RANCANG BANGUN APLIKASI PENENTUAN PERSEDIAAN
BERDASARKAN PERAMALAN VOLUME PERMINTAAN
PADA UD. ADI JAYA MAKMUR
TUGAS AKHIR
Program Studi S1 Sistem Informasi
Oleh:
AKHMAD RIZAL 09.41010.0100
FAKULTAS TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA
DAFTAR ISI
Halaman
ABSTRAK ... i
KATA PENGANTAR ... ii
DAFTAR ISI ... iv
DAFTAR GAMBAR ... vii
DAFTAR TABEL ... x
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang Masalah ... 1
1.2 Perumusan Masalah ... 2
1.3 Batasan Masalah ... 3
1.4 Tujuan ... 3
1.5 Manfaat ... 3
1.6 Sistematika Penulisan ... 3
BAB II LANDASAN TEORI ... 6
2.1 Persediaan ... 6
2.2 Peramalan ... 7
2.2.1 Pengertian Peramalan ... 7
2.2.2 Data Runtut Waktu ... 7
2.2.3 Ukuran Akurasi Hasil Peramalan ... 9
2.3 Metode Pemulusan Eksponensial Winter ... 11
2.4 Teknik Peramalan untuk Data Musiman ... 13
2.5 Aplikasi ... 13
2.6 SQL Server 2008... 14
2.9 Siklus Hidup Pengembangan Sistem (SHPS) ... 16
2.9.1 Bagan Alir ... 20
2.9.2 Data Flow Diagram (DFD) ... 20
2.9.3 Entity Relationship Diagram (ERD) ... 20
2.10 Basis Data ... 21
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM ... 22
3.1 Identifikasi Permasalahan ... 22
3.2 Analisis permasalahan ... 23
3.3 Analisis Kebutuhan ... 28
3.4 Perancangan Sistem ... 30
3.4.1 Blog Diagram ... 31
3.4.2 System Flow ... 34
3.4.3 Context Diagram ... 37
3.4.4 DFD level 0 ... 39
3.4.5 DFD level 1 Peramalan ... 41
3.4.6 Entity Relationship Diagram (ERD) ... 41
3.4.7 Struktur Tabel ... 46
3.4.8 Desain I/O ... 50
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM ... 57
4.1 Implementasi ... 57
4.1.1 Tampilan Login ... 57
4.1.2 Tampilan Halaman Utama ... 58
Halaman
4.1.4 Tampilan Data Penerimaan Barang ... 59
4.1.5 Tampilan Mengelola Data Penjualan ... 60
4.1.6 Tampilan Pencarian Alpha, Betha dan Gamma ... 61
4.1.7 Tampilan Peramalan Permintaan ... 62
4.1.8 Tampilan Penentuan Persediaan ... 63
4.1.9 Tampilan Laporan Penentuan Persediaan ... 64
4.2 Uji Coba Aplikasi ... 65
4.2.1 Uji coba Form Login ... 65
4.2.2 Uji coba Form Data Barang ... 67
4.2.3 Uji coba Form Penerimaan Barang ... 69
4.2.4 Uji coba Form Data Penjualan ... 70
4.2.5 Uji coba Form Pencarian Alpha, Betha, dan Gamma ... 73
4.2.6 Uji coba Form Peramalan Permintaan ... 75
4.2.7 Uji coba Form Penentuan Persediaan ... 75
BAB V PENUTUP ... 80
5.1 Kesimpulan ... 80
5.2 Saran ... 80
DAFTAR PUSTAKA ... 81
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
UD. Adi Jaya Makmur adalah perusahaan dagang yang menjual bahan bangunan. UD. Adi Jaya Makmur terletak di Jalan Gubernur Sunandar Priyo Sudarmo 79 Krian Sidoarjo. Perusahaan tersebut menawarkan berbagai macam kebutuhan bahan bangunan diantaranya semen, pasir, batu bata, batu gamping, berbagai macam cat, dan lain sebagainya. Barang-barang yang diperoleh UD. Adi Jaya Makmur didapat dari supplier atau produsen yang telah menjadi mitra bisnis untuk kemudian dijual kepada konsumen..
Proses penjualan pada UD. Adi Jaya Makmur dimulai ketika konsumen datang untuk menanyakan barang yang akan dibeli kepada karyawan. Selanjutnya barang akan diperiksa stoknya di gudang. Jika barang yang diminta ada maka konsumen akan melakukan pembayaran di kasir. Namun jika barang tidak ada atau kurang maka karyawan akan memberitahu konsumen dan menawarkan alternatif barang yang serupa, bila konsumen tidak berminat maka konsumen tidak jadi membeli dan beralih kepada toko lain.
2
wawancara dengan pemilik perusahaan didapatkan bahwa data barang yang tertolak berkisar 7%. Dalam melakukan menentukan persediaan barang, UD. Adi Jaya Makmur tidak menggunakan metode. UD. Adi Jaya Makmur hanya berdasarkan data penjualan satu bulan sebelumnya saja.
Berdasarkan dari analisis data permintaan semen gresik yang ada pada UD. Adi Jaya Makmur dengan menggunakan software Minitab untuk mengetahui pola data yang terjadi dari data permintaan, maka diketahui pola datanya adalah musiman. Dapat dilihat di lampiran 1 pada Table 1.5 sampai dengan Tabel 1.8 merupakan pola data penjualan semen gresik, bata merah, pasir dan koral yang ada pada perusahaan pada UD. Adi Jaya Makmur.
Dengan demikian metode yang akan digunakan dalam peramalan volume penjualan yang mendukung proses pengadaan persediaan barang adalah metode pemulusan Ekponensial Winter untuk meramalkan kebutuhan persediaan barang yang dibutuhkan perusahaan dikarenakan Metode Ekponensial Smoothing model
Winters dapat menangani faktor musiman secara langsung. Metode Ekponensial
Smoothing sendiri merupakan teknik yang sudah umum dipakai untuk peramalan
jangka pendek.
1.2 Perumusan Masalah
1.3 Batasan Masalah
Untuk mempermudah dalam pembuatan apliaksi tersebut, maka perlu adanya batasan permasalahan. Adapun batasan permasalahan dalam aplikasi yang akan dibuat ini adalah:
1. Peramalan dilakukan dengan metode Ekponensial Smoothing Winters.
2. Periode yang akan diramalkan adalah periode jangka pendek yaitu 1 bulan ke depan.
3. Data peramalan yang digunakan berdasarkan data permintaan pada 40 periode bulan sebelumnya.
4. Sistem yang dibangun berbasis desktop application
1.4 Tujuan
Tujuan dari penelitian yaitu, menghasilkan rancangan dan aplikasi yang dapat penentuan persediaan berdasarkan peramalan volume permintaan pada UD. Adi Jaya Makmur.
1.5 Manfaat
Aplikasi ini nantinya akan memiliki nilai manfaat bagi pihak UD. Adi Jaya Makmur untuk mengetahui kebutuhan persediaan barang setiap bulan dengan meramalkan volume permintaan barang.
1.6 Sistematika Penulisan
4
Bab I : Pendahuluan
Pada bab ini akan menjelaskan mengenai latar belakang permasalahan yang terjadi, perumusan masalah yang di dapat dari latar belakang, batasan masalah, tujuan dilakukannya penelitian, manfaat yang akan diberikan kepada stakeholder atau perusahaan, serta penjelasan mengenai sistematika penulisan pada penelitian ini.
Bab II : Landasan Teori
Pada bab ini akan menjelaskan mengenai teori-teori yang mendukung atau di gunakan sebagai bahan acuan pada saat, setelah ataupun sebelum melakukan penelitian antara lain peramalan, kebutuhan akan peramalan, macam-macam peramalan, proses peramalan, definisi data, macam-macam data, data runtut waktu, pola data runtut waktu, metode ekponensial smoothing, metode ekponensial smoothing
Winters.
