Vol. 4, No 3, November 2024, Hal: 748-763 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i3.495 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing Prediksi  Stok Sembako  Pada  Toko  Suci  Berkah  di  Sei  Piring  Kecamatan  Pulau Rakyat
Nur Mayni 1* , Nuriadi Manurung 1 , Nur Karim Nehe 1
1 Program  Studi  Sistem  Informasi,  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal Kisaran, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Metode Si l ngle Exponenti l al
Smoothi l ng ; Predi l ksi l ; Stok.
Keywords: Method Si l ngle Exponenti l al Smoothi l ng; Predi l cti l on;
Stock.
Abstrak: Toko  Suci l Berkah  adalah  salah  satu  toko  sembako  yang menjual  berbagai l macam  sembako.  Toko  Suci l Berkah  melakukan pengambi l lan  ( reorder )  stok  sembako  ke  produsen,  dan  untuk  proses pengambi l lan  ( reorder )  pemi l li l k  Toko  Suci l Berkah harus  mempredi l ksi l terlebi l h  dahulu  berapakah  yang  harus  di l ambi l l  untuk  di l jadi l kan barang  stok  di l gudang  Toko  Suci l Berkah.  Tujuan  di l lakukannya peneli l ti l an  i l ni l membuat  suatu  program  yang  dapat  membantu pemi l li l k  Toko  Suci l Berkah  di l Sei l Pi l ri l ng  dalam  memperki l rakan predi l ksi l jumlah  penjualan  produk  di l bulan  beri l kutnya. Metode Si l ngle  Exponenti l al  Smoothi l ng (SES)  merupakan  metode  yang menggunakan  pencatatan  data  masa  lalu  yang  sangat  sedi l ki l t  dan mengasumsi l kan  data  yang  berfluktuasi l atau  ti l dak  menetap . Hasi l l dari l peneli l ti l an  i l ni l adalah  predi l ski l stok  sembako  pada  Toko  Suci l Berkah dengan menggunakan si l stem peramalan dengan menggunakan  metode Si l ngle  Exponenti l al  Smoothi l ng dengan  hasi l l predi l ksi l sembako seperti l beras  dengan  hasi l l  predi l ksi l 409,95  dengan ni l lai l alpha 0.9,  MAPE 10,47%, kemudi l an telur dengan hasi l l predi l ksi l 198,19,  dengan  ni l lai l alpha  0.9,  MAPE  15.78%,  kemudi l an  mi l nyak dengan  hasi l l  predi l ksi l 2545,50,  dengan  ni l lai l alpha  0.9,  MAPE  8.49%, kemudi l an  susu  dengan  hasi l l  predi l ksi l 12,64,  dengan  ni l lai l alpha  0.8, MAPE  24.72%,  dan  kemudi l an  gula  dengan  hasi l l  predi l ksi l 934,31, dengan  ni l lai l alpha  0.9,  MAPE  29.20%.  dengan  ada  si l stem  tersebut pi l hak toko dapat mejaga stabi l li l tas sembako di l tokonya.
Abstract: The Suci l Berkah Shop i l s a grocery store that sells vari l ous ki l nds of basi l c  necessi l ti l es.  Toko  Suci l Berkah  carri l es  out  reorders  of  basi l c  food  stocks from  producers,  and  for  the  reorderi l ng  process,  the  owner  of  Toko  Suci l Berkah must predi l ct i l n advance how much must be taken to be used as stock i l tems i l n Toko Suci l Berkah's warehouse. The ai l m of thi l s research i l s to create a program that can help the owner of the Suci l Berkah Shop i l n Sei l Pi l ri l ng i l n esti l mati l ng  the  predi l cted  number  of  product  sales  i l n  the  followi l ng  month. The Si l ngle Exponenti l al Smoothi l ng (SES) method i l s a method that uses very li l ttle  past  data  recordi l ng  and  assumes  fluctuati l ng  or  unstable  data.  The results  of  thi l s  research  are  predi l cti l ons  of  basi l c  food  stocks  at  Toko  Suci l Berkah usi l ng a forecasti l ng system usi l ng the Si l ngle Exponenti l al Smoothi l ng method wi l th predi l cted results for basi l c necessi l ti l es such as ri l ce wi l th predi l cted results of 409.95 wi l th an alpha value of 0.9, MAPE 10.47%, then eggs wi l th predi l cted results 198.19, wi l th an alpha value of 0.9, MAPE 15.78%, then oi l l wi l th  a  predi l cted  result  of  2545.50,  wi l th  an  alpha  value  of  0.9,  MAPE 8.49%, then mi l lk wi l th a predi l cted result of 12.64, wi l th an alpha value of 0.8, MAPE 24.72%,  and  then  sugar wi l th  a  predi l cted  result  of 934.31,  wi l th  an alpha value of 0.9, MAPE 29.20%. Wi l th thi l s system, the shop can mai l ntai l n the stabi l li l ty of basi l c necessi l ti l es i l n the shop.
Riwayat Artikel:
Submitted: 15 Maret 2024 Accepted:  10 Juni 2024 Published: 10 Agustus 2024
Corresponding Author: Nur Mayni Email: nurmayni6@gmail.com

## PENDAHULUAN
Toko  Suci ll Be l rkah  adalah  salah  satu  toko  se l mbako  yang  me l njual  be l rbagai ll macam  se l mbako. Toko  Suci ll Be l rkah  me l lakukan  pe l ngambi ll lan  ( re l orde l r )  stok  se l mbako  ke l produse l n,  dan  untuk  prose l s pe l ngambi ll lan ( re l orde l r ) pe l mi ll li ll k Toko Suci ll Be l rkah harus me l mpre l di ll ksi ll te l rle l bi ll h dahulu be l rapakah yang harus di ll ambi ll l untuk di ll jadi ll kan barang stok di ll gudang Toko Suci ll Be l rkah. Se l lama i ll ni ll pe l mi ll li ll k Toko Suci ll Be l rkah hanya me l mpre l di ll ksi ll de l ngan hanya me l ngangan – angan saja tanpa ada pe l rhi ll tungan yang je l las dan te l pat maka dari ll i ll tu kadang Toko Suci ll Be l rkah te l rlalu se l di ll ki ll t me l ngambi ll l stok padahal ke l butuhan konsume l n  se l dang  me l ni ll ngkat  dan  te l rkadang  Toko  Suci ll Be l rkah  juga  te l rlalu  banyak  me l ngambi ll l  stok padahal pe l rmi ll ntaan konsume l n se l dang me l nurun,  maka dari ll i ll tu di ll pe l rlukan  suatu si ll ste l m pe l ramalan. Be l rdasarkan  pe l rmasalahan  tersebut,  maka  dalam  pe l ne l li ll ti ll an  i ll ni ll akan  di ll buat  suatu  program  bantu be l rbasi ll s  kompute l r  yang  be l rfungsi ll untuk  me l mbantu  pe l mi ll li ll k  Toko  Suci ll Be l rkah  di ll Se l i ll Pi ll ri ll ng  dalam me l mpe l rki ll rakan pre l di ll ksi ll jumlah pe l njualan produk di ll bulan be l ri ll kutnya, maupun Alte l rnati ll f solusi ll nya adalah de l ngan me l nggunakan me l tode l Si ll ngle l E l xpone l nti ll al Smoothi ll ng . Berdasarkan pe l ne l li ll ti ll an (Ni ll syah e l t al., 2019), de l nga hasi ll l pe l nguji ll an me l nggunakan me l tode l SE l S de l ngan  MAPE l yang  te l re l ndah  pada  saat  α=0,4  d e l ngan  pe l role l han  ni ll lai ll 56,64%.  