Analisa Metode Trend Moment Untuk Peramalan Penjualan Stok Barang Pada Toko Sun Oleh-Oleh

(1)

Ayu Nanda Safitri1_{, Fricles Ariwisanto Sianturi}2_{[Analisa Metode Trend Moment Untuk Peramalan}

Penjualan Stok Barang Pada Toko Sun Oleh-Oleh]

91

Analisa Metode Trend Moment Untuk Peramalan

Penjualan Stok Barang Pada Toko

Sun Oleh-Oleh

Ayu Nanda Safitri

1

_{, Fricles Ariwisanto Sianturi}

2

1_{Jl. St. Iskandar Muda No. 1 Medan} 2_{Jl. St. Iskandar Muda No. 1 Medan}

1

_{Ayunandasafitri@yahoo.com,}

2

_{sianturifricles@gmail.com}

INFORMASI ARTIKEL

ABSTRAK

Kata Kunci:

Peramalan Trend Moment Penjualan Stok

Toko Sun Oleh-Oleh adalah sebuah perusahaan swasta yang bergerak dalam bidang penjualan oleh-oleh. Toko Sun Oleh-Oleh memiliki berbagai macam jenis makanan dan souvenir khas Medan yang dijual. Pelanggan yang tidak sempat untuk membeli oleh-oleh di luar dapat membelinya di Bandara Internasional Kualanamu. Toko Sun Oleh-Oleh berada di Keberangkatan Lantai 2 dekat counter check in. Penelitian ini adalah tentang Sistem Peramalan. Metode yang digunakan adalah Metode Trend Moment, Metode

Trend Moment ini gunakan untuk dapat mengatasi permasalahan yaitu untuk

meramalkan penjualan stok barang. Data-data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data-data penjualan dari masa lalu yang diperoleh dari hasil wawancara yang dilakukan secara langsung ditempat penelitian. Semakin banyak data yang digunakan pada peramalan yang menggunakan metode

Trend Moment, maka semakin akurat pula peramalan yang dihasilkan. Sistem

yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Visual Studio 2010 dengan database Microsoft Access 2007 . Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi peramalan yang dapat membantu dalam memprediksi penjualan stok barang. Keywords: Forecasting Trend Moment Stock Sales ABSTRACT

Sun Souvenirs Shop is a private company that sells souvenirs. The Sun Souvenir Shop has a wide variety of typical Medan food and souvenirs for sale. Customers who don't have time to buy souvenirs outside can buy them at Kualanamu International Airport. Sun Souvenir Shop is located at Departure Level 2 near the check-in counter. This research is about forecasting system. The method used is the Trend Moment Method, Trend Moment Method is used to be able to solve the problem, namely to predict sales of stock items. The data used in this study are sales data from the past obtained from interviews conducted directly at the research site. The more data used in forecasting using the Trend Moment method, the more accurate the resulting forecast will be. The system was built using the Visual Studio 2010 programming language with Microsoft Access 2007 database. The result of this research is a forecasting application that can assist in predicting sales of stock items.

(2)

Vol.3 No.3, September-Maret 2021, pp 91-102

Ayu Nanda Safitri1_{, Fricles Ariwisanto Sianturi}2_{[Analisa Metode Trend Moment Untuk Peramalan Penjualan}

Stok Barang Pada Toko Sun Oleh-Oleh]

92

I. Pendahuluan

Persaingan di bidang bisnis di era globalisasi saat ini yang semakin ketat membuat beberapa perusahaan untuk mendorong para karyawannya untuk dapat memenuhi target penjualan [1][2]3]. Banyak diperlukan strategi guna untuk memenuhi kebutuhan pelanggan yang bervariasi. Dengan pola dan gaya hidup yang berbeda beda pula. Keberhasilan dari sebuah perusahaan juga harus di dukung dengan tingkat penjualan yang dilakukan[4][5]. Begitu pula karyawan yang di tuntut untuk memenuhi target penjualan setiap bulannya harus memutar otak untuk dapat menjual produk secara maksimal. Sebuah perusahaan tidak lepas dari yang namanya penjualan terutama pada perusahaan oleh-oleh. Permintaan pelanggan yang berubah setiap harinya menuntut para perusahaan lebih detail dalam perencanaan strategi untuk meningkatkan penjualan setiap harinya. Salah satu yang dapat dilakukan pihak manajemen adalah melakukan peramalan jualan (sales forecasting).

