MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE PADA PT. PANTHER PART
Nama : Lia Sari NIM : 05.41010.0348 Program : S1 (Strata Satu)
Jurusan : Sistem Informasi
SEKOLAH TINGGI
MANAJEMEN INFORMATIKA & TEKNIK KOMPUTER SURABAYA
2013
STIKOM
vi ABSTRAK
PT. Panther Part merupakan distributor bodypart yang menjual secara retail maupun grosir. PT. Panther Part menjual kurang lebih 5000 jenis bodypart. Transaksi penjualan mencapai seratus kali dalam sehari dengan sekali transaksi
dapat berisi ratusan jenis bodypart, sehingga sering mengalami kekurangan stok barang. Hal ini dikarenakan PT. Panther Part tidak memiliki sebuah sistem yang
dapat memperkirakan jumlah persediaan yang harus dilakukan.
Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan Metode Single Moving Average digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Sistem informasi ini menghasilkan peramalan yang dapat memprediksi jumlah penjualan
pada periode yang akan datang dan jumlah ini dapat digunakan sebagai acuan
dalam pemesanan barang pada supplier.
Implementasi Sistem informasi peramalan penjualan dapat digunakan
untuk melakukan peramalan penjualan per minggu dan dapat digunakan untuk
melakukan pemesanan barang pada supplier dengan tingkat ketelitian sebesar
65%.
Kata kunci: Single Moving Average, Peramalan Penjualan, Sistem Informasi.
STIKOM
x
Halaman
ABSTAKSI ... vii
KATA PENGANTAR ... viii
DAFTAR ISI ... x
DAFTAR TABEL ... xiii
DAFTAR GAMBAR ... xv
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar belakang masalah ... 1
1.2. Perumusan masalah ... 3
1.3. Pembatasan masalah ... 3
1.4. Tujuan ... 4
1.5. Sistematika penulisan ... 4
BAB II LANDASAN TEORI ... 6
2.1. Teknik Peramalan ... 6
2.1.1. Jenis-jenis peramalan ... 7
2.1.2. Langkah-langkah peramalan ... 8
2.1.3. Jenis-jenis metode peramalan ... 8
2.1.4. Jumlah periode dalam Moving Average ... 9
2.2. Single Moving Average ... 10
2.3. Ukuran ketepatan metode peramalan ... 11
STIKOM
xi
2.5. Jenis dan kegunaan prediksi penjualan ... 13
2.6. Penjualan ... 14
2.7. Sistem ... 15
2.8. Microsoft Visual Studio .Net 2005 ... 15
BAB III PERANCANGAN SISTEM ... 17
3.1. Identifikasi Permasalahan ... 17
3.2. Analisi Perancangan ... 18
3.3. Perancangan Sistem ... 19
3.3.1. Arsitektur Sistem ... 20
3.3.2. Sistem Flow Penjualan Barang ... 21
3.3.3. Data Flow Diagram ... 22
3.3.4. Entity Relationship Diagram ... 25
3.3.5. Perancangan Input ... 30
3.3.6. Layar Dialog ... 30
3.3.7. Perancangan Output ... 39
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI ... 41
4.1. Implementasi Sistem ... 41
4.2. Instalasi Program dan Pengaturan Sistem ... 41
4.3. Evaluasi Sistem ... 42
4.3.1. Penggunaan formlogin ... 42
4.3.2. Penggunaan menu utama ... 43
4.3.3. Penggunaan formimport data barang ... 44
STIKOM
xii
4.3.5. Penggunaan form penghitungan peramalan ... 46
4.3.6. Penggunaan form hasil perhitungan peramalan ... 47
4.4. Evaluasi Sistem ... 48
BAB V PENUTUP ... 66
5.1. Kesimpulan ... 66
5.2. Saran ... 66
DAFTAR PUSTAKA ... 67
LAMPIRAN ... 68
STIKOM
xiii
Halaman
Tabel 3.1. Barang ... 27
Tabel 3.2. Jenis Barang ... 28
Tabel 3.3. Salesman ... 28
Tabel 3.4. Peramalan ... 29
Tabel 3.5. Penjualan ... 29
Tabel 3.6. Detail Penjualan ... 30
Tabel 3.7. Fungsi obyek form login ... 31
Tabel 3.8. Fungsi obyek form ubah kata kunci ... 32
Tabel 3.9. Fungsi obyek form import data Salesman ... 34
Tabel 3.10. Fungsi obyek form import data Jenis Barang ... 35
Tabel 3.11. Fungsi obyek form import data Barang ... 36
Tabel 3.12. Fungsi obyek form import data Penjualan ... 37
Tabel 3.13. Fungsi obyek form peramalan ... 38
Tabel 3.14. Fungsi obyek form hasil perhitungan peramalan ... 40
Tabel 4.1. Data Login ... 49
Tabel 4.2. Evaluasi uji coba form login ... 50
Tabel 4.3. Data pengguna ... 53
Tabel 4.4. Evaluasi uji coba form pengguna ... 54
Tabel 4.5. Evaluasi uji coba formsalesman ... 56
Tabel 4.6. Data Peramalan ... 59
Tabel 4.7. Evaluasi uji coba form perhitungan peramalan ... 59
Tabel 4.8. Evaluasi uji coba perhitungan manual peramalan ... 61
STIKOM
xiv
STIKOM
xv
Halaman
Gambar 3.1. Gambaran umum sistem informasi peramalan penjualan
menggunakan metode Single Moving Average ... 21
Gambar 3.2. Diagram alir perhitungan metode Single Moving Average ... 22
Gambar 3.3. HirarkiInput Proses Output (HIPO) Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada PT. Panther Part ... 23
Gambar 3.4. Context Diagram Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Single Moving Average ... 24
Gambar 3.5. DFD Level 0 Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Single Moving Average ... 24
Gambar 3.6. CDM Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Single Moving Average ... 26
Gambar 3.7. PDM Sistem Informasi Peramalan Penjualan ... 27
Gambar 3.8. Desain formlogin ... 31
Gambar 3.9. Desain form ubah kata kunci ... 31
Gambar 3.10. Rancangan menu sistem informasi peramalan penjualan ... 33
Gambar 3.11. Desain form utama ... 33
Gambar 3.12. Desain form Import data salesman ... 34
Gambar 3.13. Desain form Import data jenis barang ... 35
Gambar 3.14. Desain form Import data barang ... 36
Gambar 3.15. Desain form Import data penjualan ... 37
Gambar 3.16. Desain form peramalan ... 38
Gambar 3.17. Desain form hasil perhitungan peramalan ... 39
STIKOM
xvi
Gambar 4.2. Form menu utama login sebagai admin ... 43
Gambar 4.3. Form menu utama login sebagai user ... 44
Gambar 4.4. Form import data barang ... 45
Gambar 4.5. Form import data penjualan ... 46
Gambar 4.6. Form perhitungan peramalan ... 47
Gambar 4.7. Form hasil perhitungan peramalan ... 48
Gambar 4.8. Hasil uji coba form login ... 49
Gambar 4.9. Hasil uji coba form utama login Sebagai Admin ... 51
Gambar 4.10. Hasil uji coba form utama login Sebagai User ... 51
Gambar 4.11. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 2, 3, dan 4 validasi data username dan password ... 52
Gambar 4.12. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 5 fieldusername tidak boleh kosong ... 52
Gambar 4.13. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 6 field password tidak boleh kosong ... 52
Gambar 4.14. Form view data pengguna ... 53
Gambar 4.15. Form input data pengguna ... 54
Gambar 4.16. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.4 nomor 3 field username Gambar 4.17. tidak boleh kosong ... 55
Gambar 4.18. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.4 nomor 4 field password tidak boleh kosong ... 56
Gambar 4.19. Form view data master salesman ... 58
Gambar 4.20. Form tambah data master salesman ... 59
STIKOM
xvii
Gambar 4.22. Konfirmasi pesan tidak ada data yang disimpan ... 59
Gambar 4.23. Form perhitungan peramalan ... 63
Gambar 4.24. Konfirmasi nama barang tidak boleh kosong ... 63
Gambar 4.25. Konfirmasi tidak ada data yang disimpan ... 62
Gambar 4.26. Form hasil perhitungan peramalan ... 63
Gambar 4.27. Konfirmasi tidak ada data yang dipilih ... 64
Gambar 4.28. Form hasil peramalan dalam bentuk .pdf ... 65
STIKOM
1 1.1. Latar Belakang Masalah
PT. Panther Part merupakan distributor bodypart yang menjual secara eceran maupun partai. Penjualan dilakukan di toko yang terletak di sebuah lokasi pusat niaga Surabaya. Selain menjual di toko, PT. Panther Part menerapkan penjualan dengan berkeliling dan delivery service. PT. Panther Part menjual lebih kurang 500 jenis bodypart. Dengan jumlah pelanggan lebih kurang 300 bengkel maupun perorangan. Sebagai distributor bodypart, penjulan yang dilakukan sehari dapat melebihi seratus transaksi penjualan. Dalam sekali transaksi penjualan dapat berisi ratusan jenis bodypart.