Hasi ll l  pe l nguji ll an me l nggunakan me l tode l DE l S de l ngan ni ll lai ll MAPE l yang te l re l ndah te l rle l tak di ll saat α=0,2 d e l ngan pe l role l han ni ll lai ll 56,89%. Hasi ll l pe l nguji ll an me l nggunakan me l tode l TE l S de l ngan  ni ll lai ll MAPE l yang te l re l ndah te l rle l tak di ll saat α=0,7, β=0,1, γ=0,1 p e l role l han ni ll lai ll nya 73,63%. Hasi ll l dari ll ni ll lai ll ke l salahan ( e l rror ) ke l ti ll ga me l tode l , dapat di ll ambi ll l satu ke l si ll mpulan bahwa pe l ramalan de l ngan me l tode l SE l S di ll anggap yang pali ll ng bai ll k saat di ll gunakan  dalam  me l lakukan  pe l rhi ll tungan  pe l ramalan  hasi ll l  pe l njualan  pe l rhi ll asan  e l mas  di ll bandi ll ngkan de l ngan  me l tode l DE l S  dan  TE l S.  Pe l ne l li ll ti ll an  se l lanjutnya  (Li ll snawati ll e l t  al.,  2022),  hasi ll l  pe l ne l li ll ti ll an me l ndapatkan  pre l di ll ksi ll jumlah  i ll kan  yai ll tu  pada  pe l ri ll ode l Juli ll 2022  676836,19  (Kg)  de l ngan  ni ll lai ll MAPE l 3.38%, yang ni ll lai ll nya le l bi ll h be l sar di ll bulan Me l i ll 2022 dan le l bi ll h ke l ci ll l dari ll bulan Juni ll 2022, maka pi ll hak Di ll nas  Pe l ri ll kanan  Kabupate l n  Asahan  harus  me l me l nuhi ll jumlah  i ll kan  te l rse l but  dalam  pe l rse l di ll aan ke l butuhannya.  Pe l ne l li ll ti ll an  se l lanjutnya  (Hafe l do  Rakhmad  Prase l tyo,  2023).  Hasi ll l  dari ll pe l ne l li ll ti ll an  i ll ni ll adalah  apli ll kasi ll pe l ramalan  be l rbasi ll s  we l bsi ll te l yang  dapat  me l ramalkan  pe l njualan  kue l dan  makanan pada pe l ri ll ode l se l lanjutnya de l ngan me l nggunakan data aktual pe l njualan pe l ri ll ode l se l be l lumnya. Se l hi ll ngga UD. Kaya Rasa dapat me l mpe l rki ll rakan pe l njualan, dan ke l untungan pe l njualan pada pe l ri ll ode l se l lanjutnya se l cara akurat se l suai ll de l ngan rumus SE l S.
Pe l ne l li ll ti ll an  se l be l lumnya  de l ngan    Hasi ll l  pe l nguji ll an  de l ngan  me l tode l Si ll ngle l E l xpone l nti ll al  Smoothi ll ng dari ll data hi ll stori ll s harga saham bank, pada pe l ne l li ll ti ll an i ll ni ll me l nghasi ll lkan akurasi ll de l ngan ni ll lai ll alpha 0.2 pada  pe l rhi ll tungan Me l an  Absolute l Pe l rce l ntage l E l rror  (MAPE l ) rata-rata  adalah  1,4%  (Zai ll ne l rrosi ll d  e l t  al., 2023).  Pe l ne l li ll ti ll an  se l lanjutnya.  Hasi ll l  dari ll pe l nguji ll an  Si ll ngle l E l xpone l nti ll al  Smoothi ll ng  dapat  me l mbantu pre l di ll ksi ll jumlah mahasi ll wa pada pe l ri ll ode l yang akan datang, hasi ll l dari ll pe l rhi ll tungan me l tode l i ll ni ll di ll dapat bahwa pada Tahun akade l mi ll k 2018/2019 pre l di ll ksi ll jumlah Mahasi ll swa untuk Program Studi ll Manaje l me l n I ll nformati ll ka  se l banyak  89  orang  dan  untuk  Mahasi ll swa  untuk  Program  Studi ll Te l kni ll k  Kompute l r se l banyak  30  orang(Suryani ll e l t  al.,  2022).  Pe l ne l li ll ti ll an  se l lanjutnya  (Azzahra  e l t  al.,  2022).  Hasi ll l  te l muan kami ll me l nunjukkan  bahwa  ni ll lai ll MAPE l yang  te l re l ndah  di ll pe l role l h  se l be l sar  49,8%.  Hasi ll l  i ll ni ll me l nunjukkan  bahwa  ti ll ngkat  ke l salahan  dalam  me l ramalkan  atau  me l mpre l di ll ksi ll stok  vaksi ll n  campai ll k se l be l sar 49,8%. Hasi ll l pe l nguji ll an si ll ste l m me l nggunakan blackbox bahwa se l mua kompone l n pada si ll ste l m i ll ni ll sudah  be l rfungsi ll de l ngan  bai ll k.  Pe l ne l li ll ti ll an  yang  di ll lakukan  (Ri ll andhi ll ta  e l t  al.,  2024)  de l ngan  Hasi ll l anali ll si ll s  de l ngan  Me l tode l Pe l mulusan  E l kspone l nsi ll alme l nunjukkan  bahwa  di ll dapati ll ada  3  je l ni ll s  motor de l ngan  ni ll lai ll e l rroryang  ke l ci ll l  yai ll tu  di ll atas  50%  yai ll tu  Be l at  De l luxe l se l be l sar  55,26%,  Be l atCBS  Sporty  Fi ll se l be l sar 60,93% dan Scoopy Fi ll Sporty 52,86%. Pe l ne l li ll ti ll an  yang  di ll lakukan  (Alfandi ll e l t  al.,  2023).  hasi ll l  ke l akurasi ll an  MAPE l pada  produk  kopi ll Arabi ll ka  2,55%,  E l xce l lsa  2,39%,  Robusta  1,85%,  dan  Li ll be l ri ll ca  1,97%.  Se l hi ll ngga  dapat  di ll ke l tahui ll ti ll ngkat e l rror te l rti ll nggi ll ada pada Kopi ll Arabi ll ca de l ngan 2,55%, dan ti ll ngkat e l rror te l re l ndah pada Kopi ll Robusta
Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Prediksi Stok Sembako Pada Toko Suci Berkah di Sei Piring Kecamatan Pulau Rakyat
