## PERANGKINGAN DAN PERAMALAN PENJUALAN PERUMAHAN
MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN

## DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Sidiq Eko Budiharjo 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank e-mail: 1 sidiqekob90@gmail.com, 2 wiwien@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Kemudahan  proses  pembelian  rumah  menyebabkan  peningkatan  permintaan  akan produksi rumah. Citragrand merupakan satu dari banyak perusahaan real estate di Semarang, Jawa Tengah. Penjualan yang tidak menentu setiap bulannya, membuat perusahaan kesulitan dalam menentukan target penjualan pada awal tahun dan juga dalam menentukan top product di  tahun  tersebut.  Dengan  masalah  tersebut,  perusahaan  membutuhkan  solusi  yang  dapat meramalkan  penjualan  di  tahun  mendatang,  serta  menentukan  tipe  rumah  apa  yang  bisa menjadi top  product hingga  penjualan  paling  sedikit,  sehingga  dapat  memperbaiki  kualitas rumah dan menguntungkan perusahaan. Peramalan penjualan atau forecasting adalah metode analisa perhitungan dengan hasil perkiraan peristiwa di masa depan yang membutuhkan data masa lalu sebagai referensi dan memakai pendekatan kualitatif ataupun kuantitatif. Forecasting yang digunakan dalam hal ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing . Selain di ramalkan penjualannya, juga dilakukan proses perangkingan produk perumahan terbaik yang dihitung  menggunakan  metode simple  additive  weighting (SAW).  Dengan  menggabungkan forecasting dan  perangkingan  produk,  diharapkan  mampu  mengatasi  salah  satu  masalah penjualan  yang  dialami  oleh  perusahaan  Citragrand  Semarang.  Kedua  metode  ini  dibuat dengan  berbasis website yang  dibangun  dengan  bahasa  permrogaman  PHP  dan framework Codeigniter sebagai server program. Hasil dari sistem ini yaitu Sistem Pendukung keputusan dan peramalan dengan tujuan mendapatkan hasil top product dan peramalan penjualan untuk tahun berikutnya.
Kata Kunci : SAW, Double Exponential Smooting , Forecasting , Perangkingan produk

