## SISTEM PREDIKSI PENJUALAN GAMIS TOKO QITAZ MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Oleh:

## Salman Alfarisi
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik, Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indraprasta PGRI
Email :
salman.hotaru@gmail.com

## ABSTRAK
Untuk  mendapatkan  laba  yang  besar  pada  suatu  perusahaan  adalah  dengan menentukan  prediksi penjualan pada  bulan  berikutnya. Prediksi  merupakan salah satu  kunci  dari  keberhasilan  penjualan  karena  dengan  nilai  prediksi  penjualan yang  bisa  dijadikan  panduan  sebagai  acuan  untuk  menentukan  suatu  penjualan produk.  Metode Single  Exponential  Smoothing digunakan  untuk  menentukan prediksi  penjualan  pada  periode  berikutnya.  Metode exponential  smoothing merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan  jangka panjang, jangka menengah maupun jangka pendek, terutama pada tingkat operasional suatu perusahaan,  dalam  perkembangan  dasar  matematis  dari  metode exponential smoothing . Data yang akan diolah adalah data pada Toko Qitaz, pada tahun 2016 dan disajikan pada data perbulan. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah hasil  analisa  dari  metode  eksponensialtunggal  untuk  memperoleh  informasi prediksi  penjualan  dan  tingkat  keakuratannya  dengandata  MAD,  MSE, MAPEuntuk  mencari error terkecil.  Pada  tahap  berikutnya  dibangun  sebuah sistem  prediksi  penentuan  permintaan  konsumen  dengan  menggunakan  metode pengembangan  sistem waterfall dan  pembuatan software yang    dirancang menggunakan  bahasa  pemrograman  Java  dengan  editor  NetBeans  dan  database MySQL.  Dari  hasil  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  dibuat,  system  dapat meramalkan  data  penjualan  gamis  pada  toko  Qitaz  sehingga  sistem  dapat membantu  toko  Qitaz  dalam  mengambil  keputusan  pada  perkiraan  stok  produk dengan tepat.
Kata Kunci : Prediksi, Penjualan, Single Exponential Smoothing , Sistem

## A. PENDAHULUAN
Perkembangan  dunia  computer  dan  internet  saat  ini  telah  tumbuh  dengan sangat  pesat,  seiring  dengan  kebutuhan  manusia  yang  semakin  banyak  dan semakin kompleks.Komputer kini telah digunakan secara luas di berbagai bidang, contoh:  bisnis, kesehatan, pendidikan, psikologi,  permainan dan  lain  sebagainya. Halini  mendorong  para  ahli  danpengembang  untuk  semakin  mengembangkan
komputer  agar  dapat  membantu  kerja  manusia  atau  bahkan  lebih  dari  itu. Berkembangnya  teknologi  mulai  dari hardware sampai  kebutuhan software nya pun meningkat. Banyak perusahaan, home industry dan toko sekalipun sekarang mereka  banyak  yang  menggunakan  komputer  yang  dilengkapi  system  informasi yang bertujuan untuk melakukan proses penyimpanan data, perkiraan penjualan di periode  berikutnya,  dan  sebagainya.  Oleh  karena  itu  Toko  Qitaz    yang  saat  ini masih melakukan pengaturan bisnisnya secara manual memiliki beberapa kendala. Salah satu kendalanya adalah banyaknya barang yang bisa menjadi kendala dalam melakukan  proses  bisnisnya  dan  berakibat  pada  kesalahan  memperkirakan penjualan barang untuk pengiriman selanjutnya.
Dari masalah di atas muncul pemikiran untuk membuat sebuah sistem yang dapat  membantu  dalam  melakukan  proses  mengelola  barang  dan  peramalan penjualan  barang  untuk  periode  berikutnya.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem informasi  ini,  akan  membuat  data–  data  barang  terkomputerisasi  dengan  baik antara database,  user  interface ,  dan user itu  sendiri.  Sistem  informasi  yang dilengkapi  dengan  adanya  system  peramalan  penjualan  barang  diharapkan  dapat menambah kinerja dan pelayanan terhadap para pelanggan dalam hal penyuplaian barang  agar  tidak  kehabisan  stok  barang.  Berdasarkan  alasan  di  atas,akhirnya peneliti  ingin  membuat  suatu  sistem  prediksi  penjualan  gamis  dengan  metode single exponential smoothing dengan tujuan untuk memprediksi penjualan pada 1 periode (per bulan).

