## FORECASTING PENJUALAN KOPI DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB (STUDI KASUS KEDAI PSYCOFFEE)
Moch. Rizal Kurniawan, Josep Dedy Irawan, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia 1718083@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan kedai kopi di kota malang saat ini berkembang dengan sangat pesat. Hal ini dibuktikan dengan menjamurnya banyak kedai kopi baru yang mempunyai konsep luar biasa dan juga unik. Salah satu kedai kopi yang ada dimalang adalah kedai psycoffe yang berlokasi di kota Malang. Selama ini penginputan penjualan dan pengolahan data pada kedai psycoffee masih menggunakan cara manual, hal ini tentunya menyebabkan tidak efektifnya pengelolaan data. Untuk itu diperlukan sebuah system yang dapat peneliti menggagas sebuah aplikasi forecasting penjualan berbasis website untuk memudahkan kedai psycoffee dalam memonitoring sistem pada saat melakukan aktivitas bisnis di luar perusahaan dan memprediksi penjualan pada bulan yang akan datang sehingga membantu pemilik untuk menyediakan bahan baku untuk bulan selanjutnya secara tepat. Penelitian dan pembuatan sistem forecasting penjualan kopi dengan metode exponential smoothing berbasis web, menggunakan data penjualan kopi psy, kopi nusantara, kopi filter v60, kopi french press, kopi vietnam drip, dan kopi susu tubruk pada Januari 2020 sampai April 2021 dengan menggunakan metode exponential smoothing, alasan pemanfaatan metode ini karena metode ini cukup baik digunakan untuk peramalan jangka pendek dengan menggunakan pembobotan data masa lalu secara eksponensial.  Hasil pengujian dari sistem yang telah dibuat yaitu forecasting penjualan kopi dengan metode exponential smoothing berbasis web menyatakan bahwa hasil dari program yang telah dibuat memiliki hasil yang cukup sesuai, itu di buktikan dengan hasil pengujian akurasi dengan MSE, RMSE, dan MAPE pada 6 jenis kopi yang hasilnya tidak lebih dari 50%. dan pengujian fungsional  sistem dengan akses sebagai admin sesuai dengan fungsinya pada browser. Pada tahap pengujian aplikasi dengan menggunakan 2 browser yang berbeda, semua tampilan dan fungsi aplikasi dapat berjalan 100% pada 2 browser yaitu Microsoft Edge versi 91.0.864.48 dan Google Chrome versi 91.0.4472.101.
Kata Kunci : Forecasting, Exponential Smoothing, Penjualan Kopi

## 1. PENDAHULUAN
Forecasting (peramalan) merupakan cara untuk memprekdiksikan pengaruh kondisi dan situasi yang berlaku terhadap perkembangan pada masa yang akan dating [1]. Penjelasan lain tentang forecasting adalah pernyataan mengenai nilai untuk periode selanjutnya dari variabel, prediksi yang lebih baik dapat dijadikan keputusan dengan menggunakan banyak informasi [2].
Di zaman modern saat ini banyak masyarakat yang lebih memilih untuk membuka usaha dibidang food and beverage. Bisnis food and beverage zaman sekarang sudah semakin inovatif setiap harinya, semakin banyak usaha dan ide fresh yang terus bermunculan. Pada bidang food and beverage sendiri bisnis  dibidang  kopi  sangat  banyak  diminati dikalangan  generasi millennial. Minum kopi sudah menjadi gaya hidup bagi mayoritas warga Indonesia. Ini sudah seperti sebuah ritual, dan telah menjadikannya sebagai gaya hidup, baik dalam dikalangan elit, menengah, maupun masyarakat kecil [3]. Coffee shop bisa diartikan “sebuah café kecil atau restoran kecil yang biasanya menjual kopi dan terkadang minuman non-alkohol, makanan
sederhana atau snaks, dengan fasilitas yang menunjang di tempat tersebut”. Para penikmat kopi dapat datang ke coffee shop untuk menikmati secangkir kopi yang berkualitas. Tentunya hal ini harus diperhatikan oleh perusahaan dalam menciptakan produk minuman kopi yang mempunyai kualitas bagus sehingga akan berdampak kepada kepuasan konsumen. Salah satu kedai kopi yang ada dimalang adalah psycoffe yang berlokasi di kota Malang. Kedai ini beralamatkan di Jl Pulosari No. 19b, Gading Sari, Kecamatan Klojen. Kedai ini didirikan di tahun 2017 yang  sudah  berjalan  hampir  5 tahun.  Berdasarkan informasi yang diterima melalui interview, penjualan di kedai Psycofe tidak menentu sehingga menyebabkan pemilik bisnis  tersebut kesulitan dalam melakukan penyediaan bahan baku serta penyimpanan yang efektif agar bahan baku yang ada tetap terjaga keawetannya dan terjaga  kualitas dari rasa dan pelayanannya. Selama ini penyediaan bahan baku dilakukan  menggunakan perkiraan pemilik bisnis, tanpa adanya perhitungan yang pasti atau acuan dalam menentukan kuantitas bahan baku yang harus dipesan. Hal ini  memungkinkan terjadinya kehabisan stok bahan baku ketika penjualan
meningkat dan terjadinya kelebihan stok bahan baku ketika penjualan menurun.  Ketidaktepatan dalam melakukan pemesanan bahan baku ini tentunya akan merugikan kedai Psycofe itu sendiri, dikarenakan bahan baku untuk pembuatan  menu kopi dan minuman panas atau dingin tidak dapat bertahan lama. Selain itu,  kedai Psycofe masih melakukan aktivitas bisnis dengan cara manual, dengan cara penginputan penjualan dan pengolahan data dengan Microsoft Excel. Hal ini tentunya menyebabkan tidak efektifnya pengelolaan data. Berdasarkan permasalahan yang ada maka diperlukan  suatu teknik yang mampu memprediksi jumlah penjualan barang pada waktu yang  akan datang agar sesuai dengan jumlah stok bahan baku yang tersedia. Salah satu  teknik yang dapat membantu menyelesaikan permasalahan tersebut adalah teknik peramalan atau forecasting.
2. DASAR TEORI 2.1. Penelitian Terkait Menurut penelitian Agusta dkk pada penelitiannya yang berjudul “Aplikasi Forecasting Penjualan Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus : Optik Nusantara)”, dimana penelitian ini bertujuan untuk melihat atau memprediksi penjualan lensa kacamata pada Optik Nusantara pada bulan yang akan dating serta membantu mengatasi masalah persediaan lensa kacamata. Salah satu metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode single exponential smoothing dengan nilai alpha 0.9. Dari aplikasi peramalan penjualan ini akan didapatkan hasil dari peramalan penjualan pada bulan yang akan datang dan hasil standart error estimasi peramalan[4]. Menurut penelitian Sayed Fachrurrazi pada penelitiannya yang berjudul “Peramalan Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada Toko Obat Bintang Geurugok”, dimana penelitian ini bertujuan untuk meramalankan pejualan obat berdasarkan riwayat penjualan sebelumnya. Dengan melihat penjualan sebelumnya, maka membantu pemilik dalam mengambil keputusan, untuk perlu tidaknya melakukan pembelian obat.  Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode single exponential smoothing dengan melakukan perbandingan dalam menentukan nilai alpha, dengan mencari nilai alpha tersebut secata trial/acak sampai menemukan alpha yang memiliki error yang minimum[5].

