## PERAMALAN PENJUALAN SEMBAKO MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE DENGAN BERBASIS WEB PADA USAHA TOKO SWALAYAN WARNA WARNI
Muhamad Fauzan Nashir, Joseph Dedy Irawan , Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1,Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang,Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia 1818018@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  perhitungan  di  Toko  Swalayan  Warna  warni  dimana    memiliki  kesulitan  untuk mengatur stok barang yang ada di di gudang toko tersebut,Solusi yang ditawarkan yaitu dengan cara menghitung menggunakan  metode Double Moving Avarage yang  dibantu  dengan    data  penjualan  terakhir  toko  Swalayan Warna  warni.Web  sistem  yang  memprediksi  penjualan  di  masa  depan  dapat  dirancang  dan  dibangun menggunakan  bootstrap  dan php native modern  yang  dapat  meramalkan  penjualan  untuk  periode  mendatang. Keterangan hasil peramalan yang untuk produk Bamboe Ayam Kecap 70gr untuk bulan Februari s1t=21,6  s2t = 25,4    At = 17,8 Bt =-3,8 Formula = 14

## Kata kunci :  Web,Peramalan double moving Avarage

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  teknologi  memengaruhi  perdagangan. Distributor  membutuhkan  sistem  informasi  karena mereka  dapat  membantu  mereka  dalam  mengambil keputusan penting dan memperbaiki kesalahan segera setelah terjadi kerugian.
Perencanaan  permintaan  toko  Swalayan  Warni Warni  yang  terdapat  di  daerah  Tumpangrejo  Malang Jawa timur  kesulitan untuk menghitung/megatur stok barang  yang  ada  di  gudang  mereka  tersebut,oleh karena  itu  kami  menawarkan  mengatur  barang  yang sudah  terjual  akan  dihitung  dengan  menggunakan metode double moving average ,dan akan menghitung jumlah barang yang akan dibeli atau dipesan di masa depan.  Kasus  ini  dibuat  dengan  menggunakan  data permintaan  dari  periode  sebelumnya.  peramalan memungkinkan  toko  Swalayan  warna  warni    untuk menilai outputnya.
Dalam  Penerapan Metode  Double  Moving Average bahwa    metode  rata-rata  bergerak  tunggal menciptakan  nilai prediksi untuk permintaan di  masa depan  dengan  menggunakan  serangkaian  data permintaan riil yang  baru.  Jika  kita  dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar untuk barang tersebut akan tetap konstan dari waktu ke waktu, maka pendekatan  ini  akan  berhasil.  pendekatan  peramalan moving average ,  serangkaian  pengamatan  nilai diambil,  rata-rata  ditemukan,  dan  rata-rata  kemudian digunakan sebagai perkiraan untuk periode berikutnya. sebagai harapan untuk masa depan. Dalam artikelnya pemanfaatan Metode Moving Average pada sistem  informasi  berbasis Web untuk  menunjang keputusan  pembelian  barang  berdasarkan  Peramalan penjualan,  ia  menjelaskan  bahwa  setiap  ada  data pengamatan  baru,  angka  rata-rata  baru  dibuat  dan digunakan sebagai peramalan.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  Toko Swalayan Warna warni ini dimana  yang dijual terlihat bahwa  selama  Satu  Tahun  hasil  penjualan  terakhir.
