## Penerapan Metode Weighted Moving Average
(WMA) Untuk Memprediksi Penjualan

## Sparepart Motor
(Studi Kasus: Bengkel Putra Jaya Motor)
Ma’rufatul Amelianti 1) , Kemal Farouq Mauladi 2) , Affan Bachri 3)
1) 2) Teknik Informatika, Teknik, Universitas Islam Lamongan
3) Teknik Elektro, Teknik, Universitas Islam Lamongan
1) marfuatul@unisla.ac.id, 2) kemalfarouq@unisla.ac.id  , 3) affanbachri@unisla.ac.id

## A BSTRACT
Putra Jaya Motor Workshop is a trading unit that operates in the field of selling motorbike spare parts. Where this trading unit must meet consumer needs every day, sales and purchases are the main things in the company. Putra Jaya Motor Workshop often has trouble in predicting future product inventory based on previously recorded data. This forecast greatly influences the repair shop owner's decision to determine the number of motorbike spare parts that must be provided by the repair shop. This problem can be solved using the Forecasting technique using the weighted moving average method to predict how much stock of goods must be purchased in the next period. The motorbike spare parts sales forecasting application at the Putra Jaya Motor Workshop aims to help workshop owners predict motorbike spare parts sales in the following month—prediction results in research with MAPE, MAD, and MSE. The average value of the prediction accuracy test results using MAD, MSE, and MAPE for four goods sales prediction data is 3.18, 43.04, and 15.66%. The smaller the MAD, MSE, and MAPE values, the higher the prediction accuracy.
Keywords: Prediction, Putra Jaya Motor Workshop, Weighted Moving Average

## A BSTRAK
Bengkel Putra Jaya Motor merupakan sebuah unit dagang yang bergerak di bidang penjualan sparepart motor. Dimana unit dagang ini setiap harinya harus memenuhi kebutuhan konsumen, penjualan dan pembelian merupakan hal  yang  utama  dalam  perusahaan  tersebut.  Bengkel  Putra  Jaya  Motor  sering  mengalami  kesulitan  dalam meramalkan persediaan produk dimasa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. Peramalan tersebut  sangat  berpengaruh  pada  keputusan  pemilik  bengkel  untuk  menentukan  jumlah sparepart motor  yang harus disediakan oleh bengkel. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan teknik Forecasting menggunakan metode weighted moving average untuk memprediksi berapa jumlah stok barang yang harus dibeli pada periode selanjutnya.  Tujuan  aplikasi  prediksi  penjualan sparepart motor di  Bengkel  Putra  Jaya  Motor  agar  dapat membantu  pemilik  bengkel  dalam  meramalkan  penjualan sparepart motor  pada  bulan  berikutnya.  Hasil  pada penelitian  ini  dengan MAPE , MAD dan MSE .  Nilai  rata  –  rata  hasil  uji  akurasi  prediksi  dengan  menggunakan MAD , MSE dan MAPE untuk 4 data prediksi penjualan barang 3,18; 43,04 dan 15,66%. Semakin kecil nilai MAD , MSE dan MAPE , maka akurasi prediksi semakin tinggi.
Kata kunci: Prediksi, Bengkel Putra Jaya Motor, Weighted Moving Average