Bab III: Analisis dan Perancangan Sistem
Dalam bab akan menjelaskan bagaimana awal proses penelitian ini dilakukan sehingga menghasilkan sebuah perancangan yang diperoleh melalui beberapa tahapan seperti, pengumpulan data, identifikasi permasalahan, analisis permasalahan, solusi permasalahan yang diberikan, sampai dengan perancangan system, seperti document flow,
system flow, data flow diagram, desain ERD baik berupa conceptual
data model maupun physical data model, struktur basis data, dan
Bab IV: Implementasi dan Evaluasi
Pada bab ini akan menjelaskan mengenai uji coba dari aplikasi yang dirancang dan dibangun baik dari fungsional maupun non fungsional terhadap aplikasi yang dibangun. Pada bab ini juga membahas evaluasi dari simulasi penentuan persediaan berdasarkan peramalan permintaan dari aplikasi yang dirancang dan dibangun, dimana evaluasi ini menjelaskan bagaimana mendapatkan nilai alpha, beta dan gamma dengan nilai MAPE terkecil, juga menghitung tingkat kesalahan dari peramalan dengan menggunakan MAPE (Mean
Absolute Percentage Error).
Bab V : Penutup
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Persediaan
Menurut Herjanto (2008:237) persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan yang akan digunakan untuk memenuhi tujuan tertentu, misalnya untuk digunakan dalam proses produksi atau perakitan, untuk dijual kembali, atau untuk suku cadang dari suatu peralatan atau mesin. Persediaan dapat berupa bahan mentah, bahan pembantu, barang dalam proses, barang jadi, ataupun suku cadang. Bisa dikatakan tidak ada perusahaan yang beroperasi tanpa persediaan, meskipun sebenarnya persediaan hanyalah suatu sumber dana mengaggur, karena sebleum persediaan digunakan berarti dana yang terkait di dalamnya tidak dapat digunakan untuk keperluan lain.
Beberapa fungsi penting persediaan menurut Herjanto (2008) bagi perusahaan, sebagai berikut :
1. Menghilangkan risiko keterlambatan pengiriman bahan baku atau barang yang dibutuhkan perusahaan.
2. Menghilangkan risiko jika material yang dipesan tidak baik sehingga harus dikembalikan.
3. Menghilangkan risiko terhadap kenaikan harga barang atau inflasi.
7. Memberikan pelayanan kepada pelanggan dengan tersedianya barang yang diperlukan.
2.2 Peramalan
2.2.1 Pengertian Peramalan
Menurut Gasperrsz. Peramalan adalah metode untuk memperkirakan suatu nilai di masa depan dengan menggunakan data masa lalu. Peramalan juga dapat diartikan sebagai seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian pada masa yang akan datang, sedangkan aktivitas peramalan merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat (2002:71).
2.2.2 Data Runtut Waktu
Menurut Arsyad (2001: 113-115), Setiap variabel yang terdiri dari data yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu yang berurutan disebut data runtut waktu. Dengan kata lain, suatu data runtut waktu terdiri data yang dikumpulkan, dicatat atau diobservasi sepanjang waktu yang berurutan. Seri waktu memiliki 4 komponen, yaitu sebagai berikut :
8
Gambar 2.1. Komponen Kecenderungan (Trend)
b. Fluktuasi musiman biasanya dijumpai pada data yang dikelompokkan secara kuartalan, bulanan, atau mingguan. Variasi musiman ini mengGambarkan pola perubahan yang berulang secara teratur dari waktu ke waktu.
Gambar 2.2. Komponen Musiman (Seasonal)
c. Komponen siklus adalah suatu seri fluktuasi seperti gelombang atau siklus yang mempegaruhi keadaan ekonomi selama lebih dari satu tahun. Hal tersebut dapat dilihat dari perbedaan antara nilai yang diharapkan (trend) dengan nilai yang sebenarnya yaitu variasi residual yang berfluktuasi sekitar trend.
Gambar 2.3. Komponen Siklus (Cyclical)
Gambar 2.4. Komponen Horizontal
2.2.3 Ukuran Akurasi Hasil Peramalan
Menurut Nasution dan Prasetyawan (2008 : 34), ukuran hasil peramalan yang merupakan ukuran kesalahan peramalan merupakan ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang sebenarya terjadi. Ada 4 ukuran yang biasa digunakan, yaitu :
a. Rata-rata Deviasi Mutlak (Mean Absolute Deviation = MAD)
MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Secara matematis MAD dirumuskan sebagai berikut:
MAD = | |...(1) keterangan :
A = Permintaan aktual pada periode –t
F 1 = Peramalan permitaan(forecast) pada periode-t
10
b. Rata-rata Kuadrat Kesalahan (Mean Square Error = MSE)
MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MSE dirumuskan sebagai berikut :
MSE = ...(2)
c. Rata-rata Kesalahan Peramalan (Mean Forecast Error = MFE)
MFE sangat efektif untuk mengetahui apakah suatu hasil peramalan selama periode tertentu terlalu tinggi atau terlalu rendah. Bila hasil peramalan tidak bias, maka nilai MFE akan mendekati nol. MFE dihitung dengan menjumlahkan semua kesalahan peramalan selama periode peramalan dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MFE dinyatakan sebagai berikut :
MFE = ...(3)
d. Rata-rata Persentase Kesalahan Absolut (Mean Absolute Percentage
Error = MAPE)
MAPE merupakan ukuran kesalahan relatif. MAPE biasanya lebih berarti dibandingkan MAD karena MAPE menyatakan persentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan terlalu tinggi atau terlalu rendah, Secara matematis, MAPE dinyatakan sebagai berikut :
2.3 Metode Pemulusan Eksponensial Winter
Metode pemulusan eksponensial dari Winter merupakan salah satu metode dari berbagai macam metode pemulusan eksponensial untuk jenis data kuantitatif dan runtut waktu. Menurut Arsyad (2001: 110-111), pengertian dari data runtut waktu adalah data yang dikumpulkan, dicatat atau diobservasi sepanjang waktu yang berurutan. Metode pemulusan eksponensial Winter ini hanya dapat diterapkan ke data runtut waktu seperti data jumlah penjualan barang perusahaan, dan lain sebagainya.
Metode pemulusan eksponensial Winter menggunakan persamaan tambahan yang digunakan untuk mengestimasi adanya pengaruh faktor musim. Estimasi tersebut dinyatakan dalam suatu indeks musiman dan dihitung dengan persamaan pemulusan eksponensial.
Persamaan tersebut memperlihatkan bahwa estimasi indeks musiman (Yt/At) dikalikan dengan σ. Alasan mengapa Yt dibagikan dengan At adalah untuk
menyatakan nilainya sebagai suatu indeks, supaya dapat dihitung rata-ratanya dengan indeks musiman yang dihaluskan sampai periode t-1. Keempat persamaan yang digunakan dalam model Winter adalah sebagai berikut:
Pemulusan Eksponensial
...(5)
Estimasi Trend
... ...(6)
Estimasi Musiman
...(7)
Ramalan pada periode p di masa datang
12
dengan:
At = nilai pemulusan yang baru
α = konstanta pemulusan untuk data (0 ≤ α ≤ 1)
Yt = data yang baru atau yang sebenarnya pada periode t β = konstanta pemulusan untuk estimasi trend (0 ≤ β ≤ 1)
Tt = estimasi trend
μ = konstanta pemulusan untuk estimasi musiman (0 ≤ μ ≤ 1)
St = estimasi musiman
p = periode yang diramalkan
L = panjangnya musim ̂ = ramalan pada periode p
Persamaan 6 memperbaharui nilai-nilai pemulusan. Dalam persamaan tersebut Yt dibagi dengan St-L, dan hal ini akan menghilangkan pengaruh musiman
dalam data asli Yt. Setelah estimasi musiman dan estimasi trend dimuluskan
dalam persamaan 8 dan 7, peramalan dilakukan dengan persamaan 9. Untuk meminimumkan MSE (Mean Squared Error), teknik Winter lebih baik dari model Brown dan Holt, sehingga teknik ini dapat dikatakan lebih baik dari kedua model tersebut.
bahwa fluktuasi-fluktuasi ekstrem menyatakan tingkat pengaruh random dalam rangkaian data.