## 2.2. Kedai Psycoffee
Kedai Psycoffee merupakan salah satu kedai kopi yang ada di kota Malang. Terletak di tengah kota Malang beralamatkan di Jl Pulosari No. 19B Malang Jawa Timur. Kedai Psycoffe dibangun tahun 2016 oleh Brillian Tri Wicaksono. Kedai kopi ini menawarkan pengalaman yang tidak biasa kepada pengunjung seperti tempat yang nyaman, disini pengunjung juga dapat melihat proses roasting biji
kopi secara langsung. Selain itu, dikedai kopi ini juga menyadiakan working space untuk mengakomodasi sebagai tempat workshop atau rapat. Aktivitas bisnis yang ada pada kedai Psycofe antara lain aktivitas penyajian minuman kopi dan minuman panas atau dingin serta makanan ringan dan camilan. Ada banyak menu yang ditawarkan disini seperti Coffe yang terdiri dari kopi psy, kopi nusantara, kopi filter v60 dan lainnya. Tidak hanya kopi disini menyediakan menu Non coffee seperti lemon tea, susu, susu cokelat, teh susu dan lainnya. Selain itu, Kedai Psycoffe juga menyediakan menu makanan seperti makanan ringan seperti cireng, tahu tuna, donat salju dan makanan berat seperti indomie, mie sotel. Kedai ini buka dari jam 12.00WIB  sampai 24.00WIB.

## 2.3. Forecasting
Menurut Arman dkk peramalan (forecasting) pada dasarnya merupakan proses pengestimasian permintaan dimasa mendatang dikaitkan dengan aspek kuantitas, kualitas, waktu terjadinya, dan lokasi yang membutuhkan  produk barang atau jasa yang bersangkutan [6]. Menurut Munawaroh peramalan (forecasting) didefinisikan sebagai alat/teknik untuk memprediksi atau memperkirakan suatu nilai pada masa yang akan datang dengan memperhatikan data atau informasi yang relevan, baik data atau informasi masa lalu maupun data atau informasi saat ini [7]. Menurut Prasetya dkk peramalan berkaitan dengan upaya memperkirakan apa yang terjadi di masa depan, berbasis pada metode ilmiah (ilmu dan teknologi) serta dilakukan secara matematis  [8]. Walaupun demikian, kegiatan peramalan tidaklah semata-mata berdasarkan prosedur ilmiah atau terorganisir, karena ada kegiatan peramalan yang menggunakan intuisi (perasaan) atau lewat diskusi informal dalam sebuah grup [9].

## 2.4. Metode Single Exponential Smoothing
Juga dikenal sebagai simple exponential smoothing yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan kedepan. Model mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap, tanpa trend atau pola pertumbuhan konsisten  [10]. Rumus untuk single exponential smoothing adalah sebagai berikut: 𝑆𝑆𝑆𝑆 + 1 = 𝛼𝛼𝛼𝛼𝑆𝑆 + (1 – 𝛼𝛼 ) 𝑆𝑆𝑆𝑆 -1 …….….. Persamaan 1 Keterangan: St + 1   = Nilai ramalan untuk periode berikutnya.
α
= parameter exponential smoothing (0-1), Xt = Data pada periode t. St = Nilai penulisan yang lama atau rata-rata yang dimuluskan hingga periode t-1.

