RANCANG BANGUN SISTEM INTELIJEN
UNTUK
ENTERPRISE RESOURCE PLANNING
(ERP)
PADA INDUSTRI TEPUNG JAGUNG
Oleh :
IRAWAN SURYAWIJAYA
F 34104037
2009
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
RANCANG BANGUN SISTEM INTELIJEN
UNTUK
ENTERPRISE RESOURCE PLANNING
(ERP)
PADA INDUSTRI TEPUNG JAGUNG
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Departemen Teknologi Industri Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian
Institut Pertanian Bogor
Oleh :
IRAWAN SURYAWIJAYA
F 34104037
2009
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
RANCANG BANGUN SISTEM INTELIJEN
UNTUK
ENTERPRISE RESOURCE PLANNING
(ERP)
PADA INDUSTRI TEPUNG JAGUNG
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Departemen Teknologi Industri Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian
Institut Pertanian Bogor
Oleh :
IRAWAN SURYAWIJAYA
F 34104037
Dilahirkan di Bogor, 5 Desember 1986 Tanggal lulus : 17 Desember 2008
Menyetujui,
Bogor, Januari 2009
Dr. Ir. Yandra Arkeman, M.Eng
Dosen Pembimbing I
Dr. Ir. Titi Candra Sunarti, M.Si
SURAT PERNYATAAN
Saya yang bertanda tangan di bawah ini: Nama : Irawan Suryawijaya
NRP : F 34104037
menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa tugas akhir dengan judul:
“Rancang Bangun Sistem Intelijen untuk Enterprise Resource Planning (ERP) pada Industri Tepung Jagung”
adalah karya asli saya sendiri, dengan arahan dari dosen pembimbing akademik, kecuali yang ditunjukkan rujukannya dengan jelas.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya tanpa tekanan dari siapapun.
Bogor, Januari 2009 Yang membuat pernyataan,
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Bogor, pada tanggal 5 Desember 1986. Penulis merupakan anak ketiga dari tiga bersaudara dengan ayahanda bernama Achmad Zatnika dan ibunda bernama Sofia. Penulis memiliki dua orang kakak bernama Irvy Sumiyati dan Syntha Kusumawati.
Riwayat pendidikan penulis dimulai dari sekolah dasar di SD Negeri Polisi 5 Bogor pada tahun 1992 – 1998. Kemudian penulis melanjutkan ke SLTP Negeri 5 Bogor selama 3 tahun dan lulus pada tahun 2001. Dari tahun 2001 – 2004, penulis melanjutkan ke sekolah lanjutan tingkat atas di SMU Negeri 1 Bogor. Di akhir pendidikan lanjutan tingkat atas ini, penulis mendapat kesempatan untuk mengikuti Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) sebagai mahasiswa di Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor pada tahun 2004.
Irawan Suryawijaya. F34104037. Rancang Bangun Sistem Intelijen untuk
Enterprise Resource Planning (ERP) pada Industri Tepung Jagung. Di bawah bimbingan Yandra Arkeman dan Titi Candra Sunarti. 2009.
RINGKASAN
Kebutuhan pangan non beras masyarakat Indonesia dipenuhi oleh gandum dalam bentuk terigu yang kebutuhannya 100 % impor. Untuk mengurangi hal tersebut diperlukan bahan pengganti yaitu tepung jagung yang dapat mensubsitusi terigu. Untuk melakukan pengembangan industri perlu dilakukan suatu teknik pengambilan keputusan yang tepat agar dapat menciptakan efisiensi dan efektivitas kinerja suatu perusahaan. Sistem yang dapat memberikan informasi terintegrasi tersebut adalah Enterprise Resource Planning (ERP) intelijen.
Tujuan penelitian ini adalah merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan model sistem intelijen untuk ERP pada industri tepung jagung dengan menggunakan model algoritma genetika dalam mengambil sebuah keputusan. Sistem intelijen Enterprise Resource Planning (ERP) pada industri tepung jagung diberi nama Intel ERP. Intel ERP mengintegrasikan beberapa modul dan sub modul, yaitu modul pemasaran, PPIC, produksi, pembelian, material, distribusi transportasi, sumber daya manusia, dan finansial. Sistem manajemen basis model intelijen yang dikembangkan yaitu model peramalan permintaan, model perencanaan pemesanan bahan baku, model perencanaan agregat, dan model algoritma genetika.
Model peramalan permintaan menggunakan teknik perataan bergerak tunggal, teknik perataan bergerak ganda, teknik prakiraan pemulusan eksponensial tunggal, teknik linear Brown satu parameter, dan teknik linear Holt dua parameter. Model perencanaan bahan baku menggunakan model persediaan kuantitas pesanan ekonomis (EOQ). Model perencanaan agregat menggunakan pendekatan matematika dengan konsep integer linear programming yang selanjutnya diselesaikan dengan model algoritma genetika.
Permintaan tepung jagung bersifat fluktuatif dan memiliki trend yang positif selama periode 2006 – 2007. Hasil analisis model peramalan permintaan menghasilkan nilai sebesar 324 ton, 335 ton, 345 ton, dan 356 ton untuk periode Januari – April 2008. Teknik yang digunakan dalam model ini yaitu teknik perataan bergerak ganda dengan nilai MAPE terrendah sebesar 21.913 %. Hasil dari model perencanaan agregat yaitu produksi reguler pada periode Januari – Maret 2008 yaitu sebesar 324 ton, 335 ton, dan 345 ton dengan hasil biaya produksi minimum sebesar Rp 3.298.896.000,00. Hasil yang diperoleh dari model EOQ selama 3 bulan ke depan, yaitu pemesanan dilakukan sebanyak 28 kali dengan rentang waktu pemesanan 2 hari. Pemesanan sebanyak 43 ton untuk setiap kali pesan sehingga total biaya minimum sebesar Rp 5.533.750,00.
Irawan Suryawijaya. F34104037. Intelligent Enterprise Resource Planning (ERP) Building System Design on Corn Flour Industry. Supervised by Yandra Arkeman and Titi Candra Sunarti. 2009.
SUMMARY
Requirement of food non rice of Indonesian people fulfilled with wheat. Wheat flour still fulfilled 100 % from import sector. Substitute commodity needed to reduce the consumption of wheat flour that will fulfill the needs of foods in Indonesia. Corn flour is one of alternative commodity to replace the needs on wheat flour. To develop industry we need to done a right decision making techniques to create company performance efficiency and effectivity. System that gives integrated information is Intelligent Enterprise Resource Planning (ERP).
The purpose of this research is to design, developed, and implemented intelligent system model for ERP in corn flour industry with genetic algorithm model on decision making. Intelligent system Enterprise Resource Planning (ERP) on corn flour industry called Intel ERP. Intel ERP is a package that related each one and another, that are marketing, PPIC, production, purchasing, material, distribution and transportation, human resources, and finance module. Model base management system that developed in Intel ERP program are demand forecasting model, material order planning model, aggregate planning, and genetic algorithm model.
Demand forecasting model use the time series method like single moving average technique, double moving average technique, single exponential smoothing technique, one parameter Brown linier technique, and two parameter Holt linier technique. The material planning model uses the Economic Order Quantity (EOQ) model. The Aggregate planning model use the integer linier programming mathematics concept that will be solve with genetic algorithm model.
The demand of corn flour were fluctuated and had a positive trend in 2006 – 2007 . The demand forecasting model analysis result a number of demand that are 324 tons, 335 tons, 345 tons, and 356 tons for forecasting on January 2008 until April 2008. The technique that was use on demand forecasting was double moving average technique with the lowest MAPE number 21.913%. The result from aggregate planning model was reguler production from Januari 2008 until March 2008 were 324 tons, 335 tons, and 345 tons to fulfill the demand of the customer. The result on minimum production cost was Rp 3.298.896.000,00. The result from EOQ model was on 3 months forward, the order done in 28 time with the due for 2 days. The order done for 43 tons for every order so the minimum cost was Rp 5.533.750,00.
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillah penulis ucapkan kepada Allah SWT yang selalu memberikan rahmat, ridho, dan kasih sayang-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi dengan judul Rancang Bangun Sistem Intelijen untuk Enterprise Resource Planning (ERP) pada Industri Tepung Jagung. Penyelesaian skripsi ini tidak lepas dari bimbingan, arahan, dan semangat berbagai pihak. Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Dr. Ir. Yandra Arkeman, M.Eng. dan Dr. Ir. Titi Candra Sunarti, M.Si. selaku dosen pembimbing akademik yang senantiasa meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan dan pengarahan selama penyusunan skripsi.
2. Dr. Ir. Aji Hermawan, MM. selaku dosen penguji yang telah memberikan masukan demi penyempurnaan skripsi ini.
3. Bapak Bambang Haryanto dan Bapak Eko dari pihak Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi yang telah banyak membantu dalam memberikan informasi mengenai industri tepung jagung.
4. Papah, Mamah, Teh Irvy, Teh Syntha, Bang Dody, Ka Zainul, Hilma, Salma, dan Salwa yang tak lepas memberikan dukungan, kasih sayang, serta doanya.
