## APLIKASI PERAMALAN UNTUK PREDIKSI STOK DI PERUSAHAAN PERCETAKAAN BERBASIS WEB DENGAN METODE TREND MOMENT (STUDI KASUS PERCETAKAN GAROEDA PASURUAN)
Ahmad Dzulfikar, Mira Orisa, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
19180100@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah  aplikasi  peramalan  berbasis  web  menggunakan metode trend  moment untuk memprediksi  stok di perusahaan percetakan. Studi kasus dilakukan di  Percetakan Garoeda  Pasuruan.  Peramalan  stok  yang  akurat  sangat  penting  dalam  mengelola  persediaan,  menghindari kekurangan  atau  kelebihan  stok,  serta  meningkatkan  efisiensi  operasional.  Metode  trend  moment  digunakan sebagai pendekatan peramalan dalam penelitian ini. Metode ini menggabungkan analisis tren dan momen untuk memprediksi  pola  dan  pergerakan  stok  di  masa  depan.  Aplikasi  peramalan  yang  dikembangkan  menggunakan teknologi  web  memungkinkan  akses  yang  mudah  dan  cepat  dari  berbagai  perangkat.  Proses  pengembangan aplikasi  melibatkan  beberapa  tahap,  yaitu  analisis  kebutuhan,  perancangan  arsitektur  sistem,  pengembangan antarmuka  pengguna,  dan  implementasi  algoritma  peramalan.  Data  historis  stok  Percetakan  Garoeda  Pasuruan digunakan  untuk  melatih  model  peramalan  dan  menguji  keakuratannya.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan manfaat praktis bagi perusahaan percetakan dalam mengelola persediaan stok. Dengan menggunakan aplikasi  peramalan  berbasis  web,  perusahaan  dapat  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya,  meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengurangi biaya operasional.
Kata kunci :  aplikasi peramalan, stok, perusahaan percetakan, trend moment, web

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi,  banyak  perusahaan percetakan  mulai  menggunakan  sistem dan teknologi informasi  sebagai  alat  pendukung  aktivitas  bisnis mereka. Hal ini disebabkan oleh perkembangan sistem dan teknologi yang mengalami kemajuan pesat dalam berbagai  skala.  Hasilnya,  percetakan  mengalami perubahan  besar  dalam  cara  mereka  beroperasi, Percetakan  mengalami  perubahan  besar  dalam  cara mereka  beroperasi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  banyak perusahaan  percetakan  yang  mulai  menggunakan sistem dan teknologi informasi sebagai alat pendukung aktivitas  bisnis  mereka.  Fenomena  ini  terjadi  karena perkembangan sistem dan teknologi  yang  mengalami kemajuan pesat dalam berbagai skala.
CV  Garoeda,  sebuah  perusahaan  percetakan  di Pasuruan,  Jawa  Timur,  telah  beroperasi  selama beberapa tahun, menyediakan  layanan cetak berbagai produk  seperti  undangan,  poster,  buku  agenda,  nota keuangan, majalah, dan banner. Tantangan utama yang dihadapi oleh perusahaan ini adalah dalam meramalkan  stok  barang  dan  pendapatan  di  masa mendatang.  Ketidakmampuan  meramal  dengan  baik dapat  memengaruhi  efisiensi  produksi  dan  strategi pemasaran  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  metode peramalan  menjadi  kunci.  Salah  satu  metode  yang digunakan adalah metode trend moment, yang dikenal memiliki  kemampuan  menganalisis  data  kontinu  dan memberikan prediksi tren yang akurat.
Sistem ini dibangun menggunakan Visual Studio 2010  sebagai  bahasa  pemrograman  dan  Microsoft Access 2007 sebagai database. Trend Moment saat ini
digunakan  untuk  mengatasi  masalah  meramalkan penjualan  stok  barang.  Data  yang  digunakan  dalam studi  ini  adalah  data  penjualan  dari  masa  lalu  yang diperoleh  melalui  wawancara  langsung  di  lokasi penelitian.  Semakin  banyak  data  yang  digunakan dalam  peramalan  menggunakan  metode  Trend Moment,  semakin  tinggi  akurasi  peramalan  yang diperoleh[1].
Dengan  mempertimbangkan  hal  tersebut,  fokus utama penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan  metode sistem peramalan atau prediksi  penjualan  mobil  yang  sesuai  dengan  proses bisnis, yaitu menggunakan metode Trend Moment[2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Peneliti  Fahrur  Rizal  (2021).  Dalam  judul  ; “Peramalan  Dengan  Metode  Trend  Moment  Untuk Memprediksi  Jumlah  Penjualan  Produk  Healthy  di CV.  Surya  Willis”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  berbasis  web  yang dapat  memprediksi  jumlah  penjualan  produk  di  CV Surya Wilis menggunakan metode trend moment. Hal ini karena kita telah mengamati ketidakakuratan dalam menentukan jumlah stok produk yang akan dijual pada bulan berikutnya di CV tersebut [4].
Menurut  Ayu  Nanda  Safiti  (2029).  dalam penelitiannya yang berjudul “Perhitungan Kebutuhan Bahan  Baku  Produksi  Buku  Lks  Dengan  Metode Material Requirement Planning (Studi Kasus Pada Pt. Harapan  Makmur Abadi)”,  Sistem  ini dikembangkan menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  Studio
2010  dan  database  Microsoft  Access  2007.  Dalam penggunaan  metode Trend Moment untuk peramalan penjualan  stok  barang,  kita  dapat  meningkatkan akurasi  peramalan  berdasarkan  data  penjualan  masa lalu  yang  diperoleh  melalui  wawancara  langsung  di lokasi  penelitian.  Semakin  banyak  data  yang dimasukkan  ke  dalam  peramalan  menggunakan metode Trend Moment, semakin tinggi tingkat akurasi peramalan yang dapat dihasilkan [1].
Peneliti  Nurlaili  Indah  Kusuma  Wardhani (2022).  Dalam  penelitiannya  yang  berjudul  "Sistem Forecasting  Penjualan  Beras  Dengan  Menerapkan Metode Trend Moment", Hasil pengujian menunjukkan  bahwa  merek  beras  Koi  memiliki  nilai MAPE  terendah,  yaitu  sebesar  22,62%.  Oleh  karena itu, dalam penelitian ini, metode Trend Moment telah diterapkan  untuk  meramalkan  persediaan  barang dalam  perusahaan  dengan  tujuan  mengurangi  biaya persediaan  barang  yang tidak terjual atau berlebihan. Peramalan  tersebut  didasarkan  pada  data  penjualan beras dua tahun sebelumnya. Selama penelitian, kami memfokuskan  pada  merek-merek  beras  tertentu, seperti Koi, Lahap Lele, Lahap Biasa, Bang Toyib, dan Stroberri [8].

