Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 133-142 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25632

## Sistem Forecasting Permintaan Tempe menggunakan Metode Weighted Moving Average
Sefty Meliani 1, * , Yessica Siagian 1 , Ricki Ananda 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia
2 Program Studi Sistem Komputer, STMIK Royal Kisaran, Indonesia
* Correspondence: seftymln300@gmail.com

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 29 Maret 2024 | Revised: 1 April 2024 | Accepted: 11 April 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Sistem  informasi  diciptakan  pada  toko  agar  bisa  dengan  mudah  membuat  pengolahan  data  serta menghasilkan sebuah informasi yang dibutuhkan dengan cepat, akurat, tepat, efektif serta efesien dalam pengeluaran  biaya.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menghasilkan  sistem forecasting permintaan tempe agar sesuai dengan kebutuhan konsumen ketika dipasarkan. Jenis penelitian ini adalah penelitian dan  pengembangan  menggunakan  model  waterfall.  Model  ini  terdiri  dari  tahapan  analisis,  desain, impelementasi, dan testing . Analisis dilakukan untuk memperoleh kebutuhan mengenai data mengenai tempe menggunakan metode weighted moving average (WMA). Sedangkan desain ini kami buat seperti flowchart,  use  case,  dan diagram  flow data . Selanjtunya  dilukukan  implementasi  pada  pabrik  tempe putri,  dan  dilakuka pengujian  menggunakan black  box  testing. Data  yang  kami gunakan  adalah  data permintaan  dari  tanggal 29  September 2023 sampai  dengan  23 Desember  2023.   Hasil  temuan kami menujukkan  bahwa mean absolute  percentage  error (MAPE)  untuk  memprediksi  permintaan  tempe sebesar 3,83%, hasil ini cukup kecil, sehingga Tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 96,17%. Selain itu, hasil sistem yang kami kembangkan juga sudah sesuai dengan hasil perhitungan secara manual. Hal ini juga dibuktikan dengan tidak adanya error yang terjadi setelah dilakukan pengujian menggunakan black box testing . Sehinga sistem ini dapat digunakan untuk mengelolaan tempe agar siap dipasarkan oleh pabrik tempe putri.
Kata kunci: sistem forecasting; tempe; metode weighted moving average

## Abstract
Information systems are created in stores in order to easily process data and produce the information needed quickly, accurately, precisely, effectively, and efficiently, reducing spending costs. The purpose of  this  study  is  to  produce  a  forecasting  system  for  tempeh  demand  to  suit  consumer  needs  when marketed.  This  type  of  research  is  research  and  development  using  the  waterfall  model. This  model consists of stages of analysis, design, implementation, and testing. The analysis was conducted to obtain the needed data regarding tempeh using the weighted moving average (WMA) method. While we make this design, such as flowcharts, use cases, and data flow diagrams, Furthermore, the implementation of the women's tempeh factory was carried out, and testing was carried out using black box testing. The data we use is request data from September 29, 2023, to December 23, 2023. Our findings show that the mean absolute percentage error (MAPE) to predict tempeh demand is 3.83%; this result is quite small, so the accuracy rate obtained is 96.17%. In addition, the results of the system we developed are also in accordance with the results of manual calculations. This is also evidenced by the absence of errors that occur after testing using black box testing. So that this system can be used to manage tempeh, it is ready to be marketed by the female tempeh factory.
Keywords: forecasting system; tempe; metode weighted moving average

## PENDAHULUAN
Saat ini, kemajuan teknologi informasi terjadi dengan cepat. Banyak orang menggunakan aplikasi sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan, di mana aplikasi tersebut menjadi dasar  untuk  mendapatkan  solusi  dari  berbagai  permasalahan  (Fitriani  &  Hwihanus,  2023; Manan,  2023;  Muktamar  &  Ramadani,  2023)  Setiap  lembaga  selalu  menghadapi  tantangan masa  depan  untuk  mencapai  tujuan  visinya.  Dalam  mencapai  keputusan  terbaik,  lembaga tersebut  memerlukan  pendekatan  yang  tepat,  terstruktur,  dan  dapat  dipertanggungjawabkan. Peramalan memegang peranan penting dalam perencanaan dan memberikan kontribusi sebagai input  untuk  sebagian  besar  keputusan  bisnis  (Mulyawati  &  Kartikasari,  2024).  Penggunaan peramalan yang akurat akan meningkatkan kualitas keputusan tersebut.
