## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253

## Implementasi Sistem Informasi Prediksi Hasil Penjualan Perangkat Komputer Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing
Nurul Adha Oktarini Saputri 1 , Nurul Huda 2
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: nuruladhaos@binadarma.ac.id, 2,* nurul_huda@binadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: nurul_huda@binadarma.ac.id
Abstrak− Prediksi merupakan suatu kegiatan untuk meramalkan suatu keadaan yang akan terjadi di masa mendatang dengan melalui  pengujian  di  masa  lalu.  Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  informasi  penjualan  dimasa  depan  yaitu  dengan melakukan  peramalan  penjualan.  Peramalan  penjualan  ini  menggunakan  metode Double  Exponential  Smoothing karena metode  ini  melakukan  peramalan  dengan  cara  mengadakan  penghalusan  atau  pemulusan  terhadap  data  masa  lalu  yaitu dengan  mengambil  rata-rata  dari  nilai  beberapa  tahun  untuk  menaksir  nilai  pada  tahun  yang  akan  datang  dan  metode  ini menggunakan  metode time  serie. Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  sistem  informasi  prediksi  penjualan  yang  tepat,  guna menentukan  persediaan  barang  yang  ada  sesuai  dengan  permintaan  ( demand )  agar  tidak  terjadi overstock atau  kekurangan persediaan dimasa yang akan datang.
Kata Kunci: Prediksi, Penjualan, Double Exponential Smoothing
Abstract− Prediction is an activity to predict a situation that will occur in the future by passing tests in  the past. One way to get  sales  information  in the future is to make sales forecasting.  This  sales  forecast  uses  the  Double  Exponential  Smoothing method because this method predicts by smoothing or smoothing past data by taking an average of several years to estimate the  value  of  the  coming  year  and  this  method  uses  the  time  series  method.  The  results  of  this  study  are  the  right  sales prediction  information  system,  in  order  to  determine  the  existing  inventory  of  goods  in  accordance  with  the  demand (demand) so that there is no overstock or lack of inventory in the future.
Keywords : Prediction, Sales, Double Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi merupakan alat bantu yang paling efektif dan efisien dalam suatu perusahaan karna Prediksi merupakan suatu kegiatan untuk meramalkan suatu keadaan yang akan terjadi di masa mendatang dengan melalui pengujian di  masa  lalu[1].    prediksi  juga  merupakan  pernyataan  mengenai  nilai  yang  akan  datang  dari  variable  seperti permintaan[2], Artinya ramalan adalah prediksi mengenai masa depan dengan dasar pengetahuan atau nilai masa lalu  yang  telah  dipersiapkan.  Prakiraan  ramalan  mencakup  penggunaan  data  historis,  dengan memproyeksikannya  untuk  masa  depan  yang  menggunakan  jenis  model  matematis[3].  Salah  satu  cara  untuk mendapatkan  informasi  penjualan  dimasa  depan  yaitu  dengan  melakukan  peramalan  penjualan.  Kegiatan meramal  atau forecast hasil  penjualan  dimasa  depan  merupakan  salah  satu  usaha  perusahaan  sebagai  dasar pengambilan keputusan strategis kelangsungan usaha. Semakin baik ramalan semakin baik pula mekanisme yang dapat  diambil,  dengan  demikian  dapat  dihindari  kekurangan/kehabisan  barang.    Metode Double  Exponential Smoothing merupakan metode yang tepat dalam memprediksi atau meramal suatu penjualan karena metode ini melakukan  peramalan  dengan  cara  mengadakan  penghalusan  atau  pemulusan  terhadap  data  masa  lalu  yaitu dengan  mengambil  rata-rata  dari  nilai  beberapa  tahun  untuk  menaksir  nilai  pada  tahun  yang  akan  datang  dan metode ini menggunakan metode time series [4].
Berdasarkan  hasil  penelitian  [5]yang  berjudul  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Prediksi  Penjualan Menggunakan  Algoritma  Double  Exponential  Smoothing  Berbasis  Web  (Studi  Kasus:  Pt.  Sanpak  Unggul). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  peramalan  penjualan  dimasa  mendatang  beserta  fitur fitur  aplikasi lainnya seperti kemampuan untuk menambahkan (insert), mengubah (edit), dan menghapus (delete) data produk dan  ringkasan  penjualan  yang  akan  atau  telah  disimpan  dalam  suatu  database  untuk  studi  kasus  perusahaan tertentu.    Aplikasi    yang    dibangun    menggunakan  algoritma    double    exponential  smoothing.  Alasan pemanfaatan  algoritma  ini  adalah  nilai  smoothing  akan  diperoleh  tepat  waktu  sebelum  data  aktual  saat  data historis memiliki komponen trend. Oleh karena itu, untuk nilai smoothing tunggal, perlu ditambahkan nilai dari double  smoothing  untuk  menyesuaikan  trend tersebut.  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  trend linear adalah metode dua parameter Holt. Pada metode Holt, nilainya  bukan trend halus dari double smoothing secara langsung, melainkan penghalusan trend dilakukan dengan menggunakan parameter yang berbeda dengan yang digunakan untuk menghaluskan data aslinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dibangun memiliki  persentase kesalahan sekitar 28,38%. Aplikasi yang dibangun juga mampu memenuhi fitur-fitur yang dikehendaki oleh user dalam pemrosesan produk dan rekapitulasi”.
Begitu  juga  menurut  [6]  dalam  ”Sistem  Informasi  Peramalan  Penjualan  Kripik  Pisang  Menggunakan Metode Double  Exponential  Smoothing Berbasis  Web  Pada  Toko  Tiga  Putra  Di  Lumajang”.  Toko  Tiga  Putra merupakan usaha milik keluarga, usaha ini sudah dimulai dari tahun 2010 hingga sekarang. Permasalahan yang biasanya  muncul  di  dalam  usaha  keripik  pisang  di  Toko  Tiga  Putra  adalah  seringnya  toko  mengalami kekurangan  stok  sehingga  tidak  dapat  memenuhi  permintaan  pelanggan  dan  bagaimana  memprediksi  hasil

