Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1905 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1073-1083 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## PREDICTION SYSTEM OF RICE CONSUMPTION NEEDS USING WEIGHTED MOVING AVERAGE METHOD
Renisa Maulidifa *1 , Puspa Miladin Nuraida Safitri A 2 , Ririen Kusumawati 3
1,2,3 Informatics Engineering, Science and Technology Faculty, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia
Email: 1 rmaulidifa2105@gmail.com , 2 puspa.miladin@uin-malang.ac.id , 3 ririen.kusumawati@ti.uin-malang.ac.id
(Article received: February 27, 2024; Revision: March 18, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Most of Indonesia's population works in the agricultural sector. The main agricultural commodity is paddy which will be processed into rice. Despite being the fourth largest rice producer in the world, Indonesia continues to import rice. This is due to the rice deficit, declining rice field harvest areas, and the high consumption and demand for rice in the country. Malang Regency is one of the regions in Indonesia that faces challenges in fulfilling rice needs due to the increasing population and decreasing agricultural land due to land conversion. Therefore, this research aims to predict rice demand to ensure the availability of sufficient supply. This research implements the Weighted Moving Average (WMA) method to find the most optimal period and weight with the smallest MAPE value.  The  results  show  that WMA  using  a  3-month period  and  weights  0.1, 0.1,  0.8  is  the  best.  From  the  test results, the rice demand obtained MAPE of 7.15% with the prediction results reaching 20,552.25 tons and the planting  area  obtained  MAPE  of  22.96%  with  the  prediction  results  reaching  3842.70  ha  for  the  next  period. Further analysis was conducted to determine the efficiency of the available planting area whether it can sufficient the needs of rice. The results show that the expected rice production from the available planting area in Malang Regency can still sufficient the rice needs of the population. This research has also successfully implemented the method  on  a  website-based  system  to  facilitate  data  processing  and  prediction  process  with  faster  and  more accurate results.
Keywords : Forecasting, Prediction System, Rice Consumption Needs, Weighted Moving Average.

## SISTEM PREDIKSI KEBUTUHAN KONSUMSI BERAS MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE

## Abstrak
Sebagian besar penduduk Indonesia bekerja di sektor pertanian. Komoditas utama pertanian adalah padi yang akan diolah menjadi beras. Meskipun menjadi negara keempat penghasil beras terbesar di dunia, namun Indonesia masih terus mengimpor beras. Hal ini disebabkan karena terjadinya defisit beras, menurunnya luasan panen sawah, serta tingginya  konsumsi  dan  permintaan  beras  di  dalam  negeri.  Kabupaten  Malang  menjadi  salah  satu  daerah  di Indonesia yang menghadapi tantangan dalam pemenuhan kebutuhan beras karena bertambahnya jumlah penduduk dan  berkurangnya  lahan  pertanian  akibat  alih  fungsi  lahan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi  kebutuhan  beras  guna  memastikan  ketersediaan  pasokan  yang  cukup.  Penelitian  ini mengimplementasikan  metode Weighted  Moving  Average (WMA)  untuk  mencari  periode  dan  bobot  paling optimal  dengan  nilai  MAPE  terkecil.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  WMA  menggunakan  periode  3  bulan  dan bobot 0.1, 0.1, 0.8 menjadi yang terbaik. Dari hasil pengujian kebutuhan beras diperoleh  MAPE sebesar 7.15% dengan  hasil  prediksi  mencapai  20.552.25  ton  dan  luas  tanam  diperoleh  MAPE  sebesar  22.96%  dengan  hasil prediksi mencapai 3842.70 ha untuk periode selanjutnya. Analisis lanjutan dilakukan untuk mengetahui efisiensi luas  tanam  yang  tersedia  apakah  bisa  mencukupi  kebutuhan  beras.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ekspetasi produksi  beras  dari  luas  tanam  yang  tersedia  di  Kabupaten  Malang  masih  bisa  mencukupi  kebutuhan  beras masyarakat. Penelitian ini juga telah berhasil mengimplementasikan metode pada sistem berbasis website supaya mempermudah dalam pengolahan data dan melakukan proses prediksi dengan hasil yang lebih cepat dan akurat.
Kata kunci : Kebutuhan Konsumsi Beras, Peramalan, Sistem Prediksi, Weighted Moving Average.
1074 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1073-1083

