## PENERAPAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING SEBAGAI PERAMALAN PENJUALAN JAMU TRADISIONAL BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS: PJ ISMOYO CABANG PROBOLINGGO)
Elan Nugi Ferdiyanto, Hani Zulfia Zahro’, Deddy Rudhistiar Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918063@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
PJ  Ismoyo  adalah  perusahaan  jamu  tradisional,  yang  mempunyai  beberapa  agen,  salah  satunya  berada  di Probolinggo. Agen PJ Ismoyo Probolinggo mempunyai permasalahan yaitu  mengalami kesulitan memperkiraan penjualan  jamu  di  masa  mendatang.  Hal  ini  dapat  mempengaruhi  pendistribusian  stok  produk  jamu  kesetiap outletnya terkadang tidak sesuai dengan permintaan pasar.  Untuk mengatasi  masalah  yang  muncul, diperlukan sebuah  sistem  peramalan  yang  digunakan  untuk  meramal  penjualan  jamu  untuk  bulan  berikutnya  dengan menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing .  Metode Single  Exponential  Smoothing adalah  metode peramalan  yang  dilakukan  dengan  mengulang  perhitungan  secara  terus  menerus  dengan  menggunakan  data terbaru dan setiap data diberi bobot, dengan mempertimbangkan bobot data sebelumnya. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan peramalan penjualan jamu untuk bulan berikutnya di Outlet Nur Hidayah produk Sanggabuana Kapsul 10,7 renteng MAPE 20%, Sanggabuana Serbuk 8,9 renteng MAPE 16%, Alami Kapsul 14,6 renteng MAPE 7%, Alami Serbuk 8,6 renteng MAPE 14% dan Tawon Api 7,3 renteng MAPE 23%. Sedangkan Outlet Buditani penjualan  Sanggabuana Kapsul 8,5 renteng MAPE 18%, Sanggabuana Serbuk 5,6 renteng MAPE 30%, Alami Kapsul 10,3 renteng MAPE 14%, Alami Serbuk 4,8 renteng MAPE 21% dan Tawon Api 4,7 renteng MAPE 21%.
Kata kunci: Peramalan. Pj Ismoyo, Single Exponential Smoothing.

