## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199

## Peramalan Penjualan Produk Sepatu dengan Menggunakan Metode Double Moving Average (DMA)
Dandi Irwansyah 1,* , Jeperson Hutahaean 1 , Suparmadi 2
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia
2 Prodi Manajemen Informatika, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* dandiirwansyah2010@gmail.com, 2 jepersonhutahean@gmail.com , 3 suparmadi43@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dandiirwansyah2010@gmail.com , Submitted: 26/08/2022 ; Accepted: 30/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Toko Halim Jaya Kisaran merupakan salah satu usaha dagang yang menjual kebutuhan pokok masyarakat seperti sepatu, dan  tas.  Toko  ini  memerlukan  peramalan  dalam  sebuah  usaha  untuk  pengolahan  data  dan  menghasilkan  laporan-laporan  yang akurat. Hal ini dilakukan karena Toko Halim Jaya Kisaran untuk menentukan permintaan sepatu tidak dapat diprediksi, sehingga sering mengalami kurangnya persediaan sepatu yang akan dibeli dalam melayani permintaan sepatu yang dibutuhkan pelanggan. Dalam perancangan sistem ini, penulis menggunakan metode peramalan Double Moving Average (DMA) untuk proses pendukung keputusan  dalam  menentukan  jumlah  stok  sepatu  yang  akan  dijual  untuk  bulan  berikutnya,  dengan  menggunakan  perhitungan metode  tersebut.  Aplikasi  Peramalan  ini  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  Basic  Net  2010  dengan  Microsoft Access  sebagai  database.  Dari  pembuatan  sistem  dapat  dihasilkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  mengendalikan  permintaan  yang optimal dan ekonomis dan dengan tingkat akurasi yang tinggi. Jadi hasilnya jika penjualan tiap bulan semakin naik maka dengan metode DMA dapat ditentukan prediksi penjulan tiga bulan kedepannya semakin tinggi juga jumlah permintaan sepatu pada Toko Halim Jaya Kisaran sehingga hasil prakiraan peramalan tersebut dapat membantu toko agar tidak terjadi kehabisan stok permintaan sepatu pada Toko Halim Jaya Kisaran.
Kata Kunci: Forecasting; Demand; Double Moving Average; Visual Basic Net 2010; Microsoft Access
Abstract −Halim Jaya Kisaran shop is one of the trading businesses that sells people's basic needs such as shoes and bags. This store requires forecasting in an effort to process data and generate accurate reports. This is done because the Halim Jaya Kisaran Store to determine the demand for shoes is unpredictable, so it often experiences a lack of shoes to be purchased in order to serve the  demand  for  shoes  needed  by  customers.  In  designing  this  system,  the  author  uses  the  Double  Moving  Average  (DMA) forecasting method for the decision support process in determining the number of shoe stocks to be sold for the next month, using the  calculation  method.  This  forecasting  application  was  created  using  the  Visual  Basic  Net  2010 programming  language  with Microsoft Access as the database. From making the system an application can be produced that can control optimal and economical demand and with a high level of accuracy and can predict the number of shoe requests at the Halim Jaya Kisaran Store so that the forecast results can help the store to avoid running out of stock of shoe requests at the Halim Jaya Kisaran Store.
Keywords : Forecasting; Demand; Double Moving Average; Visual Basic; Microsoft Access

