BAB II LANDASAN TEORI
2.6 UML (Unified Modeling Language)
2.6.5 Keuntungan Dan Kelemahan UML(Unified Modeling Language)
pemodelan yang dapat digunakan untuk rancang bangun beriorentasi objek.
1. Keuntungan
Karena merupakan bahasa pemodelan visual dalam proses pembangunannya maka UML bersifat independen terhadap bahasa pemrograman tertentu.
2. Kelemahan
UML dipandang masih mempunyai kekurangan terutama dalam meng-generate kode program secara komplit. Hal ini karena kurangnya cara memodelkan aspek kelakuan internal perangkat lunak untuk dipetakan ke dalam kode program.
23 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian tugas akhir dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Metode Trend Moment studi kasus ini dilakukan dilingkup wilayah Kota Kendari. Untuk waktu penelitian dapat dilihat pada tabel berikut:
Metode yang dilakukan dalam proses pengumpulan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Studi Literatur
Pada tahap ini peneliti mengumpulkan informasi dan mempelajari materi serta sumber-sumber data yang diperlukan untuk membangun sistem dan tentunya berhubungan dengan penelitian ini.
2. Wawancara
Peneliti akan melakukan wawancara dengan pimpinan dan karyawan perusahaan untuk memperoleh data yang jelas, agar tidak terjadi kesalahan dalam penentuan hasil forecasting.
3.3 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem yang digunakan pada tugas akhir ini adalah metode RUP (Rasional Unified Process). Dalam metode RUP ini terdiri dari 4 tahap, yaitu :
1. Inception
Pada tahap ini penulis menentukan batasan ruang lingkup permasalahan pada penelitian ini :
1) Sebagai alat bantu dalam proses pengambilan keputusan.
2) Sistem ini digunakan untuk membantu dalam memaksimalkan kinerja perusahaan dalam peramalan (forecasting) penjualan mobil.
3) Metode yang digunakan adalah trend moment dengan bahasa pemrograman Java.
2. Elaboration
Pada tahap ini penulis melakukan perancangan sistem dan user interface dari aplikasi ini. Untuk perancangan sistem penulis menggunakan alat bantu yaitu UML (Unified Modelling Language). Perancangan yang dilakukan meliputi halaman-halaman yang ada di dalam sistem.
3. Construction
Pada tahapan ini meliputi bagaimana suatu aplikasi itu bisa diuji coba. Pada tahap ini dilakukan proses pembuatan desain model : desain interface, use case diagram ERD(Entity Relationship Diagram), activity diagram,sequence diagram,class diagram.
4. Transition
Pada tahap ini dilakukan testing akhir pada sistem yang telah jadi, kemudian dilakukan sosialisasi penggunaan perangkat lunak yang telah dibangun ke administrator.
25 4.1 Analisis Sistem
Analisis sistem adalah teknik pemecahan masalah yang menguraikan bagian-bagian komponen dengan mempelajari seberapa bagus sistem tersebut bekerja dan berinteraksi untuk mencapai tujuan. Analisis sistem juga merupakan tahapan paling awal dari pengembangan sistem yang menjadi fondasi menentukan keberhasilan sistem yang dihasilkan nantinya. Pada tahapan ini analisis dilakukan untuk mengetahui kebutuhan berdasarkan data dan informasi yang telah diperoleh sebelumnya tentang penjualan mobil di PT.Hadji Kalla Cabang Kendari, kemudian menganalisis sistem dengan mengggunakan metode Trend Moment.
Sehingga keluaran dari tahapan ini yaitu dapat mengetahui dan memahami kebutuhan sistem yang akan dirancang.
4.1.1 Analisis kebutuhan fungsional
Kebutuhan fungsional menjelaskan apa saja yang dapat dilakukan oleh sistem melalui perancangan. Perancangan sistem terbagi atas perancangan diagram sistem, perancangan tabel database dan perancangan antarmuka sistem.
Perancangan diagram sistem menggunakan bahasa pemodelan UML (Unified Modeling Language) yang meliputi pembuatan use case diagram, activity diagram, sequence diagram dan class diagram serta perancangan ERD (Entity Relationship Diagram) sistem.
