## SISTEM PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIONAL SMOOTING (STUDI KASUS : DEALER HONDA KARTIKA SARI PUTRA DINOYO)
Rahmah Nur Hidayanti, Sentot Achmadi, Mira Orisa Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
2018111@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kartika Sari Putra adalah dealer Honda yang menjual berbagai jenis sepeda motor Honda  terbaru dengan beragam pilihan  model  seperti sepeda motor untuk  sehari  hari, sepeda motor sport , sepeda motor fashion , dan lainnya.  Dealer  ini  mendata  penjualan  produknya  dengan  cara  direkap  menggunakan  aplikasi Microsoft  Excel sehingga membutuhkan sistem yang dapat mengelola data penjualan tersebut. Sistem yang dibuat juga bisa untuk meramalkan penjualan sepeda motor perbulanannya agar pengelolaan data penjualan sepeda motor lebih teratur dan bisa menentukan strategi penjualan yang lebih efisien kedepannya. Maka, dibuat Sistem Peramalan Penjualan Sepeda  Motor  menggunakan  Metode Double  Exponentional  Smooting .  Metode  ini  adalah  salah  satu  metode peramalan dalam teknik data mining. Data yang digunakan adalah data produk dan data transaksi penjualan dari bulan Januari 2022 hingga Agustus 2023  yang akan diolah untuk memprediksi penjualan satu bulan ke depan. Hasil  pengujian  menyatakan  bahwa  penggunaan  metode Double  Exponentional  Smooting dapat  menghasilkan peramalan dengan nilai rata-rata MAPE sebesar 0,0% sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil ramalan tersebut termasuk dalam kategori yang sangat baik sesuai dengan karakteristik MAPE.
Kata  kunci  : Penjualan,Peramalan,  Sepeda  Motor,  Double  Exponentional  Smooting,  Alpa,  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE)

