p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Perbandingan Nilai Error Peramalan Permintaan Petis Udang Pada UD. XYZ Menggunakan Metode Regresi Linier dan Weighted Moving Average
Achmad Dicky Ardianto 1 , Moh. Jufriyanto 2 , Akhmad Wasiur Rizqi 3
1,2,3 Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Indonesia Koresponden Email : achmaddicky4899@gmail.com 1 , jufriyanto@umg.ac.id 2
Diterima: 6 Juli 2023 Disetujui: 12 Juli 2023

## Abstract
UD. XYZ is a middle-class company that makes or produces preparations called petis made from shrimp heads.  In  running  its business,  the  company often  experiences  erratic  consumer demand  in  every  period which has an impact on the stock of raw materials owned so that often consumer demand cannot be fulfilled. Therefore, careful planning is needed in controlling raw materials to meet market demand. However, in fact, the company does not plan carefully so that raw material control does not occur and is often not in accordance  with  production  needs.  Therefore,  this  study  uses Linear  Regression and Weighted  Moving Average methods to perform demand scattering and make comparisons to find the smallest error value. The forecasting method uses the actual database that occurred in the previous period so that data plotting can be done to be calculated the next stage. The determination of mistake error is carried out once the value of the projected outcomes is acknowledged, the error values are in the form of MAD, MSE, and MAPE. Keywords: linear regression, weighted moving average, forecasting, error, petis

## Abstrak
UD. XYZ adalah perusahaan kelas menengah yang membuat atau memproduksi olahan yang bernama petis dengan  berbahan  dasar  kepala  udang.  Dalam  menjalankan  usahanya  perusahaan  sering  mengalami permintaan konsumen yang tidak menentu dalam setiap periode yang berdampak kepada stok bahan baku yang  dimiliki  sehingga  sering  kali  permintaan  konsumen  tidak  dapat  terpenuhi.  Maka  dari  itu  perlu perencanaan  yang  cukup  matang  dalam  melakukan  pengendalian  pada  bahan  baku  untuk  memenuhi permintaan  pasar.  Namun  pada  aktualnya  perusahaan  tidak  melakukan  perencanaan  dengan  matang sehingga pengendalian bahan baku tidak terjadi dan sering kali tidak sesuai dengan kebutuhan produksi. Maka  dari  itu,  penelitian  ini  menggunakan  metode Regresi  Linier dan weighted moving  avarage untuk melakukan  peramalan  permintaan  dan  melakukan perbandingan  untuk  mencari  nilai  error  terkecil.  Pada metode peramalan tersebut menggunakan basis data aktual yang terjadi dalam periode sebelumnya sehingga dapat  dilakukan  plotting  data  untuk dilakukan  perhitungan  ke  tahap  selanjutnya.  Perhitungan  nilai  error dilakukan setelah nilai dari hasil peramalan diketahui, nilai error tersebut berupa MAD, MSE, dan MAPE. Kata Kunci: regresi linier, weighted moving average, peramalan, error, petis