## 1. PENDAHULUAN
PJ  Ismoyo  adalah  perusahaan  jamu  tradisional yang  berdiri  pada  tahun  2019  dan  terletak  di Kecamatan  Krapyak,  Kota  Semarang.  PJ  Ismoyo mempunyai  beberapa  agen,  salah  satu  contoh  adalah agen  di  Probolinggo.  Agen  PJ  Ismoyo  cabang Probolinggo menghadapi tantangan dalam melakukan perkiraan penjualan jamu di masa mendatang dengan mengandalkan informasi yang telah dicatat sebelumnya.  Penjualan  jamu  ini  sering  mengalami perubahan  yang  tidak  stabil  setiap  bulan.  Salah  satu faktor  yang  mempengaruhi  fluktuasi  ini  adalah kuantitas  curah  hujan  yang  terjadi  di  wilayah Kabupaten  Probolinggo,  dikarenakan  banyak  orang mengalami kendala sakit yang disebabkan oleh curah hujan yang tidak menentu. Hal ini dapat mempengaruhi  pendistribusian  stok  produk  jamu  ke setiap  outletnya  terkadang  tidak  sesuai  dengan permintaan  pasar.  Sehingga  dapat  menyulitkan  pihak agen Kabupaten Probolinggo mengetahui keuntungan dan kerugian.
Bedasarkan  permasalahan  tersebut,  maka, diperlukan  metode untuk meramal penjualan  jamu  di masa  depan  dengan  mempertimbangkan  faktor  curah hujan agar dapat mengelola stok jamu dengan efisien. Salah  satu  metode  yang  efektif  adalah  teknik peramalan  dengan  metode Single  Exponential Smoothing ,  yang  biasanya  digunakan  untuk  meramal jangka  pendek.  Dalam  metode  ini,  data-data sebelumnya dinilai dengan memberikan bobot khusus pada  setiap  periode  data,  sehingga  data-data tersebut dapat diberi prioritas yang berbeda-beda. [1].
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan sebelumnya, peneliti akan melakukan penelitian yang berjudul  “Penerapan  Metode Single  Exponential Smoothing Sebagai  Peramalan  Penjualan  Jamu Tradisional  Berbasis  Website”.  Harapannya,  dengan dilakukan  penelitian  ini,  akan  ada  kemudahan  bagi pihak  agen  PJ  Ismoyo  cabang  Probolinggo  dalam memprediksi penjualan produk jamu pada bulan-bulan berikutnya  yang  akan  datang,  sehingga  tidak  terjadi lagi  penumpukan  dari  stok  produk  jamu  yang  dapat berpotensi  mengakibatkan  kerugian  bagi  agen  PJ Ismoyo  cabang  Probolinggo.  Hal  ini  memungkinkan untuk  menjaga  manajemen  persediaan  dengan  lebih baik  dan  menghindari  ketidakseimbangan  antara pasokan dan permintaan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  Kurniawan  (2021)  menggunakan metode Single  Exponential  Smoothing mendapatkan hasil pengujian akurasi dengan nilai MSE , RMSE , dan MAPE terkecil untuk   jenis Kopi Psy  adalah dengan nilai α = 0.35,  Kopi  Nusantara dengan nilai α=0.39, Kopi Filter V60 dengan nilai α = 0.3,  Kopi  French Press    dengan    nilai    α=0.09,  Kopi  Vietnam  drip dengan nilai  α = 0.25, Kopi Susu tubruk dengan nilai α=0.38.[2]
Santoso, dkk (2021)  melakukan penelitian  yang menggunakan  metode Single  Exponential  Smoothing sebagai  analisa  peramalan  penjualan.  Hasil  dari pengujian yang dilakukan menggunakan alpha sebesar
0,3 mendekati nilai sesungguhnya dalam meramalkan penjualan.[3]
Penelitian metode Single Exponential Smoothing yang  pernah  dilakukan  oleh  Indrasari,  dkk  (2020)  di PT.  Akasha  Wira  Internasional,  mendapatkan  hasil peramalan  untuk  semester  I  2020  dengan  nilai  alpha 0,9 yaitu peramalan untuk air mineral isi 330 ml adalah 2.177.634 unit, tetapi terdapat kesalahan error sebesar 1.860 unit dalam peramalan ini pada semester I tahun
2020.[4] Fauzia (2022) melakukan penelitian
menggunakan  perbandingan  antara  metode Single Exponential  Smoothing dengan Moving  Avarage . Memperoleh  hasil  metode Single  Exponential Smoothing dengan alpha 0,5 lebih akurat dibandingkan Moving Average untuk produk Aqua 19 L, dengan nilai kesalahan prediksi yang lebih rendah, yaitu MAD -0,50, MSE 3,02, dan MAPE 11,38[5] Penelitian menggunakan metode Single Exponential Smoothing juga dilakukan oleh Handoko, w (2019). Hasil dari penelitian ini adalah bahwa Tahun Akademik 2018/2019, Program Studi Teknik Komputer  memprediksi  30  mahasiswa  diterima dengan MSE 1110,77  ( alpha 0,9).  Program  Studi Manajemen  Informatika  memprediksi  89  mahasiswa diterima dengan MSE 7725,33 ( alpha 0,9).[6]

## 2.2. Peramalan
Peramalan  adalah  cabang  pengetahuan  yang memanfaatkan  data-data  sebelumnya  sebagai  alat untuk mengantisipasi atau memprediksi kejadian yang akan datang, yang kemudian akan diolah dengan cara tertentu.[7]. Peramalan adalah upaya untuk meramalkan situasi di masa depan dengan menganalisis  kejadian  masa  lampau.  Ini  melibatkan estimasi peristiwa yang akan datang berdasarkan pola yang  dapat  diidentifikasi  dari  catatan  sebelumnya, serta  pengambilan  tindakan  berdasarkan  proyeksi- proyeksi tersebut berdasarkan pola masa lalu [8]

