Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Pengendalian Stok Barang Dengan Metode Triple Exponential Smoothing ( Studi Kasus : CV. AL AALIYYA, SURABAYA)

Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya Vo.10 No.01, ISSN : 2581-0049

Perancangan Sistem Penunjang Keputusan Pengendalian Stok Barang Dengan Metode

Triple Exponential Smoothing

( Studi Kasus : CV. AL AALIYYA, SURABAYA)

Muhammad Yias Saputra ,Latipah, Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Sistem Informasi

Universitas Narotama Surabaya

yiasfujiwara@gmail.com, latifahrifani@gmail.com

Mustika Mentari Jurusan Teknologi Informasi

Politeknik Negeri Malang Malang

must.mentari@gmail.com

Abstrak - Perkembangan sistem informasi telah memungkinkan pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan cermat. Dalam perusahaan, sebuah keputusan akan mempengaruhi proses dalam perusahaan tersebut. Oleh sebab itu, pengambilan keputusan sangatlah penting karena akan menentukan perkembangan sebuah perusahaan. Perusahaan memiliki banyak data transaksi yang dilakukan setiap hari dan dapat mengurangi persediaan barang. Tersedianya produk yang cukup merupakan faktor yang penting dalam menjamin kelancaran proses penjualan. Bila perusahaan memiliki persediaan yang berlebih, dapat berakibat terlalu banyaknya tempat yang dibutuhkan untuk menyimpan dan memelihara produk tersebut. Jika perusahaan tidak memiliki persediaan yang mencukupi, maka biaya pengadaan darurat tentu akan lebih mahal. Untuk itu diperlukan sebuah penelitian analisa data transaksi pada perusahaan dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing yang diaplikasikan dalam sebuah perancangan sistem penunjang keputusan pengendalian stok barang. Metode yang digunakan untuk mendapatkan data dan kebutuhan sistem adalah dengan melakukan observasi dan wawancara.

PembuatanDiagram Konteks, Data Flow Diagram (DFD), dan Conceptual Data Model serta Physical Data Model dilakukan sesuai dengan hasil observasi yang dilakukan. Perancangan aplikasi ini nantinya diharapkan dapat menghasilkan sebuah sistem yang jauh lebih efisien dan dapat membantu dalam meramalkan stok barang yang akan di ambil untuk periode selanjutnya.

KataKunci:Triple Exponential Smoothing, sistem penunjang keputusan, pengendalian stok barang.

I. PENDAHULUAN

Dalam perkembangan teknologi saat ini, begitu banyak bidang kehidupan yang tidak terlepas dari peran serta penggunaan teknologi komputer dan sistem informasi.

Kemampuan teknologi informasi dalam mengumpulkan, menganalisis dan mengolah data sangat cepat dan akurat meninggalkan metode tradisional yang lebih lambat dan tidak dapat menangani data dalam jumlah besar.

Perkembangan sistem informasi ini telah memungkinkan pengambilan keputusan dengan lebih cepat dan cermat. Dalam perusahaan, sebuah keputusan akan

mempengaruhi proses dalam perusahaan tersebut. Oleh sebab itu, pengambilan keputusan sangatlah penting karena akan menentukan maju atau mundurnya sebuah perusahaan. Saat ini banyak perusahaan menggunakan sistem yang telah terkomputerisasi. Salah satunya adalah di dalam hal pengendalian stok barang.

CV. Al Aaliyya merupakan perusahaan yang bergerak di bidang usaha alat kebersihan yang melayani penjualan alat kebersihan berbagai tipe dan pelayanan jasa servis.

Perusahaan memiliki banyak data transaksi yang dilakukan setiap hari dan dapat mengurangi persediaan barang. Dengan demikian, perumusan masalah yang penulis ajukan adalah : bagaimana merancang sistem penunjang keputusan dengan metode Triple Exponential Smoothing untuk pengendalian stok barang di CV. Al Aaliyya ?

Manfaat yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut :

a. Bagi penulis

Penulis dapat lebih mengetahui cara membuat perancangan dengan metode triple exponential smooting untuk membantu pengambilan keputusan.

b. Bagi pengguna sistem

Pengguna sistem diharapkan bisa mendapatkan informasi yang tepat tentang pengendalian stok barang di gudang sehingga dapat merencanakan pengadaan barang pada periode berikutnya.

