## Implementasi Metode Weighted Moving Average Untuk Sistem Peramalan Penjualan Markas Coffee
Muchamad Rizqi*, Antonius Cahya Prihandoko**, Nova El Maidah*** * ** *** Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember * m.rizqi63@gmail.com,, ** antoniuscp.ilkom@unej.ac.id ***nova.pssi@unej.ac.id

## ABSTRACT
Headquarters Coffee is one of the businesses engaged in the culinary field of coffee drinks. The problem that occurs at the Coffee Headquarters is that business activities are still carried out manually. In addition, determining sales in the next period only refers to the sales data of the previous period, resulting in owners often experiencing shortages or excess stocks of coffee to be sold due to uncertain sales. Therefore we need a forecasting method (Forecasting) that is appropriate and can be applied to an Information System in the form of a Website. The purpose of making this forecasting information system is to assist companies in recording sales to make it more practical by applying the Weighted Moving Average (WMA) method. From the results of the calculation of the WMA method, the level of accuracy will then be calculated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method. The results of forecasting by applying the WMA method and MAPE calculations on weights 3, 4 and 5 show that the Robusta coffee on the Robusta menu which has the smallest MAPE is weight 3 with a calculation result of 19.2499 and the Robusta Milk menu which has the smallest MAPE is weight 4 with the calculation result is 15.21879166 and Excelsa coffee on the excelsa menu which has the smallest MAPE is weight 3 with a calculation result of 19.1538 and the Excelsa Susu menu which has the smallest MAPE is weight 5 with a calculation of 17.27650182 while for Arabica coffee on the Arabica menu which has the smallest MAPE is weight 4 with a calculation result of 18.1735 and the Arabica Susu menu which has the smallest MAPE is weight 5 with a calculation result of 16.24012072. Where the Mape value produced by each type of coffee is still below 20%, which means the forecasting results can be categorized as good.
Keyword: Forecasting, Penjualan , Weighted Moving Average, Website

## 1. Pendahuluan
Mengkonsumsi  kopi  biasanya  dilakukan  oleh  masyarakat  di  warung-warung  kopi.  Namun  seiring dengan  perkembangannya  muncul  istilah  baru  warung  kopi  dengan  sebutan  kedai  kopi.  Dimana  saat  ini minum kopi bukan lagi hanya sekedar tuntutan selera, melainkan bagi sebagian masyarakat perkotaan sudah menjadi  bagian  dari  gaya  hidup, saat  ini  banyak  sekali  kedai-kedai  kopi  ternama  di  Indonesia.  Sehingga membuka  usaha  bisnis  Coffee  di  Indonesia  saat  ini  dinilai  cukup  kompetitif  karena  selalu  berkembang seiring perubahan zaman serta gaya hidup masyarakat. Riset independen mengungkapkan fakta bahwa usaha kedai kopi melonjak sebanyak tiga kali lipat lebih banyak atau mencapai angka 2.950 gerai pada tahun 2019, dimana angka ini sangat tinggi jika dibandingkan pada tahun 2016 yang hanya berjumlah 1.000 gerai [1]. Berdasarkan data Statista pada tahun 2020 sebanyak 74% masyarakat Indonesia lebih gemar mengkonsumsi kopi yang disajikan di café, kedai kopi atau restoran dibanding harus membuat kopi sendiri di rumah.
Markas  Coffee  merupakan  salah  satu  usaha  yang  bergerak  dibidang  kuliner  minuman  kopi  yang bertempat  di  Lumajang,  tepatnya  di  Dusun  Krajan,  Tegalrandu,  Jawa  Timur. Markas  Coffee  menyajikan minuman kopi panas ataupun dingin dengan berbagai macam kopi seperti kopi jenis arabica, robusta, dan excelsa. Saat ini Markas Coffee telah mengembangkan usahanya dengan memadukan wisata alam yang ada di  Lumajang,  dimana  para  penikmat  atau  pecinta  kopi  dapat  menikmati  kopi  dengan  dimanjakan  oleh suasana danau serta pemandangan gunung Lemongan yang asri. Sehingga cafe ini banyak digemari oleh masyarakat setempat maupun luar Lumajang.
