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.