## 1. PENDAHULUAN
Sektor  industri  real  estate  mengalami  perkembangan  yang  signifikan  dan  merupakan penyumbang pajak terbesar kepada negara. Di Indonesia khususnya Kota Semarang, developer real estate semakin banyak dan muncul para kompetitor baru. Persaingan para pelaku bisnis ini semakin terasa dengan munculnya banyak inovasi terutama dari segi produk dan pemasaran mereka.  Revolusi industri 4.0 adalah upaya mengintegrasikan antara online system di hampir semua sektor pada perusahaan. Teknologi internet menjadi hal penting dalam proses ini. Berkat kecanggihan  industri  4.0  yang  mengandalkan  kemampuan  teknologi  sistem  cerdas  dan otomasi, menjadikan persaingan perusahaan dengan kompetitor menjadi semakin ketat.
Ciputra merupakan salah satu pengembang real estate yang terkemuka di Indonesia yang mempunyai proyek di Indonesia dan beberapa di mancanegara. Salah satu proyek real estate yang terdapat di Kota Semarang, Jawa Tengah adalah CitraGrand. Perumahan CitraGrand saat ini memiliki 6 private cluster dengan berbagai tipe rumah di dalamnya. Agar tidak ketinggalan pada era industri 4.0, CitraGrand sedang berupaya membangun infrastruktur teknologi dalam membantu proses penjualan. Dengan omzet dan berbagai jenis tipe rumah yang cukup banyak, sehingga data transaksi yang dihasilkan belum dapat diolah secara maksimal untuk kebutuhan sistem  manajemen real  estate saja.  Tidak  adanya  sistem  bantu  yang  dapat  menangkap keperluan  dan  kebutuhan  konsumen  akan  rumah,  membuat  developer  terus  membuat  tipe rumah  baru  yang  sesuai  dengan  intuisi  manajemen  saja.  Padahal  jika  kita  tarik  dari  laporan
penjualan tersebut  dan kita olah, dapat  juga menghasilkan sistem pendukung keputusan dan membantu perusahaan untuk meningkatkan kualitas produk dan omzet perusahaan.
Dari  hal  tersebut,  tentunya  perlu  sebuah  solusi  yang  dapat  mengatasi  masalah  dalam mengelola  transaksi  penjualan  perumahan  yang  sekaligus  dapat  meramalkan  dan merangkingkan  penjualan  perumahan.  Sehingga  target  penjualan  pada  periode  yang  akan datang dapat ditentukan oleh perusahaan. Salah satu solusi yang dirasa cukup tepat dan efektif dalam mengatasi masalah diatas yaitu sistem informasi peramalan dan perangkingan penjualan perumahan  yang  berbasis website .  Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  informasi dizaman sekarang ini, website dirasa cukup tepat untuk membantu proses olah data dan proses perangkingan  serta  peramalan  penjualan  yang  dibangun  dengan  metode  SAW  dan Double Exponential Smoothing .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada penelitian pertama pernah membahas mengenai metode simple additive weighting pada sistem pendukung keputusan pada pencarian properti perumahan yang dilakukan oleh [1]. Dari  penelitian  ini  menghasilkan  sistem  yang  berguna  dalam  memberikan  alternatif  kepada customer dalam  memilih  perumahan  yang  sesuai  dengan  kriteria.  Selanjutnya,  peneliti  [2], melakukan penelitian tentang sistem pemilihan rumah  dengan metode SAW. Kelebihan dari kedua penelitian ini adalah atribut-atribut yang diambil sudah merujuk kepada masalah yang ada, sehingga didapat  hasil  yang lebih  akurat  dan sesuai  dengan kebutuhan. Berikutnya  [3], dilakukan  penelitian  penerapan  peramalan  produksi  tanaman  dengan  metode Double Exponential  Smoothing dan  hasil  yang  diperoleh  dari  sistem  ini  mampu  menghasilkan peramalan dengan nilai percentage error sebesar 2.22%. pada tahun sebelumnya, peneliti [4], konsen  membuat  penelitian  peramalan  dengan  metode Double  Exponential  Smoothing pada Index  Harga  Konsumen  (IHK)  dan  mampu  menghasilkan  tingkat percentage  error sebesar 2.1421 dengan nilai alpha 0.61. Dan yang terakhir penelitian dilakukan [5] mengenai Sistem Pendukung Keputusan  pemilihan hotel dengan metode SAW. Output sistem yang dihasilkan adalah penilaian perangkingan yang sesuai dengan data, karena berdasar dengan kriteria dan bobot prefrensi yang sudah ditentukan dan sistem yang digunakan sudah online, sehingga data di seluruh hotel selalu update dan data sudah tersentralisasi dengan baik.
2.1 Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  additive  weighting  ini  sering  digunakan  sebagai  salah  satu  cara  dalam pengambilan keputusan dengan suatu metode penjumlahan terbobot. Sebelum diperbandingkan dengan rating semua alternatif, terlebih dahulu dilakukan proses normalisasi matriks  keputusan  (X)  pada  rasio  tertentu.  Metode  SAW  ini  banyak  sekali  dipakai  dalam persoalan Multi-Attribute Decision Making (MADM) untuk mencari alternatif yang paling baik dari berbagai alternatif dengan atribut tertentu.
Dalam menyelesaikan permasalahan menggunakan metode ini terdapat beberapa tahapan yang perlu dilakukan antara lainnya adalah [6]:
1) Langkah  awal  adalah  penentuan  atribut  dari  kriteria  sebagai  referensi  pengambilan keputusan yaitu Ci
2) Kemudian dari tiap kriteria yang telah dibuat sebelumnya, akan ditentukan nilai rating kecocokannya.
3) Lalu membuat sebuah matriks keputusan yang berasal dari kriteria yang dibuat tadi (Ci),  setelah  itu  dilakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan dengan jenis atribut (baik itu atribut cost atau benefit) sehingga didapati matriks yang ternormalisasi R.
4) Hasil perangkingan dari alternatif diperole dengan cara menjumlahkan dari hasil kali martiks R dengan bobot kriteria. nilai paling tinggi akan dipilih sebagai alternatif (Ai) solusi dari suatu permasalahan.
Berikut adalah formula untuk menyelesaikan normalisasinya adalah:
R ij = { X ij Max i X ij jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Min i X ij X ij jika j adalah atribut biaya (cost) (1)
(2)
Dimana:
Rij =  rating kinerja ternormalisasi
Maxij  = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minij   =  nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij      = baris dan kolom dari matriks Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.