Tujuan penelitian ini adalah merancang suatu sistem penunjang keputusan dengan metode Triple Exponential Smoothing yang dapat membantu CV. Al Aaliyya dalam pengendalian stok barang.

1. Penelitian Terdahulu

a. Sistem Penunjang Keputusan Forcasting dan Economic Order Quantity (EOQ) Persediaan Bahan Baku.

Penelitian ini ditulis oleh Latipah dan Hersa Farida Qoriani, jurnal Fakultas Ilmu Komputer, Prodi Teknik Informatika, Universitas Narotama Surabaya tahun 2015.

Pada jurnal ini disimpulkan bahwa peramalan yang

diterapkan dapat memudahkan pengguna meramalkan

kebutuhan penggunaan bahan baku periode mendatang dan

menghitung jumlah pembelian optimal bahan baku sehingga perusahaan dapat mengurangi waktu perhitungan dan mengurangi biaya-biaya yang berhubungan dengan persediaan bahan baku[3]. Penelitian ini menggunakan metode Economic Order Quantity.

b. Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing Pada Sistem Peramalan Penentuan Stok Obat.

Penelitian ini ditulis oleh Ni Ketut Dewi Ari Jayanti, Yohanes Priyo Atmojo, dan I Gusti Ngurah Wiadnyana, Jurnal Sistem dan Informatika, STMIK STIKOM Bali tahun 2015. Menurut Ketut, Ari, Atmojo, & Wiadnyana, n.d.

(2015), penelitian ini dilakukan dalam rangka membantu manajemen apotek dalam mengelola data penjualan dan menggali informasi untuk menentukan pengadaan stok obat yang tepat dan akurat.Penelitian ini menggunakan metode Triple Exponential Smoothing.

Dari penelitian yang telah dilakukan ini dapat ditarik kesimpulan bahwa forecasting atau peramalan dengan menggunakan metode triple exponential smoothing satu parameter dari brown berhasil dilakukan dengan keakuratan maksimal mencapai 98,15% [2]. Sistem yang dikembangkan ini sangat membantu manajemen apotik dalam menetapkan stok obat yang harus disediakan.

2. Teori Dasar yang Digunakan a.Triple Exponential Smoothing

Menurut Jayanti et al. (2015), sebagaimana halnya dengan exponential smoothing linear yang dapat digunakan untuk meramalkan data dengan suatu pola trend dasar, bentuk smoothing yang lebih tinggi dapat digunakan apabila dasar pola datanya adalah kuadratis, kubik, atau orde yang lebih tinggi [2]. Smoothing kuadratis pendekatan dasarnya adalah memasukan tingkat pemulusan tambahan (triple smoothig) dan memberlakukan persamaan peramalan kuadratis. Metode ini lebih cocok digunakan untuk membuat forecast hal yang berfluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut maksudnya kenaikan atau penurunan jumlah data tersebut biasanya terjadi secara tiba-tiba dan sukar diprediksikan. Di dalam metode triple exponential smoothing dilakukan smoothing 3 kali.

𝑆

𝑡′

= 𝛼𝑋

1

+ (1 − 𝛼)𝑆

𝑡−1′

(2.1)

𝑆

𝑡′′

= 𝛼𝑆

^′1

+ (1 − 𝛼)𝑆

_𝑡−1^′′

(2.2) 𝑆

𝑡′′′

= 𝛼𝑆

^′′1

+ (1 − 𝛼)𝑆

𝑡−1′′′

(2.3) 𝑎

𝑡

= 3𝑆

𝑡′

− 3𝑆

𝑡′′

+ 𝑆

𝑡′′′

(2.4) 𝑏

𝑡

=

_2(1−𝛼)^𝛼 ₂

[(6 − 5𝛼)𝑆

_𝑡^′

− (10 − 8𝛼)𝑆

𝑡′′

(4 − 3𝛼)𝑆

_𝑡^′′′

]

(2.5)

𝑐

𝑡

=

_(1−𝛼)^𝛼2 ₂

(𝑆

𝑡′

− 𝑆

𝑡′′

+ 𝑆

𝑡′′′

) (2.6) 𝐹

𝑡+𝑚

= 𝛼

𝑡

− 𝑏

𝑡

𝑚 +

¹₂

𝑐

𝑡

𝑚

²

(2.7) Dimana :

S’t = smoothing pertama.

S’’t = smoothing kedua.

S’’’t = smoothing ketiga.

