## PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE DALAM MEMPREDIKSI HASIL TANGKAPAN IKAN PADA PELABUHAN KARANGANTU BERBASIS WEB
APPLICATION OF THE SINGLE MOVING AVERAGE METHOD IN PREDICTING FISH CATCHES AT WEB-BASED KARANGANTU PORT
Risma Nur Antika 1* , Novi Sofia Fitriasari 2 , Ayang Armelita Rosalia 3
Program Studi Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia Jl. Ciracas No.38, Serang, Banten
*Corresponding author: rismanrantk@upi.edu
Submitted: 06 Mei 2023 / Revised: 14 August 2023 / Accepted: 16 August 2023
http://doi.org/10.21107/juvenil.v4i3.19951

## ABSTRAK
Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN) Karangantu terletak pada posisi koordinat 06º 02' LS - 106º 09' BT.  Pembongkaran  hasil  tangkapan  ikan  di  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  (PPN)  Karangantu sebesar  70%  tidak  masuk  lelang  (tidak  melakukan  lelang  murni)  dikarenakan  menggunakan  kapal terlarang  yang  menggunakan  mesin  tambahan  serta  alat  tangkap  yang  besar  dan  dapat  merusak ekosistem.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  penerapan  metode  single  moving  average  dalam memprediksi  hasil  tangkapan  ikan  pada  pelabuhan  karangantu  berbasis  web.  Metode  penelitian menggunakan metode kuantitatif dan studi Pustaka untuk penerapan metode Single Moving Average dalam memprediksi hasil tangkapan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, metode  alat  perancangan  sistem  menggunakan  Unified  Modeling  Language  (UML)  yang  terdiri  dari Use  Case,  Activity  Diagram,  dan  Class  Diagram.  Hasil  dari  pada  data  yang  telah  didapatkan menunjukkan  besarnya  tingkat  akurasi  dalam  data  peramalan  dan  besaran  persentase  error  (nilai selisih  dari  data  aktual).  Sistem  yang  dihasilkan  dari  penelitian  digunakan  untuk  mengetahui  data produktivitas yang dihasilkan oleh tempat penelitian dan dapat meminimalisir terjadinya perbedaan data sehingga  data  tersebut  dapat  digunakan  oleh  berbagai  pihak.  Website  ini  dapat  dijadikan  sebagai sistem informasi dengan memiliki fitur melakukan prediksi dan dapat menjadi suatu sistem pusat yang dijadikan acuan pengambilan data berkaitan dengan pelabuhan. Diharapkan Kedepannya website ini bisa diakses melalui mobile.

## Kata kunci: Ikan, produktivitas, prediksi, single moving average

## ABSTRACT
Karangantu Archipelago Fisheries Port (PPN) is located at the coordinates of 06º 02' South Latitude - 106º 09' East Longitude. 70% of the unloading of fish catches at the Karangantu Archipelago Fishing Port (PPN) did not enter the auction (did not conduct a pure auction) due to the use of prohibited vessels that used additional engines and large fishing gear and could damage the ecosystem. The purpose of this  study  was  to  determine  the  application  of  the  single  moving  average  method  in  predicting  fish catches  at the  web-based  port  of  Karangantu.  The  research  method  uses  quantitative methods  and literature studies for the application of the Single Moving Average method in predicting catches. The system development method used is Waterfall, a system design tool method using the Unified Modeling Language (UML) which consists of Use Cases, Activity Diagrams, and Class Diagrams. The results of the data that have been obtained show the level of accuracy in the forecasting data and the percentage of  error  (the  value  of  the  difference  from the  actual  data).  The  system  resulting from  the  research  is used to find out the productivity data produced by the research site and can minimize the occurrence of differences in data so that the data can be used by various parties. This website can be used as an information system with predictive features and can become a central system that is used as a reference for data collection related to ports. It is hoped that in the future this website can be accessed via mobile.
Keywords: Fish, productivity, predictions, single moving average

