## ANALISIS TREND MOMENT PADA DATAMINING FORECASTING
DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PERSEDIAAN OBAT HERBAL
Abdul Meizar* 1 , Wirhan Fahrozi 2 , Evta Indra 3 , Muhardi Saputra 4 1,2 Universitas Potensi Utama, 3,4 Universitas Prima Indonesia
1,2 Jl. Yos Sudarso, Medan. 3,4 Jl. Sampul, Medan E-mail : 1* abdulmeizar@gmail.com, 2 wirhanfr@gmail.com,
3 evtaindra@unprimdn.ac.id, 4 muhardisaputra@unprimdn.ac.id
ABSTRAK- Penjualan  merupakan  hal  yang  penting  pada  suatu  perusahaan,  oleh  sebab  itu  strategi  dan penyusunan  rencana  terhadap  suksesnya  penjualan  harus  dilakukan.  Salah  satu  strategi  yang  harus  disusun adalah  persedian  jumlah  barang.  PT.  Murni  Indah  Sentosa  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang penjualan obat herbal. Masalah yang sering dihadapi adalah persediaan jumlah obat herbal yang selalu over stock yaitu jumlah persediaan masih sangat banyak daripada yang terjual . Sehingga menimbulkan kerugian yang besar disebabkan terpacu pada expired obat hebal tersebut. Untuk itu diperlukan suatu perhitungan dalam memprediksi jumlah persediaan agar tidak terjadi over stock . Trend Moment merupakan salah satu metode datamining dalam memprediksi.  Cocok  pada  kasus  ini  karena  metode trend moment dapat  memprediksi  jumlah  persediaan  setiap bulannya.  Data input dilakukan  pada  jumlah  stok  yang  terdapat  pada  bulan  Agustus  2019  hingga  Maret  2021. Dan  tujuan  prediksi  pada  bulan  April  2021  dan  bulan  berikutnya.  Hasil  yang  di  dapat  yaitu  pada  hitungan prediksi yaitu 30 kg dan obat terjual 28 kg. presentase ketidaktepatan hanya 1.07%.
Kata kunci : prediksi, stok, herbal, trend, moment .