Tempe  banyak  mengandung  unsur  dan zat  zat  gizi  penting  seperti  energi, air,  protein, lemak, karbohidrat, abu, kalsium, zat besi, vitamin B1. Tempe memiliki kandungan gizi protein 21,7%; lemak 13,66%; serat 5,18%; air 3,02%; abu 6,44%; dan karbohidrat 55,18% (Prasetyo & Hartoyo, 2021) . Tempe tidak dapat di pisahkan dari kebiasaan konsumsi masyarakat di setiap harinya.  Umumnya,  tempe  dikonsumsi  sebagai  lauk  pendamping  nasi.  Dalam perkembangannya, tempe diolah dan disajikan sebagai aneka panganan siap saji yang diproses dan di jual dalam kemasan (Kandoli, 2023; Yudo & Ariyanto, 2022).
Pabrik Tempe Putri adalah salah satu usaha yang bergerak dalam bidang distribusi dan gudang produk tempe sudah berdiri sejak tahun 2013, yang terletak Dusun 3 Desa Gedangan, Kecamatan  Pulo  Bandring,  Kabupaten  Asahan.  Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dan wawancara yang dilakukan oleh peneliti pada Pabrik Tempe Putri, permasalahan yang sering terjadi di dalam perusahaan adalah jika terlalu berlebihan maka yang ada adalah penumpukan jumlah produksi tempe di pabrik dan menimbulkan penyimpanan dan menambah biaya untuk penyimpanan  tersebut.  Dan  sering  terjadinya  kekurangan  jumlah  produksi tempe yang  akan dipasarkan,  tidak  sesuai  dengan  jumlah  permintaan  dari  konsumen.  Maka  dari  itu,  sangat diperlukan  metode  peramalan  yang  mampu  mengendalikan  permintaan  tempe  guna melancarkan proses produksi secara kontinyu. Beberapa metode yang digunakan melakukan peramalan seperti Metode Weighted Moving Average (WMA), Naïve Bayes, (Sari et al., 2020; Sihombing  et  al.,  2021)  Proyeksi  Tren  dan  Eksponensial  (Azzahra  et  al.,  2022;  Lusiana  & Yuliarty, 2020; Muttaqin et al., 2022). WMA adalah metode peramalan yang digunakan untuk memperediksikan berapa stok barang yang ingin kita beli untuk periode yang akan medatang (Latif  &  Herdiansyah,  2022;  Setiawan,  2021;  Silvya  et  al.,  2020).  WMA  juga    merupakan metode yang menggunakan teknik pemberikan bobot yang berbeda atas data yang tersedia (Sari et  al.,  2022;  Syafira  et  al.,  2022;  Syafwan  et  al.,  2021)  dengan  pemikiran  bahwa data  yang paling akhir adalah data yang paling relevan untuk peramalan sehingga diberi bobot yang lebih besar (Awanda & Oktafianto, 2021; Rizqi et al., 2021; Suroso et al., 2023).
Beberapa peneliti sebelumnya telah melakukan peramalan dengan menerapkan berbagai metode.  Suhendra  et  al.  (2021)  telah  menerapkan  metode  WMA  untuk  prediksi  persediaan sparepart sepeda motor. Hasil temuan mereka menunjukkan bahwa hasil peramalan diperoleh nilai Mean Absolute Deviation sebesar 4,11 dan nilai tracking signal  -0.81 artinya nilai data aktual  permintaan  lebih  kecil  dari  nilai  hasil  peramalan,  ditunjukkan  dengan  nilai  negatif. Sehingga sistem peramalan ini telah teruji dengan data dan diperoleh nilai ramalan yang baik.