untuk menstabilkan penjualan dibutuhkan suatu sistem yang  bisa  meramalkan  hasil  penjualan  untuk  Satu bulan  berikutnya  agar  hasil  penjualan  yang  didapat akan selalu stabil.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  tersebut, bahasa pemrograman PHP dan database MySQL akan digunakan untuk membangun sebuah sistem peramalan  penjualan  yang  menggunakan  pendekatan Doble  Moving  Average .  Nantinya,  organisasi  akan dapat  menggunakan  teknologi  ini  untuk  membantu merancang strategi pengadaan barang yang efektif dan tepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Aplikasi Peramalan Penjualan Perikanan
Budidaya  Tambak  dengan Metode Double Moving Avarage DMA  Studi  Kasus:  Desa  Gambi  Gedhe, bertujuan  untuk  menganalisis  informasi  yang  sangat penting  bagi  perusahaan,  pengusaha,  dan  lembaga manapun  yang  menjalankan  kegiatan  operasinya, terutama  bagi  pengusaha  yang  bergerak  di  bidang perikanan  tambak.  Pemeliharaan  dan  penangkapan ikan  di  perairan  pedalaman  seperti  sungai,  danau, rawa,  waduk,  tambak,  sawah,  dan  kolam  merupakan bagian  dari  perikanan  darat,  termasuk  di  dalamnya adalah budidaya ikan air tawar di kolam. [1]
Makalah  Sistem  Peramalan  Volume  Kendaraan di  Jalan  Tol  Menggunakan  Metode Double  Moving Average dan Double Expontial Smothing Studi Kasus Jasamarga  Pandaan  Tol.  membantu  meningkatkan pendapatan bisnis dan mengurangi kerugian. [2]
Studi penerapan Metode Double Moving Average dalam  memprediksi  permintaankayu"  oleh  Denny Irawan,  Raja  T.A.,  dan  Sahren.  Tantangan  yang dihadapi  oleh  Tunas  Meranti  adalah  meramalkan permintaan  klien  untuk  jenis  kayu  tertentu,  sehingga sulit  untuk  menentukan  jenis  kayu  mana  yang  harus disimpan  setiap  bulannya.  emungkinan  kesalahan antara prediksi dan data aktual dapat dikurangi dengan
menggunakan  pendekatan Double  Moving  Average . Para  penulis  menggunakan  database  MySQL  dan membuat  sistem  peramalan  berbasis  web  untuk meningkatkan efisiensi. [3]
Studi  Penerapan  Metode Double  Moving Average dalam  Memprediksi  Permintaan  Kayu  oleh Denny Irawan, Raja T.A., dan Sahren.Tantangan yang dihadapi  oleh  Tunas  Meranti  adalah  meramalkan permintaan  klien  untuk  jenis  kayu  tertentu,  sehingga sulit  untuk  menentukan  jenis  kayu  mana  yang  harus disimpan  setiap  bulannya.  Kemungkinan  kesalahan antara prediksi dan data aktual dapat dikurangi dengan menggunakan  pendekatan Double  Moving  Average . Para  penulis  menggunakan  database MySQL dan membuat  sistem  peramalan  berbasis web untuk meningkatkan efisiensi. [4]
Tujuan  dari  penelitian  aplikasi  manajemen persediaan barang berbasis web pada Toko Fathaniers adalah  untuk  merancang  dan  membangun  sistem informasi  gudang  yang  dapat  menangani  barang masuk  dan  keluar,  produk  gudang,  dan  koleksi  yang terstruktur dengan menggunakan metode waterfall dan metode  bahasa  pemrograman PHP .  Personil  di Fathaniers  Store  dapat  dengan  mudah  menggunakan sistem  inventori  berbasis  web,  yang  meningkatkan sifatnya yang dinamis. [5]
Penelitian Implementasi Metode Double Moving Average untuk  Prediksi  Produksi  Sabun  Suara, Sanjaya,  &  Pamungkas.  Proses  pengumpulan  data  di CV  Kurnia  Mandiri  masih  dilakukan  secara  manual sehingga  menambah  sedikit  kerumitan  bagi  para produsen.  Tujuan  dari  proyek  ini  adalah  untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  berbasis  web  untuk CV  Kurnia  Mandiri  yang  akan  menangani  stok  dan peramalan sabun. Aplikasi ini menghitung peramalan menggunakan pendekatan double moving average . [6]

## 2.1. Double Moving Avarage
Proses penghitungan satu kelompok rata-rata dan kemudian kelompok rata-rata bergerak  lainnya untuk kelompok pertama dikenal sebagai rata-rata bergerak ganda. [7]
