Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
SISTEM PREDIKSI PENJUALAN KRUPUK UD. BAWANG MAS MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program Studi Teknik Informatika
Oleh : PUTRA SETYO TRIANGGONO 11.1.03.02.0294
FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 1||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 2||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 3||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri SISTEM PREDIKSI PENJUALAN KRUPUK UD. BAWANG MAS MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Putra Setyo Trianggono 11.1.03.02.0294 Fakultas Teknik – Prodi Teknik Informatika
[email protected] ABSTRAK Putra Setyo Trianggono. Sistem Prediksi Penjualan Krupuk UD. Bawang Mas Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing, Skripsi, Teknik Informatika, Fakultas Teknik UNP Kediri, 2015. Didalam dunia industri saat ini sangat berkembang pesat dalam berbagai bidang baik dalam industri skala besar menengah maupun kecil. Didalam perkembangan inilah pemilik industry dituntut untuk berpikir lebih jauh untuk bisa menjual barang lebih banyak dan untuk bisa memprediksi berapa jumlah permintaan barang yang dibutuhkan oleh pelangan, sehingga industry skala menengah (rumahan) UD.Bawang Mas yang bergerak dalam industry krupuk yang masih dalam tahap berkembang/industry sekala sedang diharuskan mempunyai system komputerisasi dalam industrinya. Industry yang sudah berkomputerisasi biasanya lebih teratur dalam pencatatan semua transaksi jual beli barang industry baik barang baku maupun barang yang sudah jadi. Sehingga UD.Bawang Mas yang saat ini masih melakukan pencatatan barang tersebut menggunakan buku besar harus segera di alihkan ke komputerisasi yang sudah ada software khusus untuk industrinya, yang berguna untuk mencatat semua transaksi jual beli barang serta yang dapat melakukan prediksi penjualan yang bermetode untuk minggu berikutnya agar pemilik bisa memperkirakan berapa banyak barang yang harus di produksi. Dari aplikasi prediksi penjualan krupuk ini mempunyai dasar metode yaitu metode double exponential smoothing. Data yang digunakan adalah data dari tahun lalu yang dimasukan dalam database kemudian diolah menggunakan beberapa perhitungan yang sesuai dengan metode double exponential smoothing sehingga menghasilkan aplikasi yang dapat memprediksi penjualan untuk minggu berikutnya yang bisa digunakan oleh pemilik UD.Bawang Mas sebagai acuan untuk memperkiran penjualan untuk minggu berikutnya. Kata Kunci : Prediksi, Penjualan, Double Exponential Smoothing
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 4||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
I.
LATAR BELAKANG Perkembangan dunia komputer
untuk pengiriman selanjutnya. Dari
dan internet saat ini telah tumbuh
untuk membuat sebuah sistem yang
dengan sangat pesat, seiring dengan
dapat membantu dalam melakukan
kebutuhan manusia yang semakin
proses
banyak
peramalan penjualan barang untuk
dan
semakin
kompleks.
masalah diatas muncul pemikiran
mengelola
barang
dan
Komputer kini telah digunakan secara
periode
luas diberbagai bidang, contoh: bisnis,
dengan adanya sistem informasi ini,
kesehatan,
psikologi,
akan membuat data – data barang
permainan dan lain sebagainya. Hal
terkomputerisasi dengan baik antara
ini
database, user interface, dan user itu
pendidikan,
mendorong
pengembang
para
ahli
untuk
dan
semakin
berikutnya.Diharapkan
sendiri.
Sistem
informasi
yang
adanya
sistem
mengembangkan komputer agar dapat
dilengkapi
membantu kerja manusia atau bahkan
peramalan
lebih
diharapkan dapat menambah kinerja
dari
itu.