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253
penjualan keripik pisang dimasa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. Prediksi tersebut sangat  berpengaruh  pada  keputusan  untuk  menentukan  jumlah  penjualan  kripik  pisang  yang  harus  dijual  oleh Toko  Tiga  Putra  dibulan  yang  akan  datang.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Double Exponential  Smoothing ,  metode  tersebut  digunakan  untuk  menghitung  peramalan  penjualan  kripik  pisang. Tujuan dari penelitian ini yaitu terbangunnya sebuah Sistem Informasi Peramalan Penjualan Kripik Pisang pada Toko Tiga Putra Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing . Penelitian menghasilkan sebuah aplikasi sistem informasi peramalan penjualan kripik pisang menggunakan metode Double exponential smoothing yang dapat digunakan untuk meramalkan jumlah penjualan kripik pisang yang dijual dimasa sekarang dan yang akan datang”.
Begitu juga  dengan Toko  Inter  Media  Komputer,  merupakan  perusahaan  yang bergerak  dibidang  bisnis khusus  perdagangan  dengan menjual perangkat  dan aksesoris  komputer  berbagai macam jenis  dan  tipe  seperti laptop,  perangkat  komputer,  keyboard,  mouse,  flashdisk,  modem,  dan  alat  perkantoran.  Hal  ini  menyebabkan kebutuhan  akan  informasi  ketersediaan  barang  yang  sesuai  dengan  penjualan  yang  terjadi  menjadi  sangat penting. Apalagi mengingat barang-barang yang ada merupakan barang yang memiliki ukuran harga yang cukup mahal  dan  banyak  diminati  konsumen  karena  perubahan  teknologi  yang  terus  menerus  semakin  meningkat. Salah  satu  masalah  yang  dihadapi  Inter  Media  Komputer  yaitu  kesulitan  dalam  menentukan  stok  barang sehingga  menyebabkan  tidak  terpenuhinya  permintaan  konsumen  terhadap  barang  yang  dibutuhkan    karena barang  dicari  tidak  tersedia  atau  kehabisan  stok  untuk  barang  tertentu[7].    Hal  ini  dapat  menyebabkan keuntungan  perusahaan  tersebut  berkurang  dan  terdapat  stok  barang  tidak  laku  karena  sulitnya  memprediksi permintaan konsumen akan kebutuhan teknologi.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  dilakukan  sebuah  penelitian  yaitu  dengan  membangun  sistem informasi prediksi penjualan yang tepat, guna menentukan persediaan barang yang ada sesuai dengan permintaan ( demand ) agar tidak terjadi overstock atau kekurangan persediaan. Dan dengan adanya sistem informasi prediksi ini  diharapkan  dapat  mengurangi  terjadinya  kekurangan  dan  kelebihan  stok  barang  serta  dapat  memenuhi kebutuhan konsumen melalui informasi mengenai data hasil penjualan yang mengalami kenaikan dan penurunan pada  periode  yang  akan  datang  sehingga  dapat  membantu  pihak  perusahaan  dalam  menentukan  persediaan barang dengan lebih efesien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  Memprediksi  penjualan  ini  peneliti  menggunakan  metode  Peramalan  kuantitatif    yaitu    metode  yang berhubungan   dengan    ilmu    statistik  dan  matematika[8].  “Metode  kuantitatif dikelompokan menjadi  dua  jenis yaitu  :  analisis  sebab-akibat  ( Causal  Methods )  yang  didasarkan  atas  pengguna  analisa  pola  hubungan  antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya dan analisa deret berkala      ( Time Series )  yang  pada  umumnya  selalu  berdasarkan  atas  penggunaan  analisa  pola  hubungan  antara  variabel  yang akan  diperkirakan  dengan  variabel  waktu.  Metode  ini  merupakan  metode  peramalan  yang  memperkirakan permintaan  konsumen/penjualan  periode  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  data  historis” . Terdapat  3 peramalan  dalam  merencanakan  penjualan  dimasa  yang  akan  datang,  yaitu  “peramalan  ekonomi”,  “peramalan teknologi” dan “peramalan permintaan”[9] .

