## Peramalan Permintaan Stok Bahan Bangunan Bata Merah dengan Pendekatan Trend Moment
Sholeh Rachmatullah 1,* , Anang Faktchur Rachman 2 , Matsaini 3 , Muhammad Yasir Zain 4 , Khafidh Yusuf Alief 5 1,2,5 Program Studi Informatika Universitas Madura
3 Program Studi Teknik Industri Universitas Madura
4 Program Bisnis Digital Universitas Madura
1 sholeh@unira.ac.id; 2 anang@unira.ac.id; 3 matsaini@unira.ac.id; 4 yasir@unira.ac.id; 5 iyus.ya475@gmail.com *penulis korespondensi

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 5 Agustus 2024 Direvisi: 12 Agustus 2024 Diterbitkan: 13 Agustus 2024
Permintaan  stok  bahan  bangunan,  khususnya  bata  merah,  memerlukan pengelolaan yang tepat agar tidak terjadi kekurangan atau kelebihan stok yang  dapat  merugikan  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  penerapan  metode forecasting (peramalan)  menjadi  sangat  penting  untuk  memprediksi kebutuhan  stok  di  masa  mendatang.  Penelitian  ini  mengadopsi  metode trend moment , yang merupakan salah satu pendekatan yang efektif dalam peramalan  berdasarkan  data  historis.  Metode  ini  bekerja  dengan menggunakan  data  penjualan  masa  lalu  untuk  menentukan  tren  dan membuat prediksi yang akurat. Dalam penelitian ini, dilakukan beberapa tahap  perhitungan  mulai  dari  pengumpulan  data  penjualan,  penentuan variabel X dan Y, hingga perhitungan nilai-nilai yang diperlukan untuk prediksi. Proses peramalan ini membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dan terukur, khususnya dalam menentukan jumlah stok bata  merah  yang  harus  disiapkan  untuk  bulan-bulan  mendatang.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  peramalan  menggunakan  metode trend moment menghasilkan  prediksi  yang  cukup  akurat,  di  mana  stok  bata merah  yang  harus  disiapkan  untuk  bulan  Januari  2022  diperkirakan sebanyak  725  unit.  Dengan  demikian,  metode  ini  diharapkan  dapat menjadi  alat  bantu  yang  efektif  dalam  manajemen  persediaan, mengurangi  risiko  kekurangan  atau  kelebihan  stok,  serta  mendukung kelancaran operasional perusahaan dalam memenuhi permintaan pasar.
Kata Kunci
Peramalan Stok Barang Trend Moment

## PENDAHULUAN
Manajemen persediaan bahan bangunan, seperti bata merah, merupakan aspek penting dalam industri konstruksi sehingga harus dipastikan ketersediannya untuk kelancaran proses penjualan. Kesalahan dalam perencanaan persediaan dapat menyebabkan berbagai masalah, mulai  dari  kekurangan  stok  yang  menghambat  penjualan  hingga  kelebihan  stok  yang menyebabkan penumpukan bahan dan kerugian finansial. Permasalahan yang terjadi adalah tidak  bisa  mengetahui  beberapa  banyak  barang  yang  akan  dikulak  atau pre-order untuk menyetok barang pada bulan berikutnya serta tidak dapat mengetahui stok barang bangunan yang  kekurangan  dan  kelebihan[1].  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  suatu pendekatan peramalan ( forecasting )[2] yang akurat dan dapat diandalkan. Forecasting merupakan teknik yang digunakan untuk memprediksi nilai atau keadaan di masa mendatang berdasarkan data historis yang tersedia. Salah satu metode yang sering digunakan dalam peramalan adalah metode trend moment dengan tidak adanya perbedaan data yang digunakan yang terletak di parameter X[3]. Metode ini menganalisis data historis dengan mempertimbangkan tren yang ada, sehingga mampu memberikan prediksi yang lebih akurat  terkait  kebutuhan  stok  di  masa  depan.  Dalam  metode  ini,  tidak  ada  perbedaan
Vol. 6, No. 2, Agustus 2024, Halaman 11-18
signifikan  pada  data  yang  digunakan  pada  variabel  X,  yang  membuatnya  menjadi pendekatan yang sederhana namun efektif dalam berbagai situasi.
