JPPI Vol 8 No 1 (2018) 21 - 36

## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
771/AU1/P2MI-LIPI/08/2017 32a/E/KPT/2017
e-ISSN 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
DOI:10.17933/jppi.2018.080102
PENGEMBANGAN APLIKASI UNTUK MERAMALKAN PENJUALAN BORDIR TASIKMALAYA MENGGUNAKAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL

## DEVELOPMENT OF APPLICATION FOR FORECASTING TASIKMALAYA EMBROIDERY SALES USING EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD
Salman Alfarisi 1 , Lies Sunarmintyastuti 2
1, 2 Program Studi Informatika – Universitas Indraprasta PGRI Jakarta Jl. Jalan Nangka No.58 C, Tanjung Barat, Jagakarsa, Jakarta Selatan 12530 Indonesia salman.hotaru@gmail.com
Naskah Diterima: 10 Oktober 2017; Direvisi : 29 Juli 2018; Disetujui : 29 Juli 2018

## Abstrak
Meramalkan  produksi  bordir  untuk  penjualan  periode  berikutnya  merupakan  hal  yang  selalu  dilakukan  oleh  para produsen bordir Tasikmalaya. Biasanya para pengusaha bordir menggunakan intuisi diri sendiri berdasarkan data historis dan pengalaman mereka sendiri untuk menentukan jumlah produksi bordir mereka dan menulis sendiri di buku catatan penjualan bordir. Peramalan jumlah produksi merupakan salah satu kunci dalam keberhasilan penjualan karena dengan nilai peramalan penjualan bisa dijadikan acuan untuk menentukan suatu penjualan produk dimasa yang akan datang. Dalam menentukan nilai peramalan dalam sistem aplikasi ini menggunakan tiga metode penghalusan eksponensial yakni metode  penghalusan  eksponensial  tunggal  untuk  menentukan  peramalan  bulan  berikutnya,  metode  penghalusan eksponensial  ganda  dua  parameter  dari  Holt  untuk  menentukan  nilai  peramalan  berdasarkan  trend,  dan  metode penghalusan  eksponensial  tiga  kali  untuk  menentukan  nilai  peramalan  berdasarkan  musiman.  Selain  berisi  tentang penghitungan nilai peramalan untuk di masa mendatang, sistem aplikasi ini juga digunakan sebagai media penyimpanan data hasil peramalan dan penjualan bordir serta dapat mencetak data hasil peramalan dan data penjualan.
Kata kunci: Sistem, Peramalan, Aplikasi

## Abstract
Predicting  the  production  of  embroidery  for  the  next  period  of  sale  is  always  done  by  Tasikmalaya  embroidery manufacturers. Usually embroidery entrepreneurs use self-intuition based on their own historical data and experience to determine the amount of their embroidery production and write themselves in embroidery sales logbooks. Forecasting production amount is one of the key in sales success because with the value of sales forecasting can be used as a reference to determine  a product  sales in the  future. In determining the  forecasting value  in this application system  use  three exponential  smoothing  methods  ie  single  exponential  smoothing  method  to  determine  next  month  forecasting,  two- parameter  double  exponential  smoothing  method  from  Holt  to  determine  forecasting  value  based  on  trend,  and exponential smoothing method three times to determine forecast value based on seasonal. In addition to containing about the  calculation  of  forecasting  values  for  the  future,  this  application  system  is  also  used  as  a  data  storage  media forecasting and sale of embroidery and can print data forecasting and sales data.
Keywords : Systems, Forecasting, Applications