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  sistem  informasi  pada  masa  ini  terus  mengalami  peningkatan  yang  mengharuskan  segala  sesuatunya dilakukan  secara  cepat  dan  akurat,  sehingga  informasi  dapat  diakses  secara  cepat  dan  tepat  dalam  memberikan kemudahan yang dibutuhkan. Perkembangan didunia bisnis mendorong usaha dagang mengandalkan kekuatan sistem informasi sebagai sistem untuk berbisnis. Salah satunya yaitu teknologi yang diterapkan dalam meramalkan barang. Peramalan menjadi kegiatan yang sangat penting dilakukan oleh perusahaan agar mampu memenuhi kebutuhan dan permintaan konsumen terhadap produk pada masa yang akan datang. Ketidakmampuan perusahaan dalam memenuhi kebutuhan  dan  permintaan  konsumen  akan  membuat  perusahaan  kehilangan  peluang  mendapatkan  laba  dari konsumen, seperti Toko Halim Jaya Kisaran.
Toko Halim Jaya Kisaran merupakan Industri Kecil Menengah (IKM) yang bergerak di bidang manufaktur. Sebagai objek penelitian toko Halim Jaya Kisaran menjual berbagai jenis sepatu dan tas. Penjualan yang dilakukan toko Halim Jaya Kisaran saat ini masih bersifat konvensional, dimana proses jual-bel imasih dilakukan dengan cara pelanggan  langsung memesan  sepatu  ke  toko.  Saat  ini promosi  tidak  dilakukan  karena  tidak  ada  manajemen  yang mengelola pemasaran di  toko  Halim  Jaya  Kisaran  sehingga  belum  tersebar  kemasyarakat  luas.  Sedangkan  saat  ini pemasaran dapat dilakukan dengan media internet.
Dalam penelitian ini yang dilakukan sepatu yang bermerek Adidas, Vans dan Reeboks. epatu merupakan salah satu unit kebutuhan sandang manusia yang berfungsi sebagai alas kaki hingga sebagai penunjang aktivitas sehari-hari. Seiring dengan berkembangnya kehidupan modern saat ini sepatu juga merupakan satu unit aksesoris kaki yang tidak dapat tergantikan untuk menjaga penampilan seseorang. Hal inilah yang mendorong semakin pesatnya bisnis di bidang penjualan sepatu. Setiap bulannya usaha ini memiliki banyak permintaan penjualan salah satunya penjualan sepatu yang  paling  banyak  terjual  dan  menjadi  bahan  gaya  modern  sehari-hari.  Pencatatan  penjualan  yang  masih  dicatat dalam buku sehingga tidak dapat mengetahui apakah permintaan mengalami kenaikan atau penurunan. Berikut ini adalah data tabel perimintaan sepatu Toko Halim Jaya Kisaran yang diambil dari Januari sampai November 2021.
Tabel 1. Permintaan Sepatu Pada Toko Halim Jaya Kisaran 2021
No Bulan Merek Persediaan Terjual

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
1 Januari Nice 150 126 Adidas 100 100 Puma 130 152 Converse 100 100 Vans 100 100 2 Februari ACN 150 146 Adidas 100 111 Puma 160 155 Converse 120 106 Vans 100 100 3 Maret ACN 150 146 Adidas 120 100 Puma 150 135 Converse 100 100 Vans 80 100 4 April ACN 150 100 Adidas 120 100 Puma 100 155 Converse 120 106 Vans 100 100 5 Mei ACN 100 150 Adidas 170 150 Puma 160 150 Converse 150 100 Vans 110 100 6 Juni ACN 150 130 Adidas 100 115 Puma 100 155 Converse 100 110 Vans 80 100 7 Juli ACN 120 150 Adidas 80 100 Puma 150 155 Converse 80 100 Vans 80 100 8 Agustus ACN 150 140 Adidas 150 110 Puma 150 150 Converse 100 96 Vans 100 100 9 September ACN 150 135 Adidas 100 110 Puma 150 155 Converse 110 105 Vans 100 100 10 Oktober ACN 170 146 Adidas 100 106 Puma 150 155 Converse 100 106 Vans 80 96 11 November ACN 130 100 Adidas 110 100 Puma 150 150 Converse 100 100 Vans 80 100 12 Desember ACN 150 146 Adidas 100 100 Puma 170 155 Converse 120 100 Vans 100 100

