Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.161 Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1131-1140 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## SALES STOCK FORECASTING SYSTEM USING TREND MOMENT METHOD (STUDY CASE: WARCAM STORE)
Maulidia Putri Iriyanti 1 , Ana Kurniawati *2 , Widiastuti 3
1,2,3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma, Indonesia Email: 1 putrimaulidia31@gmail.com , 2 ana@staff.gunadarma.ac.id , 3 widiastuti@staff.gunadarma.ac.id
(Naskah masuk: 12 Februari 2022, Revisi : 24 April 2022, diterbitkan: 24 Oktober 2022)

## Abstract
The Warcam store is a store that sells various frozen food products since 2019. The sales process at this Warcam store often experiences a shortage or excess stock of frozen food which causes losses for shop owners. This happens because Warcam Stores have not know how to calculate inventory. This study will discuss how the stages of making a forecasting system using  the website-based trend moment  method can help to  predict frozen food stocks. The data used is data from 2019 to 2020 with in 360 transactions. The stages begin with business understanding, data understanding,  and  data  preparation.  Build  a  model  using  flowchart  and  perform  a  simulation  of  product forecasting calculations until an evaluation. This system was created using the PHP programming language and MySQL database with the CRISP-DM (Cross Industry Standard Process For Data Mining) approach. From the results of testing the system that has been made, this system can predict frozen food stocks with an error value of 14.52%. This error states that the forecast is still not correct, there are still excess  and or lack of stock so that further research needs to be carried out using other methods.
Keywords : Data Mining, Forecasting, Trend Moment, Website.

## SISTEM PERAMALAN STOK PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT (STUDI KASUS: KEDAI WARCAM)

## Abstrak
Toko  Warcam  merupakan  sebuah  toko  yang  menjual  berbagai  produk frozen  food sejak  tahun  2019.  Proses penjualan di Toko Warcam sering mengalami kekurangan ataupun kelebihan stok frozen food yang menyebabkan kerugian  bagi  pemilik  toko.  Hal  ini  terjati  karena  Toko  Warcam  tidak  mengetahui  bagaimana  cara  untuk mengetahui  kebutuhan  persediaan  stok  barang.  Penelitian  membahas  tahapan  membuat  sistem  peramalan menggunakan metode trend moment berbasis web untuk meramalkan stok frozen food pada Toko Warcam. Data yang  digunakan  adalah  data  tahun  2019  sampai  dengan  tahun  2020  sebanyak  360  transaksi.  Tahapan  dimulai dengan  melakukan business  understanding , data  understanding ,  dan data  preparation .  Langkah  selanjutnya adalah memodelkannya menggunakan flowchart dan melakukan simulasi perhitungan peramalan produk hingga dilakukan evaluation . Deployment sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP serta database MySQL dengan pendekatan  CRISP-DM  ( Cross  Industry  Standard  Process  For  Data  Mining ).  Hasil  pengujian  terhadap  sistem yang telah dibuat berhasil meramalkan stok frozen food dengan nilai error sebesar 14,52%. Error ini menyatakan bahwa  peramalan  masih  belum  tepat,  masih  terdapat  kelebihan  dan  atau  kekurangan  stock  sehingga  untuk selanjutnya perlu dilakukan penelitian menggunakan metode lain.
Kata kunci : Data Mining, Forecasting, Trend Moment, Website.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  teknologi  informasi  berkembang pesat  bahkan  internet  telah  menjadi  salah  satu infrastruktur komunikasi yang mudah serta jangkauan  penerimaan  yang  luas  dan  tanpa  batas. Selain memudahkan suatu  pekerjaan, teknologi juga dapat  mempersingkat  waktu  pekerjaan  dan  akurasi dalam  perhitungan  dengan  sangat  akurat  salah
satunya  dalam  perhitungan  peramalan  untuk membantu bisnis perdagangan.
Dampak  jika  tidak  menggunakan  peramalan adalah  sering  terjadi  penumpukan  barang,  barang rusak dan busuk, atau bahkan kekurangan stok barang yang  mengakibatkan  kerugian  bagi  perusahaan, sehingga  diperlukan  suatu  sistem  prediksi  atau peramalan penjualan yang bersifat  terkomputerisasi. Prediksi  atau  peramalan  ( forecasting )  adalah  suatu
perhitungan  untuk  meramalkan  masa  depan  melalui pengujian keadaan di masa lalu. Peramalan ini berarti memperkirakan  besar  penjualan  di  masa  depan, bahkan menentukan potensi penjualan dan luas pasar yang  dikuasai  di  masa  yang  akan  datang  [1]. Peramalan  ini  juga  berguna  membantu  pemilik perusahaan  dalam  mengambil  keputusan  terhadap penyediaan  stok  barang.  Peramalan  atau  prediksi membutuhkan  data  mining  agar  dapat  mencari informasi dari jumlah data yang sangat besar.
Toko  Warcam    merupakan  sebuah  toko  yang menjual  produk frozen  food sejak  tahun  2019  yang berlokasi  di  Jl.  Jambu  Kota  Tangerang,  Banten. Dalam  menjalankan  usahanya  Toko  Warcam  ini sering mengalami kekurangan ataupun kelebihan stok frozen food yang menyebabkan kerugian bagi pemilik toko.  Hal  ini  terjadi  karena  Toko  Warcam  belum memanfaatkan  teknologi  peramalan  yang  dapat membantu menghitung persediaan stok barang.
Penelitian tentang pembuatan sistem peramalan telah dilakukan oleh Edy Purnomo pada tahun 2018. Hasil  peramalan  menggunakan  Metode  Trend Moment  pada  bulan  Desember  2017  mengalami Trend Positif dimana penjualannya adalah 436,17 [2]. Penelitian yang sama juga dilakukan oleh Ayu Nanda Safitri  pada  tahun  2021.  Hasil  penelitian  berupa penerapan  analisa  peramalan  stok  barang  untuk melakukan  perhitungan  dengan  metode  Trend Moment telah berhasil. Data yang digunakan adalah data  penjualan  dua  tahun  terakhir.  Metode  trend moment dapat menghasilkan prediksi stok baru pada bulan yang akan datang [3].
Penelitian  ini  bertujuan  merancang,  membuat, dan menguji sistem peramalan stok frozen food pada Toko Warcam dengan metode trend moment berbasis website .  Sistem  peramalan  ini  diharapkan  dapat membantu Toko Warcam untuk mengetahui kebutuhan  stok  pada  periode  yang  diinginkan. Pengembangan sistem peramalan stok ini menggunakan pendekatan CRISP-DM ( Cross Industry  Standard  Process  For  Data  Mining ). Penelitian ini menggunakan data transaksi penjualan produk pada tahun 2019 sampai dengan tahun 2020 dengan jumlah data transaksi sebanyak 360.

