Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 153-162 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25636

## Penerapan Metode Weighted Moving Average pada Sistem Peramalan Stok Bahan Laundry
Deni Andria Hidayanti 1, * , Havid Syafwan 1 , Akmal 1
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia
* Correspondence: deniandriah@gmail.com

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 30 Maret 2024 | Revised: 2 April 2024 | Accepted: 12 April 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Sistem informasi diciptakan pada toko agar bisa dengan mudah membuat pengolahan data dengan baik, serta  dapat  melakukan  prediksi  atau  peramalan  mengenai  stok  yang  akan  dipersiapkan  pada  periode mendatang.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  dan  menghasilkan  sistem  peramalan  stok  bahan laundry  dengan  menerapkan  metode Weighted  Moving  Average (WMA).  Penelitian  ini  berjenis pengembangan dengan menggunakan model waterfall dengan melakukan tahapan Analisa kebutuhan, desain, implementasi dan pengujian. Tahap Analisa dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan yang digunakan untuk diterapkan  pada  sistem  peramalan  ini.  Tahapan desain  terdiri  dari  desain interface , flowchart , usecase dan entity relationship diagram . Implementasi dan pengujian dilakukan langsung dengan menggunakan black box testing untuk melihat sejauh mana fungsionalitas dari sistem yang telah dibuat.  Hasil  temuan  kami  menunjukkan  bahwa  sistem  yang  kami  kembangkan  ini  berupa  sistem peramalan stok bahan laundry berbasis web. Sistem ini juga berhasil dalam pengujian menggunakan black  box  testing,  semua  komponen    sistem  sudah  berfungsi  dengan  baik.  Sistem  ini  juga  hasil perhitungannya  sudah  sesuai,  Dimana  hasil Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE  )  pada  stok deterjen memperoleh persentase sebesar 10%, atau tingkat akuasi sebesar 90%. Sedangkan pada stok pewangi memperoleh hasil MAPE sebesar sebesar 7%, dengan tingkat akurasi sebesar 93%.
Kata kunci: laundry; peramalan;  weighted moving average; sistem informasi

## Abstract
Information systems are created in stores so that they can easily make data processing well, and can make predictions or forecasts about stocks that will be prepared in future periods. The purpose of this study  is  to  create  and  produce  a  stock  forecasting  system  for  laundry  materials  by  applying  the Weighted Moving Average (WMA) method. This research is a type of development using a waterfall model by conducting stages of needs analysis, design, implementation and testing. The Analysis phase is  carried  out  to  identify  the  needs  used  to  be  applied  to  this  forecasting  system.  The  design  stages consist of interface design, flowcharts, use cases and entity relationship diagrams. Implementation and testing are carried out directly using black box testing to see the extent of the functionality of the system that has been created. Our findings show that the system we developed is in the form of a web-based laundry  material  stock  forecasting  system.  This  system  is  also  successful  in  testing  using  black  box testing,  all  system  components  are  functioning  properly.  This  system  is  also  calculated  accordingly, where the results of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) in detergent stocks get a percentage of 10%, or an accuracy rate of 90%. Meanwhile, the fragrance stock obtained a MAPE yield of 7%, with an accuracy rate of 93%.
Keywords: laundry; forecasting; weighted moving average; information systems

## PENDAHULUAN
Saat  ini,  teknologi  informasi  sedang  berkembang  pesat.  Banyak  orang  mengandalkan aplikasi sebagai alat bantu untuk membuat keputusan (Fricticarani et al., 2023), menggunakan aplikasi  tersebut  untuk  mendapatkan  hasil  pencarian  terkait  suatu  masalah  (Ramadhan  & Santika,  2020;  Sari  et  al.,  2023).  Setiap  organisasi  selalu  menghadapi  masa  depan  dalam aktivitasnya  untuk  mencapai  visi  dan  misinya.  Dalam  mencapai  keputusan  yang  optimal, instansi  memerlukan  pendekatan  yang  tepat,  sistematis,  dan  dapat  dipertanggungjawabkan (Addenan  &  Susanti,  2021).  Peramalan  memiliki  peran  penting  dalam  perencanaan  dan memberikan masukan untuk keputusan bisnis lainnya (Gea & Zai, 2023). Keputusan tersebut dapat menjadi lebih baik dengan menggunakan peramalan yang akurat  (Azzahra et al., 2022; Muttaqin et al., 2022).