Permasalahan yang sering terjadi pada Toko Sun Oleh-Oleh adalah sulitnya mengetahui berapa banyak barang atau item yang terjual ditahun yang akan datang.

Toko Sun Oleh-Oleh adalah sebuah perusahaan swasta yang bergerak dalam bidang penjualan oleh-oleh. Toko Sun Oleh-Oleh memiliki berbagai macam jenis makanan dan souvenir khas Medan yang dijual. Pelanggan yang tidak sempat untuk membeli oleh-oleh di luar dapat membelinya di Bandara Internasional Kualanamu. Toko Sun Oleh-Oleh berada di Keberangkatan Lantai 2 dekat counter check in.

Metode Trend Moment adalah metode yang digunakan untuk membantu dalam melakukan peramalan penjualan untuk penjualan pada bulan dan tahun berikutnya.

II. METODE PENELITIAN

Penelitian ini juga dilakukan dengan melakukan wawancara dengan pihak manajemen pada obyek penelitian yaitu Toko Sun Oleh-Oleh di Bandara Internasional Kualanamu, Deli Serdang. Dalam tahap pengumpulan data pada penelitian dilakukan dengan dua cara yaitu:

a. Studi Pustaka

Pada tahap ini yang dilakukan yaitu menentukan permasalahan yang diketahui kemudian diuraikan sesuai dengan metode-metode ilmiah yang berhubungan dengan obyek atau penelitian yang dilakukan. Mengumpulkan literatur-literatus sebagai bahan penunjang proses penyelesaian masalah, studi literatur diambil dari buku, referensi dan jurnal penelitian yang akan membantu langkah-langkah penelitian dalam menyelesaikan masalah.

b. Tahap Studi Lapangan

Dalam melakukan Studi Lapangan (Field Study) yang digunakanuntuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan dalam penulisan skripsi sebagai berikut :

- Observasi

Observasi merupakan metode pengumpulan data akurat yang dilakukan dengan tinjauan langsung ke lokasi yang akan dilakukan penelitian. Observasi ini dilakukan untuk mendapatkan informasi dan data-data mengenai penjualan barang yang di toko Sun oleh-oleh.

- Wawancara

- Dengan dilakukannya wawancara, proses pengumpulan data akan dilakukan dengan cara mengdakan sistem tanya jawab Kepada kasir, administrasi kantor, tentang kegiatan penjualan yang terjadi setiap harinya. Proses ini dilakukan secara langsung untuk mendapatkan data yang akurat dan dapat dipertanggung jawabkan.

Trend Moment merupakan metode untuk mencari garis trend dengan perhitungan statistika dan matematika tertentu guna mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis perusahaan. Dengan demikian pengaruh unsur subyektif dapat dihindarkan (I.R Yanto 2018:4).

Dalam penerapan metode Trend Moment dapat di lakukan dengan menggunakan data historis dari satu variabel, adapun rumus yang di gunakan adalah (Ilyas, Marisa dan D. Purnomo, 2018:70):

𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋

(1)

Dimana:

• Y adalah nilai trend atau variabel yang akan diramalkan • a adalah bilangan konstan

• b adalah slope atau koefisien garis trend • X adalah indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,….n) 1. Analisis Data

(3)

93

Analisis data adalah sebuah proses untuk memeriksa, membersihkan, mengubah, dan membuat pemodelan data dengan maksud untuk menemukan informasi yang bermanfaat sehingga dapat memberikan petunjuk bagi peneliti untuk mengambil keputusan terhadap pertanyaan-pertanyaan penelitian[6][7].