Xt + (1-α) = Nilai aktual time series

α = konstanta perataan antara 0 dan 1 at ,bt ,ct = konstanta pemulusan

m = jangka waktu ke depan yaitu untuk beberapa periode

Ft = peramalan pada waktu t

Menurut Andini & Auristandi (2016), ketepatan ramalan adalah suatu hal yang mendasar dalam peramalan, yaitu bagaimana mengukur kesesuain suatu metode peramalan tertentu untuk kumpulan data yang diberikan [1].

Ketepatan dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Untuk mengevaluasi kesalahan digunakan Mean Absolute Percent Error (MAPE).

MAPE merupakan metode perhitungan kesalahan yang dihitung dengan mencari presentase kesalahan dari setiap metode peramalan kemudian membaginya dengan jumlah data atau periode yang digunakan. Menurut Andini &

Auristandi (2016), suatu model mempunyai kinerja sangat bagus jika nilai MAPE berada di bawah 10% dan mempunyai kinerja bagus jika nilai MAPE berada di antra 10% dan 20%[1] . Berikut merupakan persamaan dari MAPE.

𝑀𝐴𝑃𝐸 = (

¹⁰⁰_𝑛

) ∑ |𝐴𝑡 −

^𝐹𝑡_𝐴𝑡

| (2.8) Dimana :

Ft = hasil peramalan At = data real pada periode t n = jumlah data

II. METODOLOGI PENELITIAN 1. Metodologi Penelitian

Adapun langkah-langkah dari penelitian ini sebagai berikut, dapat dilihat pada gambar 1 :

a. Pengumpulan Data

Data yang dibutuhkan adalah data stok barang pada gudang, data historis permintaan barang, dan data permintaan per bulan selama satu tahun.

b. Desain

Ada lima tahap perancangan desain yang harus dilakukan

pada penelitian ini, yaitu : pembuatan flowchart, pembuatan

DFD sistem, CDM, PDM, serta tampilan desain interface

pada sistem.

Mulai

Pengumpulan Data : A. Observasi B. Wawancara C. Review Dokumen

Desain : A. Flowchart B. DFD C. CDM D. PDM

E. Desain Interface

Selesai

Gambar 1 Metodologi Penelitian III. HASILDANPEMBAHASAN

Hasil dari penelitian perancangan dan implementasi sistem penunjang keputusan yang dibangun dan dibagi menjadi beberapa tampilan, yaitu sebagai berikut:

1.Flowchart Sistem

Mulai

Input kode barang

Proses perhitungan

forecasting

Database Penjualan

Database stok barang Perhitungan

pembelian barang periode

berikutnya

Hasil perhitungan

Melakukan perhitungan lain ?

Selesai Tidak Ya

Gambar 2 Flowchart Sistem 2. Data Flow Diagram (DFD)

Context Diagram (Diagram Konteks) merupakan gambaran secara menyeluruh dari Data Flow Diagram (DFD).

Laporan_Penjualan Laporan_Pesanan Laporan_Pembelian Laporan_Hasil_Penentuan_Persediaan_Stok_Barang Laporan_Hasil_Peramalan_Periode_Berikutnya

Data_Log _In

Data_Penjualan

Data_Stok_Barang Data_Pesanan

Data_Log _In

Data_Log _In Data_Stok_Barang

Data_Pembelian

Data_Log _In Data_Penjualan

Data_Log _In

Data_Log _In

Data_Pesanan Data_Barang

Data_Barang

Data_Log _In

Sistem 0 penunjang keputusan peng endalian

stok barang

+

Pembelian_Stok Admin_Penjualan

Manag er Admin_Gudang

Gambar 3 Diagram Konteks

Data_Barang Laporan_Penjualan Laporan_Pembelian Laporan_Pes anan Laporan_Hasil_Peramalan_Periode_Berikutnya

Data_Penjualan

Data_Barang Data_Pembelian

Data_Peramalan

Data_Peramalan Data_Penjualan

Data_Pembelian

Data_Barang Data_Pembelian

Data_Pembelian

Data_Barang Data_Barang Data_Penjualan

Data_Penjualan Data_Pesanan Data_Pesanan Data_Barang

Data_Barang

Data_Stok_Barang Data_Pesanan Data_Pembelian

Data_Stok_Barang Data_Penjualan Data_Penjualan Data_Log _In

Data_Log _In

Data_Log _In Data_Log _In

Data_Log _In Data_Log _In Data_Log _In

Data_Log _In Pembelian_Stok

Pembelian_Stok Pembelian_Stok Pembelian_Stok

Pembelian_Stok Admin_PenjualanAdmin_PenjualanAdmin_Penjualan

Admin_Gudang Admin_GudangAdmin_Gudang Admin_Gudang Admin_GudangAdmin_Gudang Admin_Penjualan