Laundry  merupakan  salah  satu  jenis  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah  (UMKM)  di industri jasa. Usaha ini menyediakan layanan mencuci pakaian dan barang-barang lain yang umum  digunakan  oleh  pelanggan.  Ketersediaan  stok  bahan  memiliki  peran  krusial  karena kelancaran  operasional  perusahaan  bergantung  pada  ketersediaan  tersebut  (Widyadana  & Evanthi, 2023). Tanpa pengendalian yang baik terhadap persediaan stok bahan, risiko kerugian dalam perusahaan dapat meningkat (Ena et al., 2021), terlepas dari seberapa baik sistem dan prosedur persediaan yang diterapkan (Sandi et al., 2023).
Mama Laundry adalah salah satu usaha yang bergerak dalam bidang jasa sudah berdiri sejak  tahun  2018,  yang  terletak  Jalan  Budi  Utomo  No.  365,  Kecamatan  Kisaran  Timur, Kabupaten Asahan. Berdasarkan hasil observasi dan wawancara yang telah kami lakukan di Mama Laundry, sering mengalami keterlambatan waktu penyelesaian pencucian dikarenakan kekurangan  stok  bahan  deterjen  dan  pewangi  yang  disebabkan  oleh  tidak  pastinya  jumlah pelanggan dan jumlah cucian. Jika terjadi pertambahan pelanggan, maka akan mengakibatkan kekurangan  dalam  persediaan  stok  bahan  laundry  dan  apabila  terjadi  penurunan  jumlah pelanggan  atau  cucian  maka  penyediaan  stok  bahan  laundry  di  bulan  berikutnya  harus dikurangi. Hal ini membuat pemilik laundry kesulitan menyediakan stok bahan deterjen dan pewangi sesuai dengan kebutuhan.
Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan suatu cara agar dapat digunakan dalam memperkirakan  berapa  jumlah  persediaan  stok  bahan  deterjen  dan  pewangi  yang  akan disesuaikan dengan jumlah permintaan cucian dengan menggunakan metode tertentu sehingga tidak lagi terjadi kekurangan maupun penumpukkan stok bahan laundry yang dapat merugikan pemilik usaha, salah satunya dengan melakukan peramalan.
Peramalan  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  memproyeksikan  nilai  di  masa  depan dengan merujuk pada data masa lampau (Indriyani & Rakhmawati, 2023). Di dalam konteks perusahaan,  peramalan  sering  digunakan  untuk  menggambarkan  situasi  perusahaan  di  masa yang akan datang (Addenan & Susanti, 2021; Azzahra et al., 2022; Sari et al., 2023). Informasi ini  bermanfaat  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  (Dinarjito,  2022)  terkait  langkah- langkah  yang  dapat  diambil  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumen.  Beberapa  metode  yang digunakan dalam melakukan peramalan yakni salah satunya adalah Weighted Moving Average (WMA).
WMA  adalah  teknik  yang  sering  dipakai  untuk  menentukan  arah  tren  dari  sebuah rangkaian waktu atau time series (Nurdina et al., 2022; Trisilo et al., 2020). Teknik ini cocok digunakan untuk data yang perubahannya tidak terlalu cepat dan tidak memiliki pola musiman tiap periode (Muttaqin et al., 2022; Ramadhan & Santika, 2020). Dalam penggunaannya, WMA memberikan bobot berbeda pada setiap periode, dengan asumsi bahwa data historis yang paling baru akan memiliki bobot lebih tinggi (Rizqi et al., 2021; Syafwan et al., 2021) daripada data yang lebih lama karena dianggap lebih relevan dan lebih responsif terhadap perubahan (Candra et al., 2023; Marpaung et al., 2021).
Hasil temuan yang dilakukan oleh Anisah & Hadita (2024) menerapkan metode WMA untuk  menentukan  persediaan  kopi  susu  pada  usaha  mikro  kecil  menengah.  Hasil  temuan mereka menunjukkan bahwa dengan menerapkan metode WMA dapat dilakukan prediksi atau peramalan  dengan  baik,  dan  hasil  yang  diperoleh  nilai error prediksi  sebesar  0,08  (8%). Sementara itu temuan yang dilakukan oleh Yulihartika & Yumiati (2023) dengan menerapkan WMA  ini  adalah  memberikan  hasil mean  absolute  percentage  error (MAPE)  sebesar  30% dalam  melakukan  prediksi  atau  peramalan  mengenai  harga  cabai.  Selanjutnya  temuan  yang dilakukan oleh Maharani et al. (2023) melakukan peramalan mengenai jumlah penumpang bus trans metro dewata menggunakan metode WMA. Hasil temuan mereka menunjukkan bahwa hasil error yang  diperoleh  dalam  melakukan  perhitungan  rata-rata  sebesar  8%  dalam melakukan peramalan jumlah penumpang bus.
