PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN PENJUALAN KOPI BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS : TOKO KOPI HU)
Fatimah Rodyah Wati, Sentot Achmadi, Agung Panji Sasmito Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918036@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Peramalan sering digunakan dalam meramalkan suatu nilai di masa depan dengan menggunakan data masa lalu  untuk  menentukan  besarnya  perkiraan  penjualan  barang.  Peningkatan  konsumsi  kopi  dan  perubahan  pola hidup  masyarakat  telah  mengakibatkan  perkembangan  sektor  industri  kedai  kopi  di  Indonesia.  Penting  bagi pengelola coffeeshop untuk menemukan  cara agar penjualan kopi dapat dipertahankan dalam persaingan antar coffeeshop. Kedai kopi HU Coffee and Hotteok ini mengalami permasalahan pada penjualan kopi karena cuaca yang  tidak  menentu  dan  pemilik  yang  terbebani  dengan  melihat  transaksi  pada  bulan  sebelumnya.  Dalam membantu mengatasi permasalahan yang terjadi, maka dibutuhkan suatu sistem peramalan menggunakan metode Single Exponential Smoothing (SES). Tujuan dari penelitian ini yaitu membantu pencatatan penjualan agar bisa mengembangkan pendapatan dengan  memperbaiki  sistem penjualan sebelumnya dengan  melihat dari beberapa faktor. Dari hasil penelitian  menggunakan perhitungan  metode SES menghasilkan nilai  hasil perhitungan  yang sebanding dengan implementasi pada website. Untuk pengujian ini menggunakan data penjualan kopi dengan data penjualan dari bulan April 2022 hingga Juli 2023. Sampel yang digunakan untuk penelitian ini yaitu Kopi Susu HU dan data yang digunakan 1 Juni 2023 sampai  10 Juli 2023. Hasil perhitugan  menggunakan nilai alpha 0,1 dengan penjualan kopi susu HU dari 1 Juni 2023 hingga 10 Juli 2023 yaitu sebanyak 3,54 atau dapat dibulatkan menjadi 3 pcs dan akurasi rata – rata nilai MAD adalah sebesar 1,39 dan nilai MSE sebesar 3,04.
Kata kunci : Peramalan, Single Exponntial Smoothing, Toko Kopi HU

## 1. PENDAHULUAN
HU Coffee and Hotteok adalah sebuah kedai kopi yang  terletak  di  Jl.  Dilem  No.  6,  Lowokwaru,  Kota Malang. Kedai  ini telah beroperasi sejak tahun 2021, dan  saat  ini  sudah  berjalan  hampir  2  tahun. Berdasarkan informasi yang diperoleh dari wawancara dengan pemilik kedai, kedai ini mengalami perubahan lokasi,  sebelumnya  berlokasi  di  Pasar  Madyopuro. Meskipun tidak ada data yang pasti antara lokasi lama dan  baru,  diperkirakan  terdapat  perubahan  dalam penjualan,  yang  cenderung  meningkat.  Peningkatan penjualan  ini  juga  berdampak  pada  ketersediaan jumlah  bahan  baku  yang  harus  disiapkan.  Selain  itu, kedai  ini  masih  menjalankan  aktivitas  bisnis  secara manual,  dengan  penginputan  data  penjualan  melalui Microsoft  Excel.  Terkadang,  pemilik  kedai  juga mengalami  kesulitan  dalam  melihat  data  transaksi penjualan  dari  nota  bulan  sebelumnya.  Kendala- kendala ini tentu saja dapat menyebabkan manajemen data tentang omset menjadi tidak efisien..
Berdasarkan permasalahan tersebut Penting bagi pengelola  kedai  kopi  untuk  mencari  strategi  yang efektif  dalam  menjaga  dan  meningkatkan  omset penjualan  mereka,  konsumen  dan  bertahan  dalam persaingan. Maka diperlukan metode untuk memprediksi jumlah penjualan stok pada waktu yang akan  datang  pada  periode  selanjutnya  dengan menggunakan peramalan Single Exponential Smoothing berbasis  website.  Dengan  menggunakan aplikasi  ini  admin  dapat  melihat  naik  turunnya  dari
jumlah  penjualan  produk  dengan  lebih  mudah  dan mencapai tujuan yang diharapkan yaitu meningkatnya penjualan dan kestabilan penjualan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian yang dilakukan oleh Agusta, Sariyan, dan  Anwar  pada  tahun  2019  menerapkan  metode Single  Exponential  Smoothing.  Mereka  melakukan eksperimen dengan menguji berbagai nilai alpha mulai dari 0,1 hingga 0,9. Tujuan dari eksperimen ini adalah untuk menemukan nilai alpha yang menghasilkan error terkecil dalam prediksi penjualan lensa kacamata CR- EMI. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa α = 0,9  menghasilkan  prediksi  penjualan  dengan  nilai  - 0,25.[1]
Penelitian  Resty  dan  Daniel  pada  tahun  2017 menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing untuk  memperoleh  informasi  peramalan  penjualan dengan  menginputkan  data  yang  kemudian  dikelola dan dikeluarkan dalam bentuk laporan ( print out ) pada transaksi yang di keluarkan.[2]
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Kurniawan  pada  tahun  2021,  ia  menerapkan  metode Single  Exponential  Smoothing  untuk  menganalisis data  penjualan  berbagai  jenis  kopi.  Hasil  pengujian akurasi  menggunakan  MSE,  RMSE,  dan  MAPE menunjukkan  bahwa  hasil  peramalannya  sesuai  dan memiliki  tingkat  kesalahan  yang  tidak  melebihi 50%.[3]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Agustinus, Matheus,  dan  Kristy  pada  tahun  2021  menerapkan metode Single Exponential Smoothing untuk meramalkan persediaan stok obat. Mereka menggunakan  data  6  bulan  terakhir  sebagai  dasar untuk meramalkan persediaan obat selama 3 bulan ke depan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan  alpha  sebesar  0,3  mendekati  nilai  aktual dalam memprediksi penjualan. Metode ini efektif jika terdapat jarak antara data bulan yang tidak terlalu besar atau perubahan data yang tidak signifikan.[4]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dani  dan Wulandari  pada  tahun  2019  menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing dengan  parameter kategori obat dan wilayah. Dalam penelitian ini, nilai alpha  yang  digunakan  adalah  0,4.  Hasil  peramalan menunjukkan  bahwa  nilai  aktual  penjualan  adalah 8125, sedangkan nilai peramalan adalah 7814. Dalam pengukuran  akurasi  menggunakan Mean  Absolute Deviation (MAD), diperoleh nilai akurasi sebesar 96% dari nilai data aktual.[5]