Rancangan analisis data adalah bagian integral dari proses penelitian yang dituangkan baik dalam bentuk tulisan atau tidak. Rancangan ini telah terformat sebelum kegiatan pengumpulan data dan pada saat merumuskan hipotesis. Artinya, rancangan analisis data hasil penelitian telah dipersiapkan mulai dari penentuan jenis data yang akan dikumpulkan, sumber data yang ditemui, dan rumusan hipotesis yang akan diuji telah dibuat[8][9][10].

Pada tahap analisa dan perancangan ini dilakukan analisa terhadap sistem yang akan dibuat yang terdiri dari desain tampilan sistem sampai dengan desain file sistem.

Pengumpulan data berupa data penjualan stok barang pada toko Sun Oleh-oleh. Pengumpulan data dilakukan dengan menganalisa data penjualan setiap bulannya berdasarkan jumlah item terjual atau transaksi pada setiap stok barang yang di buat dalam laporan bulanan. Data yang digunakan adalah data penjualan dalam kurun waktu 2 tahun mulai dari bulan Januari 2017 sampai dengan Desember 2018. Berikut ini merupakan data yang telah dibuat dalam bentuk laporan excel berdasarkan penjualan stok setiap bulannya selama 2 tahun yang akan digunakan untuk melakukan peramalan pada bulan yang akan datang dengan menggunakan metode Trend Moment.

Table 1. Data Penjualan Stok Barang Bulan Penjualan Stok Barang Januari 2017 47,878 item Februari 2017 33,112 item Maret 2017 34,193 item April 2017 35,491 item Mei 2017 34,741 item Juni 2017 34,279 item Juli 2017 42,096 item Agustus 2017 36,717 item September 2017 36,687 item Oktober 2017 38,982 item November 2017 38,157 item Desember 2017 39,695 item Januari 2018 51,245 item Februari 2018 35,168 item Maret 2018 36,426 item April 2018 38,094 item Mei 2018 31,032 item Juni 2018 38,960 item Juli 2018 37,768 item Agustus 2018 35,734 item September 2018 34,746 item Oktober 2018 69,172 item November 2018 31,603 item Desember 2018 32,510 item

Analisa sistem merupakan langkah-langkah perancangan sistem yang direpresentasikan pada tahapan yang dilakukan [10] pada studi kasus penelitian menggunakan metode Trend Moment dengan tahapan sebagai berikut: 1. _{Menentukan jumlah data penjualan yang akan digunakan sebagai peramalan penjualan stok.}

(4)

94

3. _{Menentukan total jumlah nilai X, nilai Y, nilai X×Y dan nilai X}2_{berdasarkan data penjualan.} 4. _{Menentukan rata-rata nilai X, nilai Y, nilai X×Y dan nilai X}2_{berdasarkan data penjualan.} 5. Menentukan nilai b dengan menggunakan rumus.

𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛(∑ 𝑋2_{) − (∑ 𝑋)}2

(2) 6. Menentukan nilai a dengan menggunakan rumus.

𝑎 = (∑ 𝑌) − 𝑏(∑ 𝑋) 𝑛

(3) 7. Menentukan nilai indeks musim dengan menggunakan rumus.

𝑖𝑚 =

𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑖𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛

𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 8. Mencari nilai Y yang akan diramalkan dengan menggunakan rumus.

𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥

Trend Moment merupakan metode untuk mencari garis trend dengan perhitungan statistika dan matematika tertentu guna mengetahui fungsi garis lurus sebagai pengganti garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis perusahaan.

A. Menentukan Jumlah Data Penjualan

Data yang digunakan untuk peramalan adalah sebanyak 24 data berdasarkan jumlah bulan selama 2 tahun mulai dari bulan Januari 2017 sampai dengan bulan Desember 2018.