## PENDAHULUAN
Seiring dengan semakin berkembangnya teknologi  di  negara-negara  yang  berkembang termasuk  Indonesia,  maka  diperlukan  suatu  sistem yang  membantu  proses  distribusi  barang  secara efektif  dan  efesien,  terutama  dalam  bidang komputerisasi. Perkembangan  komputer dewasa ini terasa  semakin  kompleks,  dimana  kemajuan tersebut  dapat  dilihat  dari  telah  banyak  perusahaan berskala  kecil  hingga  yang  berskala  besar diberbagai  bidang  yang  menggunakan  sistem terkomputerisasi  untuk  melaksanakan  berbagai macam pekerjaan secara cepat dan dengan ketelitian yang tinggi.
Industri  Bordir  Tasikmalaya  berkembang cukup pesat dan menyerap tenaga kerja yang cukup banyak  ,khususnya  kaum  perempuan  disekitar Kawalu  maupun  tenaga  kerja  dari  berbagai  daerah di  kabupaten  Tasikmalaya..  Daerah  yang  di  kenal sebagai sentra Industri Bordir terdapat di Kecamatan Kawalu yaitu Desa Tanjung, Karsamenak,  Cibeuti,  Cilamajang,  Talagasari, Gunung  Tandala,  Karang  Anyar  dan  Karikil. Selanjutnya  dengan  adanya  dukungan  Pemerintah Kota Tasikmalaya, para pengusaha bordir mendapatkan  lokasi  di  Pasar  Tanah  Abang  Jakarta sebagai  pusat  penjualan  Bordir  Khas  Tasikmalaya. Selain itu ada yang melaksanakan  pemasarannya ke Thamrin  City  Jakarta,  Pasar  Baru  Bandung,  Pasar Tegal  Gubug  Cirebon,  Pasar  Turi  Surabaya,  Pasar Klewer  Solo,  Yogyakarta,  Bali,  Lombok,  Manado, Ujung  Pandang,  Banjarmasin,  Balikpapan,  Medan, Riau,  Pulau  Batam,  Makasar,  Pontianak  dan  lain- lain.
Permasalahan  yang  cukup  besar  adalah strategi  apa  yang    akan  digunakan  dalam perencanaan  dan  peramalan  jumlah    permintaan konsumen  untuk  produk  bordir,  sehingga  ada kepastian  aktivitas  produksi  di  masa  yang  akan datang.  Dengan  catatan  kemampuan    dan  sumber daya  perusahaan  yang  terbatas,  namun  dapat melayani konsumen lebih baik, melalui tersedianya hasil  produksi  yang  jumlahnya  lebih  memadai seerta bermutu baik.
Untuk  mengatasi  masalah  yang  ada,  maka dibutuhkan suatu rancang bangun aplikasi peramalan. Aplikasi peramalan ini dapat mempercepat  perhitungan  peramalan,  sehingga hasil  peramalan  tersebut  dapat  membantu  para produsen  bordir  salah  satunya  yang  berlokasi  di Tasikmalaya. Aplikasi peramalan tersebut digunakan  untuk  perkiraan  penentuan  jumlah produk    yang  harus  diproduksi  dengan  tepat  dan bermutu.  Sistem    yang  dirancang  bangun  ini menggunakan  bahasa  pemrograman  java  sebagai aplikasi  penyelesaian  perhitungan  peramalan  untuk data  produksi  yang  berdasarkan    data  penjualan untuk pola permintaan konsumen secara periodik,trend dan musiman.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  pernah dilakukan berkaitan dengan perhitungan  peramalan yaitu :
1. (Andini  &  Auristandi,  2016),  dengan  judul Peramalan  Jumlah  Stok  Alat  Tulis  Kantor  di UD  Achmad  Jaya  Menggunakan  Metode Double Exponential Smoothing Kreasi). Dalam  penelitian  tersebut  dihasilkan  nilai peramalan  dengan  metode double  exponential smoothing tetapi  dalam  bentuk  perhitungan manual tanpa menggunakan aplikasi.
2. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Victor,
Andreas,  Prof,  Suria,  &  No,  2012)  dengan judul  Aplikasi Peramalan Stok Barang Menggunakan  Metode Double  Exponential Smoothing . Hasil penelitian ini adalah aplikasi peramalan  dengan  metode  double  exponential smoothing  yang  hanya  dapat  menghitung  data yang memuat trend.
3. (Pramita  &  Tanuwijaya,  2010)  Dengan  judul
Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing Winter  Dalam  Sistem  Informasi  Pengendalian Persediaan  Produk  dan  bahan  Baku  Sebuah Cafe.  Dalam  penelitian  ini  dihasilkan  adalah aplikasi yang hanya menghitung nilai peramalan dengan metode penghalusan sebanyak  3  (tiga)  kali atau  triple  exponential smoothing winter .
4. (Sabilla,  2014)  Sabilla,  Cantika  Tara  .  Judul penelitiannya adalah Penerapan metode exponential smoothing untuk peramalan penggunaan  waktu  telepon  di  PT.  Telkomsel Divre3  Surabaya.  Hasil  penelitian  yang didapatkan  adalah  nilai  peramalan  untuk periode berikutnya tanpa menggunakan aplikasi untuk perhitungannya.
5. (Kristien  Margi  S.,  2015).  Dengan  judul penelitian  Analisa  dan  Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing Untuk  Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu (Studi Kasus : PT.  Media  Cemara.  Dalam  penelitian  ini dihasilkan nilai peramalan dengan menggunakan  metode single  exponential smoothing beserta aplikasinya.
Dari beberapa sumber literatur yang didapatkan,  maka  penelitian  ini  difokuskan  dalam
membuat aplikasi peramalan untuk penjualan bordir Tasikmalaya  dengan  menggunakan  metode single exponential smoothing, double exponential smoothing dan triple  exponential  smoothing agar para pedagang bordir Tasikmalaya dapat memperkirakan jumlah produksi di bulan berikutnya,  berdasarkan  trend  dan  musiman sehingga  membuat  biaya  produksi  menjadi  efisien dan pendapatan mereka menjadi lebih optimal.