## 2.5. Metode Double Exponential Smoothing
Brown Metode ini digunakan ketika data menunjukan adanya trend. exponential smoothing dengan adanya trend seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode, level dan trendnya. Level adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai data pada akhir masing-masing periode. Trend adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode[10]. Persamaan yang dipakai dalam implementasi pemulusan eksponensial ganda atau parameter dari Brown sebagai berikut :
𝑆𝑆 ′ 𝑆𝑆 = 𝛼𝛼 . 𝛼𝛼 𝑆𝑆 + (1 − 𝛼𝛼 ). 𝑆𝑆 ′ 𝑆𝑆 −1 ……………Persamaan 2 𝑆𝑆 ′′ 𝑆𝑆 = 𝛼𝛼 . 𝑆𝑆 ′ 𝑆𝑆 + (1 − 𝛼𝛼 ). 𝑆𝑆 ′′ 𝑆𝑆 −1 ……..….. Persamaan 3 𝑎𝑎 𝑆𝑆 = 2 𝑆𝑆 ′ 𝑆𝑆 − 𝑆𝑆 ′′ 𝑆𝑆 …...……..…………... Persamaan 4 ………….… Persamaan 5 𝐹𝐹 𝑆𝑆 + 𝑚𝑚 = 𝑎𝑎 𝑆𝑆 + 𝑏𝑏 𝑆𝑆 ( 𝑚𝑚 ) …………….………. Persamaan 6 Keterangan :
Xt = nilai permintaan pada periode t
S’t = nilai single exponential smoothing S”t = nilai double exponential smoothing m = periode prediksi α
= parameter exponential smoothing, at, bt   = Konstanta smoothing Ft + m   = peramalan untuk periode m yang akan datang

## 2.6. Pengujian Keakurasian
Keakurasian suatu prediksi dapat ditentukan dari seberapa besar penyimpangan (kesalahan) yang terjadi antara data yang diprediksi dengan data yang sebenarnya[11]. Besarnya kesalahan dapat disebabkan oleh besarnya faktor yang tidak diduga. Berbagai cara untuk menghitung besarnya kesalahan yaitu :
a. Mean Square Error (MSE),  merupakan rataan selisih dua kuadarat antara nilai yang diprediksikan dengan yang diamati
b. Root Mean Square Error (RMSE), merupakan akar dari MSE
c. Mean Absolute Percentage Erorr (MAPE), merupakan rataan difernsi absolut antara nilai yang diprediksi dan yang sebenarnya. Rumus dari ketiga pengujian keakurasian dapat dinyatakan sebagai berikut : MSE = ………………….. Persamaan 7
RMSE = ……………….. Persamaan 8
MAPE =
100%  …... Persamaan 9
Keterangan :
𝑌𝑌𝑆𝑆 = Nilai aktual pada periode t 𝑆𝑆 = Nilai prediksi pada periode t 𝑛𝑛 = Jumlah data

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Sistem
Sistem prediksi penjualan kopi menggunakan metode exponential smoothing dibutuhkan untuk menentukan langkah-langkah yang harus diambil perusahaan untuk menghadapi kondisi yang akan terjadi dimasa yang akan datang.

## 3.2. Flowchart Sistem
Flowchart sistem menjelaskan proses menjalankan aplikasi, seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Sistem
Pada Gambar 1 dipaparkan alur sistem yang telah dibuat dimana program mulai admin melakukan proses login dengan menginputkan username dan password, alur berikut terdapat decision cek status login dimana terdapat percabangan apabila admin berhasil login akan ke proses selanjutnya apabila tidak maka akan Kembali ke proses login. Kemudian menginputkan data aktual yaitu data yang sebenarnya kedalam sistem untuk diproses ke proses peramalan menggunakan metode exponential smoothing , setelah mendapatkan hasil peramalan maka akan diuji ke akurasian ke proses uji akurasi. Setelah diuji ke akurasian maka akan menghasilkan data prediksi yang diramalakan untuk di cetak kedalam laporam, program selesai.

## 3.3. Flowchart Metode Exponential Smoothing
Flowchart metode ini menjelaskan proses dari alur metode exponential smoothing , seperti ditunjukkan pada Gambar 2. Flowchart Metode Exponential Smoothing menunjukkan alur kerja atau proses urutan sistem dari metode exponential smoothing yaitu pada Gambar 2. Proses pertama yang pertama kali proses memasukkan data penjualan per bulan, dari data penjualan perbulan yang telah dimasukkan dilakukan proses menghitung pemulusan tunggal dengan rumus S’t  =α  .  Xt  +  (1 - α  )S’t -1, selanjutnya melakukan proses menghitung pemulusan ganda  dengan  rumus  S’’t  =α  .  S’t -1 + (1- α  )S’’t -1, proses selanjutnya adalah menghitung konstanta at yang didapat dari rumus at = 2S't -  S"t, selanjutnya menghitung nilai konstanta bt yang didapat dari rumus  bt  =  α/1 - α(S’t -  S’’t), setelah itu proses menambahkan nilai konstanta at dan bt untuk mendapatkan hasil forecasting (Ft). Dari nilai Ft yang didapat dilakukan uji keakurasian dengan menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) untuk mengetahui presentase error.