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  informasi  di  Indonesia  saat  ini berkembang dengan sangat pesat, dalam hal perangkat keras  ( hardware )  maupun  dalam  hal  perangkat  lunak ( software ).  Dengan  adanya  teknologi  yang  semakin
berkembang maka semakin bertambahnya saingan baru dalam  dunia  dagang  penjualan sparepart motor  yang memiliki  kemampuan dalam memanfaatkan  teknologi dan  mengembangkan  produk  yang  bermacam-macam dan  berkualiatas[1][2].Oleh  sebab  itu  sumber  daya manusia  (SDM)  sangat  diperlukan  untuk  menghadapi
perkembangan  tersebut.  Dengan  berkembangnya teknologi  informasi  yang  sangat  cepat  menjadikan teknologi  sebagai  hal  yang  utama  dalam  berbagai bidang di era modern [3][4].
Sistem  informasi  yang  digunakan  pada  Bengkel Putra  Jaya  Motor  masih  dirasa  menggunakan  cara manual  maka  dari  itu  munculah  suatu  masalah  dalam hal  keefektifan  dan  efisiensi  dalam  mengelolah  data menjadi sebuah informasi dalam proses manajemennya.  Beberapa  permasalahan  yang  sering ditemukan  dalam  pengelolaan  ketersediaan  produk sparepart motor yaitu kurangnya ketersediaan  jumlah stok  atau  juga  jumlah  stok  produk  yang  berlebih. Kurangnya ketersediaan jumlah stok produk berakibat pada  tidak  terpenuhinya  permintaan  dari  konsumen, sedangkan  kelebihan  jumlah  stok  produk  berakibat pada  kerugian  pihak  bengkel  karena  bengkel  terlalu lama menyimpan modal atau produk [5].
Metode Weighted  Moving  Average ( WMA )  adalah sebuah  metode  peramalan  yang  bertujuan  untuk memperkirakan  jumlah stock barang yang  akan dibeli diperiode mendatang. Peramalan atau forecasting yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Metode Weighted  Moving Average .  Metode Weighted  Moving Average ( WMA )  adalah  sebuah  metode  yang menggunakan  cara  pemberikan  bobot  yang  berbeda- beda  sesuai  dengan  adanya  data  dengan  beranggapan bahwa  data  yang  paling  terakhir  adalah  data  yang paling  akurat untuk peramalan maka dari itu diberikan jumlah  nilai  yang  lebih  besar  [6][7].Dengan menggunakan metode ini diharapkan mampu menyelesaikan  permasalahan  yang  terjadi  di  Bengkel Putra  Jaya  Motor  seperti  kelebihan stock dan kekurangan stock produk [8].
Penelitian sebelumnya membahas tentang implementasi  metode Weighted  Moving  Average ( WMA )  pada  prediksi  harga  bahan  pokok.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  terdapat  nilai MAPE tertinggi bernilai 0.2 pada bahan pokok beras premium dan beras medium, dan nilai MAPE terendah bernilai 5.6 terdapat pada bahan pokok cabai rawit merah. Sedangkan hasil perhitungan  dengan  menggunakan  aplikasi  berbasis web  menunjukan  hasil  yang  sama  pada  perhitungan manual menggunakan excel [9].
Penelitian  selanjutnya  tentang  Sistem  Prediksi Penjualan  Menggunakan  Metode  Weighted  Moving Average  Dan  Economic  Order  Quantitiy  pada  Toko Mariah. Hasil prediksi pada penelitian ini menggunakan MAPE , MAD dan MSE . Nilai rata – rata hasil  uji  akurasi  prediksi dengan menggunakan MAD , MSE dan MAPE untuk 5 data prediksi penjualan barang 4,48; 33,04 dan 10,76% [5]. Semakin kecil nilai MAD , MSE dan MAPE , maka akurasi prediksi semakin tinggi. Sehingga hasil uji akurasi dengan menggunakan MAPE memiliki  hasil  diantara  10%  dan  20%  yang  dapat disimpulan bahwa kemampuan prediksi baik [10][11].
Penelitian selanjutnya Implementasi Metode Weighted Moving Average dan Single Moving Average
dalam  Sistem  Informasi  Penjualan  pada  Kios  Maupa Toraja Utara. Hasil dari penelitian ini  Peramalan dalam penelitian menggunakan 7 sampel barang dengan data penjualan  selama  6  bulan.  Dari  hasil  peramalan mengunakan  ke-2  metode  yang  dimaksud  diperoleh hasil Mean Average Percentage Error ( MAPE) dengan nilai  peramalan  yang  sama-sama  baik  dengan  tingkat persentase  untuk  metode WMA sebesar  17.1%  dan metode SMA sebesar 15.71%  [4].