## Peramalan
Jay  Heizer  dan  Barry  Render  (Render,  2015) menyatakan    bahwa  peramalan  adalah  suatu  seni dan ilmu pengetahuan dalam memprediksi peristiwa-peristiwa pada masa mendatang. Peramalan akan melibatkan mengambil data historis (seperti  penjualan tahun  lalu)  dan  memproyeksikan mereka  ke  masa  yang  akan  datang  dengan  model matematika.  William  J.Stevenson  dan  Sum  Chee Chuong  (Chuong,  2014)  menyatakan  bahwa peramalan  (forecast)  adalah  pernyataan  mengenai nilai  yang  akan  datang  dari  variable  seperti permintaan.  Artinya  ramalan  adalah  prediksi mengenai  masa  depan.  Sedangkan  (Assauri,  2016) menyatakan  bahwa  prakiraan  ramalan  adalah kegiatan  memprediksi  nilai  masa  depan,  dengan dasar  pengetahuan  atau  nilai  masa  lalu  yang dipersiapkan. Prakiraan ramaln mencakup penggunaan data historis, dengan memproyeksikannya  untuk  masa  depan  yang menggunakan  jenis  model  matematis..  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.
Data  deret  berkala  (time  series)  merupakan data  yang  dikumpulkan,  dicatat  atau  diobsevasi sepanjang  waktu  secara  berurutan.  Periode  waktu observasi  dapat  berbentuk  tahun,  kuartal,  bulan, minggu  dan  dibeberapa  kasus  dapat  juga  hari  atau jam.  Time  series  dianalisis  untuk  menemukan  pola variasi  masa  lalu  yang  dapat  dipergunakan  untuk memperkirakan  nilai  masa  depan  dan  membantu dalam manajemen operasi serta membuat perencanaan.
Analisis  deret  berkala  dapat  dilakukan  dengan mengamati  data  dan  melihat  apakah  empat komponen  data  deret  berkala  yang  mempengaruhi suatu  pola  data  masa  lalu  dan  sekarang,  yang cenderung  berulang  di  masa  mendatang  terdapat  di
data  tersebut.  Empat  komponen  pola  deret  waktu, antara lain :
1. Trend,  yaitu  pergerakan  data  secara  bertahap keatas atau kebawah secara bertahun-tahun.
2. Musiman,  yaitu  pola  data  yang  mengulang dengan  sendirinya  setelah  satu  periode  (hari, minggu, bulan, atau kuartalan) dan berfluktuasi secara musiman
3. Siklus,  yaitu  pola  data  yang  terjadi  setiap beberapa  tahun.  Siklus  dari  data  data  deret berkala  akibat  dari  kondisi  ekonomi  atau peristiwa  politik  dan  hal  ini  sangat  penting dalam analisis jangka pendek.
4. Variasi  secara  acak,  yaitu  pola  acak  didalam data  yang  disebabkan  oleh  adanya  peristiwa yang tidak bisa diprediksi atau tidak beraturan
Peramalan Metode Exponential Smothing

## 1. Metode Single Exponential Smoothing
Metode  ini  memberikan  bobot  berdasarkan level  (  α  ),  Bentuk  matematis  dari  metode Single  Exponential  Smoothing  ditunjukan
sebagai berikut:
Dimana :
F t = Ramalan Baru F t-1 = Ramalan Sebelumnya α      = Konstanta Penghalusan A t-1 = Permintaan aktual periode Sebelumnya
2. 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 :
Dimana :
At  = nilai pemulusan eksponensial α = konstanta pemulusan untuk data
(0 < α < 1)
 =  konstanta  pemulusan  untuk  estimasi
trend (0 <  < 1)
Y t = nilai aktual pada periode t
T t = estimasi trend,
F (t+m) = Nilai ramalan.
3. 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:
a. Multiplicative Seasonal Model b. Additive Seasonal Model
Perbedaan keduanya adalah Pada Multiplicative
Seasonal Model yaitu
mengalikan  hasil  perhitungan  level  dan  trend dengan  perhitungan  Seasonal.  Sedangkan Additive  Seasonal  Model yaitu  menambahkan hasil  perhitungan  level  dan  trend  dengan perhitungan  Seasonal.  Tetapi  yang  akan  di bahas disini hanya Triple Exponential
Smoothing dengan Multiplicative  Seasonal Model .  Bentuk  matematis dari perhitungannya adalah sebagai berikut :
Dimana :
A t = nilai pemulusan eksponensial
 = konstanta pemulusan untuk data
(0 <  < 1)
 = konstanta pemulusan untuk estimasi  trend
(0 <  < 1)
 =  konstanta  pemulusan  untuk  estimasi musiman (0 <  < 1),
Y t = nilai aktual pada periode t
T t = estimasi trend
S t = 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
) )( 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    ) )( 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
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 =
2. MAD  ( Mean  Absolute  Deviation )  atau  Nilai Deviasi Rata-Rata Kesalahan Absolute

## MAD =
3. MSE ( Mean Square Error ) atau Nilai Rata-Rata
Kesalahan Kuadrat
MSE =
4. MAPE  ( Mean  Absolute  Percent  Error )  atau Nilai Rata-Rata Kesalahan Persentase Absolute
MAPE =

## METODE

## Jenis Penelitian
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 dan Double Exponential  Smoothing  Model serta Triple Exponential  Smoothing dengan Multiplicative Seasonal  Model menggunakan  teknik  statistika.
Metode  yang  digunakan  untuk    pengembangan sistem  adalah  metode  waterfall  (Komunikasi, Perencanaan, Pemodelan, Konstruksi dan Pemeliharaan sistem) sedangkan pembuatan perangkat  lunak  tersebut  menggunakan  bahasa pemrograman Java dengan database menggunakan MySQL.

## Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah produsen bordir Tasikmalaya yang berjualan di Pasar Tanah Abang  Jakarta  yang  berjumlah  kurang  lebih  150 pedagang  .  Dalam  pemilihan  dan  penentuan sampel  adalah  secara  acak  (random  sampling) secara  individual.  Disamping  itu  menggunakan responden tenaga ahli yang diambil dari pembina/ Ketua    koperasi  dan  tenaga  ahli  dari  produsen bordir.

## Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Riset  kepustakaan ( Library  Research )  dan  Riset  Lapangan  ( Field research ). Penelitian kepustakaan dilakukan untuk mendapatkan  data  sekunder  maupun  teori–teori yang  berhubungan  dengan  penelitian.  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 menyebarkan  angket  kepada  responden,  dimana responden  diminta  untuk  mengisi  angket  yang telah  disediakan  oleh  peneliti.  Responden  dalam penelitian  ini  adalah  produsen  pengusaha  bordir Tasikmalaya yang berjualan di lokasi Pasar Tanah Abang Jakarta.

## Teknik Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan  dan  Analisa  Data  Historis menggunakan teknik : Single Exponential Smoothing Model, Double Exponential Smoothing Model,  Triple  Exponential  Smoothing dengan Multiplicative Seasonal Model dengan perhitungan  manual  menggunakan  Microsoft Excel,  selanjutnya  pengolahan  dan  analisis 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.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Deskripsi Data
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini diperoleh  melalui  instrument  kuesioner  yang berisi  data  historis  penjualan  perbulan  selama  3 tahun  (2015,  2014  dan  2013)  dari  responden  dan data  dari  hasil  wawancara  kepada  produsen sekaligus  pedagang,  dimana  datanya  adalah sebagai berikut :
Tabel 1 Data Penjualan Bordir Tasikmalaya Toko A Jan
2013 s/d Des 2015
Dari data diatas akan disajikan dengan grafik agar  bisa  dilakukan  analisis  sehingga  terlihat bahwa  data  tersebut  termasuk  kedalam  jenis  pola
data deret berkala.
. Gambar 1 Hasil Analisis Data Deret Berkala
Berikut adalah penjelasan grafik diatas :
1. Kecenderungan (trend) adalah pergerakan data secara  bertahap  keatas  atau  kebawah  secara bertahun-tahun.  Pada  data  yang  kami  peroleh dari  pedagang  selama  3  (tiga)  tahun  (2013, 2014,  2015),  menunjukkan  peningkatan  yang terus-menerus.  Analisis  bisnis  ini  sangat penting untuk jangka panjang yang mendasari pertumbuhan  atau  penurunan  suatu  data  time series.
2. Musiman  adalah  pola  data  yang  mengulang dengan  sendirinya  setelah  satu  periode  (hari, minggu, bulan, atau kuartalan) dan berfluktuasi secara musiman. Pada data diatas (tahun  2013,2014  dan  2015  ),  menunjukkan bahwa    puncak  musiman  terjadi  pada  bulan juni (liburan sekolah), juli (lebaran), desember (liburan sekolah).
3. Siklus  adalah  pola  data  yang  terjadi  setiap beberapa tahun. Fluktuasi atau siklus dari data time  series  akibat  dari  kondisi  ekonomi  atau peristiwa  politik  dan  hal  ini  sangat  penting dalam  analisis  jangka  pendek.  Pada  pola  data
diatas  selama  3  (tiga)  tahun  setiap  bulan agustus,  menunjukkan  penurunan  daya  beli (grafik turun secara drastis). Hal ini disebabkan  karena  adanya  tradisi  mudik  di
Indonesia, sehingga terjadi penurunan penjualan.
4. Variasi secara acak (tak beraturan) adalah pola acak  didalam  data  yang  disebabkan  oleh adanya  peristiwa  yang  tidak  bisa  diprediksi atau  tidak  beraturan.  Dari  grafik  pola  data diatas,  selama  3  (tiga  tahun)  menunjukkan secara  berturut-turut  selama  2  (dua)  tahun (2013  dan  2014)  setiap  bulan  mei  pola  data penjualan  naik,  tetapi  pada  bulan  mei  tahun 2015 pola data penjualan menurun.
Dari penjelasan diatas, maka dapat disimpulkan bahwa data yang diperoleh menunjukkan  data  time  series,  karena  telah memenuhi  4  (empat)  komponen  pola  data  yang bisa  di  analisis  dengan  model  time  series  yaitu  : kecenderungan  (trend),  musiman,  siklus,  dan variasi  secara  acak.  Selanjutnya  data  akan  diolah dengan  3  model  pemulusan  (single,  double  dan triple exponential smoothing) menggunakan sistem  peramalan  yang  dibuat  dengan  editor NetBeans  berbahasa  pemrograman  Java  dan  basis data menggunakan MySQL berdasarkan rancangan sistem yang dibuat dengan flowchart.