## 1. PENDAHULUAN
Dealer  Honda  Kartika  Sari  Putra  Dinoyo beralamatkan  di  Jalan  Mayjend  M.T.  Haryono  Ruko Istana  Dinoyo  Kav.  a9-a10,  Dinoyo,  Lowokwaru, Kota Malang. Dealer ini menjual berbagai jenis sepeda motor  Honda  terbaru  dengan  beragam  pilihan  model seperti sepeda motor untuk sehari hari, sepeda motor sport, sepeda motor fashion, dan lainnya. Pada dealer ini juga menyediakan layanan purna jual,biasanya jika konsumen membeli produk sepeda motor pada dealer ini  akan  mendapatkan  layanan  purna  jual  yang mencakup  perawatan  rutin,  perbaikan,  layanan garansi,  dan  servis  umum  lainnya.  Disini  juga menyediakan  suku  cadang  asli  Honda  serta  berbagai aksesoris  yang  dapat  memodifikasi  sepeda  motor sesuai dengan keinginan pelanggan. Terdapat tes drive yang memungkinkan calon pembeli untuk melakukan uji coba berkendara sepeda motor sebelum memutuskan untuk  membelinya. Pada waktu tertentu dealer  ini  menawarkan  program  penawaran  seperti diskon, paket pembiayaan khusus, atau bonus tertentu pada pembelian sepeda motor baru.
Dalam  penjualan  produknya  dealer  ini  mendata penjualan dengan cara direkap menggunakan aplikasi Microsoft Excel dari tiap koordinator penjualan yang kemudian  diberikan  kepada  staf  administrasi  untuk direkap kembali secara keseluruhan.Proses perekapan data  penjualan  membutuhkan  waktu  yang  berbeda- beda tergantung koordinator salesnya. Pada saat rapat evaluasi tim untuk menentukan strategi penjualan, jika terdapat masalah untuk beberapa sales yang tidak bisa menjual  sepeda  motor  sesuai  target.  Perlu  dilakukan
promosi  yang  lebih  lagi  dan  biasanya  promosi  bisa dilakukan  dengan  melihat  tren  model  sepeda  motor dan  juga  tergantung  dari  daerahnya.Pada  penelitian sebelumnya  sudah  dilakukan  Tejaningrat  dkk.  pada Penerapan  Peramalan  Penjualan  Ban  Sepeda  Motor menggunakan Metode Double Exponentional Smooting ,  dengan  hasil  peramalan  yang  diperoleh dapat mempermudah pemilik toko dalam menyediakan  merk  ban  dan  jenisnya  yang  diminati oleh  calon  konsumen  [1].  Kemudian  terdapat penelitian  dari  Titania  dkk.  dengan  judul  Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor menggunakan Metode Double Exponentional Smooting pengujian peramalan menggunakan  perhitungan  kesalahan  persentase  dan kesalahan persentase rata-rata absolut. MAPE terkecil terjadi pada alpha 0.7, yaitu 12,36. [2].
Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah  pada Dealer  Honda  Kartika  Sari  Putra  Dinoyo  dibutuhkan sistem  yang  dapat  meramalkan  penjualan  sepeda motor per-bulanannya agar pengelolaan data penjualan sepeda  motor  lebih  teratur  dan  bisa  menentukan strategi  penjualan  yang  lebih  efisien  kedepannya  di Dealer  Honda  Kartika  Sari  Putra  Dinoyo  maka dilakukan  penelitian  mengenai  ”Sistem  Peramalan Penjualan  Sepeda  Motor  menggunakan  Metode Double Exponentional Smooting ”. Tujuan dikembangkannya aplikasi peramalan penjualan yang dapat  diakses  oleh  admin  agar  dapat  memudahkan dalam proses evaluasi penjualan sepeda motor. Sistem peramalan  yang  dikembangkan  ini  menggunakan metode Double  Exponential  Smooting sehingga  hasil
peramalan menjadi lebih objektif secara matematis dan tidak terpengaruh faktor subjektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  Diffa  Adrian  Rahma  Chiesa  berjudul
"Sistem Prediksi Penjualan Pakaian Wanita menggunakan Metode Double Exponential Smoothing (Studi  Kasus  Pada  Ime  Female  Fashion)"  bertujuan untuk menangani masalah dengan pencatatan penjualan barang yang hingga  saat  ini,  peramalan  penjualan  barang  masih dilakukan secara manual, dan tidak ada metode khusus yang  tersedia  untuk  memperkirakan  penjualan  secara otomatis.Namun,  sistem  prediksi  penjualan  pakaian wanita yang menggunakan Metode Double Exponential  Smoothing  berhasil  melakukan  prediksi penjualan  pakaian  untuk  lima  hari  ke  depan.  Hasil pengujian  peramalan  menunjukkan  bahwa  hasil peramalan berbeda dengan data aktual. Ini disebabkan oleh fakta bahwa data terakhir, atau data ke 360, yang dirilis pada 26 Desember 2022, mempunyai nilai yang berbeda untuk setiap item, yang berarti bahwa jika ada data dengan nilai 0 maka hasilnya akan bernilai negatif [3].
Sariaman  Manullang  melakukan  penelitian tambahan  berjudul  "Peramalan  Penjualan  Beras  di Perum Bulog Sub Drive Medan menggunakan Metode Double  Exponential  Smoothing."  Masalah  seperti perubahan  pada  jumlah  produk  yang  dihasilkan, ketersediaan bahan baku, pencapaian target penjualan, dan  menentukan  keuntungan  maksimal  adalah  tujuan dari  penelitian  yang  dilakukan.  Peneliti  melakukan penelitian  dengan  mengangkat  judul  di  atas  untuk tujuan  meramalkan  jumlah  beras  yang  akan  dijual setiap  tahunnya  dan  menggunakannya  sebagai pedoman  untuk  tindakan  penjualan  Perum  Bulog. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  faktor  yang paling cocok untuk memperkirakan penjualan beras di Sub  Drive  Medan  Perum  Bulog  adalah  alpha  =  0,2 dengan MAPE sebesar 0,27%. [4].
Studi  lanjutan  yang  dilakukan  oleh  Lisa  Wulan Dari  pada  tahun  2021,  "Penggunaan  Metode  Double Exponential  Smooting  untuk  Meramalkan  Angka Pengangguran",  bertujuan  untuk  menentukan  tingkat pengangguran  di  Asahan  dan  bagaimana  kebijakan yang  dibuat  oleh  pemerintah  berdampak  pada peningkatan tingkat pengangguran. Dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES), peramalan untuk pengangguran ini didasarkan pada data aktual dalam kurun waktu dua belas tahun. Hasil terbaik untuk peramalan ini adalah nilai alpha 0,4 dan  nilai  MAPE  sebesar  6,22%,  sehingga  jumlah pengangguran  sebesar  6,22%  pada  tahun  2021, menggunakan hasil perhitungan sejumlah 22909,72 ± 6,22% = 22909,72 ± 1424,98. M rentang perkiraan dari 21484,74 hingga 24334,7 [5].
Pada tahun 2020, Aden dan Anggela Supriyanti menulis  dalam  penelitian  berjudul  "Prediksi  Jumlah Calon  Peserta  Didik  Baru  Menggunakan  Metode
Double  Exponential  Smoothing  dari  Brown  (Study Case:  Sd  Islam  Al-Musyarrofah  Jakarta"  dengan menggunakan metode kuantitatif yaitu metode Double Exponential  Smoothing  satu  parameter  dari  Brown, tujuan penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah siswa  baru  yang  akan  masuk  pada  tahun  ajaran  baru. Hasil menunjukkan bahwa Metode Double Exponential  Smoothing  dari  Brown  yang  digunakan pada  tahun  2020–2021  untuk  memprediksi  jumlah siswa  baru  di  Sekolah  Dasar  Islam  Al-Musyarrofah Jakarta  tepat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah siswa baru dengan nilai Durbin-Waston 0,59997. [6].
Studi  berjudul  "Sistem  Prediksi  Volume Kendaraan di Jalan Tol Menggunakan Metode Double Moving Average serta Double Exponential Smoothing (Studi  Kasus  di  Jasamarga  Pandaan  Tol)"  dilakukan oleh  Mesach  Habel  dan  rekan  pada  tahun  2023  dan bertujuan  untuk  membantu  Tim  Traffic  Collection memperkirakan jumlah kendaraan yang akan melewati jalan  raya.  Metode  Double  Exponential  Smoothing lebih tepat dalam memprediksi data jika dibandingkan dengan  metode  Double  Moving  Average.  Hal  ini terbukti  dari  nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  rata-rata  pada  metode  Double  Exponential Smoothing yang lebih rendah, yakni sebesar 5.368%, sedangkan  pada  metode  Double  Moving  Average sebesar 30.124%.. [7].

