JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015 ISSN X

(1)

JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015

ISSN 2338-137X

JSIKA Vol. 4, No. 2, September 2015, ISSN 2338-137X

Page 1

RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PERMINTAAN

OBAT PADA APOTEK SAVIRA

Re issa Elvira Alyanto1) Sulistiowati2) Julianto Le mantara3)

S1/ Sistem Informasi

Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya Jl. Raya Kedung Baruk 98 Surabaya, 60298

Email: 1)[email protected], 2)[email protected], 3)[email protected]

Abstract

:

Apotek Savira is a business a business that provides a drug with the source of some supplier. Sales volume which is found in the Apotek Savira unstable thus causing deficient or excess stock. If happened stock shortages would happen then disappointment customers as well as the worst thing is the loss of customers and trust benefits for the Apotek Savira parties. This may result in customers on disappointment the Apotek Savira parties. In addition if happened excess stock could result in the stock of drugs not sold out and expired. Based on these problems, is required a application forecasting demand medicine. Application forecasting demand solved this with the exponential smoothing winter methods who was based on the results test pattern data demand. From the test pattern the data obtained pattern the data exist at any type of medication having a tendency trend and contains elements seasonal, exponential smoothing winter method is very apposite to smooth over data having a pattern of data having a pattern of data trend by a tendency seasonal. The research results show that application made capable of producing forecasting demand for four weeks so as to maintain medicine stock availability.

Keywor ds: Application, Demand, Exponential Smoothing Winter.

Apotek Savira merupakan usaha yang berorientasi bisnis atau yang disebut juga perusahaan penyedia obat yang didapatkan dari pihak ketiga. Sebagai jasa penyedia obat, Apotek Savira secara langsung menjual produk obat -obatan kepada konsumen atau masyarakat tanpa ada perantara. Apotek yang berdiri pada Juni 2011 ini sudah mencapai 3 tahun dalam perjalanan bisnisnya dengan angka permintaan pada tahun pertama mencapai 2.368 permintaan.

Transaksi penjualan dan pembelian yang

semakin meningkat dengan rata-rata penjualan

perbulan sebanyak 5-10% sehingga

menimbulkan volume penjualan yang tidak stabil pada Apotek Savira Ambon khususnya

untuk obat generic jenis antibioik yaitu

Amoxcillin, Asam Mefenamat, Ampicilin, dan Dexamethasone. Dalam pencatatan permintaan

pelanggan pemilik hanya mencatat permintaan yang terlayani saja tanpa mencatat permintaan yang ditolak atau yang tidak terlayani.

Pada saat ini alur proses permintaan yang ada di Apotek Savira adalah pelanggan datang, kemudian menanyakan obat yang akan

dibeli. Setelah mendapatkan obat yang

diinginkan, maka pelanggan menuju kasir untuk membayar.

Permasalahan yang terjadi adalah ketika pelanggan memilih obat yang diinginkan, tetapi stok obat tersebut telah kosong sehingga akan ditawarkan obat lain yang fungsinya sama. Tetapi, ada beberapa pelanggan yang mau untuk mengganti dengan obat yang lain dan ada pula yang menolak karena beranggapan bahwa obat yang lain fungsinya tidak sama dengan obat yang diinginkan.

Kejadian stok kosong seperti ini dapat menimbulkan kekecewaan pelanggan terhadap pihak apotek, serta hal yang terburuk adalah

hilangnya kepercayaan pelanggan dan

keuntungan bagi pihak Apotek Savira. Dalam menentukan permintaan yang akan datang, pemilik Apotek Savira menggunakan buku

transaksi penjualan sebagai acuan dalam

menentukan permintaan obat yang akan datang . Dalam hal ini pemilik masih menggunakan perkiraan sehingga stok obat yang dipesan berlebihan sehingga mengakibatkan obat yang dipesan tidak habis terjual dan kadaluarsa, selain itu jika pemesanan kurang dari target yang

(2)

JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015

ISSN 2338-137X

Page 2

diinginkan oleh pemilik maka penjualan tidak akan optimal.

Untuk mengetahui permintaan pada masa yang akan datang dapat menerapkan

sebuah metode yang dinamakan metode

peramalan. Menurut Gaspersz (2002), peramalan merupakan metode untuk memperkirakan suatu nilai di masa depan dengan menggunakan data masa lalu.