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data adalah teknik atau cara-cara yang digunakan oleh peneliti untuk mengumpulkan data. Dalam hal ini, teknik pengumpulan data yang peneliti gunakan sebagai berikut[10]; 1. Observasi (Pengamatan langsung)
Merupakan  suatu  cara  pengumpulan  data  dengan  cara  melakukan  pengamatan  secara  langsung  ke  objek penelitian untuk melihat dari dekat kegiatan yang dilakukan. Dalam hal ini, peneliti melakukan pengamatan secara  langsung  kepada  objek  penelitian  tentang  pelaksanaan  dari  kegiatan  operasional  pada  Inter  Media Komputer dan meminta data-data yang berhubungan dengan penelitian yang lakukan.
2. Interview (Wawancara)
Merupakan  suatu  cara  pengumpulan  data  yang  digunakan  untuk  memperoleh  informasi  langsung  dari sumbernya.  Dalam  hal  ini,  peneliti  bertanya  langsung  kepada  karyawan  Inter  Media  Komputer  yang berisikan  pertanyaan  yang  berhubungan  dengan  data-data  yang  dibutuhkan.
3. Studi Kepustakaan
Merupakan pengumpulan data yang berhubungan dengan objek yang diteliti serta bersumber dari buku-buku pedoman,  literatur-literatur  yang  disusun  oleh  para  ahli  untuk  melengkapi  data  yang  diperlukan  dalam penelitian ini.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode  SDLC (System      Development      Life  Cycle) atau  sering  disebut  dengan  metode  Waterfall  merupakan metode  yang  digunakan  pada  pengembangan  sistem  ini[11].    Langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  pada metedologi waterfall adalah sebagai berikut : Analisis Kebutuhan, Disain, Pengkodean dan Pengujian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253
Gambar 1. Metode Waterfall

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  didapat  pada  penelitian  ini  yaitu  Sistem  Informasi  Prediksi  Penjualan  Perangkat  Komputer. Berdasarkan metode yang dipakai maka tahap awal dari penelitian ini yaitu :

