## PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE DOUBLE MOVING AVERAGE UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN KEDELAI
Guntur Adi Prasetyo, Suryo Adi Wibowo, Nurlaily Vendyansyah Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918069@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kedelai merupakan tanaman asli dari Daratan Cina yang telah dibudidayakan sekitar 2500 SM. Bersamaan dengan  perkembangan  perdagangan  internasional  pada  awal  abad  ke-19.  Tanaman  kedelai  mulai  dikenal  di indonesia. Penyebaran dan budidaya kedelai pada awalnya berada di sekitar pulau Jawa, kemudian menyebar ke daerah Nusa Tenggara, Bali dan pulau-pulau lainnya. Seiring dengan perkembangan dalam industri pertanian dan perdagangan komoditas, prediksi penjualan menjadi hal yang penting untuk mengoptimalkan manajemen rantai pasok  dan  perencanaan  produksi.  Penjualan  kedelai  sebagai  salah  satu  komoditas  pertanian  yang  penting. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Data Mining dengan menggunakan Double Moving Average untuk  memprediksi  penjualan  kedelai.  Metode  ini  melibatkan  analisis  data  historis  penjualan  kedelai.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Double Moving  Average memberikan  prediksi  penjualan  kedelai  yang relatif akurat dengan nilai MAPE  terendah adalah 14,67%, sedangkan nilai  tertinggi  Mape adalah 16,31% dan nilai  rata-rata  MAPE  15.  Dalam  konteks  ini,  prediksi  penjualan  kedelai  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk mengoptimalkan  manajemen  persediaan  dan  distribusi  kedelai.  Dengan  memiliki  perkiraan  yang  lebih  baik tentang permintaan di  masa depan Ngudi Makmur 2 diharapkan dapat mengambil  langkah-langkah  yang  lebih efisien dan efektif dalam perencanaan dan pengambilan keputusan.
Kata kunci : Data Mining, Double Moving Average, Ngudi Makmur 2, Peramalan Penjualan
1. PENDAHULUAN
Pertanian memiliki peran strategis yang signifikan dalam rangka proses. membangun perekonomian  nasional  termasuk  perekonomian daerah. Khususnya budidaya tanaman kedelai. Kedelai berasal  dari  asli  daratan  Cina  dan  sejak  2500  SM. Kedelai  pertama  kali  diperkenalkan  di  Brazil  tahun 1914,  dan  dibudidayakan  secara  umum  pada  tahun 1931.  Perkembangan  kedelai  sangat  tinggi  karena sangat  menguntungkan  dan  dapat  ditanam  secara tumpang sari. Saat ini, posisi komoditas kedelai tidak hanya sebagai sumber pangan untuk olahan tradisional dan berskala industri besar, namun diposisikan sebagai komoditas  untuk  kesehatan  dan  bahan  baku  industri non pangan [1]. Penyebaran dan budidaya kedelai pada awalnya  berada  di  sekitar  pulau  Jawa,  kemudian menyebar ke  daerah  Nusa Tenggara,  Bali  dan pulau- pulau  lainnya.  Konsumsi kedelai dari tahun ke tahun di Indonesia juga mengalami peningkatan secara terus menerus, mengingat jumlah penduduk Indonesia yang terus meningkat pula[2].
Peramalan memainkan peran yang sangat penting dalam proses perencanaan yang efektif dan pembuatan kebijakan  yang  terarah.  Dalam  konteks  melakukan peramalan, penting untuk menentukan waktu terjadinya suatu peristiwa dan dampak yang signifikan yang akan dihasilkannya. Proses peramalan melibatkan pengumpulan data historis dan pengolahan data  tersebut  dengan  menggunakan  berbagai  metode peramalan. Hasil dari analisis data ini kemudian dapat dijadikan sebagai panduan untuk membuat keputusan yang  tepat  dalam  berbagai  konteks. Di  era  revolusi
industri  4.0  ini  telah  mengubah  tatanan  sistem perindustrian dari teknologi yang   berkembang   pesat menjadi  teknologi      digital.      Baik      dari      segi transportasi, perdagangan,  maupun  perbankan.  Mau tidak    mau    semua    system    bisnis    yang    masih menerapkan konvensional beralih pada digital [3].
Kelompok  tani  Ngudi  Makmur  II  merupakan salah  satu  pembudidaya  berbagai  macam  tanaman seperti  cabai  dan  kedelai,  namun  dalam  segi pemasaran  hasil  panen  masih  belum  maksimal dikarenakan masih menggunakan telpon atau pembeli secara  langsung  datang  ke  Kelompok  tani  Ngudi Makmur  2.  Jumlah  persediaan  hasil  panen  hanya berdasarkan  taksiran  yang  mengakibatkan  terjadinya perbedaan penaksiran permintaan konsumen sehingga sering  terjadi  kekurangan  atau  persediaan  berlebih. Hingga  saat  ini,  pola  penjualan  di  Ngudi  Makmur  2 telah  menunjukkan  fluktuasi  yang  bervariasi  tiap bulan.  Fluktuasi  ini  dapat  diatribusikan  pada  fakta bahwa  Ngudi  Makmur  2  belum  menerapkan pendekatan  berbasis  ilmiah  dalam  proses  penentuan volume penjualan bulanan.
