## APLIKASI FORECASTING PENJUALAN BAHAN BANGUNAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT (STUDI KASUS DI UD. HASIL BUMI)
Mohamad Agung Firmansyah, Agung Panji Sasmito, Hani Zulfia Zahro’ Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia agungfirman.af21@gmail.com

## ABSTRAK
Toko UD. Hasil Bumi memiliki permasalahan mengenai belum adanya sebuah sistem untuk memprediksi penjualan bahan bangunan dari masa ke masa. Dalam  hal ini strategi permasalahan yang tepat untuk mengatasinya adalah menggunakan Forecasting dengan metode Trend Moment yang berbasis website. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan sebuah aplikasi Forecasting penjualan bahan bangunan yang dapat membantu  toko UD. Hasil Bumi untuk memprediksi penjualan bahan bangunan dari masa ke masa dengan berbasis web dan menerapkan metode Trend Moment pada aplikasi Forecasting penjualan bahan bangunan yang dapat membantu toko UD. Hasil Bumi dalam memprediksi penjualan untuk tahun yang akan datang. Penelitian ini menggunakan data penjualan toko UD. Hasil Bumi pada tahun 2018 sampai dengan tahun 2019. Penelitian ini menggunakan metode Trend Moment yang digunakan untuk memprediksi penjualan diwaktu yang akan datang dengan perhitungan statistika dan matematika. Hasil dari perhitungan rata – rata persentase error pada hasil Forecasting penjualan bahan bangunan keseluruhan di UD. Hasil Bumi yaitu 36.78770742 %. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya perkembangan dari aplikasi Forecasting penjualan bahan bangunan dengan metode Trend Moment dan dapat dijalankan dengan baik berdasarkan hasil pengujian metode Black-Box dapat dijalankan sesuai luaran yang diharapkan.
Kata Kunci : UD. Hasil Bumi, Forecasting, Penjualan, Trend Moment

## 1. PENDAHULUAN
UD. Hasil Bumi adalah sebuah toko yang menjual berbagai bahan bangunan meliputi semen (semen gresik dan semen tiga roda), pasir (pasir lumajang dan pasir biasa), batu (batu belah dan batu krikil), bata ringan, besi (ukuran diameter besi 6, 8, 10 dan 12), asbes dan sebagainya yang terletak di Desa Tanjungarum, Kecamatan Sukorejo, Kabupaten Pasuruan.
Salah satu permasalahan yang dihadapi oleh UD. Hasil Bumi adalah belum adanya sistem untuk memprediksi penjualan bahan bangunan dari masa ke masa  oleh UD. Hasil Bumi tersebut. Strategi yang digunakan untuk permasalahan pengelolahan penjualan bahan bangunan di toko UD. Hasil Bumi adalah Forecasting . Forecasting merupakan kegiatan memperkirakan sesuatu yang akan terjadi pada masa akan mendatang dengan data yang pada masa lampau dan akan memprediksi ke masa yang akan mendatang dengan sesuatu yang berbentuk matematis  [7]. Karena hal tersebut sangat berpengaruh terhadap keputusan pemilik toko untuk menentukan jumlah stok barang yang harus disediakan oleh  UD. Hasil Bumi. Salah satu metode Forecasting yang akan digunakan pada permasalahan di UD.  Hasil Bumi adalah dengan metode Trend Moment .  Metode Forecasting Trend Moment adalah salah satu cara perhitungan matematika dan statistika tertentu untuk mengetahui sesuatu fungsi garis lurus sebagai pengganti garis terputus yang dibentuk oleh data penjualan atau historis perusahaan. Dengan demikian,
pengaruh unsur subyektif dapat dihindarkan. Keunggulan metode Trend Moment ini dibandingkan metode Forecasting yang lain terletak pada parameter X atau indeks waktu yang dipakai, apakah data yang digunakan data historis berjumlah genap atau ganjil tidak ada perbedaan. Karena parameter X  dimulai dengan nilai 0 sebagai nilai awal [13].