## 2. METODE PENELITIAN
Data  mining didefinisikan  sebagai  sebuah proses untuk menemukan hubungan, pola, trend baru yang  bermakna  dengan  menyaring  data  yang  sangat besar, yang tersimpan dalam penyimpanan, menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik statistik  dan  matematika  [4].  Peramalan  adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa  yang  akan  datang  dengan  memanfaatkan informasi yang ada pada masa itu, untuk menimbang kegiatan di masa yang akan datang. Peramalan pada dasarnya  merupakan  proses  menyusun  informasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian di masa depan (Frechtling, 2001). Aktivitas  peramalan  merupakan  suatu  fungsi  bisnis
yang  berusaha  memperkirakan  penjualan  dan penggunaan produk sehingga produk itu dapat dibuat dalam  kuantitas  yang  tepat.  Sumayang  (2003) menyatakan  bahwa  peramalan  adalah  perhitungan yang  objektif  dengan  menggunakan  data  masa  lalu, untuk menentukan sesuatu di masa yang akan datang seperti  kuantitas,  kualitas  dalam  berbagai  hal produksi  maupun  sebagainya.  [5].  Prediksi  adalah suatu  proses  memperkirakan  secara  sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang  dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara sesuatu  yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara  pasti  kejadian  yang  akan  terjadi,  melainkan berusaha  untuk  mencari  jawaban  sedekat  mungkin yang  akan  terjadi  [6].  Metode  trend  moment merupakan metode untuk mencari garis trend dengan perhitungan  statistika  dan  matematika  tertentu  guna mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis [7].
Tahap  penelitian  ini  dengan  menggunakan pendekatan  CRISP-DM  ( Cross  Industry  Standart Process For Data Mining ) dan metode trend moment. CRISP-DM  merupakan  CRISP-DM  (Cross  Industry Standard Process for Data Mining) suatu standarisasi pemrosesan  data  mining  yang  telah  dikembangkan dimana  data  yang  ada  akan  melewati  setiap  fase terstruktur dan terdefinisi dengan jelas dan efisien [8]. Pada  penelitian  ini,  digunakannya  metodologi  data mining  CRISP-DM  sebagai  pemecah  masalah  yang umum  untuk  bisnis  dan  penelitian.  Metodologi  ini terdiri dari enam tahapan yaitu Business
Understanding , Data Understanding , Data
Preparation , Modelling , Evaluation , dan Deployment [9].  Proses metodologi ini terdiri dari 6 tahapan yang dapat dijelaskan pada gambar 1.

## Gambar 1. Metodologi CRISP-DM

## 2.1. Business Understanding
Pada  tahapan  pemahaman  bisnis  ini  berfokus pada  menentukan  tujuan  bisnis  dan  tujuan  data mining.  Tujuan  bisnis  yang  ingin  dicapai  adalah mengurangi kelebihan stok ataupun kekurangan stok yang  menyebabkan  kerugian  pada  Toko  Warcam. Toko  Warcam  belum  memiliki  sistem  yang  dapat meramalkan stok frozen food untuk bulan yang akan
datang.  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  toko  Warcam  untuk  melakukan peramalan  stok frozen  food untuk  periode  yang diinginkan.  Tujuan  dari  implementasi  data  mining pada sistem ini untuk mendapatkan suatu pengetahuan yang dapat dijadikan pengetahuan baru dari data-data penjualan yang sudah ada sebelumnya. Pengetahuan  tersebut  dapat  digunakan  untuk peramalan persediaan barang.