## 2.2. Peramalan
Peramalan ( Forecasting) adalah disiplin ilmu dan dan pengetahuan yang digunakan untuk memprediksi apa  yang  akan  terjadi  di  masa  yang  akan  datang. Peramalan  akan  melibatkan  pengumpulan  data historis,  seperti  peramalan  penjualan,  yang  akan menggunakan  matematika  untuk  memproyeksikan penjualan  di  masa  mendatang.  Peramalan  adalah Upaya  untuk  secara  akurat  dan  tepat  memperkirakan apa  yang  akan  terjadi  di  masa  depan  dengan menggunakan  teknik,  keahlian,  dan  kecerdasan teknologi.Ini  adalah  cara  untuk  membuat  agenda berdasarkan  isi  dan  keahlian  yang  dibuat  oleh  suatu perusahaan. [8].

## 2.3. Double Exponentional Smooting
Metode Double Exponential Smoothing, persamaannya sebagai berikut :
Ŷ t+x = a t + b t x (1)
Dimana : Ŷ t+x = Peramalan periode selanjutnya. a t
= Selisih nilai antara nilai penghalusan tunggal (A`) dengan ganda (A``)
b t = Nilai slop/nilai trend dari data yang sesuai x = Periode pengamatan yang digunakan untuk peramalan
Nilai penghalusan tunggal (A`) dan ganda (A``) harus dihitung untuk mengetahui perbedaan tren nilai penghalusan  tunggal  (A`)  dan  ganda  (A``)  sebagai berikut.:
A t ` = α Ŷ t + (1- α) A` t-1 (2)
A t `` = α A t ` + (1- α) A` t-1 (3)
Nilai  smooting  tunggal  (A`)  dan  ganda  (A``) harus dihitung untuk mengetahui perbedaan tren nilai smooting  tunggal  (A`)  dan  ganda  (A``)  sebagai berikut.:
a t = 2A t ` - A t `` (4)
Perhitungan b t menggunakan rumus sebagai berikut : b t = α 1− α (A t ` - A t ``) (5)
Setelah  data  disesuaikan,  selanjutnya  dapat mempersiapkan  diri  untuk  memperkirakan  x  periode berikutnya.  [9].

