SIMULASI SISTEM UNTUK MEMPERKIRAKAN PENJUALAN
SEPATU PER HARINYA DENGAN METODE MONTE CARLO
( STUDI KASUS TOKO SEPATU PRO SADIRA EDAR )
Syaharullah Disa
Jurusan Sistem Informasi, STMIK AKBA, Makassar e-mail : [email protected]
Abstrak
Memprediksi jumlah penjualan per hari merupakan hal yang sangat penting bagi setiap perusahaan. Apabila perusahaan dapat memprediksi jumlah penjualan perharinya, maka biaya pengadaan dan penyimpanan barang dapat diminimalkan. Kita tidak dapat memperdiksi berapa jumlah barang yang akan terjual pada periode berikutnyai, sehingga tiap kejadian jual beli yang terjadi merupakan sebuah kemungkinan dan sifatnya pun adalah acak, tidak memiliki pola tertentu. Dalam hal ini penerapan metode monte carlo pada toko Pro Sadira Edar untuk melakukan simulasi perkiraan jumlah barang yang akan terjual, mampu memberikan perkiraan stok barang yang harus ada dalam 1 hari. sehingga dapat memberikan bantuan kepada pihak manajerial toko untuk mengoptimasi proses pengadaan untuk menjaga stok barang yang harus ada di gudang.
Kata kunci: Simulasi, Sistem, Monte carlo, Random Number Generate,
1.
Pendahuluan
Memprediksi jumlah penjualan per hari merupakan hal yang sangat penting bagi setiap perusahaan. Apabila perusahaan dapat memprediksi jumlah penjualan perharinya, maka biaya pengadaan dan penyimpanan barang dapat diminimalkan. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk memperkirakan jumlah penjualan perharinya adalah dengan menggunakan cara simulasi. Simulasi didasarkan pada data masa lalu (historycal data) perusahaan.
Simulasi dapat diartikan sebagai suatu sistem yang digunakan untuk memecahkan atau menguraikan persoalan-persoalan dalam kehidupan nyata yang penuh dengan ketidakpastian dengan tidak atau
menggunakan model atau metode tertentu dan lebih ditekankan pada pemakaian komputer untuk mendapatkan solusinya.
Simulasi dengan sampling berbasis komputer, dalam hal ini waktu tidak menjadi hal pokok, sebaliknya data historical yang mendapatkan perhatian utamanya. Metode ini dikenal dengan Monte carlo Samoking Mumulation
Metode Monte Carlo menghendaki pengembangan simulasi secara sistematis dengan menggunakan Random Number.
Metode ini cukup sederhana di dalam menguraikan atau meyelesaikan berbagai persoalan, termasuk di dalam menggunakan program-programnya.
karna ketidak mampuan pihak manajemen dalam memprediksi jumlah sepatu yang dapat dijual perharinya. Permasalan ini mengakibatkan toko Pro Sadira Edar sering
mengalami Over Stok dan bahkan sering pula terjadi Out off Stok.
2. Monte Carlo ( MC )
Monte Carlo (MC) methods are stochastic techniques, meaning they are based on the use of random numbers and probability statistics to investigate problems (Joy Woller,1996 ).
Metode simulasi ini memiliki sifat dasar stokastik yang artinya metode ini berdasarkan pada penggunaan angka-angka yang bersifat acak dan kemungkinan untuk mengidentifikasikan sebuah masalah, metode ini sebelumnya digunakan untuk menyelesaikan permasalahan kuantitatif dengan proses fisik, seperti pelemparan dadu atau pengocokan kartu untuk menurunkan sample.
MC sendiri merupakan penemuan dari Stanislaw Ulam pada tahun 1947. Nama MC itu sendiri pun diambil dari nama sebuah kota di Monaco, yang merupakan tempat kasino, yaitu permainan yang berdasarkan peluang, seperti permainan dadu dan rolet yang semuanya menunjukan prilaku acak.
Penggunaan metode ini melibatkan beberapa parameter yang nantinya dilakukan sebuah pertitungan. Tiap-tiap perhitungan yang dilakukan melibatkan sebuah variabel acak, maka dari itu tingkat ketelitian metode ini tergantung pada banyaknya iterasi yang dilakukan, semakin banyak iterasi yang dilakukan maka akan semakin teliti pula hasil yang didapatkan.
Variabel yang digunakan pun adalah variabel yang dikontrol dan variabel random, controlled variabel ini sendiri diambil dari fakta yang terjadi di kenyataan, sedangkan randomized variabel digunakan untuk mensimulasikan
proses penjualan sepatu pada toko Pro Sadira Edar.
