## APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN PRODUK UMKM BERDASARKAN POLA RIWAYAT PENJUALAN DENGAN METODE TREND PROJECTION
Nuriya Rahma Sari, Sri Lestanti, Filda Febrinita Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No. 2-4 Kota Blitar, Indonesia nuriyarr17@gmail.com

## ABSTRAK
Pratama Adib Group merupakan salah satu usaha yang bergerak dibidang fashion . Usaha tersebut menjual produk fashion seperti  kaos,  jaket,  hoodie,  varsity,  bomber,  dan  joger.    Mempertimbangkan  kehidupan  bisnis dan  finansial,  peramalan  digunakan  agar  kerugian  perusahaan  sekecil  mungkin,  sehingga  keuntungan  dapat dimaksimalkan.  Penelitian  ini  bertujuan  membangun  suatu  sistem  aplikasi  peramalan  penjualan untuk membantu  mengetahui  secara  cepat penurunan  maupun  kenaikan  penjualan  produk  pada  PAG  (Pratama Adib  Grup)  sehingga  PAG  membutuhkan  suatu  aplikasi  untuk  estimasi  terhadap  penjualan  produk  produk tersebut.  Peramalan  dapat  berfungsi  untuk  memperkirakan  penjualan  produk  sehingga  produk  tersebut  dapat diproduksi  dalam  jumlah  yang  tepat.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Trend Projection ,  yaitu  metode peramalan secara time series berdasarkan trend line dari rangkaian titik data di  masa lalu kemudian  melakukan peramalan ke  masa depan untuk proyeksi  jangka  panjang dan  menengah. Pengujian sistem  ini  menggunakan Blackbox. Hasil  dari  pengujian black  box sebesar  94,08%  Berdasarkan  hasil  dari pengujian.  Sistem  peramalan  penjualan  barang  pada  produk  UMKM  di  Pratama  Adib  Group  menggunakan metode Trend Projection mampu melakukan prediksi dengan baik.
Kata kunci : Peramalan, Metode Trend Projection , Blackbox
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi pada era ini berkembang  sangat  pesat  sesuai  dengan  kebutuhan yang  besar  akan  informasi.  Saat  ini  hampir  semua pekerjaan dapat diselesaikan dengan teknologi
Alat-alat  teknologi  yang  sudah  berkembang dengan  pesat  mulai  dari  pekerjaan  rumah  tangga, perkantoran,  hingga  pengusaha  mereka  cenderung memanfaatkan  teknologi  yang  berkembang  guna membantu  pelaksanaan  pekerjaan  secara  efektif  dan efisien.  Perkembangan  teknologi  sangat  berguna untuk memecahkan masalah dalam suatu perusahaan.
Bagi sebuah perusahaan, khususnya usaha kecil dan  menengah  (UKM),  salah  satu  masalah  yang penting  adalah  masalah  persediaan  barang,  apalagi jika perusahaan tersebut terlibat dalam pendistribusian barang. Tanpa stok barang, perusahaan  terancam  tidak  bisa  segera  memenuhi keinginan pelanggan.
Tentu  saja  fakta  ini  dapat  berakibat  buruk  bagi perusahaan, karena secara tidak  langsung perusahaan kehilangan kesempatan untuk mendapatkan keuntungan  yang  seharusnya  diperoleh.  Kurangnya prakiraan  penjualan  di  masa  depan  membuat  PAG (Pratama  Adib  Grup)  sulit  menentukan  target penjualan  minimum  untuk  setiap  periode.  Penurunan maupun  kenaikan  penjualan  produk  pada  PAG (Pratama  Adib  Grup)  membutuhkan  aplikasi  untuk estimasi  penjualan  produk-produk tersebut. Sehingga PAG  bisa  mensiasati  untuk  bagaimana  menaikkan marketing  produk  yang  hasil  nilai  penjualannya menurun.