Penelitian  selanjutnya  tentang  Rancang  Bangun Aplikasi Peramalan Persediaan Stok Barang Menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average (WMA)  pada  Toko  Barang  XYZ.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan aplikasi berhasil dirancang dan dibangun. [12]. Berdasarkan pengujian dengan black box testing didapatkan fungsionalitas aplikasi sudah sesuai dengan rancangan yang dibuat. Dengan menggunakan metode WMA ini  rata-rata  hasil  error  yang  di  dapatkan  yaitu nilai Mean  Forecast  Error (MFE)  sebesar  1,1,  nilai MAD sebesar  3,7,  nilai  MSE  sebesar  17,7  dan  nilai MAPE sebesar 6%.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk membantu pihak pemiliki bengkel dalam memutuskan stok  barang  yang  akan  dibeli  kepada  supplier  sesuai dengan  kebutuhan  penjualan,  serta  tidak  terjadi penumpukan  order  barang  terlalu  banyak  di  gudang karena  tidak  sesuai  dengan kebutuhan penjualan pada bengkel Putra Jaya Motor.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Pengumpulan Data Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini menggunakan Weighted Moving Average ( WMA ) pada bengkel  Putra  Jaya  Motor  di  Kabupaten  Lamongan, dengan data barang periode penjualan selama penjualan Januari 2024 sampai dengan Juni 2024. Adapun teknik pengumpulan data menggunakan teknik observasi yaitu informasi  yang  diperoleh  dengan  pengamatan  secara langsung pada bengkel Putra Jaya Motor.
Penelitian  ini  diawali  dengan  metode  wawancara, observasi,  dan  dokumentasi. Sedangkan aplikasi yang digunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  dan  data  base Mysql  sedangkan  pemilihan  metode  algoritma Weighted Moving Average ( WMA ) dikarenakan sesuai dengan  kriteria  dan  variabel  prediksi  penjualan  spare part motor pada bengkel Putra Jaya Motor, sedangkan metode waterfall yang digunakan dipilih sesuai dengan tahapan  penelitian  yaitu  dimulai  dengan  observasi, analisis, desain, implementasi, dan uji coba sistem.
B. Requeirement Analysis
Pada  tahapan requirement  analysis terdiri  dari persiapan yaitu sumber data sparepart yang digunakan, setelah  di  olah  kemudian  dijadikan  dasar  untuk perhitungan Weight  Moving  Average ( WMA ).  Dalam tahapan WMA ini  terdapat  beberapa  proses  yang dilaksanakan yaitu menghitung Mean Absolute Deviasi dan Tracking  Signal. Hasil WMA selanjutnya digunakan  untuk  perhitungan Safety  Stock dengan metode Reorder Point (ROP) [13].
C. Weighted Moving Average (WMA)
Metode Weighted  Moving  Average (WMA)  yaitu pergerakan rata-rata yang mempunyai nilai bobot. Nilai bobot ini bisa berubah-ubah, tergantung pada lamanya periode yang ditentukan, jika nilai bobot harga terakhir lebih  besar  dari  nilai  bobot  harga  sebelumnya.  Data terbaru  dianggap  lebih  relevan,  sehingga  fokus  pada data  terbaru  dan  lebih  responsif  terhadap  perubahan. Secara  matematis,  persamaan  menunjukkan  rata-rata bergerak tertimbang [14].
WMA = ∑ (data x bobot) / ∑ bobot (1)
Keterangan  rumus  diatas  dimana  (∑)  jumlah  data penjualan bulan tersebut dikalikan dengan bobot yang telah diberikan secara random kemudian dibagi dengan jumlah  bobot  dari  data  penjualan  bulan  yang  ingin diramalkan
Metode Weighted Moving Average dalam pemberian  bobot  berperan  penting  pada  proses perhitungan,  dimana  data  historis  diberikan  nilai pembobotan  yang  berbeda,  data  yang  terbaru  akan memiliki nilai bobot tertinggi dibanding data yang lebih lama, dalam penelitian ini pemberian  bobot  data rata- rata  bergerak  selama  enam  bulan  kebelakang  dari transaksi  penjualan  pada  Bengkel  Putra  Jaya. Pemberian  bobot  untuk  metode Weighted  Moving Average selama 3  bulan  dapat  dilihat  pada  tabel  1 dibawah ini,
Tabel 1. Pemberian Bobot Periode (Bulan) Bobot 1 Bulan yang lalu 1 2 Bulan yang lalu 2 3 Bulan yang lalu 3 Jumlah 6
Selanjutnya  menghitung  hasil  prediksi  dengan metode Weight  Moving  Average ,  berikut  perhitungan peramalan persediaan produk oli.
F t+1 = Yt + Yt- 1 + Y t-2 ... + Yt-n +1 (2) n Keterangan: Ft+1 :  Ramalan untuk periode t + 1 Yt
:  Jumlah data pada periode sebelumnya n :  Jumlah periode dalam rata-rata bergerak