## 2.2. CV Garoeda
CV  Garoeda  adalah  perusahaan  yang  bergerak dalam  bidang  percetakan,  yang  melayani  pemesanan cetak undangan, poster, buku agenda, nota keuangan, majalah, serta banner. Perusahaan percetakan Garoeda Pasuruan merupakan salah satu perusahaan percetakan yang  telah  beroperasi  selama  beberapa  tahun  di Pasuruan,  Jawa  Timur.  CV  Garoeda  beralamatkan  di Kota Pasuruan, Jawa Timur 67126, Kec.
Panggungrejo, Pekuncen, Jl. Pahlawan No 12.

## Gambar 1 Dokumentasi Kantor

## 2.3. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  ekstraksi  informasi yang bermanfaat dan berarti dari suatu kumpulan data yang  besar  dan  kompleks.  Tujuannya  adalah  untuk menemukan  pola,  hubungan,  dan  wawasan  yang tersembunyi  dalam  data  tersebut.  Proses  data  mining melibatkan  penggunaan  teknik  statistik,  matematika, dan kecerdasan buatan untuk menganalisis data secara mendalam  dan  mendapatkan  pemahaman  yang berharga.

## 2.4. Forecasting
Metode peramalan atau forecasting adalah proses menggunakan  data  historis  dan  tren  yang  ada  untuk
memprediksi  nilai  atau  kejadian  di  masa  depan. Metode  ini  digunakan  dalam  berbagai  bidang, termasuk  ekonomi,  bisnis,  ilmu  sosial,  meteorologi, dan lainnya.