## 2.2. HU Coffee and Hotteok
HU  Coffee  and  Hotteok  adalah  sebuah  kedai yang  terletak  di  Jl.  Dilem  No.  6,  Lowokwaru,  Kota Malang,  yang  didirikan  pada  tahun  2021.  Kedai  ini menawarkan  lingkungan  yang  nyaman  dengan  ruang indoor dan outdoor .  Juga  tersedia  fasilitas working space yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan seperti workshop atau rapat. Pilihan menu di kedai ini mencakup berbagai minuman kopi, minuman bersoda, minuman  non-kopi,  serta  makanan  ringan  dan makanan  berat.  Jadwal  operasional  kedai  ini  dimulai dari jam 08.00 WIB hingga 23.00 WIB.
2.3. Metode Single Exponential Smoothing Single  Exponential  Smoothing adalah  sebuah metode  peramalan  yang  menggunakan  rata-rata bergerak  dengan  memberikan  bobot  pada  data menggunakan  fungsi  eksponensial.[6]  Teknik  untuk mereset ulang data baru  dan  memberikan bobot  pada setiap  data.  Penerapan  metode Single  Exponential Smoothing sangat  sesuai  untuk  meramalkan  dalam jangka waktu pendek, khususnya untuk periode sekitar 1  bulan  ke  depan.  Metode  ini  digunakan  untuk memprediksi fluktuasi data di sekitar nilai Mean tanpa adanya tren atau pola kenaikan yang berkelanjutan.[9] 𝐹𝑡 = 𝑎 𝐴 𝑡−1 + (1 − 𝑎)𝐹 𝑡−1 (1) Keterangan : 𝐹𝑡 = Prakiraan Permintaan sekarang 𝐹 𝑡−1 = Prakiraan Permintaan yang lalu 𝛼 = Konstanta Eksponensial 𝐴 𝑡−1 = Permintaan Nyata (Aktual)
2.4. Mean Absolute Deviation (MAD) Metode  ini  digunakan  untuk  mengukur  jumlah kesalahan absolut dalam unit yang sama dengan deret asli. MAD mengukur tingkat ketepatan dari peramalan dengan menghitung selisih antara nilai aktual dan nilai prediksi,  lalu  menjumlahkan  seluruh  selisih  tersebut
dan  membaginya  dengan  jumlah  data.  Rumus  untuk menghitung MAD adalah sebagai berikut:
𝑀𝐴𝐷 = ∑( 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡 𝑛 ) (2)
Dimana :
Σ = sigma yang menunjukkan penjumlahan untuk semua data Actual  =  Data  aktual  penjualan  (  Penjualan sebelumnya ) Forecast = Nilai peramalan n
= Jumlah Data
2.5. Mean Squared Error (MSE) MSE adalah pengurangan Aktual yang merupakan  nilai  aktual  dengan forecast yang dikuadratkan[7]. MSE dihitung dengan cara menjumlahkan  kuadrat  selisih  antara  nilai  aktual  dan nilai  prediksi,  kemudian  hasilnya  dibagi  dengan jumlah data. Metode ini cenderung memberikan bobot lebih  besar pada kesalahan  yang signifikan, sehingga lebih  cocok  untuk  mengukur  kesalahan  secara keseluruhan.  MSE  merupakan  salah  satu  cara  kedua untuk  mengukur  kesalahan  dalam  peramalan  secara umum. Rumus untuk menghitung MSE adalah sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑥𝑡−𝑓𝑡) 2
𝑛 (3)
Keterangan :
𝑋𝑡 = Data Aktual 𝐹𝑡 = Data Observasi Pada Waktu Tertentu
𝑛 = Jumlah Hasil Peramalan.