## PENDAHULUAN
Ujung  paling  barat  dari  Indonesia  Pulau  Jawa adalah  Provinsi  Banten.  Provinsi  Jawa  Barat pada  awalnya  termasuk  bagian  dari  Provinsi Banten.  Provinsi  Banten  yang  memiliki  luas wilayah  9.160,70  km2  kemudian  dimekarkan menjadi  empat  wilayah  administratif  sejak tahun  2000  sesuai  dengan  UU  No.  23  Tahun 2000.  Daerah  tersebut  adalah  Kabupaten Serang,  Kabupaten  Pandeglang,  Kabupaten Lebak,  Kabupaten  Tangerang,  Kota  Serang, Kota Tangerang Selatan Tangerang, dan Kota Cilegon (Santausa et al., 2020).
Sebagai  pintu  masuk  ke  Pulau  Jawa  dan Sumatera, Provinsi Banten yang terletak di sisi barat Pulau Jawa, jaraknya juga tidak jauh dari DKI  Jakarta,  yang  bertindak  sebagai  Ibu  Kota Negara  Indonesia  (Hidayat  et  al.,  2019). Provinsi Banten menjadi provinsi yang menjadi penghubung  utama  pada  jalur  perdagangan lintas  Pulau  Sumatera  dan  Jawa,  serta  lokasi aglomerasi ekonomi dan pemukiman potensial baik  di  sirkulasi  perdagangan  Asia  maupun dunia  mengingat  dari  lokasi  geostrategisnya (Yuhefizar,  2013).  Karena  Laut  Jawa,  Selat Sunda,  dan  Samudra  Hindia  berbatasan dengan batas utara, barat, dan selatan,  maka kawasan  ini  mungkinkan  sumber  daya  laut sangat banyak ada di sana (Hendini, 2016).
Kawasan  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara (PPN)  Karangantu  pertama  kali  merupakan permukiman  pesisir  yang  berkembang  dari sekumpulan kota yang sebelumnya menempati kawasan  di  dekat  muara  sungai  Cibanten. Koordinat PPN ini adalah 06º 02' LS - 106º 09' BT.  Menurut  sejarah  perkembangan  desa nelayan, dari perjalanannya Karangantu berkembang  menjadi  pelabuhan  perikanan menengah  yang  berperan  penting  sebagai pusat  kegiatan  perikanan  yang  memenuhi sebagian  kebutuhan  ikan  di  Provinsi  Banten (Rosa  &  Shalahuddin,  2015).  Pelabuhan Perikanan Karangantu di Desa Banten dibangun pada tahun 1975 –1976 di atas lahan seluas  2,5  hektar.  Pelabuhan  ini  diresmikan pada  tahun  1978  dan  pada  awalnya  diberi nama  Pelabuhan  Perikanan  Pesisir  (PPP) Karangantu bertipe C (Irawan et al., 2021).
Menteri  Kelautan  dan  Perikanan  Republik Indonesia  menerbitkan  Peraturan  tentang perubahan  atas  Organisasi  dan  Tata  Kerja Pelabuhan Perikanan pada tanggal 30 Desember  2010,  untuk  sejalan  dengan pertumbuhan dan perluasan kegiatan operasional pelabuhan, disusul dengan dikeluarkannya  Usulan  Penataan  UPT  oleh Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan,  Surat
Menteri  Negara  Pendayagunaan  Aparatur Negara  dan  Reformasi  Birokrasi  Republik Indonesia  memberikan  informasi  lebih  lanjut mengenai  perubahan  nama  resmi  Pelabuhan Perikanan Pantai Karangantu dan peningkatan klasifikasi menjadi Pelabuhan Perikanan Nusantara  Tipe  B  Karangantu  (Firmansah  et al., 2022).
Hasil  tangkapan  ikan  di  Pelabuhan  Perikanan Nusantara  (PPN)  Karangantu  sebesar  70% tidak  masuk  lelang  (tidak  melakukan  lelang murni) dikarenakan menggunakan kapal terlarang yang menggunakan mesin tambahan serta  alat  tangkap  yang  besar  dan  dapat merusak  ekosistem  (Supono  &  Virdiandry, 2016). Karena mayoritas kapal tidak melakukan pelelang  murni  ini  dapat  berdampak  pada retribusi  yang  dibayar  kepada  pihak  TPI. Karena  pendapatan  retribusi  yang  minim  dan data  yang  dilaporkan  oleh  TPI  tidak  realistis akibat  data  yang  dilaporkan  oleh  TPI  tidak sesuai  dengan  retribusi  yang  didapat  yang nantinya  akan  berdampak  pada  pendapatan hasil daerah (PAD) (Rodiah, 2022).
Menurut  (Sudarwadi  et  al.,  2020),  Penerapan teknologi  informasi  daapaat  mengintegrasikan semua  data  yang  akan  diolah  dan  diakses dengan  berbagai  cara  yang  nantinya  akan menghasilkan sebuah informasi yang dibutuhkan dan menurut (Santiari & Rahayuda, 2021),  teknologi  digital  dapat  menghasilkan aliran  pendapatan  dengan  model  yang  baru. Data –  data  hasil  tangkapan  ikan  akan digunakan  sebagai  pembanding logbook agar mendapatkan  data  produktivitas  yang  akurat, karena perbedaan data ( Outlier Data ) dan bias kerap kali terjadi dikarenakan pendataan sering kali  tidak  efektif.  Dalam  menentukan  data tersebut  maka  akan  menggunakan  suatu sistem  ataupun  aplikasi  guna  mendapatkan data produktivitas yang akurat dengan menggunakan sebuah model perhitungan yaitu metode Single  Moving  Average .  Tujuan penelitian  ini  untuk  mengetahui  penerapan metode single moving average dalam memprediksi  hasil  tangkapan  ikan  pada pelabuhan karangantu berbasis web.