2.4 Teknik Peramalan untuk Data Musiman
Menurut Arsyad (2001 : 53), suatu data runtut waktu yang bersifat musiman didefinisikan sebagai suatu data runtut waktu yang mempunyai pola perubahan yang berulang secara tahunan. Mengembangkan suatu teknik peramalan musiman biasanya memerlukan pemilihan metode perkalian dan pertambahan dan kemudian mengestimasi indeks musiman dari data tersebut. Indeks ini kemudian digunakan untuk memasukkan sifat musiman dalam peramalan untuk menghilangkan pengaruh seperti itu dari nilai-nilai yang diobservasi.
Teknik-teknik peramalan untuk data musiman digunakan dalam keadaan berikut ini :
a. Jika cuaca mempengaruhi variabel yang diteliti.
b. Jika kalender tahunan mempengaruhi variabel yang diteliti.
Teknik-teknik yang seharusnya diperhatikan ketika meramalkan data runtut waktu yang bersifat musiman salah satunya adalah metode pemulusan eksponensial dari Winter.
2.5 Aplikasi
14
komputer yang dibuat untuk menolong manusia dalam melaksanakan tugas tertentu. ( Noviansyah, 2008 : 4)
Aplikasi software yang dirancang untuk suatu tugas khusus dapat dibedakan menjadi dua jenis, yaitu :
1. Aplikasi softaware spesialis, program dengan dokumentasi tergabung yang dirancang untuk menjalankan tugas tertentu.
2. Aplikasi software paket, suatu program dengan dokumentasi tergabung yang dirancang untuk jenis masalah tertentu.
2.6 SQL Server 2008
Menurut Nugroho (2008:1), SQL Server 2008 merupakan DBMS (Database Management System) yang handal dalam mengelolah data dengan user interface yang cukup mudah untuk digunakan. Microsoft sebagai vendor daro SQL Server terus mengembangkan produk mereka yang satu ini untuk menjadikannya sebagai Tools database tebaik.
SQL Server 2008 tidak berbeda jauh dengan SQL Server 2005. Microsoft mengembangkan beberapa fitur yang telah ada di produk SQL Server sebelumnya dan menambah beberapa fitur baru untuk meningkatkan peforma. Di SQL Server 2008 ini terdapat beberapa fitur baru, seperti :
1. Data Compression 2. Change Data Capture 3. Filtered Indexes
5. Sparse Culom
6. Data Type Baru ( date, timedan filestream)
2.7 Visual Basic 2010
Menurut Yuswanto & Subari, Visual Basic .Net 2010 (2007:2) Visual Basic .Net 2010 adalah salah satu bahasa pemrograman yang tergabung dalam Microsoft Visual Studio 2010. Visual Studio 2010 dan Microsoft .Net Framework 4.0 membantu developer menghasilkan performansi yang lebih baik dan menghasilkan aplikasi yang scapable
2.8 Analisis Sistem
16
2.9 Siklus Hidup Pengembangan Sistem (SHPS)
Siklus Hidup Pengembangan Sistem (SHPS) atau dalam bahasa asing disebut System Development Life Cycle (SDLC) adalah sebuah pendekatan, tentunya melalui beberapa tahap untuk menganalisis dan merancang sistem yang telah dikembangkan dengan baik melalui penggunaan siklus kegiatan penganalisis dan pemakai secara spesifik menurut Kendall (2003:11).
Sumber: Kendall (2003:11)
Gambar 2.5 Siklus Hidup Pengembangan Sistem
berkesinambungan. Berikut penjelasan lebih lanjut mengenai tujuh tahap yang terdapat pada Gambar 2.5 di atas:
1. Mengidentifikasi masalah, peluang, dan tujuan
Tahap ini merupakan tahap yang berpengaruh pada keberhasilan proyek, karena jika ada kekeliruan menentukan masalah, peluang, dan tujuan maka proyek tersebut akan sia-sia jika dikerjakan. Pada tahap identifikasi masalah terdapat beberapa langkah, yaitu:
1. Melihat apa yang terjadi di dalam bisnis. 2. Menentukan masalah dengan tepat.
Setelah mengetahui masalah maka langkah selanjutnya menentukan peluang yang ada pada bisnis tersebut. Peluang di sini dimaksudkan bahwa penganalisis yakin bahwa peningkatan dapat dilakukan dengan menggunakan sistem informasi yang terkomputerisasi. Jika sudah menemukan masalah dan peluang, langkah selanjutnya yaitu menentukan tujuan. Menentukan tujuan juga mempunyai beberapa langkah, yaitu: (1) Menemukan apa yang sedang terjadi dalam bisnis. (2) Menentukan aspek dalam aplikasi-aplikasi sistem informasi. (3) Menyebutkan problem atau peluang-peluang tertentu.
Ada beberapa aktivitas yang dilakukan pada tahap ini, yaitu : A. Wawancara terhadap manajemen pengguna.
B. Menyimpulkan pengetahuan yang diperoleh. C. Mengestimasi cakupan proyek.
D. Mendefinisikan hasil-hasilnya.
18
2. Menentukan syarat-syarat informasi
Pada tahap ini penganalisis menentukan syarat-syarat informasi untuk pengguna yang terlibat. Adapun langkah-langkah yang dilakukan dalam menentukan syarat-syarat informasi yaitu: (1) Menentukan sampel dan memeriksa data mentah. (2) Wawancara. (3) Mengamati perilaku pembuat keputusan dan lingkungan kantor. (4) Prototyping. Tahap ini mempunyai tujuan untuk menampilkan informasi yang dibutuhkan dalam bisnis terkait serta membentuk kerangka pendekatan untuk memikirkan ulang bisnis dengan cara lebih kreatif. Penganalisis akan bisa memahami fungsi-fungsi bisnis dan melengkapi informasi tentang masyarakat, tujuan, data, dan prosedur yang terlibat.
3. Menganalisis kebutuhan sistem
Menganalisis kebutuhan-kebutuhan sistem dapat menggunakan sebuah perangkat untuk menentukan kebutuhan. Perangkat tersebut dapat berupa diagram alir data dan kamus data. Maksud dari perangkat tersebut yaitu untuk mengGambarkan dan menyusun input, proses, dan output.
4. Merancang sistem yang direkomendasikan
prosedur-prosedur back up dan kontrol. Fungsinya agar data dan informasi yang tersimpan dapat terselamatkan jika terjadi sesuatu bencana atau hal-hal yang tidak diinginkan. (4) Membuat paket spesifikasi program bagi programer. Paket tersebut bisa diGambarkan dengan flowchart sistem, diagram alir data, dan lain sebagainya.
5. Mengembangkan dan mendokumentasikan perangkat lunak
Penganalisis perlu menggunakan salah satu teknik terstruktur dalam mengembangkan perangkat lunak. Teknik tersebut yaitu rencana terstruktur,
Nassi-Shneiderman charts, dan pseudocode. Pendokumentasian dilakukan
untuk menjelaskan pengembangan dan kode program serta bagian-bagian kompleks dari program.
6. Menguji dan mempertahankan sistem
Tahap ini merupakan tahap yang dilakukan secara berkesinambungan ketika program sudah dibuat dan diuji yaitu diperthankan dengan cara memperbaharui program. Pengujian juga diperlukan untuk menemukan adanya kendala maupun masalah yang terjadi ketika adanya pengujian.
7. Mengimplementasikan dan mengevaluasi sistem
20
2.9.1 Bagan Alir
Ada dua bagan alir untuk menunjukkan alur sistem atau dokumen yang mengalir. Bagan alir tersebut adalah bagan alir dokumen (document flowchart) dan bagan alir sistem (system flow chart). Bagan alir sistem juga menunjukkan arus dari dokumen-dokumen yang ada di organisasi, sehingga disebut juga dengan nama bagan alir dokumen (document flow chart) (Hartono, 2003:455).