## 3.4. Perhitungan Metode Exponential Smoothing
Dalam perhitungan Metode Exponential Smoothing penulis mengambil data pada bulan Januari 2020 –  April 2021 pada Kedai Psycoffee. Data yang diambil adalah data transaksi penjualan yang terjadi pada Kedai Psycoffee.
3.5. Kopi Psy Pada Tabel 1 data penjualan untuk jenis kopi psy, dengan nilai α 0.35 kolom S’t, S’’t, dan At pada periode pertama merupakan nilai yang sama dari jumlah penjualan dari periode pertama, sedangkan kolom Bt pada periode pertama dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 4, kolom Ft+m pada  periode pertama masih kosong karena masih merupakan periode awal. Pada kolom S’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 1, kolom S’’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 2, kolom At pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 3, kolom Ft+m pada period kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 5 dimana nilai At dan Bt diambil dari periode sebelumnya.

## Tabel 1 Perhitungan Kopi Psy
Bulan Period e Jumlah S’t S’’t At Bt Ft+m Jan-20 1 112 112 112 112 0 Feb-20 2 83 101. 85 108.
4475 95.2525 -3.5525 112 Mar-20
3 62 87.9 025 101. 2567 5 74.5482 5 - 7.19075 91.7 Apr-20 4 78 84.4 3662 5 95.3 6970 625 73.5035 4375 - 5.88704 375 67.3575 May-20 5 66 77.9 8380 625 89.2 8464 125 66.6829 7125 - 6.08506 5 67.6165 Jun-20 6 102 86.3 8947 406 88.2 7133 273 84.5076 1539 - 1.01330 8516 60.5979 0625 Jul-20 7 81 84.5 0315 814 86.9 5247 163 82.0538 4465 - 1.31886 1108 83.4943 0688 : Mar-21 15 109 108. 8821 863 108. 7114 492 109.052 9233 0.09193 535 109.125 2623 Apr-21 16 121 113. 1234 211 110. 2556 393 115.991 2028 1.54419 0161 109.144
8587
Setelah nilai At dan Bt pada periode ke 16 ditemukan maka nilai Ft+m pada period ke 17 akan dapat dihitung dan hasilnya seperti pada tabel 2.
Tabel 2 Hasil Peramalan Kopi Psy Bulan Periode Ft+m
May-21
17 117.535393

## 3.6. Kopi Nusantara
Pada Tabel 3 data penjualan untuk jenis kopi nusantara, dengan nilai α 0.39 kolom S’t, S’’t, dan At pada periode pertama merupakan nilai yang sama dari jumlah penjualan dari periode pertama, sedangkan kolom Bt pada periode pertama dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 4, kolom Ft+m pada  periode pertama masih kosong karena masih merupakan periode awal. Pada kolom S’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 1, kolom S’’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 2, kolom At pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 3, kolom Ft+m pada period kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 5 dimana nilai At dan Bt diambil dari periode sebelumnya.
Tabel 3 Perhitungan Kopi Nusantara
Bulan Period e Juml ah S’t S’’t At Bt Ft+m Jan-20 1 79 79 79 79 0 Feb-20 2 67 74.3 2 77.1748 71.4652 -1.8252 79 Mar-20 3 43 62.1 052 71.2976 56 52.9127 44 -5.877144 69.64 Apr-20
4 50 57.3 8417 2 65.8713 9724 48.8969 4676 - 5.42625876 47.0356 May-20 5 39 50.2 1434 492 59.7651 4684 40.6635 43 - 6.10625040 5 43.4706 88 Jun-20 6 47 48.9 6075 04 55.5514 3223 42.3700 6858 -
4.21371460 9 34.5572 926 Jul-20 7 46 47.8 0605 774 52.5307 3618 43.0813 7931 -
3.02069604 8 38.1563 5397 : Mar-21 15 51 56.8 2582 663 60.2204 9421 53.4311 5904 -
2.17036124 1 57.5336 1743 Apr-21 16 56 56.5 0375 424 58.7709 6562 54.2365 4286 -
1.44952858 7 51.2607 978
Setelah nilai At dan Bt pada periode ke 16 ditemukan maka nilai Ft+m pada period ke 17 akan dapat dihitung dan hasilnya seperti pada tabel 4.

## Tabel 4 Hasil Peramalan Kopi Nusantara
Bulan Periode Ft+m May-21 17 52.78701428
3.7. Kopi Filter V60 Pada Tabel 5 data penjualan untuk jenis kopi nusantara, dengan nilai α 0.29 kolom S’t, S’’t, dan At pada periode pertama merupakan nilai yang sama dari jumlah penjualan dari periode pertama, sedangkan kolom Bt pada periode pertama dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 4, kolom Ft+m pada  periode pertama masih kosong karena masih merupakan periode awal. Pada kolom S’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 1, kolom S’’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 2, kolom At pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 3, kolom Ft+m pada period kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 5 dimana nilai At dan Bt diambil dari periode sebelumnya.