5. Wahyu, Chandra, Novi, Jo, Ivon, dan Aang selaku sahabat yang selalu memberikan semangat, doa, dan dukungannya selama ini.
6. Radit, Ayu, dan Rifqi selaku LASKAR yang telah berjuang bersama demi terciptanya skripsi ini.
7. Bobby, Hidea, Usuy, Alto, Mira, Otis, Om He yang telah banyak membantu ketika dalam masa-masa suntuk.
9. Seluruh pihak yang telah membantu penulis dalam pelaksanaan dan penyusunan skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan dan penulis harapkan kritik dan saran membangun sehingga skripsi ini bermanfaat bagi penulis, maupun yang membacanya.
Bogor, Januari 2009
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR ... i
DAFTAR TABEL ... v
DAFTAR GAMBAR ... vi
DAFTAR LAMPIRAN ... viii
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang ... 1
B. Tujuan ... 2
C. Ruang Lingkup ... 3
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Jagung ... 4
B. Tepung Jagung ... 5
C. Sistem Penunjang Keputusan Intelijen ... 7
D. Algoritma Genetik ... 9
E. Enterprise Resource Planning (ERP) ... 12
III. METODOLOGI A. Kerangka Penelitian ... 15
B. Pendekatan Sistem ... 16
C. Tata Laksana ... 22
IV. PEMODELAN SISTEM A. Konfigurasi Model ... 25
B. Perancangan Sistem ... 26
C. Implementasi ... 52
V. IMPLEMENTASI A. Program Utama ... 53
B. Modul Marketing ... 54
C. Modul PPIC ... 57
D. Modul Production ... 62
E. Modul Purchasing ... 64
F. Modul Material ... 66
G. Modul Distribution ... 69
H. Modul Human Resource ... 71
RANCANG BANGUN SISTEM INTELIJEN
UNTUK
ENTERPRISE RESOURCE PLANNING
(ERP)
PADA INDUSTRI TEPUNG JAGUNG
Oleh :
IRAWAN SURYAWIJAYA
F 34104037
2009
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
RANCANG BANGUN SISTEM INTELIJEN
UNTUK
ENTERPRISE RESOURCE PLANNING
(ERP)
PADA INDUSTRI TEPUNG JAGUNG
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Departemen Teknologi Industri Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian
Institut Pertanian Bogor
Oleh :
IRAWAN SURYAWIJAYA
F 34104037
2009
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN
RANCANG BANGUN SISTEM INTELIJEN
UNTUK
ENTERPRISE RESOURCE PLANNING
(ERP)
PADA INDUSTRI TEPUNG JAGUNG
SKRIPSI
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
SARJANA TEKNOLOGI PERTANIAN
pada Departemen Teknologi Industri Pertanian Fakultas Teknologi Pertanian
Institut Pertanian Bogor
Oleh :
IRAWAN SURYAWIJAYA
F 34104037
Dilahirkan di Bogor, 5 Desember 1986 Tanggal lulus : 17 Desember 2008
Menyetujui,
Bogor, Januari 2009
Dr. Ir. Yandra Arkeman, M.Eng
Dosen Pembimbing I
Dr. Ir. Titi Candra Sunarti, M.Si
SURAT PERNYATAAN
Saya yang bertanda tangan di bawah ini: Nama : Irawan Suryawijaya
NRP : F 34104037
menyatakan dengan sebenar-benarnya bahwa tugas akhir dengan judul:
“Rancang Bangun Sistem Intelijen untuk Enterprise Resource Planning (ERP) pada Industri Tepung Jagung”
adalah karya asli saya sendiri, dengan arahan dari dosen pembimbing akademik, kecuali yang ditunjukkan rujukannya dengan jelas.
Demikian pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya tanpa tekanan dari siapapun.
Bogor, Januari 2009 Yang membuat pernyataan,
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Bogor, pada tanggal 5 Desember 1986. Penulis merupakan anak ketiga dari tiga bersaudara dengan ayahanda bernama Achmad Zatnika dan ibunda bernama Sofia. Penulis memiliki dua orang kakak bernama Irvy Sumiyati dan Syntha Kusumawati.
Riwayat pendidikan penulis dimulai dari sekolah dasar di SD Negeri Polisi 5 Bogor pada tahun 1992 – 1998. Kemudian penulis melanjutkan ke SLTP Negeri 5 Bogor selama 3 tahun dan lulus pada tahun 2001. Dari tahun 2001 – 2004, penulis melanjutkan ke sekolah lanjutan tingkat atas di SMU Negeri 1 Bogor. Di akhir pendidikan lanjutan tingkat atas ini, penulis mendapat kesempatan untuk mengikuti Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) sebagai mahasiswa di Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor pada tahun 2004.
Irawan Suryawijaya. F34104037. Rancang Bangun Sistem Intelijen untuk
Enterprise Resource Planning (ERP) pada Industri Tepung Jagung. Di bawah bimbingan Yandra Arkeman dan Titi Candra Sunarti. 2009.
RINGKASAN
Kebutuhan pangan non beras masyarakat Indonesia dipenuhi oleh gandum dalam bentuk terigu yang kebutuhannya 100 % impor. Untuk mengurangi hal tersebut diperlukan bahan pengganti yaitu tepung jagung yang dapat mensubsitusi terigu. Untuk melakukan pengembangan industri perlu dilakukan suatu teknik pengambilan keputusan yang tepat agar dapat menciptakan efisiensi dan efektivitas kinerja suatu perusahaan. Sistem yang dapat memberikan informasi terintegrasi tersebut adalah Enterprise Resource Planning (ERP) intelijen.
Tujuan penelitian ini adalah merancang, mengembangkan, dan mengimplementasikan model sistem intelijen untuk ERP pada industri tepung jagung dengan menggunakan model algoritma genetika dalam mengambil sebuah keputusan. Sistem intelijen Enterprise Resource Planning (ERP) pada industri tepung jagung diberi nama Intel ERP. Intel ERP mengintegrasikan beberapa modul dan sub modul, yaitu modul pemasaran, PPIC, produksi, pembelian, material, distribusi transportasi, sumber daya manusia, dan finansial. Sistem manajemen basis model intelijen yang dikembangkan yaitu model peramalan permintaan, model perencanaan pemesanan bahan baku, model perencanaan agregat, dan model algoritma genetika.
Model peramalan permintaan menggunakan teknik perataan bergerak tunggal, teknik perataan bergerak ganda, teknik prakiraan pemulusan eksponensial tunggal, teknik linear Brown satu parameter, dan teknik linear Holt dua parameter. Model perencanaan bahan baku menggunakan model persediaan kuantitas pesanan ekonomis (EOQ). Model perencanaan agregat menggunakan pendekatan matematika dengan konsep integer linear programming yang selanjutnya diselesaikan dengan model algoritma genetika.
Permintaan tepung jagung bersifat fluktuatif dan memiliki trend yang positif selama periode 2006 – 2007. Hasil analisis model peramalan permintaan menghasilkan nilai sebesar 324 ton, 335 ton, 345 ton, dan 356 ton untuk periode Januari – April 2008. Teknik yang digunakan dalam model ini yaitu teknik perataan bergerak ganda dengan nilai MAPE terrendah sebesar 21.913 %. Hasil dari model perencanaan agregat yaitu produksi reguler pada periode Januari – Maret 2008 yaitu sebesar 324 ton, 335 ton, dan 345 ton dengan hasil biaya produksi minimum sebesar Rp 3.298.896.000,00. Hasil yang diperoleh dari model EOQ selama 3 bulan ke depan, yaitu pemesanan dilakukan sebanyak 28 kali dengan rentang waktu pemesanan 2 hari. Pemesanan sebanyak 43 ton untuk setiap kali pesan sehingga total biaya minimum sebesar Rp 5.533.750,00.
Irawan Suryawijaya. F34104037. Intelligent Enterprise Resource Planning (ERP) Building System Design on Corn Flour Industry. Supervised by Yandra Arkeman and Titi Candra Sunarti. 2009.
SUMMARY
Requirement of food non rice of Indonesian people fulfilled with wheat. Wheat flour still fulfilled 100 % from import sector. Substitute commodity needed to reduce the consumption of wheat flour that will fulfill the needs of foods in Indonesia. Corn flour is one of alternative commodity to replace the needs on wheat flour. To develop industry we need to done a right decision making techniques to create company performance efficiency and effectivity. System that gives integrated information is Intelligent Enterprise Resource Planning (ERP).
The purpose of this research is to design, developed, and implemented intelligent system model for ERP in corn flour industry with genetic algorithm model on decision making. Intelligent system Enterprise Resource Planning (ERP) on corn flour industry called Intel ERP. Intel ERP is a package that related each one and another, that are marketing, PPIC, production, purchasing, material, distribution and transportation, human resources, and finance module. Model base management system that developed in Intel ERP program are demand forecasting model, material order planning model, aggregate planning, and genetic algorithm model.