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  merupakan  jantung  yang  sangat dibutuhkan bagi perusahaan. Segala sesuatu harus di lakukan dan di susun sehingga menjadi strategi agar penjualan dapat berjalan dengan lancer [1] . Salah satu objek  signifikan  yang  diperlukan  adalah  persediaan barang atau sering di sebut stok [2] . Untuk melakukan penjualan maka perusahaan harus menyediakan stok barangnya. Tanpa adanya persediaan maka penjualan tidak dapat dilakukan [3] .
PT. Murti Indah Sentosa adalah suatu perusahaan yang bergerak dalam penjualan obat herbal. Namun, ada  beberapa  kendala  yang  paling  sering  dihadapi oleh  perusahaan  yaitu  sistem  yang  berjalan  masih tergolong  kurang  efektif  yaitu  sering  terjadi penumpukan  barang  ( over  stok )  yang  dipesan  oleh konsumen sering mengalami indent karena persediaan  obat  herbal  sudah  terjadwalkan  masuk untuk  periode  tertentu  sehingga  konsumen  harus menunggu  hingga  persediaan  dipesan  kembali, sehingga  laporan  persediaan  sering  mengalami kesalahan  diantaranya  sering  terjadi  redudansi (penggandaan)  penginputan  data  penjualan,  dan perusahaan  harus  mendata  satu  persatu  data penjualan  obat  herbal  dan  persediaan  obat  herbal akibat  dari  penjualan  belum  menggunakan  aplikasi yang  khusus.  Sehingga  dalam  penyampaian  laporan kepada  pimpinan  membutuhkan  waktu  yang  cukup lama  dan  laporan  prediksi  persediaan  obat  herbal menjadi  tidak  efektif  dan  efisien.  Oleh  karena  itu, dibutuhkannya  sebuah  metode  perhitungan  prediksi persediaan  obat  herbal  yang  dapat  mengatasi masalah tersebut.
Salah  satu  metode  dalam  memprediksi  adalah trend  moment .  Metode  ini  merupakan  bagaian  dari datamining  kelompok forecasting .  Metode trend
moment sangat tepat dalam menyelesaikan permasalahan  pada  kasus  ini  karena  metode trend moment merupakan  metode  untuk  mencari    garis trend dengan  perhitungan  statistika  dan  matematika tertentu  guna  mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis [4] .  Dengan  demikian  pengaruh  unsur subjektif  dapat  dihindarkan.  Dengan  menerepakan metode trend moment laporan persediaan obat herbal dengan  cepat  dan  efektif  diperoleh  dengan menggunakan  data  penjualan  sebelumnya [5] .    Untuk itu  dapat  memudahkan  bagian  penjualan  dalam menentukan biaya prediksi persediaan obat herbal.
Prediksi  dilakukan  untuk  mengetahui  berapa jumlah persediaan yang ideal pada bulan September 2021.  Data input berasal  dari  data  persediaan  yang telah  dilakukan  pada  momen  sebelumnya  yaitu bulan  Agustus  2019  hingga  Maret  2021.  Setelah prediksi  diketahui  maka  selanjutnya  dilakukan analisa  terhadap  penjualan  aktual  pada  bulan  April 2021 sehingga di dapat ketepatan ataupun ketidaktepatan prediksi metode trend moment.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  di  pakai  pada  penelitian ini adalah  metode kuantitiatif. Terdapat perhitungan di  dalam  penelitian  yang  berdasarkan  hasil pengumpulan  data [6] .  Metode  pengumpulan  data yaitu:
1. Studi Lapangan Merupakan metode yang dilakukan dengan mengadakan  studi  langsung  ke  lapangan  untuk mengumpulkan  data  yaitu  peninjauan  langsung  ke lokasi studi. Adapun teknik pengumpulan data yang dilakukan penulis adalah:
Pengamatan ( Observation )
Yaitu  dengan  melakukan  pengamatan  terhadap  data prediksi  persediaan  obat  herbal  yang  terdiri  dari jenis  obat,  kategori  obat,  data  harga  obat  dan penjualan obat pada PT. Murti Indah Sentosa.
Wawancara ( Interview )
Pada  bagian  ini  dilakukan  proses  wawancara langsung  dengan  bagian  penjualan  pada  PT.  Murti Indah  Sentosa  untuk  mendapatkan  informasi  – informasi  seperti:  sistem  yang  sedang  berjalan,  dan kelemahan dari sistem yang ada. Adapun wawancara yang dilakukan adalah sebagai berikut :
- Bagaimana  sistem  yang berjalan pada PT. Murti Indah  Sentosa  dalam  mengatur  dan  menjalin hubungan baik antara perusahaan dan customer ? - Apakah  permasalahan  yang  ditemui  selama  ini dalam  penanganan  prediksi  persediaan  obat herbal PT. Murti Indah Sentosa?
- Bagaimana  solusi  yang  diharapkan  untuk mengatasi permasalahan tersebut ?
2.  Studi Kepustakaan ( Library Research )
Penulis  melakukan studi pustaka untuk  memperoleh data-data  yang  berhubungan  dengan  penulisan skripsi  dari  berbagai  sumber  bacaan  seperti  buku panduan  pembuatan  aplikasi,  manajemen  data,  dan buku  atau  jurnal  yang  membahas  tentang  konsep prediksi persediaan obat herbal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PT.  Murti  Indah  Sentosa  adalah  suatu  perusahaan yang bergerak dalam penjualan obat herbal. Namun, ada  beberapa  kendala  yang  paling  sering  dihadapi oleh  perusahaan  yaitu  sering  terjadi  penumpukan data  barang  alias over  stock atau  produk  yang dipesan  oleh  konsumen  sering  mengalami indent karena  persediaan  obat  herbal  sudah  habis  maka terjadwalkan masuk untuk periode tertentu sehingga konsumen  harus  menunggu  persediaan  dipesan kembali,  laporan  persediaan  sering  mengalami kesalahan  diantaranya  sering  terjadi  redudansi (penggandaan)  penginputan  data  penjualan,  dan perusahaan  harus  mendata  satu  persatu  data penjualan obat herbal.  Penyampaian  laporan kepada pimpinan membutuhkan waktu yang cukup lama dan laporan  prediksi  persediaan  obat  herbal  menjadi tidak  efektif  dan  efisien.  Oleh  karena  itu, dibutuhkannya  sebuah  metode  perhitungan  prediksi persediaan  obat  herbal  yang  dapat  mengatasi masalah  tersebut.  Metode  perhitungan  dalam memprediksi adalah trend moment.