Adapun salah satu software yang digunakan untuk mengolah data peramalan yaitu, software Minitab. Pengolahan data ini, bertujuan untuk mengetahui pola data permintaan Apotek Savira Ambon mulai bulan Juni 2011 sampai Oktober 2014. Dapat dilihat di lampiran 1, dari pengolahan tersebut diketahui bahwa pola data permintaan Apotek Savira Ambon adalah trend

dan terdapat kecenderungan musiman.

Berdasarkan pernyataan itu maka permintaan yang ada di Apotek Savira Ambon termasuk dalam permintaan yang tidak teratur (irregular

demand).

Teknik yang perlu diperhatikan ketika meramalkan data runtut waktu yang bersifat trend dengan kecenderungan musiman salah satunya adalah metode Pemulusan Eksponensial Winter dari Winters (Arsyad, 2001) Metode Pemulusan Ekponensial Winter merupakan salah satu yang dapat digunakan untuk mengelolah data kuantitatif. Metode Pemulusan Ekponensial Winter dapat menangani faktor musiman dan trend secara langsung . Keuntungan dari Metode Pemulusan Ekponensial Winter adalah memiliki kemampuan yang baik dalam meramalkan data yang memiliki data pola trend dan musiman.

Berdasarkan uraian di atas maka

dibutuhkan sebuah aplikasi peramalan

permintaan obat dengan metode Pemulusan Eksponensial Winters yang diharapkan dapat

dijadikan input bagi perencanaan dan

pengambilan keputusan Apotek Savira dalam hal penentuan permintaan obat.

.

METODE

Menurut Pressman (2015), System

Develoment Life Cycle (SDLC) ini biasanya

disebut juga dengan model waterfall. Menurut

Pressman (2015), nama lain dari Model

Waterfall adalah Model Air Terjun kadang

dinamakan siklus hidup klasik (classic life cyle), dimana hal ini menyiratkan pendekatan yang sistematis dan berurutan (sekuensial) pada

pengembangan perangkat lunak. Pengembangan

perangkat lunak dimulai dari spesifikasi

kebutuhan user dan berlanjut melalui tahapan-tahapan perencanaan (planning), pemodelan (modeling), konstruksi (construction), serta penyerahan sistem perangkat lunak ke para pelanggan/user (deployment), yang diakhiri dengan dukungan berkelanjutan pada perangkat lunak yang dihasilkan.

Communication Project iniiation Requirement gathering Planning Estimating Scheduling Tracking Modeling Analysis Design Deployment Delivery Support Feedback Construction Code Test

Gambar 1 Model Pengembangan Waterfall

(Pressman, 2015)

ANALISIS SISTEM

Pada tahap analisis sistem terdapat

proses mengidentifikasi serta menganalisis

masalah sehingga dapat merencanakan suatu rancangan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Tahapan analisis sistem terdiri dari identifikasi dan analisis permasalahan dan pengumpulan data.

Identifikasi Permasalahan

Berdasarkan hasil wawancara dan

observasi yang dilakukan sebelumnya, maka selanjutnya dapat dilakukan identifikasi dan

analisis permasalahan. Adapun langkah

identifikasi dan analisis permasalahan pada tahap awal ini merupakan langkah untuk menemukan permasalahan utama, serta bagaimana sebaiknya solusi yang tepat untuk mengatasi permasalahan tersebut.

Mengacu pada hasil wawancara dan

observasi yang telah dilakukan, terdapat

beberapa permasalahan yang tampak.

Permasalahan yang dimaksud adalah

ketidaktepatan dalam memenuhi permintaan kebutuhan pelanggan yang dijual di Apotek, sehingga jumlah Obat yang dijual mengalami kekurangan.

Adapun solusi yang ditawarkan adalah

merancang bangun Aplikasi Peramalan

Permintaan Obat pada Apotek Savira Ambon. Dengan adanya solusi tersebut diharapkan dapat membantu bagian pemilik Apotek Savira dalam memenuhi jumlah permintaan obat tertolak yang dijual di Apotek Savira Ambon.

(3)

JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015

ISSN 2338-137X

Page 3

Sebelum melakukan uji pola data, perlu diketahui dahulu mengenai jumlah permintaan pada semua obat dan pola data secara visual.