Dengan dibuatnya aplikasi tersebut, diharapkan pada toko UD. Hasil Bumi dapat memperkirakan target penjualan yang ingin dicapai serta dapat menentukan produk yang paling tepat untuk memaksimalkan keuntungan dalam penjualan. Aplikasi berbasis website ini bersifat multiplatform . Sehingga owner atau pemilik toko UD. Hasil Bumi dapat menjalankan aplikasi berbasis web dimanapun tanpa harus melakukan penginstalan dan tidak memerlukan spesifikasi komputer yang tinggi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada penelitian yang dilakukan oleh Santi dan Saputra yang berjudul “Prediksi Jumlah Permintaan Telur Ayam Menggunakan Metode Trend Moment ”. Penelitian ini bertujuan  untuk memprediksi jumlah permintaan telur ayam dinilai sebagai suatu solusi yang mampu menyelesaikan permasalahan tersebut. Prediksi  permintaan jumlah terlur ayam ini  dihitung menggunakan metode Trend Moment , yang dimana hasil prediksi cenderung meningkat berdasarkan data sebelumnya (historis). Hasil prediksi permintaan telur tersebut  menghitung data jumlah penjualan telur ayam  dengan  bulan yang sama pada 2 tahun
sebelumnya untuk mendapatkan hasil prediksi jumlah permintaan telur ayam yang akan mendatang. Pengujian  menggunakan data  hasil prediksi pada bulan September ditahun 2017 sampai pada bulan Juli ditahun 2018. Hasil dari pengujian  memiliki tingkat keakuratan yang tinggi berdasarkan nilai rata-rata kemungkinan kesalahan sebesar 1,4%[9].
Pada penilitian yang dilakukan oleh Frans, Orisa dan Wibowo yang berjudul “Prediksi Penjualan Kayu Lapis Di Cv Diato Wood Sejahtera Dengan Metode Trend Moment Berbasis Web”. Penelitian ini bertujuan untuk prediksi penjualan yang akan dijadikan sebagai dasar peningkatan penjualan pada periode  selanjutnya. Metode Trend Moment adalah salah satu cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis putus-putus yang dibentuk oleh data historis perusahaan. Penelitian menggunakan sampel data real pada  data penjualan kayu lapis di cv.diato wood sejahtera 2 tahun sebelumnya yaitu pada tahun 2017 dan tahun 2018 sebagi nilai perbandingan[3].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Sumaryono yang berjudul ”Penerapan Metode Trend Moment Dalam Forecast Penjualan Beton Readymix Di Pt. X, Mojokerto” Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis hasil ramalan penjualan beton ready mix dengan metode ramalan Trend Moment dan merancang aplikasi peramalan penjualan beton ready mix dengan menggunakan metode Trend Moment untuk mengatasi kerugian dan tidak tercapainya target perusahaan. Hasil dari peramalan  penjualan beton readymix PT. X dengan metode Trend Moment di  bulan Januari 2015 yaitu cenderung meningkat atau mengalami Trend Positif dibandingkan dengan penjualan tahun lalu[11].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Fuad dan Sulistiono  yang berjudul ”Prediksi Penjualan Kerudung Rabbani Di Griya Muslim Store Dukun Gresik Dengan Trend Moment ” Penelitian ini bertujuan agar sebuah butik dapat bersaing dalam dunia bisnis.  Peran teknologi untuk memahami dan mempunyai sesuatu kemampuan dalam memprediksi keadaan  bisnis di masa yang akan datang sangat dibutuhkan.  Metode Trend Moment merupakan metode yang digunakan untuk Forecast atau prediksi penjualan, yang nanti akan dijadikan sebagai dasar peningkatan penjualan pada periode  yang akan datang. Metode Trend Moment menggunakan cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk menentukan  fungsi garis lurus sebagai pengganti garis putus-putus yang dibentuk oleh data historis perusahaan[4].
2.2. Dasar Teori 2.2.1 Bahan Bangunan Bahan bangunan adalah bahan pokok maupun alat yang diperlukan untuk membangun suatu bangunan tertentu. Bahan bangunan termasuk berbagai jenis kayu, pasir, batu, batu bata, besi, semen dan lain-lain. Alat yang digunakan ialah
seperti palu, tang, mesin bor, gergaji, skop pasir dan lain lain.
2.2.2 UD. Hasil Bumi UD. Hasil Bumi adalah industri perdagangan material  berbagai bahan bangunan meliputi semen (semen gresik dan semen tiga roda), pasir (pasir lumajang dan pasir biasa), batu (batu belah dan batu krikil), bata ringan, besi (ukuran diameter besi 6, 8, 10 dan 12), asbes dan sebagainya yang beralamat di jalan. Indrokilo No.1, Dusun. Ngemplak, Desa. Tanjungarum, Kecamatan. Sukorejo, Kabupaten. Pasuruan.
