Hal 959−965 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Analisis Peramalan Obat  Menggunakan Metode Simple Moving Average, Weighted Moving Average, dan Exponential Smoothing
Briyan Gifari Aji 1 , Dwi Chandra Aditya Sondawa 2 , Fairuz Aqila Anindika 3,* , Dwi Januarita 4
Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi , Institut Teknologi Telkom Purwokerto , Purwokerto, Indonesia Email: 1 20103015@ittelkom-pwt.ac.id, 2 20103018@ittelkom-pwt.ac.id, 3,* 20103023@ittelkom-pwt.ac.id,
4 dwijanuarita@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: 20103023@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 09-07-2022 ; Accepted 16-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Peramalan merupakan salah satu ukuran penting dalam pengambilan keputusan, terutama untuk memperkirakan jumlah kebutuhan. Beberapa perusahaan besar sering menyewa konsultan untuk menganalisis dan memberi saran tentang perkiraan permintaan produk. Khususnya di bidang kesehatan, diperlukan peramalan untuk memenuhi permintaan obat pelanggan. Dalam dua tahun terakhir, Klinik Doa Sehat mengalami kendala dalam perencanaan pengadaan obat non generik akibat pandemi COVID-19, dimana jumlah permintaan obat  lebih  besar  dari  jumlah  stok  obat  yang  tersedia.  Hal  ini  terjadi  karena  Klinik  Doa  Sehat  memesan  obat  non-generik  tanpa perencanaan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  permintaan  obat  non  generik  pada  periode  berikutnya  dan  memberikan rekomendasi metode peramalan terbaik untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Simple  Moving  Average  (SMA),  Weighted  Moving  Average  (WMA),  dan  Exponential  Smoothing  (ES) .  Kemudian  menguji  akurasi peramalan menggunakan Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil perhitungan peramalan secara keseluruhan dengan metode Simple Moving Average sebesar 19.774, selanjutnya dengan metode Weighted Moving Average sebesar 19.573 dan dengan menggunakan metode Exponential Smoothing sebesar 20.851. Hasil perhitungan peramalan permintaan terbaik menggunakan metode Exponential Smoothing (ES) selama 3 bulan yang dilakukan dari bulan April 2021 sampai dengan April 2022 didapatkan hasil sebesar 20.851 dengan akurasi kesalahan peramalan menggunakan Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) berturut-turut adalah 1.341.137; 883; dan 0,90%.  Metode    terbaik  dengan  tingkat  akurasi  kesalahan  peramalan  terkecil  yaitu  metode Exponential  Smoothing dengan  nilai peramalan untuk bulan selanjutnya yaitu bulan April 2022 sejumlah 20.851
Kata Kunci: Peramalan; Obat; Klinik; Exponential Smoothing

## Abstract
Forecasting is one of the essential measures in decision making, especially for estimating the number of needs. Some large companies often hire consultants to analyze and advise on forecast product demand. Especially in the health sector, forecasting is needed to meet customer drug demand. In the last two years, the Healthy Prayer Clinic experienced problems in planning the procurement of non- generic drugs due to the COVID-19 pandemic, where the number of drug requests was greater than the number of available drug stocks. This happened because the Healthy Prayer Clinic ordered non-generic drugs without planning. This study aims to determine the demand for non-generic medications in the next period and provide recommendations for the best forecasting method to meet customer needs. The  methods  used  in  this  research  are  Simple  Moving  Average  (SMA),  Weighted  Moving  Average  (WMA),  and  Exponential Smoothing (ES). Then test the accuracy of forecasting using Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results of the overall forecasting calculation using the Simple Moving Average method of 19.774, then the Weighted Moving Average method of 19.573, and the Exponential Smoothing method of 20.851. The results of the calculation of the best demand forecasting using the Exponential Smoothing (ES) method for 3 months carried out from April 2021 to April 2022 obtained results of 20.851 with forecasting error accuracy using Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is 1.341.137, respectively; 883; and 0.90%. The best method with the smallest accuracy  rate  for  forecasting  errors  is  the  Exponential Smoothing  method  with  forecasting  values  for the next  month,  April 2022, amounting to 20.851