## 3.1 Analisis Data
Mengingat  barang-barang  yang  ada  merupakan  barang  yang  memiliki  ukuran  harga  yang  cukup  mahal  dan banyak  diminati  konsumen  karena  perubahan  teknologi  yang  terus  menerus  semakin  meningkat.  Salah  satu masalah  yang  dihadapi  Inter  Media  Komputer  yaitu  kesulitan  dalam  menentukan  stok  barang  sehingga menyebabkan tidak terpenuhinya permintaan konsumen terhadap barang yang dibutuhkan  karena barang dicari tidak  tersedia  atau  kehabisan  stok  untuk  barang  tertentu.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  keuntungan  perusahaan tersebut berkurang dan terdapat stok barang tidak laku karena sulitnya memprediksi permintaan konsumen akan kebutuhan  teknologi.  Berikut  data  penjualan  5  bulan  terakhir  leptop  Acer  seri  478GT  dari  bulan  Juli  sampai November 2017.
Tabel 1 . Data Penjualan leptop Acer seri 478GT 5 bulan terakhir 2017 t Tahun Bulan Penjualan (X t ) 1 2017 Juli 36 2 2017 Agustus 39 3 2017 September 40 4 2017 Oktober 42 5 2017 November 43
Dengan menggunakan data pada tabel diatas, maka akan dihitung jumlah penjualan pada bulan Desember 2017, dengan nilai parameter alpha 0,2. Berikut rumus yang digunakan[12].
1. Menentukan nilai pemulusan Exponential Tunggal (S' t )
𝑆′𝑡  =  𝛼𝑋𝑡  +  (1 –  𝛼) 𝑆′𝑡 − 1 (1)
S' t = Nilai pemulusan exponential tunggal α   = Parameter pemulusan exponential X t = Nilai riil periode t S' t-1 = Nilai pemulusan exponential sebelumnya. 2. Menentukan nilai pemulusan exponential ganda (S'' t )
𝑆′′𝑡  =  𝛼𝑆’𝑡  +  (1 –  𝛼) 𝑆′′𝑡 − 1 (2)
S'' t = nilai pemulusan eksponential ganda
3. Menentukan besarnya konstanta (α t )
𝛼𝑡  =  𝑆′𝑡  +  (𝑆′𝑡  −  𝑆′′𝑡)   =  2𝑆′𝑡  −  𝑆′′𝑡 (3)
α t = besarnya konstanta periode t.
4. Menentukan besarnya Slope (b t ) b t = α α − 1 (S′t  −  S′′t) (4)
b t = slope/nilai tren dari data yang sesuai.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253
5. Menentukan besarnya Forecast
𝐹𝑡 + 𝑚  =  𝛼𝑡  +  𝑏𝑡𝑚
(5)
F t+m = besarnya forecast
Langkah-langkah perhitungan Double Exponential Smoothing menggunakan alpha 0,2
𝑆′𝑡  =  𝛼𝑋𝑡  +  (1 –  𝛼) 𝑆′𝑡 − 1
(6)
S' 1 = 36
S' 2 = (0,2) 39 + (0,8) 36 = 36,6 S' 3 = (0,2) 40 + (0,8) 36,6 = 37,28
S' 4 = (0,2) 42 + (0,8) 37,28 = 38,22 S' 5 = (0,2) 43 + (0,8) 38,22 = 39,18
𝑆′′𝑡  =  𝛼𝑆’𝑡  +  (1 –  𝛼) 𝑆′′𝑡 − 1
(7)
S'' 1 = 36 S'' 2 = (0,2)36,6 + (0,8)36 = 36,12 S'' 3 = (0,2)37,28 + (0,8)36,12 = 36,35
S'' 4 = (0,2)38,22 + (0,8)36,35 = 36,73
S'' 5 = (0,2)39,18 + (0,8)36,73 = 37,22
𝛼𝑡  =  2𝑆′𝑡  −  𝑆′′𝑡 (8)
α 1 = 2(36) – 36 = 36
α 2 = 2(36,6) – 36,12 = 37,08 α 3 = 2(37,28) – 36,35= 38,21 α 4 = 2(38,22) – 36,73= 39,72 α 5 = 2(39,18) – 37,22= 41,14
b t = α α − 1 (S′t  −  S′′t) (9)
b 1 = 0 b 2 = 0,2 (36,6 – 36,12) = 0,12 0,8 b 3 = 0,2 (37,28 – 36,35) = 0,23 0,8 b 4 = 0,2 (38,22 – 36,73) = 0,37 0,8 b 5 = 0,2 (39,18 – 37,22) = 0,49 0,8 𝐹𝑡 + 𝑚  =  𝛼𝑡  +  𝑏𝑡𝑚 (10)
F 5+1 = 41,14 + 0,49 F 6 = 41,63 dibulankan menjadi 42
Berikut hasil perhitungan Double Exponential Smoothing dalam bentuk tabel, dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Hasil perhitungan Double Exponential Smoothing Bulan Penjualan (Xt) S't S''t α t b t Ft Juli 2017 36 36 36 36 0 Agustus 2017 39 36,6 36,12 37,08 0,12 September 2017 40 37,28 36,35 38,21 0,23 Oktober 2017 42 38,22 36,73 39,72 0,37 November 2017 43 39,18 37,22 41,14 0,49 Hasil Prediksi Bulan ke 6 Desember 2017 sebesar = 41,63 Ketepatan Peramalan MPE = -0,68
Menguji Ketepatan Hasil Prediksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253
Untuk  menguji  sejauhmana  ketepatan  hasil  prediksi  atau  tingkat  kesalahan/ error terkecil,  dalam  hal  ini menggunakan menggunakan rumus dari MPE adalah sebagai berikut :
(11) Keterangan : PEt = Kesalahan persentase =   (Y t - Ft )  x 100 Yt e t = Kesalahan periode t = Y t - Ft Yt = Data aktual periode t
n = Banyak periode t . PE t = ( Y6 – F6 ) x 100 Y6 PE 13 = (40 – 41,63) x 100 40 PE 13 = -4,08 MPE = PE t / n MPE   = -4,08/ 6 MPE   = - 0,68

