Implementasi Weighted Moving Average pada Rancang Bangun Website Sistem Informasi Manajemen Stok (Studi Kasus: UMKM Jaya Land Bakery)

Implementation of Weighted Moving Average in Website Based Stock Management Information System Development (Case Study: UMKM Jaya Land Bakery)

UMKM Jaya Land Bakery menghadapi tantangan dalam manajemen stok bahan baku yang masih dilakukan secara manual yang menyebabkan ketidakakuratan data, kesulitan melakukan prediksi, dan inefisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi manajemen stok berbasis website dengan mengimplementasikan metode Weighted Moving Average (WMA) untuk memprediksi jumlah persediaan stok bahan baku roti, jumlah produksi roti, dan jumlah penjualan roti. Metodologi pengembangan sistem menggunakan Rapid Application Development (RAD), sementara itu pengujian sistem menggunakan black box testing untuk fungsionalitas, dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk pengukuran akurasi prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil dibangun dan seluruh fungsinya berjalan baik yang dibuktikan dengan hasil validitas 100% dari 43 skenario pengujian. Pengujian akurasi MAPE menunjukkan hasil sangat baik dengan tingkat kesalahan untuk prediksi stok bahan baku berada pada rentang 3,93% hingga 6,26%, prediksi jumlah produksi mencapai 1,14% untuk roti paris keju dan 1,10% untuk roti paris coklat, serta prediksi penjualan yang juga akurat dengan nilai 1,22% dan 1,24% untuk produk yang sama. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan merupakan solusi yang fungsional, akurat, dan dapat diandalkan untuk membantu operasional UMKM.

UMKM Jaya Land Bakery faces challenges in managing raw material stock, which is still done manually, leading to data inaccuracies, prediction difficulties, and operational inefficiencies. This research aims to build a website-based stock management information system by implementing the Weighted Moving Average (WMA) method to predict the inventory of bread raw materials, production quantities, and sales volumes. The system development methodology uses Rapid Application Development (RAD), while the system is tested using black box testing for functionality and prediction accuracy is measured using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The research results show that the system was successfully built and all its functions work correctly, as proven by a 100% validity result from 43 testing scenarios. MAPE accuracy testing reveals excellent results with the error rate for raw material stock prediction ranging from 3.93% to 6.26%, production quantity prediction reaching 1.14% for cheese paris bread and 1.10% for chocolate paris bread, and sales prediction showing similar accuracy with values of 1.22% and 1.24% for the respective products. These findings confirm that the developed system is a functional, accurate, and reliable solution to support the UMKM operations.