## PREDIKSI POTENSI POPULASI DOMBA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE
Irfan Asendra, Wina Witanti, Ridwan Ilyas Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, Jawa Barat Irfan.asendra@student.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Domba  merupakan  hewan  ternak  yang  sangat  berharga  dalam  industri  peternakan  karena  perannya  yang sangat  penting  dalam  memasok  daging  dan  produk  hewani  dalam  pemenuhan  kebutuhan  akan  sumber  protein hewani. Domba dikenal karena adaptasi lingkungan yang luar biasa, efisiensi dalam konsumsi pakan, dan tingkat reproduksi yang tinggi, menjadikannya aset yang sangat berharga dalam pemenuhan kebutuhan protein hewani. Namun, pertumbuhan populasi domba seringkali dihadapkan pada tantangan yang meliputi fluktuasi harga pasar, perubahan  lingkungan,  pergeseran  permintaan  konsumen,  dan  faktor  internal  seperti  tingkat  kematian  dan penjualan. Memprediksi populasi domba memiliki potensi untuk membantu sektor peternakan merencanakan dan melaksanakan tindakan yang lebih efektif dalam pengelolaan ternak, termasuk aspek reproduksi, pemeliharaan, dan pemasaran. Penelitian  ini  berfokus pada prediksi populasi domba dengan  menggunakan  metode Weighted Moving  Average  (WMA)  dan  mengevaluasi  hasil  prediksi  dengan  metrik  seperti  Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), serta Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa evaluasi tersebut menghasilkan nilai MAD sebesar 53.34, MSE sebesar 7628.92, RMSE sebesar 87.34, dan MAPE sebesar 3.61.
Kata kunci: Prediksi, Populasi Domba, Weighted Moving Average.

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi  merupakan  suatu  teknik  yang  krusial dalam  berbagai  aspek  kehidupan,  termasuk  dalam dunia  pertanian  dan  peternakan.  Dalam  konteks peternakan, prediksi dapat menjadi alat penting untuk merencanakan  strategi  pengembangan  peternakan yang  efektif  [1].  Salah  satu  aspek  peternakan  yang memerlukan  prediksi  yang  akurat  adalah  populasi hewan ternak, seperti domba.
Peternakan  Domba  memiliki  peranan  penting sebagai  sumber  protein  hewani  yang  potensial. Dengan  adaptasi  lingkungan  yang  baik,  efisiensi konsumsi  pakan,  dan  tingginya  potensi  reproduksi, Domba  Priangan  menjadi  pilihan  penting  untuk menjaga pasokan protein dan keberlanjutan lingkungan  [2].  Namun,  mengelola  populasi  Domba bukanlah  tugas  mudah.  Fluktuasi  harga  pasar, dinamika  lingkungan,  dan  perubahan  permintaan dapat  memengaruhi  pertumbuhan  populasi  [3].  Oleh karena  itu,  prediksi  populasi  domba  menjadi  sangat penting untuk merencanakan langkah-langkah pengelolaan yang efektif.
Populasi  ternak  domba  di  Balai  Peternakan Subang  pada  tahun  2020  mengalami  peningkatan sebesar  1,01%.  Namun,  kenaikan  ini  diimbangi  oleh faktor-faktor  seperti  kematian,  penjualan,  dan penyebaran  ternak  domba,  yang  mengakibatkan perubahan yang signifikan dalam populasi. Tingginya tingkat  pertumbuhan  populasi  yang  tidak  seimbang dengan pengurangan ternak dapat berpotensi menyebabkan  penurunan  jumlah  populasi  ternak domba. Dalam konteks ini, penting untuk memahami dinamika  yang  memengaruhi populasi ternak domba, termasuk  faktor-faktor  yang  dapat  menghambat
pertumbuhan populasi ini [3]. Disinilah peran prediksi menjadi sangat penting. Dengan menggunakan teknik prediksi,  seperti  metode Weighted  Moving  Average (WMA), para peternak dapat mengantisipasi fluktuasi populasi domba yang mungkin terjadi.
Melalui  analisis  prediksi  menggunakan  metode WMA, peternak dapat memiliki gambaran lebih jelas tentang  arah  perkembangan  populasi  domba  di  masa depan.  Dengan  demikian,  mereka  dapat  mengambil langkah-langkah  yang  lebih  tepat  dalam  pengelolaan peternakan, termasuk dalam hal reproduksi, pemeliharaan, dan pemasaran. Dalam skala yang lebih luas, prediksi populasi domba juga dapat memberikan kontribusi  pada  perencanaan  kebutuhan  daging, distribusi  produk  hewani,  dan  penanganan  potensi krisis pangan [4].
dalam penelitian ini, akan dilakukan perbandingan penerapan metode WMA pada dua data historis  yang  berbeda  yaitu  data  awal  populasi  dan akhir  populasi,  dengan  evaluasi  yang  digunakan meliputi Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean Squared  Error (MSE), Root  Mean  Squared  Error (RMSE),  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE).  Tujuan  dari  perbandingan  ini  adalah  untuk mengevaluasi sejauh mana metode WMA efektif dan efisien  ketika  diterapkan  pada  berbagai  jenis  data. Dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dari  data tersebut,  kita  dapat  memahami  keunggulan  dan kelemahan penggunaan metode WMA dalam konteks prediksi [5].
Dengan  melakukan perbandingan  ini, kita dapat mengetahui apakah metode WMA memiliki performa yang  konsisten  dan  dapat  diandalkan  dalam memprediksi  berbagai  jenis  data.  Hasil  penelitian  ini
akan  memberikan wawasan  yang  lebih komprehensif tentang  efektivitas  metode  WMA  dalam  menghadapi tantangan prediksi pada kondisi data yang berbeda.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan  Pustaka  menguraikan  teori  pendukung dan  penelitian  terdahulu  mengenai  segmentasi  yang memanfaatkan  penerapan  algoritma  dan  perhitungan dalam prediksi populasi domba.