de l ngan  ni ll lai ll 1,85%.  Pe l ne l li ll ti ll an  yang  di ll lakukan  ole l h(Hafe l do  Rakhmad  Prase l tyo,  2023) Hasi ll l  dari ll pe l ne l li ll ti ll an i ll ni ll adalah apli ll kasi ll pe l ramalan be l rbasi ll s we l bsi ll te l yang dapat me l ramalkan pe l njualan kue l dan makanan pada pe l ri ll ode l se l lanjutnya de l ngan me l nggunakan data aktual pe l njualan pe l ri ll ode l se l be l lumnya. Se l hi ll ngga UD. Kaya Rasa dapat me l mpe l rki ll rakan pe l njualan, dan ke l untungan pe l njualan pada pe l ri ll ode l se l lanjutnya se l cara akurat se l suai ll de l ngan rumus SE l S. Pe l ne l li ll ti ll an se l lanjutnya yang di ll lakukan (Anggoro & Wulandari ll , 2019). Hasi ll l pe l rhi ll tungan me l nggunakan ni ll lai ll alpha 0,4 de l ngan ni ll lai ll aktual 8125 de l ngan pe l ramalannya 7814 de l ngan ni ll lai ll e l rror (Me l an Absolute l De l vi ll ati ll on) MAD 78 me l nghasi ll lkan ni ll lai ll akurasi ll me l ncapai ll 96%  dari ll ni ll lai ll data  aktual.  Se l hi ll ngga  dapat  di ll si ll mpulkan  bahwa  untuk  me l tode l Si ll ngle l E l xpone l nti ll al  Smoothi ll ng  hasi ll lnya  bi ll sa  di ll gunakan  se l bagai ll pe l ndukung  anali ll sa  jumlah  pe l rmi ll ntaan pe l njualan obat dan vi ll tami ll n he l wan te l rnak Pe l ramalan  ( Fore l casti ll ng )  adalah  suatu  te l kni ll k  anali ll si ll s  pe l rhi ll tungan  yang  di ll lakukan  de l ngan pe l nde l katan  kuali ll tati ll f  maupun  kuanti ll tati ll f  untuk  me l mpe l rki ll rakan  ke l jadi ll an  di ll masa  de l pan  de l ngan me l nggunakan  re l fe l re l nsi ll data-data  di ll masa  lalu  untuk  me l mi ll ni ll mumkan  pe l ngaruh  ke l ti ll dak  pasti ll an. Pe l ramalan i ll tu se l ndi ll ri ll bi ll sa pe l nde l k, me l ne l ngah maupun jangka panjang suatu pe l rusahaan. Pe l ramalan me l rupakan  alat  bantu  yang  sangat  pe l nti ll ng  dalam  pe l re l ncanaan  yang  e l fe l kti ll f  dan  e l fi ll si ll e l n  (Mauli ll na  & Anggrae l ni ll ,  2022).  Pe l ramalan  adalah  pe l rki ll raan  pe l ri ll sti ll wa  di ll masa  yang  akan  datang  atas  dasar  pola waktu  di ll masa  lalu  dan  pe l nggunaan  ke l bi ll jakan  te l rhadap  proye l ksi ll de l ngan  pola  di ll masa  yang  lalu (Putu e l t al., 2019).
Pe l ramalan  yai ll tu  suatu  me l tode l anali ll si ll s  pe l rhi ll tungan  yang  di ll ke l rjakan  de l ngan  pe l nde l katan kuali ll tati ll f  atau  kuanti ll tati ll f  guna  me l mpre l di ll ksi ll ke l jadi ll an  me l ndatang  de l ngan  me l nggunakan  data  masa se l be l lumnya  (Sholi ll khatul  Kasanah  e l t  al.,  2022).  Pe l ramalan  (fore l casti ll ng)  adalah  suatu  pe l rhi ll tungan de l ngan  me l nggunakan  data-data  di ll masa  lalu  untuk  me l ramalkan  suatu  ke l adaan  di ll masa  yang  akan datang(Mayang Sari ll e l t al., 2022). Pe l ramalan di ll butuhkan kare l na adanya ke l se l njangan waktu (ti ll me l lag) antara  ke l sadaran  di ll butuhkan  suatu  ke l bi ll jakan  de l ngan  waktu  pe l laksanaan  ke l bi ll jakan  te l rse l but, se l hi ll ngga  pe l ramalan  be l gi ll tu  pe l nti ll ng  dan  di ll jadi ll kan  patokan  bagi ll pe l me l ri ll ntah  dalam  me l ngambi ll l ke l putusan  dan  me l ne l ntukan  suatu  ke l bi ll jakan(Atussali ll ha  e l t  al.,  2020).  pe l ramalan  (fore l casti ll ng)  adalah se l ni ll dan  i ll lmu  untuk  me l mpe l rki ll rakan  ke l jadi ll an  di ll masa  de l pan.  Hal  i ll ni ll dapat  di ll lakukan  de l ngan me l li ll batkan  pe l ngambi ll lan  data  hi ll stori ll s  dan  me l mproye l ksi ll kannya  ke l masa  me l ndatang  dan  suatu be l ntuk mode l l mate l mati ll s(Ramdani ll & Azi ll zah, 2020). Be l rdasarkan  pe l nge l rti ll an  be l be l rapa  ahli ll di ll atas  maka  pe l ne l li ll ti ll me l ngambi ll l  ke l si ll mpulan  bahwa pe l ramalan  adalah  suatu  te l kni ll k  atau  se l ni ll yang  di ll pakai ll untuk  me l mpre l di ll ksi ll atau  me l mpe l rki ll rakan ke l jadi ll an  atau  pe l ri ll sti ll wa  di ll masa  yang  akan  datang  atau  yang  akan  te l rjadi ll ,  dan  juga  pe l rmalan me l rupakan suatu i ll lmu untuk me l mpre l di ll ksi ll suatu pe l ri ll sti ll wa yang be l lum te l rjadi ll atau yang akan te l rjadi ll di ll masa  yang  akan  datang.  Tujuan  pe l ramalan  adalah  me l ndapatkan  pe l ramalan  yang  bi ll sa me l mi ll ni ll mumkan ke l salahan me l ramal ( fore l cast e l rror ) yang bi ll asa di ll ukur de l ngan Me l an Absolute l De l vi ll ati ll on (MAD)  dan Me l an  Square l d  E l rror (MSE l ).  (I ll ndah  &  Rahmadani ll ,  2018).  Se l hi ll ngga  de l ngan  adanya pe l ramalan produksi ll manaje l me l n pe l rusahaan akan me l ndapatkan gambaran ke l adaan produksi ll di ll masa yang  akan  datang,  dan  akan  me l mbe l ri ll kan  ke l mudahan  manaje l man  pe l rusahaan  dalam  me l ne l ntukan ke l bi ll jakan  yang  akan  di ll buat  ole l h  pe l rusahaan.  Se l lai ll n  i ll tu  tujuan  dari ll pe l rmalan  adalah  me l mbuat re l ncana  dan  me l me l nuhi ll ke l butu-  han  pasar,  se l hi ll ngga  hasi ll lnya  dapat  di ll jadi ll kan  se l bagai ll acuan  dalam me l mbuat  ke l bi ll jakan  se l suai ll de l ngan  kapasi ll tas  dan  ke l butuhan  bahan  baku  pada  masa me l ndatang(Ti ll randa e l t al., 2022).