## 2.2. Data Understanding
Tahap ini dimulai dengan melakukan wawancara ke Toko Warcam pada tanggal 30 Maret 2021 yang berlokasi di Jl. Jambu Tangerang Banten. Wawancara  dilakukan  dengan  narasumber  yaitu pemilik Toko Warcam. Wawancara bertujuan untuk mendapatkan  informasi  terkait  data  penjualan  pada tahun-tahun sebelumnya, alur proses bisnis penjualan pada toko dan kendala atau permasalahan yang terjadi pada toko. Data penjualan Toko Warcam selama ini dicatat  pada  buku  catatan  penjualan  yang  berisikan data penjualan pada tahun 2019  sampai tahun 2020. Produk-produk  yang  dijual  seperti:  sosis,  kentang, nugget,  roti  maryam,  siomay,  steamboat,  ayam potong  dan  lain-lain.  Berdasarkan  buku  catatan penjualan  tersebut  akan  dilakukan  analisis  terhadap atribut-atribut. Hasil tahap data understanding adalah pemahaman terhadap data, alur proses penjualan dan permasalahan yang terjadi.

## 2.3. Data Preparation
Dalam  tahapan  ini  yaitu  membangun  dataset akhir  dari  berupa  data  mentah.  Beberapa  langkah yang  dilakukan  yaitu:  pengumpulan  data  penjualan, penyaringan  data  penjualan,  pemindahan  data  ke dalam  bentuk spread  sheet dengan  alat  bantu Microsoft  Excell  dan  laporan  penjualan  yang  akan digunakan  untuk  proses  peramalan.    Langkah- langkah  pada  tahap  data  preparation  dapat  dilihat pada gambar 2.
Langkah-langkah  pada  tahap  data  preparation adalah:
a. Mengumpulan data penjualan dari toko warcam yang  berbentuk  buku  catatan  penjualan  yang berisi  data  penjualan frozen  food dari  tahun 2019 sampai dengan tahun 2020.
b. Menyaring data penjualan yang tidak diperlukan dalam proses peramalan seperti: nama pembeli, alamat  pembeli,  nomor  telepon  pembeli  dan total harga yang dibayar oleh pembeli.  Atribut yang  digunakan  untuk  penelitian  meliputi: tanggal pembelian, informasi pembelian seperti nama produk, merk produk dan jumlah produk yang dibeli.
c. Pemindahan data ke dalam bentuk spread sheet dengan alat bantu Microsoft Excell.
d. Pembuatan  laporan  penjualan  yang  akan digunakan  untuk  proses  peramalan.  Data transaksi yang akan digunakan adalah sebanyak 360 data.

## 2.4. Modelling
Tahap modelling bertujuan  untuk  mengetahui bagaimana  sistem  bekerja  mulai  dari  penginputan, proses  perhitungan  peramalan  dengan  metode  trend moment , hingga output hasil akhir berupa peramalan stok  penjualan  dari  hasil  pemrosesan  data  historis. Modelling digambarkan  dengan flowchart dan simulasi kasus perhitungan peramalan suatu produk.
a. Flowchart Trend Moment Flowchart  trend  moment  ini  untuk  mengetahui alur proses yang dapat dilihat pada gambar 3.
1. Pada  tahap  pertama  yaitu  memilih  produk yang akan diramalkan dari data penjualan.
2. Tahap kedua yaitu menentukan nilai X yaitu periode,  nilai  Y  yaitu  nilai  penjualan,  nilai XY, dan nilai X 2 dan total dari nilai X, Y, XY dan X 2 . 3. Menentukan  nilai  b  dengan  menggunakan rumus:
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌) −(∑〖𝑋)(∑〖𝑌)〗〗 𝑛(∑ 𝑋 2 ) −(∑〖𝑋)〗 2 (1)
4. Menentukan  nilai  a  dengan  menggunakan rumus: 𝑎  = ∑ 𝑌−𝑏(∑〖𝑋)〗 𝑛 (2)
5. Menentukan  nilai  trend  moment  dengan rumus: 𝑌 =  𝑎 + 𝑏𝑥 (3) 6. Setelah  mendapatkan  nilai  trend  moment selanjutnya  menghitung  indeks  musim dengan menggunakan rumus: 𝑖𝑚 = 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑖𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 (4)
1134 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 5, Oktober 2022, hlm. 1131-1140
7. Menghitung  hasil  peramalan  (Y*)  dengan rumus:
𝑌 ∗ = 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑀𝑢𝑠𝑖𝑚 𝑥 𝑌 (5)
8. Setelah mendapatkan hasil peramalan maka selanjutnya  menghitung  nilai error dengan MAPE menggunakan rumus:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ ( |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 ) ∗ 100% (6)
Gambar 3. Flowchart Trend Moment
b. Perhitungan Peramalan Dengan Trend Moment
Pada  tahap  ini  berisikan  contoh  perhitungan untuk  meramalkan  data  penjualan frozen  food ayam  potong  1  kg  merk  So  Good.  Data penjualan ayam potong disajikan dalam bentuk tabel 1.