Permasalahan yang terjadi pada Markas Coffee ini adalah kegiatan bisnis yang masih dilakukan dengan metode manual, seperti pencatatan informasi penjualan serta informasi pemesanan yang masih dilakukan dengan  menggunakan  buku.  Perihal  ini  pastinya  menimbulkan  tidak  efektifnya  pengelolaan  informasi penjualan  serta  pemesanan  sebab  menghabiskan  banyak  waktu  serta  dapat  menyebabkan  buku  tersebut hilang. Selain itu, dalam menentukan penjualan pada periode berikutnya markas coffee hanya mengacu pada data  penjualan  periode  sebelumnya  sehingga  mengakibatkan  owner  sering  kali  mengalami  kekurangan
maupun kelebihan stok kopi-kopi yang akan dijual dikarenakan penjualan yang tidak menentu [2]. Padahal kopi  hanya  dapat  bertahan  dengan  jangka  waktu  4-5  minggu. Dalam  dunia  bisnis  menyajikan  hidangan dengan bahan yang masih segar merupakan salah satu strategi dalam berbisnis.
Berdasarkan  permasalahan  yang  dialami  oleh  Markas  Coffee  dibutuhkan  suatu  solusi  untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, dimana peramalan atau forecasting dirasa tepat karena bagi setiap perusahaan  atau  para  pelaku  bisnis  dalam  setiap  pengambilan  keputusan  peramalan  dapat  menjadi  dasar perencanaan dalam jangka waktu pendek, menengah maupun panjang. Peramalan ialah suatu metode untuk memprediksikan apa yang hendak terjadi di masa yang akan datang berdasarkan data yang didapat di masa lalu [3]. Dalam melakukan suatu peramalan diperlukan sebuah metode yang dapat memprediksi   jumlah penjualan produk pada waktu yang akan datang agar dapat berjalan seimbang dengan jumlah stok bahan baku  yang  tersedia.  Metode  peramalan  yang  digunakan  tergantung  pada  jenis  pola  data  historis  yang dimiliki.  Pola  data  terdiri  dari  4  jenis  [4]  yaitu,  pola  data  horizontal  atau  stasioner, trend ,  musiman,  dan siklis. Berdasarkan hasil analisis data yang telah diperoleh dari markas coffe pada bulan September sampai dengan Desember 2020 bahwa data penjualan markas coffee memiliki pola data horizontal, dimana pola data ini dapat di implementasikan dengan menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA). Metode Weighted  Moving  Average merupakan  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk  peramalan  dengan  pola data horizontal atau stationer yang berfluktuasi disekitar nilai rata-rata konstan dan konsisten dari waktu ke waktu  [5].  Metode  ini  digunakan  dengan  model  rata-rata  bergerak  dengan  menggunakan  sejumlah  data aktual permintaan terbaru guna meningkatkan nilai peramalan permintaan pada masa yang akan datang [6]. Selain  itu  menurut  penelitian  yang  telah  dilakukan  [7]  dengan  membandingkan  metode Single  Moving Average (SMA), Weighted  Moving  Average (WMA)  dan Exponential  Moving  Average (EMA)  bahwa dihasilkan metode Weighted Moving Average (WMA) merupakan model terbaik yang digunakan dengan menghasilkan nilai akurasi yang paling kecil. Sehingga pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode Weighted  Moving  Average (WMA)  dimana  metode  ini  diimplementasikan  dengan sebuah  sistem yang  berbasis website yang  nantinya  diharapkan  dapat  memprediksi  penjualan  pada  periode  selanjutnya sehingga dapat meminimalisir terjadinya kekurangan maupun kelebihan dalam membeli stok bahan baku agar manajemen persediaan menjadi lebih efisien.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Peramalan
Peramalan adalah memperkirakan besarnya atau jumlah sesuatu pada waktu yang akan datang dengan acuan  data  pada  masa  lalu  yang  dianalisis  secara  alamiah  khususnya  menggunakan  metode  statistika  [8]. Artinya,  apabila  kita  dapat  memprediksi  apa  yang  akan  terjadi  di  masa  depan  maka  kita  dapat  mengubah kebiasaan yang kita lakukan saat ini menjadi lebih baik di masa yang akan datang. Hal ini disebabkan kinerja di masa lalu akan terus berulang setidaknya dalam masa mendatang yang relatif dekat. Karena itu prediksi yang akurat menjadi informasi yang sangat dibutuhkan dalam pengambilan keputusan manajemen [9]. Ada 2 hal penting yang harus diperhatikan dalam proses prediksi yang akurat yaitu:
a. Pengumpulan data yang relevan berupa informasi yang dapat mengahasilkan prediksi yang akurat.
