## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2951

## Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Analisa Peramalan Penjualan
Agustinus Budi Santoso 1,* , Matheus Supriyanto Rumetna 2 , Kristy Isnaningtyas 1
1 Sistem Informasi, Universitas Sains Dan Teknologi Komputer, Semarang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Victory Sorong, Sorong, Indonesia Email: 1,* agustinus.bs@stekom.ac.id, 2 matheus.rumetna@gmail.com, 3 kristyisna@gmail.co.id Email Penulis Korespondensi: agustinus.bs@stekom.ac.id
Abstrak− Apotik  merupakan bagian  dalam distribusi kategori penjualan dan pembelian  obat.  Permintaan obat  menjadi titik poin  dalam  persebaran  pelanggan  terhadap  obat.  Karyawan  bertindak  mempersiapkan  dan  melakukan  pencatatan  order pembelian  obat  bulan  berikutnya.  Kegiatan    mengurutkan  data  persediaan  obat  yang  tersedia  dan  tidak  tersedianya  sering membutuhkan waktu yang lama. Metode Exponential Smoothing merupakan metode peramalan pada rata-rata bergerak dengan memberikan pembobotan yang mudah dianalisa. Data penjualan time series dengan peramalan metode Exponential Smoothing diharapkan mampu menangani persediaan yang optimal untuk kontrol persediaan stok obat. Penggunaan data 6 bulan terakhir sebagai data acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan peramalan untuk 3 bulan kedepan. Percobaan dengan Alpha berbeda menguji ketepatan pada keadaan nyata. Hasil percobaan dengan alpa 0,3 mendekati nilai nyata pada peramalan 3 bulan kedepan.
Kata Kunci: Single Exponential Smoothing; Peramalan; Stok; Penjualan; Apotik
Abstract− Pharmacies are part of the distribution category of drug sales and purchases. The demand for drugs becomes a focal point in the distribution of customers to drugs. Employees act to prepare and record drug purchase orders for the following month.  The  activity  of  sorting  the  available  and  unavailability  of  drug  supply  data  often  takes  a  long  time.  Exponential smoothing method is a method of forecasting moving averages by providing easy-to-analyze weighting. Time series sales data with Exponential Smoothing forecasting method is expected to be able to handle optimal inventory for controlling drug stock inventory. The use of data for the last 6 months as reference data for recording the past for forecasting experiments for the next 3 months. Experiments with different Alpha tests for accuracy in real life. The results of the experiment with alpha 0.3 are close to the real value in forecasting the next 3 months.
Keywords : Single Exponential Smoothing; Forecasting; Stock; Sales; Pharmacy