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
Dari tabel di atas, usaha ini mengalami tingkatan penjualan yang berubah-ubah, kurangnya permintaan sepatu membuat usaha dagang mengalami kerugian dari konsumen karna tidak dapat memenuhi kebutuhan konsumen dan kelebihan membuat usaha mengeluarkan biaya penyimpanan serta sulitnya usaha dagang dalam menentukan jumlah permintaan sepatu dalam melayani konsumen. Maka perlu dilakukannya suatu prediksi penjualan untuk mencegah penumpukan dan kekurangan permintaan agar dapat terkendali dan akurat. Adapun tujuan peramalan mendapatkan peramalan  yang  bisa  meminimumkan  kesalahan  meramal  ( Forecast  Error )  yang  biasanya  diukur  dengan  mean squared  error,  mean  absolute  error,  dan  sebagainya[1].  Ada  banyak  keuntungan  yang  diperoleh  dengan  adanya kegiatan  peramalan  diantaranya  perusahaan  mampu  menghemat  biaya  penyimpanan  barang,  perusahaan  mampu mengendalikan persediaan barang, serta perencanaan pengiriman barang menjadi lebih optimal. Peramalan biasanya diterapkan oleh perusahaan dalam bidang penjualan untuk menentukan permintaan dagangan pada masa yang akan datang.
Penelitian  yang  pernah  dilakukan  oleh  Riza  mentari  dengan  judul  Rancang  Bangun  Aplikasi  Peramalan Persediaan  Stok  Barang  Menggunakan  Metode Double  Moving  Average (DMA)  Pada  Toko  Barang  XYZ, Berdasarkan hasil analisis peramalan penjualan barang di Toko Serbaguna XYZ dan memakai data penjualan mulai dari  Januari  2020  sampai  dengan  Desember  2020,  hasil  peramalan  ( forecasting )  menggunakan  merode  DMA didapatkan hasil DMA bulan September yaitu sebanayk 69,8 data peramalan, yang mana data ini hampir sama dengan data asli yaitu sebanyak 70 penjualan. Serta jumlah MFE 0,2, MAD 0,2, MSE 0,0 dan MAPE sebanyak 0%. Semakin kecil nilai error yang dihasilkan maka metode tersebut semakin tepat digunakan. Penelitian ini diharapkan membantu Toko  Barang  Serbaguna  XYZ  dalam  memprediksikan  pembelian  stok  barang  untuk  periode  selanjutnya,  sehingga bisa meminimumkan kesalahan jumlah pembelian stok barang. Pada penelitian selanjutnya diharapakan peneliti bisa lebih dari satu metode yang digunakan dalam proses forecasting . Metode yang digunakan dalam penelitian ini sama dengan yang digunakan Riza dengan metode Double Moving Avarage (DMA) untuk meramalkan periode yang akan datang. Ada beberapa metode untuk melakukan peramalan seperti metode Double Moving Avarage yang melakukan peramalan dengan didasarkan pada proyeksi serial data yang dimuluskan dengan rata-rata bergerak, metode Double Moving  Avarage yang  dilakukan  dengan  perhitungan  rata-rata  bergerak  sebanyak  dua  kali,  kemudian  dilanjutkan peramalan  dengan menggunakan  suatu  persamaan  tertentu.  Kemudian  metode Single  Exponential  Smoothing yang dilakukan  dengan  teknik  peramalan  rata-rata  bergerak  dengan  pembobotan  dimana  data  diberi  bobot  oleh  sebuah fungsi exponontial , metode Double Exponential Smoothing yang memiliki nilai parameter yaitu dengan nilai 0 dan 1 dan jika data yang digunakan semakin banyak maka percentage nilai error peramalannya semakin kecil, begitu juga sebaliknya.  Dan  ada  juga  metode Regresi  Linier yang  digunakan  untuk  mengembangkan  model  peramalan  kausal serta model peramalan waktu[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Kerangka kerja  penelitian adalah sebuah kumpulan konsep yang disusun secara sistematis agar tujuan penelitian yang dilakukan menjadi lebih baik.  Kerangka kerja penelitian ini di bentuk sebelum  langkah  penelitian dilakukan  oleh karenanya  bagian  kerangka  penelitian  biasanya  tergolong  dalam  pesiapan    penelitian  sederhana.        Berdasarkan kerangka kerja penelitian yang telah di gambarkan di atas,  maka dapat diuraikan pembahasan dalam masing–masing tahapan dalam penelitian adalah sebagai berikut ini.
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah adalah cara untuk menemukan permasalahan yang terjadi didalam proses keberlanjutan sistem kerja  sehingga  nanti  dapat  mencapai  penyelesaian  masalah  yang  akan  di  temukan  solusi  penanggulangannya. Permasalahan yang ada di Toko Halim Jaya Kisaranyaitu pada persediaan permintaan stok sepatu dan menemukan solusi yang tepat dari permasalahan tersebut.  Dalam hal ini permasalahan pada persediaan permintaan stok sepatu pada Toko Halim Jaya Kisaran adalah meramalkan berapa kemungkinan stok sepatu  yang akan dijual untuk bulan berikutnya dan solusinya.
b. Pengumpulan Data
Dalam  proses  pengumpulan  data  dari  pihak    Toko  Halim  Jaya  Kisaran  yaitu  data  stok  sepatu,    data  penjualan selama  1  tahun  terakhir,  dan    data  tentang  Toko  Halim  Jaya  Kisaran  seperti  sejarah  dan  visi–misinya  di  Toko Halim Jaya Kisaran.   Adapun cara lain untuk pengumpulan data antara lain dengan observasi ke tempat penelitian dan wawancara  dengan beberapa pelanggan yang datang tentang penjualan sepatu.
c. Analisis data
Analisis data adalah suatu kegiatan mengubah data hasil penelitian menjadi informasi yang dapat digunakan untuk mengambil  kesimpulan  dalam  suatu  penelitian.    Adapun  cara  mengambil  kesimpulan  bisa  dengan  hipotesis maupun  estimasi  hasil.  Proses  analisis  data  ini    adalah  mengetahui  penulis  membuat  sebuah  sistem  peramalan dengan  Metode  DMA menggunakan  bahasa  pemrograman Microsoft  Visual  Studio untuk  mempermudah  Toko Halim Jaya Kisaran dalam memprediksi permintaan yang habis dijual serta menyediakan stok sepatu.
d. Perancangan sistem
Perancangan sistem adalah sebuah kegiatan merancang dan menentukan cara mengolah  sistem informasi dari hasil analisa  sistem  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  dari  pengguna.  Pemodelan  data  menggunakan Unifield