## 2.5. Trend Moment
Trend  Moment,  yang  juga  dikenal  sebagai Secular Trend,  merupakan sebuah  metode peramalan Time-Series yang mengadaptasi garis tren berdasarkan data masa lalu dan kemudian menggunakannya untuk memproyeksikan  ke  masa  depan,  baik  untuk peramalan  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang. Jika  fenomena  yang  sedang  diteliti  menunjukkan peningkatan,  maka  garis  tren  yang  digunakan  akan menunjukkan  pertambahan  rata-rata,  yang  sering disebut  sebagai  tren  positif.  Namun,  jika  fenomena tersebut  menunjukkan  penurunan,  maka  garis  tren akan mencerminkan penurunan rata-rata, yang disebut sebagai  tren  negatif  (Santi  skk,  1986).  Dalam penggunaan metode Trend Moment, data historis dari satu variabel dapat digunakan., adapun rumus yang di gunakan adalah:
Y = a + b X…………………………………………...………(1) Dimana:Y = nilai trend atau variabel yang akan diramalkan a = bilangan konstan (hasil nilai a) b = slope atau koefisien garis trend (hasil nilai b) X = indeks waktu (waktu yang akan di ramal) Untuk  mencari  nilai  a  dan  b  pada  rumus  dibawah digunakan dengan cara matematis dengan penyelesaiannya  menggunakan  metode subtitusi dan metode eliminasi. Adapun persamaannya yaitu: ∑ y   = a.n + b.∑x………………………………………………(2) ∑xy = a.∑x+ b.∑x2……………………………………………….(3 ) Dimana : n      = jumlah data (data dari 1,2 3,4....n.) ∑y      =  jumlah  dari  data  penjualan  (data  penjualan minguan)
∑x   = jumlah dari periode waktu (data periode waktu dari 0,1,2,3,....n) ∑xy  =  jumlah  dari  data  penjualan  dengan  periode waktu
Setelah  mendapatkan  nilai  peramalan  dengan metode Trend Moment, nilai tersebut akan disesuaikan dengan  pengaruh  musiman  menggunakan  indeks musim.  Indeks  musim  (Im)  dihitung  dengan mengambil  rata-rata  penjualan  pada  minggu  tertentu dan membaginya dengan rata-rata penjualan perminggu.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Kebutuhan
Dalam  analisis  kebutuhan,  kebutuhan  dibagi menjadi  dua  jenis:  fungsional  dan  non-fungsional. Kebutuhan  fungsional  berkaitan  dengan  proses  yang
diperlukan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  telah diidentifikasi.  Kebutuhan  non-fungsional  mendukung implementasi  sistem  secara  keseluruhan.  Data diperoleh  dari  direktur  perusahaan  dan  beberapa karyawan  melalui  wawancara.  Wawancara  dengan direktur bertujuan untuk memperoleh pengetahuan dan informasi  yang  diperlukan,  seperti  data  pendapatan dan  persediaan  bahan  baku  selama  satu  tahun. Informasi ini digunakan untuk mengembangkan solusi peramalan  pendapatan  dan  persediaan  bahan  baku perusahaan dengan diagnosis data yang akurat.

## 3.1.1. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  adalah  aspek  yang mencakup semua proses yang ada dalam suatu sistem. Kebutuhan  fungsional  menggambarkan  layanan  atau fungsi-fungsi yang disediakan oleh sistem. Berikut ini adalah daftar kebutuhan fungsional dari sistem: 1. Aplikasi  memiliki  fitur  login,  hal  ini  diperlukan untuk mengatur hak akses pengguna ke  fitur-fitur tertentu dan memastikan keamanan data.
2. Website  dapat  menginputkan  data  stok  yang tersedia.
3. Website  dapat  melakukan  perhitungan  prediksi stok di masa mendatang berdasarkan metode trend moment.
4. Aplikasi  memiliki  fitur  untuk  menghasilkan laporan yang membantu pengguna dalam memahami  trend  stok  dan  pendapatan.  Laporan dapat  mencakup  informasi  seperti  historis  stok, prediksi  stok,  pendapatan  aktual,  dan  pendapatan perkiraan.
3.1.2. Kebutuhan Nonfungsional
Berbagai kebutuhan nonfungsional tidak secara langsung terkait pada fitur      yang ada pada sistem. Kebutuhan nonfungsional meliputi :
1. Website  yang  dikembangkan  harus  bisa  diakses selama 24 jam sesuai dengan kebutuhan
2. Aplikasi  mampu  menangani  pertumbuhan  data stok  perusahaan  percetakan  tanpa  mengurangi kinerja dan fungsionalitas.
3. Website  mampu  mengelola  beberapa  data  yang tersedia pada perusahaan percetekan
4. Database dan Website di program dalam satu PC dan tidak dapat dipindahkan.

## 3.2. Perancangan Sistem
dirancang  sebuah  aplikasi  peramalan  berbasis web  yang  bertujuan  untuk  memprediksi  stok  di Percetakan  Garoeda  Pasuruan  menggunakan  metode Trend  Moment .  Aplikasi  ini  akan  membantu perusahaan  dalam  mengelola  persediaan  mereka dengan  lebih  efisien  dan  meminimalkan  kekurangan stok atau kelebihan stok yang tidak diinginkan.

