## Implementasi Metode Single Moving Average Untuk Prediksi Stok Produsen
Duanna Purnamasari, Endah Ratna Arumi, Ardhin Primadewi *
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1, Duannapz@gmail.com, 2 Arumi@ummgl.ac.id , 3,* Ardhin@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: Duannapz@gmail.com Submitted 05-10-2022; Accepted 27-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam ekonomi nasional seperti UMKM produsen makanan skala kecil. UMKM produsen makanan di wilayah Magelang cukup beragam khususnya di daerah Deyangan, Keripik “Ngangeni” sebagai salah satu UMKM keripik pisang beraneka rasa. Dalam mengetahui jumlah stok produsen kesehariannya, UMKM Keripik “Ngangeni” secara manual menerapkan jumlah produksi sesuai kemampuan produksi berdasarkan pada jumlah bahan ataupun jumlah karyawan yang  datang.  Hal  ini  membuat  perusahaan  beberapa  kali  mengalami  kekurangan  stok  saat  permintaan  pembeli  meningkat. Single Moving Average (SMA) sebagai metode untuk memprediksi stok produsen yang memiliki kelebihan dalam menghitung rata-rata dan tidak memerlukan pembobotan. Akurasi SMA dinilai dengan uji akurasi peramalan yaitu Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian ini menggunakan data dari bulan Juli 2021 sampai April 2022. Hasil peramalan SMA menggunakan  8  periode  di  bulan  Maret  dan  April  sama-sama  menghasilkan  nilai  74  kg.  Peramalan  dengan  8  periode  merupakan peramalan terbaik karena memiliki nilai akurasi peramalan yang kecil yaitu 0,5 untuk MAD dan 4 untuk MAPE.
Kata Kunci: Prediksi; Single Moving Average; Stok; UMKM; Produsen Makanan

## Abstract
Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) have an important role in the national economy such as MSMEs as small-scale food producers. MSMEs as small-scale food producers in the Magelang area are quite diverse, especially in the Deyangan area. To know the amount of daily stock. Keripik "Ngangeni" manually applies the amount of production according to production capabilities based on the number of materials or the number of employees who come. This has caused the company experience shortages of stock several times at the request of buyers. Single Moving Average (SMA) as a method for predicting producer stocks which has advantages in calculating averages and does not require weighting. SMA accuracy is assessed by forecasting accuracy tests, namely Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). This study uses data from July 2021 to April 2022. The results of SMA forecasting using 8 periods in March and April both produce a value of 74 kg. Forecasting with 8 periods is the best forecast because it has a small forecasting accuracy value of 0.5 for MAD and 4 for MAPE.
Keywords : Prediction; Single Moving Average; Stock; UMKM; Food Producer

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan ekonomi pada era globalisasi ini membawa dampak tersendiri di bidang industri. Setiap perusahaan harus berusaha  untuk  dapat  bersaing  dengan  perusahaan  industri  lainnya.  Persaingan  yang  terjadi  saat  ini  berkaitan  dengan kualitas produk serta kemampuan perusahaan dalam menyediakan stok produk permintaan konsumen[1].
Di Indonesia, UMKM berperan sebagai penunjang perekonomian nasional [2]–[4]. UMKM yang menjual produk harus  mencari  strategi  untuk  mendapatkan  keuntungan  yang  tidak  tergantung  pada  permintaan  pelanggan  dan  tidak intuisi[5]. Umumnya pemilik UMKM memproduksi barang tanpa memastikan produk sisa atau habis di gudang. Hal ini terjadi karena kurangnya kontrol pada stok produk khususnya karena dipantau secara manual.
UMKM Keripik “Ngangeni” merupakan UMKM produsen makanan di daerah Desa Deyangan yang memproduksi keripik berbahan dasar pisang dan talas dengan dua macam rasa. Keripik pisang merupakan produk unggulan yang sering diproduksi dimana permintaan perbulannya mencapai 200 kg, sedangkan untuk produk keripik talas dalam sebulan hanya 150  kg. Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  Ibu  Siti  Marliah  selaku  pemilik  UMKM  Keripik  “Ngangeni”,  UMKM bermasalah dalam melakukan prediksi persediaan produk. Masalah yang dimaksud yaitu dalam menghitung persediaan stok produk untuk periode yang akan datang masih berdasarkan insting pemilik UMKM, sehingga sering terjadi stoknya berlebih atau stoknya kurang.