2.2.3 Forecasting (Prediksi) Forecasting adalah sebuah prediksi tentang suatu hal yang salah satunya mengenai penjualan data di masa lampau yang digunakan untuk keperluan estimasi data diwaktu yang akan datang[5]. Forecasting adalah  bagian terpenting pada  setiap perusahaan ataupun organisasi bisnis dalam pengambilan keputusan manajemen[5].
Forecasting dapat menjadi dasar bagi perencanaan jangka pendek, menengah maupun jangka panjang pada sesuatu industri perdagangan. Forecasting merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan mendatang[5]. Perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun pendek bergantung pada prediksi  permintaan untuk produk perusahaan  tersebut. Peramalan adalah  kegiatan memprediksi sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut. Ada  dua macam metode yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Pada metode kualitatif hanya menggunakan intuisi saja, tanpa menggunakan pendekatan matematis maupun statistik. Situasi, kondisi, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi pada hasil ramalan.
2.2.4 Data Mining Data mining adalah untuk menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan dari data atau informasi yang di miliki [12]. Secara teknis, data mining adalah proses yang memanfaatkan teknik teknik statistic, matematika, dan kecerdasan buatan untuk mengekstrak dan mengindentifikasi informasi dan knowledge selanjutnya pola-pola yang berasal dari sekumpulan data yang sangat besar. Kebanyakan literatur mendefinisikan data mining sebagai proses yang rumit untuk mengidentifikasi pola-pola yang baru terhadap data yang disimpan di dalam database yang terstruktur [1].
2.2.5 Trend Moment Metode Trend Moment adalah sebuah sistem peramalan penjualan yang dapat membantu meminimalkan biaya dalam menyuplai barang yang akan dijual, karena dengan mengetahui beberapa penjualan pada periode yang akan datang, perusahaan
dapat menyuplai barang secara tidak berlebihan  [5]. Dalam penerapan metode Trend Moment dapat dilakukan dengan menggunakan data historis dari satu variabel, adapun persamaan yang digunakan dalam penyusunan dari metode ini [9].
Persamaan Trend dengan metode Moment mempunyai 3 persamaan yaitu persamaan 1 digunakan untuk menghitung nilai Trend atau variabel yang akan diramalkan. Persamaan 2 yaitu digunakan untuk menghitung slope atau koefisien pada  garis Trend . Persamaan 3 digunakan untuk menghitung bilangan konstan  [8]. Kelebihan dari metode Trend Moment dibandingkan dengan metode lainnya terletak pada penggunaan parameter X atau indeks waktu yang dipakai, sehingga tidak ada perbedaan apakah data yang dipakai merupakan data historis berjumlah genap ataukah ganjil  [9]. Persamaan Trend dengan menggunakan metode Trend Moment pada persamaan (1).
……………. (1) Dimana Variabel: : Nilai trend atau variabel yang akan prediksi atau hasil prediksi a  : Bilangan konstanta b  : Slope atau kemiringan garis Trend X : Indeks waktu (Dimulai dari 0,1,2,……n) Mencari nilai a dan b dengan cara penyelesaian menggunakan dua persamaan normal. Adapun persamaan untuk mencari nilai b [9] pada persamaan (2). ……….(2) Dimana Variabel: : Jumlah dari data penjualan : Jumlah dari periode waktu : Jumlah dari data penjualan dikali dengan periode waktu
: Jumlah dari data periode waktu yang dikuadratkan
: Banyaknya pengamatan Mencari nilai a [9] pada persamaan (3). …………..(3) Dimana variabel: : Jumlah dari data penjualan b : Nilai hasil perhitungan persamaan b
: Jumlah dari periode waktu
: Banyaknya pengamatan
2.2.6 Website
Website adalah sesuatu kumpulan halaman – halaman  yang digunakan untuk  menampilkan informasi teks, gambar  diam atau gerak,  animasi, suara,  atau gabungan dari semuanya  dengan bersifat statis maupun dinamis yang berbentuk satu rangkaian dengan  bangunan yang saling terkait, yang  pada masing-masing dihubungkan dengan  jaringan- jaringan pada halaman[2]. Hubungan antara halaman pada  web dengan  halaman yang lainnya disebut
hyperlink ,  teks yang  dijadikan  sebagai  media penghubung adalah hypetext [2]. Ada beberapa jenis web berdasarkan sifat atau stylenya yaitu Website Dinamis, yang dimana sebuah website yang menyediakan content atau isi yang selalu berubah-ubah setiap saat. Bahasa pemrograman yang digunakan antara lain PHP , ASP, NET dan memanfaatkan database MySQL .  Misalnya website www.artikel.com, www.detik.com, www.tecnomobile.co.cc, dan lain-lain.  Sedangkan website statis, merupakan website yang contentnya sangat jarang diubah.  Misalnya web profile organisasi, dan lain-lain[2].