## B. KAJIAN PUSTAKA

## Peramalan
Dalam  melakukan  analisa  ekonomi  atau  analisa  kegiatan  usaha/bisnis perusahaan,  haruslah  diperkirakan  apa  yang  terjadi,  baik  dalam  bidang  ekonomi atau dalam dunia usaha/bisnis  pada masa yang akan datang. Usaha untuk melihat situasi  dan  kondisi    pada  masa  yang  akan  datang  merupakan  usaha  untuk memperkirakan  pengaruh  situasi  dan  kondisi    yang  berlaku  terhadap perkembangan  di  masa  yang  akan  datang.  Kegiatan  untuk  memperkirakan  apa yang akan terjadi pada masa yang datang, disebut peramalan ( forecasting ).
Heizer & Render menyatakan  bahwa peramalan adalah suatu seni dan ilmu pengetahuan  dalam  memprediksi  peristiwa-peristiwa  pada  masa  mendatang (Heizer  &  Render,  2015).  Peramalan  akan  melibatkan  mengambil  data  historis (seperti  penjualan  tahun  lalu  )  dan  memproyeksikan  mereka  ke  masa  yang  akan datang dengan model matematika.
Stevenson  &  Shoung  menyatakan  bahwa  peramalan  ( forecast )  adalah pernyataan  mengenai  nilai  yang  akan  datang  dari  variable  seperti  permintaan (Stevenson  &  Shoung,  2013).  Artinya  ramalan  adalah  prediksi  mengenai  masa depan. Sedangkan Syofian  menyatakan bahwa prakiraan ramalan adalah kegiatan memprediksi  nilai  masa  depan,  dengan  dasar  pengetahuan  atau  nilai  masa  lalu yang dipersiapkan. Prakiraan ramalan mencakup penggunaan data historis, dengan memproyeksikannya  untuk  masa  depan  yang  menggunakan  jenis  model matematis (Syofian, 2013).
Berdasarkan  beberapa  definisi  diatas,  pada  hakikatnya  peramalan merupakan  suatu    keputusan  tentang  kemungkinan  masa  yang  akan  datang  yang didasarkan  fakta-fakta  ekonomi  sekarang  dan  sejarah  masa  lalu.  Sebelum melakukan  peramalan  harus  diketahui  lebih  dulu  persoalan  dalam  pengambilan keputusan.  Dengan  adanya  peramalan  manajemen  dapat  segera  menyiapkan langkah  paling  baik  dalam  mengatasi  permasalahan  dan  dapat  bersiap-siap memanfaatkan  situasi  jika  terjadi  perkembangan  yang  lebih  baik  dalam peramalan.  Peramalan  yang  menjadi  titik  tolak  bagi  tindakan  perusahaan  adalah ramalan  penjualan.  Pengertian  ramalan  penjualan  adalah  proyeksi  teknis permintaan    konsumen  yang  potensial  pada  masa  yang  akan  datang  dengan menggunakan berbagai pendekatan. Hal ini sangat  berhubungan dengan kegiatan produksi. Dalam proses produksi  kegiatan yang   dilaksanakan dalam peramalan adalah  untuk  menentukan  jumlah  permintaan  konsumen    terhadap  suatu  produk yang  dilakukan  pada  awal  proses  perencanaan  dan  untuk  kepentingan  proses pengendalian produksi. Oleh sebab  itu perangkat lunak sangat dibutuhkan, untuk mendukung peramalan permintaan konsumen untuk mempercepat, mempermudah dan menghindari hitungan dengan tangan yang kemungkinan terjadi kesalahan.