## Tabel 1. Data Penjualan Ayam Potong
No Ayam Potong 1 Kg Bulan Tahun Jumlah Penjualan 1 Januari 2019 1 2 Februari 2019 3 3 Maret 2019 2 4 April 2019 5 5 Mei 2019 4 6 Juni 2019 6
7 Juli 2019 4
8 Agustus 2019 4
9 September 2019 7
10 Oktober 2019 5 11 November 2019 8 12 Desember 2019 7 13 Januari 2020 4
14 Februari 2020 4
15 Maret 2020 6 16 April 2020 7 17 Mei
2020 9 18 Juni
2020 5
19 Juli 2020 8
20 Agustus 2020 5 21 September 2020 11 22 Oktober 2020 5 23 November 2020 8
24 Desember 2020 5 1. Menentukan nilai X, Y, XY dan X 2
Nilai  X  adalah  waktu  yang  dibuat  dalam bentuk  nilai  dan  dimulai  dengan  nilai  0 sedangkan  nilai  Y  adalah  data  penjualan ayam potong. Nilai XY dihitung dengan cara nilai X dikalikan dengan nilai Y, dan nilai X 2 dengan  cara  nilai  X  dikuadratkan.  Hasil perhitungan ini dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Nilai X, Y, XY dan X 2 No Bulan Tahun X Y XY X2 1 Januari 2019 0 1 0 0 2 Februari 2019 1 3 3 1 3 Maret 2019 2 2 4 4 .. .. .. .. .. .. .. 23 November 2020 22 8 176 484
24 Desember 2020 23 5 155 529 Total 276 133 1751 4324 2. Menentukan nilai b
b = 24 (1751)-(276) (133)
24(4324)-(276) 2
b = 5316 27,600
b = 0,1926087 Jadi hasil dari nilai b = 0,1926087
3. Menentukan nilai a
a = ( 133 ) -(0,1926086957)(276)
24
a = 79,84000 24
a = 3,3266667 Jadi hasil dari nilai a = 3,3266667 4. Menentukan nilai trend moment Setelah  mendapatkan  nilai  b  dan  a  maka selanjutnya  menentukan  nilai  Y  yaitu  nilai trend moment untuk meramalkan penjualan bulan Juli 2021, di mana: a = 3,3266667 b = 0,1926087 x =  31  (Peridode  bulan  yang  diramal  yaitu Juli) maka: Y =  3,3266667 +   (0,1926087) (31) Y = 4,4700009  +  5,9708696 Y = 9,297536233 Y = 9,3
5. Menentukan index musim Setelah  memperoleh  nilai  trend  moment, langkah  selanjutnya  menentukan  index musim untuk nilai x yang ke 31 yaitu bulan Juli,  dengan  total  penjualan  ayam  potong bulan Juli 2019 dan 2020 adalah 12 sehingga rata  rata  penjualan  bulan  yang  akan
diramalkan  yaitu  6  dan  rata  rata  penjualan keseluruhan  yaitu  5,5416666666667 (dari total  penjualan  (Y)  133  dibagi  dengan jumlah data yaitu 24), maka:
Im = 6 5,5416666666667 Im = 1,082706766 Im = 1,08
Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  nilai index  musimnya  yaitu  1,082706766  yang dibulatkan ke atas menjadi 1,08.
6. Menghitung hasil peramalan (Y*) Menghitung  hasil  akhir  peramalan  dengan mencari nilai Y*, dimana:
Im =  1,08 Y =  9,3 maka: Y ∗ =  1,08 x 9,3 Y ∗ =  10,06917293233
Jadi  hasil akhir peramalan penjualan frozen food ayam  potong  1 kg merk so good pada bulan Juli 2021 yaitu sebanyak 10,0691729323  atau  dibulatkan  ke  bawah menjadi 10 item.