## 1. PENDAHULUAN
Pemenuhan dalam pemerataan pemenuhan kesesuian stok obat merupakan salah satu bagian yang paling penting dalam  suatu  proses  perilaku  penjualan  serta  pembelian  pada  apotik.    Inventory    barang    merupakan  barang dagangan yang utama dalam perusahaan dagang [1] pada pelaku usaha  menjadi  keperluan penting  bagi  suatu perusahaan,    berawal  dari  inventory    maka  pengelolaan  stok    barang    gudang  dan  display  menjadi  titik  poin penjualan kepada pelanggan [2] dan digunakan juga untuk keberlangsungan produksi [3]. Persediaan yang tinggi memungkinkan perusahaan memenuhi permintaan yang mendadak   dalam jumlah yang memadai, tersebar merata dan harganya terjangkau oleh masyarakat [4]. Apotek Waras Wiris setiap bulan mengalami perubahan peningkatan dan  penurunan  transaksi  penjualan.  Karyawan  harus  menyiapkan  dan  merancang  order  pembelian  obat  bulan berikutnya. Kegiatan menyiapkan stok pembelian obat yang tersedia dan habis membutuhkan waktu relatif lebih lama apabila manual.
Kegiatan  ini  berdampak  pada  proses  pendistribusian  karena  membuat  ketidakpastian  karyawan  dalam memesan obat pada distributor, dan tidak terkontrolnya penjualan obat karena perencanaan yang kurang matang dan produktifitas karyawan dalam bekerja tidak optimal. Penyebab tidak optimal tersebut menjadikan pelanggan atau konsumen tidak mendapat permintaan yang diajukan ke Apotik. Karyawan wajib memberikan perencanaan aktif setiap akhir pre order terhadap pemasok obat. Penelitian sistem informasi berbentuk alat bantu  peramalan yang  merupakan    penting  dalam  perencanaan  yang  lebih  efektif  dan  efisien  berdasarkan  metode  peramalan Exponential Smoothing [5]. Exponential  Smoothing sering  disebut  juga  Penghalusan  Eksponensial,  Metode Smoothing  Exponential merupakan  peramalan  dengan teknik rata-rata  bergerak dimana    pembobotan  data    diberi    bobot    dengan sebuah        fungsi  exponential  [6]. Exponential  Smoothing merupakan  salah  satu  metode    peramalan    rata-rata bergerak  canggih, dan mudah  digunakan [7]. Metode ini merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah [8]. Metode ini merupakan metode yang menunjukkan penurunan pembobotan  secara  eksponensial  terhadap  nilai  observasi  [9].  Parameter  metode  penghalusan  eksponential ( Exponential Smoothing ) dilambangkan dengan α (alpha).  Gambaran tersebut digunakan untuk mengolah bagian karyawan karena dengan metode tersebut apotik dapat memprediksi langkah apa yang dilakukan dalam memenuhi permintaan konsumen. Ramalan tidak dapat menjawab sempurna atau 100% dalam meramalkan data, karena masa depan merupakan ketidakpastian. Ketidakpastian tersebut dapat di uji dengan peramalan uji coba menggunakan alpha berbeda untuk mendapatkan hasil yang lebih menuju kenyataan hasil peramalan.
Program ini dapat meramalkan penjualan obat berdasarkan riwayat penjualan pada bulan-bulan sebelumnya ( time series ) yang merupakan suatu data pengamatan [10]. Data penjualan didapat dengan data historis pada bagian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2951
Submitted: 25/03/2021 ; Accepted: 25/04/2021 ; Published: 25/04/2021
stock opname dan data penjualan. Dengan melihat data sebelumnya, maka membantu pengguna dalam mengambil suatu keputusan untuk menentukan melakukan pembelian obat. Data tersebut diolah dengan menggunakan alpha berbeda  dan  membandingkan  alpha  manakah  yang  lebih  digunakan  untuk  meramalkan  keadaan.  Metode peramalan yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Single Exponential Smoothing .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D), R&D merupakan metode penelitian yang dilaksanakan guna menghasilkan produk tertentu, dan menguji keefektifan produk tersebut [11] . Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing) merupakan metode peramalan menggunakan rata-rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan. Metode peramalan menggunakan data history masa lalu yang sedikit atau tidak terlalu banyak. Model ini dapat diasumsikan bahwa data naik turun di sekitar nilai mean yang tetap, tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten, tanpa mengikuti pola atau tren [12] dengan menggunakan data masa lampau [13]. Rumus penghalusan exponential dapat ditunjukkan sebagai berikut:
Ft+1 = α Xt + (1-α) Ft-1 Keterangan : Ft+1 = Ramalan untuk periode ke t+1 Xt = Nilai riil periode ke t α = Bobot yang menunjukkan konstanta penghalus (0 < α <1) Ft-1 = Ramalan untuk periode ke t-1

## 2.1 Penelitian Resource and Development (R&D)
Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D), R&D merupakan metode penelitian yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu, dan menguji keefektifan produk tersebut [11]. Untuk dapat menghasilkan produk tertentu [14], digunakan penelitian yang bersifat analisis kebutuhan dan untuk menguji  keefektifan  produk  tersebut  supaya  dapat  berfungsi  dengan  baik  di  masyarakat  luas,  maka  diperlukan penelitian untuk menguji keefektifan produk. Research and Development digunakan untuk mengembangkan dan memvalidasi  produk-produk  persediaan.  Penelitian  dan  pengembangan  ada  3  tahap  yaitu  fase  penelitian pendahuluan, fase pengembangan prototype, fase penilaian [15] dan terdiri dari 10 langkah.
Gambar 1. Alur Penelitian Research and development