Pada penelitian sebelumnya oleh Andriana (2017), perusahaan  mengalami kesulitan dalam menentukan jumlah produksi disetiap bulannya sehingga menyebabkan kekurangan serta kelebihan stok pada varian tertentu  [6]. Penelitian oleh Ipnuwati (2021), pada penjualan produk makanan keripik pisang sering terjadi kekurangan stok persediaan karena perusahaan tidak dapat memprediksi atau meramalkan jumlah stok produk sebelum melakukan produksi[7]. Sedangkan penelitian oleh Fauzi (2021), perusahaan mengalami masalah dalam memperkirakan jumlah kebutuhan konsumen dimasa yang akan datang[8].
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  diatas,  maka  dibutuhkan  sebuah  peramalan  untuk  menentukan  jumlah produksi. Model Time Series merupakan metode peramalan untuk menentukan nilai yang akan datang berdasarkan nilai dan  kesalahan  sebelumnya.  Model time  series sering  digunakan  di  berbagai  bidang  seperti  bisnis,  energi  maupun lingkungan[9].
Terdapat banyak model time series yang digunakan untuk prediksi situasi bisnis di masa mendatang. Salah satu model  peramalan  bisnis  yang  digunakan  yaitu  metode Single  Moving  Average (SMA).  Metode  SMA  yaitu  metode
peramalan menggunakan jumlah nilai pengamatan dan mencari nilai rata-rata untuk periode yang akan datang. Metode tersebut sangat efektif untuk menghitung nilai rata-rata pada periode tertentu karena sistem perhitungannya berdasarkan pergerakan data dan tidak memerlukan pembobotan[10].
Pada penelitian sebelumnya oleh Azhari et al., (2022), metode SMA untuk memprediksi persediaan kedelai serta menggunakan Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Square  Error (MSE)  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  untuk  menghitung  akurasi  peramalannya[11].  Penelitian  oleh  Hidayatulloh  (2022),  metode  peramalan  SMA digunakan untuk memprediksi total pembelian bahan baku roti pada Toko Roti Jaya Bakery[12]. Sedangkan penelitian oleh  Nia  (2022),  menggunakan  metode Single  Moving  Average (SMA)  untuk  memperkirakan  atau  memprediksi persediaan barang di toko pada bulan selanjutnya[13].
Dari  permasalahan  di  atas,  perlu  adanya  sebuah  metode  peramalan  untuk  memprediksi  stok  produsen  periode selanjutnya  di  UMKM  Keripik  “Ngangeni”.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  memprediksi  jumlah  stok  produsen  keripik dengan  metode  peramalan Single  Moving  Average (SMA)  serta  menggunakan  uji  akurasi Mean  Absolute  Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Pada saat melakukan penelitian ini, peneliti melakukan beberapa tahap. Berikut alur penelitiannya [9] :
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  Gambar  1  diatas,  peneliti  melakukan  pengumpulan  data  jumlah  penjualan  keripik  yang  terjadi  pada  UMKM Keripik “Ngangeni”, selanjutnya dilakukan perhitungan pada data yang di dapat dengan metode Single Moving Average (SMA) kemudian dilakukan perhitungan akurasi peramalan dengan MAD dan MAPE hingga mendapatkan hasil berupa hasil peramalan yang memiliki nilai terkecil.