4.1.2 Analisis kebutuhan non-fungsional
Kebutuhan non-fungsional dalam perancangan sistem pendukung keputusan peramalan penjualan mobil menggunakan metode trend moment ada beberapa kebutuhan yang diperlukan oleh diantaranya:
1. Kebutuhan perangkat keras
Spesifikasi minimal kebutuhan komputer atau laptop yang dapat digunakan dalam implementasi sistem sebagai berikut:
a. Prosesor Pentium IV
b. Memori/RAM 1 GB c. Harddisk 100 GB
2. Kebutuhan perangkat lunak
a. Sistem Operasi yang digunakan adalah Windows 7
b. XAMPP tools yang terdiri dari apache sebagai WEB server penampil database dan MySQL sebagai database-nya.
c. Java jre8 dan jdk1.8 sebagai software pendukung sistem
4.2 Analisis Metode Trend Moment
Metode trend moment merupakan salah satu metode yang di gunakan dalam melakukan forecasting penjualan, yang nantinya akan dijadikan dasar sebagai penyusunan anggaran penjualan pada tahun berikutnya. Dalam pembuatannya metode trend moment dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa rumus tertentu, adapun rumus yang digunakan dalam penyusunan dari metode ini akan dibahas pada implementasi perhitungan Trend Moment dalam sistem. Tabel 4.1 menunjukkan perhitungan model Trend Moment terhadap perencanaan aplikasi.
Tabel 4.1 Data penjualan mobil PT.Hadji Kalla Cabang Kendari No Bulan Tahun Data Penjualan
Avanza Rush Yaris
1. Januari 2014 25 4 6
2. Februari 2014 22 6 2
3. Maret 2014 20 15 6
4. April 2014 22 15 9
5. Mei 2014 60 10 8
6. Juni 2014 50 10 6
7. Juli 2014 33 10 6
8. Agustus 2014 34 11 6
Lanjutan
No Bulan Tahun Data Penjualan
Dalam membuat peramalan penjualan berdasarkan data diatas dengan metode trend moment dapat dilakukan dengan beberapa langkah berikut:
1. Menghitung jumlah data penjualan total mobil jenis Avanza dengan hasil 660 unit mobil yang terjual dari bulan Januari 2014 sampai dengan Juni 2015.
2. Menentukan nilai parameter , dimana merupakan indeks waktu yang tingkat penjualan tiap bulan. Jumlah dari hasil perkalian dan adalah 6203.
5. Langkah selanjutnya menentukan nilai x2, nilai indeks waktu dikuadratkan dan hasilnya 1785.
6. Hasil perhitungan nilai , , dan 2 dapat dilihat pada tabel 4.2 dan berikutnya masuk pada langkah menentukan nilai “a” dan “b” pada halaman berikut.
Tabel 4.2 Tabel perhitungan trend moment jenis mobil avanza untuk memperoleh nilai a dan b yaitu menggunakan persamaan berikut ini:
Cara eliminasi
∑ ∑ |x 17|
∑ ∑ ∑ |x 2|
Pada persamaan tersebut menjelaskan proses eliminasi untuk mendapatkan nilai . Dimana diketahui ∑ , kemudian adalah banyaknya data (bulan) yaitu 18 data penjualan dan ∑ dari jumlah total indeks waktu. Begitu juga dengan nilai dari ∑ sebesar 6230 yang merupakan jumlah dari data penjualan dikali dengan indeks waktu. Setelah diketahui nilai-nilai dari persamaan maka selanjutnya dilakukan proses eliminasi dengan perkalian 17 pada persamaan satu dan perkalian dua pada persamaan kedua. Hasil proses eliminasi yaitu mendapatkan nilai sebesar 1.223 yang kemudian dapat digunakan untuk memperoleh nilai dengan persamaan satu mengubah nilai menjadi 1.223 seperti perhitungan berikut:
∑ ∑
8. Setelah nilai dan diketahui maka langkah selanjutnya masuk pada proses menentukan nilai atau Trend dengan persamaan . Rumus ini merupakan persamaan garis trend yang akan menggambarkan nilai trend.
