PENERAPAN METODE TREND MOMENT DALAM FORECAST PENJUALAN KERAJINAN BATOK KELAPA

(1)

M. Taufiqul Khoifin | 11.1.03.02.0254 Teknik –Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 1|| PENERAPAN METODE TREND MOMENT DALAM FORECAST PENJUALAN

KERAJINAN BATOK KELAPA

SKRIPSI

Diajuakan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.)

Pada Program Studi Teknik Informatika

OLEH:

Muhamad Taufiqul Khoifin

NPM: 11.1.03.02.0254

FAKULTAS TEKNIK (FT)

UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA

UNP KEDIRI

(2)

Universitas Nusantara PGRI Kediri

simki.unpkediri.ac.id || 2||

(3)

(4)

simki.unpkediri.ac.id || 4|| PENERAPAN METODE TREND MOMENT DALAM FORECAST PENJUALAN

KERAJINAN BATOK KELAPA

Muhamad Taufiqul Khoifin 11.1.03.02.0254 Teknik – Teknik Informatika

Taufiq.fik@gmail.com

Suhartono, M.Pd dan Intan Nur Farida, M.Kom UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK

Salah satu hal yang menarik dalam memanfaatkan bagian-bagian kelapa adalah pada batok atau cangkang buahnya. Hal ini karena sekilas mungkin tidak terfikirkan bahwa batok kelapa mempunyai nilai ekonomi yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan buah kelapanya itu sendiri. Dengan sentuhan tangan-tangan kreatif, batok kelapa dapat disulap menjadi benda-benda kerajinan yang mempunyai nilai guna, nilai seni, dan bahkan keduanya.

Di dalam melakukan analisa kegiatan usaha perusahaan, haruslah diperkirakan apa yang akan terjadi dalam dunia usaha pada masa yang akan datang. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang disebut peramalan (forecasting) (Assauri,1984).

Banyak metode yang dapat digunakan dalam melakukan peramalan, peneliti mengangkat metode peramalan Trend Moment dalam meramalkan penjualan kerajinan batok kelapa. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi dan menganalisis hasil peramalan penjualan kerajinan batok kelapa dengan menggunakan metode ramalan Trend Moment dan merancang aplikasi peramalan penjualan kerajinan batok kelapa dengan menggunakan metode Trend Moment untuk mengatasi kerugian yang akan dihadapi perusahaan.

Metode trend moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis perusahaan. Dengan demikian pengaruh unsur subyektif dapat dihindarkan. Metode Trend Moment memanfaatkan data history penjualan untuk melakukan peramalan,semakin banyak data history yang digunakan untuk peramalan maka semakin akurat pula hasil dari peramalan yang dilakukan. sehingga diharapkan hasil dari peramalan tersebut dapat menjadi pertimbangan bagi pelaku usaha untuk menentukan jumlah produksi yang seseuai dengan penjualan sehingga tidak terjadi penumpukan barang.

(5)

1. Pendahuluan

Salah satu hal yang menarik dalam memanfaatkan bagian-bagian kelapa adalah pada batok atau cangkang buahnya. Hal ini karena sekilas mungkin tidak terfikirkan bahwa batok kelapa mempunyai nilai ekonomi yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan buah kelapanya itu sendiri. Dengan sentuhan tangan-tangan kreatif, batok kelapa dapat disulap menjadi benda-benda kerajinan yang mempunyai nilai guna, nilai seni, dan bahkan keduanya. Di dalam melakukan analisa kegiatan usaha.

perusahaan, haruslah

diperkirakan apa yang akan terjadi dalam dunia usaha pada masa yang

akan datang. Kegiatan untuk

memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang disebut peramalan

Banyak metode yang dapat

digunakan dalam melakukan

peramalan, berdasarkan kasus di atas maka peneliti mengangkat metode peramalan Trend Moment dalam meramalkan penjualan kerajinan batok kelapa. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi dan menganalisis hasil peramalan penjualan kerajinan batok kelapa dengan menggunakan metode ramalan Trend Moment dan merancang aplikasi peramalan penjualan kerajinan batok kelapa dengan menggunakan metode Trend Moment untuk mengatasi

kerugian yang akan dihadapi

perusahaan.

