• Tidak ada hasil yang ditemukan

RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN PINTU BAJA DENGAN METODE QUADRATIC TREND. (Studi Kasus PT Jaya Bersama Saputra Perkasa) SKRIPSI

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN PINTU BAJA DENGAN METODE QUADRATIC TREND. (Studi Kasus PT Jaya Bersama Saputra Perkasa) SKRIPSI"

Copied!
14
0
0

Teks penuh

(1)

RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN

PINTU BAJA DENGAN METODE QUADRATIC TREND

(Studi Kasus PT Jaya Bersama Saputra Perkasa)

SKRIPSI

Diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom.)

Wisan Maulana

14110110087

PROGRAM STUDI INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK DAN INFORMATIKA

UNIVERSITAS MULTIMEDIA NUSANTARA

TANGERANG

2020

(2)
(3)
(4)

iv

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS

Sebagai sivitas akademik Universitas Multimedia Nusantara, saya yang bertanda tangan dibawah ini:

Nama : Wisan Maulana

NIM : 14110110087

Program Studi : Informatika

Fakultas : Teknik dan Informatika

Jenis Karya : Skripsi

Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujui dan memberikan izin kepada Universitas Multimedia Nusantara hak Bebas Royalti Non-eksklusif (Non-exclusive Royalty-Free Right) atas karya ilmiah saya yang berjudul:

Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Penjualan Pintu Baja Dengan Metode Quadratic Trend

beserta perangkat yang diperlukan.

Dengan Hak Bebas Royalti Non-eksklusif ini, pihak Universitas Multimedia Nusantara berhak menyimpan, mengalihmedia atau format-kan, mengelola dalam bentuk pangkalan data (database), merawat, dan mendistribusikan dan menampilkan atau mempublikasikan karya ilmiah saya di internet atau media lain untuk kepentingan akademis, tanpa perlu meminta izin dari saya maupun

(5)
(6)

vi

KATA PENGANTAR

Puji Syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas berkat rahmat dan karunia-Nya sehingga penyusunan laporan skripsi dengan judul “Rancang Bangun Aplikasi Prediksi Penjualan Dengan Metode Quadratic Trend” telah selesai dengan baik. Laporan Skripsi ini diajukan kepada Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Multimedia Nusantara.

Ucapan terima kasih turut disampaikan kepada para pihak yang telah membantu dalam proses pengerjaan laporan skripsi. Oleh sebab itu, ucapan terima kasih ditujukkan kepada:

1. Dr. Ninok Leksono, Rektor Universitas Multimedia Nusantara, yang memberi inspirasi bagi penulis untuk berprestasi,

2. Nunik Afriliana, S.Kom., MMSI, Ketua Program Studi Informatika Universitas Multimedia Nusantara, yang menerima penulis dengan baik untuk berkonsultasi,

3. Farica Perdana Putri, S.Kom., M.Sc. selaku Dosen Universitas Multimedia Nusantara dan Dosen Pembimbing Skripsi yang telah mengajar penulis tata cara menulis karya ilmiha yang benar,

4. Orang tua dan keluarga yang selalu memberikan dukungan dan doa selama penyelesaian skripsi baik langsung maupun tidak langsung,

5. Valeryan Ramadhan, Andi Wardana, Stephan Judodihardjo serta sahabat dan teman yang selalu memberikan motivasi doa selama penyelesaian skripsi baik langsung maupun tidak langsung.

