Model Peramalan Stok Menggunakan Metode Single Moving Average dengan Optimasi Periode Adaptif pada Sistem Point of Sale: Development of an E-Point System in Enhancing Students Positive Discipline Using Waterfall and Vulnerability Assessment Methods

Fadhilah Oriyasmi; Faisal Amir; Milla Apriliana; Miftahul Hasanah; Rien Afrianti; Indra Pramudya

doi:10.57152/malcom.v6i4.2881

Authors

Fadhilah Oriyasmi Politeknik Negeri Padang
Faisal Amir Politeknik Negeri Padang
Milla Apriliana Politeknik Negeri Padang
Miftahul Hasanah Politeknik Negeri Padang
Rien Afrianti Politeknik Negeri Padang
Indra Pramudya Politeknik Negeri Padang

DOI:

https://doi.org/10.57152/malcom.v6i4.2881

Keywords:

Klasifikasi ABC, Peramalan Stok, Periode Adaptif, Point of Sale, Single Moving Average

Abstract

Peramalan stok yang akurat menjadi tantangan utama bagi Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) karena keterbatasan data dan sumber daya. Penelitian ini menawarkan kebaruan berupa mekanisme optimasi periode adaptif pada metode Single Moving Average (SMA) yang secara otomatis memilih periode terbaik untuk setiap produk berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil, diimplementasikan di dalam sistem Point of Sale (POS) berbasis web. Berbeda dengan SMA biasa yang periodenya tetap untuk semua produk, metode ini menguji periode n=2 sampai n=12 untuk setiap produk, lalu memilih periode dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil berdasarkan data historis, dan periode tersebut digunakan untuk ramalan berikutnya. Pengujian dilakukan menggunakan data transaksi selama 12 bulan dari toko mainan Bintang Tabek Mainan, untuk 110 produk. Hasilnya, SMA adaptif berhasil menurunkan rata-rata MAPE dari 18,6% (SMA n=3 tetap) menjadi 14%, sebuah penurunan yang signifikan. Pengujian black box menunjukkan semua modul sistem berfungsi tanpa error. Sistem POS ini juga dilengkapi dengan klasifikasi inventaris ABC (A: penjualan >100 unit, B: 30–100 unit, C: <30 unit) agar pemilik toko dapat memfokuskan peramalan pada produk yang paling krusial. Secara keseluruhan, model ini cukup sederhana untuk diterapkan oleh UMKM, namun tetap lebih akurat daripada pendekatan periode tunggal untuk semua produk.

Downloads

Download data is not yet available.

References

N. Purba, M. Yahya, and Nurbaiti, “Revolusi Industri 4.0: Peran Teknologi Dalam Eksistensi Penguasaan Bisnis Dan Implementasinya,” Jurnal Perilaku dan Strategi Bisnis, vol. 9, no. 2, pp. 91–98, 2021.

I. Ramadhani, R. Nindyasari, and A. C. Murti, “Design and Development of a Web-Based Point of Sale System for Small-Scale Retail Management,” Building of Informatics, Technology and Science, vol. 8, no. 1, pp. 81–90, 2025.

A. A. F. Aqilah, S. Bustamin, and S. S. Sahrir, “Sistem Informasi Manajemen Persediaan Berbasis Web di CV. Makmur Sejahtera Palopo,” Jurnal Processor, vol. 18, no. 2, pp. 123–134, 2023.

Y. Astuti, B. Novianti, T. Hidayat, and D. Maulina, “Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Peramalan Penjualan Mainan Anak,” in Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknik Informatika (SENSITIF), vol. 4, no. 6, pp. 2947–2954, 2019.

N. Kurnia, “Penerapan Peramalan Penjualan Sembako Menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus Toko Kelontong Dedeh Retail),” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, vol. 8, no. 17, pp. 307–316, 2022.

N. Nasution, “Peramalan Penjualan Parfum Menggunakan Metode Single Moving Average (SMA) (Studi Kasus: IM Parfum Pekanbaru),” Jurnal Science and Social Research, vol. 4, no. 3, pp. 339–342, 2022, doi: 10.54314/jssr.v4i3.934.

A. Apriliani, H. Zainuddin, A. Agussalim, and Z. Hasanuddin, “Peramalan Tren Penjualan Menu Restoran Menggunakan Metode Single Moving Average,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 6, pp. 1161–1170, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722732.