Selain  itu,  penggunaan  metode  peramalan  ini  sangat  erat  kaitannya  dengan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK),  yang  berperan  sebagai  alat  bantu  dalam  pengambilan keputusan,  khususnya  dalam  situasi  yang  tidak  terstruktur  [4][5].  SPK  merupakan  sistem berbasis  manajemen  pengetahuan  yang  mampu  menganalisis  data  secara  mendalam  dan memberikan  rekomendasi  yang  mendukung  pengambil  keputusan.  SPK  tidak  hanya memperluas  kapabilitas  pengambil  keputusan,  tetapi  juga  mempertahankan  penilaian subjektif mereka dalam proses pengambilan keputusan[6][7][8][9].
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Trend Moment dalam memprediksi permintaan  stok  bata  merah,  dengan  harapan  dapat  membantu  perusahaan  dalam merencanakan dan mengelola persediaan dengan lebih efisien. Hasil dari peramalan ini akan digunakan  untuk  menentukan  jumlah  stok  yang  harus  disiapkan  di  masa  mendatang, sehingga  perusahaan  dapat  mengurangi  risiko  kekurangan  atau  kelebihan  stok,  serta meningkatkan  efisiensi  operasional.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  membahas peramalan  atau  prediksi[10][11].  Metode  ini  mempermudah  serta  membantu  dalam pengambilan suatu keputusan tetapi dalam keakuratan atau baik tidaknya suatu forecasting (peramalan)  yang  akan  di  gunakan  sangat  ditentukan  oleh  data  yang  ada,  selama  data tersebut  meyakinkan,maka  hasil  dari  peramalan  tersebut  pun  meyakinkan  dan  juga sebaliknya jika data tersebut tidak meyakinkan, maka hasil dari forecasting tersebut pun sulit untuk di percaya ketepatannya[12][13].

## METODE
Metode trend moment digunakan dalam penelitian ini untuk meramalkan permintaan stok bata merah berdasarkan data historis. Metode ini melibatkan beberapa langkah penting yang  dimulai  dengan  menentukan  data  penjualan  yang  akan  digunakan  sebagai  dasar peramalan[14][15][16].  Selanjutnya,  variabel-variabel  utama  seperti  X  (indeks  waktu),  Y (penjualan), XY (hasil kali antara X dan Y), dan X² (kuadrat dari X) dihitung.
Berikut adalah penerapan proses perhitungan penyelesaian dari metode ini[17][18][19]:
a. Menentukan jumlah data penjulan yang akan di gunakan sebagai permalan stok barang. b. Menentukan nilai X, Y, XY, dan X 2
c. Menentukan jumlah total nilai X, Y, XY, dan X 2 d. Menentukan nilai rata-rata X dan Y e. Menentukan nilai b dengan Persamaan (1):
𝑏 = 𝑛(Σ𝑋𝑌)−(Σ𝑋)(Σ𝑌) 𝑛(Σ𝑋 2 )−(Σ𝑋) 2 (1)
g. Menentukan nilai indeks musim (im) dengan Persamaan (2):
𝑖𝑚 = 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑡𝑜𝑘 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑘𝑎𝑛
𝑑𝑖 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑡𝑜𝑘 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 (2)
h. Menentukan nilai Y yang akan di ramalkan menggunakan Persamaan (3):
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (3)
Vol. 6, No. 2, Agustus 2024, Halaman 11-18

## Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan pengumpulan data  berupa stok barang barang  yang telah disimpan di gudang dan siap untuk dijual atau dipakai di saat masa tertentu yang tergantung pada  persediaan  atau  permintaan  yang  ada  untuk  periode  mendatang[20][21]  dengan  dua cara  yaitu  menggunakanan  metode  wawancara  dan  observasi  terhadap  kepala  gudang, dimana:
1. Metode wawancara, merupakan suatu cara  yang akan dilakukan oleh peneliti untuk melalui  suatu  pertanyaan-pertanyaan  secara  langsung  terhadap  sumber  data  stok barang lampau yang akan dikumpulkan informasinya untuk diolah menjadi sebuah data tabular [22].