Hasil  temuan  yang  dilakukan  oleh  beberapa  temuan  sebelumnya  telah  menerapkan metode WAM untuk melakukan peramalan atau prediksi pada berbagai objek yang berbeda. Namun  temuan  mereka  hanya  menerapkan  metode  WMA  saja,  dan  tidak  diterapkan  pada sebuah sistem, sehingga kurang efektif dalam melakukan perhitungan.  Tujuan penelitian ini adalah  menghasilkan  sistem  peramalan  stok  bahan  laundry  menggunakan  metode  WMA. Sehingga dengan adanya sistem ini dapat membantu perusahaan laundry dalam menyediakan stok  bahan  seperti  detergen  dan  pewangi  agar  jangan  sampai  kehabisan  ketika  melakukan pekerjaan  di  perusahaan  tersebut  yang  dapat  berdampak  terhadap  hal-hal  negatif  dan  dapat membuat pelanggan enggan lagi menjadi konsumen tetap.

## METODE
Penelitian  kami  adalah  berjenis  penelitian  dan  pengembangan  dengan  menggunakan model waterfall sebagai model untuk pembuatan produk atau sistem peramalan ini. Tahapan yang kami yang lakukan menggunakan model ini adalah analisis, desain,  implementasi, dan pengujian.  Analisis  yang  kami  lakukan  adalah  memperoleh  data-data  mengenai  perusahaan pihak  laundry  mengenai  data  stok  bahan  yang  digunakan  pihak  laundry  pada  tahun  2023. Desain yang kami gunakan terdiri dari desain interface , use case diagram , flowchart , dan entity relationship diagram (ERD).
Gambar 1. Model waterfall
Pada  tahapan  implementasi,  kami  membuat  sistem  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman web (html, PHP), dan teknologi database yang digunakan adalah MySql, serta menggunakan editor Sublime Text 3 . Pada tahapan pengujian, kami menggunakan black box testing  yang  bertujuan  untuk  diketahui  kekurangan  sistem  yang  telah  dibuat  sesuai  dengan perancangan  pada  sistem  yang  dirancang  dan  apakah  penanganan  masalah  berjalan  dengan baik.
Teknik  pengumpulan  data  yang  kami  gunakan  adalah  observasi  dan  wawancara. Sementara itu, teknik analisis data yang kami gunakan adalah analisis kuantitatif menggunakan metode WMA, dengan menganalisis stok deterjen dan pewangi pada tahun 2023 tiap bulannya yang akan diprediksi pada periode berikutnya yakni bulan Januari 2024.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Hasil  analisa  kebutuhan  yang  kami  peroleh  adalah  Data  masukan  yang  dibutuhkan  di dalam prediksi jumlah persediaan stok bahan laundry  dari bulan Januari 2023 sampai dengan Desember 2023. Data masukan tersebut akan diproses dengan menggunakan metode   WMA untuk   menghitung   data menggunakan cara manual dan cara perhitungan sistem.  Sementara itu   analisis kebutuhan keluaran ( output ) berupa tampilan program berbasis web yang dapat digunakan  ketika sudah mengaktifkan local  server yaitu XAMPP. Perancangan antarmuka program  aplikasi  ini  menggunakan  perangkat  lunak  pendukung Microsoft  Visio  2010 ,  dan ClickChart Diagram.
Hasil  analisa    data  menggunakan  metode  WMA  dalam  melakukan  peramalan  atau prediksi terdiri dari hasil prediksi untuk stok  deterjen dan pewangi. Hasil analisa  kesalahan prediksi persediaan deterjen disajikan pada tabel 1. Hasil tersebut menunjukkan bahwa MAPE yang diperoleh adalah sebesar 10 %, yang artinya tingkat kesalahan dalam melakukan prediksi stok  deterjen  sebesar  10%  atau  tingkat  kepercayaan  atau  akurasi  sebesar  90%  pada  bulan Januari  2024.  Selanjutnya  pada  hasil  analisa  tingkat  kesalahan  untuk  memprediksi  stok pewangi menggunakan metode WMA yang nampak pada tabel 2 menunjukkan bahwa tingkat kesalahan  (MAPE)  yang  diperoleh  untuk  prediksi  sebesar  7%,  yang  artinya  tingkat kepercayaan atau akurasi dalam memprediksi stok pewangi laundry sebesar 93% untuk bulan Januari 2024.

