1988 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1988-1999 E- ISSN 2503-2933

## Peramalan Stok Semen Di Gudang PT. Cemindo Gemilang Kuala Tanjung Dengan WMA Method
Ega Mawarni *1 , Adi Prijuna Lubis 2 , Andy Sapta 3 123 Jurusan Sistem Informasi, STMIK Royal, Kisaran e-mail: 1 egamawarr@gmail.com , 2 pri74@gmail.com, 3 sapta@royal.ac.id

## Abstrak
PT. Cemindo Gemilang merupakan perusahaan yang bergerak di bidang pendistribusian semen,  yang  diberi  merek  dagang  Semen  Merah  Putih.  Kantor  dengan  gudang  pengambilan semen memiliki tempat yang terpisah, salah satunya terletak di Kuala Tanjung. Masalah yang dihadapi  Gudang  PT.  Cemindo  Gemilang  Kuala  Tanjung  adalah  sulitnya  menentukan  semen yang  harus  tersedia  untuk  bulan  berikutnya.  Jika  persediaan  melebihi  permintaan  pelanggan maka  biaya  penyimpanan  akan  meningkat.  Risikonya  semen  yang  disimpan  terlalu  lama  akan menjadi  keras  sehigga  tidak  dapat  dijual  kembali.  Mengontrol  persediaan  agar  tidak  terlalu banyak atau terlalu sedikit sangatlah penting. Untuk menjaga kelangsungan perusahaan maka diperlukannya strategi persediaan semen, yaitu dengan melakukan peramalan persediaan agar dapat memperkecil peluang terjadinya kerugian. Agar lebih efisien, penulis merancang sistem peramalan menggunakan Visual Basic dan database MySQL . Kesimpulan dari hasil pegujian adalah  nilai  ketepatan  peramalan  sebesar  82%  sehingga  dapat  membantu  pihak  Gudang PT.Cemindo  Gemilang  Kuala  Tanjung  dalam  mengambil  keputusan  dalam  memperkirakan persediaan semen untuk periode selanjutnya.
Kata kunci — Peramalan. Stok, Weighted Moving Average , Semen

## Abstract
PT.  Cemindo  Gemilang  is  a  company  engaged  in  the  distribution  of  cement,  which  is given  the  trademark  Semen  Merah  Putih.  Offices  with  cement  collection  warehouses  have separate  locations,  one  of  which  is  located  in  Kuala  Tanjung.  Problems  faced  by  PT. Warehouse. Cemindo Gemilang Kuala Tanjung is difficult to determine the cement that must be available for the next month. If inventory exceeds customer demand, storage costs will increase. The  risk  is  that  cement  stored  for  too  long  will  become  hard  so  that  it  cannot  be  resold. Controlling inventory so that it is neither too much nor too little is very important. To maintain the  continuity  of  the  company,  a  cement  inventory  strategy  is  needed,  namely  by  forecasting inventories in order to minimize the chance of losses. To be more efficient, the author designed a  forecasting  system  using  Visual  Basic  and  MySQL  database.  The  conclusion  from  the  test results is that the forecasting accuracy value is 82% so that it can help PT. Cemindo Gemilang Kuala  Tanjung  Warehouse  in  making  decisions  in  estimating  cement  supplies  for  the  next period.
Keywords — Forecasting, Stock, Weighted Moving Average, Cement
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1988-1999 E-ISSN 2503-2933 1989