## 2.2 Double Exponential Smoothing
Exponential smoothing atau jika diterjemahkan berarti penghalusan eksponential adalah suatu metode peramalan yang menganalisa deret waktu atau time series dengan pembobotan secara  bertingkat  pada  data-data  terkini  yang  menjadikan  data-data  terbaru  itu  akan memperoleh bobot yang lebih besar. Pemberian bobot yang besar ini dikaranakan data terkini tersebut dianggap paling relevan. Parameter penghalusan ( smoothing ) biasanya dilambangkan dengan α ( alpha ). Double Exponential Smoothing adalah metode model linier yang di temukan oleh brown.. Ketika data menunjukkan adanya suatu pergerakan harga, maka metode ini yang akan digunakan. Pergerakan harga atau trend merupakan salah satu  cara perkiraan kuntitatif dari  penghalusan  rata-rata  pertumbuhan.  Berdasarkan  analogi  yang  digunakan  pada Single Moving  Average ke Single  Exponential  Smoothing maka  dapat  pula  berangkat  dari Double Moving  Average ke Double  Exponential  Smoothing .  Brown  menyatakan  bahwa  pola  pada metode Double  Moving  Average yaitu  karena  kedua  nilai Single  Smoothing dan Double Smoothing tertinggal  dari  data  nilai  yang  sebenarnya  jika  terdapat  unsur  trend.  Perbedaan antara nilai Single Smoothing dan Double Smoothing (S − S ) dapat ditambahkan pada nilai single  smoothing (S  )  dan  disesuaikan  untuk  trend.  Beberapa  cara  perhitungan  yang  bisa dipakai pada penerapan Double Exponential Smoothing yang dikemukakan oleh Brown yaitu seperti berikut ini :
1) Mencari nilai penghalusan pertama dengan  (S) S = α X + (1 − α)S (3) 2) Mencari nilai penghalusan kedua dengan (S) S = α S + (1 − α)S (4) 3) Pencarian  nilai tetapan (at) a = 2S − S (5) 4) Mencari nilai kemiringan dengan (bt) bt = α 1 α (St − St) (6) 5) Langkah terakhir adalah menghitung nilai peramalan dengan F = a + b m (7)
Untuk mencari perhitungan tersebut, maka nilai St-1danSt-1 harus terpenuhi. Namun jika t = 1, nilai-nilai tersebut tidak tersedia. Karena nilai tersebut harus didapatkan dari awal periode, solusi dari masalah ini yaitu dapat digunakan dengan menetapkan nilai S1 dan S1 sama dengan nilai X1 (data aktual).

## 2.3 Pemilihan Parameter α Terbaik
Ketepatan dalam sebuah peramalan menjadi salah satu kriteria dalam menentukan suatu metode yang digunakan dalam peramalan. Bagi pengguna suatu hasil ramalan, faktor ketepatan menjadi faktor yang penting. Pengukuran ketepatan suatu peramalan dapat dilihat dari tingkat kesalahan hasil akhir peramalan sebagai pembanding dengan metode lain.  Salah satu cara yang
digunakan dalam pemilihan suatu metode forecasting dengan tingkat kesalahan terkecil adalah dengan menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error atau dapat disingkat dengan MAPE.
MAPE = ∑ |PE |
(8)
Dimana  PE  adalah  persentase  tingkat  kesalahan  dari  peramalan  dalam  suatu  periode ( percentage error ):
PE = 100%
(9)
Dari formula diatas dapat diartikan bahwa semakin kecil nilai MAPE pada suatu periode peramalan, maka hasil dari nilai peramalan merupakan hasil yang akurat dan mendekati nilai sebenarnya  pada  periode  mendatang.  Sehingga  metode  tersebut  adalah  metode  yang  paling baik digunakan. Solusi dari permasalahan ini adalah menggunakan metode double exponential smooting Brown. Model pencarian nilai MAPE untuk memperoleh nilai alpha (α) terbaik akan dilakukan secara empiris atau melalui pengujian. Nilai alpha diperoleh dari suatu kisaran nilai tertentu (biasanya kisaran 0 s/d 1). Dengan adanya kisaran nilai alpha yang relatif sedikit ini, sehingga  metode  yang  dikemukakan  oleh  Brown  ( double  exponential  smoothing )  seringkali dipakai dibanding dengan metode lainnya.

