Abstract:Abstract: Infectious diseases are one of the most common health problems in children because they have immature immune systems. Children are more susceptible to infections caused by bacteria, viruses, fungi, and protozoa.…
. Some common infectious diseases in children include fever, acute respiratory infections (ARI), pneumonia, acute gastroenteritis (GAE), measles, chickenpox, and diphtheria. The limited number of pediatricians and the difficulty of accessing health facilities in remote areas hinder children's health services. To overcome this, an Android-based expert system is needed using the Naïve Bayes method to help diagnose infectious diseases in children earlier. The research method used is the Software Development Life Cycle (SDLC), where Black Box is used for internal testing, and PSSUQ is used to measure user satisfaction. The data set used was 1320 taken from a local hospital. The test results show that all the main features work as expected without any errors. The implementation of the system in diagnosing diseases went well and based on end-user feedback from 74 respondents, the system obtained a user satisfaction score of 6.40, where users felt that the system was easy to use, efficient, and provided clear and useful information.
Keywords: expert system; infectious disease; naïve bayes; PSSUQ; SDLC
Abstrak: Penyakit menular merupakan salah satu masalah kesehatan yang paling umum terjadi pada anak-anak karena mereka memiliki sistem kekebalan tubuh yang belum matang. Anak-anak lebih rentan terhadap infeksi yang disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, dan protozoa. Beberapa penyakit infeksi yang umum terjadi pada anak-anak antara lain demam, infeksi saluran pernapasan akut (ISPA), pneumonia, gastroenteritis akut (GEA), campak, cacar air, dan difteri. Keterbatasan jumlah dokter spesialis anak dan sulitnya akses ke fasilitas kesehatan di daerah terpencil, menjadi kendala pada pelayanan kesehatan anak. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pakar berbasis Android menggunakan metode Naïve Bayes untuk membantu mendiagnosis penyakit infeksi pada anak-anak lebih dini. Metode penelitian yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC), di mana Black Box untuk pengujian internal, dan PSSUQ untuk mengukur kepuasan pengguna. Data set yang digunakan adalah 1320 yang diambil dari rumah sakit setempat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama berjalan sesuai harapan tanpa kesalahan. Implementasi sistem dalam mendiagnosa penyakit berjalan dengan baik dan berdasarkan umpan balik pengguna akhir dari 74 responden, sistem memperoleh skor kepuasan pengguna sebesar 6,40, di mana pengguna merasa sistem ini mudah digunakan, efisien, serta menyediakan informasi yang jelas dan bermanfaat.
Kata kunci: naïve bayes; penyakit menular; PSSUQ; SDLC; sistem pakar
Abstract:Abstract: Central Java has significant potential in the plantation sector with various commodities such as pepper, cloves, tobacco, tea, sugarcane, coffee, nutmeg, and patchouli. However, the abundance of commodities does…
s not guarantee that all of them provide maximum benefits. This study aims to recommend the most potential plantation commodities for development. The research utilizes plantation data from Central Java over the past few years, obtained from Satu Data Indonesia, covering land area, production, productivity, and the number of farmers. The evaluation criteria include land area, production, productivity, and the number of farmers. In the decision-making process, a Decision Support System (DSS) approach is applied using the Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) method and the Preference Selection Index (PSI). The MABAC method is used to determine rankings, while PSI is used for criteria weighting. The results indicate that sugarcane, tobacco, and robusta coffee are the best commodities, with final scores of 0.419, 0.237, and 0.020, respectively. Therefore, it can be concluded that the most potential commodities for development in Central Java are sugarcane, tobacco, and robusta coffee.
Keywords: central java; MABAC; plantation; PSI
Abstrak: Jawa Tengah memiliki potensi besar di sektor perkebunan dengan berbagai komoditas seperti lada, cengkeh, tembakau, teh, tebu, kopi, pala, dan nilam. Tetapi dengan banyaknya komoditas, tidak memastikan bahwa semua komoditas memberikan manfaat yang maksimal. Penilitian ini bertujuan membuat rekomendasi komoditas perkebunan yang paling potensial untuk dikembangkan. Penelitian ini menggunakan data perkebunan di Jawa Tengah dalam beberapa tahun terakhir yang diperoleh dari Satu Data Indonesia, mencakup luas lahan, produksi, produktivitas, jumlah petani. Kriteria evaluasi yang digunakan meliputi luas lahan, produksi, produktivitas, jumlah petani. Dalam proses pengambilan keputusan, digunakan metode SPK dengan pendekatan (MABAC) serta (PSI). Metode MABAC digunakan untuk menentukan peringkat, sementara PSI digunakan untuk pembobotan kriteria. Hasil yang diperoleh dari penilitian ini yaitu Tebu, Tembakau, Robusta merupakan tanaman terbaik dengan hasil akhir 0,419, 0,237, 0,020. Oleh karena itu, dapat disimpulkan tanaman yang dapat dikembangkan dengan potensial di wilayah Jawa Tengah dengan berbagai macam komoditas yaitu komoditas Tebu, Tembakau, dan Robusta.