Ole l h  kare l na  i ll tu  Toko  Suci ll Be l rkah  di ll Se l i ll Pi ll ri ll ng  se l lalu  ke l suli ll tan  dan  ke l bi ll ngungan  untuk me l mpe l rki ll rakan  stok  di ll bulan  be l ri ll kutnya.  Pe l ne l li ll ti ll an  i ll ni ll be l rtujuan  untuk  me l mbangun  Si ll ste l m Pe l ramalan  pe l rse l di ll aan  stok  bahan  se l mbako  pada  Toko  Suci ll Be l rkah  me l nggunakan  me l tode l Si ll ngle l E l xpone l ni ll al Smoothng, yang be l rtujuan untuk me l mbe l ri ll kan gambaran be l rupa pe l rse l di ll aan stok di ll gudang pada pe l ri ll ode l se l lanjutnya.
METODE

## Nur Mayni, Nuriadi Manurung, Nur Karim Nehe
Me l tode l yang di ll gunakan dalam pe l ne l li ll ti ll an i ll ni ll adalah Me l tode l Si ll ngle l E l xpone l nti ll al Smoothi ll ng (SE l S) me l rupakan  me l tode l yang  me l nggunakan  pe l ncatatan  data  masa  lalu  yang  sangat  se l di ll ki ll t  dan me l ngasumsi ll kan data yang be l rfluktuasi ll atau ti ll dak me l ne l tap (Alfandi ll e l t al., 2023).
Pe l nghalusan e l xpone l nti ll al adalah  te l kni ll k  pe l ramalan  rata-rata  be l rge l rak  de l ngan  pe l mbobotan di ll mana data di ll be l ri ll bobot ole l h se l buah fungsi ll e l xpone l nti ll al . Pe l nghalusan e l xpone l nti ll al me l rupakan me l tode l pe l ramalan  rata-rata  be l rge l rak  de l ngan  pe l mbobotan  canggi ll h,  namun  masi ll h  mudah  di ll gunakan (Be l rli ll anna  e l t  al.,  2023).  Dalam  pe l mulusan  (smoothi ll ng)  e l kspone l nsi ll al  te l rdapat  satu  atau  le l bi ll h parame l te l r  pe l mulusan  yang  di ll te l ntukan  se l cara  e l kspli ll si ll t  dan  hasi ll l  pi ll li ll han  me l ne l ntukan  bobot  yang di ll ke l nakan  pada  ni ll lai ll obse l rvasi ll (Boli ll &  Kri ll sti ll anto,  2023).  Pe l ne l li ll ti ll an  si ll ngle l e l xpone l nti ll al  smoothi ll ng ce l nde l rung  me l mpunyai ll ke l salahan  ni ll lai ll ,  runtun  waktu  yang  be l rkai ll tan  de l ngan  data  ce l nde l rung pe l ni ll ngkatan  atau  pe l nurunan  se l ti ll ap  hari ll nya  te l rkadang  se l ti ll ap  mi ll nggu  hi ll ngga  1  (satu)  bulan (Ramadhan e l t al., 2023). Me l tode l i ll ni ll sangat  se l di ll ki ll t  pe l ncatatan  data  masa  lalu.  Rumus  pe l nghalusan e l xpone l nti ll al dapat di ll tunjukkan se l bagai ll be l ri ll kut :
Ke l te l rangan : Ft+1 = Ramalan untuk pe l ri ll ode l ke l t+1
Xt = Ni ll lai ll ri ll i ll l pe l ri ll ode l ke l t
α
= Bobot yang me l nunjukkan konstanta pe l nghalus (0 < α <1)
Ft-1 = Ramalan untuk pe
l ri ll ode l ke l t-1 Rumus  yang  di ll gunakan  dalam  prose l s  pe l rhi ll tungan  me l nggunakan  me l tode l si ll ngle l e l pone l nti ll al smoothi ll ng (SE l S) yai ll tu :
Ke l te l rangan :   F t
= Ramalan baru
A t-1 = Pe l rmi ll ntaan aktual pe l ri ll ode l se l be l lumnya
α
= Bobot yang me l nunjukkan konstanta pe l nghalus (0 < α <1)
F t-1 = Ramalan se l be l lumnya
Nilai Ketetapan Prediksi
Ke l te l tapan  ramalan  me l rupakan  se l suatu  yang  sangat  pe l nti ll ng  dalam  pe l ramalan  kare l na me l ngukur ke l se l sui ll an data yang ada de l ngan data pe l ramalan, dalam pe l ne l li ll ti ll an i ll ni ll pe l ne l li ll ti ll me l lakukan pe l rhi ll tungan  ke l te l tapan  ni ll lai ll pre l di ll ksi ll de l ngan  me l nghi ll tung  ni ll lai ll ke l salahan  kuadrat  rata-rata  ( Me l an Square l d E l rror (MSE l ) , dan  ke l salahan  pe l rse l n  mutlak  rata-rata  ( Me l an Absolute l Pe l rce l ntage l E l rror (MAPE l ) (Re l i ll ci ll ta, 2020). Mean Absolute Deviation (MAD) Me l tode l untuk me l nge l valuasi ll me l tode l pe l ramalan de l ngan me l nggunakan jumlah dari ll ke l salahan- ke l salahan yang absolute l . De l ngan me l ngukur ke l te l patan ramalan de l ngan me l rata-rata ke l salahan dugaan (ni ll lai ll absolute l masi ll ng-masi ll ng  ke l salahan).  MAD  be l rguna  untuk  me l ngukur  ke l salahan  ramalan  dalam uni ll t yang sama se l bagai ll de l re l t asli ll . Ni ll lai ll MAD di ll hi ll tung de l ngan rumus se l bagai ll be l ri ll kut:
Ke l te l rangan: Actual = Data ni ll lai ll aktual Fore l cast = Pe l ramalan n = Jumlah data
Mean Squared Error (MSE)
𝐹 t = 𝛼 𝐴 t-1 + (1− 𝛼 ) 𝐹 t-1 .............. Rumus 1 .............. Rumus 2 Ft+1 = α Xt + (1- α) Ft -1 .................. Rumus  3
MAD =   
    −
n Forecast Actual
Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Prediksi Stok Sembako Pada Toko Suci Berkah di Sei Piring Kecamatan Pulau Rakyat
Me l an Square l d E l rror (MSE l ) adalah me l tode l lai ll n untuk me l nge l valuasi ll me l tode l pe l ramalan. Masi ll ng- masi ll ng ke l salahan atau si ll sa di ll kuadratkan. Pe l nde l katan i ll ni ll me l ngatur ke l salahan pe l ramalan yang be l sar kare l na ke l salahan-ke l salahan i ll tu di ll kuadratkan. Me l tode l i ll tu me l nghasi ll lkan ke l salahan-ke l salahan se l dang yang  ke l mungki ll nan  le l bi ll h  bai ll k  untuk  ke l salahan  ke l ci ll l,  te l tapi ll kadang  me l nghasi ll lkan  pe l rbe l daan  yang be l sar.  MSE l me l rupakan  cara  ke l dua  untuk  me l ngukur  ke l salahan  pe l ramalan  ke l se l luruhan.  MSE l me l rupakan  rata-rata  se l li ll si ll h  kuadrat  antara  ni ll lai ll yang  di ll ramalkan  dan  yang  di ll amati ll .  Ke l kurangan pe l nggunaan  MSE l adalah  bahwa  MSE l ce l nde l rung  me l nonjolkan  de l vi ll asi ll yang  be l sar  kare l na  adanya pe l ngkuadratan. Rumus untuk me l nghi ll tung MSE l adalah se l bagai ll be l ri ll kut.
