## Prediksi Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average, Exponential Smoothing dan Simple Moving Average
Lita Sari Marita 1 , Ida Darwati 2
1, 2 Fakultas Teknik dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1 lita.lsm@bsi.ac.id, 2 ida.idd@bsi.ac.id
Abstrak− Persediaan  barang  merupakan  salah  satu  kegiatan  bidang  penjualan  yang  sangat  penting  sekali,  karena  secara tidak langsung memberikan dampak pada kepuasan pelanggan, tidak menutup kemungkinan pelanggan akan merasa kecewa jika barang yang dicari tidak tersedia dikarenakan stok barang tersebut habis, jika hal tersebut terjadi sangat mungkin bahkan dapat  sampai  kehilanggan  pelanggan.  Untuk  menghindari  kekecewaan  pelanggan  dan  menjaga  stok  barang  agar  selalu tersedia  pada  saat  dibutuhkan  maka  dirasa  perlu  untuk  dilakukan  prediksi  persediaan  barang  dalam  hal  ini  adalah  amplop coklat pada toko fotokopi dan alat tulis kantor F2. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi persediaan barang agar stok amplop  bisa  selalu  tersedia.  Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  penelitian  perkiraan  persediaan  amplop  coklat  yang sampai saat ini banyak dicari pelanggan pada toko tempat kami melakukan riset yaitu toko fotokopi dan alat tulis kantor F2. Dalam  menghitung  perkiraan  persediaan  penulis  menggunakan  tiga  metode  yaitu  Weighted  Moving  Average,  Exponential Smoothing  dan  Simple  Moving  Average.  Pengolahan  data  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dengan  Jupyter Notebook,  dari  hasil  prediksi  menggunakan  ketiga  metode  tersebut,  dapat  diketahui  metode  yang  paling  baik  bagi  toko fotokopi  dan  alat  tulis  kantor  F2  yaitu  menggunakan  metode  Exponential  Smoothing  dengan  α=0,1  dengan  nilai  RMSE paling  kecil  yaitu  13,616  dan  prediksi  amplop  coklat  periode  berikutnya  sebanyak  57  lembar.  Penulis  berharap  hasil  dari penelitian ini dapat memberi masukan kepada pemilik toko dalam pengambilan keputusan saat akan menambah stok amplop coklat pada periode berikutnya agar dapat memenuhi kebutuhan pelanggan namun tidak berlebihan menyediakan stok agar tidak terjadi kerugian.
Kata Kunci: Bahasa Pemrograman Python, Exponential Smoothing, Persediaan Barang, Simple Moving Average, Weighted Moving Average
Abstract− Inventory of goods is one of the very important sales activities, because it indirectly has an impact on customer satisfaction, it is possible that customers will feel disappointed if the goods they are looking for are not available becaus e the stock is out of stock, if this happens it is very possible even until the customer loses. To avoid customer disappointment and maintain stock of goods so that they are always available when needed, it is important necessary to predict the inventory of goods in  this  case  are brown  envelopes  at photocopy  shops and office  stationery  F2. This  research  aims to  predict  the inventory of goods so that envelope stocks can always be available . In this study, the authors conducted a research on the estimated supply of brown envelopes which until now  were sought after by customers at the store where we  did research, namely  the  F2  photocopy  and  office  stationery  shop.  In  calculating  inventory  estimates,  the  author  uses  three  methods, namely Weighted Moving Average, Exponential Smoothing and Simple Moving Average. Data processing using the Python programming language with Jupyter Notebook, from the prediction results using the three methods, it can be seen that the best method for photocopy shops and office stationery F2 is using the Exponential Smoothing method with α=0.1 with the smallest RMSE value of 13,616 and the prediction of the next period's brown envelope of 57 sheets. The authors hope the results  of  this  study  can  provide  input  to  store  owners  in  decision  making  when  they  will  increase  the  stock  of  brown envelopes in the next period in order to meet customer needs but not excessively provide stock so that no losses occur.
Keywords : Exponential Smoothing, Inventory, Simple Moving Average, Python Programming Language, Weighted Moving Average

## 1. PENDAHULUAN
Persediaan barang merupakan hal penting  dalam  mendukung berjalannya suatu usaha karena berkaitan erat dengan keberlanjutan usaha tersebut salah satunya usaha dalam bidang penjualan. Toko tempat kami melakukan riset merupakan toko yang menjual perlengkapan alat tulis kantor, salah satu diantaranya adalah amplop coklat yang  banyak  dicari  pembeli,  meskipun  sudah  banyak  yang  beralih  ke  penyimpanan  digital  namun  tidak dipungkiri  juga  masih  banyak  yang  menyimpan  dokumen  berupa  arsip  sehingga  memerlukan  amplop  coklat sebagai  media  penyimpanan  atau  pelindung  dokumen.  Bagi  pemilik  toko  dalam  mempersiapkan  dan mengendalian persediaan barang dagang [1] memiliki pengaruh yang besar dalam keberlangsungan usaha. Saat ini toko fotokopi dan alat tulis kantor F2 masih belum memiliki metode khusus untuk memprediksi  persediaan amplop  coklat  sehingga  pada  penelitian  ini  penulis  mengusulkan  diadakannya  penelitian  mengenai  prediksi jumlah  persediaan  amplop  coklat  pada  toko  fotokopi  dan  alat  tulis  kantor  F2  agar  pemilik  toko  mendapatkan
jumlah angka prediksi amplop coklat yang harus disediakan untuk periode berikutnya sehingga dapat memenuhi kebutuhan pelanggan.