Data permintaan yang diberikan sesuai

kebijakkan Apotek Savira Ambon.

ANALISIS PERMASALAHAN

Setelah melakukan tahap uji pola data dengan uji otokorelasi, dapat disimpulkan bahwa pola data yang ada pada setiap jenis obat yang

dijadikan sampel penelitian memiliki

kecenderungan trend dan mengandung unsur musiman. Dengan ini metode peramalan yang paling tepat digunakan adalah Pemulusan Eksponensial Winter.

Metode Pemulusan Eksponensial

Winter merupakan metode peramalan yang menggunakan teknik Pemulusan Eksponensial yang juga digunakan untuk memuluskan data

yang memiliki pola data trend dengan

kecenderungan musiman.

Metode ini dipilih karena terdapat kecenderungan peningkatan pola data trend

penjualan rata-rata perminggu sedangkan

kecenderungan musiman terjadi pada bulan Oktober dan Desember.

Blok Diagram

Input Proses Output

Data Permintaan

Data Obat

Data Jenis Obat

Analisa Pola Data

Peramalan Permintaan

Hasil Penentuan Parameter Alpha, Beta dan Gamma

Terbaik

Hasil Peramalan Permintaan 4 Periode Kedepan

Hasil Laporan Peramalan Permintaan

Gambar 1 Blok Diagram

Blok diagram pada gambar 1

menggambarkan informasi pokok yang

dihasilkan. Informasi yang terdapat pada blok

diagram masing-masing mempengaruhi untuk

melakukan suatu keputusan sesuai tujuan dari

system yang akan dibuat.

Context Diagram

Laporan Peramalan Permintaan Obat

Data Permintaan Penambahan Stok

Data Obat Diramal Data Jenis Obat

Data Obat Data User

1

Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Permintaan Obat

Pada Apotek Savira

+

Admin

Bagian Gudang

Bagian Penjualan

Gambar 2 Context Diagram

Pada Context Diagram pada gambar 2 tampak aliran data yang bergerak dari sistem ke masing-masing entitas.

Data Flow Diagram Level 0

DFD level 0 adalah decompose dari

context diagram. DFD level 0 membentuk

semua aliran proses input dan output yang ada pada context diagram sebelumnya. Adapun secara garis besar, DFD level 0 Sistem Peramalan Permintaan Obat yang membangun aplikasi dapat digambarkan pada gambar 3.

Data Ramalan

Data Detil Ramalan Hasil Ramalan

Data Detil Ramalan Data Ramalan [Laporan Peramalan Permintaan Obat]

Hasil Ramalan

ID Obat Detail Permintaan

Penambahan Stok Obat [Penambahan Stok]

Detail Permintaan Detail Permintaan

[Data Obat Diramal]

ID Obat [Data Permintaan] Jenis Obat Detail Obat Jenis Obat [Data Obat] [Data Jenis Obat]

Detail User [Data User] Admin Bagian Gudang Bagian Penjualan 1.1 Manajemen Data User + 1 User 1.2 Manajemen Data Jenis Obat+ 2 Jenis Obat 1.3 Manajemen Data Obat + 3 Obat 1.4 Permintaan + 1.5 Peramalan + 4 Permintaan 5History Permintaan 8Hasil Peramalan 9 Ramalan 10 Detil_Ramalan

Gambar 3 DFD level 0 Aplikasi Peramalan

(4)

JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015

ISSN 2338-137X

Page 4

Data Flow Diagram Level 1

DFD Level 1 merupakan hasil

decompose dari DFD level 0, yang mana

menjelaskan lebih rinci tiap aliran data dan proses-proses didalamnya. Terdapat 5 proses DFD level 1 yaitu: data user, jenis obat, obat, permintaan, dan peramalan.

Detail User Dihapus Data User Dihapus

Detail User Dirubah Merubah Data User

[Detail User] [Data User]

Admin 1 User

1.1.1 Input Data User

1.1.2 Merubah Data

User

1.1.3 Hapus Data User

Gambar 4 DFD Level 1 Data User

Pada DFD level 1 data user gambar 4. Didalam proses data user sendiri terdiri dari proses input data user, merubah data user dan hapus data user.