Demand forecasting model use the time series method like single moving average technique, double moving average technique, single exponential smoothing technique, one parameter Brown linier technique, and two parameter Holt linier technique. The material planning model uses the Economic Order Quantity (EOQ) model. The Aggregate planning model use the integer linier programming mathematics concept that will be solve with genetic algorithm model.
The demand of corn flour were fluctuated and had a positive trend in 2006 – 2007 . The demand forecasting model analysis result a number of demand that are 324 tons, 335 tons, 345 tons, and 356 tons for forecasting on January 2008 until April 2008. The technique that was use on demand forecasting was double moving average technique with the lowest MAPE number 21.913%. The result from aggregate planning model was reguler production from Januari 2008 until March 2008 were 324 tons, 335 tons, and 345 tons to fulfill the demand of the customer. The result on minimum production cost was Rp 3.298.896.000,00. The result from EOQ model was on 3 months forward, the order done in 28 time with the due for 2 days. The order done for 43 tons for every order so the minimum cost was Rp 5.533.750,00.
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillah penulis ucapkan kepada Allah SWT yang selalu memberikan rahmat, ridho, dan kasih sayang-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi dengan judul Rancang Bangun Sistem Intelijen untuk Enterprise Resource Planning (ERP) pada Industri Tepung Jagung. Penyelesaian skripsi ini tidak lepas dari bimbingan, arahan, dan semangat berbagai pihak. Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Dr. Ir. Yandra Arkeman, M.Eng. dan Dr. Ir. Titi Candra Sunarti, M.Si. selaku dosen pembimbing akademik yang senantiasa meluangkan waktunya untuk memberikan bimbingan dan pengarahan selama penyusunan skripsi.
2. Dr. Ir. Aji Hermawan, MM. selaku dosen penguji yang telah memberikan masukan demi penyempurnaan skripsi ini.
3. Bapak Bambang Haryanto dan Bapak Eko dari pihak Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi yang telah banyak membantu dalam memberikan informasi mengenai industri tepung jagung.
4. Papah, Mamah, Teh Irvy, Teh Syntha, Bang Dody, Ka Zainul, Hilma, Salma, dan Salwa yang tak lepas memberikan dukungan, kasih sayang, serta doanya.
5. Wahyu, Chandra, Novi, Jo, Ivon, dan Aang selaku sahabat yang selalu memberikan semangat, doa, dan dukungannya selama ini.
6. Radit, Ayu, dan Rifqi selaku LASKAR yang telah berjuang bersama demi terciptanya skripsi ini.
7. Bobby, Hidea, Usuy, Alto, Mira, Otis, Om He yang telah banyak membantu ketika dalam masa-masa suntuk.
9. Seluruh pihak yang telah membantu penulis dalam pelaksanaan dan penyusunan skripsi ini.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih banyak kekurangan dan penulis harapkan kritik dan saran membangun sehingga skripsi ini bermanfaat bagi penulis, maupun yang membacanya.
Bogor, Januari 2009
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR ... i
DAFTAR TABEL ... v
DAFTAR GAMBAR ... vi
DAFTAR LAMPIRAN ... viii
I. PENDAHULUAN A. Latar Belakang ... 1
B. Tujuan ... 2
C. Ruang Lingkup ... 3
II. TINJAUAN PUSTAKA A. Jagung ... 4
B. Tepung Jagung ... 5
C. Sistem Penunjang Keputusan Intelijen ... 7
D. Algoritma Genetik ... 9
E. Enterprise Resource Planning (ERP) ... 12
III. METODOLOGI A. Kerangka Penelitian ... 15
B. Pendekatan Sistem ... 16
C. Tata Laksana ... 22
IV. PEMODELAN SISTEM A. Konfigurasi Model ... 25
B. Perancangan Sistem ... 26
C. Implementasi ... 52
V. IMPLEMENTASI A. Program Utama ... 53
B. Modul Marketing ... 54
C. Modul PPIC ... 57
D. Modul Production ... 62
E. Modul Purchasing ... 64
F. Modul Material ... 66
G. Modul Distribution ... 69
H. Modul Human Resource ... 71
VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Industri Tepung Jagung ... 75
B. Batasan Masalah ... 77
VII. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan ... 90
B. Saran ... 92
DAFTAR PUSTAKA ... 93
DAFTAR TABEL
Tabel 1. Desain Kapasitas Mesin pada Industri Tepung Jagung ... 78 Tabel 2. Perencanaan Produksi Selama Tiga Bulan ke Depan ... 85 Tabel 3. Hasil Perhitungan EOQ ... 86 Tabel 4. Tenaga Kerja yang Terlibat ... 89 Tabel 5. Biaya Tenaga Kerja ... 89
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1. Pohon Industri Jagung ... 5 Gambar 2. Proses Pengolahan Tepung Jagung ... 7 Gambar 3. Hubungan antara Data, Informasi, dan Pengetahuan ... 9 Gambar 4. Diagram Alir Algoritma Genetik ... 11 Gambar 5. Konsep Dasar ERP ... 12 Gambar 6. Tahapan Evolusi Sistem ERP ... 14 Gambar 7. Diagram Lingkar Sebab Akibat ... 19 Gambar 8. Diagram Input-Output ... 19 Gambar 9. Diagram Alir Informasi Intel ERP ... 25 Gambar 10. Struktur Data Pemesanan Customer ... 27 Gambar 11. Struktur Data Customer ... 28 Gambar 12. Struktur Data Harga Produk ... 28 Gambar 13. Struktur Data Permintaan Aktual ... 29 Gambar 14. Struktur Data Peramalan Permintaan ... 29 Gambar 15. Struktur Data Biaya Produksi ... 30 Gambar 16. Struktur Data Kapasitas Produksi ... 30 Gambar 17. Struktur Data Perencanaan Agregat ... 31 Gambar 18. Struktur Data Perencanaan Pemesanan Ekonomis Bahan Baku .. 31 Gambar 19. Struktur Data Jadwal Produksi ... 32 Gambar 20. Struktur Data Inventori Produk ... 33 Gambar 21. Struktur Data Supplier ... 33 Gambar 22. Struktur Data Jadwal Pemesanan dan Penerimaan Bahan Baku .. 34 Gambar 23. Struktur Data Inventori Bahan Baku ... 35 Gambar 24. Struktur Data Jadwal Pengiriman Produk ... 35 Gambar 25. Struktur Data Pegawai ... 36 Gambar 26. Struktur Data Absen Pegawai ... 36 Gambar 27. Struktur Data Biaya Pegawai ... 37 Gambar 28. Struktur Data Arus Kas ... 37 Gambar 29. Struktur Data Password Admin ... 38 Gambar 30. Representasi Kromosom ... 45 Gambar 31. Penyilangan Satu Titik (One Point Crossover) ... 47
Gambar 32. Ilustrasi Mutasi Kromosom ... 48 Gambar 33. Grafik Persediaan dalam Model EOQ ... 51 Gambar 34. Biaya Total sebagai Fungsi dari Frekuensi Pesanan ... 52 Gambar 35. Tampilan Menu Utama Program Intel ERP ... 54 Gambar 36. Tampilan Sub Modul Order Management ... 56 Gambar 37. Tampilan Sub Modul Data Customer ... 56 Gambar 38. Tampilan Sub Modul Forecasting ... 59 Gambar 39. Tampilan Sub Modul Aggregate Planning ... 60 Gambar 40. Grafik Nilai Fitness Rata-Rata dan Fitness Minimum ... 61 Gambar 41. Tampilan Sub Modul Material Planning Model Perencanaan
Pemesanan Bahan Baku ... 62 Gambar 42. Tampilan Modul Production ... 64 Gambar 43. Tampilan Sub Modul Purchasing ... 65 Gambar 44. Tampilan Sub Modul Data Supplier ... 66 Gambar 45. Tampilan Sub Modul Product Inventory ... 68 Gambar 46. Tampilan Sub Modul Raw Material Inventory ... 69 Gambar 47. Tampilan Modul Distribution ... 70 Gambar 48. Tampilan Sub Modul Personal Management ... 72 Gambar 49. Tampilan Sub Modul Organization Management ... 73 Gambar 50. Tampilan Modul Finance ... 74 Gambar 51. Daerah Potensi Tanaman Jagung di Indonesia ... 75 Gambar 52. Perkembangan Ekspor dan Impor Tepung Jagung di Indonesia .. 76 Gambar 53. Pemakaian Tepung Jagung Menurut Industrinya ... 77 Gambar 54. Data Permintaan Tepung Jagung ... 79 Gambar 55. Grafik Peramalan Teknik Double Moving Average ... 81 Gambar 56. Representasi Kromosom Perencanaan Agregat ... 82 Gambar 57. Populasi Awal Algoritma Genetika ... 83 Gambar 58. Contoh Proses Penyilangan Kromosom ... 84 Gambar 59. Populasi Baru Algoritma Genetika ... 85 Gambar 60. Populasi Optimum Algoritma Genetika ... 85 Gambar 61. Grafik Perhitungan EOQ ... 87
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Petunjuk Penggunaan Program Intel ERP ... 95 Lampiran 2. Asumsi Data Perusahaan Industri Tepung Jagung ... 103 Lampiran 3. Neraca Massa Pembuatan Tepung Jagung ... 107 Lampiran 4. Laporan Hasil Running Model Algoritma Genetika pada
I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Perkembangan suatu industri semakin hari semakin banyak fungsi yang terlibat dan meliputi berbagai dimensi (area fungsional, kombinasi antara proses transaksi dan dukungan atas pengambilan keputusan, dan penyertaan mitra bisnis pada sistem). Konsep yang mendasari hal tersebut adalah integrasi, yang artinya konsep tersebut akan berhasil diterapkan jika didukung oleh sebuah sistem yang terpadu.