Grafik administrasi  kontrol Double  Moving Averag e  ( DMA )  digunakan  untuk  menganalisis Kontrol  Proses Statistik (SPC).  Fitur  peta  kendali Average  Run  Length ( ARL ):  jumlah  rata-rata  sampel yang  dikumpulkan  sebelum  dikeluarkannya  sinyal tindakan.  Ketika  penjualan  tiket  dilaporkan  dan pengamatan  berkaitan  dengan  item  stok  tiket,  rumus yang jelas disediakan. Para praktisi akan menemukan rumus  ini  sangat  membantu  dan  mudah  digunakan. Selanjutnya,  analisis  perbandingan  kinerja  DMA. Salah  satu  teknik  untuk  memprediksi  kenaikan permintaan  adalah  pendekatan Double  Moving Average .  Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa pendekatan Double Moving Averag e lebih cocok untuk menganalisis volume permintaan di masa depan yang bervariasi  secara  acak.  Dengan  kata  lain,  perusahaan akan  menggunakan  metode Double  Moving  Average
jika  mereka  mengantisipasi  lonjakan  permintaan  di bulan mendatang. [8]
2.2. Website
Kumpulan  halaman web yang  ditautkan  secara online  disebut  situs  web. Teks ,  gambar, video ,  dan konten lain yang dapat diakses menggunakan browser web semuanya  disertakan  pada  halaman web .  Situs web sering digunakan untuk sejumlah tujuan, termasuk pemasaran  informasi,  hiburan,  menampilkan  konten dari  media  sosial, blog ,  dan  publikasi,  serta mempromosikan produk dan layanan. Situs web dibuat dengan  menggunakan  berbagai  bahasa  pemrograman web ,  seperti HTML , CSS ,  dan JavaScript .  Struktur hirarkis halaman online disebut "arsitektur situs web". Halaman beranda situs web, halaman tentang, halaman kontak,  dan  halaman  produk  atau  layanan  adalah contoh halaman yang umum. [9]
Basis data, sering disebut kumpulan data, adalah sekelompok  materi  yang  dikurasi  dengan  baik  yang disimpan di komputer sehingga perangkat lunak dapat mengakses  dan  menganalisisnya.  Sistem  basis  data terutama  dirancang  untuk  memungkinkan  pengguna membangun  pandangan,  atau perspektif ,  pada abstraksi data. Karena pemrogram, administrator , dan pengguna  dapat  mengakses  database  dari perspektif yang  berbeda,  pengguna  sekarang  dapat  berinteraksi dengan sistem secara lebih sederhana... [10]

## 2.3. Database
Aplikasi basis  data  membantu  penggunaan aplikasi basis data dalam operasi manajemen sekolah dengan  memproses  data  dan  memenuhi  kebutuhan pengguna  dan  sistem  perangkat  keras  dan  perangkat lunak. Penelitian ini mengamati dan mendokumentasikan  fakta-fakta  melalui observasi , wawancara, dan dokumentasi.. [11]
2.4. Metode Double Moving Avarage
Double  moving  average adalah  jenis moving average yang  memodifikasi  tren  dan  nilai  dasar moving average dengan memanfaatkan data dari single moving  average yang  dikumpulkan  dari  waktu  ke waktu. Rata-rata pergerakan tunggal dalam pendekatan rata-rata pergerakan ganda harus ditentukan dengan menggunakan persamaan berikut:
S ′ = Xt+Xt−1+Xt−2+ ⋯ +Xt−k−1 k. (1) Jumlah rata-rata pergerakan ganda S ′′ = St+St−1+St−2+ ⋯ +St−k−1 k...(2) Menemukan nilai konstanta at = 2St ′ − St ′′...(3) Menemukan koefisien tren bt = 2 k−1 (St ′ − St ′′)...(4) Menemukan besar nilai peramalan ft+p = at+btm 𝑆𝑡 ′ = single moving average 𝑆𝑡 ′′ = Double Moving Average 𝑎𝑡 = konstanta 𝑏𝑡 = koefisien trend 𝑓𝑡 + 𝑝 = peramalan
𝑘 = orde waktu

## 2.5. Rumus Metode
Gambar 1. Rumus Metode Moving Avarage
Keterangan : n = Nilai riil Dt = banyaknya data At = Nilai prediksi (ramalan) ∑Y = Data nilai peramalan
Pada  gambar    rumus  metode  moving  avarage dimulai  dengan  mengimput  nilai Riil dan  banyaknya data,setelah itu masukkan nilai peramalan.sistem akan menghitung nilai peramalan tersebut besrama dengan nilai  riil  dan  banyak  nya  data  yang  dimana  jika hasilnya  banyak  data  lebih  besar  dari  nilai riil maka data tersebut tidak nyata dan dilanjutkan  menghitung nilai  rata  rata  peramalan  dengan  cara  menghitung jumlah nilai peramalan dibagi nilai riil .Jika banyaknya data Lebih kecil dari nilai riil maka data tersebut nyata dan kita bisa menghitung nilai peramalan dengan cara memasukan nilai peramalan dibagi nilai riil dan akan menampilkan hasil nlai prediksi1

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Kebutuhan Fungsional
a. Sistem  memungkinkan  pengguna  untuk  dapat melakukan perhitungan metode moving average b. Sistem  dapat  memungkinkan  admin  dapat melakukan  pendataan  barang  yang  dijual,  data pengguna, data profil dan pelaporan barang yang dijual  serta  laporan  hasil  perhitungan  metode moving average.