Terkait hal tersebut maka perkiraan persediaan barang pada periode berikutnya merupakan hal penting untuk dilakukan  agar  tidak  kehabisan  stok  dan  tidak  mengecewakan  pembeli  dengan  ketiadaan  barang  yang  dicari untuk  memenuhi permintaan pembeli  [2], karena  hal  ini akan  menyebabkan pelanggan  berpaling ke toko lain. Namun  juga  tidak  menyimpan  stok  barang  terlalu  lama  [3]  dikarenakan  kelebihan  menyimpan  persediaan dengan  jenis  yang  sama  dapat  menyebabkan  barang  tersebut  rusak  jika  disimpan  terlalu  lama  sehingga menyebabkan persediaan barang menjadi tidak berarti dan menyebabkan keuntungan dari penjualan berkurang [4]. Hal ini dapat dijadikan salah satu landasan diperlukannya perkiraan jumlah barang yang akan dipersiapkan untuk penjualan pada periode berikutnya serta untuk dapat terus mempertahankan usaha yang dijalankan [5].
Saat ini toko dimana tempat penulis melakukan riset belum memiliki strategi khusus sebagai acuan prediksi persediaan  barang,  untuk  menghindari  kurangnya  stok  ataupun  kelebihan  stok  barang.  Sehingga  penulis mengusulkan untuk melakukan perhitungan prediksi persediaan barang dengan 3 metode yaitu metode Wighted Moving  Average,  Exponential  Smoothing  dan  Simple  Moving  Average.  Dari  hasil  ketiga  metode  yang digunakan,  dilanjutkan  dengan  proses  perhitungan  nilai  error  sehingga  dapat  diketahui  keakuratan  dari perhitungan prediksi [5] dengan membandingkan metode [6] berdasarkan nilai error terkecil untuk mengetahui metode terbaik  [3]  pada  penelitian  ini,  oleh  sebab  itu  diperlukan  adanya  pemilihan  metode  yang  terbaik  guna mendapatkan hasil yang lebih baik [7] untuk toko tempat penulis riset.
Pada  penelitian  terdahulu,  yaitu  penelitian  Reza  Dimas  Syahputra,  Suharyono  dan  Supriono  yang  berjudul Peramalan Penjualan Jasa Freight Forwarding dengan Metode Single Moving Averages, Exponential Smoothing dan  Weighted Moving  Averages (Studi kasus pada PT Anugrah Tangkas Transportindo, Jakarta)  dimana  pada penelitiannya membandingkan ketiga metode tersebut memberikan kesimpulan didapatkan metode terbaik yaitu menggunakan  metode  Exponential  Smoothing  dengan  α=0.1  [8].  Selain  itu,  penelitan  Pajri  Al  Zukri,  Syndi Nurina  Widyaningrum  dan  Qurrotul  Aini  yang  dipublikasi  pada  tahun  2020  dengan  judul  “Forecasting Permintaan  Pompa  Air  Dangkal  Shimizu  Menggunakan  Metode  Time  Series,  dengan  menerapkan  metode Moving Average dan Exponential Smoothing, merekomendasikan bagi perusahaan untuk peramalan berikutnya menggunakan metode Exponential Smoothing dengan α=0.1 [9]. Penelitian M. Azman Maricar yang dipublikasi pada  tahun  2019  dengan  judul  “Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  dan  Exponential Smoothing  untuk  Sistem  Peramalan  Pendapatan  pada  Perusahaan  XYZ”  mendapatkan  hasil  penelitian  bahwa metode  Exponential  Smoothing  dengan  nilai  alpha  0,1  lebih  baik  [10].  Pada  penelitian  ini  penulis  juga menggunakan metode Wighted Moving Average, Exponential Smoothing dan metode Simple Moving Average yang penerapannya untuk mengetahui prediksi persediaan amplop coklat di tempat penulis melakukan riset yaitu toko  fotokopi  dan  alat  tulis  kantor  F2,  pada  metode  Exponential  Smoothing  penulis  menambahkan  α=0,3 sehingga alpha yang digunakan yaitu α=0,1 α=0,3 α=0,5 dan α=0,9. Perbandingan dengan beberapa metode ini dilakukan agar prediksi persediaan barang bisa lebih akurat. Dari hasil prediksi yang didapatkan penulis mencari besarnya  error  dari  setiap  metode  yang  digunakan,  untuk  mengetahui  nilai  RMSE,  sehingga  dapat  diketahui metode  mana  yang  paling  baik  digunakan  untuk  menghitung  prediksi  barang  yaitu  amplop  coklat  pada  toko fotokopi dan alat tulis kantor F2.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan penulis dalam penelitian ini digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan dalam Penelitian
Berikut ini merupakan penjelasan tahapan-tahapan penelitian:
a. Pengumpulan Data
Pada tahap ini penulis  mendapatkan data dari hasil wawancara dengan pemilik toko mengenai persediaan barang selama ini dan jumlah data penjualan selama satu tahun terakhir yaitu data penjualan amplop coklat yang banyak dicari pelanggan pada tahun 2020 dari bulan Januari sampai dengan bulan Desember.