2. Landasan terori

2.1 Definisi Peramalan (Forecasting) Menurut Makridakis dalam Binus (2009) peramalan (forecasting) yaitu prediksi nilai – nilai sebuah perubah berdasarkan kepada nilai yang diketahui dari perubah tersebut atau perubah yang berhubungan. Meramal juga dapat didasarkan pada keahlian

keputusan (judgement), yang pada gilirannya didasarkan pada data historis dan pengalaman.

Sedangkan menurut Heizer dalam Binus (2009) peramalan adalah perpaduan antara seni dan ilmu dalam memperkirakan keadaan di masa yang

akan datang, dengan cara

memproyeksikan data – data masa lampau ke masa yang akan datang

dengan menggunakan model

matematika maupun perkiraan yang subjektif.

2.2 Metode Trend Moment

Dalam penerapan metode Trend Moment dapat di lakukan dengan menggunakan data historis dari satu variabel, adapun rumus yang di gunakan dalam penyusunan dari metode ini menurut Sugiarto & Dergibson dalam Muthia (2014), adalah:

Y = a + b X Dimana :

Y = nilai trend atau variabel yang akan diramalkan

a = bilangan konstant

b = slope atau koefisien garis trend

X = indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,….n)

Untuk mencari nilai a dan b pada rumus diatas, digunakan dengan cara matematis dengan penyelesaiannya menggunakan metode subtitusi dan

metode eliminasi. Adapun

persamaannya yaitu:

∑y = a.n + b.∑x ∑xy = a.∑x + b∑x2 Dimana :

∑y = jumlah dari data penjualan

∑x = jumlah dari periode waktu

∑xy = jumlah dari data penjualan dikali dengan periode waktu

n = jumlah data

Setelah nilai ramalan yang telah diperoleh dari hasil peramalan dengan metode Trend Moment akan

(6)

dikoreksi terhadap pengaruh

musiman dengan menggunakan indeks musim. Perhitungan indeks musim yaitu :

Indeks Musim =

Untuk mendapatkan hasil ramalan akhir setelah dipengaruhi oleh indeks

musim maka akan menggunakan

perhitungan sebagai berikut :

Y* = Indeks Musim × Y Dimana :

Y* = Hasil ramalan dengan menggunakan metode Trend Moment yang telah dipengaruhi oleh indeks musim.

Y = Hasil ramalan dengan menggunakan Trend Moment.

2.3 PHP

PHP adalah singkatan dari (PHP Hypertext Prepocessor), saat pertama kali dikembangkan oleh programmer bernama Rasmus Lerdoff, PHP awalnya adalah singkatan dari Personal Home Page Tools ( Kasiman, 2006 : 2 ). Namun, setelah dikembangkan oleh Zeev Suraski dan Andi Gutmans dan fiturnya bertambah, PHP diubah singkatannya menjadi yang sekarang ini.

Salah satu kelebihan PHP adalah kemudahannya berinteraksi

dengan database, PHP dapat

mendukung beberapa database secara langsung, tanpa harus menginstal konektor seperti halnya pemrograman Java. Dengan demikian, PHP sangat flexible berhubungan dengan berbagai database.

a. Statement If

Statement if digunakan untuk mengeksekusi sebuah blok pernyataan jika memenuhi suatu kondisi tertentu. Sintaksnya adalah sebagai berikut : if (kondisi) blok pernyataan contoh : <?php $nilai=95; If(nilai>=60){ $keterangan=”Lulus”; } b. Operator Logika

Operator logika adalah operator yang digunakan untuk membandingkan dua nilai agar menghasilkan satu nilai sehingga didapatkan hasil true benar dan

false(salah).

Operator Keterangan Contoh Hasil And Atau && Dan $a and $b Atau $a $$ $b Benar jika $a d an $b Benar Or Atau || Atau $a or $b Benar jika $a atau $b Benar Xor Atau eksklusif $a xor $b Benar jika salah satu $a atau $b Benar tetapi tidak keduanya

! Bukan !$a Benar

jika $a salah Salah jika $b Benar 3. Perancangan Sistem 3.1 Flowchart

Flowchart adalah suatu bagan dengan simbol-simbol tertentu yang menggambarkan urutan proses secara mendetail dan hubungan antara suatu proses dengan proses lainnya dalam suatu program.