## 2.4 Forecasting
Forecasting atau yang juga bisa disebut dengan peramalan adalah suatu hal yang digunakan untuk  mendapatkan  data  perkiraan  dimasa  mendatang  yang  meliputi  nilai  kualitas  atau kuantitas,  periode,  dan  tempat  dimana  produk  tersebut  dibutuhkan. forecasting juga  dapat digunakan sebagai fungsi bisnis yang dapat memperkirakan nilai jual produk, nilai permintaan pasar, jumlah stok di periode waktu yang akan datang. forecasting pada dasarnya adalah suatu perhitungan ilmiah untuk memprediksi tentang terjadinya beberapa hal di periode mendatang. Setiap pengambilan hasil yang bersangkutan dengan keadaan di waktu yang akan datang, maka pasti ada prakiraan yang jadi landasan dari hasil yang didapat tersebut. Prakiraan merupakan teknik dalam menggunakan data dari masa lalu dengan sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk  mendapatkan  kira  -  kira  nilai  di  periode  berikutnya.  Pola  pikir  awal  dalam  teknik  ini adalah: “ if we can predict what the future will be like we can modify our behaviour now to be in  a  better  position,  than  we  otherwise  would  have  been,  when  the  future  arrives ”.  Yang berarti,dengan memperkirakan sesuatu yang mungkin akan terjadi di masa datang, kita dapat mengubah  perilaku  yang  biasa  kita  lakukan  menjadi  lebih  baik  daripada  sebelumnya.  Suatu kebiasaan dimasa lalu akan terulang dimasa depan meskipun dalam jangka waktu yang relatif singkat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  menyelesaikan  tahapan  analisa  dan  desain  sistem,  Langkah  berikutnya  akan dilakukan proses implementasi
Setelah melakukan analisis dan desain sistem, maka dilanjutkan dengan pengkodingan program  agar  didapatkan  sistem  perangkingan  produk  paling  laku  dan  peramalan  penjualan yang tepat guna.

## 3.1. Login
Pada saat pengguna membuka halaman web, sistem akan mengarahkan ke laman login, setiap pengguna diberikan akses berupa username dan password masing – masing.

## Gambar 1 Tampilan Login

## 3.2. Form Penjualan
Form penjualan di sistem ini menggunakan metode point of sale dimana pengguna dapat melakukan pengelolaan penjualan produk perumahan dan mendatanya dengan baik dan benar agar  transaksi  yang  telah  dilakukan  dapat  tercatat  oleh  sistem.  Dimenu  ini,  pengguna  dapat melihat sejauh mana produk perumahan telah terjual dan jenis apa saja yang paling laku dijual. Data  yang telah di  input dalam menu ini akan  tersimpan permanen dalam database MySQL server ,  sehingga  pengguna  tidak  perlu  khawatir  akan  kehilangan  data  apabalia  terjadi kerusakan atau gangguan terhadap perangkat elektronik yang diguanakan. Selain itu, data yang tersimpan juga dijamin kerahasiaannya, sehingga tidak sembarang orang dapat mengakses data tersebut dan menggunakan untuk kepentingan pribadi.