## Tabel 5. Perhitungan Kopi Filter V60
Bulan Period e Juml ah S’t S’’t At Bt Ft+m Jan-20 1 44 44 44 44 0 Feb-20 2 23 37.9 1 42.2 339 33.5861 -1.7661 44 Mar-20 3 17 31.8 461 39.2 2143 8 24.4707 62 - 3.01246 2 31.82 Apr-20 4 21 28.7 0073 1 36.1 7043 297 21.2310 2903 - 3.05100 503 21.4583 May-20 5 27 28.2 0751 901 33.8 6118 792 22.5538 501 - 2.30924 5048 18.180024 Jun-20 6 20 25.8 2733 85 31.5 3137 159 20.1233 0541 - 2.32981 6333 20.2446050 5 Jul-20 7 19 23.8 4741 033 29.3 0302 282 18.3917 9784 - 2.22834 8764 17.7934890 7 : Mar-21 15 15 22.1 7040 105 24.4 4494 41 19.8958 58 - 0.92903 8712 24.7120769 6 Apr-21 16 30 24.4 4098 474 24.4 4379 589 24.4381 736 - 0.00114 8213 18.9668192 8
Setelah nilai At dan Bt pada periode ke 16 ditemukan maka nilai Ft+m pada period ke 17 akan dapat dihitung dan hasilnya seperti pada tabel 6.
Tabel 6 Hasil Peramalan Kopi Filter V60 Bulan Periode Ft+m May-21 17 24.56506097

## 3.8. Kopi French Press
Pada Tabel 7 data penjualan untuk jenis kopi nusantara, dengan nilai α 0.1 kolom S’t, S’’t, dan At pada periode pertama merupakan nilai yang sama dari jumlah penjualan dari periode pertama, sedangkan kolom Bt pada periode pertama dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 4, kolom Ft+m pada periode pertama masih kosong karena masih merupakan periode awal. Pada kolom S’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 1, kolom S’’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan  menggunakan rumus persamaan 2,
kolom At pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 3, kolom Ft+m pada period kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 5 dimana nilai At dan Bt diambil dari periode sebelumnya.

## Tabel 7 Perhitungan Kopi French Press
Bulan Period e Juml ah S’t S’’t At Bt Ft+m Jan-20 1 25 25 25 25 0 Feb-20 2 32 25.7 25.07 26.33 0.07 25 Mar-20
3 16 24.7 3 25.036 24.424 -0.034 26.4 Apr-20 4 10 23.2 57 24.8581 21.6559 -0.1779 24.39 May-20 5 24 23.3 313 24.7054 2 21.9571 8 -0.15268 21.478 Jun-20 6 19 22.8 9817 24.5246 95 21.2716 45 -0.180725 21.8045 Jul-20 7 17 22.3 0835 3 24.3030 608 20.3136 452 -0.2216342 21.0909 2 : Mar-21 15 31 28.2 0151 02 25.6996 7999 30.7033 404 0.27798113 4 30.6337 5358 Apr-21 16 22 27.5 8135 918 25.8878 4791 29.2748 7044 0.18816791 8 30.9813 2153
Setelah nilai At dan Bt pada periode ke 16 ditemukan maka nilai Ft+m pada period ke 17 akan dapat dihitung dan hasilnya seperti pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Peramalan Kopi French Press
Bulan Periode Ft+m May-21 17 29.23625671

## 3.9. Kopi Vietnam Drip
Pada Tabel 9 data penjualan untuk jenis kopi nusantara, dengan nilai α 0.26 kolom S’t, S’’t, dan At pada periode pertama merupakan nilai yang sama dari jumlah penjualan dari periode pertama, sedangkan kolom Bt pada periode pertama dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 4, kolom Ft+m pada  periode pertama masih kosong karena masih merupakan periode awal. Pada kolom S’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 1, kolom S’’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 2, kolom At pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 3, kolom Ft+m pada period kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 5 dimana nilai At dan Bt diambil dari periode sebelumnya.
Tabel 9 Perhitungan Kopi Vietnam Drip Bulan Period e Jumlah S’t S’’t At Bt Ft+m
Jan-20 1 39 39 39 39 0 Feb-20 2 34 37.7 38.6 62 36.7 38 -0.338 39 Mar-20 3 18 32.5 78 37.0 8016 28.0 7584 - 1.58184 36.4 Apr-20 4 10 26.7 0772 34.3 8332 56 19.0 3211 44 - 2.69683 44 26.494 May-20 5 17 24.1 8371 28 31.7 3142 627 16.6 3599 933 - 2.65189 9328 16.3352 8 Jun-20 6 28 25.1 7594 747 30.0 2700 178 20.3 2489 316 - 1.70442 4488 13.9841 Jul-20 7 25 25.1 28.7 21.5 - 18.6204
3020 113 5383 361 0656 864 1.27316 817 6867 : Mar-21 15 25 23.5 5812 647 23.8 6066 801 23.2 5558 493 - 0.10629 838 21.8144 3558 Apr-21 16 18 22.1 1301 359 23.4 0627 786 20.8 1974 931 - 0.45439 015 23.1492 8655
Setelah nilai At dan Bt pada periode ke 16 ditemukan maka nilai Ft+m pada period ke 17  akan dapat dihitung dan hasilnya seperti pada tabel 10.
Tabel 10 Hasil Peramalan Kopi Vietnam Drip Bulan Periode Ft+m May-21 17 20.361123