Menurut Hartono (2003:455), Bagan alir sistem (System Flowchart) digunakan untuk mengGambarkan proses dari sistem baru yang diusulkan.
2.9.2 Data Flow Diagram (DFD)
Menurut Ibrahim (2010:95), “DFD is graphical diagrams for specifying, constructing and visualizing the model of a system. DFD is used in defining the
requirements in a graphical view.” Pengertian tersebut mempunyai inti
bahwasanya DFD merupakan diagram yang disajikan secara grafis dan diagram tersebut digunakan untuk menentukan, membangun dan memvisualisasikan model dari suatu sistem. DFD juga digunakan untuk mengGambarkan persyaratan dalam bentuk tampilan grafis.
2.9.3 Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) adalah Gambar atau diagram yang
aturan-aturan bisnis yang ada pada sistem informasi yang akan dibangun. (Al Fatta, 2007:121).. Ada dua jenis model ERD, yaitu:
a. Conceptual Data Model (CDM)
CDM adalah suatu jenis model data yang mengGambarkan hubungan antar tabel secara konseptual.
b. Physical Data Model (PDM)
PDM adalah suatu jenis model data yang mengGambarkan hubungan antar tabel secara fisikal.
2.10 Basis Data
BAB III
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab ini akan dibahas tentang analisis dan perancangan aplikasi dalam Rancang Bangun Penentuan Persediaan Berdasarkan Peramalan Volume Permintaan pada UD. Adi Jaya Makmur. Dalam melakukan identifikasi dan analisis permasalahan menggunakan teknik wawancara dan observasi yang dilakukan di perusahaan. Adapun hasil dari identifikasi dan analisis sebagai berikut.
3.1 Identifikasi Permasalahan
3.2 Analisis permasalahan
Setelah dilakukan analisis permasahan dalam proses penentuan persediaan pada UD. Adi Jaya Makmur belum mampu memenuhi kebutuhan persediaan. UD. Adi Jaya Makmur dalam proses penentuan persediaan dirasa kurang tepat apa bila menjadikan data penjualan sebagai acuan penentuan persediaan pada satu periode selanjutnya. Untuk itu UD. Adi Jaya Makmur memerlukan aplikasi peramalan penentuan persediaan yang dapat menghitung jumlah persediaan barang untuk satu periode selanjutnya yang menggunakan data permintaan barang sebagai acuan dalam perhitungan.
Selain analisis permasalahan diatas, agar dapat memberikan output perencanaan yang baik, maka dibutuhkan analisis terhadap pola data jumlah permintaan, dimana data permintaan ini didapatkan dari pengolahan data penjualan hasil observasi di perusahaan. Analisis ini bertujuan untuk menentukan metode peramalan yang tepat yang akan digunakan untuk perencanaan persediaan pada UD. Adi Jaya Makmur.
24
Tabel 3.2 Data Jumlah Penjualan dan permintaan Pasir periode Januari 2011 – Agustus 2014
26
Uji pola data akan dilakukan menggunakan Minitab 16 bertujuan untuk mengetahui jenis pola data pada data permintaan semen gresik dan pasir. Uji coba ini juga dilakukan untuk mengetahui apakah data memiliki kecenderungan tren. Perhitungan otokorelasi dapat dilihat pada table 3.3 dan 3.4
Tabel 3.3 Uji Pola Data Semen Gresik
Semen Gresik
Autocorrelation Function for C1
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
Time Series
Trend Analysis Plot for C1
Tabel 3.4 Uji Pola Data Pasir
Autocorrelation Function for C1
(with 5% significance limits for the autocorrelations)
Time Series
Trend Analysis Plot for C1
Linear Trend Model Yt = 122,76 + 0,347*t
Tabel 3.3 Merupakan hasil dari perhitungan autokorelasi menggunakan
Software Minitab Versi 16 untuk data permintaan semen gresik. Pada Tabel 3.3
28
dan 0,5, lebih besar dari ACF lag 4 sampai lag 12 yaitu – 0,01 sampai -0,01. Hal itu menunjukkan adanya pengaruh kode waktu dari lag 1 sampai 44, karena pada
lag 1 dan 9 relatif lebih besar dibanding lag 4 sampai lag 12. Sedangkan untuk
Pasir lag 3 dan 9 yaitu 0,02 dan 0,08, lebih besar dari ACF lag 4 sampai 8. Dengan demikian, dapat disimpulkan ada pengaruh seasonal pada data permintaan. Disamping ada pengaruh musiman, pola data juga menunjukkan adanya trend, hal ini ditunjukkan dengan nilai pada lag 1 ke lag berikutnya ada peningkatan secara bertahap seperti yang ditunjukan pada colom time series dalam table 3.3 dan 3.4.
3.3 Analisis Kebutuhan
Setelah melakukan identifikasi dan analisis permasalahan, didapatkan suatu permasalahan yang harus diselesaikan dengan memberikan solusi terbaik yang sesuai dengan permasalahan yang ada. Dalam menyelesaikan permasalahan, solusi yang diberikan ialah dengan membangun aplikasi untuk menentukan berapa banyak kebutuhan persediaan barang untuk satu periode bulan kedepan.
Dalam membangun sebuah aplikasi atau perangkat lunak sebagai solusi pada permasalahan yang ada diperusahaan, dikerjakan melalui beberapa tahapan. Tahapan pengembangan perangkat lunak tersebut terdiri dari :
A. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
observasi. Pada tahapan ini dilakukan penyeleksian data yang diperoleh sehingga dapat diketahui data-data yang digunakan dan yang tidak digunakan terkait dengan pengembangan perangkat lunak.
Berikut ini data yang dikumpulkan melalui proses wawancara ataupun observasi pada perusahaan. Data tersebut meliputi :
a. Data permintaan.
Data permintaan didapat dari pengolahan data penjualan yang dikumpulkan mulai bulan Januari tahun 2011 sampai bulan Agustus tahun 2014, data ini digunakan sebagai acuan dalam melakukan proses peramalan permintaan, mengingat metode yang digunakan sebagai pendukung proses peramalan, maka dibutuhkan pengolahan data untuk mengetahui pola data permintaan pada perusahaan. Sehingga data dapat digunakan untuk menentukan metode peramalan yang tepat. Selain itu data permintaan nantinya juga selalu digunakan setiap kali akan melakukan proses peramalan permintaan.
b. Data Produk
Data produk digunakan untuk proses peramalan, sebagai masukkan produk apa saja yang akan direncanakan persediaannya.
B. Analisis Kebutuhan Pengguna
30
C.
Analisis Metode yang digunakanMelalui proses analisis pola data permintaan dapat diketahui bahwa pola data permintaan untuk donat sate dan donat mini adalah musiman dan cenderung adanya trend, serta setelah dilakukan uji error pada metode pemulusan lainnya, yang dapat dilihat pada Lampiran 3, dapat dipastikan bahwa pada penelitian ini dalam melakukan proses prediksi atau perkiraan produk, akan digunakan metode Pemulusan Eksponensial Winter atau yang biasa disebut dengan Triple
Exponential Smoothing.
3.4 Perancangan Sistem
Perancangan sistem adalah proses menyusun atau mengembangkan sistem atau aplikasi yang baru. Dalam tahap ini harus dapat dipastikan bahwa semua persyaratan untuk menghasilkan sistem atau aplikasi yang baru dapat dipenuhi. Hasil sistem atau aplikasi yang dirancang harus sesuai dengan kebutuhan pemakai untuk mendapatkan sebuah informasi yang diinginkan.