(7)
(8)

viii

RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN

PINTU BAJA DENGAN METODE QUADRATIC TREND

(STUDI KASUS: PT JAYA BERSAMA SAPUTRA PERKASA)

ABSTRAK

PT Jaya Bersama Saputra Perkasa adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan macam-macam jenis pintu, seperti pintu rumah baja dan pintu garasi. Penjualan PT Jaya Bersama Saputra Perkasa selalu mengalami kekurangan stock dan mengakibatkan perusahaan harus selalu melakukan pembelian ulang untuk memenuhi target pengiriman ke customer. Hal ini sangat menekan cost budget dalam melakukan shipping. Seharusnya dana yang dikeluarkan dapat dialokasikan untuk keperluan lainnya, misalnya untuk melakukan pameran atau promosi ke berbagai acara/pameran furniture agar masyarakat dapat lebih mengenal pintu rumah dengan bahan baja yang diperjual-belikan oleh PT Jaya Bersama Saputra Perkasa. Agar tidak terjadi kesalahan dalam stocking barang maka diperlukan aplikasi yang dapat memprediksi penjualan unit pintu baja di PT Jaya Bersama Saputra Perkasa. Aplikasi berbasis website yang dibangun dan dirancang menggunakan metode quadratic trend, perhitungan quadratic trend digunakan untuk mendapatkan hasil prediksi pada periode tertentu. Setelah mendapatkan hasil prediksi pada periode tertentu, kemudian dilakukan pengujian dengan menghitung mean square error (MSE). Data yang digunakan dalam pengujian adalah data tahun 2014 sampai data tahun 2018 (60 bulan) dan mendapatkan hasil penelitian untuk mendapatkan hasil error MSE dengan data 2014-2015 (24 bulan) dengan tahun 2016 sebagai target prediksi adalah 11.056,19, lalu dengan data 2014-2016 (36 bulan) dengan tahun 2017 sebagai target prediksi adalah 2.109,10 dan data 2014-2017 (48 bulan) dengan tahun 2018 sebagai target prediksi adalah 3.270,96. Dan hasil error MSE terkecil ada pada data 2014-2016 (36 bulan) dengan nilai error MSE 2.109,10

(9)

ix

DESIGN AND DEVELOPMENT OF STEEL DOOR

PREDICTION APPLICATION WITH QUADRATIC TREND

(STUDI CASE: PT JAYA BERSAMA SAPUTRA PERKASA)

ABSTRACT

PT Jaya Bersama Saputra Perkasa is a company engaged in the sale of various types of doors, such as steel house doors and garage doors. PT Jaya Bersama Saputra Perkasa always experiences stock shortages and causes the company to always have to buy again to meet the delivery target to the customer. This has greatly reduced the cost budget in shipping. Funds that should be spent can be allocated for other purposes, for example to conduct exhibitions or promotions to various furniture events / exhibitions so that the public can get to know more about steel doors that are traded by PT Jaya Bersama Saputra Perkasa. To avoid mistakes in stocking goods, an application that can predict the sale of steel door units at PT Jaya Bersama Saputra Perkasa. Website-based applications that are built and designed using the quadratic trend method, quadratic trend calculations are used to get predictive results for a certain period. After getting the predicted results for a certain period, then testing is done by calculating the mean square error (MSE). The data used in testing are data from 2014 to 2018 data (60 months) and get the results of research to get the results of MSE errors with data 2014-2015 (24 months) with 2016 as the prediction target is 11056.19, then with 2014 data -2016 (36 months) with 2017 as the prediction target is 2109.10 and the data for 2014-2017 (48 months) with 2018 as the prediction target is 3270.96. And the smallest MSE error results are in the 2014-2016 data (36 months) with MSE error value of 2.109,10.

(10)

x DAFTAR ISI

LEMBAR PENGESAHAN ... ii

PERNYATAAN TIDAK MELAKUKAN PLAGIAT ... iii

PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN AKADEMIS ... iv KATA PENGANTAR ... vi ABSTRAK ... viii ABSTRACT ... ix DAFTAR ISI ... x DAFTAR GAMBAR ... xi

DAFTAR TABEL ... xii

DAFTAR RUMUS ... xiii

DAFTAR LAMPIRAN ... xiv

BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Rumusan Masalah ... 4 1.3 Batasan Masalah ... 4 1.4 Tujuan Penelitian ... 4 1.5 Manfaat Penelitian ... 5 1.6 Sistematika Penulisan ... 5

