberapa tahun sebelumnya dan peramalan penjualan secara otomatis pada periode selanjutnya sehingga membantu dalam manajemen stok barang. Metode double exponential smoothing sebagai perbandingan nilai peramalan yang dihasilkan antara  dashboard  peramalan  pada power  BI dengan  perhitungan  nilai  peramalan secara  manual  pada double  exponential  smoothing menggunakan  indikator  pengukuran  akurasi Mean  Absolute  Deviation untuk mencari tingkat kesalahan peramalan terkecil. Hal ini diharapkan dapat membantu pihak Stockis BG.3005 dalam
mengevaluasi  proses  bisnis yang telah berjalan dan dapat membantu  dalam mengatur  stok barang dengan lebih baik.

## II. M ETODE PENELITIAN

## A. Metode BI roadmap
Business Intelligence adalah bagian dari sistem pengambilan keputusan yang meliputi metode, alat, dan  aplikasi untuk memberikan akses interaktif terhadap data. Dengan melakukan analisis data dan kinerja historis, stakeholder mendapatkan pengetahuan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan dengan lebih baik dan tepat [9]. Dalam penulisan  ini,  metode  yang  digunakan  dalam  merancang  dan  membangun dashboard  business  intelligence menggunakan pendekatan business intelligence roadmap [10]. Langkah – langkah dalam metode BI Roadmap se- bagai berikut.
1) Justification
Langkah pertama yang harus dilakukan adalah melakukan observasi pada Stockis BG.3005 Muara Enim dan mengidentifikasi  permasalahan  yang  akan  dijadikan  penelitian  serta  mengusulkan  solusi  untuk  pemecahan permasalahan  tersebut.  Dalam  mendistribusikan  produk  Natural  Nusantara,  Stockis  BG.3005  Muara  Enim mengalami kesulitan dalam melihat perkembangan bisnis yang dijalankannya, dikarenakan tidak diketahuinya tren penjualan yang menyebabkan ketidaksesuaian antara permintaan pelanggan dengan stok barang yang ada.

## 2) Planning
Pada tahap perencanaan, yang dilakukan yaitu menentukan tools ( hardware maupun software ) yang digunakan dalam  pembangunan dashboard business intelligence dan analisis sumber data. Tools yang digunakan pada penelitian ini meliputi Microsoft Power BI, Microsoft Excel, Xampp, dan Microsoft Word serta sumber data didapatkan dari aplikasi Foxpro yang digunakan dalam manajemen data operasional Stockis BG.3005 Muara Enim. Data yang digunakan yaitu data transaksi penjualan produk PT Natural Nusantara tahun 2020 – 2021 pada Stockis BG.3005 Muara Enim dalam format excel (xlsx). Contoh data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## 3) Business Analysis
Pada tahap ini dilakukan analisa mengenai kebutuhan informasi yang akan ditampilkan dalam dashboard BI serta proses ETL data yang diperlukan dalam penelitian.
4) Design
Pada tahap desain, hal yang dilakukan yaitu perancangan datawarehouse untuk menyimpan data transaksi penjualan , sistem import data untuk memudahkan menyimpan data ke database, dan perancangan dashboard business intelligence. Skema datawarehouse dan rancangan dashboard business intelligence dapat dilihat secara berurutan pada gambar 2 dan 3.
Gambar 1. Data transaksi penjualan yang digunakan dalam penelitian

## 5) Construction
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembangunan  data  warehouse  pada  database  MySQL,  proses  load  data  kedalam database, serta pembangunan dashboard business intelligence.
Berikut proses load data dari file excel kedalam sebuah database yang bernama dbstockis3005.
1) Persiapkan  data  penjualan  tahun  2020  dan  2021  yang  sudah  dibersihkan  pada  Microsoft  Excel sebelumnya.
2) Buka  sistem import data  yang  telah  dibuat  sebelumnya  untuk  menyeleksi  kolom  data  yang  akan disimpan ke dalam database. Klik button choose file dan pilih data transaksi penjualan yang akan di import dan klik button import. Data yang telah berhasil diimport ke database dapat dilihat pada gambar
4.