Enterprise Resource Planning (ERP) merupakan sebuah konsep terintegrasi dalam merencanakan dan mengelola sumber daya organisasi agar dapat dimanfaatkan secara optimal untuk menghasilkan nilai tambah bagi seluruh pihak yang berkepentingan atas organisasi tersebut. ERP dapat memungkinkan perusahaan untuk berintegrasi antar semua departemen atau fungsi dalam perusahaan serta memanfaatkan modul-modul penting bagi perusahaan seperti perencanaan bahan baku, keuangan dan akuntansi, manajemen sumberdaya manusia, dan lain-lain. ERP juga dapat digunakan sebagai alat bantu manajemen yang efektif dalam mengambil sebuah keputusan. Keputusan yang diperoleh dapat meningkatkan fungsionalitas perusahaan, penghematan biaya operasi, peningkatan jumlah penjualan, dan menambah daya saing perusahaan.
Industri tepung jagung merupakan sebuah industri yang perlu dikembangkan di Indonesia. Pengembangan industri tepung jagung perlu dilakukan agar tepung jagung lebih dikenal masyarakat dan dapat dimanfaatkan seoptimal mungkin. Jagung yang memiliki karakteristik biji-bijian yang serupa dengan gandum dan juga memiliki famili yang sama, yaitu
Graminae, dapat dijadikan bahan makanan pengganti gandum.
Pengembangan usaha tepung jagung di Indonesia diharapkan dapat mengurangi tingkat impor kebutuhan akan gandum.
Tepung jagung memiliki potensi besar untuk dikembangkan menjadi berragam produk pangan diantaranya cookies, snack, cake, dan biskuit. Tepung jagung mempunyai potensi yang dapat mensubstitusi terigu maupun tapioka dari 20 – 100 % yang diharapkan mampu mengurangi nilai impor terigu yang setiap tahun cenderung mengalami kenaikan sejalan dengan pertambahan jumlah penduduk dengan pola konsumsi pangan yang tidak berubah.
Pengembangan industri tepung jagung dapat dilakukan dengan merencanakan dan mengelola secara efektif dan efisien semua sumber daya industri sehingga dapat dimanfaatkan secara seoptimal mungkin. Pengembangan tersebut dilaksanakan dengan pengambilan keputusan yang menggunakan alat bantu manajemen berupa sistem cerdas terintegrasi.
B. Tujuan
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan sebagai berikut :
1. Merancang dan mengembangkan sistem intelijen untuk ERP dengan menggunakan algoritma genetika sebagai teknik pengambilan keputusan. 2. Mengaplikasikan sistem intelijen untuk ERP pada industri tepung jagung
C. Ruang Lingkup
II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Jagung
Jagung termasuk ke dalam famili Graminae dan genus Zea yang hanya memiliki satu spesies yaitu Zea mays L. Jagung merupakan tanaman berrumah satu dan termasuk ordo rumput-rumputan. Tanaman jagung termasuk jenis tumbuhan semusim.
Jagung lengkap terdiri dari kelobot, tongkol jagung, biji jagung, dan rambut. Kelobot merupakan kelopak atau daun buah yang berguna sebagai pelindung dan pembungkus biji jagung. Tongkol jagung merupakan simpanan makanan untuk pertumbuhan biji jagung selama melekat pada tongkol. Biji jagung melekat pada tongkol jagung dan berbentuk bulat. Rambut jagung merupakan tangkai putik yang sangat panjang yang keluar ke ujung kelobot melalui sela-sela biji (Effendi dan Sulistiati, 1991).
Tanaman jagung merupakan tanaman yang dapat digunakan sebagai bahan pangan, bahan pakan, dan bahan baku dalam berbagai industri. Jagung dapat diolah menjadi tepung jagung, pati jagung, grits, minyak jagung, gula jagung, dan berbagai bentuk kebutuhan lainnya. Pohon industri jagung dapat dilihat pada Gambar 1.
Dalam industri, pemanfaatan jagung yaitu dengan mengubah komponen biji jagung menjadi bahan yang memiliki nilai tambah yang dapat digunakan sebagai bahan tambahan makanan atau bahan kimia. Pemanfaatan jagung menjadi tepung jagung memberikan nilai tambah terhadap jagung.
B. Tepung Jagung
memilki ukuran kehalusan butir paling tinggi dibandingkan hasil keluaran lainnya. Ciri fisik tepung jagung yang menyerupai tepung terigu dapat digunakan sebagai pengganti tepung terigu pada berbagai macam olahan makanan.
Gambar 1. Pohon Industri Jagung (Purwono dan Hartono, 2006)
Tepung jagung adalah produk setengah jadi dari biji jagung kering pipilan yang dihaluskan dengan cara penggilingan kemudian diayak. Penggilingan biji jagung ke dalam bentuk tepung merupakan suatu proses memisahkan kulit, endosperma, lembaga, dan tudung pangkal biji.
Pengolahan jagung dengan alkali adalah proses penambahan Ca(OH)2
sebanyak 1% yang dilakukan proses perebusan, kemudian dikeringkan, dan digiling untuk mendapatkan tepung jagung. Pengolahan dengan alkali ini biasanya digunakan pada industri pangan (Riyani, 2007).
Tepung jagung merupakan salah satu hasil dari pemanfaatan teknologi pengolahan jagung yang berpotensi untuk dikembangkan dalam rangka penganekaragaman pangan yang tidak hanya ditujukan untuk mengurangi ketergantungan terhadap terigu dan beras tetapi juga dimaksudkan untuk mengubah pola konsumsi masyarakat agar mereka mengkonsumsi bahan makanan yang lebih banyak jenisnya dan lebih banyak gizinya. Selain itu, penganekaragaman pangan juga ditujukan untuk meningkatkan kesejahteraan rakyat dan meratakan hasil pembangunan serta memanfaatkan sumber daya alam yang beraneka ragam dengan lebih efisien.
Industri makanan olahan biasanya menggunakan jagung pipilan sebagai bahan baku dalam memproduksi tepung jagung. Penggunaan tepung jagung bisa berfungsi sebagai bahan baku utama atau sebagai campuran terigu. Tepung jagung merupakan bahan baku berbagai industri yang dikonsumsi secara tidak langsung dalam bentuk mie basah, biskuit, roti, dan makanan ringan. Proses produksi tepung jagung melewati beberapa tahap seperti penggilingan, pemisahan kulit ari dan grits, penggilingan tahap II, dan pengayakan.
Jagung pipilan kering dihancurkan dengan mesin penggiling (disk mill) yang menghasilkan grits. Penggunaan disk mill memberikan banyak keuntungan yaitu menurunkan biaya produksi karena efisiensi proses tidak memerlukan proses pengeringan lagi dalam penyimpanannya, tingkat kehalusan lebih tinggi, dan waktu yang relatif singkat. Hasil penggilingan dilanjutkan ke polisher yang berfungsi memisahkan kulit ari (slapper) dan
dilengkapi dengan pengayak 80 mesh. Proses pengolahan tepung jagung dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Pengolahan Tepung Jagung
C. Sistem Penunjang Keputusan Intelijen
Menurut Turban (2005), proses yang berkaitan dengan tujuan suatu organisasi dan sumber daya yang dimiliki disebut manajemen. Kesuksesan manajemen tergantung pada kemampuan dari fungsi yang dimiliki, yaitu
planning, organizing, directing, dan controlling. Semua aktivitas tersebut berkaitan dengan pengambilan keputusan yang optimum.
Pembuatan keputusan merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari totalitas sistem organisasi secara keseluruhan. Pada dasarnya sebuah sistem organisasi mencakup sistem fisik (sistem operasional), sistem manajemen (sistem keputusan) dan sistem informasi.
organisasi untuk mengetahui dan mengerti masalah yang dihadapi dalam mengukur kinerja fungsionalitas suatu perusahaan.
Marimin (2004) menyatakan bahwa Decision Support System (DSS) bermanfaat membantu pengambilan keputusan secara interaktif. Menurut Lucas (1993), DSS sebagai model dari sekumpulan prosedur untuk melakukan pengolahan data dengan tujuan membantu manajer dalam pembuatan keputusan spesifik. Penerapan DSS akan berhasil jika sistem tersebut sederhana dan mudah digunakan, mudah melakukan pengawasan, mudah melakukan adaptasi terhadap perubahan lingkungan dan mudah melakukan kegiatan komunikasi dengan berbagai entiti.