BAB II LANDASAN TEORI ... 6

2.1 Prediksi ... 6

2.2 Trend Projection ... 6

2.3 Quadratic Trend ... 8

2.4 Mean Square Error (MSE) ... 10

BAB III METODE DAN PERANCANGAN APLIKASI ... 10

3.1 Metode Penelitian ... 10

3.2 Perancangan Aplikasi ... 12

3.2.1 Data Flow Diagram (DFD) ... 12

3.2.2 Flowchart ... 15

3.2.3 Database Schema ... 21

3.2.4 Struktur Tabel ... 22

3.2.6 Rancangan Antarmuka ... 26

BAB IV IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ... 35

4.1 Spesifikasi Sistem ... 35

4.2 Implementasi Sistem ... 35

4.2.1 Implementasi Tampilan ... 36

4.3 Uji Coba Aplikasi ... 41

4.3.1 Uji Coba Metode Quadratic Trend ... 41

4.3.2 Uji Coba MSE ... 48

4.3.3 Analisis MSE ... 52

BAB V SIMPULAN DAN SARAN ... 53

5.1 Simpulan ... 53

5.2 Saran ... 53

(11)

xi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Bentuk Kurva Model Quadratic…………...………8

Gambar 2.2 Flowchart Quadratic Trend………...9

Gambar 3.1 Context Diagram……….…12

Gambar 3.2 Data Flow Diagram Level 1...………..…14

Gambar 3.3 Data Flow Diagram Level 2…..…..……...………..…15

Gambar 3.4 Flowchart Login.……….…16

Gambar 3.5 Flowchart Halaman Utama.……….17

Gambar 3.6 Flowchart Halaman Data……….…………...……….18

Gambar 3.7 Flowchart Modal Tambah Data………...19

Gambar 3.8 Flowchart Modal Ubah Data...……...………...19

Gambar 3.9 Flowchart Alert Hapus Data.…………...………20

Gambar 3.10 Flowchart Halaman Prediksi………..………...20

Gambar 3.12 Database Schema………..………....21

Gambar 3.13 Rancangan Halaman Login………...27

Gambar 3.14 Rancangan Halaman Utama………...………...27

Gambar 3.15 Rancangan Halaman Data………..…...28

Gambar 3.16 Rancangan Halaman Prediksi………...28

Gambar 3.17 Rancangan Halaman Perhitungan Prediksi………29

Gambar 3.18 Rancangan Halaman Perhitungan abc………...29

Gambar 3.19 Rancangan Halaman Hasil Prediksi………..30

Gambar 3.20 Rancangan Halaman Grafik………...……...30

Gambar 3.21 Rancangan Halaman Log History………..………....31

Gambar 4.1 Halaman Tampilan Login………..………..36

Gambar 4.2 Halaman Utama………..……….36

Gambar 4.3 Halaman Data……….……….37

Gambar 4.4 Halaman Modal Tambah Data………...………….37

Gambar 4.5 Halaman Modal Edit Data………..……….38

Gambar 4.6 Halaman Alert Hapus Data………..38

Gambar 4.7 Halaman Prediksi………....39

Gambar 4.8 Tampilan Perhitungan Mencari x, x2, x4, xYt, dan x2Yt………..40

Gambar 4.9 Tampilan perhitungan Mencari Nilai a,b dan c………....40

Gambar 4.10 Tampilan Hasil Akhir dari Perhitungan………...40

Gambar 4.11 Tampilan Halaman Log History….………...41

Gambar 4.12 Perhitungan Quadratic Trend Aplikasi………..42

Gambar 4.13 Hasil Perhitungan Aplikasi Periode 2014-2015….………...44

Gambar 4.14 Hasil Perhitungan Aplikasi Mencari Nilai a, b, dan c………...46

Gambar 4.15 Hasil Prediksi Menggunakan Aplikasi….……….48

(12)