Table 2. Data Penjualan yang digunakan untuk Peramalan

No Bulan Penjualan Stok Barang

1 Januari 2017 47,878 2 Februari 2017 33,112 3 Maret 2017 34,193 4 April 2017 35,491 5 Mei 2017 34,741 6 Juni 2017 34,279 7 Juli 2017 42,096 8 Agustus 2017 36,717 9 September 2017 36,687 10 Oktober 2017 38,982 11 November 2017 38,157 12 Desember 2017 39,695

(5)

95

13 Januari 2018 51,245 14 Februari 2018 35,168 15 Maret 2018 36,426 16 April 2018 38,094 17 Mei 2018 31,032 18 Juni 2018 38,960 19 Juli 2018 37,768 20 Agustus 2018 35,734 21 September 2018 34,746 22 Oktober 2018 69,172 23 November 2018 31,603 24 Desember 2018 32,510

B. Menentukan nilai X, nilai Y, nilai X×Y dan nilai X2_.

Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai X dimana nilai X adalah waktu yang dibuat dalam bentuk nilai dan dimulai dengan nilai 0 sedangkan nilai Y adalah data penjualan stok barang.

Tabel 3 Tabel nilai X dan Y

No Bulan X Y 1 Januari 2017 0 47,878 2 Februari 2017 1 33,112 3 Maret 2017 2 34,193 4 April 2017 3 35,491 5 Mei 2017 4 34,741 6 Juni 2017 5 34,279 7 Juli 2017 6 42,096 8 Agustus 2017 7 36,717 9 September 2017 8 36,687 10 Oktober 2017 9 38,982 11 November 2017 10 38,157 12 Desember 2017 11 39,695 13 Januari 2018 12 51,245 14 Februari 2018 13 35,168 15 Maret 2018 14 36,426 16 April 2018 15 38,094 17 Mei 2018 16 31,032 18 Juni 2018 17 38,960

(6)

96

19 Juli 2018 18 37,768 20 Agustus 2018 19 35,734 21 September 2018 20 34,746 22 Oktober 2018 21 69,172 23 November 2018 22 31,603 24 Desember 2018 23 32,510 1. Menentukan nilai X x Y

Tabel 4. Tabel nilai X, Y, dan X x Y

No Bulan X Y X×Y 1 Januari 2017 0 47,878 0 2 Februari 2017 1 33,112 33,112 3 Maret 2017 2 34,193 68,386 4 April 2017 3 35,491 106,473 5 Mei 2017 4 34,741 138,964 6 Juni 2017 5 34,279 171,395 7 Juli 2017 6 42,096 252,576 8 Agustus 2017 7 36,717 257,019 9 September 2017 8 36,687 293,496 10 Oktober 2017 9 38,982 350,838 11 November 2017 10 38,157 381,570 12 Desember 2017 11 39,695 436,645 13 Januari 2018 12 51,245 614,940 14 Februari 2018 13 35,168 457,184 15 Maret 2018 14 36,426 509,964 16 April 2018 15 38,094 571,410 17 Mei 2018 16 31,032 496,512 18 Juni 2018 17 38,960 662,320 19 Juli 2018 18 37,768 679,824 20 Agustus 2018 19 35,734 678,946 21 September 2018 20 34,746 694,920 22 Oktober 2018 21 69,172 1,452,612 23 November 2018 22 31,603 695,266

(7)

97

No Bulan X Y X×Y

24 Desember 2018 23 32,510 747,730

2. Menentukan nilai X2

Tabel 5. Tabel nilai X, Y, X×Y dan nilai X2

No Bulan X Y X×Y X2 1 Januari 2017 0 47,878 0 0 2 Februari 2017 1 33,112 33,112 1 3 Maret 2017 2 34,193 68,386 4 4 April 2017 3 35,491 106,473 9 5 Mei 2017 4 34,741 138,964 16 6 Juni 2017 5 34,279 171,395 25 7 Juli 2017 6 42,096 252,576 36 8 Agustus 2017 7 36,717 257,019 49 9 September 2017 8 36,687 293,496 64 10 Oktober 2017 9 38,982 350,838 81 11 November 2017 10 38,157 381,570 100 12 Desember 2017 11 39,695 436,645 121 13 Januari 2018 12 51,245 614,940 144 14 Februari 2018 13 35,168 457,184 169 15 Maret 2018 14 36,426 509,964 196 16 April 2018 15 38,094 571,410 225 17 Mei 2018 16 31,032 496,512 256 18 Juni 2018 17 38,960 662,320 289 19 Juli 2018 18 37,768 679,824 324 20 Agustus 2018 19 35,734 678,946 361 21 September 2018 20 34,746 694,920 400 22 Oktober 2018 21 69,172 1,452,612 441 23 November 2018 22 31,603 695,266 484 24 Desember 2018 23 32,510 747,730 529