## 3.10. Kopi Susu Tubruk
Pada Tabel 11 data penjualan untuk jenis kopi nusantara, dengan nilai α 0.38 kolom S’t, S’’t, dan At pada periode pertama merupakan nilai yang sama dari jumlah penjualan dari periode pertama, sedangkan kolom Bt pada periode pertama dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 4, kolom Ft+m pada  periode pertama masih kosong karena masih merupakan periode awal. Pada kolom S’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 1, kolom S’’t pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 2, kolom At pada periode kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 3, kolom Ft+m pada period kedua dan seterusnya merupakan hasil dari perhitungan menggunakan rumus persamaan 5 dimana nilai At dan Bt diambil dari periode sebelumnya.
Tabel 11 Perhitungan Kopi Susu Tubruk Bulan Period e Juml ah S’t S’’t At Bt Ft+m Jan-20 1 189 189 189 189 0 Feb-20 2 122 163. 54 179.325 2 147.754 8 -9.6748 189 Mar-20 3 72 128. 7548 160.108 448 97.4011 52 - 19.2167 52 138.08 Apr-20 4 78 109. 4679 76 140.865 0686 78.0708 8336 - 19.2433 7936 78.1844 May-20 5 82 99.0 3014 512 124.967 7977 73.0924 9254 - 15.8972 7094 58.8275 04 Jun-20 6 113 104. 3386 9 117.128 7368 91.5486 4318 - 7.83906 0937 57.1952 216 Jul-20 7 151 122. 0699 878 119.006 4122 125.133 5634 1.87767 5387 83.7095 8225 : Mar-21 15 212 170. 0413 859 151.632 7811 188.449 9906 11.2826 9324 150.735 6676 Apr-21 16 179 173. 4456 592 159.921 6748 186.969 6437 8.28889 3687 199.732 6838
Setelah nilai At dan Bt pada periode ke 16 ditemukan maka nilai Ft+m pada period ke 17 akan dapat dihitung dan hasilnya seperti pada tabel 12.
Tabel 12 Hasil Peramalan Kopi Susu Tubruk
Bulan Periode Ft+m
May-21 17 195.2585374
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Antarmuka
Implementasi antarmuka menggunakan framework codeigniter versi 3 yang menerapkan Model-View-Control. Didalam implementasi antarmuka terdapat tampilan halaman login, beranda, data produk, data penjualan, dan forecasting.

## 4.2. Halaman Login
Gambar 3 menunjukkan tampilan untuk halaman login. Admin harus memasukkan username dan password yang benar jika ingin masuk ke halaman beranda.

## Gambar 3 Halaman Login

## 4.3. Halaman Beranda
Gambar 4 menunjukkan tampilan untuk halaman beranda. Yang berisi produk terbaru dari kedai psycoffee dan jumlah penjualan yang telah dilakukan.

## Gambar 4 Halaman Beranda

## 4.4. Halaman Data Produk
Gambar 5 menunjukkan tampilan untuk halaman data produk. Admin dapat melihat, menambahkan, mengubah, menghapus data produk

## 4.5. Halaman Data Penjualan
Gambar 6  menunjukkan tampilan untuk halaman data penjualan kopi. Admin dapat melihat, menambah, dan menghapus data penjualan kopi.

## Gambar 6 Halaman Data Penjualan

## 4.6. Halaman Forecasting
Gambar 7 menunjukkan tampilan untuk halaman forecasting yang menggunakan metode exponential smoothing . Admin dapat memilih produk yang ingin diramal dan menentukan nilai alpha nya maka setelah itu akan tampil ramalan penjualan produk pada bulan berikutnya.
Gambar 7 Halaman Forecasting

## 4.7. Pengujian Akurasi
Setelah melakukan prediksi terhadap semua jenis penjualan kopi pada Kedai Psycoffee, pengujian keakurasian dilakukan untuk memastikan tingkat akurasi dari hasil perhitungan prediksi penjualan kopi menggunakan metode exponential smoothing pada Kedai Psycoffee.
4.8. Kopi Psy Pada tabel 13 menampilkan uji akurasi dari jenis kopi  psy,  berdasarkan  dari  nilai  α  =  0,01  sampai dengan α = 0,99 , didapat bahwa nilai MSE, RMSE, dan MAPE terkecil terdapat pada nilai = 0,35.
Tabel 13 Pengujian Keakurasian Kopi Psy
α Uji Akurasi MSE Uji Akurasi RMSE
Uji Akurasi MAPE 0.01 549.6604624 23.44483872 21.79% 0.02 536.0154316 23.15200708 21.22% 0.03 529.7384277 23.01604718 20.81% 0.04 526.9249872 22.9548467 20.57% 0.05 525.2621427 22.91859818 20.41% 0.06 523.4838962 22.87977046 20.44% 0.07 520.9909038 22.82522516 20.48% 0.08 517.5895979 22.75059555 20.48% 0.09 513.317177 22.65650408 20.44% : 0.34 422.5202163 20.55529655 16.80% 0.35 422.0278148 20.54331557 16.72%
: 0.97 970.6954967 31.15598653 26.75% 0.98 997.7953935 31.58789948 27.15% 0.99 1026.126019 32.03320182 27.56%

## 4.9. Kopi Nusantara
Pada tabel 14 menampilkan uji akurasi dari jenis kopi  nusantara,  berdasarkan  dari  nilai  α  =  0,01 sampai dengan α = 0,99 , didapat bahwa nilai MSE, RMSE, dan MAPE terkecil terdapat pada nilai α = 0,39.
Tabel 14 Pengujian Keakurasian Kopi Nusantara
α Uji Akurasi MSE Uji Akurasi RMSE Uji Akurasi MAPE 0.01 501.5592963 22.39551956 39.64% 0.02 420.2536475 20.50008896 35.46% 0.03 363.9330909 19.07703045 31.93% 0.04 325.0227565 18.02838752 29.35% 0.05 298.1192234 17.26612937 27.46% 0.06 279.4052095 16.71541832 26.13% 0.07 266.2124241 16.31601741 25.24% 0.08 256.6973507 16.02177739 24.65% : 0.38 180.7715711 13.44513187 19.39% 0.39 179.8051493 13.40914424 19.38% 0.4 178.9425594 13.37694133 19.39% : 0.97 326.2728089 18.06302325 28.75% 0.98 334.2771482 18.28324775 29.01% 0.99 342.658511 18.51103755 29.27%

