## APLIKASI SISTEM PERAMALAN KETERSEDIAAN STOK BARANG DI TOKO MEBEL ABADI JAYA MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Erfanda Andrianto, Febriana Santi Wahyuni, Renaldi Primaswara Prasetya Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia erfandaandri99@gmail.com

## ABSTRAK
Permasalahan  yang  biasa  terjadi  pada  banyaknya  pengusaha  mebel  adalah  bagaimana  memprediksi penjualan barang di masa yang akan datang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. Peramalan tersebut sangat  berpengaruh  pada  keputusan  pengelola  untuk  menentukan  jumlah  produksi  barang  pada  perusahaan. Analisis dan perancangan sistem informasi peramalan ketersediaan stok barang Mebel Abadai Jaya menggunakan dua  metode  peramalan  sebagai  perbandingan  dengan  tujuan  meminimalkan  kesalahan  dalam  penyediaan  stok barang.  Metode  yang  digunakan  adalah Single Moving  Average dan Exponential Smoothing .  Metode  tersebut digunakan dalam proses perhitungan peramalan untuk mengetahui perbandingan stok barang  yang akan keluar dimasa  yang  akan  datang.  Proses  perbandingan  mendapatkan  hasil  terkecil  dengan  menggunakan  metode exponential  smoothing alpha  0,5  dengan  hasil  yaitu  17,06%  (kategori  baik).  Dengan  adanya  sistem  tersebut diharapkan dapat membantu pihak Mebel Abadi Jaya untuk  meramalkan ketersediaan stok barang dimasa yang akan datang.
Kata kunci : Peramalan, Moving average, Exponential Smoothing, Toko Mebel