Dimana adalah nilai trend atau variabel yang akan diramalkan, adalah bilangan konstan yang telah didapatkan pada perhitungan sebelumnya, begitu juga dengan nilai yang merupakan slope atau koefisien garis trend dan untuk parameter yang merupakan indeks waktu yang dimulai dari nol sampai .
Pada persamaan dibawah akan dilakukan proses perhitungan peramalan penjualan pada bulan Januari tahun 2016 dengan menggunakan hasil perhitungan sebelumnya. Diketahui bahwa nilai (26.263) dan (1.223) serta untuk nilai (24) yang merupakan indeks waktu yang dihitung dari Januari 2014 sampai Januari 2015.
Y = Y = Y = Y = 55.615
9. Setelah itu peramalan yang diperoleh dari nilai trend diatas maka akan dihitung lagi hasil peramalan dengan menggunakan indeks musim. Dengan menggunakan data penjualan pada bulan Januari 2014 sebanyak 25 unit dan Januari 2015 sebanyak 20 unit yang kemudian dibagi dengan jumlah data.
Kemuadian rata-rata data dibagi dengan rata-rata data penjualan keseluruhan.
Berdasarkan rumus indeks musim maka:
Hasil akhir dari peramalan jika penjualan dipengaruhi oleh indeks musiman dapat dilihat pada perhitungan dibawah ini:
Maka hasil peramalan penjualan mobil pada bulan Januari 2016 sebanyak 34 unit.
10. Menghitung kesalahan atau error dengan menggunakan metode APE (Absolut percentage error). Data aktual pada bulan Januari 2015 adalah 20, kemudian hasil dari peramalan menggunakan metode trend moment adalah 34 unit. Untuk mendapatkan nilai maka dihitung selisih antara data
sebenarnya dengan data ramalan yang kemudian hasilnya dibagi dengan data sebenarnya dan dikali 100%. Perhitungan dengan menggunakan adalah sebagai berikut :
APE = |
|
=
= 70,455
Dimana APE = Kesalahan persentase absolut
Hasil pengujian keakuratan yang diperoleh dari perbandingan antara data aktual dengan data ramalan pada bulan Januari 2016 jenis Avanza sebesar 29.545%.
4.3 Perancangan Sistem
Rancangan sistem juga merupakan gambaran secara umum yang ditunjukkan kepada user tentang sistem yang diusulkan. Rancangan ini mengidentifikasikan komponen-komponen sistem pendukung keputusan dalam peramalan penjualan mobil yang akan dirancang secara rinci.
4.3.1 Use case diagram
Use case diagram digunakan untuk memodelkan dan menyatakan unit fungsi/layanan yang disediakan oleh sistem. Use case diagram juga menjelaskan mengenai aktor-aktor yang terlibat dengan perangkat lunak yang dibangun beserta proses-proses yang ada didalamnya. Use case diagram SPK penjualan mobil yang ditunjukan oleh gambar 4.1.
Gambar 4.1 Use case diagram sistem peramalan
Deskripsi pendefinisian use case pada sistem peramalan dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3 Definisi use case sistem
Aktor Sistem
Admin melakukan Login Admin melakukan login dengan memasukkan username dan password. Jika username dan password yang di masukkan benar, maka sistem akan menampilkan menu utama. Jika username dan password yang di masukkan salah, maka sistem akan memberi pesan bahwa login yang dilakukan tidak valid.
Admin memilih menu Tentang Aplikasi
Sistem akan menampilkan keterangan yang berkaitan dengan aplikasi dan identitas pembuat aplikasi.
Lanjutan
Aktor Sistem
Admin memilih menu Admin Sistem akan menampilkan admin yang terdaftar dalam aplikasi, dalam menu ini admin dapat menambah admin baru, menghapus dan juga mengupdate data admin yang telah ada.