## Gambar 2. Skema datawarehouse dbstockis3005
Gambar 3. Rancangan dashboard business intelligence
Selanjutnya  penerapan  microsoft  power BI untuk  mengolah  data  transaksi  penjualan  yang  terdiri  dari beberapa langkah, yaitu
1) Memilih menu Get data pada bagian menu home . Lalu pilih MySQL database untuk menarik data dari database ke power BI . Kemudian data transaksi akan ditampilkan dalam format tabel, pastikan data sudah benar dan sesuai. Lalu klik button load untuk memulai proses load data. Proses load data pada microsoft power  BI akan  berjalan  dan  data  berhasil  di import ke  dalam  microsoft power BI .  Data  yang  berhasil diimport ke dalam power BI dapat dilihat pada gambar 5.
2) Memulai proses analisa dilakukan measure atau perhitungan pada data transaksi penjualan. Measure pada microsoft power BI dapat berupa sum , count , max , average dan sebagainya.
B. Metode double exponential smoothing
Gambar 4. Data berhasil diimport ke dalam database dbstockis3005
Exponential  smoothing adalah  suatu  tipe  teknik  peramalan  rata-rata  bergerak  yang  melakukan  penimbangan terhadap data masa lalu dengan cara eksponensial sehingga data paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar [11]. Exponential smoothing termasuk kedalam model deret waktu . Time Series Model memprediksi dengan  menggunakan  kumpulan  data  sebelumnya  untuk  membuat  prediksi  pada  masa  yang  akan  datang  [12]. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Double exponential smoothing dari Brown. Double exponential smoothing adalah metode yang tepat untuk meramalkan data yang memiliki pola tren, baik pola tren naik atau turun [13]. Berikut langkah perhitungan metode double exponential smoothing .
1) Mencari nilai single exponential ′   = +   (1  −   ) ′ − 1 (1) 2) Mencari nilai double exponential ′′   = ′   +   (1  −   ) ′′ − 1 (2)

## 3) Mencari nilai konstanta
=  2 ′   +   ′′ (3) 4) Mencari koefisien tren = ( ′  −   ′′ ) (4) 5) Mendapatkan nilai peramalan
+ =     +    ( ) (5)
Dimana : ′ = Single exponential smoothing. ′′ = Double exponential smoothing a  = Konstanta. = Koefisien tren. +m = Peramalan. ∝ = Parameter alpha. m = Periode peramalan
Perhitungan akurasi peramalan double exponential smoothing dalam penelitian ini menggunakan indikator MAD ( Mean Absolute Deviation ). MAD yaitu rata-rata kesalahan mutlak periode yang telah lalu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan data sebenarnya [14]. MAD mengukur ketepatan peramalan dengan merata-ratakan kesalahan yang diperkirakan (nilai absolut dari setiap kesalahan). Semakin kecil nilai  MAD  yang  didapatkan  maka  semakin  tepat  peramalan  yang  dihasilkan  [15].  Untuk  menghitung  MAD digunakan rumus sebagai berikut.
MAD = Σ | Aktual  −  Forecast | / n (6)
Dimana: n = jumlah periode yang digunakan dalam perhitungan

## III. HASIL PENELITIAN

## A. Analisisis hasil visualisasi dashboard

## 1. Jumlah penjualan tahun 2020 – 2021
Puncak  penjualan  selama  tahun  2020  –  2021  adalah  bulan  Januari  yang  terjual  sebanyak  1024 item dan terendah  pada  bulan  September  yang  hanya  terjual  145 item .  Jadi,  produk  terjual  pada  tahun  2020  –  2021 sebanyak  5948 item dengan  total  pelanggan  sebanyak  287  orang.  Grafik  penjualan  tahun  2020  –  2021  dapat dilihat pada gambar 8a.

