Vol. 4, No. 2, Juli 2024, Hal: 633-648 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i2.494 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Peramalan  Akseptor  Keluarga  Berencana  (KB)  Baru  Pada  Kecamatan Air Batu Dengan Teknik Single Moving Average
Refina Kurnia Ramadanti 1 , Fauriatun Helmiah 1 , Sri Rezki Maulina Azmi 1
1 Program  Studi  Sistem  Informasi,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal Kisaran, Indonesia
Artikel Info
Kata Kunci:
Akseptor;
Peramalan; Single Moving Average. Keywor ds:
Acceptor; Forecaseing; Single Moving Average.
Abstrak: Perkembangan program Keluarga Berencana saat ini bukan saja  untuk  menurunkan  angka  kelahiran,  tetapi  mewujudkan  bonus demografi  yang  berkualitas.  Peningkatan  kualitas  pelayanan kesehatan  perlu  dilakukan  secara  berkesinambungan.  Maka peramalan  Akseptor  KB  baru  pada  Kecamatan  Air  Batu  dengan menerapkan  metode  Single  Moving  Average  untuk  mengantisipasi kenaikan  pengguna  keluarga  berencana.  Untuk  itulah  diperlukan peramalan  ( forecasting ).  Sehingga  jumlah  sarana  harus  sebanding dengan  jumlah  akseptor  Keluarga  Berencana  (KB).  Namun permasalahan  yang  terjadi  adalah  kesulitan  dalam  menentukan jumlah  peserta  baru  Keluarga  Berencana  (KB).  Adapun  dengan peramalan  yang  digunakan  adalah  dengan  metode single  moving average menggunakan  sejumlah  data  actual  permintaan  yang  baru agar  mendapatkan  nilai  ramalan  untuk  permintaan  dimasa mendatang.    Dan  data  yang  akan  diramalkan  adalah  akseptor  KB dengan  jenis  dan  hasil  MAPE  seperti  berikut,  Spiral,  Vasektomi, Tubektomi, Kondom, Implan, Suntuk dan Pil. Metode peramalan ini akan  dirancang  dan  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrogramman PHP dan database  MySQL. Hasil  perhitungan menggunakan  metode single moving average didapat  hasil  peramalan terhadap  akseptor  KB  baru  dengan  persentase  angka  tertinggi  yaitu 16,77% yaitu dengan alat kontrasepsi KB IMP. Dari hasil perhitungan tersebut kan dituangkan kedalam sebuah sistem perangkat ( software ), sehingga  untuk  melakukan  peramalan  selanjutnya,  dapat  dilakukan dengan mudah dan lebih efektif.
Abstract: The current development of the Family Planning program is not only  aimed  at  reducing  the  birth  rate,  but  also  to  create  a  quality demographic  bonus.  Improving  the  quality  of  health  services  needs  to  be carried  out  continuously.  So  forecasting  new  family  planning  acceptors  in Air Batu District uses the Single Moving Average method to anticipate the increase in family planning users. For this reason, forecasting is needed. So the  number  of  facilities  must  be  proportional  to  the  number  of  Family Planning (KB) acceptors. However, the problem that occurs is the difficulty in determining the number of new Family Planning (KB) participants. The aim of carrying out this research is using the single moving average method using a number of new actual demand data in order to obtain forecast values for  future  demand.  And  the  data  that  will  be  predicted  are  birth  control acceptors  with  the  following  types  and  MAPE  results,  Spiral,  Vasectomy,

## Riwayat Artikel:
Submitted: 14 Maret 2024 Accepted:  10 Juni 2024 Published: 3 Juli 2024
Refina Kurnia Ramadanti, Fauriatun Helmiah, Sri Rezki Maulina Azmi
Tubectomy,  Condoms,  Implants,  Plugs  and  Pills.  This  forecasting  method will  be  designed  and  built  using  the  PHP  programming  language  and MySQL  database.  The  results  of  calculations  using  the  Single  Moving Average  method  obtained  forecasting  results  for  new  family  planning acceptors  with  the highest  percentage  figure,  namely  16.77%,  namely  with the IMP family planning contraceptive. The results of these calculations are poured  into  a  device  system  (software),  so  that  further  forecasting  can  be done easily and more effectively.
Corresponding Author: Refina Kurnia Ramadanti Email: refinaramadanti09@gmail.com

## PENDAHULUAN
Pe l rke l mbangan  program  Ke l luarga  Be l re l ncana  saat  i l ni l bukan  saja  untuk  me l nurunkan  angka ke l lahi l ran,  te l tapi l me l wujudkan  bonus  de l mografi l yang  be l rkuali l tas.  Saat  i l ni l angka  ke l lahi l ran  rata-rata (Total Fe l rti l li l ty Rate l /TFR atau ukuran stati l sti l k) pasangan suami l i l stri l masi l h 2,6. Se l dangkan targe l t yang harus di l pe l nuhi l 2,1 TFR dari l yang te l lah di l te l tapkan mulai l tahun 2015. Hal i l ni l akan te l rus di l ge l ncarkan sampai l tahun 2025 (Hasnani l , 2019). Pe l me l ri l ntah sudah me l lakukan be l rbagai l program untuk me l ne l kan lajunya  pe l rtambahan  pe l nduduk.  Salah  satu  upaya  pe l nge l ndali l an  laju  pe l rtumbuhan  pe l nduduk  yang pali l ng e l fe l kti l f yai l tu de l ngan pe l nggunaan alat kontrase l psi l untuk me l nghi l ndari l “4 t e l rlalu” s e l pe l rti l te l rlalu tua,  te l rlalu  muda,  te l rlalu  banyak  anak,  dan  te l rlalu  de l kat  jarak  ke l lahi l ran  (Palupi l e l t  al.,  2023). Pe l ni l ngkatan  kuali l tas  pe l layanan  ke l se l hatan  pe l rlu  di l lakukan  se l cara  be l rke l si l nambungan.  Akse l ptor (pe l ngguna)  Ke l luarga  Be l re l ncana  (KB)  be l rhak  untuk  me l ndapatkan  pe l layanan  ke l se l hatan  yang be l rkuali l tas.