Sementara  itu,  Marpaung  et  al.  (2021)  menerapkan  metode  WMA  untuk  peramalan persediaan kosmetik pada toko robin. Hasil temuan mereka bahwa sistem yang dibuat dapat memprediksikan  jumlah  persediaan  kosmetik  yang  harus  disiapkan  oleh  Toko  Robin  untuk bulan berikutnya. Selanjutnya hasil temuan yang dilakukan oleh  Hariadi & Sulantari (2022) bahwa  metode  WMA  dapat  meramalkan  tingkat  inflasi  year-on-year  Indonesia  dengan beberapa periode kedepan (4 bulan kedepan). Dan hasil temuan oleh  Ustadatin et al. (2023) menunjukkan  bahwa  sistem  peramalan  harga  bahan  pokok  sudah  sesuai  dengan  hasil
perhitungan secara manual. Sehingga sistem ini dapat memprediksi harga bahan pokok di pasar Kabupaten Tuban, Jawa Timur.
Berdasarkan  hasil  temuan  beberapa  peneliti  sebelumnya,  telah  menerapkan  beberapa metode peramalan (WMA) untuk memprediksi bahan pokok, sparepate sepeda motor, Tingkat inflasi dan persediaan kosmetik. Sementara itu pada penelitian yang kami lakukan menerapkan metode WMA  untuk  memprediksi  permintaan  konsumen  agar lebih efisien  dan  efektif  agar sesuai dengan jumlah permintaan tempe oleh konsumen.
Tujuan  penelitian  kami  adalah  menghasilkan  sistem  peramalan  perminataan  tempe menggunakan  metode  WMA.  Sehingga  dengan  adanya  sistem  ini,  dapat  membantu  pihak pabrik  untuk  mempermudah  dalam menyediakan  stok tempe  mereka  sebelum  disalurkan  ke konsumen  dan  tidak  terjadi  penumpukan  stok  tempe  yang  berdampak  terhadap  kerusakan tempe dan kerugian pabrik tempe.

## METODE
Jenis penelitian ini adalah penelitian dan pengembangan menggunakan model waterfall. Model ini terdiri dari tahapan analisis, desain, kode dan implementasi, dan pengujian/testing yang  disajikan  pada  gambar  1.  Pada  tahapan  analisis  dilakukan  analisis  kebutuhan  dalam pembuatan  sistem  seperti  data-data  mengenai  penjualan  atau  permintaan  stok  tempe  oleh konsumen,  dan  kebutuhan software ,  serta hardware dalam  pembuatan  sistem forecasting/peramalan  tempe.  Analisis  data  yang  digunakan  dalam  melakukan  peramalan adalah menggunakan metode WMA.
Gambar 1. Model Waterfall
Perhitungan analisis data menggunakan metode WMA dalam dilihat pada persamaan (1)
Weighted MA (n) = ∑(𝑋 𝑡 )(𝑊) ∑ 𝑊 (1)
Keterangan:
X t = Data aktual pada periode (t) tertentu W = Bobot
Pada tahapan desain, kami membuat flowchart , usecase diagram , dan Entity Relationship Diagram (ERD).  Tahapan  kode  dan  implementasi,  kami  membuat  sistem  peramalan  ini berbasis web denga menggunakan MySql sebagai teknologi databasenya, dan diterapkan pada pabrik tempe putri. Tahapan selanjutnya adalah pengujian yang dilakukan menggunakan black box  testing  yang  bertujuan  untuk melihat  sejauh  mana  fungsionalitas  dari  sistem  peramalan tempe yang telah kami buat.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Hasil analisis kebutuhan kami berupa pengumpulan data mengenai jumlah permintaan tempe adalah data tempe minggu pertama tanggal 30 bulan September 2023 sampai dengan 23 Desember 2023. Data masukan tersebut akan diperoses dengan menggunakan metode  WMA untuk      menghitung      Data  menggunakan  cara  manual  dan  cara  perhitungan  sistem.  data masukan akan diinputkan ke dalam sistem  yang dirancang dan dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.
Selanjutnya hasil perhitungan atau analisa data menggunakan metode WMA disajikan pada tabel 1 yang terdari dari Mean  Absolute Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Mean Absolute Percentance Error (MAPE).  Hasil pada tabel 1 menunjukkan bahwa hasil MAPE atau kesalahan dalam melakukan perhitungan adalah sebesar  yang diperoleh  3,83%, sehingga  Tingkat  akurasi  yang  diperoleh dalam melakukan  prediksi  atau  peramalan  sebesar 96,17%.