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bagian ini menjelaskan tentang implementasi penerapan  metode Weighted  Moving  Average  (WMA ) untuk memprediksi penjualan pada bengkel Putra Jaya Motor.
A. Weighted Moving Average (WMA)
Perhitungan  data  penjualan  pada  Bengkel  Putra Jaya Motor dengan menggunakan perhitungan dengan
weighted  moving  average. Berikut  data  penjualan sparepart  pada  bengkel  Putra  Jaya  Motor  bisa  dilihat pada tabel 2 dibawah ini
Tabel 2. Penjualan Barang
Kategori Jan Feb Mar Apr Mei Juni Juli Oli 71 74 66 63 87 85 97 Ban 80 84 65 69 74 76 87 Kampas 70 77 80 70 76 80 86 Busi 86 69 82 85 74 77 69 Lampu 69 84 72 85 77 71 73 Bearing 84 80 75 61 77 73 71 Komstir 61 81 65 83 73 78 87 Pistonkit 75 73 64 76 75 77 88
Sumber: Data Penjualan pada Bengkel Putra Jaya Contoh  perhitungan  penjualan  Oli  dengan  metode Single  Moving  Average bisa  dilihat  pada  tabel  3 dibawah ini.

## Tabel 3. Prediksi Penjualan Oli
Bulan Penjualan WMA MFE MAE MSE MAPE Jan 71 0 0 0 0 0 Feb 74 0 0 0 0 0 Mar 66 0 0 0 0 0 Apr 63 70 -7 7 42 9% Mei 87 66 21 21 441 4% Juni 85 76 9 9 81 9% Juli 97 82 15 15 225 6% Total 38 52 796 28% MFE ( mean forecast error ) = 10 MAE ( mean absolute error ) = 13 MSE ( mean sequared error ) = 199 MAPE ( mean absolute presentage error ) = 7% Perhitungan WMA = ((97*3) + (85*2) + (87*1)) / 6 = (291+170+87)/6 = 549/6 Perkiraan bulan Agustus = 91
Pada  Tabel  3  Prediksi  produk  oli  pada  bulan Agustus  2024  yaitu  91  produk  yang  terjual  diperoleh dari  data  bulan  April,  Mei,  Juni  2024  dibagi  dengan bobot  yang  telah  diberikan  dengan  menggunakan metode Weighted  Moving  Average dari  nilai  hasil prediksi penjualan oli yang sudah dilakukan. Kemudian langka kedua menghitung nilai kesalahan MAPE yaitu jumlah  penjualan  dibagi  dengan  nilai  MFE  dan diperoleh hasil 7 %.
Selanjutnya  menghitung  prediksi  penjualan  ban pada bengkel Putra Jaya Motor, data penjualan ban bisa dilihat pada tabel 4 dibawah ini.

