PENERAPAN METODE MOVING AVERAGE DAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (SES) DALAM PREDIKSI PRODUK PENJUALAN FROZEN FOOD STUDI KASUS : TOKO REZEKI BARU

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan membandingkan metode Moving Average (MA) dan Single Exponential Smoothing (SES) dalam memprediksi penjualan produk frozen food pada Toko Rezeki Baru. Data yang digunakan merupakan data penjualan dari mulai tahun 2023 sampai akhri tahun 2025 dari berbagai jenis produk. Proses prediksi dilakukan dengan mengimplementasikan kedua metode ke dalam sistem berbasis web yang mampu mengolah data secara otomatis. Untuk mengetahui tingkat akurasi metode yang digunakan, dilakukan pengujian menggunakan indikator Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), di mana MAPE digunakan sebagai acuan utama dalam menentukan metode terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode dapat digunakan dalam melakukan prediksi penjualan, namun memiliki tingkat akurasi yang berbeda tergantung pada karakteristik data. Berdasarkan hasil perhitungan dan perbandingan nilai error, diperoleh bahwa metode Single Exponential Smoothing (SES) lebih dominan dibandingkan metode Moving Average (MA) dalam menghasilkan prediksi yang lebih akurat pada sebagian besar produk. Hal ini disebabkan karena metode SES menghasilkan nilai error yang lebih kecil pada lebih banyak data, khususnya berdasarkan nilai MAPE sebagai indikator utama, sehingga menunjukkan tingkat akurasi yang lebih baik. Periode yang diprediksi dalam penelitian ini adalah tahun 2026, sehingga hasil prediksi dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan terkait pengelolaan stok produk di masa mendatang. Dengan adanya sistem ini, diharapkan dapat membantu meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam perencanaan persediaan barang.