APLIKASI PERAMALAN PERSEDIAAN TINTA SABLON DENGAN MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE ( STUDI KASUS : CV.

(1)

Aplikasi peramalan persediaan tinta sablon dengan Menggunakan metode autoregressive integrated Moving average ( studi kasus : cv. Multi grafika) Oleh:1 Lurita hutagalung (1111518),2Lince T Sianturi,3Efori Buulolo

32

APLIKASI PERAMALAN PERSEDIAAN TINTA SABLON DENGAN

MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED

MOVING AVERAGE ( STUDI KASUS : CV. MULTI GRAFIKA

)

1

Lurita Hutagalung (1111518),2Lince T Sianturi,3Efori Buulolo

1)

Mahasiswa program studi Teknik Informatika STMIK Budidarma Medan 2)

Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan 3)

Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang limun Medan

http\\ stmik-budidarma.ac.id//

Email : [email protected]

ABSTRAK

Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formal maupun informal. Pengantisipasian permasalahan tersebut dilakukan prediksi terhadap kemungkinan-kemungkinan terjadinya penurunan atau kenaikan penjualan pada periode yang akan datang Motode Autoregressive Integrated Moving Average adalah model yang secara penuh mengabaikan independen varibel dalam pembuatan peramalan. Autoregressive Integrated Moving Average menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Tujuan metode ARIMA adalah untuk menentukan hubungan statistik yang baik antar variabel yang diramal dengan nilai historis variabel tersebut sehingga peramalan dapat dilakukan dengan model tersebut. Autoregressive Integrated Moving Average digunakan untuk suatu variabel (univariate) deret waktu. Untuk mempermudah dalam menghitung model Autoregressive Integrated Moving Average dapat digunakan berbagai aplikasi.

Kata Kunci : Peramalan, Persediaan Barang, Autoregressive Integrated Moving Average, SPSS22 1. PENDAHULUAN

1.1 Latar belakang masalah

Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat

formal maupun informal. Pengantisipasian

permasalahan tersebut dilakukan prediksi terhadap kemungkinan-kemungkinan terjadinya penurunan atau kenaikan penjualan pada periode yang akan datang. Dengan diperolehnya informasi yang akurat sehingga perusahaan dapat mempersiapkan strategi-strategi yang akan ditempuh menghadapi kondisi tersebut.

Peramalan tidak hanya dilakukan untuk

menentukan jumlah produk yang akan diproduksi dan dijual tetapi bermanfaat pula untuk perencanaan persediaan barang jadi. Ketersediaan barang jadi menjadi penting, sebagai salah satu alat untuk mengantisipasi keadaan pasar sehingga produk senantiasa tersedia dan dapat memenuhi konsumen. Dengan diperolehnya informasi yang akurat sehingga

perusahaan dapat mempersiapkan strategi-strategi yang akan ditempuh menghadapi kondisi tersebut.

Persediaan barang produksi merupakan suatu usaha memonitor dan menentukan tingkat komposisi bahan yang optimal dalam menunjang kelancaran dan efektifitas serta efisiensi dalam kegiatan toko. Persediaan terdiri dari persediaan bahan baku, persediaan bahan setengah jadi dan persediaan barang jadi. Persediaan bahan baku dan bahan setengah jadi disimpan sebelum digunakan atau dimasukkan ke dalam proses produksi, sedangkan persediaan barang jadi atau barang dagangan disimpan sebelum dijual atau dipasarkan. Dengan demikian setiap toko yang melakukan kegiatan usaha umumnya memiliki persediaan.

Motode Autoregressive Integrated Moving

Average adalah model yang secara penuh mengabaikan independen varibel dalam pembuatan peramalan. Autoregressive Integrated Moving Average menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Tujuan metode ARIMA adalah untuk menentukan hubungan statistik yang baik antar variabel yang diramal dengan nilai historis variabel tersebut sehingga peramalan dapat dilakukan dengan model tersebut.Autoregressive Integrated

(2)

33

Moving Average digunakan untuk suatu variabel

(univariate) deret waktu. Untuk mempermudah dalam menghitung model Autoregressive Integrated Moving

Average dapat digunakan berbagai aplikasi.

