JURNAL PREDIKSI PRODUKSI SAMBAL PECEL MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES FORECASTING PREDICTION OF PRODUCTION PECEL SAUCE USING TIME SERIES FORECASTING

JURNAL

PREDIKSI PRODUKSI SAMBAL PECEL MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES FORECASTING

PREDICTION OF PRODUCTION PECEL SAUCE USING TIME SERIES FORECASTING

Oleh: JOHAN TRIWAHYUDI 12.1.03.02.0039

Dibimbing oleh : 1. M. Rizal Arief, S.T., M.Kom. 2. Ardi Sanjaya, M.Kom.

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2017

Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri

Johan Triwahyudi | 12.1.03.02.0039 Teknik – Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id ||1||


PREDIKSI PRODUKSI SAMBAL PECEL MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES FORECASTING Johan Triwahyudi 12.1.03.02.0039 Teknik – Teknik Informatika [email protected] M. Rizal Arief, S.T., M.Kom dan Ardi Sanjaya, M.Kom UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan dari masalah peramalan salah satunya peramalan prediksi produksi yang dilakukan dalam perusahaan yaitu prediksi produksi sambal pecel yang kurang bisa memaksimal hasil produksi sambal pecel ini. Penelitian ini menggunakan metode Time Series Moving Averages dengan subyek penelitian perusahaan sambal pecel. Peramalan manual yang dilakukan sering tidak akurat sehingga jumlah produksi produk sambal pecel tidak sesuai, terkadang melebihi ataupun terkadang melebihi jumlah permintaan konsumen. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan metode moving averages sesuai dengan hasil peramalan untuk tahun 2015 menggunakan moving average nilai prediksi 2 bulanan berdasarkan data pada bulan November (185 kg) dan Desember 2015 (195 kg) untuk hasil prediksi produksi bulan Januari 2016 adalah 190 kg. Sedangkan untuk prediksi 3 bulanan berdasarkan data pada bulan Oktober (155 kg), November (185 kg), dan Desember (195 kg) untuk bulan Januari 2016 adalah 178,3 kg. Kata Kunci : Peramalan, Time Series, Moving Averages

I.

LATAR BELAKANG Sambal pecel adalah termasuk dari

salah

satu

jenis

sangat komplek dalam dunia usaha,

bumbu.

sambal pecel yang awal mula hanya

Kombinasi (campuran) dari beberapa

dijadikan sebagai komoditi rumah

bahan bumbu (kacang tanah, cabe,

tangga sekarang berubah menjadi

gula jawa, daun jeruk, garam dan

bahan komoditi luas, ini terbukti dari

lain lain) membuat sambal pecel

banyaknya kios, toko-toko, swalayan

mempunyai rasa dan khas yang

dan super market yang menjualnya,

tersendiri.

bahkan

Seiring

dengan

masyarakat

kita

dalam

di

ekspor

ke

mancanegara.

perkembangan teknologi industri dan kejelian

sampai

Berawal dari pembuatannya yang

menggunakan

melihat peluang bisnis diberbagai

tradisional

bidang membuat perubahan yang

(menggunakan cobek dan ulekan)


atau

sistem manual



menyebabkan

bahwa

sambal

pecel

ini

tenaga,

kesabaran,

keahlian

yang

pembuatan

memperkirakan atau memprediksi

membutuhkan waktu

produksi

yang

sesuai

dengan

dan

permintaan konsumen di masa yang

untuk

akan datang. Dikhawatirkan jika

membuatnya, sehingga akan serasa

jumlah permintaan melebihi dari

berat dan sulit jika sambal pecel ini

jumlah produksi yang ada yang bisa

dijadikan sebagai bahan komuditi

berakibat

umum atau luas (diproduksi, dijual

masyarakat terhadap produk yang

dan diekspor).

telah

lebih

Produksi sambel pecel perlu

turunnya

lama

daya

dikonsumsi

beli

oleh

khalayak banyak.

diprediksi dengan akurat, karena hasil

prediksi

sangat penting maksimal

yang

untuk

agar

akurat

hasil

kedepannya

yang bisa

II.