Untuk memenuhi kebutuhan konsumen, manajemen perusahaan menyiapkan ramalan permintaan  produk.  Peramalan  permintaan  ini
memprediksi  jumlah  produk  yang  akan  dipesan  atau diminta pada periode mendatang. Dengan menggunakan peramalan, perusahaan dapat mencapai tujuan  dan  mengambil  keputusan  dalam  produksinya untuk  mengatasi  hambatan  ruang  dan  waktu  yang selama  ini  menjadi  masalah  dalam  sistem  penjualan tradisional. E-commerce merupakan sistem  baru  bagi para  pelaku  bisnis  yang  dapat  menggunakan teknologi  secara  lebih  efektif  dan  efisien  untuk berbisnis  secara online dengan  bantuan website . E- commerce bukan  hanya  mekanisme  untuk  menjual barang atau jasa, namun juga merupakan transformasi bisnis  yang  mengubah  cara  perusahaan  melakukan bisnis.
Peneliti membuat prediksi peramalan berdasarkan  pola  riwayat  penjualan  pada  bulan sebelumnya  dengan  metode Trend  Projection . Menurut  Adisaputro  dan  Asri  dalam  [1] Trend Projection adalah metode peramalan yang mencocokkan  garis  tren  ke  sekumpulan  data  masa lalu  dan  kemudian  memproyeksikannya  ke  garis untuk  memprediksi  masa  depan  untuk  peramalan jangka  pendek  atau  panjang.  Peramalan  adalah  alat penting  dalam  perencanaan  organisasi  bisnis  mana pun  dalam  membuat  setiap  keputusan  manajemen yang sangat penting. Peramalan penjualan diperlukan untuk  mengatasi  tantangan  penjualan  dengan  cara yang  memenuhi  tujuan  perusahaan.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  adalah  Metode Trend Projection .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. E-Commerce
E-commerce adalah metode pembelian, penjualan,  dan  pemasaran  barang  dan  jasa  melalui
sistem  elektronik,  misalnya  radio,  televisi  dan jaringan komputer atau internet. [2]
Sedangkan  menurut  teori  lain,  E-commerce adalah  seperangkat  dimensi  teknis,  aplikasi,  dan proses bisnis yang menghubungkan bisnis, konsumen, dan komunitas melalui transaksi elektronik  dan  perdagangan  elektronik  barang, layanan, dan informasi. [3]
Berdasarkan pengertian tersebut dapat disimpulkan bahwa e-commerce adalah transaksi jual beli  yang  dilakukan  melalui  sistem  elektronik  yang digunakan sebagai wadah dari proses tersebut.

## 2.2. Metode Trend Projection
Trend Projection metode peramalan deret waktu yang  mencocokkan  garis  tren  ke  serangkaian  titik data masa lalu dan kemudian memproyeksikannya ke dalam  proyeksi  masa  depan  untuk  prakiraan  jangka menengah dan jangka panjang.
Metode peramalan time series yang menyesuaikan  garis  tren  antara  data  masa  lalu  dan kemudian  memproyeksikannya  ke  garis  tersebut untuk  memprediksi  masa  depan  untuk  prakiraan jangka  pendek  atau  jangka  panjang.  [2]  Peramalan dengan Trend  Projection ini  mencocokkan  garis  tren ke  serangkaian  titik  data  historis  dan  kemudian memproyeksikannya sebagai ramalan jangka menengah  atau  jangka  panjang. Persamaan  secara sistematis ditulis sebagai berikut: ý = 𝑎 + 𝑏𝑥 ................        (1) Keterangan: ý :  nilai  terhitung  dari  variabel  yang  akan  diprediksi (variabel terikat)
a :  Persilangan sumbu y
b : kemiringan garis regresi (tingkat perubahan pada y untuk perubahan yang terjadi di x x : variabel bebas Untuk  mencari  nilai b dapat  ditemukan  dengan persamaan berikut:
𝑏 = ∑ 𝑥𝑦−𝑛𝑥𝑦 ∑ 𝑥 2 −𝑛𝑥 2 ....................... (2)
Keterangan: b : kemiringan garis regresi x :  nilai  variabel  bebas  yang  diketahui  y  =  nilai variabel terkait yang diketahui x = rata – rata nilai x
y : rata – rata nilai y n : jumlah data atau pengamatan
Untuk  mencari  nilai a dapat  ditemukan  dengan persamaan berikut:
𝑎 = 𝑦 − 𝑏𝑥 ...................(3) keterangan: a : persilangan sumbu b : kemiringan garis regresi x : rata – rata nilai x y : rata – rata nilai y
Pada  penelitian  ini  y  adalah  nilai  penjualan  dan x  menyatakan  waktu  (bulan).  Kemiringan  garis  b ditentukan oleh Persamaan.

