## PERANCANGAN WEBSITE PREDIKSI KETERSEDIAAN STOK SPAREPART MOTOR MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT PADA TOKO JAYA MOTOR
Krisna Wangsa Nata Asmara, Yosep Agus Pranoto, Nurlaily vendiansyah Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia krisnawangsamlg@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam Industri otomotif, sepeda motor memiliki peran vital dalam mobilitas masyarakat. Ketersediaan stok yang  tepat  saat  dibutuhkan  sangat  penting  untuk  memenuhi  kebutuhan  pelanggan.  Peramalan  toko  mengalami permasalahan utama yaitu ketika Sales Order Stock toko sering kelebihan atau kekurangan terutama pada produk oli  motor,  Masalah  tersebut  akan  berpengaruh  pada  stok  barang  yang  dimiliki,  hal  tersebut  juga  berdampak langsung pada profitabilitas toko. Terkadang toko memiliki terlalu banyak stok yang tidak terjual. Metode Trend Moment adalah metode yang digunakan untuk membantu dalam melakukan peramalan stok barang pada bulan dan tahun berikutnya. Dalam rangka mengatasi masalah, penulis akan menggunakan analisis data dan manajemen persediaan  yang  tepat.  Hal  ini  mencakup  analisis  historis  data  pembelian  sales,  peramalan  permintaan, pemantauan stok secara real-time . Dan akan mengembangkan sebuah sistem peramalan ketersediaan stok pada toko  sparepart  motor  dengan  menggunakan  metode  peramalan  Trend  Moment.  Hasil  penelitian  terhadap  4 pengujian di dapat hasil Aplikasi website prediksi ketersediaan stok ini menunjukkan tingkat akurasi yang baik, hal ini di buktikan dari perbandingan data aktual dengan hasil prediksi di dapati hasil presentase nilai akurasi error kurang dari 10%, Yang berarti kesimpulan hasil dari pengujian tersebut tingkat kesalahan peramalan relatif kecil. Dari pengujian fungsional situs web bahwa semua fiturnya bekerja dengan sempurna di Microsoft Edge, Google Chrome,  Mozilla  Firefox.  Dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  setiap  fitur  program  dapat  beroperasi  sebagaimana mestinya,  berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional  yang  dilakukan  dengan  metode  black  box.  Program  prediksi sparepart  motor  berbasis  web  di  toko  Jaya  Motor  mendapat  feedback  positif  dari  pengguna  setelah  dilakukan pengujian. Hal ini menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan benar.
Kata kunci : Toko Sparepart Motor, Trend Moment, Forecasting,