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia dikenal sebagai negara agraris karena sebagian besar penduduknya bermata pencaharian di bidang  pertanian.  Terbukti  pada  data  sensus  Badan Pusat  Statistik  Indonesia  tahun  2022  persentase sebesar  88,89%  tenaga  kerja  penduduk  Indonesia bekerja  di  bidang  pertanian.  Menurut Food  & Agriculture (FAO),  salah  satu  komoditas  unggulan yang  paling  banyak  dihasilkan  di  bidang  pertanian adalah  padi.  Dilansir  melalui  data  Badan  Pusat Statistik, hasil produksi padi di Indonesia mengalami peningkatan  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah penduduk hingga mencapai 54.7 juta ton pada tahun 2022.  Hasil  produksi  padi  ini  akan  dipanen  oleh petani dan diolah menjadi beras yang bisa digunakan sebagai bahan pangan [1].
Berdasarkan laporan
WASDE ( World Agricultural  Supply  and  Demand  Estimates )  atau Perkiraan Pasokan dan Permintaan Pertanian, Dunia Departemen  Pertanian  Amerika  Serikat,  Indonesia menjadi  produsen  beras  terbesar  keempat  di  dunia mencapai  34,6  juta  ton.  Sekaligus  menjadi  negara yang  memiliki  tingkat  konsumsi  beras  tertinggi keempat di dunia sebesar 35,3 juta ton. Oleh karena itu,  dengan  besarnya  hasil  produksi  beras  di Indonesia,  diharapkan  pemerintah  dapat  memenuhi kebutuhan konsumsi beras nasional [2].
Meskipun  menjadi  negara  keempat  penghasil beras  terbesar  di  dunia,  namun  pada  kenyataannya Indonesia  masih  terus  mengimpor  beras.  Alasan pemerintah mengimpor beras tidak hanya digunakan sebagai cadangan dalam negeri, tetapi juga terjadinya defisit  beras  di  beberapa  provinsi  yang  disebabkan oleh  penyaluran  pasokan  beras  yang  terhambat  dan menurunnya  luasan  panen  sawah  akibat  cuaca ekstrim [2]. Selain itu, defisit beras juga disebabkan oleh  konsumsi  dan  permintaan  beras  yang  tinggi  di dalam negeri.
Beras  tidak  hanya  sebagai  sumber  makanan pokok  namun  juga  memiliki  peran  penting  dalam aspek sosial dan ekonomi. Beras menjadi komoditas dengan permintaan yang inelastis, artinya perubahan harga  hampir  tidak  berdampak  pada  jumlah permintaan konsumen. Akibatnya, apabila ketersediaan  beras  kurang,  maka  harga  beras cenderung  naik  sehingga  membuat  konsumen terutama  masyarakat  yang  berpenghasilan  rendah atau miskin tidak dapat menjangkaunya [3].
Kabupaten Malang sebagai salah satu kabupaten yang  berkembang  di  Jawa  Timur,  memiliki  33 kecamatan  dengan  jumlah  penduduk  mencapai  2,6 juta  jiwa  (Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Malang, 2023).  Kebutuhan  akan  beras  di  Kabupaten  Malang semakin  meningkat  seiring  bertambahnya  jumlah penduduk.  Sedangkan,  lahan  persawahan  semakin berkurang  karena  alih  fungsi  lahan  menjadi perumahan  atau  industri  yang  mengakibatkan turunnya  produksi  padi  [4].  Hal  ini  mengharuskan pemerintah untuk tetap memperhatikan dan waspada
apabila terjadi kekurangan ketersediaan beras. Defisit beras  disebabkan  karena  ketersediaan  beras  lebih sedikit  daripada  kebutuhan  konsumsi  beras  yang tinggi dari penduduknya [5].
Dalam  menghadapi  fluktuasi  pasokan,  harga, dan permintaan beras, pemangku kepentingan, seperti pedagang  beras,  petani,  BULOG,  dan  pemerintah membutuhkan informasi yang akurat dan tepat waktu untuk merencanakan produksi, ketersediaan, distribusi,  dan  kebijakan  pangan  yang  efektif.  Oleh karena  itu,  diperlukan  acuan  untuk  menentukan strategi dalam mengantisipasi kemungkinan terjadinya  fluktuasi.  Salah  satu  strategi  yang  bisa dilakukan  adalah  dengan  memprediksi  kebutuhan konsumsi  beras  yang  lebih  akurat  untuk  masa mendatang  [6].  Hal  ini  bertujuan  supaya  pemangku kepentingan  bisa  mengoptimalkan  produksi  dan menjamin ketersediaan beras yang seimbang dengan memperhatikan kebutuhan konsumsi beras masyarakatnya.
Prediksi  merupakan  proses  memperkirakan sesuatu  yang  akan  terjadi  di  masa  depan  secara sistematis  berdasarkan  informasi  yang  dimiliki  di masa  lalu  dan  sekarang  [7].  Prediksi  dilakukan dengan tujuan untuk mengurangi ketidakpastian dan membuat perkiraan yang lebih baik tentang apa yang akan terjadi di masa depan [8]. Oleh karena itu, dari permasalahan  sebelumnya  diperlukan  pemilihan metode  yang  tepat  untuk  meminimalisir  tingkat kesalahan saat memprediksi.
Dewa  Putu  Yudhi  Ardiana et  al. (2018)  dalam penelitiannya  terkait  sistem  informasi  peramalan persediaan  barang  menggunakan  metode Weighted Moving Average . Sistem ini diuji menggunakan Black Box  Testing dan  diperoleh  hasil  fungsionalitasnya yang  sudah  sesuai  dengan  rancangan  yang  dibuat. Sedangkan, hasil perhitungan error bobot tiga bulan terakhir  menggunakan  0.1,  0.2,  0.7  diperoleh  nilai MSE sebesar 0.00834 [9].
Penelitian yang dilakukan oleh Surya Agustian et  al. (2019)  membahas  perbandingan  metode Moving  Average  untuk  memprediksi  hasil  produksi kelapa sawit. Penelitian ini membandingkan 4 metode prediksi berbasis Moving Average (MA) yaitu Simple MA, Double MA, Exponential MA,  dan Weighted MA. Hasil pengujian menunjukkan metode Weighted MA menggunakan bobot 5 menghasilkan nilai MAPE terkecil  dengan  persentase  error  sebesar  11.47% (prediksi bulanan) dan 7.26% (prediksi tahunan) [10].
Penelitian  serupa  dilakukan  oleh  A.  Rahayu et al. (2022),  dalam  penelitiannya  berhasil  membuat sistem  berbasis  website  yang  dibuat  dengan  tujuan meramalkan  jumlah  persediaan  stok  produk  yang harus  disediakan  untuk  meminimalkan  kesalahan dalam pembelian stok di periode mendatang. Prediksi stok produk menggunakan metode Weighted Moving Average dengan  rata-rata  bergerak  3  bulan sebelumnya.  Hasil  prediksi  menunjukkan  penjualan masa  depan  sebesar  612,5  dengan  nilai  kesalahan
MAD sebesar 104,448718, MSE sebesar 28380,712, dan MAPE sebesar 0,18%. Dimana dari hasil tersebut nilai  error  terkecil  adalah  MAPE.  Sehingga  nilai MAPE  dianggap  paling  tepat  untuk  peramalan periode mendatang [11].
Peneliti  menyadari  bahwa  menentukan  suatu metode  bukanlah  perkara  yang  mudah.  Namun, dalam  konteks  prediksi  penentuan  metode  dapat dilihat  berdasarkan  pola  grafik  data  historis  [12]. Salah  satu  metode  yang  dapat  diimplementasikan yaitu  metode Weighted  Moving  Average (WMA). Weighted Moving Average merupakan  metode salah satu metode rata-rata bergerak yang memiliki teknik tersendiri  untuk  memberikan  bobot  yang  berbeda pada data [13]. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa metode Weighted Moving Average memberikan hasil yang cukup baik untuk memprediksi pola data time series [14].
Adapun  indikator  yang  digunakan  untuk menentukan  tingkat error adalah  MAPE. Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  adalah  nilai rata–rata perbedaan absolut yang berada diantara data aktual  dan  data  prediksi  dimana  dinyatakan  sebagai hasil persenan dari nilai aktual [15].
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan, maka peneliti akan melakukan penelitian terkait  prediksi  kebutuhan  konsumsi  beras  di Kabupaten  Malang.  Metode  yang  digunakan  yaitu metode Weighted  Moving  Average dengan  mencari periode dan bobot paling optimal untuk mendapatkan nilai MAPE terkecil. Dimana metode ini diimplementasikan  pada  sebuah  sistem  berbasis website  supaya  mempermudah  proses  pengolahan data saat memprediksi kebutuhan beras pada periode selanjutnya sehingga diharapkan pemerintah maupun pemangku kepentingan lainnya dapat meminimalisir terjadinya kekurangan pasokan beras.
Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah menerapkan Weighted  Moving  Average sebagai metode  pengolahan  data  pada  sistem  prediksi kebutuhan konsumsi beras untuk mengetahui tingkat keakuratan  metode  dari  hasil  perhitungan  error menggunakan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE). Setelah diperoleh hasil, dengan menambahkan variabel luas tanam penelitian ini juga bertujuan untuk mengetahui efisiensi luas tanam yang tersedia  apakah  bisa  mencukupi  kebutuhan  beras masyarakat di wilayah terebut.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Desain Penelitian
Tahapan  desain  penelitian  dirancang  untuk mengatasi  permasalahan  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Desain Penelitian
Berdasarkan  tahapan  desain  penelitian  di  atas dapat disimpulkan bahwa:
1. Studi Literatur
Tahap  ini  digunakan  sebagai  acuan  teori-teori yang digunakan untuk mendukung penelitian ini.
2. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  primer  yang diperoleh  langsung  dari  Dinas  Ketahanan  Pangan berupa  data  kebutuhan  Beras.  Sedangkan,  Dinas Tanaman  Pangan,  Hortikultura,  dan  Perkebunan Kabupaten  Malang  berupa  data  luas  tanam  dari Januari 2018 sampai dengan Desember 2023. 3. Implementasi Metode WMA
Dalam melakukan proses prediksi dan perhitungan  kebutuhan  beras  dan  luas  tanam diimplementasikan metode Weighted Moving Average (WMA).
4. Pengujian dan Evaluasi
Pengujian dan evaluasi sistem dilakukan untuk mengetahui  seberapa  akurat  metode  prediksi  yang digunakan.
5. Perancangan dan Implementasi Sistem Pada tahap ini akan dilakukan perancangan dan implementasi  sistem  dengan  merancang  basis  data dan membuat tampilan aplikasi berbasis website.
6. Analisa Hasil
Selanjutnya, analisa dilakukan untuk mengetahui efisiensi luas tanam yang tersedia apakah bisa mencukupi kebutuhan beras.