## 1. Pendahuluan
Era  globalisasi  kini  mengakibatkan  pesatnya  perkembangan  bisnis  di  Indonesia  sehingga  setiap perusahaan  dihadapkan  dengan  tuntutan  untuk  dapat  memenangkan  kompetisi  bisnis  [1].  Pesatnya teknologi  informasi  juga  turut  berperan  dalam  majunya  sebuah  instansi  pemerintahan,  lembaga, perusahaan,  maupun  organisasi  tertentu  terutama  untuk  menunjang  pengambilan  keputusan  [2].  Sangat lazim  bagi  perusahaan  untuk  melakukan  peramalan  dalam  mengestimasikan  produksi  penjualan  dalam periode waktu tertentu, ataupun untuk menciptakan strategi dalam rangka meraih tujuan perusahaan [3][4]. Peramalan  sendiri,  bilamana  ditinjau  dari  beberapa  horizon  waktu  masa  depan,  dapat  terbagi  menjadi jangka  panjang,  menengah,  dan  pendek.  Peramalan  dapat  pula  dibagi  menjadi  dua  yakni  peramalan kualitatif  yakni  pengambilan  keputusan  mengandalkan  intuisi,  serta  peramalan  kuantitatif  yang  meliputi metode exponential smoothing , pendekatan naif, penghalusan tren, rata-rata bergerak/ moving average , serta regresi linear [5]. Metode yang terakhir disebur, yakni regresi linear dapat diklasifikasikan menjadi regresi linear berganda ( multiple analysis regression ) serta regresi linear sederhana ( simple analysis regression ) [6]. Metode Regresi Linier Sederhana ialah sebutan bagi metode yang dimanfaatkan guna agar diketahuinya keterkaitan diantara variabel bebas maupun terhadap variabel terikat [7].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Metode time series ialah metode peramalan kuantitatif yang merujuk pada variabel waktu, salah satu yang populer  digunakan  ialah Weighted Moving  Average. Teknik  ini  memberikan  berbagai  bobot  yang tidak sama bagi tiap historis pada masa lalu, berasumsi bahwasanya data historis yang paling lama/awal mempunyai bobot lebih kecil bilamana dikomparasikan dengan data yang bersifat historis terbaru ataupun terakhir, sebab untuk peramalan, data yang akan menunjukkan nilai paling relevan ialah data terbaru [8]. Metode  WNA  mampu  melaksanakan  peramalan  bilamana  ada  tren  di  deret  waktu  serta  bilamana  data fluktuatif  karena  metode  WMA  cenderung  responsif  pada keadaan  yang  dinamis  [9]. Dalam  melakukan peramalan  terdapat  beberapa  pengukuran  kesalahan  yang  lazim  dipergunakan,  misalnya  MAD,  MSE maupun MAPE [10].

## 2. Metode Penelitian
Penelitian kali ini mengimplementasikan data aktual perusahaan selama 11 bulan yaitu dari bulan Januari – November. Adapun rancangan penelitian ini direpresentasikan sebagaimana di bawah ini.
Gambar 1. Flow Chart Penyelesaian Masalah
1. Mulai  :  Pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  meminta  izin  melakukan  penelitian  kepada  pemilik perusahaan;
2. Studi Pendahuluan : Tahapan ini peneliti mengamati perusahaan melalui pembimbing lapangan
3. Identifikasi Masalah : Tahapan ini peneliti mengamati permasalahan yang terdapat di perusahaan
4. Rumusan  masalah  :  Tahapan  ini  dilaksanakan  guna  memperbaiki  permasalahan  yang  ditemukan pada perusahaan
5. Studi  Lapangan  :  Pada  tahap  ini  dilakukan  studi  lapangan  agar  didapatkan  sumber  yang  sejalan terhadap masalah yang terjadi
6. Pengumpulan data : Tahapan ini dilaksanakan dengan mengambil data penjualan perusahaan selama setahun terakhir
7. Pengolahan  data  :  Data  yang  hendak  dilakukan  pengolahan  ialah    data  yang  telah  dikumpulkan sebelumnya kemudian ditentukan pola datanya lalu diramalkan sesuai dengan metode forecasting kemudian dihitung tingkat kesalahan terkecil, Error, MAD, MSE, MAPE maupun kesalahan persen rataan absolut.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
8. Analisis  hasil  perhitungan  :  Dari  perhitungan  dengan  beberapa  teknik  diatas  akan  didapatkan perbandingan eror terkecil dari setiap metode yang telah digunakan.
9. Kesimpulan dan saran : Di tahapan terakhir, kesimpulan dan saran berisi tentang hasil analisa yang telah dilakukan  mengenai peramalan permintaan produk, di luar dan di dalam kota.
Tahapan yang  dilakukan  setelah  data  terkumpul  ialah  mengolahnya dengan  metode Regresi  Linier ataupun Weighted  Moving  average ,  kemudian  dihitung  kesalahan  peramalan  (error)  terkecil  memakai Error, MAD, MSE, dan MAPE maupun kesalahan persen rataan absolut.