## 3.3. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram adalah  suatu  interaksi  atau kegiatan  yang  saling  berkaitan  antara  actor  dengan sistem. Berikut merupakan Use Case CV Garoeda.
Gambar 1 Use Case diagram

## 3.4. Diagram Activity
Activity  Diagram  menjelaskan aliran aktivitas dari  sebuah  sistem.  Gambar  2  dibawah  merupakan aliran aktivitas sistem informasi penggunaan Website.
Gambar 2 Diagram Activiy

## 3.5. Diagram Class
Class  diagram  menunjukkan  hubungan  antar class  dalam  sistem  yang  sedang  dibangun  dan bagaimana  diagram  tersebut  saling  berkolaborasi untuk mencapai suatu tujuan. Pada Gambar 3 dibawah menunjukan  class  diagram  pada website Aplikasi Peramalan  untuk  Prediksi  Stok  di  Perusahaan Percetakan  Berbasis  Web  dengan  Metode Trend Moment .
Gambar 3 Diagram Class

## 3.6. Flowchart
Dalam  proses  pengembangan  situs  web  CV Garoeda,  metode  pengumpulan  data  yang  digunakan adalah  studi  literatur  dan  wawancara.  Penelitian  ini melibatkan serangkaian tahapan, dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi sistem, dan  pengujian  sistem.  Flowchart  dari  tahapan penelitian  yang  dilaksanakan  dapat  dilihat  pada gambar 4 :
Mulai Pengumpulan data dan informasi Analisi Kebutuhan Konsep dan perancangan Website Pembuatan Website Uji Coba Berhasil End Ya Tidak

## Gambar 4 Flowchart diagram
3.7. Flowchart Metode
Flowchat metode Weighted  Product merupakan flowchart yang menjelaskan urutan dalam penyelesaian melakukan perhitungan pada webiste.
Gambar 5 Flowchart Metode
Metode  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi jumlah  data  penjualan  yang  akan  digunakan  dan melakukan perhitungan nilai b menggunakan persamaan  1  dan  2.  Nilai  b  dapat  diperbarui menggunakan  persamaan  2.  Setelah  nilai  a  dan  b teridentifikasi, mereka digunakan dalam rumus utama untuk  menghasilkan  nilai  Y.  Selanjutnya,  indeks musim dihitung dengan membagi rata-rata permintaan mingguan  oleh  rata-rata  mingguan.  Setelah  nilai indeks  musim  dihitung,  peramalan  akhir  dihitung dengan menggunakan rumus Y* dan digunakan untuk meramalkan stok

## 3.8. Flowchart Sistem
Pertama, pengguna akan login dan jika berhasil, mereka  akan  menuju  halaman  beranda.  Di  halaman beranda, pengguna dapat menambahkan data stok dan nama produk. Setelah penginputan data, data otomatis tersimpan  dalam  database.  Jika  pengguna  tidak menginputkan data, mereka akan kembali ke halaman beranda. Di sana, pengguna juga dapat mengedit data yang  sudah  tersimpan,  dan  perubahan  data  akan disimpan  dalam  database.  Selanjutnya,  website  akan menghitung data setelah mengekspornya

## Gambar 6 Flowchart Sistem

## 3.9. Struktur Menu
Perancangan  spesifikasi  program  adalah  tahap perancangan  yang  bertujuan  untuk  mengilustrasikan berbagai menu dan submenu yang akan tersedia dalam website  Aplikasi  Peramalan  untuk  Prediksi  Stok  di Perusahaan  Percetakan  Berbasis Web  dengan Menggunakan Metode Trend Moment.
Gambar 7 Struktur menu
Gambar di atas merupakan struktur menu untuk admin  yang  memiliki  hak  akses  admin.  Setelah  user login  ke  website  admin  akan  dialihkan  ke  halaman dashboard dan admin dapat memilih menu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi sistem
Sistem  diimplementasikan  melalui  perancangan antarmuka  dan  bahasa  pemrograman  PHP.  Berikut adalah  antarmuka  dalam  Aplikasi  Peramalan  Stok  di Perusahaan Percetakan Berbasis Web dengan Metode Trend  Moment  (Studi  Kasus  Percetakan  Garoeda Pasuruan).

## 4.2. Pembuatan Database
Pada aplikasi ini terdapat database yang digunakan untuk  menyimpan  semua  data  yang  diperlukan menunjang  fungsionalitas  dari  aplikasi.  Adapaun implementasi database dari aplikasi ini adalah sebagai berikut:

## 4.3. Pembuatan Tabel User
Tabel  ini digunakan untuk  menyimpan data users berupa  id_user  sebagai primary  key , email ,  dan password seperti pada Gambar 8:
Gambar 8 Tabel user

## 4.4. Pembuatan database tabel peramalan
Tabel ini digunakan untuk menyimpan data peramalan berupa id_peramalan sebagai primary key , bulan, tahun, dan hasil seperti pada gambar 9:
Gambar 9 Tabel peramalan

## 4.5. Pembuatan Aplikasi
Dalam proses pembuatan aplikasi  memiliki satu tahap yaitu tahap pembuatan aplikasi berbasis website sebagai admin, dengan menyambungkan database dari phpMyAdmin kedalam website.