Manag er Manag er Manag er Manag er Manag er Manag er

1 Log_In

2 Trans aksi

+

Peng g una

Pesanan

Penjualan

3 Peramalan 4

Laporan

+

Pembelian

Barang

Triple Exponential Smoothing

Gambar 4 DFD level 0

Pada gambar 3, diagram konteks, terlihat ada 4 user yang dapat menjalankan sistem.Keempat user itu adalah bagian pembelian stok, admin gudang, bagian penjualan, dan manajer.

Dengan Data Flow Diagram dapat dilihat gambaran umum dari rancangan sistem yaitu berupa input dan output data-data yang dibutuhkan oleh setiap pihak yang menggunakan sistem. Pada gambar 4 untuk dapat mengakses sistem, semua pengguna harus terlebih dahulu melakukan login dengan memasukkan username dan password. Menu yang akan tampil akan sesuai dengan level pengguna yang melakukan login. Jika yang melakukan login adalah manager makan menu yang akan tampil adalah menu perhitungan, menu data barang, dan menu laporan. Jika yang melakukan login adalah admin gudang maka menu yang akan muncul adalah menu data stok barang, menu data pesanan, dan menu data pembelian. Jika yang melakukan login adalah admin penjualan maka menu yang akan tampil adalah menu penjualan. Jika yang melakukan login adalah pembelian stok maka menu yang akan muncul adalah menu data barang, dan menu pesanan.

Data_Barang Data_Barang

Data_Barang Data_Barang

Data_Pembelian

Data_Stok_Barang Data_Pesanan

Data_Stok_Barang Data_Barang Data_Barang

Data_Pembelian Data_Pembelian

Data_Penjualan Data_Penjualan

Data_Pesanan Data_Pesanan

Data_Penjualan Data_Penjualan Data_Barang

Data_Barang Pembelian_Stok

Pembelian_Stok

Admin_Penjualan

Admin_GudangAdmin_GudangAdmin_Gudang Admin_Gudang

Admin_Penjualan Pesanan : 1 Pesanan : 2

Penjualan : 1 Penjualan : 2

Barang : 1 Barang : 2 Pembelian : 1Pembelian : 2 1

Pesanan

2 Penjualan

3 Pembelian

4 Master Barang

Gambar 5 DFD Level 1 untuk transaksi.

Data_Barang

Laporan_Hasil_Penentuan_Persediaan_Stok_Barang Data_Barang

Data_Peramalan Data_Pembelian Data_Penjualan Data_Barang

Data_Peramalan Laporan_Penjualan

Laporan_Hasil_Peramalan_Periode_Berikutnya Laporan_Pembelian

Data_Pembelian Data_Penjualan

Manag er Manag er Manag er Manag er Manag er

Triple Exponential Smoothing Pembelian Barang

Penjualan 2

Laporan_Penj ualan

3 Laporan_Pem

belian

4 Laporan_Pera

malan 1 Laporan_Stok

Manag er

Gambar 6 DFD level 1 untuk laporan.

Pada gambar 5 untuk admin pembelian stok dapat memasukkan data barang dan data pesanan ke dalam sistem, kemudian data tersebut disimpan pada file pesanan saat menekan tombol simpan. Data pesanan yang telah ada di simpan akan secara otomatis masuk pada form pembelian untuk kemudian dilakukan pengecekan pada data stok barang.

Bagian stok barang akan menyiapkan pesanan barang.

Apabila stok barang mencukupi maka bagian pembelian tidak perlu melakukan pembelian dan transaksi akan diteruskan ke bagian penjualan dan di simpan pada data penjualan. Apabila stok barang tidak mencukupi maka bagian pembelian akan melakukan pembelian terlebih dahulu sebelum diteruskan kepada bagian penjualan. Setelah barang sampai pada bagian penjualan makan bagian penjualan akan membuatkan surat jalan dan nota untuk proses transaksi, serta penyimpanan data penjualan pada file.