2. Metode  Observasi,  merupakan  suatu cara  mengamati  kondisi  stok  barang  saat  ini atau  melakukan  pemantauan    secara  langsung  pada  tempat  yang  menjadi  objek penelitan yang akan dilakukan penelitian untuk mengumpulkan suatu data [23].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut merupakan hasil peramalan dengan metode trend moment berdasarkan urutan metode.  Pertama  menentukan  jumlah  stok  barang  dan  data  barang  keluar  yang  akan digunakan  dalam  peramalan  stok  barang.  Data  yang  dipakai  untuk  peramalan  merupakan data barang keluar bata merah setiap bulannya selama 2 tahun yaitu dari bulan januari 2020 hingga desember 2021. Data stok barang dan barang keluar bata merah di tampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Stok Barang dan Barang Keluar Bata Merah Bulan Stok Barang Y (Barang Keluar) Jan-20 200 150 Feb-20 210 180 Mar-20 250 200 Apr-20 200 200 Mei-20 300 240 Jun-20 290 250 Jul-20 250 200 Ags-20 220 150 Sep-20 350 280 Okt- 20 500 400 Nov-20 300 250 Des-20 322 225 Jan-21 400 320 Feb-21 350 330 Mar-21 410 360 Apr-21 450 450 Mei-21 550 490 Jun-21 600 550 Jul-21 540 500 Ags-21 700 600 Sep-21 760 720 Okt- 21 800 750 Nov-21 790 700 Des-21 1100 800
Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai  X (indeks waktu), Y (penjualan/barang keluar), XY (hasil kali antara X dan Y), dan X² (kuadrat dari X) pada data stok barang dan barang keluar bata merah.
Tabel 2. Data Nilai Variabel Bulan Stok Barang Y (Barang Keluar) X(waktu) XY X 2 Jan-20 200 150 0 0 0 Feb-20 210 180 1 180 1 Mar-20 250 200 2 400 4 Apr-20 200 200 3 600 9 Mei-20 300 240 4 960 16 Jun-20 290 250 5 1250 25 Jul-20 250 200 6 1200 36 Ags-20 220 150 7 1050 49 Sep-20 350 280 8 2240 64 Okt- 20 500 400 9 3600 81 Nov-20 300 250 10 2500 100 Des-20 322 225 11 2475 121 Jan-21 400 320 12 3840 144 Feb-21 350 330 13 4290 169 Mar-21 410 360 14 5040 196 Apr-21 450 450 15 6750 225 Mei-21 550 490 16 7840 256 Jun-21 600 550 17 9350 289 Jul-21 540 500 18 9000 324 Ags-21 700 600 19 11400 361 Sep-21 760 720 20 14400 400 Okt- 21 800 750 21 15750 441 Nov-21 790 700 22 15400 484 Des-21 1100 800 23 18400 529
Setelah itu menentukan jumlah total nilai X, Y,  XY, dan X 2 dengan perhitungan berikut: Nilai total X = 0 +1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12 + 13 + 14 + 15 + 16 + 17 + 18 + 19 +20 + 21 + 22 +23 = 276 Nilai total Y= 150 +180 +200 + 200 + 240 + 250 + 200 + 150 + 280 + 400 + 250 + 225 + 320 + 330 + 360 + 450 + 490 + 550 + 500 + 600 + 720 + 750 + 700 + 800 = 9295 Nilai total XY =   0+ 180 + 400 + 600 + 960 + 1250 + 1200 + 1050 +  2240 + 3600 + 2500 + 2475 + 3840+4290 + 5040 + 6750 + 7840 + 9350 + 9000 +11400 +14400 +15750 + 15400 +  18400 = 137915 Nilai total X 2 =    0+ 1 + 4 + 9 + 16 + 25 + 36 + 49 + 64 + 81 + 100 + 121 + 144 + 169 + 196 + 225 + 256+ 289 + 324 + 361 + 400 + 441 + 484 + 529 = 4324
Langkah berikutnya adalah menentukan nilai rata-rata X dan Y dengan perhitungan berikut: Nilai rata-rata X = 0;1 ;  2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6 ; 7 ; 8 ; 9 ; 10 ; 11 ; 12 ; 13 ; 14 ; 15 ; 16 ; 17 ; 18 ; 19 ; 20 ; 21 ; 22 ; 23 = 11,5
Nilai rata-rata Y = 150 ; 180 ; 200 ; 200 ; 240 ; 250 ; 200 ; 150 ; 280 ; 400 ; 250 ; 225 ; 320 ; 330 ; 360 ; 450 ; 490 ; 550 ; 500 ; 600 ; 720 ; 750 ; 700  ;  800 =387,29
Tabel 3. Rata-rata X dan Y Nilai Rata-rata X 11,5 Y 387,29
Setelah itu menentukan Nilai b dengan menggunakan Persamaan (1) sebagai berikut: Jadi: N = 24,  X = 276 , Y = 9295 , XY = 137915 , X2 = 4324
𝑏 = 𝑛(Σ𝑋𝑌)−(Σ𝑋)(Σ𝑌) 𝑛(Σ𝑋 2 )−(Σ𝑋) 2
𝑏 = 24(137915) − (276)(9295)
24(4324) − (276) 2
𝑏 = 3.309.960 − 2.565.420 103776 − 76.176 𝑏 = 744.540
27.600
𝑏 = 27
Langkah selanjutnya menentukan nilai a dengan penyelesaian Persamaan (2) didapatkan:
𝑎 = (Σ𝑌)−𝑏(Σ𝑋) 𝑛 (2)
𝑎 = 9295−7452 24
𝑎 = 1843
24

## 𝑎 = 76,791
Sesudah diperoleh nilai a dan b, nialai a dan b akan digunakan untuk peramalan jumlah stok barang  yang  akan  di  jumlah  index  musim  (im)  nilai  X  ke  24  untuk  bulan  januari menggunakan Persamaan (3):