Berdasarkan permasalahan yang telah di uraikan diatas  kelompok  tani  ngudi  makmur  II  memerlukan sebuah  website  yang  dapat  digunakan  untuk  sarana penjualan  serta  prediksi  penjualan  bulan  mendatang dengan  menerapkan  Data  Mining  menggunakan metode Double Moving Average berbasis website bagi kelompok tani  ngudi  makmur  II,  Harapannya  adalah dapat  meluaskan  cakupan  dan  memfasilitasi  proses pemasaran  produk  pertanian,  terutama  dalam  hal  ini adalah produk kedelai.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Mengutip  penelitian  dari  Demonius  Sarumaha yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Double  Moving Average Untuk Memprediksi Penjualan Tiket Kereta Api” tujuan penelitian dilakukan adalah meramalkan penjualan Tiket pada Pt. Kereta Api Indonesia (KAI). Hasil  dari  penelitian  tersebut  dengan  menggunakan data historis penjualan mulai bulan Juli 2014 sampai bulan Juni 2018 didapatkan hasil prediksi penjualan tiket pada tahun 2019 sebanyak 2507 tiket [4]
Mengutip  penelitian  yang  dilakukan  oleh Febrian  Kusuma,  Dkk  yang  berjudul  “Prediksi Jumlah  Penduduk  Miskin  Indonesia  menggunakan Metode Single Moving Average dan Double Moving Average” yang bertujuan
untuk untuk mengemukakan pentingnya peran kemiskinan terhadap  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  dan cara  mengukurnya  menggunakan  data  dari  situs Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Hasil  dari  penelitian tersebut  menggunakan  metode  SMA  bernilai 29,340.455 sedangkan dengan metode DMA bernilai 26,245.68,  dengan  nilai  MAPE  yang  sangat  akurat yaitu 3.47% [5]
Menurut  Erfanda  Andrianto  dan  rekan  rekan dalam penelitiannya yang berjudul “Aplikasi Sistem Peramalan Ketersediaan Stok Barang Di Toko Mebel Abadi  Jaya  Menggunakan  Metode  Single  Moving Average Dan Exponential Smoothing” Penelitian ini memiliki  tujuan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap penjualan  barang  di  periode  yang  akan  datang, berdasarkan  data  historis  yang  telah  tercatat sebelumnya,  Prediksi  ini  memiliki  dampak  yang signifikan  dalam  pengambilan  keputusan  oleh pengelola perusahaan, khususnya dalam menentukan jumlah  produksi  barang  yang  akan  dilakukan.  Hasil dari penelitian tersebut adalah pengembangan sebuah aplikasi  dengan  metode single  moving  average dan exponential  smoothing yang  memiliki  kemampuan untuk  meramalkan  jumlah  permintaan  barang  yang diperkirakan  terjadi  dalam  periode  satu  bulan mendatang [6].

## 2.2. Data Mining
Menurut Sikumbang Data mining adalah proses yang menggunakan satu atau lebih metode pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  untuk menganalisis  serta  mengekstraksi  informasi  dengan otomatis.  Data  mining  merupakan  proses  yang berulang  dan  interaktif  guna  menemukan  pola  atau model  baru  yang  signifikan,  berguna,  serta  dapat dimengerti  dalam  basis  data  yang  amat  besar.  Data mining  melibatkan  pencarian  tren  atau  pola  yang diinginkan  dalam  basis  data  besar  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  di  masa  depan.  Pola-pola  ini diidentifikasi  oleh  alat  khusus  yang  memberikan analisis  berarti  terhadap  data  dan  wawasan  yang kemudian  bisa  diperiksa  lebih  mendalam,  dan mungkin  memanfaatkan  alat  bantu  pengambilan keputusan tambahan  [7].

## 2.3. Manfaat Data Mining
Menurut  Tan  Pemanfaatan  Perspektif  terhadap data  mining  dapat  diartikan  dari  dua  sudut  pandang yang  berbeda,  yaitu  perspektif  bisnis  atau  komersial dan  juga  perspektif  ilmu  pengetahuan.  Dalam  sudut pandang  bisnis,  data  mining  digunakan  untuk mengatasi  ledakan  volume  data  dengan  cara menyimpan,  mengekstrak,  dan  memanfaatkannya. Dalam  proses  tersebut,  berbagai  teknik  komputasi dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  informasi  yang diperlukan [8] .
Selain  itu  data  mining  juga  bisa  dimanfaatkan untuk  menyelesaikan  masalah  dalam  kebutuhan dibidang bisnis, misalnya:
1) Memahami kehilangan pelanggan karena persaingan yang ada.
2) Mengenali  produk  yang  memiliki  karakteristik serupa.