METODE 1. REKAYASA

PERANGKAT

LUNAK (RPL)

membuat komoditi yang bagus untuk

Istilah Rekayasa Perangkat

bisa menguasai pangsa pasar di

Lunak atau Software Engineering

dalam atau diluar negeri.

mulai dipopulerkan pada tahun

Proses

industri

dewasa ini

1968 saat Konferensi Rekayasa

semakin besar dan komplek. Hal ini

Perangkat

dikarenakan

diselenggarakan

persaingan semakin

tuntutan antar

ketat.

meningkatkan produksi,

pasar

dan

industri

yang

Keinginan

untuk

kualitas

hasil

dan

Sebagian

Lunak

yang

oleh

NATO.

orang

mengartikan

Rekayasa Perangkat Lunak hanya sebatas

pada

bagaimana

cara

keinginan

membuat suatu program komputer.

mempermudah cara pengolahan hasil

Padahal terdapat sebuah perbedaan

produksi telah mendorong semakin

yang mendasar antara program

berkembangnya teknologi industri.

komputer

Perkembangan ini terutama terjadi

(software).

pada sistem kendalinya, agar tercapai efisiensi dan efektifitas.

perintah

lapangan belum adanya suatu alat

komputer

atau

lunak

aplikasi

yang


dapat

lunak

Menurut (O’Brien, 2009) Program

Selama ini yang terjadi di

dan perangkat

merupakan yang

kumpulan

dimengerti

sedangkan (Software)

oleh

Perangkat merupakan



seluruh perintah yang digunakan

Menurut Rosa A.S. dan M.

untuk memproses suatu informasi.

Shalahuddin,

Perangkat

berjudul Rekayasa

lunak

bisa

berupa

prosedur atau program.

dalam

Perangkat

Lunak (hlm 5 ISBN 978-602-8759-

Rekayasa perangkat lunak /

13-7), terdapat 5 prinsip atau

Software Engineering (SE) adalah

kriteria

yang sering

satu

sebagai

acuan

bidang

profesi

mendalami

yang cara-cara

pengembangan

bukunya

perangkat

lunak

digunakan

dalam

rekayasa

perangkat lunak: •

Dapat

mengikuti

keinginan

termasuk pembuatan, manajemen

pengguna (robust)

organisasi

• Dapat terus dirawat dan dipelihara

pengembanganan

perangkat lunak, pemeliharaan serta

(maintainability)

manajemen kualitas.

• Dapat memenuhi kebutuhan yang

Pengertian

Rekayasa

Perangkat Lunak menurut IEEE Computer Society adalah penerapan

diinginkan (usability) • Dapat mengikuti perkembangan teknologi (dependability)

suatu pendekatan yang sistematis, Secara

disiplin dan terkuantifikasi terhadap pengembangan,

penggunaan,

pemeliharaan perangkat lunak, dan studi atas pendekatan-pendekatan tersebut,

yaitu

penerapan

pendekatan engineering terhadap perangkat lunak. Jadi Rekayasa perangkat

lunak

merupakan

pengubahan perangkat lunak itu sendiri

guna

memelihara, kembali

mengembangkan, dan

dengan

prinsip-prinsip

membangun menggunakan

rekayasa

untuk

umum

tujuan

Rekayasa Perangkat Lunak tidak berbeda dengan bidang rekayasa yang lain. Bidang rekayasa akan selalu

berusaha

output

yang

menghasilkan

kinerjanya

tinggi

waktu penyelesaian yang tepat dan berbiaya khusus

rendah. kita

Secara

dapat

lebih

menyatakan

tujuan RPL adalah sebagai berikut: • Menghasilkan perangkat lunak yang kinerjanya tinggi, andal serta tepat

waktu.

menghasilkan perangkat lunak yang

•

dapat bekerja lebih efektif dan

perangkat lunak yang rendah.

efisien untuk pengguna nya.

• Menghasilkan perangkat lunak

Memperoleh

biaya

produksi

yang biaya perawatan rendah. Johan Triwahyudi | 12.1.03.02.0039 Teknik – Teknik Informatika



•Menghasilkan

perangkat

lunak

depan.