## 2.2. Metode Weighted Moving Average
Menurut Jay Heizer dan Barry Render, Metode Weighted  Moving  Average merupakan  salah  satu metode  rata-rata  bergerak  yang  memiliki  teknik tersendiri  untuk  memberikan  bobot  yang  berbeda pada data [16]. Dimana pada setiap data terakhir akan diberikan  bobot  lebih  besar  untuk  menghitung prediksi  dibandingkan  dengan  data  awal.  Namun, perlu  diperhatikan  bahwa  setiap  bobot  yang ditentukan  totalnya  harus  sama  dengan  satu. Misalnya, untuk rata-rata bergerak 4 bulan diberikan bobot  dari  data  terakhir  yaitu  0.4,  0.3,  0.2,  0.1. Berikut persamaan 1 pada metode Weighted Moving Average [17]:
𝑊𝑀𝐴  = ∑(𝑋𝑡 𝑥 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡) ∑𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (1)
1076 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1073-1083
Dimana: X t = Data aktual pada periode ke-t Bobot = Bobot yang diberikan di sistem setiap bulan.
2.3. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) adalah nilai rata–rata perbedaan absolut yang berada diantara  data  aktual  dan  data  prediksi  dimana dinyatakan  sebagai  hasil  persenan  dari  nilai  aktual [18].  MAPE  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil prediksi dapat diketahui tingkat akurasi terhadap data prediksi  dan  data  aktual  [19].  Persentase  Error (PE) merupakan kesalahan persentase dari suatu prediksi. PE dapat dihitung menggunakan persamaan 2 [20]:
𝑃𝐸  =   | 𝑋𝑡−𝐹𝑡 𝑋𝑡 |  𝑥 100% (2)
Keterangan: X t = Data aktual pada periode ke-t F t = Nilai prediksi pada periode ke-t
Setelah  nilai  persentase  error  diperoleh, selanjutnya mengukur nilai Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)  dapat  menggunakan persamaan 3:
𝑀𝐴𝑃𝐸  = ∑|𝑃𝐸| 𝑛 (3)
Dimana: PE = Persentase Error n    = Banyak Data
Semakin kecil nilai MAPE maka semakin akurat hasil prediksi dan semakin tepat metode prediksi yang digunakan.  Kriteria  pengukuran  nilai  MAPE  dapat dilihat pada tabel 1 [21].

## Tabel 1. Kriteria Nilai MAPE
Range MAPE Keterangan < 10% Kemampuan Prediksi Sangat Baik 10% - 20% Kemampuan Prediksi Baik 20% - 50% Kemampuan Prediksi Cukup Baik > 50% Kemampuan Prediksi Buruk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  akan  dipaparkan  terkait  hasil perhitungan  prediksi,  pengujian, implementasi sistem,  dan  analisa  hasil.  Dalam  perhitungan  dan pengujian  prediksi  kebutuhan  beras  dan  luas  tanam akan dihitung menggunakan metode WMA periode 3, 4,  dan  6  bulan.  Periode  ini  dipilih  menyesuaikan dengan  musim  panen  beras  di  Indonesia  dalam  1 tahun.  Setiap  periode  akan  dihitung  menggunakan banyak  variasi  nilai  bobot  dengan  tujuan  untuk mencari periode dan bobot optimal yang menghasilkan nilai MAPE terkecil untuk dilakukannya prediksi pada periode selanjutnya. Pada penelitian  ini,  pengujian  dilakukan  pada  72  data kebutuhan  beras  dan  72  data  luas  tanam  dari  tahun 2018 - 2023 yang digunakan.