Adapun flowchart dari sistem yang akan dibangun adalah sebagai berikut :

(7)

simki.unpkediri.ac.id || 7|| Gambar 3.1 Flowchart Sistem

Dalam flowchart Gambar 3.1 menunjukkan bahwa admin melakukan login terlebih dahulu, kemudian user akan memasukkan data penjualan yang akan diramalkan setelah data penjualan sudah dibuat, user akan meramalkan

penjualan dengan memasukkan

memilih salah satu data penjualan yang akan diramalkan menggunakan metode Trend Moment.

3.2 Data Flow Diagram (DFD)

Diagram aliran data merupakan

model dari sistem untuk

menggambarkan pembagian sistem ke modul yang lebih.

kecil. Salah satu keuntungan menggunakan diagram aliran data adalah memudahkan pemakai atau user yang kurang menguasai bidang komputer untuk mengerti sistem yang akan dikerjakan.

Adapun Data Flow Diagram dari sistem yang akan dibangun adalah seperti yang terlihat pada gambar berikut :

Gambar 3.2 DFD Level 1 4. Hasil Dan Pembahasan

4.1 Pembahasan

Berikut adalah simulasi penghitungan penjualan batok kelapa pada bulan Januari 2010 sampai dengan bulan Desember 2011 seperti ditunjukkan pada tabel dibawah ini.

Tabel 4.1 . Data penjualan kerajinan batok kelapa bulan Januari 2010 sampai dengan Desember 2010.

Bulan Tah un X Y (Penjua lan) XY X² Januari 201 0 0 980 0 0 Febuar i 201 0 1 890 890 1 Maret 201 0 2 850 170 0 4 April 201 0 3 850 255 0 9 Mei 201 0 4 900 360 0 16 Juni 201 5 1050 525 25

(8)

simki.unpkediri.ac.id || 8|| 0 0 Juli 201 0 6 1000 600 0 36 Agustu s 201 0 7 950 665 0 49 Septe mber 201 0 8 900 720 0 64 Oktobe r 201 0 9 860 774 0 81 Novem ber 201 0 1 0 1000 100 00 10 0 Desem ber 201 0 1 1 1700 187 00 12 1

Tabel 4.2. Data penjualan kerajinan batok kelapa bulan Januari 2011 sampai dengan Desember 2011.

Januari 2011 12 1200 14400 144 Febuari 2011 13 990 12870 169 Maret 2011 14 900 12600 196 April 2011 15 890 13350 225 Mei 2011 16 850 13600 256 Juni 2011 17 920 15640 289 Juli 2011 18 1500 27000 324 Agustus 2011 19 1000 19000 361 Sepetember 2011 20 990 19800 400 Oktober 2011 21 950 19950 441 November 2011 22 1000 22000 484 Desember 2011 23 1800 41400 529 Jumlah 276 14920 290290 4324 Rata-Rata 11.5 621.67

Berdasarkan data yang telah diperoleh sebelumnya pada tabel di atas, maka untuk memperoleh nilai a dan b yaitu dengan cara sebagai berikut : ∑ ( )( ) ∑ ( ) b = = = 103.22529 a = 621-103.22529(11.5) = -566.0908

Maka nilai trend pada bulan januari 2012, dimana x=24 (januari 2012) yaitu :

persamaan trend = Y=a+bx Y = -566.0908 + 103.22529(24)

Y = 1911.3161

(9)

rumus perhitungan indeks musim maka akan diperoleh hasil perhitungan sebagai berikut :

Indek musim =

Keterangan :

Rata permintaan bulan tertentu : 1090 Rata – rata permintaan perbulan : 621.67

Indeks musim = 1.75334 Untuk perhitungan indeks musim digunakan perhitungan dengan rumus sebagai berikut :

Y* = indeks musim x Y Y* = 1.75334 x 1911.3161 Y* = 3351.1904296289 Jadi peramalan bulan Januari 2012 untuk penjualan kerajinan batok kelapa yang dipengaruhi oleh indek musim sebesar 3351,1904296289.