Berkembangnya
dengan
penjualan
barang
teknologi mulai dari hardware sampai
dan
kebutuhan
pun
pelanggan dalam hal penyuplaian
meningkat. Banyak perusahaan, home
barang agar tidak kehabisan stok
industry dan toko sekalipun sekarang
barang. Berdasarkan alasan diatas,
mereka banyak yang menggunakan
akhirnya peneliti ingin membuat suatu
komputer yang di lengkapi system
aplikasi peramalan penjualan krupuk
informasi
untuk
dengan metode double exponential
melakukan proses penyimpanan data,
smoothing. Untuk itu peneliti akan
perkiraan
membahas “Sistem Prediksi Penjualan
softwarenya
yang
bertujuan
penjualan
diperiode
pelayanan
terhadap
berikutnya, dan sebagainya. Oleh
Krupuk
karena itu home industry krupuk UD
Menggunakan
Bawang Mas
Exponential Smoothing”.
melakukan
yang saat ini masih pengaturan
UD
para
Bawang Metode
Mas Double
bisnisnya
secara manual memiliki beberapa kendala. Salah satu kendalanya adalah II. banyaknya barang dan jenis barang yang bisa menjadi kendala dalam melakukan
proses
berakibat memperkirakan
bisnisnya
pada penjualan
dan
kesalahan barang
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
METODE 1. Metode Exponential Smoothing Exponential smoothing adalah suatu tipe teknik peramalan rata-rata bergerak
yang
melakukan
penimbangan terhadap data masa lalu simki.unpkediri.ac.id || 5||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
dengan cara exponential sehingga data paling akhir mempunyai bobot atau
= Konstanta Smoothing (1/n)
timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak.
(Handoko,
=Nilai exponential sebelum
3. Mean Square Error (MSE)
1984:279).
Digunakan mengevaluasi
Metode exponential di bagi menjadi 3
metode peramalan dengan rumus
tipe yaitu
sebagai berikut:
a.
Single Exponential Smoothing
b.
Double Exponential Smoothing
c.
Triple Exponential Smoothing
2. Metode
Double
MSE = ∑ Keterangan : =
Exponential
- ŷ = sisa / kesalahan
pada ramalan
Smoothing Metode
ini
= nilai data time series pada
merupakan
metode linier satu parameter yang di
periode t
kemukakan oleh Brown. Di dalam
ŷ = nilai ramalan
metode
ini
di
lakukan
proses
smoothing 2 kali sebagai berikut: a.
b.
c.
d.
e.
Menentukan
.
+ (1 – )
Menentukan .
+(1– )
(
Menentukan besar forecast
Keterangan :
= Nilai ramalan untuk m periode ke depan = Jarak periode yang akan di ramalkan = Nilai actual periode ke-t
tersebut kita harus mengumpulkan data beserta periodenya dan kemudian
Tabel 4.1 : Penjualan minggu ke-1 bulan januari tahun 2014
Menentukan Slope (
HASIL DAN KESIMPULAN Sebelum menggunakan metode
dapat dilakukan penghitungannya.
Menentukan konstanta ( )
III.
= Nilai exponential tunggal
′ =Nilai exponential ganda
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
Tahun 2014 Minggu minggu ke 1 minggu ke 2 minggu ke 3 minggu ke 4 minggu ke 5 minggu ke 6 minggu ke 7 minggu ke 8 minggu ke 9 minggu ke 10 minggu ke 11 minggu ke 12 minggu ke 13
Uyel 1264.00 1338.00 1399.00 1447.00 1265.00 1265.00 1331.00 1413.00 1291.00 1628.00 1449.00 1446.00 1351.00
Jenis Rambak 905 980 1056 1081 993 930 947 972 971 959 1041 1032 1099
Iris 221 266 283 286 299 274 297 285 292 350 296 313 301
simki.unpkediri.ac.id || 6||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri Lanjutan
Tabel
4.1
:
Penjualan
Tabel 4. 2 : Hasil perhitungan MSE
minggu ke-1 bulan januari tahun 2014
krupuk uyel dengan alpha 0.1 – 0.9
Tahun 2014 Minggu