Detail Jenis Obat Dihapus Data Jenis Obat Dihapus

Detail Jenis Obat Dirubah ID Jenis Obat Yang Dirubah

[Jenis Obat] [Data Jenis Obat]

Admin 2 Jenis Obat 1.2.1 Menambah Data Jenis Obat 1.2.2 Merubah Data Jenis Obat 1.2.3 Hapus Data Jenis Obat

Gambar 5 Jenis Obat

Pada DFD level 1 jenis obat gambar 5. Didalam proses jenis obat sendiri terdiri dari proses menambah jenis obat, merubah jenis obat, dan menghapus data jenis obat.

[Penambahan Stok Obat] [Penambahan Stok]

ID Obat Yang Dihapus

Data Perubahan Obat ID Obat Yang Dirubah

[Jenis Obat] [Detail Obat] [Data Obat] Admin Bagian Gudang 3 Obat 2 Jenis Obat 1.3.1

Input Data Obat

1.3.2 Merubah Data Obat 1.3.3 Menghapus Data Obat 1.3.4 Menambah Stok Obat Gambar 6 Obat

Pada DFD level 1 obat gambar 6. Didalam proses obat sendiri terdiri dari proses

input data obat, merubah data obat, menghapus

data obat dan menambah data obat.

Data Detail Permintaan [Detail Permintaan]

[Detail Permintaan]

Jumlah Stok Obat Jumlah Penjualan

Stok Obat T ersedia

Stok Obat Detail Permintaan [ID Obat] [Data Permintaan] Bagian Penjualan 3 Obat 4 Permintaan 5 History Permintaan 1.4.1 Memilih Data Obat 1.4.2 Input Jumlah Permintaan 1.4.3

Cek Stok Obat

1.4.4

Simpan Permintaan

1.4.5

Update Stok Obat

1.4.6

Menampilkan Laporan Permintaan Obat

Gambar 7 Permintaan

Pada DFD level 1 permintaan gambar 7. Didalam proses permintaan sendiri terdiri dari

proses memilih data obat, input jumlah

permintaan, cek stok obat, simpan permintaan,

update stok obat dan menampilkan laporan

(5)

JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015

ISSN 2338-137X

Page 5

[Data Ramalan]

[Data Detil Ramalan] [Data Detil Ramalan]

[Data Ramalan]

[Hasil Ramalan] [Laporan Peramalan Permintaan Obat]

[Hasil Ramalan] ID Obat ID Obat Yang Di Cek

[Detail Permintaan] ID Obat Yang Diramal

[ID Obat] [Data Obat Diramal]

Admin 1.5.1 Pilih ID Obat 5 History Permintaan 3 Obat 8 Hasil Peramalan 1.5.2 Analisa Peramalan 1.5.3 Proses Peramalan 1.5.4 Menampilkan Laporan Peramalan Permintaan Obat 9 Ramalan 10 Detil_Ramalan 8 Hasil Peramalan 10 Detil_Ramalan 9 Ramalan Gambar 8 Peramalan

Pada DFD level 1 peramalan. Didalam proses peramalan sendiri terdiri dari proses memilih id obat, analisa peramalan, proses peramalan dan menampilkan laporan peramalan.

System Flow

System Flow merupakan gambaran

aliran kerja yang akan dibangun. System flow yang akan dibangun dimulai dari data jenis obat, obat, permintaan, peramalan dan penambahan stok. Desain system flow akan dibedakan berdasarkan masing-masing proses. Berikut ini adalah gambaran system flow aplikasi peramalan permintaan obat pada Apotek Savira Ambon.

Page 1 Data User Admin Start Username dan Password Verifikasi Username dan Password User Data User Cocok? Tidak Display Menu Utama Ya Memilih Menu Data User Display Master Data User Input Nama, Jabatan, Username dan Password

Menyimpan Data User End

Gambar 9 System Flow Data User

Proses pertama pada system flow ini adalah system flow pendaftaran user baru yang akan terdapat pada Gambar 9.