## 1. PENDAHULUAN
Pada  Era  gobalisasi  ini,  kemajuan  Teknologi  Informasi    (IT)  semakin  hari  semakin berkembang. Hal ini dapat digunakan dalam dunia bisnis atau perdagangan, salah satunya untuk membantu    proses  prediksi  persediaan  barang.  Menurut  Ristono,  Persediaan  dapat  diartikan sebagai  penyimpanan  barang  untuk  dipakai  atau  dijual  pada  periode  mendatang  atau  untuk jangka  waktu  yang  akan  datang[1].  Persediaan  merupakan  bagian  terpenting  dalam perdagangan.  Ketika  persediaan  melebihi  kebutuhan konsumen,  maka  biaya  pemeliharaan  dan penyimpanan  akan  meningkat. Pengendalian  persediaan  merupakan  upaya  perusahaan  untuk mengoptimalkan aktivitas dan mengupayakan risiko yang serendah-rendahnya[2].
Masalah  yang  dihadapi  Gudang  PT.  Cemindo  Gemilang  Kuala  Tanjung  yaitu  sulitnya menentukan persediaan semen yang disebabkan oleh permintaan konsumen yang kerap berubah setiap bulannya. Jika persediaan lebih banyak dari permintaan, maka akan terjadi penumpukan semen. Risikonya semen yang  disimpan terlalu lama akan menjadi keras sehingga tidak dapat dijual kembali. Sebaliknya, jika persediaan dikurangi maka akan menghadapi masalah stock out (kehabisan stok). Hal ini tentu menghambat proses penjualan semen dan akan sangat merugikan perusahaan karena dapat menyebabkan turunnya laba.
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah Weighted  Moving  Average (WMA) yang  memiliki  keunggulan  dibandingkan  metode  rata-rata  bergerak  sederhana  atau  rata-rata bergerak  eksponensial.  [3]. Weighted  Moving  Average menetapkan  bobot  yang  berbeda  pada semua  data  historis  di  masa  lalu,  dengan  mengasumsikan  data  terakhir  atau  terbaru  akan diberikan  bobot  lebih  besar  dari  data  historis  yang  lebih  lama,  karena  data  terbaru  dianggap sebagai  data  yang  paling  tepat  untuk  melakukan  prediksi.  Keuntungan  lain  dari  penggunaan Weighted Moving Average yaitu pembobotannya dapat disesuaikan[4].
Untuk menjaga kelangsungan perusahaan maka diperlukannya strategi persediaan semen, yaitu  dengan  melakukan  peramalan  persediaan.  Peramalan  adalah  upaya  untuk  memprediksi kondisi  masa  depan  dengan  menguji  kondisi  masa  lalu[5].  Namun  harus  diperhatikan  bahwa prediksi  selalu  terdapat  kesalahan,  maka  yang  harus  diperhatikan  adalah  upaya  untuk meminimalkan kesalahan (error) prediksi tersebut. [6].
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  I.  Setiawan  (2021).    Hasil  pengujian  pada sistem peramalan persediaan barang dengan metode WMA menunjukkan prediksi untuk bulan September  sebanyak  69,8  data  peramalan,  dimana  hampir  semua  data  aktual  sebanyak  70 penjualan. Nilai MFE 0,2 nilai MAD 0,2, nilai MSE 0,0 dan nilai MAPE  0 % [7].
Penelitian serupa juga dilakukan oleh E. Agustina, E. Martantoh (2021) . Hasil peramalan menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode WMA dapat membantu pemilik usaha untuk meramalkan tingkat stok dengan nilai rata-rata MAD 3,6 dan MSE 16,7 [8].
Penelitian lainnya dilakukan oleh Z. Silvya, A. Zakir, and D. Irawan (2020), dengan judul “Penerapan  Metode Weighted  Moving  Average Untuk  Peramalan  Persediaan  Produk Farmasi ” [9]. Dan penelitian oleh I. Solikin, S. Hardini (2019),[10].

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian yang digunakan adalah kualitatif, yaitu metode yang berhubungan dengan  ilmu  statistik  dan  matematika.  Penelitian  diawali  dengan  mengidentifikasi  masalah dengan melakukan studi lapangan. Penulis kemudian mempelajari teori-teori dan konsep-konsep dalam  literatur  yang  bersumber  dari  teori-teori  yang  berhubungan  dengan  penelitian  dan masalah-masalah  yang  terkait.  Berikutnya  adalah  pengumpulan  data  yang  nantinya  dipakai untuk  melakukan  peramalan  dan  perancangan  sistem.  Selanjutnya  adalah  menganalisis  sistem operasi  dan  menganalisis  bentuk software dan hardware dari  kebutuhan  sistem  dan
1990 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1998-1999 E-ISSN 2503-2933
menganalisis sistem yang diusulkan. Pada tahap perancangan, tujuannya untuk membuat sistem yang  dirancang  menjadi  sistematis,  efektif  dan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Tahap  berikutnya merupakan  tahap  terpenting  yaitu  Pengujian  Sistem.  Tujuan  dari  tahapan  ini  yaitu  untuk menemukan  kesalahan  ataupun  kekurangan  pada  pembuatan  sistem,  dengan  begitu  dapat diketahui  sistem telah sesuai dan dapat berjalan dengan baik atau tidak. Dan tahap yang terakhir adalah  Implementasi  Sistem,  Adapun  tujuan  dari  implementasi  ini  adalah  agar  tercapainya tujuan-tujuan  yang  telah  disusun.  Pada  penelitian  ini,  impementasi  yang  dimaksud  adalah menerapkan  semua  rancangan  sistem  peramalan  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis.  Struktur metodologi penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1. Struktur Metodologi Penelitian