## Penerapan Metode
Untuk  memudahkan  penulis  dalam  menentukan peramalan keperiode berikutnya, penulis meramalkan  penjualan  persediaan  obat  herbal  pada periode Tahun 2019 hingga 2021 sesuai dengan data riset  penelitian  penulis.  Pada  bulan  Agustus  2019 hingga  Maret  2021  PT.  Murti  Indah  Sentosa
melakukan proses  penjualan persediaan obat herbal sebagai berikut :
Tabel 1. Penjualan Perusahaan Bulan Tahun Jumlah Penjualan Agustus 2019 23 Kg September 2019 26 Kg Oktober 2019 25 Kg Nopember 2019 24 Kg Desember 2019 24 Kg Januari 2020 30 Kg Februari 2020 28 Kg Maret 2020 26 Kg April 2020 30 Kg Mei 2020 38 Kg Juni 2020 33 Kg Juli 2020 30 Kg Agustus 2020 37 Kg September 2020 30 Kg Oktober 2020 28 Kg Nopember 2020 26 Kg Desember 2021 25 Kg Januari 2021 26 Kg Februari 2021 29 Kg Maret 2021 32 Kg
Terdapat  20  data  penjualan  dari  perusahaan  yang berhasil  penulis  dapatkan.  Sesuai  dengan  metode trend  moment minimal  20  data input yang  di eksekusi.  Kemudian  dari  20  data  tersbut  di  olah dengan  metode trend  moment yang  dapat  di  lihat pada tabel 2.
Tabel 2. Olah Data Metode Trend Moment
No Bula n Thn Jlh Penjual an (Y) Waktu (X) X*Y X2 1 Aug 2019 23 Kg 0 0 0 2 Sept  2019 26 Kg 1 26 1 3 Okt 2019 25 Kg 2 50 4 4 Nop 2019 24 Kg 3 72 9 5 Des 2019 24 Kg 4 96 16 6 Jan 2020 30 Kg 5 150 25 7 Feb 2020 28 Kg 6 168 36 8 Mar 2020 26 Kg 7 182 49 9 Apr 2020 30 Kg 8 240 64 10 Mei 2020 38 Kg 9 342 81 11 Jun 2020 33 Kg 10 330 100 12 Jul 2020 30 Kg 11 363 121
13 Aug 2020 37 Kg 12 444 144 14 Sep 2020 30 Kg 13 390 169 15 Okt 2020 28 Kg 14 392 196 16 Nop 2020 26 Kg 15 390 225 17 Ded 2021 25 Kg 16 400 256 18 Jan 2021 26 Kg 17 442 289 19 Feb 2021 29 Kg 18 522 324 20 Mar 2021 32 Kg 19 608 361 Jumlah 573 190 5607  2470 Rata - Rata 28.65

## Selanjutnya perhitungan metode yaitu

## Mencari nilai a dan b
Nilai  a  adalah  untuk  mencari  konstanta  indeks musiman dengan ketentuan [7] : ΣX : Jumlah kumulatif dari periode waktu ΣY : Jumlah kumulatif data penjualan Σ XY  :  Jumlah  kumulatif  dari  jumlah  periode dikalikan jumlah penjualan n : Banyaknya periode waktu (bulan)
Untuk  mencari  nilai  koefisien  b  harus  mencari  nilai persamaan  a  dan  b  sehingga  salah  satu  dari  nilai  a dan b bisa diketahui. Misal, mencari kesamaan nilai a sehingga nilai a bernilai 0.
573 = 20a  +       190b  │ 9.5 │ 5607  = 190a + 2470b       │ 1 │
5443.5 = 190a+       1805b
5607  = 190a +      2470b
-163.5 =  -665b
b = 163.5
665 b
=  0.2462 Maka nilai b adalah : 0.25
Sedangkan untuk mencari koefisien a adalah sebagai berikut :
573 = 20a + 190b 573 = 20a + 190(0.24) 573 = 20a +45.6 - 20a = 45.6-573 -20a = - 527.4 a = -527.4/-20 a
= 26.37