Tabel 1. Hasil perhitungan peramalan/forecasting Periode Permintaan Ft Error Abs Error Error^2 MAPE ( %) 30/09/2023 1.006 - 07/10/2023 3.536 - 14/10/2023 3.511 - 21/10/2023 3.248 3101,83 -146 146,17 21365 5% 28/10/2023 3.413 3383,67 -29 29,33 860 1% 04/11/2023 3.159 3374,33 215 215,33 46368 7% 11/11/2023 3.500 3258,50 -242 241,50 58322 7% 18/11/2023 3.205 3371,83 167 166,83 27833 5% 25/11/2023 3.351 3295,67 -55 55,33 3062 2% 02/12/2023 3.405 3327,17 -78 77,83 6058 2% 09/12/2023 3.429 3353,67 -75 75,33 5675 2% 16/12/2023 3.609 3408,00 -201 201,00 40401 6% 23/12/2023 3.599 3515,00 -84 84,00 7056 2% 30/12/2023 Prediksi 3574 MAD 129,27 MSE 21,700.11 MAPE (%) 3,83%
Pada tahapan desain, kami membuat use case diagram yang memberikan gambaran dari tugas  dari  masing-masing  actor  atau  pengguna  dalam  menggunakan  sistem  peramalan permintaan tempe yang dapat dilihat pada gambar 1 seperti dalam melakukan aktifitas logi, mengelola  jumlah  produksi,  mengelola  data  permintaan  dan  lain  sebagainya.  Sementara  itu pada gambar 2 merupakan flowchart atau alur dalam penggunaan sistem. Dimana merupakan halaman perhitungan peramalan dimana admin memilih jenis yang akan di ramalkan, kemudian menginput  data  periode  dan  melakukan  perhitungan,  maka  akan  menampilkan  data perhitungan.
Gambar 1. Use case diagram
Gambar 2. Flowchart menghitung peramalan
Hasil  implementasi  sistem  yang  telah  kami  buat  memiliki  desain  interface  yang  user friendly, sehingga dapat mempermudah pengguna untuk menggunakan sistem ini. Pada gambar 3  merupakan  tampilan  login  pengguna  sebelum  masuk  ke  sistem.  Dimana  pengguna  harus memasukan  akun  yang  terdiri  dari  user  dan  pasword.  Sementara  itu,  pada  gambar  4  adalah halaman  beranda  pada  sistem  kami  yang  terdiri  dari  beberapa  menu  seperti  menu  home, permintaan, data, WMA, tentang, password, dan menu logout.
Gambar 3. Tampilan login admin dan pemilik
Gambar 4. Tampilan halaman beranda admin dan pemilik
Gambar 5 . Tampilan tambah data produksi admin
Selanjutnya pada gambar 5 adalah tampilan tambah data produksi admin. Form tambah data  produksi  akan  tampil  ketika  Admin  mengklik  tombol  tambah.  Admin  hanya  bertugas
menginputkan  data  di  field  produksi.  Sementara  itu  pada  gambar  6  adalah  hasil  tampilan perhitungan admin dan pemilik dalam melakukan prediksi perminataan tempe. Hasil tersebut menunjukkan  hasil  yang  sama  dengan  perhitungan  secara  manual  pada  tabel  1,  yakni  nilai MAPE atau error yang diperoleh adalah 3,83%
Gambar 6. Tampilan halaman perhitungan admin dan pemilik
Setelah  proses  implementasi  sistem  selesai,  dihasilkan  sebuah  program  yang  siap digunakan. Sebelum itu diperlukan pengujian untuk menguji kemampuan dari program. Tujuan utama  dari  tahapan  ini  adalah  untuk  memastikan  bahwa  elemen  dari  sistem  telah  berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Apabila sistem yang telah dibuat masih dianggap kurang layak, maka harus dilakukan perbaikan agar sistem yang dibuat lengkap dan akurat. Hasil pengujian sistem  menggunakan  blac  box  testing  dapat  dilihat  pada  tabel  2.  Dimana  hasil  pada  tabel  2 menujukkan  bahwa  semua  menu  yang  telah  diujikan  sudah  berhasil  tanpa  danya  error  atau menu yang tidak berfungsi, sehingga sistem ini dapat digunakan sebagaimana mestinya.