## 2.1 Metode Weighted Moving Average
Dalam metode ini, bobot sangat penting karena setiap data memiliki bobot yang berbeda, memperkirakan bahwa data yang lebih baru memiliki bobot yang lebih besar daripada data yang lebih lama. Rumus untuk menghitung Weighted Moving Average dapat diliat pada persamaan 1 dibawah ini:
WMA = ∑ ( ∗ ) ∑ (1)
Keterangan :
X t
= Permintaan aktual periode t W = Weight (Bobot)

## 2.1.2 Kesalahan Ukuran Peramalan
Suatu  peramalan  dikatakan  sempurna  apabila  data  yang  diramalakan  mendekati  data sebenarnya.  Maka  dari  itu,  semakin  kecil  nilai  kesalahan  maka  ketepatan  peramalan  akan semakin  bagus.  Kesalahan  dalam  peramalan  tidak  hanya  disebabkan  oleh  kesalahan  pada
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1988-1999 E-ISSN 2503-2933 1991
pemilihan  metode,  tapi  juga  oleh  data  yang  tidak  mencukupi.  Dibawah  ini  merupakan  ukuran yang digunakan untuk memperhitungkan nilai error dalam peramalan : a. Mean Absolute Deviation (MAD)
Digunakan untuk mengetahui keakuratan sebuah prediksi dengan menghitung nilai average (rata-rata)  dugaan.  Rumus  untuk  mengitung  nilai  MAD  dapat  dilihat  pada  persamaan  2 dibawah ini:
∑ (2)
b. Mean Squared Error (MSE)
Hasil  dari  kesalahan  dalam  perhitungan  ini  nantinya  akan  dikuadratkan.  Rumus  untuk mengitung nilai MSE dapat dilihat pada persamaan 3 dibawah ini:
∑ |   | (3)

## c. Mean Absolute Pecentage Error (MAPE)
MAPE  adalah  pengukuran  statistik  akurasi  peramalan.  Dengan  nilai  MAPE  dapat  dikatuhi sebesapa  besar  kesalahan  dan  keakuratan  peramalan.  Untuk  mengitung  nilai  MAPE  dapat dilihat pada persamaan 4 dibawah ini:
MAPE = ∑ || 100% (4)
Dimana persamaan (2), (3) dan (4) adalah: X t =  Permintaan aktual pada periode ke t F t = Nilai peramalan pada periode t n  =  Jumlah periode peramalan yang terlibat

## 2.2 Analisis dan Perancangan Sistem
Pada tahap ini yaitu menganalisa kebutuhan informasi bagi user (pemakai sistem).  Pada sistem  yang  dirancang  dalam  penelitian  ini  ada  2 user ,  yaitu  Admin  dan  Kepala  Gudang. Masing-masing user nantinya memiliki akses sendiri untuk masuk kedalam sistem.

## 2.2.1 Use Case Diagram
Hal-hal yang dapat dilakukan masing-masing user pada sistem dapat dilihat pada gambar 2:
1992 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1998-1999 E-ISSN 2503-2933

## 2.2.2 Flowmap
Flowmap adalah gambar atau bentuk diagram yang menunjukkan aliran sistem. Flowmap digunakan  untuk  menggambarkan  urutan  proses  atau  prosedur  kerja  dalam  pembuatan  dan perancangan sistem. Gambar Aliran Sistem Informasi (ASI) usulan dapat dilihat pada gambar 3:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1988-1999 E-ISSN 2503-2933 1993

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Weighted Moving Average Method
Gudang PT. Cemindo Gemilang Kuala Tanjung yaitu data outbound Semen Merah Putih periode Januari 2021 sampai Februari 2022 dapat dlihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Outbound Semen Merah Putih Bulan Tahun Semen (ton) Januari 2021 3248 Februari 2021 3334 Maret 2021 3887 April 2021 4752 Mei 2021 3436 Juni 2021 5143 Juli 2021 5395 Agustus 2021 3637 September 2021 6254 Oktober 2021 5087 November 2021 4854 Desember 2021 5536 Januari 2022 4000 Februari 2022 5886