## Flowchart Sistem
Bagan  Alir  (flowchart)  digunakan  untuk  alat bantu komunikasi dan untuk dokumentasi (Pressman,  2010)  Flowchart  untuk  sistem  ini dibagi  menjadi  3  flowchart  untuk  masing-masing peramalan  ( single  exponential  smoothing,  double exponential  smoothing dan triple  exponential smoothing ),  tetapi  pada  penelitian  ini  flowchart yang  diberikan  hanya  flowchart  untuk  peramalan
double exponential smoothing .
Gambar 2 Flowchart sistem peramalan dengan perhitungan double exponential smoothing
Bagan alir program perhitungan di atas dapat dijelaskan sebagai berikut :
1. Memasukkan  data  penjualan  yang  akan diramalkan serta nilai alpha dan beta
2. Menghitung nilai peramalan.
3. Hasil perhitungan peramalan
4. Menghitung  nilai Mean  Error (ME),  nilai
Mean Absolute Deviation (MAD), nilai Mean Percentage  Error (MAPE),  dan  nilai Mean Square Error (MSE)
5. Keluaran  untuk  ramalan  periode  berikutnya serta  nilai  ME,  MAD,  MAPE,  MSE  dengan metode double exponential smoothing .
6. Jika  ingin  menyimpan  hasil  peramalan  maka
Selesai Input data penjualan (produk, tahun dan bulan) yang akan diramalkan, nilai alpha dan beta Simpan hasil hitung Menghitung ME, MAD, MAPE dan MSE Memproses simpan data peramalan Hasil Perhitungan Peramalan Hasil perhitungan nilai peramalan untuk periode berikutnya, nilai ME, MAD, MAPE, MSE dengan metode double Mulai Menghitung peramalan
komputer akan memproses penyimpanan data kemudian selesai. Jika tidak maka selesai.

## Pseudocode
Menurut  (Rachmat,  2010),  “ Pseudocode berasal  dari  kata pseudo dan code ,  yang  artinya kode  semu,  atau  menyerupai  kode  sebenarnya”. Pseudocode berbasis Bahasa pemrograman seperti Pascal,  C++  atau  Borland  Delphi,  dan  lebih  tepat digunakan  untuk  menggambarkan  algoritma  yang akan dikomunikasikan kepada programmer.
Pseudocode untuk perhitungan double exponential smoothing adalah sebagai berikut :
Tampilan tab perhitungan peramalan Double Pilih combo box kode aktual Input nilai alpha dan beta Pilih button hitung
Proses  hitung  nilai  peramalan double dan semua nilai error
Output  nilai  ramalan  periode  berikutnya  serta nilai ME, MAD, MAPE, MSE dengan metode double exponential smoothing .
Pilih button simpan