Keywords : Forecasting; Drugs; Clinic; Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Klinik  merupakan  sebuah  fasilitas  kesehatan  yang  melakukan  pelayanan  medis,  seperti  medis  dasar  atau  medis spesialistik  atau  mungkin  keduanya.  Klinik  dapat  diselenggarakan  oleh  lebih  dari  satu  jenis  tenaga  kesehatan  dan dipimpin oleh seorang tenaga medis [1]. Klinik memiliki 2 jenis yaitu klinik pratama yang menyediakan pelayanan medik, berupa  medik  dasar  oleh  dokter  umum  dan  dipimpin  oleh  seorang  dokter  umum,  dan  yang  kedua  klinik  utama  yang menyediakan  pelayanan  medik  spesialistik  atau  dapat  juga  menyelenggarakan  pelayanan  medik  dasar  dan  spesialistik sekaligus [2]. Klinik Doa Sehat adalah klinik yang berada di Kabupaten Rokan Hulu Provinsi Riau, yang memiliki visi “memberikan pelayanan terbaik, dalam pemberian obat dengan biaya yang terjangkau”. Klinik Doa Sehat berdiri pada 17 februari 1995, Klinik Doa Sehat ini melayani pelayanan seperti, UGD (Unit Gawat Darurat), Berobat jalan, Pelayanan KB (Keluarga Berencana), dan Sunat (Khitan). Klinik ini tidak melayani pasien rawat inap karena posisi dari klinik ini dekat dengan rawat inap pemerintah (Puskesmas) sehingga pasien yang perlu dirawat dirujuk ke puskesmas. Berdasarkan hasil wawancara dan observasi dari pemilik Klinik Doa Sehat mengalami masalah dalam perencanaan persediaan obat stok obat non generik. Dari data permintaan dan permintaan jumlah stok obat pada Klinik Doa Sehat dapat dilihat bahwa jumlah permintaan obat lebih besar dibandingkan jumlah stok obat yang tersedia ( stockout ). Hal ini dikarenakan pada 2 tahun  sebelumnya,  tepatnya  pada  tahun  2019  adanya  pandemi  Covid-19( Coronavirus    diseases )  yang  menyebabkan melonjaknya permintaan obat  yang dibutuhkan[3]. Lonjakan ini menimbulkan permintaan obat  pelanggan tidak dapat
Hal 959−965 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
dipenuhi. Hal tersebut terjadi karena Klinik Doa Sehat melakukan pemesanan obat non generik tanpa adanya perencanaan. Peramalan adalah seni  dan ilmu  untuk  memperkirakan kejadian di  masa depan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis atau prediksi intuisi bersifat subjektif[4]. Peramalan merupakan sebuah pengukuran dalam pengambilan keputusan terutama untuk memperkirakan jumlah kebutuhan[5].
Pada penelitian sebelumnya  untuk mengetahui aliran rantai pasok pabrik penggilingan daging beserta pemasaran dan mengetahui metode yang digunakannya adalah Time Series dengan tingkat kesalahannya menggunakan MAD, MSE, dan MAPE hasilnya didapatkan bahwa pemasarannya yang efisien memperoleh nilai sebesar 7,12% dan MAPE 3,3 [6]. Selanjutnya  penelitian    dengan  menggunakan  metode  peramalan Moving  Average,  Weighted  Moving  Average,  dan Exponential  Smoothing untuk  peramalan  persediaan  stok  di  Apotek  Edelweis  didapatkan  hasilnya untuk  SMA  adalah 3600, WMA 3662 dan ES 3884. Dari ketiga metode tersebut dipilih metode kesalahan yang paling kecil yaitu metode ES [4]. Dan pada penilitian yang menggunakan metode Linear Regression dan Exponential Smoothing dalam memprediksi jumlah mahasiswa yang akan diterima di Institut Teknologi Telkom Purwokerto dalam lima tahun kedepan. Pengujian akurasi peramalan didapatkan nilai MAE, MSE, dan MAPE masing-masing sebesar 115,28;15238,46; dan 0,1216054793 [7] .