## Tabel 1. Hasil analisis kesalahan prediksi persediaan deterjen
Periode Persediaan Ft Error Abs Error Error^2 MAPE ( %) Januari 2023 76 - Februari 2023 74 - Maret 2023 95 - April 2023 105 - Mei 2023 73 - Juni 2023 80 86,27 6,27 6,27 39,27 8% Juli 2023 75 84,73 9,73 9,73 94,74 13% Agustus 2023 88 81,27 -6,73 6,73 45,34 8% September 2023 70 82,07 12,07 12,07 145,60 17% Oktober 2023 75 77,33 2,33 2,33 5,44 3% November 2023 78 76,60 -1,40 1,40 1,96 2% Desember 2023 95 76,73  -18,27 18,27 333,67 19% Total 56,80 666,03 70% Januari 2024 Prediksi 82,67 MAD 8,11 MSE 95,15 MAPE (%) 10%
Hasil desain sistem ini seperti use case diagram pada gambar 1 adalah berfungsi untuk membantu  dalam  mengidentifikasi  dan  mendokumentasikan  fungsionalitas  utama  sistem peramalan stok bahan laundry. Selain itu, memberikan gambaran bagaimana pengguna (aktor)
akan berinteraksi dengan sistem, seperti aktifitas login, loguot, tambah data, hapus data, dan lain sebagainya yang nampak pada gambar 1.
Tabel 2. Hasil analisis kesalahan prediksi persediaan pewangi
Periode Persediaan Ft Error  Abs Error  Error^2 MAPE ( %) Januari 2023 107 - Februari 2023 105 - Maret 2023 125 - April 2023 135 - Mei 2023 100 - Juni 2023 116 115,47 -0,53 0,53 0,28 0% Juli 2023 105 116,00 11,00 11,00 121,00 10% Agustus 2023 120 112,27 -7,73 7,73 59,80 6% September 2023 100 113,53 13,53 13,53 183,15 14% Oktober 2023 105 108,47 3,47 3,47 12,02 3% November 2023 110 107,40 -2,60 2,60 6,76 2% Desember 2023 125 107,67 -17,33 17,33 300,44 14% Total 56,2 683,46 50% Januari 2024 Prediksi 113,33 MAD 8,03 MSE 97,64 MAPE (%) 7%

## Gambar 1. Use case diagram
Hasil yang disajikan pada gambar 2 adalah hasil dari flowchart menghitung ramalan stok bahan  laundry.  Pada  gambar  2  memberikan  gambaran  bahwa  admin  memilih  jenis  bahan laundry yang kan dihitung, kemudian memasukkan data periode, dan selanjutnya menampilkan hasil  perhitungan.  Sementara  itu  pada  gambar  3  adalah  ERD  sistem  yang  memberikan gambaran  hubungan antar tabel database yang digunakan pada sistem  peramalan ini seperti database jenis, peramalan, antarmuka, dan login .
Gambar 2. Flowchart menghitung ramalan
Jenis Login Antar Muka Admin Mengolah Memiliki Menampilkan Menampilkan kode_jenis nama_jenis user pass Mama Laundry Jenis Data Perhitungan Password Peramalan id kode_periode kode_jenis nilai
Gambar 3. ERD peramalan prediksi persediaan stok bahan laundry
Gambar 4. Halaman login
Hasil  implementasi  sistem  peramalan  yang  telah  kami  buat  adalah  sistem  peramalan berbasis web. Pada gambar 4 menampilkan halaman login  yang  merupakan halaman untuk klarisifikasi  hak  user  untuk  masuk  ke  dalam  pengolahan  sistem. User yang  mempunyai username dan password yang sah berhak untuk masuk ke dalam sistem melalui halaman login Setelah  Admin  berhasil  melakukan login, maka  aplikasi  peramalan  akan  terbuka.  Admin berhak mengakses menu-menu yang ada di dalam sistem dan melakukan proses pengolahan data sesuai dengan fungsinya seperti pada gambar 5 adalah halaman beranda sistem peramalan.