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  yang  sudah  ada,  digunakan  untuk perhitungan  Metode Single  Exponential  Smoothing .  Untuk mendapatkan hasil pembelian barang di bulan berikutnya. Apotek Waras Wiris diharapkan dapat terus meningkat keuntungan dengan menyediakan obat sesuai dengan permintaan pasar. Namun pada laporan penjualan obat pada Apotek Waras Wiris terdapat bahwa kebutuhan akan konsumsi obat tidak signifikan, terjadi peningkatan maupun penurunan dalam penjualan obat dari bulan sebelumnya.  Data yang digunakan adalah data penjualan obat dari bulan Januari 2020 sampai Juni 2020. Data input dan output dihubungkan dengan satu fungsi yang akan diolah dengan menggunakan Metode Single Exponential smoothing melalui tahap pembelajaran dan tahap peramalan, sehingga diharapkan dapat menentukan berapa banyak obat yang terjual pada bulan berikutnya oleh pihak apotek, dengan adanya sistem ini diharapkan dapat menghasilkan peramalan yang optimal.
Perbandingan dengan sebelumnya pada penelitian Sofiana, Exponential Smoothing digunakan untuk peramalan penambahan jumlah penumpang pesawat. Peramalan ini ditujukan juga untuk perbandingan dengan menggunakan Holt Winter’s dengan Event Base penelitian ini menghasilkan bahwa peningkatan terjadi sejak 2013 sampai 2019 dengan  pengujian  algoritma Exponential  Smoothing [16].  Penelitian  lain  dari  Aris  Purwanto  mengenai  sistem
Potensi Dan Masalah Pengumpulan Data Desain Produk Uji Coba Produk Revisi Desain
Validasi
Desain Revisi Produk Uji Coba Pemakaian Revisi Produk Produksi Masal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2951
peramalan produksi jagung dimana mengguankan exponential smoothing untuk menguji pola trend dan pengujian pemulusan dengan parameter 0,4 dengan menghasilkan eror pada MAPE lebih kecil yaitu 9,38% [17].
Tabel 1. Penjualan Obat Apotek Waras Wiris Periode Januari 2020 – Juni 2020
Pada Gambar 2 di bawah ini Menjelaskan alur Pelanggan memesan barang kepada Asisten Apoteker dan menerima  pesanan  serta  membuat  catatan  pesanan  barang  dan  membrikan  catatan  pesanan  barang  untuk diserahkan pada bagian gudang. Gudang mengecek stok barang dan memberikan barang ke Asisten Apoteker. data penjualan  dan  nota  penjualan  diolah  Oleh  Asisten  Apoteker  kemudian  membuat  laporan  penjualan.  Pelanggan menerima  nota  dan  pesanan  barang,  Asisten  Apoteker  menghitung  ramalan  penjualan  berdasrkan  Metode Exponential  Smoothing  dibulan  yang  akan  datang.  Laporan  penjualan  dan  peramalan  yang  sesuai  di  serahkan kepada Apoteker dan  diarspikan
Gambar 2. Rancangan Flowchart Sistem Penjualan dengan Peramalan
Alur  data  berawal  dari  setiap  data  masuk  yang  telah  diintegrasikan  dengan  sistem  penjualan  pembelian untuk mendapatkan jumlah penjualan setiap bulan. Data tersebut bertujuan pengambilan sample data time series untuk mendapatkan data uji setiap 6 bulan sebagai data awal untuk peramalan 3 bulan kedepan
Nama Januari    Februari   Maret   April Mei Juni Ultraflu 50 125 100 100 50 50 Bodrex 60 36 72 60 72 60 Paramex 200 350 350 450 250 250 Oskadon 150 50 100 100 250 150 Stopcold 25 25 50 25 50 25 Mixagrip 50 125 100 100 125 50 Neozep 25 50 50 50 50 50 Decolgen 50 25 25 75 75 50 Decolsin 50 50 50 50 50 25 Intunal 25 50 25 100 25 25 Ultraflu 50 125 100 100 50 50

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2951
Gambar 3. Rancangan Use Case Diagram Sistem