Untuk melakukan peramalan mengenai ketersedian obat non generik di Klinik Doa Sehat menggunakan Simple Moving Average (SMA) , Weighted Moving Average (WMA) , dan Exponential Smoothing (ES). Dari penelitian-penelitian diatas yang menjadi gap research kali ini yaitu  pada penelitian ini dilakukan pengujian akurasi peramalan menggunakan tiga  model  pengujian,  antara  lain Mean  Square  Error (MSE), Mean  Absolute  Deviation (MAD)  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini memiliki tahapan-tahapan penelitian yang ditunjukan pada Gambar 1
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut merupakan tahapan mendetail dari setiap tahapan penelitian : a. Pengumpulan Data
Tahap awal adalah tahapan pengumpulan data, pada tahap ini peneliti memperoleh data dengan melakukan wawancara dan observasi langsung kepada Kepala Klinik Doa Sehat, data yang sudah diolah dapat dilihatpada Tabel 1.
Tabel 1. Data Obat Klinik Doa Sehat No Tahun Jenis Obat 2020 2021 2022 1 Non Generik 223.111 260.433 23.055 2 Multivitamin 11.099 6.934 32.099 3 Antibiotik 23.055 3.994 7.223
Hal 959−965 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
b. Pre-processing Data
Setelah data diperoleh, kemudian dilakukan proses filterisasi data yang di mana mengeliminasi variabel yang tidak dibutuhkan  unutk  proses  selanjutnya.  Berdasarkan  dari  Tabel  1,  obat  non  generik  memiliki  penjualan  yang  paling besar terhadap pendapatan dari klinik. Tabel 2 merupakan data penjualan obat non generik selama 3 tahun terakhir (Januari 2020 - Maret 2022).
Tabel 2. Data Penjualan Obat Non Generik (Batch) Periode Jan’2020 - Mar’2022
Tahun Jenis Obat 2020 2021 2022 Januari 16.989 22.008 19.860 Februari 15.987 23.900 20.810 Maret 16.678 21.800 18.653 April 18.200 22.650 Mei 20.398 20.980 Juni 19.234 20.804 Juli 18.989 21.400 Agustus 19.234 21.800 September 19.213 20.650 Oktober 19.789 20.350 November 18.340 21.089 Desember 20.100 23.002 Total 223.111 260.433 59.323
Gambar 2. Grafik Data Penjualan Obat Non generik
c. Perhitungan Peramalan
Tahapan proses peramalan (Forecasting) dengan menggunakan metode Simple Moving Average (SMA), Weighted Moving Average (WMA), dan  Exponential Smoothing (ES) d. Pengujian Akurasi Hasil Peramalan
Menguji akurasi peramalan dengan menggunakan Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasilnya berupa rekomendasi mengenai teknik peramalan yang digunakan untuk mengetahui ketersediaan obat non generik di Klinik Doa Sehat dalam memenuhi kebutuhan pelanggan.
2.2 Metode Peramalan
a. Simple Moving Average (rata-rata bergerak sederhana)
Metode rata-rata bergerak sederhana memprediksi dengan cara mencari rata-rata dari data n periode sebelumnya[8][9]. Berikut rumus perhitungan dengan Simple Moving Average :
S t+1 = 𝑋 𝑡 + 𝑋 𝑡−1 + ....𝑋 𝑡−𝑛+1 𝑛 (1)
S t+1 = Forecast untuk periode ke t+1 Xt   = Data periode t n = Jangka waktu moving averages. b. Weighted Moving Average (rata-rata bergerak tertimbang)
Metode rata-rata bergerak tertimbang memprediksi dengan cara memberikan bobot pada data n periode sebelumnya, kemudian membaginya dengan jumlah bobot. Bobot terbesar diberikan ke data 1 (satu) periode sebelumnya[10][11]. Perhitungan dapat dilihat pada rumus (2)
Hal 959−965 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
WMA = 𝛴 (𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛) ∗ (𝑝𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑡𝑎𝑎𝑛 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑛) 𝛴 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡
(2)
c. Exponential Smoothing. Penghalusan  Eksponensial  ( exponential  smoothing )  merupakan  metode  peramalan  rataan  bergerak  dengan pembobotan di mana titik-titik data diberi bobot oleh fungsi eksponensial[12] .Metode ini menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit[13]. Rumus penghalusan eksponensial dasar dapat ditunjukkan sebagai berikut:
Ft = Ft-1 + α (At-1 - Ft-1 ) (3) Ft = peramalan baru
Ft-1  = peramalan sebelumnya
α = konstanta penghalusan (0 ≤ α ≤ 1)
At-1 = permintaan aktual periode lalu

## 2.3 Metode Akurasi Peramalan
Pengukuran akurasi peramalan dapat dilakukan dengan beberapa cara, antara lain : a. Mean Square Error (MSE) Mean Square Error (MSE) dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan[14].