𝑖𝑚 = 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑡𝑜𝑘 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑖 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑡𝑜𝑘 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛
(3)
𝑖𝑚 = 200 387,29
𝑖𝑚 = 0,51
Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  Y  yang  siap  untuk  di  ramalkan  dengan menggunakan penyelesaian Persamaan (4):

## 𝑌 = a + bX (4)
Y = 76,791 + (27)(24)
Y = 724,791
Vol. 6, No. 2, Agustus 2024, Halaman 11-18
Dari hasil di atas di ketahui bahwa permalan stok barang berikutnya pada bulan januari 2022 sebanyak 725 batu bata merah.
Hasil dari penerapan metode Trend Moment dalam meramalkan permintaan stok bata merah menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu memberikan prediksi yang cukup akurat. Berdasarkan  data  historis  penjualan,  perhitungan  tren  yang  dilakukan  melalui  variabel- variabel utama seperti X (indeks waktu), Y (penjualan), XY (hasil kali antara X dan Y), dan X² (kuadrat dari X) menunjukkan adanya pola yang konsisten dalam permintaan stok dari bulan  ke  bulan.  Nilai  kemiringan  (b)  yang  dihitung  melalui  rumus  yang  diterapkan, memberikan  gambaran  tentang  laju  perubahan  permintaan  stok  bata  merah  dari  waktu  ke waktu. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa terdapat tren peningkatan permintaan yang konsisten,  dengan  nilai  b  yang  positif.  Hal  ini  mengindikasikan  adanya  pertumbuhan kebutuhan stok bata merah seiring dengan berjalannya  waktu,  yang mungkin dipengaruhi oleh peningkatan aktivitas konstruksi di daerah yang menjadi fokus penelitian. Selain itu, perhitungan indeks musiman (im) juga memberikan wawasan tambahan mengenai fluktuasi permintaan  di  berbagai  bulan.  Misalnya,  hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  permintaan cenderung  meningkat  di  bulan-bulan  tertentu  yang  mungkin  terkait  dengan  musim pembangunan  atau  proyek  konstruksi  besar.  Dengan  demikian,  perusahaan  dapat menggunakan  informasi  ini  untuk  merencanakan  persediaan  dengan  lebih  baik, menyesuaikan volume stok berdasarkan prediksi permintaan musiman. Ketika nilai Y yang diramalkan  untuk  bulan  Januari  2022  dihitung  menggunakan  persamaan  Y  =  a  +  bX, didapatkan bahwa perkiraan jumlah stok bata merah yang diperlukan adalah 725 unit. Hasil ini  konsisten  dengan  tren  yang  diidentifikasi  sebelumnya,  menunjukkan  bahwa  metode Trend  Moment dapat  diandalkan  dalam  membuat  prediksi  yang  membantu  pengambilan keputusan  terkait  pengelolaan  persediaan.  Dengan  prediksi  ini,  perusahaan  dapat menghindari  risiko  kekurangan  atau  kelebihan  stok,  serta  mengoptimalkan  penggunaan sumber daya yang tersedia.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  menerapkan  metode trend  moment untuk  meramalkan permintaan  stok  bata  merah,  dan  hasilnya  menunjukkan  bahwa  metode  ini  efektif  dalam memberikan prediksi yang akurat. Berdasarkan analisis data historis, ditemukan adanya tren peningkatan permintaan stok bata merah yang konsisten, serta fluktuasi musiman yang dapat diprediksi.  Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  permintaan  stok  untuk  bulan  Januari 2022 diperkirakan mencapai 725 unit, sejalan dengan tren pertumbuhan yang teridentifikasi. Dengan menggunakan metode trend moment , perusahaan dapat merencanakan persediaan dengan  lebih  baik, mengurangi  risiko  kekurangan  atau  kelebihan  stok,  dan  meningkatkan efisiensi operasional. Prediksi yang dihasilkan dari metode ini memberikan dasar yang kuat bagi  pengambilan  keputusan  yang  lebih  tepat  dalam  pengelolaan  persediaan. Kesimpulannya, metode trend moment merupakan alat yang berguna dan dapat diandalkan untuk  mendukung  manajemen  persediaan  dalam  industri  konstruksi,  khususnya  dalam pengelolaan stok bahan bangunan seperti bata merah.