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  perusahaan  didirikan  bertujuan  untuk menghasilkan  barang  dan  jasa  yang  menjadi kebutuhan  konsumen  dan  sekaligus  memperoleh keuntungan dari usaha tersebut. Selain untuk mencari keuntungan, juga bertujuan untuk membantu pemerintah  dalam  mengurangi  pengangguran  dengan menciptakan  lapangan  kerja  dan  bertujuan  untuk mempertahankan  dan  meningkatkan  kelangsungan hidup industri di masa depan. Untuk mewujudkannya, pemimpin  industri  harus  menetapkan  kebijakan  yang tepat dalam mengelola perusahaan.
Perusahaan mebel Abadi Jaya adalah perusahaan penjualan Furniture yang terletak di Dusun Kebondalem,  Desa  Winongan  Kidul,  Kecamatan Winongan,  Kabupaten  Pasuruan.  Mebel  Abadi  Jaya sudah  berdiri  sejak  tahun  2005  sampai  sekarang  dan terkenal  sebagai  pusatnya  Furniture  di  Winongan Pasuruan. Beberapa kategori barang yang dijual sangat beragam seperti ranjang, almari, kursi, dan sofa.
Permasalahan yang biasa terjadi pada banyaknya pengusaha  mebel  adalah  bagaimana  memprediksi penjualan  barang  di  masa  yang  akan  datang berdasarkan  data  yang  telah  direkam  sebelumnya. Peramalan tersebut sangat berpengaruh pada keputusan pemilik untuk menentukan jumlah produksi barang pada perusahaan.
Seperti  yang  terjadi  pada  Mebel  Abadi  Jaya, dimana permasalahan berupa penulisan data penjualan masih  manual  serta  penentuan  jumlah  produksi  yang masih bergantung kepada permintaan dari konsumen, hal  ini  akan  menyulitkan  penentuan  jumlah  produksi setiap  bulannya.  Melihat  kondisi  tersebut,  perlu adanya  perencanaan  yang  komprehensif  yang
dilakukan  oleh  Mebel  Abadi  Jaya.  Cara  yang  dapat dilakukan  perusahaan  untuk  membantu  perencanaan yang  komprehensif  adalah  dengan  meramalkan permintaan.  Peramalan  permintaan  mempengaruhi, bahkan  dapat  menentukan  keputusan  dan  kebijakan yang  diambil,  yaitu  berupa  kebijakan  dalam perencanaan  produksi,  persediaan  barang  jadi,  dan penggunaan mesin.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penilitian Terkait Menurut
hasil perhitungan peramalan berdasarkan  data  penjualan  dari  CV.  Agung  Younda dari  Januari  2016  sampai  Juli  2017.  Penelitian  ini menggunakan metode Single Moving Average dengan skala 3 bulan dan 5 bulan. Hasil perhitungan 3 bulan mendapatkan  error  sebesar  14,34%  sedangkan perhitungan  5  bulan  mendapatkan  error  sebesar 16,25%. Kesimpulan yang didapat adalah penggunaan metode  Single  Moving  Average  untuk  perhitungan  3 bulan lebih akurat dibandingkan dengan menggunakan 5 bulanan. (Riyan dkk 2017)
Metode  pembahasan  yang  digunakan  untuk meramalkan penjualan produk dari Mebel Jenis Coffee Table  Pada  Java  Furniture  adalah  metode Single Moving  Average dengan  rata–rata  bergerak  2 semesteran  dan  3  semesteran  serta Exponential Smoothing dengan tiga kriteria  nilai alpha yaitu 0,1 ; 0,5  ;  0,9.  Perbandingan  metode  peramalan  tersebut untuk  mencari  metode  mana  yang  memiliki  tingkat MeanSquared  Error terkecil.  Metode  peramalan terpilih  digunakan  untuk  meramalkan  permintaan Coffee  Table pada  semester  I  2009.  (Akbar  Agung 2009)
Penelitian
berikutnya
dilakukan
oleh Khamaludin,  dkk  pada  tahun  2019  dengan  judul Peramalan  Penjualan  Hijab  Sxproject  Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing. Pemilihan  metode  didasarkan  pada  tingkat  kesalahan menggunakan  uji  akurasi  Mean  Absolute  Deviation, Mean  Square  Error,  dan  Mean  Absolute  Percentage Error,  dengan  hasil  metode  Moving  Average  dipilih karena  memiliki  tingkat kesalahan  yang  lebih rendah dibandingkan dengan metode Exponential Smoothing. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  jika dibandingkan  dengan  metode  rata-rata  bergerak  dan metode  pemulusan  eksponensial,  hasil  terbaik  adalah menggunakan  metode  rata-rata  bergerak,  tetapi  ada kemungkinan  metode  terbaik  adalah  metode  musim dingin  jika  metode  musim  dingin  digunakan. termasuk. dalam studi.

## 2.2. Peramalan ( Forecasting)
Peramalan adalah perkiraan tentang sesuatu yang belum  terjadi.  Peramalan  selalu  bertujuan  agar  nilai yang  dihasilkan  mampu  meminimalkan  pengaruh ketidakpastian  yang  dihadapi  oleh  perusahaan. Peramalan  penting  bagi  perusahaan  bisnis,  terutama untuk  memenuhi  kebutuhan  perencanaan  jangka panjang.  Pada  umumnya  peramalan  diperlukan  oleh manajemen  untuk  membuat  atau  mengembangkan rencana  yang  berkaitan  dengan  bidang  tugas  atau fungsinya.