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
Modelling  Language (UML), Data  Flow  Diagram (DFD), Entity  Realtionship  Diagram (ERD),    Perancangan basis data dan user  interface ( input dan output system ).
e. Pembuatan Sistem
Setelah dirancang selanjutnya sistem akan membuat berdasarkan perancangan tersebut. Sistem ini dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic Net 2010, database Mysql dan laporan menggunakan Crystal Report . .
f. Pengujian Sistem
Pengujian sistem adalah pengujian program perangkat lunak yang lengkap dan terintegrasi. Perangkat lunak atau yang sering  dikenal dengan sebutan software hanyalah satuan elemen dari sistem berbasis komputer yang lebih besar. Setelah sistem dibuat maka tahap selanjutnya adalah pengujian sistem yang dilakukan dengan menguji dan mengecek apakah fungsi dari sistem yang dibuat bekerja dengan baik (Pengujian Black Box dan White Box ).
g. Implementasi Sistem
Implementasi Sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen yaitu desaian sistem yang disetujui,serta menguji , menginstal,  memulai,  serta menggunakan sistem yang baru atau yang  sudah  diperbaiki.    Sistem  ini  adalah  tahapan  untuk  mengetahui  akan  berhasil  atau  tidaknya  suatu  sistem aplikasi yang dibangun.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem
Analisis  sistem merupakan sebuah aktivitas dalam menguraikan setiap permasalahan dalam sistem informasi yang sedang berjalan. Pada penelitian ini penulis mengamati lokasi penelitian pada sebuah perusahan yaitu  Toko Halim Jaya Kisaran dalam menganalisis setiap kelemahan dan kekurangan dari sistem yang sedang berjalan. Sistem yang berjalan  saat  ini  pada  penjualan  sepatu  yaitu  data  hasil  penjualan  yang  berhasil  direkap  Toko  Halim  Jaya  belum dimanfaatkan dengan maksimal dalam menargetkan permintaan untuk keperluan periode berikutnya.
Gambar 1. ASI Yang Sedang Berjalan
Untuk sistem usulan baru dpat dijalankan sistem sebagai berikut :
a. Sistem dapat melakukan proses import data dalam mengelola data penjualan untuk memudahkan pengguna.
b. Sistem  dapat  menghasilkan  proses  peramalan  sesuai  dengan  penerapan  metode  yang  digunakan  yaitu Double Moving Average . Aliran sistem dengan menerapkan metode dapat dilihat pada gambar berikut pada gambar 5.
Menginput ke dalan Excel Pembelian Menyimpan dan cek data pembelian Form Bukti Pembelian Sepatu Laporan Rekap Penjualan Laporan Rekap Penjualan Secara Manual A Form Daftar Pembelian Sepatu System ADMIN PEMILIK TOKO