## REFERENSI
[1] M.  Mustopa,  I.  Junaedi,  and  A.  Z.  Sianipar,  “SISTEM  INFORMASI  PENJUALAN  DAN PENGENDALIAN  STOCK  BARANG  BANGUNAN  PADA  TOKO  BANGUNAN  DELIMA,” J. Manajamen Inform. Jayakarta , vol. 1, no. 2, pp. 105–116, Apr. 2021, doi: 10.52362/JMIJAYAKARTA.V1I2.447.
[2] M.  Maariful  Huda,  R.  Darma,  and  R.  Yusron,  “Kombinasi  Naive  Bayes  dan  Metode  Time  Series Sebagai  Peramalan  Pergerakan  Harga  pada  Perdagangan  Valuta  Asing,” Ilk.  J.  Comput.  Sci.  Appl. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 151–155, Aug. 2020, doi: 10.28926/ILKOMNIKA.V2I2.186.
Vol. 6, No. 2, Agustus 2024, Halaman 11-18
[3] A. Amrullah, E. Affandi, W. Riansyah, and S. Sobirin, “Peramalan Penjualan Bulanan menggunakan metode Trend Moment pada Toko Suamzu Boutique,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, pp. 46–53, Aug. 2020, doi: 10.53513/JIS.V19I2.2423.
[4] S.  Manurung,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  GURU  DAN  PEGAWAI TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE  MOORA,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, Apr. 2018, doi: 10.24176/SIMET.V9I1.1967.
[5] M. Andryan, W. Saputra, M. N. Aslam, M. Ridha, and M. A. Yaqin, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Manajer Proyek Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Ilk. J.  Comput.  Sci.  Appl.  Informatics ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  373–386,  Dec.  2021,  doi: 10.28926/ILKOMNIKA.V3I3.386.
[6] Maciej  Serda et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  pada  Toko  Online  dengan Metode Fuzzy Tahani,” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 143–152, Sep. 2018, doi: 10.2/JQUERY.MIN.JS.
[7] M.  Bagus,  S.  Adib,  A.  C.  Fauzan,  N.  N.  Choiriyah,  and  I.  Kurniawan,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Tsukamoto dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Jumlah Produksi Opak Gambir,” Ilk.  J.  Comput.  Sci.  Appl.  Informatics ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  26–36,  Apr.  2020,  doi: 10.28926/ILKOMNIKA.V2I1.27.
[8] S.  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menilai  Kelayakan  Proyek  Menggunakan  Metode,  R.  Ibrahim,  R. Cahya Prasetya, U. Uswatun Hasanah, M. Ainul Yaqin, and I. Artikel Abstrak, “Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Menilai  Kelayakan  Proyek  Menggunakan  Metode  TELOS,” Ilk.  J.  Comput.  Sci. Appl. Informatics , vol. 3, no. 3, pp. 330–343, Dec. 2021, doi: 10.28926/ILKOMNIKA.V3I3.330.
[9] M. M. Fajar, A. A. Salsabila, M. D. Ariani, and M. A. Yaqin, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memilih Supplier Menggunakan Metode MOORA,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 4, no. 3, pp. 351–364, Dec. 2022, doi: 10.28926/ILKOMNIKA.V4I3.367.
[10] M. Rezza, M. I. Yusuf, R. R. Yacoub, and S. Artikel, “Prediksi Radiasi Surya Menggunakan Metode Long Short-Term Memory,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 6, no. 1, pp. 33–44, Apr. 2024, doi: 10.28926/ILKOMNIKA.V6I1.571.