## 3.2 Disain Sistem
Untuk  melakukan  pemodelan  sistem  ini  peneliti  menggunakan  UML (Unified    Modeling    Language )  seperti usecase diagram dan aktivity diagram [13] .
Gambar 2. Use Case Diagram
Entry Barang Entry Transaksi Pembelian Entry Transaksi Penjualan Mencetak Laporan Staff Admin Melihat Persediaan <<include>> <<include>> Melihat Data Penjualan <<include>> Melakukan Prediksi Melihat Hasil Prediksi Pimpinan <<include>> <<include>> Mulai Entry Barang Entry Transaksi Pembelian Entry Transaksi Penjualan Mencetak Laporan Selesai Melihat Persediaan Melihat Penjualan Melakukan Prediksi Melihat Hasil Prediksi Pimpi na n Sta ff Admini stra s i

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253

## A. Menu Form Log in
Untuk masuk kemenu utama dapat dilakukan melalui form log in dengan mengisi username dan password ,  jika pengisian  dilakukan  dengan  benar,  maka  sistem  akan  menampilkan  menu user, dan  sebaliknya  jika  pengisian username dan password salah maka sistem akan menampilkan pesan penolakkan bawah menu sistem tidak dapat diakses.Pengguna  pada  sistem  informasi  penjualan  ini  terdiri  dari  admin  dan  pimpinan.                                  Berikut Halaman form log in
Gambar 4. Menu Form Log In
B. Menu Data Barang
Setelah  masuk  kemenu  utama  admin  melakukan  penginputan  data  barang,  serta  dapat  melihat  data  persediaan barang dalam bentuk tabel

## Gambar 5. Menu Data Barang

## C. Menu Transaksi Pembelian
Untuk  menambah  persediaan  barang,  dapat  dilakukan  dengan  memasukkan  data  pembelian,  dengan  mengklik tanggal  pembelian,  menentukan  kodebarang,  memasukkan jumlah pembelian,  kemudian user mengklik  tombol simpan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253
Untuk menampilkan halaman transaksi, dilakukan dengan mengklik pada list menu transaksi, kemudian sistem akan menampilkan data transaksi penjualan dalam bentuk daftar tabel.