Analisis

time

series

yang bisa bekerja di berbagai jenis

dipelajari

platform.

mengamati data time series akan terlihat

2. METODE TIME SERIES Time series adalah suatu analisis

terhadap

pencatatan,

pengamatan,

dan

penyusunan

karena

dengan

empat komponen

yang

mempengaruhi suatu pola data masa lalu dan sekarang, yang cenderung

berulang

dimasa

peristiwa yang diambil dari waktu

mendatang. Empat komponen pola

ke waktu tersebut. Pada umumnya

deret waktu, antara lain :

pengamatan dan pencatatan itu

a. Trend, Yaitu komponen jangka

dilakukan

panjang

dalam

jangka-jangka

yang

mendasari

waktu tertentu misalnya tiap-tiap

pertumbuhan(atau penurunan) suatu

akhir triwulan, tiap-tiap permulaan

data

tahun, tiap-tiap sepuluh tahun, dan

pergerakan data sedikitdemi sedikit

sebagainya (Sutrisno Hadi, 1974)

meningkat atau menurun.

runtut

waktu.

Merupakan

Data time series merupakan

b. Siklikal, yaitu suatu pola dalam

data yang dikumpulkan, dicatat

data yang terjadi setiap beberapa

atau diobservasi sepanjang waktu

tahun. Fluktuasi atau siklus dari

secara berurutan. Periode waktu

data runtut waktu akibat perubahan

observasi dapat berbentuk tahun,

kondisi ekonomi

kuartal,

dan

c. Musiman (seasonal), yaitu pola

dibeberapa kasus dapat juga hari

data yang berulang pada kurun

atau jam. time series dianalisis

waktu tertentu. fluktuasi musiman

untuk menemukan pola variasi

yang sering dijumpai pada data

masa lalu yang dapat dipergunakan

kuartalan,bulanan atau mingguan.

untuk memperkirakan nilai masa

d. Tak Beraturan, yaitu pola acak

depan

dalam

yang disebabkan oleh peristiwa

manajemen operasi serta membuat

yang tidak bisa diprediksi atau

perencanaan.

tidak beraturan.

bulan,

dan

minggu

membantu

Menganalisis

timeseries berarti membagi data

Jenis-jenis Metode Peramalan :

masa

a.

lalu

komponen

menjadi dan

memproyeksikannya

komponenkemudian ke


masa

Model

Rata-rata

Bergerak

(Moving Averages Model)



Model

rata-rata

bergerak

menggunakan sejumlah data aktual

metode

ini

merupakan

pengembangan

dari

metode

waterfal. Pada gambar 1 akan permintaan

yang

membangkitkan

baru nilai

untuk ramalan

dijelaskan metode tersebut : INVESTIGASI

untuk permintaan di masa yang akan

datang.

Metode

ANALISIS

rata-rata

DISAIN

bergerak n-periode menggunakan IMPLEMENTASI

formula berikut: PERAWATAN

Rata-rata Bergerak n-Periode = GAMBAR 1. Skema Waterfal Model [2]

Tahapan-tahapan Waterfall

dalam

Model

menurut

(Muyanto, 2008) [3] secara ringkas adalah sebagai berikut :

Fakta – fakta:

a. a.

Peramalan

merupakan

alat

(forecasting) penting

dalam

Tahap investigasi dilakukan untuk

menentukan

terjadi

suatu

apakah

masalah

atau

adakah peluang suatu sistem

pengambilan kesimpulan.

dikembangkan. Pada tahapan b.

Informasi yang diserap dari

ini

studi

kelayakan

perlu

masa lalu dapat digunakan sebagai

dilakukan untuk menentukan

dasar untuk forecasting. Kualitas

apakah

sistem

yang

dikembangkan informasi itu menentukan akurasi forecasting.

digunakan

dalam

Tahap analisis bertujuan untuk mencari kebutuhan pengguna

3. METODE PENELITIAN yang

merupakan

solusi yang layak. b.

Metode

akan

akan

membangun

dan

organisasi

serta

menganalisa kondisi yang ada

rekayasa perangkat lunak dalam

(sebelum

penelitian ini yaitu menggunakan

yang baru)

diterapkan

sistem

metodologi incremental, dimana Johan Triwahyudi | 12.1.03.02.0039 Teknik – Teknik Informatika



c.

Tahap

disain

menentukan dari sistem

d.

bertujuan

spesifikasi detil

Moving Average.

komponen-komponen (manusia,

Untuk

hardware,

pengolahan

data

menggunakan Algoritma Moving

software, network, dan data)

Average,

dan produk-produk informasi

seperti pada tabel berikut.

dibutuhkan

dataset

yang sesuai dengan hasil tahap

No

Bulan

Tahun

Produksi

analisis.