PT. Panther Part saat ini belum menerapkan sistem informasi pada bisnisnya. Proses pembelian barang yang dilakukan saat ini, penentuan jumlah barangnya masih dilakukan dengan perkiraan. Pencatatan jenis bodypart dan stock bodypart saat ini dilakukan pada sebuah buku besar. Dengan cara ini karyawan harus selalu melihat dengan satu persatu saat ada pemesanan. Hal ini membutuhkan ketelitian dan waktu yang lama dan membuat pelanggan harus menunggu. Pemilik juga mengalami kesulitan karena tidak dapat melakukan penyetokan bodypart yang ada dengan cepat.
Salah satu indikator pertumbuhan suatu perusahaan dapat dilihat dari besarnya volume penjualannya. Penjualan merupakan salah satu kegiatan dari sekian banyak kegiatan pokok perusahaan dalam usahanya mencapai tujuan yang ditetapkan. Untuk penjualan barang - barang bodypart membutuhkan pemikiran
STIKOM
yang sangat mendalam dan memerlukan fokus perhatian yang khusus terhadap faktor - faktor penjualan.
Suatu perusahaan tidak akan mampu mempertahankan kelangsungan hidupnya maupun mencapai tujuannya bilamana perusahaan tersebut tidak mampu mengontrol hasil - hasil penjualannya. Dapat pula dikatakan bahwa betapapun baik dan lancarnya kegiatan - kegiatan lain dalam perusahaan, apabila ternyata perusahaan tersebut tidak dapat menjual produknya, maka secara otomatis eksitensi segala aktivitas perusahaan akan terganggu. Dengan semakin banyaknya daerah pemasaran, PT. Panther Part menghadapi kendala dalam memprediksi penjualan yang akan datang, dikarenakan prediksi penjualan sangat berpengaruh pada penentuan order barang. Berbagai faktor yang harus dipertimbangkan dalam memprediksi penjualan yang akan datang seperti jumlah pesanan penjualan yang belum terpenuhi dan persaingan usaha.
Dengan semakin berkembangnya teknologi terutama dibidang sistem informasi, maka pengambilan suatu keputusan menjadi suatu hal yang mudah, cepat, dan otomatis. Single Moving Average merupakan metode yang banyak digunakan peramalan, salah satunya digunakan untuk peramalan penjualan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Dari permasalahan diatas, PT. Panther Part membutuhkan suatu aplikasi sebagai alat bantu pemecahan masalah, oleh karena itu perlunya dibuat suatu Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Single Moving Average pada PT. Panther Part. Dengan adanya sistem ini diharapkan PT. Panther part mampu memperkirakan penjualan pada periode - periode ke depan untuk memaksimalkan laba yang didapatkan.
STIKOM
1.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang permasalahan, dapat dirumuskanlah permasalahan dalam tugas akhir ini yaitu : Bagaimana merancang dan menerapkan metode Single Moving Average untuk meramalkan jumlah penjualan bodypart pada PT. Panther Part ?.
1.3. Pembatasan Masalah
Dalam perancangan sistem informasi peramalan penjualan menggunakan metode Single Moving Average perlu diberikan beberapa batasan permasalahan dengan tujuan agar pembahasan tidak meluas dan menyimpang dari tujuan. Adapun batasan permasalahan ini, antara lain :
1. Pada aplikasi ini tidak dibahas proses produksi dan hal - hal yang berhubungan dengan laporan keuangan (accounting).
2. Aplikasi yang dikembangkan ini tidak membahas Sistem Informasi Penjualan, tetapi merupakan pengembangan dari Sistem Informasi Penjualan yang sudah ada.
3. Periode yang diramalkan adalah untuk periode 1 minggu mendatang. 4. Panjang periode peramalan yang digunakan adalah 1 sampai 10 minggu. 5. Data penjualan yang digunakan adalah data penjualan periode bulan Januari
2012 sampai dengan April 2012.
6. Optimalisasi yang akan dilakukan hanya berdasarkan pada jumlah persediaan barang terhadap permintaan pasar.
STIKOM
1.4. Tujuan
Tujuan dari pembuatan Tugas Akhir ini adalah merancang dan menerapkan sistem informasi peramalan penjualan menggunakan metode single moving average untuk menghitung perkiraan jumlah pemesanan bodypart ke supplier agar tidak mengalami kekosongan pada penjualan berikutnya di PT. Panther Part.
1.6. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan tugas akhir yang berjudul “Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus PT. Panther Part)” sebagai berikut :
BAB I : PENDAHULUAN
Bab ini menjelaskan gambaran umum penulisan yang berisi latar belakang masalah, perumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan, dan keterangan mengenai sistematika penulisan.
BAB II : LANDASAN TEORI
Bab ini akan menjelaskan teori yang mendukung pokok pembahasan tugas akhir yang meliputi antara lain sistem informasi, penjualan, prediksi penjualan, konsep teknik peramalan, konsep ukuran ketepatan metode peramalan, dan teori tentang metode single moving average, Microsoft Visual Basic .Net 2005, PT Panther Part.
BAB III : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Dalam bab ini dijelaskan tentang tahap - tahap yang dikerjakan dalam penyelesaian Tugas Akhir mulai dari studi pustaka, wawancara, analisis permasalahan, Perancangan Data Flow Diagram,
STIKOM
Perancangan Entity Relationship Diagram, struktur database dan perancangan input output dilengkapi dengan perancangan uji coba.
BAB IV : EVALUASI DAN IMPLEMENTASI
Bab ini menjelaskan tentang implementasi dari program, berisikan langkah - langkah implementasi dari perancangan program dan hasil implementasi dari program, serta analisis terhadap kinerja program tersebut.
BAB V : PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan yang menjawab pernyataan dalam perumusan masalah dan beberapa saran yang bermanfaat dalam pengembangan program di waktu yang akan datang.
STIKOM
6
LANDASAN TEORI
2.1 Teknik Peramalan
Makridakis(1993:4) mendefinisikan peramalan merupakan bagian integral dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen. Organisasi selalu menentukan sasaran dan tujuan, berusaha menduga - duga faktor lingkungan, lalu memilih tindakan yang diharapkan akan menghasilkan pencapaian sasaran dan tujuan tersebut. Kebutuhanakan peramalan meningkat seiring dengan usaha manajemen untuk mengurangi ketergantungannya atas hal - hal yang belum pasti. Peramalan menjadi lebih ilmiah sifatnya dalam menghadapi lingkungan manajemen. Karena setiap bagian organisasi berkaitan satu sama lain, baik buruknya ramalan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi.
Suatu sistem peramalan harus mempunyai kaitan antara ramalan - ramalan yang dibuat pada bidang manajemen yang lain. Jika peramalan ingin berhasil, maka harus diperhatikan adanya saling ketergantungan yang tinggi diantara ramalan berbagai divisi atau departemen. Sebagai contoh, kesalahan dalam proyeksi penjualan dapat menimbulkan reaksi berantai yang mempengaruhi ramalan anggaran, operasi, aruskas, tingkat persediaan, harga dan seterusnya.