## 4.6. Halaman Login
Halaman Login merupakan  menu  yang  pertama kali  ditampilkan  ketika  pengguna  mengakses link website  untuk  dijalankan.  Pada  menu  ini  pengguna akan  diminta  memasukkan username dan password yang  sudah  terdaftar  sebelumnya.  Selanjutnya pengguna  menekan  tombol Login ,  maka  akan diarahkan menuju halaman Dashboard Webiste.

## Gambar 10 Halaman Login

## 4.7. Halaman Dashboard
Menu dashboard merupakan halaman yang menampilkan beberapa menu seperti Data Barang, Data Penjualan, Peramalan, dan Logout.

## Gambar 11 Tampilan Halaman Dashboard

## 4.8. Halaman Data Barang
Pada menu Data Barang admin dapat mengelola data  seperti  menginputkan  Nama  Barang  dan menginputkan  stok  barang,  admin  juga  dapat mengubah atau menghapus data.
Gambar 11 Tampilan Halaman Tambah Barang

## 4.9. Halaman Data Penjualan
Pada halaman data penjualan terdapat fitur yang berfungsi untuk mengelola data seperti menginputkan bulan,  tahun,  jumlah  barang  yang  terjual,  dan  pada halaman  tersebut  akan  ditampilkan  tabel  yang didalamnya dapat menghapus atau melihat detail data barang seperti gambar 12 dibawah.

## Gambar 12 Halaman Data Penjualan

## 4.10. CRUD Detail Data Penjualan
Pada gambar 13 menunjukan crud button detail pada halaman data penjualan.

## Gambar 13 Detail Data Penjualan

## 4.11. Halaman Peramalan
Gambar  14  menunjukan  halaman  menu peramalan  yang  menunjukan  tabel  Data  Penjualan, namun  berbeda  dengan  tabel  pada  menu  Data Penjualan, tabel dibawah menunjukan proses perhitungan trend moment .

## Gambar 14 Halaman Peramalan

## 4.12. Tampilan Perhitungan Peramalan
Gambar  15  adalah  tabel  di  bawah  menu Peramalan,  yang  digunakan  untuk  menginput  bulan
dan  tahun  untuk  Proses  Ramal  Penjualan.  Program akan memproses data dalam tabel Data Penjualan dan menampilkan  hasil  perhitungan  trend  moment  pada tabel tersebut.

## Gambar 15 Tampilan Perhitungan Peramalan

## 4.13. Fitur Logout
Fitur Logout merupakan fitur dalam program yang berfungsi untuk keluar dari halaman program, ketika pengguna menekan tombol logout maka tampilan akan beralih ke halaman Login Website.
Gambar 16 Tampilan Logout
4.14. Perhitungan Trend Moment Produk Pulpen Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan sebelum  melakukan  perhitungan  yaitu  memasukkan data actual yang  sudah  tertera  pada  tabel  1 dan 2. Selanjutnya  yaitu    menentukan    nilai    dari 𝑥 ², 𝑥𝑦 ,∑ 𝑦 ,∑ 𝑥𝑦 ,∑ 𝑥 2 yang tertera pada tabel 5 berikut.