Dari hasil identifikasi dan analisis untuk membantu UD. Adi Jaya Makmur menyelesaikan permasalahan yang ada yaitu masalah penentuan persediaan setiap jenis barang terkadang terlalu banyak dibandingkan dengan
volume penjualan sehingga terjadi penumpukan barang di gudang. Dampak lain
membantu pembuatan sistem tersebut maka diperlukan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menganalisis Kebutuhan Sistem.
2. Mendesain Sistem (System Flow, Context Diagram, Data Flow Diagram (DFD), ERD, struktur tabel desain I/O (input-output), desain Interface).
3.4.1 Blog Diagram
32
Blog Diagram
Output
Proses
Input
Perhitungan Kuantitas Barang yang Dipesan untuk
Bulan Depan
Membuat Laporan KebutuhanBarang untuk Periode
Bulan Depan Data Penjualan Peramalan
Kebutuhan Barang untuk satu bulan
ke depan
Ramalan Kebutuhan barang
Kuantitas Barang yang Harus
Dipesan
Laporan Kebutuhan Stok
untuk Periode Bulan Depan Data Pembelian Update Stock
Barang
Status Stok Barang Baru
Data Permintaan
Adapun rincian blog diagram pada Gambar 3.1 adalah sebagai berikut: 1. Input
a. Data Pembelian
Data Pembelian berisi mengenai informasi berapa banyak stok barang yang telah dibeli.
b. Data Penjualan
Data Penjualan berisi informasi data penjualan c. Data Permintaan
Data Penjualan berisi informasi berapa jumlah permintaan. 2. Proses
a. Update Data Stok Barang
Proses ini adalah proses yang ada di dalam aplikasi. Input dari proses pola data ini adalah data pembelian.
b. Proses Peramalan Kebutuhan Barang
Proses peramalan penjualan merupakan proses peramalan untuk mengetahui kebutuhan barang di periode mendatang dengan menggunakan metode
Exponential Smoothing Winter yang merupakan lanjutan dari proses
sebelumnya.
c. Proses Perhitungan Kuantitas Barang
Proses ini merupakan proses yang ada dalam aplikasi. Input dari proses ini adalah data stok barang dan peramalan penjualan.
d. Proses Pembuatan Laporan Kebutuhan Stok untuk Periode ke Depan
34
3. Output
a. Stok Barang Baru
Merupakan output dari proses update stok barang. b. Jumlah Permintaan
Merupakan output dari proses perhitungan permintaan c. Ramalan Permintaan
Merupakan output dari proses peramalan permintaan Exponential Smoothing
Winters
d. Kuantitas Pesanan
D Merupakan output dari proses perhitungan kuantitas pesanan e. Laporan Kebutuhan Stok untuk Periode ke Depan
Merupakan output terakhir dari aplikasi ini.
3.4.2 System Flow
Perancangan desain sistem yang akan menjadi solusi dari permasalahan di UD. Adi Jaya Makmur akan dibahas pada sub bab berikut ini :
A. System Flow Transaksi Penerimaan
tersebut. Sehingga jumlah barang akan terbaharui. Adapun proses sistem dapat dilihat di Gambar 3.2.
Transaksi Penerimaan Barang
Admin Supplier
Begin
Mengambil data barang yang
dimaksud
Menambah jumlah stok barang Memasukkan id
barang
memasukkan jumlah pembelian barang
end Data barang
barang
Histori stok barang
Gambar 3.2 System Flow Transaksi Penerimaan Barang
B. System Flow Transaksi Penjualan
36
TRANSAKSI PENJUALAN
Kasir Customer
barang
menyimpan data transaksi penjualan Data Barang
Menampilkan nama barang yang dibeli
Memasukkan nama barang yang akan dibeli begin
end
Penjualan Jadi beli?
ya tidak
Memasukkan jumlah barang dan
jumlah yang tidak terlayani
Gambar 3.3 System Flow Transaksi Penjualan
C. System Flow Transaksi Peramalan
periode ke depan. Selanjutnya sistem akan membuat laporan kebutuhan barang untuk diserahkan pada pemilik perusahaan. Adapun proses sistem dapat dilihat di Gambar 3.4.
Gambar 3.4 System Flow Transaksi Peramalan
3.4.3 Context Diagram
38
secara logika. Keuntungan menggunakan DFD adalah memudahkan pemakai untuk mengerti sistem yang dikembangkan. Penggambaran alur sistem dilakukan dengan membagi sistem yang kompleks menjadi sistem yang lebih sederhana dan mudah dimengerti.
Pada context diagram menggambarkan entity yang berhubungan langsung dengan sistem dan aliran data secara umum. Sedangkan proses-proses yang lebih detail yang terdapat dalam sistem masih belum bisa diketahui. Desain dari context diagram analisis dan perancangan sistem ini dapat dijelaskan pada Gambar 3.5.
id barang pembelian jumlah pembelian id barang persediaan
id barang alpha betha gamma id barang ramalan
data barang jumlah barang yang diminta
laporan persediaan barang jumlah brang yang dibeli
data barang yang dibeli
0
Aplikasi Peramalan Permintaan pada UD Adi Jaya Makmur
+ customer
pemilik perusahaan
3.4.4 DFD level 0
Rancang bangun aplikasi penentuan persediaan barang berdasarkan
volume permintaan di DFD level 0 yang mempunyai 4 proses. Proses pengelolaan
40
simpan
data Alpha_Betha_Gamma
id barang pembelian jumlah pembelian
id barang alpha betha gamma
nilai abg
jumlah barang yang diminta
simpan data barang
jumlah brang yang dibeli data barang yang dibeli
Gambar 3.6 DFD Level 0
3.4.5 DFD level 1 Peramalan
Rancang bangun aplikasi penentuan persediaan barang berdasarkan
volume permintaan di DFD level 1 merupakan hasil dari decompose proses
peramalan pada DFD level 0 yang mempunyai 3 proses. Proses pencarian alpha betha gama, peramalan permintaan dan perhitungan permintaan. Untuk lebih jelasnyadapat dilihat dalam Gambar 3.7 di bawah ini:
ambil data id barang alpha betha gamma
pemilik perusahaan
Gambar 3.7 DFD Level 1 Peramalan
3.4.6 Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) adalah suatu desain sistem yang
42
Adi Jaya Makmur dalam bentuk conceptual data model (CDM) dan physical data
model (PDM).