## Tabel 4. Penjualan Ban
Bulan Penjualan WMA MFE MAE MSE MAP E Jan 80 0 0 0 0 0 Feb 84
0
0 0 0 0
Mar 65
0
0 0 0 0
Apr 69
74 -5 5 25 14%
Mei 74 70 4 4 16 19% Juni 76 71 5 5 25 15% Juli 87 74 13 13 169 7% Total 17 27 235 55% MFE ( mean forecast error ) = 4 MAE ( mean absolute error ) = 7 MSE ( mean sequared error )
= 59 MAPE ( mean absolute presentage error ) = 14% Perhitungan WMA = ((87*3) + (76*2) + (74*1)) / 6 = (261+152+74)/6 = 487/6 = 81 Perkiraan bulan Agustus sebesar 81
Berikutnya  menghitung  prediksi  penjualan  rem pada bengke Putra Jaya Motor bisa dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Penjualan Rem
MFE ( mean forecast error ) = 5 MAE ( mean absolute error ) = 5 MSE ( mean sequared error ) = 31 MAPE ( mean absolute presentage error ) = 30%
Perhitungan WMA = ((86*3) + (80*2) + (76*1)) / 6 = (258+160+76)/6 = 494/6 Prediksi penjualan pada bulan Agustus sebesar 82
B. Reorder Point
Reorder  point merupakan  suatu  nilai  atau  titik perhitungan  untuk  dilakukan  pemesanan  kembali persediaan.  Tujuan  adanya reorder  point adalah  agar jumlah  persediaan  barang  yang  dipesan  datang  tepat waktu ketika persediaan berada pada safety stock atau sama  dengan  nol.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi perhitungan reorder  point ,  yaitu  adanya  masa  tunggu ketika  persediaan  mulai  dipesan  sampai  persediaan tersebut sampai di perusahaan. Selain itu faktor adanya safety stock dan rata-rata penggunaan persediaan dalam satu periode [15].
Hasil  prediksi  penjualan  spare  part  motor  pada bengkel  Putra  Jaya  Motor  sebagai  dasar  penentuan pemesanan kembali kepada supplier. Prediksi penjualan  diambil  pada  bulan  Januari  sampai  dengan
Juli  2024.  Nilai  pemesanan  ulang  ( Reorder  Point ) dihitung  dengan  terlebih  dahulu  dengan  menghitung stok aman ( Safety Stock ) untuk sparepart motor seperti contoh  penjualan  oli. Dengan  menggunakan  persamaan (2)  dan  (3)  ditentukan  lamanya lead  time misalnya empat  hari,  nilai  penjualan  oli  sama  dengan  85. Sehingga penjualan dapat dikonversi sebagai berikut:
d= 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑊𝑀𝐴 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑂𝑙𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑂𝑙𝑖 = 446 91 = 4,9
Hasil rata-rata pemakaian adalah 4,9 SS = z x d x L = 108 x 1 x 6 = 648 Hasil perhitungan menunjukkan stok aman ( Safety Stock )  pada  pejualan  oli  sebesar  648,  artinya  jumlah persediaan sparepart minimum yang harus disediakan oleh  bengkel  Putra  Jaya  Motor  sebanyak  648  pcs. Selanjutnya  menghitung Reorder  Point, dengan menggunakan persamaan (3):
𝑅𝑂𝑃 =   (𝑑𝑥𝐿) + 𝑆𝑆  =   (1𝑋6)   + 112  =  664
Berdasarkan hasil  perhitungan Reorder  Point diperoleh  nilai  644  artinya.  Jika  jumlah sparepart dibawah  644,  maka  harus  dilakukan  pemesanan kembali.  Proses  selanjutnya  dilakukan  untuk  semua sparepart yang ada di bengkel Putra Jaya Motor.
C. Desain Sistem
Desain  Sistem  pada  penelitian  ini  dengan memanfaatkan usecase diagram dalam perancangannya. Pendekatan usecase diagram menjelaskan  metode Weight  Moving  Average  (WMA) yang digunakan untuk memberikan prediksi penjualan spare  part  motor  pada  Bengkel  Putra  Jaya  Motor. Gambar  1  di  bawah  ini  mengilustrasikan  metode pembuatan usecase diagram.

## Gambar 1. Use Case Diagram

## D. Implementasi dan Testing
Setelah  menyelesaikan  tahap  penghitungan  dan analisis  data,  desain  sistem,  selanjutnya  adalah implementasi  dengan  membangun  sistem  dan  diuji
Bulan Penjualan WMA MFE MAE MSE MAPE Jan 70 0 0 0 0 0 Feb 77 0 0 0 0 0 Mar 80 0 0 0 0 0 Apr 70 66 4 4 16 18% Mei 76 75 1 1 1 76% Juni 80 75 5 5 25 16% Juli 86 77 9 9 81 10% Total 19 19 123 120% Admin Login Input Kategori Barang Melihat Data Penjualan Melakukan Peramalan Mengubah Password Logout Melihat Hasil Peramalan Pemilik
cobakan untuk prediksi penjualan spare part motor pada bengkel Putra Jaya Motor.
Pada  tahapan  implementasi  sistem,  dengan menggunakan  HTML  dengan framework  bootstrap . sedangkan database yang digunakan dengan MySQL. Teknik  pengujian blackbox digunakan  dalam  strategi pengujian  ini  untuk  menguji  aplikasi  ini.  Setiap kesalahan  yang  dibuat  selama  pembangunan  sistem akan  terlihat  jelas.  Subtipe pengujian perangkat  lunak yang dikenal sebagai pengujian "blackbox" berkonsentrasi  pada  input  dan  output  program,  atau fitur-fitur fungsionalnya.