## 2.1. Data Mining
Data mining adalah suatu proses yang digunakan untuk  menganalisis  data  besar  dan  kompleks  dengan tujuan  menemukan  pola-pola  yang  berguna  atau pengetahuan  baru  yang  sebelumnya  tidak  diketahui. Hal  ini  dapat  membantu  pengambil  keputusan  dalam membuat keputusan yang lebih baik [6].
Proses data mining melibatkan beberapa langkah penting, antara lain [7]:
1. Pembersihan data: Proses ini melibatkan penghapusan data yang tidak benar, tidak relevan, atau mengandung kesalahan. Misalnya, data yang hilang, data yang salah diketik, atau data yang tidak lengkap dapat dihapus atau diperbaiki.
2. Integrasi data: Langkah ini melibatkan penggabungan  data  dari  berbagai  sumber  untuk membentuk tampilan data yang terpadu. Tujuannya  adalah  untuk  mengelola  data  secara efisien,  mendapatkan  wawasan  yang  bermakna, dan menghasilkan informasi yang dapat digunakan.
3. Seleksi  data:  Proses  ini  melibatkan  pemilihan subset data yang relevan untuk analisis lebih lanjut. Data yang tidak lengkap, tidak relevan, atau tidak berkualitas dapat dihapus agar tidak mempengaruhi hasil analisis.
4. Transformasi  data:  Langkah  ini  melibatkan transformasi  data  ke  dalam  format  yang  cocok untuk  pemrosesan  lebih  lanjut.  Contohnya  adalah normalisasi  data  atau  pengkodean  variabel kategorikal menjadi bentuk numerik.
5. Proses  mining:  Ini  adalah  langkah  utama  dalam data mining, di mana metode dan algoritma khusus digunakan untuk mengekstraksi informasi berharga dari data. Metode yang umum digunakan meliputi  klasifikasi,  pengelompokan,  regresi, asosiasi, dan deteksi anomali.
6. Evaluasi  pola:  Setelah  pola-pola  yang  menarik ditemukan,  langkah  ini  melibatkan  evaluasi  pola berdasarkan  pengetahuan  domain  yang  ada. Hasilnya berupa pola-pola yang bermakna, model prediksi, atau penemuan yang dapat diinterpretasikan.