## Tipe Peramalan
Organisasi  menggunakan  3  tipe  peramalan  utama  dalam  merencanakan operasional untuk masa mendatang (Heizer & Render, 2015) :
1. Peramalan Ekonomi ( Economic Forecast ) Menangani  siklus  bisnis  dengan  memprediksikan  tingkat  inflasi,  uang  yang beredar, mulai pembangunan perumahan, dan indikator perencanaan lainnya.
2. Peramalan Teknologi ( Technological Forecast ) Berkaitan  dengan  tingkat  perkembangan  teknologi,  dimana  dapat menghasilkan  terciptanya  produk  baru  yang  lebih  menarik,  yang  diperlukan pabrik dan perlengkapan yang baru.
3. Peramalan Permintaan ( Demand Forecast )
Adalah proyeksi atas permintaan produk atau jasa dari perusahaan. Peramalan mendorong  keputusan  sehingga  para  manajer  memerlukan  informasi  dengan segera dan akurat mengenai permintaan yang sesungguhnya.

## Pendekatan Peramalan
Menurut  (Heizer  &  Render,  2015),  terdapat    dua  pendekatan  umum  untuk peramalan,  hanya  terdapat  dua  cara  untuk  mengatasi  seluruh  permodelan keputusan.Salah  satu  adalah  analisis    kuantitatif  ,yang  satunya  lagi  adalah pendekatan  kualitatif.  Didalam  metode  peramalan  kualitatif  tidak  digunakan perhitungan-perhitungan dengan rumus dan metode yang pasti melainkan melalui pendapat dari berbagai pihak. Metode peramalan kualitatif antara lain didasarkan pada  penilaian  dan  opini  (Opini  dewan  Eksekutif,  Opini  bagian  Penjualan  ), Survei  Pasar  ,  Metode  Delphi.  Sedangkan    Metode  peramalan  kuantitatif  adalah metode  peramalan  yang  sangat  mengandalkan  pola  data  historis  yang  dimiliki. Pada  metode  kuantitatif  menggunakan  metode  yang  berhubungan  dengan  ilmu statistik  dan  matematika,  sehingga  dapat  dipertanggungjawabkan  secara  ilmiah.
Metode kuantitatif dikelompokan  menjadi dua  jenis   yaitu :  analisis sebab-akibat ( Causal  Methods )  yang  didasarkan  atas  pengguna  analisa  pola  hubungan  antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya dan analisa deret berkala ( Time Series ) yang pada umumnya selalu berdasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel  waktu.  Metode  ini  merupakan  metode  peramalan  yang  memperkirakan permintaan konsumen/penjualan periode yang akan datang dengan menggunakan data historis.
Ada  3  (tiga)  teknik  untuk  menghitung  deret  berkala    terdiri  dari  :  metode rata-rata  bergerak  ( Moving  Average ),  rata-rata  bergerak  tertimbang (weight average ) dan penghalusan eksponensial ( Exponential Smoothing ). Penjelasan dari ketiga  teknik  menghitung  rata-rata  pada  metode  analisa  deret  berkala  ( Time Series ) adalah sebagai berikut :
1. Metode Rata-Rata Bergerak ( Moving Average ) Rata-rata  bergerak  ( Moving  Average )  mengembangkan  suatu  model berdasarkan  hasil  perhitungan  rata-rata  dari  sebagian  besar  penelitian dengan menggunakan persamaan :
F 1 =  1 (  A t - 1 + A t – 2 +………..+  A z ) / N
Penjelasan : F 1 = Hasil peramalan untuk periode t N = jumlah data penelitian A t = data historis penjualan/permintaan konsumen. A  t  -2….Az  =  data  historis  penjualan/permintaan  konsumen periode 2 hingga t-n
2. Metode Rata-rata Bergerak Tertimbang ( Weighted Moving Average ). Metode ini sama dengan rata-rata bergerak, tetapi nilai terbaru dalam deret berkala  diberikan  beban  lebih  besar  untuk  menghitung  peramalan.Secara matematis , rata-rata bergerak tertimbang ditunjukan  sebagai berikut :
Rata-rata bergerak tertimbang =w n A t-n +w n-1 A t-(n-1) +...w 1 A t-1
Dimana :
Wn = bobot yang diberikan pada nilai terbaru
A t-1   = nilai aktual pada periode t-1
3. Metode Penghalusan Eksponensial ( Exponential Smoothing )
Peramalan Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing) merupakan  salah  satu  kategori  metode  time  series  yang  menggunakan pembobotan  data  masa  lalu  untuk  melakukan  peramalan.  Besarnya  bobot berubah menurun secara eksponensial bergantung pada data histori.Berdasarkan  bobot  yang  digunakan  ,metode  Exsponental  terbagi menjadi tiga jenis yaitu :
a. Metode Single Exponential Smoothing
Bentuk  matematis  dari  metode Single  Exponential  Smoothing ditunjukan sebagai berikut:
𝐹 𝑡 =  𝛼 𝐴 𝑡−1 +  1 − 𝛼 𝐹 𝑡−1
Dimana :
= Ramalan Baru = Ramalan Sebelumnya
α = Konstanta Penghalusan = Permintaan aktual periode Sebelumnya
b. Metode Double Exponential Smoothing (Metode Holt) Metode ini merupakan pengembangan dari Single Exponential dimana menambahkan  unsur  trend  pada  bobot  perhitungan  ,sehingga  pada Double  Exponential  Smoothing (Metode  Holt)  kita  memberikan  dua jenis bobot pada perhitungan yaitu level (α) dan trend (β).
Bentuk  matematis  dari Double  Exponential  Smoothing ditunjukan sebagai berikut :
At   = nilai pemulusan eksponensial α  = konstanta pemulusan untuk data (0 < α< 1)
β  = konstanta pemulusan untuk estimasi trend (0 < β< 1)
Yt  = nilai aktual pada periode t Tt   = estimasi trend F (t+m) = Nilai ramalan
c. Metode Triple Exponential Smoothing
Metode Triple Exponential Smoothing atau dapat dikenal dengan nama
“ Winter‘s  Method “,  merupakan  pengembangan  dari Double Exponential dimana  melakukan  peramalan  dengan  tiga  parameter dengan bobot yang berbeda yaitu level ( α ) , trend   ( β ) dan seasonal ( γ  ).  Berdasarkan    tipe  musiman  ( Triple  Exponential  Smoothing ) dibagi menjadi dua yaitu: Multiplicative Seasonal Model dan Additive Seasonal  Model. Perbedaan  antara Multiplication  Seasonal  Model dengan Additive Seasonal adalah sebagai berikut : Pada Multiplicative  Seasonal  Model yaitu  mengalikan  hasil perhitungan level dan trend dengan perhitungan Seasonal . Sedangkan
) )( 1 ( 1 1       t t t t T A Y A   1 1 ) 1 ( ) (       t t t t T A A T   m T A F t t m t   
Additive  Seasonal  Model yaitu  menambahkan  hasil  perhitungan  level dan trend dengan perhitungan Seasonal .
At = nilai pemulusan eksponensial α  = konstanta pemulusan untuk data (0 <α< 1) β  = konstanta pemulusan untuk estimasi  trend (0 <β< 1) μ = konstanta pemulusan untuk estimasi musiman (0 < μ< 1) Yt = nilai aktual pada periode t
Tt = estimasi trend
St = estimasi musiman L = panjangnya musim p = jumlah periode ke depan yang akan diramalkan