𝑀𝑆𝐸 = 𝛴 (𝑋 𝑡 − 𝑆 𝑡 ) 2 𝑛 (4)
E   = kesalahan Xt  = data aktual St   = data hasil peramalan n    = jumlah periode b. Mean Absolute Deviation (MAD)
Ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah model adalah Mean Absolute Deviation (MAD). Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data (n)[15], dapat dilihat pada rumus (5):
𝑀𝐴𝐷 = 𝛴 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑛 (5)
c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error( MAPE) dihitung sebagai rataan diferensiasi absolut antara nilai yang diramalkan dan  aktual,  dinyatakan  sebagai  persentase  nilai  aktual[16].  Jika  memiliki  nilai  yang  diramal  dan  aktual  untuk  n periode[17]. Dapat diilihat pada rumus (6):
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 𝛴 (𝑘𝑒𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛 𝑎𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡)
𝑛
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Simple Moving Average
Melakukan proses peramalan untuk memperkirakan kebutuhan di masa mendatang dengan pendekatan Simple Moving. Peramalan Simple Moving Average periode April 2021 - April 2022 dapat dilihat pada Tabel 3.
SMA = 22.650 + 20.980 + 20.804 3
= 64.434
3 = 21.478
Tabel 3. Peramalan Simple Moving Average Bulan Data Penjualan SMA April -2021 22.650 - Mei 20.980 - Juni 20.804 - Juli 21.400 21.478 Agustus 21.800 21.061,33 September 20.650 21.334,67 Oktober 20.350 21.283,33 November 21.089 20.933,33 Desember 23.002 20.696,33
Hal 959−965 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Januari – 2022 19.860 21.480,33 Februari 20.810 21.317 Maret 18.653 21.224 April 19.774,33
Tabel  3  menunjukkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  Metode Simple  Moving  Average 3  bulan.  Hasil perhitungan menunjukkan bahwa peramalan pada periode selanjutnya yaitu pada bulan April 2022 adalah sebesar 19.774. Berikut ini adalah grafik yang menggambarkan perhitungan metode Simple Moving Average :
Gambar 3. Grafik Peramalan Simple Moving Average

## 3.2 Weighted Moving Average
Peramalan Weighted Moving Average periode April 2021 - April 2022 dapat dilihat pada Tabel 4.
WMA  = (1 𝑥 22.650 )+ (2 𝑥 20.980) + (3 𝑥 20.804) 1 + 2 + 3
= 127.022
6 = 21.170,33
Tabel 4. Peramalan Weighted Moving Average Bulan Data Penjualan WMA April -2021 22.650 - Mei 20.980 - Juni 20.804 - Juli 21.400 21.170,33 Agustus 21.800 21.131,33 September 20.650 21.500,67 Oktober 20.350 21.158,33 November 21.089 20.691,67 Desember 23.002 20.769,50 Januari – 2022 19.860 21.92233 Februari 20.810 21.112,17 Maret 18.653 20.858,67 April 19.573,17
Tabel  4  menunjukkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  Metode Weighted  Moving  Average .  Hasil perhitungan menunjukkan bahwa peramalan pada periode berikut yaitu pada bulan April 2022 adalah sebesar 19.573. Berikut ini adalah grafik yang menggambarkan perhitungan metode Weighted Moving Average :
Hal 959−965 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.3 Exponential Smoothing
Peramalan Exponential Smoothing periode April 2021 - April 2022 dapat dilihat pada Tabel 5.