Menurut Eriyatno (1999), Sistem Penunjang Keputusan (SPK) adalah pendekatan secara sistematis dalam menentukan teknologi ilmiah yang tepat dalam mengambil keputusan. SPK juga merupakan konsep spesifik dengan menghubungkan sistem informasi terkomputerisasi dimana penggunanya yaitu para pengambil keputusan sehingga terciptanya keoptimalan dalam pengambilan keputusan.
Karakterisasi pokok yang melandasi teknik sistem penunjang keputusan yaitu:
1. Interaksi langsung antara komputer dengan pengambil keputusan
2. Adanya dukungan menyeluruh (holistik) dari keputusan bertahap berganda
3. Suatu sintesa dari konsep yang diambil dari berbagai bidang antara lain ilmu komputer, ilmu sistem, psikologi, ilmu manajemen, dan intelejensi buatan
4. Mempunyai kemampuan aditif terhadap perubahan kondisi dan kemampuan berevolusi menuju sistem yang lebih bermanfaat.
Gambar 3. Hubungan antara Data, Informasi, dan Pengetahuan (Goenawan, 2007)
Sistem penunjang keputusan intelijen adalah sistem pendukung keputusan yang dalam membuat alternatif keputusannya menggunakan berbagai teknik yaitu penelitian operasional lanjut dengan kecerdasan buatan (artificial intelligence), system engineering serta soft computing yang terdiri dari fuzzy system, neural network, dan genetic algorithm (Goenawan, 2007).
Optimasi merupakan tahapan untuk pemanfaatan optimal dari sumberdaya. Untuk itu perlu dikembangkan suatu sistem pendukung keputusan secara cerdas (intelligent decision support system) dengan memformulasikan sebuah fungsi obyektif biaya minimum (cost minimizing objective function), serta bermanfaat secara ekonomi. Intelligent decision support system (IDSS) merupakan pengembangan dari sistem penunjang keputusan dengan menggunakan pengetahuan (aturan-aturan tentang sifat dan unsur suatu masalah) seperti fuzzy systems, neural networks, dan genetic algorithms / algoritma genetik (Sadly, 2007).
D. Algoritma Genetik
Menurut Strafaci (2002), algoritma genetik merupakan sebuah konsep baru pencarian secara tersusun untuk optimasi solusi masalah yang rumit dan kompleks dengan menggunakan persamaan matematika berdasarkan evolusi tiruan (artificial evolution). Algoritma genetik dapat mencari solusi optimum dari fungsi satu variabel bebas dengan representasi dasar atau biner. Untuk fungsi yang lebih kompleks atau lebih dari satu variabel bebas dapat
Pemrosesan data: pengorganisasian, penyimpanan perhitungan, pengambilan data, pembuatan laporan
Pemrosesan informasi: penyusunan kembali, kuantifikasi, pengelompokan, penyajian
Dikomunikasikan ke orang/ bagian lain dalam bentuk teks, keluaran komputer, lisan, tulisan, dll.
DATA
INFORMASI
menggunakan representasi float atau integer. Hal tersebut dilakukan untuk penyederhanaan sistem karena gen biner akan menyebabkan besarnya ukuran kromosom.
Algoritma genetika adalah algoritma pencarian berdasarkan pada mekanisme sistem natural, yakni genetik dan seleksi alam. Algoritma genetika dikembangkan berdasarkan teori dari biologi seperti halnya jaringan syaraf tiruan. Dalam perkembangannya, algoritma genetika sangat berhasil dan berguna dalam melakukan optimasi (Goenawan, 2007).
Dalam aplikasi algoritma genetika, variabel solusi dikodekan ke dalam struktur string yang merepresentasikan barisan gen yang merupakan karakteristik dari solusi problem. Berbeda dengan teknik pencarian konvensional, algoritma genetika berangkat dari himpunan solusi yang dihasilkan secara acak. Himpunan ini disebut populasi dan setiap individu dalam populasi disebut kromosom yang merupakan representasi dari solusi. Kromosom-kromosom berevolusi dalam suatu proses iterasi yang berkelanjutan disebut generasi. Pada setiap generasi, kromosom dievaluasi berdasarkan suatu fungsi evaluasi. Setelah beberapa generasi maka algoritma genetika akan konvergen pada kromosom terbaik, yang diharapkan merupakan solusi optimal (Goldberg, 1989).
Prosedur umum algoritma genetik adalah sebagai berikut :
Langkah 1 : Pengkodean calon solusi dan set-up beberapa parameter awal (jumlah individu, probabilitas, penyilangan dan mutasi, dan jumlah generasi maksimum)
Langkah 2 : t Å 0 (inisialisasi awal)
Pembangkitan acak sejumlah n kromosom pada generasi ke-0. Langkah 3 : Evaluasi masing-masing kromosom dengan menghitung nilai
fitness-nya.
Langkah 5 : Rekombinasikan kromosom terpilih dengan cara melakukan penyilangan (crossover) dan mutasi (mutation).
Langkah 6 : t Å t + 1
Update jumlah generasi dan kembali ke langkah 2 hingga jumlah generasi maksimum tercapai.
[image:36.595.171.472.295.694.2]Pencarian kromosom (solusi) baru pada populasi dilakukan dengan menggunakan operator-operator genetik yang terdiri atas operator seleksi (selection), penyilangan (crossover), dan mutasi (mutation). Diagram alir algoritma genetik dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir Algoritma Genetik (Wang, 1999) Representasi solusi
ke dalam kromosom
Inisialisasi
Evaluasi
Selesai ?
Seleksi
Penyilangan Mutasi
Evaluasi
Perbaikan
Penggantian
Selesai Ya
E. Enterprise Resource Planning (ERP)
Menurut Gaspersz (2001), ERP merupakan suatu proses perencanaan bisnis terintegrasi beserta eksekusinya guna tercapai fungsi-fungsi dari proses bisnis itu. ERP mengelola operasi dan fungsi-fungsi pendukung dari industri manufaktur dengan tetap memperhatikan sumberdaya-sumberdaya kritis dari perusahaan.
Konsep ERP dapat dijalankan dengan baik apabila didukung oleh seperangkat aplikasi dan infrastruktur sehingga pengelolaan data dan informasi dapat dilakukan dengan mudah dan terintegrasi. Integrasi dalam konsep ERP ini berhubungan dengan interpretasi dalam menghubungkan antara berbagai aliran proses bisnis, metode dan teknik berkomunikasi, keselarasan dan sinkronisasi operasi bisnis, dan koordinasi operasi bisnis (Dhewanto dan Falahah, 2007). Konsep dasar ERP dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Konsep Dasar ERP (Dhewanto dan Falahah, 2007)
ERP tidak hanya terbatas pada pengelolaan sumberdaya perusahaan, tetapi lebih ke arah bagaimana berbagai divisi dalam suatu perusahaan berfungsi. Sebuah solusi ERP bertujuan memberikan satu aplikasi tunggal yang bekerja secara terintegrasi yang meliputi berbagai divisi dalam perusahaan seperti planning, marketing, manufacturing, sales, finance,
purchasing, HR. Meskipun pada awalnya ERP dikembangkan untuk kepentingan internal perusahaan, dengan makin maraknya penggunaan internet, ERP juga bisa dimanfaatkan untuk kepentingan business partner dan
client (www.bizsolutionit.com).
Sistem ERP terdiri dari modul-modul yang terintegrasi satu sama lain seperti modul produksi, distribusi, finansial, sumberdaya manusia, dan lain-lain. Dalam sistem ERP, perubahan yang dilakukan pada satu modul akan secara otomatis meng-update modul yang lainnya bila informasi yang dirubah berkaitan dengan modul tersebut. Data akan ter-update secara langsung begitu pengguna memasukkan data ke dalam sistem. Hal ini dikenal dengan istilah real-time processing. Integrasi secara sistem bisa terjadi dengan syarat bahwa seluruh perusahaan harus menggunakan satu sumber data yang sama, baik untuk data produk maupun untuk data vendor. Semua pengguna yang mempunyai akses ke sistem akan dapat melihat semua informasi yang paling
up-to-date setiap saat diperlukan walaupun informasi tersebut di-input oleh user lain (Masbukin, 2003).
Menurut Dhewanto dan Falahah (2007), sejak diisukan sekitar tahun 1960-an, ERP telah megalami evolusi yang cukup drastis. Perkembangan ERP dibagi menjadi beberapa tahapan, yaitu :
Tahap I : Material Requirement Planning (MRP) Tahap II : Close-Loop MRP
Tahap III : Manufacturing Resource Planning (MRP II) Tahap IV : Enterprise Resource Planning (ERP)
Tahap V : Extended ERP (ERP II)
Gambar 6. Tahapan Evolusi Sistem ERP (Dhewanto dan Falahah, 2007) Sistem ERP dapat meningkatkan tulang punggung fungsionalitas, baik pada bagian operasional maupun antarmuka dengan konsumen secara simultan. Manfaat dari ERP bagi perusahaan, yaitu ERP merupakan akses informasi yang handal, dapat menghindari duplikasi data dan operasi, mempercepat waktu pemrosesan data, mengurangi biaya, kemudahan adaptasi, meningkatkan skalabilitas, kemudahan dalam pemeliharaan, dan pengembangan global bagi perusahaan (Dhewanto dan Falahah, 2007).