Ke l te l rangan : X t = data se l be l narnya te l rjadi ll
F t
= data ramalan di ll hi ll tung dari ll mode l l yang di ll gunakan pada waktu/ tahun t n = banyak data hasi ll l ramalan.
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) Me l an Absolute l Pe l rce l ntage l E l rror (MAPE l )  di ll hi ll tung  de l ngan  me l nggunakan  ke l salahan absolut e l pada ti ll ap pe l ri ll ode l di ll bagi ll de l ngan ni ll lai ll obse l rvasi ll yang nyata untuk pe l ri ll ode l i ll tu. Ke l mudi ll an, me l rata-rata ke l salahan  pe l rse l ntase l absolute l te l rse l but.  MAPE l me l rupakan  pe l ngukuran  ke l salahan  yang  me l nghi ll tung ukuran  pre l se l ntase l pe l nyi ll mpangan  antara  data  aktual  de l ngan  data  pe l ramalan.  Ni ll lai ll MAPE l dapat di ll hi ll tung de l ngan pe l rsamaan be l ri ll kut. Ke l te l rangan : x t = Data aktual pada pe l ri ll ode l t F t = Ni ll lai ll pe l ramalan pada pe l ri ll ode l t n = Jumlah data

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Si ll ste l m  yang  akan  di ll buat  me l rupakan forcasti ll ng stok  se l mbako  de l ngan  me l tode l E l xpone l nti ll al Smoothi ll ng pada Toko Suci ll Be l rkah di ll Se l i ll Pi ll ri ll ng Ke l camatan Pulau Rakyat . Adapun data stok se l mbako dari ll bulan Mare l t 2023 sampai ll de l ngan Fe l bruari ll 2024 yai ll tu se l pe l rti ll be l ri ll kut: Table 1. Data Stok sembako Tahun 2023 - 2024
No Bulan Beras (10kg/Pcs) Telur (Pcs) Mi ll nyak (Kg) Susu (Pcs) Gula (Kg) 1 Mare l t 2023 500 215 3200 20 1500 2 Apri ll l 2023 450 185 3000 12 1200 3 Me l i ll 2023 450 185 3000 22 1200 4 Juni ll 2023 520 230 3500 20 2000 5 Juli ll 2023 600 300 4000 30 3000 6 Agustus 2023 610 318 4000 25 3000 7 Se l pte l mbe l r 2023 550 225 3000 20 2000 8 Oktobe l r 2023 450 232 3000 23 1000 9 Nove l mbe l r 2023 450 195 3000 20 1000 10 De l se l mbe l r 2023 500 180 3000 15 1200 11 Januari ll 2024 500 200 2950 15 1000 12 Fe l bruari ll 2024 400 160 2500 12 925 Sumbe
l r dari ll : Toko Suci ll Be l rkah Ke l camatan Pulau Rakyat (2024)
.................. Rumus  4 MAPE = t t t x f x t n n − −        1 % 100 .............. Rumus 5 MSE = n f x t  − 2
Nur Mayni, Nuriadi Manurung, Nur Karim Nehe
Tabe l l di ll atas me l rupakan tabe l l data se l mbako pada Toko Suci ll Be l rkah, yang di ll dapat me l lalui ll prose l s wawancara, data te l rse l but di ll ambi ll l se l lama 1 tahun, yai ll tu dari ll Mare l t 2023 sampai ll Fe l bruari ll 2024. Adapun algori ll tma pe l rhi ll tungannya de l ngan me l nggunakan me l tode l stok se l mbako de l ngan me l tode l
E l xpone l nti ll al Smoothi ll ng adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan Peramalan Stok Sembako Beras
• Pe l rhi ll tungan Pe l ramalan Me l nggunakan Alpha ( α) 0.9
Table 2. Peramalan Stok Sembako Beras No Bulan (Periode) Data Stok Sembako (At-1) Alpha (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Mare l t 2023 500 0,9 2 Apri ll l 2023 450 0,9 500,00 3 Me l i ll 2023 450 0,9 455,00 4 Juni ll 2023 520 0,9 450,50 5 Juli ll 2023 600 0,9 513,05 6 Agustus 2023 610 0,9 591,31 7 Se l pte l mbe l r 2023 550 0,9 608,13 8 Oktobe l r 2023 450 0,9 555,81 9 Nove l mbe l r 2023 450 0,9 460,58 10 De l se l mbe l r 2023 500 0,9 451,06 11 Januari ll 2024 500 0,9 495,11 12 Fe l bruari ll 2024 400 0,9 499,51 Mare l t 2024 0,9 409,95 Pe l rhi ll tungan Pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Be l ras
Pe l ri ll ode l Mare l t 2024 : Ft = Ft-1+ α (At-1 – Ft-1) =  499,51 + (0,9 (400 – 499,51) = 409,95
Pe l rhi ll tungan E l rror Fore l casti ll ng Pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Be l ras
Table 3. Analisis Kesalahan Peramalan Stok Sembako Beras Periode Bulan Maret 2024
No Bulan (Periode) Data Stok (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Mare l t 2023 500 2 Apri l l 2023 450 500,00 50,00 2500,00 11,11% 3 Me l i l 2023 450 455,00 5,00 25,00 1,11% 4 Juni l 2023 520 450,50 69,50 4830,25 13,37% 5 Juli l 2023 600 513,05 86,95 7560,30 14,49% 6 Agustus 2023 610 591,31 18,70 349,50 3,06% 7 Se l pte l mbe l r 2023 550 608,13 58,13 3379,16 10,57% 8 Oktobe l r 2023 450 555,81 105,81 11196,40 23,51% 9 Nove l mbe l r 2023 450 460,58 10,58 111,96 2,35% 10 De l se l mbe l r 2023 500 451,06 48,94 2395,31 9,79% 11 Januari l 2024 500 495,11 4,89 23,95 0,98% 12 Fe l bruari l 2024 400 499,51 99,51 9902,36 24,88% Total 558.02 42274,19 115,22% MAD = ∑|At – Ft|  =   558,02  =   50,73 n 11 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  42274,19  =   3843,11 n
11
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  = 115,22%  =  10,47% |Yt| 11
Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Prediksi Stok Sembako Pada Toko Suci Berkah di Sei Piring Kecamatan Pulau Rakyat
2. Perhitungan Peramalan Stok Sembako Telur
• Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Me l nggunakan Alpha ( α) 0.9