Kata kunci: jawa tengah; MABAC; perkebunan ; PSI
Abstract:Abstract: Brain cancer is a serious medical condition that requires intensive and meticulous care. One of the critical steps in identifying brain cancer is the accurate measurement of tumor volume. Magnetic Resonance Imaging…
ging (MRI) is one of the most important diagnostic tools used in the medical field for brain visualization. In this discussion, we will explain how the Active Contour method can be used to calculate brain tumor volume in MRI images and how 3D visualization can assist doctors in making better diagnoses and treatment decisions. The Active Contour method, also known as the “Snake,†is an image processing technique used to identify the contours or edges of objects in images. This method works by defining an initial curve around the desired object and then iteratively shifting the curve to match the actual contour of the object in the image. In this study, the Active Contour method will be applied to brain MRI images to identify tumor edges. This research represents an important step in improving the care of brain cancer patients, enabling more accurate diagnoses and more effective treatments
Keywords: active contour; brain cancer diagnosis; 3D visualization; tumor volume
Abstrak: Kanker otak merupakan kondisi medis yang bersifat serius dimana memerlukan perawatan yang intensif dan teliti. Salah satu langkah penting dalam mengidentifikasi kanker otak adalah dengan mengukur volume tumor secara akurat. Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu alat diagnostik yang paling penting dalam bidang medis yang digunakan untuk visualisasi otak. Dalam pembahasan ini, akan dijelaskan bagaimana metode Active Contour dapat digunakan untuk menghitung volume tumor otak pada citra MRI dan bagaimana visualisasi 3D dapat membantu dokter dalam diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Metode Active Contour, juga dikenal sebagai “Snake,†yaitu teknik pengolahan citra yang digunakan untuk mengidentifikasi kontur atau tepi objek dalam citra. Metode ini bekerja dengan mendefinisikan suatu kurva awal di sekitar objek yang diinginkan dan kemudian menggeser kurva tersebut secara iteratif untuk menyesuaikan dengan kontur objek yang sesungguhnya dalam citra. Dalam penelitian ini, metode Active Contour akan diterapkan pada citra MRI otak untuk mengidentifikasi tepi tumor. Penelitian ini merupakan langkah penting dalam meningkatkan perawatan pasien yang terkena kanker otak dan memungkinkan diagnosis yang lebih tepat dan perawatan yang lebih efektif.
Kata kunci: active contour; diagnosis tumor otak; visualisasi 3D; volume tumor
Abstract:Abstract: Lung cancer is most deadly cancers in the world. Identification and classification of the causes of understanding lung cancer is essential for developing more effective prevention and treatment strategies. The…
issue is that a lot of individuals are unaware about the characteristics and causes of lung cancer. The purpose of this study is to apply the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm in the classification of the causes of lung cancer and provide education to the public must be aware of the traits of lung cancer patients and, to stay away from the causes of lung cancer. The dataset used consists of 309 samples with 16 relevant attributes. The K-NN algorithm was trained and tested to assess its ability to classify the factors that cause lung cancer. The results showed an accuracy of 90.32%, with a precision for the "YES" class of 96% and the "NO" class of 67%. The recall value for the "YES" class was 92% and for the "NO" class was 80%. The implementation of this algorithm gives good results in classification and can help in early detection and prevention of lung cancer which can be used in the development of more effective prevention and early diagnosis strategies.