## 2.3. Forecasting
Forecasting atau  peramalan  adalah  metode prediktif dalam menentukan arah masa depan dengan menggunakan data masa lalu sebagai referensi.
Lebih  khusus  lagi,  dalam  bukunya Operation Management (2009), William Stevenson menjelaskan peramalan  sebagai  dasar  penentuan  arah  keputusan bisnis  di  masa  depan  [4].  Peramalan  mampu memberikan  informasi  tentang  permintaan  di  masa depan  untuk  menentukan  kapasitas,  inventaris, penganggaran,  pengadaan  barang  dan  jasa  untuk rantai pasokan.

## 2.4. Pengukuran Akurasi Peramalan
RMSE adalah metode alternatif untuk mengevaluasi  teknik  peramalan.  RMSE  adalah kuadrat akar rata-rata dari selisih antara nilai estimasi variabel  dan  nilai  observasi  [5].  Jika  nilai  RMSE lebih  kecil,  maka  estimasi  model  atau  variabel  valid. Adapun persamaan Root Mean Squared Error adalah sebagai berikut:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ =1(𝐴 𝑡 −𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡 𝑛 ...................(4)
Keterangan:
At = Nilai Aktual Ft = Nilai Hasil Peramalan N = Bayaknya Data ∑ = Summation (jumlah keseluruhan nilai)
𝑆𝐸 = Squared Error
2.5. Black Box Testing
Pengujian Black  Box adalah  pengujian  yang dilakukan  untuk  mengamati  hasil  masukan  dan keluaran  dari  perangkat  lunak  tanpa  struktur  kode perangkat  lunak  [6].  Pengujian  ini  dilakukan  ketika sistem  telah  selesai  dibangun  untuk  mengetahui apakah perangkat lunak dapat berfungsi dengan baik. Penguji tidak harus memiliki kemampuan programming  untuk  melakukan  pengujian  dan  dapat dilakukan oleh siapa saja.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  metode pengembangan  R&D  ( Research  and  Development ) untuk  membuat  produk  tertentu  dan  menguji keefektifan  produk  tersebut.  Sistem  informasi  yang digunakan  berbasis  web  yang  dapat  diakses  melalui internet  pada  semua platform dan  memberikan gambaran tentang ramalan penjualan dengan menggunakan  metode Trend  Projection .  PAG (Pratama Adib Group).

## Gambar 1. Tahapan R&D
3.1. Teknik Pengumpulan Data teknik pengumpulan data yang diterapkan di Penelitian  ini  meliputi  wawancara,  observasi dan studi literatur.
1. Wawancara Wawancara  dilakukan  secara  langsung  antara peneliti  dengan  pemilik  PAG  Blitar  (Pratama  Adib Grup).  Tujuan  wawancara  adalah  untuk  memperoleh informasi  yang  dapat  menjelaskan  atau  menjawab masalah  penelitian.  Pemilik  PAG  (Pratama  Adib Group)  ini  menjelaskan  mulai  dari  menerima  barang dari supplier hingga  mengirim  barang  ke customer . Penulis juga mewawancarai beberapa karyawan PAG (Grup  Pritama  Adib)  tentang  program-program  yang digunakan. 2. Observasi Pengamatan  dilakukan  langsung  oleh  pemilik PAG (Pratama Adib Group). Pemilik  mengumpulkan informasi  dengan  cara  menyimpan  data  penelitian berupa  informasi  produk  di  PAG  (Grup  Pritama Adib).