## 2.2.7 Database MySql
MySQL adalah database yang bersifat open source. Banyak digunakan sebagai sumber data dan pengolahan data untuk membangun aplikasi berbasis web. MySQL merupakan kumpulan data atau informasi yang kompleks, data-data tersebut disusun menjadi beberapa kelompok dengan tipe data yang sejenis disebut table/entity , di mana setiap datanya dapat saling berhubungan satu sama lain atau dapat berdiri sendiri, sehingga mudah diakses [10].
MySQL sebuah implementasi dari sebuah sistem manajemen basisdata relasional ( RDBMS ) yang dapat didistribusikan secara gratis dibawah lisensi GPL ( General Public License ).  Pengguna dapat secara bebas menggunakan MySQL ,  dengan  beberapa batasan perangkat lunak tersebut tidak boleh dijadikan produk yang bersifat komersial. MySQL merupakan turunan salah satu konsep utama dalam basisdata yang telah ada sebelumnya SQL ( Structured Query Language ). SQL adalah konsep pengoperasian basisdata, terutama untuk memilih  atau  menyeleksi dan  memasukkan  data, yang memungkinkan pengoperasian data  dapat  dikerjakan dengan mudah secara otomatis [6].

## 2.2.8 HTML
HTML adalah dasar terbentuknya web. Dan kode-kode HTML tersebut, yang sifatnya universal tadi, akan diterjemahkan oleh komputer pengguna dengan bentuk tampilan yang sama baik itu teks, grafik atau bahkan multimedia. Sebuah program atau aplikasi atau sistem yang memberikan layanan yang berisi sekelompok kode-kode program berbasis teks, baik sederhana atau rumit dan bersifat universal [10].
2.2.9 PHP PHP merupakan script untuk pemrograman script web server-side , script yang membuat dokumen HTML secara on the fly, maksudnya dokumen HTML yang dihasilkan dari suatu aplikasi bukan dokumen HTML yang dibuat dengan menggunakan editor teks atau editor HTML . PHP adalah Personal Home Page , Dibuat pertama kali oleh Rasmus Lerdoff. PHP, awalnya merupakan program yang dikhususkan untuk menerima input melalui form yang ditampilkan dalam browser web.
Software ini disebarkan dan dilisensikan sebagai perangkat lunak Open Source [10].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Trend Moment
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah
Research and Development dengan tujuan mengembangkan aplikasi Forecasting penjualan bahan bangunan menggunakan metode Trend Moment . Aplikasi ini dikembangkan berdasarkan hasil analisis permasalahan yang ada di toko UD. Hasil Bumi untuk memprediksi target penjualan yang akan datang berdasarkan data penjualan sebelumnya, serta bertujuan untuk meningkatkan kualitas pelayanan yang ada di toko UD. Hasil bumi.
Penggunaan metode Trend Moment diperlukan data penjualan pada bulan Januari tahun 2018 sampai bulan Desember tahun 2019 untuk melakukan Forecasting penjualan pada toko UD. Hasil Bumi. Pada metode Trend Moment  terdapat  varibel Y yang merupakan data penjualan perbulan pada toko UD.  Hasil Bumi, variabel X merupakan periode waktu, variabel XY merupakan hasil dari data penjualan dikali dengan periode waktu, dan variabel    merupakan periode waktu yang dikuadratkan.  Selanjutnya untuk menentukan nilai hasil prediksi  pada bulan Januari tahun 2020 sampai Desember 2021 menggunakan metode Trend Moment dengan  rumus persamaan 1.