Pengumpulan Data Pengolahan Data
Evaluasi
b. Pengolahan Data
Pada  tahap  pengolahan  data  ini  penulis  memilih  tiga  metode  untuk  diperbandingkan  diantara  ketiganya sehingga mendapatkan metode yang terbaik untuk menentukan prediksi persediaan barang, ketiga metode tersebut  yaitu  metode  Weighted  Moving  Average,  Exponential  Smoothing  dengan  α=0,1  α=0,3  α=0,5 α=0,9 dan metode Simple Moving Average . c. Evaluasi
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengujian  terhadap  hasil  prediksi  dari  ketiga  metode  dengan  mencari  nilai RMSE  sehingga  dapat  diketahui  metode  mana  yang  terbaik  bagi  toko  fotokopi  dan  alat  tulis  kantor  F2 dalam menentukan prediksi jumlah persediaan.

## 2.2 Metode Penelitian
a. Metode Weighted Moving Average
Menurut Jay Heizer dan Barry  Render  metode Weighted Moving  Average  merupakan  hitungan  bergerak dengan  memberi  bobot  pada  data  sebenarnya,  pemberian  bobot  memberi  tujuan  untuk  menekan  data terbaru [11]. Pada metode Weighted Moving Average, data terbaru diberikan bobot yang lebih besar [12]. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Weighted Moving Average dengan periode 3 bulanan.
b. Metode Exponential Smoothing Menurut Spyros Makridakis, Steven C. Wheelwright, Victor E. McGEE Exponential Smoothing merupakan  metode  yang  berkelanjutan  digunakan  untuk  mencari  rata-rata  nilai  data  terdahulu  secara ekponensial dalam meningkatkan sebuah peramalan [13].
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Exponential Smoothing dengan α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,9 untuk mencari dengan alpha berapa prediksi yang lebih akurat.
c. Metode Simple Moving Average
Menurut  Joel  D.  Wisner,  G.  Keong  Leong,  Keah-Choon  Tan  Simple  Moving  Average  digunakan  untuk melakukan  prediksi  dari  data  terdahulu  dan  dapat  tetap  bekerja  dengan  baik  walaupun  nilai  dari  data tersebut tidak stabil [14].
Pada  penelitian  ini  penulis  juga  menggunakan  metode  Simple  Moving  Average  sehingga  didapatkan prediksi yang dicari untuk periode berikutnya.
d. Root Mean Squared Error (RMSE)
Root Mean Squared Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE) sudah banyak digunakan sebagai alat ukur kinerja dalam sebuah model [15].
Setelah  mendapatkan  angka  prediksi  dari  masing-masing  metode,  penulis  mencari  nilai  MAE  dan  MSE sehingga dapat diketahui nilai RMSE paling kecil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengolahan  data  terhadap  data  penjualan  amplop  coklat  pada  toko  fotokopi  dan alat tulis kantor F2 selama 12 bulan pada tahun 2020, dengan data penjualan ditampilkan pada table 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Penjualan Tahun 2020 No Bulan Jumlah Penjualan 1 Januari 2020 55 2 Februari 2020 70 3 Maret 2020 44 4 April 2020 52 5 Mei 2020 63 6 Juni 2020 31 7 Juli 2020 58 8 Agustus 2020 45 9 September 2020 66 10 Oktober 2020 42 11 November 2020 69 12 Desember 2020 72
Pada tabel 1 ditampilkan data penjualan amplop coklat selama 12 bulan yaitu dari Januari 2020 sampai dengan bulan  Desember  2020,  dengan  angka  jumlah  penjualan  yang  ditemui  terjadinya  kenaikan  ataupun  penurunan setiap  bulannya,  sehingga  pemilik  toko  merasakan  kesulitan  jika  harus  memprediksi  jumlah  persediaan  pada periode  berikutnya  agar  tidak  terjadi  kelebihan  maupun  kekurangan  stok  amplop  coklat  demi  memenuhi
kebutuhan  pelanggan.  Sehingga  pada  penelitian  ini  penulis  mengusulkan  perhitungan  prediksi  persediaan amplop coklat menggunakan metode yang terbaik diantara tiga metode berdasarkan hasil uji tingkat error untuk memprediksi persediaan periode berikutnya.
Berikut  ini  ditampilkan  hasil  perhitungan  prediksi  persediaan  amplop  coklat  periode  3  bulanan  menggunakan metode yaitu Weighted Moving Average, Exponential Smoothing dengan α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,9 dan metode Simple Moving Average dalam memprediksi persediaan amplop coklat, setiap metode yang digunakan mampu memprediksi jumlah amplop coklat yang diperlukan untuk persediaan periode berikutnya, dari hasil perhitungan setiap metode diuji besarnya error sehingga mendapatkan nilai RMSE dan dapat ditentukan metode yang terbaik untuk memprediksi persediaan amplop coklat pada toko fotokopi dan alat tulis kantor F2.