Keywords: lung cancer; k-nearest neighbor; classification; machine learning
Abstrak: Kanker paru-paru tergolong jenis penyakit kanker yang memperoleh angka kematian paling tinggi di dunia. Identifikasi dan klasifikasi penyebab kanker paru-paru sangat penting untuk pengembangan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih efektif. Masalah yang terjadi adalah banyak orang yang belum mengetahui tentang ciri-ciri dan penyebab-penyebab dari kangker paru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam klasifikasi penyebab kanker paru-paru serta memberikan edukasi kepada masyarakat banyak agar mengetahui ciri-ciri orang yang mengidap kangker paru-paru dan tentunya untuk menghindari penyebab-penyebab dari kangker paru-paru tersebut. Dataset yang digunakan terdiri dari 309 sampel dengan 16 atribut yang relevan. Algoritma K-NN kemudian dilatih dan diuji untuk menilai kemampuannya dalam mengklasifikasikan faktor-faktor penyebab kanker paru-paru. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 90.32%, dengan skor precision untuk kelas "YES" sebesar 96% dan kelas "NO" sebesar 67%. Nilai recall untuk kelas "YES" adalah 92% dan untuk kelas "NO" sebesar 80%. Implementasi algoritma ini memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi dan dapat membantu dalam deteksi dini serta pencegahan kanker paru-paru yang dapat digunakan dalam pengembangan strategi pencegahan dan diagnosis dini yang lebih efektif.
Kata kunci: kanker paru-paru; k-nearest neighbor; klasifikasi; machine learning
Abstract:Abstract: Twitter occupies the top position of the most popular social media platform in Indonesia. Police and other related issues were the subject of much discussion. The aim of this research is to analyze public sentiment…
ment towards the National Police Agency using Twitter with the support vector machine method. The research started by crawling Twitter data. The data contains a total of 6,925 entries for three keywords. Next, we move on to the preprocessing stage consisting of (cleaning, case folding, tokenization, and filtering). Next is the tf-idf feature extraction stage, finally the classification and evaluation stage. The results of manual data inspection (73:27) showed accuracy of 70.66%, precision of 70.68%, and recall of 99.76%. Testing the second data (82:18), found accuracy 86%, precision 86.21%, recall 99.71%. The results of manual data checking (82:18) showed accuracy of 70.66%, precision of 70.68%, recall of 99.76%. Testing the second data (82:18), found accuracy 86%, precision 86.21%, recall 99.71%. From the data system testing results (80:20), accuracy was 87.55%, positive precision 87.53%, negative precision 88.24%, positive recall 99.48%, and negative recall. the rate is 99.48.% – The result is 21.43%. Data testing results (60:40) showed accuracy of 86.89%, positive precision of 86.84%, negative precision of 88.46%, positive recall of 99.61%, and negative recall of 16.43%. Single test data validation system (80:20), accuracy 87.55, overall test cross validation system (k fold 5 accuracy) 86.673%.
Keywords: data mining;police agencies;support vector machines
Abstrak: Twitter menduduki posisi teratas platform media sosial terpopuler di Indonesia. Polisi dan masalah terkait lainnya menjadi pokok bahasan banyak pembicaraan. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Badan Kepolisian Nasional menggunakan Twitter dengan metode support vector machine. Penelitian dimulai dengan crawling data Twitter. Data memuat total 6.925 entri dari tiga kata kunci. Selanjutnya beralih ke tahap preprocessing terdiri dari (pembersihan, pelipatan kasus, tokenisasi, dan pemfilteran). Selanjutnya tahap ekstraksi fitur tf-idf, terakhir tahap klasifikasi dan evaluasi. Hasil pemeriksaan data manual (73:27) menunjukkan akurasi 70,66%, presisi 70,68%, dan recall 99,76%. Menguji data kedua (82:18), menemukan akurasi 86%, presisi 86,21%, recall 99,71%. Hasil pemeriksaan data secara manual (82:18) menunjukkan akurasi 70,66%, presisi 70,68%, recall 99,76%. Menguji data kedua (82:18), menemukan akurasi 86%, presisi 86,21%, recall 99,71%. Dari hasil pengujian sistem data (80:20), akurasi 87,55%, presisi positif 87,53%, presisi negatif 88,24%, recall positif 99,48%, dan recall negatif. tarifnya adalah 99,48.% – Hasilnya 21,43%. Hasil pengujian data (60:40) menunjukkan akurasi 86,89%, presisi positif 86,84%, presisi negatif 88,46%, recall positif 99,61%, dan recall negatif 16,43%. Uji tunggal sistem validasi data (80:20), akurasi 87,55, uji keseluruhan sistem validasi silang (akurasi k fold 5) 86,673%.