Table 4. Peramalan Stok Sembako Telur No Bulan (Periode) Data Stok Sembako (At-1) Alpha (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Mare l t 2023 215 0,9 2 Apri l l 2023 185 0,9 215,00 3 Me l i l 2023 185 0,9 188,00 4 Juni l 2023 230 0,9 185,30 5 Juli l 2023 300 0,9 225,53 6 Agustus 2023 318 0,9 292,55 7 Se l pte l mbe l r 2023 225 0,9 315,46 8 Oktobe l r 2023 232 0,9 234,05 9 Nove l mbe l r 2023 195 0,9 232,20 10 De l se l mbe l r 2023 180 0,9 198,72 11 Januari l 2024 200 0,9 181,87 12 Fe l bruari l 2024 160 0,9 198,19 Mare l t 2024 0,9 163,82
Pe l rhi l tungan pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Te l lur Pe l ri l ode l Mare l t 2024 : Ft = Ft-1+ α (At-1 – Ft-1) =  181,87 + (0,9 (200 – 181,87) = 198,19
Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Te l lur
Table 5. Analisis Kesalahan Peramalan Stok Sembako Telur Periode Bulan Maret 2024
No Bulan (Periode) Data Stok (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Mare l t 2023 215
2 Apri l l 2023 185 215,00 30,00 900,00 16,22% 3 Me l i l 2023 185 188,00 3,00 9,00 1,62% 4 Juni l 2023 230 185,30 44,70 1998,09 19,43% 5 Juli l 2023 300 225,53 74,47 5545,78 24,82% 6 Agustus 2023 318 292,55 25,45 647,55 8,00% 7 Se l pte l mbe l r 2023 225 315,46 90,46 8182,16 40,20% 8 Oktobe l r 2023 232 234,05 2,05 4,18 0,88% 9 Nove l mbe l r 2023 195 232,20 37,20 1384,18 19,08% 10 De l se l mbe l r 2023 180 198,72 18,72 350,46 10,40% 11 Januari l 2024 200 181,87 18,13 328,62 9,06% 12 Fe l bruari l 2024 160 198,19 38,19 1458,26 23,87% Total 382.36 20808,29 173.59% MAD = ∑|At – Ft|  =   382,36  =   34,76
n
11
MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  20808,29  =   1891,66
n 11
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =  173,59 =  15,78% |Yt|             11
3. Perhitungan Peramalan Stok Sembako Minyak
• Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Me l nggunakan Alpha ( α) 0.9
Table 6. Peramalan Stok Sembako Minyak No Bulan (Periode) Data Stok Sembako (At-1) Alpha (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Mare l t 2023 3200 0,9 2 Apri l l 2023 3000 0,9 3200,00 3 Me l i l 2023 3000 0,9 3020,00 4 Juni l 2023 3500 0,9 3002,00 5 Juli l 2023 4000 0,9 3450,20 6 Agustus 2023 4000 0,9 3945,02 7 Se l pte l mbe l r 2023 3000 0,9 3994,50 8 Oktobe l r 2023 3000 0,9 3099,45 9 Nove l mbe l r 2023 3000 0,9 3009,95 10 De l se l mbe l r 2023 3000 0,9 3000,99 11 Januari l 2024 2950 0,9 3000,10 12 Fe l bruari l 2024 2500 0,9 2955,01 Mare l t 2024 0,9 2545,50
Pe l rhi l tungan pe l ramalan Stok se l mbako Pada Mi l nyak Pe l ri l ode l Mare l t 2024 : Ft = Ft-1+ α (At-1 – Ft-1) =  2955,01 + (0,9 (2500 – 2955,01) = 2545,50
Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Mi l nyak
Table 7. Analisis Kesalahan Peramalan Stok Sembako Minyak Periode Bulan Maret 2024
No Bulan Periode Data Stok (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Mare l t 2023 3200 2 Apri l l 2023 3000 3200,00 200,00 40000,00 6,67% 3 Me l i l 2023 3000 3020,00 20,00 400,00 0,67% 4 Juni l 2023 3500 3002,00 498,00 248004,00 14,23% 5 Juli l 2023 4000 3450,20 549,80 302280,04 13,75% 6 Agustus 2023 4000 3945,02 54,98 3022,80 1,37% 7 Se l pte l mbe l r 2023 3000 3994,50 994,50 989034,23 33,15% 8 Oktobe l r 2023 3000 3099,45 99,45 9890,34 3,32% 9 Nove l mbe l r 2023 3000 3009,95 9,95 98,90 0,33% 10 De l se l mbe l r 2023 3000 3000,99 0,99 0,99 0,03% 11 Januari l 2024 2950 3000,10 50,10 2509,95 1,70% 12 Fe l bruari l 2024 2500 2955,01 455,01 207034,05 18,20% Total 2932.78 1802275,.31 93.41% MAD = ∑|At – Ft|  =   2932,78  = 266,62
n
11 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  1802275,31  =  163843,21 n
11
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =   93,41  =  8,49% |Yt|             11
Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Prediksi Stok Sembako Pada Toko Suci Berkah di Sei Piring Kecamatan Pulau Rakyat
4. Perhitungan Peramalan Stok Sembako Susu
• Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Me l nggunakan Alpha ( α) 0.8
Table 8. Peramalan Stok Sembako Pada Susu Periode  Maret 2024 No Bulan (Periode) Data Stok Sembako (At-1) Alpha (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Mare l t 2023 20 0,8 2 Apri l l 2023 12 0,8 20,00 3 Me l i l 2023 22 0,8 13,60 4 Juni l 2023 20 0,8 20,32 5 Juli l 2023 30 0,8 20,06 6 Agustus 2023 25 0,8 28,01 7 Se l pte l mbe l r 2023 20 0,8 25,60 8 Oktobe l r 2023 23 0,8 21,12 9 Nove l mbe l r 2023 20 0,8 22,62 10 De l se l mbe l r 2023 15 0,8 20,52 11 Januari l 2024 15 0,8 16,10 12 Fe l bruari l 2024 12 0,8 15,22 Mare l t 2024 0,8 12,64
Pe l rhi l tungan pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Susu Pe l ri l ode l Mare l t 2024 : Ft = Ft-1+ α (At-1 – Ft-1) =  15,22 + (0,8 (12 – 15,22) = 12,64
Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Stok Se l mbako  Pada Susu Table 9. Analisis Kesalahan Peramalan Stok Sembako Susu Periode Bulan Maret 2024