3) Mengidentifikasi  produk  yang  telah  terjual dengan produk lain.
4) Meramalkan tingkat penjualan di masa depan.
5) Menilai  risiko  dalam  menentukan  jumlah produksi suatu produk.
6) Meramalkan  perilaku  bisnis  untuk  periode mendatang.
2.4. Double Moving Average
Menurut Irawan Metode Double Moving Average merupakan  salah  satu  cara  untuk  meramalkan  data yang  memiliki  kecenderungan  trend  [9]  Metode Double Moving Average (DMA) merupakan perkembangan  dari  metode Moving  Average (MA). Perbedaannya terletak pada fokusnya pada pertimbangan  tren.  DMA  disebut  demikian  karena dalam perhitungan prediksinya  menggabungkan hasil perhitungan  dua  kali  dari  metode Single  Moving Average (SMA).  Jika  deret  data  menunjukkan  tren, penggunaan Single Moving Average dapat menghasilkan  pola  yang  menunjukkan  kesalahan sistematis, dan kesalahan  ini dapat diperbaiki dengan memanfaatkan  perbedaan  antara  nilai  rata-rata bergerak tunggal dan nilai rata-rata bergerak ganda.
Dalam  metode  ini,  penggunaan  orde  4x4 menghasilkan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan penggunaan  orde  3x3.  Secara  umum,  semakin  tinggi orde  dari  rata-rata  bergerak,  yaitu  semakin  banyak nilai  data  yang  digunakan  untuk  setiap  perhitungan rata-rata,  maka  dampak  penghalusan  data  akan semakin besar. Langkah-langkah yang digunakan pada metode DMA menggunakan persamaan rumus sebagai berikut :  [9].
Nilai SMA 𝑆′ 𝑡 = 𝑋 𝑡 +𝑋 𝑡−1 +.....+𝑋 𝑡−𝑛+1 𝑛 (1)
Nilai DMA 𝑆′′ 𝑡 = 𝑆′ 𝑡 +𝑆′ 𝑡−1 +.....+𝑆′ 𝑡−𝑛+1 𝑛 (2)
Nilai Konstanta 𝑆′′ 𝑡 = 𝑆′ 𝑡 +𝑆′ 𝑡−1 +.....+𝑆′ 𝑡−𝑛+1 𝑛 (3)
Nilai Kecenderungan 𝑏 𝑡 = 2 𝑛−1 (𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) (4)
Nilai Ramalan 𝐹 𝑡+𝑚 =   𝛼 𝑡 +   𝑏 𝑡 (𝑚) (5)
Keterangan:
𝑋 𝑡
= Data pada periode t
𝑆′ 𝑡 = Nilai rata rata bergerak tunggal pada periode ke t 𝑆′′ 𝑡 = Nilai rata rata bergerak ganda pada periode ke t
𝑛 = Jangka waktu Moving Average 𝛼 𝑡 = Konstanta untuk periode ke t 𝑏 𝑡 = Nilai Kecenderungan 𝐹 𝑡+𝑚 = Nilai ramalan untuk t bulan berikutnya

## 2.5. Interpretasi Nilai Mape
Menurut [10] nilai MAPE dapat di interpretasikan  atau  ditafsirkan  ke  dalam  5  kategori yaitu [10]:
1. MAPE <10% = Sangat Akurat.
2. 10%  ≤ MAPE ≥ 15% = Sangat Baik
3. 15% ≤ MAPE ≥ 20%  = Baik
4. 20% ≤ MAPE ≥ 50%  = Masuk akal
5. MAPE > 50% = Tidak Akurat
Semakin  kecil  nilai Mean  Absolute  Percentage Error  (MAPE),  semakin  kecil  juga  kesalahan  dalam hasil prediksi. Sebaliknya, semakin besar nilai MAPE, maka kesalahan prediksi juga semakin besar. hasil dari metode  prediksi  dianggap  sangat  akurat  jika  nilai MAPE  kurang  dari  10%,  dan  dianggap  sangat  baik dalam prediksi jika nilai MAPE berada dalam kisaran 10%  hingga  15%.  MAPE  ini  memberikan  pedoman yang  berguna  dalam  mengevaluasi  sejauh  mana akurasi dari metode prediksi dalam memprediksi nilai sebenarnya.  Berikut  Flowchart  Metode Double Moving Average seperti pada gambar 1.