## 2.3. Metode Single Moving Average
Moving  Averages adalah  sebuah  metode peramalan  pemulusan  nilai  dengan  mengambil sekelompok  nilai  yang  dijumlahkan  kemudian  dicari rata-ratanya, kemudian menggunakan rata-rata tersebut  sebagai  peramalan  untuk  periode  yang  akan datang.  Istilah  rata-rata  bergerak  digunakan,  karena setiap  kali  data  pengamatan  baru  tersedia,  rata-rata baru dihitung dan digunakan sebagai bahan peramalan. Persamaan  matematis single  moving  average dapat dilihat pada persamaan berikut :
F t+1 = 𝑥 1 + 𝑥 2 +⋯+ 𝑥 𝑡 𝑛 …………………Persamaan 2.1 Dimana :
F t+1 = Peramalan untuk periode ke t+1
X t = Nilai real pada periode ke t n = Jumlah batas dalam moving average
2.4. Metode Exponential Smoothing
Metode pemulusan eksponensial adalah prosedur yang  mengulang  perhitungan  secara  terus  menerus menggunakan  data  terbaru.  Setiap  data  diberi  bobot, dimana  bobot  yang  digunakan  dilambangkan  dengan alpha.  Simbol  alfa  dapat  didefinisikan  secara  bebas, yang mengurangi kesalahan perkiraan. Nilai konstanta pemulusan  α,  dapat  dipilih  di  antara  nilai  0  dan  1, karena berlaku: 0 < α < 1.
Rumus exponential smoothing :
F t = F (t-1) + α (A t-1 – F t-1 ) ………………Persamaan 2.2
Di mana :
F t : nilai ramalan untuk periode waktu ke-t. F t-1 : nilai ramalan satu periode waktu yang lalu, t -1. A t-1 : nilai aktual satu periode waktu yang lalu,t-1. α  : konstanta pemulusan.

## 2.5. Pengujian Keakurasian MAPE
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) merupakan  ukuran  kesalahan  relatif  yang  digunakan untuk mengetahui presentase hasil peramalan. MAPE biasanya  lebih  bermakna  daripada  MAD  karena MAPE  menyatakan  persentase  kesalahan  hasil peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu  yang  akan  memberikan  informasi  persentase kesalahan yang tinggi atau rendah. Secara matematis, MAPE  dinyatakan  pada  persamaan  (Nasution  dan Prasetyawan, 2008).
e t = X t – F t ……………………………Persamaan 2.3
Dimana : e t = Kesalahan peramalan pada periode t X t = Nilai aktual pada periode t F t = Nilai peramalan pada periode t
MAPE = ∑ | 𝑿𝒕−𝑭𝒕 𝑿𝒕 | 𝒏 𝒕=𝟏 𝒙 𝟏𝟎𝟎% 𝒏 ……………..Persamaan 2.4 Dimana : Xt : Nilai aktual pada periode ke t Ft : Nilai peramalan pada periode ke t n : Jumlah periode peramalan Tabel 1. kriteria perhitungan uji akurasi MAPE Presentase Kriteria < 10% Sangat Baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Cukup > 50% Baik
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Sistem
Sistem  yang akan dikembangkan  ini  merupakan sistem  peramalan  ketersediaan  stok  barang  di  Mebel Abadi  Jaya  menggunakan website .  Dimana  cara kerjanya menggunakan perhitungan peramalan menggunakan  data  permintaan  selama  satu  setengah tahun  dengan  metode single  moving  average dan exponential smoothing.

## 3.2. Flowchart
Gambar 1 adalah flowchard dari sistem
Gambar 1. Gambar flowchart sistem.
3.3. Pengumpulan Data Dalam melakukan peramalan permintaan, terlebih dahulu menyiapkan data yang akan dilakukan untuk meramal yaitu data penjualan kursi, almari, sofa, dan juga ranjang pada tahun lalu. Selanjutnya memilih metode peramalan yang akan digunakan, dalam hal ini metode yang akan digunakan ada 5 yaitu:
a) Single moving average 3 bulanan
b) Single moving average 5 bulanan
c) Exponential smoothing dengan alpha 0,1
d) Exponential smoothing dengan alpha 0,5
e) Exponential smoothing dengan alpha 0,9

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman Login
Halaman  login  adalah  halaman  yang  pertama muncul pada saat program dijalankan. Isi dari menu ini seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2  sebagai berikut.
Gambar 2. Tampilan Halaman Login