Menurut Martiningtyas (2004:101), apabila dilihat dari sifat ramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu:
1. Peramalan Kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa yang lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya karena hasil peramalan tersebut ditentukan
STIKOM
berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgment, atau pendapat, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.
2. Peramalan Kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai - nilai perbedaan atau penyimpangan yang paling kecil. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat kondisi sebagai berikut:
a. Tersedianya informasi tentang masa lalu.
b. Adanya informasi yang dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data numerik.
c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.
2.1.1. Jenis - jenis Peramalan
Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari berbagai segi tergantung dari cara melihatnya. Martiningtyas (2004:101) mengatakan bahwa apabila dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu:
1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya lebih dari satu tahun. Contoh: penyusunan rencana pembangunan suatu Negara, corporate planning, rencana investasi.
STIKOM
2. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya kurang dari satu tahun. Contoh: penyusunan rencana produksi, penjualan, persediaan.
2.1.2. Langkah - langkah Peramalan
Kualitas atau mutu dari hasil peramalan yang disusun sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunannya. Terdapat 3 (tiga) langkah peramalan yang penting menurut Martiningtyas (2004:102), yaitu:
1. Menganalisis data yang lalu, tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa yang lalu. Analisis ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi dari data yang lalu sehingga dapat diketahui pola dari data tersebut.
2. Menentukan metode yang dipergunakan, masing - masing metode akan memberikan hasil peramalan yang berbeda, metode peramalan yang baik adalah metode yang memberikan hasil ramalan yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang terjadi (penyimpangan yang paling kecil).
3. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan, seperti kebijakan - kebijakan yang mungkin terjadi, perkembangan potensi masyarakat, perkembangan teknologi.
2.1.3. Jenis - jenis Metode Peramalan
Saat ini telah dikembangkan beberapa metode atau teknik peramalan untuk menghadapi berbagai keadaan yang terjadi. Peramalan dibedakan atas peramalan kualitatif dan peramalan kuantitatif. Pembahasan akan dibatasi pada metode peramalan yang digunakan untuk memperkirakan sesuatu yang akan terjadi
STIKOM
dimasa depan secara kuantitatif. Martiningtyas (2004:103) mengatakan bahwa metode peramalan kuantitatif dapat dibedakan menjadi 2 yaitu:
1. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antar variable yang akan diperkirakan dengan variable waktu, yang merupakan deret waktu (time series). Contoh dari metode ini, antara lain: metode rata - rata bergerak (moving average), metode penghalusan eksponensial (eksponensial smoothing), metode box jenkis.
2. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antara variable yang akan diperkirakan dengan variable lain yang mempengaruhinya (yang bukan waktu), yang disebut metode korelasi atau sebab akibat (casual methods). Contoh dari metode ini, antara lain: metode
regresi dan korelasi, model ekonometri.
2.1.4. Jumlah Periode Dalam Moving Average
Sesorang peramal harus memilih jumlah periode ( ) dalam rata - rata bergerak, berikut adalah beberapa aspek dari pemilihan periode:
1. MA (1), yaitu rata - rata bergerak dengan orde 1 (satu). Nilai data terakhir yang diketahui (X ) digunakan sebagai ramalan untuk periode berikutnya (F +1= X ).
2. MA (4), untuk data kuartalan rata - rata bergerak 4 (empat) periode secara efektif mengeluarkan pengaruh musiman, namun jika digunakan sebagai ramalan untuk periode mendatang tidak akan dapat menyesuaikan unsur
trend atau musiman. Dalam keadaan ini MA (4) akan bermanfaat jika
STIKOM
digunakan sebagai rata - rata bergerak terpusat (centered) daripada sebagai ramalan.
3. MA (12), untuk data bulanan metode ini menghasilkan pengaruh musiman dari deret berkala dan bermanfaat dalam mendekomposisi deret menjadi komponen trend dan musiman, tetapi metode ini sendiri tidak efektif jika digunakan sebagai alat peramalan untuk data yang menunjukkan kecenderungan atau musiman.
4. MA (besar), semakin besar orde dari rata - rata bergerak, yaitu jumlah nilai data yang digunakan untuk setiap rata - rata, maka pengaruh penghalusan data akan semakin besar. Jika digunakan sebagai ramalan, MA (besar) tidak banyak memperhatikan fluktuasi dalam deret data.
2.2 Single Moving Average
Tujuan utama dari penggunaan rata - rata bergerak adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan (randomness) dalam deret berkala. Tujuan ini dapat dicapai dengan melakukan penghalusan sebuah data deret berkala, yaitu dengan merata - rata bergerak tunggal (Single Moving Average Method) (Martiningtyas, 2004:105).
Suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata - rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang, merupakan definisi dari rata - rata bergerak tunggal (Single Moving Average). Metode ini disebut rata - rata bergerak karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka - angka baru dihitung dan digunakan sebagai ramalan (Forecast) untuk periode yang akan datang.
STIKOM
Heizer and Render(2005:143) mengatakan bahwa kelebihan dari metode
single moving average dapat merupakan model peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya.
Metode Single Moving Average mempunyai karakteristik khusus yaitu: 1. Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan
data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 4 (empat) bulan moving average, maka ramalan bulan ke 5 (lima) baru dibuat setelah bulan ke 4 (empat) selesai/berakhir. Jika bulan moving averages ramalan bulan ke 7 (tujuh) baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 (enam) berakhir. 2. Semakin panjang jangka waktu moving average , efek pelicinan semakin
terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average y Persamaan matematik Single Moving Average :
Rumus:
Dimana :
Mt = moving average pada periode t
t+1 = nilai ramalan untuk periode berikutnya Y1 = nilai sebenarnya pada periode t
n = jumlah batas dalam moving average
2.3 Ukuran Ketepatan Metode Peramalan
Dalam banyak situasi peramalan, ketepatan dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Menurut Martiningtyas (2004:121), jika Xi merupakan data actual untuk periode i dan Fi merupakan
Mt = t+1 = (Y1 + Yt-1 +Yt-2 + ….. + Yt-n+1)
n
STIKOM
ramalan untuk periode yang sama (periode i) maka kesalahan didefinisikan sebagai:
ei = xi - Fi ………(2.1)
Jika terdapat nilai pengamatan dan ramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buah galat (kesalahan). Nilai - nilai yang umum digunakan untuk mengukur ketepatan pemakaian suatu metode peramalan tertentu dalam suatu kumpulan data yang diberikan adalah MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MAD (Mean Absolute Deviation) dan MSE (Mean Squarred Error). Untuk mentukan metode peramalan mana yang sesuai, biasanya dipilih nilai - nilai MAPE, MAD atau MSD yang paling kecil karena hal ini menunjukkan bahwa kesalahannya yang paling kecil.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE = ……..………(2.2)
DimanaPEi = (100%) ………(2.3)
• MAD (Mean Absolute Deviation)
MAD = ……….(2.4)
• MSE (Mean Squarred Error)
MSE = ………..(2.5)
2.4 Prediksi Penjualan
Prediksi penjualan adalah salah satu bahan informasi yang penting dan mempunyai hubungan yang erat dengan perencanaan produksi. Karena penjualan merupakan titik permulaan yang berguna untuk perencanaan suatu produksi
STIKOM
(Rambe, 2002).
Dengan sekian ketatnya persaingan bisnis dan daya beli konsumen tidak menentu, perusahaan kesulitan dalam mempertahankan kelangsungan hidupnya maupun mencapai tujuannya. Kelangsungan hidup tersebut dapat didukung dengan kemampuan perusahaan dalam menjalankan suatu kebijaksanaan. Salah satunya adalah dengan memperkirakan jumlah produksi dan pembelian bahan baku produksi berdasakan data peramalan yang dihasilkan oleh data - data penjualan periode sebelumnya.