Admin melakukan Input Data Mobil
Sistem menampilkan form inputan data mobil, setelah tampil user akan menginsert data mobil yang akan dimasukkan. Kemudian data yang dimasukkan tadi akan disimpan kedalam database sistem.
Admin melakukan Input Data Penjualan
Sistem menampilkan form inputan data penjualan, setelah tampil user akan menginputkan data penjualan mobil kemudian akan tersimpan didalam database.
Admin memilih menu Laporan
Pada menu ini user dapat mencetak laporan akhir penjualan selama penjualan.
Admin memilih menu Forecasting Penjualan
Pada menu ini user dapat melakukan forecasting berdasarkan data penjualan mobil dengan menggunakan metode Trend moment.
Admin melakukan Logout Sistem akan keluar dan menampilkan kembali menu login pada aplikasi
4.3.2 Activity diagram
Activity diagram adalah salah satu cara untuk memodelkan event-event yang terjadi dalam suatu use case. Activity Diagram juga merupakan suatu bentuk flow diagram yang memodelkan alur kerja (workflow) sebuah proses bisnis dan urutan aktivitas sebuah proses.
Activity sistem
User Sistem
Melakukan login user Menampilkan menu utama
Memilih menu data master Menampilkan sub menu data master
Memilih sub menu data penjualan Menampilkan data dan grafik penjualan mobil
Memilih menu peramalan Menampilkan form peramalan
Meramalkan penjualan mobil Menampilkan hasil peramalan
Memilih cetak laporan penjualan Menampilkan laporan penjualan
Memilih menu keluar
Gambar 4.2 Activity diagram system
Activity diagram forecasting
User Sistem
Memilih menu
peramalan Menampilkan menu peramalan
memilih jenis, warna dan bulan yang
diramalkan
Membaca data penjualan mobil
Menghitung nilai trend moment Y = a + bx
Menghitung indeks musim rata-rata bulan tertentu / rata-rata permintaan perbulan
Menghitung nilai tren akhir Y* = indeks musim x Y
Menghitung kesalahan peramalan APE= |(data sebenarnya- data prediksi) /(data sebenarnya)|*100%
Gambar 4.3 Activity diagram forecasting 4.3.3 Sequence diagram
Sequence diagram menjelaskan interaksi object yang disusun dalam suatu urutan waktu. Sequence diagram memperlihatkan tahap demi tahap apa yang seharusnya terjadi untuk menghasilkan sesuatu yang dilakukan dalam use case.
1. Sequence diagram login
Proses yang terjadi pada saat login yaitu: pertama, admin memasukkan username dan password untuk mengaktifkan menu utama selanjutnya sistem menjalankan perintah login dan melakukan validasi username dan password. Jika
login valid maka sistem akan menampilkan menu utama, dan jika login tidak valid maka sistem akan menampilkan pesan error. Gambar 4.4 menunjukkan Sequence diagram login.
Gambar 4.4 Sequence diagram login
2. Sequence diagram forecasting
Sequence diagram peramalan menjelaskan saat user memilih tombol form forecasting kemudian user akan memilih jenis mobil yang akan ditentukan peramalannya kemudian pilih periode dan warna mobil setelah itu inputan akan diproses dengan metode trend moment. Gambar 4.5 menunjukkan Sequence diagram forecasting.
Gambar 4.5 Sequence diagram forecasting
3. Sequence diagram admin
Untuk melakukan perubahan pada data admin, prosesnya terlebih dahulu admin masuk ke menu admin, kemudian melakukan pengolahan terhadap data admin. Pada menu admin ini hanya disediakan fungsi ubah untuk memperbaharui data admin yang telah ada. Gambar 4.6 menunjukkan Sequence diagram admin.