## 1. PENDAHULUAN
Dalam Industri otomotif, sepeda motor memiliki peran  vital  dalam  mobilitas  masyarakat.  Dengan populasi  kendaraan  bermotor  yang  terus  bertambah, permintaan  akan  sparepart  motor  pun  semakin meningkat.  Manajemen  stok  sparepart  motor  adalah tantangan yang serius bagi pemilik toko suku cadang dan  bengkel.  Ketersediaan  stok  yang  tepat  saat dibutuhkan sangat penting untuk memenuhi kebutuhan pelanggan.
Berdasarkan  data  stok  historis,  pendekatan peramalan  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan jumlah  barang  yang  dibutuhkan  di  masa  depan. Metode  Trend  Moment  merupakan  salah  satu pendekatan peramalan yang akurat. Untuk membantu memprediksi  jumlah  stok  komoditas  pada  bulan  dan tahun  mendatang,  digunakan  pendekatan  Trend Moment.  Kelebihan  menggunakan  metode  Trend Moment  yaitu  bisa  menggunakan  jumlah  data  walau jumlahnya hanya sedikit.
Namun  dalam  melakukan  peramalan  toko mengalami  permasalahan  utama  yaitu  ketika  Sales Order  Stock  toko  sering  kelebihan  atau  kekurangan terutama  pada  produk  oli  motor  ,  masalah  tersebut akan berpengaruh pada stock barang yang dimiliki, hal tersebut  juga  berdampak  langsung  pada  profitabilitas toko.  Terkadang  toko  memiliki  terlalu  banyak  stok yang  tidak  terjual,  sementara  itu,  jika  stok  tidak
mencukupi  untuk  memenuhi  permintaan  pelanggan, dapat menyebabkan hilangnya penjualan.
Masalah  Ini  akan  melibatkan  pelanggan  dan pemasok, karena masalah stok dapat berdampak pada pelanggan  yang  tidak  puas.  Permasalahan  ini  juga, mungkin  terjadi  sepanjang  waktu  karena  lebih meruncing  selama  periode  tertentu.  Dalam  rangka mengatasi masalah tersebut, penulis akan menggunakan analisis data dan manajemen persediaan yang  tepat.  Ini  mencakup  analisis  historis  data pembelian  sales,  peramalan  permintaan,  pemantauan stok  secara  real-time.  Penulis  akan  mengembangkan sebuah sistem peramalan ketersediaan stok pada toko sparepart  motor  dengan  menggunakan  metode peramalan Trend Moment.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode  Trend  Moment  merupakan  metode peramalan yang dipakai untuk memprediksi kebutuhan barang  di  masa  depan.  Metode  Trend  Moment  dapat diterapkan  untuk  kebutuhan  prediksi  persediaan barang  di  suatu  perusahaan.  Perusahaan  dapat mengoptimalkan  penggunaan  biaya  untuk  pembelian barang, selain itu stok barang yang akan dibeli dapat diminimalisir  agar  jumlah  pembeliannya  tidak berlebihan.  Penggunaan  metode  Trend  Moment  ini diterapkan  untuk  memprediksi  penjualan  beras berdasarkan data 2 tahun yang lalu [10]
Peramalan  dari  penjualan  berpengaruh  pada keputusan  pengusaha  dalam  menentukan  jumlah penyediaan  stok  barang  yang  diperlukan.  Metode Trend  Moment  diterapkan  pada  sistem  prediksi penjualan.  Bertujuan  untuk  mengurangi  tingkat kesalahan  dalam  membeli  stok  barang  setiap  pekan. Menggunakan metode Trend Moment untuk memperoleh  hasil  prediksi  yang  selanjutnya  dapat diimplementasikan untuk memperkirakan ketersediaan barang untuk pekan berikutnya. Digunakan  data  dari  beberapa  minggu  sebelumnya sebanyak 132 data rokok yang dijadikan perbandingan.[8]
Berdasarkan pola data yang dimiliki di masa lalu, peramalan terhadapt penjualan mempengaruhi keputusan  pengusaha  dalam  menentukan  banyak pembelian stok barang yang akan disimpan. Penerapan metode  Trend  Moment  untuk  aplikasi  peramalan perdagangan.  Bertujuan  untuk  mengurangi  tingkat kesalahan  dalam  pengadaan  ketersediaan  barang  di setiap pekan untuk mengoptimalkan kapasitas toko.[5]
Usaha  Klasswear  yang  belum  menggunakan model  peramalan,  memiliki  beberapa  permasalahan, salah satunya mengakibatkan terjadinya penumpukan produk  yang  belum  terjual.  Karena  belum  adanya sistem peramalan yang berfungsi untuk memperkirakan  penjualan  di  masa  depan.  Pada penelitian tersebut sistem peramalannya menggunakan metode  Regresi  Linier  menggunakan  dataset  pada tahun 2022. Dari hasil yang sudah didapatkan melalui pengujian  penghitungan  MAPE  dihasilkan  10,21% nilai  error  dengan  menggunakan  metode  Regresi Linier dan ditampilkan grafik pada program mengenai perbandingan  antara  data  aktual  dan  prediksi.  Garis yang ditampilkan dari peramalan mendekati alur grafik data aktual.[2]
Peramalan adalah salah satu tools yang berguna dalam  persiapan  yang  baik  dan  tepat.”  Setelah dilakukan  peramalan  adalah  pembuktian  dari  hasil peramalan, untuk kemudian ditampilkan pola data dari masa lalu dengan perubahan yang membuat terjadinya pertumbuhan.  Selama  gambaran  peramalan  tersebut valid, hasil peramalan tersebut dapat tetap diterapkan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan metode Trend Moment dalam memperhitungkan total perkembangan penduduk Kecamatan Air Joman untuk beberapa  tahun  berikutnya  diambil  dari  3  parameter saja,  tingkat  kelahiran,tingkat  kematian  dan  tingkat migrasi. [9]