## 2.2. Populasi Domba
Populasi  domba  Priangan  merupakan  kumpulan total  domba  yang  ada  dalam  suatu  wilayah,  dengan fokus  pada  jenis  domba  yang  memiliki  kemampuan menghasilkan  daging  berkualitas.  Domba  Priangan dikenal  sebagai  salah satu ras lokal  yang berasal  dari
daerah  Priangan,  Jawa  Barat, Indonesia.  Keunggulan domba  Priangan  terletak  pada  adaptasi  yang  baik terhadap  lingkungan  setempat,  efisiensi  dalam memanfaatkan  pakan  rendah,  serta  reproduksi  yang produktif.  Domba  ini  memiliki  ciri  khas  dapat melahirkan hingga 4 anak dalam satu kelahiran, yang secara biologis disebut sebagai polifekunditas.
Sebagai  penghasil  daging,  domba  Priangan memiliki  potensi  yang  penting  dalam  mendukung ketersediaan sumber protein hewani bagi masyarakat. Keberadaannya  membantu  mengurangi  tekanan terhadap permintaan daging yang tinggi di Indonesia. Namun,  pengelolaan  populasi  domba  Priangan tidaklah  mudah.  Faktor-faktor  eksternal  seperti fluktuasi  harga  daging,  perubahan  lingkungan,  dan perubahan pola konsumsi masyarakat dapat memengaruhi pertumbuhan dan perkembangan populasi  ini.  Oleh  karena  itu,  penelitian  dan  prediksi populasi  domba  Priangan  sangatlah  penting  dalam perencanaan dan pengelolaan yang berkelanjutan.

## 2.3. Weighted Moving Average (WMA)
Weighted  Moving  Average (WMA)  adalah metode  yang  digunakan  dalam  prediksi  data  time series.  Metode  ini  memberikan  bobot  yang  berbeda untuk  setiap  data  historis  berdasarkan  tingkat kepentingannya.  Bobot  yang  diberikan  lebih  besar untuk data yang lebih baru atau terkini, dengan asumsi bahwa  data  terkini  lebih  relevan  dalam  prediksi  [8]. Metode  rata-rata  bergerak  yang  dibuat  untuk menetapkan trend dari suatu deret waktu ( Time Series ). Metode  yang  digunakan  untuk  data  yang  sifat perubahannya  tidak  cepat.  Rumus  dari  metode Weighted Moving Average pada formula (2).
𝑊𝑀𝐴  = 𝑋 𝑡−1 𝑊 1 +𝑋 𝑡−2 𝑊 2 +⋯+⋯𝑋 𝑡−𝑛 𝑊 𝑛 𝑊 1 +𝑊 2 +⋯+𝑊 𝑛 Keterangan:
𝑊𝑛 =  nilai data historis ke-i.
𝑋𝑡 = bobot yang diberikan pada data ke-i.
𝑛 = jumlah data historis.

## 2.4. Matriks evaluasi
Matriks  evaluasi  digunakan  untuk  mengetahui sejauh  mana  prediksi  model  dapat  memprediksi  data dengan  akurat.  Ketepatan  prediksi  ditunjukkan  oleh sejauh  mana  model  prediksi  dapat  mendekati  nilai yang  sebenarnya.  Dalam  penelitian  ini  digunakan MAD  ( Mean  Absolute  Deviation ), Mean  Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) [9].

## 2.4.1. MAD (Mean Absolute Deviation)
MAD  digunakan  untuk  menguji  kesalahan prediksi pada unit yang sama selaku deret asli. MAD dihitung menggunakan rumus formula pada (3).
𝑀AD = 1 𝑛 ∑ |𝑋 𝑖 − 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| 2 𝑛 𝑖=1 Keterangan. n = jumlah data.
𝑋 𝑖 = nilai aktual dari data ke-i.
𝑆 𝑖 = nilai prediksi dari data ke-i
∑ = penjumlahan di seluruh data.