:
Gambar 4.6 Sequence diagram admin
4.3.4 Class Diagram
Adapun class diagram pemodelan kelas dalam sebuah sistem juga diperlukan untuk Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Metode Trend Moment ditujukkan pada Gambar 4.7
Gambar 4.7 Class diagram system
Gambar 4.7 menunjukkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Metode Trend Moment memiliki 7 kelas, yaitu kelas forecasting, kelas mobil, penjualan_mobil, validasi, antarmuka, databaseConnection, dan main. Fungsi kelas main adalah untuk memanggil kelas-kelas lain. Kelas antarmuka merupakan kelas-kelas tanpa atribut yang didalamnya berisi form data admin, form data mobil dan form lainnya. Kelas databaseConnection berfungsi untuk menghubungkan system ke basis data. Kelas forecasting, kelas mobil, kelas penjualan_mobil digunakan untuk pengolahan data tersebut. Kelas validasi berfungsi untuk memeriksa validitas user sistem.
4.3.5 ERD (Entity Relationship Diagram)
Pemodelan tabel dalam basis data sebuah sistem sangat perlu untuk dilakukan, hal tersebut juga berlaku pada Sistem Pendukung Keputusan
Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Metode Trend Moment. Pemodelan tersebut menggunakan ERD. Adapun ERD dari sistem ditunjukkan pada pada Gambar 4.8.
Gambar 4.8 ERD (Entity Relationship Diagram) system forecasting Gambar 4.8 menunjukkan bahwa Sistem pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Metode Trend Moment memiliki 3 tabel, yaitu tabel data_mobil, tabel data_penjualan_mobil, tabel forecasting. Adapun fungsi dari masing-masing tabel diuraikan pada sub-bab perancangan basis data.
4.3.6 Perancangan basisdata
Perancangan basis data menjelaskan tabel-tabel yang terkait dengan sistem yang akan dibentuk. Tujuan dari perancangan struktur tabel yaitu untuk menentukan nama field, tipe field, panjang karakter field dan keterangan field.
1. Tabel data mobil
Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data mobil. Field berisi id_mobil, tgl_masuk, thn_pembuatan, harga, warna, jumlah,jenis_dan_type. Tabel 4.4 menunjukkan tabel data mobil.
Tabel 4.4 Tabel data mobil
Field Type Constraint Keterangan
id_mobil Int (11) Primary key Nomor data mobil tanggal_masuk Date Not null Tanggal masuk mobil jenis_tipe Varchar (5) Not null Jenis mobil
warna Varchar
(100)
Not null Warna mobil
tahun_pembuatan Int (4) Not null Tahun pembuatan mobil harga Int (11) Not null Harga mobil
jumlah Int (4) Not null Jumlah jenis data mobil 2. Tabel data penjualan
Tabel ini berfungsi untuk menyimpan data penjualan mobil. Field didalamnya antara lain: id_penjualan, id_mobil, tgl_penjualan, thn_pembuatan, jumlah_mobil_terjual, jenis_pembayaran, warna, harga, jenis_dan_type. Tabel 4.5 menunjukkan tabel data penjualan.
Tabel 4.5 Tabel data penjualan
Field Type Constraint Keterangan
id_penjualan Int (11) Primary key Nomor penjualan tanggal_penjualan Date (5) Not null Tanggal penjualan jenis_pembayaran Varchar (5) Not null Jenis pembayaran
jumlah_mobil_terjual Int (4) Not null Jumlah mobil yang terjual
3. Tabel peramalan
Tabel ini berfungsi untuk melakukan forecasting/peramalan penjualan mobil berdasarkan jenisnya. Field didalamnya antara lain: id_forecasting, id_mobil, id_penjualan, hasil_forecasting. . Tabel 4.6 menunjukkan tabel peramalan.
Tabel 4.6 Tabel peramalan
Field Type Constraint Keterangan
id_prediksi Int (11) Primary key Nomor forecasting tanggal_prediksi Varchar (100) Not null Tanggal forecasting Id_mobil Int (11) Not null Nomor data mobil Id_penjualan Int (11) Not null Nomor penjualan hasil_prediksi Varchar (100) Not null Hasil forecasting
4.4 Perancangan Antarmuka Sistem
Perancangan antarmuka pengguna atau design user interface merupakan penggambaran tampilan yang digunakan secara langsung oleh pengguna, interaksi yang dapat dilakukan oleh pengguna dalam sistem. Adapun perancangan antarmuka ini diuraikan sebagai berikut.