## 2.1. Data Mining
Data Mining merupakan suatu cara menganalisis data untuk mengidentifikasi korelasi yang berbeda dan menarik kesimpulan tentang apa yang tidak diketahui sehingga  pemilik  data  dapat  memahami  dan  berguna bagi pemilik data. Data Mining adalah  metode untuk menganalisis  pengetahuan  secara  mandiri  dengan menggunakan satu atau lebih algoritma pembelajaran computer.  Di  dalam  Data  Mining  proses  KDD
bertujuan  untuk  mecari  pola  atau  informasi  yang berguna dari data yang telah dipilih dan diolah.. [1]

## 2.2. Metode Trend Moment
Metode Trend Moment merupakan suatu metode untuk menganalisa suatu objek yang dapat digunakan untuk  melakukan  prediksi  penjualan  toko,  sehingga toko  dapat  meminimalisir  biaya  suplai  barang  yang akan  di  beli  agar  tidak  berlebihan  atau  kekurangan. Dalam penerapannya, metode trend moment menggunakan  data  historis  dari  variabel  penjualan produk.  Garis  trend  merupakan  garis  regresi  dan variabel bebas (X) adalah variabel waktu. Trend garis lurus (linier) merupakan suatu trend yang diperkirakan akan  meningkat  maupun  menurun  mengikuti  garis. Variabel waktu yang digunakan sebagai variabel bebas meliputi tahunan, semesteran, bulanan, atau mingguan . [1]

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Analisis
Analisis kebutuhan menjelaskan tentang berbagai  analisis  yang  berhubungan  dengan  Prediksi stok  barang  Jaya  Motor  Sparepart.  Tahapan  analisis menjelaskan kebutuhan dan fitur pada aplikasi prediksi stok barang jaya motor sparepart.

## 3.1.1. Kebutuhan Fungsional
Persyaratan yang mencakup fungsi-fungsi yang ditawarkan  oleh  website  yang  harus  dikembangkan disebut  persyaratan  fungsional.  Layanan  yang ditawarkan  sistem  dijelaskan  berdasarkan  kebutuhan fungsionalnya.    Berikut  merupakan  kebutuhan fungsional system di tunjukkan pada tabel 1:

## Tabel 1 Kebutuhan Fungsional
No Halaman Menu Fungsional 1 Data Barang Menampilkan Data Barang / Sparepart yang terdaftar pada Website Toko Jaya Motor.
2 Data  Stok
Menampilkan Data stok Sparepart yang tersedia pada Toko Jaya Motor 3 Prediksi Stok Barang Menampilkan data peramalan stok barang produk sparepart motor pada toko jaya motor untuk bulan berikutnya.