## 2.4. Mean Absolute Percentage Error
Dalam penelitian ini, Mean Absolute Percentage Error (MAPE)  diperuntukkan  untuk  menetapkan tingkat  persentase  kesalahan  yang  dihasilkan  pada hasil  ramalan  periode  yang  diharapkan.  MAPE menunjukkan  tingkat  kesalahan  dalam  peramalan dibandingkan dengan nilai aktual.  [10]. MAPE dirumuskan sebagai berikut:
MAPE = Σpresentase error 𝑛 (6)
di mana: MAPE = Mean absolute percentage e rror X t = Data aktual pada periode t F t = Data ramalan pada periode t N = Jumlah periode data keseluruhan

## Tabel 1. Karakteristik Nilai MAPE
MAPE (%) Interpresi Akurasi Peramlaan <10 Sangat Baik 10-20 Baik 21-50 Cukup >50 Kurang
Pada  Tabel  1.  merupakan  karakteristik  nilai MAPE  dimana  jika  nilainya  lebih  kecil  maka akurasinya  menjadi  sangat  baik  dan  sebaliknya  jika akurasinya  lebih  besar  maka  akurasinya  menjadi kurang baik.

## 2.5. Database
Database  juga  disebut  basis  data  yaitu sekumpulan  data  yang  terkait  satu  sama  lain  (relasi) antara  satu  sama  lain  dengan  cara  tertentu  untuk menghasilkan  data  atau  informasi  baru.  Berkas  atau file  merupakan  kumpulan  data  yang  mempunyai hubungan  atau  relasi  tertentu,  disimpan  dalam perangkat  keras  komputer,  dan  jika  diperlukan  dapat dimanipulasi  dengan  perangkat  lunak.  Basis  data disimpan  dalam  perangkat  keras  komputer  dan  dapat dimanipulasi  menggunakan  perangkat  lunak  tertentu sesuai kebutuhan.Dalam kebanyakan kasus, kunci dari setiap  file  menunjukkan  hubungan  atau  hubungan data.  Data  adalah  fakta  atau  nilai,  atau  nilai,  yang dicatat atau digambarkan tentang suatu hal. [11].

## 2.6. PHP
PHP, singkatan dari PHP Hypertext Preprocessor adalah bahasa pemrograman script yang digunakan di server  yang  umumnya  digunakan  untuk  membuat
aplikasi  web  dinamis.  Pada  awalnya,  PHP  dibuat hanya  untuk  mencatat  orang  yang  mengunjungi  situs web  pribadi  Rasmus  Lerdorf.  Pada  rilisnya  yang kedua, Form Intepreter yaitu alat yang memungkinkan penerjemahan perintah SQL ditambahkan. Rilis kedua disebut PHP/FI dan sejak saat itu PHP mulai menjadi bahasa  pemrograman  baru  yang  banyak  peminatnya. Pada pertengahan tahun 1997, diketahui bahwa sekitar 50.000 situs di seluruh dunia menggunakan PHP [12].

## 2.7. Laravel
Laravel  adalah  kerangka  kerja  pemrograman PHP  dengan  komunitas  dan  pengguna  yang  terus meningkat.  Konsep  MVC  (model,  view,  controller) adalah konsep kontemporer yang membedakan bagian tampilan (front-end) dan pengelolaan data (back-end). Kerangka kerja ini tidak terlepas dari konsep ini.Selain itu,  Laravel  memiliki  fitur  routing,  yang  dapat mengatur rute permintaan sesuai kebutuhan. Selain itu, Query builder dan ORM Laravel membuat mendukung berbagai database lebih mudah.  [13].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Blok Sistem
Menurut  penelitian  ini,  diagram  blok  sistem program digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Pada Gambar 1 merupakan diagram blok sistem dari  aplikasi  peramalan  penjualan  sepeda  motor.User dapat  membuka  aplikasi  web  peramalan  penjualan sepeda  motor,  kemudian  user  bisa  memilih  nama produk  yang  akan  di  prediksi,  selanjutnya  dilakukan perhitungan  menggunakan Double  Exponentional Smooting ,  lalu  muncul  hasil  perhitungan  dari  metode tersebut.Terakhir  akan  muncul  hasil  peramalan  dari produk yang sudah dipilih.

## 3.2. Struktur Menu
Pada  Gambar  2.  terdapat  struktur  menu  yaitu data  jenis  sepeda  motor,data  sales,data  transaksi penjualan,dan peramalan. Pada data produk,data sales dan data transaksi user bisa melakukan tambah, edit , dan hapus data. Kemudian pada menu peramalan user bisa  memilih  periode  ,  memilih  produk,dan melakukan  perhitungan  peramalan,  dan  memilih menu  hasil  evaluasi  peramalan  untuk  setiap periodenya.