untuk menghitung nilai Trend atau variabel yang akan diramalkan. Untuk mendapatkan nilai hasil prediksi   , ditentukan terlebih dahulu perhitungan slope atau koefisien garis Trend dengan rumus  persamaan 2.
yang dimana
variabel n merupakan jumlah data pengamatan,
variabel
hasil penjumlahan dari data penjualan dikali dengan periode waktu keseluruhan, variabel hasil penjumlahan dari data periode waktu keseluruhan, variabel   hasil penjumlahan dari data penjualan keseluruhan pada toko UD.  Hasil Bumi, dan variabel hasil penjumlahan dari data periode waktu yang dikuadratkan. Selanjutnya menghitung bilangan konstan dengan rumus persdamaan
3.
yang dimana variabel
hasil
penjumlahan dari data penjualan keseluruhan pada toko UD.  Hasil Bumi,  variabel b merupakan hasil perhitungan mencari slope atau koefisien garis Trend , variabel hasil penjumlahan dari data periode waktu keseluruhan dan variabel n merupakan jumlah data pengamatan.
Setelah mendapatkan nilai persamaan  2 dan 3, maka nilai hasil Forecasting dari bulan Januari 2020 sampai bulan Desember 2021 dapat di hitung nilai Trend atau variabel yang akan diramalkan dengan rumus  persamaan 1. yang dimana variabel X pada rumus   tersebut merupakan periode waktu Forecasting .

## 3.2. Diagram Blok Sistem
Pada Diagram Blok Sistem Admin dapat dijelaskan bahwa admin terhubung ke internet terlebih dahulu kemudian mengakses website untuk login . Pada Gambar 1 bahwa admin dapat input data kedalam database, untuk melakukan prediksi admin dapat masuk ke halaman prediksi untuk melakukan perhitungan  menggunakan metode Trend Moment . Hasil perhitungan adalah informasi prediksi yang dapat diakses oleh admin.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
3.3. Flowchart Sistem Flowchart aplikasi Forecasting penjualan bahan bangunan menunjukkan proses urutan sistem dari awal sampai akhir. Pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Sistem
Berdasarkan pada Gambar 2. proses pertama kali adalah halaman login admin yang di mana harus memasukkan username dan password . Admin yang berhasil masuk ke sistem terdapat beberapa menu yaitu halaman dashboard , data kategori, data barang,
data transaksi, Forecasting, laporan dan data Kelola user.
3.4. Flowchart Metode Trend Moment
Flowchart Metode Trend Moment menunjukkan alur kerja atau proses urutan sistem dari metode Trend Moment yaitu pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart metode
Berdasarkan pada Gambar 3. Proses yang pertama kali proses pengumpulan data aktual yaitu data penjualan, dari data aktual ke proses pre- processing mengeleminasi variabel yang tidak dibutuhkan selanjutnya menentukan nilai X dan Y di mana X  merupakan periode, dan Y merupakan banyaknya penjualan bahan bangunan ke proses selanjutnya perhitungan nilai XY yang merupakan hasil dari data penjualan dikali dengan periode waktu dan nilai  X^2  merupakan periode waktu yang dikuadratkan. Selanjutnya menetukan nilai persamaan 2 dan 3 sehingga didapat persamaan Trend . Dari hasil variabel  Y'  merupakan hasil nilai prediksi yang diramalkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Halaman Login
Pada halaman login diberikan hak akses admin untuk login. Admin harus menginputkan username dan password untuk dapat masuk ke halaman utama admin.
Gambar 4. Halaman Login
4.2. Halaman Dashboard Pada halaman dashboard terdapat menu sidebar untuk masuk ke halaman data kategori, data barang, data transaksi, Forecasting , laporan dan data kelola user. Dan halaman admin adalah halaman yang pertama kali diakses oleh admin.
Gambar 5. Halaman Dashboard

## 4.3. Halaman Data kategori
Pada tampilan halaman kategori terdapat data kategori barang dengan demikian admin dapat melihat, menambahkan, mengubah, menghapus data kategori.
Gambar 6. Halaman Data Kategori

## 4.4. Halaman Data Barang
Pada tampilan halaman Barang terdapat data barang dengan demikian admin dapat melihat, menambahkan, mengubah, menghapus data barang.