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
Gambar 2. ASI Baru
3.2 Penerapan Metode Double  Moving Average Perhitungan Peramalan Untuk Penjualan Sepatu Jenis Nice
Hasil pengumpulan data untuk penjualan sepatu jenis Nice sepeerti ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Sepatu Jenis Nice No Bulan Terjual (Karung) 1 Januari 150 2 Februari 150 3 Maret 150 4 April 120 5 Mei 100 6 Juni 150 7 Juli 120 8 Agustus 150 9 September 150 10 Oktober 170 11 November 130 12 Desember 150 Total 1690
a. Lakukan perhitungan moving average periode 3 bulan, sebagaimana berikut :
𝑀 = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +𝑌 𝑡−2 𝑛 (1)
Perhitungan bulan Maret 2021 :
3 150 150 150 + + = M
150 = M b. Lakukan  perhitungan double  moving  average ,  perhitungan double  moving  average diperoleh  dari  perhitungan moving average sebagai berikut:
𝑀′ = 𝑌 𝑡 +𝑌 𝑡−1 +𝑌 𝑡−2 𝑛 (2)
PEMILIK TOKO

## PEGAWAI
Form Login Input Us ername & Pass word Form M enu U tama Laporan Ha sil Pera ma lan Terprog ra m Mengelola  Dat a Penjuala n Menghitung Pera ma lan Menghitung MAE  dan MS E Laporan Ha sil Pera ma lan Da taba se Logout

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
Ket :
𝑀 ′ = 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑟𝑔𝑒𝑟𝑎𝑘 𝑑𝑜𝑢𝑏𝑙𝑒 𝑚𝑜𝑣𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒 Perhitungan double moving average bulan Mei 2021
3 150 140 123 + + = M
𝑀′ = 137.78 c. Perhitungan nilai koefisien a dan b, untuk dapat digunakan dalam metode peramalan.
𝑎 𝑡 = 2𝑀 𝑡 − 𝑀′ 𝑡 (3)
𝑏 𝑡 = 2 𝑛 − 1 (𝑀 𝑡 − 𝑀′ 𝑡 )
Ket : a t : Nilai koefisien a ke t b t : Nilai koefisien b ke t Berikut Perhitungan Koefisien a : Perhitungan koefisien a bulan Mei 2021 : 78 , 137 ) 150 ( 2 − = M 𝑎 𝑡 = 162,22
d. Setelah diperoleh nilai koefisiean a dan b, maka kita melakukan perhitungan peramalan :
𝐹 𝑡+1 = 𝑎 𝑡 + 𝑏 𝑡 (4)
Ket : F t : periode ke depan yang diramalkan Perhitungan peramalan bulan Juni 2021
) 33 , 31 22 , 162 ( 1 − = + Ft
𝑓 = 193,555 e. Menghitung Eror
Dalam membuat peramalan diupayakan supaya pengaruh ketidakpastian dapat diminimumkan. Dengan kata lain ramalan  bertujuan  agar  perkiraan  yang  dibuat  dapat  meminimumkan  kesalahan  memprediksi  ( forecast  error ). Forecast Error bisa diukur dengan MAD.
f. Berikut ini merupakan perhitungan nilai selisih ( Error )
𝑒𝑟𝑜𝑟 = 𝑋𝑡 − 𝐹𝑡
(6)
g. Menghilangkan  nilai  (-)  atau  |error|  Apabila  hasil  perhitungan  nilai  error  ada  yang  bernilai  (-)  maka  harus  di hilangkan atau dirubahdengan cara mengabsolud nilai tersebut.
h. |Error| / Xt, dimana data error setiap bulan yang dimutlakkan dibagi data asli (Xt):
|𝐸𝑟𝑜𝑟|/𝑋𝑡 (7)
Berikut merupakan perhitungan error Mean Absolute Deviation (MAD) untuk mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu.  Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut dan kemudian di kali dengan 100 untuk  mencari  nilai  persennya  (%).  Berikut  hasil  perhitungan  MAD  dan  MAPE  berdasarkan  hasil  keseluruhan perhitungan. Data hasil perhitungan dapat dilihat pada table 2.
𝑀𝐴𝐷 = 1 𝑛 ∑ |𝑥 𝑡 − 𝑓 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (8)
Tabel 2. Hasil Peramalan Penjualan Sepatu No. Bln/ Thn Sepatu Jenis Nice MA 3 Bulan DMA 3 Bulan At bt Ft err |erorr| |Err/Yt| Jan 2021  150.00  0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 Feb 2021  150.00  0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 Mar 2021  150.00  150.00 0.00 150.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 Apr 2021  120.00  140.00 0.00 127.50 -15.00  0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 May 2021  100.00  123.33 137.78 108.89 -14.44  0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 Jun 2021  150.00  123.33 128.89 117.78 -5.56 94.44 -55.56  55.56  3,086.42  0.370 Jul 2021  120.00  123.33 123.33 123.33 0.00 112.22  -7.78 7.78 60.49 0.065 Aug 2021  150.00  140.00 128.89 151.11 11.11 123.33  -26.67  26.67  711.11 0.178 Sep 2021  150.00  140.00 134.44 145.56 5.56 162.22  12.22 12.22  149.38 0.081 Oct 2021  170.00  156.67 145.56 167.78 11.11 151.11  -18.89  18.89  356.79 0.111