Alpha
MSE
0.1
8070.43
0.2
6516.52
0.3
6493.74
0.4
6927.63
0.5
7582.35
0.6
8441.90
0.7
9577.51
0.8
11131.94
0.9
13347.63
minggu ke 14 minggu ke 15 minggu ke 16 minggu ke 17 minggu ke 18 minggu ke 19 minggu ke 20 minggu ke 21 minggu ke 22 minggu ke 23 minggu ke 24 minggu ke 25 minggu ke 26 minggu ke 27 minggu ke 28 minggu ke 29 minggu ke 30 minggu ke 31 minggu ke 32 minggu ke 33 minggu ke 34 minggu ke 35 minggu ke 36 minggu ke 37 minggu ke 38 minggu ke 39 minggu ke 40 minggu ke 41 minggu ke 42 minggu ke 43 minggu ke 44 minggu ke 45 minggu ke 46 minggu ke 47 minggu ke 48 minggu ke 49 minggu ke 50 minggu ke 51 minggu ke 52
Uyel 1380.00 1476.00 1430.00 1411.00 1360.00 1397.00 1426.00 1386.00 1323.00 1358.00 1435.00 1416.00 1384.00 1439.00 1493.00 1501.00 1400.00 1265.00 1215.00 1210.00 1320.00 1224.00 1160.00 1125.00 1185.00 1157.00 1160.00 1138.00 1120.00 1114.00 1141.00 1190.00 1158.00 1181.00 1194.00 1288.00 1265.00 1211.00 1167.00
Jenis Rambak 1012 999 1014 999 1035 997 1016 1031 1028 1035 1023 1008 1004 965 1009 1038 1057 977 850 900 863 817 825 830 810 757 755 800 908 779 790 861 819 776 770 810 820 797 857
Iris 344 287 313 304 258 196 279 304 299 289 245 284 285 317 307 309 304 303 277 282 265 230 249 268 270 245 245 245 278 247 256 203 209 190 235 262 248 250 275
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
Dan setelah mengetahui MSE paling kecil dari alpha 0.1-0.9 , alpha 0.3 adalah dengan MSE terkecil yaitu 6493.74 sehingga alpha tersebut yang kita
gunakan
periode
untuk
meramalkan
selanjutnya
dengan
perhitungan yang sama dengan rumusrumus diatas. Tahap 1 : Menentukan Nilai Smoothing pertama
Untuk t = 1
) alpha 0.3
Karena pada saat t = 1 nilai
belum
sama
tersedia maka untuk masalah ini kita dapat menetapkan nilai
dengan nilai data periode pertama sebesar 1264. Untuk t = 2
hitung
.
+ (1 – )
0.3 × 1338 + (1 - 0.3) × 1264 1286.20Dan
seterusnya
di
sampai t = 52
simki.unpkediri.ac.id || 7||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
Tahap
2
:
Menentukan
Smoothing kedua Untuk t = 1
Nilai
alpha 0.3
Karena pada saat t=1 nilai
belum
sama
tersedia maka untuk masalah ini kita dapat menetapkan nilai
0
+ (1 – )
0.3 × 1286.20 + (1 - 0.3) ×
( .
(1286.20 – 1270.66 )
.
1270.66
kita
akan
memprediksi penjualan di minggu pertama pada tahun 2015.
1264
3
Periode ke 53 (m=1) yaitu untuk
:
Menentukan
Nilai
Konstanta ( ) Dalam menentukan nilai konstanta (
(1264 - 1264)
.
Kemudian
Tahap
6.66
Untuk t = 2
Untuk t=2
sebesar1264. .
.
dengan nilai data periode pertama
(
dapat
dilakukan
menggunakan
rumus
yang
dengan sudah
tersedia yaitu sebagai berikut :
mingu ke 54 pada tahun 2015 F
a
F
1207.44 + 1.26 (1)
F F
a
bm b
1
1208.7
Untuk minggu ke 54
Untuk t = 1
2
(2 × 1264) - 1246 1264
Untuk t = 2
2
2
1207.44 + 1.26 (2) 1209.96 Dari
(2 × 1286.20) - 1270.66 1301.74
Dan di hitung seterusnya untuk sampai t = 52
hasil
penelitian
dan
pembahasan tentang metode double exponential di atas sehingga dapat diambil kesimpulannya yaitu: 1. Dari metode double exponential smoothing yang diterapkan dalam
Tahap 4 : Menentukan Slope ( )
aplikasi ini dengan data yang
Untuk menentukan nilai Slope dapat
diambil dari UD.Bawang Mas
kita gunakan rumus yang sudah tertera
sebanyak
di atas.
dihitung didalam Microsoft excel
Untuk t=1
dengan alpha 0.1 – 0.9 nilai MSE
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
52
minggu.