## Gambar 7. Menu Transaksi Penjualan

## E. Menu Prediksi Penjualan
Untuk melakukan prediksi penjualan pada periode mendatang, user harus menentukan barang dan memasukkan nilai parameter alpha dari 0.1 sampai 0.9, kemudian dengan menentukan periode waktu bulan dan tahun.
Gambar 8. Menu Prediksi Penjualan

## F. Menu Hasil Prediksi
Berikut  ini  hasil  prediksi  penjualan  pada  periode  mendatang,  dengan  hasil  prediksi  yang  menampilkan perbandingan data penjualan dalam bentuk tabel dan grafik.
Gambar 9. Menu Hasil Prediksi Penjualan

## 3.4 Pengujian
Teknik  pengujian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  pengujian blackbox [14].  Pengujian blackbox menitikberatkan pada fungsi sistem. Teknik ini digunakan untuk mengetahui apakah perangkat lunak berfungsi dengan benar. Hasil pengujian sistem menggunakan teknik blackbox dapat dilihat pada tabel 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253
No Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan 1 Login Menampilkan menu utama Sistem  menampilkan  menu utama Diterima 2 Simpan data Barang Sistem  menampilkan  form data Barang Sistem  menampilkan  form data Barang Diterima 3 Edit data Barang Sistem  menampilkan  form data Barang Sistem  menampilkan  form data Barang Diterima 4 Simpan data Pembelian Sistem  menampilkan  form data Pembelian Sistem  menampilkan  form data Pembelian Diterima 5 Edit data Pembelian Sistem  menampilkan  form data Pembelian Sistem  menampilkan  form data Pembelian Diterima 6 Simpan data Penjualan Sistem  menampilkan  form data Penjualan Sistem  menampilkan  form data Penjualan Diterima 7 Edit data Penjualan Sistem  menampilkan  form data Penjualan Sistem  menampilkan  form data Penjualan Diterima 8 Simpan data Prediksi Penjualan Sistem  menampilkan  form data Prediksi Penjualan Sistem  menampilkan  form data Prediksi Penjualan Diterima 9 Edit data Prediksi Penjualan Sistem  menampilkan  form data Prediksi Penjualan Sistem  menampilkan  form data Prediksi Penjualan Diterima 10  Hasil Prediksi Sistem  menampilkan  data Laporan Hasil  Prediksi Sistem  menampilkan  data Laporan Hasil  Prediksi Diterima

## 3.5 Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi terhadap sistem yang telah dibuat, sehingga terdapat perbedaaan terhadap penggunaan sistem antara sistem yang lama dengan sistem yang baru
Tabel 4 . Implementasi Sistem Metode Lama Metode Baru Menginputkan data yang diramalkan secara manual Menginputkan data yang akan diramalkan berdasarkan sistems Menghitung rata-rata penjualan setiap satu bulan Dengan  sekali  menekan          tombol  hitung,    hasil    data  langsung  di tampilkan layar monitor klik simpan  akan  secara  otomatis  menampilkan  halaman          laporan peramalan Menghitung rata-rata penjualan selama setahun Dengan mengklik menu prediksi dan menginputkan bulan dan tahun maka akan tampil hasil prediksi pertahun Hasil rata-rata penjualan selama setahun digunakan sebagai pendukung untuk memprediksi penjualan Perangkat Komputer untuk tahun berikutnya Hasil Prediksi Penjualan Perangkat Komputer selama setahun dapat dilihat dalam bentuk grafik, sehingga pemimpin dapat mengambil keputusan untuk prediksi penjualan selanjutnya

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  sistem  informasi  prediksi  penjualan,  yaitu  :  Sistem  informasi  yang dihasilkan  berupa  Sistem  Informasi  prediksi  penjualan  perangkat  komputer  pada  Inter  Media.  pada  sistem informasi  ini  terdapat form prediksi  penjualan  yang  berfungsi  untuk  memprediksikan  jumlah  penjualan  pada periode  yang  akan  datang  dengan  menggunakan  perhitungan  rumus  dari Double  Exponential  Smoothing menggunakan  data  historis,  data  penjualan  periode  sebelumnya,  dengan  proses  pengambilan  data  berdasarkan periode bulan dan tahun. Dengan adanya sistem informasi prediksi ini dapat mengurangi terjadinya kekurangan dan  kelebihan  stok  barang  serta  dapat  memenuhi  kebutuhan  konsumen  melalui  informasi  mengenai  data  hasil penjualan  yang mengalami  kenaikan  dan  penurunan pada periode  yang akan  datang  sehingga  dapat  membantu pihak perusahaan  mengambil keputusan dalam menentukan persediaan barang dengan lebih efesien.