## 3.1 Implementasi Program
Implementasi sistem dimulai dari beberapa alur dari desain sistem, desain visual aplikasi, dan pengujian aplikasi. Pada form di bawah ini merupakan tampilan dari form peramalan.
Gambar 4. Tampilan Form Peramalan.
Pada proses ini akan menjalankan perintah  dengan percobaan Alpha 0.4 pada data Bodrex terdapat data series 60, 36, 72, 60, 72, 60. Percobaan ini mendapatkan Menghasilkan RMSE  14.1736 dan Rata-Rata sebesar 58.04 didapatkan tabel sebagai berikut :
Tabel 2. Tabel Percobaan dengan aplikasi menggunakan Alpha 0.4
No Actual ES 0,4 1 60 56,00 2 36 57,60 3 72 48,96 4 60 58,17 5 72 58,90 6 60 64,14 7 62,48

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2951
Submitted: 25/03/2021 ; Accepted: 25/04/2021 ; Published: 25/04/2021
Gambar 5. Grafik perbandingan data Aktual dengan ES Alpha 0.4
Maka dengan peramalan Exponential Smoothing didapatkan 56, 57.6, 48.96, 58.17, 58.90, 64.14,  62.48. Mendapatkan RMSE 13.66959 maka dengan hasil pada tabel sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel Percobaan dengan aplikasi menggunakan Alpha 0.3
No Actual ES 0,3 1 60 56,00 2 36 57,20 3 72 50,84 4 60 57,19 5 72 58,03 6 60 62,22 7 61,56
Gambar 6. Perbandingan Alpha 0,3 dan 0,4
Form  perhitungan  peramalan  mengambil  data  dari  form  penjualan,  form  barang.  Form  ini  menghitung peramalan penjualan di bulan yang akan datang
Gambar 7. Laporan Peramalan penjualan.

## 4. KESIMPULAN
Pengujian  pada  aplikasi  yang  menerapkan  metode Exponential  Smoothing dengan  pengujian  beberapa  faktor penggunaan  Alpha  berbeda.  Ditemukan  bahwa  penggunaan  Alpha  dengan  0,3  mendekati  nilai  kenyataan  pada penjualan. Penggunaan time series dapat dilakukan apabila jarak antar data bulan atau perubahan data tidak terlalu jauh.  Penggunaan algoritma pada Exponential smoothing cukup mudah digunakan untuk peramalan yang bersifat
0 20 40 60 80 1 2 3 4 5 6 7 Actual ES04 0 20 40 60 80 1 2 3 4 5 6 7 Actual ES04 ES03

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2951
Submitted: 25/03/2021 ; Accepted: 25/04/2021 ; Published: 25/04/2021
urut dan dapat digunakan untuk peramalan sejauh 1 sampai 3 bulan berikutnya. Apabila pengujian sampai bulan ke 4 dan seterusnya terdapat perubahan data yang kurang mendekati kenyataan. Maka dapat diambil simpulan dari penelitian ini diambil data sample sampai peramalan bulan ke tiga untuk mendapatkan data nyata.  Peramalan ini berkontribusi  dengan  adanya  sample  data  percobaan  dapat  menganalisa  bagian  obat  mana  saja  yang  akan mendekati stok limit untuk membantu pemesanan kembali supaya terhindar dari kekurangan stok.

