Penerapan Wma Untuk Peramalan Stok Bahan Baku Kedai Kopi Berbasis Web

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web yang mampu mengoptimalkan proses penjualan serta melakukan peramalan stok bahan baku pada Kedai Kopi Sinar Pagi. Permasalahan utama yang dihadapi adalah pencatatan pesanan dan transaksi yang masih dilakukan secara manual, sehingga sering terjadi kesalahan pesanan, keterlambatan pelayanan, serta pengelolaan stok yang tidak terkontrol. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, sedangkan metode peramalan stok bahan baku menggunakan Weighted Moving Average (WMA) dengan memanfaatkan data historis penjualan harian. Sistem yang dibangun mampu mengelola pesanan, transaksi penjualan, laporan keuangan, serta menghasilkan prediksi kebutuhan stok bahan baku secara terkomputerisasi. Tingkat akurasi peramalan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Deviation (MAD). Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode WMA menghasilkan nilai kesalahan yang relatif rendah sehingga prediksi stok dinilai cukup akurat dan layak digunakan. Implementasi sistem ini mampu meningkatkan efisiensi pelayanan, memperbaiki pencatatan data, serta membantu pemilik kedai dalam pengambilan keputusan berbasis data.