## PERBANDINGAN METODE TIME SERIES UNTUK PREDIKSI PENJUALAN TIKAR LIPAT (STUDI KASUS UD. ANUGRAH TIKAR LIPAT LAMONGAN)

## Wahyu Candra Wardana, Putri Aisyiyah Rakhma Devi
Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra No. Randuagung, Kebomas, Gresik, Jawa Timur, 61121 wahyucandrawardana00@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  dunia  bisnis,  prediksi  penjualan  merupakan  faktor  penting  dalam  perencanaan  dan  pengambilan keputusan. Prediksi yang akurat tentang penjualan suatu produk dapat membantu perusahaan mengatur produksi, persediaan, dan strategi pemasaran yang efektif. Dalam penelitian ini, akan dilakukan perbandingan antara tiga metode time series yang populer, yaitu Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), dan Single Exponential Smoothing (SES), untuk memprediksi penjualan tikar lipat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan ketiga metode time series tersebut dalam hal kemampuannya mereka untuk memprediksi penjualan  tikar  lipat.  Penelitian  ini  telah  menghasilkan  suatu  sistem  prediksi  penjualan  tikar  lipat  dengan menerapkan metode time series yang terbaik yaitu Single Exponential Smoothing , jika ditinjau dari hasil rata-rata persentase  kesalahan  absolut  (MAPE)  dari  perbandingan  tiga  metode  prediksi time  series ,  metode Single Exponential Smoothing menghasilkan nilai MAPE lebih kecil jika dibandingkan dengan metode Weighted Moving Average dan Simple Moving Average . Maka dapat di simpulan bahwa prediksi penjualan tikar lipat produk tikar lipat Mesin untuk periode berikutnya lebih baik menggunakan metode Single Exponential Smoothing dengan α 0,9  dan  untuk  produk  tikar  lipat  Manual  untuk  periode  berikutnya  lebih  baik  menggunakan  metode Single Exponential Smoothing dengan α 0,7 dalam kaitannya dengan prediksi data penjualan tikar lipat.
Kata kunci :  Time Series, Simple Moving Average, Weighted Moving Average, Exponential Smoothing, Prediksi Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi  penjualan  merupakan  faktor  penting dalam  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan. Prediksi  yang  akurat  tentang  penjualan  suatu  produk dapat  membantu  perusahaan  mengatur  produksi, persediaan, dan strategi pemasaran yang efektif. Salah satu produk yang memiliki permintaan yang fluktuatif adalah  tikar  lipat.  Penjualan  tikar  lipat  merupakan salah  satu  bentuk  perdagangan  yang  cukup  populer dan  memiliki  potensi  pasar  yang  luas.  Dalam  upaya untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi penjualan  tikar  lipat,  penting  bagi  perusahaan  untuk memiliki  kemampuan  memprediksi permintaan pasar di masa depan[1].
Penjualan tikar lipat merupakan salah satu bentuk perdagangan yang cukup populer dan memiliki potensi pasar  yang  luas.  Dalam  upaya  untuk  meningkatkan efektivitas dan efisiensi penjualan tikar lipat, penting bagi perusahaan untuk memiliki kemampuan memprediksi  permintaan  pasar  di  masa  depan[2] Metode time series adalah salah satu pendekatan yang umum  digunakan  untuk  memprediksi  data  yang berkaitan dengan waktu, seperti data penjualan[3].
Dalam penelitian ini, akan dilakukan perbandingan  antara  tiga  metode time  series yang populer,  yaitu Simple  Moving  Average (SMA), Weighted  Moving  Average (WMA),  dan Exponential Smoothing (ES),  untuk  memprediksi  penjualan  tikar lipat. Simple  Moving  Average (SMA)  adalah  metode yang sederhana dan populer dalam analisis time series . Metode ini menghitung rata-rata dari sejumlah periode sebelumnya  untuk  memprediksi  nilai  di  masa
depan[4]. Weighted  Moving  Average (WMA)  adalah variasi  dari  SMA,  di  mana  bobot  yang  berbeda diberikan pada setiap periode. Bobot ini mencerminkan  tingkat  kepentingan  relatif  dari masing-masing  periode[5]. Exponential  Smoothing adalah  metode  yang  memberikan  bobot  yang  lebih tinggi  pada  data  terbaru  dan  secara  eksponensial mengurangi bobot pada data historis[6].
Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  penjualan tikar lipat dari periode tertentu, kemudian menerapkan metode Time Series yang terdiri dari : Simple Moving Average (SMA), Weighted  Moving  Average (WMA) dan Exponential  Smoothing untuk  memprediksi penjualan  tikar  lipat  di  masa  depan.  Dengan membandingkan  hasil  prediksi  dari  ketiga  metode tersebut, peneliti akan mengevaluasi kinerja ketiganya dalam  menghasilkan  prediksi  yang  akurat,  Metode yang  memiliki  nilai error terkecil  akan  digunakan sebagai  acuan  prediksi  penjualan  pada  periode berikutnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi (Forecasting)
Prediksi  adalah  seni  dan  ilmu  memprediksi kejadian  di  masa  depan.  Peramalan  melibatkan pengambilan data historis (penjualan untuk tahun lalu) dan menggunakan model matematika untuk meramalkannya  ke  masa  depan.  Bisnis  selalu  perlu memperkirakan  atau  memprediksi  berapa  banyak pelanggan  mereka  akan  meminta  produk  mereka[7]. Asohi  Y.  berpendapat  bahwa  Prediksi  merupakan suatu  jenis  kegiatan  untuk  memperkirakan  sesuatu
yang  akan  terjadi  dimasa  depan.  Perasalahan  dalam proses  menentukan  keputusan  adalah  kendala  yang dihadapi,  oleh  sebab  itu  prediksi  termasuk  dari permasalah yang harus dihadapi, dikarenakan prediksi memiliki keterkaitan dengan pengambilan keputusan[8].
2.2. Metode Deret Waktu (Time Series)
Menurut George  E .  et  al.,  dalam  buku Time Series  Analysis  Forecasting  Time  Series biasanya diperlukan  selama periode yang dikenal sebagai lead time ,  yang  bervariasi  dengan  setiap  masalah. Misalnya, lead  time dalam  masalah  pengendalian persediaan didefinisikan sebagai periode yang dimulai ketika  pesanan  untuk mengisi  kembali  stok ditempatkan  dengan  pabrik  dan  berlangsung  sampai pesanan dikirim ke persediaan [9].
2.3. Metode Rata-Rata Bergerak (Moving
Average) Metode moving  average diperoleh  dengan merata-rata  permintaan  berdasarkan  beberapa  data masa lalu. Metode moving average ini terdiri dari tiga metode,  yaitu simple  moving  average dan weighted moving  average  Injection merupakan  suatu  teknik menanamkan pesan rahasia secara langsung ke suatu media.  Salah  satu  masalah  dari  teknik  ini  adalah ukuran media yang diinjeksi menjadi lebih besar dari ukuran normalnya  sehingga  mudah dideteksi. Teknik ini sering juga disebut embedding[10].