S. Saefudin, D. Susandi, and F. Nafis, “Sistem Peramalan Penjualan Paving Block Menggunakan Metode Single Moving Average,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 8, no. 2, pp. 75–81, 2021, doi: 10.30656/jsii.v8i2.3727.

D. Purnamasari, E. R. Arumi, and A. Primadewi, “Implementasi Metode Single Moving Average Untuk Prediksi Stok Produsen,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 1495–1503, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4946.

Y. Saraswati, F. Fauziah, and N. D. Nathasia, “Prediksi Stok Persediaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori Dan Metode Single Moving Average (SMA),” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 8, no. 2, pp. 692–703, 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i2.3933.

E. Siswanto, E. S. Wibawa, and M. Zaenal, “Implementasi Aplikasi Sistem Peramalan Persedian Barang Menggunakan Metode Single Moving Average Berbasis Web,” Elkom Jurnal Elektronika dan Komputer, vol. 14, no. 2, pp. 224–233, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.515.

S. Susanti and C. Irawan, “Sistem Informasi Fleet Management Menggunakan Framework Laravel pada PT. Sajira Mahardika,” JIKA (Jurnal Informatika), vol. 7, no. 4, pp. 415–422, 2023, doi: 10.31000/jika.v7i4.8574.

F. Sinlae, E. Irwanda, Z. Maulana, and V. E. Syahputra, “Penggunaan Framework Laravel dalam Membangun Aplikasi Website Berbasis PHP,” Jurnal Siber Multi Disiplin, vol. 2, no. 2, pp. 119–132, 2024, doi: 10.38035/jsmd.v2i2.186.

S. M. Husain, “Analisis Dan Implementasi Fitur Keamanan Aplikasi Pada Framework Laravel,” JIKA (Jurnal of Informatics) Universitas Muhammadiyah Tangerang, vol. 8, no. 3, pp. 281–287, 2024.

A. Y. Chandra and P. W. Setyaningsih, “Benchmarking Local Development Environments: Analyzing the Performance of XAMPP, MAMP, and Laragon,” Bulletin of Computer Science, vol. 5, no. 3, p. 206, 2025, doi: 10.47065/bulletincsr.v5i3.493.

F. Mendonca and F. Sulianta, “Pengembangan Aplikasi Document Management System Lembaga Pemasyarakatan Kelas IIA Banceuy Menggunakan Pemodelan Object Oriented Analysis and Design,” Jurnal MALCOM, vol. 5, no. 1, pp. 141–149, 2025.

I. Febrianti, H. Hambali, and M. D. Sena, “Food Stock Analysis with the Utilization of the Single Moving Average Method,” Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, vol. 8, no. 2, pp. 157–166, 2025, doi: 10.24014/ijaidm.v8i2.36134.

C. Dharmawrdane, V. Sillanpää, and J. Holmström, “High-frequency forecasting for grocery point-of-sales: intervention in practice and theoretical implications for operational design,” Operations Management Research, vol. 14, no. 1–2, pp. 38–60, Jun. 2021, doi: 10.1007/s12063-021-00185-0.

F. Mendonca and F. Sulianta, “Pengembangan Aplikasi Document Management System Lembaga Pemasyarakatan Kelas IIA Banceuy Menggunakan Pemodelan Object Oriented Analysis and Design: Development of Document Management System Application for Class IIA Banceuy Correctional Institution Using Modeling Object Oriented Analysis and Design”, MALCOM, vol. 5, no. 1, pp. 141-149, 2024

A. Pataropura, I. D. Sabatino, and Riki, “Inventory Management with Forecasting Method: Single Moving Average and Trend Projection,” Bit-Tech, vol. 2, no. 3, pp. 111–120, Sep. 2020.

Riki and S. Stefanus, “Inventory Control Using Forcasting Method: Moving Average and Exponential Smoothing,” ALGOR, vol. 2, no. 1, Nov. 2020.

A. I. Jaya, Arifin, and E. Ermawati, “Comparative Analysis of Moving Average Methods for Forecasting the Gold Price Volatility,” MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya), vol. 13, no. 2, 2025, doi: 10.24252/msa.v13i2.59853.