Gambar 5. Tampilan halaman beranda
Pada  sistem  setelah  dilakukan  penginputan  data  yang  diinginkan,  lalu  dilakukan perhitungan  untuk  memprediksi  stok  bahan  laundry  di  periode  bulan  berikutnya  serperti nampak pada gambar 6.  Pada gambar 6 adalah hasil perhitungan pada stok deterjen tiap bulan pada  tahun  2023,    selanjunya  memberikan  hasil  perhitungan  MAPE  sebesar  9,88%  (10%). Sementara itu, hasil pengujian sistem menggunakan black box testing yang disajikan pada tabel 3 adalah semua menu yang ada pada komponen sistem sudah berfungsi atau berjalan dengan baik  berdasarkan  harapan  yang  diingin.  Sehingga  sistem  dapat  digunakan  sebagaimana mestinya  untuk  melakukan  peramalan  stok  bahan  laundry  seperti  deterjen  dan  pewangi  di Mama Laundry.
Gambar 6. Tampilan halaman perhitungan

## Pembahasan
Sistem peramalan stok laundry berbasis web menggunakan metode WMA sudah berhasil kami buat. Berdasarkan hasil Analisa kebutuhan sistem ini penting untuk dibuat dibuat karena pihak laundry sering  mengalami  keterlambatan  waktu  penyelesaian  pencucian  dikarenakan kekurangan  stok  bahan  deterjen  dan  pewangi  yang  disebabkan  oleh  tidak  pastinya  jumlah pelanggan dan jumlah cucian.
Hasil Analisa atau perhitungan menggunakan metode WMA menunjukkan bahwa bahwa MAPE yang diperoleh adalah sebesar 10 %, yang artinya tingkat kesalahan dalam melakukan prediksi stok deterjen sebesar 10% atau tingkat kepercayaan atau akurasi sebesar 90% pada bulan  Januari  2024.  Selanjutnya  pada  stok  pewangi  menunjukkan  bahwa  tingkat  kesalahan (MAPE)  yang  diperoleh  untuk  prediksi  sebesar  7%,  yang  artinya  tingkat  kepercayaan  atau akurasi dalam memprediksi stok pewangi laundry sebesar 93% untuk bulan Januari 2024. Oleh karena itu hasil ini sangat membantu dalam melakukan prediksi pada periode baerikut. Hal ini mengindikasi bahwa metode WMA ini  dengan mengatur bobot pada data terbaru yang lebih tinggi,  metode  WMA  dapat  menjadi  responsif  terhadap  perubahan  tren  dalam  data.  Hal  ini memungkinkan  peramalan  yang  lebih  akurat  ketika  tren  berubah  seiring  waktu.  Selain  itu Dengan memberikan bobot yang lebih rendah pada data outlier atau data yang mungkin tidak representatif, metode WMA dapat membantu dalam meminimalkan dampak outlier terhadap peramalan.
Pada  hasil  pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  semua  komponen  pada  sistem  atau menu pada sistem peramalan ini sudah berjalan dengan baik tanpa adanya error atau kesalahan. Yang  artinya  sistem  ini  bisa  digunakan  tanpa  adanya  kendala  dan  dapat  membantu  pihal laundry  untuk  memprediksi  stok  bahan  laundry  mereka  agar  tidak  kekurangan  lagi,  yang berdampak pada keterlambatan pesananan kepada konsumen.