## Mengukur Kesalahan Peramalan
Beberapa  ukuran  yang  digunakan  dalam  praktiknya  untuk  menghitung keseluruhan  dalam  kesalahan  peramalan.  Ukuran-ukuran  ini  dapat  digunakan untuk  membandingkan  model  peramalan  yang  berbeda,  sejalan  dengan  untuk memonitor  peramalan  untuk  memastikan  bahwa  mereka  berfungsi  dengan  baik. Tiga  ukuran  yang  paling  terkenal  adalah  deviasi  rata-rata  yang  absolut (mean absolute  deviation --MAD),  kesalahan  rata-rata-rata  yang  dikuadratkan  ( mean squared  error- -MSE),  dan  kesalahan  persentase  rata-rata  yang  absolut (mean absolute  percent  error --MAPE).  Tetapi  disini  akan  ditambahkan  kesalahan  rata- rata ( mean error --ME) sebagai acuan pertama mencari nilai error
1. ME ( Mean Error ) atau Nilai Rata-Rata Kesalahan
ME = Σ 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 −𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 n 2. MAD ( Mean Absolute Deviation ) atau Nilai Deviasi Rata-Rata Kesalahan Absolut
MAD = Σ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 −𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 | n
) )( 1 ( 1 1        t t L t t t T A S Y A   1 1 ) 1 ( ) (       t t t t T A A T   L t t t t S A Y S     ) 1 (   p L t t t p t S p T A Y      ) ( ˆ
3. MAPE  ( Mean  Absolute  Percent  Error )  atau  Nilai  Rata-Rata  Kesalahan Persentase Absolut
MAPE = 100 | 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑖 𝑛 𝑖−1 − 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑖 |/𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑖
𝑛