Gambar 7. Halaman Data Barang

## 4.5. Halaman Data Transaksi
Pada tampilan halaman transaksi terdapat data transaksi penjualan bahan bangunan dengan demikian admin dapat melihat, menambahkan, menghapus data transaksi penjualan bahan bangunan.

## Gambar 8. Halaman Data Transaksi
4.6. Halaman Forecasting Pada tampilan halaman Forecasting admin dapat memprediksi penjualan dengan klik button hitung akan menampilkan perhitungan metode Trend Moment dan grafik.
Gambar 9. Halaman Forecasting

## 4.7. Halaman Laporan
Pada tampilan halaman laporan  admin dapat membuat laporan transaksi penjualan dengan memilih dimulai tanggal sampai tanggal berapa transaksi yang akan dicetak.
Gambar 10. Halaman Laporan

## 4.8. Halaman Data Kelola User
Pada tampilan halaman kelola user terdapat data admin dengan demikian admin dapat melihat, menambahkan, menghapus data kelola user.
Gambar 11. Halaman Data Kelola User
4.9. Perhitungan Metode Trend Moment Dalam perhitungan Metode Trend Moment penulis mengambil data pada tahun 2018-2019 pada
UD. Hasil Bumi. Data yang diambil adalah data transaksi penjualan yang terjadi pada UD. Hasil Bumi.

## 4.10. Semen Gresik
Pada Tabel 1 menunjukkan data penjualan setiap bulan pada jenis barang semen gresik, periode waktu yang digunakan untuk memprediksi penjualan yang akan datang adalah pada bulan Januari tahun 2018 sampai Bulan Desember tahun 2019.
Tabel 1. Penjualan semen gresik Periode Penjualan Data aktual Data Aktual Penjualan (Y) Januari - 2018 55 Februari - 2018 45 Maret - 2018 20 April - 2018 19 Mei - 2018 10 Juni - 2018 18 Juli  - 2018 31 Agustus - 2018 10 September - 2018 17 Oktober  - 2018 12 November  - 2018 14 Desember - 2018 19 Januari - 2019 100 Februari - 2019 77 Maret - 2019 77 April - 2019 59 Mei - 2019 16 Juni - 2019 22 Juli  - 2019 45 Agustus - 2019 29 September - 2019 40 Oktober - 2019 23 November - 2019 19 Desember - 2019 47 Berikutnya Tabel 2 menunjukkan perhitungan
Forecasting penjualan dengan metode Trend Moment.
Tabel 2. Tabel Forecasting semen gresik Periode Penjualan Data aktual Data Aktual Penjualan (Y) Waktu (X) XY X^2 Januari - 2018 55 0 0 0 Februari - 2018 45 1 45 1 Maret - 2018 20 2 40 4 April - 2018 19 3 57 9 Mei - 2018 10 4 40 16 Juni - 2018 18 5 90 25 Juli  - 2018 31 6 186 36 Agustus - 2018 10 7 70 49 September - 2018 17 8 136 64 Oktober  - 2018 12 9 108 81 November  - 2018 14 10 140 100 Desember - 2018 19 11 209 121 Januari - 2019 100 12 1200 144 Februari - 2019 77 13 1001 169 Maret - 2019 77 14 1078 196 April - 2019 59 15 885 225 Mei - 2019 16 16 256 256 Juni - 2019 22 17 374 289 Juli  - 2019 45 18 810 324 Agustus - 2019 29 19 551 361 September - 2019 40 20 800 400 Oktober - 2019 23 21 483 441 November - 2019 19 22 418 484 Desember - 2019 47 23 1081 529 Total 824 276 10085 4324 Dari data penjualan toko UD. Hasil Bumi pada barang semen gresik diatas, pada Tabel 3 ditentukan nilai hasil prediksi pada bulan Januari tahun 2020 sampai Desember 2021 menggunakan metode Trend Moment dengan rumus persamaan . Untuk mendapatkan nilai hasil prediksi   , ditentukan
terlebih dahulu rumus persamaan b dan rumus persamaan a dengan rumus sebagai berikut :
Setelah mendapatkan nilai persamaan a dan nilai persamaan b, maka nilai hasil Forecasting setiap bulan dari bulan Januari 2020 sampai bulan Desember 2021 dapat di hitung pada Tabel 3. Hitung Forecasting semen gresik berikut
Tabel 3. Hitung Forecasting semen gresik Periode Forecasting
Data Hasil Forecasting Penjualan (Y' = a + b(x)) Januari - 2020 40.65942029 Februari - 2020 41.16550725 Maret - 2020 41.6715942 April - 2020 42.17768116 Mei - 2020 42.68376812 Juni – 2020 43.18985507 Juli  - 2020 43.69594203 Agustus – 2020 44.20202899 September – 2020 44.70811594 Oktober  - 2020 45.2142029 November  - 2020 45.72028986 Desember – 2020 46.22637681 Januari – 2021 46.73246377 Februari – 2021 47.23855072 Maret – 2021 47.74463768 April – 2021 48.25072464 Mei – 2021 48.75681159 Juni – 2021 49.26289855 Juli  - 2021 49.76898551 Agustus – 2021 50.27507246 September – 2021 50.78115942 Oktober – 2021 51.28724638 November – 2021 51.79333333 Desember – 2021 52.29942029 Hasil Forecasting dapat dilihat pada Tabel 3.