## 2.3.1. Metode Simple Moving Average (SMA)
Simple  moving  average (SMA)  merupakan metode forecasting yang diproses dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan untuk mencari nilai rata- rata  sebagai  nilai  forecasting  untuk  periode selanjutnya[11].  Persamaan  yang  digunakan  dalam metode ini adalah [12].
𝑆 𝑡 = 𝑌𝑡  + 𝑌𝑡−1 + ....+ 𝑌𝑡−𝑛+1 𝑛 (1)
Keterangan: 𝑆 𝑡 : Forecast untuk periode ke t+1 𝑋 𝑡 : Data pada periode t,
𝑛
: Jangka waktu (SMA)
2.3.2. Metode Weighted Moving Average (WMA) Metode Weighted Moving Average merupakan bagian dari metode Times Series yang mengandalkan data  historis  atau  data-data  sebelumnya  dan  bobot yang  berbeda-beda  untuk  memperoleh  peramalan dimasa  mendatang  [13].  Secara    matematis perhitungan Weighted  Moving    Average dirumuskan dalam  persamaan berikut:
𝑊𝑀𝐴  = ∑(𝑑𝑎𝑡𝑎 × 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 ∑ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (2)
Keterangan:
Data : Data aktual pada periode t Bobot  : Penilaian sesuai panjang periode
2.4. Metode Single Exponential Smoothing (SES) Menurut  Spyros  Makridakis,  Steven  C. Wheelwright,  Victor  E.  McGEE, Single  Exponential Smoothing merupakan  metode  yang  berkelanjutan digunakan untuk mencari rata-rata nilai data terdahulu secara  ekponensial  dalam  meningkatkan  sebuah prediksi[14].  Untuk  menghitung  ramalan  dengan metode  SES  maka  digunakan  persamaan  sebagai berikut [15].
𝐹 𝑡+1 =  𝑎𝑋 𝑡 +   (1 − 𝑎)𝐹 𝑡 (3)
Keterangan:
𝐹 𝑡+1
: Data peramalan periode t + 1 𝐹 𝑡
: Data peramalan pada periode t 𝑋 𝑡 : Data aktual pada periode ke t 𝑎 : Bobot (0 < a < 1)