## 2. Jumlah pendapatan tahun 2020 – 2021
Pendapatan terbesar dari tahun 2020 – 2021 terjadi pada bulan Januari sebesar Rp82.318.000 dan terendah pada  bulan  September  sebesar  Rp15.863.000.  Jadi,  total  keseluruhan  pendapatan  yang  dihasilkan  pada  tahun 2020 – 2021 sebanyak Rp521.000.000. Grafik pendapatan tahun 2020 – 2021 dapat dilihat pada gambar 8b.
(a)                                                                                                               (b)

## 3. Kategori produk terlaris
Dari  total  penjualan  keseluruhan  tahun  2020  –  2021,  urutan  kategori  produk  terlaris  yaitu  kategori  produk kosmetik  dan  perawatan  tubuh,  rumah  tangga,  kesehatan,  dan  agrokompleks  dengan  urutan  penjualan  2693, 1388, 1108, dan 759 item . Grafik kategori produk terlaris dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Grafik penjualan dan pendapatan tahun 2020 – 2021 (c) Grafik penjualan
(d) Grafik pendapatan
Gambar 10. Kategori produk terlaris
Gambar 8. Grafik penjualan dan pendapatan tahun 2020 – 2021 (a) Grafik penjualan
(b) Grafik pendapatan
Top 5 produk terlaris tahun 2020 - 2021 yaitu Pasta Gigi Nasa, Moreskin : Clean & Glow Cream, Grece Anti Perspirant, Quwless : Liquid Hygiene For Man, dan Shanas : Shampoo 3 in 1. Grafik 5 produk terlaris dapat dilihat pada gambar 10.