## 2.2 Data Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan data historis penjualan keripik pisang original dari bulan Juli 2021 sampai April 2022 yang diperoleh dari Ibu Siti Marliah selaku pemilik UMKM Keripik “Ngangeni”. Tabel 1. dibawah ini merupakan data yang akan digunakan untuk penelitian,
Tabel 1 . Data Penjualan Keripik Pisang Original 10 bulan Bulan / Tahun Terjual (kg) Juli 2021 80 Agustus 2021 50 September 2021 40 Oktober 2021 50 November 2021 70 Desember 2021 95 Januari 2022 110 Februari 2022 100 Maret 2022 80 April 2022 100

## 2.3 Metode Peramalan Single Moving Average (SMA)
Metode Single  Moving  Average (SMA)  atau  rata-rata  bergerak  tunggal  merupakan  metode  peramalan  dengan  nilai pengamatan dan nilai rata-rata sebagai perkiraan untuk periode mendatang[14]. Rumus metode Single Moving Average (SMA) yaitu [15] :
𝐹𝑡 + 1 = 𝑋𝑡+𝑋𝑡−1+.…𝑋𝑡−𝑛+1
𝑛
(1)
Keterangan : Ft + 1 = Hasil ramalan pada periode ke-t Xt = Nilai actual pada periode ke-t N = Jumlah periode yang ditentukan

## 2.3 Akurasi Peramalan
Akurasi peramalan digunakan untuk menghitung kesalahan pada peramalan[9]. Akurasi peramalan yang akan digunakan yaitu metode Mean Absolute Deviation (MAD) dan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Metode Mean Absolute Deviation (MAD) adalah rata-rata kesalahan mutlak pada periode tertentu tanpa melihat besar  kecilnya  hasil  peramalan  dibanding  kenyataannya.  MAD  juga  bisa  diartikan  sebagai  rata-rata  dari  nilai  absolut simpangan[5]. Berikut rumus MAD [16]:
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛| 𝑛 (2) Keterangan : Aktual = Data aktual (sebenarnya) Peramalan  = Hasil dari peramalan N = Jumlah peramalan
Metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) merupakan nilai rata-rata perbedaan absolute diantara nilai prediksi dan nilai realisasi yang disebutkan sebagai hasil persenan dari nilai realisasi[17]. Berikut rumus MAPE [18] :
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ (|𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| /𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙)   ∗ 100/𝑛 (3)
Keterangan :
Aktual = Data actual Forecast = Nilai peramalan N = Nilai periode waktu

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peramalan  merupakan  data  dimasa  lalu  untuk  mengestimasi  data  masa  depan.  Peramalan  sebagai  perkiraan  suatu permintaan  yang  akan  datang  berdasarkan  variabel  peramalan,  data  deret  dan  waktu  historis[15].  Tujuannya  untuk menetapkan matematis model dalam meramalkan data masa depan berdasarkan data masa lalu[9].
Penelitian ini menggunakan data penjualan keripik pisang original. Pada Tabel 1 diatas merupakan rekapitulasi data penjualan keripik pisang original yang akan digunakan untuk meramalkan stok produk periode selanjutnya. Dibawah ini  merupakan  hasil  data  yang  telah  di  analisis  menggunakan  metode  SMA  yang  akan  digunakan  untuk  meramalkan jumlah  stok  produsen  keripik.  Untuk  memilih  periode  peramalan  terbaik,  maka  didasarkan  dengan  akurasi  peramalan menggunakan  metode  MAD  dan  MAPE.  Berikut  merupakan  hasil  data  yang  di  analisis  dari  metode  SMA  serta perbandingan akurasinya.

## 3.1 Perhitungan Metode Peramalan Single Moving Average
Rekapitulasi data yang telah disajikan pada Tabel 1 akan dihitung menggunakan nilai n (jumlah periode) 1 sampai 8 periode berdasarkan rumus (1).