## 1. Form Halaman Utama
Gambar 2. Halaman Utama Halaman utama merupakan halaman pertama yang akan diakses oleh pengguna ketika mengunjungi suatu sistem,  ditunjukkan  oleh  Gambar  2.  Dalam  aplikasi yang digunakan, terdapat beberapa menu dan informasi yang akan disajikan. Di panel sebelah kiri yang terdiri dari  menu  login,  registrasi,  informasi,  bantuan,  dan menu  tentang  kami.  Selanjutnya  informasi  terkait statistik juga ditampilkan untuk membantu menyajikan data  secara  spesisfik  kepada  pengguna.  Untuk pengguna  yang  baru  bergabung,  hal  yang  harus dilakukan  pertama  kali  adalah  melakukan  registrasi dengan mendaftarkan unit layanan terlebih dahulu. Unit layanan  yang  didaftarkan  kemudian  dilakukan verifikasi oleh Administrator.
2. Form Kategori
Pada  form  ini  digunakan  untuk  menginputkan kategori  sesuai  item  yang  dijual  pada  Bengkel  Putra Jaya Motor kemudian kategori tersebut akan disimpan kedalam database , sehingga nantinya dari data kategori ini akan digunakan sebagai prediksi penjualan.
Gambar  6  adalah  tampilan  from  input  data  user yang memiliki beberapa fungsi:
a. Kategori:  Digunakan  untuk  menambah  data kategori  yang  nantinya  akan  disimpan  dalam database.
b. Submit: Digunakan untuk menyimpan data.
Gambar 3. Input Kategori
3. Halaman prediksi penjualan
Pada  form  Prediksi  berfungsi  untuk  melakukan prediksi penjualan pada Bengkel Putra Jaya Motor pada bulan berikutnya dengan cara memilih bulan yang akan di  ramal  pada  form  ini  bisa  dilihat  pada  gambar  4 dibawah ini.
Gambar 4. Form Prediksi Penjualan Barang
4. Form Hasil Prediksi
Pada form ini merupakan laporan hasil dari proses Prediksi penjualan yang bisa di cetak dalam bentuk pdf dan excel dapat dilihat pada gambar 5 dibawah ini.

## Gambar 5 Form Hasil Prediksi
5. Evaluasi Weight Moving Average (WMA)
Hasil  evaluasi Weight  Moving  Average  (WMA) dengan  menggunakan  Hasil  dari  prediksi  kategori penjualan produk oli sebanyak 91 yang terjual dengan nilai  penyimpangan (error) hasil  peramalan  MFE ( mean  forecast  error )  sebesar  10  %,  MAE  ( mean absolute  error )  sebesar  13  %,  MSE  ( mean  sequared error )  sebesar  199  %,  dan  MAPE  ( mean  absolute presentage error ) sebesar 7%.

## K ESIMPULAN
Proses penjualan sparepart motor di Bengkel Putra Jaya Motor sangatlah padat, namun proses penginputan data  penjualan  masih  dilakukan  manual  melalui  buku dan  tidak  memanfaatkan  teknologi  komputer,  maka seringkali  terjadi  kelebihan  bahkan  kekurangan persediaan  sehingga  proses  penjualan  menjadi terhambat.  Karena  dirasa  kurang  efektif  dan  efisien dalam  proses  penjualan.  Oleh  karena  itu  diperlukan adanya  suatu  prediksi  yang  tepat  dan  cepat,  sehingga tidak  terjadi  kelebihan  dan  kekurangan  persedian  dan proses  penjualan  dapat  berjalan  lancar.  Aplikasi  ini bertujuan  untuk  memudahkan  prediksi  penjualan sparepart motor  di  Bengkel  Putra  Jaya  Motor  dan
mengetahui perhitungan prediksi menggunakan metode Weighted  Moving  Average ( WMA ).  Metode Weighted Moving  Average adalah  rata-rata  bergerak  yang memiliki  bobot,  nilai  dari  bobot  ini  dapat  berapa  saja sesuai  panjang  periode  yang  ditetapkan.  Hasil  dari prediksi bulan Agustus 2024 pada kategori oli sebanyak 91  produk  yang  terjual  dengan  nilai  penyimpangan (error) hasil  peramalan  MFE  ( mean  forecast  error ) sebesar 10 %, MAE ( mean absolute error ) sebesar 13 %,  MSE  ( mean  sequared  error )  sebesar  199  %,  dan MAPE ( mean absolute presentage error ) sebesar 7%.