## MATERI DAN METODE Waktu dan Tempat
Riset  ini  dilakukan  dengan  beberapa  susunan kegiatan  yang  diawali  pada  tanggal  03  Maret 2023  hingga  22  April  2023.  Penelitian  ini dilakukan  di  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara (PPN) Karangantu.

## Metode
Metode  penelitian  kuantitatif  akan  digunakan untuk mendapatkan data. Dari metode kuantatif ada  sebuah  metode  yang  dikhususkan  untuk menganalisis data yang didapat yaitu inferensial,  dalam  hal  ini  data  tersebut  berupa data  hasil  produksi  perikanan  tangkap  tahun 2021  diperoleh  dari  Laporan  Kinerja  Tahunan PPN  Karangantu  dalam  bentuk  tabel.  Data yang  dihasilkan  adalah  data  yang  berfungsi sebagai  pembanding  dan  referensi  mengenai produksi  hasil  tangkapan  untuk  mendapat informasi simpulan .
Teknik pengembangan sistem yang digunakan metode Waterfall, karena  tahapan  yang berbeda dari metode ini, masing-masing harus diselesaikan sebelum beralih selanjutnya untuk mencegah  pengulangan  dan  memastikan bahwa  sistem  yang  sedang  dikembangkan akan memberikan hasil yang diinginkan.
Metode  peramalan Single  Moving  Average dilakukan  dengan  mengumpulkan  satu  set pembacaan  observasional  dan  mencari  pada umumnya  mereka  sebagai  perkiraan  guna periode durasi selanjutnya. Persamaan matematis single  moving  average adalah sebagai berikut:
𝑀 𝑡 =   𝐹 𝑡+1 = 𝑋𝑡+ 𝑋𝑡−1+ 𝑋𝑡−2+⋯+ 𝑋𝑡−𝑛+1 𝑛 ……….. (1)
Keterangan= Mt : Moving  Average periode  t; Ft+1: Ramalan periode t + 1; Xt: Nilai riil periode ke  t;  N :  Jumlah  batas  dalam moving average
Peramalan akan memberikan peluang terjadinya kesalahan peramalan ( error ). Dalam metode  ini,  untuk  menghitung error maka digunakan :
𝑀𝑆𝐸 = ∑|𝑋 𝑡 −   𝐹 𝑡 | 𝑛 𝑀𝐴𝐸 = ∑|𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 | 2 𝑛
Keterangan: MSE dan MAE = Error: Data periode ke t – Peramalan periode ke t; 𝑋 𝑡 : Data periode ke t; 𝐹 𝑡 : Ramalan periode ke t

## Desain
Fase  desain  sistem  berusaha  memberikan gambaran  umum  tentang  sistem  yang  akan disarankan  dan  dibangun.  Alat  bantu  desain sistem  yang  dipakai  dalam  desain  sistem Unified Modelling Language ( UML ) ialah:
Use  Case  Diagram pada  sistem  ini  memiliki aktor  yaitu:  Aktor  Admin  untuk Login,
Dashboard, Komoditas,  Manajemen  Hasil
Tangkapan, dan melakukan Prediksi menggunakan metode Single Moving Average
Gambar 1. Diagram Use Case
Class Diagram yang terdapat pada sistem ini:
Gambar 2. Diagram Class
Activity Diagram
pada sistem ini menggambarkan  langkah  dari  proses Login, Logout, Komoditas,  Catatan  Produksi,  dan Perhitungan Forecasting /Prediksi
……………………..……. (2)
……………………..……. (3)
Gambar 3. Activity Diagram Login
Pada Activity  Diagram  Login menggambarkan proses aktor admin login ke dalam sistem ini.