a. Perhitungan Peramalan Single Moving Average 1 Periode
Pada percobaan pertama dilakukan perhitungan dengan nilai n 1 periode, diperoleh hasil : Peramalan Agustus 2021 = (80) / 1 = 80 kg
Tabel 2. Peramalan 1 Periode Bulan / Tahun Terjual (kg) SMA (kg) Juli 2021 80 - Agustus 2021 50 80 September 2021 40 50 Oktober 2021 50 40 November 2021 70 50 Desember 2021 95 70 Januari 2022 110 95 Februari 2022 100 110 Maret 2022 80 100 April 2022 100 80
b. Perhitungan Peramalan Single Moving Average 2 Periode Peramalan September 2021 = (50+80) / 2 = 65 kg
Tabel 3. Peramalan 2 Periode
Bulan / Tahun Terjual (kg) SMA (kg) Juli 2021 80 - Agustus 2021 50 - September 2021 40 65 Oktober 2021 50 45 November 2021 70 45 Desember 2021 95 60 Januari 2022 110 83 Februari 2022 100 103 Maret 2022 80 105 April 2022 100 90
Tabel 3. diatas merupakan visualisasi hasil perhitungan peramalan menggunakan 2 periode
c. Perhitungan Peramalan Single Moving Average 3 Periode Peramalan Oktober 2021 = (40 + 50 + 80) / 3 = 57 kg
Tabel 4. Peramalan 3 Periode Bulan / Tahun Terjual (kg) SMA (kg) Juli 2021 80 - Agustus 2021 50 - September 2021 40 - Oktober 2021 50 57 November 2021 70 47 Desember 2021 95 53 Januari 2022 110 72 Februari 2022 100 92 Maret 2022 80 102 April 2022 100 97
Tabel 4. diatas merupakan visualisasi hasil perhitungan peramalan menggunakan 3 periode
d. Perhitungan Peramalan Single Moving Average 4 Periode Peramalan November 2021 = (50 + 40 + 50 + 80) / 4 = 55 kg
Tabel 5. Peramalan 4 Periode Bulan / Tahun Terjual (kg) SMA (kg) Juli 2021 80 - Agustus 2021 50 - September 2021 40 - Oktober 2021 50 - November 2021 70 55 Desember 2021 95 53 Januari 2022 110 64 Februari 2022 100 81 Maret 2022 80 94 April 2022 100 96
Tabel 5. diatas merupakan visualisasi hasil perhitungan peramalan menggunakan 4 periode
e. Perhitungan Peramalan Single Moving Average 5 Periode Peramalan Desember 2021 = (70 + 50 + 40 + 50 + 80) / 5 = 58 kg
Tabel 6. Peramalan 5 Periode Bulan / Tahun Terjual (kg) SMA (kg) Juli 2021 80 - Agustus 2021 50 - September 2021 40 - Oktober 2021 50 - November 2021 70 - Desember 2021 95 58 Januari 2022 110 61
Februari 2022 100 73 Maret 2022 80 85 April 2022 100 91
Tabel 6. diatas merupakan visualisasi hasil perhitungan peramalan menggunakan 5 periode
f. Perhitungan Peramalan Single Moving Average 6 Periode Peramalan Januari 2022 = (95 + 70 + 50 + 40 + 50 + 80) / 6 = 64 kg
Tabel 7. Peramalan 6 Periode Bulan / Tahun Terjual (kg) SMA (kg) Juli 2021 80 - Agustus 2021 50 - September 2021 40 - Oktober 2021 50 - November 2021 70 - Desember 2021 95 - Januari 2022 110 64 Februari 2022 100 69 Maret 2022 80 78 April 2022 100 84
Tabel 7. diatas merupakan visualisasi hasil perhitungan peramalan menggunakan 6 periode
g. Perhitungan Peramalan Single Moving Average 7 Periode Peramalan Februari 2022 = (110 + 95 + 70 + 50 + 40 + 50 +80) / 7 = 71 kg
Tabel 8. Peramalan 7 Periode Bulan / Tahun Terjual (kg) SMA (kg) Juli 2021 80 - Agustus 2021 50 - September 2021 40 - Oktober 2021 50 - November 2021 70 - Desember 2021 95 - Januari 2022 110 - Februari 2022 100 71 Maret 2022 80 74 April 2022 100 78
Tabel 8. diatas merupakan visualisasi hasil perhitungan peramalan menggunakan 7 periode h. Perhitungan Peramalan Single Moving Average 8 Periode Peramalan Maret 2022 = (100 + 110 + 95 + 70 + 50 + 40 + 50 + 80) / 8 = 74 kg
Tabel 9. Peramalan 8 Periode Bulan / Tahun Terjual (kg) SMA (kg) Juli 2021 80 - Agustus 2021 50 - September 2021 40 - Oktober 2021 50 - November 2021 70 - Desember 2021 95 - Januari 2022 110 - Februari 2022 100 - Maret 2022 80 74 April 2022 100 74
Tabel 9. diatas merupakan visualisasi hasil perhitungan peramalan menggunakan 8 periode Setelah dihitung menggunakan peramalan Single Moving Average , hasil perhitungan tersebut kemudian dihitung tingkat akurasinya dengan menggunakan metode MAD dan MAPE[16]. Selanjutnya membandingkan hasil tingkat akurasi tersebut untuk memperoleh nilai error yang terkecil. Tabel 10 dibawah ini merupakan visualisasi hasil rata- rata dari perhitungan MAD dan MAPE menggunakan 1 sampai 8 periode.