b. Pemilihan  teknik  prediksi  yang  tepat  yang  akan  memanfaatkan  informasi  data  yang  diperoleh semaksimal mungkin.

## 2.2. Pola Data
Untuk meramalkan data time series dibutuhkan teknik peramalan yang baik. Teknik peramalan dapat bermacam-macam tergantung pada pola data yang ada. Ada empat macam tipe pola data [4] yaitu:
a. Pola  Data  Horizontal.  Data  observasi  berfluktuasi  di  sekitar  nilai  rata-rata  yang  konstan,  tidak tergantung pada waktu dan variansi dari  fluktuasi tersebut  [10]. Pola data horizontal juga disebut dengan pola data stasioner seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
b. Pola  Data  Trend.  Data  pengamatan  mengalami  kenaikan  atau  penurunan  selama  periode  jangka panjang.  Suatu  data  pengamatan  yang  mempunyai trend disebut  data  non  stasioner  seperti ditunjukkan pada Gambar 2.
c. Pola Data Musiman. Suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman. Pola ini dapat mempunyai pola musim yang berulang dari periode ke periode berikutnya. Misalnya pola yang berulang setiap bulan tertentu, tahun tertentu, atau minggu tertentu Seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 1 Pola data horizontal[4] Gambar 2 Pola data trend[4]
Gambar 3 Pola data musiman[4]
d. Pola Data Siklis. Deret data dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang, misal yang berhubungan dengan siklus bisnis seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4 Pola data siklis[4]

## 2.3. Weighted Moving Average
Metode  Rata-Rata  Tertimbang  (Weighted  Moving  Average)  merupakan  metode  dengan  rata-rata bergerak, tetapi nilai terbaru dalam deret berkala diberikan beban lebih besar untuk menghitung peramalan [11]. Metode Weighted Moving Average diberikan bobot yang berbeda untuk setiap data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis yang paling terakhir atau terbaru akan memiliki bobot lebih besar dibandingkan dengan data historis yang lama karena data yang paling terakhir atau terbaru merupakan data yang paling relevan untuk peramalan mengikuti Persamaan 1 [12].
𝐹 𝑡 = ∑(𝑋 𝑡 ×𝑏) ∑ 𝑏 (1)
Keterangan:
𝐹 𝑡 : Nilai peramalan pada periode t 𝑋 𝑡 : Nilai aktual pada periode t 𝑏 :  Penilaian sesuai panjang periode

## 2.4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Cara yang sering digunakan dalam mengevaluasi hasil peramalan yaitu dengan menggunakan metode Mean Absoloute Percentage Error . Ukuran Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan perhitungan yang digunakan untuk memberikan nilai kesalahan absolut dari data yang diramalkan dibandingkan dengan data  sebenarnya  [13].  Sebelum  menghitung  MAPE,  yang  perlu  dilakukan  adalah  melakukan  perhitungan kesalahan  salah  satu  hasil  peramalan.  Percentage  Error  (PE)  merupakan  kesalahan  persentase  dari  suatu peramalan yang dihitung mengikuti Persamaan 2 [14].