## Gambar 4. Activity Diagram Logout
Pada Activity Diagram Logout menggambarkan proses  aktor  admin  untuk  melakukan logout maupun keluar pada sistem ini.
Pada Activity Diagram Komoditas menggambarkan proses aktor dalam melakukan  penginputan  komoditas  maupun data yang akan digunakan dalam sistem ini.
Gambar 6. Activity Diagram Catatan Produksi
Pada Activity  Diagram Catatan  Produksi menggambarkan  proses  aktor  melakukan penginputan  data  riil  yang  akan  digunakan sebagai  landasan  dasar  untuk  mendapatkan hasil  prediksi  yang  akan  menjadi output dari sistem ini.
Gambar 7. Activity Diagram Perhitungan Forecasting
Pada Activity Diagram Parhitungan Forecasting menggambarkan proses aktor dalam mendapatkan  hasil  dari  data  riil  yang  telah digunakan sebelumnya, sehingga data tersebut dapat  digunakan  sebagai  acuan  pada  tempat yang  dijadikan  subjek  dalam  penggunaan sistem ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Struktur Database Nama tabel : users Field kunci : id Keterangan : untuk table login

## Antika et al., Penerapan Metode Single Moving Average
Tabel 1. Tabel Struktur user Nama Field Tipe Ukuran Keterangan Id Int 20 Primary Key, id Name Var 255 nama user Email Var 255 email user Password Var 255 kata sandi Nama tabel : komoditas Field kunci
: id Keterangan
: untuk data komoditas Tabel 2. Tabel Struktur Komoditas Nama Field Tipe Ukuran Keterangan Id Int 20 Primary Key, id Nama Var 255 nama komoditas Satuan Var 255 satuan komoditas Nama tabel : Catatan Produksi Field kunci : id
Keterangan
: untuk table catatan produksi Tabel 3. Tabel Struktur Catatan Produksi Nama Field Tipe Ukuran Keterangan Id Int 20 Primary Key, id komoditas_id Int 20 Foreign Key Bulan Var 255 Bulan Tahun Var 255 Tahun produksi Int 11 nilai produksi Nama tabel : forecast Field kunci : id
Keterangan : untuk table prediksi
Tabel 4. Tabel Struktur Forecast Nama Field Tipe Ukuran Keterangan Id Int 20 Primary Key, id komoditas_id Int 20 Foreign Key Bulan Var 255 Bulan Tahun Var 255 Tahun Hasil Int 11 hasil prediksi Penerapan  Metode  Single  Moving  Average pada Website
Metode Perhitungan menggunakan Data Pada Tahun 2021. Untuk dapat melakukan
peramalan  diperlukan  data-data  dari  bulan sebelumnya.
Data bulan sebelumnya digunakan  sebagai  panduan  untuk  dapat melakukan peramalan.
Tabel 5. Data Produksi Perikanan Tangkap PPN Karangantu 2021 Bulan Jumlah Produksi (Ton) Januari 253.310 Februari 273.976 Maret 193.778 April 164.628 Mei 186.429 Juni 240.954 Juli 154.539 Agustus 182.128 September 198.660 Oktober 215.584 November 224.923 Desember 175.096
Sumber: Laporan Kinerja PPN Karangantu Tahun 2021 (2022)
Data  sebelumnya  dapat  dilakukan  untuk melakukan  peramalan.  Menurut  (Hammim, 2014),  mendeskripsikan  peramalan  sebagai seni  serta  ilmu  membuat  perkiraan  tentang periode  depan.  Dengan  memakai  model matematika,  peramalan  memerlukan  proyeksi informasi historis ke periode depan (Alex & Nur Rahmawati, 2023).
Sejalan  dengan  penelitian  (Alex  &  Nur Rahmawati, 2023) peramalan penjualan merupakan komponen penting dari manajemen rantai  pasokan  untuk  produsen,  pemasok, distributor,  dan  toko  pengguna  akhir.  Untuk menjembatani kesenjangan antara penawaran serta permohonan serta mengurangi anggaran penyimpanan dengan melindungi benda potensial  kehilangan  persediaan,  perkiraan
penjualan  yang  tepat  waktu  serta  cermat (Heizer & Render, 2015). Sedangkan menurut (Prasetyo,  2012), single  moving  average merupakan  metode  peramalan  yang  memakai data  historis  yang  sudah  diringkas  serta kalkulasi  pada  umumnya  guna  memastikan data  yang  mungkin  terjalin.  Metode single moving average mempunyai karakteristik yang unik  karena  membutuhkan  data  historis  untuk kembali  dalam  jumlah  waktu  tertentu,  dan semakin lama waktu yang ditunjukkan, semakin lancar.
Hasil  yang  didapatkan  berdasarkan  dari analisis dan perancangan Pada Website PPTP dan  Pengujian  Perhitungan  Menggunakan Microsoft Office  Excel  dapat  ditampilkan  pada Gambar 8 dan Gambar 9 .
Gambar 8. Hasil Forecasting
Gambar 9. Pengujian Pada Ms. Excel
Dalam perhitungan pada website dan pengujian  dengaan  excell  menghasilkan  data yang  sama.  Hasil  dari  pada  data  yang  telah
didapatkan  menunjukkan  besarnya  tingkat akurasi  dalam  data  peramalan  dan  besaran persentase error (nilai selisih dari data aktual) :
Tabel 6. Tingkat Akurasi Jumlah Produksi Ikan PPN Karangantu Bulan Desember 2021 Akurasi Peramalan (%) Persentase Error (%) Prediksi Aktual 88,5% 11,5 % 195.167 175.096