## 3.1. Hasil Perhitungan Kebutuhan Beras
Berikut ini  salah  satu contoh  hasil perhitungan prediksi  kebutuhan  beras  menggunakan Weighted Moving  Average periode  3  bulan  dengan  bobot 0.1,0.1,0.8 ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Prediksi Kebutuhan Beras Periode 3 Bulan Periode Data Aktual Bobot Hasil Prediksi Januari 2018 18467 0.1 Februari 2018 18467 0.1 Maret 2018 18467 0.8 April 2018 18467 18467.00 Mei 2018 21422 18467.00 Juni 2018 24377 20831.00 Juli 2018 18467 23490.50 Agustus 2018 18467 19353.50 September 2018 18652 19058.00 Oktober 2018 18467 18615.00 November 2018 18467 18485.50 Desember 2018 20683 18485.50 …. Januari 2023 20,603.06 20362.78 Februari 2023 18,609.22 20501.16 Maret 2023 20,603.06 18990.93 April 2023 20,079.95 20403.68 Mei 2023 20,603.06 19985.19 Juni 2023 20,073.22 20550.75 Juli 2023 20,603.06 20126.88 Agustus 2023 20,603.06 20550.08 September 2023 19,938.45 20550.08 Oktober 2023 20,603.06 20071.37 November 2023 19,938.45 20536.60 Desember 2023 20,622.62 20004.91 Januari 2024 x 20552.25
Dari hasil perhitungan prediksi kebutuhan beras menggunakan metode WMA periode 3 bulan dengan bobot 0.1,0.1,0.8 maka diperoleh nilai prediksi untuk periode selanjutnya pada bulan Januari 2024 sebesar 20.552.25 ton.

## Gambar 2. Perbandingan Hasil Prediksi dan Data Aktual Kebutuhan Beras Periode 3 Bulan
Gambar  2  menunjukkan  grafik  perbandingan antara  hasil  prediksi  dengan  data  aktual  kebutuhan beras  menggunakan  metode  WMA  periode  3  bulan dengan bobot 0.1,0.1,0.8.

## 3.2. Hasil Perhitungan Luas Tanam
Berikut ini  salah  satu contoh  hasil perhitungan prediksi luas tanam menggunakan Weighted Moving Average periode  3  bulan  dengan  bobot  0.1,0.1,0.8 ditunjukkan pada tabel 3.
0 10000 20000 30000 40000 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 K eb u tu h an Be ras (t o n ) Periode Data Aktual Hasil Prediksi
Tabel 3. Hasil Prediksi Luas Tanam Periode 3 Bulan Periode Data Aktual Bobot Hasil Prediksi Januari 2018 9273 0.1 Februari 2018 5317 0.1 Maret 2018 6103 0.8 April 2018 7179 6341.40 Mei 2018 5564 6885.20 Juni 2018 4898 5779.40 Juli 2018 4604 5192.70 Agustus 2018 4316 4729.40 September 2018 3839 4403.00 Oktober 2018 3641 3963.20 November 2018 4520 3728.30 Desember 2018 7406 4364.00 …. Januari 2023 7272 11013.00 Februari 2023 7255 7944.30 Maret 2023 6539 7743.20 April 2023 5243 6683.90 Mei 2023 5262 5573.80 Juni 2023 4528 5387.80 Juli 2023 4385 4672.90 Agustus 2023 4303 4487.00 September 2023 3342 4333.70 Oktober 2023 4676 3542.40 November 2023 4103 4505.30 Desember 2023 3706 4084.20 Januari 2024 x 3842.70
Dari  hasil  perhitungan  prediksi  luas  tanam menggunakan metode WMA periode 3 bulan dengan bobot 0.1,0.1,0.8 maka diperoleh nilai prediksi untuk periode selanjutnya pada bulan Januari 2024 sebesar 3842.70 ha.
Gambar 3. Perbandingan Hasil Prediksi dan Data Aktual Luas Tanam Periode 3 Bulan
Gambar  3  menunjukkan  grafik  perbandingan antara  hasil  prediksi  dengan  data  aktual  luas  tanam menggunakan metode WMA periode 3 bulan dengan bobot 0.1,0.1,0.8.

## 3.3. Hasil Pengujian Kebutuhan Beras
Berikut  ini  salah  satu  contoh  hasil  pengujian prediksi  kebutuhan  beras  menggunakan Weighted Moving  Average periode  3  bulan  dengan  bobot 0.1,0.1,0.8 ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Kebutuhan Beras Periode 3 Bulan Periode Data Aktual Hasil Prediksi Percentage Error Xt Ft | 𝑿𝒕 − 𝑭𝒕 𝑿𝒕 | 𝒙𝟏𝟎𝟎% Januari 2018 18467 Februari 2018 18467 Maret 2018 18467
April 2018 18467 18467.00 0.00 Mei 2018 21422 18467.00 13.79 Juni 2018 24377 20831.00 14.55 Juli 2018 18467 23490.50 27.20 Agustus 2018 18467 19353.50 4.80 September 2018 18652 19058.00 2.18 Oktober 2018 18467 18615.00 0.80 November 2018 18467 18485.50 0.10 Desember 2018 20683 18485.50 10.62 …. Januari 2023 20,603.06 20362.78 1.17 Februari 2023 18,609.22 20501.16 10.17 Maret 2023 20,603.06 18990.93 7.82 April 2023 20,079.95 20403.68 1.61 Mei 2023 20,603.06 19985.19 3.00 Juni 2023 20,073.22 20550.75 2.38 Juli 2023 20,603.06 20126.88 2.31 Agustus 2023 20,603.06 20550.08 0.26 September 2023 19,938.45 20550.08 3.07 Oktober 2023 20,603.06 20071.37 2.58 November 2023 19,938.45 20536.60 3.00 Desember 2023 20,622.62 20004.91 3.00 ∑PE 493.18
Berdasarkan  tabel  4  diketahui  total  nilai  PE ( Percentage  Error )  sebesar  493.18.  Maka  nilai MAPE dapat dihitung sebagai berikut:
MAPE = ∑|PE| 𝑛 MAPE = 493.18 69 % MAPE = 7.15%
Dari  hasil  pengujian  MAPE  pada  prediksi kebutuhan  beras  menggunakan  metode Weighted Moving  Average dengan  periode  3,  4,  dan  6  bulan maka  keseluruhan  hasil  pengujian  dan  akurasi  luas tanam ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Keseluruhan Hasil Pengujian Kebutuhan Beras Periode Bobot MAPE Akurasi 3 Bulan 0.1 0.1 0.8 7.15% 92.85% 0.1 0.2 0.7 7.36% 92.64% 0.2 0.2 0.6 7.69% 92.31% 0.1 0.3 0.6 7.59% 92.41% 0.1 0.4 0.5 7.86% 92.14% 0.2 0.3 0.5 7.91% 92.09% 0.3 0.3 0.4 8.24% 91.76% 0.2 0.4 0.4 8.18% 91.82% 4 Bulan 0.1 0.1 0.1 0.7 7.5% 92.50% 0.1 0.1 0.2 0.6 7.72% 92.28% 0.1 0.2 0.2 0.5 8.04% 91.96% 0.1 0.1 0.3 0.5 7.96% 92.04% 0.1 0.2 0.3 0.4 8.28% 91.72% 0.1 0.1 0.4 0.4 8.24% 91.76% 0.2 0.2 0.2 0.4 8.29% 91.71% 0.1 0.3 0.3 0.3 8.67% 91.33% 0.2 0.2 0.3 0.3 8.6% 91.40% 6 Bulan 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.5 7.77% 92.23% 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.4 7.98% 92.02% 0.1 0.1 0.1 0.1 0.3 0.3 8.28% 91.72% 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 8.33% 91.67% 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2 8.67% 91.33%
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 L u as T an am (H a) Periode Data Aktual Hasil Prediksi
Berdasarkan  tabel  5  setelah  dilakukannya pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  ketiga periode yang digunakan untuk memprediksi kebutuhan  beras,  menunjukkan  bahwa  periode  3 bulan  dengan  bobot  0.1,0.1,0.8  menjadi  pilihan terbaik untuk dilakukannya prediksi karena memiliki nilai MAPE terkecil sebesar  7.15% dengan  kategori “ Kemampuan Prediksi Sangat Baik ” dan memiliki hasil akurasi tertinggi sebesar 92.85% dibandingkan dua periode lainnya.