3. Studi Literatur Bahan
penelitian diperoleh dengan mengumpulkan  data  penjualan  yang  masuk  dalam buku  penjualan  yang  dicatat  langsung  oleh  pemilik PAG.  Data  yang  diambil  penulis  adalah  data penjualan  bulan  Oktober  2021  sampai  dengan Oktober 2022.  Setelah pembangunan sistem berhasil dilakukan  pengujian  sistem  menggunakan Black  Box Testing yaitu  mengecek  fungsionalitas sistem apakah menghasilkan output yang sesuai dengan input .

## 3.2. DFD Level 0
Gambar 2. DFD level 0
DFD  level  0  pada  Gambar  2  merupakan gambaran yang memperlihatkan proses apa saja yang akan dilakukan serta melibatkan data-data eksternal.

## 3.3. DFD Level 1
Gambar 3. DFD level 1
DFD  level  1  ini  menggambarkan  secara  umum proses-proses  ketika  user  menginput  data  dan registrasi  user  sehingga  data  user  telah  masuk  pada tabel user. Secara umum, proses-proses yang terdapat pada DFD level 1 ini dibagi menjadi dua proses, yaitu login dan pengelolaan data user.

## 3.4. DFD Level 2
Gambar 4. DFD level 2.
Sedangkan  pada  DFD  level  2  proses-proses yang  terdapat  pada  DFD  level  1  dijelaskan  lebih terperinci.

## 3.5. ERD
Gambar 5. ERD peramalan produk
Pertama,  entitas  'User'  yang  berisi  atribut  id, name,  email,  password,  remember  token,  created_at, dan  updated_at.  Entitas  ini  merepresentasikan pengguna  yang  dapat  mengakses  sistem.  Kedua, entitas  'Product'  memiliki  atribut  id,  code,  name, description,  price,  stock,  image,  created_at,  dan
updated_at.  Entitas  ini  merepresentasikan  produk yang  dapat  diolah  oleh  pengguna.  Terakhir,  entitas 'History Product' memiliki atribut id, action, quantity, product_id,  updated_at,  dan  created_at.  Entitas  ini digunakan  untuk  menyimpan  transaksi  berhasil terhadap produk tertentu, mencatat tindakan (penambahan atau pengurangan), serta jumlah produk yang terlibat dalam tindakan tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  beberapa  tampilan  aplikasi  peramalan stock penjualan.
4.1. Dashboard
Pada  tampilan Dashboard kita  diperlihatkan header statistik penjualan yang sesuai dengan aplikasi yang  dibuat,  dan  ada  prediksi  stock  dan  aktivitas belanja,
Pada  bagian navigasi  bar terdapat  Dashboard, katalog,  riwayat  dan  gudang,  yang  mana  jika user memilih salah satu tombol pada tulisan tersebut maka user akan ditujukan ke halaman yang dipilih. Berikut tampilan Dashboard bagian header dan navigasi bar .
Gambar 6. Halaman dashboard
Gambar 6 menunjukan bahwa statistik penjualan akan  mengalami  perubahan  naik  maupun  turun  jika, terjadinya  transaksi  penjualan.  Kemudian  pada Gambar 7 menunjukkan prediksi stock barang terjual.