## B. Perhitungan manual double exponential smoothing
Perhitungan  manual  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  proses double  exponential  smoothing untuk mendapatkan nilai peramalan penjualan pada kelima produk terlaris yaitu Pasta Gigi Nasa, Moreskin : Clean & Glow Cream, Grece Anti Perspirant, Quwless : Liquid Hygiene For Man dan Shanas : Shampoo 3 in 1. Adapun data yang digunakan sebagai contoh adalah data penjualan produk Pasta Gigi Nasa. Data penjualan 5 produk terlaris dapat dilihat pada tabel I.
TABEL I DATA PENJUALAN 5 PRODUK TERLARIS Produk Tahun Bulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Item
PGN 2020 222 190 53 45 34 0 0 0 0 0 3 0
2021 60 250 92 50 55 53 67 31 36 15 17 43 MORESKIN 2020 33 11 17 10 19 14 13 9 7 10 16 33 2021 10 8 3 1 2 2 2 2 3 3 3 2 GRECE 2020 24 4 5 1 14 13 18 15 5 12 29 32 2021 7 13 7 2 2 2 3 3 3 2 3 4 QUWLESS 2020 34 0 5 4 11 17 11 16 0 0 32 36 2021 5 3 4 3 4 2 8 4 1 3 3 2 SHANAS 2020 7 10 2 1 8 7 3 1 4 10 56 18
2021 7 18 9 5 9 4 4 4 3 4 3 4
Langkah – langkah perhitungan double exponential smoothing , sebagai berikut.
1) Menentukan single exponential smoothing
’   = +   (   −   ) ’ − ’1 =   1  =  222 ’2  = 2  +   (1  −   ) ′2 − 1 =  0,5(190)   +   (1 − 0,5)222
=  206
’3  = 3  +   (1  −   ) ′3 − 1
Gambar 11. Top 5 produk terlaris tahun 2020 – 2021
=  0,5(53)   +   (1 − 0,5)206 =  129,5
’4  = 4  +   (1  −   ) ′4 − 1 =  0,5(45)   +   (1 − 0,5)129,5 =  87,25 ’5  = 5  +   (1  −   ) ′5 − 1
=  0,5(34)   +   (1 − 0,5)87,25
=  60,625
Dan seterusnya sampai perhitungan S’ t untuk t = 24, yaitu sebagai berikut: ’24  = 24  +   (1  −   ) ′24 − 1 =  0,5(43)   +   (1 − 0,5)22,68
=  32,84
2) Mencari double exponential smoothing
’   = ’   +   (   −   ) ’’ −
”1 =   1  =  222
”2  = ’2  +   (1  −   ) ”2 − 1
=  0,5(206)   +   (1 − 0,5)222
=  214 ”3  = ’3  +   (1  −   ) ”3 − 1 =  0,5(129,5)   +   (1 − 0,5)214 =  171,75 ”4  = ’4  +   (1  −   ) ”4 − 1 =  0,5(87,25)   +   (1 − 0,5)171,5
=  129,5
”5  = ’5  +   (1  −   ) ”5 − 1
=  0,5(60,625)   +   (1 − 0,5)129,5
=  95,06 2
Dan seterusnya sampai perhitungan S” t untuk t = 24, yaitu sebagai berikut: ”24  = ’24  +   (1  −   ) ”24 − 1
=  0,5(32,84)   +   (1 − 0,5)30,82 =  31,83
3) Mencari nilai konstanta exponential
= ’  –   ”
1  =  2(222) − 222  =  222
2  =  2(206) − 214  =  198 3  =  2(129,5) − 171,75  =  87,25 4  =  2(87,25) − 129,5  =  45
5  =  2(60,625) − 95,062  =  26,18
Dan seterusnya sampai perhitungan untuk t = 24, yaitu sebagai berikut:
24  =  2(32,84) − 31,83  =  33,85
4) Mencari nilai koefisien trend
= − ( ’ –   ” )
1  = 0,5 1 − 0,5 ( ’1 –   ”1 ) = 0,5 1 − 0,5 (222 –  222 )   =  0 2  = 0,5 1 − 0,5 ( ’2 –   ”2 )
= 0,5 1 − 0,5 (206 –  214 )   =  8
3  = 0,5 1 − 0,5 ( ’3  −   ”3 )
= 0,5 1 − 0,5 (129,5 –  171,75) =  42,25 4  = 0,5 1 − 0,5 ( ’4 –   ”4 ) = 0,5
1 − 0,5 (87,25 –  129,5 )   =  42,25
5  = 0,5 1 − 0,5 ( ’5  −   ”5 ) = 0,5 1 − 0,5 (60,625 –  95,062 )   =  34,43 Dan seterusnya sampai perhitungan b t untuk t = 24, yaitu sebagai berikut:
24  = 0,5 1 − 0,5 ( ’24  −   ”24 )
= 0,5
1 − 0,5 (32,84 –  31,83 )   =   −1
5) Perhitungan peramalan
Dilakukan perhitungan peramalan untuk 1 bulan ke depan
+ =     +
24 + 1  =   24 +   24 (1) =  33,85  +   (−1) =  32,85
Setelah mendapatkan nilai S’ t ,S” t, a t, dan b t , untuk kelima produk terlaris dengan = 0,1, = 0,5 dan  = 0,9 maka akan didapatkan hasil peramalan untuk produk Pasta Gigi Nasa, Moreskin : Clean & Glow Cream, Grece Anti Perspirant, Quwless : Liquid Hygiene For Man dan Shanas : Shampoo 3 in 1. Hasil peramalan produk tersebut dapat dilihat pada tabel II.