## 2.6. Forecasting (Peramalan)
Peramalan  adalah  suatu  proses  estimasi  yang dilakukan  untuk  memproyeksikan  kebutuhan  yang akan  muncul  di  masa  depan.  Ini  mencakup  aspek- aspek seperti jumlah, kualitas, waktu, dan lokasi yang diperlukan  untuk  memenuhi  permintaan  akan  barang atau  jasa.  Dalam  esensi,  peramalan  adalah  langkah yang diambil untuk mengantisipasi tingkat permintaan di  masa  mendatang.  Dengan  memiliki  wawasan tentang  seberapa  besar  permintaan  yang  mungkin terjadi  di  masa  depan,  kita  dapat  merencanakan strategi yang tepat untuk perencanaan lanjutan.[10]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Perancangan DFD Level 0

## Gambar 1 DFD Level 0
Pada  Gambar  1.  DFD  Level  0  menggambarkan bahwa ada dua pelaku  yang terdapat  di dalam sistem yaitu  pemilik  dan  admin.  Pemilik  merupakan  pihak yang  mengelola  basis  dari  informasi  yang  ada  dan
admin merupakan orang yang mengakses sistem yang telah dikelola oleh pemilik.

## 3.2. DFD Level 1

## Gambar 2 DFD Level 1
Pada  Gambar  2  DFD  Level  1  Proses  pertama yaitu  Login,  Pemilik  memiliki  hak  akses  yang  sudah dibuat untuk login. Proses kedua yaitu pendataan, pada proses  pendataan  pemilik  dapat  menambahkan  data stok  produk  yang  tersimpan  didalam  tabel  produk, admin  juga dapat menambahkan data penjualan  yang akan  tersimpan  didalam  tabel  data_penjualan,  Data stok produk yang sudah diinputkan oleh pemilik hanya dapat dilihat oleh admin pada halaman website. Proses ketiga  yaitu  Proses  laporan  yang  dapat  merekap keseluruhan  data.  Pada  proses  laporan  pemilik  dapat mereport  data  laporan  penjualan,  data  hak  akses admin, laporan data produk. Laporan data stok produk dan  data  laporan  penjualan  juga  dapat  direport  oleh admin.

## 3.3. Flowchart Metode
Gambar 3 Flowchart Metode
Pada  Gambar  3.  Flowchart  metode  SES  yang dimulai  dengan  menginputkan  nilai  penghalus  ( 𝑎 ) yang  berkisar antara 0,1 hingga 0,9. Kemudian  input nilai  aktual  penjualan  ( Y t ),  selanjutnya  input  prediksi sebelumnya  ( F t ).  Kemudian  melakukan  perhitungan untuk  memprediksi  data  penjualan  mendatang menggunakan rumus.

## 3.4. Flowchart Alur Sistem
Gambar 4 Flowchart Alur Sistem
Pada  Gambar  4  Flowchart  alur  sistem  terdapat beberapa  menu  setelah  login  yaitu  dashboard,  data produk, data penjualan dan forecasting.