Pada gambar 6 manager dapat melihat laporan dari setiap transaksi, manager dapat melihat laporan dari stok dari file barang yang telah diproses pada sistem laporan stok. Untuk laporan penjualan, data diambil dari file penjualan yang telah diproses pada sistem laporan penjualan.Begitu pun dengan laporan pembelian dan laporan peramalan masing-masing data diambil dari data pembelian dan data peramalan.

3. Conceptual Data Model (CDM)

Conceptual data model merupakan gambaran dari struktur database yang akan digunakan dalam pembuatan sistem. Pembuatan CDM adalah suatu tahap dimana kita melakukan proses indentifikasi dan analisa kebutuhan- kebutuhan data dan ini disebut pengumpulan data dan analisa.

Untuk menentukan kebutuhan-kebutuhan suatu sistem database, kita harus mengenal terlebih dahulu bagian-bagian lain dari sistem informasi yang akan berinteraksi dengan sistem database. Tipe data bersifat general dan tidak spesifik.

Gambar 7 merupakan rancangan CDM yang dapat digunakan

dalam pembuatan sistem.

Gambar 7 Conceptual data model 4. Physical Data Model (PDM)

Physical data model merupakan gambaran dari struktur database yang akan digunakan dalam pembuatan sistem beserta hasil relasi dari hubungan antar table yang terkait.

PDM dapat dihasilkan dari CDM yang telah dibuat. Dalam PDM hubungan antar entitas yang digunakan adalah hubungan secara kardinalitasnya, dimana hubungan one to one akan ditandai dengan sebuah garis hubung dan berisi keterangan hubungan tersebut one to one, hubungan one to many juga ditandai dengan garis hubung serta tanda hubungan tersebut one to many dan PK (Primary Key) pada tabel one akan menjadi FK (Foreign Key) pada tabel many, dan hubungan many to many akan membuat sebuah tabel baru yang berisikan PK dari masing-masing tabel pembentuk hubungan many to many.

Dalam gambar 8 terdapat 7 tabel di dalam database, ketujuh tabel tersebut adalah tabel pengguna, barang, pesanan, pembelian, penjualan, detail penjualan, dan Triple Exponential Smoothing(TES). Relasi antara tabel pengguna dengan tabel barang adalah one to many yang artinya bahwa pengguna dapat melihat berbagai macam barang yang terdapat di gudang.

Gambar 8 Physical Data Model 5. Halaman Login

Gambar 9 merupakan rancangan tampilan halaman login pengguna.

Gambar 9 Halaman Login

Login dilakukan dengan mengisi username dan password lalu memilih level pengguna setelah itu klik login.

Pengguna dapat mengakses menu sesuai dengan level pengguna sistem.

6. Halaman Perhitungan

Gambar 10 merupakan rancangan tampilan halaman perhitungan.

Gambar 10 Halaman Perhitungan IV. KESIMPULAN

1. Perancangan sistem penunjang keputusan dengan menggunakan metode triple exponential smooting menghasilkan sebuah desain yang diperlukan oleh CV. Al.

Aaliyya Surabaya.

2. Desain yang dibuat sesuai dengan hasil observasi dan wawancara dengan pihak pengguna.

3. Metode triple exponential smooting sudah sesuai dengan model data yang diambil di CV. Al Aaliyya Surabaya.

4. Diharapkan perancangan sistem ini dapat membantu

CV.Al Aaliyya Surabaya dalam menentukan jumlah

pemesanan barang kepada penyedia barang untuk periode

yang akan datang.

SARAN

1. Dari perancangan yang sudah ada, maka disarankan untuk membangun sebuah sistem informasi forcasting untuk mempermudah perhitungan dan proses stok barang pada CV. Al Aaliyya Surabaya.

2. Saran selanjutnya, dilakukan pengujian atau simulasi metode secara terkomputerisasi pada data yang diambil agar metode yang digunakan tepat.

DAFTARREFERENSI

[1] Andini, T. D., & Auristandi, P. (2016). Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD

JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing, 10(1).

[2] Jayanti, N. K. D. A., Atmojo, Y. P., & Wiadnyana, I. G.

N. (2015). Penerapan Metode Triple Exponential Smoothing pada Sistem Peramalan Penentuan Stok Obat. Jurnal Sistem Dan Informatika, 9.

[3] Latipah, & Qoriani, H. F. (2015). SISTEM PENUNJANG

KEPUTUSAN FORCASTING DAN ECONOMIC

ORDER QUANTITY ( EOQ ) PERSEDIAAN

BAHAN BAKU, 23(2), 19–23.