2.5 Jenis Dan Kegunaan Prediksi Penjualan
Penjualan mempunyai manfaat atau kegunaan yang besar sekali bagi perusahaan. Kegunaan dari prediksi penjualan menurut Rambe (2002) dalam jurnalnya, adalah sebagai berikut:
1. Untuk menentukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran (budgeting) yang meliputi anggaran penjualan, anggaran pembelian, anggaran pengerjaan (manufacturing budget).
2. Untuk pengawasan dalam persediaan (inventory control). Hal ini karena jika ada persediaan yang ada terlalu kecil, maka akan mempengaruhi kelancaran dari pada kegiatan produksi. Oleh karena itu, agar supaya persediaan jangan terlalu besar atau kekurangan, maka penjualan dapat dipergunakan sebagai pedoman, terutama dalam melayani bagian produksi.
3. Untuk membentuk kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. Dengan adanya penjualan maka perusahaan dapat mengetahui kemungkinan hari, sehingga manajer dapat mengusahakan perbaikan
STIKOM
dalam penggunaan peralatan produksinya agar efisien. Disamping itu, dapat pula dihindari penggunaan kerja lembur (overtime) yang lebih besar, yang biasanya memakan biaya yang lebih mahal serta kualitas yang diperoleh tidak sebaik bila dikerjakan dalam jam kerja biasa (regular time).
4. Untuk memperbaiki semangat kerja para pekerja, karena adanya perencanaan perluasan (ekspansi) perusahaan.
5. Dapat mengurangi banyaknya ongkos mulai (start) dan berhenti (stop) karena telah diketahui aktivitas yang akan dijalankan.
6. Merupakan ukuran yang baik untuk mengevaluasi kegiatan salesman dalam melayani penjualan.
7. Berguna untuk mengadakan perencanaan perluasan perusahaan.
8. Untuk mengurangi atau pengganti produk yang tidak memberikan keuntungan.
9. Untuk pengawasan perbelanjaan (financial control).
10. Untuk penyusunan kebijaksanaan kepegawaian (personal policies) yang lebih efektif dan efisien.
2.6 Penjualan
Dalam suatu perusahaan yang operasinya bergerak dalam bidang bisnis, segi kegiatan penjualan merupakan suatu kegiatan yang akan membawa hasil bagi perusahaan tersebut. Penjualan akan mendapatkan hasil dengan mengatur kreatifitasnya untuk menghasilkan barang dan jasa. Sebagai langkah dan upaya untuk mencapai hasil tersebut, dilakukan dengan jalan memuaskan kebutuhan
STIKOM
konsumen dan ikut merasa mempunyai tanggung jawab sosial.
Menurut Sigit (1980:5), Penjualan adalah semua kegiatan - kegiatan usaha yang diperlukan untuk mengakibatkan terjadinya perpindahan milik dari pada barang dan jasa. Dapat diketahui bahwa penjualan sangat penting bagi perusahaan, karena untuk menghubungkan antara barang dan jasa dari produsen sampai konsumen.
2.7 Sistem
Menurut Amsyah (2005), definisi sistem adalah elemen - elemen yang saling berhubungan membentuk suatu kesatuan atau organisasi atau suatu jaringan kerja dari prosedur - prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama - sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan sasaran tertentu.
Pengertian lain sistem menurut Fuad (1988:1), adalah “kumpulan dari beberapa prosedur yang dirancang dan disusun sedemikian rupa untuk mencapai suatu sasaran (objective) yang telah ditetapkan”.
2.8 Microsoft Visual Studio .Net 2005
Visual Basic.Net 2005 adalah suatu bahasa pemrograman yang ada dalam Visual Studio.Net 2005. Beberapa perubahan drastis ditambahkan pada Visual Studio.Net 2005 mulai dari tampilan kontrol, mendukung penuh Object Oriented Programming (OOP), tersedianya fasilitas Graphic Universal Interface (GUI) sampai cara melakukan koneksi data yang lebih sempurna dari pendahulunya. Pada pemprograman database, Visual Besic.Net 2005 sangat tepat jika dibandingkan dengan Microsoft SQL server 2005. Keberadaan Visual Studio.Net
STIKOM
2005 sangat medukung pengembangan aplikasi tersebut dan e-commerce. (Yuswanto, 2009)
Teknologi.Net Framework merupakan teknologi yang mampu mendukung 20 bahasa pemprograman, termasuk Visual Basic.Net 2005. Common Language Runtime (CLR) atau sering disebut Runtime merupakan dasar dari .Net Framework. Runtime merupakan engine yang menjalankan aplikasi.Net Framework. Prinsip dasar Runtime adalah konsep pengolahan kode. Kode program yang dijalankan oleh runtime disebut kode terkelola (Managed Code), sedangkan kode yang tidak dikelola (Unmanaged Code) (Yuswanto, 2009).
Visual Basic.Net 2005 merupakan kode terkelola yang dapat dijalankan apabila pada system computer terdapat runtime. Artinya suatu aplikasi yang dihasilkan oleh Visual Basic.Net 2005 tidak dapat dijalankan apabila computer belum terinstal runtime (CLR). Jadi keberadaan CLR sangat menentukan kapan suatu obyek akan digunakan dan dilepas. Kondisi ini disebut Managed Code. Sedangkan Unmanaged Code terjadi pada program yang dikompilasi dengan tampilan COM dan dideklarasikan oleh Win32API (Yuswanto, 2009).
STIKOM
17
3.1. Identifikasi Permasalahan
Sebelum melakukan identifikasi permasalahan dilakukan studi pustaka.
Studi pustaka dilakukan sebagai langkah awal mencari gambaran mengenai
aplikasi yang dibuat dan juga mendapatkan informasi, teori pendukung dan juga
data - data yang diperlukan. Kegiatan yang dilakukan dalam studi pustaka adalah
mempelajari buku - buku dan jurnal yang berkaitan dengan permasalahan dalam
penelitian dan mendukung kelengkapan informasi yang dibutuhkan. Literature
yang mendukung penyelesaian permasalahan ini yaitu buku mengenai Teknik
Peramalan, Manajemen Pemasaran, Manajemen Produksi dan Operasi, Single
Moving Average, buku - buku mengenai pemrograman Visual Basic.NET 2005
dan jurnal mengenai prediksi penjualan.
Setelah mendapatkan dan mempelajari bahan referensi yang diperlukan,
maka langkah berikutnya adalah proses pengumpulan data. Pada tahap ini,
pertama kali melakukan observasi kemudian wawancara dilakukan terhadap
bagian penjualan pada PT. Panther Part untuk mengetahui kondisi real dari proses
penjualan dan manajemen perusahaan. Pada tahap ini juga dilakukan pengambilan
data barang, data salesman, data penjualan. Data - data yang telah didapatkan
kemudian diolah dan dipelajari untuk landasan ke proses selanjutnya.
Berdasarkan hasil wawancara didapatkan bahwa pada PT. Panther Part
sering mengalami kekurangan stock barang. Hal ini dikarenakan dalam proses
order barang menentuan jumlah barangnya masih dilakukan dengan perkiraan.
STIKOM
Pencatatan jenis bodypart dan stockbodypart saat ini dilakukan pada sebuah buku
besar. Dengan cara ini karyawan harus selalu melihat dengan satu persatu saat ada
pemesanan. Pemilik juga mengalami kesulitan karena tidak dapat melakukan
penyetokan bodypart yang ada dengan tepat.
3.2. Analisis Perancangan
Untuk menyelesaikan permasalahan diatas, perlu adanya sebuah aplikasi
yang dapat meramalkan jumlah angka penjualan di periode mendatang, yang
diharapkan dapat digunakan sebagai salah satu aspek pertimbangan untuk
menentukan jumlah angka penyetokan agar menjadi lebih efektif. Adanya sistem
peramalan dengan menggunakan metode peramalan yang tepat, membuat
perusahaan mampu mengoptimalkan penjualan tiap bulannya. Jika hasil
peramalan penjualan menunjukkan bahwa penjualan akan menurun pada periode
yang akan datang, maka pihak manajemen dapat mengambil keputusan, berapa
jumlah barang yang akan dibeli. Sistem Informasi Peramalan penjualan
menggunakan metode Single Moving Average dapat membantu manajer PT.