Untuk  dapat  me l mbe l ri l kan  pe l layanan  yang  opti l mal,  te l ntu  di l pe l rlukan  alat  kontrase l psi l yang me l madai l yang  se l suai l de l ngan  jumlah  akse l ptor  (pe l ngguna)  Ke l luarga  Be l re l ncana  (KB).  Adapun  alat kontrase l psi l se l pe l rti l pi l l  KB,  Sunti l k  KB,  I l mplan  (Norpant),  I l UD  (Spi l ral),  Vase l ktomi l (MOP),  dan Tube l ktomi l (MOW)  harus    se l bandi l ng    de l ngan    jumlah    akse l ptor    Ke l luarga  Be l re l ncana  (KB).  Namun pe l rmasalahan  yang  te l rjadi l yai l tu  ke l suli l tan  dalam  me l ne l ntukan  jumlah  pe l se l rta  baru  Ke l luarga Be l re l ncana  (KB).  Jadi l jumlah  sarana  harus  se l bandi l ng  de l ngan  jumlah  akse l ptor  Ke l luarga  Be l re l ncana (KB).   Maka ge l rakan ke l luarga be l re l ncana se l karang le l bi l h me l mbe l ri l kan ke l kuasaan ke l pada masyarakat untuk  be l rpe l ran  se l rta  se l suai l aspi l rasi l ,  se l le l ra,  ke l puasan  dan  ke l mandi l ri l an  masyarakat  dalam be l rke l luarga be l re l ncana (I l snai l ni l e l t al., 2022). Maka di l pe l rlukan pe l ramalan (fore l casti l ng) de l ngan me l tode l pe l ramalan  Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l .  Pe l nggunaan  me l tode l i l ni l di l pi l li l h  kare l na  data  Me l tode l Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l me l rupakan  me l tode l yang  me l nggunakan  pe l ncatatan  data  masa  lalu  yang  sangat se l di l ki l t  dan  me l ngasumsi l kan  data  yang  be l rfluktuasi l atau  ti l dak  me l ne l tap  atau  ke l ti l dakstabi l lan  pada jumlah pe l ngguna Ke l luarga Be l re l ncana (KB).  Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l di l gunakan kare l na jangka waktu  data  yang  di l gunakan  adalah  jangka  me l ne l ngah  panjang.  me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l untuk me l nganti l si l pasi l ke l nai l kan  pe l ngguna  ke l luarga  be l re l ncana.  Me l tode l pe l ramalan  de l ngan  me l nggunakan Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l akan  me l me l rlukan  ni l lai l se l cara  spe l si l fi l k,  di l mana  ni l lai l i l ni l pada  nanti l nya  akan me l mpe l ngaruhi l ni l lai l MAPE l dan MSE l . Fore l casti l ng adalah  me l mpre l di l ksi l dari l be l be l rapa  pe l ri l sti l wa  atau  bi l sa  juga  di l katakan  de l ngan banyak  pe l ri l sti l wa  yang  akan  datang.  Se l pe l rti l yang  di l katakan  ole l h  Ne l i l ls  Bohr  yang  di l kuti l p  ole l h Montogme l ry,  Je l nni l ngs,  dan  Kulhaci l (Be l li l auwan  e l t  al.,  2023),  me l mbuat  pre l di l ksi l yang  bagus  ti l dak se l lalu  mudah.  Pe l ramalan  ( fore l casti l ng )  adalah  se l ni l dan  i l lmu  untuk  me l mpre l di l ksi l ke l jadi l an  yang  akan te l rjadi l de l ngan me l nggunakan data hi l stori l s de l ngan be l ntuk mode l l mate l mati l s dan me l mproye l ksi l kannya ke l masa  yang  akan  datang  (Amali l a  e l t  al.,  2022).  Pe l ramalan  (fore l casti l ng)  adalah  suatu  usaha  untuk me l ramalkan ke l adaan di l masa me l ndatang me l lalui l pe l nguji l an ke l adaan masa lalu pe l ramalan be l rtujuan me l ndapatkan  hasi l l  yang  mampu  me l mi l ni l mumkan  ke l salahan  dalam  pe l ramalan  fore l cast  e l rror (Sugi l raharjo,  2021).  Me l nurut  (Wardani l e l t  al.,  2020)  pe l rusahaan  le l bi l h  te l rtari l k  untuk  me l lakukan
Peramalan Akseptor Keluarga Berencana (KB) Baru Pada Kecamatan Air Batu Dengan Teknik Single Moving Average
pe l ralaman de l ngan dasar data pe l njualan pada pe l ri l ode l lalu, de l ngan asumsi l bahwa apa yang te l rjadi l di l masa lalu akan te l rulang pada saat i l ni l . Me l rupakan se l ni l dan i l lmu untuk me l mpe l rki l rakan ke l jadi l an pada masa  yang  akan  datang  (Re l tno  Wi l dya  e l t  al.,  2021).  Pe l ramalan  ( fore l casti l ng )  adalah  ke l gi l atan me l mpe l rki l rakan apa yang te l rjadi l pada masa yang akan datang be l rdasarkan data yang re l le l van pada masa  lalu  dan  me l ne l mpatkannya  ke l masa  yang  akan  datang  de l ngan  suatu  be l ntuk  mode l l  mate l mati l s (Rodi l ah & Yuni l ta, 2022). Me l tode l pe l nde l katan fore l casti l ng (pe l ramalan)  dalam  pe l ne l li l ti l an  i l ni l yai l tu  me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l (SMA).  Me l tode l SMA  ( Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l )  me l rupakan  me l tode l ramalan  untuk  pe l ri l ode l me l ndatang. Untuk me l ne l ntukan ramalan pada pe l ri l ode l yang akan datang  me l me l rlukan data hi l stori l s se l lama  jangka  waktu  te l rte l ntu.  Mi l salnya  de l ngan  me l tode l 4  bulanan  movi l ng  ave l rage l ,  ramalan  bulan ke l -5  baru  dapat  di l hi l tung  se l te l lah  bulan  ke l e l mpat  be l rakhi l r  dan  de l mi l ki l an  se l te l rusnya(Sudi l rman  e l t  al., 2022).  Rata-rata  be l rge l rak  tunggal  ( Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l )  adalah  suatu  me l tode l pe l ramalan  yang di l lakukan de l ngan me l ngambi l l se l ke l lompok ni l lai l pe l ngamatan, me l ncari l ni l lai l rata-rata te l rse l but se l bagai l ramalan untuk pe l ri l ode l yang akan datang. Me l tode l i l ni l adalah me l tode l yang me l nunjukan pe l mbobotan me l nurun  se l cara  e l kspone l nsi l al  te l rhadap  ni l lai l obse l rvasi l yang  le l bi l h  lama,  di l mana  ni l lai l te l rbaru di l be l ri l kan bobot yang re l lati l f le l bi l h be l sar di l bandi l ng ni l lai l obse l rvasi l yang lama. Me l tode l i l ni l me l mbe l ri l kan se l buah  pe l mbobotan  e l kspone l nsi l al  rata-rata  be l rge l rak  dari l se l mua  ni l lai l obse l rvasi l se l be l lumnya.  Si l ngle l movi l ng ave l rage l ti l dak di l pe l ngaruhi l ole l h tre l nd maupun musi l m (Suryani l e l t al., 2023).