TABEL II HASIL PERHITUNGAN PERAMALAN PENJUALAN 5 PRODUK TERLARIS PRODUK PERAMALAN ( =   , ) MAD PERAMALAN ( =   , ) MAD PERAMALAN ( =   , ) MAD Pasta gigi nasa 26 item 60,31 33 item 43,02 22 item 46,51 Moreskin : Clean & Glow Cream 1 item 7,36 2 item 5,52 3 item 6,01 Grece Anti Perspirant, 3 item 7,18 3 item 6,41 3 item 7,73 Quwless : Liquid Hygiene For Man 2 item 9,49 2 item 8,55 3 item 10,12 Shanas : Shampoo 3 in 1 6 item 6,67 4 item 6,31 3 item 6,71 Berdasarkan  hasil  perhitungan  peramalan  dengan = 0,1, = 0,5 dan  = 0,9 maka  hasil  peramalan yang paling tepat adalah = 0,5 karena menghasilkan MAD atau tingkat error terkecil.
C. Perbandingan hasil sales prediction dashboard dan perhitungan manual double exponential smoothing pada 5 produk terlaris
(a) (b)
Gambar 12. Hasil peramalan penjualan Pasta Gigi Nasa
(a) Peramalan dengan dashboard power BI menghasilkan penjualan Pasta Gigi Nasa pada 1 bulan berikutnya yaitu 33 item
(a)
(b)
(a) (b)
(a) (b) (a) (b)
Gambar 13. Hasil peramalan penjualan Moreskin : Clean & Glow Cream
(a) Peramalan dengan dashboard power BI menghasilkan penjualan Moreskin : Clean & Glow Cream pada 1 bulan berikutnya yaitu 2 item
(b) Peramalan dengan double exponential smoothing menghasilkan penjualan Moreskin : Clean & Glow Cream pada 1 bulan berikutnya yaitu 2
Gambar 14. Hasil peramalan Grece Anti Perspirant
(a) Peramalan dengan dashboard power BI menghasilkan penjualan Grece Anti Perspirant pada 1 bulan berikutnya yaitu 4 item
(b) Peramalan dengan double exponential smoothing menghasilkan penjualan Grece Anti Perspirant pada 1 bulan berikutnya yaitu 3 item.
Gambar 15. Hasil peramalan Quwless : Liquid Hygiene For Man
(b) Peramalan dengan double exponential smoothing menghasilkan penjualan Quwless : Liquid Hygiene pada 1 bulan berikutnya yaitu 2 item.
Gambar 16. Hasil peramalan penjualan Shanas : Shampoo 3 in 1
(a) Peramalan dengan dashboard power BI menghasilkan penjualan Shanas : Shampoo 3 in 1pada 1 bulan berikutnya yaitu 4 item
(b) Peramalan dengan double exponential smoothing menghasilkan penjualan Shanas : Shampoo 3 in 1pada 1 bulan berikutnya yaitu 4 item.
Gambar 11 – 15 bagian a menjelaskan hasil peramalan penjualan produk terlaris menggunakan Microsoft power BI sedangkan pada gambar 11 – 15 bagian b, garis putus – putus menjelaskan hasil peramalan penjualan produk terlaris menggunakan double exponential smoothing . Peramalan pada power BI dan double exponential smoothing menghasilkan nilai yang sama untuk 1 bulan berikutnya pada produk Pasta Gigi Nasa, Moreskin : Clean & Glow Cream, dan Shanas : Shampoo 3 in 1. Sedangkan untuk produk Grece Anti Perspirant dan Quwless : Liquid Hygiene For Man menghasilkan nilai peramalan yang tidak jauh berbeda, hanya selisih satu angka. Hasil Peramalan dengan double exponential smoothing tersebut didapatkan dengan mencari nilai MAD atau tingkat kesalahan terkecil.
Perbandingan  penggunaan  double  exponential  smoothing  pada  penelitian  ini  yang  menggunakan  indikator akurasi  MAD  dengan  penelitian  lain  yang  menggunakan  indikator  akurasi  yang  berbeda  menjelaskan  bahwa parameter  , kestabilan jumlah penjualan setiap periodenya, serta jumlah data yang digunakan dalam peramalan sangat berpengaruh dengan nilai peramalan yang dihasilkan. Semakin stabil jumlah penjualan setiap periodenya dan semakin tepat pemilihan parameter   yang digunakan maka hasil pengukuran akurasi semakin baik.