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
Nov 2021  130.00  150.00 148.89 151.11 1.11 178.89  48.89 48.89  2,390.12  0.376 Dec 2021  150.00  150.00 152.22 147.78 -2.22 152.22  2.22 2.22 4.94 0.015 Jan 2022 145.56 Feb 2022 130.99 Mar 2022 137.19 MAD 24.60 MAPE 0.17 MSE 965.61 RMSE 31.07

## 3.2 Unifield Modelling Language
Secara garis besar, proses sistem yang akan dirancang pada Toko Halim Jaya Kisaran  digambarkan dengan Use Case Diagram yang terdapat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 3. Use Case Diagram
Class diagram adalah diagram yang menggambarkan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem. Kelas memiliki 3 bagian utama yaitu attribute , operation , dan name . kelas-kelas yang ada pada struktur sistem harus dapat melakukan fungsi-fungsi sesuai dengan kebutuhan sistem. Untuk lebih jelas c lass diagram pada sistem di Toko Zu Msglow Sumut Stockist  ditunjukkan oleh Gambar 4.
Mengolah Data Jenis Mengolah Data Periode Mengolah Data Perhitungan Mengolah Ganti Password Admin «uses» «uses» «uses» Tambah Ubah Hapus Tambah Ubah Hapus «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» «extends» Jenis Periode Cetak Hitung «uses» «extends» «extends» «extends» «extends» Validasi «uses» Login Logout «extends» «uses» Pemilik Menerima Laporan «extends» «uses»

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
Sequence diagram Data Perhitungan merupakan diagram yang menggambarkan proses perhitungan  peramalan dari penjualan melalui penerapan Doble Moving Average .
Gambar 5. Sequence Diagram Hitung Eror dan Absolute