Setelah
simki.unpkediri.ac.id || 8||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
paling kecil
didapatkan
alpha
untuk semua jenis krupuk yaitu
edisi ke-3. USA: Addison Wesley
0.3 didapatkan konstanta untuk krupuk jenis iris : 262.28, krupuk uyel : 1207.44, krupuk rambak :
Fathansyah.
2004.
Basis
Data.
Bandung : Informatika.
828.84 sedangkan untuk slope untuk krupuk iris : 4.38 , untuk krupuk uyel : 1.26 , kemudian
Sistem
untuk krupuk rambak : 3.91 dan
Manajemen Bagian 1, PT
konstanta maupun slope dapat
Pustaka Binamas Pressindo,
berubah
Jakarta :1991
sewaktu-waktu
ketika
datamaster
dalam
database
berubah
diedit
maupuan
baik
ditambahkan.
IV.
Gordon B Davis, Kerangka Dasar Informasi
Hartini. (2008). “Analisis Dengan Diagram
Keterhubungan
ENTITAS
(Entity
Relationshi
DAFTAR PUSTAKA Alda Raharja, “Penerapan Metode
diagram/ERD)”.RoeperRivi
Expontntial
Smoothing
ew,9.
untuk
Peramalan
16.2010,
Waktu
database.
Penggunaan
Retrieved from:
July UNSRI
Telepon di PT.Telkomsel DIVRE3 Fakultas
Surabaya”, Informasi
ITS,
2007.
2005.Operasi.
Edisi
Ketujuh Buku 1. Salemba
Assauri, S. 2011. Manajemen Produksi
dan
Empat. Jakarta.
Operasi.
Lembaga Penerbit FEUI,
Aswi
Heizer, Jay and Render, Barry.
Jogiyanto, HM., MBA., Akt., Ph.D.,
Jakarta.
1991. Analisis dan Desain
dan
Sistem
Sukma.2006.Analisis
Informasi
:
Deret Waktu : Teori dan
pendekatan terstruktur teori
Aplikasi. Andira Publisher:
dan praktek aplikasi bisnis,
Makassar.
Andi Offset, Ygyakarta.
Connolly, T.M. Dan Begg, C. E. 2002. Database Systems, PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
Kasim, Febriyanti.2013. Penerapan Metode
Exponential simki.unpkediri.ac.id || 9||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
Smoothing
ganda
untuk
Memprediksi
Nilai
Penjualan Barang-Barang
Sugiyono.
(2012.270). Untuk
Statistika Penelitian.
Bandung: Alfabeta.
Elektronik pada Toko Mitra Elektronik. Skripsi. Jurusan Teknik
Informatika,
Universitas
Negri
Gorontalo.
Noer,
A.S.U.2005.
Statistika
Deskriptif dan Probabilita. Yogyakarta:
Universitas
Gajah Mada.
Nugroho,
Adi.
2009.
Rekayasa
Perangkat
Lunak
Menggunakan
UML
dan
JAVA. Yogyakarta : Andi.
Prasetya, H., Lukiastuti, F. (2009). Manajemen
Operasi.
Yogyakarta:
Media
Pressindo.
Render,
Barry
danHeizer.
2001.
Prinsip-prinsip Manajemen Operasi. Jakarta : Salemba Empat.
Subagyo,
Pangestu. Forecasting Aplikasi.
2002.
Konsep
dan
BPFE:
Yogyakarta.
PUTRA SETYO TRIANGGONO| 11.1.03.02.0294 Teknik – Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 10||