## Pembahasan
Sistem  yang  kami  buat  adalah  sistem  forecasting  permintaan  tempe  menggunakan metode  WMA.  Dimana  hasil  analisis  kebutuhan  menujukkan  bahwa  pentinya  melakukan peramalan atas permintaan tempe di pabrik sari. Hal ini disebabkan karena permintaan tempe yang tidak menentu, sehingga dapat menyebabkan penumpukan tempe di pabrik tersebut. Hasil analisis berdasarkan data permintaan tempe di pabrik sari, menujukkan bahwa peramalan atau prediksi jumlah tempe yang akan dihasilkan sesuai perminataan dari tiap minggu sudah ada gambaran. Karena hasil perhitungan tingkat kesalahan (MAPE) menujukkan persetase sebesar
3,83%,  sehingga  tingkat  akurasi  atau  ketepatan  dalam  melakukan  peramalan  adalah  sebesar 96,17%.
Tabel 2. Hasil pengujian Data Masukan Peroses yang Diharapkan Kesimpulan Memasukkan data username dan password secara lengkap Dapat masuk kedalam sistem melewati form login Berhasil Memasukkan produksi secara lengkap Sistem menyimpan data masukan ke dalam database Berhasil Mengedit data produksi Sistem mengubah data jenis di database Berhasil Mengklik link hapus pada form data produksi Sistem menghapus data produksi di database Berhasil Mengklik link pencarian pada form data produksi Sistem mencari data produksi di database Berhasil Mengklik link cetak pada form data produksi Sistem menjalankan proses output Berhasil Tambah Data permintaan Sistem mengubah data permintaan di database Berhasil Meng edit data permintaan Sistem mengubah data permintaan di database Berhasil Memasukkan Data Perhitungan secara lengkap Sistem menampilkan hasil data perhitungan Berhasil Mengklik link cetak pada form data hasil perhitungan Sistem menjalankan proses output Berhasil Mengklik link logout pada form menu Dapat keluar dari sistem dan kembali ke form login Berhasil Memasukkan Data ubah password secara lengkap Sistem menyimpan data masukan ke dalam database Berhasil
Sistem kami juga memiliki tampilan yang user friendly , sehingga pengguna juga dapat mudah menggunakan sistem tersebut dan terdiri dari beberapa menu login, menu beranda, hasil perhitungan,  menu  masukkan  data,  dan  lain  sebagainya.  Sehingga  dapat  memudahkan pengguna terutama pihak pabrik tempe sari dalam menggunakan sistem ini untuk mengetahui permintaan tempe pada periode mendatang (perminggu).
Metode  WMA  ini  sangat  cocok  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  atau  peramalan karena  memiliki  sensitivitas  terhadap  perubahan  terkini,  yang  artinya  WMA  memberikan bobot  yang  lebih  tinggi  pada  data  terkini.  Hal  ini  membuat  WMA  lebih  responsif  terhadap perubahan  terbaru  dalam  data,  sehingga  dapat  memberikan  sinyal  yang  lebih  cepat  dalam mengidentifikasi  tren  atau  pola  baru.  Selain  itu  WMA  ini  fleksibel,  yang  artinya  dapat disesuaikan  dengan  kondisi  atau  kebutuhan  spesifik  dari  data  tertentu.  Analis  dapat menyesuaikan  panjang  jendela  waktu  dan  bobot  yang  diberikan  pada  setiap  periode  sesuai dengan  karakteristik  data  dan  tujuan  analisis.  Selain  itu  cenderung  lebih  resisten  terhadap pengaruh outlier atau data ekstrim yang dapat menyebabkan distorsi dalam estimasi rata-rata.
Hasil temun kami sejalan dengan temuan yang dilakukan oleh Marpaung et al., 2021 dan Ustadatin et al. (2023). Dimana hasil temuan mereka adalah  sistem yang  kembangkan juga menggunakan  metode  WMA  dan  berhasil  melakukan  prediksi  atau  peramalan  mengani persediaan  kosmetik  dan  bahan  pokok  di  pasar.  Sistem  prediksi  mereka  juga  menghasilkan perhitungan yang sesuai dengan perhitungan secara manua dengan metode WMA ini. Namun
pada temuan mereka tidak memberikan gambaran lebih spesifik mengenai sistem yang mereka kembangkan, seperti tidak menampilkan menu cetak pada sistem, sehingga hasil tersebut tidak bisa untuk dicetak. Sementara pada sistem kami memiliki fitur cetak, sehingga pengguna dapat mengetahui hasil perhitungan tersebut secara nyata.