III. METODOLOGI
A. Kerangka Penelitian
Pengembangan industri pertanian perlu dilaksanakan agar dapat mengoptimalkan fungsionalitas suatu perusahaan. Untuk melakukan pengembangan industri perlu dilakukan suatu teknik pengambilan keputusan yang tepat agar dapat menciptakan efisiensi dan efektivitas kinerja suatu perusahaan. Kinerja perusahaan dapat dilihat dari integrasi antar departemen atau fungsi dalam perusahaan yang saling memberikan informasi kebutuhan ke setiap masing-masing departemen atau fungsi perusahaan.
Ketidaklancaran suatu arus informasi dan data dapat menjadi permasalahan yang cukup serius di dalam suatu organisasi. Ketidaklancaran dalam integrasi antar fungsi perusahaan dapat mengakibatkan keterlambatan dalam penyusunan rencana strategis sehingga menyebabkan suatu kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Permasalahan dalam ketidaklancaran informasi dapat diatasi dengan pembuatan suatu sistem yang dapat membantu dalam menetapkan suatu keputusan dalam penyusunan rencana strategis perusahaan. Penyelesaian tersebut dilakukan dengan membuat sistem integrasi yang terkontrol dan memiliki kompatibilitas data serta kebutuhan penelusuran data dari hulu ke hilir. Sistem tersebut mengintegrasikan antara kebutuhan-kebutuhan perusahaan manufaktur, mulai dari kebutuhan bahan baku hingga dukungan purna jual, dan juga dukungan proses-proses pendukung seperti manajemen sumber daya manusia, keuangan, dan sebagainya.
Sistem yang dapat memberikan informasi terintegrasi dalam penyusunan rencana pengambilan keputusan adalah sistem intelijen
acuan dalam pengambilan sebuah keputusan yang tepat dalam melakukan pengembangan industri yang bersangkutan.
B. Pendekatan Sistem
Sistem adalah kesatuan usaha yang terdiri dari bagian-bagian yang berkaitan seperti orang, sumberdaya, konsep ataupun prosedur yang teratur untuk mencapai suatu tujuan dalam lingkungan yang kompleks. Analisa organositoris yang menggunakan ciri-ciri sistem sebagai tolak analisa dapat disebut suatu pendekatan sistem.
Pendekatan sistem merupakan cara pemecahan masalah dengan cara dilakukan identifikasi terhadap adanya sejumlah kebutuhan. Identifikasi terhadap semua kebutuhan yang diperlukan menghasilkan gambaran utama dari sistem. Gambaran tersebut kemudian dibuat model sistem dalam bentuk program komputer dan diverifikasi menggunakan data yang diperoleh untuk melakukan simulasi yang tepat dan sesuai dengan model yang telah dirancang sebelumnya.
Pendekatan sistem dirancang dengan tujuan untuk pengembangan dan pengelolaan sistem operasi, dan perancangan sistem informasi untuk pengambilan keputusan. Gagasan dasar dan utama mengenai pendekatan sistem adalah hubungan timbal balik antar data, model, dan keputusan yang dihasilkan. Titik awal pendekatan adalah tujuan dan fokusnya adalah pada rancangan sistem secara keseluruhan. Tujuan pendekatan sistem adalah untuk mendapatkan suatu gugus alternatif sistem yang layak untuk mencukupi kebutuhan-kebutuhan yang telah diidentifikasi dan diseleksi.
Pemecahan masalah dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan sistem yang terdiri dari beberapa tahap, yaitu :
1. Analisa Kebutuhan
berbeda-beda sesuai dengan tujuan masing-masing dan saling berhubungan satu sama lain dan memiliki pengaruh terhadap sistem yang ada. Analisa kebutuhan untuk sistem ini adalah diperoleh dari wawancara dari pihak Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT) dan pihak Unit Pengolahan Jagung Terpadu (UPJT) Kabupaten Bojonegoro dalam menentukan kebutuhan suatu sistem pada industri tepung jagung.
Identifikasi kebutuhan rancang bangun sistem intelijen untuk
Enterprise Resource Planning pada industri tepung jagung, yaitu: a. Industri Tepung Jagung
- Kesulitan industri dalam memperkirakan jumlah permintaan - Kepastian jumlah kebutuhan faktor produksi
- Kesesuaian kebutuhan bahan baku dengan permintaan - Penjadwalan produksi yang sesuai dengan perencanaan - Kesesuaian antara tersedianya bahan baku dengan produksi - Jumlah sumber daya yang sesuai dengan kebutuhan
b. Pemilik Modal
- Kemudahan memperoleh informasi dalam perusahaan - Terpenuhinya keuntungan dari penanaman modal - Jaminan kembalinya modal usaha
c. Konsumen
- Terpenuhinya permintaan akan produk - Kemudahan dalam memperoleh produk - Harga produk yang terjangkau dan stabil
- Memperoleh produk yang memiliki kualitas yang baik d. Pemasok
2. Formulasi Masalah
Penyusunan sistem yang terintegrasi sering dihadapkan pada beberapa permasalahan. Permasalahan yang biasa terjadi yaitu kesulitan dalam memperkirakan kebutuhan bahan, permintaan konsumen, waktu pemesanan, tingkat persediaan, kebutuhan sumberdaya, informasi keuangan, dan integrasi antar fungsi.
Penyusunan sistem yang baik dan tepat sangat diperlukan agar sistem dapat terintegrasi secara menyeluruh sehingga dapat memberikan informasi yang tepat antar divisi dalam mengelola kebutuhan. Adanya suatu model juga dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan secara sistematis, cepat, efisien, dan efektif agar dapat tercipta suatu keoptimalan dalam fungsionalitas perusahaan. Penerapan sistem diperlukan untuk mengelola data yang ada agar tercipta keteraturan data dalam mengolah informasi perusahaan dan dapat dijadikan suatu perencanaan strategis perusahaan.
3. Identifikasi Sistem
Identifikasi sistem merupakan rantai hubungan pernyataan dari kebutuhan-kebutuhan dengan pernyataan khusus dari masalah yang harus dipecahkan dalam mencukupi kebutuhan-kebutuhan tersebut. Identifikasi sistem bertujuan untuk memberikan gambaran terhadap sistem yang dikaji berupa rantai hubungan antara pernyataan dari kebutuhan-kebutuhan antar komponen-komponen.
Tujuan akhir dari identifikasi sistem yaitu menghasilkan spesifikasi yang terperinci tentang peubah yang menyangkut rancangan dan proses kontrol yang ditentukan dan ditandai dengan adanya kriteria jalannya sistem akan membantu dalam evaluasi alternatif sistem. Identifikasi sistem dapat dilakukan dengan menggunakan diagram lingkar sebab akibat yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Diagram input-output menggambarkan skema identifikasi yang didasarkan pada masukan dan keluaran dari model yang dikembangkan.
sedangkan output terdiri dari output yang dikehendaki dengan output
yang tidak dikehendaki. Diagram input-output dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 7. Diagram Lingkar Sebab Akibat
4. Pemodelan Sistem
Perancangan sistem intelijen untuk Enterprise Resource Planning
(ERP) terdiri dari sistem pengolahan terpusat, manajemen dialog, manajemen basis data, dan manajemen basis model. Manajemen dialog berfungsi untuk menerima input dan memberikan output yang dikehendaki. Manajemen basis data berfungsi untuk menyimpan data sesuai perintah manajemen basis model dan manajemen dialog serta sebagai penghubung antar basis data yang terdapat dalam sistem intelijen untuk ERP. Manajemen basis model memberikan fasilitas pengelolaan model untuk mengkomputasi pengambilan keputusan dan meliputi semua aktivitas yang tergabung dalam pemodelan sistem intelijen untuk ERP.
a. Sistem Pengolahan Terpusat
Sistem pengolahan terpusat merupakan program utama dari sistem intelijen untuk ERP yang mengatur dan mengelola sistem yang terintegrasi dalam program. Hubungan antara sistem manajemen basis data dan sistem manajemen basis model diintegrasikan dan diatur oleh sistem pengolahan terpusat sehingga memudahkan pengguna dalam mengakses keseluruhan fasilitas yang ada. Dalam paket program sistem intelijen untuk ERP, sistem pengolahan terpusat ditampilkan dalam bentuk menu utama yang dapat diakses pengguna.
b. Sistem Manajemen Dialog
Sistem manajemen dialog merupakan fasilitas interaksi antara model dan pengguna dalam pengambilan keputusan. Sistem manajemen dialog mengatur tampilan, fleksibilitas, serta kemudahan dalam menjalankan program. Sistem ini akan mempermudah pengguna dalam menggunakan program karena dibuat user friendly. c. Sistem Manajemen Basis Data
penyuntingan dan pengambilan data. Sistem yang akan dikembangkan ini tersusun dari data-data yang diperlukan dan kemudian diolah oleh masing-masing bagian dalam mengintegrasikan informasi yang dibutuhkan.
d. Sistem Manajemen Basis Model Intelijen
Sistem manajemen basis model intelijen merupakan fasilitas yang berisi formulasi matematis dan menggunakan teknik berpikir (konwledge) sebagai alat perhitungan yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Sistem manajemen basis model intelijen yang akan dikembangkan yaitu model peramalan permintaan, model perencanaan agregat, model perencanaan kebutuhan bahan baku, dan model algoritma genetika.