## 3.1.2. Kebutuhan Non Fungsional
Menurut  persyaratan  sistem,  server  harus memenuhi persyaratan minimal berikut:
a. Aplikasi  yang  dikembangkan  harus  tersedia sepanjang waktu
b. MySQL  digunakan  oleh  program  yang  di kembangkan sebagai penyimpanan database.
c. Aplikasi  yang  dibangun  dapat  berjalan  di berbagai  macam  browser  antara  lain  Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilla Firefox, dan lain- lain.
d. Aplikasi yang dikembangkan hanya bisa berjalan jika ada koneksi internet.
3.2. Perancangan Menentukan jumlah data stok barang Menentukan nilai (Y= jumlah data stok barang), yang akan di gunakan sebagai peramalan ketersediaan stok. 36  titik  data,  bergantung  pada  jumlah  bulan  selama tiga  tahun  yang  dimulai  pada  Januari  2020  dan berakhir  pada  Desember  2022,  digunakan  untuk prediksi. Nilai X (waktu dari 0), Y (penjualan), X×Y (jumlah waktu dan penjualan), dan X2 (kuadrat waktu) kemudian harus dipastikan.
Setelah  mengetahui  berapa  banyak  data  yang dibutuhkan, langkah
selanjutnya
adalah menjumlahkan  setiap  angka.  Berikut  adalah  total semua nilai.
1. Total nilai X = Nilai periode waktu di mulai dari
0
=0+1+2+3+4+5+6+7+8+9+10+11+12+13+14+1 5+16+17+18+19+20+21+22+23+24+25+26+27+ 28+29+30+31+32+33+34+35 ∑X= 630 2. Total  nilai  Y  =  Nilai  data  stok  Barang 6+8+6+12+11+8+10+12+8+6+10+6+5+6+6+10
+8+11+11+10+12+5+10+7+8+12+6+10+6+5+6 +8+13+10+6+6 ∑Y= 300
3. Total  nilai  XY  =    Nilai  jumlah  waktu  dan  stok 0+8+12+36+44+40+60+84+64+54+100+66+60+ 78+84+150+128+187+198+190+240+105+220+
161+192+300+156+270+168+145+180+248+41 6+330+204+210 ∑XY= 5188
4. Total nilai X2 =   Nilai waktu di kuadratkan 0+1+4+9+16+25+36+49+64+81+100+121+144+
169+196+225+256+289+324+361+400+441+48 4+529+576+625+676+729+784+841+900+961+ 1024+1089+1156+1225∑x2=  14910

## 3.3. Struktur Menu
Struktur  menu  admin  dapat  mengakses  menu Data  Barang,  Data  Stok,  dan  juga  Data  Peramalan, Kemudian  pada  menu  Data  Barang  terdapat  inputan Tambah Barang dan juga Merek Barang, Menu Data Stok terdiri dari Bulan, Tahun, Nama Produk, Jumlah Order  Produk.  Selain  itu  di  menu  Data  Peramalan terdapat juga pilih barang yang di ambil dari inputan data stok, Dan  nantinya akan  di lakukan perhitungan Forecasting.
Gambar 1. Struktur Menu

## 3.4. Flowchart
Flowchart  adalah  bagian  dari  aliran  yang menunjukkan  tindakan  atau  prosedur  yang  terjadi  di dalam suatu sistem. Tujuan diagram alur sistem adalah untuk menjelaskan bagaimana suatu sistem berpindah dari  satu  komponen  ke  komponen  lainnya.  Di tunjukkan  pada  gambar  2  Flowchart  website  Jaya Motor Sparepart Motor.
Gambar 2. Flowchart

## 3.5. Activity Diagram
Kegiatan  yang  dapat  dilakukan  oleh  sistem peramalan  stok  suku  cadang  sepeda  motor  dengan menggunakan pendekatan Trend Moment digambarkan  pada  Gambar  3.5.  Admin  dapat melakukan  pengelolaan  terhadap  Data  Barang,  Data Stok  dan  hasil  dari  perhitungan  peramalan  yang dilakukan  oleh  admin.  Di  sini  Admin  dapat memasukkan  Data  Barang,  Dan  memasukkan  data stok  untuk  melakukan  perhitungan  peramalan  stok barang menggunakan metode Trend Moment.