## Gambar 2. Struktur Menu

## 3.3. Flowchart Metode
Flowchart  metode  ini  menggambarkan  alur  dari algoritma  metode  Peramalan  Penjualan  Sepeda  otor menggunakan Metode
Double Exponentional Smooting ,dimulai  dari  mengidentifikasi  data  dan variabel  yang  diperlukan  untuk  peramalan  hingga menguji akurasi prediksi dengan metode MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ).
Gambar 3. Flowchart Metode
Pada  Gambar  3.  proses  dimulai  dengan menginisialisasikan  t=2  yang  dimulai  pada  bulan Februari karena nilai t=1 pada bulan Januari menjadi data training . Menginputkan data penjualan bulan lalu dihitung  menggunakan  rumus Single  Exponentional Smooting dengan  menginputkan  nilai  alpha  dikali dengan data aktual ditambah 1-alpha dikalikan dengan A’t  yang  sebelumnya.  Kemudian  dilanjutkan  dengan menghitung menggunakan rumus Double Exponentional  Smooting dengan  menginputkan  nilai alpha dikali dengan hasil A’t ditambah 1-alpha dikali dengan A”t yang sebelumnya.Dilanjutkan menghitung konstanta  at  dan  bt  lalu menghitung nilai
peramalannya.Kemudian muncul hasil peramalan dan dilanjutkan  menghitung  akurasi  MAPE  lalu  akan muncul hasil akurasi MAPE tersebut.
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  pada adalah  data  transaksi  penjualan  sepeda  motor  yang mencakup  periode  dari  bulan  Januari  2022  hingga Agustus  2023  yang  disajikan  dalam  Tabel  2.  Data tersebut  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan Double  Exponentional  Smooting untuk  meramalkan penjualan  sepeda  motor  pada  dealer  Honda  Kartika Sari Putra Dinoyo.
Tabel 2. Data Transaksi Penjualan Beat
Persamaan  yang  digunakan  dalam  proses perhitungan Double  Exponential  Smoothing (DES) adalah persamaan (1), (2), (3), (4), dan (5). Langkah- langkah yang dapat dilakukan sebagai berikut: 1. Menghitung nilai penghalusan tunggal (A`)
A 2` = αŶ2 + (1- α) A`2-1 = 0.1(46)+ (1-0.1) 33 = 34,4
2. Menghitung nilai penghalusan ganda (A``) A 2`` = αA 2` + (1- α) A` 2-1
A 2`` = 0.1(34,4) + (1-0.1) 33 = 33,14
3. Menghitung  selisih  nilai  antara  penghalusan tunggal (A`) dengan penghalusan ganda (A``):
a 2 = 2A 2` - A 2``
a 2 = 2(34,4)- 33,14 = 35,47
4. Hitung slop b 2 = α 1−α (A 2` - A 2`` ) = 0,1 1−0,1 (34,4-33,14)
= 0,13
5. Menghitung forecasting pada periode selanjutnya Ŷ 2+1 = a 2 + b 2 1 Ŷ 2+1 = 35,47 + 0,13 (1) = 35,60
Perhitungan  untuk  peramalan  bulan  ketiga  dapat dilakukan sebagai berikut:
Ŷ 2+1 = 35,47 + 0,13 (3) = 35,86
Hasil pada tabel 3. untuk alpa 0,1 yang diperoleh dari perhitungan penjualan sepeda motor merk Beat.
Tahun Bu lan Penjualan  Tahun Bu lan Penjualan 2022 1 33 11 27 2 46 12 40 3 27 2023 1 55 4 34 2 33 5 23 3 34 6 38 4 40 7 27 5 33 8 55 6 23 9 47 7 20 10 38 8 37
Tabel 3. Hasil Uji Alpa 0,1 Beat Tahun Bulan Penjualan A' A'' Nilai a Nilai b Forecast a+bx Error 20 22 1 33 33 33 33 0,00 33 0 2 46 34,30 33,13 35,47 0,13 35,60 10,40 3 27 33,57 34,23 32,91 -0,07 32,84 -5,84 4 34 33,61 33,57 33,65 0,00 33,66 0,34 5 23 32,55 33,51 31,60 -0,11 31,49 -8,49 6 38 33,10 32,61 33,59 0,05 33,64 4,36 7 27 32,49 33,04 31,94 -0,06 31,88 -4,88 8 55 34,74 32,71 36,76 0,23 36,99 18,01 9 47 35,96 34,86 37,07 0,12 37,19 9,81 10 38 36,17 35,98 36,35 0,02 36,37 1,63 11 27 35,25 36,08 34,43 -0,09 34,33 -7,33 12 40 35,73 35,30 36,15 0,05 36,20 3,80 2023 1 55 55 55 55 0,00 55,00 0,00 2 33 52,80 54,78 50,82 -0,22 50,60 -17,60 3 34 50,92 52,61 49,23 -0,19 49,04 -15,04 4 40 49,83 50,81 48,85 -0,11 48,74 -8,74 5 33 48,15 49,66 46,63 -0,17 46,46 -13,46 6 23 45,63 47,89 43,37 -0,25 43,12 -20,12 7 20 43,07 45,37 40,76 -0,26 40,50 -20,50 8 37 42,46 43,01 41,91 -0,06 41,85 -4,85 1 0 38,21 37,12 39,31 0,12 39,43 -39,43
6. Perhitungan nilai error (8) menggunakan alpa  0,1 sebagai berikut: MAPE = Σpresentase error 𝑛 = 469,57 21 = 27,12
Diantara alpa 0,1-0,9 nilai alpa terkecil terdapat pada  alpa  0,5,  sehingga  untuk  sepeda  motor  produk Beat yang memiliki nilai MAPE paling kecil terdapat pada alpa 0,5 sebesar 0,00 %.