𝑃𝐸 = ( 𝑋 𝑡 −𝑌 𝑡 𝑋 𝑡 ) × 100% (2)
Keterangan: 𝑌 𝑡 :  Hasil peramalan pada periode t
Setelah diketahui 𝑃𝐸 dari seluruh hasil peramalan, maka dilakukan perhitungan 𝑀𝐴𝑃𝐸 mengikuti Persamaan 3 dengan n adalah jumlah data.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑(𝑃𝐸) 𝑛 (3)

## 2.5. Businnes Process
Business Process menggambarkan proses yang terjadi dalam sistem mulai dari input, output, uses, dan goal dari sistem yang dibuat. Business process sistem ini dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Businnes Process

## 2.6. Usecase Diagram
Usecase diagram merupakan diagram yang menggambarkan interaksi  terhadap aktor dengan sistem sesuai dengan hak akses yang dimiliki oleh masing-masing aktor. Usecase Diagram sistem ini dapat dilihat pada Gambar 6.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Implementasi  perhitungan  metode Weighted  Moving  Average pada  penelitian  menggunakan  data penjualan Markas Coffee dari September – Desember 2020, data ini merupakan data aktual yang digunakan dalam perhitungan peramalan untuk periode selanjutnya. Terdapat 3 jenis kopi dan 6 menu yang di ramalkan, yaitu kopi robusta, kopi robusta susu, kopi excelsa, kopi excelsa susu, kopi arabica, kopi arabca susu. Tabel 1 merupakan perhitungan secara detail nilai prediksi kopi robusta susu bobot 3 menggunakan metode weighted moving average.
Perhitungan  peramalan  dengan  menggunakan  metode  WMA  dimulai  dengan  melakukan  pengujian bobot  3,  4,  dan  5.  dilakukan  perhitungan  prediksi  penjualan  pada  periode  berikutnya  dengan  nilai  bobot  4 sampai dengan bobot 5 pada semua menu dengan data mulai  dari bulan September  – Desember 2020 yang dihitung menggunakan bobot 3 - 5. Hasil Perhitungan prediksi MAPE yang dilakukan dengan menggunakan bobot 3 - 5 secara ringkas ditunjukan pada Tabel 2.
Berdasarkan  perhitungan  prediksi  yang  dilakukan  pada  menu  kopi  robusta,  robusta  susu,  arabica, arabica susu, excelsa, dan excelsa susu dengan bobot 3 - 5 ditunjukan bahwa nilai MAPE terkecil untuk tiap menunya yaitu pada menu kopi robusta adalah bobot 3 dengan nilai 19,2499, pada menu kopi robusta susu adalah  bobot  4  dengan  nilai  15,2187,  pada  menu  arabica  adalah  bobot  4  dengan  nilai  18,1735,  pada  menu arabica susu adalah bobot 5 dengan nilai 16,2401, pada menu excelsa adalah bobot 3 dengan nilai 19,1538, dan pada  menu  excelsa  susu  adalah  bobot  5  dengan  nilai  17,2765.  Dimana  secara  teori,  semakin  kecil  tingkat kesalahan prediksi maka akan memberikan hasil prediksi yang akurat.