## 3.1 Perhitungan dengan Metode Weighted Moving Average
a. Pengolahan Data dengan Bahasa Pemrograman Python Menggunakan Jupyter Notebook, sebagai berikut:
Tabel 2. Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Weighted Moving Average
Bulan Jumlah Penjualan Prediksi Februari 70,0 Maret 44,0 April 52,0 54,500000 Mei 63,0 52,333333 Juni 31,0 56,166667 Juli 58,0 45,166667 Agustus 45,0 49,833333 September 66,0 47,000000 Oktober 42,0 57,666667 November 69,0 50,500000 Desember 72,0 59,500000 Januari 2021 66,000000
Pada tabel 2 ditampilkan hasil pencarian prediksi persediaan amplop coklat pada toko fotokopi dan alat tulis kantor F2 dengan periode 3 bulanan sehingga dimulai dari prediksi bulan April 2020 sebanyak 54 sedangkan  banyaknya  jumlah  penjualan  sebanyak  52,  prediksi  pada  bulan  Januari  2021  sebanyak  66 amplop coklat.
Gambar 2. Grafik Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Weighted Moving Average
Gambar  2  merupakan  tampilan  grafik  perkiraan  persediaan  amplop  coklat  dengan  Metode  Weighted Moving Average, jumlah penjualan yang ada digambarkan dengan garis biru dan garis berwarna orange merupakan jumlah prediksi.
b. Perhitungan dengan Metode Weighted Moving Average dan Mencari Nilai RMSE:
Tabel 3. Hasil Perhitungan menggunakan Metode Weighted Moving Average No  Bulan Penjualan  Prediksi    MAE MSE 1 Januari 2020 55 2 Februari 2020 70 3 Maret 2020 44 4 April 2020 52 54,500 2,500        6,250 5 Mei 2020 63 52,333 10,667    113,778 6 Juni 2020 31 56,167 25,167    633,361 7 Juli 2020 58 45,167 12,833    164,694 8 Agustus 2020 45 49,833 4,833      23,361 9 September 2020  66 47,000 19,000    361,000 10 Oktober 2020 42 57,667 15,667    245,444 11 November 2020  69 50,000 18,500    342,250 12 Desember 2020 72 59,500 12,500    156,250 Jumlah 121,667  2046,389 Rata-rata 13,519    227,377 RMSE 15,079 Perkiraan Januari 2021 66,000
Keterangan: MAE: Mean Absolute Error MSE: Mean Squared Error RMSE: Root Mean Squared Error
Pada  tabel  3  kolom  ketiga  ditampilkan  jumlah  penjualan  pada  tahun  2020  bulan  Januari  sampai Desember,  kemudian  pada  kolom  keempat  merupakan  jumlah  prediksi  persediaan  mulai  bulan  April 2020 sampai dengan Desember 2020. Perkiraan persediaan untuk bulan Januari 2021 sebanyak 66. Dari hasil prediksi dilakukan pengujian tingkat error maka didapatkan nilai RMSE yaitu sebesar 15,079.

## 3.2. Perhitungan Menggunakan Metode Exponential Smoothing
a. Pengolahan  Data  dengan  Bahasa  Pemrograman  Python  Menggunakan  Jupyter  Notebook,  Metode Exponential Smoothing α=0,1 prediksi persediaan sebagai berikut:
Tabel 4. Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Exponential Smoothing α=0,1
Bulan Jumlah Penjualan Prediksi Februari 70,0 Maret 44,0 April 52,0 55,250000 Mei 63,0 54,925000 Juni 31,0 55,732500 Juli 58,0 53,259250 Agustus 45,0 53,733325 September 66,0 52,859993 Oktober 42,0 54,173993 November 69,0 52,956594 Desember 72,0 54,560935 Januari 2021 56,304841
Pada tabel 4 ditampilkan hasil pencarian prediksi persediaan amplop coklat pada toko fotokopi dan alat tulis  kantor  F2  dengan  periode  3  bulanan  sehingga  dimulai  dari  prediksi  bulan  April  2020  sebanyak 55,250 sedangkan banyaknya jumlah penjualan sebanyak 52, pada bulan Januari 2021 dengan prediksi jika dibulatkan sebanyak 56,305.
Gambar 3. Grafik Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Exponential Smoothing dengan α=0,1
Gambar 3 merupakan tampilan grafik perkiraan persediaan amplop coklat dengan Metode Exponential Smoothing  α=0,1,  jumlah  penjualan  yang  ada  digambarkan  dengan  garis  biru  dan  garis  berwarna orange merupakan jumlah prediksi.
b. Perhitungan dengan Metode Exponential Smoothing α=0,1 dan Mencari Nilai RMSE:
Tabel 5. Hasil Perhitungan menggunakan Metode Exponential Smoothing α=0,1
No  Bulan Penjualan  Prediksi  MAE MSE 1 Januari 2020 55 2 Februari 2020 70 3 Maret 2020 44 4 April 2020 52 55,250 3,250      10,563 5 Mei 2020 63 54,925 8,075      65,206 6 Juni 2020 31 55,733 24,733    611,697 7 Juli 2020 58 53,259 4,741      22,475 8 Agustus 2020 45 53,733 8,733      76,271 9 September 2020  66 52,860 13,140    172,660 10 Oktober 2020 42 54,174 12,174    148,206 11 November 2020  69 52,957 16,043    257,391 12 Desember 2020 72 54,561 17,439    304,121 Jumlah 108,328  1668,588 Rata-Rata 12,036    185,399 RMSE 13,616 Perkiraan Januari 2021 56,305
Pada  tabel  5  kolom  ketiga  ditampilkan  jumlah  penjualan  pada  tahun  2020  bulan  Januari  sampai Desember,  kemudian  pada  kolom  keempat  merupakan  jumlah  prediksi  persediaan  mulai  bulan  April 2020 sampai dengan Desember 2020. Perkiraan persediaan untuk bulan Januari 2021 sebanyak 56,305. Dari  hasil  prediksi  dilakukan  pengujian  tingkat  error  maka  didapatkan  nilai  RMSE  yaitu  sebesar 13,616.