Jurnal  yang  me l njadi l re l fe l re l nsi l untuk  pe l ne l li l ti l an  i l ni l di l ambi l l  dari l Purnamasari l ,  dkk  (2022) de l ngan hasi l l i l ni l te l lah di l uji l ke l akuratannya me l nggunakan uji l MAD dan MAPE l , me l nunjukkan bahwa pe l ri l ode l 8  bulan  me l mi l li l ki l ni l lai l e l rror te l rke l ci l l  yai l tu  0,5  untuk  MAD  dan  4  untuk  MAPE l .  Pe l nggunaan me l tode l SMA  khususnya  dalam  me l nggunakan  8  pe l ri l ode l se l be l lumnya,  pre l di l ksi l di l bulan  Mare l t  dan Apri l l  sama  sama  me l nghasi l lkan  ni l lai l 74  kg  (Purnamasari l e l t  al.,  2022).  Pe l ne l li l ti l an  se l lanjutnya  de l ngan hasi l l pe l rhi l tungan pe l ramalan me l nggunakan anali l si l s runtun waktu pada pe l njualan packoy, cocofre l sh dan  te l lur  ayam  kampung  me l nggunakan  me l tode l si l ngle l movi l ng  ave l rage l dan  me l tode l e l xpone l nti l al smoothi l ng  me l nggunakan  á  =  0.1,  me l nghasi l lkan  ni l lai l ramalan  untuk  pe l kan  be l ri l kutnya  se l cara be l rurutan  se l bagai l be l ri l kut:  pakcoy,  cocofre l sh  dan  te l lur  ayam  kampung  se l cara  be l rurutan  adalah 1583,33 dan 1772,89 gram; 10,67 dan 6,48 buti l r (di l bulatkan me l njadi l 11 dan 7 buti l r); se l rta 8,33 dan 8,47 buti l r  (di l bulatkan  me l njadi l 9  dan  9  buti l r)  se l hi l ngga  Warung  Se l hat  1000  Ke l bun  dapat  me l ngambi l l ke l putusan  untuk  me l mpe l rsi l apkan  stok  barang  be l rdasarkan  hasi l l  ramalan  se l hi l ngga  stok  yang di l se l di l akan  ti l dak  me l ngalami l pe l nurunan  kuali l tas  aki l bat  masa  pe l nyi l mpanan  yang  te l rlalu  lama. (Ardi l ansah e l t al., 2021).
Se l lanjutnya  pe l ne l li l ti l an  yang  di l lakukan  (Rizky  e l t  al.,  2022)  De l ngan  me l nggunakan  bahas pe l mrograman  PHP  dan  database l MySQL,  maka  akan  me l mpe l rmudah  dalam  pe l ngolahan  jumlah pe l ngguna  KB  pada  Di l nas  Pe l nge l ndali l an  Pe l nduduk  Dan  Ke l luarga  Be l re l ncana  Kota  Tanjungbalai l . Rancangan  dari l si l ste l m  i l ni l dapat  me l mpre l di l ksi l jumlah  Akse l ptor  KB  Baru  yang  harus  di l si l apkan  ole l h Di l nas Pe l nge l ndali l an Pe l nduduk Dan Ke l luarga Be l re l ncana Kota Tanjungbalai l tahun be l ri l kutnya. Me l tode l yang  di l gunakan  yai l tu  Si l ngle l E l xpone l nti l al  Smoothi l ng  (SE l S)  dapat  me l mbantu  Di l nas  Pe l nge l ndali l an Pe l nduduk Dan Ke l luarga Be l re l ncana Kota Tanjungbalai l dalam me l ramalkan jumlah Akse l ptor KB Baru untuk tahun be l ri l kutnya. Pe l ne l li l ti l an yang di l lakukan (Raharjo  e l t al., 2016) de l ngan  Hasi l l pe l ne l li l ti l an i l ni l adalah mode l l SMA me l tode l 3 me l rupakan si l nyal tracki l ng bulanan te l rbai l k de l ngan ni l lai l -0.0349 hi l ngga - 0.0178  β  =  0.1  dan  β  =  0.2  untuk  has i l l  pe l ramalan  pe l ri l ode l Januari l ,  Fe l bruari l ,  dan  Mare l t  2015  se l be l sar 8.151 , 8.131, dan 7.485. Untuk mode l l 3 bulanan me l tode l WMA pali l ng bai l k de l ngan vari l asi l bobot W1 = 0,25; W2 = 0,35; W3 = 0,40 si l nyal tracki l ng me l mpunyai l ni l lai l -0.0451 hi l ngga - 0.0439 β = 0.1 dan β = 0.2 untuk  hasi l l  pe l ramalan  pe l ri l ode l Januari l ,  Fe l bruari l ,  dan  Mare l t  2015  se l be l sar  8.044,  7.893,  dan  7.517. Me l tode l mode l l  SMA  3  bulan  me l rupakan  me l tode l yang  pali l ng  te l pat  untuk  me l ramalkan  jumlah akse l ptor baru KB Provi l nsi l Kali l mantan Ti l mur.
Se l lanjutnya  pe l ne l li l ti l an  yang  di l lakukan  (Putri l ,  2023)  de l ngan  Fore l casti l ng  yang  di l hasi l lkan de l ngan ni l lai l batas (n = 3) pada bulan Januari l 2022 se l be l sar 5843 orang dan Me l an Absolute l Pe l rse l ntage l E l rror (MAPE l ) se l be l sar 15%, ni l lai l batas (n = 4) pada bulan Januari l 2022 se l be l sar 5766 orang dan Me l an Absolute l Pe l rse l ntage l E l rror  (MAPE l )  se l be l sar  14%,  se l lanjutnya  de l ngan  ni l lai l batas  (n  =  5)  pada  bulan

## Refina Kurnia Ramadanti, Fauriatun Helmiah, Sri Rezki Maulina Azmi
Januari l 2022 se l be l sar 5853 orang dan Me l an Absolute l Pe l rse l ntage l E l rror (MAPE l ) se l be l sar 13% dan ni l lai l batas (n = 6) pada bulan Januari l 2022 se l be l sar 6170 orang dan Me l an Absolute l Pe l rse l ntage l E l rror (MAPE l ) se l be l sar 15%. Se l hi l ngga me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l de l ngan ni l lai l batas (n = 5) le l bi l h bai l k di l gunakan dalam  me l mpre l di l ksi l kan  jumlah  pe l ne l mri l ma  program  se l mbako  tahun  2022,  kare l na  me l mi l li l ki l ti l ngkat ke l salahan te l rke l ci l l. Se l lanjutnya pe l ne l li l ti l an (Ri l andhi l ta e l t al., 2024) de l ngan hasi l l anali l si l s me l nggunakan Me l tode l E l xpone l nti l al  Smoothi l ng  me l nunjukan  bahwa  di l dapati l ada  3  je l ni l s  motor  de l ngan  ni l lai l e l rror yang ke l ci l l yai l tu di l atas 50% yai l tu Be l at De l luxe l se l be l sar 55,26%, Be l at CBS Sporty Fi l se l be l sar 60,93% dan Scoopy  Fi l Sporty  52,86%.  Hasi l l  dari l pe l rhi l tungan  me l mbantu  me l ngurangi l ke l te l rlambatan  atau ke l salahan pada stok barang dan pe l rusahaan dapat me l lakukan pe l mbe l li l an de l ngan te l pat.