System Flow Jenis Obat

Admin Aplikasi Peramalan Permintaan Obat

Ph

as

e

Start

Login Halaman Data Jenis _Obat

Manage Data Jenis Obat Proses Simpan Perubahan Data Jenis Obat End Jenis Obat

Gambar 10 System Flow Jenis Obat

Alur system jenis obat, admin terlebih dahulu melakukan login. Setelah login berhasil aplikasi akan menampilkan halaman data jenis obat yang ada di apotek tersebut. Admin melakukan manage data jenis obat dengan menginputkan nama jenis obat yang akan di

inputkan, kemudian data jenis obat disimpan.

Alur system flow jenis obat dapat dilihat pada Gambar 10.

System Flow Obat

Aplikasi Peramalan Permintaan Obat Admin

Ya Halaman Manage _{Data Obat} Start Proses Simpan Perubahan Data Obat End Login Manajemen Data Obat Jenis Obat Obat

Gambar 11 System Flow Obat

Alur sistem flow obat, dimulai dari admin melakukan login pada aplikasi. Jika

Login sukses, maka admin melakukan manage

data obat yang akan diinputk an ke system. Setelah melakukan input data obat kemudian dapat menyimpan atau update data obat. Jika login gagal, maka admin melakukan proses login terlebih dahulu. Alur system flow obat dapat dilihat pada Gambar 11.

(6)

JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015

ISSN 2338-137X

Page 6

System Flow Permintaan

Aplikasi Peramalan Permintaan Obat Bagian Penjualan Proses Simpan Order Login End Halaman Transaksi Permintaan Pilih Data Obat Start Cek Stok Stok ada ? Informasi stok

tidak ada tidak ya

Input Jumlah Permintaan Update Stok Update Histori Permintaan Obat Permintaan History Permintaan

Gambar 12 System Flow Permintaan

system flow permintaan pada gambar

12, dimulai dari user bagian penjualan

melakukan login pada aplikasi. Admin

melakukan pemilihan data obat yang diminta,

kemudian admin melakukan input jumlah

permintaan obat dan aplikasi akan melakukan cek stok. Jika stok obat ada, maka bagian penjualan melakukan simpan data permintaan dan melakukan update stok. Proses simpan data permintaan ini akan disimpan pada tabel permintaan dan akan melakukan update history permintaan yang akan disimpan pada tabel

history permintaan. Jika stok obat ada, maka

bagian penjualan melakukan simpan data

permintaan dan melakukan update stok. Proses simpan data permintaan ini akan disimpan pada tabel permintaan dan akan melakukan update

history permintaan yang akan disimpan pada

tabel history permintaan.

System Flow Permintaan

Aplikasi Peramalan Permintaan Obat Bagian Penjualan Proses Simpan Order Login End Halaman Transaksi Permintaan Pilih Data Obat Start Cek Stok Stok ada ? Informasi stok

tidak ada tidak ya Input Jumlah Permintaan Update Stok Update Histori Permintaan Obat Permintaan History Permintaan

Gambar 13 System Flow Peramalan

System flow peramalan pada gambar 13,

admin melakukan login pada aplikasi dan akan muncul menu analisa peramalan. Kemudian admin akan memilih data obat yang akan

dilakukan proses peramalan, data proses

peramalan diambil dari tabel history permintaan dan tabel peramalan. Setelah memilih data obat admin akan melakukan proses perhitungan nilai peramalan (At, Tt, St-L, Ytp, dan |e|) yang diambil dari tabel ramalan. Setelah proses peramalan selesai admin akan mengetahui hasil peramalan data obat untuk 4 periode kedepan yang diambil pada tabel hasil ramalan dan dapat melihat detil peramalan yang akan diambil dari tabel detil peramalan.

Entity Relational Diagram (ERD)

Perancangan basis data atau yang lebih dikenal dengan ERD merupakan representasi model basis data yang berasal dari gambaran rancangan DFD. ERD terbagi menjadi dua bagian, yaitu Conceptual Data Model (CDM) dan Physical Data Model (PDM).