## 3.4. Use Case
Gambar 4. Use Case Diagram
Pada  Gambar  4.  terdapat  use  case  diagram  dari sistem  peramalan  penjualan  sepeda  motor.  Admin dapat melakukan login, melihat dashboard,mengelola data  produk,  mengelola  data  transaksi,  melakukan peramalan  perjualan  sepeda  motor  kedepannya,  serta dapat  melihat  hasil  evaluasi  peramalan  setiap periodenya.

## 3.5. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  5.  terdapat flowchart  sistem mengarahkan  ke  halaman  login,  menginputkan username  dan  password  selanjutnya  kalau  sudah Setelah  berhasil  masuk,  admin  akan  langsung diarahkan  ke  halaman  dashboard.  di  mana  mereka dapat  mengelola  data  jenis  sepeda  motor,  data transaksi,  melakukan  perhitungan  peramalan,dan melihat hasil evaluasi peramalan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Gambar 5. Tampilan Halaman Login
Pada Gambar 5. merupakan halaman login untuk admin.  Sebelum  mengakses  halaman  dashboard admin,  user  terlebih  dahulu  melakukan  proses  login. Setelah masuk halaman login ini, admin diminta untuk memasukkan email dan password untuk autentikasi.

## 4.2. Halaman Dashboard

## Gambar 6. Tampilan Halaman Dashboard
Pada Gambar 6. menampilkan halaman dashboard dengan informasi menu yang dapat diakses oleh admin. Di dalamnya termasuk menu data produk, data transaksi penjualan, dan perhitungan peramalan.

## 4.3. Halaman Produk
Pada  Gambar  7.  menampilkan  halaman  data produk yang berisi inputan kode produk, nama produk, dan  harga  produk.  Pada  menu  ini  juga  juga  terdapat action untuk edit dan delete jika data akan diubah atau dihapus. Terdapat menu search jika admin menginginkan mencari produk yang diinginkan.
Gambar 7. Tampilan Halaman Produk

## 4.4. Halaman Transaksi
Pada  Gambar  8.  menampilkan  halaman  data produk  yang  berisi  inputan  kode  transaksi,  nama produk,  metode  pembayaran,dan  tanggal  pengajuan. Pada menu ini juga juga terdapat action untuk edit dan delete jika data akan diubah atau dihapus.
Gambar 8. Tampilan Halaman Transaksi

## 4.5. Halaman Peramalan

## Gambar 9. Tampilan Halaman Peramalan
Pada Gambar 9. menampilkan halaman peramalan, dimana admin bisa memilih nilai alpa yang dipilih  yaitu  0,1-0,9  kemudian  memilih  juga  nama produk  yang  akan  diramalkan.Kemudian  terdapat button  hitung  untuk  menghitung  peramalan  dari produk yang sudah dipilih.

## 4.6. Halaman Hasil Peramalan
Pada  Gambar  10.  menampilkan  halaman  hasil peramalan  yang  berisikan  informasi  mengenai  tahun, bulan, data aktual, perhitungan A’, A”, at ,bt , Forecast ,dan nilai hasil PE.
Gambar 10. Tampilan Halaman Hasil Peramalan
Gambar 11. Tampilan Halaman Grafik
Pada  Gambar  11  menampilkan  halaman  grafik peramaan  yang  berisikan  informasi  nilai  dari  jumlah data aktual dan data peramalannya.