## C. METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  adalah    penelitian  deskriptif  kuantitatif. Menurut  pendapat  (Yusuf,  2014)  pengertian  deskriptif  kuantitatif  adalah merupakan usaha sadar dan sistematis untuk memberikan jawaban terhadap suatu masalah dan/atau mendapatkan informasi lebih mendalam dan luas terhadap suatu fenomena  dengan  menggunakan  tahap-tahap  penelitian  dengan  pendekatan kuantitatif    Sedangkan  menurut  pendapat  (Syofian,  2013)      Penelitian  deskriptif kuantitatif  adalah  dengan  cara  menggambarkan  obyek  penelitian  pada  saat sekarang  berdasarkan  fakta-fakta  sebagaimana  adanya,  kemudian  dianalisis  dan diinterpretasikan,bentuknya  berupa  survei  dan  studi  perkembangan.  Sebagai kesimpulan dari pendapat diatas maka yang dimaksud dengan penelitian deskriptif kuantitatif    adalah  mendeskripsikan  mengenai  situasi–situasi  atau  kejadian- kejadian  berdasarkan  fakta  ,  dimulai  dari  menguraikan  kriteria,  kemudian  sub kriteria  sebagai  bahan  analisa  dan  interpretasi  untuk  mendukung  pembuatan peramalan.  serta  alternatif  pemilihan  perangkat  lunak  untuk  mendukung peramalan. Penelitian ini melibatkan data, perhitungan dan penarikan kesimpulan. Data  tersebut  diambil  dari  data  historis  dan  kuesioner.  Sedangkan  penghitungan teknik  peramalan  dengan Single  Exponential  Smoothing  Model menggunakan teknik  statistika.  Dari  hasil  penghitungan    dan  pembahasan  tersebut  diambil kesimpulan.
Selanjutnya akan didesain prototipe perangkat lunak yang mendukungnya. Metode  yang  digunakan  untuk    pengembangan  sistem  adalah  metode waterfall sedangkan  pembuatan  perangkat  lunak  tersebut  menggunakan  bahasa pemrograman Java dengan database menggunakan MySQL.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagaiberikut :
1. Riset kepustakaan ( Library Research )
Penelitian  kepustakaan  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  sekunder maupun  teori–teori  yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Hal  tersebut dilaksanakan  dengan  cara  membaca  dan  mempelajari  buku–buku  yang tersedia di  perpustakaan.
2. Riset Lapangan ( Field research )
Penelitian  lapangan  adalah  suatu  usaha  untuk  mendapatkan  data  –  data primer dan informasi sebenarnya dengan cara turun langsung ke lapangan. Peneliti  mengadakan  peninjauan  langsung  ke  lokasi  responden  ditempat
produksi  maupun  di  tempat  berjualannya,  sehingga  diperoleh  gambaran tentang  masalah  yang  menjadi  objek  penelitian.  Cara  yang  digunakan peneliti  adalah dengan menggunakan kuesioner atau angket, yaitu dengan menyebarkan angket kepada responden, dimana responden diminta untuk mengisi  angket  yang  telah  disediakan  oleh  peneliti.  Responden  dalam penelitian ini adalah pemilik toko Qitaz.