Panther Part untuk menentukan jumlah penjualan secara optimal sehingga
perusahaan tidak mengalami kerugian.
Pada tugas akhir ini metode peramalan penjualan yang akan diterapkan
adalah metode Single Moving Average. Metode ini adalah metode peramalan yang
dapat dijadikan dalam perhitungan peramalan penjualan, karena metode ini
mencari nilai rata - rata dari data - data penjualan pada periode sebelumnya. Nilai
rata - rata inilah yang kemudian akan menjadi acuan dalam peramalan untuk
periode mendatang.
STIKOM
3.3. Perancangan Sistem
Dari analisis permasalahan yang telah dilakukan maka dapat ditentukan
tahapan - tahapan perancangan Sistem Informasi Peramalan Penjualan
menggunakan Metode Single Moving Average. Tahap - tahap yang dilakukan
dalam merancang sistem ini adalah :
1. Membuat diagram alir perhitungan metode Single Moving Average.
2. Membuat dokumen flow penjualan barang yang akan menggambarkan alur
permintaan barang pada PT. Panther Part sebelum menggunakan sistem
yang terkomputerisasi.
3. Membuat sistem flow penjualan barang yang menggambarkan sistem
permintaan barang pada PT. Panther Part setelah menggunakan sistem yang
terkomputerisasi.
4. Membuat Hirarki Input Proses Output (HIPO) yang menggambarkan proses
- proses yang terjadi pada Sistem Informasi Permalan Penjualan
Menggunakan Metode Single Moving Average.
5. Membuat Data Flow Diagram yang telah menggambarkan alur data pada
sistem informasi peramalan penjualan menggunakan Metode Single Moving
Average.
6. Membuat Entity Relationship Diagram yang menggambarkan hubungan
antar entitas pada Sistem Informasi Peramalan Penjualan.
7. Rancangan inputoutput dan interface.
STIKOM
3.3.1. Arsitektur Sistem
Sistem informasi peramalan penjualan dengan metode Single Moving
Average, membutuhkan 2 (dua) inputan data, yaitu data bodypart dan data
penjualan produk pada periode sebelumnya agar dapat dilakukan peramalan.
Karena untuk melakukan perhitungan peramalan, data yang ada pada periode
sebelumnya digunakan sebagai input untuk proses perhitungan. Kemudian input
berupa barang yang akan ditentukan dan data penjualan pada periode sebelumnya
tersebut oleh sistem akan dilakukan proses perhitungan peramalan dengan
menggunakan Single Moving Average.
Proses analisa dengan metode Single Moving Average dilakukan dengan
cara menentukan berapa jumlah nilai observasi masa lalu yang akan dimasukkan
untuk menghitung nilai tengah. Nilai observasi masa lalu adalah nilai penjualan
pada periode - periode sebelumnya. Kemudian setiap muncul nilai observasi baru,
nilai rata - rata baru dapat dihitung dengan menghapus nilai observasi yang paling
tua dan memasukkan nilai observasi yang terbaru. Single Moving Average inilah
yang kemudian akan menjadi metode peramalan untuk periode mendatang.
Hasil dari perhitungan peramalan tersebut adalah berupa laporan jumlah
penjualan jenis produk tertentu pada periode mendatang. Yang digunakan
sebagian acuan dalam pengambilan keputusan menentukan jumlah usulan order
barang untuk periode mendatang atau selanjutnya.
Laporan jumlah stok bodypart akan meramalkan jumlah penjualan
bodypart yang dibutuhkan untuk menentukan jumlah usulan order bodypart ke
supplier pada periode berikutnya. Dengan menggunakan nilai peramalan periode
berikutnya maka jumlah usulan orderbodypart dapat diramalkan. Nilai peramalan
STIKOM
dengan nilai kesalahan terkecil maka akan dapat meramalkan jumlah penjualan
bodypart dengan kesalahan terkecil. Dengan nilai peramalan penjualan bodypart
dapat digunakan sebagai acuan oleh perusahaan dalam mengambil keputusan.
Dengan meramalkan penjualan bodypart diharapkan jumlah usulan order
bodypart ke supplier untuk produksi periode berikutnya dapat dilakukan dengan
tepat sehingga perusahaan tidak mengalami kekurangan atau penumpukan
bodypart yang berlebihan pada gudang. Gambaran umum dari sistem informasi
peramalan penjualan yang dikembangkan terlihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Gambaran Umum Sistem Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Single Moving Average
3.3.2. Sistem Flow Penjualan Barang
Flowchart perhitungan metode pada tugas akhir ini digunakan untuk
melihat alur proses perhitungan metode Single Moving Average pada sistem
peramalan penjualan pada PT. Panther Part. Dari data penjualan yang diinputkan
akan digunakan sebagai data untuk perhitungan nilai peramalan penjualan
menggunakan metode Single Moving Average. Nilai peramalan penjualan
menggunakan 3 atau 4 periode yang lalu.
Kemudian akan dihitung nilai kesalahan peramalan (MAPE), yaitu dengan
nilai penjualan dibandingkan dengan nilai peramalan penjualan. Setelah itu nilai
kesalahan dihitung menggunakan rumus MAPE untuk dicari nilai persentasenya. Data stockbodypart
dan data penjualan
produk Input
Proses peramalan penjualan pada periode
mendatang dengan Single Moving Average
Output
-Hasil peramalan penjualan dengan Single Moving Average -usulan jumlah stock bodypart berdasarkan hasil peramalan penjualan
STIKOM
Setelah itu membandingkan nilai MAPE yang terkecil dengan nilai t (periode) =3
dan t=4. Gunakan nilai peramalan yang memiliki nilai MAPE terkecil. Diagaram
alir perhitungan metode Single Moving Average ditunjukkan pada Gambar 3.2.
!
" # $% & $ '(
" #
) " # *+,- .
! ( / 0 *+,-
1 ! #
" !
Gambar 3.2 Diagram Alir Perhitungan Metode Single Moving Average
3.3.3. Data Flow Diagram
Data Flow Diagram (DFD) menggambarkan aliran data yang terjadi di
dalam sistem, sehingga dengan dibuatnya DFD ini akan terlihat arus data yang
mengalir dalam Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada PT. Panther Part.
A. Hirarki Input Proses Output (HIPO)
Gambar 3.3 menggambarkan Hirarki Input Proses Output (HIPO), yang
menggambarkan proses - proses yang terdapat pada Sistem Informasi Peramalan
Penjualan menggunakan Metode Single Moving Average.
STIKOM
0 , ! , ! ! ( "
*(2 +2
2 * ( ' " " 1
!(
2/1
, # !
! ( " !(2 2
2/2 # " ! * (
" " 1/1 ! ( " "
1/2 ! ( "
1/ ! (
1/ ! (
Gambar 3.3 Hirarki Input Proses Output (HIPO) Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada PT. Panther Part.
B. Context Diagaram
External entity yang berhubungan dengan proses sistem informasi
peramalan penjualan digambarkan pada Gambar 3.4. Terdapat 3 (tiga) external
entity yaitu: pelanggan, manajer bagian penjualan dan direktur. Tanda panah
menuju ke sistem menunjukan aliran data yang diberikan oleh external entity
kepada sistem, sedangkan tanda panah dari sistem menuju external entity
menunjukkan aliran data yang diberikan oleh sistem kepada external entity.
STIKOM
data hasil peramalan penjualan per item
data hasil peramalan penjualan per 10 top up data jumlah usulan order barang ke suplier
data jumlah usulan order barang
data hasil peramalan penjualan semua item
data hasil peramalan penjualan data penjualan perminggu
data barang
SI Penjualan Marketing
Pimpinan 0
SI Peramalan Penjualan
+
Gambar 3.4 Context Diagram Sistem Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Single Moving Average.
C. DFD Level 0
DFD level 0 merupakan decompose dari DFD Level Context. Pada DFD
Level 0 terdapat proses detil dari Level Context, DFD Level 0 seperti yang terlihat
pada Gambar 3.5.