Mulai
Data Historis Penjualan Periode Moving averag e 4 bulan Menghitung rata-rata penjualan bergerak pertama dengan periode 4 bulan Menghithung At=2*hasil SMA – hasil DMA Bt = (2*(Hasil SMA -Hasil DMA)/ (periode-1) Hasil Peramalan
dan Hasil Akurasi Selesai Menghitung rata-rata bergerak kedua dari hasil rata-rata penjualan bergerak pertama dengan periode 4 bulan Menghitung Hasil Prediksi = At+Bt Menghitung Akurasi Prediksi MAD,MSE,MAPE

## Gambar 1. Flowchart metode

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Desain Sistem
Gambar  2  merupakan  Desain  Sistem  pada Website Ngudi Makmur II, dimana memiliki 4 entitas (Admin,  Petani,  Pelanggan,  Pengunjung)  harus terhubung dengan internet dan menggunakan Browser untuk  mengakses website sistem  Ngudi  Makmur  2, yang nantinya akan di proser oleh server sesuai request dari setiap entitas
Respon Data Admin Petani Pelanggan Browser Browser Server Pengunjung Browser Request Informasi Ngudi Makmur 2 ,Kedelai Website Sistem Browser Informasi Ngudi Makmur 2 ,Informasi Data Kedelai Request Ngudi Makmur 2, Data Kedelai, Login,Pembelian Kedelai Informasi Ngudi Makmur 2, Data Kedelai, Login Valid, Hasil Pembelian Kedelai Request Ngudi Makmur 2 Login, Pengolahan Data Kedelai, Pengolaan Data Pesanan Request Ngudi Makmur 2 , Login, Pengolahan Data Petani, Pengolahan Data Pelanggan, Request Riwayat Transaksi, Request Prediksi Penjualan Informasi Ngudi Makmur 2 Login Valid, Hasil Pengolahan Data Kedelai Hasil Pengolahan Data Pesanan Informasi Ngudi Makmur 2, Login Valid, Hasil Pengolahan Data Petani, Hasil Pengolahan Data Pelanggan Informasi Riwayat Transaksi, Informasi Prediksi Penjualan Request Data Respon Data Request Data Request Data Request Data Respon Data Respon Data Respon Data Respon Data Request Data Request Data Database Ngudi Makmur 2 Gambar 2. Desain Sistem . 3.2. DFD Level 0 Informasi Pesanan Customer Kelola Data Kedelai Petani Laporan Data Kedelai Website Sistem Ngudi Makmur II Informasi Data Kedelai Pemesanan Kedelai Edit Data Pribadi Admin Kelola Data Penjual Kelola Data User Laporan Data Kedelai Laporan Data Penjual Laporan Data User Proses Pesanan Pengunjung Informasi Kedelai Data Diri Gambar 3. DFD Level 0
Gambar  3  merupakan  pemodelan  proses  DFD Level  0  pada Website Gapoktan  Ngudi  Makmur  II. Dalam  sistem  ini  Admin  bisa  mengelola  data pelanggan,  laporan  kedelai,  laporan  transaksi  dan melihat  prediksi  penjualan.  Kemudian  petani  dapat mengelola  data  kedelai,  memproses  pesanan,  dan melihat  prediksi  penjualan.  Pelanggan  dapat  melihat informasi  data  kedelai  yang  di  jual  petani,  dapat melakukan  pemesanan  melalui  website,  sedangkan pengunjung dapat melihat informasi data kedelai yang di  jual  dan  bisa  melakukan  pendaftaran  menjadi pelanggan di website Ngudi Makmur II.

## 3.3. DFD Level 1
Pada  Gambar  4  diagram  DFD  Level  1  terdapat proses  yang  terjadi  pada  sistem  yaitu:  Proses Pendaftaran  yang  dilakukan  oleh  Pengunjung, Kemudian Proses Login yang dilakukan oleh Admin, Petani  dan  Pelanggan,  untuk  mengakses  fitur-fitur yang ada pada website ngudi makmur II. Ketiga Proses Pengolahan  Data  User  yang  bisa  dilakukan  oleh Admin  dan  mengupdate  data  diri  oleh  petani  atau pelanggan.    Proses  Pengolahan  data  kedelai  yang dilakukan  oleh  petani  untuk  mengelola  persediaan kedelai.  Selanjutnya  proses  Pengolahan  data  pesanan yang  di  lakukan  pada  saat  pelanggan  membuat pesanan  melakukan  pembayaran  kemudian  petani akan  melakukan  konfirmasi  dan  proses  pesanan. Proses  pengolahan  data  laporan  digunakan  pada  saat Admin  dan  petani  melihat  beberapa  laporan.  Yang terakhir  proses  Peramalan  penjualan  yang  dimana petani  dan  admin  ingin  melihat  prediksi  penjualan bulan berikutnya.