1.2 Perumusan Masalah

Sesuai dengan latar belakang diatas, maka permasalahan yang akan dibahas pada skripsi ini yaitu sebagai berikut :

1. Bagaimana proses peramalan tinta sablon yang dibutuhkan untuk produksi pada CV. Multi Grafika?

2. Bagaimana mengimplementasikan metode

ARIMA menggunakan aplikasi SPSS 22?

3. Bagaimana merancang aplikasi peramalan

persediaan tinta sablon pada CV.Multi Grafika?

1.3 Batasan Masalah

Batasan-batasan masalah penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut :

1. Untuk merancang aplikasi peramalan persediaan tinta sablon menggunakan aplikasi SPSS 22 dengan database menggunakan Excel.

2. Hanya membahas waktu peramalan persediaan data tinta sablon dalam 1tahun kedepan.

3. Data yang diambil dari bulan Juli 2010 – Juni 2014

1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4.1 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut :

1. Untuk menjelaskan persediaan tinta sablon yang

dibutuhkan untuk diproduksi.

2. Untuk mengimplementasikan metode

Autoregressive Integrated Moving Average

menggunakan aplikasi SPSS 22 dalam

meramalkan persediaan tinta.

3. Merancang aplikasi peramalan persediaan tinta

sesuai dengan kebutuhan konsumen terutama di CV.Multi Grafika.

1.4.2 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dari penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut :

1. Aplikasi yang dirancang akan membantu penyalur

dalam menyediakan tinta sesuai dengan

kebutuhan konsumen.

2. Diharapkan dapat memberikan gambaran pada

CV.Multi Grafika mengenai peramalan

persediaan tinta yang selama ini belum maksimal. 3. Untuk memprediksi persediaan tinta produksi

sablon dimasa yang akan datang.

4. Untuk menghemat waktu dan biaya produksi sablon CV.Multi Grafika

2.

LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan

Dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) pengertian peramalan adalah kegiatan untuk menduga hal yang akan terjadi . Beberapa definisi lainnya tentang peramalan , yaitu :

1. Peramalan diartikan sebagai penggunaan teknik-teknik statistik dalam bentuk gambaran masa depan berdasarkan pengolahan angka-angka historis

2. Peramalan merupakan bagian internal dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen

3. Peramalan adalah prediksi, rencana atau

estimasi kejadian masa depan yang tidak pasti (Sunneng Sandino, 2013).

Metode peramalan merupakan cara

memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa depan secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa yang lalu, sehingga dengan demikian metode peramalan diharapkan dapat memberikan objektivitas yang lebih besar. Selain itu metode peramalan dapat memberikan cara pengerjaan yang teratur dan terarah, dengan demikian

dapat dimungkinkannya penggunaan teknik

penganalisaan yang lebih maju. Dengan penggunaan teknik-teknik tersebut maka diharapkan dapat memberikan tingkat kepercayaan dan keyakinan yang lebih besar karena dapat diuji penyimpangan atau deviasi yang terjadi secara ilmiah (Sunneng Sandino, 2013).

2.2 Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

ARIMA (Autoregressive Integrated Moving

Average) dimana metode ini merupakan salah satu

metode deret berkala (Time Series) yang dapat meramalkan perencanaan di waktu yang akan datang dengan berdasarkan data saat ini maupun data waktu lampau. Analisis time series adalah salah satu prosedur statistika yang diterapkan untuk meramalkan struktur probabilistik keadaanyang akan terjadi di masa yang akan datang dalam rangka pengambilan keputusan.Secara umum, model ARIMA dituliskan dengan notasi ARIMA (p d q), dimana p menyatakan orde dari proses autoregressive (AR), d menyatakan pembedaan (differencing), dan q menyatakan orde dari proses moving average (MA). Data yang telah didapat dimodelkan hingga mendapat model terbaik dengan nilai error terkecil dan kemudian dilakukan proses peramalan dengan memperhatikan nilai MAPE (Mean

Absolute Persentage Error) untuk mengetahui kondisi

hasil peramalan terbaik.