1

Januari

2016

159

2

Februari

2016

100

3

Maret

2016

200

4

April

2016

175

atau

5

Mei

2016

125

mengembangkan hardware dan

6

Juni

2016

180

software

(pengkodean

7

Juli

2016

165

melakukan

8

Agustus

2016

135

9

September

2016

115

10

Oktober

2016

155

11

November

2016

185

12

Desember

2016

195

Tahap

implementasi

merupakan

tahapan

mendapatkan

program), pengujian,

untuk

pelatihan

dan

perpindahan ke sistem baru. e.

berdasarkan metode Algoritma

Tahap

perawatan

(maintenance) dilakukan ketika sistem

sudah

dioperasikan.

Setelah dataset telah siap,

Pada tahapan ini dilakukan

akan dilakukan pengolahan untuk

monitoring proses evaluasi dan

menghasilkan nilai prediksi jumlah

perubahan

produksi.

(perbaikan)

bila

diperlukan 4.

Dari data lampiran tersebut

HASIL DAN KESIMPULAN

akan

1. HASIL

perhitungan rata-rata, misal rata-

a. Dataset

menggunakan metode Algoritma Moving Average membutuhkan data produksi pada bulan-bulan

diperoleh, dilakukan

ke

tahapan

rata per 2 bulan sebagai berikut:

Pada analisis proses sistem

sebelumnya.

dilanjutkan

Setelah

data

kemudian

akan

1. Perhitungan

rata-rata

per 2

bulan Setelah dataset terbentuk dilanjutkan dengan menghitung rata-rata produksi per 2 bulan. Dengan rumus perhitungan sebagai berikut:

perhitungan




1. Telah disusun dataset knowledge sesuai bahan dan data yang ada. 2.

Telah

diimplementasikan

perhitungan pada aplikasi ini data produksi Dari rumus diatas maka dihasilkan perhitungan dari datadata sebelumnya seperti pada tabel.

menggunakan

Time Series Moving Averages. 3. Aplikasi prediksi produksi ini menghasilkan

No

Bulan

Tahun

Produksi

1

Januari

2016

159

2

Februari

2016

100

3

Maret

2016

200

129,5

4

April

2016

175

150

5

Mei

2016

125

187,5

6

Juni

2016

180

150

7

Juli

2016

165

152,5

8

Agustus

2016

135

172,5

9

September

2016

115

150

10

Oktober

2016

155

125

11

November

2016

185

135

12

Desember

Perhitungan

2016

195

170

2.

2. KESIMPULAN Berdasarkan analisa dan uji coba yang telah dilakukan, maka dapat di ambil kesimpulan terhadap Series

Moving

Averages untuk aplikasi prediksi produksi adalah sebagai berikut :


sambal sesuai

prediksi

pecel

bulan

data

yang

DAFTAR PUSTAKA [1] Freddy, Rangkuti. 2006. Teknik Mengukur dan Strategi Meningkatkan Kepuasan Pelanggan. Jakarta : Penerbit PT Gramedia Pustaka Utama.

Tabel tersebut menunjukkan hasil perhitungan dari rata-rata produksi bulan-bulan sebelumnya. Dan hasil prediksi untuk jumlah produksi pada bulan selanjutnya sebesar 190kg.

Time

data

diinputkan.

190

Metode

produksi berikutnya

Hasil Prediksi

Metode

[2] Gaol, L, Jimmy. 2008. Sistem Informasi Manajemen Pemahaman dan Aplikasi. Jakarta : Penerbit PT Grasindo [3] Jogiyanto H.M. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi : pendekatan terstruktur teori dan praktek aplikasi bisnis. Yogyakarta: Andi Offset. [4] Pressman, R. S. (2010). Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: Andi. [5] Rosa. A.S., dan Shalahuddin. M. 2014. Rekayasa Perangkat Lunak, 2nd ed, Bandung:Informatika [6] Sutrisno Hadi. 1974. Statistik. Yogyakarta : Pustaka Pelajar Offset.


JURNAL PREDIKSI PRODUKSI SAMBAL PECEL MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES FORECASTING PREDICTION OF PRODUCTION PECEL SAUCE USING TIME SERIES FORECASTING

Recommend Documents