## Gambar 2 Form Penjualan Produk

## 3.3. Laporan Perangkingan Produk
Perangkingan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  SAW,  dimana  data  yang dimasukan harus dinilai berdasarkan kriteria yang ada. Kriteria yang digunakan menggunakan dua atribute, yaitu cost dan benefit.  Cost yaitu kriteria perangkingan ketika semakin rendah nilainya  maka  dianggap  semakin  baik.  Sedangkan benefit, merupakan  kriteria  yang  ketika nilainya semakin tinggi maka dianggap semakin baik.
Tabel 1. Kriteria Perangkingan Kriteria Atribute   Nilai Jumlah Penjualan (CO1) benefit 5 Luas Bangunan (C02) benefit 3 Luas Tanah (C03) benefit 3 Jumlah Kamar (C04) benefit 3 Carpot dan Garasi (C05) benefit 2
Nilai diatas didapatkan melalui kesepakatan dengan pengguna. Setelah didapatkan nilai diatas,  maka  selanjutnya  menyiapkan  data  alternatif  atau  data  penjualan  yang  akan  di rangkingkan.  Berikut  beberapa  contoh  penjualan  yang  diambil  dari sample data  perusahaan CitraGrand Semarang.
Tabel 2. Data Alternatif Nama produk  Kode Produk Koichi A A01 Grimsby A02 Eilon A03
Selanjutnya data diatas  diolah dan dilakukan penilaian berdasarkan kriteria  yang telah ditentukan.  Penilaian  dilakukan  dengan  melihat  laporan  nyata  milik  perusahaan  sebagai pembanding pemberian  nilai.  Pemberian nilai  bisa dalam skala 0  – 5, dimana setiap produk wajib diberi nilai meskipun angkanya nol (0).
Tabel 3. Penjualan dan Nilai Produk
Kode produk  C01  C02  C03  C04  C05  C06  C07 A01 3 0 1 1 1 4 1 A02 2 2 2 3 2 4 3 A03 2 2 2 3 2 4 3
Langkah selanjutnya yaitu melakukan normalisasi nilai, dari nilai yang telah didapatkan di tabel sebelumnya. Berikut hasil perhitungannya:

## Tabel 4. Normalisasi Nilai
Kode produk  C01  C02  C03  C04  C05  C06  C07 A01 1.00  0.00  0.33  0.20  0.20  0.80  1.00 A02 0.67  0.67  0.67  0.60  0.40  0.80  0.33 A03 0.67  0.67  0.67  0.60  0.40  0.80  0.33
Setelah  menghitung  normalisasi  nilai,  terakhir  bisa  didapatkan  nilai  akhir  dari perangkingan produk paling laku. Tabel perangkingan produknya yaitu sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil Total Perangkingan Kode Produk  Total Nilai Perangkingan A01 9.40 A02 12.33 A03 10.13
Dari tabel diatas bisa disimpulkan bahwa produk dengan kode A02 merupakan produk paling laku, hal ini didapat karena produk A02 memiliki nilai akhir paling tinggi yaitu 12.33. Sedangkan produk A01 berada diurutan paling akhir dengan nilai akhir 9.40.