## REFERENCES

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2253
[1] A.  Zamzam,  “Analisis  Jumlah  Calon  Mahasiswa  Baru  Di  Fakultas  Ekonomi  Universitas  Muhammadiyah  Sumatera Utara,” 2011.
[2] S. C. Stevenson, W. J., & Shoung, Operations Management: an Asian Perspective . Jakarta: Salemba Empat, 2013.
[3] S.  Syofian, Metode  Penelitian  Kuantitatif  dilengkapi  Perbandingan  Perhitungan  Manual  &  SPSS .  Jakarta:  Kencana Prenadamedia Group, 2013.
[4] S. Purba, Analisis Kebutuhan Pasar dan Prediksi Penjualan , 2 ed. Erlangga, 2011.
[5] H.  Richard,  John;  Seng,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  PREDIKSI  PENJUALAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA  DOUBLE  EXPONENTIAL  SMOOTHING  BERBASIS  WEB  (STUDI  KASUS:  PT.  SANPAK UNGGUL),” J. Inform. , vol. 14, no. 1, 2017.
[6] D. S. D, Marjuki;Maknunah, Jauharul; Utsalina, “Sistem Informasi Peramalan Penjualan Kripik Pisang Menggunakan Metode  Double  Exponential  Smoothing  Berbasis  Webpada  Toko  Tiga  Putra  Di  Lumajang,”  in Seminar  Nasional Sistem Informasi , 2017.
[7] R. Rasmila, Rasmila; Amalia, “SISTEM INFORMASI PENENTUAN PERSIAPAN STOK OBAT MENGGUNAKAN WEIGHTED MOVING AVERAGE,” Sistemasi , vol. 8, no. 3, hal. 465–478, 2019.
[8] S.  Alfarisi,  “Sistem  Prediksi  Penjualan  Gamis  Toko  Qitaz  Menggunakan  Metode  Single  Exponential  Smoothing,” JABE (Journal Appl. Bus. Econ. , vol. 4, no. 1, hal. 80–95, 2017.
[9] B.  Heizer,  J., ;  Render, Manajemen  Operasi:  Manajemen  Keberlangsungan  dan  Rantai  Pasokan ,  11  ed.  Jakarta: Salemba Empat, 2015.
[10]  Riduwan, Belajar Mudah Penelitian untuk Guru-Karyawan dan Peneliti Pemula . Bandung: CV. Alfabeta, 2012.
[11]  N.  Huda  dan  R.  Amalia,  “Implementasi  Sistem  Informasi  Inventaris  Barang  pada  PT.PLN  (Persero)  Palembang,” J. Sisfokom , vol. 9, no. 1, hal. 13–19, 2020.
[12]  R.  V.  Lieberty,  Annastasya;  Imbar,  “Sistem  Informasi  Meramalkan  Penjualan  Barang  Dengan  Metode  Double Exponential Smoothing (Studi kasus: PD. Padalarang Jaya),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, 2015.
[13]  N. Huda, “SISTEM INFORMASI WISATA SUMATERA SELATAN BERBASIS MOBILE,” J. Tek. Inform. Politek. Sekayu , vol. 7, no. 2, hal. 51–56, 2017.
[14]  R.  Amalia dan  N.  Huda, “Sistem  Informasi  Pengarsipan  Surat Masuk  dan  Surat Keluar  Pada  Dinas  Tenaga Kerja dan Transmigrasi Kabupaten Musi Banyuasin,” Media Inform. Budi Darma , vol. 4, no. 2, hal. 363–368, 2020.