## Gambar 3. Activity Diagram

## 3.6. Class Diagram
Class  Diagram  Prediksi  Penjualan  Jaya  Motor Sparepart  Menggunakan  Metode  Trend  Moment. Class Diagram di tunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Class Diagram
3.7. Desain Layout
3.7.1. Halaman login
Gambar 5. Design Layout Dashboard
Merupakan  design  mockup  tampilan  halaman layout  dashboard  di  mana  terdapat  tampilan  aplikasi website peramalan di Toko Jaya Motor.  Halaman  ini nantinya hanya bisa diakses oleh admin yang memiliki hak  akses  utama  untuk  penglolaan  sistem  yang  akan dibangun.

## 3.7.2. Halaman Data Barang
Gambar 6. Design Layout Data Barang
Tampilan data barang yang berisikan tampilan daftar  produk  yang  disajikan  dengan  tabel.  Admin
dapat  melakukan  proses CRUD di  dalam  dalam  data barang.

## 3.7.3. Halaman Data Stok
Gambar 7. Design Layout Data Stok
Design tampilan data stok yang berisikan nama produk yang terjual pada periode tertentu. Admin juga dapat  melakukan  proses CRUD di  dalam  dalam  data stok.

## 3.7.4. Data Peramalan
Gambar 8. Design Layout Data Peramalan
Design mockup untuk tampilan Forecasting yang nantinya terdapat form untuk inputan nama produk dan dilengkapi dengan button proses.

## 4. HASIL DAN PENGUJIAN
4.1. Hasil Implementasi
Implementasi  sistem  merupakan  perancangan antarmuka  sistem  yang  buat  dalam  bentuk  layout. Setelah itu perancangan dipraktekkan sedemikian rupa sehingga  aplikasi  PHP  dapat  dibuat  dengan memanfaatkan Framework CodeIgniter.

## 4.2. Halaman Login
Gambar 9. Halaman Login
Administrator  dapat  memasukkan  kata  sandi dan  nama  penggunanya  di  halaman  ini.  Halaman
dashboard  kemudian  akan  muncul  ketika  Anda mengklik  tombol  login;  jika  username  dan  password yang  dimasukkan  salah  maka  akan  muncul  halaman login.

## 4.3. Halaman Data Barang
Gambar 10. Tampilan Data Barang
Pada Gambar tersebut data barang admin dapat melakukan  proses  Update  yang  digunakan  untuk Merubah isi data barang yang sudah di inputkan

## 4.4. Halaman Data Stok
Gambar 11. Tampilan Data Stok
Pada  gambar  tersebut,  Halaman  data  stok terdapat data stok barang yang meliputi Periode, Nama Barang, Harga dan Jumlah Order Barang yang terjual.
Administrator  dapat  melakukan  operasi  CRUD (create,  update,  delete) pada halaman  data  penjualan untuk menangani data stok.

## 4.5. Halaman Peramalan
Gambar 12. Tampilan Data Peramalan
Data  Peramalan  yang  di  gunakan  tersebut berdasarkan data stok barang dari bulan januari tahun 2020  sampai  dengan  desember  2022  dan  akan memprediksi  di  bulan  januari  di  tahun  2023,  dengan hasil  prediksi  stok  barang  oli  motor  mesran  super  di bulan januari 2023 adalah 20.