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penerapan  dari  metode double  exponential  smoothing dan  visualisasi dashboard menggunakan  Microsoft power  BI dalam  menganalisis  data  transaksi  penjualan  Stockis  BG.3005  Muara  Enim maka  dapat  disimpulkan  Dashboard  yang  dihasilkan  menampilkan  visualisasi  informasi  mengenai  kuantitas penjualan  produk,  pendapatan,  produk  terlaris,  jumlah  pelanggan  serta  peramalan  penjualan  produk  yang  akan memudahkan Stockis BG.3005 Muara Enim dalam mengevaluasi proses bisnis sehingga dapat mengatur strategi untuk membuat bisnis menjadi lebih berkembang, serta perbandingan hasil prediksi penjualan pada produk terlaris yang  didapatkan  antara  Microsoft power  BI dengan perhitungan  manual double  exponential  smoothing yang menggunakan = 0,5 dengan nilai MAD terkecil maka didapatkan nilai prediksi yang tidak jauh berbeda.
[1] K. Steven, S. Hariyanto, and R. Arijanto, “Penerapan Business Intelligence untuk Menganalisis Data pada PT. Suryaplas Intitama Menggunakan Microsoft Power BI,” no. 2, p. 10, 2021.
[2] A. A. N. Huda, B. R. Zuhro, C. S. U. Nuha, D. D. Mukhomah, and U. Nuraini, “Pengembangan E-Commerce Sebagai Sarana Penjualan Dan Pembelian Produk Daur Ulang Sampah Plastik,” vol. 1, no. 5, p. 7, 2021.
[3] N. Nagitec, “Pentingnya Teknologi Bagi Perusahaan,” Pentingnya Teknologi Bagi Perusahaan , 2020. https://nagitec.com/pentingnya-teknologi-bagi-pe- rusahaan/ (accessed Nov. 18, 2021).
[4] I. Ernawati, “DATA MINING SEBAGAI SALAH SATU SOLUSI STRATEGI BISNIS,” vol. 14, p. 8, 2018.
[5] M. Achmad and D. Susilawati, “Penerapan Business Intelligence untuk Menampilkan Keuntungan pada Data Superstore dengan Menggunakan Metode Olap,” vol. 2, no. 1, p. 9, 2020.
[6] D. Aryanti and J. Setiawan, “Visualisasi Data Penjualan dan Produksi PT Nitto Alam Indonesia Periode 2014-2018,” Ultima InfoSys : Jurnal Ilmu Sistem Informasi , vol. 9, no. 2, pp. 86–91, 2018, doi: 10.31937/si.v9i2.991.
[7] T. D. Andini and P. Auristandi, “Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smooth- ing,” p. 10, 2016.
[8] Y.  Ariyanto,  A.  Y.  Ananta,  and  M.  R.  Darwis,  “SISTEM  INFORMASI  PERAMALAN  PENJUALAN  BARANG  DENGAN  METODE  DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA ISTANA SAYUR,” vol. 6, p. 6, 2020.
[9] R. Sharda, D. Delen, and E. Turban, Business intelligence, analytics, and data science: a managerial perspective , Fourth edition. New York, NY: Pearson, 2018.
[10]  L. T. Moss and S. Atre, Business intelligence roadmap: the complete project lifecycle for decision-support applications . Boston, MA: Addison-Wesley, 2003.
[11]  R. Utama, Manajemen Operasi . 2019.
[12]  J. Heizer, B. Render, and C. Munson, Operations management: sustainability and supply chain management , Twelfth edition. Boston: Pearson, 2017.
[13]  S. Marlianah, C. Meilani, Q. Lina, and E. Widodo, “Analisis Double Exponential Smoothing Untuk Meramalkan Utang Pemerintah Indonesia ke Luar Negeri (Studi Kasus : Data Utang Pemerintah Indonesia ke Luar Negeri dari Bulan Januari 2010 sampai April 2019),” p. 8, 2019.
[14]  M. A. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perus- ahaan XYZ,” vol. 13, no. 2, p. 10.
[15]  A. Krisma and U. Mulawarman, “Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Dan Triple Exponential Smoothing Dalam Parameter Tingkat Error Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Means Absolute Deviation (MAD),” vol. 4, no. 2, p. 7, 2019.