## 3.4. Hasil Pengujian Luas Tanam
Berikut  ini  salah  satu  contoh  hasil  pengujian prediksi luas tanam menggunakan Weighted Moving Average periode  3  bulan  dengan  bobot  0.1,0.1,0.8 ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pengujian Luas Tanam Periode 3 Bulan
Periode Data Aktual Hasil Prediks i Percentage Error Xt Ft | 𝑿𝒕 − 𝑭𝒕 𝑿𝒕 | 𝒙𝟏𝟎𝟎% Januari 2018 9273 Februari 2018 5317 Maret 2018 6103 April 2018 7179 6341.40 11.67 Mei 2018 5564 6885.20 23.75 Juni 2018 4898 5779.40 18.00 Juli 2018 4604 5192.70 12.79 Agustus 2018 4316 4729.40 9.58 September 2018 3839 4403.00 14.69 Oktober 2018 3641 3963.20 8.85 November 2018 4520 3728.30 17.52 Desember 2018 7406 4364.00 41.07 …. Januari 2023 7272 11013.0 0 51.44 Februari 2023 7255 7944.30 9.50 Maret 2023 6539 7743.20 18.42 April 2023 5243 6683.90 27.48 Mei 2023 5262 5573.80 5.93 Juni 2023 4528 5387.80 18.99 Juli 2023 4385 4672.90 6.57 Agustus 2023 4303 4487.00 4.28 September 2023 3342 4333.70 29.67 Oktober 2023 4676 3542.40 24.24 November 2023 4103 4505.30 9.81 Desember 2023 3706 4084.20 10.21 ∑PE ∑PE
Berdasarkan  tabel  6  diketahui  total  nilai  PE ( Percentage  Error )  sebesar  1584.54.  Maka  nilai MAPE dapat dihitung sebagai berikut:
MAPE = ∑|PE| 𝑛 MAPE = 1584.54 69 % MAPE = 22.96%
Dari hasil pengujian  MAPE pada prediksi luas tanam  menggunakan  metode Weighted  Moving
Average dengan  periode  3,  4,  dan  6  bulan  maka keseluruhan  hasil  pengujian  dan  akurasi  luas  tanam ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Keseluruhan Hasil Pengujian Luas Tanam Periode Bobot MAPE Akurasi 3 Bulan 0.1 0.1 0.8 22.96% 77.04% 0.1 0.2 0.7 23.49% 76.51% 0.2 0.2 0.6 23.84% 76.16% 0.1 0.3 0.6 24.12% 75.88% 0.1 0.4 0.5 24.77% 75.23% 0.2 0.3 0.5 24.49% 75.51% 0.3 0.3 0.4 25.12% 74.88% 0.2 0.4 0.4 25.31% 74.69% 4 Bulan 0.1 0.1 0.1 0.7 23.70% 76.30% 0.1 0.1 0.2 0.6 24.25% 75.75% 0.1 0.2 0.2 0.5 24.82% 75.18% 0.1 0.1 0.3 0.5 24.91% 75.09% 0.1 0.2 0.3 0.4 25.59% 74.41% 0.1 0.1 0.4 0.4 25.66% 74.34% 0.2 0.2 0.2 0.4 25.82% 74.18% 0.1 0.3 0.3 0.3 26.60% 73.40% 0.2 0.2 0.3 0.3 26.70% 73.30% 6 Bulan 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.5 25.97% 74.03% 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.4 26.49% 73.51% 0.1 0.1 0.1 0.1 0.3 0.3 27.41% 72.59% 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 27.50% 72.50% 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2 29.26% 70.74%
Berdasarkan  tabel  7  setelah  dilakukannya pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  ketiga periode  yang  digunakan  untuk  memprediksi  luas tanam, menunjukkan bahwa periode 3 bulan dengan bobot  0.1,0.1,0.8  menjadi  pilihan  terbaik  untuk dilakukannya  prediksi  karena  memiliki  nilai  MAPE terkecil sebesar 22.96% dengan kategori “ Kemampuan Prediksi Cukup Baik ” dan memiliki hasil akurasi tertinggi sebesar 77.04% dibandingkan dua periode lainnya.