## 3.4. Laporan Peramalan Penjualan
Dari produk yang telah dirangkingkan diatas, dicari nilai penjualannya lalu di ramalkan penjualannya untuk periode yang akan datang.
Tabel 6. Penjualan No  Bulan Penjualan 1. Januari 11 2. Februari 2 3. Maret 12 4. April 1 5. Mei 5 6. Juni 4 7. Juli 6 8. Agustus 6 9. September 3 10.  Oktober 5 11.  November 7 12.  Desember 0
Nilai diatas kemudian diramalkan menggunakan double exponential smoothing dengan menghitung  rata  –  rata  dari  bulan  sebelumnya.  Berikut  proses  perhitungan  menggunakan metode double exponential smoothing.
a. Proses pertama nilai S’t (1) dan S’’t (1) tidak diketahui, maka kita dapat menggunakan nilai observasi dengan data aktual yang pertama (X1). Berikut merupakan perhitungan peramalan pada periode Februari 2019 dengan alpha 0,1:
Perhitungan Pemulusan Tunggal S’t  = αXt + (1 - α) S’t – 1 = ((0,1*2) + ((1 – 0,1) * 11)) = 0,2 + (0,9*11) = 0,2 + 9,9 = 10,1
Perhitungan Pemulusan Ganda S”t  = αS’t + (1 - α) S’’t – 1 = ((0,1*10,1) + ((1 - 0,1) *11)) = 1,01 + (0,9 * 11) = 1,01 + 9,9 = 10,91
Perhitungan pemulusan total at   = 2 S’t – S”t = 2 * 10,1 – 10,91 = 9,29
Perhitungan pemulusan Tren bt   = 𝛼 / 1− 𝛼 *  ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) = 0,1 / 1−0,1 * (10,1 – 10,91) = (0,1/ 0,9) * (-0,81) = -0,137
b. Proses kedua nilai S’t(2) dan S"t(2) pada perhitungan periode sebelumnya yaitu Februari diketahui, sehingga kita dapat menggunakan hasil perhitungan dari nilai S’t(2) dan S’’t(2) untuk  menghitung  nilai  S’t(3)  dan  S’’t(3)  pada  periode  Maret.  Berikut  merupakan perhitungan peramalan pada periode Maret 2019
Perhitungan Pemulusan Tunggal S’t  = αXt + (1 - α) S’t – 1 = 0,1*12 + (1 – 0,1) * 10,1 = 1,2 + (0,9*10,1) = 1,2 + 9,09 = 10,29
Perhitungan Pemulusan Ganda S”t  = αS’t + (1 - α) S”t – 1 = 0,1*10,29 + (1 - 0,1) *    10,91 = 1,029 + (0,9*10,91) = 1,029 + 9,819 = 10,848
Perhitungan pemulusan total at   = 2 S’t – S”t = (2 * 10,29) – 10,848 = 20,58 – 10,848 = 9,732
Perhitungan pemulusan Tren bt   = 𝛼 1− 𝛼 ( 𝑆 ′ 𝑡 − 𝑆 ′′ 𝑡 ) = 0,1 / 1−0,1 * (10,29 – 10,848) = 0,1 / 0,9 * (-0,558) = - 0,62
c. Proses ketiga yaitu melakukan proses peramalan ( forecast ) pada periode ke 4 yaitu periode April  2019  berdasarkan  data  periode  3  bulan  sebelumnya  yang  sudah  dilakukan  proses perhitungan yaitu periode Januari, Februari, dan Maret 2019. Untuk menghitung peramalan ( forecast )  pada  periode  April  2019  dibutuhkan  hasil  perhitungan  at  (3)  dan  bt(3)  pada perhitungan  periode  sebelumnya  yaitu  periode  April  2019.  Berikut  merupakan  hasil perhitungan forecast pada periode April 2019:
Ft+m   = 𝑎𝑡 + 𝑏𝑡𝑚 = 9,732 + (- 0,62) (1) = 9,11
Data  tersebut  kemudian  disajikan  didalam  tabel  peramalan  penjualan  untuk  periode  1 tahun kedepan. Hasil perhitungannya yaitu seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 7.  Penjualan 1 Tahun ke Depan
No  Bulan Penjualan 1. Januari 5 2. Februari 6 3. Maret 3 4. April 5 5. Mei 6 6. Juni 4 7. Juli 5 8. Agustus 6 9. September 5 10.  Oktober 6 11.  November 6 12.  Desember 6
Hasil diatas merupakan peramalan yang dapat digunakan sebagai salah satu media untuk membantu  perusahaan  dalam  menentukan  target  penjualan  di  periode  yang  akan  datang. Perhitungan  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  proses  rata  –  rata  dari  data  tiga  bulan sebelumnya.  Sehingga  peramalan  yang  dilakukan  tidak  harus  selalu  satu  tahun  kedepan. Namun bisa saja hanya meramalkan per bulan saja atau per triwulan berdasarkan kebutuhan dari perusahan itu sendiri.