Dari l be l be l rapa  ti l njauan  li l te l ratur  yang  me l njadkan  acuan  pada  pe l ne l li l ti l an  i l ni l adalah  de l ngan banyaknya  alat  konse l ptor  te l rbaru  dan  banyaknya  jumlah  pe l rni l kahan  usi l a  muda  dan  mi l ni l mnya pe l mahaman te l ntang program be l re l ncana. Maka dari l i l tu di l lakukan pe l ne l li l ti l an i l ni l de l ngan tujuan untuk me l ne l rapkan me l tode l si l ngle l movi l ng ave l rage l dalam me l ramalkan jumlah Akse l ptor KB Baru di l Ke l camatan Ai l r Batu untuk pe l ri l ode l se l lanjutnya di l Ke l camatan Ai l r Batu, agar ti l dak te l rjadi l pe l numpukan maupun ke l kurangan alat kontrase l psi l .

## METODE
Pada    pe l ne l li l ti l an    te l rkai l t    (Azi l za,  2022)    di l se l butkan    bahwa    me l tode l pe l ramalan  Movi l ng Ave l rage l dan E l xpone l nti l al  Smoothi l ngme l rupakan  me l tode l yang  e l fe l kti l f  untuk  me l lakukan fore l casti l ng pe l rmi l ntaan,    kare l na    se l maki l n  panjang  jangka  data  yang  di l gunakan  maka  hasi l l  pe l rmalan  akan me l mi l li l ki l ni l lai l e l rroryang ke l ci l l dan vali l d.
Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l adalah  suatu  me l tode l pe l ramalan  yang  di l lakukan  de l ngan  me l ngambi l l se l ke l lompok  ni l lai l pe l ngamatan,  me l ncari l ni l lai l rata-rata  te l rse l but  se l bagai l ramalan  untuk  pe l ri l ode l yang akan  datang  (Rodi l ah  &  Yuni l ta,  2022).  Suatu  cara  me l modi l fi l kasi l pe l ngaruh  data  masa  lalu  te l rhadap rata-rata be l rge l rak (movi l ng ave l rage l ) se l bagai l alat me l ramal adalah de l ngan me l ne l tapkan be l rapa banyak obse l rvasi l te l rakhi l r yang di l i l kutse l rtakan. Rata-rata be l rge l rak me l mi l li l ki l arti l bahwa apabi l la obse l rvasi l baru te l lah  te l rse l di l a,  ratarata  yang  baru  dapat  di l hi l tung  de l ngan  me l nghi l langkan  data  yang  te l rtua  dan me l ngganti l nya  de l ngan  yang  te l rbaru.  Ramalan  de l mi l ki l an  di l katakan  adapti l ve l yang  be l rarti l me l nye l suai l kan te l rhadap te l rse l di l anya data baru de l ngan se l ndi l ri l nya.. 𝐹 𝑡+1 = 𝑋𝑡 + 𝑋𝑡−1 +  𝑋𝑡−2+⋯+  𝑋𝑡−𝑁+1 𝑛 Ke l te l rangan : Ft+1 :  Ramalan untuk pe l ri l ode l ke l t + 1 Xt :   pe l ri l ode l ke l t n : Jangka waktu rata-rata be l rge l rak (pe l rge l rakan) Ukuran  akurasi l pe l ramalan  me l rupakan  ukuran  ke l salahan  dalam  me l mpre l di l ksi l te l ntang ti l ngkat  pe l rbe l daan  antara  hasi l l  pe l rmi l ntaan  de l ngan  yang  se l be l narnya  te l rjadi l .  Be l be l rapa  me l tode l te l lah di l gunakan  dalam  me l nunjukkan  ke l salahan  yang  di l se l babkan  ole l h  suatu  te l kni l k  pe l ramalan  te l rte l ntu. Hampi l r  se l mua  ukuran  me l nggunakan  pe l ngrata-rataan  be l be l rapa  fungsi l dari l pe l rbe l daan  antara  ni l lai l yang se l be l narnya de l ngan ni l lai l pre l di l ksi l atau pe l ramalannya (Arthame l vi l a e l t al., 2021).
Adapaun ukuran yang bi l asa di l gunakan yai l tu se l bagai l be l ri l kut: a. MAD (Me l an Absolute l De l vi l ati l on) Me l ngukur  ke l te l patan  ramalan  de l ngan  me l rata-ratakan  ke l salahan  dugaan  (ni l lai l absolut  masi l ng- masi l ng  ke l salahan).  MAD  be l rguna  untuk  me l ngukur  ke l salahan  dalam  ramalan  uni l t  yang  sama se l bagai l de l re l t asli l .(Li l tha & Hasanuddi l n, 2020)
MAD =
n Ft At  − Di l mana :
At :  Pe l rmi l ntaan actual pada pe l ri l ode l t Ft :  Pe l ramalan pe l rmi l ntaan pada pe l ri l ode l t n :   Jumlah pe l ri l ode l pe l ramalan yang te l rli l bat ..................................(3)
Peramalan Akseptor Keluarga Berencana (KB) Baru Pada Kecamatan Air Batu Dengan Teknik Single Moving Average
MAPE = ∑ |𝐴𝑡−𝐹𝑡| |𝐴𝑡| ∗100% 𝑛 MSE = ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 𝑛 2 𝑛 𝑡=1 MAD  me l rupakan  ni l lai l total  absolut  dari l ke l salahan  ramalan  yang  di l bagi l de l ngan  data  atau  le l bi l h mudah ni l lai l kumulati l f absolut e l ror di l bagi l de l ngan pe l ri l ode l . (Li l tha & Hasanuddi l n, 2020) b. MSE l (Me l an Square l E l rror) MSE l di l gunakan untuk me l nge l valuasi l suatu me l tode l pe l ramalan. Hasi l l ramalan akan di l kuadratkan. MSE l me l rupakan rata-rata se l li l si l h kuadrat antara ni l lai l yang di l ramalkan dan di l amati l .
Ke l te l rangan : At = Ni l lai l Aktual pe l rmi l ntaan Ft =Ni l lai l hasi l l pe l ramalan n = banyaknya data c. MAPE l ( Me l an absolute l pe l rse l ntase l e l rror )
Me l an  absolute l pe l rse l ntase l e l rror  (MAPE l )  adalah  me l tode l pe l ngukuran  ke l salahan  dalam  me l tode l pe l ramalan  de l ngan  te l kni l k  ke l salahan  absolut  di l se l ti l ap  pe l ri l ode l di l bagi l de l ngan  ni l lai l pe l ngamatan nyata untuk pe l ri l ode l i l tu. Se l lanjutnya hasi l lnya di l hi l tung ni l lai l rata-rata ke l salahan pe l rse l ntase l absolut. MAPE l adalah te l s ke l salahan yang me l ncari l ni l lai l pe l rse l ntase l pe l rbe l daan antara data aktual dan data pe l rki l raan Ni l lai l MAPE l di l hi l tung de l ngan rumus se l bagai l be l ri l kut:
Ke l te l rangan : At = Data aktual pada pe l ri l ode l t
F t = Ni l lai l pe l ramalan pada pe l ri l ode l t n =  Jumlah data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  prose l s  i l ni l di l lakukan  prose l s  pe l rhi l tungan  Algori l tma Si l ngle l Movi l ng  Ave l rage l . Si l ste l m  yang akan  di l buat  me l rupakan forcasti l ng Akse l ptor  KB  Baru  de l ngan  me l tode l Movi l ng  Ave l rage l pada  Balai l Pe l nyuluh  KB  Ke l camatan  Ai l r  Batu . Adapun  data  pe l ngguna  alat  kontrase l psi l dari l tahun  2014  sampai l de l ngan 2021 yai l tu se l bagai l be l ri l kut :
Table 1. Data Pengguna Alat Kontrasepsi No Tahun IUD MOW MOP KDM IMP STK PIL 1 2014 38 20 27 28 40 42 34 2 2015 41 18 26 40 52 38 37 3 2016 31 19 21 38 48 32 42 4 2017 39 20 26 40 43 36 39 5 2018 31 23 23 26 38 40 32 6 2019 33 24 27 29 34 40 31 7 2020 35 19 23 30 32 42 32 8 2021 35 21 26 29 25 36 31 9 2022 34 16 21 28 35 34 34 10 2023 38 19 20 31 34 37 32 11 2024 ? ? ? ? ? ? ?