## SIMPULAN
Sistem  peramalan/forecasting  perminataan  tempe  menggunakan  metode  WMA  sudah berjalan dengan baik tanpa adanya error. Sistem ini juga sudah sesuai dengan hasil perhitungan secara manual, sehingga sistem ini bisa digunakan sebagaimana mestinya. Dimana sistem ini memiliki Tingkat kesalahan atau error (MAPE) sebesar 3,83%, yang artinya layak atau bisa digunakan  dan  memiliki  Tingkat  akurasi dalam  melakukan  prediksi  atau  peramalan  sebesar 96,27%.  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya  sistem  peramalan  permintaan  tempe  ini  dapat membantu pihak terkait terutama pihak pabrik tempe Sari dalam mempersiapkan barang lebih cepat, tepat dan efisien sebelum disalurkan ke konsumen dengan matang, tanpa adanya kendala atau penumpukan barang berdasarkan permasalahan yang terjadi di pabrik ini.

## REFERENSI
Awanda, R., & Oktafianto, K. (2021).  Peramalan Permintaan Paving Menggunakan Metode Weighted  Moving  Average  dan  Exponential  Smoothing. MathVision:  Jurnal Matematika , 3 (1), 14–18. https://doi.org/10.55719/mv.v3i1.252
Azzahra, A., Ramdhan, W., & Kifti, W. M. (2022).  Single Exponential Smoothing: Metode Peramalan Kebutuhan Vaksin Campak. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, 6 (2),
215–223. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6299
Fitriani,  D.,  &  Hwihanus,  H.  (2023).  Peranan  Sistem  Informasi  Manajemen  Terhadap Perkembangan E-Commerce dalam Pengambilan Keputusan Bagi Usaha UMKM. Jurnal Kajian Dan Penalaran Ilmu Manajemen , 1 (1), 64–77.
Hariadi,  W.,  &  Sulantari,  S.  (2022).  Forecasting  Tingkat  Inflasi  Year-on-Year  Indonesia Dengan  Metode  Weighted  Moving  Average  (WMA). UJMC  (Unisda  Journal  of Mathematics and Computer Science) , 8 (2), 45–54.
Kandoli, L. (2023). Pengembangan Kue Brownies Berbahan Dasar Tempe Menjadi Rainbrow. GEARBOX: Jurnal Pendidikan Teknik Mesin , 4 (1), 320–330.
Latif,  M.,  &  Herdiansyah,  R.  (2022).  Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average  dan  Metode  Double  Exponential  Smoothing. Journal  of Information System Research (JOSH) , 3 (2), 137–142. https://doi.org/10.47065/josh.v3i2.1232
Lusiana,  A.,  &  Yuliarty,  P.  (2020).  Penerapan  Metode  Peramalan  (Forecasting)  pada Permintaan  Atap  di  PT  X. Industri  Inovatif:  Jurnal  Teknik  Industri , 10 (1),  11–20. https://doi.org/10.36040/industri.v10i1.2530
Manan,  A.  (2023).  Pendidikan  Islam  dan  Perkembangan  Teknologi:  Menggagas  Harmoni dalam Era Digital. SCHOLASTICA: Jurnal Pendidikan Dan Kebudayaan , 5 (1), 56–73. Marpaung,  N.,  Rahmawati,  R.,  &  Azhar,  Z.  (2021).  Penerapan  Metode  Weight  Moving Avarage  Untuk  Peramalan  Persediaan  Kosmetik  Pada  Toko  Robin. Seminar  Nasional Informatika (SENATIKA) , 448–453.
Muktamar,  A.,  &  Ramadani,  T.  F.  (2023).  Pengambilan  Keputusan  Dalam  Kepemimpinan. Journal Of International Multidisciplinary Research , 1 (2), 1141–1158.