## Halaman Website

## Gambar 10. Halaman Login
Pada gambar 10 menampilkan form login user untuk  dapat  masuk  kedalam  sistem  tersebut, terdapat form input email dan password yang akan  diisikan  sesuai  dengan database user yang telah didaftarkan sebelumnya ( user yang akan  menggunakan  sistem  ini)  dalam  hal  ini adalah admin.
Gambar 11. Halaman Login Error
Pada  gambar  11  menampilkan warning jika akun  yang  di  masukkan  tidak    sesuai  dengan database yang telah diinputkan pada sistem.
Gambar 12. Halaman Utama
Pada  gambar  12  menampilkan  halaman  utama  dilengkapi  dengan  fitur fullscreen pada  halaman tersebut.

## Gambar 13. Tombol Logout
Pada  gambar  13  terdapat  tombol  aksi  yang dapat  digunakan  untuk  keluar  dari  sistem  bila sudah  tidak  ada  lagi  hal  yang  akan  dilakukan pada  sistem  tersebut,  yang  nantinya  akan
kembali  kepada  halaman login jika  telah menggunakan tombol aksi logout tersebut yang terdapat  pada  bagian  kiri  atas  pada  halaman utama sistem
Gambar 14. Tampilan Halaman Komoditas
Pada gambar 14 pada halaman utama memiliki opsi menu komoditas yang akan menampilkan data bahan maupun satu entity data yang akan digunakan.
Pada  gambar  15  terdapat form untuk menambahkan  komoditas  lain  yang  akan  di inputkan sebagai data yang akan digunakan.
Gambar 15. Tampilan Form Tambah Komoditas
Gambar 16. Tampilan Data
Pada  gambar  16  terdapat  data  yang  telah terinput  pada  sistem  ini,  data  tersebut  akan digunakan  sebagai  bahan  analisis  maupun perhitungan pada sistem.
Pada  gambar  17  menampilkan form tambah data yang akan di inputkan kedalam sistem.
Gambar 17. Tampilah Form Data
Gambar 18. Tampilan Hasil Prediksi
Pada  gambar  18  terdapat  hasil  perhitungan maupun  analisis  yang  telah  didapatkan  dari data – data yang telah di inputkan sebelumnya,
hasil  data  tersebut  akan  digunakan  untuk menarik kesimpulan pada sistem.
Gambar 19. Tampilan Form Prediksi
Pada  halaman  19  adalah form yang  akan digunakan untuk memilih komoditas mana yang akan  dilakukan  perhitungan/analisis  pada sistem.
Pada  gambar  20  adalah  tampilan  hasil  data perhitungan/analisis dari data yang telah dipilih untuk dilakukan perhitungan/analisis.
Gambar 20. Tampilan Hasil Prediksi Komoditas