ID User

Kode Peramalan Bulan dan Periode

Kode Peramalan No Permintaan ID Obat ID Obat ID User ID User ID Obat ID Jenis Obat User ID User Nama User Jabatan Username Pass word Jenis Obat ID Jenis Nama Jenis Obat

Obat ID Obat Nama Obat ID Jenis Obat Jumlah Stok Safety Stok Lead T ime Ramalan 1 Ramalan 2 Ramalan 3 Ramalan 4 Alpha Beta Gamma Penambahan Stok No Penambahan Stok T anggal ID Obat Qty Biaya Simpan Biaya Pengiriman ID User Permintaan No Permintaan T anggal ID Obat Jml Permintaan Ramalan Kode Peramalan ID Obat Kons tanta Pemulusan Kons tanta Pemulusan Trend Kons tanta Pemulusan Musiman MAD

Jumlah Ramalan His tory Permintaan

No Permintaan Bulan Periode Jumlah Permintaan

Hasil Ramalan Kode Has il Ramalan Kode Peramalan Periode Hasil Periode Awal Periode Akhir Jumlah Peramalan Detil Peramalan

Kode Peramalan Detil Kode Peramalan Periode T anggal Awal Periode T anggal Akhir Periode Jumlah Permintaan Jumlah Peramalan

Gambar 14 CDM Aplikasi Peramalan

Permintaan Obat

Conceptual Data Model (CDM) menggambarkan secara keseluruhan konsep struktur basis data yang dirancang untuk suatu program atau aplikasi. Pada CDM aplikasi peramalan permintaan obat terdapat sembilan tabel yang terdiri atas tabel user, tabel jenis obat, tabel obat, table permintaan, table history

(7)

JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015

ISSN 2338-137X

Page 7

permintaan, tabel peramalan, dan tabel hasil ramalan dan tabel detail peramalan.

ID_USER = ID_USER

KODE_PERAMALAN = KODE_PERAMALAN KODE_PERAMALAN = KODE_PERAMALAN NO_PERMINTAAN = NO_PERMINT AAN

ID_USER = ID_USER ID_USER = ID_USER

ID_JENIS = ID_JENIS

USER ID_USER varc har(10) NAMA_USERvarc har(100) JABATAN varc har(100) USERNAME varc har(10) PASSWORD varc har(10)

JENIS_OBAT ID_JENIS varc har(10) ID_USER varc har(10) NAMA_JENIS_OBAT varc har(100)

OBAT ID_OBAT varc har(10) NAMA_OBAT varc har(100) ID_JENIS_OBAT varc har(50) JUM LAH_STOK integ er SAFETY_STOK integ er LEAD_TIM E integ er RAMALAN_1 float RAMALAN_2 float RAMALAN_3 float RAMALAN_4 float ALPHA float BETA float GAMMA float ID_JENIS varc har(10) PENAMBAHAN_STOK

NO_PENAM BAHAN_STOK varc har(10) ID_USER varc har(10) TANGGAL date ID_OBAT varc har(10) QTY integ er BIAYA_SIMPAN integ er BIAYA_PENGIRIM AN integ er ID_USER_ varc har(10)

PERM INTAAN NO_PERMINTAAN varc har(10) ID_USER varc har(10) TANGGAL date ID_OBAT varc har(10) JM L_PERMINTAANinteg er

RAMALAN KODE_PERAMALAN varc har(10) ID_OBAT varc har(10) KONSTANTA_PEMULUSAN float KONSTANTA_PEMULUSAN_TREND float KONSTANTA_PEMULUSAN_M USIMAN float

MAD float

JUM LAH_RAMALAN integ er HISTORY_PERM INTAAN

NO_PERMINTAAN_ varc har(10) BULAN integ er PERIODE integ er JUM LAH_PERM INTAAN integ er NO_PERMINTAAN varc har(10)

HASIL_RAM ALAN KODE_HASIL_RAMALAN varc har(10) KODE_PERAMALAN__ varc har(10) PERIODE_HASIL integ er PERIODE_AWAL date PERIODE_AKHIR date JUM LAH_PERAMALAN integ er KODE_PERAMALAN varc har(10) DETIL_PERAMALAN

KODE_PERAMALAN_DETIL varc har(10) KODE_PERAMALAN_ varc har(10) PERIODE integ er TANGGAL_AWAL_PERIODE date TANGGAL_AKHIR_PERIODE date JUM LAH_PERM INTAAN integ er JUM LAH_PERAMALAN integ er KODE_PERAMALAN varc har(10)

Gambar 15 PDM Aplikasi Peramalan

Permintaan Obat

Physical Data Model (PDM) menggambarkan secara detail konsep rancangan struktur basis data yang dirancang untuk suatu

program aplikasi. PDM merupakan hasil

generate dari Conceptual Data Model (CDM).