Sumbe l r: Balai l Pe l nyuluh KB Ke l camatan Ai l r Batu, (2024)
Adapun  algori l tma  pe l rhi l tungannya  de l ngan  me l nggunakan  me l tode l Akse l ptor  KB  Baru  de l ngan me l tode l Movi l ng Ave l rage l adalah Tabel 2 sampai Tabel 16:
………................ Rumus 5 …….. ................. Rumus  (4)
Refina Kurnia Ramadanti, Fauriatun Helmiah, Sri Rezki Maulina Azmi

## Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara IUD
a. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru De l ngan Cara I l UD Table 2. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara IUD
No  Tahun (Periode) Data Pengguna(At-1) Forecast SMA (Ft-1) 1 2014 38 2 2015 41 3 2016 31 39,5 4 2017 39 36 5 2018 31 35 6 2019 33 35 7 2020 35 32 8 2021 35 34 9 2022 34 35 10 2023 38 34,5 Total 36
Pe l rhi l tungan pe l ramalan pasi l e l n pe l ngguna ke l luarga be l re l ncana de l ngan cara I l UD
Pe l ri l ode l 2024:   = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  34 + 38 2 = 36
b. Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Pe l ngguna De l ngan Cara KB I l UD Tabel 3. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara IUD Periode 2024
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 38 2 2015 41 3 2016 31 39,5 8,5 72,25 0,27 4 2017 39 36 3 9 0,08 5 2018 31 35 4 16 0,13 6 2019 33 35 2 4 0,06 7 2020 35 32 3 9 0,09 8 2021 35 34 1 1 0,03 9 2022 34 35 1 1 0,03 10 2023 38 34,5 3,5 12,25 0,09 Total 26 124.5 0.78% MAD = ∑|At – Ft|  =   26  =   3,25
n
8
MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  124,5   = 15,56 N
8
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =   0,78%  =  9,71% |Yt|                           8
Peramalan Akseptor Keluarga Berencana (KB) Baru Pada Kecamatan Air Batu Dengan Teknik Single Moving Average
Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara MOW
a. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru De l ngan Cara MOW Tabel 4 . Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara MOW Periode 2024
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) 1 2014 20 2 2015 18 3 2016 19 19 4 2017 20 18,5 5 2018 23 19,5 6 2019 24 21,5 7 2020 19 23,5 8 2021 21 21,5 9 2022 16 20 10 2023 19 18,5 Total 18 b. Pe l rhi l tungan pe l ramalan pasi l e l n pe l ngguna ke l luarga be l re l ncana De l ngan Cara MOW Pe l ri l ode l 2024: = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  16 + 19 2 = 18 c. Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Pe l ngguna De l ngan Cara KB MOW Tabel 5. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara MOW Periode 2024
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 20 2 2015 18 3 2016 19 19 0 0 0,00 4 2017 20 18,5 1,5 2,25 0,08 5 2018 23 19,5 3,5 12,25 0,15 6 2019 24 21,5 2,5 6,25 0,10 7 2020 19 23,5 4,5 20,25 0,24 8 2021 21 21,5 0,5 0,25 0,02 9 2022 16 20 4 16 0,25 10 2023 19 18,5 0,5 0,25 0,03 Total 17 57.5 0.87% MAD = ∑|At – Ft|  =   17  =  2,13
n 8
MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  57.5  =   7,19 n
8
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =   0,87  =  10,85% |Yt|            8
Refina Kurnia Ramadanti, Fauriatun Helmiah, Sri Rezki Maulina Azmi

## Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara MOP
a. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru De l ngan Cara MOP Tabel 6. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara MOP Periode 2024
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) 1 2014 27 2 2015 26 3 2016 21 26,5 4 2017 26 23,5 5 2018 23 23,5 6 2019 27 24,5 7 2020 23 25 8 2021 26 25 9 2022 21 24,5 10 2023 20 23,5 Total 21
b. Pe l rhi l tungan pe l ramalan pasi l e l n pe l ngguna ke l luarga be l re l ncana de l ngan cara MOP Pe l ri l ode l 2024: = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1
n =  20 + 21 2 = 21 c. Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Pe l ngguna De l ngan Cara KB MOP Tabel 7. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara MOP Periode 2024
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 27 2 2015 26 3 2016 21 26,5 5,5 30,25 0,26 4 2017 26 23,5 2,5 6,25 0,10 5 2018 23 23,5 0,5 0,25 0,02 6 2019 27 24,5 2,5 6,25 0,09 7 2020 23 25 2 4 0,09 8 2021 26 25 1 1 0,04 9 2022 21 24,5 3,5 12,25 0,17 10 2023 20 23,5 3,5 12,25 0,18 Total 21 72.5 0.94% MAD = ∑|At – Ft|  =   21  =  2,625 n 8 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  72,5  =  9,06 n
8
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,94  = 11,74%
|Yt|
8
Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara KDM a. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru De l ngan Cara I l MP
Peramalan Akseptor Keluarga Berencana (KB) Baru Pada Kecamatan Air Batu Dengan Teknik Single Moving Average
Tabel 8. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara KDM Periode 2024
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) 1 2014 28 2 2015 40 3 2016 38 34 4 2017 40 39 5 2018 26 39 6 2019 29 33 7 2020 30 27,5 8 2021 29 29,5 9 2022 28 29,5 10 2023 31 28,5 Total 30
b. Pe l rhi l tungan pe l ramalan pasi l e l n pe l ngguna ke l luarga be l re l ncana de l ngan cara KDM Pe l ri l ode l 2024: = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  28 + 31 2 = 30
c. Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Pe l ngguna De l ngan Cara KB KDM Tabel 9. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan KDM Periode 2024
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 28 2 2015 40 3 2016 38 34 4 34 0,11 4 2017 40 39 1 39 0,03 5 2018 26 39 13 39 0,50 6 2019 29 33 4 33 0,14 7 2020 30 27,5 2,5 27,5 0,08 8 2021 29 29,5 0,5 29,5 0,02 9 2022 28 29,5 1,5 29,5 0,05 10 2023 31 28,5 2,5 28,5 0,08 Total 29 260 1.00% MAD = ∑|At – Ft|  =   29  = 3,63