## Antika et al., Penerapan Metode Single Moving Average
Pada  gambar  21  adalah  hasil  seberapa  besar error dari  perhitungan/analisis  yang  telah dilakukan  pada  sistem.  Pada  gambar  22 terdapat halaman untuk melihat dan
manajemen user yang  dapat  digunakan  untuk masuk  kedalam  sistem  maupun  jika  ingin mengganti nama user dan password user yang dapat mengakses sistem tersebut.
Gambar 22. Tampilan Halaman User
Gambar 23. Tampilan Form User
Pada  gambar  23  menampilkan form untuk menambah user yang  akan  didaftarkan  pada sistem, nantinya user tersebut secara otomatis akan masuk kedalam database sistem.
Web digunakan sebagai metode guna menunjukkan  data  di  internet,  baik  itu berbentuk  bacaan  interaktif,  diagram,  suara, ataupun video, juga memiliki suatu nama tautan ( hypertext) yang dapat diakses oleh perangkat lunak  situs  halaman  ( web - browser) (Eko Siswanto  et  al.,  2021).  Sedangkan Web browser menurut  (Wardah  &  Fitrianah,  2018) merupakan alat ataupun media yang digunakan untuk  membaca  dapat  kode  dari HTML dan menerjemahkannya  ke  dalam  bentuk  visual. Contoh  alat  ataupun  media  tersebut  adalah seperti Firefox, Opera, Google Chrome, Safari ,
dan browser  web lainnya  (Dewi  &  Chamid, 2019).
Menurut (Sanwlani & M, 2013), Web Application Framework disebut perangkat lunak yang dibuat untuk dapat membantu pembuatan sebuah  situs web dinamis,  aplikasi web , layanan web , dan sumber daya web . Prosedur pengembangan web dapat  dibuat  lebih sederhana,  lebih  cepat,  dan  lebih  terjangkau. Ini karena penerapan fitur-fitur seperti Persistensi  Data,  Manajemen  Sesi,  Otentikasi Pengguna, Keamanan, Caching , dan Antarmuka  Administratif  dikerjakan  sebagian besar pada aplikasi Web Application Framework (Yudaruddin, 2019).
Teknologi  website  yang  telah  dirancang  dapat menghasilkan aliran pendapatan dengan model yang  baru.  Data –  data  hasil  tangkapan  ikan akan  digunakan  sebagai  pembanding logbook agar  mendapatkan  data  produktivitas  yang akurat  terhadap  hasil  tangkapan  ikan  di Pelabuhan Perikanan Nusantara (PPN).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pembahasan  tentang  Penerapan Metode Single Moving Average Dalam Memprediksi  Hasil  Tangkapan  Ikan  Pada Pelabuhan  Karangantu  Berbasis  Web,  dapat disimpulkan  sebagai  berikut  untuk  dapat membantu memperkiraan hasil tangkapan ikan pada  bulan  berikutnya.  Memudahkan  Pihak Pelabuhan  untuk  dapat  menggunaka  sistem untuk  dijadikan  sebagai  alat  pembantu  dalam pengumpulan data per bulan.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan maka ada beberapa hal yang dapat disarankan website  dapat  dijadikan  sebagai  sistem informasi  yang  memiliki  fitur  yang  tidak  hanya melakukan  prediksi  saja,  Melainkan  dapat menjadi  suatu  sistem  pusat  yang  dijadikan acuan  pengambilan  data  berkaitan  dengan pelabuhan.  Sistem  pada  pengujian  nilai  error bisa  dikembangkan  dengan  menggunakan metode  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error ).  Diharapkan  Kedepannya  website  ini bisa diakses melalui mobile .