Tabel 3. Hasil pengujian black box Data Masukan Peroses yang Diharapkan Kesimpulan Memasukkan data username dan password secara lengkap Dapat masuk kedalam sistem melewati form login Berhasil Memasukkan Jenis secara lengkap Sistem menyimpan data masukan ke dalam database Berhasil Mengedit data jenis Sistem mengubah data jenis di database Berhasil Tambah data Sistem mengubah data di database Berhasil Mengedit data Sistem mengubah data periode di database Berhasil Mengklik link hapus pada form data Sistem menghapus data di database Berhasil Memasukkan Data Perhitungan secara lengkap Sistem menyimpan data masukan ke dalam database Berhasil
Mengklik link cetak pada form data hasil perhitungan Sistem menjalankan proses output Berhasil Memasukkan Data ubah password secara lengkap Sistem menyimpan data masukan ke dalam database Berhasil Tidak mengisi form secara lengkap Sistem menolak proses Berhasil
Hasil  temuan  yang  dilakukan  oleh  Anisah  &  Hadita  (2024)  telah menerapkan  metode WMA  untuk  menentukan  persediaan  kopi  susu  pada  usaha  mikro  kecil  menengah.  Hasil temuan  mereka  menunjukkan  bahwa  dengan  menerapkan  metode  WMA  dapat  dilakukan prediksi atau peramalan dengan baik, dan hasil yang diperoleh nilai error prediksi sebesar 0,08 (8%). Sementara itu temuan yang dilakukan oleh Maharani et al., (2023) melakukan peramalan mengenai  jumlah  penumpang  bus  trans  metro  dewata  menggunakan  metode  WMA.  Hasil temuan mereka menunjukkan bahwa hasil error yang diperoleh dalam melakukan perhitungan
rata-rata  sebesar  8%  dalam  melakukan  peramalan  jumlah  penumpang  bus.  Hasil  temuan mereka relevan dengan temuan kami, namun mereka hanya menerapkan metode WMA saja dan  masih  menggunakan  perhitungan  secara  manual,  sehingga  membutuhkan  waktu  yang laman dalam melakukan prediksi. Sementara pada hasil temuan kami, kami mengembangkan sebuah  sistem  yang  menerapkan  konsep  peramalan  menggunakan  metode  WMA,  sehingga dalam  melakukan  prediksi  tidak  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Oleh  karena  itu,  dengan adanya  sistem  peramalan  yang  telah  kami  buat,  dapat  membantu  pihak laundry untuk menyiapkan  stok  bahan laundry mereka  agar  tidak  terjadi  keterlambatan  dalam  pengiriman atau pengembalian hasil cucian para konsumen di Mama Laundry .

## SIMPULAN
Sistem  peramalan  pada  prediksi  persediaan  stok  bahan laundry menggunakan  metode WMA sudah berhasil kami buat. Hasil pengujian sistem menggunakan black box testing juga memberikan    hasil  yang  sudah  sesuai  dengan  harapan.  Hasil  perhitungan  pada  sistem  kami sudah sesuai dengan perhitungan secara manual. Sehingga hasil dari data yang telah dilakukan melalui banyak proses perhitungan mendapatkan hasil prediksi persediaan stok bahan laundry di  bulan  berikutnya  yang  terdiri  dari  deterjen  dan  pewangi.  Dengan  adanya  sistem  ini mempermudah pihak Mama Laundry dalam memprediksi persediaan stok bahan laundry yang sebelumnya bersifat belum terkomputerisasi.

## REFERENSI
Addenan,  R.,  &  Susanti,  W.  (2021).  Penerapan  Metode  Rank  Order  Centroid  dan  Additive Ratio Assessment Pada Aplikasi Rekomendasi Supplier. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 5 (1), 31–40. https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i1.3252
Anisah,  A.,  &  Hadita,  H.  (2024).  Penerapan  Metode  Forecasting  Dalam  Menentukan Persediaan  Kopi  Susu  Pada  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  Dalam  Hal  Ini  Sir Coffeehouse Bekasi. Journal of Management and Creative Business , 2 (1), 97–107. Azzahra, A., Ramdhan, W., & Kifti, W. M. (2022). Single Exponential Smoothing: Metode Peramalan Kebutuhan Vaksin Campak. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 6 (2), 215–223. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6299
Candra,  R.  C.  N.,  Eniyati,  S.,  &  Sugiyamta,  S.  (2023).  Perbandingan  Estimasi  Jumlah Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  Weight  Moving  Average  dan  Least  Square. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science , 6 (2), 942–947. https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i2.8059
Dinarjito,  A.  (2022).  Penyusunan  Forecasting  Laporan  Keuangan  Menggunakan  Weighted Moving  Average  Dan  Penilaian  Penyertaan  Modal  Negara  Pada  BUMN  Konstruksi: Studi Kasus PT Waskita Karya (Persero). Jurnal Pajak Dan Keuangan Negara (PKN) , 4 (1), 147–165. https://doi.org/10.31092/jpkn.v4i1.1766
Ena, E. M., Bunga, M., & Fanggidae, R. P. C. (2021). Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku  Papan  Jati  Terhadap  Kelancaran  Produksi  Pada  Mebel  Pesona  Jepara  Di  Kota Kupang. GLORY Jurnal Ekonomi Dan Ilmu Sosial , 2 (1), 49–61.