Gambar 7. Halaman dashboard peramal stock

## 4.2. Katalog Produk
Pada  tampilan  katalog  diperlihatkan  header menampilkan  semua  produk  yang  sesuai  dengan aplikasi  yang  dibuat  Pada  bagian  navigasi  bar terdapat Dashboard ,  katalog,  riwayat  dan  Gudang. Pada  navigasi  bar  katalog  terdapat  produk  dan tambah  yang  mana  jika  user  memilih  salah  satu tombol  pada  tulisan  tersebut  maka  user  akan ditujukan ke halaman yang dipilih.
Gambar 8. Halaman katalog produk

## 4.3. Tambah Produk
Tampilan  tambah  produk  digunakan  untuk mengisi  produk,  nama  barang  harga,  stock,  dan deskripsi. Button Tambah digunakan untuk menyimpan data yang telah dimasukkan.
4.4. Riwayat
Pada tampilan ini menampilkan riwayat aktivitas user melakukan transaksi.
Gambar 10. Halaman riwayat

## 4.5. Gudang
Pada  tampilan  ini  menampilkan  nama  produk, deskripsi,  harga  dan  stock.  Selain  itu,  user  dapat mengedit  maupun  menghapus  dari  data  produk tersebut pada pilihan di kolom edit, stock dan hapus.
Gambar 11. Halaman gudang
4.6. Pengukuran Akurasi Peramalan
RMSE adalah metode alternatif untuk mengevaluasi  teknik  peramalan.  RMSE  adalah kuadrat akar rata-rata dari selisih antara nilai estimasi variabel  dan  nilai  observasi.  Jika  nilai  RMSE  lebih kecil, maka estimasi model atau variabel valid.
Tabel 1. Perhitungan RMSE
Nilai SE didapat dari nilai (𝐹𝑡 − 𝐴𝑡) 2
Jadi  nilai  RMSE  yang  diperoleh  dari  perhitungan diatas adalah 160,01.
4.7. Pengujian Sistem
a. Pengujian Halaman Dashboard
Pengujian  pada  halaman  Dashboard  hanya menguji  pada  tombol  yang  berada  pada  halaman tersebut. Berikut hasil pengujiannya pada tabel 2. Tabel 2. Pengujian Halaman Dashboard No Nama Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Kesimpulan 1 Menu Dashboard user menekan Dashboard Menampilkan halaman dashboard Sesuai 2 Menu peramal stock penjualan usermenekan menu peramalan stock penjualan Menampilkan halaman Peramalan stock penjualan Sesuai 3 Menu navigasi katalog User menekan Menu navbar katalog Menampilkan halaman katalog Sesuai 4 Menu navigasi katalog Menekan Menu navigasi produk Menampilkan halaman produk Sesuai 5 Menu riwayat User menekan menu navbar riwayat Menampilakan halaman riwayat Sesuai 6 Menu gudang User menekan menu navbar gudang Menampilakan halaman gudang Sesuai
Hasil  pengujian Black  Box halaman Dashboard = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 = 6 6 𝑥100% = 100%
b. Pengujian Halaman Katalog Produk
Pengujian  pada  halaman  Katalog  Produk  hanya menguji  pada  tombol  yang  berada  pada  halaman tersebut.
Hasil  pengujian Black  Box halaman  katalog  produk = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 = 3 4 𝑥100% = 75%
Tabel 3. Pengujian Halaman Katalog Produk No Nama Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Kesimpulan 1 Menu Produk Admin menekan Produk Menampilkan halaman Produk Sesuai 2 Tombol Lihat produk Admin menekan Tombol lihat produk Menampilkan halaman Detail produk, nama, deskripsi produk, harga dan stock Sesuai WAKTU  AKTUAL  PERAMALAN SE 1 27 -139 27423,36 2 40 -20 3648,16 3 67 98 948,64 4 81 216 18225,00 5 56 334 77395,24 6 360 452 8537,76 7 609 571 1474,56 8 969 689 78512,04 9 944 807 18769,00 10 780 925 21083,04
MSE 25601,68 RMSE 160,01
No Nama Skenario pengujian Hasil yang diharapkan Kesimpulan 3 Menu Transaksi Admin Menekan Tombol Terjual Menampilkan Halaman Peramalan Stock Penjualan Tidak sesuai 4 Menu Transaksi Admin megisikan jumlah barang terjual, tanggal bulan dan tahun lalu Admin menekan tombol terjual Menampilkan halaman transaksi stock berkurang Sesuai c. Pengujian Validasi Ahli Berikut  ini  hasil  pengujian  pada  ahli  dan  hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  oleh  2  validator terdiri dari 1 dosen dibidang Teknologi Informasi
oleh  Bapak  Rizki  Dwi  Romadhona,  S.S.T.,  M.Tr.T, dan  1  dari freelancer web  Muhammad  Aziz Wardhana, S.Kom.