c. Pengolahan  Data  dengan  Bahasa  Pemrograman  Python  Menggunakan  Jupyter  Notebook,  Metode Exponential Smoothing α=0,3 prediksi persediaan sebagai berikut:
Tabel 6. Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Exponential Smoothing α=0,3
Bulan Jumlah Penjualan Prediksi Februari 70,0 Maret 44,0 April 52,0 54,850000 Mei 63,0 53,995000 Juni 31,0 56.696500 Juli 58,0 48,987550 Agustus 45,0 51,691285 September 66,0 49,683899 Oktober 42,0 54,578730 November 69,0 50,805111 Desember 72,0 56,263578 Januari 2021 60,984504
Pada tabel 6 ditampilkan hasil pencarian prediksi persediaan amplop coklat pada toko fotokopi dan alat tulis  kantor  F2  dengan  periode  3  bulanan  sehingga  dimulai  dari  prediksi  bulan  April  2020  sebanyak 55,250 sedangkan banyaknya jumlah penjualan sebanyak 52, pada bulan Januari 2021 dengan prediksi jika dibulatkan sebanyak 60,985.
Gambar 4. Grafik Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Exponential Smoothing dengan α=0,3
Gambar 4 merupakan tampilan grafik perkiraan persediaan amplop coklat dengan Metode Exponential Smoothing  α=0,3,  jumlah  penjualan  yang  ada  digambarkan  dengan  garis  biru  dan  garis  berwarna orange merupakan jumlah prediksi.
d. Perhitungan dengan Metode Exponential Smoothing α=0,3 dan Mencari Nilai RMSE:
Tabel 7. Hasil Perhitungan menggunakan Metode Exponential Smoothing α=0,3
No  Bulan Penjualan  Prediksi  MAE MSE 1 Januari 2020 55 2 Februari 2020 70 3 Maret 2020 44 4 April 2020 52 54,850 2,850 8,123 5 Mei 2020 63 53,995 9,005 81,090 6 Juni 2020 31 56,697 25,697 660,310 7 Juli 2020 58 48,988 9,012 81,224 8 Agustus 2020 45 51,691 6,691 44,773 9 September 2020  66 49,684 16,316 266,215 10 Oktober 2020 42 54,579 12,579 158,224 11 November 2020  69 50,805 18,195 331,054 12 Desember 2020 72 56,264 15,736 247,635 Jumlah 116,081  1878,649
No  Bulan Penjualan  Prediksi  MAE MSE Rata-Rata 12,898    208,739 RMSE 14,448 Perkiraan Januari 2021 60,985
Pada  tabel  7  kolom  ketiga  ditampilkan  jumlah  penjualan  pada  tahun  2020  bulan  Januari  sampai Desember,  kemudian  pada  kolom  keempat  merupakan  jumlah  prediksi  persediaan  mulai  bulan  April 2020 sampai dengan Desember 2020. Perkiraan persediaan untuk bulan Januari 2021 sebanyak 60,985. Dari  hasil  prediksi  dilakukan  pengujian  tingkat  error  maka  didapatkan  nilai  RMSE  yaitu  sebesar 14,448.
e. Pengolahan  Data  dengan  Bahasa  Pemrograman  Python  Menggunakan  Jupyter  Notebook,  Metode Exponential Smoothing α=0,5 prediksi persediaan sebagai berikut:
Tabel 8. Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Exponential Smoothing α=0,5
Bulan Jumlah Penjualan Prediksi Februari 70,0 Maret 44,0 April 52,0 53,250000 Mei 63,0 52,625000 Juni 31,0 57,812500 Juli 58,0 44,406250 Agustus 45,0 51,203125 September 66,0 48,101562 Oktober 42,0 57,050781 November 69,0 49,525391 Desember 72,0 59,262695 Januari 2021 65,631348
Pada tabel 8 ditampilkan hasil pencarian prediksi persediaan amplop coklat pada toko fotokopi dan alat tulis  kantor  F2  dengan  periode  3  bulanan  sehingga  dimulai  dari  prediksi  bulan  April  2020  sebanyak 53,250 sedangkan banyaknya jumlah penjualan sebanyak 52, pada bulan Januari 2021 dengan prediksi jika dibulatkan sebanyak 65,631.