Kata Kunci: data mining;instansi kepolisian;mesin vektor pendukung
Abstract:Abstract: The current development of technology has successfully met various societal needs, one of which is the buying and selling activities. This development has led people to engage in online transactions, where buyers…
rs do not necessarily have to meet sellers in person. Tokopedia is one of the most popular e-commerce platforms used in Indonesia. Security issues arose when in 2020 Tokopedia experienced a breach, with data from around 91 million accounts being compromised by hackers. Consequently, Tokopedia needed to establish a Data Protection and Privacy Office (DPPO) to protect and safeguard user data privacy.This research addresses how perceptions of security and privacy can influence users' trust in transacting on Tokopedia. Using multiple linear regression analysis, the study evaluates the relationship between perceptions of data security and privacy with trust in transacting on Tokopedia. Based on the calculations of the multiple linear regression model using previously collected respondent data, it was found that perceptions of data security do not directly affect trust in transactions. However, perceptions of privacy are considered to have a significant influence and can increase trust in transactions among students in Pekanbaru.
Keywords: data security; e-commerce; tokopedia; transaction trust; user perceptions
Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini telah sukses mencapai berbagai kebutuhan masayarakat salah satunya kegiatan jual beli, perkembangan ini membawa manusia untuk dapat melakukan jual beli secara online dimana tidak mengharuskan pembeli bertemu penjual secara langsung. Tokopedia menjadi salah satu platform e-commerce yang sangat popular digunkanan diindonesia. Masalah keamaan terjadi dimana pada tahun 2020 tokopedia mengalami peretasan dengan sekitar 91 juta akun berhasil diperoleh datanya oleh peretas, sehingga Tokopedia perlu membentuk data protection and privacy office (DPPO) guna melindungi dan menjaga privasi data pengguna Tokopedia.terkait hal tersebut penelitian ini mengangkat bagaimana persepsi keamanan dan privasi dapat mempengaruhi kepercayaan pengguna dalam bertransaksi ditokopedia. Dengan menggunakan metode regresi linear berganda, evaluasi dilakukan untuk menjelaskan hubungan antara persepi keamanan data dan privasi terhadap kepercayaan bertransaksi ditokopedia. Berdasarkan perhitungan model regresi linear berganda menggunakan data responden yang telah dilakukan sebelumnya didapat persepsi keamanan data terhadap kepercayaan bertransaksi tidak berpengaruh secara langsung. Namun pada persepsi privasi terhadap kepercayaan bertransaksi dinilai sangat berpengaruh dan dapat meningkatkan kepercayaan bertransaksi di kalangan mahasiswa di pekanbaru.
Kata kunci: e-commerce; keamanan data; kepercayaan transaksi; persepsi pengguna; tokopedia
Abstract:Abstract: Technology is a tool for processing, storing and modifying data to obtain informatio. Decision Support System (DSS) a based model-based with data processing procedures and considerations to assist manager in decision…
ecision making. In the context of UD.Wendy Jaya which still uses manual methods for selecting superior cement, this is considered less effective and ineffcient, resulting in cement selection that does not meet the criteria and lacks accuracy. This research employs a quantitative method with the aim of determining decisions for selecting superior cemen and designing a decision support system using the Simple Additive Weighting (SAW) method based on predetermined criteria. The implementation result show that the decision support system for determining superior cement provides convenience and speed in selecting superior cement at UD Wendy Jaya according to the expected criteria. The results of calculations using the simple additive weighting (SAW) method rank each alternative, with the most superior alternative being three-wheel cement, considering several criteria such as price, compressive, strength, fineness, water capacity and setting time.
Keywords: simple additive weighting (SAW); decision support system; UD.wendy jaya
Abstrak: Teknologi adalah alat untuk mengolah, menyimpan, dan memodifikasi data guna mendapatkan informasi. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System/DSS) merupakan sistem berbasis model dengan prosedur pemrosesan data dan pertimbangan untuk membantu manajer dalam pengambilan keputusan. Dalam konteks Toko UD. Wendy Jaya, yang masih menggunakan cara manual untuk pemilihan semen unggul, hal ini dianggap kurang efektif dan tidak efisien, mengakibatkan pemilihan semen tidak sesuai kriteria dan tidak akurat. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif, dengan tujuan untuk mengetahui keputusan pemilihan semen unggul dan merancang sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) berdasarkan kriteria yang ditentukan. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan Menentukan Semen Unggul memberikan kemudahan dan kecepatan dalam pemilihan semen unggul pada Toko UD. Wendy Jaya sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Hasil dari perhitungan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah perangkingan setiap alternatif yaitu diperoleh alternatif yang paling unggul adalah semen tiga roda ditinjau dari beberapa kriteria harga, kuat tekanan, kehalusan, kapasitas air dan waktu mengeras.