Tabel 4. Pengujian Validasi Ahli No Pertanyaan Jawaban SS S C TS  STS 1
Fitur dan isi konten pada website peramlan stock mudah digunakan?
1 1 2 Penempatan dashboard peramalan  pada website peramlan stock tidak membingungkan? 1 1 3 Penyajian prediksi stock barang  yang disajikan pada website mudah dipahami? 1 1 4 Alur pada prediksi stock barang mudah dipahami? 2 5 Website peramal stock mudah diingat? 1 1 6 Navigasi pada website peramal stock  mudah diingat? 1 1 7 Pada website peramal stock dalam mengakses menu dan fitur mudah digunakan?
1 1 8 Pada saat proses peramlan stock tidak terjadi eror? 1 1 9 Fungsi dan menu pada website peramalan stock penjualan tidak mengalami kesalahan? 1 1 10 Website peramalan stock ini memiliki kenyamanan dalam penggunaannya? 2 11 Tata letak dan warna pada website sudah sesuai? 2 Total 5 9 5 1 2 Total Keseluruhan 22 Keterangan: SS : Sangat Setuju
S
: Setuju C : cukup TS : Tidak Setuju
STS   : Sangat Tidak Setuju
Berdasarkan tabel  4  maka dapat diperoleh nilai sebagai berikut:
1. Hasil  pengujian  ahli = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 = 5 22 𝑥100% = 22,7% menyatakan sangat setuju .
2. Hasil  pengujian  ahli = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 = 9 22 𝑥100% = 40,9% menyatakan setuju.
3. Hasil  pengujian  ahli = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 =
5
22 𝑥100% = 22,7% menyatakan cukup.
4. Hasil  pengujian  ahli = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 = 1 22 𝑥100% = 4,5% menyatakan tidak setuju .
5. Hasil  pengujian  ahli = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 = 2 22 𝑥100% = 9,09% menyatakan  sangat  tidak setuju .
Dengan  demikian,  diketahui  bahwa  mayoritas pengguna  menilai  kuesioner  dengan  setuju.  Oleh karena  itu,  aplikasi  ramalan  penjualan  sesuai  dengan harapan  pengguna  dan  dapat  digunakan  untuk membuat ramalan penjualan PAG di Blitar.
d. Pengujian Pengguna
Pengujian  pengguna  untuk  menilai  kelayakan aplikasi. Tes ini  dilakukan dengan  mengisi kuesioner yang  dirancang  untuk  tes.  Tes  ini  terdiri  dari  5  butir pertanyaan yang diajukan kepada pengguna.
Tabel 5. Pengujian Pengguna
No Pertanyaan Jaawaban SS S C TS STS
1 Apakah website ini mudah digunakan 5 2 Apakah website ini memiliki tampilan yang menarik? 5 3 Apakah interaksi pada website ini mudah dimengerti? 1 4 4 Apakah letak fitur pada website ini sudah sesuai? 1 4
No Pertanyaan Jaawaban SS S C TS STS 5 Apakah navigasi menu pada website ini mudah dipahami? 5 6 Apakah penempatan informasi pada website ini tidak membingungkan? 5 7 Apakah format text yang digunakan pada website ini mudah dibaca dengan jelas?