Tabel 10. Hasil Perbandingan Akurasi
Periode MAD MAPE 1 160 229 2 38,8 107 3 15,9 55 4 8,8 37 5 5,1 25 6 2,6 15 7 1,2 8 8 0,5 4
Dari Tabel 10 diatas dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan hasil pada setiap periode. Pada perhitungan 1 periode, mendapatkan hasil 160 untuk MAD dan 229 untuk MAPE. Perhitungan 2 periode mendapatkan hasil 38,8 untuk MAD dan 107 untuk MAPE. Perhitungan 3 periode mendapatkan hasil 15,9 untuk MAD dan 55 untuk MAPE. Perhitungan 4 periode mendapatkan hasil 8,8 untuk MAD dan 37 untuk MAPE. Perhitungan 5 periode mendapatkan hasil 5,1 untuk MAD dan 25 untuk MAPE. Perhitungan 6 periode mendapatkan hasil 2,6 untuk MAD dan 15 untuk MAPE. Perhitungan 7 periode mendapatkan hasil 1,2 untuk MAD dan 8 untuk MAPE. Sedangkan pada perhitungan 8 periode, mendapatkan hasil  0,5  untuk  MAD  dan  4  untuk  MAPE.  Nilai  terkecil  pada  perhitungan  MAD  yaitu  0,5  serta  nilai  terkecil  pada perhitungan MAPE yaitu 4. Dengan demikian periode yang akan digunakan yaitu 8 bulan.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa prediksi stok pada UMKM produsen makanan menggunakan Single Moving Average (SMA) dapat memberikan kemudahan bagi pemilik UMKM. Data UMKM Keripik “Ngangeni” selama 10 bulan dilakukan prediksi stok menggunakan SMA. Hal ini memberi kemudahan kepada pemilik UMKM Keripik “Ngangeni” untuk memastikan waktu waktu khusus yang dibutuhkan untuk stok lebih banyak daripada waktu lainnya. Hasil ini telah diuji keakuratannya menggunakan uji MAD dan MAPE, menunjukkan bahwa periode 8 bulan memiliki nilai error terkecil yaitu  0,5  untuk  MAD  dan  4  untuk  MAPE.  Penggunaan  metode  SMA  khususnya  dalam  menggunakan  8  periode sebelumnya, prediksi di bulan Maret dan April sama sama menghasilkan nilai 74 kg. Peramalan ini dapat disimpulkan bahwa dalam mengambil sebuah keputusan khususnya dalam prediksi stok produsen UMKM Keripik “Ngangeni” lebih diutamakan  menggunakan  data  histori  8  bulan  sebelumnya  menggunakan  metode  SMA  dan  kedepannya  bisa dikembangkan dengan metode yang lainnya yang lebih signifikan[9].

## REFERENCES
[1] D. R. Indah и E. Rahmadani, „Sistem forecasting perencanaan produksi dengan metode single eksponensial smoothing pada keripik singkong srikandi di Kota Langsa“, J. Penelit. Ekon. Akutansi, том 2, изд. 1, стр. 10–18, 2018.
[2] A. Primadewi, T. M. Anwar, Y. Yustin, A. H. Sani, и M. Fauzi, „Penguatan Pemasaran Produk Umkm Ashfa Madu Borobudur Melalui Strategi Product Branding“, J. Pengabdi. Kpd. Masy., том 26, изд. 3, стр. 154, 2020, doi: 10.24114/jpkm.v26i3.17683.