4.2 Implimentasi Sistem

Gambar 4.2 From Lihat Data Penjualan Dari data penjualan maka akan bias di ramalkan dari data penjualan tersebut seperti gambar di bawah

Gambar 4.3 From Peramalan

Selain memberikan hasil ramalan penjualan aplikasi ini juga memberikan informasi hasil produksi barang dan mengetahui stok barang yang masih ada jadi tidak akan mengalami penumpukan barang.

5. KESIMPULAN

Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut :

1. Dalam Metode Trend Moment bias di gunakan untuk meramalkan penjualan kerajinan batok kelapa dan mampu mengukur keakurasian hasil peramalan yang merupakan ukuran kesalahan peramalan tentang tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang terjadi.

6. DAFTAR PUSTAKA

[1] Binus. 2009. Difinisi Peramalan

(Online), tersedia:

http://thesis.binus.ac.id/doc/Bab2/2

009-1-00406-MTIF%20Bab%202.pdf. Diunduh 13 Oktober 2014.

[2] Cahyadi. 2005. Forecast Penjualan Tegel Abu – Abu Pada Perusahaan Jaya Tegel SURAKARTA. Jurnal Ilmiah, (Online), tersedia:

http://eprints.uns.ac.id/3256/1/6539 1706200901011.pdf , diunduh 17 Oktober 2014.

[3] Dani. 2014. Kerajinan Tempurung Kelapa. (Online), Tersedia: http://artikel.blogdosen.com/kerajin

an-tempurung-kelapa-batok-kelapa.html, diunduh 20 Oktober 2014.

[4] Elsaid. 2010. Analisis Sistem Informasi - Diagram Alir Data

(DAD)/ Data Flow Diagram

(DFD). (Online), tersedia: http://downloads.ziddu.com/downlo ad/14738429/ASI-DAD.pdf.html, diunduh 3 Desember 2014.

[5] Fiati, R. 2009. Sistem Pendukung Keputusan Peramalan

(10)

Penjualan Barang. (Online), tersedia:

http://eprints.umk.ac.id/88/1/APLI KASI_SISTEM_PENDUKUNG_K EPUTUSAN.pdf, diunduh tanggal 19 Oktober 2014)

[6] Hidayat, T.T. ERD (Entity Relationship Diagram). (Online), tersedia:

http://www.ttaufikhidayat.com/berit a64-ERD%28Entity-Relationship-Diagram%29.html, diunduh 20 Nopember 2014.

[7] Isna, P. Pendekatan Kualitatif dan Kuantitatif. (Online), tersedia: http://isnaputrinana.blogspot.com/2 013/04/pendekatan-kualitatif-dan-kuantitatif.html, diunduh 20 Nopember 2014.

[8] Mulyana, A. 2014. Ekonomi Kreatif. (Online), tersedia: https://succesed.wordpress.com/eko nomi-kreatif/, diunduh 5 Agustus 2015.

[9] Muthia. 2014. Metode trend

Moment (Online), teredia:

http://eprints.ung.ac.id/3606, diunduh 19 Oktober 2014.

[10] Proboyekti, U. 2008.

Flowchart. (Online), tersedia: http://lecturer.ukdw.ac.id, diunduh 20 Nopember 2014.

[11] Peranginangin, Kasiman. 2006. Aplikasi Web dengan PHP dan

MySQL. Yogyakarta : ANDI

Yogyakarta.

[12] Vikria, R. 2013. Kerajinan Batok Kelapa. (Online), tersedia: http://zhahab.blogspot.com/2013/12

/teknik-dasar-cara-membuat-kerajinan.html, diunduh 21 Oktober 2014.

[13] Widodo. 2008. Ramalan

Penjualan Sepeda Motor Honda

Pada CV. RODA MITRA

LESTARI. Jurnal Ilmiah (Online), tersedia:

http://www.gunadarma.ac.id/library /articles/graduate/economy/2008/Ar tikel_10204526.pdf , diunduh 27 Oktober 2014.

Yanto. 2010. Seni Kerajinan Batok Kelapa. (Online), tersedia:

http://perindustriankudus.com/index .php/kerajinan-batok-kelapa/97-seni-kerajinan-batok-kelapa diunduh 21 Oktober 2014.