Model ARIMA terdiri dari 2 aspek yaitu aspek autoregressive dan moving average (rata-rata bergerak). Secara umum, model ARIMA dituliskan dengan notasi ARIMA (p d q), dimana p menyatakan orde dari proses autoregressive (AR), d menyatakan pembedaan (differencing),dan q menyatakan orde dari proses moving average (MA). Langkah penting dalam memilih suatu metode deret waktu

yang tepat adalah dengan mempertimbangkan jenis pola data. Untuk data bahan baku tinta ini memiliki pola data non musiman yaitu pola data yang terjadi

(3)

34 bilamana suatu deret tidak dipengaruhi oleh faktor

musiman. Model ARIMA dibuat karena secara statistik ada korelasi (dependen) antar deret pengamatan. Untuk melihat adanyadependensi antar pengamatan, kita dapat melakukan ujikorelasi antar

pengamatan yang sering dikenal dengan

autocorrelation function (ACF). ACF digunakan

unutkmenentukan orde q. PACF dari data time series yang telah di-stasionerkan baikmelalui transformasi atau differencing, selanjutnya dapat digunakan untuk mengidentifikasi tingkat p (tingkat autoregressive tertinggi). Dalam tahapan pemodelan harus menuhi persyaratan uji normalitas, apabila model tidak memenuhi bisa disebabkan karena adanya outlier.

Outlier adalah kondisi yang menunjukkan adanya

penyimpangan pada data yang dimodelkan sehingga diperlukan proses deteksi dan penanganan outlier.

3. ANALISA DAN PEMBAHASAN 3.1 Analisa Prediksi

CV. Multi Grafika merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang percetakan. Peramalan atau prediksi merupakan alat atau teknik untuk memprediksi atau memperkirakan suatu nilai pada masa yang akan datang dengan memperhatikan data atau informasi yang relevan yang diperoleh dari data masa lalu maupun saat ini. Dengan melihat data-data persediaan barang CV. Multi Grafika lima periode terakhir, penulis ingin melakukan prediksi atau peramalan terhadap persediaan tinta pada tahun 2015. Prediksi atau peramalan tersebut bertujuan untuk memprediksikan berapa banyak persediaan tinta pada tahun 2015 mendatang.

3.2 Data Persediaan Tinta

Data yang akan dianalisa dalam penelitian ini adalah data nilai jumlah persediaan tinta yang ada di CV. Multi Grafika. Sebagaimana pada pembatasan masalah, data yang dianalisa adalah data jumlah tinta pada kurun waktu mulai dari April 2010 sampai

dengan Agustus 2014 yang diperoleh pada CV. Multi Grafika, seperti pada tabel dibawah ini:

Tabel 1 Data persediaan tinta Keterangan:

1. Jumlah persediaan tinta pada tahun 2010

sebanyak 73 buah tinta.

4. Jumlah persediaan tinta tahun 2013 sebanyak 54

buah tinta.

5. Jumlah tinta pada tahun 2014 sebanyak 92 buah

tinta.

4. IMPLEMENTASI

4.1 Implementasi SPSS (Solution Package for the Social Sciences)

Pembangunan data dengan Excel dilakukan tidak beda dengan mambangun data yang selama ini dilakukan oleh pengguna Excel. Seperti diperlihatkan pada gambar 1 data yang dibangun dalam Excel adalah data tentang jumlah tinta. Setelah data terbentuk langkah berikutnya adalah melakukan penyimpanan data. Penyimpanan data dilakukan seperti halnya menyimpan data Excel lainnya, namun dalam tipe text (Tab delimited) dengan meng-klik

File/Save As, selanjutnya set tipe data seperti

dicontohkan pada gambar 2.

Gambar 2 Contoh data dibangun dengan Excel 1. Membuat definisi data di SPSS. Untuk itu klik

View > Variables. Lalu buatlah definisi data

dengan ketentuan sebagai berikut, dan hasilnya di SPSS seperti terlihat pada Gambar 3.

Gambar 3 Pendefinisian Variabel Tinta

1. Klik lagi View > Data untuk membuka tampilan

Data View BULAN TAHUN 2010 2011 2012 2013 2014 Januari - - - 20 - Februari - - - 25 - Maret - - - - - April - 26 21 41 54 Mei 6 6 19 - 7 Juni 61 6 10 10 28 Juli - - - 54 92 Agustus 73 60 31 8 - September 11 - - - Oktober - - - 6 - November - - 23 - - Desember 14 33 26 - -

(4)

35

2. Buka file DATA JUMLAH TINTA.xls, dan

blok sel A2 sampai B6 kemudian Edit > Copy.