## Tabel 1 Hasil Perhitungan Penjualan
Bulan Tahun Penjualan
( 𝑌𝑖 )
Waktu( 𝑋𝑖 ) 𝑋𝑖𝑌𝑖 𝑋𝑖 ^2 Januari 2020 50 1 50 1 Februari 2020 75 2 150 4 Maret 2020 68 3 204 9 April 2020 60 4 240 16 Mei 2020 64 5 320 25 Juni 2020 60 6 360 36 Juli 2020 45 7 315 49 Agustus 2020 56 8 448 64 September  2020 80 9 720 81 Oktober 2020 82 10 820 100 November  2020 80 11 880 121 Desember  2020 85 12 1020  144 Januari 2021 77 13 1001  169 Februari 2021 79 14 1106  196 Maret 2021 67 15 1005  225 April 2021 65 16 1040  256 Mei 2021 44 17 748 289 Juni 2021 42 18 756 324 Juli 2021 45 19 855 361 Agustus 2021 88 20 1760  400 September  2021 83 21 1743  441 Oktober 2021 80 22 1760  484 November  2021 81 23 1863  529 Desember  2021 80 24 1920  576 Januari 2022 55 25 1375  625 Februari 2022 57 26 1482  676
Bulan Tahun Penjualan ( 𝑌𝑖 ) Waktu( 𝑋𝑖 ) 𝑋𝑖𝑌𝑖 𝑋𝑖 ^2 Maret 2022 52 27 1404  729 April 2022 60 28 1680  784 Mei 2022 65 29 1885  841 Juni 2022 40 30 1200  900 Juli 2022 35 31 1085  961 Agustus 2022 70 32 2240  1024 September  2022 70 33 2310  1089 Oktober 2022 75 34 2550  1156 November  2022 68 35 2380  1225 Desember  2022 65 36 2340  1296
Data  stok  pulpen  selama  3  tahun  terakhir  dari bulan ke 1 sampai ke 36 menghasilkan ∑ 𝑥 = 666, ∑ 𝑦 = 2348, ∑ 𝑥𝑦 = 43015, ∑ 𝑥 2 = 16206, atau dalam bentuk tabel seperti berikut.
Tabel 2 Perhitungan mencari nilai
Penjualan ( 𝑌𝑖 ) Waktu ( 𝑋𝑖 ) 𝑋𝑖𝑌𝑖 𝑋𝑖 ^2 2348 666 43015 16206 65,22222222 18,5 sehingga    menghasilkan persamaan : 36 𝑎 + 666 𝑏 = 232 666 𝑎 + 16206 𝑏 = 16206 Nilai 𝑎 dan 𝑏 yang  telah  didapat,  dimasukkan  ke persamaan 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 .  Sehingga,  didapat  hasil prediksi  stok  pulpen  menggunakan Trend  Moment seperti pada tabel berikut.
Tabel 3 Hasil Perhitungan prediksi stok pulpen pada
tahun 2023 Bulan Tahun Waktu ( 𝒙𝒊 ) Prediksi Januari 2023 37 63,20793651 Februari 2023 38 63,0990562 Maret 2023 39 62,99017589

## 4.15. Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian,  dilakukan  serangkaian kegiatan  untuk  menguji  fungsi  dan  kinerja  website, termasuk pengujian fitur-fitur khusus seperti pencarian, eksport-import data, CRUD (Create, Read, Update, Delete), serta responsifitas terhadap perangkat yang berbeda. Setiap fitur dan fungsi diperiksa secara rinci  untuk  menghindari  kesalahan  atau  bug  yang dapat memengaruhi pengalaman pengguna.

## 4.16. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  website  akan  dilakukan dengan  menggunakan  empat  browser  yaitu  google chrome,  microsoft  edge,  mozilla  firefox  dan  opera mini. Pengujian dilakukan untuk memastikan fitur dari website berfungsi dengan normal. Hasil dari pengujian website bisa dilihat pada tabel 4
Tabel 4 Pengujian Fungsional Website Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Firefox Opera Mini Halaman Login √ √ √ √ Data Barang √ √ √ √ Data Penjualan √ √ √ √ Menu Peramalan √ √ √ √ Logout √ √ √ √ 4.17. Pengujian Blackbox
Pengujian  black  box  website  memiliki  fokus pada  persyaratan fungsional  perangkat lunak. Pengujian ini dilakukan dengan mengamati hasil input dan  output  dari  perangkat  lunak  tanpa  pengetahuan rinci  tentang  struktur  kode  yang  digunakan  dalam perangkat  lunak  tersebut.  Hasil  dari  pengujian  black box  website  dapat  ditemukan  dalam  Tabel  4.5  yang menggambarkan hasil-hasil dari pengujian tersebut.
Tabel 5 Pengujian Black Box No Kasus Uji Harapan Hasil Hasil Uji Menu Login 1 Login dengan tidak memasukkan username User tidak dapat melakukan login dan ada peringatan bahwa username belum terisi. √ Menu Login 2 Login dengan tidak memasukkan password User tidak dapat melakukan login dan ada peringatan bahwa password belum terisi. √ 3 Login dengan email yang salah User tidak dapat melakukan login dan ada peringatan bahwa username tidak terdaftar atau salah. √ 4 Login dengan password yang salah User tidak dapat melakukan login dan ada peringatan bahwa password tidak tepat atau salah. √ 5 Login pada aplikasi sistem informasi melewati url tanpa login user Tidak dapat masuk ke aplikasi sistem informasi dan terlempar ke halaman login. √ Menu Dashboard 6 Menampilkan jumlah pada setiap Data yang ada didalam website Dapat menampilkan jumlah total pada setiap Data yang ada √ Menu Data Stok 7 Tidak ada data barang yang diinputkan saat menginput data Tidak dapat menginputkan data. √ 8 Tampilan data inputankedalam tabel Tabel menampilkan inputan data barang yang telah ditambahkan √ 9 Saat melakukan edit data, data akan tersimpan Kembali sesuai dengan yang dirubah Tabel menampilkan sesuai dengan data yang telah dirubah √ 10 Data barang yang diinputkan tidak sah (menggunakan emoji atau icon selain abjad dan angka). Tidak dapat menginputkan data dan ada peringatan data barang tidak sah X Menu Data Penjualan 11 Tidak ada data yang diinputkan saat menginput data Tidak dapat menginputkan data dan tabel akan tetap kosong √ 12 Tidak boleh acak saat input di semua yang didalam Menu Data Penjualan Data akan otomatis tersusun secara urut √ 13 Tidak dapat menampilkan data Ketika field belum terisi Tabel tidak akan memasukkan data Ketika terdapat salah satu field yang kosong √ Menu Data Peramalan 14 Tabel penjualan pada menu peramalan tersinkron dengan tabel penjualan pada menu Data Penjualan Semua data akan masuk pada tabel penjualan pada menu Data Barang dan akan otomatis terisi perhitungan trend moment √ 15 Tidak salah dalam perhitungan prediksi pada tabel peramalan Data penjualan di proses dalam perhitungan program dan menampilkan output perhitungannya √
Keterangan: √ : Hasil Sesuai X : Hasil Tidak Sesuai
Diketahui: Jumlah Hasil Sesuai : 14
Jumlah Hasil Tidak Sesuai : 1 Total Seluruh Pengujian  : 15
Dari  data  di  atas  kemudian  akan  dihitung persentase hasil yang didapat sebagai berikut:
Persentase = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 x 100%
Persentase = 14 15 x 100%
Persentase = 93,33% Hasil Pengujian di atas menyatakan bahwa berdasarkan fungsional perangkat lunak mencapai 93,33%.