n 8 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  260  =  32,5 n
8
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  = 1,00  =  12,54% |Yt|             8 Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara IMP
a. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru De l ngan Cara I l MP
Refina Kurnia Ramadanti, Fauriatun Helmiah, Sri Rezki Maulina Azmi
Tabel 10. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara IMP eriode 2021
No Tahun (Periode) Data Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) 1 2014 40 2 2015 52 3 2016 48 46 4 2017 43 50 5 2018 38 45,5 6 2019 34 40,5 7 2020 32 36 8 2021 25 33 9 2022 35 28,5 10 2023 34 30 Total 35
b. Pe l rhi l tungan pe l ramalan pasi l e l n pe l ngguna ke l luarga be l re l ncana de l ngan cara I l MP Pe l ri l ode l 2024:   = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  35 + 34 2 = 35 c. Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Pe l ngguna Delngan Cara KB IMP Table 11. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara IMP Periode 2024
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 40 0 0 0 2 2015 52 0 0 0 3 2016 48 46 2 4 0,04 4 2017 43 50 7 49 0,16 5 2018 38 45,5 7,5 56,25 0,20 6 2019 34 40,5 6,5 42,25 0,19 7 2020 32 36 4 16 0,13 8 2021 25 33 8 64 0,32 9 2022 35 28,5 6,5 42,25 0,19 10 2023 34 30 4 16 0,12 Total 45.5 289.75 1.34% MAD = ∑|At – Ft|  =   45,5 =   5,69
n
8
MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  289,69  =  36,22
n 8
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  1,34  = 16,77%
|Yt| 8
Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara Suntik
a. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru De l ngan Cara Sunti l k
Peramalan Akseptor Keluarga Berencana (KB) Baru Pada Kecamatan Air Batu Dengan Teknik Single Moving Average
Tabel 12. Peramalan Pasien Pengguna Keluarga Berencana Dengan Cara Suntik Periode 2024
No Tahun (Periode) Data Pengguna(At-1) Forecast SMA (Ft-1) 1 2014 42 2 2015 38 3 2016 32 40 4 2017 36 35 5 2018 40 34 6 2019 40 38 7 2020 42 40 8 2021 36 41 9 2022 34 39 10 2023 37 35 Total 36 b. Pe l rhi l tungan pe l ramalan pasi l e l n pe l ngguna ke l luarga be l re l ncana de l ngan cara Sunti l k Pe l ri l ode l 2024:   = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  34 + 37 2 = 36 Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Pe l ngguna De l ngan Cara KB  Sunti l k
Tabel 13. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara Suntik Periode 2024
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 42 0 0 0 2 2015 38 0 0 0 3 2016 32 40 8 64 0,25 4 2017 36 35 1 1 0,03 5 2018 40 34 6 36 0,15 6 2019 40 38 2 4 0,05 7 2020 42 40 2 4 0,05 8 2021 36 41 5 25 0,14 9 2022 34 39 5 25 0,15 10 2023 37 35 2 4 0,05 Total 31 163 0.87% MAD = ∑|At – Ft|  =   31  =  3,88
n
8 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  163  =  20,38
n 8
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,87  =   10,82% |Yt|             8
Perhitungan Peramalan Akseptor KB Baru Dengan Cara Pil
a. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan  Akse l ptor KB Baru De l ngan Cara Pi l l Tabel 14. Peramalan Akseptor KB Baru Pil
No Tahun (Periode) Data Pengguna(At-1) Forecast SMA (Ft-1) 1 2014 34 2 2015 37 3 2016 42 35,5 4 2017 39 39,5
Refina Kurnia Ramadanti, Fauriatun Helmiah, Sri Rezki Maulina Azmi
5 2018 32 40,5 6 2019 31 35,5 7 2020 32 31,5 8 2021 31 31,5 9 2022 34 31,5 10 2023 32 32,5 Total 33 b. Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru Pi l l Pe l ri l ode l 2024:   = x t + x t - 1+…+x t -  n + 1 n =  34 + 32 2 = 33
c. Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Pe l ngguna De l ngan Cara KB Pi l l Tabel 15. Analisis Kesalahan Peramalan Akseptor KB Baru Pil Periode 2024
No Tahun (Periode) Pengguna (At-1) Forecast SMA (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 2014 34 0 0 0 2 2015 37 0 0 0 3 2016 42 35,5 6,5 42,25 0,15 4 2017 39 39,5 0,5 0,25 0,01 5 2018 32 40,5 8,5 72,25 0,27 6 2019 31 35,5 4,5 20,25 0,15 7 2020 32 31,5 0,5 0,25 0,02 8 2021 31 31,5 0,5 0,25 0,02 9 2022 34 31,5 2,5 6,25 0,07 10 2023 32 32,5 0,5 0,25 0,02 Total 24 142 0,70% MAD = ∑|At – Ft|  =   24  =  34
n 8
MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  124 = 17,75 n 8 MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  0,70  =  8,74%
|Yt| 8
Hasil dari Perhitungan Error Forecasting Peramalan Akseptor KB Baru Adapun ni l lai l E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru adalah se l bagai l be l ri l kut:
Tabel 16. Nilai Error Forecasting
No Nilai Error Forecasting Alat KB Hasil Peramalan Hasil Error 1 I l UD 36 9,71% 2 MOW 18 10,85% 3 MOP 21 11,74% 4 KDM 30 12,54% 5 I l MP 36 16,77% 6 STK 36 10,82% 7 PI l L 33 8,74%
Peramalan Akseptor Keluarga Berencana (KB) Baru Pada Kecamatan Air Batu Dengan Teknik Single Moving Average
Dari l hasi l l  pe l rhi l tungan  me l nggunakan  me l tode l si l ngle l movi l ng  ave l rage l di l dapat  hasi l l  pe l ramalan te l rhadap  akse l ptor  KB  baru  de l ngan  pe l rse l ntase l angka  te l rti l nggi l yai l tu  16,77%  yai l tu  de l ngan  alat kontrase l psi l KB  I l MP.  Dari l hasi l l  pe l rhi l tungan  te l rse l but  kan  di l tuangkan  ke l dalam  se l buah  si l ste l m pe l rangkat  ( software l ),  se l hi l ngga  untuk  me l lakukan  pe l ramalan  se l lanjutnya,  dapat  di l lakukan  de l ngan mudah dan le l bi l h e l fe l kti l f.

## Implementasi Sistem Hasil
Pe l nggunaan program i l ni l be l rtujuan untuk me l nje l laskan be l be l rapa tahapan yang pe l rlu di l lakukan dalam me l nggunakan program apli l kasi l pe l ramalan Akse l ptor KB Baru pada Balai l Pe l nyuluh Ke l camatan Ai l r Batu.