c. Sistem  memungkinkan  admin  dapat  mencetak laporan  data  barang  yang  dijual  dan  hasil perhitungan metode moving average .
3.2. Kebutuhan Non Fungsional
a. Sistem  dapat  dijalankan  di  beberapa  Browser seperti:
 Google Chrome
 Mozila Firefox  Opera Browser b. Sistem dapat mendukung pengguna dalam skala besar c. Sistem  dapat  menampung  data  dalam  jumlah besar

## 3.3. Struktur Menu
Halaman Beranda Peramalan Dan Penjualan Data Master Transaksi Penjualan Logout Login Barang Pegawai Supplier Gambar 2. Struktur Menu Website

## 3.4. Flowchart Pengguna
Gambar 3. Flowchart Pengguna
Pada  Gambar  3  diagram  alir  sistem  pengguna ditunjukkan pada Gambar 3.2. Proses dimulai dengan pengguna masuk ke dasbor, terdapat berbagai pilihan menu,  yakni  melihat  profil  dan  barang  yang  dijual serta dapat melakukan perhitungan moving average .
3.5. Flowchart Admin
Gambar 4. Flowchart Admin
Pada gambar 4 menampilkan diagram alir sistem admin.  Untuk  terhubung  ke  sistem, administrator harus terlebih dahulu masuk dengan memberikan login dan kata sandi. Administrator dapat mengakses profil , komoditas  yang  dijual,  dan  data  pengguna  setelah berada  di dashboard . Administrator juga  dapat mencetak  data  barang  yang  terjual  dan  hasil perhitungan moving average selain  dapat  melakukan CRUD data barang, profil , dan user .
3.6. Use Case Pada gambar 5 login untuk mengakses sistem,admin  harus  memberikan  login  dan  kata sandi.validasi  kata  sandi  dan  nama  pengguna  admin diverifikasi  oleh  sistem.Menangani  data  produk tambah admin memasukkan informasi produk baru ke dalam  sistem.ubah  admin  mengubah  informasi  yang sudah ada.hapus  admin  menghapus  informasi produk yang tidak perlu dari sistem.Memproses data supplier tambah  admin  memasukkan  informasi  pemasok  baru ke  dalam  sistem.  ubah  admin  mengubah  informasi pemasok  saat  ini.  hapus  admin  menghapus  informasi pemasok  yang  tidak  diperlukan.Menangani  data karyawan tambah admin  memperbarui sistem dengan data  karyawan  baru.  ubah admin memodifikasi  data karyawan  saat  ini.hapus  admin  menghapus  data karyawan  yang  tidak  diperlukan.  transaksi  penjualan admin memilih produk dan memasukkan jumlahnya.total  harga  penjualan  dihitung  oleh  sistem bayar. struk dicetak  oleh  sistem.mengolah  data
perhitungan  karyawan  memasukkan  beberapa  jenis data perhitungan, termasuk biaya dan pendapatan.laporan  perhitungan  dapat  dilihat  oleh karyawan; sistem menyimpan data perhitungan. logout admin menutup jendela browser mereka.