## Teknik Pengolahan dan Analisa Data
Pada penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif melalui analisis  statistik  yaitu  metode Single  Exponential  Smoothing .  Setelah  itu  akan dilakukan  melalui  tingkat  pengujian  kesalahan  ( error )  yaitu  ME  ( Mean  Error ), MAD  ( Mean  Absolute  Deviation ),  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ), MSE  ( Mean  Square  Erro r)  .Kegiatan  analisis  datanya  meliputi  pengolahan  data dan  penyajian  data,  melakukan  perhitungan  untuk  mendeskripsikan  data  dengan menggunakan  uji  statistik.  Dalam  penelitian  ini  terdapat  dua  jenis  untuk pengolahan  dan  analisa  data  yaitu  :  data  historis  dan  data  kuesioner  sebagai pendukung serta data perangkat lunak.
Penjelasan  pengolahan dan analisa data sebagai berikut :
1. Pengolahan  dan  Analisa  Data  Historis  menggunakan  teknik  : Single Exponential  Smoothing  Model ,  seperti  yang  sudah  dijelaskan  dalam Tinjauan Pustaka.
2. Pengolahan  dan  Analisa  Perangkat  Lunak  menggunakan  bagan  alir  data berbentuk Flowchart ,  untuk  pengembangan  perangkat  lunak  menggunakan metode  waterfall,  pengkodean  menggunakan  bahasa  pemrograman  Java serta untuk database menggunakan MySQL.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Data
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui  instrument kuesioner  yang  berisi  data  historis  penjualan  perbulan  selama  1  tahun  (  tahun 2016)  dari  responden  dan  data  dari  hasil  wawancara  kepada  pemilik  toko  Qitaz, dimana datanya adalah sebagai berikut :
Tabel 1.
Data Penjualan Gamis Toko Qitaz Januari s/d Desember 2016
BULAN AKTUAL Januari 105 Februari 115 Maret 130 April 130 Mei 120 Juni 130 Juli 140 Agustus 115 September 125 Oktober 120 November 130 Desember 140 Sumber:  Diolah Peneliti
Dari  data  diatas  akan  dijadikan  bentuk  grafik  untuk  dapat  di  analisis berdasarkan data periodik.
Sumber: Diolah Peneliti

## Gambar 1
Grafik Penjualan Gamis Toko Qitaz Januari-Desember 2016

## Analisis Data dan Pembahasan
Dari data yang tersedia,  maka selanjutnya diolah dengan single exponential smoothing .
Pada  pengolahan  data  menggunakan single  exponential  smoothing dilakukan  peramalan  dengan  satu  kali  penghalusan  saja,  dengan  menggunakan rumus:
𝐹 𝑡 =  𝛼 𝐴 𝑡−1 +  1 − 𝛼 𝐹 𝑡−1
Dimana,
=  Ramalan  Baru, =  Ramalan  Sebelumnya,  α  =  Konstanta Penghalusan  dan =  Permintaan  aktual  periode  sebelumnya.Peramalan
dilakukan  juga  dengan  cara  meminimalkan  selisih  (error)  terhadap  data  diatas. Minimalisasi dilakukan dengan  metode manual dengan cara  memasukkan nilai  α = 0.1 sampai 0.9. Dengan meminimkan error , akan didapat hasil peramalan yang paling  optimum.  Nilai  error  yang  dimaksud  adalah  nilai  perhitungan  ME  ( Mean Error ),  MAD  ( Mean  Absolute  Deviation ),  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ), MSE ( Mean Square Error )
Hasil  analisis  peramalan  yang  paling  optimum  dengan error yang  paling minimum  didapatkan  dengan  memasukkan  nilai  α  =  0.6  dan  α  =  0.7.  Berikut adalah hasil perhitungan dengan memasukkan nilai α = 0.6:

## Tabel 2.
Data Peramalan Toko Qitaz Januari s/d Desember 2016 metode Single Exponential Smoothing dengan α = 0.6

## Sumber: Diolah Peneliti
Dari  data  diatas  dapat  dijelaskan  beberapa  hal  yaitu, month adalah  bulan terjadinya  penjualan. actual adalah  data  penjualan  perbulan. forecast adalah peramalan  untuk  bulan  berikutnya. error adalah  selisih  dari  data actual dan forecast . abs  error adalah  nilai  absolut error . %  error adalah  persentase  untuk tiap error dan sq.error adalah nilai kuadrat dari error .
ME  merupakan  rata-rata  error  yang  didapatkan  dari  penjumlahan  masing- masing  nilai error ,  lalu  dibagi  dengan  jumlah  bulan.  MAD  adalah  nilai  rata-rata dari absolut error yang didapat dari penjumlahan masing-masing nilai abs error, lalu  dibagi  dengan  jumlah  bulan.  MAPE  adalah  rata-rata  persentase  nilai error yang didapat dari penjumlahan  masing-masing  nilai % error ,  lalu dibagi dengan
jumlah  bulan.  MSE  adalah  nilai  rata-rata  kuadrat error yang  didapat  dari  hasil penjumlahan nilai sq.error , lalu dibagi dengan jumlah bulan. Sedangkan grafik penghalusannya adalah sebagai berikut :
Sumber: Diolah Peneliti
Gambar 2.
Grafik penjualan Toko Qitaz Januari s/d Desember 2016 metode Single Exponential Smoothing dengan α = 0.6
Garis  biru  merupakan  grafik  dari  data  actual  atau  data  penjualan  tiap bulan,  sedangkan  garis  merah  adalah  grafik  nilai  peramalan  yang  sudah dihaluskan.
Berikut adalah hasil perhitungan dengan memasukkan nilai α = 0.7 :
Tabel 3.
Data Peramalan Toko Qitaz Januari s/d Desember 2016 metode Single Exponential Smoothing dengan α = 0.7
Sumber: Diolah Peneliti
Sedangkan tampilan grafiknya adalah sebagai berikut :
Sumber: Diolah Peneliti
Gambar 3.
Grafik penjualan Toko Qitaz Januari s/d Desember 2016 metode Single Exponential Smoothing dengan α = 0.7
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari Single  Exponential  Smoothing  Model dengan  menggunakan  nilai  α  =  0.1sampai  0.9  ,maka  didapat  nilai  error  terkecil dengan menggunakan 4(empat) metode yang memperoleh hasil  ME = 4, MAD = 9, MAPE=7% dan MSE= 121 ,yaitu dari nilai α = 0.6 dan α = 0.7. Nilai  α inilah yang akan digunakan untuk menghitung nilai peramalan pada periode berikutnya. Single  Exponential  Smoothing  Model digunakan  pada  peramalan  jangka  pendek, biasanya satu bulan kedepan. Model  ini  mengasumsikan  bahwa data berfluktuasi disekitar nilai mean yang tetap ,tanpa trend atau pola pertumbuhan. Hal ini sesuai pendapat    yang  diungkapkan  oleh  William  J  Stevenson  dan  Sum  Chee  Chuong (2014)  yang  menyebutkan  bahwa  kecepatan  penyesuaian  ramalan  terhadap kesalahan    ditentukan  dengan  konstanta  pemulusan  α  .  Semakin  dekat  nilai  α dengan  nol,  semakin  lambat  ramalan  akan  menyesuaikan  diri  dengan  kesalahan ramalan.  Sebaliknya  semakin  dekat  nilai  α  dengan  1,00  semakin  besar kemampuan untuk merespon dan pemulusan lebih kecil.
Berikut  nilai  perhitungan  ME  ( Mean  Error ),  MAD  ( Mean  Absolute Deviation ),  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ),  MSE  ( Mean  Square Error ) dengan nilai α = 0.1 sampai 0.9.

## Tabel 4.
Nilai Perhitungan ME, MAD, MAPE, MSE metode Single Exponential Smoothing Nilai Kesalahan ME MAD MAPE MSE α = 0.1 13 13 10% 251 α = 0.2 9 11 8% 171 α = 0.3 7 10 8% 141 α = 0.4 6 9 7% 128 α = 0.5 5 9 7% 123 α = 0.6 4 9 7% 121 α = 0.7 4 9 7% 121 α = 0.8 3 9 7% 123 α = 0.9 3 9 8% 126 Sumber: Diolah Peneliti
Dari  hasil  pengolahan  ketiga  model  tersebut  proses  selanjutnya  akan dibuat rancangan konsep perangkat lunak  menggunakan flowchart sebagai  bagan alir program yang menggambarkan alur data atau alur pemrograman dari aplikasi yang akan dirancang untuk kebutuhan peramalan kebutuhan konsumen yang akan datang dengan alur sebagai berikut :
Sumber: Diolah Peneliti Gambar 4.
Flowchart untuk metode Single Exponential Smoothing
Bagan alir program perhitungan di atas dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Memasukkan data penjualan yang akan diramalkan dan nilai alpha
2. Menghitung nilai peramalan
3. Keluaran untuk proses perhitungan peramalan
4. Menghitung nilai Mean Error (ME)
5. Menghitung nilai Mean Absolute Deviation (MAD)
6. Menghitung nilai Mean Percentage Error (MAPE)
7. Menghitung nilai Mean Square Error (MSE)
8. Keluaran untuk ramalan periode berikutnya serta nilai ME, MAD, MAPE, MSE dengan metode single exponential smoothing .
Jika  ingin  menyimpan  hasil  peramalan  maka  komputer  akan  memproses penyimpanan data kemudian selesai. Jika tidak maka selesai.