STIKOM
data hasil peramalan penjualan per 10 top up
data hasil peramalan penjualan per item
data jumlah usulan order barang ke suplier data hasil peramalan penjualan
data jumlah usulan order barang data hasil peramalan penjualan semua item
data_hasil_peramalan data barang
data penjualan perminggu
data_hasil_peramalan data_penjualan data_penjualan_perperiode data_barang SI Penjualan Marketing Pimpinan 1 import data penjualan 2 perhitungan peramalan 1 barang 2 peramalan 3 penjualan 3 laporan peramalan 4 order barang
Gambar 3.5 DFD Level 0 Sistem Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Single Moving Average.
3.3.4. Entity Relationship Diagram
Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan suatu desain sistem yang
digunakan untuk merepresentasikan, menentukan serta mendokumentasikan akan
kebutuhan - kebutuhan sistem dalam pemprosesan database. ERD menyediakan
bentuk untuk menunjukkan struktur keseluruhan dari data yang dibutuhkan oleh
sistem. Dalam ERD data - data tersebut digambarkan dengan menggambarkan
simbol entity. Dalam perancangan sistem ini terdapat beberapa entity yang saling
terkait untuk menyediakan data - data yang dibutuhkan oleh sistem.
A. Conceptual Data Model
Sebuah Conceptual Data Model (CDM) memaparkan relasi - relasi atau
hubungan antar tabel dan menggambarkan secara keseluruhan konsep struktur
STIKOM
basis data yang dirancang untuk suatu aplikasi. Pada CDM telah didefinisikan
kolom mana yang menjadi primary key.
CDM sistem informasi peramalan penjualan yang terdiri beberapa tabel
yaitu: jenis barang, barang, salesman, penjualan, detail penjualan, peramalan.
CDM dari aplikasi sistem informasi peramalan penjualan dapat dilihat pada
Gambar 3.6 Relation_102 Relation_101 Relation_100 Relation_99 Relation_98 jenis_barang id_jenis _barang nama_j enis_barang header_kode_barang sales id_s ales nama_sales area pl at_nomor_sales taerget_penjualan no_telp barang id_barang nama_barang stok_min stok_maks ket_barang penjualan id_penj ualan pemil ik nama tanggal jatuh_tempo total _item total _barang total _jumlah ket_penjualan stok_terkait plat_nomor detail_penjualan id_deail_penjualan jumlah_jual harga_jual sub_jual ket_det_penjualan peramalan id_peramalan tanggal_peramalan periode_penjualan periode_peramalan periode_yg_diramal hasil_peramalan mape
Gambar 3.6 CDM Sistem informasi peramalan penjualan menggunakan metode single moving average
B. Physical Data Model
Physical Data Model (PDM) merupakan hasil generate dari Conceptual
Data Model (CDM) yang menggambarkan secara detil konsep rancangan struktur
basis data yang dirancang untuk pembuatan sistem. PDM berisikan table – table
penyusun basis data beserta field - field yang terdapat pada setiap tabel
sebagaimana terlihat pada Gambar 3.7
STIKOM
ID_BARANG = ID_BARANG
ID_JENIS_BARANG = ID_JENIS_BARANG ID_SALES = ID_SALES
I D_BARANG = ID_BARANG ID_PENJUA LAN = ID_PENJUALAN
JENIS_BARANG ID_JENIS_BARANG varchar(50) NAMA_JENIS_BARANG varchar(50) HEADER_KODE_BARANG varchar(50) SALES ID_SALES varchar(50) NAMA_SALES varchar(50) AREA varchar(250) PLAT_NOMOR_SALES varchar(50) TAERGET _PENJ UALAN i nteger
NO_TELP varchar(50)
BARANG ID_BARANG varchar(50) ID_JENIS_BARANG varchar(50) NAMA_BARANG varchar(50)
STOK_MIN i nteger
STOK_MAKS i nteger
KET_BARANG varchar(50) PENJUALAN ID_PENJUALAN varchar(50) ID_SALES varchar(50) PEMILIK varchar(50) NAMA varchar(50)
T ANGGAL timestamp
JAT UH_TEMPO timestamp T OT AL_ITEM integer T OT AL_BARANG integer T OT AL_JUMLAH integer KET _PENJUALAN varchar(50) STOK_TERKAIT integer PLAT_NOMOR varchar(50)
DET AIL_PENJ UALAN ID_DEAIL_PENJUALAN varchar(50) ID_PENJUALAN varchar(50)
ID_BARANG varchar(50)
JUMLAH_JUAL integer
HARGA_JUAL integer
SUB_J UAL integer
KET _DET_PENJUALAN varchar(50)
PERAMALAN
ID_PERAMALAN integer
ID_BARANG varchar(50)
T ANGGAL_PERAMALAN date PERIODE_PENJUALAN varchar(50) PERIODE_PERAMALAN varchar(50) PERIODE_YG_DIRAMAL varchar(50) HASIL_PERAMALAN deci mal(18)
MAPE deci mal(18)
Gambar 3.7 PDM Sistem Informasi Peramalan Penjualan
C. Struktur Tabel
Dari PDM yang sudah terbentuk, dapat disusun struktur basis data yang
nantinya akan digunakan untuk menyimpan data yang diperlukan yaitu:
1. Tabel Barang
Primary Key : ID_Barang
Foreign Key : ID_jenis_barang
Fungsi : Untuk menyimpan data barang
Tabel 3.1 Barang
Nama Kolom Tipe Panjang Keterangan
PK FK Tabel Asal
ID_Barang Varchar 50
ID_jenis_barang Varchar 50 Jenis Barang
Nama_barang Varchar 50
Stok_min Integer
Stok_maks Integer
Ket_barang Varchar 50
STIKOM
2. Tabel Jenis Barang
Primary Key : ID_jenis_barang
Foreign Key : -
Fungsi : Untuk menyimpan data jenis barang
Tabel 3.2 Jenis Barang
Nama Kolom Tipe Data Panjang Keterangan
PK FK Tabel Asal
Id_jenis_barang Varchar 50
Nama_jenis_barang Varchar 50
Header_kode_barang Varchar 50
3. Tabel Salesman
Primary Key : ID_Salesman
Foreign Key : -
Fungsi : Untuk menyimpan data Salesman.
Tabel 3.3 Salesman
Nama Kolom Tipe Data Panjang Keterangan
PK FK Tabel Asal
ID_Salesman Varchar 50
Nama_salesman Varchar 50
Area Varchar 250
Plat_nomor_salesman Varchar 50
Target_penjualan Integer
No_telp Varchar 50
4. Tabel Peramalan
Primary Key : ID_peramalan
Foreign Key : ID_barang
Fungsi : Untuk menyimpan data peramalan.
STIKOM
[image:38.612.54.568.78.665.2]Tabel 3.4 Peramalan
Nama Kolom Tipe Panjang Keterangan
PK FK Tabel Asal
ID Peramalan Integer
ID_Barang Varchar 50 Barang
Tanggal_peramalan Date
Periode_penjualan Varchar 50
Periode_peramalan Varchar 50
Periode_yg_diramal Varchar 50
Hasil_peramalan Decimal 18
Mape Decimal 18
5. Tabel Penjualan
Primary Key : ID_penjualan
Foreign Key : ID_salesman
Fungsi : Untuk menyimpan data penjualan
Tabel 3.5 Penjualan
Nama Kolom Tipe Data Panjang Keterangan
PK FK Tabel Asal
ID_penjualan Varchar 50
ID_salesman Varchar 50 Salesman
Pemilik Varchar 50
Nama Varchar 50
Tanggal Datetime
Jatuh tempo Datetime
Total_item Integer
Total_barang Integer
Total_jumlah Integer
Ket_penjualan Varchar 50
Stok_terkait Integer
Plat_nomor Varchar 50
6. Tabel Detail Penjualan
Primary Key : ID_detail_penjualan
Foreign Key : ID_penjualan,ID_barang
Fungsi : Untuk menyimpan data detail Penjualan.