## 4.2. Tampilan Halaman Produk
Gambar 3. Tampilan Halaman Produk
Halaman  produk  berfungsi  untuk  memasukkan kriteria  barang  yang  ada  pada  Mebel  Abadi  Jaya, seperti pada gambar 3.
4.3. Tampilan Halaman Penjualan Halaman penjualan berfungsi
untuk menampilkan data permintaan selama satu bulan, yang di tampilkan pada gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Penjualan

## 4.4. Tampilan Halaman Peramalan
Gambar 5. Tampilan Halaman Peramalan
Halaman  peramalan  berfungsi  untuk  melakukan proses peramalan, yang dit ampilkan pada gambar 5.

## 4.5. Tampilan Halaman Laporan
Halaman  peramalan  berfungsi  untuk  melakukan cetak hasil proses peramalan, yang dit ampilkan pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Halaman Laporan
4.6. Perhitungan Metode Peramalan
Dalam  perhitungan  metode single moving average dibutuhkan  data  pada  bulan  Januari  2020 sampai September 2021 pada mebel Abadi Jaya. Data yang  diambil  adalah  data  transaksi  penjualan  yang terjadi pada mebel Abadi Jaya.
4.7. Single Moving Average 3 Bulanan Pada Kursi Jodang Mahkota Berikut merupakan contoh perhitungan peramalan pada data kursi  jodang  mahkota periode 3 bulanan  untuk  bulan  april  2018  menggunakan persamaan 2.1.
F 1+1 = 𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 𝑛
F 1+1 = 15+13+10 3 F 1+1 = 13
Tabel 2. Kursi Jodang Mahkota 3 Bulanan WAKTU PERMINT AAN MA (3) (Err or) |Erro r| %Er ror Jan-18 15 Feb-18 13 Mar-18 10 Apr-18 11 13 -2 2 15% May-18 13 11 2 2 13% Jun-18 10 11 -1 1 13% Jul-18 9 11 -2 2 26% Aug-18 12 11 1 1 11% Sep-18 8 10 -2 2 29% Oct-18 7 10 -3 3 38% Nov-18 13 9 4 4 31% Dec-18 12 9 3 3 22% Jan-19 14 11 3 3 24% Feb-19 16 13 3 3 19% Mar-19 17 14 3 3 18% Apr-19 15 16 -1 1 4% May-19 14 16 -2 2 14% Jun-19 13 15 -2 2 18% Jul-19 14 TOTAL 6 32 295% RATA- RATA 40,00 % 213,3 3% 19,70 %
Dari table 2 dapat dilihat bahwa perhitungan pada kolom MA  (3) merupakan  hasil  perhitungan menggunakan  rumus  persamaan  2.1.  Pada  kolom (error) dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan rumus persamaan 2.3. Sedangkan pada kolom |error| dilakukan  proses  pemutlakan  nilai  sebagai  syarat perhitungan  selanjutnya.  Setelah  itu  pada  kolom %error dilakukan  proses  prhitungan  menggunakan rumus  persamaan  2.4.  Dari  proses  perhitungan  rata- rata  akurasi  diperoleh  nilai  sebesar  19,70%  dimana hasil tersebut termasuk dalam kategori baik.