## 2.5. Evaluation
Dari rumus 6, dapat diartikan bahwa ∑ (| Aktual -  Forecast  |  /  Aktual)  merupakan  hasil  pengurangan antara  nilai  aktual  dan  forecast  yang  telah  di absolutekan, kemudian di bagi dengan nilai aktual per periode masing-masing, kemudian dilakukan penjumlahan  terhadap  hasil-hasil  tersebut.  Semakin rendah  nilai  MAPE,  kemampuan  dari  model peramalan yang digunakan dapat dikatakan baik, dan untuk  MAPE  terdapat range nilai  yang  dapat dijadikan  bahan  pengukuran  mengenai  kemampuan dari  suatu  model  peramalan, range nilai  tersebut sebagai berikut: <10% : peramalan sangat akurat, 10%-20% : peramalan akurat, 20%-50% : peramalan cukup akurat, >50% : peramalan tidak akurat.
Langkah  untuk  menghitung  nilai  error  dengan MAPE setelah mendapatkan hasil peramalan adalah:
MAPE = ∑ ( |12 −10| 12 ) ∗ 100 %
= 16,67%

## 2.6. Deployment
Tahap Deployment adalah  tahap  pembuatan sistem.  Tahapan  pertama  yang  dilakukan  dalam pembuatan  sistem  adalah  menentukan  bahasa pemrograman yang akan digunakan. Pada pembuatan sistem  peramalan  stok frozen  food pada  Toko Warcam dengan metode trend moment ini menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database  MySQL.  PHP  adalah  bahasa script yang
dapat  ditanamkan  atau  disisipkan  ke  dalam  HTML, PHP  banyak  dipakai  untuk  membuat  program  situs web  dinamis.  PHP  sering  juga  digunakan  untuk membangun  sebuah  CMS.  PHP  adalah  bahasa pemrograman script server-side yang didesain untuk pengembangan  web.  Disebut  bahasa  pemrograman server  side  karena  PHP  diproses  pada  komputer server  [11].  MySQL  merupakan  database  yang awalnya hanya berjalan pada sistem Unix dan Linux. Seiring  berjalannya  waktu  dan  banyaknya  peminat yang  menggunakan  database  ini,  MySQL  merilis versi  yang  dapat  diinstal  pada  hampir  semua platform,  termasuk  Windows  [12].  Pembatan  dan pengujian  sistem  peramalan  akan  dibahas  pada bagian 3 Hasil dan Pembahasan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  dimulai  dari  tahap  perancangan sistem sampai dengan tahap pengujian sistem.

## 3.1. Tahap Perancangan Sistem
Tahap  ini  berisi  kegiatan  membuat  rancangan sistem  peramalan  stok frozen  food yang  diawali dengan  perancangan  struktur  navigasi,  pembuatan usecase  diagram , activity  diagram , class  diagram dan perancangan antar muka.

## 3.1.1. Perancangan Struktur Navigasi
Sistem peramalan ini hanya memiliki satu akses yaitu  admin.  Struktur  navigasi  admin  ini  digunakan untuk menjelaskan alur website bagi admin. Gambar struktur navigasi dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Struktur Navigasi

## 3.1.2. Perancangan Class Diagram
Perancangan  proses  menggunakan  alat  bantu Unified  Modelling  Language (UML). Unified Modeling  Language (UML)  merupakan  sebuah standarisasi  bahasa  pemodelan  untuk  pembangunan perangkat lunak yang dibangun dengan menggunakan  teknik  pemrograman  berorientasi objek  [13].  Diagram-diagram  dalam  UML  yang digunakan  adalah Usecase  Diagram dan Activity Diagram dan Class  Diagram .  Diagram Usecase adalah hubungan antara aktor dengan semua kegiatan yang terdapat di dalam sistem [14]. Usecase Diagram memiliki  1  aktor  yaitu  admin.  Berikut  ini  adalah
Usecase Diagram pada sistem peramalan stok frozen food yang dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Usecase Diagram Sistem Peramalan .
Activity diagram ini terdiri dari tiga swimlanes yaitu swimlanes admin,  sistem  dan  database. Swimlanes ini  berfungsi  utnuk  memecah  activity diagram  menjadi  baris  dan  kolom  untuk  membagi tanggung  jawab  objek  yang  melakukan  aktifitas. Berikut  ini  adalah  Diagram  Activity  sistem peramalan stok frozen food pada gambar 6.
Gambar 6. Activity Diagram Sistem Peramalan.

## 3.1.3. Perancangan Class Diagram
Class diagram adalah diagram yang menggambarkan  struktur  program,  alur,  serta penjelasan  proses  database  dalam  sebuah  sistem. Sistem  peramalan  ini  memiliki  4  class  yaitu  tabel admin,  tabel  barang,  tabel  penjualan  dan  tabel
prediksi.  Berikut  ini  adalah  class  diagram  sistem peramalan stok frozen food pada gambar 7.
Gambar 7. Class Diagram Sistem Peramalan.