## Regresi Linier
Analisis regresi linear sederhana  dipakai dalam penelitian yang dilaksanakan dikarenakan hanya melibatkan tiap satu variabel (X) maupun variabel (Y). Terdapat analisis regresi mengenal 2 jenis variabel yakni:
1. Variabel  bebas/prediktor  (X),  yakni  variabel  yang  situasinya  tidak  terpengaruhi  oleh  variabel lainnya.
2. Variabel tak bebas/prediksi (Y), yakni variabel yang situasinya dipengaruhi variabel lainnya.
Model regresi linear sederhana direpresentasikan melalui persamaan dibawah ini.
Y = a + bX
(1)
Y  ialah  variabel  bersifat  dependen,  X  merupakan  variabel  yang  bersifat  independen,  b  ialah  slope (perubahan rerata Y atas perubahan sebuah X), dan a ialah intersepsi (skor Y jika X=0) [11].

## Weighted Moving Average
Teknik Weighted Moving Average ialah teknik yang dipakai dengan bobot yang tidak sama pada data yang ada. Bobot lebih besar diberikan pada data terbaru sebab dianggap  paling sesuai dengan perkiraan. Terdapat persamaan dari teknik tersebut ialah [12]:
WMA = ∑(𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡)
∑ 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 (2)
Keterangan : Bobot = Penilaian berdasarkan panjang periode Data = Data aktual pada periode t

## MAD (Mean Absolute Deviation)
Mean Absolute deviation mengalkulasi berbagai kesesuaian dari perkiraan dengan cara melakukan perhitungan mean dari suatu kesalahan. Skor yang bersifat absolut pada tiap kesalahan skor Mean Absolute deviation bisa dikalkulasikan dengan persamaan [13] :
𝑀𝐴𝐷 = Ʃǀ𝑦 1 −𝑦𝑡 𝑛 (3)

## MSE (Mean Square Error)
Rerata kuadrat error / MSE digunakan untuk membandingkan berbagai data aktual dengan data yang ditaksir atau diprediksi dengan metode interpolasi. Rumusan nilai MSE sebagai berikut [14] :
𝑀𝑆𝐸 = Ʃ 𝑡 𝑛 =₁(𝐴𝑡−𝐹𝑡)² 𝑛 (4)
Keterangan : n = Jumlah data Ft = Skor hasil peramalan At = Skor Aktual permintaan

## MAPE (Mean Absolute Precentage Error)
Mean Absolut Percentage error ialah sebuah persentase dari kesalahan rerata secara mutlak.  Adapun definisi  MAPE  yaitu  pengukuran  statistik  mengenai  ketepatan  perkiraan  (prediksi)  yang  terdapat  dalam metode peramalan. MAPE memiliki persamaan sebagaimana berikut [15]:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 100 𝑛 Ʃ 𝑡 𝑛 = ₀ |Ŷ𝑡−𝑌𝑡| 𝑦𝑡 (5)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Keterangan: ŷt = Hasil prediksi. 𝑦 t = Skor aktual. 𝑛 = Jumlah data yang diuji.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data dikumpulkan guna mendapatkan informasi yang diperlukan supaya tujuan penelitian tercapai. Pengambilan data dilakukan pada periode waktu Januari 2022 sampai November 2022, yang dimana data tersebut berupa data permintaan pelanggan yang di peroleh dari pihak perusahaan. Hasil pengumpulan data akan dijadikan sebagai dasar acuan untuk melakukan penelitian, melakukan analisis peramalan permintaan dan menghitung error dalam setiap periode yang di ramalkan
Tabel 1 . Data Permintaan Aktual Periode Januari 2022 - November 2022 No (x) Periode (2022) Permintaan Aktual (Y) 1 Jan 272 2 Feb 265 3 Mar 336 4 Apr 278 5 Mei 299 6 Jun 343 7 Jul 348 8 Agu 355 9 Sep 357 10 Okt 377 11 Nov 389 Sumber : UD. XYZ, 2022
Dari hasil Tabel 1 kemudian diubah ke dalam plotting data untuk mengetahui grafik pola data agar bisa dilanjutkan ke dalam tahapan selanjutnya.
Gambar 2. Plotting Data Permintaan Aktual pada Bulan Januari 2022 – November 2022 Sumber: Data Permintaan Petis Udang UD. XYZ, 2022
Pada Gambar  2 Hasil plotting data  dapat  ditarik  garis  lurus  yang  merepresentasikan kecenderungan  kenaikan pola data  trend,  di mana  pola  tersebut  adalah  sifat  permintaan  di  masa  lampau terhadap waktu terjadinya, apakah permintaan tersebut memiliki kecenderungan untuk konstan, naik, atau justru turun. Hasil plotting data cenderung naik hal ini disebabkan jumlah permintaan di pasar yang selalu naik dari periode ke periode.