## 2.4.2. MSE (Mean Squared Error)
Digunakan untuk melihat kesalahan error yang moderat  yang  menghasilkan  kesalahan  prediksi  yang lebih  kecil  namun  kadang-kadang  menghasilkan kesalahan  prediksi  yang  besar.  MSE    dihitung menggunakan rumus formula pada (4).
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑆 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 Keterangan. n = jumlah data. 𝑋 𝑖 = nilai aktual dari data ke-i. 𝑆 𝑖 = nilai prediksi dari data ke-i
∑ = penjumlahan di seluruh data

## 2.4.3. RMSE (Root Mean Square Error)
RMSE  berguna  untuk  menilai  kesalahan prediksi  secara  umum,  di  mana  kesalahan  moderat akan menghasilkan nilai lebih kecil, tetapi juga dapat mendeteksi kasus di mana prediksi memiliki kesalahan besar. RMSE  dihitung  menggunakan rumus  formula pada (5).
R 𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑋 𝑖 − 𝑆 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Keterangan: N = jumlah data. 𝑋 𝑖 = nilai aktual dari data ke-i. 𝑆 𝑖 = nilai prediksi dari data ke-i
∑ = penjumlahan di seluruh data.

## 2.4.4. MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ) adalah  metode  alternative  yang  berfungsi  dalam mengevaluasi kesalahan dari setiap teknik forecasting Digunakan  untuk  melihat  kesalahan  error  dalam bentuk  persentase.  MAPE    dihitung  menggunakan rumus formula pada (6).
𝑀AP𝐸 = 1 𝑛 ∑ | 𝑋𝑖−𝑆𝑖 𝑋𝑖 | 𝑛 𝑖=1 x100%
Keterangan.
n = jumlah data.
𝑋 𝑖 = nilai aktual dari data ke-i.
𝑆 𝑖 = nilai prediksi dari data ke-i
∑ = penjumlahan di seluruh data.
Terdapat  range  pada  MAPE  sebagai  nilai  yang dijadikan  bahan  pengukuran  mengenai  kemampuan dari  suatu  model  prediksi.  Range  nilai  MAPE  dapat digunakan  sebagai  panduan  dalam  mengevaluasi tingkat  akurasi  prediksi.  Semakin  kecil  nilai  MAPE, semakin  baik  kinerja  prediksi  model  tersebut  [10]. tabel range MAPE dapat dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1 Range Nilai MAPE
Range MAPE Arti < 10 % Kemampuan Model Prediksi Sangat Baik 10 – 20 % Kemampuan Model Prediksi Baik 20 – 50 % Kemampuan Model Prediksi Layak >50 % Kemampuan Model Prediksi Buruk

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Metode penelitian
Tahap  pertama perolehan  data  merujuk  pada proses  pengumpulan,  pemerolehan  data  dari  suatu sumber  untuk  digunakan  dalam  suatu  sistem  atau analisis.  Dataset  didapatkan  Satuan  Pelaksana Pengembangan  Perbibitan  Ternak  Domba  Kambing (SP3TDK) Tambak Mekar Kabupaten Subang. Satuan Pelaksana  Pengembangan  Perbibitan  Ternak  Domba Kambing  (SP3TDK)  Tambak  Mekar  Kabupaten Subang  adalah  balai  pembibitan  yang  merupakan cabang  dari  UPTD  Margawati  dengan  tujuan  khusus mengembangkan bibit domba.
Tahap  Kedua Proses  preprocessing  data dilakukan sebelum memulai tahap data mining. Teknik praprocessing  diperlukan  karena  jika  kualitas  data tidak  baik,  akan  menyebabkan  kualitas  data  mining yang  buruk,  sehingga  pembersihan  data  dapat dilakukan  untuk  memastikan  pemulihan  data  yang baik. tahap pre-processing yang terdiri dari dua proses, yaitu pembersihan data (data cleaning) dan seleksi data (data selection).
Tahap  Tiga dilakukannya  pembersihan  data yang  kosong  atau  hilang,  serta  data  yang  terdapat kesalahan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  data Populasi domba dari tahun 2018 sampai dengan 2022, adanya  atribut  yang  tidak  dipakai.  Maka,  setelah dilakukannya  data  cleaning  jumlah  total  yang digunakan  yaitu  sebanyak  1012  record,  dengan  21 atribut  menjadi  15  yang  akan  di  kelompokkan.  Dan deteksi outlier dalam analisis data untuk mengidentifikasi  nilai-nilai  yang  tidak  biasa,  Outlier merujuk  pada  nilai  yang  signifikan  atau  ekstrem  di dalam sebuah kumpulan data.
Tahap  Lima Implementasi  model  prediksi Populasi  Domba  menggunakan  algoritma  Weighted Moving Average.
Tahap  Akhir Proses  evaluasi  matriks untuk mengetahui  sejauh  mana  prediksi  model  dapat memprediksi data dengan akurat. Dalam penelitian ini digunakan  MAD  (Mean  Absolute  Deviation),    Mean Squared  Error  (MSE),  Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Model  Algoritma Weighted  Moving  Average diimplementasikan dengan menggunakan data historis populasi ternak domba, hasil dari model WMA berupa nilai  prediksi  berdasarkan  data  historis  dengan memberikan  bobot  yang  berbeda  pada  setiap  data historis.  Pada  penelitian  ini  diterapkannya  tiga  bobot untuk  melakukan  proses  perhitungan  prediksi.  empat bobot  tersebut  memiliki  kombinasi,  pada  tabel dibawah ini memperlihatkan kombinasi tersebut.
Tabel 2.  Nilai Bobot Nilai Bobot yang diberikan Periode 0,6 Tiga bulan yang lalu 0,3 Dua bulan yang lalu 0,1 Bulan terakhir
Dalam  proses  melakukan  prediksi  dengan memakai  metode Weighted Moving  Average (WMA) membutuhkan  data  populasi  dalam  kurun  tiga  bulan Berikut adalah model perhitungan WMA pada tabel 3.
Tabel 3. Model perhitungan WMA
Bulan Populasi Prediksi Wma 1 1620 _ 2 1648 _ 3 1690 _ 4 1667 1670.4 5 1708 1672 6 1700 1693.9 7 1751 1699.1 8 1730 1731.4 9 1751 1733.3 10 1549 1744.7 11 1516 1627.7 12 1530 1549.4
Pada  hasil  dari  model  WMA  berupa  sebuah grafik  yang  memperlihatkan data awal dan data hasil prediksi. Grafik dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Grafik prediksi populasi domba