Gambar 6. Class Diagram
Tabel 1. Perhitungan Nilai Prediksi Kopi Robusta Susu Bobot 3
No Periode Robusta Susu Nilai Prediksi 𝑭 𝒕 1 Sept 1 – 7 38 - 2 sept 8 – 14 49 - 3 sept 15 – 21 27 - 4 sept 22 – 28 30 36,16666667 5 Sept 29 – 5 okt 35 32,16666667 6 okt 6 – 12 40 32 7 okt 13 – 19 34 36,66666667 8 okt 20 – 26 35 36,16666667 9 okt 27 - nov 2 42 35,5 10 nov 3 – 9 30 38,33333333 11 nov 10 – 16 35 34,83333333 12 nov 17 – 23 27 34,5 13 nov 24 – 30 30 30,16666667 14 des 1 – 7 61 29,83333333 15 des 8 – 14 45 45 16 des 15 – 21 40 47,83333333 17 des 22 – 28 61 45,16666667 18 des 29 – jan 4 51,33333333

## Tabel 2. Hasil Perhitungan MAPE pada Semua Menu dan Semua Bobot
Nama Menu Kopi Bobot 3 Bobot 4 Bobot 5 Robusta 19.2499 19.5300 19.7034 Robusta Susu 16.3230 15.2187 16.3462 Arabica 23.4403 18.1735 18.6322 Arabica Susu 22.3680 20.7052 16.2401 Excelsa 19.1538 21.1742 21.2644 Excelsa Susu 22.337 18.2816 17.2765

## 4. Kesimpulan
Hasil dari penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  peramalan  dengan  metode  Weighted  Moving  Average (WMA) dengan menggunakan data penjualan (actual) markas coffee. Data penjualan yang digunakan merupakan  data  penjualan  selama  4  bulan  yang  dimulai  dari  September  2020-  Desember  2020. Metode  WMA  pada  penelitian  ini  dihitung  dengan  menggunakan  3  bobot  yaitu  bobot  3,  4  dan  5. Dimana  masing-masing  bobot  menghasilkan  nilai  prediksi  yang  berbeda-beda  yang  kemudian dihitung  tingkat  keakurasiannya  dengan  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE). Pada perhitungan Mape yang pertama dilakukan dengan mencari nilai Percentage Error (PE) dengan nilai hasil prediksi yang telah didapatkan pada perhitungan WMA. Selanjutnya, mencari nilai MAPE dengan menjumlah seluruh nilai PE pada tiap-tiap bobotnya yang kemudian hasilnya dipilih dengan tingkat  keakuratan  yang  tinggi.  Hasil  dari  peramalan  dengan  menerapkan  metode  WMA  dan
perhitungan MAPE pada bobot 3, 4 dan 5 menunjukkan bahwa kopi jenis Robusta pada menu robusta yang memiliki mape terkecil adalah bobot 3 dengan hasil perhitungan 19,2499 dengan hasil peramalan yaitu sebesar 81 gelas dan menu Robusta Susu yang memiliki mape terkecil  adalah bobot 4 dengan hasil perhitungan sebesar 15,21879166 dengan hasil peramalan yaitu 52 gelas dan kopi jenis Excelsa pada  menu  excelsa  yang  memiliki  mape  terkecil  adalah  bobot  3  dengan  hasil  perhitungan  sebesar 19,1538 dengan hasil peramalan yaitu 24 gelas dan menu Excelsa Susu yang memiliki mape terkecil adalah bobot 5 dengan menghasilkan perhitungan sebesar 17,27650182 dengan hasil peramalan yaitu 16 gelas sedangkan untuk kopi jenis Arabica pada menu arabica yang memiliki mape terkecil adalah bobot 4 dengan hasil perhitungan sebesar 18,1735 dengan hasil peramalan yaitu 27 gelas dan menu Arabica  Susu  yang  memiliki  mape  terkecil  adalah  bobot  5  dengan  hasil  perhitungan  sebesar 16,24012072 dengan hasil peramalan yaitu 41 gelas. Dimana nilai Mape yang dihasilkan oleh masing- masing jenis kopi masih dibawah angka 20% yang berarti hasil peramalan dapat dikategorikan baik karena nilai hasil peramalannya mendekati dengan nilai sebenarnya.
2. Perancangan  pada  penelitian  sistem  peramalan  penjualan  Markas  Coffee  menggunakan  model Personal  Extreme  Programming  (PXP)  yang  dimulai  dari requirement, planning,  design, implementasi, dan testing. Pada  penelitian  ini  sistem  diterapkan  dengan  menggunakan  metode peramalan Weighted Moving Average (WMA) guna membantu pemilik dalam menentukan jumlah penjulalan kopi pada periode selanjutnya. Pada penelitian ini sistem dibangun dengan memiliki 2 hak akses user yaitu pemilik dan kasir dengan rincian:
a. Pemilik merupakan user yang memiliki hak ases terhadap semua fitur kecuali data kasir dan data penjualan yang terdapat pada sistem peramalan penjualan Markas Coffee.
b. Kasir yang memiliki tanggung jawab penuh terhadap pengelolaan data kasir atau data penjualan dan pengelolaan data profil kasir.