Mulyawati, S. N. E., & Kartikasari, M. D. (2024). Efektivitas Metode Hibrida ARIMA-MLP untuk  Peramalan  Nilai  Tukar  Petani. Jambura  Journal  of  Mathematics , 6 (1),  92–101. https://doi.org/10.37905/jjom.v6i1.23944
Muttaqin, W. M. I., Ramdhan, W., & Kifti, W. M. (2022). Sistem Peramalan Permintaan Darah dengan  Metode  Simple  Moving  Average. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika ,
6 (2), 242–251. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6326
Prasetyo, A., & Hartoyo, E. (2021). Analisis Resiko Usaha Industri Tempe Di Kota Surakarta. Jurnal Ilmiah Agrineca , 21 (2), 84–90.
Rizqi, M., Cahya, A., & El Maida, N. (2021). Implementasi Metode Weighted Moving Average Untuk Sistem Peramalan Penjualan Markas Coffee. INFORMAL: Informatics Journal , 6 (3), 154–159. https://doi.org/10.19184/isj.v6i3.28467
Sari, D. J., Saputra, H., & Nasution, A. (2022). The Use of The WMA Method Predicts The Inventory  of  Tofu  Raw  Materials  Case  Study  Industry  Tahu  Iyus. Jurnal  Teknik Informatika (JUTIF) , 3 (2), 429–436. https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.412 Sari,  V.,  Firdausi,  F.,  &  Azhar,  Y.  (2020).  Perbandingan  Prediksi  Kualitas  Kopi  Arabika dengan  Menggunakan  Algoritma  SGD,  Random  Forest  dan  Naive  Bayes. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (2), 1–9. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i2.2202 Setiawan,  I.  (2021).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Peramalan  Persediaan  Stok  Barang Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average  (WMA)  Pada  Toko  Barang  XYZ. Jurnal Teknik Informatika , 13 (3), 1–9.
Sihombing,  L.  O.,  Hannie,  H.,  &  Dermawan,  B.  A.  (2021).  Sentimen  Analisis  Customer Review  Produk  Shopee  Indonesia  Menggunakan  Algortima  Naïve  Bayes  Classifier. Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika , 5 (2), 233–242.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i2.4089
Silvya, Z., Zakir, A., & Irwan, D. (2020). Penerapan Metode Weighted Moving Average Untuk
Peramalan Persediaan Produk
Farmasi.
JiTEKH , 8 (2), 59–64. https://doi.org/10.35447/jitekh.v8i2.220
Suhendra, C. A., Asfi, M., Lestari, W. J., & Syafrinal, I. (2021). Sistem peramalan persediaan sparepart  menggunakan  metode  weight  moving  average  dan  reorder  point. MATRIK: Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer , 20 (2),  343–354. https://doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1052
Suroso,  F.,  Rahmah,  G.  M.,  &  Permana,  D.  R.  A.  (2023).  Implementasi  Sistem  Peramalan Kebutuhan Spare Part Mobil Dengan WMA. Jurnal Teknologi Dan Manajemen , 21 (2), 113–122. https://doi.org/10.52330/jtm.v21i2.136
Syafira, S., Hutahaean, J., & Santoso, S. (2022). Perbandingan Metode SMA dan MWA Dalam Memprediksi Jumlah Penjualan Alat Olahraga. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 3 (4), 617–631. https://doi.org/10.47065/bits.v3i4.1409
Syafwan, H., Siagian, F., Putri, P., & Handayani, M. (2021). Forecasting Jumlah Pengangguran Di Kabupaten Asahan Menggunakan Metode Weighted Moving Average. JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , 5 (2), 234–239.
Ustadatin,  F.,  Muqtadir,  A.,  &  Arifia,  A.  (2023).  Implementasi  Metode  Weighted  Moving Average  (WMA)  Pada  Prediksi  Harga  Bahan  Pokok. Komputika:  Jurnal  Sistem Komputer , 12 (2), 83–90. https://doi.org/10.34010/komputika.v12i2.10304
Yudo, E., & Ariyanto, A. (2022). PkM Mesin Pengiris Keripik Tempe Bagi Pengrajin Olahan Tempe Di Dusun Cungfo. Jurnal Pengabdian Masyarakat Polmanbabel , 2 (02), 82–87. https://doi.org/10.33504/dulang.v2i02.214