Dalam me l nggunakan program me l nu utama use l r be l rtujuan agar dapat me l li l hat halaman utama. Be l ri l kut tampi l lan me l nu utama use l r pe l ramalan Akse l ptor KB Baru pada Balai l Pe l nyuluh Ke l camatan Ai l r Batu:
Gambar 1. Form Menu Utama Sebelum Login
Program Login Dalam  me l nggunakan  program  logi l n  be l rtujuan  agar  dapat  masuk  ke l halaman  utama.  Be l ri l kut tampi l lan me l nu logi l n pe l ramalan Akse l ptor KB Baru pada Balai l Pe l nyuluh Ke l camatan Ai l r Batu:
Gambar 2. Form Login
Input Data Jenis Pengguna KB
Be l ri l kut  i l ni l me l rupakan  tampi l lan form je l ni l s  pe l ngguna  KB  pada  si l ste l m  pe l ramalan  Akse l ptor KB Baru di l Balai l Pe l nyuluh Ke l camatan Ai l r Batu.
Refina Kurnia Ramadanti, Fauriatun Helmiah, Sri Rezki Maulina Azmi

## Gambar 3. Form Pengguna KB
Input Data Jumlah Pengguna KB Be l ri l kut  i l ni l me l rupakan  tampi l lan form dalam  pe l ngi l nputan  data  jumlah  pe l ngguna  KB  pada masi l ng-masi l ng pe l ngguna KB
Gambar 4. Jumlah Pengguna KB
Perhitungann Peramalan dan Nilai Eror
Se l te l lah  pe l ngi l nputan  se l le l sai l be l ri l kutnya  me l nghi l tung  pe l ramalan  dan  ni l lai l e l ror  se l suai l de l ngan MA  rata-rata  be l rge l rak  dan  pe l ngguna  KB  yang  i l ngi l n  di l pre l di l ksi l kan.  Be l ri l kut  tampi l lan  form pe l rhi l tungan pe l ramalan dan ni l lai l e l ror pada si l ste l m pe l ramalan Akse l ptor KB Baru pada Balai l Pe l nyuluh Ke l camatan Ai l r Batu:
Gambar 5. Form Perhitungan Peramalan dan Nilai Eror
Laporan Hasil Peramalan
Be l ri l kut  i l ni l me l rupakan  hasi l l  laporan  ramalan  data  Akse l ptor  KB  Baru  pada  Balai l Pe l nyuluh Ke l camatan Ai l r Batu
Peramalan Akseptor Keluarga Berencana (KB) Baru Pada Kecamatan Air Batu Dengan Teknik Single Moving Average

## Gambar 6. Laporan Hasil Peramalan

## Pengujian Sistem
Pe l nguji l an  me l rupakan  si l klus  dalam  pe l mbangunan  pe l rangkat  lunak  yang  pe l nti l ng  untuk me l njami l n  kuali l tas  dan  me l nge l tahui l ke l le l mahan  dan  ke l kurangan  dari l pe l rangkat  lunak.  Pe l nguji l an  i l ni l di l gunakan  untuk me l li l hat  apakah si l ste l m apli l kasi l yang di l buat sudah se l suai l de l ngan yang di l i l ngi l nkan dan be l rfungsi l de l ngan be l nar.

## KESIMPULAN
Se l te l lah  di l lakukan  pe l ne l li l ti l an  uji l coba  pada  si l ste l m,  maka  pe l nuli l s  me l nari l k  ke l si l mpulan  bahwa de l ngan  me l nggunakan  bahasa  pe l mrograman PHP dan database l MySQL, maka  akan  me l mpe l rmudah dalam  pe l ngolahan  jumlah  pe l ngguna  KB  pada  tahun  be l ri l kutnya  di l Balai l Pe l nyuluh  Ke l camatan  Ai l r Batu.  Dari l hasi l l  pe l rhi l tungan  me l nggunakan  me l tode l si l ngle l movi l ng  ave l rage l di l dapat  hasi l l  pe l ramalan te l rhadap  akse l ptor  KB  baru  de l ngan  pe l rse l ntase l angka  te l rti l nggi l yai l tu  16,77%  yai l tu  de l ngan  alat kontrase l psi l KB  I l MP.  Dari l hasi l l  pe l rhi l tungan  te l rse l but  kan  di l tuangkan  ke l dalam  se l buah  si l ste l m pe l rangkat  ( software l ),  se l hi l ngga  untuk  me l lakukan  pe l ramalan  se l lanjutnya,  dapat  di l lakukan  de l ngan mudah dan le l bi l h e l fe l kti l f.

## DAFTAR PUSTAKA
Amali l a,  L.  R.,  Ramdhan,  W.,  &  Ki l fti l ,  W.  M.  (2022).  Pe l ne l rapan  Me l tode l Tre l nd  Mome l nt  Untuk Me l mpre l di l ksi l Jumlah  Pe l rtumbuhan  Pe l nduduk. Bui l ldi l ng  of  I l nformati l cs,  Te l chnology  and  Sci l e l nce l (BI l TS) , 3 (4), 566 – 573. https://doi l .org/10.47065/bi l ts.v3i l 4.1396
Ardi l ansah, I l ., Adi l arsa, I l . F., Putri l , S. H., & Puji l anto, T. (2021). Pe l ne l rapan Anali l si l s Runtun Waktu pada Pe l ramalan  Pe l njualan  Produk  Organi l k  me l nggunakan  Me l tode l Movi l ng  Ave l rage l dan E l xpone l nti l al  Smoothi l ng. Jurnal  Te l kni l k  Pe l rtani l an  Lampung  (Journal  of  Agri l cultural  E l ngi l ne l e l ri l ng) , 10 (4), 548. https://doi l .org/10.23960/jte l p-l.v10i l 4.548-559
Arthame l vi l a,  S.  A.,  Ayu,  M.,  Ula,  U.,  Ri l zqi l ,  S.,  Ni l ssa,  F.,  &  Cahyo,  H.  (2021).  Pe l ngaruh  Covi l d-19 Te l rhadap  Harga  Saham  Di l I l ndone l si l a  Tahun  2019-2020. Se l mi l nar  Nasi l onal  Offi l ci l al  Stati l sti l cs , 2020 (1), 34 – 44. https://doi l .org/10.34123/se l mnasoffstat.v2020i l 1.427
Azi l za,  J.  N.  A.  (2022).  Pe l rbandi l ngan  Me l tode l Movi l ng  Ave l rage l ,  Si l ngle l E l xpone l nti l al  Smoothi l ng,  dan Double l E l xpone l nti l al  Smoothi l ng  Pada  Pe l ramalan  Pe l rmi l ntaan  Tabung  Gas  LPG  PT  Pe l trogas Pri l ma  Se l rvi l ce l s. Jurnal  Te l knologi l Dan  Manaje l me l n  I l ndustri l Te l rapan , 1 (I l ),  35 – 41. https://doi l .org/10.55826/tmi l t.v1i l i l .8
Be l li l auwan, R. P., Hadi l wi l jaya, S., Butar, F. B., & Assi l di l q, M. N. (2023). Pe l njadwalan Produksi l Ke l masan de l ngan  Me l nggunakan  Me l tode l Run-Out  Ti l me l (ROT)  di l PT  I l nte l rpak  Global  Cani l ndo  Be l kasi l . Se l mi l nar Nasi l onal Te l kni l k I l ndustri l (SE l NASTI l ) 2023 , 564 – 571.