## 4.7. Halaman Grafik Evaluasi Peramalan
Gambar 12. Tampilan Halaman Grafik Peramalan
Pada  Gambar  12.  menampilkan  halaman  grafik evaluasi  yang  berisikan  combobox  nama  produk  dan tahun.  Sistem  akan  menjalankan  perintah  sesuai inputan  yang  diberikan.  Maka  akan  menghasilkan grafik pada setiap periode (tahun).

## 4.8. Pengujian Compatibility Web
Hasil  uji  coba  kompatibilitas  halaman  web terhadap  berbagai  web  browser  dapat  ditemukan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Compatibility Web
Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Mozilla Firefox Login ✓ ✓ ✓ Dashboard ✓ ✓ ✓ Halaman Data Produk ✓ ✓ ✓ Fungsi Tombol Add Data Produk ✓ ✓ ✓ Fungsi Tombol Edit Data Produk ✓ ✓ ✓ Fungsi Tombol Delete Data Produk ✓ ✓ ✓ Fungsi Tombol Search Data Produk ✓ ✓ ✓ Halaman Tabel Transaksi ✓ ✓ ✓ Fungsi Tombol Add Tabel Transaksi ✓ ✓ ✓ Fungsi Tombol Edit Tabel Transaksi ✓ ✓ ✓ Fungsi Tombol Delete Tabel Transaksi ✓ ✓ ✓ Halaman Peramalan ✓ ✓ ✓ Fungsi Combobox Alpa ✓ ✓ ✓ Fungsi Combobox Nama Produk ✓ ✓ ✓ Fungsi Tombol Hitung Peramalan ✓ ✓ ✓ Logout ✓ ✓ ✓
Tujuan pengujian ini adalah untuk mengevaluasi apakah  halaman  web  yang  telah  dibuat  mampu menampilkan semua data sesuai dengan perancangan saat diakses melalui berbagai web browser yang umum digunakan oleh admin.