## 3.5. Perhitungan  Metode Single  Exponential Smoothing
Dalam  perhitungan  Metode  SES  penulis mengambil  data  produk  Kopi  Susu  HU  pada  1  Juni 2023  –  10 Juli 2023 pada Toko Kopi HU. Data  yang diambil  adalah  data  transaksi  penjualan  kopi  pada Toko Kopi HU.

## 3.6. Kopi Susu HU
Pada  Tabel  1  data  penjualan  Kopi  Susu  HU, dengan menggunakan nilai 𝑎 0,1. Pada kolom pertama merupakan  tanggal  penjualan,  pada  kolom  aktual merupakan  penjualan  Kopi  Susu  HU,  kolom peramalan adalah hasil dari perhitungan menggunakan rumus  persamaan  1,  kolom  MAD  adalah  hasil  dari perhitungan  menggunakan  rumus  persamaan  2,  dan kolom MSE adalah hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 3.

## Tabel 1 Perhitungan Kopi Susu HU
Tgl Penj. Aktual Penj. Peramalan MAD MSE 1-6-23 5 3,15 1,85 3,43 2-6-23 2 3,33 1,33 1,78 3-6-23 2 3,20 1,20 1,44 . 1-7-23 4 2,75 1,25 1,55 2-7-23 1 2,88 1,88 3,53 3-7-23 6 2,69 3,31 10,95 4-7-23 3 3,02 0,02 0,00 6-7-23 1 3,02 2,02 4,08 7-7-23 3 2,82 0,18 0,03 8-7-23 2 2,84 0,84 0,70 9-7-23 6 2,75 3,25 10,55 10-7-23 ? 3,08 3,08 9,47

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Dashboard
Gambar 5 Halaman Dashboard
Pada  Gambar  5  adalah  tampilan  halaman dashboard  yang  menampilkan  informasi  keseluruhan data yang telah di input.

## 4.2. Halaman Data Produk

## Gambar 6 Halaman Data Produk
Pada  Gambar  6  adalah  tampilan  halaman  data produk yang berisi produk – produk yang ada di Toko Kopu HU.

## 4.3. Halaman Data Penjualan
Pada  Gambar  7  adalah  tampilan  data  penjualan yang berisi produk – produk apa saja yang telah terjual.

## Gambar 7 Halaman Data Penjualan

## 4.4. Halaman Forecasting

## Gambar 8 Halaman Forecasting
Pada  Gambar  8  adalah  tampilan  halaman forecasting  yang  menampilkan  peramalan  penjualan kopi dan terdapat nilai error, MAD dan MSE. Admin dapat  melakukan  peramalan  dari  penjualan  dengan memilih nilai alpha, tanggal penjualan dan juga produk yang ingin di ramal.

## 4.5. Pengujian Akurasi
Setelah  melakukan  prediksi  terhadap  penjualan pada Toko Kopi HU, pengujian keakurasian dilakukan untuk  memastikan  tingkat  akurasi  dan  hasil perhitungan  penjualan  kopi  menggunakan  metode Single Exponential Smoothing pada Toko Kopi HU.

## 4.6. Kopi Susu HU
Pada Tabel 2 menampilkan uji akurasi dari Kopi Susu HU, berdasarkan nilai 𝑎 = 0,1 sampai dengan 𝑎 =  0,9  ,  didapat  bahwa  nilai  MAD  dan  MSE  terkecil terdapat pada nilai 𝑎 = 0,1
Tabel 2 Pengujian Keakurasian Kopi Susu HU 𝒂 Hasil Akurasi Dengan MAD Hasil Akurasi Dengan MSE 0,1 1,39 3,04 0,2 1,45 3,32 0,3 1,54 3,63 0,4 1,63 3,97 0,5 1,73 4,32 0,6 1,84 4,72 0,7 1,93 5,15 0,8 2,02 5,63 0,9 2,09 6,17
Dari  Tabel  2  diatas  pengujian  keakurasian menggunakan  MAD  terkecil  adalah  1,39  dan keakurasian menggunakan MSE adalah 3,04.

## 4.7. Pengujian Browser
Tabel 3 Pengujian Browser No Proses Microfost Edge Google Chrome Mozila Firefox 1 Login √ √ √ 2 Halaman Dashboard √ √ √ 3 Halaman Data Produk √ √ √ Tambah data √ √ √ Edit data √ √ √ Hapus data √ √ √ Report Excel √ √ √ 4 Halaman Data Penjualan √ √ √ Tambah data √ √ √ Edit data √ √ √ Hapus data √ √ √ Report Excel √ √ √ 5 Halaman Peramalan Produk √ √ √ Perhitungan √ √ √ Remport Excel √ √ √ 6 Logout √ √ √
Pada  Tabel  3  Pengujian  browser  dilakukan dengan menggunakan 3 browser menunjukkan bahwa
pengujian  bahwa  pengujian  aplikasi  menggunakan  3 browser dapat berjalan dengan baik.