## REFERENCES
[1] Ferawati, K. Davita Fersiartha, and I. Yuliana, “Analisis Pengaruh Persediaan Barang Dan Penjualan Terhadap Laba Perusahaan  (Studi  Kasus  Cv  Davin  Jaya  Karimun),” J.  Cafe. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  33–44,  2020,  doi: 10.51742/akuntansi.v1i2.146.
[2] S. Zalukhu and I. Handriani, “Aplikasi Sistem Inventory (Studi Kasus : Pt . Cakra Medika Utama),” JSAI, Vol. 2 Nomor 1, Januari 2019 , vol. 2, no. 1, pp. 116–122, 2019.
[3] V. A. Pradana and R. R. Jakaria, “Pengendalian Persediaan Bahan Baku Menggunakan,” Bina Tek. , vol. 16, no. 1, pp. 9– 14, 2020.
[4] A. S. D. Rini Septiani Sukanda, “Tinjauan Atas Pengelolaan Persediaan Bahan Baku Pada Divisi Kendaraan Khusus PT. Pindad (Persero) Kota Bandung,” J. Ris. Akunt. / Vol X / No.1 / April 2018 , vol. X, no. 1, 2018.
[5] A.  Raharja,  W.  Angraeni,  and  R.  Aulia  Vinarti,  “Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing  Untuk  Peramalan Penggunaan Waktu Telepon Di PT.Telkomsel Divre 3 Surabaya,” J. Sist. Inf. , vol. 59, p. 73, 2017.
[6] L. Ni, S. Wiwik, R. Ginantra,  I. Bagus, and G. Anandita, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan  Penjualan  Barang,” J.  Sains  Komput.  Inform.  Vol.  3  Nomor  2  Sept.  2019,  pp.  433-441  ISSN2548- 9771/EISSN2549-7200 , vol. 3, no. September, pp. 433–441, 2019.
[7] S. Fachrurrazi, “Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing pada Toko Obat Bintang Geurugok,” 20 Techsi Vol. 6 No. 1 , April 2015 , vol. 7, no. 1, pp. 19–30, 2015.
[8] S.  A.  Faisol,  “Penerapan  Metode  Exponential  Smoothing  Untuk  Peramalan  Jumlah  Klaim  Di  BPJS  Kesehatan Pamekasan,” J. Mat. “MANTIK” Ed. Oktober 2016. Vol. 02 No. 01. ISSN 2527-3159. E-ISSN 2527-3167 , vol. 02, no.
01, 2016, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/310316155_PENERAPAN_METODE_EXPONENTIAL_SMOOTHING_U NTUK_PERAMALAN_JUMLAH_KLAIM_DI_BPJS_KESEHATAN_PAMEKASAN.
[9] N. H. A. S. Al Ihsan, H. H. Dzakiyah, and F. Liantoni, “Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Metode Holt  untuk  Prediksi  Kasus  COVID-19  di  Indonesia,” Ultim.    J.  Tek.  Inform. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  89–94,  2020,  doi: 10.31937/ti.v12i2.1689.
[10]  A. M. Al’afi, W. Widiart, D. Kurniasari, and M. Usman, “Peramalan Data Time Series Seasonal Menggunakan Metode Analisis Spektral,” J. Siger Mat. , vol. 1, no. 1, pp. 10–15, 2020, doi: 10.23960/jsm.v1i1.2484.
[11]  Prof. Dr. Sugiyono, Metode Penelitian Kombinasi (Mixed Metods) . Bandung: Alfabeta., 2012.
[12]  N. P. L. Santiari and I. G. S. Rahayuda, “Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 3, p. 203, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1520.
[13]  S. R. Albert Stephano , Shantika Martha, “Sistem Informasi Peramalan Tren Pelanggan Dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Di Mess Gm,” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 08, no. Vol 8, No 1 (2020): Coding :
Jurnal Komputer dan Aplikasi, 2020, [Online]. Available:
http://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/39767.
[14]  A.  ELVARITA,  T.  Iriani,  and  S.  S.  Handoyo,  “Pengembangan  Bahan  Ajar  Mekanika  Tanah  Berbasis  E-Modul  Pada Program Studi Pendidikan Teknik Bangunan, Universitas Negeri Jakarta,” J. PenSil , vol. 9, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.21009/jpensil.v9i1.11987.
[15]  M. Sari, “NATURAL SCIENCE : Jurnal Penelitian Bidang IPA dan Pendidikan IPA , ISSN : 2715-470X ( Online ), 2477 – 6181 ( Cetak ) Penelitian Kepustakaan ( Library Research ) dalam Penelitian Pendidikan IPA,” Nat. Sci. J. Penelit. Bid. IPA dan Pendidik. IPA , vol. 6, no. 1, pp. 41–53, 2020.
[16]  S. Sofiana, S. Suparti, A. R. Hakim, and I. Triutami, “Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat Di Bandara Internasional Ahmad Yani Dengan Metode Holt Winter’S Exponential Smoothing Dan Metode Exponential Emoothing Event Based,” J. Gaussian , vol. 9, no. 4, pp. 535–545, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i4.29448.
[17]  A. Purwanto and S. N. Afiyah, “Sistem Peramalan Produksi Jagung Provinsi Jawa Barat Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 14, no. 2, p. 85, 2020, doi: 10.32815/jitika.v14i2.462.