## 4.9. Pengujian Akurasi
Dalam  pengujian  metode  ini  memiliki  tujuan untuk  melihat  hasil  keakuratan  metode  dalam
meramalkan  penjualan  sepeda  motor  kedepannya. Berikut adalah hasil perhitungan nilai error dari setiap produk disini dicantumkan hanya ada lima produk :
Tabel 4.2 Hasil Perhitungan Nilai Error Beat
Alpa MAPE 0,1 27,12 0,2 17,88 0,3 11,35
Alpa MAPE 0,4 5,49 0,5 0,00 0,6 5,43 0,7 10,95 0,8 16,81 0,9 31,03
Pada Tabel 4.2 dari perhitungan manual 0,1-0,9 untuk nilai MAPE terkecil untuk produk sepeda motor merk  Beat  terdapat  pada  alpa  0,5 dengan  nilai  0,0%. Untuk  nilai  MAPE  terbesar  pada  sepeda  motor  merk Beat terdapat pada alpa 0,1 sebesar 27,12%.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Nilai Error Supra Alpa MAPE 0,1 43,98 0,2 31,87 0,3 21,63 0,4 11,10 0,5 0,00 0,6 11,39 0,7 22,87 0,8 34,25 0,9 43,98
Pada  Tabel  5.  dari  perhitungan  manual  0,1-0,9 untuk nilai MAPE terkecil untuk produk sepeda motor merk Supra terdapat pada alpa 0,5 dengan nilai 0,0%. Untuk  nilai  MAPE  terbesar  pada  sepeda  motor  merk Supra terdapat pada alpa 0,1 dan 0,9 sebesar 43,98%.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Nilai Error CRF
Alpa MAPE 0,1 22,62 0,2 15,31 0,3 9,82 0,4 5,05 0,5 0,00 0,6 5,62 0,7 11,81 0,8 18,60 0,9 19,07
Pada  Tabel  6.dari  perhitungan  manual  0,1-0,9 untuk nilai MAPE terkecil untuk produk sepeda motor merk  CRF terdapat pada alpa 0,5 dengan  nilai  0,0%. Untuk  nilai  MAPE  terbesar  pada  sepeda  motor  merk CRF  terdapat  pada  alpa  0,1  sebesar  22,62%.  Setelah diamati  mengenai  hasil  perhitungan  error  setiap produknya, masing masing produk memiliki nilai error yang  bervariasi.  Pada  tabel  juga  sudah  dianalisis mengenai  hasil  nilai  error  MAPE  yang  terkecil  dan nilai error MAPE yang terbesar.
Berdasarkan hasil nilai MAPE pada perhitungan tiap produk menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) bahwa  rata  rata  untuk  nilai  MAPE terkecil pada semua produknya terdapat pada alpa 0,5 dengan nilai 0,00%. Maka dari itu, dapat disimpulkan perhitungan  nilai  error  MAPE  hasil  peramalan  yang dilakukan pada penelitian ini termasuk dalam kategori
peramalan yang sangat baik sesuai dengan karakteristik nilai MAPE yang terdapat pada Tabel 2.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  sistem  peramalan  penjualan sepeda motor menggunakan metode Double Exponential Smoothing menunjukkan bahwa dari segi pengujian  tingkat  akurasi,  nilai  MAPE  dapat disimpulkan  bahwa  dari  bulan  Januari  2022  hingga Agustus 2023  memiliki rata-rata 0,00%, yang berada dalam alpa 0,5.
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan termasuk dalam kategori peramalan yang sangat baik sesuai  dengan  karakteristik  nilai  MAPE.  Selain  itu, pengujian  black  box  dan  kompatibilitas  dengan berbagai browser menunjukkan  bahwa  sistem peramalan  berjalan  sesuai  harapan.  Meskipun demikian,  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk menambah  data  penjualan  selama  tiga  tahun  ke belakang  guna  meningkatkan  akurasi  peramalan, mencoba  metode  peramalan  lain  seperti  ARIMA, Triple Exponential Smoothing,Double Moving Average ataupun  yang  lainnya,  dan  mengembangkan sistem peramalan berbasis mobile .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Lengkoro,  I.  N.  Farida  och  P.  Kasih, ”Penerapan Metode Double Exponential Smoothing  pada  Peramlaan  Omset  Penjualan Ban  Sepeda  Motor,” Seminar  NAsional  Inovasi Teknologi, pp. 101-108, 2020
[2] T.  D.  Andini  och  P.  Auristandi,  ”Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing,” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA), 2016
[3] D.  A.  Rahma  Chiesa,  S.  Achmadi  och  J.  D.
Irawan, ”SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PAKAIAN WANITA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIONAL SMOOTING (STUDI KASUS  PADA  IME  FEMALE  FASHION),” JATI, 2023
[4] S.  Manullang,  ”PERAMALAN  PENJUALAN BERAS  DI  PERUM  BULOG  SUB  DIVRE MEDAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE  EXPONENTIAL  SMOOTING,” Jurnal  Riset  Rumpun  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam (JURRIMIPA), 2023
[5] L.  W.  Dari,  A.  Z.  Syah  och  M.  A.  Sembiring, ”PENERAPAN
METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MERAMALKAN ANGKAN
PENGANGGURAN,” JUNAL TEKNISI (Jurnal Teknologi  Komputer  dan  Sistem  Informasi), 2021.
[6] A.  och  A.  Supriyati,  ”PREDIKSI  JUMLAH CALON PESERTA DIDIK
BARU
MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL  AKAN  METODE  DOUBLE
EXPONENTIAL  (  Study  Kasus:  SD  Islam  Al- Musyarrofah Jakarta ),” Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistik, 2020.
[7] M. H. Wiyono Prataningtyas, Y. A. Pranoto och D. Rushistiar, ”The Vehicle Volume Forecasting System on the toll road uses the Double Moving Average  and  Double  Exponential  Smoothing Methods,” JATI, 2023.
[8] R.  A.  Hasyim,  ”PERAMALAN  PENJUALAN BARANG MENGGUNAKAN METODE FUZZY  TIME  SERIES  PADA  TB.  AA  JAYA DI BANGUNREJO,” 2021.
[9] R.  Yudaruddin,  FORECASTING  :  UNTUK KEGIATAN EKONOMI DAN BISNIS, Samarinda: RV Pustaka Horizon, 2019.
[10] L. A. Herlambang och W. Sugianto, ”ANALISIS PERAMALAN  PENJUALAN  SEPEDA  DAN MOTOR  LISTRIK  DI  PT  XYZ,” Jurnal Comasie, 2021.
[11] A.  Andaru,  ”PENGERTIAN  DATABASE SECARA UMUM,” 2018.
[12] J.  Winanjar  och  D.  Susanti,  ”RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI  DESA  BERBASIS  WEB
MENGGUNAKAN  PHP  DAN  MySQL,” Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  & Teknologi (SNAST), 2021.
[13] F.  A.  Fauzi  och  F.  Darmawan,  ”Pembangunan Aplikasi E-Commerce berbasis Website Menggunakan Laravel,” Pasinformatik, 2023.