## 2.5. Pengukuran Ketepatan Prediksi
Perhitungan  statistika  ketepatan  peramalan digunakan  untuk  menganalisa sejauh  mana ketepatan dari  suatu  metode  peramalan,  atau  dapat  juga digunakan sebagai acuan dalam membandingkan hasil peramalan dari beberapa metode agar dapat diperoleh metode terbaik dalam melakukan peramalan [16].

## 3. METODE PENELITIAN
Model waterfall merupakan  salah  satu  model SDLC  yang  sering  digunakan  dalam  pengembangan sistem  informasi  atau  perangkat  lunak.  Model  ini menggunakan  pendekatan  sistematis  dan  berurutan. Tahapan  dalam  model  ini  dimulai  dari  tahap perencanaan hingga tahap pengelolaan ( maintenance ) dan  dilakukan  secara  bertahap[17].  Adapun  tahapan metode waterfall seperti gambar dibawah ini.
Gambar 1. Metode Waterfall [18].

## 3.1. Analisis Sistem
Dalam  tahapan  analisis,  dilakukan  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  menyeluruh  tentang sistem  yang  akan  dibangun  atau  dikembangkan  dan untuk memahami masalah yang ingin diperbaiki dalam penelitian  tentang  prediksi  jumlah  penjualan  tikar lipat.  Sesuai  dengan  hasil  penelitian  yang  dilakukan, didapatkan  permasalahan  belum  adanya  suatu  sistem yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah penjualan  pada  periode  bulan  selanjutnya,  maka  dari permasalahan tersebut peneliti ingin  membuat sistem prediksi penjualan tikar lipat berbasis Web
menggunakan  metode  terbaik  dari  perbandingan  3 metode yang dapat memprediksi penjualan tikar lipat pada  periode  bulan  selanjutnya  yang  memeiliki  nilai MAPE  terkecil,  dengan  menggunakan  metode Time Series yang  terdiri  dari : Simple  Moving  Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA) dan Single Exponential Smoothing (SES).