Fricticarani, A., Hayati, A., Ramdani, R., Hoirunisa, I., & Rosdalina, G. M. (2023). Strategi pendidikan untuk sukses di era teknologi 5.0. Jurnal Inovasi Pendidikan Dan Teknologi Informasi (JIPTI) , 4 (1), 56–68. https://doi.org/10.52060/pti.v4i1.1173
Gea, Y. J., & Zai, K. S. (2023). Analisis Peramalan Penjualan Dalam Pengelolaan Persediaan Bahan Baku di Sun Cafe. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 11 (4), 483–490. https://doi.org/10.35794/emba.v11i4.51418
Indriyani, I., & Rakhmawati, F. (2023). Perbandingan Metode Aritmatik, Metode Geometrik dan  Metode  Least  Square  pada  Proyeksi  Jumlah  Penduduk. Jurnal  Pendidikan Matematika: Judika Education , 6 (2), 138–148.
Maharani, N. D., Gunadi, I. G. A., & Setemen, K. (2023). Prediksi Jumlah Penumpang Bus Trans  Metro  Dewata  Pada  PT.  Satria  Trans  Jaya  Menggunakan  Double  Exponential Smoothing dan Weighted Moving Average. Jurnal Serambi Engineering , 8 (2). Marpaung,  N.,  Rahmawati,  R.,  &  Azhar,  Z.  (2021).  Penerapan  Metode  Weight  Moving Avarage  Untuk  Peramalan  Persediaan  Kosmetik  Pada  Toko  Robin. Seminar  Nasional Informatika (SENATIKA) , 448–453.
Muttaqin, W. M. I., Ramdhan, W., & Kifti, W. M. (2022). Sistem Peramalan Permintaan Darah dengan  Metode  Simple  Moving  Average. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 6 (2), 242–251. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6326
Nurdina,  A.,  Aryani,  D.,  Venita,  E.,  &  Astiti,  S.  (2022).  Analisis  Peramalan  Permintaan Golang-Galing dalam Memaksimalkan Manajemen Rantai Pasok Menggunakan Metode Weighted  Moving  Average. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 9 (4),  1167–1173. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i4.4551
Ramadhan, A. G., & Santika, R. R. (2020). AHP dan WP: Metode dalam Membangun Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Karyawan  Terbaik. Edumatic :  Jurnal  Pendidikan Informatika , 4 (1), 141–150. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2163
Rizqi, M., Cahya, A., & El Maida, N. (2021). Implementasi Metode Weighted Moving Average Untuk Sistem Peramalan Penjualan Markas Coffee. INFORMAL: Informatics Journal , 6 (3), 154–159. https://doi.org/10.19184/isj.v6i3.28467
Sandi,  S.,  Serang,  S.,  &  Suriyanti,  S.  (2023).  Perencanaan  Produksi  dan  Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  pada  Perusahaan  Manufaktur  dalam  Menghadapi  Fluktuasi Permintaan:  Tinjauan  Pustaka. Management  Studies  and  Entrepreneurship  Journal (MSEJ) , 4 (4), 3692–3701.
Sari, P. N., Ramdhan, W., & Syahputra, A. K. (2023). Aplikasi Pendukung Keputusan dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pelayanan Publik menggunakan Metode MFEP. Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika , 7 (1), 59–68.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i1.12448
Syafwan, H., Siagian, F., Putri, P., & Handayani, M. (2021). Forecasting Jumlah Pengangguran Di Kabupaten Asahan Menggunakan Metode Weighted Moving Average. JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , 5 (2), 234–239.
Trisilo, R. G., Christanti, P. L., & Aji, A. A. (2020). Perbandingan Peramalan (Forecasting) Menggunakan  Analisa  Teknikal  Moving  Average  Dan  Fibonacci  Pada  Pergerakan Transaksi Gold (Xau). Surakarta Management Journal , 2 (2), 72–80. https://doi.org/10.52429/smj.v2i2.522
Widyadana, F. A., & Evanthi, A. (2023). Analisis Penerapan Manajemen Pergudangan Pada CV. Yummys Motherlacto Indonesia. Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia (JPMI) , 1 (2), 10–22.
Yulihartika, R. D., & Yumiati, Y. (2023). Words Forecasting Komoditi Cabai Merah (Dcseum cruetantum)  dengan  Metode  Wma  (Weighted  Moving  Average)  Di  Kota  Bengkulu. WORLD MANAGEMENT , 1 (02), 114–123.