## 2.3. Pj Ismoyo

## Gambar 1 PJ Ismoyo Cabang Probolinggo
PJ  Ismoyo  adalah  perusahaan  jamu  tradisional yang  berdiri  pada  tahun  2019  dan  terletak  di Kecamatan  Krapyak,  Kota  Semarang.  PJ  Ismoyo memproduksi  berbagai  jamu  tradisional.  PJ  Ismoyo mempunyai  beberapa  agen,  salah  satu  contoh  adalah agen di Probolinggo.
Agen  ini memiliki 194 outlet yang tersebar luas didaerah  Kabupaten  Probolinggo,  dan  mempunyai  2 seller yang bergerak untuk mendistribusikan barang ke outlet-outlet  yang  berada  di  Kabupaten  Probolinggo. Target pasar penjualan ini pada umumnya adalah para petani  dan  juga  perternak,  dikarenakan  mereka  lebih memilih  menggunakan  obat  tradisional  dikarenakan harga  lebih  terjangkau  daripada  harus  berobat  ke dokter maupun klinik.

## 2.4. Single Exponential Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing adalah metode peramalan yang dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan  data  terbaru  dan  setiap  data  diberi bobot,  dengan  mempertimbangkan  bobot  data sebelumnya  dengan  memberikan  bobot  pada  setiap data  periode  untuk  membedakan  prioritas  atas  suatu data. Metode ini membutuhkan nilai alpha ( a ) sebagai nilai  parameter  pemulusan.  Nilai alpha yaitu  0,1 sampai  dengan  0,9.  Pemilihan  nilai alpha dicari dengan  persentase  kesalahan error terkecil,  semakin kecil  nilai error maka  semakin  cocok  nilai alpha tersebut sebagai pemulusan [1]
𝐹𝑡 = 𝑎 𝐴 𝑡−1 + (1 − 𝑎)𝐹 𝑡−1 (1) Keterangan : 𝐹𝑡 = Prakiraan permintaan sekarang 𝐹 𝑡−1 = Prakiraan permintaan sebelumnya 𝛼 = Konstanta eksponential
𝐴 𝑡−1 = Permintaan nyata (Aktual)
Dikarenakan dalam penelitian ini menggunakan faktor curah  hujan,  maka  peneliti  menambahkan variabel baru pada rumus Single Exponential Smoothing . 𝐹𝑡 = 𝑎 𝐴 𝑡−1 + (1 − 𝑎)𝐹 𝑡−1 + 𝐹𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 (2) Keterangan:
𝐹𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 = Nilai dari faktor hujan
2.5. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) MAPE dihitung, dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang  nyata  untuk  periode  itu. MAPE merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut, yang merupakan  pengukuran  kesalahan  yang  menghitung ukuran  presentase  penyimpangan antara data aktual dengan  data  peramalan.  Nilai MAPE dapat  dihitung dengan persamaan berikut [9]
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑥𝑡−𝑓𝑡 𝑥𝑡 𝑛 𝑡−1 | (3) Keterangan: 𝑥𝑡 = Data aktual pada periode t 𝐹𝑡 = Nilai peramalan pada periode t 𝑛 = Jumlah data
MAPE biasanya  diunggulkan  karena  dapat dengan  jelas  mengindikasikan  persentase  kesalahan peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu, [10]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram
Gambar 2 Use case Diagram
Bedasarkan  pada  Gambar  2 use  case  diagram diatas  dapat  dijelaskan  sistem  ini  mempunyai  2 role yaitu role admin  dan  seller. Role admin  mempunyai beberapa  menu  yaitu,  mengelola  produk,  gudang, penjualan,  peramalan,  dan  validasi.  Sedangkan role seller terdapat menu mengelola data outlet.