## Daftar Pustaka
[1] Toffin. 2019. Riset toffin . Diambil kembali dari Toffin: https://toffin.id/?p=2830
[2] Lestari, P. 2015. Teknologi Pengolahan Kopi. Widyaiswara Pertama.
[3] Alvianita,  R.  (2018).  Sistem  Informasi  Peramalan  Jumlah  Penjualan  Barang  Menggunakan  Metode  Exponential Smoothing.
[4] Hanke, J., & Wichern, D. 2005. Business Forecasting Eight Edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall .
[5] Laili, M. I. (2018). Perbandingan Metode Single Exponential Smoothing dan Simple Moving Average dalam Sistem Peramalan Penjualan Pizza (Studi Kasus: Waroenk Pizza Bondowoso). Jember: Universitas Jember.
[6] Nugroho, A. (2017). Sistem Peramalan Dengan Metode Weighted Moving Average Untuk Persediaan Telur Ayam Negeri Pada UD.Barokah. Kediri: Universitas Nusantara PGRI Kediri.
[7] Prapcoyo, H. (2018). Peramalan Jumlah Mahasiswa Menggunakan Moving Average. TELEMATIKA , 67-76.
[8] Putri,  P.  A.,  Santoso,  P.  B.,  &  Sari,  R.  A.  (2014).  Perencanaan  Persediaan  Bahan  Baku  Herbisida  Menggunakan Metode Silver Meal Dengan Memperhatikan Kapasitas Gudang (Studi Kasus Di Pt X, Gresik). 418-427.
[9] Nasution, M. N. (2005). Manajemen Mutu Terpadu (Total Quality Management), 2nd. Bogor: Ghalia Indonesia.
[10] Makridakis. 1995. Metode dan Aplikasi Peramalan. Jakarta: Erlangga.
[11] Alfarisi,  S.  (2017).  Sistem  Prediksi  Penjualan  Gamis  Toko  Qitaz  Menggunakan  Metode  Single  Exponential Smoothing. JABE(Journal of Applied Business and Economic) , 80-95.
[12] Gofur, A. A., & Widianti, U. D. (2013). Sistem Peramalan Untuk Pengadaan Material Unit Injection di Pt. Xyz. Bandung: Universitas Komputer Indonesia.
[13] Hansun, S. (2016). A New Approach Of Brown's Double Exponential Smoothing Method in Time Series Analysis. Balkan Journal of Electrical & Computer Engineering , 4(2).
[14] Mansyur, & Rohadi, E. (2015). Sistem Informasi Peramalan Stok Barang Di CV. Annora Asia Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Jurnal Informatika Polinema , 45-49.
[15]
[16] Kun Zhu; Chenine, M.; Nordstrom, L.; , "ICT Architecture Impact on Wide Area Monitoring and Control Systems' Reliability," Power Delivery, IEEE Transactions on , vol.26, no.4, pp.2801-2808, Oct. 2011
[17] Angelou,  G.N.;  Economides,  A.A.;  ,  "A  Decision  Analysis  Framework  for  Prioritizing  a  Portfolio  of  ICT Infrastructure Projects," Engineering Management, IEEE Transactions on , vol.55, no.3, pp.479-495, Aug. 2008
[18] Kum  Leng  Chin;  Chang,  E.;  ,  "A  sustainable  ICT  education  ontology," Digital  Ecosystems  and  Technologies Conference (DEST), 2011 Proceedings of the 5th IEEE International Conference on , vol., no., pp.350-354, May 31 2011-June 3 2011
[19] Chai-Arayalert,  S.;  Nakata,  K.;  ,  "The  Evolution  of  Green  ICT  Practice:  UK  Higher  Education  Institutions  Case Study," Green Computing and Communications (GreenCom), 2011 IEEE/ACM International Conference on , vol., no., pp.220-225, 4-5 Aug. 2011
[20] Babulak, E.; , "ICT for Human Development in South Pacific," Multimedia Information Networking and Security (MINES), 2010 International Conference on , vol., no., pp.621-624, 4-6 Nov. 2010