No Bulan Periode Data Sembako (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Mare l t 2023 20 2 Apri l l 2023 12 20,00 8,00 64,00 66,67% 3 Me l i l 2023 22 13,60 8,40 70,56 38,18% 4 Juni l 2023 20 20,32 0,32 0,10 1,60% 5 Juli l 2023 30 20,06 9,94 98,72 33,12% 6 Agustus 2023 25 28,01 3,01 9,08 12,05% 7 Se l pte l mbe l r 2023 20 25,60 5,60 31,39 28,01% 8 Oktobe l r 2023 23 21,12 1,88 3,53 8,17% 9 Nove l mbe l r 2023 20 22,62 2,62 6,89 13,12% 10 De l se l mbe l r 2023 15 20,52 5,52 30,52 36,83% 11 Januari l 2024 15 16,10 1,10 1,22 7,37% 12 Fe l bruari l 2024 12 15,22 3,22 10,37 26,84% Total 49.63 326,39 271.96% MAD = ∑|At – Ft|  =   49,63  =  4,51
n
11
MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  326,39  =  29,67 n
11
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =   271,96  = 24,72% |Yt|                11
5. Perhitungan Peramalan Stok Sembako Gula
• Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Me l nggunakan Alpha ( α) 0.9
Table 10. Peramalan Stok Sembako Pada Gula Periode  Maret 2024 No Bulan (Periode Data Stok Sembako (At-1) Alpha (α) Forecast SES (Ft-1) 1 Mare l t 2023 1500 0,9 2 Apri l l 2023 1200 0,9 1500,00 3 Me l i l 2023 1200 0,9 1230,00 4 Juni l 2023 2000 0,9 1203,00 5 Juli l 2023 3000 0,9 1920,30 6 Agustus 2023 3000 0,9 2892,03 7 Se l pte l mbe l r 2023 2000 0,9 2989,20 8 Oktobe l r 2023 1000 0,9 2098,92 9 Nove l mbe l r 2023 1000 0,9 1109,89 10 De l se l mbe l r 2023 1200 0,9 1010,99 11 Januari l 2024 1000 0,9 1181,10 12 Fe l bruari l 2024 925 0,9 1018,11 Mare l t 2024 0,9 934,31
Pe l rhi l tungan Pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Gula Pe l ri l ode l Mare l t 2024 : Ft = Ft-1+ α (At-1 – Ft-1) =  1018,11 + (0,8 (925 – 1018,11) =  934,31
Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Gula
Table 11. Analisis Kesalahan Peramalan Stok Sembako Gula Periode Bulan Maret 2024
No Bulan Periode Data Stok (At-1) Forecast SES (Ft-1) Abs Error (MAD) Error^2 (MSE) MAPE (%) 1 Mare l t 2023 1500 2 Apri l l 2023 1200 1500,00 300,00 90000,00 25,00% 3 Me l i l 2023 1200 1230,00 30,00 900,00 2,50% 4 Juni l 2023 2000 1203,00 797,00 635209,00 39,85% 5 Juli l 2023 3000 1920,30 1079,70 1165752,09 35,99% 6 Agustus 2023 3000 2892,03 107,97 11657,52 3,60% 7 Se l pte l mbe l r 2023 2000 2989,20 989,20 978522,58 49,46% 8 Oktobe l r 2023 1000 2098,92 1098,92 1207625,83 109,89% 9 Nove l mbe l r 2023 1000 1109,89 109,89 12076,26 10,99% 10 De l se l mbe l r 2023 1200 1010,99 189,01 35725,08 15,75% 11 Januari l 2024 1000 1181,10 181,10 32796,82 18,11% 12 Fe l bruari l 2024 925 1018,11 93,11 8669,45 10,07% Total 4975.90 4178934,62 321.21% MAD = ∑|At – Ft|  =   4972,90  =  452,35
n
11 MSE l = ∑|At – Ft| 2 =  4178934,62  =  379903,15 n
11
MAPE l = ∑|At – Ft| (100)  =   321,21  = 29,20% |Yt|                11
Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Prediksi Stok Sembako Pada Toko Suci Berkah di Sei Piring Kecamatan Pulau Rakyat
Hasi l l dari l Pe l rhi l tungan E l rror Fore l casti l ng Pe l ramalan Stok Se l mbako. Adapun ni l lai l e l rror fore l casti l ng pe l ramalan stok se l mbako adalah se l bagai l be l ri l kut:
Table 12. Nilai Error Forecasting No Nilai Error Forecasting Nama Sembako Hasil Peramalan Nilai Alpha ( α) Hasil Error 1 Be l ras 409,95 0.9 10,47% 2 Te l lur 198.19 0,9 15,78% 3 Mi l nyak 2545.50 0,9 8,49% 4 Susu 12,64 0,8 24,72% 5 Gula 934,31 0,9 29,20% Dari l hasi l l pre l di l ksi l se l mbako se l pe l rti l be l ras de l ngan  hasi l l pre l di l ksi l 409,95 de l ngan  ni l lai l alpha 0.9, MAPE l 10,47%,  ke l mudi l an  te l lur  de l ngan  hasi l l  pre l di l ksi l 198,19,  de l ngan  ni l lai l alpha  0.9,  MAPE l 15.78%, ke l mudi l an mi l nyak de l ngan hasi l l pre l di l ksi l 2545,50, de l ngan ni l lai l alpha 0.9, MAPE l 8.49%, ke l mudi l an susu de l ngan hasi l l pre l di l ksi l 12,64, de l ngan ni l lai l alpha 0.8, MAPE l 24.72%, dan ke l mudi l an gula de l ngan hasi l l pre l di l ksi l 934,31, de l ngan ni l lai l alpha 0.9, MAPE l 29.20%. Se l lanjunya  hasi l l  yang  di l buat  de l ngan  cara  manual  akan  di l i l mple l me l ntasi l kan  ke l dalam  se l buah apli l kasi l se l bagai l be l ri l kut:
Gambar 1. Perhitungan Beras
Gambar 2. Grafik Beras
Pada gambar di l atas, me l rupakan pe l rhi l tungan dan grafi l k dari l Be l ras de l ngan me l nggunakan alfa 0,9 dan me l ndapatkan ni l lai l MAPE l adalah 0,10%.
Gambar 3. Perhitungan Gula
Gambar 4. Grafik Gula
Pada gambar di l atas, me l rupakan pe l rhi l tungan dan grafi l k dari l Gula de l ngan  me l nggunakan alfa 0,9 dan me l ndapatkan ni l lai l MAPE l adalah 0,29%.
Gambar 5. Perhitungan Minyak
Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Prediksi Stok Sembako Pada Toko Suci Berkah di Sei Piring Kecamatan Pulau Rakyat
Gambar 6. Grafik Minyak
Pada  gambar  di l atas,  me l rupakan  pe l rhi l tungan  dan  grafi l k  dari l Mi l nyak  de l ngan  me l nggunakan alfa 0,9 dan me l ndapatkan ni l lai l MAPE l adalah 0,08%.
Gambar 7. Perhitungan Susu
Gambar 8. Grafik Susu
Nur Mayni, Nuriadi Manurung, Nur Karim Nehe
Pada gambar di l atas, me l rupakan pe l rhi l tungan dan grafi l k dari l Susu de l ngan  me l nggunakan alfa 0,9 dan me l ndapatkan ni l lai l MAPE l adalah 0,25%.