Kata kunci: simple additive weighting (SAW); sistem pendukung keputusan; UD.wendy jaya
Abstract:Abstract: This research will discuss predictions of demand for robes at the Fashion Gallery. The problem that occurs is that there is often a buildup in the number of robes provided in shops, thereby increasing additional…
l expenses, such as storage costs and demand costs. On the other hand, if there is too little stock of robes, it will result in losses because potential buyers do not get the items they need. In this case, the forecasting system will be used as a tool to solve the problem of robe accumulation. The WMA method prioritizes the most recent data points while smoothing out fluctuations. The advantage of this method is increased responsiveness to recent changes in demand patterns, contributing to more accurate forecasts by considering current information more prominently than historical data. By implementing the WMA method, it is hoped that the accumulation of robes can be avoided. From the results of prediction calculations in January 2024, it is predicted that there will be 143 adult robes, with a MAD of 7.685185, MSE 74.79938 and MAPE 5%. For small children's robes, it is predicted that there will be 56 shirts, with MAD of 8.388889, MSE of 91.16358 and MAPE of 12%. It can be concluded that the WMA method can make it easier for Fashion Gallery to predict demand for adult and children's robes in the following month.
Keywords: forecasting; robe request; weighted moving average
Abstrak: Dalam penelitian ini akan membahas prediksi permintaan baju gamis pada Fashion Gallery. Permasalahan yang terjadi sering terjadinya penumpukan pada jumlah baju gamis yang disediakan pada toko, sehingga meningkatkan beban tambahan, seperti biaya penyimpanan dan biaya permintaan. Sebaliknya, apabila stok gamis yang terlalu sedikit, mengakibatkan kerugian yang disebabkan karena calon pembeli tidak mendapatkan barang yang dibutuhkan. Dalam hal ini sistem forecasting akan digunakan sebagai alat bantu dalam menyelesaikan permasalahan penumpukan baju gamis. Metode WMA, lebih mementingkan titik data terkini sambil memperlancar fluktuasi. Kelebihan metode ini meningkatkan daya tanggap terhadap perubahan pola permintaan terkini, berkontribusi pada perkiraan yang lebih akurat dengan mempertimbangkan informasi terkini secara lebih menonjol dibandingkan data historis. Dengan diterapkannya metode WMA, diharapkan dapat menghindari terjadinya penumpukan baju gamis. Dari hasil perhitungan prediksi pada bulan Januari 2024, untuk baju gamis dewasa diprediksi sebanyak 143 baju, dengan MAD sebesar 7.685185, MSE 74.79938 dan MAPE 5%. Untuk baju gamis anak kecil diprediksi sebanyak 56 baju, dengan MAD sebesar 8.388889, MSE 91.16358 dan MAPE sebesar 12%. Dapat disimpulkan bahwa metode WMA dapat memudahkan Fashion Gallery dalam meramalkan permintaan baju gamis dewasa dan anak-anak pada bulan berikutnya.
Kata Kunci: forecasting; permintaan baju gamis; weighted moving average
Abstract:Abstract: The Asahan Regency Animal Husbandry and Animal Health Service carries out outreach activities on the level of demand for boiler chicken, which means that the department must be more active in collecting data on…
the volume of boiler chicken every year because consumer demand for chicken continues to increase and instability often occurs. Where in the period 2012 to 2024 there was a significant increase in demand. So it becomes an obstacle in the stock of chickens in the Asahan Regency market which must be prepared. If there is too much chicken supply but the demand for chicken consumption decreases then this will result in a loss, conversely if the demand for chicken consumption increases but the chicken supply cannot be prepared then this will be a loss for chicken traders and distributors. To increase the accuracy of the estimates, the use of the Single Exponential Smoothing Method is proposed. This method smooths past values with exponential weights, placing greater emphasis on recent data. Using data from the last 12 (twelve) years as reference data for recording the past for forecasting experiments for the next 1 (one) month. Experiments using different Alphas test accuracy in actual situations. The results of the experiment with an alpha of 0.9 are almost the same as the actual value in predicting the situation one year into the future with the lowest error, namely MAPE 7.4% and forecasting broiler chicken meat supplies of 13661261.46 chickens.