1. Form Login
Pada halaman ini user akan menginput user name dan password untuk login sebagai admin. Apabila user menginputkan user name dan password yang benar maka sistem akan menampilkan menu utama, jika salah maka sistem akan menampilkan pesan pemberitahuan gagal login. Gambar 4.9 menunjukkan perancangan form login.
Gambar 4.9 Perancangan form login 2. Halaman Menu Utama
Pada halaman menu utama ini terdapat lima menu yang dapat digunakan, yaitu menu Data Mobil, Penjualan Mobil, Grafik penjualan, Laporan akhir penjualan ,Forecasting Penjualan Mobil. Gambar 4.10 menunjukkan perancangan halaman utama.
MENU UTAMA
Gambar 4.10 Perancangan halaman utama 3. Admin
Form ini digunakan untuk mengganti dan memperbaharui username dan password dari admin. Dimana admin dapat menambah admin baru, memperbaharui ataupun menghapus data admin yang telah ada. Gambar 4.11 menunjukkan perancangan halaman admin.
Gambar 4.11 Perancangan halaman admin 4. Data Mobil
Pada menu ini untuk melihat data mobil, user harus melakukan penginputan data mobil terlebih dahulu. Gambar 4.12 menunjukkan perancangan halaman data mobil.
DATA MOBIL PENJUALAN MOBIL
GRAFIK PENJUALAN LAPORAN PENJUALAN
FORECASTING
Gambar 4.12 Perancangan halaman data mobil 5. Data Penjualan Mobil
Pada menu ini kita dapat melihat penjualan mobil, untuk melihat penjualan mobil user harus melakukan penginputan data penjualan mobil terlebih dahulu. Gambar 4.13 menunjukkan perancangan halaman penjualan mobil.
Gambar 4.13 Perancangan halaman penjualan mobil
6. Grafik Penjualan
Menu ini merupakan menu untuk melihat grafik berdasarkan jenis mobil yang terjual selama penjualan tiap bulan dan tahunnya. Gambar 4.14 menunjukkan perancangan halaman grafik penjualan.
GRAFIK PENJUALAN
Gambar 4.14 Perancangan halaman grafik penjualan 7. Peramalan penjualan mobil
Pada menu ini user akan melakukan proses peramalan/forecasting.
Gambar 4.15 menunjukkan perancangan halaman peramalan.
PERAMALAN / FORECASTING
Jenis mobil Periode Warna
Gambar 4.15 Perancangan halaman peramalan
0 1 2 3 4 5 6
Januari Februari Maret April
Yaris Avanza Rush
Tabel Hasil Peramalan/Forecasting
Ramalkan
45 5.1 Implementasi Sistem
Pada tahap ini merupakan tahap penerapan sistem pada keadaan yang sebenarnya agar dapat berfungsi sesuai kebutuhan, sehingga dapat diketahui apakah sistem yang dibuat sesuai dengan perancangan sebelumnya. Disini akan dijelaskan bagaimana sistem ini dengan memberikan contoh-contoh tampilan aplikasi yang terdapat pada aplikasi ini.
5.1.1 Interface aplikasi
Adapun tampilan interface dan preview dari aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Metode Trend Moment Studi Kasus PT.Hadji Kalla Cabang Kendari adalah sebagai berikut :
1. Halaman login
Pada tampilan ini user harus login terlebih dahulu dengan menggunakan user dan password.
Gambar 5.1 Halaman login
2. Halaman menu utama
Pada halaman menu utama ini terdapat enam menu yang dapat digunakan, yaitu menu admin, data mobil, data penjualan mobil, grafik penjualan, peramalan/forecasting, bantuan. Gambar 5.2 menunjukkan halaman menu utama.
Gambar 5.2 Halaman menu utama 3. Admin
Form ini digunakan untuk mengganti dan memperbaharui username dan password dari admin. Dimana admin dapat menambah admin baru, memperbaharui ataupun menghapus data admin yang telah ada. Gambar 5.3 menunjukkan form admin.