## 4.2. Layout Hasil Rancangan Aplikasi
Layout hasil rancangan Aplikasi Sistem Prediksi Poten  Populasi  Domba  Menggunakan  Metode Weighted Moving Average .

## 1. Halaman Dashboard
Gambar 3. Halaman Dashboard
Pada  Gambar  diatas  merupakan  fitur  dashboard yang berisi informasi yang dibutuhkan serta beberapa proses komponen dalam memprediksi dengan Metode Weighted Moving Average.

## 2. Halaman Dataset
Gambar 4. Halaman Dataset
Pada  Gambar  4  merupakan  fitur  dataset  yang berisi  informasi  dataset  dengan  fungsi  upload  file untuk menyimpan dataset dengan fitur pre-processing untuk  melakukan  proses  pre-processing  data  pada dataset yang telah diupload atau disimpan sebelumnya, pada  fitur  ini  dapat  melakukan  pre-processing  data, cek noise pada data pada dataset.
3. Halaman Model Prediksi WMA

## Gambar 5. Halaman Model Prediksi WMA
Pada  gambar  5  merupakan  tampilan  hasil  halaman untuk  melihat  hasil  yang  telah  diproses  oleh  model Weighted Moving Average.

## 4. Halaman Hasil Model WMA
Gambar 5. Halaman Hasil Model WMA
Pada  gambar  5  merupakan  tampilan  grafik  dari hasil  yang  telah  diproses  oleh  model  Weighted Moving Average.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  prediksi  potensi populasi  domba  menggunakan  metode weighted moving average (WMA). Hasil evaluasi menunjukkan variasi  yang  signifikan.  Berikut  adalah  hasil  evaluasi untuk  setiap  atribut  yang  dievaluasi:    Nilai  MAD ( Mean Absolute Deviation ) sekitar 69.21, MSE ( Mean Squared Error ) sekitar 23925.42, RMSE ( Root Mean Squared Error ) sekitar 154.61, MAPE ( Mean Absolute Percentage  Error )  sekitar  7.35.  Sementara  itu,  pada populasi akhir, nilai MAD sekitar 68.93, MSE sekitar 6853.26, RMSE sekitar 82.73, MAPE sekitar 5.03.
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  pada populasi akhir, terdapat perbaikan kinerja dibandingkan dengan populasi awal. MAD dan MAPE pada  populasi  akhir  lebih  rendah,  menandakan kesalahan prediksi yang lebih minimal dalam prediksi populasi domba. Selain itu, nilai MSE dan RMSE pada populasi  akhir  juga  lebih  rendah,  mengindikasikan tingkat variabilitas antara hasil prediksi dan data aktual yang lebih terkendali.
Saran dari hasil penelitian yang telah dilakukan, penulis  memiliki  beberapa  saran  yang  dapat  menjadi pijakan bagi penelitian selanjutnya. Terdapat sejumlah keterbatasan dalam penelitian ini yang perlu diperbaiki
guna  meningkatkan  kualitas  analisis.  penelitian  ini hanya  menggunakan  model  Prediksi  Weighted Moving  Average  (WMA),  sehingga  penelitian selanjutnya dapat  mengeksplorasi penggunaan  model Prediksi  lainnya,  seperti  Exponential  Smoothing, ARIMA,  atau  model  machine  learning.  