Gambar 5. Grafik Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Exponential Smoothing dengan α=0,5
Gambar 5 merupakan tampilan grafik perkiraan persediaan amplop coklat dengan Metode Exponential Smoothing  α=0,5,  jumlah  penjualan  yang  ada  digambarkan  dengan  garis  biru  dan  garis  berwarna orange merupakan jumlah prediksi.
f. Perhitungan dengan Metode Exponential Smoothing α=0,5 dan Mencari Nilai RMSE:
Tabel 9. Hasil Perhitungan menggunakan Metode Exponential Smoothing α=0,5 No  Bulan Penjualan  Prediksi  MAE MSE 1 Januari 2020 55 2 Februari 2020 70 3 Maret 2020 44 4 April 2020 52 53,250 1,250        1,563 5 Mei 2020 63 52,625 10,375    107,641 6 Juni 2020 31 57,813 26,813    718,910 7 Juli 2020 58 44,406 13,594    184,790 8 Agustus 2020 45 51,203 6,203      38,479 9 September 2020  66 48,102 17,898    320,354 10 Oktober 2020 42 57,051 15,051    226,526 11 November 2020  69 49,525 19,475    379,260 12 Desember 2020 72 59,263 12,737    162,239 Jumlah 123,396  2139,762 Rata-Rata 13,711    237,751 RMSE 15,419 Perkiraan Januari 2021 65,631
Pada  tabel  9  kolom  ketiga  ditampilkan  jumlah  penjualan  pada  tahun  2020  bulan  Januari  sampai Desember,  kemudian  pada  kolom  keempat  merupakan  jumlah  prediksi  persediaan  mulai  bulan  April 2020 sampai dengan Desember 2020. Perkiraan persediaan untuk bulan Januari 2021 sebanyak 65,631. Dari  hasil  prediksi  dilakukan  pengujian  tingkat  error  maka  didapatkan  nilai  RMSE  yaitu  sebesar 15,419.
g. Pengolahan  Data  dengan  Bahasa  Pemrograman  Python  Menggunakan  Jupyter  Notebook,  Metode Exponential Smoothing α=0,9 prediksi persediaan sebagai berikut:
Tabel 10. Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Exponential Smoothing α=0,9
Bulan Jumlah Penjualan Prediksi Februari 70,0 Maret 44,0 April 52,0 46,450000 Mei 63,0 51,445000 Juni 31,0 61,844500 Juli 58,0 34,084450 Agustus 45,0 55,608445 September 66,0 46,060844 Oktober 42,0 64,006084 November 69,0 44,200608 Desember 72,0 66,520061 Januari 2021 71,452006
Pada  tabel  10  ditampilkan  hasil  pencarian  prediksi  persediaan  amplop  coklat  pada  toko  fotokopi  dan alat tulis kantor F2 dengan periode 3 bulanan sehingga dimulai dari prediksi bulan April 2020 sebanyak 46,450 sedangkan banyaknya jumlah penjualan sebanyak 52, pada bulan Januari 2021 dengan prediksi jika dibulatkan sebanyak 71,452.
Gambar 6. Grafik Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Exponential Smoothing dengan α=0,9
Gambar 6 merupakan tampilan grafik perkiraan persediaan amplop coklat dengan Metode Exponential Smoothing  α=0,9,  jumlah  penjualan  yang  ada  digambarkan  dengan  garis  biru  dan  garis  berwarna orange merupakan jumlah prediksi.
h. Perhitungan dengan Metode Exponential Smoothing α=0,9 dan Mencari Nilai RMSE: Selain  menggunakan α 0,1 dan 0,5  peneliti  juga  melakukan perhitungan dengan  metode Exponential Smoothing dengan α=0,9 dan didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 11. Hasil Perhitungan menggunakan Metode Exponential Smoothing α=0,9 No  Bulan Penjualan  Prediksi  MAE MSE 1 Januari 2020 55 2 Februari 2020 70 3 Maret 2020 44 4 April 2020 52 46,450 5,550      30,803 5 Mei 2020 63 51,445 11,555    133,518 6 Juni 2020 31 61,845 30,845    951,383 7 Juli 2020 58 34,084 23,916    571,954 8 Agustus 2020 45 55,608 10,608    112,539 9 September 2020  66 46,061 19,939    397,570 10 Oktober 2020 42 64,006 22,006    484,268 11 November 2020  69 44,201 24,799    615,010 12 Desember 2020 72 66,520 5,480      30,030 Jumlah 154,698  3327,074 Rata-Rata 17,189    369,675 RMSE 19,227 Perkiraan Januari 2021 71,452
Pada  tabel  11  kolom  ketiga  ditampilkan  jumlah  penjualan  pada  tahun  2020  bulan  Januari  sampai Desember,  kemudian  pada  kolom  keempat  merupakan  jumlah  prediksi  persediaan  mulai  bulan  April 2020 sampai dengan Desember 2020. Perkiraan persediaan untuk bulan Januari 2021 sebanyak 71,452. Dari  hasil  prediksi  dilakukan  pengujian  tingkat  error  maka  didapatkan  nilai  RMSE  yaitu  sebesar 19,227.