xii

DAFTAR TABEL

Tabel 3.1 Struktur Tabel g_data………..23

Tabel 3.2 Struktur Tabel s_user………...23

Tabel 3.3 Struktur Tabel g_prediksi………....24

Tabel 3.4 Struktur Tabel s_group………24

Tabel 3.5 Struktur Tabel s_group_appl………...25

Tabel 3.6 Struktur Tabel s_appl………..25

Tabel 3.7 Struktur Tabel s_appl_group………...26

Tabel 3.8 Struktur Tabel s_appl_detail……….……...26

Tabel 4.1 Tabel Perhitungan Manual Periode 2014-2015...……….……...42

Tabel 4.2 Tabel Perhitungan Total……….……….45

Tabel 4.3 Tabel Perhitungan Manual Mencari Nilai a……….………45

Tabel 4.4 Tabel Perhitungan Manual Mencari Nilai b…..………..……45

Tabel 4.5 Tabel Perhitungan Manual Mencari Nilai c……….………46

Tabel 4.6 Tabel Hasil Perhitungan Manual Mencari Nilai Prediksi………47

Tabel 4.7 Tabel Hasil Perhitungan Mencari MSE……….……..48

Tabel 4.8 Tabel Hasil Perhitungan Mencari MSE Tahun 2016……….……..49

Tabel 4.9 Tabel Hasil Perhitungan Mencari MSE Tahun 2017………….….…….50

(13)

xiii

DAFTAR RUMUS

Rumus 2.1 Rumus Trend Projection………….………7

Rumus 2.2 Rumus Mencari Nilai b……….………..………7

Rumus 2.3 Rumus Mencari Nilai a..………..………...………7

Rumus 2.4 Rumus Mencari Nilai x……….………..………7

Rumus 2.5 Rumus Mencari Nilai y……….………...7

Rumus 2.6 Rumus Quadratic Trend……….….………8

Rumus 2.7 Rumus Mencari Nilai a………..……...………..8

Rumus 2.8 Rumus Mencari Nilai b……….………...………...8

Rumus 2.9 Rumus Mencari Nilai c………..………...………..8

(14)

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Formulir Konsultasi Skripsi Lampiran 2 Laporan Hasil Wawancara

Lampiran 3 Perhitungan Manual Periode 2014-2018 Lampiran 4 Hasil Perhitungan Aplikasi Periode 2014-2018

Referensi

Dokumen terkait

Semakin besar tekanan dan temperatur pemanasan awal minyak kelapa maka spray angle yang terbentuk di ujung nosel semakin besar, kecuali pada tekanan 6 bar dan temperatur pemanasan

Kalimantan Timur Kota Bontang SMAS YAYASAN PENDIDIKAN VIDYA DAHANA PATRA 80 0041762685 Habibah Nur Rahmawati 11 Prov.. Kalimantan Timur Kota Bontang SMAS YAYASAN PUPUK KALTIM BONTANG

Tipe distrusbusi kalsium pada sel jaringan tanaman dewasa yakni dengan menjaga konsentrasi kalsium dalam sitoplasma dalam kondisi yang sangat rendah (0,1-0,2 µ M sebagai Ca 2+

Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri atas: (1) data primer yang diperoleh dengan cara observasi langsung ke lokasi penelitian dan mengadakan wawancara

antara Slow Learner dan Kejenuhan Belajar terhadap kesulitan belajar fisika siswa MTs Madani Alauddin Pao-Pao Kab. Gowa, artinya bahwa data yang diperoleh dari

Kurikulum disusun berdasarkan asumsi dasar disiplin ilmu bukan berdasarkan kebutuhan dan harapan masyarakat Sumber: Paulina Pannen dan Dina Mustafa,. Presentasi KBK-UI,

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan hasil belajar siswa dengan metode langsung dan seberapa besar peningkatan tersebut khususnya dalam