5. Implementasi
Model sistem yang berhasil dibuat, kemudian diimplementasikan dalam bentuk suatu paket program komputer. Program komputer dirancang memiliki sistem manajemen basis data, sistem manajemen basis model, sistem manajemen dialog, dan sistem pengolahan terpusat. Dalam perancangan program komputer, juga disebutkan mengenai minimal permintaan spesifikasi komputer agar program dapat dijalankan dengan baik.
6. Verifikasi
Pada tahap ini juga akan dilakukan evaluasi terhadap berbagai kriteria yang berkaitan dengan aplikasi seperti kelengkapan, ketepatan dan konsistensi pengetahuan, kemudahan mengakses, dan kemudahan melakukan komunikasi.
C. Tata Laksana
Pelaksanaan penelitian melalui tahapan-tahapan sebagai berikut : 1. Perancangan Sistem
Tahapan ini merupakan tahap untuk menganalisa sistem, desain sistem, dan tahapan pengembangan implementasi. Tahapan analisa sistem, bertujuan untuk menetapkan berbagai dasar sistem dan keperluan serta menjadi landasan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem. Pada tahap analisa sistem juga dilakukan penentuan ruang lingkup yang bertujuan untuk menentukan batasan-batasan, asumsi-asumsi dan ruang lingkup permasalahan yang akan diimplementasikan dalam sistem.
Tahap desain sistem bertujuan untuk merancang dan mendesain sistem sesuai dengan hasil analisa sistem. Tahap desain sistem didasarkan atas sistem yang dikaji meliputi tahap perancangan sistem pengolah terpusat, sistem pengolahan data, sistem basis model, dan sistem dialognya. Sistem basis model yang dikembangkan yaitu model peramalan permintaan, perencanaan agregat, dan perencanaan kebutuhan bahan baku.
2. Perancangan Model Algoritma Genetika
secara acak dan berevolusi melalui beberapa generasi yang diharapkan nilai generasi selanjutnya lebih baik dari generasi sebelumnya hingga diperoleh nilai fitness yang diharapkan (optimum) dan dapat menghasilkan solusi dari desain model sistem yang telah dirancang sebelumnya yaitu model perencanaan agregat.
3. Pengumpulan Data dan Informasi
Jenis informasi merupakan sekumpulan data yang dibutuhkan dalam proses pengambilan keputusan. Data-data tersebut merupakan data numerik yang berupa nilai mengenai informasi yang digunakan dalam suatu perusahaan. Pengumpulan data dan informasi diperoleh dari wawancara berbagai pihak, yaitu dari pihak Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT), pihak Unit Pengolahan Jagung Terpadu (UPJT) Kabupaten Bojonegoro, dan data-data sekunder berupa data kualitatif dan kuantitatif yang diperoleh dari UPJT Bojonegoro, laporan-laporan perusahaan, dan studi pustaka.
Studi pustaka dilakukan dengan mencari referensi dan literatur yang berkaitan dengan pembuatan sistem intelijen untuk Enterprise Resource Planning pada industri tepung jagung.
4. Implementasi
Tahap implementasi dilakukan koordinasi antar basis model dan basis data yang akan diimplementasikan ke dalam suatu program komputer. Pengembangan sistem ini menggunakan perangkat lunak
Borland Delphi 7.0 dan Microsoft Access 2007 untuk pengembangan sistem manajemen basis data.
5. Verifikasi
Metode ini dilakukan setelah data terkumpul pada tahap pengumpulan data yang kemudian dijadikan sebuah input dalam perencanaan sehingga dapat mendukung suatu keputusan.
6. Evaluasi
IV. PEMODELAN SISTEM
A. Konfigurasi Model
Sistem intelijen untuk Enterprise Resource Planning (ERP) pada industri tepung jagung ini dirancang dan dikembangkan dalam suatu paket program aplikasi yang diberi nama Intel ERP. Paket program aplikasi ini dirancang dengan bahasa pemrograman Pascal dengan menggunakan perangkat lunak Borland Delphi 7.0. Paket program aplikasi Intel ERP terdiri dari 2 komponen sistem, yaitu sistem manajemen basis data (Data Base Management System) dan sistem manajemen basis model (Model Base Management System). Sistem tersebut berinteraksi secara timbal balik dengan sistem yang lainnya melalui pusat pengolahan sistem yang mengelola dan mengatur seluruh bagian atau komponen sistem yang terintegrasi dalam paket program. Sistem manajemen dialog membantu dalam mempermudah komunikasi antar pengguna dengan komputer. Diagram alir informasi dalam paket program aplikasi Intel ERPdapat dilihat pada Gambar 9.
B. Perancangan Sistem
1. Sistem Pengolahan Terpusat
Sistem pengolahan terpusat berfungsi untuk mengelola dan mengatur seluruh bagian atau komponen sistem yang terintegrasi dalam paket program Intel ERP. Sinyal dari sistem yang satu dengan yang lainnya akan diolah sehingga masing-masing sistem dapat berinteraksi secara timbal balik. Perintah-perintah atau input dari pengguna akan ditransformasikan dan dikeluarkan dalam bentuk output yang diinginkan pengguna. Sistem pengolahan terpusat dalam paket program Intel ERP ditampilkan dalam bentuk menu utama yang dapat diakses oleh fungsi yang bersangkutan.
2. Sistem Manajemen Dialog
Sistem manajemen dialog mengatur tampilan, fleksibilitas, serta kemudahan dalam menjalankan program. Pemodelan sistem ini menggunakan perangkat lunak Borland Delphi 7.0 untuk pengembangan sistem, dan beberapa program pendukung lainnya seperti Microsoft Access 2007 untuk pengembangan sistem manajemen basis data dan
Adobe Photoshop CS untuk pengembangan sistem manajemen dialog dalam merancang desain user interface.
3. Sistem Manajemen Basis Data
Sistem manajemen basis data berfungsi sebagai pemasukan, penghapusan, pusat penyimpanan, pengolahan, pengorganisasian, penyuntingan, pemanggilan, dan penyediaan data sebagai suatu masukan model. Basis data dalam model program Intel ERP ditangani oleh manajemen basis data dengan mengggunakan Microsoft Access 2007. Manajemen basis data pada paket program Intel ERP menyediakan fasilitas untuk memanipulasi data seperti input, edit, simpan, hapus, serta untuk mencetak setiap data yang ada.
harga produk, data permintaan aktual, data peramalan permintaan, data biaya produksi, data kapasitas produksi, data perencanaan agregat, data perencanaan pemesanan ekonomis bahan baku, data jadwal produksi, data inventori produk, data supplier, data jadwal pemesanan dan penerimaan bahan baku, data inventori bahan baku, data jadwal pengiriman produk, data pegawai, data absen pegawai, data biaya pegawai, data arus kas, dan data passwordadmin.