## Perhitungan Regresi Linier Menggunakan SPSS
Terdapat  11  data  yang  akan  digunakan  pada  saat  melakukan  perhitungan  Regresi  Linier  denagn memakai  aplikasi  SPSS.  Dari  data  yang  dihasilakan  tersebut  berasal  dari  data  aktual  permintaan  yang
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Ja n -2 2
Feb -2 2 Ma r-2 2 A p r-2 2
May -2 2
Ju n -2 2
Ju l- 2 2 A u g -2 2 Sep -2 2 O ct -2 2 N o v -2 2 Permintaan Aktual
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
didapat dari perusahaan UD. XYZ dari periode Bulan Januari 2022 – Bulan November 2022. Perhitunagan Regresi Linier memakai SPSS seperti dibawah ini.
Tabel 2 . Model Summary

## Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,903 a 0,815 0,795 19,65251
Tabel 3 . ANNOVA ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 15340,009 1 15340,009 39,718 ,000 b Residual 3475,991 9 386,221 Total 18816,000 10 a. Dependent Variable: permintaan b. Predictors: (Constant), x Tabel 4. Coefficients Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardize d
Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 258,145 12,709 20,313 0,00 0 x 11,809 1,874 0,903 6,302 0,00 0 a. Dependent Variable: permintaan
Dari hasil perhitungan diatas selanjutnya akan dicari persamaan dari Regresi Linier yang berada pada tabel Coefficients dan akan di lakukan perhitungan nilai Error, MAD, MSE, dan MAPE.
Tabel 5 . Perhitungan Coefficients
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
Standardize d Coefficients T
Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant) 258,145 12,709 20,313 0,00 0 X 11,809 1,874 0,903 6,302 0,00 0 a. Dependent Variable: permintaan
A = Nilai dari unstandardized coefficients . Pada penelitian yang dilakukan kali ini bernilai 258.145. Hal tersebut menandakan tidak terdapat permintaan (Y) petis udang pada perusahaan UD. Agung Jaya, maka nilai Y adalah 258.145.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
B = Nilai koefisien regresi = 11.809 yang berarti jika tiap tingkat dari permintaan Y, penjualan akan terjadi peningkatan sejumlah 11.809. Sehingga persamaan regresinya adalah Y=258.145+11.809 X.
Dari  perhitungan  pada Tabel  5 diatas  maka  di  dapatkan  nilai  a  =  258.145  dan  nilai  b  =  11.809, sedangkan  nilai  X  adalah  Bulan yang  akan  diramalkan  jumlah  permintaannya.  Sehingga  akan  diperoleh hasil sebagai berikut,
Y = 258.145+11.809(12)
Y = 399.8545
Nilai X yang diambil adalah bulan ke 12 dimana belum diketahui permintaan aktualnya, dan nilai peramalan produksi Petis Udang UD. XYZ pada Bulan ke 12 yaitu 399.8545kg.
Tabel 6. Hasil Peramalan No (x) Periode (2022) Y (kg) Peramalan(k) 1 Jan 272 269,9545 2 Feb 265 281,7636 3 Mar 336 293,5727 4 Apr 278 305,3818 5 Mei 299 317,1909 6 Jun 343 329 7 Jul 348 340,8091 8 Agu 355 352,6182 9 Sep 357 364,4273 10 Okt 377 376,2364 11 Nov 389 388,0455 12 Des 399,8545 Sumber : Data Permintaan UD. XYZ, 2022
Pada Tabel 6 , telah dilakukan perhitungan peramalan untuk tiap bulan dan telah diketahui untuk nilai peramalan dari bulan Januari 2022 – November 2022. Untuk hasil nilai peramalan tertinggi yaitu pada bulan Desember dengan nilai 399, 853 kg.
Gambar 3. Diagram Hasil Peramalan Sumber : UD. XYZ 2022