Gambar 9. Perhitungan Telur
Gambar 10. Grafik Telur
Pada gambar di l atas, me l rupakan pe l rhi l tungan dan grafi l k dari l Te l lur de l ngan me l nggunakan alfa 0,9 dan me l ndapatkan ni l lai l MAPE l adalah 0,10%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan l hasi l l pe l ne l li l ti l an yang te l lah di l lakukan de l ngan be l be l rapa prose l s dan tahapan, maka pe l nuli l s  me l nari l k  ke l si l mpulan  bahwa  de l ngan  me l mbuat  software l yang  sudah  di l rancang  de l ngan me l ne l rapkan  me l tode l Si l ngle l E l xpone l nti l al  Smoothi l ng  (SE l S) akan  me l mpe l rmudah  dalam  pe l ngolahan jumlah Pe l ramalan Stok Se l mbako Pada Toko Suci l Be l rkah di l Se l i l Pi l ri l ng untuk bulan be l ri l kutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfandi, F. R., Pranoto, Y. A., & Ariwibisono, F. X. (2023). Peramalan Stok Bahan Baku di Cafe Vosco dengan Metode SES (Single Exponential Smoothing) Berbasis Website. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7 (5), 3199-3205.
Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Prediksi Stok Sembako Pada Toko Suci Berkah di Sei Piring Kecamatan Pulau Rakyat
Anggoro,  D.,  &  Wulandari.  (2019).  Forecasting  Demand  Dengan  Metode  Single  Exponential Smoothing Untuk Analisa Jumlah Penjualan Obat Ternak. Symposium Nasional Ilmilah Dengan Tema:  (Peningkatan  Kualitas  Publikasil  Ilmiah  Melalui  Hasil  Riset  Dan  Pengabdian  Kepada Masyarakat) , November, 551-560. https://doi.org/10.30998/simponi.v0i0.300
Ardiana,  D.  P.  Y.,  &  Loekito,  L.  H.  (2018).  Sistem  Informasi  Peramalan  Persediaan  Barang Menggunakan  Metode  Weighted  Moving  Average. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komputer , 4 (1), 71-79. https://doi.org/10.36002/jutik.v4i1.397
Atussaliha,  N.  A.,  Purnawansyah,  P.,  &  Darwis,  H.  (2020).  Metode  Double  Exponential  Smoothing pada Sistem Peramalan Tingkat  Kemiskinan  Kabupaten Pangkep. IlKOM Jurnal Ilmiah, 12 (3), 183-190. https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i3.607.183-190
Azzahra, A., Ramdhan, W., & Kifti, W. M. (2022). Singel Exponential Smoothing: Metode Peramalan Kebutuhan  Vaksin  Campak. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika,  6 (2),  215-223. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6299
Boli,  P.  A.,  &  Kristianto,  R.  P.  (2023).  Penerapan  Algoritma  Single  Exponential  Smoothing  untuk
Prediksi Jumlah Calon Mahasiswa Baru. 6(November 2022), 301-306.
https://doil.org/10.30865/komilk.v6il1.5686
Indah, D. R., & Rahmadani, E. (2018). Sistem Forecasting Perencanaan Produksi dengan Metode Singel Eksponensial  Smoothing  pada  Keripik  Singkong  Sri  Kandil  di  Kota  Langsa. Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (JENSI), 2 (1), 10-18.
Kasanah,  E.  S.,  Yuana,  H.,  &  Budiman,  S.  N.  (2022).  Implementasi  Metode  Single  Exponential Smoothing  Dalam  Peramalan  Penjualan  Minuman  Boba. Antivirus:  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika, 16 (2), 180-189. https://doi.org/10.35457/antivirus.v16i2.2474
Lisnawati, N., Syafwan, H., & Nehe, N. (2022). Penerapan Metode Single Exponential Smoothing (SES) dalam Peramalan Jumlah Ikan. Building of Informatics, Technology and Science (BlTS), 4 (2), 829- 838. https://doi.org/10.47065/bits.v4i2.2132
Maulina, R., & Anggraeni, D. P. (2022). Metode Single Exponential Smoothing (SES) pada Peramalan Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Indonesia. Evolusi:  Journal  of  Mathematics  and  Sciences,  6 , 111-120.
Nisyah,  R.  A.,  Hidayat,  N.,  &  Supianto,  A.  A.  (2019).  Peramalan  Hasil  Penjualan  Perhiasan  Emas Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus:  Toko  Emas  Rejeki  Baru Sumenep). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 3 (7), 7268-7274.
Prasetyo, H. R., & Purwiantono, F. E. (2023). Penerapan Metode Singel Exponential Smoothing Pada Peramalan Penjualan. J-INTECH (Journal of Information and Technology) , 204, 40-49.
Ramadhan,  B.  R.,  Azis,  M.  K.,  &  Wafa,  M.  K.  (2023).  Aplikasi  SES  Menggunakan  Metode  Single Exponential Smoothing Untuk Memprediksi Harga Terendah EUR / USD. 2, 89 – 94.
Ramdani,  D.  A.,  &  Azizah,  F.  N.  (2020).  Exponential  Smoothing  Dan  Naive  Method  (Comparative Analysis of XYZ Company Lubricant Demand Forecasting with The Moving Average Method, Exponential Smoothing and Naive Method). Seminar Nasional Official Statistics, 1 , 1000 – 1010.
Reicita, F. A. (2020). Analisis Perencanaan Produksi Pada Pt. Armstrong Industrial Indonesia Dengan Metode  Forecasting  Dan  Agregat  Planning. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri,  7 (3),  160 – 168. https://doi.org/10.24912/jitiuntar.v7i3.6340
Permana, D. R. A., Rozi, M. F., & Hadianastuti, F. L. (2024). Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk  Memaksimalkan  Penjualan  Stock  Sepeda  Motor  Pada  Dealer  Honda. Decode:  Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi , 4 (1), 216-224. https://doi.org/10.51454/decode.v4i1.194
Nur Mayni, Nuriadi Manurung, Nur Karim Nehe
Sari,  W.  A.  M.,  Efendi,  B.,  &  Kifti,  W.  M.  (2022).  Analisis  Peramalan  Persediaan  Stok  Sepeda  Motor Bekas Dengan Penerapan Metode SES (Studil Kasus Showroom Metro Motor Kisaran). JUTSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 2 (3), 205 – 212. https://doil.org/10.33330/jutsil.v2il3.1903
Suryani,  D.  I.,  Siddik,  M.,  &  Ihsan,  M.  (2022).  Analisis  Single  Exponential  Smoothilng  Untuk Memprediksi  Penjualan  Ayam. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi),  9 (3), 2363 – 2371. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.2889
Tarigan, M. B., Rumapea, H., & Sarkis, I. M. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk  Susu  Formula  Pada  Toko  Susu  Debora  Dengan  Metode  Single  Exponential Smoothing. METHOSISFO: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 3 (1), 123-129.
Tiranda,  M.  F.,  Utomo,  T.  P.,  Anungputri,  P.  S.,  &  Rasyid,  H.  Al.  (2022).  Analisis  Peramalan Kebutuhan  Bahan  Baku  Pada  PT  Alta  Kencana  Raya. Jurnal  Agroindustri  Berkelanjutan,  1 (2), 262 – 270.
Zainurrosid, R. P., Wardana, Z. C., & Siregar, M. F. H. (2023, January). Peramalan Harga Saham Bank Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing. Seminar Nasional Teknologi & Sains , 171- 176.