## 3.2. Flowchart Sistem
Pada Gambar 3 Flowchart sistem menggunakan 2 role . jika login menggunakan role admin  maka pengguna  menuju  ke  halaman  admin  yang  terdapat beberapa  menu,  yaitu  menu  data  produk,  penjualan, peramalan,  gudang,  validasi.  Sedangkan  jika login menggunakan role seller  maka  pengguna  menuju  ke halaman selller yang terdapat menu data outlet.

## 3.3. Flowchart Metode
Gambar 4 Flowchart Metode
Dalam  Gambar  4 flowchart metode SES menggambarkan  tahap  awal  sistem  yang  dimulai dengan  proses pre-processing ,  yang  melibatkan implementasi variabel yang diperlukan saja. Langkah berikutnya  adalah  menentukan  nilai alpha ,  yang berkisar  antara  0,1  hingga  0,9.  Setelah  itu,  mencari nilai 𝐴 𝑡−1 dan 𝐹 𝑡−1 ,  dimana 𝐴 𝑡−1 merupakan  data aktual  dan 𝐹 𝑡−1 adalah  data  prediksi  sebelumnya. Kemudian, melakukan perhitungan untuk memprediksi data penjualan mendatang menggunakan rumus
𝐹𝑡 = 𝑎 𝐴 𝑡−1 + (1 − 𝑎)𝐹 𝑡−1 . Setelah mendapatkan  nilai  ini,  dilakukan  uji  keakuratan dengan  menggunakan MAPE  (Mean  Absolute Percentage  Error) untuk  mengevaluasi  persentase kesalahan.
3.4. Activity Diagram

## Gambar 5 Activity Diagram
Activity diagram Gambar 5 di atas memberikan penjelasan  bahwa  untuk login pengguna  bisa menggunakan  2 role yaitu  admin  dan  seller,  dengan menu  yang  berbeda.  Untuk  bagian  admin  terdapat  6 menu  yaitu  data  penjualan,  peramalan,  data  produk, data  gudang,  dan  validasi.  Sedangkan  jika  pengguna menggunakan role seller terdapat 2 menu, yaitu data outlet dan data permintaan stok outlet.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Data Produk
Gambar 6 Halaman Produk
Pada Gambar 6 adalah tampilan halaman produk dibawah  merupakan  halaman  yang  berisi  produk produk apa yang ada di PJ Ismoyo

## 4.2. Halaman Data Outlet
Gambar 7 Halaman Data Outlet
Pada Gambar 7 yang tertera di atas menampilkan data outlet, yang mencakup informasi rinci mengenai nama dan alamat tiap outlet.

## 4.3. Halaman Penjualan
Gambar 8 Halaman Data Penjualan
Pada Gambar  8 diatas  merupakan tampilan data penjualan  pada  setiap  outletnya,  yang  berisi  outlet, produk, periode, dan jumlah

## 4.4. Halaman Peramalan

## Gambar 9 Halaman Peramalan
Pada  Gambar  9  di  atas  ini  merupakan  halaman peramalan, nantinya pengguna akan  memilih produk, memilih outlet mana  yang akan diramal dan memilih nilai alpha yang  akan  digunakan  sebagai konstanta pemulusan  pada  proses  peramalan,  kemudian pengguna  tinggal  menekan  tombol  button  mulai forecast.

## 4.5. Halaman Hasil Peramalan
Gambar 10 Halaman Hasil Peramalan
Pada Gambar  10 adalah  tampilan  halaman  hasil peramalan ketika pengguna telah melakukan pemilihan  produk,  outlet  yang  akan  diramal.  Hasil ramalan  akan  ditampilkan  pada  halaman  ini  dan terdapat kesimpulan pada hasil peramalan tersebut.