faktor-faktor eksternal  yang  mungkin  mempengaruhi  Prediksi, seperti  event  khusus  atau  musim,  tidak  dimasukkan dalam analisis. Oleh karena itu, penelitian mendatang sebaiknya mempertimbangkan integrasi data eksternal untuk meningkatkan akurasi Prediksi. evaluasi kinerja model  dapat  diperluas  dengan  membandingkan berbagai metrik statistik dan menggunakan uji statistik yang  lebih  mendalam  untuk  mengukur  signifikansi perbedaan antara model. mengingat fluktuasi alamiah dalam data populasi, mempertimbangkan penggunaan model ensemble atau pendekatan yang menggabungkan beberapa model dapat menghasilkan Prediksi yang lebih stabil dan akurat.
Dengan  mengatasi  keterbatasan  ini,  penelitian mendatang  dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih komprehensif  dan  presisi  terhadap  Prediksi  populasi, mendukung  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat dan strategi perencanaan yang lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  saputra  and  m.  putriana,  “prediksi  konsumsi daging sapi, ayam ras pedaging, ayam buras per kapita  dengan  model  arima  prediction  of consumption of beef, broilers, domestic chicken per  capita  using  the  arima  model,”  webinar nasional, p. 79.
[2] p. khanal and m. o. nielsen, “impacts of prenatal nutrition on animal production and performance: a focus on growth and  metabolic and endocrine function in sheep,” j anim sci biotechnol, vol. 8, no. 1, pp. 1–14, 2017.
[3] g.  martins  and  w.  lilenbaum,  “leptospirosis  in sheep and goats under tropical conditions,” trop anim health prod , vol. 46, pp. 11–17, 2014.
[4] s.  rusdiana  and  a.  maesya,  “pertumbuhan ekonomi  dan  kebutuhan  pangan  di  indonesia,” agriekonomika , vol. 6, no. 1, pp. 12–25, 2017.
[5] m. a. maricar, “analisa perbandingan nilai akurasi moving  average  dan  exponential  smoothing untuk  sistem  peramalan  pendapatan  pada perusahaan  xyz,” jurnal  sistem  dan  informatika (jsi) , vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019.
[6] i. h. witten, e. frank, m. a. hall, and c. j. pal, “the weka  workbench.  online  appendix  for  ‘data mining:  practical  machine  learning  tools  and techniques,’”  in morgan  kaufmann ,  elsevier amsterdam, 2016.
[7] s.  a.  alasadi  and  w.  s.  bhaya,  “review  of  data preprocessing  techniques  in  data  mining,” journal of engineering and applied sciences , vol. 12, no. 16, pp. 4102–4107, 2017.
[8] d. p. y. ardiana and l. h. loekito, “sistem informasi peramalan  persediaan  barang  menggunakan metode  weighted  moving  average,” jurnal
teknologi informasi dan komputer , vol. 4, no. 1, 2018.
[9] i.  nabillah  and  i.  ranggadara,  “mean  absolute percentage  error  untuk  evaluasi  hasil  prediksi komoditas  laut,” journal  of  information  system , vol. 5, no. 2, pp. 250–255, 2020.
[10] p.  diana,  w.  riki,  and  i.  irawan,  “implementasi metode weighted moving average untuk peramalan  produksi  daging  itik  manila  di indonesia,” journal  of  machine  learning  and artificial intelligence , vol. 1, no. 3, pp. 191–200, 2022