## 3.1 Implementasi Sistem
Untuk menentukan peramalan  admin terlebih dahulu login . Menu login merupakan tampilan awal dalam menjalankan sistem ini. Admin harus menginputkan username dan password dengan benar jika ingin berhasil melakukan login . Berikut ini tampilan menu login ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 6. Menu Login
Setelah admin berhasil melakukan login , maka aplikasi peramalan akan terbuka. Akan tampil halaman utama sistem peramalan penjualan sepatu pada Toko Halim Jaya. Berikut ini tampilan halaman utama pada gambar 2.
Gambar 7. Halaman Utama
Berikut ini tampilan form jenis merupakan aktifitas dimana admin dapat menginput jenis  sepatu . Di dalam form jenis ini terdapat tombol yaitu cari, refresh, tambah, ubah, hapus dan keluar. Berikut ini tampilan form jenis pada gambar 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
Gambar 8.  Form Jenis
Berikut ini tampilan form periode merupakan aktifitas dimana admin dapat menginput data penjualan perbulan. Di dalam form periode ini terdapat  tombol yaitu cari, refresh, tambah, ubah, hapus dan keluar. Berikut ini tampilan form produk pada gambar 4.
Gambar 9. Form Periode
Berikut  ini  tampilan form perhitungan  (peramalan)  akan  tampil  ketika  admin  mengklik  menu  perhitungan. Aktifitas dimana admin dapat menginput periode yang akan diramal dan periode moving average. Terdapat tombol hitung yang menampilkan data yang sudah diinputkan pada form periode lalu outputnya hasil peramalan dan beserta hasil error absolute yaitu MAD, MAPE dan MSE. Form perhitungan peramalan ditampilkan pada gambar 5.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
Form laporan  perhitungan  (peramalan)  akan  tampil  ketika  admin  mengklik  tombol  cetak.  Sistem  akan menampilkan laporan hasil perhitungan (peramalan). Berikut ini tampilan form perhitungan (peramalan) pada gambar 6.

## Gambar 11. Tampilan Halaman Transaksi

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengujian form perhitungan dilakukan untuk mengetahui apakah tombol-tombol di form ini berfungsi dengan baik. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Form Perhitungan (Peramalan)
Kasus dan Hasil Uji Form Perhitungan Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik menu perhitungan di halaman utama untuk kelola data perhitungan pada  sistem  peramalan  penjualan sepatu. Dapat masuk ke halaman form perhitungan dan melakukan pengisian data perhitungan. Menu perhitungan sesuai dengan yang diinginkan. Sesuai Klik tombol hitung. Dapat menampilkan hasil perhitungan peramalan. Tombol  hitung  sesuai dengan yang diinginkan. Sesuai Klik tombol cetak. Dapat  menampilkan  cetak  hasil perhitungan peramalan. Tombol cetak sesuai dengan yang diinginkan. Sesuai Klik tombol keluar. Dapat menutup form perhitungan (peramalan) penjualan sepatu. Tombol  keluar  sesuai dengan yang diinginkan. Sesuai

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil proses penelitian yang telah dilakukan di Toko Halim Jaya, penulis dapat diambil kesimpulan yakni, dengan adanya  rancangan  ini  dapat  membantu  Toko  Halim  Jaya  dalam  mengelola  penjualan  sepatu  secara  komputerisasi. Peramalan  penjualan  sepatu  ini  dirancang  sebagai  solusi  bagi  Toko  Halim  Jaya  untuk  mempermudah  mengelola penjualan sepatu yang lebih akurat sehingga tidak terjadinya kekurangan serta kelebihan penjualan dan juga penyajian laporan penjualan sepatu yang lebih efektif dan efisien. Sebuah sistem yang dibuat untuk meramalkan penjualan sepatu dengan peramalan penjualan sepatu di Toko Halim Jayamenggunakan metode double moving average , dari peramalan produk sepatu nice yang dilakukan melalui banyak proses perhitungan sehingga mendapatkan  MAD 24,60, MAPE 0.17 dan MSE = 965,61 penjualan sepatu untuk periode selanjutnya dengan waktu yang lebih efisien.