## 3.1.4. Perancangan Antar Muka
Halaman login ini digunakan untuk admin yang ingin melakukan login pada website peramalan stok frozen food toko warcam. Pada halaman ini terdapat form  login  yang  berisikan username,  password dan button login untuk masuk kedalam sistem peramalan. Rancangan  halaman  login  ini  dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar 8. Rancangan Halaman Login
Halaman  ini  merupakan  tampilan  dashboard awal untuk admin setelah melakukan login , halaman ini  menampilkan  menu  yang  dapat  diakses  seperti admin,  barang,  penjualan,  peramalan,  dan  hitung peramalan. Pada halaman ini juga terdapat informasi mengenai  jumlah  data  dan  grafik  penjualan frozen food . Rancangan halaman dashboard ini dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Rancangan Halaman Dashboard
Halaman  admin  ini  digunakan  untuk  melihat data  admin  yang  terdapat  pada  sistem  peramalan. Dalam  halaman  ini  terdapat  informasi  data  admin yang disajikan dalam bentuk tabel dengan tabel aksi yang  berisikan  tombol  hapus  yang  digunakan  untuk menghapus  data  admin  tersebut,  selain  itu  terdapat juga  satu  tombol  data  untuk  menambahkan  data admin  pada  sistem  peramalan  stok frozen  food toko warcam. Rancangan halaman admin ini dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Rancangan Halaman Data Admin
Gambar 11. Rancangan Halaman Data Barang
Halaman  barang  ini  digunakan  untuk  melihat data  barang  yang  terdapat  pada  sistem  peramalan. Dalam  halaman  ini  terdapat  informasi  data  barang yang disajikan dalam bentuk tabel dengan tabel aksi yang  berisikan  tombol  edit  untuk  mengedit  data
barang,  dan  tombol  hapus  yang  digunakan  untuk menghapus  data  barang  tersebut,  selain  itu  terdapat juga  satu  tombol  tambah  data  untuk  menambahkan data  barang  pada  sistem  peramalan.  Rancangan halaman barang ini dapat dilihat pada gambar 11.
Halaman penjualan ini digunakan untuk melihat data penjualan yang terdapat pada sistem peramalan. Dalam halaman ini terdapat informasi data penjualan yang disajikan dalam bentuk tabel dengan tabel aksi yang  berisikan  tombol  edit  untuk  mengedit  data penjualan,  dan  tombol  hapus  yang  digunakan  untuk menghapus  data  tersebut,  selain  itu  terdapat  juga tombol  tambah  data  untuk  menambahkan  data penjualan pada sistem peramalan dan tombol export to pdf untuk mengexport data penjualan dalam bentuk pdf.  Rancangan  halaman  penjualan  ini  dapat  dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Rancangan Halaman Data Penjualan
Halaman penjualan ini digunakan untuk melihat data  peramalan  yang  terdapat  pada  website peramalan.  Dalam  halaman  ini  terdapat  informasi data  peramalan  yang  disajikan  dalam  bentuk  tabel. Terdapat  tabel  aksi  dengan  tombol  hapus  yang digunakan untuk menghapus data, dan tombol tambah data  untuk  menambahkan  data  barang  pada  sistem peramalan,  serta  tombol  export  to  pdf  untuk mengexport  data  peramalan  dalam  bentuk  pdf. Rancangan halaman peramalan ini dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Rancangan Halaman Data Peramalan
Halaman  peramalan  ini  digunakan  untuk menghitung peramalan dengan cara memilih produk,
merk,  bulan  dan  tahun  yang  ingin  diramalkan  dan setelah  di  proses  maka  hasil  perhitungan  peramalan tersebut akan muncul dalam bentuk tabel. Rancangan hitung  halaman  peramalan  ini  dapat  dilihat  pada gambar 14.
Gambar 14. Rancangan Halaman Hitung Peramalan.

## 3.2. Tahap Pembuatan Sistem
Ini merupakan contoh penggunaan sub-bab pada paper.  Sub-bab  diperbolehkan  untuk  dimasukkan pada semua bab, kecuali di kesimpulan
Pada halaman login ini adalah tampilan pertama ketika  admin  ingin  menggunakan  website.  Pada gambar 15 merupakan tampilan pada halaman login.
Gambar 15. Tampilan Halaman Hitung Peramalan
Pada  halaman  dasboard  ini  adalah  tampilan utama ketika admin berhasil login. Pada halaman ini terdapat  informasi  mengenai  jumlah  data  admin, barang, penjualan dan prediksi serta grafik penjualan. Pada  gambar  16  merupakan  tampilan  pada  halaman dashboard.
Pada  halaman  admin  ini  berisikan  informasi data admin yang terdapat dalam sistem. Pada gambar 17 merupakan tampilan pada halaman admin.
Gambar 17. Tampilan Halaman Admin
Pada halaman barang ini menampilkan informasi data barang yang terdiri dari merk, produk, dan harga yang terdapat dalam sistem. Pada gambar 18 merupakan tampilan pada halaman barang.

## Gambar 18. Tampilan Halaman Barang
Pada  halaman  penjualan  ini  menampilkan informasi data barang yang terdiri dari merk, produk, bulan,  tahun,  dan  jumlah  penjualan  yang  terdapat dalam  sistem.  Pada  gambar  19  merupakan  tampilan pada halaman penjualan.