Gambar 5.3 Form admin
4. Data mobil
Pada menu ini kita dapat melihat jenis data mobil yang tersedia. Gambar 5.4 menunjukkan menu data mobil.
Gambar 5.4 Menu data mobil
5. Data penjualan mobil
Pada menu ini kita dapat melihat jenis mobil yang terjual setiap bulan.
Gambar 5.5 menunjukkan menu data penjualan mobil.
Gambar 5.5 Menu data penjualan mobil
6. Grafik Penjualan
Menu ini merupakan menu untuk melihat grafik penjualan berdasarkan jenis mobil yang terjual selama penjualan. Gambar 5.6 menunjukkan menu grafik penjualan.
Gambar 5.6 Menu grafik penjualan
7. Peramalan/forecasting penjualan mobil
Pada menu ini user akan melakukan proses peramalan/forecasting dalam waktu setiap bulan. Gambar 5.7 menunjukkan menu forecasting.
Gambar 5.7 Menu forecasting
5.2 Pengujian Sistem
Pengujian program aplikasi forecasting ini dilakukan untuk menguji dan memastikan bahwa program aplikasi forecasting yang telah dirancang dan dikembangkan ini dapat berfungsi dengan baik dan sesuai dengan rancangan yang telah dibuat sebelumnya. Pengujian dilakukan berdasarkan jenis mobil:
5.2.1 Pengujian Mobil Jenis Avanza
Data yang digunakan untuk pengujian yaitu data penjualan selama bulan Januari 2014 sampai Juni 2015. Tabel 5.1 menunjukkan pengujian peramalan mobil jenis Avanza.
Tabel 5.1 Pengujian peramalan mobil jenis Avanza Bulan Tahun Indeks
Gambar 5.8 merupakan tampilan pemilihan jenis mobil Avanza yang akan diprediksi dengan memilih jenis/tipe serta periode yang akan diramalkan. Hasil peramalan dapat dilihat pada gambar 5.9.
Gambar 5.8 Form peramalan penjualan mobil Avanza
Gambar 5.9 Hasil Peramalan penjualan mobil Avanza
Berdasarkan hasil peramalan dari metode trend moment maka pada bulan Januari 2016 mobil dengan jenis Avanza diramalkan terjual sebanyak 34 unit.
Untuk mengetahui adanya selisih perbandingan peramalan penjualan mobil jenis
Avanza dengan data penjualan yang nyata, maka akan dihitung dengan menggunakan rumus APE yang dapat dilihat pada gambar 5.10.
Gambar 5.10 Hasil analisis APE mobil jenis Avanza
5.2.2 Pengujian Mobil Jenis Rush
Data yang digunakan untuk pengujian yaitu data penjualan selama bulan Januari 2014 sampai Juni 2015. Tabel 5.2 menunjukkan pengujian peramalan mobil jenis Rush.
Tabel 5.2 Pengujian peramalan mobil jenis Rush Bulan Tahun Indeks
Waktu (xi)
Data Penjualan
(yi)
xi*yi xi2
Januari 2014 0 4 0 0
Februari 2014 1 6 6 1
Maret 2014 2 15 30 4
April 2014 3 15 45 9
Mei 2014 4 10 40 16
Juni 2014 5 10 50 25
Juli 2014 6 10 60 36
Agustus 2014 7 11 77 49
September 2014 8 12 96 64
Oktober 2014 9 11 99 81
November 2014 10 11 110 100
Desember 2014 11 11 121 121
Januari 2015 12 6 72 144
Lanjutan
Februari 2015 13 3 39 169
Maret 2015 14 13 182 196
April 2015 15 13 195 225
Mei 2015 16 8 128 256
Juni 2015 17 8 136 289
Jumlah 153 177 1486 1785
Rata-Rata 9.83
Gambar 5.11 merupakan tampilan pemilihan jenis mobil Rush yang akan diprediksi dengan memilih jenis/tipe serta periode yang akan diramalkan. Hasil
Gambar 5.11 merupakan tampilan pemilihan jenis mobil Rush yang akan diprediksi dengan memilih jenis/tipe serta periode yang akan diramalkan. Hasil