Pada PDM aplikasi peramalan permintaan obat terdapat sembilan tabel yang terdiri atas tabel

user, tabel jenis obat, tabel obat, tabel

permintaan, tabel history permintaan, tabel peramalan, dan tabel hasil ramalan dan tabel detail peramalan.

Implementasi Sistem

Tahap ini menjelaskan tentang sistem aplikasi analisis pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan mahasiswa berfungsi untuk menjelaskan cara kerja aplikasi ini ketika diimplementasikan.

Gambar 16 Form Login

Form login merupakan form yang

digunakan untuk memvalidasi akses masuk user aplikasi peramalan permintaan obat pada Apotek Savira Ambon. Sebelum masukkan aplikasi user harus memasukkan username dan password.

Apabila username dan password yang

dimasukkan salah, maka sistem akan

menampilkan pesan login gagal, namun jika

username dan password yang dimasukkan benar,

maka user dapat masuk kedalam aplikasi.

Gambar 17 Form Data Jenis Obat

Form Master Jenis Obat merupakan

desain input yang digunakan untuk mengelola data jenis obat. Data jenis obat ini digunakan untuk membedakan jenis obat apa saja yang di

input ke dalam sistem.

Gambar 18 Form Data Obat

Tampilan Master obat berfungsi untuk menginputkan nama obat, jenis obat, lead time untuk pemesanan kembali, jumlah stok dan

safety stok untuk mengantisipasi ketidakpastian

dalam permintaan.

(8)

JSIKA Vol. 4, No. 2. September 2015

ISSN 2338-137X

Page 8

Form transaksi permintaan obat berfungsi untuk input data permintaan. Terdiri dari no permintaan, tanggal, id obat, dan jumlah permintaan.

Gambar 20 Form Parameter

Form transaksi parameter berfungsi

untuk menampilkan proses mencari parameter

alpha, beta, dan gamma terbaik serta proses

mencari nilai MAD terkecil. Hasil dari

perhitungan tersebut akan menampilkan nilai parameter alpha, beta dan gamma terbaik serta nilai MAD terkecil.

Gambar 21 Form Peramalan

Form transaksi peramalan berfungsi

untuk menampilkan cara perhitungan obat yang akan diramalkan. Hasil dari perhitungan tersebut akan menampilkan hasil ramalan terbaik yang kemudian dapat dijadikan acuan kepada pemilik sebagai pengambilan keputusan untuk memesan kembali.

SIMPULAN

Setelah dilakukan perancangan dan

pengujian terhadap aplikasi peramalan

permintaan obat Menggunakan Metode

Pemulusan Eksponensial Winter, maka

kesimpulan adalah aplikasi mampu

menghasilkan peramalan permintaan untuk

empat periode kedepan, sehingga dapat menjaga ketersediaan stok obat.

SARAN

Berdasarkan aplikasi yang telah dibuat, saran yang dapat diberikan untuk pengembangan Aplikasi peramalan permintaan obat dapat dikembangkan menjadi aplikasi yang terintegrasi dengan pembelian dan penjualan.

RUJUKAN

Arsyad, Lincolin. 2001. Peramalan Bisnis Edisi

Pertama. BPFE, Yogyakarta.

Fuad, 2008. Pengantar Bisnis, edisi k eenam,

cetakan ketigabelas, Penerbit :

Gramedia Pustaka Utama, Jakarta Gaspersz, Vincent. 2002. Production Planning

and Inventory Control. PT. Gramedia

Pustaka, Jakarta.

Alwi, Hasan. 2007. Kamus Besar Bahasa

Indonesia. Jakarta : Balai Pustaka.

Pengertian Obat, Menteri Kesehatan, 1993, http://duniaebook.net/pdf/permenkes - 917-menkes-per-x-1993-tentang-pengertian-obat.html. (diakses Januari 2015).

Jogiyanto, Prof., HM., Akt., MBA., Ph.D. 2008.

Metodologi Penelitian Sistem Informasi : Pedoman dan Contoh Melak uk an Penelitian di bidang Sistem Tek nologi Informasi.

Yogyakarta : ANDI.

Pressman, Roger S. 2015. Rek ayasa Perangk at