3. Menentukan Total Jumlah Nilai X, nilai Y, nilai X×Y dan nilai X2

Langkah selanjutnya setelah didapat jumlah data yang akan digunakan adalah melakukan penjumlahan nilai masing-masing nilai yang digunakan. Berikut ini adalah hasil penjumlahan dari masing-masing nilai.

Total nilai X = 0 + 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12 + 13 + 14 + 15 + 16 + 17 + 18 + 19 + 20 + 21 + 22 + 23 = 276 Total nilai Y = 47,878 + 33,112 + 34,193 + 35,491 + 34,741 + 34,279 + 42,096 + 36,717 + 36,687 + 38,982 + 38,157 + 39,695 + 51,245 + 35,168 + 36,426 + 38,094 + 31,032 + 38,960 + 37,768 + 35,734 + 34,746 + 69,172 + 31,603 + 32,510 = 924,486

(8)

98

Total nilai X x Y = 0 + 33,112 + 68,386 + 106,473 + 138,964 + 171,395 + 252,576 + 257,019 + 293,496 + 350,838 + 381,570 + 436,645 + 614,940 + 457,184 + 509,964 + 571,410 + 496,512 + 662,320 + 679,824 + 678,946 + 694,920 + 1,452,612 + 695,266 +747,730 = 10,752,102 Total nilai X2 _{= 0 + 1 + 4 + 9 + 16 + 25 + 36 + 49 + 64 + 81 + 100 + 121 + 144 + 169 + 196 + 225 + 256 + 289 + 324} + 361 + 400 + 441 + 484 + 529 = 4,324

Tabel 6. Total Jumlah Nilai X, nilai Y, nilai X×Y dan nilai X2

No Bulan X Y X×Y X2 1 Januari 2017 0 47,878 0 0 2 Februari 2017 1 33,112 33,112 1 3 Maret 2017 2 34,193 68,386 4 4 April 2017 3 35,491 106,473 9 5 Mei 2017 4 34,741 138,964 16 6 Juni 2017 5 34,279 171,395 25 7 Juli 2017 6 42,096 252,576 36 8 Agustus 2017 7 36,717 257,019 49 9 September 2017 8 36,687 293,496 64 10 Oktober 2017 9 38,982 350,838 81 11 November 2017 10 38,157 381,570 100 12 Desember 2017 11 39,695 436,645 121 13 Januari 2018 12 51,245 614,940 144 14 Februari 2018 13 35,168 457,184 169 15 Maret 2018 14 36,426 509,964 196 16 April 2018 15 38,094 571,410 225 17 Mei 2018 16 31,032 496,512 256 18 Juni 2018 17 38,960 662,320 289 19 Juli 2018 18 37,768 679,824 324 20 Agustus 2018 19 35,734 678,946 361 21 September 2018 20 34,746 694,920 400 22 Oktober 2018 21 69,172 1,452,612 441 23 'November 2018 22 31,603 695,266 484 24 Desember 2018 23 32,510 747,730 529 Total 276 924,486 10,752,102 4,324

4. Menentukan rata-rata nilai X, nilai Y dan nilai X×Y

Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai rata-rata dari nilai X, nilai Y dan nilai X×Y.