Hitung Forecasting semen gresik.  Selanjutnya menghitung % error dengan rumus sebagai berikut :
Dimana Variabel : : Data hasil Forecasting penjualan Y : Data penjualan aktual
Tabel 4 Persentase error data penjualan dengan data hasil prediksi semen gresik Periode Penjualan Data aktual Data Aktual Penjualan (Y) Periode
Forecasting Data Hasil Forecasting Penjualan Error % Error Januari - 2020 103 Januari - 2020 40.65942029 62.34057971 60.52483467 Februari - 2020 45 Februari - 2020 41.16550725 3.834492754 8.521095008 Maret - 2020 100 Maret - 2020 41.6715942 58.3284058 58.3284058 April - 2020 77 April - 2020 42.17768116 34.82231884 45.2237907 Mei - 2020 17 Mei - 2020 42.68376812 25.68376812 151.0809889 Juni – 2020 60 Juni – 2020 43.18985507 16.81014493 28.01690821 Juli  - 2020 53 Juli  - 2020 43.69594203 9.304057971 17.55482636 Agustus – 2020 88 Agustus – 2020 44.20202899 43.79797101 49.77042161 September – 2020 59 September – 2020 44.70811594 14.29188406 24.2235323 Oktober  - 2020 43 Oktober  - 2020 45.2142029 2.214202899 5.149309066 November - 2020 78 November - 2020 45.72028986 32.27971014 41.38424378 Desember – 2020 104 Desember – 2020 46.22637681 57.77362319 55.55156076 Rata – rata % Error 45.44415976
Dari hasil Tabel 4 dapat di ketahui bahwasannya pada barang jenis semen gresik pengujian dari hasil rata – rata % error perhitungan data aktual penjualan dengan data hasil Forecasting adalah 45.44415976 %.
Tabel 5. Model summary semen gresik SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.247761455 R Square 0.061385738 Adjusted R Square -0.042904735 Standard Error 26.9682005 Observations 11 Dari hasil tabel model summary pada barang semen gresik diatas dapat di ketahui bahwa nilai Multiple R  sebesar 0.247761455, nilai R Square sebesar 0.061385738, dan nilai Adjusted R Square sebesar -0.042904735.
4.11. Rata – rata persentase error keseluruhan Hasil dari pengujian rata – rata persentase error keseluruhan dari jenis barang bahan bangunan seperti semen gresik, semen tiga roda, pasir lumajang, pasir biasa, batu pecah, batu krikil, bata ringan, besi 6”, besi 8”,  besi 10”, besi 12” dan asbes sebagai berikut
Tabel 5. Rata – rata persentase error keseluruhan Jenis Barang Rata - rata Persentase Error % (Perbarang) Semen Gresik 45.44415976 Semen Tiga Roda 38.99706294 Pasir Lumajang 38.17777505 Pasir Biasa 30.01658671 Batu Pecah 45.66793085 Batu Krikil 30.52744633 Bata Ringan 16.04416206 Besi 6 34.6546565 Besi 8 39.15431383 Besi 10 32.80662068 Besi 12 45.92092538 Asbes 44.04084888 Rata - rata persentase error keseluruhan 36.78770742 Dari hasil Tabel 5  dapat di ketahui hasil pengujian rata –  rata persentase error pada hasil Forecasting penjualan bahan bangunan di UD. Hasil Bumi adalah 36.78770742 %.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat penulis paparkan setelah melakukan peracangan prediksi penjualan bahan bangunan antara lain yaitu:
1. Penerapan metode Trend Moment pada aplikasi Forecasting penjualan bahan bangunan (studi kasus di UD. Hasil Bumi) berhasil diterapkan ke dalam sistem, sehingga sistem dapat memprediksi penjualan diwaktu yang akan datang dari hasil perhitungan dengan menggunakan data penjualan di masa lalu.