## 3.2. Hasil Analisis
Metode time series merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan pada UD. Anugrah Tikar Lipat Lamongan dikarenakan metode ini dapat digunakan untuk  meramalkan suatu prediski  dengan  pola  data  yang  menunjukan  suatu trend dan juga musiman.
Sistem prediksi penjualan tikar lipat menggunakan metode terbaik merupakan suatu sistem yang dikhususkan untuk penentuan jumlah penjualan produk  tikar  lipat  satu  bulan  kedepan.  Sistem menerima  masukan  berupa  data  penjualan  tikar  lipat yang berisi jumlah produk tikar lipat dalam satuan pcs yang  terjual  perbulan.  Kemudian  data  tersebut diproses  dengan  metode  terbaik  dari  perbandingan  3 metode time series untuk menghasilkan prediksi bulan depan.  Data  yang  digunakan  berupa  2  data  produk tikar lipat yaitu tikar lipat mesin dan tikar lipat manual, dimana  hasil output dari  sistem  adalah  prediksi  atau peramalan penjualan tiap produk  tikar lipat. Diagram alir  Sistem  Prediksi  Penjualan  Tikar  Lipat  pada  UD. Anugrah  Tikar  Lipat  Lamongan  di  tunjukan  pada gambar berikut:
Gambar 2. Diagram Alir Diagram alir Sistem Prediksi Penjualan Tikar Lipat
3.3. Diagram Konteks (Context Diagram) Diagram Konteks ( Context Diagram ) digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  input- output antara sistem dengan entitas eksternal. Sebuah diagram  konteks  selalu  memiliki  proses  untuk mewakili  keseluruhan  sistem.  Sistem  ini  memiliki  2 entitas eksternal, admin dan manager.
Gambar 3. Tampilan Form Input Data Pengguna
Dalam  pembuatan  data  flow  ini  mengacu  pada kebutuhan fungsi. Pada Kebutuhan fungsi terdapat tiga fungsi  yang  dipakai  sebagai  proses  pada  data  flow diagram  level  0.  Proses  tersebut  saling  berhubungan satu  sama  lain  misalnya  dari  mengelola  data  master, melakukan  peramalan  sampai  pada  pembuatan laporan.

## 3.4. Diagram Berjenjang Sistem
Diagram berjenjang diperlukan untuk menjelaskan semua proses yang ada pada sistem yang digambarkan pada gambar dibawah ini.

## Gambar 4. Diagram Berjenjang Sistem Prediksi Penjualan Tikar Lipat
3.5. Data Flow Diagram (DFD) Sistem DFD  level  0  merupakan  hasil decompose dari context diagram,  yang  mana  menjelaskan  lebih  rinci tiap aliran data dan proses-proses di dalamnya.
Gambar 5. DFD Level 0 Pada Sistem Prediksi Penjualan Tikar Lipat

## 3.6. Perancangan Basis Data
Perancangan  basis  data  adalah  proses  untuk menentukan isi dan pengaturan data yang dibutuhkan untuk mendukung berbagai rangkaian sistem. Didalam perancangan basis data langkah awal yaitu menentukan  struktur  tabel  yang  akan  dibuat  untuk menjalankan sistem.

## 3.7. Entitiy Relationship Diagram (ERD)
ERD  merupakan  suatu  model  jaringan  yang menggunakan  susunan  data  yang  disimpan  pada sistem  secara  abstrak.  ERD  juga  menggambarkan hubungan antara satu entitas yang memiliki sejumlah atribut  dengan  entitas  yang  lain  dalam  suatu  sistem yang terintegrasi perancang sistem untuk memodelkan data  yang  nantinya  akan  dikembangkan  menjadi database .  Berikut  adalah  gambaran  dari  ERD  pada sistem prediksi penjualan tikar lipat yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 6. ERD Sistem Prediksi Penjualan Tikar Lipat

## 3.8. Struktur Tabel
Struktur tabel merupakan susunan tabel yang ada pada database yang  tersimpan  pada  komputer. Struktur tabel berfungsi sebagai penyusun tabel yang telah  dibuat.  Pada  struktur  tabel  ini  dijelaskan mengenai tabel-tabel yang digunakan dalam perancangan  sistem.  Setiap  tabel  dijelaskan  nama tabel,  struktur  kolom,  tipe  data  setiap  kolom,  key (primary key dan foreign key), fungsi tiap kolom dan keterangan  tabel.  Adapun  struktur  tabel-tabel  ini adalah :
1. Tabel User Tabel user ini digunakan untuk menyimpan data user pengguna sistem . Struktur tabel user dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1. Struktur tabel user
No Field Data Type Constraint  Keterangan 1 nama Varchar(10) PK Nama identitas user 2 email Varchar (10) PK Email user 3 password Varchar(10) Not Null Password user
2. Tabel Penjualan Tikar Lipat
Tabel data penjualan tikar lipat ini digunakan untuk menyimpan  data  penjualan  tikar  lipat  yang  telah disimpan  didalam database yang  akan  digunakan untuk prediksi. Struktur tabel data penjualan tikar lipat dapat dilihat pada Tabel 2. dibawah ini:
Tabel 2. Struktur Tabel Penjualan Tikar Lipat
No Field Data Type Constraint  Keterangan 1 Tahun Year (4) PK Tahun periode penjualan 2 bulan int(11) Not Null Bulan periode penjualan 3 nilai_ tikarmesin Float(11) Not Null Nilai penjualan produk tikar mesin 4 nilai_ tikarmanual Float (11) Not Null Nilai penjualan produk tikar manual
3. Tabel Prediksi Tabel  data  prediksi  ini  digunakan  untuk menyimpan  data  hasil  prediksi  yang  telah  dilakukan terhadap  data  penjualan  tikar  lipat  menggunakan jumlah  sampel  29  periode.  Struktur  table  data peramalan  penjualan  tikar  lipat  dapat  dilihat  pada Tabel 3. dibawah ini