## U CAPAN TERIMA KASIH
Kami  ucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas Islam Lamongan, dan Bengkel Putra Jaya Motor yang telah memberikan tempat dan waktu dalam terselesainya penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] A.  Nur,  R.  Choirun,  and  R.  Helilintar, “Prediksi  Penjualan  Barang  Menggunakan Algoritma  Moving  Average  Pada  Toko  Ars Frozenfood,” 2022.
[2] R. E. Erlinda, U. Yudatama, and E. R. Arumi, “IMPLEMENTASI  SISTEM  PERAMALAN PENGADAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU  PANGAN  DENGAN  METODE WEIGHTED  MOVING  AVERAGE”,  doi: 10.25126/jtiik.202294700.
[3] F.  Ustadatin,  A.  Muqtadir,  and  A.  Arifia, “Implementasi  Metode  Weighted  Moving Average  (WMA)  Pada  Prediksi  Harga  Bahan Pokok,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer , vol.  12,  no.  2,  pp.  83–90,  Sep.  2023,  doi: 10.34010/komputika.v12i2.10304.
[4] M.  O.  Kadang,  D.  Patulak,  and  S.  Upa, “IMPLEMENTASI  METODE  WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN SINGLE MOVING  AVERAGE  DALAM  SISTEM INFORMASI  PENJUALAN  PADA  KIOS MAUPA  TORAJA  UTARA,” JTRISTE ,  vol. 9, no. 2, pp. 125–137, 2022.
[5] D.  Erdianita,  R.  Mumpuni,  and  P.  P. Aditiawan, “JIP (Jurnal Informatika Polinema) SISTEM PREDIKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED MOVING  AVERAGE  DAN  ECONOMIC ORDER QUANTITIY PADA TOKO MARIAH”.
[6] A.  K.  Azis  and  K.  Kustanto,  “Penerapan Moving  Average  Pada  Prediksi  Penjualan Accu,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi (TIKomSiN) , vol. 11, no. 1, p. 25, Apr. 2023, doi: 10.30646/tikomsin.v11i1.722.
[7] F.  Listyani,  H.  Novianus  Palit,  and  A. Handojo, “Penggunaan Metode ARIMA untuk Memperkirakan  Permintaan  Obat-obat  yang Dikelompokkan (Clustered) Berdasarkan
Turnover Persediaan.”
[8] R.  Rahmawati,  Z.  Azhar,  N.  Marpaung,  S. Tinggi,  M.  Informatika,  and  D.  K.  Royal,
Seminar  Nasional  Informatika  (SENATIKA) Prosiding SENATIKA 2021 Penerapan Metode  Weight  Moving  Avarage  Untuk Peramalan  Persediaan  Kosmetik  Pada  Toko Robin .
[9]       A. N. Putri and A. K. Wardhani, “PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE UNTUK PERAMALAN  HARGA  CABAI  RAWIT
HIJAU,” Indonesian  Journal  of  Technology, Informatics and Science (IJTIS) , vol. 2, no. 1, pp. 37–40, Dec. 2020,
doi:
10.24176/ijtis.v2i1.5653.
[10] K.  Farouq  and  I.  Jayyidah,  “PREDIKSI PENJUALAN  BARANG  PADA  TOKO BABY  SHOP  DENGAN  ALGORITMA SINGLE MOVING AVERAGE (SMA).”
[11] Z.  Silvya,  A.  Zakir,  and  D.  Irwan, “PENERAPAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE UNTUK PERAMALAN  PERSEDIAAN  PRODUK FARMASI,” JITEKH , vol. 8, no. 2, pp. 59–64,
2020.
[12] I. Setiawan, “RANCANG BANGUN
APLIKASI  PERAMALAN  PERSEDIAAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE (WMA) PADA TOKO BARANG
XYZ,” 2021.
[13] I.  Darwati  and  R.  Yulia  Hayuningtyas,
“Metode  Simple  Moving  Average  dan
Weighted Moving
Average
Dalam Memprediksi  Produksi  Beras,” Jurnal  Sains dan Manajemen , vol. 11, no. 2, 2023.
[14] M.  Rizqi,  A.  Cahya  Prihandoko,  and  N.  El Maidah,  “Implementasi  Metode  Weighted Moving  Average  Untuk  Sistem  Peramalan Penjualan Markas Coffee,” 2021
[15] C. A. Suhendra, M. Asfi, W. J. Lestari, and I. Syafrinal,  “Sistem  Peramalan  Persediaan Sparepart  Menggunakan  Metode  Weight Moving  Average  dan  Reorder  Point,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 20, no.  2,  pp.  343–354,  May  2021,  doi: 10.30812/matrik.v20i2.1052.