## 3.5. Implementasi Sistem

## Halaman Dashboard
Halaman  dashboard  menjadi  tampilan  awal ketika  website  ini  dijalankan.  Halaman  ini menampilkan  informasi  singkat  seputar  website e- forecasting . Gambaran halaman dashboard ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Dashboard

## Halaman Tambah Data Kebutuhan Beras
Halaman ini berfungsi untuk menginputkan data aktual yang diperlukan untuk proses prediksi berupa periode  dan  kebutuhan  beras  (ton).  Kemudian,  data yang  telah  ditambahkan  akan  disimpan  ke  dalam database  dan  ditampilkan  pada  tabel  seperti  pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Tambah Data Kebutuhan Beras

## Halaman Tambah Data Luas Tanam
Halaman ini berfungsi untuk menginputkan data aktual yang diperlukan untuk proses prediksi berupa periode  dan  luas  tanam  (ha).  Kemudian,  data  yang telah ditambahkan akan disimpan ke dalam database dan ditampilkan pada tabel seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Tambah Data Luas Tanam

## Halaman Prediksi Kebutuhan Beras
Halaman  ini  mengimplementasikan  metode Weighted  Moving  Average dan  menampilkan  detail hasil  prediksi  kebutuhan  beras.  Kemudian,  hasil prediksi  untuk  periode  selanjutnya  juga  ditampilkan disertai  hasil  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ).  Selain  itu,  halaman  ini  juga  menunjukkan grafik  perbandingan  data  prediksi  dan  aktual. Gambaran  detail  halaman  prediksi  kebutuhan  beras dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Prediksi Kebutuhan Beras

## Halaman Prediksi Luas Tanam
Halaman  ini  mengimplementasikan  metode Weighted  Moving  Average dan  menampilkan  detail hasil  prediksi  luas  tanam.  Kemudian,  hasil  prediksi untuk  periode  selanjutnya  juga  ditampilkan  disertai dengan  hasil  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ).  Selain  itu,  halaman  ini  juga  menunjukkan grafik  perbandingan  data  prediksi  dan  aktual. Gambaran  detail  halaman  prediksi  luas  tanam  dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Prediksi Luas Tanam

## Halaman Hasil Analisis
Halaman  ini  menampilkan  hasil  analisis  pada data prediksi kebutuhan beras dan luas tanam. Tujuan dibuatnya  halaman  ini  untuk  mengetahui  efisiensi apakah  luas  tanam  yang  tersedia  apakah  bisa memenuhi  kebutuhan  beras  masyarakat.  Pada halaman  ini  juga  ditampilkan  grafik  perbandingan antara  jumlah  kebutuhan  beras  dengan  ekspetasi produksi beras. Gambaran hasil analisis ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Hasil Analisis.