## DAFTAR PUSTAKA
Alex,  M.  A.  H.  &  Nur  Rahmawati.  (2023). Application  of  the  Single  Moving Average,  Weighted  Moving  Average and  Exponential  Smoothing  Methods For  Forecasting  Demand  At  Boy Delivery. Tibuana , 6 (1), 32 –37. https://doi.org/10.36456/tibuana.6.1.64
42.32-37 Dewi,  E.  N.  S.,  &  Chamid,  A.  A.  (2019). Implementation  of  Single  Moving Average Methods For Sales Forecasting Of Bag In Convection Tas
Loram  Kulon. Jurnal  Transformatika ,
16 (2),
113. https://doi.org/10.26623/transformatika
.v16i2.1047
Eko Siswanto, Eka Satria Wibawa, & Mustofa,
Z. (2021). Implementasi Aplikasi Sistem  Peramalan  Persedian  Barang Menggunakan  Metode  Single  Moving Average Berbasis Web. Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer , 14 (2), 224 –
233. https://doi.org/10.51903/elkom.v14i2.5
15
Firmansah,  R.  A.,  Indrajir,  R.  E.,  &  Dazki,  E. (2022). Perancangan Digital Enterprise
Architect  Smart  course  Pada  Industri Pendidikan. SATIN  -  Sains  dan Teknologi Informasi , 8 (2). https://doi.org/10.33372/stn.v8i2.876 Hammim, T. (2014). Analisis Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML . Penerbit Andi. Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2015). Manajemen Operasi . Jakarta: Salemba Empat. Hendini,  A.  (2016).  Pemodelan  Uml  Sistem Informasi  Monitoring  Penjualan  Dan Stok  Barang  (Studi  Kasus:  Distro Zhezha Pontianak). Jurnal Khatulistiwa Informatika, 4 (2).
Hidayat,  T.,  Priambodo,  T.  A.,  &  Agustine,  D.
(2019).  Perancangan  Website  Sistem Informasi  Akademik  Sekolah  Dasar  ( Studi Kasus: SDS Arya Jaya Sentika – Tigaraksa  Kabupaten  Tangerang  ).
SATIN - Sains dan Teknologi Informasi , 4 (2), 1. https://doi.org/10.33372/stn.v4i2.394
Irawan, F., Sumijan, S., & Yuhandri, Y. (2021).
Prediksi Tingkat Produksi Buah Kelapa
Sawit  dengan  Metode  Single  Moving Average. Jurnal Informasi dan Teknologi , 251 –256. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i4.162 Prasetyo,  E.  (2012). Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: CV. Andi Offset.
Rodiah,  D.  (2022).  Peramalan  Produksi
Pempek  Dengan  Metode  Moving Average  Dan  Exponential  Smoothing. Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa Komputer, 1 (2).
Rosa,  A.  S.,  &  Shalahuddin,  M.  (2015). Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan  Berorientasi  Objek .  Bandung: Informatika Bandung.
Santausa,  T.,  Mustaruddin,  &  Simbolon,  D.
(2020).  Sistem  Basis  Data  Produksi Ikan  Berbasis  Situs  Web  (Website)  Di Kabupaten  Sukabumi –  Jawa  Barat.
Jurnal  Ilmu  dan  Teknologi  Kelautan
Tropis , 12 (2), 473 –485.
https://doi.org/10.29244/jitkt.v12i2.309 64
Santiari, N. P. L., & Rahayuda, I. G. S. (2021). Analisis  Perbandingan  Metode  Single Exponential  Smoothing  dan  Single Moving  Average  dalam  Peramalan Pemesanan. Jurnal Informatika
Universitas Pamulang, 6 (2).
Sanwlani,  M.,  &  M,  V.  (2013).  Forecasting Sales Through Time Series Clustering. International  Journal  of  Data  Mining  & Knowledge Management Process ,
3 (1),
39 –56.
https://doi.org/10.5121/ijdkp.2013.310 4 Sudarwadi,  D.  S.,  Fitriani,  M.,  &  Nurlaela,  N. (2020).  Penerapan  Metode  Single
Moving  Average  Dan  Exsponential Smoothing Pada Usaha Asrie Modesta. Cakrawala Management Business Journal , 3 (1), 547. https://doi.org/10.30862/cm-bj.v3i1.58 Supono, & Virdiandry, P. (2016). Pemograman Web  Dengan  Menggunakan  PHP  dan Framework  Codeigniter .  Yogyakarta: Deepublish. Wardah, Z., & Fitrianah, D. (2018).
Implementasi Data Mining Pada Penjualan Tiket Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal
Ilmu Teknik dan Komputer, 2 (1). Yudaruddin,  R.  (2019). Forecasting  untuk
Kegiatan Ekonomi dan Bisnis . Samarinda:  RV. Pustaka Horizon. Yuhefizar.  (2013). Mudah  Membangun  Web Profil  Multi  Bahasa .  Jakarta:  PT  Elex Media Komputindo.