Perkiraan penjualan sepatu akan ditentukan secara probabilistik, namun data yang digunakan diambil dari data
historis penjualan sepatu pada toko pro sadira edar. Data historis ini merupakan data-data transaksi yang terjadi dalam proses jual beli di toko pro sadira edar.
Gambar 1. Deterministic model
Gambar 2. Stokastik Model
Metode MC menggunakan angka acak, dengan mengubah sebuah model deterministik menjadi model stokastik seperti pada gambar diatas. Metode MC merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis uncertainty propagation yang memiliki tujuan untuk dikategorikan sebagai sebuah sampling methods karena masukannya diambil secara secara acak dari kemungkinan yang terjadi. Langkah-langkah metode monte carlo:
1. Membuat model deterministik.
2. Memunculkan variabel acak yang akan digunakan dalam simulasi.
3. Mengevaluasi model dan menyimpan hasil keluaran data sebagai hasil sementara sebagai model probabilistik. 4. Mengulang langkah 2 dan 3 sampai
iterasi yang dianggap cukup.
5. Menganalisis hasil dari simulasi mengunakan histogram.
3.
Random Number Generator
bukunya mengenai RNG dan MC.Various methods for generation of random numbers have been used. Sometimes, processes that are considered random are used, but for Monte Carlo methods, which
depend on millions of random numbers, a physical process as a source of random numbers is generally cumbersome. Instead of “random” numbers, most applications use “pseudorandom” numbers, which are deterministic but “look like” they were generated randomly (Gentle J,2005). Nilai RNG yang dipakaiai adalah nilai yang dihasilkan dari Linear Congruential Generator ( LCG ) dibawah ini adalah bentuk umum fungsi LCG menurut Thomas J.Kakiay Dalam bukunya.
Zi = (a . Zi-1 + c ) mod m
Dengan catatan :
Zi = angka RNG yang baru Zi-1 = Angka RNG lama c = konstanta bersyarat m = angka modulo a = nilai multiplier.
Dibawah ini disajikan salah satu contoh membangkitkan bilangan acak sebanyak 5 kali dengan a=19, c=237, m = 128 dan
Tabel 1. Distribusi Permintaan
5. Prosedur Penyelesaian Monte Carlo
a. Terlebih dahulu dibuat Imperial Data distribusinya, yaitu fungsi distribusi densitas atau frekuensi distribusi dari historical data yang ada. Hal ini dapat dilihat pada tabel 1 yang merupakan frekuensi distribusi permintaan
b. Distribusi permintaan ini diubah dalam bentuk fungsi distribusi kumulatif (Cummulative Distributed Frequency – CDF), dimana hal ini ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Permintaan
No Permintaan permintaan sebagimana tercantum pada tabel-2
Tabel 3. Distribusi Permintaan
No Permintaan
Tabel di atas sudah dapat digunakan untuk menentukan kebutuhan per hari dengan penunjukan dari random number yang diambil/ditarik.
d. Lakukan penarikan random number dengan rumus RNG yang diuraikan di atas sehingga didaptkan berapa banyak permintaan setiap harinya. Penarikan
e. Dari hasil pengambilan random number tersebut kemudian dapat disusun suatu tabel dari urutan hari-hari permintaan dan jumlah pasang sepatu yang dibutuhkan.
Tabel 4. Distribusi Permintaan
No Hari
1 I 7 Pasang Terdapat
1. 7 pasang permintaan utama sesuai dengan data masa lalu yang disimulasikan.
6.
Kesimpulan
Berdasarkan penjabaran dalam paper ini, dapat disimpulkan bahwa: meminimalisir tingkat kekosongan barang, dan dapat mengoptimasi proses pengadaan barang. Sistem yang dibangun menggunakan metode Monte Carlo, merupakan metode yang berdasar atas sesuatu yang bersifat probabilistik.
2. Sistem yang dibangun memberikan fitur untuk mensimulasikan jumlah barang yang mungkin terjual dalam jangka waktu per hari, data simulasi ini diambil dari data historis transaksi barang yang telah terjadi. Transaksi yang terjadi disini adalah transaksi operasional penjualan barang. Penerapan metode Monte Carlo itu sendiri mampu memberikan gambaran penjualan barang.. Simulasi yang dilakukan akan memberikan nilai persentasi perkiraan penjualan barang.
Daftar Pustaka