2. Berdasarkan hasil dari perhitungan pengujian rata –  rata persentase error pada hasil Forecasting penjualan bahan bangunan keseluruhan di UD. Hasil Bumi adalah 36.78770742%.
3. Berdasarkan hasil pengujian metode Black-Box aplikasi Forecasting penjualan bahan bangunan menggunakan metode Trend Moment (studi kasus di UD. Hasil Bumi) dapat dijalankan sesuai luaran yang diharapkan dengan baik.
5.2. Saran Untuk pengembangan aplikasi yang lebih baik, ada beberapa saran pada aplikasi Forecasting penjualan bahan bangunan menggunakan metode Trend Moment berbasis web yaitu:
1. Penelitian  Aplikasi prediksi penjualan bahan bangunan di UD. Hasil Bumi diharapkan adanya pengembangan sistem ini menjadi berbasis mobile.
2. Penelitian selanjutnya bisa dikembangkan dengan membandingkan metode lain seperti metode Exponential Smoothing.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Albert Verasius Dian Sano. (2019). Definisi, Karakteristik, Dan Manfaat Data Mining Seri Data Mining for Business Intelligence (2). Binus University Computer Science, Januari 2019.
[2] Batubara, F. A. (2015). Perancangan Website Pada PT. Ratu Enim Palembang. Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Terapan" Reintek"(Rekayasa Inovasi Teknologi), 7(1).
[3] Frans, J. A., Orisa, M.,  & Wibowo, S. A. (2020). Prediksi Penjualan Kayu Lapis Di Cv Diato Wood St 999 99 rejahtera Dengan Metode Trend Moment Berbasis Web. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 4(2), 183-190.
[4] Fuad, N., & Sulistiono, E. (2016). Prediksi Penjualan Kerudung Rabbani di Griya Muslim Store Dukun Gresik dengan Trend Moment.
[5] Ilyas, I., Marisa, F., & Purnomo, D. (2018). Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas
Widyagama Malang. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 3(2), 69-74. [6] Istiono, W., & Hijrah, H. (2016). Pengembangan Sistem Aplikasi Penilaian dengan Pendekatan MVC dan Menggunakan Bahasa PHP dengan Framework Codeigniter dan Database MYSQL pada Pahoa College Indonesia. Jurnal TICom, 5(1), 93757. [7] Jana, P. (2016). Aplikasi Triple Exponential Smoothing Untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin. Jurnal Derivat: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika, 3(2), 76-82. [8] Niswatin, R. K. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Produksi Air Minum Menggunakan Metode Trend Moment. Simetris:
Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 6(2), 337-344. [9] Santi, I. H., & Saputra, A. R. (2019). Prediksi Jumlah Permintaan Telur Ayam Menggunakan Metode Trend Moment. Inform. Mulawarman J. Ilm. Ilmu Komput, 14(2), 111.
[10] Sovia, R., & Febio, J. (2017). Membangun Aplikasi E-Library Menggunakan Html, Php Script, Dan Mysql Database. Jurnal Processor, 6(2).
[11] Sumaryono, R., & Mahardhika, S. T. I. E. (2014). Penerapan Metode Trend Moment dalam Forecast Penjualan Beton Readymix di PT. X Mojokerto. Jurnal Media Mahardika. (Online), 13(1), 51-57.
[12] Susanto, Sani dan Dedy Suryadi. 2010. Pengantar Data mining menggali pengetahuan dari bongkahan data. Yogyakarta: Andi.
[13] Yanto, I. R., Farida, I. N., & Bilal, M. (2018). Penerapan Metode Trend Moment Dalam Forecasting Penjualan Kasur Busa Di Mebel Anugerah Cukir Jombang. J. Chem. Inf. Model, 53(9), 1689-1699.