## Hasil perhitungan Error
Berdasarkan Tabel 7 diketahui bahwa terdapat nilai MAD, MSE, dan MAPE yang sudah di dapatkan dari  perhitungan  Permintaan  Aktual dam Peramalan  Permintaan,  maka  hasil  yang di dapat  adalah  untuk Nilai MAD adalah 12,6843, Nilai MSE adalah 315,9992, dan Nilai MAPE adalah 0,040896264 apabila di ubah menjadi persen adalah 4,08%.
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Permintaan Aktual Hasil Peramalan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 7. Perhitungan Error Regresi Linier No (x) Periode (2022) Y Y 1 MAD MSE MAPE 1 Jan 272 269,9545455 2,045454545 4,183884298 0,007520053 2 Feb 265 281,7636364 16,76363636 281,0195041 0,063259005 3 Mar 336 293,5727273 42,42727273 1800,073471 0,126271645 4 Apr 278 305,3818182 27,38181818 749,7639669 0,098495749 5 Mei 299 317,1909091 18,19090909 330,9091736 0,060839161 6 Jun 343 329 14 196 0,040816327 7 Jul 348 340,8090909 7,190909091 51,70917355 0,020663532 8 Agu 355 352,6181818 2,381818182 5,673057851 0,006709347 9 Sep 357 364,4272727 7,427272727 55,16438017 0,020804686 10 Okt 377 376,2363636 0,763636364 0,583140496 0,002025561 11 Nov 389 388,0454545 0,954545455 0,911157025 0,002453844 12 Des 399,8545455 12,68429752 315,9991736 0,040896264 4,089626448

## Perhitungan Weighted Moving Average
Pada perhitungan tersebut membutuhkan nilai bobot atau pembobotan. Pada perhitungan penelitian ini  menggunakan  pembobot  3.  Pembobot  3  yang  di  maksud  adalah  melakukan  perhitungan  peramalan menggunakan  nilai  data  selama  3  periode  terakhir.  Berikut  ini  adalah hasil  perhitungan peramalan  Petis Udang UD. XYZ menggunakan Metode WMA,
Tabel 8. Perhitungan Weighted Moving Average No (x) Bulan (2022) y 3 Month WME Error Absolute Error (MAD) MSE MAPE 1 Jan 272 2 Feb 265 3 Mar 336 4 Apr 278 301,6666667 -23,66666667 23,66666667 560,1111 9% 5 Mei 299 295,1666667 3,833333333 3,833333333 14,69444 1% 6 Jun 343 298,1666667 44,83333333 44,83333333 2010,028 13% 7 Jul 348 317,5 30,5 30,5 930,25 9% 8 Agu 355 338,1666667 16,83333333 16,83333333 283,3611 5% 9 Sep 357 350,6666667 6,333333333 6,333333333 40,11111 2% 10 Okt 377 354,8333333 22,16666667 22,16666667 491,3611 6% 11 Nov 389 366,6666667 22,33333333 22,33333333 498,7778 6% Total 123,1666667 170,5 4828,694 50% Rata-rata 15,39583333 21,3125 603,5868 6%
Untuk  meramalkan  permintaan  pada  bulan  ke  –  12  menggunakan  pembobotan  3  periode,  maka hasilnya adalah:

## 𝑊𝑀𝐴 = (389𝑥3) + (377𝑥2) + (357𝑥1)

## 3 + 2 + 1

## 𝑊𝑀𝐴 = 366,33
Berdasarkan  hasil  perhitungan diatas,  didapatkan  nilai  untuk peramalan  pada  bulan  ke  -12  adalah sebesar 366,33 kg.

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Hasil peramalan untuk periode Bulan ke-12 telah dilakukan menggunakan kedua metode ini yaitu metode  Regresi  Linier  dan Weighted  Moving  Avererage .  Hasil  peramalan  pada  periode  bulan  ke-12 menggunakan  metode  Regresi  Linier  didapatkan  nilai  sebesar  399,8545  kg,  sedangkan  menggunakan Metode Weighted  Moving  Average didapatkan  nilai  sebesar  366,33  kg.  Hasil  perhitungan Error MAD menggunakan  Metode  Regresi  Linier  sebesar  12,684,  sedangkan  untuk  Metode  WMA  sebesar 21,3125.Hasil perhitungan Error MSE menggunakan Metode Regresi Linier sebesar 315,9991736 (316),
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
sedangkan untuk Metode WMA sebesar 603,5868.Hasil perhitungan Error MAPE menggunakan Metode Regresi Linier sebesar 4,08 %, sedangkan untuk Metode WMA sebesar 6%.
Saran yang diberikan adalah agar kedepannya banyak penulis yang dapat membandingkan penelitian tentang  peramalan  ( Forecasting )  ini  menggunakan  banyak  metode  dengan  berbagai  kasus  peramalan. Sehingga  akan  didapatkan  hasil  peramalan  yang  lebih  baik  dan  dapat  dijadikan  rujukan  untuk  para pembaca.

