@thesis{thesis,
		author={Anwar  Gilang Saeful},
		title ={IMPLEMENTASI DAN OPTIMALISASI METODE 
SINGLE MOVING AVERAGE UNTUK 
MEMPREDIKSI STOK BARANG PERCETAKAN 
DAN ATK},
		year={2023},
		url={http://repositori.unsil.ac.id/10223/},
		abstract={Setiap badan usaha yang berorientasi pada penjualan produk mayoritas 
memerlukan informasi tentang produk yang dijualnya, termasuk informasi stok 
barang. Setiap usaha memiliki caranya tersendiri untuk mengelola data tersebut. 
Masalah yang biasanya dihadapi adalah ketika terlalu banyak menyiapkan stok 
banyak untuk produk yang pada periode tertentu sedang tidak banyak peminatnya 
dan sebaliknya menyiapkan stok seadanya untuk produk yang pada periode tertentu 
sedang banyak yang membutuhkan. Penumpukan stok produk menyebabkan 
produk tersebut bisa rusak karena termakan waktu dan kekurangan stok produk 
menyebabkan kepercayaan konsumen menurun dan memilih membeli produk 
tersebut di tempat lain. Salah satu solusi dari masalah tersebut adalah meramalkan 
stok produk yang harus disediakan pada periode berikutnya. Metode peramalan 
yang dipilih pada penelitian ini adalah Single Moving Average (SMA) yang 
dihitung nilai error-nya menggunakan beberapa matriks evaluasi diantaranya Mean 
Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error
(RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian ini bertujuan 
untuk meramalkan penjualan di periode selanjutnya menggunakan data penjualan 
pada periode sebelumnya. Hasil peramalan SMA menggunakan orde 3 pada bulan 
Juli 2023 yaitu 1359,3333 dengan perhitungan MAE sebesar 303,0667, MSE 
sebesar 153873,1, RMSE sebesar 392,2666, dan MAPE sebesar 39,0342% yang 
masuk ke dalam kategori wajar. Implementasi metode SMA pada aplikasi kasir 
memungkinkan pengguna tidak perlu memasukkan data penjualan lagi melainkan 
data langsung diambil dari basis data aplikasi kasir. 
Kata Kunci: Stok Barang, Peramalan, Single Moving Average}
		}