Admin Mengolah Data Pegawai Mengolah Data produk Mengolah Data Supplier Tambah Hapus Ubah Tambah <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> Ubah Hapus <<include>> <<include>> Tambah Ubah Hapus <<include>> <<include>> <<include>> Validasi Logout Login <<include>> <<include>> Transaksi Penjualan Produk <<include>> Mengolah Data Perhitungan Produk Periode <<include>> <<include>> Gambar 5. Use Case
3.7. Activity Diagram Title Admin Sistem
Ph as e Membuka Sistem Menampilkan Form Login Input Username & Password Cek Username & Password Ya Tid ak Tampil Menu Utama
Gambar 6. Activity Diagram Login
Pada gambar 6 admin membuka sistem kemudian menampilkan form login  Setelah  itu,  Admin Memasukkan ussername dan password Sistem  akan mengecek username dan password yang dimasukkan oleh admin jika  tidak  sesuai  akan  kembali menampilkan form login , jika sesuai akan menampilkan dashboard admin Title Admin Sistem Ph as e Menekan Menu Data Produk Menampilkan Form Data Produk Baru Menambah/ Mengubah Data Produk Baru Tambah/Ubah Data Produk Baru Menyimpan Perubahan Input Data Produk Baru Input Data Produk Baru Tambah Data Produk Baru Ubah Data Produk Baru
Gambar 7. Activity tembah edit
Pada  Gambar  7 Admin akan  menekan  tombol menu data produk,setelah itu sistem akan menampilkan  forum  data  produk  baru. Admin akan menambahkan  data  produk  baru  dan  juga  bisa mengubah data produk baru tersebut setelah itu sistem akan  mengecek  hasil  tambah  dan  ubah  data  produk baru  yang  dimasukkan  oleh  admin  jika  tidak  sesuai akan  menampilkan form data  produk  baru.Kemudian akan menampilkan perubahan pada data produk baru
Title
Admin Sistem Ph as e Masukkan Nama Produk Perhitungan Nilai Konstanta Klik Menu Hasil Peramalan Perhitungan Double Moving Average Perhitungan Peramalan Perhitungan Nilai Koefisien Trend Menampilkan Hasil Peramalan
Gambar 8. Activity Double Moving Avarage
Pada  gambar  8 admin akan  memasukkan  data produk  sebelum  melakukkan  perhitungan  setelah memasukkan  data  produk  admin  akan  melakukkan perhitungan double  moving  average.  Sistem akan otomatis melakukkan  perhitungan double  moving averag e  dan  akan  menampilkan  hasil  perhitungan akhir
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Hadir  Secara  khusus,  membuat  nama  pengguna dan  kata  sandi  saat  login  situs  web  Toko  Swalayan warna-warni  akan  terbuka  ke  menu  utama  jika  nama pengguna dan kata sandi dimasukkan dengan benar.
Gambar 9.  Tampilan Login
Pada  gambar  9  login    dengan  memasukkan ussername dan password pada website forcasting Toko Swalayan Warna Warni.
Gambar 10.  Tampilan Login
Pada  gambar  10  situs web untuk  Peramalan Swalayan Warna Warni halaman dashboard .
Pada  Gambar  11  memasukkan  kode  barang, nama barang, kategori, bentuk barang, satuan barang, harga  per  gram,  minimal stok Kecap  Ayam  Bamboe 70gr akan menampilkan input data barang.
Gambar 12. Hasil CRUD (create,update,delete) beserta detail barang
Pada  Gambar  12  tampilan create  updet  delete beserta detail barang yang di input.
Gambar 13. Hasil CRUD (create,updet,delete)data Pegawai
Pada Gambar 13 tampilan create updet delete beserta data pegawai .
Gambar 14. Transaksi Penjualan
Pada Gambar 14 transaksi penjualan yang telah ditambahkan item yaitu Bamboe Ayam Kecap 70gr.