ES  1  = 22.650+20.980+20.804+21.400+21.800+20.650+20.350+21.089+23.002+19.860+20.810+18.653 12
= 252.048 12 = 21.004 ES  2  = 21.004 + 0,1 𝑥 (22.650 − 21.004) 12 = 21.168,60
Tabel 5. Peramalan Exponential Smoothing Bulan Data Penjualan ES April -2021 22.650 21.004 Mei 20.980 21.168,60 Juni 20.804 21.149,74 Juli 21.400 21.115,17 Agustus 21.800 21.143,65 September 20.650 21.209,28 Oktober 20.350 21.153,36 November 21.089 21.073,02 Desember 23.002 21.074,62 Januari – 2022 19.860 21.267,36 Februari 20.810 21.126,62 Maret 18.653 21.094,96 April 20,850.76
Tabel 5 menunjukkan hasil perhitungan dengan menggunakan Metode Exponential Smoothing . Hasil perhitungan menunjukkan  bahwa  peramalan  pada  periode  berikut  yaitu  pada  bulan  April  2022  adalah  sebesar  20,851.  Berikut  ini adalah grafik yang menggambarkan perhitungan metode Exponential Smoothing :
Gambar 5. Grafik Peramalan Exponential Smoothing

## 3.4 Akurasi Peramalan
Berdasarkan hasil perhitungan dari masing-masing metode peramalan telah digunakan, diketahui nilai kesalahan ( error ) yang diperoleh. Selanjutnya pemilihan metode peramalan dilakukan dengan membandingkan nilai error , dimana model peramalan dengan nilai error terkecil dipilih sebagai metode terbaik yang paling sesuai untuk meramalkan penjualan obat non generik pada Klinik Doa Sehat.
Tabel 6. Perbandingan Nilai Error No Metode Mean Square Error (MSE) Mean Absolute Deviation (MAD) Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 1 Simple Moving Average 1.749.587 1.040 2,63% 2 Weighted Moving Average 1.628.449 1.028 2,27% 3 Exponential Smoothing 1.341.137 883 0,90%
Dari Tabel 6 yang diatas, didapatkan nilai error paling rendah untuk metode peramalan adalah didapatkan bahwa metode yang direkomendasikan obat non generik di Klinik Doa Sehat adalah Exponential Smoothing yaitu MSE sebesar
Hal 959−965 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
1.341.137  nilai MAD sebesar  883  dan MSE sebesar 0,90%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari  penelitian, maka dapat  ditarik  kesimpulan sebagai  berikut :  Perhitungan peramalan permintaan dengan metode Simple Moving Average menunjukan bahwa hasil perhitungan peramalan pada periode berikutnya 1.774 dengan akurasi kesalahan peramalan  menggunakan MSE ,MAD, dan MAPE masing-masing sebesar  1.749.587; 1.040; dan  2.63%.  Perhitungan  peramalan  permintaan  dengan  metode Weighted  Moving  Average menunjukan  bahwa  hasil perhitungan peramalan pada periode berikutnya 19.573 dengan akurasi kesalahan peramalan   menggunakan MSE, MAD, dan MAPE masing - masing sebesar  1.628.449; 1.028; dan 2,27%. Perhitungan peramalan permintaan dengan metode Exponential Smoothing menunjukan bahwa hasil perhitungan peramalan pada periode berikutnya 20.851 dengan  akurasi kesalahan  peramalan  menggunakan  MSE,  MAD,   dan  MAPE  masing  -  masing  sebesar    1.341.137;    883;  dan  0,90%. Metode  terbaik dengan tingkat akurasi kesalahan peramalan terkecil adalah metode yang ke-3 yaitu metode Exponential Smoothing dengan nilai peramalan untuk bulan selanjutnya yaitu bulan April 2022 sejumlah 20.851.

## REFERENCES
[1] D. N. Ajmidan and Iriyadi, “Analisis Penentuan Tarif Rawat Inap dan Perhitungan Harga Pokok Pada Klinik Utama Rawat Inap dr. Yati Zarnudji Dinda Nur Ajmi dan Iriyadi,” JIAKES, vol. 6, no. 3, pp. 227–238, 2018.
[2] “PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 9 TAHUN 2014 TENTANG KLINIK.”
[3] N. Maria, L. Arrum Kusumawardani, N. Yunita, D. Badriyanti Sutantoputri, F. Farmasi, and G. A. Rumpun Ilmu kesehatan, “Pelaksanaan  Pelayanan  Farmasi Klinik di Apotek  Pada  Masa  Pandemi  COVID-19:  Suatu  Literature  Review,”  SAINTECH FARMA, vol. 15, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[4] M.  Ngantung  and  A.  Hasan  Jan,  “ANALISIS  PERAMALAN  PERMINTAAN  OBAT  ANTIBIOTIK  PADA  APOTIK EDELWEIS  TATELU  ANALYSIS  FORECASTING  OF  ANTIBIOTIC  DRUG  REQUESTS  ON  EDELWEIS  TATELU PHARMACIES,” Jurnal EMBA, vol. 7, no. 4, pp. 4859–4867, 2019.