1.0 Pendaftaran 2.0 Login 4.0 Pengolahan Data Petani 5.0 Pengolahan Data Kedelai 6.0 Pengolahan Data Pesanan 7.0 Pengolahan Data Laporan Pengunjung Data Diri User 3.0 Pengolahan Data User Data Valaid / Invalid Data Diri Customer Data Kostumer Petani Data Petani Data User Data Valid / Invalid User Admin Data Admin Info Data User Data User Info Data Petani Data Petani Info Data User Data User Data Petani Info Data Kedelai Pemesanan Kedelai Pesanan Data Pesanan Status Pesanan Konfirmasi Pembayaran Data Pembayaran Data Kedelai Info Data Kedelai Data Pesanan Info Data Pesanan Konfirmasi / Tolak Pesanan Data Kedelai Data Kedelai Info Data kedelai Data Kedelai Data Petani Info Data Petani Valid / Invalid Info data pesanan Data user Data Petani Info Data User Data User Data Kedelai Info data kedelai Data Pesanan Data Petani Data User Data Kedelai Laporan Pesanan Laporan Data Kedelai Laporan Data Petani Laporan Data User Laporan Pesanan Laporan Data Kedelai 8.0 Peramalan Penjualan Data Pesanan Info Data Peramalan Data Peramalan Info Data Peramalan Data Peramalan Gambar 4. DFD Level 1

## 3.4. Flowchart Sistem
Mulai Beranda Login Lihat Produk Kedelai Lihat Detail Produk ? Detail Produk Kedelai Buat Pesanan ? Sudah Punya Akun ? Daftar Akun Tidak Tidak Ya Ya Tidak Tidak Ya Lihat Produk Kedelai Lihat Detail Produk ? Detail Produk Kedelai Buat Pesanan ? Tidak Ya Tidak Ya Menunggu Pembayaran Upload Bukti Pembayaran Sudah di bayar  ? Ya Tidak Ya Dashboard Petani Pilih Menu ? Data Kedelai Data Persediaan kedelai Ya Kelola Data Kedelai Validasi Kelola Pesanan Lihat Pesanan Memproses Pesanan Menerima Produk Yang di pesan Selesai Selesai Dashboard Admin Ya Pilih Menu ? Laporan Data Petani, Data Pelanggan, Data Transaksi Laporan Hasil Prediksi Penjualan Lihat / Unduh laporan Prediksi Penjualan Lihat Data Prediksi Penjualan Selesai Hasil Prediksi Penjualan Lihat data Prediksi Penjualan Prediksi Penjualan Selesai Login Sebagai Pelanggan Login Sebagai Petani Login Sebagai Admin Ya Tidak Tidak Tidak
Gambar 5. Flowchart Sistem
Gambar  5  menggambarkan  sebuah  alur  sistem dari  bagian  satu  ke  bagian  lainnya,  menampilkan langkah langkah atau proses yang terjadi dalam sistem peramalan penjualan Ngudi Makmur 2.

## 3.5. Perhitungan Metode
Perhitungan  Manual Double  Moving  Average , Tabel 1 merupakan penjualan Kedelai 2019-2022
Tabel 1 Data Penjualan Periode (t) Bulan Tahun Penjualan (Kg) 1 Januari 2019 1.211 2 Februari 2019 1.222 3 Maret 2019 991 4 April 2019 1.138 5 Mei 2019 1.059 6 Juni 2019 1.037 7 Juli 2019 1.088
8 Agustus 2019 1.114 9 September 2019 1.005 10 Oktober 2019 1.293 11 November 2019 1.243 12 Desember 2019 1.319 13 Januari 2020 1.022 14 Februari 2020 985 15 Maret 2020 1.034 16 April 2020 818 17 Mei 2020 920 18 Juni 2020 1.186 19 Juli 2020 977 20 Agustus 2020 1.097 21 September 2020 1.100 22 Oktober 2020 1.502 23 November 2020 1.571 24 Desember 2020 1.261 25 Januari 2021 1.603 26 Februari 2021 1.322 27 Maret 2021 1.349 28 April 2021 1.006 29 Mei 2021 979 30 Juni 2021 1.051 31 Juli 2021 1.147 32 Agustus 2021 834 33 September 2021 1.005 34 Oktober 2021 1.479 35 November 2021 1.243 36 Desember 2021 951 37 Januari 2022 1.274 38 Februari 2022 1.063 39 Maret 2022 1.142 40 April 2022 1.038 41 Mei 2022 878 42 Juni 2022 971 43 Juli 2022 1.160 44 Agustus 2022 1.005 45 September 2022 966 46 Oktober 2022 934 47 November 2022 957 48 Desember 2022 1.213 Mencari Nilai Ramalan 1) Langkah 1 Mencari Nilai SMA ( Single Moving
Average ) sesuai dengan persamaan 1
Diketahui  t = 4
a) Iterasi 1
𝑆′ 4 = 𝑋 4 +𝑋 3 +𝑋 2 +𝑋 1 4 𝑆′ 4 = 1138+991+1222+1211 4 𝑆′ 4 = 1140,5
b) Iterasi 2, t=5…. Dst
𝑆′ 5 = 𝑋 5 +𝑋 4 +𝑋 3 +𝑋 2 4
𝑆′ 5 = 1059+1138+991+1222
4 𝑆′ 5 = 1102,5
Didapatkan nilai seperti pada Tabel 2