## 4.8. Single Moving Average 5 Bulanan Pada Kursi Jodang Mahkota
Berikut merupakan contoh perhitungan peramalan pada data kursi  jodang  mahkota periode 3 bulanan  untuk  bulan  april  2018  menggunakan persamaan 2.1.
F 1+1 = 𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3+𝑥4+𝑥5 𝑛 F 1+1 = 15+13+10+11+13 3 F 1+1 = 12
Tabel 3. Kursi Jodang Mahkota 5 Bulanan
WAKTU PERMINT AAN MA (5) (Err or) |Erro r| %Er ror Jan-18 15 Feb-18 13 Mar-18 10 Apr-18 11 May-18 13 Jun-18 10 12 -2 2 24% Jul-18 9 11 -2 2 27% Aug-18 12 11 1 1 12% Sep-18 8 11 -3 3 38% Oct-18 7 10 -3 3 49% Nov-18 13 9 4 4 29% Dec-18 12 10 2 2 18% Jan-19 14 10 4 4 26% Feb-19 16 11 5 5 33% Mar-19 17 12 5 5 27% Apr-19 15 14 1 1 4% May-19 14 15 -1 1 6% Jun-19 13 15 -2 2 17% Jul-19 15 TOTAL 9 33 308% RATA- RATA 72,31 % 256,9 2% 23,68 %
Dari table 3 dapat dilihat bahwa perhitungan pada kolom MA  (3) merupakan  hasil  perhitungan menggunakan  rumus  persamaan  2.1.  Pada  kolom (error) dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan rumus persamaan 2.3. Sedangkan pada kolom |error| dilakukan  proses  pemutlakan  nilai  sebagai  syarat perhitungan  selanjutnya.  Setelah  itu  pada  kolom %error dilakukan  proses  prhitungan  menggunakan rumus  persamaan  2.4.  Dari  proses  perhitungan  rata- rata  akurasi  diperoleh  nilai  sebesar  23,68%  dimana hasil tersebut termasuk dalam kategori cukup.

## 4.9. Exponential Smoothing Alpha 0,1 Pada Kursi Jodang Mahkota
Berikut merupakan contoh perhitungan menggunakan  metode exponential  smoothing pada data kursi.
F t = F (t-1) + α (A t-1 – F t-1 ) F t = 15 + 0,1 (15 – 15) F t = 15
Tabel 4. Peramalan Kursi Jodang Mahkota Alpha 0,1
WAKTU PERMINT AAN ES (0,1) (Err or) |Err or| %Err or Jan-18 15 15 0 0 0 Feb-18 13 15 2 2 15,38% Mar-18 10 15 5 5 48,00% Apr-18 11 14 3 3 30,18% May-18 13 14 1 1 7,60% Jun-18 10 14 4 4 38,89% Jul-18 9 14 5 5 50,00% Aug-18 12 13 1 1 8,75% Sep-18 8 13 5 5 61,82% Oct-18 7 12 5 5 77,87% Nov-18 13 12 -1 1 8,42% Dec-18 12 12 0 0 0,13% Jan-19 14 12 -2 2 14,19% Feb-19 16 12 -4 4 23,67% Mar-19 17 13 -4 4 25,94% Apr-19 15 13 -2 2 13,12%
WAKTU PERMINT AAN ES (0,1) (Err or) |Err or| %Err or May-19 14 13 -1 1 5,51% Jun-19 13 13 0 0 2,35% Jul-19 13 TOTAL 17 45 432% RATA- RATA 1,00 2,65 25,40%
Dari table 4 dapat dilihat bahwa perhitungan pada kolom ES  (0,1) merupakan  hasil  perhitungan menggunakan  rumus  persamaan  2.2.  Pada  kolom (error) dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan rumus persamaan 2.3. Sedangkan pada kolom |error| dilakukan  proses  pemutlakan  nilai  sebagai  syarat perhitungan  selanjutnya.  Setelah  itu  pada  kolom %error dilakukan  proses  prhitungan  menggunakan rumus  persamaan  2.4.  Dari  proses  perhitungan  rata- rata  akurasi  diperoleh  nilai  sebesar  25,40%  dimana hasil tersebut termasuk dalam kategori cukup.