[5] Y. Kurnia Hadi, M. Julian Syaputra, and D. Setiawan, “Peramalan Penjualan Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus,” JOURNAL INDUSTRIALENGINEERING&MANAGEMENT RESEARCH( JIEMAR), vol. 1, no. 2, pp. 2722–8878, 2020, doi: 10.7777/jiemar.v1i2.
[6] S. Yunita, N. Alifia Mahesti, R. Max Brando Sihaloho, and R. Setyadi, “Forecasting Pada Rantai Pasok Pabrik Penggilingan Daging  Menggunakan  Metode  Time  Series,”  Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  9,  no.  3,  pp.  2407–389,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4221.
[7] F. Apriliza, A. Oktavyani, and D. al Kaazhim, “Perbandingan Metode Linear Regression dan Exponential Smoothing Dalam Peramalan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru,”  Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  9,  no.  3,  pp.  2407–389,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4300.
[8] L. Dandung Prakoso, T. Widia, and H. Salma Hanifah, “Implementasi Metode Moving Average dalam Analisis Rantai Pasok Daging Sapi di Indonesia,” Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 2407–389, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4223.
[9] M. Ali et al., “Bitcoin USD Closing Price (BTC-USD) Comparison Using Simple Moving Average And Radial Basis Function Neural Network Methods,” vol. 4, no. 2, pp. 29–34, 2022, [Online]. Available: www.indodax.com,
[10]  R.  E.  Erlinda,  U.  Yudatama,  and E.  R.  Arumi,  “IMPLEMENTASI  SISTEM  PERAMALAN  PENGADAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU PANGAN DENGAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer(JTIIK), vol. 9, no. 2, pp. 323–332, 2018, doi: 10.25126/jtiik.202294700.
[11]  S.  Ramayani,  M.  Iqbal,  P.  Studi  Sistem  Informasi,  and  S.  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal  Kisaran, “FORECASTING  OF  FERTILIZER  INVENTORY  IN  UD.  MENARA  TANI  WITH  WEIGHTED  MOVING  AVERAGE (WMA) AND DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (DES) METHOD,” Jurnal Teknik Informatika, vol. 3, no. 3, pp. 487– 494, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.3.171.
[12]  R.  Awaluddin,  R.  Fauzi,  and  D.  Harjadi,  “PERBANDINGAN  PENERAPAN  METODE  PERAMALAN  GUNA MENGOPTIMALKAN PENJUALAN (Studi Kasus Pada Konveksi Astaprint Kabupaten Majalengka),” Jurnal Bisnisman, vol. 3, no. 1, pp. 12–18, 2021, [Online]. Available: http://bisnisman.nusaputra.ac.id
[13]  E. Nurmufida Maftuhah and I. Wayan Kemara Giri, “ANALISIS PERAMALAN PERMINTAAN OBAT DI PT LARRAS WIRA FARMA DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING,” Jurnal Logistik Bisnis, vol. 9, no. 1, 2018.
[14]  M. W. Rini and N. Ananda, “Perbandingan Metode Peramalan Menggunakan Model Time Series,” Jurnal Ilmiah Teknik Industri dan Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 88–101, 2022, doi: 10.31001/tekinfo.v10i2.1419.
[15]  N. Rizkya Shafana and O. Rohaeni, “Peramalan Pengguna Jasa Desain Kemasan Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Forecasting Package Design Service Users Using Double Exponential Smoothing Method,” Jurnal Matematika, vol. 21, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[16]  F. Rohman Hariri and C. Mashuri, “Sistem Informasi Peramalan Penjualan dengan Menerapkan Metode Double Exponential Smoothing Berbasis Web,” Generation Journal, vol. 6, no. 1, pp. 2580–4952, 2022.
[17]  E.  Sophia,  J.  Maknunah,  M.  Dimas  Oktavianda,  S.  Pradnya,  and  P.  Malang,  “Sistem  Informasi  Peramalan  Obat  Alphamol Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” SMATIKA, vol. 11, no. 01, pp. 53–59, 2021.