STIKOM
Tabel 3.6 Detail Penjualan
Nama Kolom Tipe Data Panjang Keterangan
PK FK Tabel Asal
ID_detail_penjualan Varchar 50
ID_penjualan Varchar 50 Penjualan
ID_barang Varchar 50 Barang
ID_stok Varchar 50
Jumlah_jual Integer
Harga_jual Integer
Sub_jual Integer
Ket_det_penjualan Varchar 50
3.3.5. Perancangan Input
Desain input merupakan rancangan input atau masukan, berupa formulir
sebagai sarana melengkapi data. Dalam sistem informasi ini, input data dilakukan
dengan cara meng-import data dari file berformat excel(.xls) yang didapat dari
output sistem informasi penjualan.
3.3.6. Layar Dialog
Layar Dialog (interface) menu dari sistem informasi peramalan penjualan
pada PT. Panther Part terdapat pada Gambar 3.10. Untuk mengawali menjalankan
aplikasi ini user harus memasukkan username dan password yang selanjutnya
dijelaskan sebagai berikut :
A. Desain Form Login
Gambar 3.8 merupakan desain formlogin agar dapat masuk ke form menu
utama apabila login telah berhasil, berdasarkan username yang telah diberikan.
Formlogin berfungsi menjadi form autentikasi dan autorisasi pengguna agar dapat
menggunakan sesuai user level masing - masing. Gambar 3.9 merupakan desain
form untuk mengubah kata kunci.
STIKOM
Gambar 3.8 Desain FormLogin
Tabel 3.7 Fungsi Obyek Form Login
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Field
(Username/Password) TextBox
Digunakan untuk mengisi data username, dan password sesuai dengan data yang ada dalam database.
Field password akan ditampilkan dalam bentuk pagar agar keamanan data password lebih terjaga.
login Button Digunakan sebagai autentikasi dan autorisasi
agar dapat masuk dan menggunakan sistem.
Batal TextBox Digunakan sebagai membatalkan login dan keluar dari formlogin
Gambar 3.9 Desain Form Ubah kata kunci.
STIKOM
Tabel 3.8 Fungsi Obyek Form Ubah Kata Kunci.
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Field TextBox
Field Username digunakan untuk mengisi data username.
Field password akan ditampilkan dalam bentuk pagar agar keamanan data password lebih terjaga.
Simpan Button Digunakan menyimpan data perubahan kata kunci
Batal TextBox Digunakan sebagai membatalkan login dan keluar dari form ubah kata kunci
B. Desain Form Menu Utama
Sistem terbagi dalam 4 (empat) menu utama yaitu file, import data,
peramalan, setting. Menu file digunakan untuk akses kedalam sistem informasi
peramalan, pada menu ini terdapat menu item login, logout, exit. Menu import
data digunakan untuk mengimport atau mengelola data yaitu penambahan data,
dan penghapusan data. Pada menu ini terdapat menu item salesman, jenis barang,
barang, penjualan. Menu peramalan digunakan untuk perhitungan peramalan
beserta melihat hasil peramalan. Pada menu ini terdapat menu item perhitungan
peramalan dan hasil peramalan. Menu setting digunakan untuk maintenance data
pengguna sistem informasi peramalan penjualan. Menu ini terdapat menu item
ubah kata kunci dan pengguna. Berikut desain rancangan dari menu utama sistem
informasi peramalan penjualan.
STIKOM
Gambar 3.10 Rancangan Menu Sistem Informasi Peramalan Penjualan
Halaman utama aplikasi merupakan tampilan awal saat aplikasi dijalankan.
Halaman utama aplikasi terdapat menu - menu yang ada pada aplikasi. Pada
Gambar 3.11 merupakan desain dari halaman utama aplikasi. Pada bagian kanan
merupakan tempat untuk menu aplikasi dijalankan, sehingga semua menu yang
dijalankan akan berada di dalam bagian content tersebut.
Gambar 3.11 Desain Form Utama.
STIKOM
C. Desain Form Import Data Salesman
Import salesman merupakan halaman aplikasi untuk management data
salesman. Desain dari import data salesman dapat dilihat pada Gambar 3.12
Gambar 3.12 Desain FormImport Data Salesman.
Tabel 3.9 Fungsi Obyek FormImport Data Salesman.
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari.
Hapus Checkbox Digunakan untuk memilih data salesman yang akan dihapus
Tabel Datagrid
Digunakan untuk menampung data salesman dari database untuk ditampilkan pada formimport data salesman
Import Button Digunakan untuk meng-file berformat excel (.xls) importdata salesman dari
Hapus Button Digunakan untuk menghapus data salesman
berdasarkan data yang dipilih.
Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari
form import data salesman.
STIKOM
D. Desain Form Import Data Jenis Barang
Import jenis barang merupakan halaman aplikasi untuk management data
jenis barang. Desain dari import data jenis barang dapat dilihat pada Gambar 3.13
Gambar 3.13 Desain FormImport Data Jenis Barang.
Tabel 3.10 Fungsi Obyek FormImport Data Jenis Barang.
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari.
Hapus Checkbox Digunakan untuk memilih data jenis barang yang akan dihapus
Tabel Datagrid
Digunakan untuk menampung data jenis barang dari database untuk ditampilkan pada form import data jenis barang
Import Button Digunakan untuk meng-importdata jenis barang dari file berformat excel (.xls)
Hapus Button Digunakan untuk menghapus data jenis barang berdasarkan data yang dipilih.
Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form import data jenis barang.
STIKOM
E. Desain Form Import Data Barang
Import barang merupakan halaman aplikasi untuk management data
barang. Desain dari import barang dapat dilihat pada Gambar 3.14
Gambar 3.14 Desain FormImport Data Barang
Tabel 3.11 Fungsi Obyek FormImport Data Barang.
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari.
Hapus Checkbox Digunakan untuk memilih data jenis barang yang akan dihapus
Tabel Datagrid
Digunakan untuk menampung data jenis barang dari database untuk ditampilkan pada form import data jenis barang
Import Button Digunakan untuk meng-importdata jenis barang dari file berformat excel (.xls)
Hapus Button Digunakan untuk menghapus data jenis barang berdasarkan data yang dipilih.
Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form import data jenis barang.
STIKOM
F. Desain Form Import Data Penjualan
Import penjualan merupakan halaman aplikasi untuk management data
penjualan. Desain dari import penjualan dapat dilihat pada Gambar 3.15
Gambar 3.15 Desain FormImport Data Penjualan.
Tabel 3.12 Fungsi Obyek FormImport Data Penjualan.
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari.
Hapus Checkbox Digunakan untuk memilih data penjualan yang akan dihapus
Tabel Datagrid
Digunakan untuk menampung data penjualan dari database untuk ditampilkan pada form import data penjualan
Import Button Digunakan untuk meng-importdata penjualan dari file berformat excel (.xls)
Hapus Button Digunakan untuk menghapus data penjualan berdasarkan data yang dipilih.
Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form import data penjualan.
STIKOM
G. Desain Form Peramalan
Master peramalan merupakan halaman aplikasi untuk management data
peramalan. Desain dari master peramalan dapat dilihat pada Gambar 3.16.
Gambar 3.16 Desain form peramalan
Tabel 3.13 Fungsi Obyek Form Peramalan.
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Jenis Barang Combobox Digunakan untuk memilih jenis barang
Nama Barang Combobox Digunakan untuk memilih nama barang.
Periode Penjualan Datetime Digunakan untuk menentukan periode penjualan
Periode Peramalan NumericUpdown Digunakan untuk mentukan periode peramalan.
Kesimpulan Textbox Digunakan untuk menampilkan data hasil kesimpulan dari perhitungan peramalan
Tampilkan Data Button Digunakan untuk menampilkan data berdasarkan parameter yang dipilih
Hitung Peramalan Button Digunakan untuk menghitung peramalan berdasarkan data yang ditampilkan
STIKOM
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Simpan Button Digunakan untuk menyimpan data hasil peramalan
Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form perhitungan peramalan
Tabel Datagrid Digunakan untuk menampung data yang
ditampilkan.