A. Conceptual Data Model (CDM)
Sebuah Conceptual Data Model (CDM) mengGambarkan secara keseluruhan konsep struktur basis data yang dirancang untuk suatu aplikasi. Pada
Conceptual Data Model (CDM) yang telah dirancang terdapat 7 tabel yang saling
terhubung yaitu tabel ABG, detil_barang, data_barang, hidtory_stock_barang, data_penjualan, stock_awal, peramalan_kuantitas. Pada Conceptual Data Model (CDM) ini juga terdapat 2 tabel yang mempunyai relasi many to many yaitu tabel ABG dengan table data barang. Sedang tabel yang lainnya mempunyai relasi one
to one yaitu adanya relasi antara data barang dan data stock awal, data barang
43
Rel ati onshi p_1
Rel ati onshi p_2
Rel ati onshi p_3 Rel ati onshi p_4
Rel ati onshi p_5
ABG i d_abg
ni l ai
<pi > Integer
Vari abl e characters (10) <M > Identi fi er_1 <pi >
DAT A_BARANG
Vari abl e characters (100) Integer
Vari abl e characters (10) <M >
Identi fi er_1 <pi > DAT A_PENJUALAN
i d_penj ual an T ANGGAL T OT AL_PENDAPAT AN
<pi > Integer
Identi fi er_1 <pi >
HIST ORY_ST OK_BARANG ID_ST OCK_BARANG
T ANGGAL
BULAN_ST OK_BARANG T AHUN_ST OK_BARANG T OT AL_ST OK_BARANG PENGURANGAN_ST OK_BARANG
Identi fi er_1 <pi >
ST OCK_AWAL ST OCK_AWAL Integer
PERAM ALAN_KUANT IT AS ID_RAM ALAN_PENJUALAN
peri ode_bul an_peram al an peri ode_tahun_peram al an NILAI_RAM ALAN_PENJUALAN
Vari abl e characters (10) Integer
44
B. Physical Data Model (PDM)
Sebuah Physical Data Model (PDM) menggambarkan secara detail konsep rancangan struktur basis data yang dircancang untuk suatu program aplikasi. PDM merupakan hasil generate dari CDM. Pada PDM tergambar jelas tabel-tabel penyusun basis data beserta kolom-kolom yang terdapat pada setiap tabel. Pada Physical Data Model (PDM) setelah degenerate dari Conceptual Data
Model (CDM) menghasilkan 1 tabel baru dari relasi many to many antara tabel
45
FK_DET IL_BA_RELAT IONS_DAT A_BAR
FK_ST OCK_AW_RELAT IONS_DAT A_BAR
FK_PERAM ALA_RELAT IONS_DAT A_BAR
FK_HIST ORY__RELAT IONS_DAT A_BAR FK_DAT A_PEN_RELAT IONS_DAT A_BAR
i d_abg
i d_penj ual an i d_barang T OT AL_PENDAPAT AN
i nt T OT AL_ST OK_BARANG PENGURANGAN_ST OK_BARANG
PERAM ALAN_KUANT IT AS ID_RAM ALAN_PENJUALAN
peri ode_bul an_peram al an peri ode_tahun_peram al an i d_barang
46
3.4.7 Struktur Tabel
Rancang bangun aplikasi penentuan persediaan berdasarkan peramlan
volume permintaan pada UD. Adi Jaya Makmur ini terdapat 7 (tujuh) table. Tabel
– table tersebut memiliki struktur tabel yang saling terintegrasi dan memberikan
informasi yang cukup lengkap bagi pengguna. Berikut penjelasan struktur tabel dari tiap tabel :
1. Tabel Barang
Primary Key : id_barang Foreign Key : -
Fungsi : Untuk menyimpan dan melihat data nama barang Tabel 3.5 Tabel Barang
Field Type Data Length Constraint
id_barang varchar 10 primary key
nama_barang varchar 100 -
Harga_satuan int - -
Jenis_satuan varchar 10 -
2. Tabel Abg (Alpha, Betha, Gamma) Primary Key : id_abg Foreign Key :
Fungsi : Untuk menyimpan data alpha, betha, gamma Tabel 3.6 Tabel ABG
Field Type Data Length Constraint
id_abg integer - primary key
3. Tabel Detil Barang Primary Key :
Foreign Key : id_abg, id barang
Fungsi : Untuk menyimpan detil barang Tabel 3.7 Tabel Detil Barang
Field Type Data Length Constraint
id_ abg integer - foreign key
id_barang integer - Foreign key
Nilai float - -
Periode_peramalan int - -
4. Tabel Stock awal Primary Key : - Foreign Key : --
Fungsi : Untuk menyimpan stok awal Tabel 3.8 Tabel Stok Awal
Field Type Data Length Constraint
id_Barang integer - foreign key
Stock_awal integer - -
5. Tabel Data Penjualan
Primary Key : id_penjualan Foreign Key : id_barang
48
Tabel 3.9 Tabel Penjualan
Field Type Data Length Constraint
id_penjualan integer - Primary key
id_barang integer - foreign key
Tanggal int - -
Bulan_penjualan int - -
Tahun_penjualan int - -
Volume_penjualan int - -
Tidak_terlayani int - -
Permintaan_sebenarnya int - -
Total_pendapatan int - -
6. Tabel Peramalan
Primary Key : periode_bulan_peramalan Primary Key : periode_tahun_peramalan Foreign Key : id_ barang
Fungsi : Untuk menhitung data peramalan Tabel 3.10 Tabel peramalan
Field Type
Data Length Constraint
id_peramalan int -
Periode_bulan_awal_penjualan int Periode_tahun_awal_penjualan int Periode_bulan_akhir_penjualan int Periode_tahun_akhir_penjualan int
Alpha float
Betha float
Field Type
Data Length Constraint
At float - -
Tt float - -
St float
periode_bulan_peramalan datetime primary
key
periode_tahun_peramalan datetime primary
key Nilai_ramalan_penjualan
Id_barang Int foreign key
Kuantitas_pesanan int
periode_bulan_penentuan_persediaan int periode_tahun_penentuan_persediaan int
Periode int
Xi int
Xi2 int
Kesalahan int
7. Tabel History Stock Barang
Primary Key : id_stock_barang Foreign Key : id_barang
50
Tabel 3.11 Tabel Penjualan
Field Type Data Length Constraint
id_stock_barang integer - primary key
Id_barang datetime - Foreign key
Tanggal integer - -
Bulan_stock_barang integer - -
Tahun_stock_barang integer - -
Total_stock_barang integer - -
pengurangan_stock_barang integer - -
penambahan_stock_barang integer - -
Stock_akhir integer - -
3.4.8 Desain I/O
Pada Rancang Bangun Aplikasi Penentuan Persediaan Berdasarkan Peramalan Volume Permintaan pada UD. Adi Jaya Makmur. Pembuatan desain I/O merupakan rancangan desain input dan output yang akan digunakan sebagai Gambaran sistem. Adapun desain I/O yang ada sebagai berikut :
A. Desain I/O Tampilan Login
Rancangan desain input berikut merupakan tampilan login. Pada tampilan login berisi text box user name dan password yang harus diisi oleh calon pengguna. Adapun desain input dapat dilihat pada Gambar 3.10.
B. Desain Output Tampilan Halaman Utama
Rancangan desain output untuk halaman utama. Pada tampilan halaman utama ini berisi menu-menu yang digunakan dalam menjalankan proses bisnis perusahaan terutama pencatatan permintaan, peramalan permintaan, serta pencacatan penjualan dan penerimaan barang. Adapun desain output dapat dilihat pada Gambar 3.11.
Gambar 3.11 Desain Output Tampilan Halaman Utama
C. Desain Input Tampilan Data Barang
52
Gambar 3.12 Desain Input Tampilan Input Data Barang
D. Desain Input Tampilan Penerimaan Barang
Rancangan desain input berikut merupakan tampilan penerimaan barang Pada tampilan stok barang ini berisi id barang, nama brang, tanggal serta jumlah penerimaan barang barang yang akan diisi. Adapun desain input dapat dilihat pada Gambar 3.13.
E. Desain Input Tampilan Penjualan
Rancangan desain Input berikut merupakan transaksi penjualan. Tampilan ini digunakan untuk mencatat transaksi penjualan. Pada desain i/o penjulan ini terdapat id penjulan, id barang, nama barang, volume penjualan serta volume barang yang tidak terlayani. Dua tombol yang terdapat pada i/o penjualan berfungsi untuk menyimpan data dan melihat penjualan barang. Adapun desain
input dapat dilihat pada Gambar 3.14.
Gambar 3.14 Desain Input Tampilan Penjualan
F. Desain Input Tampilan Pencarian Alpha, Betha & Gamma
Rancangan desain input berikut merupakan tampilan penentuan alpha,
54
beta dan gamma berdasarkan id barang yang dipilih. Adapun desain input dapat
dilihat pada Gambar 3.15.
Gambar 3.15 Desain Input Tampilan Pencarian Alpha Betha Gamma
G. Desain Input Tampilan Peramalan Permintaan
Gambar 3.16 Desain Input Tampilan Peramalan Permintaan
H. Desain Input Tampilan Penentuan Persediaan
56
Gambar 3.17 Desain Input Tampilan Penentuan Persediaan
I. Desain Output Tampilan Laporan Penentuan Persediaan
Rancangan desain output berikut merupakan tampilan laporan Penentuan Persediaan. Tampilan laporan Penentuan Persediaan tersebut berisi informasi tentang kebutuhan stok barang pada periode selanjutnya. Adapun desain output dapat dilihat pada Gambar 3.18.