## 4. KESIMPULAN
Perangkingan produk menggunakan metode SAW dapat menghasilkan urutan penjualan terbaik  yang  telah  dilakukan  oleh  perusahaan  citragrand.  Perangkingan  dilakukan  dengan menggunakan kriteria – kriteria yang telah disepakati dan dinilai berdasarkan kriteria tersebut. Sehingga tiap – tiap produk mendapatkan nilai masing – masing. Dari kriteria yang ada, terbagi menjadi dua jenis yaitu cost dan benefit , dimana cost yaitu jika semakin rendah nilainya maka semakin baik. Sedangkan benefit yaitu semakin tinggi nilainya semakin baik.
Setelah  melakukan  perangkingan,  juga  dilakukan  peramalan  penjualan  (forecasting) untuk  satu  tahun  kedepan.  peramalan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Double Exponential  Smoothing ,  yaitu  metode  pemulusan  ganda  dimana  perhitungan  peramalan dilakukan dengan melihat data dari tiga bulan sebelumnya.
Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat membantu proses transaksi dan penjualan perusahaan, juga membantu perusahaan dalam menentukan target penjualan di tahun yang akan datang. Sehingga perusahaan bisa memperoleh gambaran jumlah produk yang akan terjual di tahun yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andianto,  Tomy  Reza,  dkk.,  2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah Tinggal Di Perumahan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus  :  Kota  Samarinda),  Prosiding  Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi. Vol. 2 (1). Samarinda. Maret 2017. 197 – 201.
[2] Sugiarto,  Hari  ,2016.  Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Untuk  Pemilihan Rumah,  Indonesian  Jurnal  on  Computer  and  Information  Technology.  Vol.  1  (1).  Mei 2016. pp. 96 – 103.
[3] Ariyanto,  Rudy,  dkk  ,2017.  Penerapan  Metode  Double  Exponential  Smoothing  Pada Peramalan Produksi  Tanaman Pangan, Jurnal  Informatika Polinema.  ISSN: 2407-070X. Vol. 4 (1). pp. 57 – 62.
[4] Pujiati. Estri, “Peramalan Dengan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dari  Brown  (Studi  Kasus:  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  Kota  Samarinda)”,  Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016, ISSN 2085-7829.
[5] Hartini,  Dwi  Citra,  dkk  ,2013.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  Di  Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW), Jurnal Sistem Informasi (JSI). ISSN 2085-1588 dan ISSN 2355-4614. Vol. 5 (1). pp. 546 – 565.
[6] Hadikurniawati  W.  dan  Wardoyo  R.,  2015.  A  Hybrid  Multi-Attribute  Decision  Making For Electrician Selection Based on AHP, SAW, and TOPSIS, Journal of Theoretical and Applied Information Technology. ISSN: 1992-8645 and E-ISSN: 1817-3195. Vol. 77 (1).
[7] S.    Mallu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Kontrak  Menjadi Karyawan  Tetap  Menggunakan  Metode  SAW”,  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi Terapan, STMIK Profesional, ISSN : 2407 – 3911, 2016.
[8] Aritonang, Lerbin R. 2002. Peramalan Bisnis. Ghalia Indonesia : Jakarta
[9] Makridakis,  S.,  Steven  C  Wheelwright.,  Victor  E  Mc.Gee.  2003.  Metode  dan  Aplikasi Peramalan. Jilid 1. Edisi Revisi. Binarupa Aksara : Jakarta.
[10] A. N. Fitriana, Harliana dan Handaru, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prestasi Akademik Siswa dengan Metode SAW”, Citec Journal, Vol. 2, No. 2, Februari 2015 – April 2015, ISSN: 2354-5771, 2015
[11] D.  P.  Y.  Ardiana,    L.  H.  Loekito,  “Sistem  Informasi  Peramalan  Persediaan  Barang Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing”, Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, Volume 04, Nomor 01, 2018.
[12] Mukhyi,M.A..2008Forecasting.
URL:http://www. mukhyi.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/file s/9309/FORECASTING.pdf. Diakses pada tanggal 15 Mei 2020.
[13] I. Gunawan, “Metode penelitian kualitatif,” Jakarta Bumi Aksara, 213.
[14] duniapemrograman, “Perhitungan Sistem Pendukung Keputusan Metode SAW”. Diakses pada  9  Mei  2020,  dari  https://duniapemrogramanque.blogspot.com/2019/07/simple- additive-weighting-saw.html.