3. Buka kembali SPSS dan letakkan kursor pada

baris pertama kolom Tahun, kemudian klik Edit > Paste. Hasilnya terlihat seperti gambar berikut:

Gambar 4 Hasil Pengcopyan Data Jumlah Tinta ke SPSS

1. Sebelum melangkah ke tahap berikutnya,

simpan data diatas dengan nama arima dengan mengklik File >Save As

2. Selanjutnya klik Analyze > Forecasting>

Created Model. Muncul tampilan Time Series Modeler.

3. variabel JumlahTinta, lalu klik tanda panah

hitam , sehingga variabel jlh tiket pindah ke

Dependent Variables.

4. Pada Method, pilih ARIMA.

Selanjutnya klik Criteria, dan pada bagian Model

Type, pilih Criteria mulai dari model (1, 0, 0),

model (0, 0, 1) dqn mode (1, 0, 1). Tampilan sebagai berikut:

Gambar 5 Tampilan Criteria Model ARIMA

1. Klik Continue, akan muncul tampilan Time

Series Modeler.

2. Masih pada tampilan Time Series Modeler,

klik bagian Statistics.

3. Klik Display fit measures, Ljung-Box

number of Statistic, and outliers by model.

4. Pada Fit, klik Mean absolute error dan Mean

absolute percentage Measures error.

5. Klik Display Forecasts. Hasilnya terlihat

seperti berikut .

Gambar 4.5 Tampilan Akhir Jendela Options pada

Time Series Methods

Klik OK. Muncul output hasil analisis seperti berikut (tidak ditampilkan semua) :

Gambar 4.6 Tampilan Output Hasil Analisis Model ARIMA (1, 0 , 0)

5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:

1. Aplikasi dapat memberikan informasi mengenai

jumlah penjualan yang mungkin terjadi pada periode selanjutnya.

2. Jumlah data yang digunakan untuk melakukan

peramalan dengan metode Autoregressive

Integrated Moving Average (ARIMA) sangatlah

penting.

3. Sistem aplikasi dapat dilakukan pada CV.

Grafika Multi dengan menggunakan aplikasi SPSS.

5.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan dari penelitian ini, maka

(5)

36

1. Bagi perusahaan, agar sistem ini dapat

diterapkan supaya dalam menentukan prediksi persediaan lebih cepat dan akurat.

2. Hasil dari proses prediksi ini dapat digunakan

sebagai pertimbangan dalam mengambil

keputusan lebih lanjut.

3. Untuk pengembangan aplikasi prediksi lebih

lanjut, dapat menggunakan versi lain seperti:

SPSS for windows release 16, SPSS for windows release 11, release 12, release 13 ataupun

program lainnya seperti MATLAB.

DAFTAR PUSTAKA

1. Ristono , 2009, “Persediaan Barang”, Fakultas

Ilmu Komputer.

2. Elista, 2005, “Produksi Konten Multimedia”, DEWI SAWITRI

3. Taufik Ur Rahman dan Yuliandi Kusuma, 2008,

“Networking Fundamental,PT.Prima Jakarta

Infosarana Media, Jakarta, DEWI SAWITRI

4. WAHANA KOMPUTER,”Analisis Data

Penelitian dengan SPSS22”.Andi

5. Alexander Setiawan1, Adi Wibowo2, Sutisno Wijaya, 1994, Jurusan Teknik Informatika,

Pengembangan Perangkat Lunak, Fakultas

Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra, 2005 6. Box, G.E.P. & Jenkins, G.M,2010), Retrieved

January 1999, “Pengenalan Komputer”, Andi. 7. Sunneng Sandino, 2013” Perancangan Sistem

Informasi” DEWI SAWITRI

8. Adi Wijaya, 2010,3” Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia.

9. Djoni Haryadi Setia Budi, 2002, Fakultas Teknologi Industri” Universitas Kristen Petra. 10. HM, Jogiyanto 2001, Analisis dan Desain Sistem,