## REFERENCES
[1] N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra  and  I.  B.  G.  Anandita,  “Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Dalam  Peramalan Penjualan Barang,” Sains Komput. dan Inform., vol. 3, no. September, pp. 433–441, 2019.
[2] I. Solikin and S. Hardini, “Aplikasi Forecasting Stok Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Metrojaya Komputer,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 4, no. 2, pp. 100–105, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2.1373.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 972 − 982 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2199
[3] R.  M.  Abarca,  “Pengaruh  Model  Pembelajaran  Berbasis  Masalah  Pada  Materi  Statistik  terhadap  Kemampuan  Penalaran Statistis Siswa,” Nuevos Sist. Comun. e Inf., pp. 2013–2015, 2021.
[4] G. National and H. Pillars, “Permintaan Dalam Ekonomi Makro,” eDUNOMIC, vol. 2, no. 2, pp. 15–27, 2017.
[5] R. M. Abarca, “Peramalan,” Nuevos Sist. Comun. e Inf., pp. 2013–2015, 2021.
[6] Hawari, “Analisis pendapatan UD. Mitra usaha dari penjualan sepatu di Desa Kedai Kecamatan Mangeng Kabupaten Aceh Barat Daya,” 2017.
[7] M.  Ngantung,  A.  H.  Jan,  A.  Peramalan,  P.  Obat,  M.  Ngantung,  and  A.  H.  Jan,  “Analisis  Peramalan  Permintaan  Obat Antibiotik Pada Apotik Edelweis Tatelu,” J. EMBA J. Ris. Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt., vol. 7, no. 4, pp. 4859– 4867, 2019, doi: 10.35794/emba.v7i4.25439.
[8] E. Heriansyah and S. Hasibuan, “Implementasi Metode Peramalan pada Permintaan Bracket Side Stand K59A,” J. PASTI, vol. 12, no. 2, pp. 209–223, 2018.
[9] A. Lusiana and P. Yuliarty, “PENERAPAN METODE PERAMALAN (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Ind. Inov.  J. Tek. Ind., vol. 10, no. 1, pp. 11–20, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i1.2530.
[10]  Saputra, “Jurnal Teknik Informatika, Vol. 13, No. 3, Agustus 2021,” vol. 13, no. 3, pp. 1–9, 2016.
[11]  A. Siallagan, “UNIVERSITAS SUMATERA UTARA Poliklinik UNIVERSITAS SUMATERA UTARA,” J. Pembang. Wil. Kota, vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2021.
[12]  R. Y. Hayuningtyas, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing,” None, vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017.
[13]  Fitri Ayu and Nia Permatasari, “perancangan sistem informasi pengolahan data PKL pada divisi humas PT pegadaian,” J. Infra tech, vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018
[14]  H. N. Putra, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) dalam Perancangan Aplikasi Data Pasien Rawat Inap pada Puskesmas Lubuk Buaya,” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 67–77, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/sinkron/article/view/130.
[15]  M.  Tabrani,  Suhardi,  and  H.  Priyandaru,  “Sistem  Informasi  Manajemen  Berbasis  Website  Pada  UNL  Studio  Dengan Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Ilm. M-Progress, vol. 11, no. 1, pp. 13–21, 2021.
[16]  D. Gusrion, “Membuat Aplikasi Penyimpanan dan Pengolahan Data dengan VB.NET,” J. KomtekInfo, vol. 5, no. 1, 2018, doi: 10.35134/komtekinfo.v5i1.10.
[17]  M. Sitinjak Daniel Dido Jantce TJ and J. Suwita, “Analisa Dan Perancangan Sistem Informasi Administrasi Kursus Bahasa Inggris Pada Intensive English Course Di Ciledug Tangerang,” Ipsikom, vol. 8, no. 1, 2020.
[18]  C.  A. Suhendra,  M.  Asfi,  W.  J. Lestari,  and  I. Syafrinal,  “Sistem  Peramalan  Persediaan  Sparepart  Menggunakan  Metode Weight Moving Average dan Reorder Point,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 20, no. 2, pp. 343–354, 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1052.
[19]  F. Reba, A. Sroyer, S. Yokhu, and A. Langowuyo, “Perbandingan Metode Weighted Moving Average dan Single Exponential Smoothing Angka Partisipasi Sekolah Wilayah Adat, Papua,” Sainmatika J. Ilm. Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam, vol. 18, no. 2, p. 161, 2021, doi: 10.31851/sainmatika.v18i2.6617.
[20]  Z.  Silvya,  A.  Zakir,  and  D.  Irwan,  “Penerapan  Metode  Weighted  Moving  Average  Untuk  Peramalan  Persediaan  Produk Farmasi,” Jitekh, vol. 8, no. 2, pp. 69–74, 2020.