## Aplikasi Sistem Peramalan
Aplikasi sistem peramalan memiliki kemampuan untuk menyimpan data penjualan dan peramalan,  menghitung  peramalan  dengan  tiga metode  ( single  exponential  smoothing,  double exponential  smoothinge , dan    triple  exponential smoothing dengan multiplicative  seasonal  model ) serta  membuat  laporan  hasil  peramalan  kepada tiap-tiap  pengusaha  bordir  dengan  mudah  dan akurat  sesuai  dengan  kebutuhan  dari  para pengusaha bordir.
Secara  umum  aplikasi  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.
Gambar 3 Halaman awal (Login) sistem peramalan
2. Penginputan  data  aktual,  digunakan  untuk memasukkan  data  barang  berdasarkan  kode barang,  nama  barang,  bulan  dan  jumlah penjualan  barang  (nilai  aktual)  penjualan bordir.  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).
Gambar 4 Form input data aktual
3. Menu  data  ramalan  terdiri  dari  3  (tab)  yakni tab  single,  double  dan  triple.  Tab  single digunakan untuk perhitungan nilai peramalan dengan  cara  memasukkan  kode  aktual  yang sesuai  dengan  kode  barang  yang  akan dihitung  nilai  peramalannya,  setelah  itu
masukkan  nilai  alpha  antara  nilai  0.1  sampai 0.9,  kemudian  tekan  tombol  hitung  dan  akan keluar  hasil  dari  peramalan  dengan  metode single exponential smoothing . Tombol simpan  berfungsi  untuk  menyimpan  hasil perhitungan peramalan ke database.
Gambar 5 Form perhitungan nilai peramalan single exponential smoothing Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari Single Exponential
Smoothing Model dengan menggunakan  nilai  α  =  0.1,  0.5  dan  0.9  ,maka didapat  nilai  error  terkecil  dengan  menggunakan 4 (empat) metode yang memperoleh hasil  ME=5, MAD=12,  MAPE=7%  dan  MSE=  240  ,yaitu  dari nilai α = 0.9. 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  juga  didukung  oleh penelitian  yang  relevan  sebelumnya  oleh  Kristen Margi S dan Sofian Pendawa W yang mengatakan
bahwa tingkat error yang terkecil (hasil dari MSE dan  MAPE  terkecil)  yang  akan  dijadikan  sebagai acuan  penjualan  pada  periode  berikutnya.  Hal  ini juga  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.
Tab double digunakan  digunakan  untuk perhitungan nilai peramalan dengan cara memasukkan  kode  aktual  yang  sesuai  dengan
kode barang yang akan dihitung nilai peramalannya,  setelah  itu  masukkan  nilai  alpha dan  beta  antara  nilai  0.1  sampai  0.9,  kemudian
tekan  tombol  hitung  dan  akan  keluar  hasil  dari peramalan  dengan  metode double  exponential smoothing .
Gambar 6 Form perhitungan nilai peramalan double exponential smoothing
Perhitungan Double  Exponential  Smoothing Model yang  dilakukan  dengan  menggunakan kombinasi nilai α = 0,1 ,0,5 , 0,9 dan nilai β = 0,1 ,0,5,  0,9.  Dari  hasil  perhitungan    didapat  hasil nilai error yang  terkecil yaitu :  ME = 0, MAD = 11,  MAPE  =  22%  ,  MSE  =  232  yang  diperoleh dari    kombinasi  nilai    α  =  0,9  dan nilai   β  = 0,1.
Model
Double Exponential
Smoothing
mempunyai kinerja yang bagus dalam meramalkan data dengan nilai perhitungan tingkat error  yang  paling  kecil  terhadap  data  pengamatan sebenarnya  di  lapangan.  Hal  tersebut    juga didukung  oleh  penelitian  sebelumnya  oleh  Titani Dwi Andini dan Probo Auristandi ( 2016 ) dengan judul  Peramalan  Jumlah  Stock  Alat  Tulis  Kantor di UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Doble Exponential  Smoothing  ,yang  menyatakan.bahwa
MAPE terkecil akan digunakan sebagai peramalan untuk  periode  berikutnya.  Untuk  menghasilkan akurasi  yang  tinggi  dalam  metode  peramalan Double Exponential Smoothing sebaiknya memperhatikan  pola  data  dengan  baik,  karena Double  Exponential  Smoothing untuk  pola  data mengandung trend.
Tab triple digunakan  digunakan  untuk perhitungan nilai peramalan dengan cara memasukkan  kode  aktual  yang  sesuai  dengan kode barang yang akan dihitung nilai peramalannya,  setelah  itu  masukkan  nilai  alpha dan beta serta gamma antara nilai 0.1 sampai 0.9, kemudian  tekan  tombol  hitung  dan  akan  keluar hasil  dari  peramalan  dengan  metode  triple exponential smoothing.
Gambar 7 Form perhitungan nilai peramalan triple exponential smoothing Perhitungan Model Triple Exponential
Smoothing dengan Multiplicative  Seasonal  Model dengan menggunakan kombinasi  α = 0,1 ,0,5, 0,9 dan  β = 0,1, 0,5, 0,9  serta  γ = 0,1, 0,5 ,0,9. Hasil perhitungan didapatkan error terkecil yaitu  ME = 1, MAD = 14, MAPE = 27% dan MSE = 302 dari kombinasi  α  =  0,5  ,β  =  0,1  dan  γ  =  0,5.  Metode Triple Exponential Smoothing dengan Multiplicative  Seasonal  Model menyatakan bahwa dari hasil perbandingan peramalan tersebut yang memiliki error yang  terkecil akan digunakan sebagai informasi prediksi penjualan produk untuk periode  berikutnya.  Hal  ini  juga  didukung  oleh penelitian  terdahulu  oleh  Wahyu  Pramita  , Haryanto  Tanuwijaya  (  2010  )  dengan  judul Penerapan Metode Exponential Smoothing Winter Dalam  Sistem  Informasi  Pengendalian  Persediaan Produk dan Bahan Baku Sebuah Cafe menjelaskan bahwa  dengan  menggunakan  nilai  MSE  terkecil digunakan  untuk  prediksi  periode  berikutnya.
Selain itu juga sejalan dengan penelitian terdahulu oleh  Noeryanti  ,Ely  Oktaviani  ,Fera  Andriyani (2012) dengan judul Aplikasi Pemulusan Exponential  Dari  Holt  Untuk  Data  yang  Memuat Trend.  Didalam  penelitian  tersebut    menyebutkan bahwa  forcast  error  terkecil  yang  diukur  melalui nilai  MSE.  Selanjutnya  metode  ini  digunakan ketika  menunjukan  adanya  trend  dan  perilaku musiman  .serta  lebih  cocok  untuk  membuat ramalan  yang  berfluktuatif  atau  mengalami gelombang pasang surut.