## 4.10. Exponential Smoothing Alpha 0,5 Pada Kursi Jodang Mahkota
Berikut merupakan contoh perhitungan menggunakan  metode exponential  smoothing pada data kursi.
F t = F (t-1) + α (A t-1 – F t-1 ) F t = 15 + 0,5 (15 – 15) F t = 15
Tabel 5. Peramalan Kursi Jodang Mahkota alpha 0,5
WAKTU PERMINT AAN ES (0,5) (Err or) |Err or| %Err or Jan-18 15 15 0 0 0 Feb-18 13 15 2 2 15,38% Mar-18 10 14 4 4 40,00% Apr-18 11 12 1 1 9,09% May-18 13 12 -2 2 11,54% Jun-18 10 12 2 2 22,50% Jul-18 9 11 2 2 23,61% Aug-18 12 10 -2 2 16,15% Sep-18 8 11 3 3 37,89% Oct-18 7 10 3 3 35,94% Nov-18 13 8 -5 5 36,48% Dec-18 12 11 -1 1 11,43% Jan-19 14 11 -3 3 19,18% Feb-19 16 13 -3 3 20,89% Mar-19 17 14 -3 3 15,71% Apr-19 15 16 1 1 4,43% May-19 14 15 1 1 9,52% Jun-19 13 15 2 2 12,82% Jul-19 14 TOTAL 1 37 343% RATA- RATA 0,04 2,19 20,15%
Dari table 5 dapat dilihat bahwa perhitungan pada kolom ES  (0,1) merupakan  hasil  perhitungan menggunakan  rumus  persamaan  2.2.  Pada  kolom (error) dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan rumus persamaan 2.3. Sedangkan pada kolom |error| dilakukan  proses  pemutlakan  nilai  sebagai  syarat
perhitungan  selanjutnya.  Setelah  itu  pada  kolom %error dilakukan  proses  prhitungan  menggunakan rumus  persamaan  2.4.  Dari  proses  perhitungan  rata- rata  akurasi  diperoleh  nilai  sebesar  20,15%  dimana hasil tersebut termasuk dalam kategori cukup.

## 4.11. Exponential Smoothing Alpha 0,9 Pada Kursi Jodang Mahkota
Berikut merupakan contoh perhitungan menggunakan  metode exponential  smoothing pada data kursi.
F t = F (t-1) + α (A t-1 – F t-1 ) F t = 15 + 0,9 (15 – 15) F t = 15
Tabel 6. Peramalan Kursi Jodang Mahkota alpha 0,9
WAKTU PERMINT AAN ES (0,9) (Err or) |Err or| %Err or Jan-18 15 15 0 0 0 Feb-18 13 15 2 2 15,38% Mar-18 10 13 3 3 32,00% Apr-18 11 10 -1 1 6,18% May-18 13 11 -2 2 15,91% Jun-18 10 13 3 3 27,93% Jul-18 9 10 1 1 14,21% Aug-18 12 9 -3 3 23,93% Sep-18 8 12 4 4 46,41% Oct-18 7 8 1 1 19,59% Nov-18 13 7 -6 6 45,10% Dec-18 12 12 0 0 3,45% Jan-19 14 12 -2 2 13,99% Feb-19 16 14 -2 2 13,72% Mar-19 17 16 -1 1 7,17% Apr-19 15 17 2 2 12,52% May-19 14 15 1 1 8,48% Jun-19 13 14 1 1 8,61% Jul-19 13 TOTAL 1 35 315% RATA- RATA 0,06 2,04 18,51%
Dari table 6 dapat dilihat bahwa perhitungan pada kolom ES  (0,1) merupakan  hasil  perhitungan menggunakan  rumus  persamaan  2.2.  Pada  kolom (error) dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan rumus persamaan 2.3. Sedangkan pada kolom |error| dilakukan  proses  pemutlakan  nilai  sebagai  syarat perhitungan  selanjutnya.  Setelah  itu  pada  kolom %error dilakukan  proses  prhitungan  menggunakan rumus  persamaan  2.4.  Dari  proses  perhitungan  rata- rata  akurasi  diperoleh  nilai  sebesar  18,51%  dimana hasil tersebut termasuk dalam kategori baik.