## Gambar 19. Tampilan Halaman Penjualan
Pada  halaman  peramalan  ini  menampilkan informasi  riwayat  data  peramalan  yang  terdiri  dari merk,  produk,  bulan,  tahun,  nilai  trend  moment, indeks  musim,  hasil  peramalan,  dan  MAD  yang terdapat  dalam  sistem.  Pada  gambar  20  merupakan tampilan pada halaman peramalan.
Gambar 20. Tampilan Halaman Peramalan
Pada  halaman  hitung  peramalan  ini  untuk melakukan  perhitungan  peramalan  yang  terdiri  dari produk, merk, bulan, tahun yang akan diramalkan dan hasil  peramalan  akan  muncul  dalam  bentuk  tabel. Pada  gambar  21  merupakan  tampilan  pada  halaman hitung peramalan.
Gambar 21. Tampilan Halaman Hitung Peramalan.

## 3.3. Tahap Pengujian Sistem
Tahap  pengujian  dilakukan  terhadap  data  hasil peramalan.  Pengujian  data  ini  dilakukan  untuk mencari  nilai error dari  hasil  peramalan  yang dilakukan  oleh  sistem  dengan  membandingkan  nilai data  aktual  penjualan  bulan  Juli  tahun  2021. Perhitungan keakuratan peramalan ini menggunakan rumus  MAPE.  Hasil  perhitungan  keakuratan  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Keakuratan No Nama Barang Data Peramalan Data Penjualan Juli Selisih (Buah) 1  Bakso Daging 19 17 2 2  Kentang Goreng 12 11 1 3  Sosis Kenzler 13 9 4 4  Smooked Beef 14 13 1 5  Chicken Wing 14 11 3 6  Steamboat Shabu 5 5 0 7  Otak-otak 4 3 1 8  Siomay 6 6 0 9  Nugget 9 7 2 10  Ayam Potong 10 8 2 11  Mini Pao 3 3 0 12  Kebab Beef 2 3 1 13  Kaki Naga 5 4 1 14  Chicken Katsu 3 3 0 15  Breaded Shrimp 5 5 0 Jumlah 124 108 18
Pengujian  data  ini  menggunakan  perhitungan indikator  dalam  pengukuran  akurasi  MAPE  ( Mean Absolute Percentage Error ) nilai rata-rata persentase kesalahan  absolut. Mean        Absolute        Percentage Error (MAPE) adalah metode  pengukuran  kesalahan dalam  metode  peramalan  dengan  teknik  kesalahan absolut  di  setiap   periode   dibagi   dengan   nilai pengamatan  nyata  untuk  periode  itu. Selanjutnya hasilnya   dihitung nilai rata-rata kesalahan persentase absolut.  MAPE adalah tes kesalahan yang     mencari nilai      persentase perbedaan  antara   data   aktual dan  data    perkiraan.  [15].  Nilai  perhitungan  MAPE semakin kecil maka akurasi peramalan akan semakin akurat.  Rumus  yang  digunakan  dalam  perhitungan MAPE sebagai berikut:
MAPE = 2+1+4+1+3+0+1+0+2+2+0+1+1+0+0 124 = 18 124 x 100%
= 0,1452 x 100% = 14, 52%
Hasil  dari  prediksi  MAPE  menyatakan  bahwa persentase  kesalahan  dari  hasil  prediksi  sistem terhadap  data  aktual  selama  periode  tertentu  akan memberikan  informasi  presentasi  nilai  kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah. Dari data yang telah dihitung  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  selisih antara data peramalan dan data aktual bulan Juli 2021 yaitu  18  buah  dan  mendapatkan  nilai  kesalahan sebesar  14,52%.  Berdasarkan  hasil  perhitungan, dapat dikatakan bahwa peramalan masih belum tepat, masih terdapat kelebihan dan atau kekurangan stock. Sistem  peramalan  stok frozen  food dengan  metode trend moment ini mempunyai kemampuan peramalan yang akurat karena nilai MAPE kurang dari 20%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  adalah  terbentuknya  sistem peramalan  stok frozen  food pada  Toko  Warcam menggunakan  metode trend  moment berbasis website.  Bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL digunakan untuk pembuatan sistem peramalan ini. Sistem peramalan menggunakan data penjualan dari tahun 2019 dan tahun 2020 dengan 15 data  produk frozen  food. Dalam  sistem peramalan stok frozen  foo d  ini  juga  dapat  menampilkan  data serta  infromasi  mengenai  produk  dan  penjualan frozen food pada Toko Warcam.
Tahap  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan metode  penelitian Cross  Industry  Standart  Process for  Data  Mining (Crisp  DM)  yang  dimulai  dari bussines  understanding , data  understranding , data preparation , modelling dan evaluation .  Pengujian sistem peramalan ini dilakukan pengujian data yang mendapatkan nilai kesalahan sebesar 14,52%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Putri,  “Penerapan  Data  Mining  untuk Memprediksi  Penjualan  Buah  dan  Sayur menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor

## (Studi Kasus: PT. Central Brastagi Utama)”,
Rekayasa  Teknik  Informatika  dan  Informasi (RESOLUSI) , vol.1, no. 6, pp. 354-361, 2021, DOI: -.
[2] Y.  I.  Kurniawan,  A.  Fatikasari,  M.  L. Hidayat,  and  M.  Wahyo,  “Prediction  for Cooperative  Credit  Eligibility  using  Data
Mining Classification with C4.5 Algorithm”, Jurnal  Teknik  Informatika  (JUTIF) ,  vol.2, no.2, pp. 67-74, 2021, DOI: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.49.
[3] E.  Purnomo,  A.  Najib,  and  Y.  Nyura, "Penerapan  Metode  Trend  Moment  untuk Forecast  Penjualan  Barang  di  Indomaret", Prosiding  Seminar  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi , 2018, vol. 3, no. 1, pp. 98-102, DOI: -.
[4] A.  N.  Safitri,  and  F.  A.  Sianturi,  "Analisa Metode  Trend  Moment  untuk  Peramalan Penjualan Stok Barang pada Toko Sun Oleh- Oleh". Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem Informasi  (JIKOMSI) ,  vol.  3,  no.  3,  2021, DOI: 10.9767/jikomsi.v3i1.1.95.
[5] Zulhamidi  and  R.  Hardianto,  "Peramalan Penjualan Teh Hijau Dengan Metode Arima (Studi Kasus Pada PT. MK)", Jurnal PASTI , vol. 11, no. 3, pp. 231-244, 2017, DOI: -..
[6] M.  Kafil,  "Penerapan  Metode  K-Nearest
Neighbors Untuk Prediksi Penjualan Berbasis Web Pada Boutiq Dealove Bondowoso", JATI  (Jurnal  Mahasiswa
Teknik Informatika) , vol. 3, no. 2, pp. 59-66, 2019, DOI: 10.36040/jati.v3i2.860.
[7] I. Turmuzdi, and A. C. Murti.
"Implementation  of  Trend  Moment  Method for Goods Stock Control", Jurnal Transformatika ,  vol.16,  no.2,  pp.  182–189, 2019, DOI: 10.26623/transformatika.v16i2.1202.
[8] S.  Amri,  "Perbandingan  Kerangka  Model
Klasifikasi untuk Pemilihan Metode
Kontrasepsi dengan Pendekatan CRIPS-DM"
Information Science and Library , vol. 1, no.
1,
pp.
4-23, 2020, DOI: 10.26623/jisl.v1i1.2488.
[9] M. A. Hasanah, Sopian Soim, and Ade Silvia Handayani. “Implementasi CRISP-DM
Model  Menggunakan Metode Decision  Tree dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi Curah Hujan Berpotensi  Banjir”, Journal  of Applied  Informatics  and  Computing  (JAIC) , vol.5,  no.2,  pp.  103-108,  2021,  DOI: 10.30871/jaic.v5i2.3200.
[10] M. A. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai
Akurasi  Moving  Average  dan  Exponential
Smoothing untuk Sistem Peramalan
Pendapatan pada Perusahaan XYZ”, jsi, vol. 13, no. 2, pp. 36-45, 2019. DOI: -.
[11] E. Siswanto, E. S. Wibawa, and Z. Mustofa, "Implementasi  Aplikasi  Sistem  Peramalan Persedian  Barang  Menggunakan  Metode
Single  Moving  Average  Berbasis  Web",
Jurnal  Ilmiah  Elektronika  dan  Komputer , vol.14,  no.2,  2021,  pp.  224-233,  DOI: 10.51903/elkom.v14i2.515.
[12] A.  Fauzi,  P.  D.  I.  Fitri,  and  Benrahman, "Sistem Informasi Monitoring Penjualan Dan Prediksi Stok Barang Kios Pulsa Menggunakan  Moving  Average  Berbasis Website", Jurnal  Teknik  Informatika  dan
Sistem Informasi , vol. 8, no. 1, 2021, pp. 26- 40, DOI: 10.35957/jatisi.v8i1.626.
[13] O. Marsellus, Kadang, and Usman, "Perancangan Aplikasi Forecasting Penjualan Menggunakan Least Square
Method (Studi Kasus Pada Toko Aneka Sari Rantepao)", Seminar  Sistem  Informasi  dan Teknologi  Informasi  (SISITI) ,  2018,  vol.7. no.2, pp. -, DOI: -.
[14] E.  L.  Amalia,  M. Z.  Abdulullah,  and  M.  D. Attariq,  "Sistem  Informasi  PT  Bintang Sidoraya  Dengan  Peramalan  Penjualan Menggunakan  Metode  Statistical  Parabolic Projection", Jurnal  Buana  Informatika ,  vol. 12,  no.  2,  pp.  98-105,  2021,  DOI: 10.24002/jbi.v12i2.4649.
[15] I.  Yulian,  D.  S.  Anggraeni,  and  Q.  Aini, “Penerapan  Metode  Trend  Moment  dalam Forecasting  Penjualan  Produk  CV.  Rabbani Asyisa”. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi (JURTEKSI), vol. 6, no. 2, pp. 193- 200, 2020, DOI: 10.33330/jurteksi.v6i2.443.