[11] D. Perdana and A. Muklason, “Machine Learning untuk Peramalan Kualitas Indeks Standar Pencemar Udara DKI Jakarta dengan Metode Hibrid ARIMAX-LSTM,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 5, no. 3, pp. 209–222, Dec. 2023, doi: 10.28926/ILKOMNIKA.V5I3.588.
[12] N.  Hudaningsih,  S.  Firda  Utami,  W.  Ammar,  and  A.  Jabbar,  “PERBANDINGAN  PERAMALAN PENJUALAN  PRODUK  AKNIL  PT.SUNTHI  SEPURIMENGGUANAKAN  METODE  SINGLE MOVING AVERAGE DAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTING,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 2, no. 1, pp. 15–22, Feb. 2020, doi: 10.51401/JINTEKS.V2I1.554.
[13] R. Prayoga, A. Anita, J. Silaban, and S. P. Tamba, “ANALISIS METODE TREND MOMENT DALAM FORECASTING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN  PADA RESTORAN AYAM GEPREK GOKIL,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komputer) , vol. 6, no.  1, pp. 127–134, Jun. 2023, doi: 10.37600/TEKINKOM.V6I1.892.
[14] I. Ilyas, F. Marisa, and D. Purnomo, “Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas Widyagama Malang,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 69–74, Dec. 2018, doi: 10.31328/JOINTECS.V3I2.785.
[15] N. Indah, K. Wardhani, I. Hartami, and W. D. Puspitasari, “SISTEM FORECASTING PENJUALAN BERAS DENGAN MENERAPKAN METODE TREND MOMENT ,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 901–907, Nov. 2022, doi: 10.36040/JATI.V6I2.5780.
[16] J. A. Frans, M. Orisa, and S. A. Wibowo, “PREDIKSI PENJUALAN KAYU LAPIS DI CV DIATO WOOD  SEJAHTERA  DENGAN  METODE TREND  MOMENT BERBASIS  WEB,” JATI  (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 183–190, Dec. 2020, doi: 10.36040/JATI.V4I2.2719.
[17] I. H. Santi and A. R. Saputra, “Prediksi Jumlah Permintaan Telur Ayam Menggunakan Metode Trend Moment ,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 2, pp. 111–119, Sep. 2019, doi: 10.30872/JIM.V14I2.1986.
[18] P.  E.  Mujahid,  M.  P.  Gultom,  H.  G.  Lahagu,  and  I.  Sinaga,  “PENERAPAN  METODE TREND MOMENT DALAM MEMPREDIKSI HARGA  MINYAK MENTAH PADA PT ASIAN AGRI,” J. Tekinkom  (Teknik  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  627–632,  Dec.  2023,  doi: 10.37600/TEKINKOM.V6I2.930.
[19] I. Pramudya et al. , “PENERAPAN METODE TREND MOMENT DALAM PRDIKSI PENJUALAN OBAT HERBAL KOLESTROL,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 2, pp. 526–531, Dec. 2023, doi: 10.37600/TEKINKOM.V6I2.924.
[20] A. N. Safitri and F. A. Sianturi, “ANALISA METODE TREND MOMENT UNTUK PERAMALAN PENJUALAN STOK BARANG PADA TOKO SUN OLEH-OLEH,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1.1, pp. 91–102, 2020, doi: 10.9767/JIKOMSI.V3I1.1.95.
[21] O. B. Ginting, A. Anita, and E. Y. Tumanggor, “PENERAPAN METODE TREND MOMENT UNTUK MEMPREDIKSI  JUMLAH  PENJUALAN  DAN  STOK    KOPI  PADA  OMILEN  COFFEE,” J. Tekinkom  (Teknik  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  395–401,  Jun.  2024,  doi: 10.37600/TEKINKOM.V7I1.1332.
[22] N. Rosyidah and P. Korespondensi, “Pengkategorian Fitur Sistem Informasi Akademik dengan Metode Wawancara  dan  Metode  Kano  (Studi  Kasus :  Mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Brawijaya,” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 31–44, Aug. 2021, doi: 10.25126/JUSTSI.V2I1.39.
[23] S. Arsad, A. Afandy, A. P. Purwadhi, B. Maya V, D. K. Saputra, and N. R. Buwono, “Studi Kegiatan Budidaya  Pembesaran  Udang  Vaname  (Litopenaeus  vannamei)  dengan  Penerapan  Sistem Pemeliharaan  Berbeda,” J.  Ilm.  Perikan.  dan  Kelaut. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  1,  Apr.  2017,  doi: 10.20473/JIPK.V9I1.7624.