## 4.6. Pengujian
a. Pengujian browser
Tabel  2. Pengujian browser Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Mozila Firefox Halaman Login √ √ √ Data Barang √ √ √ Data Stok √ √ √ Halaman Perhitungan peramalan √ √ √
Hasil  pengujian  browser  pada  Table  2 menunjukkan  bahwa  fungsi  login,  pengelolaan  data barang,  pengelolaan  stok,  halaman  perhitungan peramalan,  dan  fungsi  logout  dapat  berjalan  dengan lancar  di  browser  Microsoft  Edge,  Google  Chrome, dan Mozilla Firefox.
b. Pengujian Blackbox
Tabel  3. Pengujian Blackbox No Data Masukan Hasil Hasil Uji Menu Login 1 Login dengan tidak memasukkan username User tidak dapat melakukan login dan ada
peringatan bahwa username belum terisi. √ Menu Login 2 Login dengan tidak memasukkan password User tidak dapat melakukan login dan ada
peringatan bahwa password belum terisi. √ Menu Data Barang 3 Menampilkan, Menambahkan, Mengedit dan menghapus data barang Sesuai yang di harapkan √ 4 Tidak ada data Nama Barang yang kosong Tidak dapat menambahkan Nama Data Barang Sparepart Motor √
Menu Data Stok 5 Tidak ada data yang di inputkan saat menginput data Tidak dapat menginputkan data dan ada peringatan field tidak boleh kosong √ 6 Tidak ada data yang dinputkan Tahun, Harga, Bulan dan Jumlah Order, pada saat menginput Data Stok Tidak boleh ada yang kosong pada saat Menginput Data Stok √ Menu Data Peramalan 7 Tidak ada data nilai yang diinputkan saat menginput data Filter Barang pada Peramalan Tidak dapat menginputkan data dan ada peringatan pilih item pada daftar. √ Menu Data Hasil Peramalan 8 Tampilan data hasil nama produk dan forecasting Hasil yang di peroleh sesuai dengan perhitungan peramalan metode trend moment √ Berdasarkan pengujian fungsional
menggunakan metode blackbox yang telah dilakukan pada  tabel  4.2  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa semua  fitur  program  100%  berhasil  sesuai  yang  di harapkan
c. Pengujian Pengguna User