## Pengujian Kualitas Sistem
Pengujian    kualitas    untuk    mengetahui tingkat    kualitas    perangkat    lunak  aplikasi peramalan  yang  dihasilkan  dalam  penelitian  ini. Pengujian  kualitas  sistem  dilakukan  untuk menguji  tingkat  kualitas  perangkat  lunak  sistem yang  dihasilkan berdasarkan   empat    karakteristik kualitas    perangkat    lunak    di    ISO    9126,    yaitu functionality, reliability, usability, efficiency .
ISO  9126  memiliki  enam  karakteristik namun  hanya  empat  karakteristik  saja  yang dijadikan  variabel  dalam  penelitian  ini  yaitu functionality,  reliability, usability, efficiency . Dua karakteristik   lainnya   yaitu maintainability dan portability tidak menjadi fokus penelitian. metode
yang digunakan dengan menggunakan kuesioner.
Responden  dalam  penelitian  ini  adalah produsen  dan  pedagang  bordir  Tasikmalaya  yang berjualan  di  pasar  tanah  abang    sebanyak  20 orang.  Tanggapan  responden  dari  pengujian  ini adalah sebagai berikut
Tabel 2 Hasil Tanggapan responden berdasarkan aspek Funcionality
Hasil      tanggapan      dari      responden      untuk aspek Functionalit y  mayoritas  sangat  setuju bahwa aplikasi peramalan ini memiliki fungsionalitas  yang  sangat  baik  sesuai  fungsi- fungsi yang dimilikinya. Persentase Skor tanggapan  responden  sebesar  96,44%  didapatkan dari pembagian skor aktual dengan skor ideal lalu
dikalikan  dengan  100%  (868/900*100%)  dan berada  dalam  kriteria    Sangat    Baik,    sehingga berdasarkan    tabel    diatas    dapat  disimpulkan bahwa tingkat functionality aplikasi peramalan ini dalam  kriteria  Sangat  Baik  dengan  Presentase sebesar 96,44%.
Tabel 3 Hasil Tanggapan responden berdasarkan aspek Reliability
Kriteria Bobot Functionality Skor Suitability Accuracy Security Interuperability Compliance 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Sangat setuju 5 16 18 12 20 14 20 16 16 16 740 Setuju 4 4 2 8 6 4 4 4 128 Ragu 3 Tidak setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1 Jumlah responden 20 20 20 20 20 20 20 20 20 Skor Aktual 96 98 92 100 94 100 96 96 96 868 Skor Ideal 100 100 100 100 100  100 100 100 100 900 Kriteria Bobot Reliability Skor Maturity Fault Tolerance Recoverability 10 11 12 13 14 Sangat setuju 5 14 16 12 20 16 360 Setuju 4 6 4 6 4 80 Ragu 3 2 6 Tidak setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1 Jumlah responden 20 20 20 20 20 Skor Aktual 94 96 90 100 96 476 Skor Ideal 100 100 100 100 100 500
Hasil  tanggapan   dari  responden untuk  aspek Reliability memiliki  Persentase  Skor  tanggapan responden  sebesar  95,20%  didapatkan  dari pembagian  skor  aktual  dengan  skor  ideal  lalu dikalikan  dengan  100%  (476/500*100%)  dan
berada  dalam  kriteria    Sangat    Baik,    sehingga berdasarkan    tabel    diatas    dapat  disimpulkan bahwa  tingkat  Reliability  aplikasi  peramalan dalam  kriteria  Sangat  Baik  dengan  Presentase sebesar 95,20%
Tabel 4 Hasil Tanggapan responden berdasarkan aspek Usability
Hasil  tanggapan  dari  responden  untuk  aspek Usability memiliki  Persentase  Skor  tanggapan responden  sebesar  92,75%  didapatkan  dari pembagian  skor  aktual  dengan  skor  ideal  lalu dikalikan  dengan  100%  (742/800*100%)  dan berada dalam kriteria  Sangat  Baik.
Tabel 5 Hasil Tanggapan responden berdasarkan aspek
Eficiency
Hasil tanggapan  dari responden  untuk aspek efficiency memiliki  Persentase  Skor  tanggapan responden  sebesar  98,67%  didapatkan  dari pembagian  skor  aktual  dengan  skor  ideal  lalu dikalikan  dengan  100%  (296/300*100%)  dan berada dalam kriteria  Sangat  Baik.
Berdasarkan perhitungan data yang diperoleh dari  kuesioner,  maka  berikut  rekapitulasi  hasil pengujian  kualitas  berdasarkan  empat  aspek kualitas perangkat lunak menurut ISO 9126.
Tabel 6 Hasil pengujian kualitas ISO 9126 Aspek Skor Aktual Skor Ideal % Skor Aktual Kriteria Functionality 868 900 96,44% Sangat  Baik Reliability 476 500 95,20% Sangat  Baik Usability 742 800 92,75% Sangat  Baik Efficiency 296 300 98,67% Sangat  Baik Total 2382 2500 95,76% Sangat  Baik
Berdasarkan      tabel      diatas      dapat disimpulkan   bahwa   tingkat   kualitas perangkat
Kriteria Bobot Usability Total Understandbility Learnability Operability Attractiveness 15 16 17 18 19 20 21 22 Sangat setuju 5 14 6 20 12 20 16 20 540 Setuju 4 6 10 20 8 2 184 Ragu 3 4 2 18 Tidak setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1 Jumlah responden 20 20 20 20 20 20 20 20 Skor Aktual 94 82 80 100 92 100 94 100 742 Skor Ideal 100 100 100 100 100 100 100 100 800 Kriteria Bobot Efficiency Total Time behaviour Resource Unlisation 23 24 25 Sangat setuju 5 20 16 20 280 Setuju 4 4 16 Ragu 3 Tidak setuju 2 Sangat Tidak Setuju 1 Jumlah responden 20 20 20 Skor  Aktual 100 96 100 296 Skor  Ideal 100 100 100 300
lunak    aplikasi    peramalan    secara    keseluruhan memiliki    Skor    Aktual  sebesar    2382    dan    Skor Ideal    sebesar    2500    serta    memiliki    presentase sebesar  95,76%    dengan  kriteria  Sangat  Baik. Aspek  kualitas  tertinggi  berada  pada  aspek Efficiency  dengan  presentase  sebesar  98,67%, selanjutnya  Aspek  tertinggi  urutan  kedua  berada pada  aspek  Functionality  dengan  presentase 96,44%,  Aspek  urutan  ketiga  berada  pada  aspek Reliability dengan presentase sebesar 95,20% dan aspek  terendah  berada  pada  aspek  Usability dengan presentase sebesar 92,75%.