## Tabel 3. Struktur tabel prediksi
No Field Data Type Constraint Keterangan 1 id_ prediksi Int PK Nomor identitas prediksi 2 id_ penjualan Int FK Nomor identitas penjualan 3 tgl_ prediksi Datetime Not Null Tanggal dilakukanny a prediksi 4 alpha_ optimal Float(11) Alpha yang terpilih 5 periode_ awal Date  Nott Null Periode penjualan awal 6 periode_ akhir Date Not Null Periode penjualan akhir
No Field Data Type Constraint Keterangan 7 total_erro r Float(11) Nott Null Total perhitungan kesalaham (Xt – Ft) 8 mse Float(11) Nott Null Nilai Error MSE 9 mad Float(11)  Nott Null Nilai Erorr MAD 10 mape Float(11)  Nott Null Nilai Erorr MAPE

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi
Implementasi  merupakan  tahap  Dimana  desain yang  telah  disusun  diubah  menjadi  sistem  yang berfungsi.  Hasil  dari  implementasi  ini  menghasilkan sistem  prediksi  penjualan  tikar  lipat.  Proses implementasi dilakukan dengan merancang antarmuka halaman login ,  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  4. Halaman  login  merupakan  halaman  pertama  pada sistem.  Pengguna  harus  memasukkan  username  dan password yang  sesuai  agar  dapat  masuk  ke  halaman utama  dari  sistem.  Apabila username dan password yang  dimasukkan  tidak  sesuai,  maka  sistem  akan menampilkan  peringatan  bahwa username dan password yang dimasukkan salah.
Gambar 4. Tampilan halaman login
Halaman home merupakan  sebuah form yang berisi  menu  dari  sistem  prediksi  setelah  melakukan login , yang terdiri dari home , data user , data penjualan, prediksi, grafik , dan logout.
Gambar 6. Halaman Home
Halaman  data  user  adalah  halaman  pengguna yang  digunakan  untuk  membatasi  pengguna  dalam pemakaian  sistem,  pengaturan  profil  login  ke  dalam
sistem. Halaman ini juga digunakan untuk  mengubah username dan password serta data-data user lainnya.
Gambar 7. Halaman Data User
Halaman  data  penjualan  adalah  halaman  yang digunakan  untuk  menambahkan  data  penjualan ataupun menghapus data penjualan.
Gambar 8. Halaman Data Penjualan
Halaman prediksi adalah halaman yang digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  tikar  lipat pada periode berikutnya, sekaligus dapat melihat hasil prediksi pada periode yang diinginkan
Gambar 9. Halaman Prediksi
Halaman  grafik  adalah  halaman  yang  digunakan untuk menampilkan grafik penjualan tikar lipat dengan hasil  prediksi  penjualan  tikar  lipat    sesuai  prediksi yang ditentukan dengan bentuk grafik garis dan warna garis yang berbeda.