## 4.12. Hasil Perbandingan Metode
Dalam perhitungan peramalan ketersediaan stok barang pada Mebel Abadi Jaya menggunakan metode single  moving  average dan exponential  smoothing didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Perbandingan Metode
Dari  tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  rata-rata perhitungan dari semua data, metode moving average 3  bulanan  mendapat  rata-rata error sebesar  17,42%. Sedangkan  untuk  metode single  moving  average 5 bulanan mendapat rata- rata error sebesar 17,16%, dan untuk  metode exponential  smoothing menggunakan alpha  0,1;  0,5;  dan  0,9  masing-masing  mendaatkan rata- rata error sebesar 17,75%, 17,06%, dan 17,86%.

## 5. KESIMPULAN
Aplikasi  peramalan  ketersediaan  stok  barang  di Mebel  Abadi  Jaya  ini  berhasil  meramalkan  jumlah permintaan barang yang akan terjadi pada 1 bulan ke depan  menggunakan  metode  single  moving  average dan  exponential  smoothing.  Proses  perhitungan pencarian  nilai  error  menggunakan  mean  absolute presentage  error  (MAPE).  Hasil  rata-rata  yang didapatkan  pada  saat  menggunakan  metode  moving average 3 bulanan mendapatkan hasil MAPE 17,42%, sedangkan  metode  moving  average  5  bulanan mendapat  hasil  MAPE  17,16%,  dan  untuk  metode exponential smoothing dengan alpha 0,1; 0,5; dan 0,9 masing-masing  mendapatkan  hasil  MAPE  17,75%, 17,06%,  dan  17,86%.  Peramalan  menggunakan metode  exponential  smoothing  alpha  0,5  memiliki hasil  lebih  baik  untuk  meramalkan  ketersediaan  stok pada Mebel Abadi Jaya dibandingkan metode moving average 3 bulanan, moving average 5 bulanan ataupun metode  exponential  smoothing  dengan  alpha  0,1  dan 0,9.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fitriana,  M.  (2020).  PENERAPAN  METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN EXSPONENTIAL SMOOTHING PADA USAHA ASRIE MODESTA. Cakrawala Management Businesss Journal , 547-561. [2] Ginantra, N. L. (2019). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Dalam Peramalan Penjualan  Barang.  Jurnal  Sains  Komputer  &
Informatika (J-SAKTI), 433-441.
[3] Maricar,  M.  A.  (2019).  Analisa  Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average dan Exponential Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ. JURNAL SISTEM DAN INFORMATIKA, 36-45.
[4] Putra, M. S. (2019). APLIKASI PERAMALAN STOK ALAT  TULIS  KANTOR  (ATK) MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING  AVERAGE  (SMA)  PADA  PT. SINAR  KENCANA  MULTI  LESTARI.  CESS (Journal  of  Computer  Engineering  System  and Science), 236-241.
[5] Riki, S. (2020). Pengendalian Persediaan Dengan Metode  Forcasting:  Moving  Average  dan Exponential Smoothing. JURNAL ALGOR, 21- 29.
[6] Rufaidah,  A.  (2021).  Analisis  Perbandingan Metode  Moving  Average  dan  Exponential Smoothing  untuk  Meramalkan  Permintaan Produk Turning Pada CV. Gavra Perkasa. Jurnal Optimalisasi, 201-211.
[7] Sari2,  R.  (2021).  Aplikasi  Peramalan  Alat Kesehatan Menggunakan Single Moving Average. Jurnal Infortech, 40-45.
[8] Siswanto,  E.  (2021).  Implementasi  Aplikasi Sistem
Peramalan Persedian Barang Menggunakan  Metode  Single  Moving  Average Berbasis Web. JURNAL ILMIAH ELEKTRONIKA DAN KOMPUTER , 224-233.
[9] Wulandari. (2020). Implementasi Sistem Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan Metode  Moving  Average. JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 707-714.