3.3.7. Perancangan Output
Form hasil perhitungan peramalan merupakan halaman aplikasi untuk
management data hasil perhitungan peramalan. Desain dari form hasil perhitungan
peramalan dapat dilihat pada Gambar 3.17. Apabila dikehendaki output peramalan
berupa cetak, maka Klick ButtonPrint didalam Button Preview yang tersedia.
Gambar 3.17 Desain Form Hasil Perhitungan Peramalan.
STIKOM
Tabel 3.14 Fungsi Obyek Form Hasil Perhitungan Peramalan.
Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi
Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari.
Tabel Datagrid
Digunakan untuk menampung data hasil perhitungan peramalan untuk ditampilkan pada form hasil perhitungan peramalan.
Preview Button Digunakan untuk melihat data hasil peramalan sebelum dicetak.
Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form hasil perhitungan peramalan.
STIKOM
65
BAB V
PENUTUP
5.1.
Kesimpulan
Setelah dilakukan analisis, perancangan sistem dan implementasi Sistem
Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode
Single Moving Average
ini
serta dilakukan evaluasi hasil penelitiannya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai
berikut:
1.
Sistem informasi yang dibangun dapat digunakan untuk melakukan peramalan
menggunakan metode
single moving average
berdasarkan data penjualan per
minggu.
2.
Hasil implementasi menunjukkan angka
Mean Absolute Percentage Error
(MAPE) sebesar 35% yang artinya bahwa tingkat ketelitian hasil peramalan
sebesar 65%.
3.
Sistem informasi ini hanya mampu menampilkan hasil peramalan untuk satu
minggu kedepan.
5.2.
Saran
Adapun beberapa saran yang dapat disampaikan untuk mengembangkan
aplikasi yang telah dibuat antara lain:
1.
Pengembangan sistem informasi dengan menggunakan metode peramalan yang
lain untuk membandingkan dan mencari hasil peramalan terbaik.
2.
Sistem Informasi dapat dikembangkan dalam versi
web
agar proses peramalan
dan hasil peramalan dapat dilakukan dimana saja.
STIKOM
41
4.1. Implementasi Sistem
Implementasi program merupakan hasil implementasi dari analisis dan
desain sistem yang telah dibuat sebelumnya. Diharapkan dengan adanya
implementasi ini dapat memahami jalannya sistem informasi peramalan penjualan
menggunakan metode single moving average. Tahap ini merupakan implementasi
perangkat lunak yang disesuaikan dengan rancangan atau desain sistem yang telah
dibuat. Sebelumnya pengguna harus mempersiapkan kebutuhan - kebutuhan dari
program yang akan diimplementasikan baik dari segi perangkat keras maupun
perangkat lunak komputer.
4.2. Instalasi Program dan Pengaturan Sistem
Pengembangan aplikasi sistem informasi peramalan penjualan
menggunakan metode single moving average membutuhkan perangkat lunak yang
telah terinstalasi, adapun tahapan - tahapan instalasi dan pengaturan (setting)
sistem adalah sebagai berikut:
a.Processor Intel Celeron, Pentium IV, atau di atasnya.
b. Memory512 MB atau lebih. c. Harddisk 30 GB atau lebih.
d. Monitor dengan resolusi minimal 1024 x 768.
e.VGACard 64 MB, Printer, Mouse, dan keyboard
f. Instal sistem operasi Microsoft Windows Xp Profesional.
STIKOM
g.Instal aplikasi database Microsoft SQL Server 2000, attach database
yang dibutuhkan.
h.Instal aplikasi Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan
Metode Single Moving Average.
4.3. Penjelasan Penggunaan Aplikasi
Pada bagian ini akan dijelaskan alur proses secara garis besar penggunaan
sistem informasi peramalan penjualan menggunakan Single Moving Average
mulai dari login hingga menghasilkan peramalan penjualan. Berikut beberapa
form utama yang secara garis besar untuk menjalankannya antara lain : login,
menu utama, import data barang, import data penjualan, perhitungan peramalan,
hasil perhitungan peramalan.
4.3.1. Penggunaan Form Login
Pada saat aplikasi pertama kali dijalankan, yang akan tampil yaitu form
login. Form ini digunakan untuk mengisi username dan password bagi pengguna
agar dapat masuk ke form utama.
Gambar 4.1 Form Login.
Form login pada gambar form 4.1 merupakan form autentifikasi dan
autorisasi pengguna agar dapat menggunakan sistem sesuai fungsinya masing -
masing. Form ini mengatur hak akses dari pengguna sistem. Pada aplikasi ini
STIKOM
terdapat 2 pengguna yang hanya dapat mengakses, yaitu admin dan user. Untuk
masuk ke dalam sistem peramalan penjualan secara default password dari masing
– masing level user yaitu sama dengan usernamenya yaitu username admin
dengan password admin, dan username user dengan password user. Klick button
login untuk masuk ke aplikasi dan klick button batal untuk membatalkan masuk
dari aplikasi.
4.3.2. Penggunaan Menu Utama
Jika berhasil login akan tersaji sebuah form utama dari aplikasi. Form menu
utama pada sebelah kiri akan menampilkan menu – menu dari aplikasi yang dapat
di akses sesuai dengan user levelnya. Jika saat login login menggunakan level
admin maka semua menu yang terdapat aplikasi akan dapat diakses, yaitu menu
file, import, peramalan dan setting. Sedangkan jika login menggunakan level user
menu – menu yang dapat diakses yaitu menu file dan peramalan. Berikut tampilan
[image:54.612.47.545.138.659.2]menu utama dari masing – masing level user.
Gambar 4.2 Form Menu Utama Login sebagai Admin.
STIKOM
Gambar 4.3 Form Menu Utama Login sebagai User.
4.3.3. Penggunaan Form Import Data Barang
Form ini digunakan untuk untuk memanipulasi data barang. Proses manipulasi data barang adalah proses penambahan data baru dan menghapus data
barang yang tidak diperlukan. Pada aplikasi ini proses penambahan data barang
dilakukan dengan cara mengimport file data yang berformat excel. Sehingga
pengguna tidak perlu lagi menginputkan data satu persatu. Berikut tampilan dari
form import data barang.
STIKOM
Gambar 4.4 Form Import Data Barang.
Gambar 4.4 adalah tampilan dari form import data barang. Untuk proses
menambahan data pengguna dapat melakukan klick button import, sedangkan
button hapus digunakan untuk menghapus data barang yang sudah dipilih. Dan
button tutup digunakan untuk menutup form import data barang.
4.3.4. Penggunaan Form Import Data Penjualan
Form ini digunakan untuk memanipulasi data penjualan. Sama halnya
dengan proses manipulasi data barang, pada form import data penjualan dapat
melakukan proses penambahan data baru dan menghapus data penjualan yang
tidak diperlukan. Pada proses penambahan data penjualan dilakukan dengan cara
mengimport file data yang berformat excel. Sehingga pengguna tidak perlu lagi
menginputkan data satu persatu. Berikut tampilan dari form import data penjualan.
STIKOM
.
Gambar 4.5 Form Import Data Penjualan
Gambar 4.5 adalah tampilan dari form import data penjualan. Untuk proses
menambahan data pengguna dapat melakukan klick button import, sedangkan
button hapus digunakan untuk menghapus data penjualan yang sudah dipilih dan
button tutup digunakan untuk menutup form import data penjualan.
4.3.5. Penggunaan Form Penghitungan Peramalan
Form ini digunakan untuk melakukan perhitungan peramalan. Untuk
memulainya pertama pengguna memilih data jenis barang, kemudian memilih
data barang yang akan diramalkan dan memilih periode penjualan untuk melihat
history penjualan barang yang akan diramal tersebut. Klick button tampilkan data
untuk menampilkan data barang dan periode penjualan pada tabel yang sudah
disediakan. Untuk memulai meramalkan pengguna memilih data periode
peramalan data yang akan diramalkan, kemudian klick button hitung peramalan.
STIKOM
Hasil dari perhitungan peramalan akan tersajikan pada tabel,