## PENUTUP
Aplikasi  peramalan  ini  dapat  membantu  para pedagang  bordir  Tasikmalaya  dalam  meramalkan penjualan berikutnya. Berdasarkan hasil pengujian kualitas  perangkat  lunak  menggunakan  ISO  9126 dalam  penelitian    ini  dibuktikan  bahwa  kualitas perangkat    lunak  sistem  peramalan  yang dihasilkan  dengan  empat  kriteria  aspek  ISO  9126 yaitu aspek Functionality,   Reliability,  Usability , dan Efficiency maka    dapat   disimpulkan bahwa hasil      pengujian      Sangat      Baik    dengan presentase     95,76%        sehingga  perangkat lunak ini  sangat  layak  untuk  diimplementasikan. Aplikasi peramalan ini sangat baik digunakan dan sangat  bermanfaat  bagi  para  pedagang  agar pendapatan  mereka  menjadi  optimal  dan  biaya produksi menjadi lebih efisien.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Apresiasi  dan  terima  kasih  kepada  Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat, Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan, Kementerian Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  yang telah  membiayai  kegiatan  penelitian  kompetitif
nasional  Penelitian  Produk  Terapan  (PPT)  Tahun 2017 dengan judul: “Peramalan penentuan jumlah permintaan konsumen berbasis teknologi informasi  terhadap  produk  bordir  pada  kota Tasikmalaya”. Terima kasih juga kepada Kopertis Wilayah  III  Jakarta  dan  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian  Masyarakat  Universitas  Indraprasta PGRI yang telah membantu kegiatan penelitian ini melalui  Kontrak  Penelitian  0428/K3/KM/2017,
Tanggal 24
Mei 2017. Dan Surat Perjanjian/Kontrak  Penelitian  UNINDRA  Nomor: 0544/SKP.LT/LPPM/UNINDRA/VI/2017, Tanggal 05 Juni 2017.

## DAFTAR PUSTAKA
Andini,  T.  D.,  &  Auristandi,  P.  (2016).  Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor di UD Achmad
Jaya Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah
Teknologi Informasi Asia , 10 (1), 1–10.
Assauri,  S.  (2016). Manajemen  Operasi  Produksi (3rd ed.). Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Chuong,  W.  J.  S.  &  S.  C.  (2014). Operations Management ;  An  Asian  Prespective .  Jakarta: Salemba Empat.
Kristien  Margi  S.,  S.  P.  W.  (2015).  MEtode  Single Exponential Smoothing Untuk Prediksi
Penjualan  Pada  Periode  Tertentu  (Studi Kasus : PT. Media Cemara Kreasi) 1. Analisa Dan  Penerapanmetode  Single  Exponential Smoothing  Untuk  Prediksi  Penjualan  Pada Periode  Tertentu  (Studi  Kasus :  PT.  Media Cemara Kreasi) , (1998), 259–266.
Pramita,  W.,  &  Tanuwijaya,  H.  (2010).  Penerapan Metode Exponential Smoothing Winter Dalam Sistem  Informasi  Pengendalian  Persediaan Produk  Dan  Bahan  Baku  Sebuah  Cafe.
Seminar Nasional Informatika ,
2010 (semnasIF), 219–225.
Pressman,  R.  S.  (2010). Software  Engeneering  A Practitioner  Approach (7th  Editio).  New York.
Rachmat,  A.  (2010). Algoritma  dan  Pemrograman
dengan  Bahasa  C  –  Konsep,  Teori,  & Implementasi . Yogyakarta: Andi Offset.
Render,  J.  H.  &  B.  (2015). Manajemen  Operasi
(11th ed.). Jakarta: Salemba Empat.
Sabilla,  C.  T.  (2014).  Latar  Belakang,  (2009),  1–8. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.0
04
Victor, R., Andreas, Y., Prof, J., Suria, D., & No, S. (2012).  Aplikasi  Peramalan  Stok  Barang Menggunakan  Metode  Double  Exponential Smoothing. Jurnal Sistem Informasi, Vol 7, No
2, September 2012 : 123 -141 , 2 , 123–141.