Rata – rata nilai X = 0 ; 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6 ; 7 ; 8 ; 9 ; 10 ; 11 ; 12 ; 13 ; 14 ; 15 ; 16 ; 17 ; 18 ; 19 ; 20 ; 21 ; 22 ; 23 = 11,50

Rata – rata nilai Y = 47,878 ; 33,112 ; 34,193 ; 35,491 ; 34,741 ; 34,279 ; 42,096 ; 36,717 ; 36,687 ; 38,982 ; 38,157 ; 39,695 ; 51,245 ; 35,168 ; 36,426 ; 38,094 ; 31,032 ; 38,960 ; 37,768 ; 35,734 ; 34,746 ; 69,172 ; 31,603 ; 32,510

= 38,520

Rata – rata nilai X2 _{= 0 ; 1 ; 4 ; 9 ; 16 ; 25 ; 36 ; 49 ; 64 ; 81 ; 100 ; 121 ; 144 ; 169 ; 196 ; 225 ; 256 ; 289 ; 324 ; 361 ;}

400 ; 441 ; 484 ; 529 = 180,167

(9)

99

1. Menentukan nilai b

Langkah selanjutnya setelah mendapatkan nilai rata-rata adalah menentukan nilai b dengan menggunakan rumus: 𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛(∑ 𝑋2_{) − (∑ 𝑋)}2 Dimana: n = 24 X = 276 Y = 924,486 X×Y = 10,752,102 X2 _{= 4,324} 𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛(∑ 𝑋2_{) − (∑ 𝑋)}2 𝑏 = 24(10,752,102) − (276)(924,486) 24(4,324) − (276)2 𝑏 =258,050 − 255,158136 103,776 − 76,176 𝑏 = 2,892,312 27,600 𝑏 = 104.793913043478 b = 𝟏𝟎𝟒. 𝟕𝟗𝟒 2. Menentukan nilai a

Setelah nilai b didapat selanjutnya dilakukan pencarian nilai a dengan menggunakan rumus:

𝑎 = (∑ 𝑌) − 𝑏(∑ 𝑋) 𝑛 𝑎 = (924,486) − ( 104.794 )(276) 24 𝑎 =(924,486) − ( 28,923 ) 24 𝑎 = 895,562.88 24 a = 37,315.12

3. Menentukan nilai indeks musim (im)

Setelah diperoleh nilai a dan b maka untuk meramalkan jumlah penjualan stok barang yang akan hitung index musim nilai x yang ke 25 untuk bulan januari adalah 49,561.50. Langkah selanjutnya adalah mencari nilai indeks musim dengan rumus:

𝑖𝑚 = 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑑𝑖𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑘𝑎𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑗𝑢𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑖𝑚 = 49,5615 38,520 im = 1,2866433021806853582554517133956 𝑖𝑚 = 𝟏. 𝟐𝟗

4. Mencari nilai Y yang akan diramalkan

(10)

100

𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥

𝑌 = 37,315.12 + ( 104.794)(25) Y =37,315.12+ 2,619.85

𝑌 = 𝟑𝟗, 𝟗𝟑𝟒. 𝟗𝟕

Dari hasil diatas diketahui bahwa peramalan penjualan stok barang pada bulan januari 2019 sebanyak 𝟑𝟗, 𝟗𝟑𝟒. 𝟗𝟕 item atau 𝟑𝟗, 𝟗𝟑𝟓 item.

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

Kebutuhan Sistem

Untuk membuat perancangan analisa metode Trend Moment untuk peramalan stok barang pada toko Sun Oleh-Oleh, membutuhkan spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) dan Perangkat Lunak (Software) sebagai berikut :

Implementasi Sistem

Implementasi merupakan langkah yang dibangun untuk mengoperasikan sistem yang akan dibangun. Berikut hasil implementasi analisa metode Trend Moment untuk peramalan stok barang pada toko Sun Oleh-Oleh.

Tampilan Form Login

Menu login merupakan sebuah tampilan menu awal dari program yang dimana user ataupun admin akan mengisi user name dan password untuk bisa masuk atau login ke menu berikutnya, gambar tampilan form login dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 5.1 Tampilan Form Login Tampilan Menu Utama

Menu utama adalah tampilan selanjutnya setelah user atau admin melakukan login, pada menu utama terdapat beberapa sub menu, form menu utama. Dapat dilihat pada gambar berikut ini:

Gambar 5.2 Tampilan Menu Utama Tampilan Form Data Penjualan

(11)

101

Yang dimana pada menu ini berisikan data penjualan item setiap bulan yang akan digunakan untuk data predikisi. Admin dapat menambah data baru, menghapus, dan mengubah data yang ada pada menu ini. Gambar form data penjualan dilihat pada gambar berikut ini:

Gambar 5.3 Tampilan Form Data Penjualan Tampilan Form Data Prediksi

Form ini digunakan untuk melakukan prediksi berdasarkan bulan yang akan datang. User harus menginput data bulan dan tahun pada form untuk melakukan prediksi. Tampilan Form dapat dilihat pada gambar berikut ini:

Gambar 5.4 Tampilan Form Data Prediksi Tampilan Form Laporan Hasil Prediksi

Form ini digunakan menampilkan hasil prediksi dalam bentuk laporan yang dapat dicetak pada media kertas. Tampilan form tersebut dapat dilihat pada gambar berikut ini:

Gambar 5.5 Tampilan form Laporan Hasil Prediksi IV. Kesimpulan

Analisa metode Trend Moment untuk peramalan stok barang pada toko Sun Oleh-Oleh yang telah diselesaikan ini dapat diambil beberapa kesimpulan diantaranya adalah :

(12)

102

1. Permasalahan yang terjadi mengenai prediksi jumlah stok pada bulan yang akan datang diselesaikan dengan menerapkan Metode Trend Moment.

2. Penerapan analisa peramalan stok barang menggunakan data penjualan 2 tahun terakhir untuk melakukan perhitungan dengan metode Trend Moment sehingga dapat menghasilkan prediksi stok baru pada bulan yang akan datang.

3. Hasil system dapat dicetak dan bisa menjadi referensi bagi toko untuk evaluasi stok barang pada bulan berikutnya.

Daftar Pustaka

[1] Agnes Agustine., Dr. Manuharawati, M.Si. Forecasting Fitness Gym Membership Pada Pusat Kebugaran “The Body Art

Fitness, Aerobic & Pool” Menggunakan Metode Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah Matematika, 2017, 3(6), 1-7.

[2] Desta Nur Efika Ardini., Andi Dwi Riyanto., Primandani Arsi., Yusyida Munsa Idah Agung Prasetyo. Sistem Peramalan

Penjualan Menggunakan Metode Trend Moment Pada Toko Mebel Nabila Furniture Paguyangan Brebes BerbasisDesktop.

JURNAL INFORMATIKA UPGRIS, 2019, 5(2), 130-134.

[3] Ilyas., Fitri Marisa., DwiPurnomo. Implementasi Metode Trend Moment (Peramalan) Mahasiswa Baru Universitas

Widyagama Malang . Journal of Information Technology and Computer Science, 2018, 3(2), 69-74.

[4] Indra Griha Tofik Isa., George Pri Hartawan. Perancangan Aplikasi Koperasi Simpan Pinjam Berbasis Web (Studi Kasus

Koperasi Mitra Setia). Jurnal ilmiah Ilmu Ekonomi, 2017, 5(10), 139-151.

[5] Jubilee Enterprise. 2017. “Visual Basic Komplet”. Pt.elex media komputindo. 5 September 2017. ISBN: 978-602-04-4812-1. [6] Rosa A. S., M. Shalahuddin. (2015). Rekayasa perangkat lunak: informatika: Bandung.

[7] Sayuti. Aplikasi Perhitungan Metode Peramalan Produksi Pada CV.X. Jurnal Teknovasi 2014, 1(1), 35-43.

[8] Siti Muawanah Robial. Perbandingan Model Statistik Pada Analisis Metode Peramalan Time Series(Studi Kasus: Pt.

Telekomunikasi Indonesia, Tbk Kandatel Sukabumi). Jurnal Ilmiah SANTIKA 2018, 8(2), 1-17.

[9] Titania Dwi Andini., Probo Auristandi. Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di Ud Achmad Jaya Menggunakan Metode

Double Exponential Smoothing. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasia ASIA (JITIKA), 2016, 10(1), 1-10.

[10] Ulia Ulfa., Sumijan., Gunadi Widi Nurcahyo. Peramalan Penjualan Pupuk Menggunakan Metode Trend Moment. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis, 2019, 1(4), 8-14.