## 4.18. Pengujian Metode
Dilakukan  pengujian  dengan  sistem  terhadap data pada tahun 2020 sampai dengan data pada tahun 2021,  dibandingkan  data  asli.  Pengujian  metode dengan  cara  membandingkan  perhitungan  manual metode Trend  moment di  Microsoft  Excel  dengan perhitungan yang ada pada sistem.
Tabel 6 Pengujian Metode Bulan Tahun Perhitungan Excel Perhitungan website Data Aktual Selisih Januari 2020 67,12762763 67,12762763 50 25,52% Februari 2020 67,01874732 67,01874732 75 11,91% Maret 2020 66,90986701 66,90986701 68 1,63% April 2020 66,8009867 66,8009867 60 10,18% Mei 2020 66,69210639 66,69210639 64 4,04% Juni 2020 66,58322608 66,58322608 60 9,89% Juli 2020 66,47434577 66,47434577 45 32,30% Agustus 2020 66,36546547 66,36546547 56 15,62% September 2020 66,25658516 66,25658516 80 20,74% Oktober 2020 66,14770485 66,14770485 82 23,96% November 2020 66,03882454 66,03882454 80 21,14% Desember 2020 65,92994423 65,92994423 85 28,92% Januari 2021 65,82106392 65,82106392 77 16,98% Februari 2021 65,71218361 65,71218361 79 20,22% Maret 2021 65,6033033 65,6033033 67 2,13% April 2021 65,49442299 65,49442299 65 0,75% Mei 2021 65,38554269 65,38554269 44 32,71% Juni 2021 65,27666238 65,27666238 42 35,66% Juli 2021 65,16778207 65,16778207 45 30,95% Agustus 2021 65,05890176 65,05890176 88 35,26% September 2021 64,95002145 64,95002145 83 27,79% Oktober 2021 64,84114114 64,84114114 80 23,38% November 2021 64,73226083 64,73226083 81 25,13% Desember 2021 64,62338052 64,62338052 80 23,79% Rata-rata Eror dari 24 bulan 20,03%
Pada  Tabel  6  Pengujian  Metode  menunjukan perhitungan  diatas  sebagai  pembanding  antara perhitungan manual menggunakan excel dan perhitungan melalui website dengan menunjukan hasil yang  sama,  perbandingan  dengan  kedua  perhitungan dan  data  aktual  menunjukan  selisih  sedikit  berbeda dengan persentase 20,03%.

## 4.19. Pengujian Admin
Pada  Pengujian  admin  dilakukan  untuk mengetahui apakah sistem sudah berjalan dengan baik atau belum pada bagian admin.
Tabel 7. Pengujian Admin No Tujuan Hasil yang diharapkan Hasil sistem Kesimpulan 1 Login Admin dapat melakukan login dan diarahkan ke halaman beranda Admin dapat melakukan login dan diarahkan ke halaman beranda Berhasil 2 Menu data barang Admin dapat melakukan input, edit, delete pada menu data barang Admin dapat melakukan input, edit, delete pada menu data barang Berhasil 3 Menu data penjualan Admin dapat melakukan input, edit, delete pada menu data penjualan Admin dapat melakukan input, edit, delete pada menu data penjualan Berhasil 4 Menu data peramalan Admin dapat melakukan input, edit, delete pada menu data peramalan Admin dapat melakukan input, edit, delete pada menu data peramalan Berhasil 5 Menu Logout Admin dapat melakukan logout dan akan diarahkan Kembali ke halaman login Admin dapat melakukan logout dan akan diarahkan Kembali ke halaman login Berhasil