Tabel 2 Hasil Perhitungan SMA Periode (t) SMA Periode (t) SMA Periode (t) SMA 4 1140,5 19 975,25 34 1116,25 5 1102,5 20 1045 35 1140,25 6 1056,25 21 1090 36 1169,5 7 1080,5 22 1169 37 1236,75 8 1074,5 23 1317,5 38 1132,75 9 1061 24 1358,5 39 1107,5 10 1125 25 1484,25 40 1129,25 11 1163,75 26 1439,25 41 1030,25 12 1215 27 1383,75 42 1007,25 13 1219,25 28 1320 43 1011,75 14 1142,25 29 1164 44 1003,5 15 1090 30 1096,25 45 1025,5 16 964,75 31 1045,75 46 1016,25 17 939,25 32 1002,75 47 965,5 18 989,5 33 1009,25 48 1017,5 2) Langkah 2 Mencari Nilai DMA ( Double Moving Average ) Seperti Persamaan 2 Diketahui  periode t pada hasil SMA yang dapat dilakukan rata-rata 4 periode = 7
a) Iterasi 1
𝑆′′ 7 = 𝑆′ 7 +𝑆′ 6 +𝑆′ 5 +𝑆′ 4 4 𝑆′′ 7 = 1080,5+1056,5+1102,5+1140,5 4
𝑆′′ 7 = 1094,937
b) Iterasi 2,t=8 ……. dst
𝑆′′ 8 = 𝑆′ 8 +𝑆′ 7 +𝑆′ 6 +𝑆′ 5
4 𝑆′′ 8 = 1074,5+1080,5+1056,5+1102,5
4 𝑆′′ 8 = 1078,437 Didapatkan Nilai DMA Seperti Tabel 3 Tabel 3 Hasil Perhitungan DMA Periode (t) DMA Periode (t) DMA 7 1094,9375 28 1406,8125 8 1078,4375 29 1326,75 9 1068,0625 30 1241 10 1085,25 31 1156,5 11 1106,0625 32 1077,1875 12 1141,1875 33 1038,5 13 1180,75 34 1043,5 14 1185,0625 35 1067,125 15 1166,625 36 1108,8125
16 1104,0625 37 1165,6875 17 1034,0625 38 1169,8125 18 995,875 39 1161,625 19 967,1875 40 1151,5625 20 987,25 41 1099,9375 21 1024,9375 42 1068,5625 22 1069,8125 43 1044,625 23 1155,375 44 1013,1875 24 1233,75 45 1012 25 1332,3125 46 1014,25 26 1399,875 47 1002,6875 27 1416,4375 48 1006,1875 3) Langkah 3 Mencari Nilai Konstanta Seperti persamaan 3
Diketahui nilai t pada Tabel 3 mulai dari 7
a) Iterasi 1
𝛼 7 = 2𝑆′ 7 − 𝑆′′ 7 𝛼 7 = 2 × 1080,5 − 1094,937 𝛼 7 = 1066,063
b) Iterasi 2,t=8, ……. Dst
𝛼 8 = 2𝑆′ 8 − 𝑆′′ 8 𝛼 8 = 2 × 1074,5 − 1066,063 𝛼 8 = 1070,563
Didapatkan Nilai At (Konstanta) Seperti Tabel 4 Tabel 4 Hasil Perhitungan Konstanta Periode (t) At Periode (t) At Periode (t) At 7 1066,063 21 1155,063 35 1213,375 8 1070,563 22 1268,188 36 1230,188 9 1053,938 23 1479,625 37 1307,813 10 1164,75 24 1483,25 38 1095,688 11 1221,438 25 1636,188 39 1053,375 12 1288,813 26 1478,625 40 1106,938 13 1257,75 27 1351,063 41 960,5625 14 1099,438 28 1233,188 42 945,9375 15 1013,375 29 1001,25 43 978,875 16 825,4375 30 951,5 44 993,8125 17 844,4375 31 935 45 1039 18 983,125 32 928,3125 46 1018,25 19 983,3125 33 980 47 928,3125 20 1102,75 34 1189 48 1028,813
4) Langkah 4 Mencari Nilai Kecenderungan Seperti persamaan 4
a) Iterasi 1 𝑏 7 = 2 4−1 (𝑆 ′ 7 − 𝑆 ′′ 7 ) 𝑏 7 = 2 3 (1080,5 − 1094,93) 𝑏 7 =   −9,625
b) Iterasi 2,t=8 ……. dst 𝑏 8 = 2 4−1 (𝑆 ′ 7 − 𝑆 ′′ 7 ) 𝑏 8 = 2 3 (1074,5 − 1078,43) 𝑏 8 =   −2,625
Didapatkan  Nilai  Bt  (Kecenderungan)  Seperti Tabel 5
Tabel 5 Hasil Perhitungan Nilai Kecenderungan Periode (t) Bt Periode (t) Bt 7 -9,625 29 -108,5 8 -2,625 30 -96,5 9 -4,7083333 31 -73,833333 10 26,5 32 -49,625 11 38,4583333 33 -19,5 12 49,2083333 34 48,5 13 25,6666667 35 48,75 14 -28,541667 36 40,458333 15 -51,083333 37 47,375 16 -92,875 38 -24,70833 17 -63,208333 39 -36,08333 18 -4,25 40 -14,875 19 5,375 41 -46,45833 20 38,5 42 -40,875 21 43,375 43 -21,91667 22 66,125 44 -6,458333 23 108,08333 45 9 24 83,166667 46 1,3333333 25 101,29167 47 -24,79167 26 26,25 48 7,5416667 27 -21,791667 28 -57,875
5) Langkah 5 Mencari Nilai Peramalan Bulan
Januari 2023 Seperti persamaan 5 𝐹 48+1 =   𝛼 49 +   𝑏 49 × 1 𝐹 49 =  1028,813 + 7,541 × 1 𝐹 49 = 1036,35
Maka nilai peramalan penjualan kedelai Bulan Januari 2023 Adalah 1036,35 kg.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi Sistem
Implementasi  antar  muka  dilakukan  dengan setiap  tampilan  program  yang  dibangun.  Berikut  ini adalah  implementasi  antarmuka  sistem  peramalan penjualan kedelai Ngudi Makmur 2 berbasis website .