a. Data Pemesanan Customer
[image:52.595.178.507.537.633.2]Data pemesanan customer berisikan data-data mengenai pesanan customer terhadap produk tepung jagung. Basis data ini meliputi siapa yang memesan, kapan customer memesan, kapan produk perlu dikirim, berapa jumlah produk yang dipesan, berapa harga produk per ton, dan berapa total yang harus dibayar. Basis data ini dirancang secara dinamis sehingga pengguna dapat melakukan kegiatan penambahan, pengurangan, perubahan, dan pencetakan data pada sub modul order management. Basis data ini dapat diakses pula pada modul distribution sebagai acuan informasi pengiriman, sub modul product inventory sebagai acuan data pengeluaran produk dari gudang, dan modul financial sebagai acuan informasi pendapatan. Struktur data pemesanan customer dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Struktur Data Pemesanan Customer
b. Data Customer
telepon perusahaan, dan email perusahaan. Basis data ini dirancang secara dinamis sehingga pengguna dapat melakukan kegiatan penambahan, pengurangan, perubahan, dan pencetakan data pada sub modul data customer. Basis data ini dapat diakses pula pada sub modul order management sebagai informasi mengenai pemesan (customer), modul distribution sebagai informasi alamat pengiriman produk. Struktur data customer dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Struktur Data Customer
c. Data Harga Produk
Data harga produk merupakan data mengenai harga jual produk tepung jagung. Basis data ini meliputi nama produk dan harga jual produk. Basis data ini dirancang secara dinamis agar pengguna dapat melakukan perubahan mengenai data harga produk pada sub modul order management. Struktur data harga produk dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Struktur Data Harga Produk d. Data Permintaan Aktual
[image:53.595.178.513.532.626.2]data ini dapat dilakukan penambahan data sesuai dengan permintaan yang terjadi pada bulan berikutnya dalam sub modul order management. Pada sub modul forecasting, data permintaan aktual dijadikan acuan untuk melakukan peramalan untuk beberapa bulan ke depan. Struktur data permintaan aktual dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Struktur Data Permintaan Aktual e. Data Peramalan Permintaan
Data peramalan permintaan merupakan data hasil perhitungan peramalan selama beberapa periode ke depan. Basis data ini meliputi informasi periode peramalan dan nilai peramalan. Basis data ini dijadikan acuan untuk perencanaan produksi dalam sub modul aggregate planning dan material planning. Struktur data peramalan permintaan dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Struktur Data Peramalan Permintaan f. Data Biaya Produksi
production management. Sub modul production planning dan
product inventory dapat mengakses data biaya produksi sebagai acuan biaya-biaya yang diperlukan. Struktur data biaya produksi dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Struktur Data Biaya Produksi g. Data Kapasitas Produksi
Data kapasitas produksi merupakan data mengenai kapasitas perusahaan dalam berproduksi selama satu bulan. Basis data ini meliputi kapasitas reguler, kapasitas lembur, dan kapasitas inventori produk. Data kapasitas produksi dapat dilakukan perubahan pada modul production management. Struktur data kapasitas produksi dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Struktur Data Kapasitas Produksi h. Data Perencanaan Agregat
Basis data ini dijadikan acuan untuk perencanaan agregat dalam sub modul material planning, raw material inventory, dan modul
production management. Struktur data perencanaan agregat dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Struktur Data Perencanaan Agregat i. Data Perencanaan Pemesanan Ekonomis Bahan Baku
Data perencanaan pemesanan ekonomis bahan baku merupakan data hasil perhitungan untuk memperoleh biaya yang ekonomis dalam melakukan pesanan bahan baku. Basis data ini meliputi informasi tahun pemesanan bahan baku, jumlah pesanan bahan baku, frekuensi pemesanan bahan baku, dan waktu pemesanan bahan baku. Basis data ini dijadikan acuan untuk perencanaan pemesanan bahan baku dalam sub modul material planning. Struktur data perencanaan pemesanan ekonomis bahan baku dapat dilihat pada Gambar 18.
Gambar 18. Struktur Data Perencanaan Pemesanan Ekonomis
Bahan Baku
j. Data Jadwal Produksi
meliputi tanggal produksi dilakukan, produk yang dihasilkan, apakah produksi reguler atau lembur, jumlah tepung jagung yang diproduksi, jumlah ampok yang dihasilkan, biaya produksi, dan total biaya produksi. Basis data ini dirancang secara dinamis sehingga pengguna dapat melakukan kegiatan penambahan, pengurangan, perubahan, dan pencetakan data pada modul production management. Basis data ini dapat diakses pula pada sub modul
product inventory sebagai acuan informasi hasil produksi, sub modul
raw material inventory sebagai acuan data pengeluaran bahan baku dari gudang, dan modul financial accounting sebagai acuan informasi biaya produksi. Struktur data jadwal produksi dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 19. Struktur Data Jadwal Produksi k. Data Inventori Produk
Gambar 20. Struktur Data Inventori Produk l. Data Supplier
Data supplier berisikan data-data mengenai profil perusahaan
supplier. Basis data supplier meliputi nama perusahaan, contact person perusahaan, alamat perusahaan, lokasi perusahaan, nomor telepon perusahaan, email perusahaan, kapasitas pengiriman perusahaan, harga jual bahan baku dari perusahaan, dan biaya pemesanan bahan baku. Basis data ini dirancang secara dinamis sehingga pengguna dapat melakukan kegiatan penambahan, pengurangan, perubahan, dan pencetakan data pada sub modul data supplier. Basis data supplier dapat diakses pula pada modul
purchasing sebagai informasi mengenai supplier. Struktur data
supplier dapat dilihat pada Gambar 21.
Gambar 21. Struktur Data Supplier
m. Data Jadwal Pemesanan dan Penerimaan Bahan Baku
ini meliputi tanggal pemesanan bahan baku, waktu permintaan bahan baku, nama supplier, jumlah bahan baku yang dipesan, harga satuan bahan baku, harga total bahan baku, biaya pemesanan bahan baku, dan biaya total yang harus dikeluarkan. Basis data ini dirancang agar pengguna dapat melakukan kegiatan penambahan, pengurangan, perubahan, dan pencetakan data pada modul
purchasing. Basis data ini dapat diakses pula pada sub modul raw material inventory sebagai acuan data pemasukan bahan baku ke gudang dan modul financial accounting sebagai acuan informasi biaya pembelian bahan baku. Struktur data jadwal pemesanan dan penerimaan bahan baku dapat dilihat pada Gambar 22.
Gambar 22. Struktur Data Jadwal Pemesanan dan Penerimaan
Bahan Baku
n. Data Inventori Bahan Baku
Gambar 23. Struktur Data Inventori Bahan Baku o. Data Jadwal Pengiriman Produk
Data jadwal pengiriman produk berisikan data-data mengenai pengiriman produk ke customer. Basis data ini meliputi kapan dilakukan pengiriman produk, produk yang dikirimkan ke customer, jumlah produk yang dikirim, tujuan pengiriman produk, dan biaya pengiriman produk. Basis data ini dirancang agar pengguna dapat melakukan kegiatan penambahan, pengurangan, perubahan, dan pencetakan data pada modul distribution management. Basis data ini dapat diakses pula pada modul financial accounting sebagai acuan informasi biaya distribusi. Struktur data jadwal pengiriman produk dapat dilihat pada Gambar 24.
Gambar 24. Struktur Data Jadwal Pengiriman Produk p. Data Pegawai
Data pegawai berisikan data-data mengenai pegawai di dalam perusahaan. Basis data pegawai meliputi nama, divisi, jabatan, alamat, nomor telepon rumah, nomor handphone, tanggal lahir, agama, dan email. Basis data ini dapat diakses pada sub modul
Gambar 25. Struktur Data Pegawai q. Data Absen Pegawai
Data absen pegawai berisikan data-data mengenai jam kerja pegawai dan total gaji yang diterima pegawai. Basis data absen pegawai meliputi bulan yang bersangkutan, nama, jabatan, jumlah jam kerja lembur, gaji pokok, biaya kerja lembur, dan total gaji yang diterima. Basis data ini dapat diakses pada sub modul organization management. Struktur data absen pegawai dapat dilihat pada Gambar 26.
Gambar 26. Struktur Data Absen Pegawai r. Data Biaya Pegawai
Gambar 27. Struktur Data Biaya Pegawai s. Data Arus Kas
Data arus kas berisikan data-data mengenai pemasukan dan pengeluaran keuangan di perusahaan. Basis data ini meliputi tanggal yang bersangkutan, pendapatan dari hasil penjualan produk, biaya produksi, biaya penyimpanan produk, biaya penyimpanan bahan baku, biaya distribusi produk, dan biaya lain-lain. Basis data ini dirancang agar pengguna dapat melakukan kegiatan penambahan, pengurangan, perubahan, dan pencetakan data pada modul financial accounting. Struktur data arus kas dapat dilihat pada Gambar 28.
Gambar 28. Struktur Data Arus Kas t. Data PasswordAdmin
Data password admin merupakan data mengenai password
bagi administrator program Intel ERP. Basis data ini meliputi nama divisi dan password. Data password admin dapat dilakukan perubahan pada menu login program. Struktur data password admin
Gambar 29. Struktur Data Password Admin
4. Sistem Manajemen Basis Model Intelijen
Sistem manajemen basis model merupakan fasilitas yang digunakan sebagai penunjang pengambilan keputusan yang berisi formulasi matematis sebagai alat perhitungan. Sistem manajemen basis model intelijen ini memiliki keterkaitan dalam menganalisa data yang dimasukkan maupun yang terdapat pada basis data dalam penentuan perencanaan perusahaan. Sistem manajemen basis model intelijen yang dikembangkan yaitu model peramalan permintaan, model perencanaan agregat, model perencanaan kebutuhan bahan baku, dan model algoritma genetika.
a. Model Peramalan Permintaan
Model peramalan permintaan digunakan untuk memperkirakan permintaan produk dari customer untuk beberapa bulan ke depan yang akan digunakan dalam perencanaan produksi perusahaan. Secara garis besar, metode peramalan dikelompokkan menjadi dua, yaitu metode kuantitatif dan metode kualitatif. Metode kuantitatif dapat dibagi menjadi dua, yaitu metode deret waktu dan metode kausal. Metode kualitatif pun dibagi menjadi dua, yaitu metode bersifat eksploratif dan metode bersifat normatif.
Pemodelan sistem dalam peramalan permintaan menggunakan metode deret waktu. Metode ini melakukan pendugaan terhadap masa yang akan datang berdasarkan atas nilai-nilai peubah atau nilai
Metode ini dilakukan dengan melihat nilai error terkecil dari 5 teknik yang digunakan, yaitu teknik perataan bergerak tunggal (single moving average), teknik perataan bergerak ganda (double moving average), teknik prakiraan pemulusan eksponensial tu