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil implementasi dan pengujian menunjukkan bahwa  aplikasi  peramalan  berfungsi  dengan  baik  di tiga browser web yang berbeda. Meskipun ada sedikit perbedaan antara perhitungan manual dan perhitungan melalui  website,  pengujian  Black  Box  menunjukkan
performa mendekati yang diharapkan, sekitar 93,33%. Fungsionalitas  website  juga  telah  teruji  dengan  baik. Untuk pengembangan selanjutnya, disarankan melakukan penelitian menggunakan metode peramalan  lainnya  seperti  ARIMA  atau  Moving
Averages, serta mengembangkan versi mobile dengan tambahan fitur-fitur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ayu  Nanda  Safitri,  &  Sianturi,  F.  A.  (2020). Analisa Metode Trend Moment Untuk Peramalan Penjualan  Stok  Barang  Pada  Toko  Sun  Oleh- Oleh. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Sistem Informasi (JIKOMSI) , 3 (1.1), 91–102.
[2] Agus  Mulyanto,  Dwi.  2019.  “Penerapan Forecasting Menggunakan Metode Trend Moment Untuk Menentukan Target Pengeluaran Barang Di Pt.Telkom Akses.” Jurnal FIKI IX(2): 2087–2372. http://jurnal.unnur.ac.id/index.php/jurnalfiki.
[3] Oliviasandrea,  C.  2022.  “Implementasi  Metode Trend Moment Pada Sistem Pendukung Keputusan  Peramalan  Penjualan  Truk.”  Klik- Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer  09(03):  402– 15.
http://klik.ulm.ac.id/index.php/klik/article/view/ 474.
[4] Fahrur  Rizal,  M,  and  Danang  Wahyu  Widodo. 2021.  “Peramalan  Dengan  Metode  Trend Moment  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Penjualan Produk Healthy Di CV. Surya Willis.” Seminar Nasional Inovasi Teknologi: 29–34.
[5] Laily Rizky Amalia, William Ramdhan, and Wan Mariatul Kifti. 2022. “Penerapan Metode Trend
Moment Untuk Memprediksi Jumlah Pertumbuhan Penduduk.” Building of Informatics,  Technology  and  Science  (BITS)
3(4): 566–73.
[6] Jemmy  Andriano  Frans,  Mira  Orisa,  and  Suryo Adi  Wibowo.  2020.  “Prediksi  Penjualan  Kayu Lapis  Di  Cv  Diato  Wood  Sejahtera  Dengan
Metode  Trend  Moment  Berbasis  Web.”  JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika)  4(2): 183–90.
[7] Setiawan,  I  R.  2021.  “IMPLEMENTASI METODE TREND MOMENT PADA PREDIKSI  TREN  PENJUALAN  SEPATU  DI TOKO GARAGESHOESSMI KOTA SUKABUMI:  Jurnal.” Jurnal  Sistem  Informasi (JASISFO) 2(2): 205–13. https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jasisfo/articl e/view/3495%0Ahttps://jurnal.polsri.ac.id/index .php/jasisfo/article/view/3495/1778 .
[8] Nurlaili  Indah  Kusuma  Wardhani,  Indyah Hartami  S,  and  Wahyu  Dwi  Puspitasari.  2022. “Sistem  Forecasting  Penjualan  Beras  Dengan Menerapkan  Metode  Trend  Moment.” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) 6(2): 901–7.
[9] Irga  Krisna,  and  Deni  Arifianto.  2020. “Implementasi  Metode  Trend  Moment  Pada
Toko  Delima  Jaya  Untuk  Menentukan  Jumlah Kebutuhan Stok Barang.” Universitas Muhammadiyah Jember : 1–10.
http://repository.unmuhjember.ac.id/5466/10/J. JURNAL.pdf.
[10] Habib  Khoirul  Muwahidin,  Ahmad  Faisol,  and Nurlaily  Vendyansyah.  2023.  “Penerapan Metode  Trand  Moment  Pada  Sistem  Peramalan Penjualan Produk Di Toko Martha Agung.” JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) 6(2): 1078–86.
[11] Nurlaili,  and  Reni  Umilasari.  2022.  “Penerapan Metode  Trend  Moment  Untuk  Peramalan  Stok Penjualan  Di  Apotek  Prima  Farma.” Jurnal Teknik  Iformatika  Universitas  Muhammadiyah Jember 6(29): 1–11.