## 4.6. Pengujian Metode Menggunakan MAPE
Tabel 1 Hasil Peramalan Semua Produk No Nama produk Ramalan Alpha MAPE 1 Sanggabuana Kapsul 10,7 0,4 20% 2 Sanggabuana Serbuk 8,9 0,7 16% 3 Alami Kapsul 14,6 0,5 7% 4 Alami Serbuk 8,6 0,3 14% 5 Tawon Api 7,3 0,2 23% Dari Tabel 1 diatas adalah pengujian menggunakan MAPE dari  hasil  peramalan  di  Outllet Nur  Hidayah  untuk  bulan  berikutnya,  dengan  hasil pengujian sebagai berikut: untuk produk Sanggabuana Kapsul  10,7 renteng dengan nilai error 20%, produk Sanggabuana  Serbuk  8  renteng  nilai error 16%, produk  Alami  Kapsul  14,6  renteng  nilai error 7%, produk  Alami Serbuk 8,6 renteng nilai error 14% dan produk  Tawon Api  7,3 renteng nilai error 23%
Tabel 2 Hasil Peramalan Semua Produk No Nama produk Ramalan Alpha MAPE 1 Sanggabuana Kapsul 8,5 0,2 18% 2 Sanggabuana Serbuk 5,6 0,6 30% 3 Alami Kapsul 10,3 0,9 14% 4 Alami Serbuk 4,8 0,2 21% 5 Tawon Api 4,7 0,1 21% Dari Tabel 2 diatas adalah pengujian menggunakan MAPE dari  hasil  peramalan  di  Outlet Buditani  untuk  bulan  berikutnya,  dengan  hasil pengujian sebagai berikut: untuk produk  Sanggabuana Kapsul    8,5  renteng  nilai error 18%,  produk Sanggabuana  Serbuk  5,6  renteng  nilai error 30%, produk    Alami  Kapsul  10,3  renteng  nilai error 14%, produk  Alami Serbuk 4,8 renteng nilai error 21% dan produk  Tawon Api  4,7 renteng nilai error 21%.

## 4.7. Pengujian Browser
Tabel 3 Pengujian Browser No Proses Microfost Edge Google Chrome Opera 1 Login √ √ √ 2 Dashboard √ √ √ 3
Halaman Penjualan √ √ √ CRUD √ √ √ Report PDF √ √ √ 4 Halaman Peramalan √ √ √ Report PDF √ √ √ 5 Halaman Produk √ √ √ CRUD √ √ √ Report PDF √ √ √ 6 Halaman Gudang √ √ √
No Proses Microfost Edge Google Chrome Opera CRUD √ √ √ Report PDF √ √ √ 7 Halaman Validasi √ √ √ 8 Halaman Outlet √ √ √ CRUD √ √ √ Report PDF √ √ √
9
Halaman Permintaan √ √ √ CRUD √ √ √ Report PDF √ √ √ 10 Logout √ √ √ Keterangan:
√  = Berhasil 𝑥 = Gagal
Dari Tabel  3 pengujian  browser diatas, terdapat 10 pengujian yang diujikan. Dan dari hasil pengujian yang dilakukan, sistem dapat dijalankan dengan baik. Semua  tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat  berjalan sesuai yang diharapkan, yang diujikan pada 3 browser yaitu, Microsoft  Edge dengan  versi  114.0.1823.51, Google  Chrome dengan  versi  114.0.5735.134  dan Opera Browser dengan versi 101.0.4843.25.