## 3.3 Perhitungan dengan Metode Simple Moving Average
a. Pengolahan  Data  dengan  Bahasa  Pemrograman  Python  Menggunakan  Jupyter  Notebook,  Metode Simple Moving Average prediksi persediaan sebagai berikut:
Tabel 12. Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Simple Moving Average
Bulan Jumlah Penjualan Prediksi Februari 70,0 Maret 44,0
April 52,0 56,333333 Mei 63,0 55,333333 Juni 31,0 53,000000 Juli 58,0 48,666667 Agustus 45,0 50,666667 September 66,0 44,666667 Oktober 42,0 56,333333 November 69,0 51,000000 Desember 72,0 59,000000 Januari 2021 61,000000
Pada  tabel  12  ditampilkan  hasil  pencarian  prediksi  persediaan  amplop  coklat  pada  toko  fotokopi  dan alat tulis kantor F2 dengan periode 3 bulanan sehingga dimulai dari prediksi bulan April 2020 sebanyak 56,333  sedangkan  banyaknya  jumlah  penjualan  sebanyak  52,  pada  yaitu  bulan  Januari  2021  dengan prediksi sebanyak 61 amplop coklat.
Gambar 7. Grafik Prediksi Persediaan Amplop Coklat menggunakan Metode Simple Moving Average
Gambar  7  merupakan  tampilan  grafik  perkiraan  persediaan  amplop  coklat  dengan  Metode  Simple Moving  Average,  jumlah  penjualan  yang  ada  digambarkan  dengan  garis  biru  dan  garis  berwarna orange merupakan jumlah prediksi.
b. Perhitungan dengan Metode Simple Moving Average dan Mencari Nilai RMSE:
Tabel 13. Hasil Perhitungan menggunakan Metode Simple Moving Average
No  Bulan Penjualan  Prediksi  MAE MSE 1 Januari 2020 55 2 Februari 2020 70 3 Maret 2020 44 4 April 2020 52 56,333 4,333      18,778 5 Mei 2020 63 55,333 7,667      58,778 6 Juni 2020 31 53,000 22,000    484,000 7 Juli 2020 58 48,667 9,333      87,111 8 Agustus 2020 45 50,667 5,667      32,111 9 September 2020  66 44,667 21,333    455,111 10 Oktober 2020 42 56,333 14,333    205,444 11 November 2020  69 51,000 18,000    324,000 12 Desember 2020 72 59,000 13,000    169,000 Jumlah 115,667  1834,333 Rata-Rata 12,852    203,815 RMSE 14,276 Perkiraan Januari 2021 61,000
Pada  tabel  13  kolom  ketiga  ditampilkan  jumlah  penjualan  pada  tahun  2020  bulan  Januari  sampai Desember,  kemudian  pada  kolom  keempat  merupakan  jumlah  prediksi  persediaan  mulai  bulan  April 2020 sampai dengan Desember 2020. Perkiraan persediaan untuk bulan Januari 2021 sebanyak 61. Dari hasil prediksi dilakukan pengujian tingkat error maka didapatkan nilai RMSE yaitu sebesar 14,276.
Dari  hasil  pengujian penulis  merekomendasikan  metode Exponential Smoothing dengan  α=0,1 dalam memprediksi  persediaan  amplop  coklat  pada  toko  fotokopi  dan  alat  tulis  kantor  F2,  karena  metode Exponential Smoothing dengan α=0,1 pada penelitian ini memiliki tingkat error yang paling kecil.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  baik  dengan  menggunakan  metode  Weighted  Moving  Average,  Exponential Smoothing  dan  Simple  Moving  Average  dapat  menghitung  prediksi  persediaan  amplop  coklat  pada  toko fotokopi  dan  alat  tulis  kantor  F2  untuk  periode  berikutnya,  prediksi  periode  berikutnya  dengan  menggunakan metode  Weighted  Moving  Average  yaitu  sebanyak  66,  prediksi  periode  berikutnya  dengan  menggunakan metode Exponential Smoothing α=0,1 sebanyak 56,305, dengan metode Exponential Smoothing α=0,3 sebanyak 60,985, dengan metode Exponential Smoothing α=0,5 sebanyak 65,631, dengan metode Exponential Smoothing α=0,9  sebanyak  71,452  dan  menggunakan  metode  Simple  Moving  Average  sebanyak  61,  dari  hasil  prediksi setiap metode untuk mengetahui tingkat error dari prediksi yang dihasilkan, maka penulis mencari nilai RMSE pada setiap metode yang digunakan pada penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 14. Nilai RMSE Metode Nilai RMSE Weighted Moving Average 15,079 Exponential Smoothing α=0,1 13,616 Exponential Smoothing α=0,3 14,448 Exponential Smoothing α=0,5 15,419 Exponential Smoothing α=0,9 19,227 Simple Moving Average 14,276
Dari  table  14  ditampilkan  bahwa  nilai  RMSE  dengan  metode  Weighted  Moving  Average  sebesar  15,079, dengan  menggunakan  metode  Exponential  Smoothing  α=0,1  sebesar  13,616,  dengan  metode  Exponential Smoothing α=0,3 sebesar 14,448, dengan metode Exponential Smoothing α=0,5 sebesar 15,419, dengan metode Exponential  Smoothing  α=0,9  sebesar  19,227  dan  menggunakan  metode  Simple  Moving  Average  sebesar 14,276,  sehingga  didapatkan  nilai  RMSE  yang  terkecil  yaitu  dengan  menggunakan  metode  Exponential Smoothing  dengan  α=0,1  sebesar  13,616.  Dari  perbandingan  tiga  metode  yaitu  Weighted  Moving  Average, Exponential Smoothing dan Simple Moving Average maka diperoleh kesimpulan bahwa bagi toko foto kopi dan alat  tulis  kantor  F2  untuk  mengetahui  prediksi  persediaan  amplop  coklat  untuk  periode  berikutnya  lebih  baik menggunakan  metode  Exponential  Smoothing  dengan  α=0,1,  karena  dengan  menggunakan  metode  tersebut merupakan metode yang menghasilkan nilai RMSE paling kecil dibandingkan dengan metode lainnya.