BAB IV
IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM
4.1 Implementasi
Pada bab ini berisi implementasi dari hasi analisis dan desain aplikasi yang telah dibuat sebelumnya. Implementasi ini bertujuan untuk membantu perusahaan dalam melakukan penentuan persedian barang dengan baik. Sebelum melakukan implementasi, pengguna harus mempersiapkan kebutuhan-kebutuhan dari program yang akan diimplementasikan.
Aplikasi penentuan persediaan berdasarkan peramalan volume
permintaan pada UD. Adi Jaya Makmur ini dibuat dan akan dijalankan sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Penjelasan berikut ini difokuskan pada fungsi-fungsi utama aplikasi. Namun sebelumnya akan dijelaskan form yang digunakan oleh pengguna. Adapun form tersebut adalah sebagai berikut:
4.1.1 Tampilan Login
Tampilan login merupakan tampilan yang berguna untuk membawa pengguna masuk ke halaman utama admin. Didalam tampilan login, pengguna harus mengisikan data username dan password. Seperti terlihat pada Gambar 4.1.
58
4.1.2 Tampilan Halaman Utama
Tampilan halaman utama merupakan tampilan dari aplikasi yang berisi menu-menu yang dapat digunakan oleh penguna seperti, menu pengelolaan data barang dan penerimaan barang. Halaman utama juga berisi menu data barang, penerimaan barang, transaksi penjualan, pencarian alpha betha dan gamma, perhitungan peramalan, serta penentuan persediaan juga terdapat menu laporan penentuan persediaan barang. Seperti terlihat pada Gambar 4.2.
Gambar 4.2 Tampilan Halaman Utama
4.1.3 Tampilan Master Data Barang
Gambar 4.3 Tampilan Data Barang
4.1.4 Tampilan Data Penerimaan Barang
Tampilan master data penerimaan barang berguna untuk pengguna dalam menambah jumlah stok barang, melihat jumlah stok barang, dan melihat detil histori stok. Dari form data penerimaan barang ini pengguna dapat melakukan penambahan stok dengan memilih group box input data penerimaan barang dengan memilih id barang atau memasukkan nama barang yang dimaksud, kemudian pengguna dapat memasukkan jumlah brang yang diterima. Untuk menyimpan data tersebut pengguna dapat menekan tombol . Pada
group box lihat data stok barang pengguna dapat melhat informasi stok barang
terakhir dari id barang atau nama barang yang dipilih terlebih dahulu kemudian menekan tombol atau menekan tombol
60
Gambar 4.4 Tampilan Mengelola Data Stock Barang
4.1.5 Tampilan Mengelola Data Penjualan
Tampilan form master data Penjualan berguna untuk pengguna dalam mencatatt data penjualan serta melihat histori penjualan. Dari form data penjualan user akan memilih id barang atau memilih nama barang yang terdapat pada group
box input data penjualan. Kemudian user akan memasukkan jumlah penjualan
Gambar 4.5 Tampilan Data Penjualan
4.1.6 Tampilan Pencarian Alpha, Betha dan Gamma
Tampilan form pencarian alpha betha dan gamma merupakan tampilan
form yang digunakan untuk mencari nilai kombinasi alpha, betha dan gamma
dengan mape terkecil. Hasil kombinasi alpha, betha dan gamma dengan mape terkecil nantinya akan dipergunakan pada proses perhitungan persediaan. Pengguna akan memilih id barang atau nama barang kemudian memilih periode bulan dan tahun awal dan memilih periode bulan dan tahun akhir. Tombol
dipergunakan untuk memulai perhitungan. Setelah hasil perhitungan didapatkan maka pengguna dapat menyimpan hasil perhitungan mape terkecil
62
Gambar 4.6 Tampilan Pencarian Alpha, Betha dan Gamma
4.1.7 Tampilan Peramalan Permintaan
Tampilan form peramalan permintaan merupakan tampilan form yang digunakan untuk menghitung peramalan berdasar id barang untuk satu periode kedepan. Pengguna akan memilih id barang atau nama barang yang akan diramalkan. Aplikasi akan menampilkan bulan dan tahun periode peramalan, tahun dan periode peramalan untuk periode selanjutnya. Tombol
digunakan untuk memulai perhitungan peramalan. Setelah hasil peramalan didapatkan maka pengguna dapat menyimpan hasil peramalan dengan menekan
Gambar 4.7 Tampilan Peramalan Permintaan
4.1.8 Tampilan Penentuan Persediaan
Tampilan form penentuan persediaan merupakan tampilan form yang digunakan untuk mencari berapa jumlah persediaan barang yang diperlukan untuk satu periode kedepan. Dalam menggunakan form ini pengguna terlebih dahulu memasukkan id barang ataupun nama barang yang ini dihitung. Kemudian pengguna dapat memilih periode bulan maupun tahun perhitungan kemudian
untuk memulai perhitungan pengguna dapat menekan tombol maka informasi jumlah pemesanan akan muncul di bawah tombol tersebut. Untuk menyimpan hasil perhitungan pengguna dapat mempergunakan tombol
. Sedang pada group box lihat penentuan persediaan pengguna dapat melihat histori hasil penentuan persediaan per produk dengan memilih id atau pun nama barang. Pengguna dapat menekan tombol
64
Gambar 4.8 Tampilan Penentuan Persediaan
4.1.9 Tampilan Laporan Penentuan Persediaan
Laporan penentuan persediaan merupakan form yang berfungsi sebagai pembuatan laporan penentuan persediaan. Form ini dapat menampilkan laporan penentuan persediaan yang berisi informasi tentang berapa jumlah barang yang dibutuhkan untuk periode kedepan per periode dan per id barang. Pengguna diberi pilihan untuk melihat laporan penentuan persediaan berdasarkan periode bulan dan tahun dengan mencentang cek list periode ataupun mencentang cek list id barang jika ingin melihat laporan penentuan persediaan berdasarkan id barang. Seperti terlihat pada Gambar 4.9.
4.2 Uji Coba Aplikasi
Uji coba aplikasi bertujuan untuk memastikan bahwa aplikasi telah dibuat dengan benar sesuai dengan kebutuhan atau tujuan yang diharapkan.
4.2.1 Uji coba Form Login
Proses login dilakukan dengan cara memasukkan username dan
password pada form login kemudian sistem akan menampilkan menu utama
aplikasi.
Tabel 4.1 Hasil Dari Test Case Login No. Tujuan yang
ingin dicapai
Input Output yang
diharapkan
Sukses Sistem berhasil menampilkan
Sukses Sistem berhasil menampilkan deskripsi login
66
Gambar 4.10 Berhasil Login
Gambar 4.10 adalah tampilan yang muncul setelah user login dengan menggunakan username dan password secara benar. Setelah login user akan masuk ke dalam menu utama aplikasi.
Gambar 4.11 Pesan Login Gagal
4.2.2 Uji coba Form Data Barang
Form data barang digunakan untuk mendata barang baru. Proses
pendataan dilakukan dengan memasukkan data barang baru seperti nama, jenis satuan stok awal dan harga satuan.
Tabel 4.2 Hasil Dari Test Case Data Barang No. Tujuan yang
ingin dicapai
Input Output yang
diharapkan
Sukses Sistem berhasil menampilkan data
barang baru yang
valid
Sukses Sistem berhasil menampilkan deskripsi tidak
valid pada data
barang
Sukses Sistem berhasil menampilkan deskripsi data
68
Gambar 4.12 Data Berhasil Disimpan
Gambar 4.12 menerangkan tentang pesan yang akan tampil ketika data barang berhasil disimpan oleh user. Data berhasil disimpan apabila user memasukkan data secara lengkap pada setiap kolom pengisian data yang terdapat pada form data barang.
Gambar 4.13 Data Tidak Diisi Lengkap
Gambar 4.14 Data Duplikat
Gambar 4.14 merupakan peringatan data duplikat yang akan muncul apabila ada kesamaan nama barang baru yang dimasukkan oleh user .