Hasnani l , F. (2019). Faktor yang Me l mpe l ngaruhi l Akse l ptor dalam Me l mi l li l h Alat Kontrase l psi l Sunti l k . 13 (1), 22 – 27.
Refina Kurnia Ramadanti, Fauriatun Helmiah, Sri Rezki Maulina Azmi
I l snai l ni l ,  M.,  Kurnae l si l h,  E l .,  &  Karuni l awati l ,  N.  (2022).  Asuhan  Ke l bi l danan  Pada  Ny.L  Akse l ptor  KB Sunti l k 1 Bulan (Cyclofe l m). Wi l ndow of Mi l dwi l fe l Journal , 03 (02), 117 – 124.
Li l tha, N., & Hasanuddi l n, T. (2020). Anali l si l s Pe l rforma Me l tode l Movi l ng Ave l rage l Mode l l untuk Pre l di l ksi l Jumlah Pe l nde l ri l ta Covi l d-19. I l ndone l si l an Journal of Data and Sci l e l nce l , 1 (3), 87 – 95.
Palupi l ,  J.,  Ati l k,  S.,  Pri l jatni l ,  I l .,  &  Wahi l di l yah,  A.  Z.  (2023).  Faktor  -  Faktor  yang  Me l mpe l ngaruhi l Pe l mi l li l han Kontrase l psi l Non MKJP pada PUS. Jurna I l lmu Ke l se l hatan , 4 (2), 123 – 132.
Purnamasari l , D., Arumi l , E l . R., & Pri l made l wi l , A. (2022). I l mple l me l ntasi l Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l Untuk  Pre l di l ksi l Stok  Produse l n. JURI l KOM  (Jurnal  Ri l se l t  Kompute l r) , 9 (5),  1495. https://doi l .org/10.30865/juri l kom.v9i l 5.4946
Putri l ,  G.  A.  (2023).  Fore l casti l ng  Jumlah  Pe l ne l ri l ma  Program  Se l mbako  Di l Kota  Langsa  Me l nggunakan Me l tode l
Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l .
Jurnal Gamma-Pi l , 5 (2), 18 – 27. https://doi l .org/10.33059/jgp.v5i l 2.5590
Raharjo,  E l . S., Hayati l , M.  N., & Wahyuni l ngsi l h, S. (2016). Pe l mantauan  Pe l ramalan Akse l ptor KB Baru Provi l nsi l Kali l mantan  Ti l mur  Me l nggunakan  Si l mple l Movi l ng  Ave l rage l dan  We l i l ghte l d  Movi l ng Ave l rage l de l ngan  Me l tode l Tracki l ng  Si l gnal  Moni l tori l ng  Fore l casti l ng  Ne l w  Acce l ptors  KB  E l ast Kali l mantan Provi l nce l Usi l ng Si l mple l Movi l ng Ave l rage l and We l . Jurnal E l KSPONE l NSI l AL , 7 , 17 – 22.
Re l tno  Wi l dya,  P.,  I l zzati l ,  R.  R.,  &  E l konomi l ,  F.  (2021).  Pe l ne l rapan  Me l tode l Pe l ramalan  (Fore l cast) Pe l njualan  Pada  Dzi l krayaat  Busi l ne l ss  Ce l nte l r  Ponorogo. Ange l wandte l Che l mi l e l I l nte l rnati l onal E l di l ti l on, 6(11), 951 – 952. , 02 (01), 10 – 27.
Ri l andhi l ta,  D.,  Pe l rmana,  A.,  Rozi l ,  M.  F.,  &  Hadi l anastuti l ,  F.  L.  (2024). Pe l ne l rapan  Me l tode l E l xpone l nti l al Smoothi l ng Untuk Me l maksi l malkan Pe l njualan Stock Se l pe l da Motor Pada De l ale l r Honda . 4 (1), 216 – 224.
Rizky,  M.,  Dalimunthe l ,  R.  A.,  &  Sudarmi l n,  S.  (2022).  Pe l ramalan  Akse l ptor  Kb  Baru  Pada  Kota Tanjungbalai l De l ngan  Te l kni l k  Si l ngle l E l xpone l nti l al  Smoothi l ng  (Se l s). JATI l SI l (Jurnal  Te l kni l k I l nformati l ka Dan Si l ste l m I l nformasi l ) , 9 (4), 3640 – 3650. https://doi l .org/10.35957/jati l si l .v9i l 4.2888
Rodi l ah,  D.,  &  Yuni l ta.  (2022).  Pe l ramalan  Produksi l Pe l mpe l k  De l ngan  Me l tode l Movi l ng  Ave l rage l Dan E l xpone l nti l al  Smoothi l ng. Jurnal  I l nformati l ka  Dan  Re l kayasa  Kompute l r  (JAKAKOM) , 1 (2),  2808 – 5469. http://e l journal.unama.ac.i l d/i l nde l x.php/jakakom
Sudi l rman,  S.,  Adnyani l ,  V.,  & Azzahra, J. U. (2022).  Pe l ne l rapan  Data  Mi l ni l ng  Pada  Si l ste l m  Pe l rse l di l aan Barang Me l nggunakan Algori l tma E l OQ E l conomi l c Orde l r Quanti l ty di l PT.Bosowa I l suma. Jurnal Dose l n Dan Pe l ne l li l ti l Uni l ve l rsi l tas Bosowa , 1 – 6.
Sugi l raharjo, S. . & S. R. C. N. (2021). 8341-25287-1-Pb . 7 (1).
Suryani l ,  F.,  Nurul  Mouli l ta,  R.  A.,  &  Apri l lyanti l ,  S.  (2023).  Anali l si l s  Pe l ramalan  Pe l masangan  I l nte l rne l t de l ngan Me l nggunakan Me l tode l Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l dan E l xpone l nti l al Smoothi l ng Analysi l s of I l nte l rne l t I l nstallati l on Fore l casti l ng usi l ng Si l ngle l Movi l ng Ave l rage l and E l xpone l nti l al Smoothi l ng Me l thods. Journal of I l ndustri l al E l ngi l ne l e l ri l ng Tri l di l nanti l , 1 (1), 1 – 5. http://ji l e l tri l .uni l v-tri l di l nanti l .ac.i l d
Wardani l ,  N.  K.,  Afandi l ,  M.  R.,  &  Ri l ani l ,  L.  P.  (2020).  Anali l si l s  Fore l casti l ng  De l mand  De l ngan  Me l tode l Li l ne l ar E l xpone l nti l al Smoothi l ng (Studi l Pada: Produk Bati l k Fe l ndy, Klate l n). Jurnal E l konomi l Dan Pe l ndi l di l kan , 16 (2), 81 – 89. https://doi l .org/10.21831/je l p.v16i l 2.33714