## Gambar 10. Halaman Grafik

## 4.2. Pengujian
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  dalam bentuk  pengujian black  box  testing untuk  menguji setiap  komponen  sistem  yang  telah  dibuat.  Dalam metode  ini,  penguji  dapat  menentukan  berbagai kondisi input dan  menguji  berdasarkan  spesifikasi fungsional dari program yang telah dikembangkan.
Tabel 4. Pengujian Black Box Test Case Input Data Expected Output Status Form Login Verifikasi Username dan Password Sistem akan memberi peringatan kepada user jika salah dalam mengisi form username dan password Success Form Home Menu dari sistem prediksi setelah login Apabila user memasukkan username dan
password dengan benar maka akan masuk ke dalam sistem Success Form Data User Daftar data user Sistem akan menampilkan form menu utama Success Form Data Penjualan Produk Data penjualan produk tikar lipat Sistem akan menampilkan halaman pengguna yang digunakan untuk membatasi pengguna dalam pemakaian sistem Success Form Prediksi Proses Perhitung an Metode SES Sistem akan menambah data penjualan tikar lipat Success Form Grafik Grafik Data Aktual Penjualan dan Prediksi penjualan Sistem memprediksi penjualan tikar lipat pada periode berikutnya dan sekaligus akan menampilkan hasil prediksi Success
Hasil pengujian dengan metode Black Box pada semua  input  dan  fitur  yang  terdapat  dalam  aplikasi menunjukkan bahwa hasilnya sesuai dengan perancangan dan harapan awal.

## 4.3. Hasil  Perbandingan  Metode  Simple  Moving
Average (SMA), Single Exponential Smoothing (SES) dan Weighted Moving Average (WMA)
Berikut  hasil  perbandingan  metode Simple Moving Average (SMA), Single Exponential Smoothing (SES)  dan Weighted  Moving  Average (WMA) pada tabel dibawah ini.

## Tabel 5. Nilai MAPE Produk Tikar Lipat Mesin Produk Tikar Lipat Mesin
No Metode Nilai MAPE 1 Simple Moving Average 3 Bulan 15,25 2 Single Exponential Smoothing α = 0,9 10,69 3 Weighted Moving Average 3 bulan 15,25 4 Weighted Moving Average 4 bulan 13,72 Tabel 6. Nilai MAPE Produk Tikar Lipat Manual Produk Tikar Lipat Mesin No Metode Nilai MAPE 1 Simple Moving Average 3 Bulan 17,56 2 Single Exponential Smoothing α = 0,7 15,82 3 Weighted Moving Average 3 bulan 16,75 4 Weighted Moving Average 4 bulan 16,17
Hasil  dari  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa prediksi penjualan tikar lipat produk tikar lipat Mesin untuk  periode  berikutnya  lebih  baik  menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing dengan  α=0,9 dan  untuk  produk  tikar  lipat  Manual  lebih  baik menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing dengan  α=0,7  dalam  kaitannya  dengan  prediksi  data penjualan tikar lipat.