## 3.1.1 Perhitungan Peramalan
Nilai bobot yang digunakan pada perhitungan ini yaitu membandingkan bobot 3 sampai dengan bobot 6.  Untuk menghitung peramalan persediaan Semen Merah Putih dengan bobot 6 pada periode Maret 2022 dapat dihitung menggunakan rumus pada persamaan (1) :
Maret 2022 = ( × )  (!""" × )  (# × !) (!! ×#)  ("$ × %)  (%! × &) ! # % &
= &"!" %&
= 5164 ton (129.000 sak semen)
Proses  perhitungan  tersebut  dilakukan  secara  berulang  untuk  setiap    masing-masing bobot.  Hasil  rekap  peramalan  persediaan  Semen  Merah  Putih  dengan  bobot  6  tampilkan  pada tabel 3:
Tabel 2 Hasil Forecasting Weighted Moving Average
Bulan Tahun Data Aktual (Xt) Forecasting (Ft) Januari 2021 3248 - Februari 2021 3334 - Maret 2021 3887 - April 2021 4752 - Mei 2021 3436 -
1994 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1998-1999 E-ISSN 2503-2933
Ega , et., al [ Peramalan Stok Semen di Gudang PT. Cemindo Gemilang Kuala Tanjung Dengan WMA Method ] Juni 2021 5143 - Juli 2021 5395 4220 Agustus 2021 3637 4628 September 2021 6254 4432 Oktober 2021 5087 4969 November 2021 4854 5059 Desember 2021 5536 5068 Januari 2022 4000 5203 Februari 2022 5886 4881 Maret 2022 5164
Langkah selanjutnya adalah  menghitung  kesalahan forecasting MAD, MSE, dan MAPE dengan  menggunakan  rumus  pada  persamaan  (2),  (3)  dan  (4).  Hasil  perhitungan  dari  bobot  6 dapat dilihat pada tabel 3 :
MAD ∑ || ' (!&) & 1004 ,95 MSE ∑ || ' &""! & 1009929,29 MAPE ∑ || , 100% |!&| × 100%  17%
Tabel 3. Hasil Perhitungan Keseluruhan Bobot 6
Bulan Tahun Data Aktual (Xt) Forecasting (Ft) Error Ft- X t MAD | Ft- X t | MSE | Ft- X t |^2 MAPE (| Ft- X t |/ X t )*100% Januari 2021 3248 - - - - - Februari 2021 3334 - - - - - Maret 2021 3887 - - - - - April 2021 4752 - - - - - Mei 2021 3436 - - - - - Juni 2021 5143 - - - - - Juli 2021 5395 4220 1174,86 1174,86  1380289,31 22% Agustus 2021 3637 4628 -991,24 991,24 982552,96 27% September 2021 6254 4432 1822,19 1822,19  3320378,13 29% Oktober 2021 5087 4969 118,33 118,33 14002,78 2% November 2021 4854 5059 -205,38 205,38 42181,34 4% Desember 2021 5536 5068 468,43 468,43 219425,33 8% Januari 2022 4000 5203 -1203,10 1203,10  1447438,15 30% Februari 2022 5886 4881 1004,95 1004,95  1009929,29 17% Maret 2022 5164 Total 6988,48  8416197,28 140% Rata-Rata 873,56  1052024,66 18%
Untuk  menghitung  nilai  rata-rata  MAD,  MSE,  dan  MAPE    hanya  perlu  membagi  nilai total dengan jumlah periode yang terlibat dalam peramalan,  berikut adalah perhitungannya:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1988-1999 E-ISSN 2503-2933 1995
MAD = .,! = 873,56
MSE !&&.$,% = 1052024,66
MAPE &!" = 18 %
Perhitungan  diatas  dilakukan  pada  setiap    nilai  bobot  3,4,5,  dan  6.  Nilai  perbandingan error pada masing-masing bobot dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini :
Tabel 4. Nilai MAD, MSE dan MAPE
Nilai Bobot MAD MSE MAPE 3 956.58 1136349,78 20% 4 919.32 1097543,21 19% 5 925,03 1127590,32 19% 6 873.56 1052024,66 18%