Dari  hasil  penelitian  tersebut  bisa  disimpulkan  bahwa  toko  fotokopi  dan  alat  tulis  kantor  F2  untuk  periode berikutnya  menyediakan  persedian  amplop  coklat  sebanyak  57  lembar  amplop  coklat.  Penelitian  ini  dapat membantu toko fotokopi dan alat tulis kantor F2 dalam menentukan jumlah persediaan barang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan banyak terima kasih kepada seluruh pihak yang telah mendukung sehingga terlaksananya penelitian dan publikasi jurnal ini.

## REFERENCES
[1] A.  Listiani  and  S.  D.  Wahyuningsih,  “Analisis  Pengelolaan  Persedian  Barang  Dagang  Untuk  Mengoptimalkan Laba,” J. PETA , vol. 4, no. 1, pp. 95–103, 2019.
[2] R. A. Nisyah, N. Hidayat, and A. A. Supianto, “Peramalan Hasil Penjualan Perhiasan Emas Menggunakan Metode Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  Toko  Emas  Rejeki  Baru  Sumenep),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  3,  no.  7,  pp.  7268–7274,  2019,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/5911/2817.
[3] R. Y. Hayuningtyas, “Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 13, no. 2, pp. 217–222, 2017.
[4] S. H. Harahap and  Nurjayadi, “Simulasi Monte Carlo  dan  Animasi Operasinya dalam Mengelola Persediaan  Siti Hizanah Harahap,” SATIN – Sains dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 7–12, 2016.
[5] R.  Rahmawati,  Z.  Azhar,  and  N.  Marpaung,  “Penerapan  Metode  Weight  Moving  Avarage  Untuk  Peramalan Persediaan Kosmetik Pada Toko Robin,” Semin. Nas. Inform. , pp. 448–453, 2021.
[6] F.  Ariani  and  A.  Taufik,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  untuk  Prediksi  Tingkat  Kepuasan Pelanggan  Telkomsel  Prabayar,” SATIN  -  Sains  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  46–55,  2020,  doi: 10.33372/stn.v6i2.666.
[7] T. Y. Hadiwandra, “Perbandingan Kinerja Model Klasifikasi Decission Tree , Bayesian Classifier, Instance Base, Linear Function Base, Rule Base pada 4 Dataset Berbeda,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 70–78, 2019, doi: 10.33372/stn.v5i1.452.
[8] R.  D.  Syahputra,  Suharyono,  and  Supriono,  “PERAMALAN  PENJUALAN  JASA  FREIGHT  FORWARDING DENGAN  METODE  SINGLE  MOVING  AVERAGES,  EXPONENTIAL  SMOOTHING  DAN  WEIGHTED MOVING AVERAGES (Studi kasus pada PT Anugerah Tangkas Transportindo, Jakarta),” Adm. Bisnis , vol. 55, no. 2, pp. 113–121, 2018.
[9] P.  Al  Zukri,  S.  N.  Widyaningrum,  and  Q.  Aini,  “Forecasting  Permintaan  Pompa  Air  Dangkal  Shimizu Menggunakan Metode Time Series,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 226–234, 2020.
[10] M. A. Maricar, “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi Moving Average Dan Exponential Smoothing Untuk Sistem Peramalan Pendapatan Pada Perusahaan XYZ,” J. Sist. dan Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 36–45, 2019.
[11] Herlina, Yohansen, and F. P. Sitohang, “Supply Chain Management Pabrik Roti ABC  Dengan Metode  Weighted Moving Average (WMA),” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 349–363, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.299.
[12] S. Hansun, “A New Approach of Brown’s Double Exponential Smoothing Method in Time Series Analysis,” Balk. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 75–78, 2016, doi: 10.17694/bajece.14351.
[13] V. Wineka Nirmala, D. Harjadi, and R. Awaluddin, “Sales Forecasting by Using Exponential Smoothing Method and Trend Method to Optimize Product Sales in PT. Zamrud Bumi Indonesia During the Covid-19 Pandemic,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol. , vol. 1, no. 4, pp. 59–64, 2021, doi: 10.52088/ijesty.v1i4.169.
[14] M. H. P. Swari, M. Qusyairi, E. P. Mandyartha, and H. E. Wahanani, “Business Intelligence System using Simple Moving Average Method (Case Study : Sales Medical Equipment at PT. Semangat Sejahtera Bersama),” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1899, no. 1, pp. 1–6, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1899/1/012121.
[15] T. Chai and R. R. Draxler, “Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?  -Arguments against avoiding RMSE in the  literature,” Geosci.  Model  Dev. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1247–1250,  2014,  doi:  10.5194/gmd-7- 1247-2014.