Gambar 15. TransaksiJumlah dan kembalian uang
Pada Gambar 15 transaksi penjualan jumlah dan kembalian uang dengan item Bamboe Ayam Kecap 70gr dengan harga total Rp6.995 dan kembalian uang Rp3.005
Gambar 16. Peramalan
Pada Gambar 16 menginputkan barang yang akan diramal pada 30 hari kedepan atau bisa dibliang 1 bulan
Gambar 17. Ramalan Harian
Pada  Gambar  17  Hasil  Peramalan  Pada Item Bamboe Ayam Kecap 70gr pada30 Hari kedepan yaitu Akan terjual 14 item dengan akurasi 90%

## 4.2. Implementasi Metode
Dengan  menggunakan  pendekatan Double Moving Average yang  akan  diimplementasikan  di internet,  metode  ini  diimplementasikan  dengan menggunakan data yang sudah ada di Microsoft Excel . 𝑆 1 𝑡 = 1 𝑚 ∑ 𝑥1 3 𝑖=1 S I 3 = 1 3 ∑ 𝑥1 3 𝑖=1 = 1/3(x1+ x 2+ x 3) = 1 3 (28+33+19)= 65 3 =21,6
Proses Pencarian AT -21,6 x 2=43,2 43-2 – 25,4 = 17,8 Proses Pencarian BT 21,6- 25,4= -3,66
Proses Pencarian Formula
17,8+  (-3,8)= 14
Tabel 1. Hasil Data Ramalan
No Bulan Hasil Perbulan S1 t S2 t At bt F2t (Peramalan) 1 Mei 32 27,6 22,5 32,7 5,1 37,8 2 Juni 15 24,6 24,5 24,7 -0,1 24,6 3 Juli 34 27 26,4 27,6 -0,6 27 4 Agustus 22 23,6 25,06 22,14 -1,46 23,6 5 September 21 25,6 25,4 25,8 0,2 25,6
No Bulan Hasil Perbulan S1 t S2 t At bt F2t 6 Oktober 23 22 23,73 20,27 -1,73 18,54 7 November 28 24 23,86 24,14 -0,14 24 8 Desember 33 28 24,6 31,4 3,4 34,8 9 Januari 19 26,6 26,2 27 -0,4 26,6 10 Februari 13 21,6 25,4 17,8 -3,8 14 11 Maret 24 18,6 22,26 14,94 -3,66 16,4 12 April 27 21,3 20,5 22,1 -0,8 16,9 Pada table 1 keterangan  hasil peramalan yang untuk  produk  Bamboe  Ayam  Kecap  70gr  untuk
bulan Februari s1t=21,6  s2t = 25,4  At = 17,8 Bt =- 3,8 Formula = 14

## 4.3. Implementasi Metode
Tabel 2. Pengujian Blackbox Fungsi diuji Cara penguji Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Tampil an login Luncurkan program dengan menavigasi ke alamat situs web di browser . Jalankan aplikasi dengan membuka alamat web dibrowser √ Tampilan dashboa rd Jalankan browser kemudian Login Menampilk an halaman dashboard √ Proses CRUD data Barang Menjalankan prosedur Buat, Perbarui, Hapus (CRUD) untuk data barang. Data yang diperbarui akan disimpan ke dalam database . Jika administrator berhasil menghapus data item, data dalam database juga akan dihapus; jika tidak, data akan tetap tersimpan di sana. √ Pegawai CRUD (Create,Update,De lete) didalam data pegawai Data kategori yang dimasukkan admin akan disimpan Data yang diperbarui akan disimpan ke dalam database administrator berhasil menghapus data item, data dalam database juga akan dihapus √ Supplier CRUD (Create,Update,De lete) didalam data supplier Data kategori yang dimasukkan admin akan disimpan Data yang diperbarui akan disimpan ke dalam database ,. Jika administrator menghapus data item yang berhasil, data dalam database juga akan dihapus √ Halaman Transaksi Memilih Barang yang akan di beli dan bayar Jika perhitungan berhasil, hasilnya akan ditampilkan oleh sistem; √ Halaman peramal an Administrator menginputkan barang nilai n dan memilih produk yang akan peramalan Apabila Halaman di lanjutkan tanpa ada notifikasi Data Barang tidak ada,maka Peramalan akan sukses √
Keterangan : √ = Berhasil X = Tidak Berhasil
Pada  table  2  pengujian  yang  dilakukan  berhasil dan  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan berdasarkan  pengujian  fungsional  yang  dilakukan dengan menggunakan metode blackbox .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  temuan penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:Pendekatan Double  Moving  Average ,  yang  digunakan  untuk memprediksi  kuantitas  bahan  baku  baru,  dapat digunakan  sesuai  kebutuhan  untuk  memastikan perkiraan  kuantitas  bahan  baku  baru  di  masa  depan. Toko  Swalayan  Warna  WarniData  aktual  yang dikumpulkan  12  bulan  sebelumnya  dengan  nilai kesalahan, sesuai dengan perhitungan nilai kesalahan untuk  mengetahui  jumlah  optimal  data  aktual,.Hasil peramalan  keterangan  hasil  peramalan  yang  Untuk Bulan Selanjutnya,s1t=21,6  s2t = 25,4 At = 17,8 Bt =-
3,8       Formula = 14.Semua pengujian yang dilakukan berhasil  dan  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan berdasarkan  pengujian fungsional yang  dilakukan dengan  menggunakan  metode blackbox ,  seperti  yang ditunjukkan pada tabel 1 di atas.