1 4
8 Apakah komponen yang ditampilkan pada website ini sudah sesuai kebutuhan ?
5 9 Apakah tampilan website ini memiliki warna yang sesuai dan kontras? 1 4 10 Apakah fitur peramalan stock  pada website ini sudah sesuai? 2 3 11 Apakah pada saat proses  peramalan stock  tidak terjadi eror? 5 Total 26 29 Total keseluruhan 55 Keterangan : SS : Sangat Setuju S
: Setuju C : Cukup TS : Tidak Setuju STS   : Sangat Tidak Setuju
Berdasarkan  tabel  5  diperoleh  nilai  dari pengujian  yang  dilakukan  kepada  5  pengguna menunjukan nilai di bawah ini:
1. Hasil pengujian = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 = 26 55 𝑥100% = 47,2% menyatakan sangat setuju.
2. Hasil  pengujian  ahli = 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 𝑥100 = 29 22 𝑥100% = 52,72% menyatakan setuju .
Dengan  demikian,  diketahui  bahwa  mayoritas pengguna menilai pernyataan kuesioner menyenangkan.  Oleh  karena  itu,  aplikasi  ramalan penjualan sesuai dengan harapan pengguna dan dapat digunakan  untuk  membuat  ramalan  penjualan Pratama Adib Grup  di Kabupaten Blitar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  sistem  peramalan penjualan produk Pratama Adib Grup dapat membuat peramalan  yang  baik  dengan  menggunakan  metode Trend Projection sehingga pemilik dapat memanfaatkannya  saat  merencanakan  pengadaan barang  yang  akan  dikirim  pada  musim  yang  akan datang,  agar  tidak  terjadi  kekurangan  atau  kelebihan stok.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  peneliti  dapat menggunakan  perbandingan  metode  peramalan  lain untuk mengetahui hasil perbandingan antar metode.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Isnayati,  I.  and  Saptari,  M.A.,  2017.  Sistem peramalan penjualan sepeda
motor
menggunakan  metode Trend  Projection pada PT.  UD  Prima  Nusantara.  Sisfo:  Jurnal  Ilmiah Sistem Informasi, 1(2).
[2] Firmansyah,  M.D.  and  Herman,  H.,  2022. Analisa  dan  Perancangan  Web  E-Commerce Berbasis  Website pada Toko Ida Shoes. Journal of Information System and Technology (JOINT), 2(3), pp.62-76.
[3] Sari,  M.,  2016.  Pengolahan  E-Commerce  Pada Toko Nufus (Accessories) Talangpadang. Prociding Kmsi, 4(1).
[4] Putri, F.M., 2022. Tingkat Peramalan Penjualan Produk  Bordir  dan  Sulaman  Menggunakan Metode  Trend  Moment  (Studi  Kasus  Di  Yenie Bordir  Dan  Sulaman  Bukittinggi)  (Doctoral dissertation, Universitas Putra Indonesia YPTK).
[5] Stevenson,  W.J.,  Hojati,  M.,  Cao,  J.,  Mottaghi, H.  and  Bakhtiari,  B.,  2007.  Operations management. Boston: McMcGraw-Hill Irwin.
[6] Sukri,  M.I.A.,  Fauziah,  S.N.,  Pradnya,  W.M. and  Suyonto,  A.,  2021.  Algoritma  Adaptive Neuro Fuzzy Inference System Untuk Perkiraan Intensitas  Curah  Hujan.  Prosiding  SISFOTEK, 5(1), pp.102-106.
[7] Waliyansyah, R.R., Hermawan, G. and Herlambang,  B.A.,  2022.  Sistem  Informasi Pengelolaan  Zakat  Fitrah  dan  Donasi  pada Masjid  Jami’Al  Jannah  Menggunakan  Metode Rule  Based  Berbasis  Android.  Walisongo Journal of Information Technology, 4(1), pp.33- 42.