1. Halaman Pendaftaran
Gambar 6. Halaman Pendaftaran
Gambar 6 adalah tampilan proses pendaftaran sebagai  pelanggan  /  anggota  pada  website peramalan  Penjualan  kedeleai  ngudi  makmur  2. Pendaftar  menginputkan  nama,  email  dan password, jika berhasil maka sistemakan mengirimkan  aktivasi  akun  ke  email  pendaftar agar  akun  dapat  di  gunakan  untuk  mengakses website ngudi makmur 2.
2. Halaman Login Gambar  7  adalah  tampilan  proses  login dengan menginputkan email , dan password yang telah  terdaftar  sebagai  administrator/  pelanggan/ penjual  pada  website  peramalan  Penjualan kedeleai ngudi makmur 2
Gambar 7. Halaman Login

## 3. Halaman Admin
Gambar 8. Halaman Admin
Gambar  8  admin  menampilkan  informasi total  pelanggan,  total  petani  dan  total  transaksi pada  bulan  yang  sedang  berlangsung.  Admin dapat mengelola Data Anggota,  Data  Pelanggan, Riwyat Transaksi, dan Prediksi Penjualan.
4. Halaman Anggota
Gambar 9. Halaman Anggota Gambar 9 menampilkan informasi
pendapatan pada bulan  yang sedang berlangsung dan total transaksi petani tersebut pada bulan yang sedang  berlangsung.  Anggota  dapat  mengelola persediaan kedelai, dan pesanan dari pelanggan.

## 5. Halaman Pelanggan

## Gambar 10. Halaman Pelanggan
Gambar  10  menampilkan  produk  produk kedelai  yang  tersedia  atau  di  jual  pada  Ngudi Makmur 2, pelanggan dapat melakukan transaksi pembelian  kedelai,  dan  melihat  riwayat  pesanan yang telah dilakukan.

## 4.2. Pengujian Sistem
Hal ini dilakukan untuk menguji fitur-fitur yang ada pada Sistem Peramalan Penjualan Kedelai Ngudi Makmur 2 menggunakan metode Black-Box. pengujian browser menggunakan Chrome 114.0.5735.199, Edge
100.0.4815.54,
Opera
100.0.4815.54
.  Hasil  pengujian  fungsional  sistem  ditunjukan dalam Tabel 6

## Tabel 6 Pengujian Fungsional
Kelas Uji Poin Pengujian Browser Chro me Ed ge Ope ra Login Input Data Login Validasi  Data Login Daftar Input Data Pendaftaran Validasi Data Pendaftaran Menyimpan data ke database
Kelas Uji Poin Pengujian Browser Chro me Ed ge Ope ra Lupa Password Validasi Data Lupa Password Menyimpan data ke database Data Kedelai Tambah Data Kedelai
Tampil Data Kedelai Edit Data Kedelai Hapus Data Kedelai
Data Pesanan
Validasi Pesanan Proses Pesanan Tolak  Pesanan Buat
Pesanan Input Data Buat Pesanan Validasi Data Buat Pesanan
Konfirmasi
Pembayaran Peramala n
Input Data Peramalan Menampilkan Hasil Peramalan Logout Proses Logout Keterangan : = Berhasil = Tidak  Berhasil 4.3. Pengujian Metode
Pengujian metode peramalan merupakan pengujian  yang  dilakukan  secara  langsung  terhadat data penjualan kedelai tahun 2019-2022 yang ada pada Website peramalan penjualan kedelai Ngudi Makmur 2.  Pengujian  ini  dimakmsudkan  untuk  mengetahui hasil keluaran peramalan penjualan. Pengujian metode peramalan penjualan ini akan menguji data penjualan yang  ada  pada  tabel  1  data  Penjualan.  pengujian  ini akan  memperlihatkan  hasil  peramalan  dan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  menggunakan perhitungan website seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Metode Bulan Aktual Peramalan Sistem Hasil MAPE Jan-21 1.603 1566,42 14,76 Feb-21 1.322 1737,48 15,77 Mar-21 1.349 1504,88 14,98 Apr-21 1.006 1329,27 14,81 Mei-2021 979 1175,31 15,63 Jun-21 1.051 892,75 15,83 Jul-21 1.147 855 15,8 Agu-2021 834 861,17 16,2 Sep-21 1.005 878,69 15,68 Okt-2021 1.479 960,5 15,56 Nov-21 1.243 1237,5 16,29 Des-2021 951 1262,13 15,72