## 5. Referensi
[1] M. Ngantung, A. H. Jan, A. Peramalan, P. Obat, M. Ngantung, and A. H. Jan, “Analisis Peramalan Permintaan  Obat  Antibiotik  Pada  Apotik  Edelweis  Tatelu,” J.  EMBA  J.  Ris.  Ekon.  Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 7, no. 4, pp. 4859–4867, 2019, doi: 10.35794/emba.v7i4.25439.
[2] D. A. Trianggana, “Peramalan Jumlah Siswa-Siswi Melalui Pendekatan Metode Regresi Linear,” J. Media Infotama , vol. 16, no. 2, pp. 115–120, 2020.
[3] S.  N.  Rahmadhani,  L.  Logiandani,  R.  Z.  Ramadhan,  R.  N.  Sofia  Amriza,  and  M.  Y.  Fathoni, “Analisis  Forecasting  Penjualan  Gula  Merah  di  Jatilawang  Menggunakan  Metode  Weighted Moving Average,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 11, no. 3, pp. 381–386, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1433.
[4] E. Y. Nugraha and I. W. Suletra, “Analisis Metode Peramalan Permintaan Terbaik Produk Oxycan pada PT. Samator Gresik,” Semin. dan Konf. Nas. IDEC , pp. 414–422, 2017.
[5] R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.
[6] F. N. Adnan, “Optimasi Analisis Peramalan dengan Metode Regresi Weighted Moving Average,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 4, no. 2, pp. 119–128, 2019, doi: 10.33633/joins.v4i2.2265.
[7] Z.  Muttaqin  and  E.  Srihartini,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linier  Sederhana  untuk  Prediksi Persediaan Obat Jenis Tablet,” JSil (Jurnal Sistem Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 12–16, 2022.
[8] D. P. Y. Ardiana and L. H. Loekito, “Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  04,  no.  01,  pp.  71–79,  2018,  [Online].  Available:  http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/INF/article/view/1410
[9] M.  Average  and  E.  Smoothing,  “Peramalan  Permintaan  Paving  Menggunakan  Metode,” Jurnal Matematika , vol. 03, no. 01, pp. 14–18, 2021.
[10] S. Agustian and H. Wibowo, “Perbandingan Metode Moving Average untuk Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , no. November, pp. 156–162, 2019.
[11] A. Hijriani, K. Muludi, and E. A. Andini, “Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian Air Bersih Pdam Informasi Geofrafis,” J. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 37–42, 2016.
[12] R. Riyanto, F. R. Giarti, and S. E. Permana, “Sistem Prediksi Menggunakan Metode Weight Moving Average Untuk Penentuan Jumlah Order Barang,” J. ICT Inf. Commun. Technol. , vol. 16, no. 2, pp. 37–42, 2017, doi: 10.36054/jict-ikmi.v16i2.20.
[13] U.  Khair,  H.  Fahmi,  S.  Al  Hakim,  and  R.  Rahim,  “Forecasting  Error  Calculation  with  Mean Absolute Deviation and Mean Absolute Percentage Error,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 930, no. 1, 2017, doi: 10.1088/1742-6596/930/1/012002.
[14] M. Ignasius and J. Lamabelawa, “Analisis Perhitungan Metode Interpolasi,” Teknol. Inf. Vol. 8, No. 1, Mei 2018 , vol. 8, no. 1, 2018.
[15] C. V. Hudiyanti, F. A. Bachtiar, and B. D. Setiawan, “Perbandingan Double Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Jumlah Kedatangan Wisatawan Mancanegara di Bandara Ngurah Rai,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2667–2672, 2019.