## 4.10. Kopi Filter V60
Pada tabel 15 menampilkan uji akurasi dari jenis kopi filter v60, berdasarkan dari nilai α = 0,01 sampai dengan α = 0,99 , didapat bahwa nilai MSE, RMSE, dan MAPE terkecil terdapat pada nilai α = 0,3.
Tabel 15 Pengujian Keakurasian Kopi Filter V60
α Uji Akurasi MSE Uji Akurasi RMSE Uji Akurasi MAPE 0.01 340.9044425 18.46359777 83.14% 0.02 271.9068901 16.48959945 72.68% 0.03 223.0345559 14.93434149 63.74% 0.04 188.4819724 13.72887368 57.68% 0.05 164.0498778 12.80819573 52.49% 0.06 146.7223677 12.11290088 48.46% 0.07 134.349879 11.59093952 46.54% 0.08 125.4128142 11.19878628 44.74% 0.09 118.8463218 10.90166601 43.04% : 0.29 89.98474796 9.486029093 33.06% 0.3 89.91663502 9.482438242 33.00% 0.31 89.9178995 9.482504917 33.21% : 0.97 211.4765602 14.54223367 57.74% 0.98 216.6536003 14.7191576 58.43% 0.99 222.0534851 14.90145916 59.12%

## 4.11. Kopi French Press
Pada tabel 16 menampilkan uji akurasi dari jenis kopi  french  press,  berdasarkan  dari  nilai  α  =  0,01 sampai dengan α = 0,99 , didapat bahwa nilai MSE, RMSE, dan MAPE terkecil terdapat pada nilai α = 0,09.
Tabel 16 Pengujian Keakurasian Kopi French Press
α Uji Akurasi MSE Uji Akurasi RMSE Uji Akurasi MAPE 0.01 75.03897899 8.662504199 31.38% 0.02 75.24803829 8.674562714 31.11% 0.03 75.36689811 8.681411067 30.78% 0.04 75.43749779 8.685476256 30.57% 0.05 75.4915806 8.688589103 30.31% 0.06 75.55151241 8.692037299 30.00% 0.07 75.63151225 8.696637985 29.66% 0.08 75.73906529 8.702819387 29.55% 0.09 75.87636077 8.710703805 29.42% 0.1 76.04165188 8.720186459 29.47% 0.11 76.23047515 8.731006537 29.56% : 0.97 140.7534775 11.86395708 42.09% 0.98 142.8867622 11.95352509 42.81% 0.99 145.0725812 12.04460797 43.61%

## 4.12. Kopi Vitenam Drip
Pada tabel 17 menampilkan uji akurasi dari jenis kopi vietn am  drip,  berdasarkan  dari  nilai  α  =  0,01 sampai dengan α = 0,99 , didapat bahwa nilai MSE, RMSE, dan MAPE terkecil terdapat pada nilai α = 0,25.
Tabel 17 Pengujian Keakurasian Kopi Vietnam Drip α Uji Akurasi MSE Uji Akurasi RMSE Uji Akurasi MAPE 0.01 237.9140909 15.42446404 76.88% 0.02 192.2672473 13.86604657 68.26% 0.03 159.6088464 12.63363947 60.69%
0.04 136.2971616 11.67463754 54.24% 0.05 119.670016
10.93937914 49.42% 0.06 107.7941509
10.3823962 46.45%
0.07 99.27545445 9.963706863 43.84% 0.08 93.11603255 9.649664893 41.89% 0.09 88.60716793 9.413138049 40.44% : 0.24 71.17568972 8.436568599
32.37%
0.25 70.8550778 8.41754583 31.92% 0.26 70.57391464 8.400828211 31.94% :
0.97 72.550679 8.517668636 34.04% 0.98 72.70578199 8.526768555 33.98% 0.99 72.87601428 8.536744946 33.91%

## 4.13. Kopi Susu Tubruk
Pada tabel 18 menampilkan uji akurasi dari jenis kopi  susu  tubruk,  berdasarkan  dari  nilai  α  =  0,01 sampai dengan α = 0,99 , didapat bahwa nilai MSE, RMSE, dan MAPE terkecil terdapat pada nilai α = 0,38.
Tabel 18 Pengujian Keakurasian Kopi Susu Tubruk
α Uji Akurasi MSE Uji Akurasi RMSE Uji Akurasi MAPE 0.01 3690.616998 60.75044854 48.73% 0.02 3267.462545 57.16172273 45.22% 0.03 2996.506292 54.74035341 42.11% 0.04 2822.248445 53.1248383 40.00% 0.05 2707.263798 52.03137321 38.47% 0.06 2626.893734 51.25323145 37.22% 0.07 2565.369675 50.64947852 36.37% 0.08 2513.009118 50.12992238 35.65% 0.09 2464.209639 49.64080618 35.16% : 0.37 1621.717376 40.27055221 25.95% 0.38 1616.74405 40.20875589 25.90% 0.39 1612.70153 40.15845527 26.15%
: 0.97 2191.266856 46.81096939 28.50%
0.98 2211.711132 47.02883298 28.57%
0.99 2232.673262 47.25117207 28.77%