## 3.2 Implementasi dan Pengujian Sistem
Sebelum masuk  ke sistem, user harus melakukan login dengan menginputkan username dan password secara  benar terlebih dahulu. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini:
Gambar 4. Tampilan Login
Setelah  berhasil login maka  akan  menampilkan  menu  utama,  yaitu  Jenis,  Periode, Perhitungan,Ubah Password dan Logout. Tampilanya dapat dilihat pada gambar 5 dibawah ini:
1996 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1998-1999 E-ISSN 2503-2933
Gambar 5. Tampilan Menu Utama
Untuk  menginput,  mengedit  dan  menghapus  data  semen,  pilih  menu  Periode. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 6 :
Gambar 6. Tampilan Menu Input Data Periode
Jika ingin mulai melakukan forecasting dengan Weighted Moving Average Method , maka pilih menu Perhitungan. Tampilannya seperti gambar 7 dibawah ini:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1988-1999 E-ISSN 2503-2933 1997
Gambar 7. Tampilan Menu Perhitungan
Untuk mulai menghitung persediaan Semen Merah Putih pilih tombol hitung. Setelah itu sistem  akan  memproses  perhitungan  dan  menampilkan  hasil  dari  perhitungan.  Tampilannya dapat dilihat pada gambar 8:
Gambar 8. Tampilan Hasil Perhitungan
Jika  tombol  Cetak  di  klik,  maka  sistem  akan  menampilkan  halaman  laporan.  Pada halaman  ini  terdapat  hasil  dari  peramalan  yang  dilakukan  lengkap  dengan  grafik perbandingannya. Tampilannya dapat dilihat pada gambar 9 dibawah ini:
1998 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1998-1999 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 9. Tampilan Halaman Laporan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  mengenai  peramalan  persediaan  Semen  dengan  metode Weighted  Moving  Average ,  didapatkan  hasil  berupa  jumlah  peramalan  persediaan  pada  nilai bobot 6 untuk periode Maret 2022 adalah 5164 ton semen atau 129 ribu sak dengan nilai MAD 873,56,  nilai  MSE  1052024,66  dan  nilai  MAPE  sebesar  18%  dengan  nilai  akurasi  peramalan mencapai  82%.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  disimpulkan  bahwa  dengan  dibuatnya sebuah  sistem  peramalan  ini  dapat  membantu  pihak  Gudang  PT.Cemindo  Gemilang  Kuala Tanjung untuk menentukan jumlah persediaan semen untuk periode berikutnya.

## 5. SARAN
Kedepannya  penulis  berharap  penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dan  diteruskan  oleh peneliti  berikutnya  dan  menyarankan  untuk  memperbanyak  data  dan  menggunakan  metode peramalan  lain  yang  nilai  kesalahannya  lebih  kecil.  Karena,  semakin  kecil  nilai  kesalahan peramalan maka akan semakin besar nilai akurasi peramalannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. P. Y. Ardiana and L. H. Loekito, “Sistem Informasi Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average ,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , Vol. 4, No. 1, pp. 71–79, 2018, doi: 10.36002/jutik.v4i1.397.
[2] R.  Y.  Hayuningtyas, “Peramalan  Persediaan  Barang  Menggunakan  Metode Weighted Moving Average dan Metode Double Exponential Smoothing ,” None , Vol. 13, No. 2, pp.
217–222, 2017.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1988-1999 E-ISSN 2503-2933 1999
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[3] A.  A.  Gofur  and  U.  D.  Widianti, “Sistem  Peramalan  Untuk  Pengadaan  Material  Unit Injection di PT . XYZ,” Vol. 2, No. 2, 2013.
[4] R.  Ramadania, “Peramalan  Harga  Beras  Bulanan  di  Tingkat  Penggilingan  Dengan Metode Weighted Moving Average ,” Vol. 07, No. 4, pp. 329–334, 2018.
[5] A.  E.  Armi,  A.  H.  Kridalaksana,  and  Z.  Arifin, “Peramalan  Angka  Inflasi  Kota Samarinda Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi Kasus : Badan Pusat Statistik Kota Samarinda),” Vol. 14, No. 1, 2019.
[6] Y. Sari and N. Fusfita, “Peramalan Penerimaan Bea Cukai Indonesia,” Vol. 2, No. 1, pp. 137–154, 2018.
[7] I.  Setiawan, “Rancang  Bangun  Peramalan  Persediaan  Stok  Barang  Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) pada Toko Barang XYZ,” Vol. 13, No. 3, pp. 1–9, 2021.
[8] E.  Agustina  and  E.  Martantoh, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Prediksi  Stok  Barang Menggunakan Metode Weighted Moving Average ,” Vol. 6, No. 2, pp. 18–23, 2021.
[9] Z.  Silvya,  A.  Zakir,  D.  Irwan, “Penerapan  Metode  Weighted  Moving  Average  Untuk Peramalan Persediaan Produk Farmasi,” Vol. 8, No. 2, pp. 59–64, 2020.
[10] I.  Solikin  and  S.  Hardini,  “ Aplikasi  Forecasting  Stok  Barang  Menggunakan  Metode Weighted Moving  Average (WMA) pada  Metrojaya  Komputer,” Vol.  04,  No.  02,  pp.
100–105, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i2.1373.