## Maka nilai a adalah 26.37

## Menghitung peramalan bulan April 2021
Langkah  kedua  adalah  mencari  nilai  Y,  yang diketahui  setelah  mendapatkan  nilai  a  dan  nilai  b, maka  disesuaikan  ke  rumus trend  moment dengan ketentuan  hasil  peramalan  bulan  April  2021  yang belum dipengaruhi indeks musim sebagai berikut :
Y = a + bX = 26.37 + 0.24 (21) = 26.37 + 5.04 = 31.41
Menghitung indeks musim Setelah  peramalan  diketahui,  langkah  selanjutnya adalah menghitung nilai indeks dengan ketentuan ;
rata-rata  Penjualan bulan tertentu Rata-rata  bulan  April  =  Penjualan  Agustu  2019  + Penjualan Maret 2021 = 23 + 32
= 55
Rata-rata  permintaan  bulan  April=  55  :  2  =  27.5 Indeks musim = 27.5/28.65 = 0,95
Menghitung  peramalan  yang  telah  dipengaruhi indeks musim Y* = indeks musim * Y = 0,95 x 31.41 = 30.14 = 30
Dengan  menggunakan  metode  trend  moment  maka diperoleh  penjualan  obat  herbal  pada  Bulan  April 2021 sebesar 30 Kg kemudian penulis mencocokkan penjualan  yang  terjadi  di  bulan  April  2021  pada perusahaan 28 Kg sehingga presentase ketidaktepatan  prediksi  hanya  1.07%.  Penulis  juga membandingkan  penjualan  bulan  Mei  2021  dengan prediksi  bulan  Mei  2021.  Penjualan  36  Kg sedangkan  prediksi  persediaan  barang  32  Kg. ketidaktepatan 1.13 %. Untuk itu penulis simpulkan metode trend  moment dapat  memprediksi  dengan ketidaktepatan yang kecil.

## 4. PENUTUP

## Kesimpulan
Dari uji coba yang penulis lakukan yaitu melakukan prediksi  terhadap  jumlah  persediaan  obat  herbal pada  perusahaan  PT.Murti  Indah  Sentosa  maka prediksi  dapat  di  pakai  dengan  ketidaktepatan  yang kecil.  Dalam  hal  memprediksi  pasti  ada  ketepatan dan ketidaktepatan dan harus mengambil sudut yang lebih  kecil  sehingga  perusahaan  tidak  mengalami kerugian yang besar.
Saran Adapun  saran  yang  penulis  ambil  dari  penelitian yang  dilakukan  yaitu  pada  kasus  ini  metode trend moment lebih tepat di implementasikan. Dikarenakan  prediksi  bukan  pada  musim  tertentu. Perusahaan membutuhkan prediksi setiap bulan. Bila kasus  dibutuhkan  prediksi  musiman  maka  metode ini tidak diajurkan dipakai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aan  Suhartri,  Wahyono,  2016,  “Implementasi Metode  Trend  Moment  Untuk  Peramalan Penjualan Kubis”
[2] Ade  Handini,  2016,  Pemodelan  Uml  Sistem Informasi  Monitoring  Penjualan  Dan  Stok
Barang (Studi Kasus: Distro Zhezha Pontianak)”
[3] Ade  Hendini,  2016,  Pemodelan  Uml  Sistem Informasi  Monitoring  Penjualan  Dan  Stok
Barang (Studi
Kasus: Distro Zhezha Pontianak)”  Jurnal  Khatulistiwa  Informatika, Vol. Iv, No. 2 Desember 2016
[4] Santi,  I.  H.,  &  Saputra,  A.  R.  (2019).  Prediksi Jumlah Permintaan Telur  Ayam Menggunakan
Metode  Trend  Moment. Inform.  Mulawarman
J. Ilm. Ilmu Komput , 14 (2), 111.
[5] Niswatin,  R.  K.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan  Peramalan  Produksi  Air  Minum
Menggunakan Metode Trend Moment. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , 6 (2), 337-344.
[6] Poerwosusanta,  H.,  Ali,  M.,  Noor,  Z., Mintaroem,  K.,  &  Widjajanto,  E.  (2018). Potensi  Ekstrak  Bawang  Dayak  (Eleutherine
Sp)  sebagai  Obat  Herbal  Terstandar  (OHT) pada  Pengobatan  Medis. Jurnal  Ilmiah  Ibnu Sina , 3 (2), 242-251.
[7] Hidayat, M. A. (2015). Pengembangan Ekstrak Daun dan Buah Kenitu (Chrysophyllum cainito L.)  untuk  Obat  Herbal  Terstandar  Diabetes Mellitus.
[8] Meizar,  A.,  &  Verawardina,  U.  (2021). Designing  Augmented  Reality  Surah  Al-
Fatihah  Application  in  Assisting  Learning  for Children. Jurnal Mantik , 4 (4), 2325-2330.
[9] Roy,  Sumaryono,  2014,  “Penerapan  Metode Trend  Moment  dalam  Forecast  Penjualan Beton Ready mix Di PT. X,  Mojokerto”
[10] Suci,  T.,  Dewi,  R.,  &  Meizar,  A.  (2019, December).  Penerapan  Apriori  Pada  Penjualan Produk  Alat  Tulis  Kantor  Di  Cv.  Mega
Stationery.  In SENSITIf:  Seminar  Nasional Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Informasi (pp. 561-571).