Keywords: broiler chicken; ses method; web based.
Abstrak: Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Kabupaten Asahan melakukan aktivitas penyuluhan tingkat permintaan ayam boiler dimana pihak dinas harus lebih aktif dalam melakukan pendataan volume ayam boiler setiap tahunnya karena permintaan konsumen terhadap ayam sering terjadi ketidakstabilan. Dimana pada periode tahun 2012 sampai dengan 2024 terjadi kenaikan permintaan yangsignifikan. Sehingga menjadi kendala dalam stok ayam di pasar Kabupaten Asahan yang harus disiapkan. Jika persediaan ayam terlalu banyak namun permintaan akan konsumsi ayam menurun maka ini akan manjadi kerugian, sebaliknya jika permintaan akan konsumsi ayam meningkat namun persediaan ayam tidak dapat disiapkan maka ini menjadi kerugian bagi pihak pedagang dan distributor ayam. Untuk meningkatkan ketepatan perkiraan, penggunaan Metode Single Exponential Smoothing diusulkan. Metode ini menghaluskan nilai masa lalu dengan bobot eksponensial, memberikan penekanan lebih besar pada data terbaru. Penggunaan data 12 tahun terakhir sebagai data acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan peramalan untuk 1 (satu) bulan kedepan. Penggunaan Alpha yang berbeda menguji akurasi dalam situasi aktual. Hasil dari penelitian dengan alpha 0,9 hampir sama dengan nilai aktual dalam meramalkan keadaan satu tahun ke depan dengan error yang paling rendah yaitu MAPE 7,4% dan peramalan persediaan daging ayam broiler sebanyak 13661261,46 ayam.
Kata kunci: berbasis web; daging ayam broiler; metode ses.
Abstract:Abstract: Toko Ratna Jaya is a business in the fashion sector that sells women's robes and is experiencing instability in its sales because Toko Ratna Jaya is unable to predict their sales for the following month. Ratna…
Jaya Shop currently carries out forecasting only by relying on the owner's predictions. However, this approach is less efficient and can lead to losses or increased stock costs if forecasting is inaccurate. To increase the accuracy of the estimates, the use of the Single Exponential Smoothing Method is proposed. This method smooths past values with exponential weights, placing greater emphasis on recent data. Use of data from the last 1 (one) year as reference data for recording the past for forecasting experiments for the next 1 (one) month. Experiments using different Alphas test accuracy in actual situations. The results of the experiment with an alpha of 0.2 are almost the same as the actual value in predicting the situation one month into the future with the lowest error, namely MAPE 12.05% and forecasting sales of gamis of 1,476 pcs.
Keywords: forecasting; gamis; sales; single exponential smoothing (SES); toko ratna jaya.
Abstrak: Toko Ratna Jaya adalah usaha di bidang fashion yang menjual baju gamis wanita dan sedang mengalami ketidakstabilan dalam penjualannya dikarenakan Toko Ratna Jaya tidak mampu meramalkan penjualan mereka untuk bulan berikutnya. Toko Ratna Jaya saat ini melakukan peramalan hanya dengan mengandalkan paraduga pemiliknya. Namun, pendekatan ini kurang efisien dan dapat menyebabkan kerugian atau peningkatan biaya stok jika peramalan tidak akurat. Untuk meningkatkan ketepatan perkiraan, penggunaan Metode Single Exponential Smoothing diusulkan. Metode ini menghaluskan nilai masa lalu dengan bobot eksponensial, memberikan penekanan lebih besar pada data terbaru. Penggunaan data 1 (satu) tahun terakhir sebagai data acuan pencatatan masa lalu untuk percobaan peramalan untuk 1 (satu) bulan kedepan. Eksperimen menggunakan Alpha yang berbeda menguji akurasi dalam situasi aktual. Hasil dari eksperimen dengan alpha 0,2 hampir sama dengan nilai aktual dalam meramalkan keadaan satu bulan ke depan dengan error yang paling rendah yaitu MAPE 12,05% dan peramalan penjualan gamis sebanyak 1.476 pcs.
Kata kunci: gamis; penjualan; peramalan; single exponential smoothing (ses); toko ratna jaya.