## 4.8. Pengujian User
Tabel 4 Pengujian User No Pertanyaan Jawaban SS S CS TS STS 1 Website Peramalan Penjualan Kopi yang telah dibuat mudah digunakan oleh Pengguna. 3 2 Website Peramalan Penjualan Kopi yang telah di buat sesuai dengan kebutuhan yang telah di tentukan. 3 3 Fitur Website Sudah Sesuai dengan Kebutuhan. 1 1 1 4 Website Peramalan Penjualan Kopi Nyaman untuk dilihat. 2 1 5 Website Peramalan Penjualan Kopi yang telah di buat dapat membantu AdminToko Kopi HU dalam memasarkan dan memprediksi pendapatan. 2 1 Total 9 4 2 0 0 Rata Rata (%) 60% 26% 13%
Pada  Tabel  4  diperoleh  rata-rata  dari  responden bahwa  sistem  peramalan  pendapatan  ini  dinyatakan sesuai dengan kebutuhan pengguna dengan mayoritas pernyataan mengatakan sangat setuju dengan presentase 60%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pelaksanaan  dan  pemgujian  yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing hasil perhitungan menggunakan nilai alpha 0,1 dengan penjualan  Kopi Susu HU dari 1 Juni 2023 hingga 10 Juli  2023  yaitu  sebanyak  3,08  atau  dapat  dibulatka menjadi 3 pcs dan akurasi rata-rata nilai MAD adalah sebesar  1,39  dan  nilai  MSE.  Saran  dalam  penelitian yang  akan  datang  adalah  saran-saran  ini  dapat diwujudkan  dalam  penelitian  berikutnya  yaitu mengembangkan prediksi peramalan dengan menggunakan  metode  seperti  Moving  Avarage, Regresi Linier, ARIMA, dan metode lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Fachrurrazi, S. Si, and M. Kom,
“PERAMALAN PENJUALAN OBAT
MENGGUNAKAN
METODE SINGLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  PADA  TOKO OBAT BINTANG GEURUGOK.”
[2]  K. Margi and S. Pendawa, P r o s i d i n g S N A T  I  F  K  e-2  T  a  h  u  n  2  0  1  5  ANALISA  DAN PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PREDIKSI  PENJUALAN  PADA  PERIODE
TERTENTU  (Studi  Kasus :  PT.  Media  Cemara Kreasi) .
[3]  S.  Naja  Anwar, APLIKASI  FORECASTING PENJUALAN  DENGAN  METODE  SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : OPTIK NUSANTARA) .
[4]  “Artikel  Skripsi  Universitas  Nusantara  PGRI Kediri.”
[5]  M.  Rizal  Kurniawan,  J.  Dedy  Irawan,  and  F. Santi Wahyuni,
“FORECASTING
PENJUALAN  KOPI  DENGAN  METODE EXPONENTIAL  SMOOTHING  BERBASIS WEB (STUDI KASUS KEDAI PSYCOFFEE),” 2021.
[6]  A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K. Isnaningtyas, “Penerapan Metode Single
Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan  Penjualan,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 2, p. 756, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[7]  W. Dani Anggoro, “FORECASTING DEMAND DENGAN
METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK
ANALISA  JUMLAH  PENJUALAN  OBAT TERNAK,” Simposium  Nasional  Ilmiah ,  no. 978-623-90151-7–6, pp. 551–560, 2019.
[8]  S. Fachrurrazi, S. Si, and M. Kom, “PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE

## EXPONENTIAL  SMOOTHING  PADA  TOKO
OBAT BINTANG GEURUGOK.”
[9]  A. Vito Eka Perdana Putra, Y. Agus Pranoto, and S.  Adi  Wibowo,  “PENERAPAN  METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MERAMAL PENJUALAN DI TOKO AGUNG  (STUDI  KASUS  DI  TOKO  AGUNG
KALANGANYAR KABUPATEN
MALANG),” 2022.
[10]  M.  T.  S.  Anik  Sudarismiati,  “ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN UNTUK
MENENTUKAN RENCANA PRODUKSI
PADA UD RIFA’I,” Jurnal Ekonomi dan Bisnis
GROWTH , vol. 1, pp. 17–30, 2016.