## 5. KESIMPULAN
Diperoleh kesimpulan bahwa prediksi penjualan tikar  lipat  produk  tikar  lipat  Mesin  untuk  periode berikutnya  lebih  baik  menggunakan  metode  Single Exponential  Smoothing  dengan  α=0,9  dan  untuk produk  tikar  lipat  Manual  lebih  baik  menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing dengan  α=0,7 dalam kaitannya dengan prediksi data penjualan tikar lipat.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  bisa menambah  satu  metode  lagi  untuk  membandingkan apakah  metode  tersebut  bisa  mengungguli  3  metode yang digunakan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. Ratma Giarti, S. Eka Permana, J. Manajemen Keselamatan Transportasi Jalan, and P. Keselamatan  Transportasi  Jalan,  “Sistem Prediksi Menggunakan Metode Weighted Moving Average Untuk Penentuan Jumlah Order Barang,” JICT-STMIK  IKMI ,  vol.  16,  no.  2, 2017.
[2]  KHOIRIYAH ROFI’ATUL HAMIDAH, “PERAN USAHA MIKRO KECIL MENENGAHTIKAR LIPAT DALAM MENINGKATKAN KESEJAHTERAAN KARYAWAN MENURUT PERSPEKTIF EKONOMI  ISLAM(Studi  Kasus  pada  UD Berkah Jaya Bringin Ngawi),” 2020.
[3]  S. Y. Kuo and Y. H. Chou, “Building Intelligent Moving  Average-Based  Stock  Trading  System Using Metaheuristic Algorithms,” IEEE Access , vol.  9,  pp.  140383–140396,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3119041.
[4]  F.  Irawan,  S.  Sumijan,  and  Y.  Yuhandri, “Prediksi  Tingkat  Produksi  Buah  Kelapa  Sawit dengan Metode Single Moving Average,” Jurnal Informasi  dan  Teknologi ,  pp.  251–256,  Sep. 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.162.
[5]  G.  Moiseev,  “Forecasting  oil  tanker  shipping market in crisis periods: Exponential smoothing model  application,” Asian  Journal  of  Shipping and Logistics , vol. 37, no. 3, pp. 239–244, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.ajsl.2021.06.002.
[6]  D.  Romaita,  F.  A.  Bachtiar,  and  M.  T.  Furqon, “Perbandingan  Metode  Exponential  Smoothing Untuk  Peramalan  Penjualan  Produk  Olahan Daging  Ayam  Kampung  (Studi  Kasus :  Ayam Goreng  Mama  Arka),”  2019.  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[7]  Tita Deitiana,
“PENGARUH RASIO KEUANGAN,PERTUMBUHAN PENJUALAN DAN DIVIDEN TERHADAP HARGA SAHAM,” 2019.
[8]  Y.  Asohi,  “IMPELEMENTASI  ALGORITMA REGRESI  LINIER  BERGANDA  UNTUK PREDIKSI PENJUALAN,” 2020.
[9]  GEORGE E. P. BOX, GWILYM M. JENKINS, GREGORY  C.  REINSEL,  and  GRETA  M. LJUNG, “TIME SERIES ANALYSIS,” 2016.
[10]  Y.  Kurnia  Hadi,  M.  Julian  Syaputra,  and  D. Setiawan,  “Peramalan  Penjualan  Obat  Generik Melalui  Time  Series  Forecasting  Model  Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus,” JOURNAL INDUSTRIALENGINEERING&MANAGEMEN T RESEARCH( JIEMAR) , vol. 1, no. 2, pp. 2722– 8878, doi: 10.7777/jiemar.v1i2.
[11]  I. Solikin and S. Hardini,  “Aplikasi  Forecasting Stok  Barang  Menggunakan  Metode  Weighted Moving  Average  (WMA)  pada  Metrojaya
Komputer,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan  IT ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  100–105, May 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2.1373.
[12]  “Nau,  R.  (2014).  Forecasting  with  moving averages.  Fuqua  School  of  Business,  Duke University,  1-3.,” Forecating  with  Moving Averages , vol. 1, no. 22, 2014.
[13]  A. Nasution, “METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DALAM M-
FORECASTING,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 119–124, Jun. 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.355.
[14]  M. H. P. Swari, M. Qusyairi, E. P. Mandyartha, and  H.  E.  Wahanani,  “Business  Intelligence System  using  Simple  Moving  Average  Method (Case  Study :  Sales  Medical  Equipment  at  PT. Semangat  Sejahtera  Bersama),”  in Journal  of Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, May 2021. doi: 10.1088/1742- 6596/1899/1/012121.
[15]  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:  Jurnal  Ilmiah Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam ,  vol. 18, no. 2, p. 161, Dec. 2021, doi: 10.31851/sainmatika.v18i2.6617.
[16]  A.  Aryati,  I.  Purnamasari,  and  Y.  N.  Nasution, “Peramalan dengan Menggunakan Metode Holt- Winters  Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus: Jumlah Wisatawan Mancanegara yang Berkunjung Ke Indonesia) Forecasting using the method of Holt-Winters Exponential Smoothing (Case  Study:  Number  of  Foreign  Tourists Visiting  Indonesia),” Jurnal  EKSPONENSIAL , vol. 11, no. 1, 2020.
[17]  A. A. Wahid, “Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” 2020.
[18]T. P. Titania Pricillia, “Perbandingan Metode Pengembangan   Perangkat  Lunak  (Waterfall, Prototype,  RAD),” Perbandingan Metode Pengembangan   Perangkat  Lunak  (Waterfall, Prototype, RAD) , 2021.