## Sistem Peramalan
Sistem  peramalan  memiliki  kemampuan  untuk  menyimpan  data  penjualan dan  peramalan,  menghitung  peramalan  dengan  metode single  exponential smoothing serta  membuat  laporan  hasil  peramalan  kepada  pemilik  toko  Qitaz dengan mudah dan akurat sesuai dengan kebutuhan dari toko Qitaz.
Secara umum sistem ini terbagi dalam beberapa menu yaitu :
1. Halaman  Login,  digunakan  sebagai  menu  awal  ketika  user  ingin  masuk kedalam  sistem.  Hal  ini  untuk  menjaga  agar  sistem  ini  hanya  bisa  diakses oleh orang-orang yang berhak saja, yaitu user.
Sumber: Diolah Peneliti

## Gambar 5
Halaman Awal (Login) Sistem Peramalan Toko Qitaz
2. Penginputan  data  aktual,  digunakan  untuk  memasukkan  data  barang berdasarkan kode barang, nama barang, bulan dan jumlah penjualan barang (nilai aktual) penjualan gamis toko Qitaz. Dalam menu tersebut ada tombol pilihan  yaitu  tambah  (  digunakan  untuk  memasukkan  data  ),  edit  (  untuk mengubah  data  jika  ada  kesalahan  ),  hapus  (  untuk  menghapus  data  jika datanya salah ), dan exit (untuk keluar dari halaman input data aktual).

## Sumber: Diolah Peneliti
Gambar 6.

## Form Input Sistem Peramalan Toko Qitaz
3. Perhitungan  peramalan,  digunakan  untuk  menghitung  peramalan peramalan single  exponential  smoothing .  Untuk  menghitung  peramalan, terlebih  dahulu  user  memasukkan  nilai  alpha,  setelah  itu  tekan  tombol hitung,  lalu  sistem  akan  menghitung  dan  menampilkan  nilai  peramalan beserta empat nilai error ( ME, MAD, MAPE,dan MSE) dilayar menu.
Sumber: Diolah Peneliti
Gambar 6 Form Output Sistem Peramalan Toko Qitaz

## E. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  uraian  tersebut  diatas  maka.peneliti membuat kesimpulan yakni hasil perhitungan  dengan metode Single Exponential
Smoothing digunakan untuk peramalan dalam jangka pendek biasanya satu bulan kedepan.  Data  dari  hasil  perhitungannya  berfluktuasi  disekitar  nilai  mean  (  rata- rata ) yang tetap tanpa trend dan pertumbuhan.Dengan dibuatnya sistem aplikasi dari Single  Exponential  Smoothing ,  diharapkan  pemilik  toko  Qitaz  akan  lebih mudah untuk menyimpan data penjualan   gamisnya,  menghitung  nilai peramalan untuk  periode  berikutnya  dan  membuat  laporan  hasil  perhitungan  peramalan secara  cepat  dan  akurat.  Sehingga  tujuan  dan  manfaat  dari  penelitian  ini  yaitu pendapatan optimal dan efisiensi biaya dapat tercapai.

## DAFTAR PUSTAKA
Assauri,  S.  (2016). Manajemen  Operasi  Produksi  Edisi  3. Jakarta:  PT  Raja Grafindo Persada.
Heizer, J., & Render, B. (2015). Manajemen Operasi  Edisi  11. Jakarta:  Salemba Empat.
Stevenson,  W.  J.,  &  Shoung,  S.  C.  (2013). Operations  Management:  an  Asian Perspective. Jakarta: Salemba Empat. Syofian,  S.  (2013). Metode  Penelitian  Kuantitatif  dilengkapi  Perbandingan Perhitungan Manual & SPSS. Jakarta: Kencana Prenadamedia Group. Yusuf,  A.  M.  (2014). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  Penelitian Gabungan. Jakarta: Kencana Prenadamedia Group.