Bulan Aktual Peramalan Sistem Hasil MAPE Jan-22 1.274 1270,65 16,31 Feb-22 1.063 1355,19 15,77 Mar-22 1.142 1070,98 16,15 Apr-22 1.038 1017,29 15,84 Mei-2022 878 1092,06 15,42 Jun-22 971 914,1 15,68 Jul-22 1.160 905,06 15,4 Agu-2022 1.005 956,96 15,58 Sep-22 966 987,35 15,29 Okt-2022 934 1048 14,95 Nov-22 957 1019,58 14,88 Des-2022 1.213 903,52 14,67

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Selama  ini  Ngudi  Makmur  2  mengalami permasalahan  dalam  memasarkan  dan  mengevaluasi penjualan  untuk  bulan  berikutnya,  oleh  karena  itu dalam penelitian ini lebih memfokuskan kepada sistem peramalan  penjualan  kedelai.  Berdasarkan  hasil perhitungan metode peramalan didapatkan hasil yang baik dengan nilai MAPE terendah 14,67%, sedangkan nilai  tertinggi  MAPE  16,31%.  Dengan  memiliki perkiraan  penjualan  dapat  digunakan  sebagai  dasar untuk  mengoptimalkan  manajemen  persediaan  dan distribusi kedelai. Seiring dengan pesatnya perkembangan perekonomian dan pertanian disarankan  GAPOKTAN  Ngudi  Makmur  2  untuk meningkatkan  strategi  pemasaran  kedelai  seperti pengiklanan,  Digital  Advertising,  karena  hal  tersebut andil  dalam  upaya  meningkatkan  minat  Pelanggan, Untuk  penelitian  berikutnya,  dapat  diperluas  untuk mengkaji beberapa varietas hasil bumi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dahono, Salwati, Nana Sutrisna, and Ade Yulfida Dian Pratama, PETUNJUK TEKNIS Budidaya Kedelai di Lahan Perkebunan Sawit Belum Menghasilkan . Riau: Balai Pengkajian Teknologi Pertanian (BPTP) Balitbangtan Riau, Badan Penelitian dan Pengembangan Pertanian, Kementerian Pertania, 2021.
[2] K. A. Wardani, “FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN DAN PENAWARAN KEDELAI DI INDONESIA
PERIODE 1994 – 2013,” EKO-REGIONAL , vol. 11, no. 1, pp. 49–57, Mar. 2016.
[3] E. Laily Bunga Rahayu and N. Syam, “Digitalisasi Aktivitas Jual Beli di Masyarakat: Perspektif Teori Perubahan Sosial,” Ganaya :
Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora , vol. 4, no.
2, pp. 672–685, Sep. 2021, doi:
10.37329/ganaya.v4i2.1303.
[4] D. Sarumaha, “Penerapan Metode Double Moving Average Untuk Memprediksi Penjualan Tiket Kereta Api,” 2021.
[5] F. Kusuma et al. , “Jurnal Informatika dan
Rekayasa Perangkat Lunak Prediksi Jumlah
Penduduk Miskin Indonesia menggunakan Metode Single Moving Average dan Double Moving Average,” vol. 3, no. 2, pp. 105–109,
2021.
[6] E. Andrianto, F. Santi Wahyuni, and R. Primaswara Prasetya, “APLIKASI SISTEM
PERAMALAN KETERSEDIAAN STOK BARANG DI TOKO MEBEL ABADI JAYA MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING,” 2022.
[7] E. R. Delima Sikumbang Komputerisasi
Akuntansi AMIK BSI Jakarta Jl Fatmawati No and P. Labu Jakarta Selatan, “Penerapan Data Mining Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Jurnal Teknik Komputer , vol. 4, no. 1, 2018.
[8] T. R. Vulandari, Data mining : teori dan aplikasi rapidminer / Retno Tri Vulandari .
Yogyakarta: Gave Media, 2017.
[9] D. Irawan, R. T. A. Agus, and S. Sahren, “Penerapan Metode Double Moving Average dalam Memprediksi Permintaan Kayu,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA
BUDIDARMA , vol. 6, no. 4, p. 1998, Oct. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4648.
[10]  N. Rozikin, K. Sarjana, and N. Hikmah, “Aplikasi Persamaan Diferensial Dalam Mengestimasi Jumlah Penduduk dengan
Menggunakan Model Eksponensial dan Logistik,” 2021. [Online]. Available: https://mathjournal.unram.ac.id/index.php/Griy a/index