## 4.8. Pengujian User
Tabel 4 Pengujian User No Pernyataan Jawaban Sangat Setuju Setuju Kurang Setuju 1 Tampilan User interface dari sistem Terlihat Menarik 4 2 Fitur  yang  ada pada    sistem berfungsi dengan baik. 1 3 3 Sistem  mudah digunakan 2 2 4 Informasi  yang ada pada sistem mudah di mengerti 1 3 5 Sistem membantu Agen PJ
Ismoyo Probolinggo memprediksi penjualan jamu 4 Jumlah jawaban 8 12 0 Jumlah responden 4
Diketahui : Jumlah Pertanyaan : 5 Jummlah Responden :  4 Factor Pembagi 4 x 5 = 20
a. Presentase responden memilih sangat setuju : (8 / 20 x 100%) = 40%
b. Presentase responden memilih kurang setuju : ( 12 / 20 x 100%) = 60%
c. Presentase responden memilih tidak setuju :
(0/ 20 x 100%) = 0%
Berdasarkan  hasil  pungujian  user  pada  Tabel  4 yang  telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  bahwa  pada aplikasi  yang  dibuat  mendapatkan  hasil  40% responden memlih Sangat setuju, 60% setuju dan 0% kurang setuju.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pelaksanaan  dan  pengujian  yang telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing , pengguna dapat mengetahui prediksi penjualan produk jamu  pada  bulan  berikutnya  di  setiap  outlet.  Dengan hasil  sebagai  berikut,  Outlet  Nur  Hidayah  penjualan Sanggabuana  Kapsul    10,7  renteng MAPE 20%  , Sanggabuana Serbuk 8,9 renteng MAPE 16%, Alami Kapsul  14,6  renteng MAPE 7%,  Alami  Serbuk  8,6 renteng MAPE 14%  dan  Tawon  Api    7,3  renteng MAPE 23%.  Outlet  Buditani  penjualan  Sanggabuana Kapsul 8,5 renteng MAPE 18%, Sanggabuana Serbuk 5,6 renteng MAPE 30%,  Alami  Kapsul 10,3 renteng MAPE 14%, Alami Serbuk 4,8 renteng MAPE 21% dan Tawon  Api 4,7 renteng MAPE 21%.  Saran  dalam penelitian  yang  akan  dating  adalah  saran-saran  ini dapat  diwujudkan  dalam  penelitian  berikutnya  yaitu menggunakan  metode  forecasting  yang  lainnya  dan ditambahkan  faktor  faktor  lain  yang  mempengaruhi penjualan  produk,  seperti  minat  konsumen,  pesaing, teritori wilayah

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Luh,  W.  Sri,  R.  Ginantra,  I.  Bagus,  and  G. Anandita, “Penerapan
Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan  Barang,”  2019.  [Online].  Available: http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[2]  M.  Rizal  Kurniawan,  J.  Dedy  Irawan,  and  F. Santi
Wahyuni,
“FORECASTING
PENJUALAN  KOPI  DENGAN  METODE
EXPONENTIAL  SMOOTHING  BERBASIS WEB (STUDI KASUS KEDAI PSYCOFFEE),” 2021.
[3]  A.  B.  Santoso,  M.  S.  Rumetna,  and  K. Isnaningtyas, “Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Untuk Analisa
Peramalan  Penjualan,” J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 2, p. 756, Apr. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2951.
[4]  L. Dewi Indrasari, “Penerapan Single Exponential Smoothing (SES) dalam
Perhitungan  Jumlah  Permintaan  Air  Mineral Pada PT. Akasha Wira International,” vol. 3, no. 2, 2020.
[5]  L.  Fauziah  and  F.  Fauziah,  “Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing  dan  Moving Average  Pada  Prediksi  Stock  Produk  Retail Berbasis  Web,” STRING  (Satuan  Tulisan  Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 7, no. 2, p. 159, 2022, doi: 10.30998/string.v7i2.13932.
[6]  W. Handoko, “PREDIKSI JUMLAH
PENERIMAAN MAHASISWA BARU DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS: AMIK ROYAL  KISARAN),” JURTEKSI  (Jurnal Teknol.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 125–132, Jun. 2019, doi:
10.33330/jurteksi.v5i2.356.
[7]  M. Azman Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi  Moving  Average  dan  Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ”.
[8]  A.  E.  Armi,  A.  H.  Kridalaksana,  and  Z.  Arifin, “Peramalan  Angka  Inflasi  Kota  Samarinda Menggunakan  Metode  Double  Exponential Smoothing (Studi  Kasus :  Badan Pusat Statistik Kota Samarinda),” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu  Komput. ,  vol.  14,  no.  1,  p.  21,  Feb.  2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1252.
[9]  L.  Aryani  and  N.  Hadinata,  “PREDIKSI JUMLAH SISWA BARU DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : SMK ETHIKA  PALEMBANG),” Bina  Darma  Conf. Comput. Sci. .
[10]  B.  A.  B.  Ii,“UNIKOM_Roni_Aminudin_BAB II,” pp. 11–48, 2017.