## 3.6. Analisa Hasil
Berdasarkan pembahasan sebelumnya,    periode 3 bulan dengan bobot 0.1,0.1,0.8 menjadi periode dan bobot  terbaik  untuk  dilakukannya  prediksi  sehingga
hasil  prediksi  kebutuhan  beras  dan  luas  tanam tersebut  akan  dijadikan  sebagai  patokan  untuk dilakukannya analisis. Analisis ini dilakukan dengan tujuan  untuk  mengetahui  efisiensi  luas  tanam  yang tersedia apakah bisa mencukupi kebutuhan konsumsi beras  masyarakat  di  Kabupaten  Malang.  Menurut Dinas  Ketahanan  Pangan  dan  Pertanian  Malang, musim  panen  padi  bisa  dilakukan  2  sampai  3  kali dalam 1 tahun.
Berdasarkan  Dinas  Ketahanan  Pangan  dan Dinas Tanaman Pangan, Holtikultura, dan
Perkebunan  Kabupaten  Malang,  rata-rata  standar hasil  panen  di  Kabupaten  Malang  dalam  1  hektare menghasilkan  panen  padi  sebesar  6  ton.  Kemudian, hasil  panen  padi  6  ton  tersebut  dikonversi  menjadi beras sebesar 64,1%, maka diperoleh rata-rata standar hasil  panen  yang  telah  dikonversi  menjadi  beras menghasilkan sekitar 3,8 ton. Dalam proses konversi menjadi  beras  hasil  panen  tersebut  mengalami penyusutan,  hal  ini  dikarenakan  proses  pengolahan GKG  (Gabah  Kering  Giling)  hingga  menjadi  beras masih  memiliki  kandungan  kadar  air  [22].  Untuk memahami  analisis  lebih  lanjut,  di  bawah  ini  sudah disajikan  tabel  terkait  perhitungan  dan  hasil  analisis kebutuhan beras dengan luas tanam.
Tabel 8. Analisis Kebutuhan Beras dan Luas Tanam Periode Kebutuhan Beras (ton) Luas Tanam (ha) 𝒙 ̅ Luas Ekspetasi Produksi ∑Kebutuhan Beras Ket. Jan-Apr 2018 18467 9838 7896 120015 73868 Lebih 18467 9102 18467 6302 18467 6341 Mei-Agt 2018 18467 6885 5647 85827 82143 Lebih 20831 5779 23491 5193 19354 4729 Sep-Des 2018 19058 4403 4115 62540 74645 Kuran g 18615 3963 18486 3728 18486 4364 …. Jan-Apr 2023 20363 11013 8346 126859 80259 Lebih 20501 7944 18991 7743 20404 6684 Mei-Agt 2023 19985 5574 5031 76464 81213 Kuran g 20551 5388 20127 4673 20550 4487 Sep-Des 2023 20550 4334 4116 62567 81163 Kuran g 20071 3542 20537 4505 20005 4084 Keterangan: 𝑥̅ Luas =  Rata-rata luas tanam dalam 4 bulan
Ekspetasi Produksi
=  ( 𝑥̅ Luas x 4) x 3.8 ton (standar hasil panen dikonversi beras perhektar) ∑ Kebutuhan Beras  =  Jumlah kebutuhan beras dalam 4 bulan Lebih
=  Jumlah kebutuhan beras < ekspetasi produksi Cukup =  Jumlah kebutuhan beras = ekspetasi produksi Kurang =  Jumlah kebutuhan beras > ekspetasi produksi
Berdasarkan hasil analisis pada tabel 8 tentang kebutuhan  beras  dan  luas  tanam  di  Kabupaten
Malang, terlihat bahwa kriteria penilaian “Lebih” dan
“Kurang” jumlahnya sama yang menunjukkan bahwa
di  periode  tertentu  ketersediaan  luas  tanam  bisa mencukupi  kebutuhan  beras  namun  diwaktu  lain ketersediaan  luas  tanam  juga  masih  kurang  untuk memenuhi  kebutuhan  beras  dalam  jangka  waktu  4 bulan.  Dari  perbandingan  tersebut,  maka  diperoleh ekspetasi hasil pergerakan panen dari padi yang telah dikonversi menjadi beras. Ekspetasi hasil pergerakan panen diperoleh dengan membagi jumlah kebutuhan beras dengan jumlah luas tanam setiap 4 bulan yang ditunjukkan pada tabel 9.
Tabel 9. Pergerakan Ekspetasi Hasil Panen Periode Ekspetasi Hasil Panen (ton) Keterangan Jan-Apr 2018 2.3 Lebih Mei-Agt 2018 3.6 Lebih Sep-Des 2018 4.5 Kurang …. Jan-Apr 2023 2.4 Lebih Mei-Agt 2023 4.0 Kurang Sep-Des 2023 4.9 Kurang
Keterangan:
< 3.8 ton =  Lebih,  ekspetasi  hasil  panen  < standar hasil panen dikonversi beras = 3.8 ton      =  Cukup,  ekspetasi  hasil  panen  = standar hasil panen dikonversi beras > 3.8 ton      =  Kurang,  ekspetasi  hasil  panen  > standar hasil panen dikonversi beras
Berdasarkan tabel 9 pergerakan  ekspetasi hasil panen  yang  telah  dikonversi  menjadi  beras  setiap  4 bulan,  dapat  dilihat  bahwa  ekspetasi  hasil  panen mengalami  fluktuasi  dari  periode  ke  periode. Beberapa  periode  menunjukkan  hasil  panen  di  atas standar,  sementara  pada  periode  lainnya  ekspetasi hasil  panen  di  bawah  standar  hasil  panen.  Sebagai contoh, pada Jan-Apr 2018, Mei-Agt 2018, dan Jan- Apr  2023,  ekspetasi  hasil  panen  tidak  melebihi standar  panen  perhektarnya.  Hal  ini  disebabkan karena  total  luas  tanam  yang  tersedia  pada  periode tersebut  sangat  banyak  sehingga  diperkirakan  bisa mencukupi  atau  bahkan  melebihi  kebutuhan  beras masyarakat. Disisi lain, pada beberapa periode seperti Sep-Des  2018,  Mei-Agt  2023,  dan  Sep-Des  2023, ekspetasi  hasil  panen  melebihi  standar  panen perhektarnya.  Hal  ini  mengindikasi  bahwa  pada periode  tersebut,  luas  tanam  yang  tersedia  belum mencukupi  untuk  memenuhi  kebutuhan  beras masyarakat.  Oleh  karena  itu,  untuk  menutupi kekurangan yang dialami dalam kasus ini diperlukan setidaknya menaikkan sekitar 1–2 ton perhektarnya.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya menggunakan metode Weighted Moving Average telah  menunjukkan  keberhasilan  seperti pada  penelitian  Dewa  Putu  Yudhi  Ardhiana et  al. memperoleh hasil perhitungan error terkecil menggunakan  MSE  sebesar  0.00834  [9].  Selain  itu, penelitian yang dilakukan oleh Surya Agustian et al. dalam  memprediksi  hasil  produksi  kelapa  sawit
diperoleh  hasil  bahwa  metode Weighted MA  lebih akurat  daripada  metode  MA  lainnya  menggunakan bobot  5  menghasilkan  nilai  MAPE  terkecil  dengan persentase  error  7.26%  dengan  kategori  prediksi “Sangat  Baik”  [10].  Sedangkan,  penelitian  serupa oleh A. Rahayu et al. untuk memprediksi stok produk dengan metode WMA periode 3 bulan menghasilkan nilai MAPE sebesar 0,18% dengan kategori “Sangat Baik”[11].  Adapun  hasil  penelitian  ini  yang menggunakan  metode  sama  hasil  pengujiannya menunjukkan  kategori  ”Sangat  Baik”  untuk kebutuhan beras dengan nilai MAPE sebesar 7.15%. Sedangkan,  hasil  pengujian  pada  luas  tanam menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  22.96%  dengan kategori ”Cukup Baik”.
Melalui beberapa penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa tidak semua data cocok  menggunakan  metode Weighted  Moving Average. Hal  ini  dapat  dilihat  melalui  hasil  MAPE dan  akurasi  yang  dihasilkan.  Umumnya  data  yang memiliki pola data horizontal/stationer akan memiliki nilai MAPE rendah di bawah 10% dapat dilihat pada gambar  2.  Sedangkan,  data  yang  memiliki  nilai MAPE yang tinggi diakibatkan karena ketidaksesuaian pola data seperti contoh pada gambar 3. menunjukkan pola data musiman yang seharusnya tidak  digunakan  pada  metode Weighted  Moving