4.2.3 Uji coba Form Penerimaan Barang
Form penerimaan barang digunakan untuk menambah stok barang.
Proses pendataan dilakukan dengan memasukkan id barang dan jumlah penerimaan barang.
Tabel 4.3 Hasil Dari Test Case Penerimaan Barang No. Tujuan yang
ingin dicapai
Input Output yang
diharapkan
Sukses Sistem berhasil menambahkan
jumlah stok barang yang valid
(Gambar 4.15)
Sukses Sistem berhasil menampilkan deskripsi tidak
valid pada data
70
Gambar 4.15 Data Penerimaan Barang Berhasil Disimpan
Gambar 4.15 merupakan pesan data permintaan barang berhasil disimpan yang akan tampil ketika user berhasil menambahkan data stok barang.
Gambar 4.16 Mohon Data Penerimaan Barang Diisi Lengkap
Gambar 4.16 merupakan peringatan untuk mengisi data secara lengkap. Peringatan ini muncul apa bila user tidak mengisi kolom yang terdapat pada form penerimaan barang ketika user ingin menyimpan data.
4.2.4 Uji coba Form Data Penjualan
Form data penjualan digunakan untuk mencatat data penjualan per
Tabel 4.4 Hasil Dari Test Case Data Penjualan No. Tujuan yang
ingin dicapai
Input Output yang
diharapkan
Sukses Sistem berhasil mencatat data
Sukses Sistem berhasil menampilkan deskripsi tidak
valid pada data
penerimaan
sukses Sistem berhasil menampilkan
deskripsi Tidak valid pada
data penerimaan barang.(Gambar
72
Gambar 4.17 Data Penjualan Berhasil Disimpan
Gambar 4.17 data penjualan berhasil disimpan akan tampil ketika user berhasil menyimpan data penjualan.
Gambar 4.18 Mohon Data penjualan Diisi Lengkap
Gambar 4.18 merupakan peringatan untuk mengisi data secara lengkap. Peringatan ini muncul apa bila user tidak mengisi kolom yang terdapat pada form penjualan barang ketika user ingin menyimpan data.
Gambar 4.19 Data Penjualan Melebihi Batas Stok
4.2.5 Uji coba Form Pencarian Alpha, Betha, dan Gamma
Form pencarian Alpha, Betha, dan Gamma digunakan untuk mencari
kombinasi Alpha, Betha dan Gamma dengan MAPE terkecil.
Tabel 4.5 Hasil Dari Test Case Pencarian Alpha, Betha, dan Gamma No. Tujuan yang
ingin di capai
Input Output yang
diharapkan
Sukses Sistem berhasil mencari kombinasi alpha, betha dan gamma
dengan mape terkecil yang valid
(Gambar 4.20)
Sukses Sistem berhasil menampilkan deskripsi tidak
valid pada
pencarian alpha, betha, dan gamma
(Gambar 4.21)
sukses Sistem berhasil menampilkan
deskripsi Tidak valid pada
pencarian alpha, betha, dan
74
Gambar 4.20 Data Pencarian Alpha, Betha dan Gamma Berhasil Disimpan Gambar 4.20 merupakan pesan bahwa data pencarian kombinasi alpha,
betha, dan gamma berhasil disimpan.
Gambar 4.21 Mohon Data Pencarian Alpha, Betha dan Gamma Diisi Lengkap Gambar 4.21 merupakan peringatan mohon data pencarian alpha, betha, dan gamma diisi lengkap. Hal ini terjadi apabila user tidak mengisi kolom pengisian data secara lengkap.
Gambar 4.22 Data Periode Pencarian Alpha, Betha dan Gamma Sudah Pernah Disimpan
Gambar 4.22 merupakan peringatan ketika periode pencarian alpha,
betha,dan gamma yang kan disimpan user sudah pernah disimpan sebelumnya.
4.2.6 Uji coba Form Peramalan Permintaan
Form peramalan permintaan digunakan untuk mencari nilai peramalan
untu satu periode selanjutnya.
Tabel 4.6 Hasil Dari Test Case Peramalan Permintaan No. Tujuan yang
ingin di capai
Input Output yang
diharapkan
Sukses Sistem berhasil menghitung peramalan yang
valid
(Gambar 4.23)
Gambar 4.23 Data Peramalan Berhasil Disimpan
Gambar 4.23 merupakan pesan yang kan muncul ketika user berhasil dalam melakukan penyimpanan hasil peramalan permintaan barang.
4.2.7 Uji coba Form Penentuan Persediaan
Form penentuan persediaan digunakan oleh user untuk mencari jumlah
76
Tabel 4.7 Hasil Dari Test Case Penentuan Persediaan No. Tujuan yang
ingin di capai
Input Output yang
diharapkan
Sukses Sistem berhasil menghitung persediaan barang
yang valid (Gambar 4.24 dan
Gambar 2.25)
Sukses Sistem berhasil menampilkan
sukses Sistem berhasil menampilkan
deskripsi Tidak valid pada
perhiyungan
Sukses Sistem berhasil menampilkan
deskripsi Tidak valid pada
Gambar 2.24 Data Perhitungan Penentuan Persediaan
Gambar 2.24 merupakan pesan yang akan muncul ketika user berhasil menyimpan hasil penentuan persediaan.
Gambar 2.25 Hasil Perhitungan Persediaan
78
Gambar 2.26 Hasil Perhitungan Sudah Ada
Gambar 2.26 merupakan peringatan ketika user menghitung penentuan persediaan menggunakan periode yang sama dengan periode yang pernah disimpan atau sudah dihitung sebelumnya.
Gambar 4.27 Informasi Belum dilakukan proses Peramalan
BAB V
PENUTUP
5.1Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan hasil uji coba dan evaluasi dari penelitian ini adalah penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi yang dapat meramalkan permintaan produk untuk periode tertentu berdasarkan data permintaan produk pada periode sebelumnya, dengan menggunakan metode Pemulusan Eksponensial Winter.
5.2Saran
Berdasarkan aplikasi yang sudah dibuat, saran yang dapat disampaikan oleh penulis untuk pengembangan aplikasi penentuan persediaan berdasarkan peramalan volume permintaan pada UD. Adi Jaya Makmur adalah:
1. Aplikasi dapat dikembangkan dengan menambah fitur untuk user dengan cara memilih jumlah periode dalam perhitungan peramalan.
DAFTAR PUSTAKA
Al Fatta. Hanif. 2007. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi untuk
Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern. Yogyakarta:
Andi.
Arsyad, Lincolin. 2001. Peramalan Bisnis. Yogyakarta: BPFE.
Gaspersz, Vincent. 2002. Production Planning and Inventory Control. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka.
Hartono, J. 2003. Sistem Teknologi Informasi. Yogyakarta: Andi.
Hartono, J. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi. Herjanto, Eddy. 2008. Manajemen Operasi. Edisi Ketiga. Jakarta: Grasindo. Ibrahim, R. dan Yen, S.Y. 2010. Formalization Of The Data Flow Diagram Rules
For Consistency Check. International Journal of Software Engineering &
Application (IJSEA), I(4):95-111.
Junindar.2008. Panduan Lengkap Menjadi Programer. Jakarta : Mediakita
Kendall, K.E. dan Kendall, J.E. 2003. Analisis dan Perancangan Sistem. Terjemahan oleh Thamir Abdul Hafedh Al-Hamdany, B.Sc., M.Sc. 2003. Jakarta: Pearson Education Asia Pte. Ltd. dan PT. Prenhallindo.
Nasution, Arman Hakim dan Prasetyawan, Yudha. 2008. Perencanaan dan Pengendalian Produksi. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Noviansyah, Eka, 2008, Aplikasi Website Museum Nasional Menggunakan
Macromedia Dreamweaver MX, STIK, Jakarta..
Nugroho, Aryo, 2008, Belajar Sendiri Mengimplementsikan SQL Server. Jakarta : PT Elex Media Koputindo.