## Tabel  4. Pengujian Pengguna
No. Pertanyaan jawaban TB B SB 1. Bagaimana aplikasi website prediksi penjualan sparepart di Toko Jaya Motor dengan metode Trend Moment mudah untuk digunakan? 0 5 10 2. Bagaimana Sistem yang digunakan pada aplikasi website  prediksi penjualan sparepart di Toko jelas dan mudah dimengerti. 1 8 6
3. Bagaimana proses perhitungan prediksi ketersediaan stok berjalan dengan sempurna? 1 4 10 4. Bagaimana fitur yang terdapat di dalam website sudah berjalan lancar? 2 4 9
Keterangan : SB: Sangat Baik B: Baik TB : Tidak Baik
Berdasarkan  tabel  4  Hasil  dari  pengujian terhadap  pengguna  dapat  diketahui  bahwa  pengujian yang  ditujukan  kepada  2  Admin  dan  3  Karyawan menyatakan  Sangat  Baik  dengan  presentasi  yaitu  0,7 %,  Baik  dengan  presentasi  0,25%,  dan  Tidak  Baik dengan  presentasi  0,05%,  Maka  dapat  disimpulkan bahwa aplikasi website prediksi penjualan sparepart di Toko  Jaya  Motor  dengan  metode  Trend  Moment sesuai  dengan  harapan  pengguna  dengan  presentase terbanyak yaitu 0,7% Sangat Baik.
d. Pengujian  Perhitungan  Simulasi  Metode  Trend Moment
Dalam membuat peramalan stok barang dengan berdasarkan  data  stok  sparepart  motor  yang  sering kelebihan  atau  kekurangan  stok  yaitu  barang  Oli Motor,  Data  yang  telah  diperoleh  dari  bulan  Januari sampai  Desember  2020,2021,2022  dengan  metode trend  moment  dapat  dilakukan  dengan  beberapa langkah  berikut :
a. Menentukan nilai penjualan (y) yang berasal dari jumlah stok tiap bulan.
b. Menentukan  nilai  (xy)  yang  diperoleh  dari  nilai indeks  waktu  (x)  dikalikan  stok(y)  dan menentukan nilai 〖 (x 〗 ^2) di mana parameter x dikuadratkan  berdasarkan  data  historis  masing- masing tahun.
x = Indeks waktu (0,1,2,3…n)
Tabel 5. Pengujian Metode Trend Moment No Nama Barang Bulan Tahun Stok (Y) Periode (X) X^2 XY 1 OLI MOTOR PERTAMINA ENDURO MATIC
JANUARI 2020 6 0 0 0 2 FEBRUARI 2020 8 1 1 8 3 MARET 2020 6 2 4 12 4 APRIL 2020 12 3 9 36 5 MEI 2020 11 4 16 44 6 JUNI 2020 8 5 25 40 7 JULI 2020 10 6 36 60 8 AGUSTUS 2020 12 7 49 84 9 SEPTEMBER 2020 8 8 64 64 10 OKTOBER 2020 6 9 81 54 11 NOVEMBER 2020 10 10 100 100 12 DESEMBER 2020 6 11 121 66 13 JANUARI 2021 5 12 144 60 14 FEBRUARI 2021 6 13 169 78 15 MARET 2021 6 14 196 84
No Nama Barang Bulan Tahun Stok (Y) Periode (X) X^2 XY 16 APRIL 2021 10 15 225 150 17 MEI 2021 8 16 256 128 18 JUNI 2021 11 17 289 187 19 JULI 2021 11 18 324 198 20 AGUSTUS 2021 10 19 361 190 21 SEPTEMBER 2021 12 20 400 240 22 OKTOBER 2021 5 21 441 105 23 NOVEMBER 2021 10 22 484 220 24 DESEMBER 2021 7 23 529 161 25 JANUARI 2022 8 24 576 192 26 FEBRUARI 2022 12 25 625 300 27 MARET 2022 6 26 676 156 28 APRIL 2022 10 27 729 270 29 MEI 2022 6 28 784 168 30 JUNI 2022 5 29 841 145 31 JULI 2022 6 30 900 180 32 AGUSTUS 2022 8 31 961 248 33 SEPTEMBER 2022 13 32 1024 416 34 OKTOBER 2022 10 33 1089 330 35 NOVEMBER 2022 6 34 1156 204 36 DESEMBER 2022 6 35 1225 210 Jumlah 300 630 14910 5188 Rata - Rata 8.333333 17.5 414.1667 144.1111 4.7. Gunakan persamaan berikut untuk menentukan nilai a dan b setelah menghitungnya
berdasarkan hasil perhitungan tabel sebelumnya: ∑ y = a.n + b.∑ x 300=36a+630b |*35|
∑ xy = a. ∑ x + b.∑ x^2   5188 = 630 a + 14.910 b |*2|
Hasil : 10.500 = 1260 a + 22.050 b
10.376 = 1260 a + 29.820 b  - 124 = - 7.770 b =  124 / -7.770 b =  - 0,0159
Proses  eliminasi  untuk  sampai  pada  nilai  b dijelaskan oleh persamaan berikut. Mengurangi 1 dari persamaan  kedua  dan  mengalikan  7  dari  persamaan pertama  menyelesaikan  prosedur  eliminasi  setelah nilai  persamaan  ditentukan.  Mengikuti  langkah- langkah  di  bawah  ini,  nilai  b  sebesar  -0,0159  yang diperoleh  dari  prosedur  eliminasi  dapat  digunakan untuk  menghitung  nilai  a  menggunakan  rumus persamaan satu:
∑ y = a.n + b.∑ x 300 = 36 a + 630 b