[3] T. B. Susilo, „Sistem multi pos usaha mikro kecil menengah terintegrasi menggunakan restfull api“, Tek. Inform., стр. 86, 2017.
[4] A. Primadewi, T. A. Purnomo, и D. Sasongko, „Analisa Perancangan Sistem Pengelolaan Data UMKM berdasarkan Business Intelligence Development Model Framework“, том 3, стр. 209–215, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3587.
[5] Y. Astuti, B. Novianti, T. Hidayat, и D. Maulina, „Penerapan metode single moving average untuk peramalan penjualan mainan anak“, SENSITIf, том 4, изд. July, стр. 253–261, 2019.
[6] A. D. Andriana и R. Susanto, „Peramalan Jumlah Produksi Teh Menggunakan Metode Single Moving Average ( SMA )“, Pros. Saintiks FTIK UNIKOM, том 2, стр. 1–6, 2017.
[7] S. Ipnuwati, „Perancangan Sistem Peramalan Jumlah Produksi Keripik Menggunakan Metode Moving Average“, J. Teknol. dan Inform., том 2, изд. 1, стр. 1–13, 2021.
[8] G. A. Fauzi и A. Arista, „Analisis Peramalan Penjualan Keripik Singkong Di Ukm Tiga Serangkai Batam“, J. Comasie, том 5, изд. 5, стр. 129–138, 2021.
[9] N. Azahra, S. C. Alifia, N. P. Andyka, S. Wijayanto, и M. Y. Fathoni, „Peramalan Jumlah Produksi Tebu Menggunakan Metode Time Series Model Moving Averages“, том 9, изд. 4, стр. 840–845, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4388.
[10]  E. N. S. Dewi и A. A. Chamid, „Implementation of Single Moving Average Methods For Sales Forecasting Of Bag In Convection Tas Loram Kulon“, TRANSFORMATIKA, том 16, изд. 2, стр. 113–124, 2019.
[11]  Y. Azhari, Z. Azhar, и N. Nehe, „Prediksi Persediaan Kedelai Di UD Tahu Home Industry Dengan Menggunakan Metode Single Moving Average“, JUTSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), том 2, изд. 2, стр. 121–128, 2022.
[12]  M.  S.  Hidayatulloh,  „BAHAN  BAKU  ROTI  MENGGUNAKAN  METODE  SINGLE  MOVING  AVERAGE“, Teknologipintar.org, том 2, изд. 8, стр. 1–8, 2022.
[13]  K. Nia, „Penerapan Peramalan Penjualan Sembako Menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus Toko Kelontong Dedeh Retail) Nia Kurnia Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang“, том 8, изд. September, стр. 307–316, 2022.
[14]  A.  S.  Sembiring,  „Penerapan  metode  single  moving  average  untuk  memprediksi  jumlah  sembuh  dan  meninggal  pada  pasien covid-19 di kota medan skripsi“, 2021.
[15]  Z. I. Bela и остали, „SISTEM PREDIKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE (  STUDI  KASUS :  APOTEK  WILUJENG  KECAMATAN  PANCENG  KAB  .  GRESIK  )“,  INDEXIA  (Informatic  Comput.
Intell. Journal), том 4, изд. 1, стр. 47–58, 2022.
[16]  C. P. Yanti, N. Ginantra, и ..., „Komparasi Metode Single Moving Average dan Double Exponential Smoothing untuk Peramalan Penjualan  Produk  Gerabah  pada  UD.  Amerta  Sedana“,  JURIKOM  (Jurnal  …,  том  9,  изд.  3,  стр.  536–542,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4143.
[17]  I. Nabillah и I. Ranggadara, „Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi Hasil Prediksi Komoditas Laut“, JOINS (Journal Inf. Syst., том 5, изд. 2, стр. 250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[18]  M.  A.  Maricar,  „Analisa  Perbandingan  Nilai  Akurasi  Moving  Average  dan  Exponential  Smoothing  untuk  Sistem  Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ“, J. Sist. dan Inform., том 13, изд. 12, стр. 36–45, 2019.