Rekomendasi berikut ini dibuat agar para peneliti selanjutnya dapat mengembangkan penelitian ini:  Hal ini dimaksudkan agar dengan membuat UI yang lebih baik dan kegunaan sistem, sistem peramalan ini dapat ditingkatkan.Untuk  meningkatkan  hasil  prediksi, disarankan  untuk  melakukan  studi  tambahan  dengan menggunakan  teknik  yang  berbeda.  penelitian selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  penggunaan metode  peramalan  lainnya,  seperti regresi linier , metode Expontial Smoothing , atau metode peramalan berbasis AI.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ilham  B.M,  Ali  Mahmudi,  Joseph  Dedy  Irawan yang  berjudul  “  Aplikasi  Peramalan  Penjualan Ikan  Mujair  dengan  Metode  Double  Moving Avarage  DMA  Studi  Kasusu:Desa  Gambi Gedhe”.  JATI  Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika Vol. 7 No. 5, 2023.
[2]  Mesach  H.W.P,  Yosep  Agus  Pranoto,  Deddy Rudhistiaryang  berjudul  “  Sistem  Peramlan Volume  Kendaraan  di  Jalan  Tol  Menggunakan Metode  Double  Moving  Average  dan  Double Expontial  Smothing  Studi  Kasus  Jasamarga Pandaan Tol) ”.. JATI Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 7 No. 1, Februari 2023
[3]  Irawan,Agus  &  Sharen,  2022  yang  berjudul  “ Penerapan  Metode  Double  Moving  Average dalam  Memprediksi  Permintaan  Kayu”.  Denny Irawan,  Copyright  ©  2022,  MIB,  Page  1998 Submitted:  06/08/2022;  Accepted:  12/08/2022; Published:  25/10/2022  Volume  6,  Nomor  4, Oktober 2022
[4]  Fernanda  Kurnia  Sella,  Suryo  Adi  Wibowo, Nurlaily Vendyansyah ,              ” Implementasi Augmented  Reality  Pada  Aplikasi  Penjualan Hijab  Studi  Kasus  Toko  Online  Mode  Hijab “JATI Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 7 No. 1, Februari 2023
[5]  Fernanda  Kurnia  Sella,  Suryo  Adi  Wibowo, Nurlaily  Vendyansyah  ,                            ”  Aplikasi Pengelolaan Inventory Stok Barang Berbasis Web Pada  Toko  Fathaniers  “JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 7 No. 1, Februari 2023
[6]  Suara,Sanjaya  &  Pamungkas,”  Implementasi Metode Double Moving Average Untuk Prediksi Produksi Sabun “Jurnal Kertha Semaya, Seminar Nasional  Inovasi  Teknologi  e-ISSN:  2549-7952 UN  PGRI  Kediri,  23  Juli  2022  p-ISSN:  2580- 3336
[7]  Suara  &  Sanjaya,  2022.”  Implementasi  Metode Double Moving Average Untuk Prediksi Produksi Sabun”  Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi  e- ISSN: 2549-7952 UN PGRI Kediri, 23 Juli 2022 p-ISSN: 2580-3336
[8]  Demonius  Sarumaha  et,al.”  Penerapan  Metode Double  Moving  Average  Untuk  Memprediksi Penjualan Tiket Kereta Api” Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 1, No. 1, Januari 2021
[9]  Susilawati, Yuliansyah,Romzi, Aryani “Membangun  Website  Toko  Online  Pempek Nthree  Menggunakan  Php  dan  Mysql”  Jurnal Teknik Informatika Mahakarya JTIM, Vol. 3, No. 1, Juni 2020
[10]  Andry  et,al”Pengertian Database Secara Umum” UN  PGRI  Kediri,  23  Mei  2022  p-ISSN:  2580- 3336
[11]  Wijaya  &  Subekti“Penerapan  Aplikasi  Database pada  Kegiatan  Manajemen  Sekolah”  Jurnal Ilmiah Administrasi, Manajemen dan Kepemimpinan  Pendidikan  ISSN:  1978-1938
Print  2580-6491  Online  Volume  3  Number  1,
158-167 October 2019