300 = 36 a + 630(- 0,0159)
300 = 36 a + - 10,017
300 – (- 10,017) = 36 a a = 289,983 / 36 a = 8,055
Setelah  nilai  a  dan  b  diketahui  maka  langkah selanjutnya  masuk  pada  proses  menentukan  nilai  Y atau trend dengan persamaan Y = a + b X. Y = 8,055+ (- 0,0159 * 36) Y = 8,055+ (-0,5724) Y = 7,4826
Maka  hasil  akhir  dari  peramalan  stok  barang dengan  menggunakan  metode  trend  moment  pada bulan  Januari  2023  adalah  8  unit  oli  motor  enduro matic.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  forecasting  stok  barang    dan  hasil implementasi,  Aplikasi  website  prediksi  ketersediaan stok ini menunjukkan tingkat akurasi yang baik, hal ini di buktikan dari perbandingan data aktual dengan hasil prediksi  di  dapati  hasil  presentase  nilai  akurasi  error kurang  dari  10%,  Yang  berarti  kesimpulan  hasil  dari pengujian tersebut tingkat kesalahan peramalan relatif kecil.  Dari  pengujian  fungsional  situs  web  bahwa semua fiturnya bekerja dengan sempurna di Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilla Firefox. Dapat ditarik kesimpulan  bahwa  setiap  fitur  program  dapat beroperasi  sebagaimana  mestinya,  berdasarkan  hasil pengujian  fungsional  yang  dilakukan  dengan  metode black box. Program prediksi sparepart motor berbasis web di toko Jaya Motor mendapat feedback positif dari pengguna  setelah  dilakukan  pengujian.  Hal  ini menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan benar. Namun  dengan  kesimpulan  yang  telah  didapat,  juga ada  saran  yang  perlu  dipertimbangkan  seperti  dapat dilakukan analisis yang lebih mendalam terkait faktor- faktor eksternal yang dapat mempengaruhi ketersediaan  stok  berbasis  website.  Misalnya, perubahan tren pasar, Kemudian Aplikasi prediksi stok barang  sparepart  di  toko  jaya  motor  dapat  di kembangkan dengan perhitungan prediksi stok barang menggunakan metode lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  1,  R.  (2023).  PENERAPAN  METODE  K- NEAREST  NEIGHBOR  UNTUK  PREDIKSI
(Vol.  Vol.  7  No.  1).  JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika) .
[2]  Achmad  Yumnan  Maulana,  Y.  A.  (2023). PERAMALAN  PENJUALAN  THRIFT  PADA TOKO  KLASSWEAR  (Vols.  Vol.  7  No.  4,). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika).
[3]  Ayu Nanda Safitri, F. A. (2021). Analisa Metode Trend Moment Untuk Peramalan Penjualan Stok Barang  Pada  Toko.  JIKOMSI  [Jurnal  Ilmu Komputer dan Sistem Informasi], Vol.3 No.3, 12.
[4]  Dr.  Aneu  Yulianeu,  S.  (2022).  SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS TRAYEK ANGKUTAN (Vol. Vol 10 No. 2). JUTEKIN.
[5]  Habib  Khoirul  Muwahidin,  A.  F.  (2022). PENERAPAN  METODE  TREND  MOMENT PADA SISTEM PERAMALAN (Vol. Vol. 6 No. 2). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika).
[6]  TOKO  MARTHA  AGUNG.  JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika),  Vol.  6  No.  2, 09.
[7]  Imam  Turmuzdi,  A.  C.  (2019).  Implementation of  Trend  Moment  Method  for  Goods  Stock. TRANSFORMTIKA, Vol.16, No.2, 08.
[8]  Jemmy  Andriano  Frans,  M.  O.  (2020). PREDIKSI PENJUALAN KAYU LAPIS DI CV DIATO WOOD SEJAHTERA DENGAN METODE  TREND  MOMENT.  JATI  (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika),  Vol.  4  No.  2, 08.
[9]  Laily  Rizky  Amalia,  W.  R.  (2022).  Penerapan Metode  Trend  Moment  Untuk  Memprediksi Jumlah  Pertumbuhan  Penduduk.  Building  of Informatics,  Technology  and  Science  (BITS), Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 566−573, 08.
[10]  Nurlaili  Indah  Kusuma  Wardhani,  I.  H.  (2022).
SISTEM FORECASTING PENJUALAN BERAS  DENGAN  MENERAPKAN.  JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika),  Vol.  6 No.  2,  7.G.  A.  B.  Barros,  A.  Liapis,  and  J. Togelius, “Data Adventures,” 2015.