Average . Namun, faktor lain yang bisa mempengaruhi nilai error yaitu dari jumlah data yang digunakan  bisa  lebih  banyak  daripada  data  yang digunakan  saat  ini  [23].  Oleh  karena  itu,  saran  bagi peneliti selanjutnya yaitu sebaiknya mempertimbangkan  untuk  menggunakan  metode yang  sesuai  dengan  pola  data  yang  dimiliki  dan mengumpulkan  data  sebanyak  mungkin  untuk meminimalisir hasil error.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode Weighted  Moving  Average dalam  memprediksi kebutuhan  beras  dan  luas  tanam  mendapatkan  hasil cukup akurat untuk dilakukannya prediksi. Dari hasil pengujian  MAPE  dengan  membandingkan  antara periode 3, 4, 6 bulan menggunakan beberapa variasi bobot  maka  diperoleh  periode  dan  bobot  terbaik untuk  dilakukannya  prediksi  yaitu  periode  3  bulan dengan  bobot  0.1,0.1,0.8.  Dimana,  hasil  pengujian menggunakan periode dan bobot tersebut menghasilkan  nilai  MAPE  sebesar  7.15%  dengan hasil  prediksi  kebutuhan  beras  mencapai  20.552.25 ton dan MAPE sebesar 22.96% dengan hasil prediksi luas  tanam  mencapai  3842.70  ha  untuk  periode selanjutnya.
Selanjutnya,  hasil  prediksi  dianalisis  untuk mengetahui efisiensi luas tanam yang tersedia apakah bisa mencukupi kebutuhan konsumsi beras masyarakat  di  Kabupaten  Malang.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  dalam  6  tahun  terakhir  luas tanam yang tersedia masih bisa memenuhi kebutuhan
konsumsi  beras  masyarakat.  Meskipun  dibeberapa periode  masih  ditemui  kekurangan  namun  hasil ekspetasi produksi beras dari luas tanam yang tersedia diperkirakan  masih  bisa  menutupi  kekurangan tersebut. Metode ini juga telah berhasil diimplementasikan  pada  sistem  prediksi  berbasis website  menggunakan  pemrograman  PHP  dan MySQL.  Pembuatan  website  ini  berguna  untuk mempermudah dalam pengolahan data dan melakukan  proses  prediksi  dengan  hasil  yang  lebih cepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. A. Saputro, I. Firdauzi, and F. A. Harahap, “Potensi Cadangan Pangan Pokok Masyarakat  di  Kabupaten  Banyumas,”
Proceedings  Series  on  Physical  &  Formal
Sciences ,  vol.  5,  pp.  218–223,  Aug.  2023, doi: 10.30595/pspfs.v5i.726.
[2] A.  R.  Rahmat  and  M.  Taufiq,  “Analisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  impor beras  di  Indonesia,” Online)  KINERJA: Jurnal Ekonomi dan Manajemen , vol. 19, no.
2, p. 195, 2022, doi: 10.29264/jkin.v19i2.10924.
[3] Jiuhardi,  “Analisis  kebijakan  impor  beras terhadap peningkatan kesejahteraan petani di Indonesia,” Jurnal  Ekonomi,  Keuangan  dan Manajemen , vol. 19, no. 1, pp. 98–110, 2023.
[4] S.  E.  Rahayu  and  H.  Febriaty,  “Analisis Perkembangan  Produksi  Beras  Dan  Impor Beras  Di  Indonesia,” Proseding  Seminar Nasional  Kewirausahaan ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 219–226, 2019, doi:
10.30596/snk.v1i1.3613.
[5] F. Abdullah, S. Imran, and A. Rauf, “Analisis Ketersediaan Beras Di Kabupaten Gorontalo Selang Tahun 2021-2030,” AGRINESIA , vol.
6,  no.  3,  pp.  187–197,  2022,  doi: 10.37046/agr.v6i3.16138.
[6] D. A. Mardhika, B. Darma Setiawan, and R. C.  Wihandika,  “Penerapan  Algoritma Support  Vector  Regression  Pada  Peramalan
Hasil  Panen  Padi  Studi  Kasus  Kabupaten
Malang,”  vol.  3,  no.  10,  pp.  9402–9412,
2019, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[7] M.  Kafil,  “Penerapan  Metode  K-Nearest
Neighbors Untuk Prediksi Penjualan Berbasis Web Pada Boutiq Dealove Bondowoso,” Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika , vol. 3, no. 2, 2019.
[8] W.  Hernando  and  Diana,  “Analisis  Dan Peramalan  (Forecast)  Dalam  Penjualan
Sepeda  Motor  Yamaha  Pada  Pt.  Lautan Teduh,” Bina  Darma  Conference  on Computer Science , pp. 325–336, 2020.
[9] D. Putu, Y. Ardiana, Luciana, and H. Loekito,
“Sistem  Informasi  Peramalan  Persediaan Barang  Menggunakan  Metode  Weighted Moving Average,” JUTIK , vol. 4, no. 1, pp.
71–79, 2018.
[10] S. Agustian and H. Wibowo, “Perbandingan Metode  Moving  Average  untuk  Prediksi Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit,”  in SNTIKI , 2019,  pp.  156–162.  [Online].  Available: https://www.infosawit.com/news/6026/5- provinsi-produsen-terbesar-sawit-nasional
[11] A.  Rahayu,  A.  Lattu,  and  M.  Mupaat, “Analysis  Of  Product  Stock  Inventory Forecasting Using Weighted Moving Average Method,” Jurnal Teknik Informatika
(Jutif) ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  1631–1638,  Dec. 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.421.
[12] A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty,  “Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) Pada
Permintaan Atap di PT X,” Industri Inovatif :
Jurnal Teknik Industri , vol. 10, no. 1, pp. 11– 20, 2020.
[13] M.  Rizqi,  A.  Cahya  Prihandoko,  and  N.  El Maidah,  “Implementasi  Metode  Weighted Moving  Average  Untuk  Sistem  Peramalan Penjualan  Markas  Coffee,” Informatics Journal , vol. 6, no. 3, 2021.
[14] S. M. Igirisa, “Prediksi Harga Cabai Di Kota Gorontalo  Menggunakan  Metode  Weighted Moving Average,” vol. 1, no. 2, 2022.
[15] I.  Nabillah  and  I.  Ranggadara,  “Mean Absolute  Percentage  Error  untuk  Evaluasi Hasil  Prediksi  Komoditas  Laut,” JOINS
(Journal of Information System) , vol. 5, no. 2, pp. 250–255, Nov. 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[16] L.  Sari  Marita  and  I.  Darwati,  “Prediksi Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average,  Exponential Smoothing  dan  Simple  Moving  Average,”
Jurnal TEKNO KOMPAK , vol. 16, no. 1, pp. 56–68, 2022.
[17] S.  Kusuma et  al. ,  “Implementasi  Metode Weighted  Moving  Average  Pada  Sistem Prediksi Stok Tembakau Lokal Berbasis Web (Studi Kasus Outlet Progressive Nicotiana),” Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi , vol. 09, no. 03, pp. 400–410, 2021.
[18] Urai  Icha  Anjani,  Cucu  Suhery,  and  Uray Ristian,  “Prediksi  Permintaan  Produk  Kopi Bubuk Menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing  Berbasis  Website (Studi  Kasus:  Pt.  Fastrata  Buana),” Jurnal Komputer  dan  Aplikasi ,  vol.  08,  no.  01,  pp. 93–101, 2020.
[19] Y.  Astuti,  B.  Novianti,  T.  Hidayat,  and  D. Maulina, “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak,” in SENSITIF , 2019, pp. 253–261.
[20] Rini  Oktaviani,  Dwi  Marisa  Midyanti,  and
Syamsul  Bahri,  “Implementasi  Metode Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Kebutuhan
Energi  Listrik  Pln  Rayon  Sintang  Berbasis Website,” Jurnal  Komputer  dan  Aplikasi , vol. 09, pp. 119–136, 2021.
[21] M.  Azman  Maricar,  “Analisa  Perbandingan
Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan  Pendapatan  pada  Perusahaan XYZ,” JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA , pp. 36–45, 2019.
[22] D. Anggun Febrianti, R. Purwatiningsih, and dan  Eko  Soemarjono,  “Analisis  Nilai Tambah  Gabah  Pada  Proses  Produksi  Beras Organik  Gapoktan  Al  Barokah  Kabupaten Bondowoso,” FORAGRI :  Jurnal  Ilmu Pertanian , vol. 2, no. 1, pp. 40–49, 2022.
[23] Atin  Hasanah,  K.  Kusrini,  and  K.  Kusnawi, “Comparison of Least Square and Quadratic
Methods  on  Prediction  the  Number  of  New Student Applicants,” Jurnal Teknik Informatika  (Jutif) ,  vol.  4,  no.  6,  pp.  1359– 1386, Dec. 2023, doi:
10.52436/1.jutif.2023.4.6.1124.