## 4.14. Pengujian Browser
Pengujian aplikasi penggunaan browser ini dilakukan dengan menggunakan dua browser. Dimana pengujian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan penggunaan browser. Hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan 2 browser yang berbeda, semua tampilan dan fungsi aplikasi dapat berjalan 100% pada 2 browser yaitu Microsoft Edge versi 91.0.864.48 dan Google Chrome versi  91.0.4472.101. Berikut adalah tabel hasil pengujian dari pembuatan aplikasi menggunakan dua browser yang ditunjukkan pada Tabel 19.
Tabel 19 Pengujian Browser
No Proses Microsoft Edge Google Chrome 1 Login √ √ 2 Halaman Beranda √ √ 3 Halaman Data Produk √ √ a. Tambah Data Produk √ √ b. Edit Data Produk √ √
c. Hapus Data Produk √ √ 4 Halaman Data Penjualan √ √ a. Tambah Data Penjualan √ √ b. Hapus Data Penjualan √ √ 5 Forecasting √ √ a. Perhitungan √ √ 6 Logout √ √ Keterangan : √ = Berjalan x = Tidak berjalan 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diuraikan dari hasil pembuatan forecasting penjualan kopi dengan metode exponential smoothing berbasis web pada Kedai Psycoffee yaitu : 1. Aplikasi forecasting penjualan kopi di Kedai Psycoffee berbasis website ini berhasil meramalkan jumlah penjualan kopi menggunakan metode Exponential Smoothing untuk 1 bulan ke depan
2. Berdasarkan hasil pengujian akurasi, menunjukkan bahwa nilai MSE, RMSE, dan MAPE terkecil untuk jenis kopi psy adalah dengan  nilai  α  =  0.35,  kopi  nusantara  dengan nilai α = 0.39, kopi filter v60 dengan nilai α = 0.3,  kopi  french  press  dengan  nilai  α  =  0.09, kopi  vietnam  drip  dengan  nilai  α  =  0.25,  kopi susu tubruk dengan nilai α = 0.38.
3. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan 2 browser yang berbeda, semua tampilan dan fungsi aplikasi dapat berjalan 100% pada 2 browser yaitu, Microsoft Edge versi 91.0.864.48 dan Google  Chrome versi 91.0.4472.101.

## 5.2. Saran
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, terdapat beberapa saran untuk aplikasi forecasting penjualan kopi dengan metode exponential smoothing berbasis web yaitu :
1. Penelitian selanjutnya bisa diprediksi menggunakan metode forecasting lain antara lain ARIMA, Moving Averages , Weighted Moving Averages , dan metode lainnya.
2. Penggunaan metode Moving Averange lebih di rekomendasikan untuk data-data yang bersifat cenderung stabil perperiode waktunya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alfarisi, S. “Sistem Prediksi Penjualan Gamis Toko  Qitaz Menggunakan Metode Single ExponentialSmoothing”.https://journal.lppmuni ndra.ac.id/index.php/JABE/article/download/19 08/1488. (2017).
[2] Kaliandra, N. “Penerapan Metode Peramalan Untuk Menyusun Perencanaan Produksi Pada KonveksiAbyeGraffindo”.http://repository.unpa s.ac.id/40182/. (2018).
[3] Solikatun, Drajat T., K., Argyo, D., “Perilaku Konsumsi Kopi Sebagai Budaya Masyarakat Konsumsi: Studi Fenomenologi Pada Peminum KopiDiKedaiKopiKotaSemarang”.https://jurnal. uns.ac.id/jas/article/download/17410/13908. (2015)
[4] Agusta., Anwar, S. N. “Aplikasi Forecasting Penjualan Dengan Metode Single Exponential Smoothing (Studi Kasus : Optik Nusantara)”. https://unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/articl e/view/7600/2571. (2019).
[5] Fachrurrazi, S. “Peramalan Penjualan Obat Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Pada Toko Obat Bintang Geurugok”. http://ojs.unimal.ac.id/index.php/techsi/article/d ownload/178/160. (2015).
[6] Arman, H., N., Yudha, P., “Perencanaan & pengendalaian produksi” Yogyakarta: Graha Ilmu. (2008)
[7] Munawaroh, A., “Peramalan Jumlah Penumpang pada PT. Angkasa Pura I (Persero)
Kantor Cabang Bandar  Udara Internasional
Adisutjipto Yogyakarta dengan Metode Winter’s Exponential Smoothing dan Seasonal Arima”. Yogyakarta: Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam UNY. (2010)
[8] Prasetya, H., Lukiastuti, F., “Manajemen Operasi”. Yogyakarta: Media Presindo. (2009)
[9] Santoso, S., “Business Forecasting Metode Peramalan Bisnis Masa Kini dengan Minitab dan SPSS”. Jakarta: Elex Media Komputindo. (2009)
[10] Makridakis, S., Steven, C. V., Victor, E. M. “Metode dan Aplikasi Peramalan”. Jakarta: Erlangga. (1999).
[11] Pristiani, T., Orisa, M., & Wahyuni, F. S. “Aplikasi Forecasting Penjualan Kerajinan Batu Menggunakan Metode Linear Regression (Studi Kasus Pada Cv. Bukit Mulia)”.https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/a rticle/download/3273/2628/(2021)