## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PAKAIAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHT MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING
(Studi Kasus di Toko Rookieinside Yogyakarta)
Eko Prasetio, Mardiana Irawaty
Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## ABSTRACT
Rookieinside  is  a  store  that  moves  in  the  field  convection.  Rookieinside  had  a  bad  in  the determination  o f goods  production  which  must  be  manufactured for  sale  and  sometimes  experience  of excess  supply  in  stock goods  in  the  warehouse.  Rookieinside  requires  a  tool  aids  that  can  help  and  to maximize  their performance  in forecasts  o f work  that must  be  manufactured so  that work was  not pile up  in  the  warehouse.  This  application  is  made  by  using  this  method  Weight  Moving  Average  and Smoothing  Exponential.  Result  o f this  application  information  about  the  number  o f record  amounts that  might  have  happened  in  the  same  will  come.  This  application  is  useful  to  take  a  decision  in determines  the amount o f work that will be produced in next period.
Keywords  : Number o f goods,  Weight Moving Average,  Exponetial Smoothing.

## 1. Pendahuluan
Rookieinside  adalah  merupakan  toko  pakaian yang  memproduksi  barang  barang  lokal seperti  kemeja,  kaos,  celana,  dan jaket.  Hasil  produksi  ini  di jual  dan  dipasarkan  keseluruh wilayah  Indonesia,  oleh  karena  itu  Rookieinside  perlu  melakukan  suatau  perencanaan strategis  yang komprehensif untuk  dapat menguasai  pasar,  salah  satunya  yaitu harus  mampu memprediksi  pola  pasar  yang  sedang  terjadi  saat  ini.  Permasalahan  yang  terjadi  di Rookieinside  adalah  ketidak  tahuan  seorang  manager  untuk  menentukan  jumlah  pakaian yang harus  diproduksi  sehingga jika  produksi  pakaian yang  diproduksi  terlalu banyak maka pakaian tersebut akan menumpuk di  gudang  dan kerugian yang  didapat akan semakin besar sedangkan  jika  memproduksi  jumlah  pakaiannya  terlalu  sedikit  maka  gudang  akan kekurangan atau keuntungan nya kurang maksimal.
Metode  untuk  mermalkan  jumlah  produksi  pakaian  dapat  dilakukan  dengan  cara statistika.  Salah  satu  metode  peramalan  yang  dapat  digunakan  adalah  metode forecasting. Metode-metode  peramalan  yang  dapat  digunakan  adalah  metode  Exponential Smoothing dan  Weight  Moving  Average  metode  tersebut  sangat  cocok  digunakan  untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara random atau tidak teratur.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1 Exponential Smoothing
Exponential  Smoothing adalah  suatu  tipe  teknik  peramalan  rata-rata  bergerak  yang melakukan  pertimbangan  terhadap  data  masa  lalu  dengan  cara  ekponensial  sehingga  data
paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar  dalam rata-rata bergerak (Murray R.  Spiegel, Ph.D, 2007).
Rumus umum metode Exponential Smoothing adalah sebagai berikut
St + 1 =aXt +  (1-ff)  S t.......................................................(2.1)
Keterangan :
Xt : data asli pada periode ke-t
St : nilai peramalan pada periode ke-t St +1 : periode peramalan (waktu hendak dilakukan peramalan)
a : nilai perkiraan fluktuasi (diisi nilai antara 0 s/d 1)

## 2.2  W eight M oving A verage
Weight  Moving  Average (WMA)  adalah  metode  moving  average  atau  rata-rata  bergerak yang  memiliki  bobot.Namun  pada  WMA  terdapat  bobot  yang  digunakan  pada  setiap perubahan  harga.Nilai  dari  bobot  ini  dapat berapa  saja  dengan  ketentuan  nilai  bobot  untuk harga  yang  terbaru  adalah  lebih  besar  daripada  nilai  bobot  untuk  harga  sebelumnya. Perumusan WMA adalah sebagai berikut:
WMA = E(data x bob0^ (2 2) E b ob ot ............................................................................ (  .  ) Keterangan : data : nilai penjualan.
bobot  : penilaian sesuai dengan panjang periode
2.3  M ean A bsolute D eviation (MAD)
Mean  Absolute  Deviation adalah  nilai  absolute  dari  penyimpangan  data  terhadap  mean. Dengan mengetahui nilai  MAD  kita bisa  mengetahui penyimpangan  data  dari  rata-rata  atau tingkat kesalahan peramalan menggunakan rumus sebagai berikut :
En
M A D  =  —   (N i la i F orcast — N i l a i Nya t a ) .............................................. (2.3)
Keterangan :
n
: Banyaknya bulan yang digunakan
y :  Nilai penjualan
2.4  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  informasi  berbasis  komputer yang  interaktif,  fleksibel  yang  dapat  menyesuaikan  diri,  khususnya  dibangun  untuk mendukung  solusi  dari  problem  yang  dihadapi  sehingga  menghasilkan  keputusan  yang terbaik (Turban, 2005).

## 2.5  Perancangan Perangkat Lunak
Sistem  yang hendak  dibangun  adalah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  peramalan jumlah  produksi  barang  di  toko  Rookieinside.  Sistem  tersebut  harus  memiliki  beberapa kemampuan antara lain :
a. Menghitung jumlah penjualan dalam satu bulan.
b. Memprediksi jumlah produksi dalam tiga bulan kemudian menggunakan kedua metode tersebut untuk melakukan prediksi jumlah barang yang harus diproduksi.
c. Minimal  data  yang  dimasukan  adalah  tiga  bulan  dan  maximal  data  yang  dimasukan adalah duabelas bulan
d.  Dalam  pemberian  bobot,  penulis  memberikan  nilai  yang  bebas  akan  tetapi  nilai  yang diberikan pada perhitungannya yaitu sebesar satu untuk data awal atau bobot satu untuk bulan  pertama  dan  untuk  data  selanjutnya  bobot  diharuskan  lebih  besar  dari  data pertama.
e. Membantu melakukan pengambilan keputusan tentang berapa banyak barang yang akan diproduksi.
Proses  dalam sistem adalah  proses  peramalan.  Proses  ini  diawali  dengan  menginputkan data jumlah penjualan di Rookieinside perbulan selama tiga bulan. Kemudian pengguna akan menentukan  range  data  acuan  dimasa  lalu  untuk  melakukan  peramalan.  Aplikasi  ini  akan melakukan proses peramalan ke depan berdasarkan periode peramalan yang telah dipilih.

## 2.5.1 Data Alir Diagram (DAD)
Data  Alir  Diagram  merupakan  model  proses  yang  digunakan  untuk  menggambarkan aliran  data  melalui  sebuah  sistem  dan  tugas  atau  pengolahan  yang  dilakukan  pada system

## 2.5.2 Diagram Konteks
Diagram konteks adalah diagram tingkat atas yang hanya menggambarkan sistem  secara garis  besar.  Merupakan  diagram  garis  besar  yang paling tidak  detail  dari  sebuah  sistem yang menggambarkan kesatuan-kesatuan luar sistem.  Dari sistem yang dibuat maka akan menghasilkan diagram konteks seperti yang terlihat pada gambar 1.

## Gambar 1 Diagram Konteks
2.5.3  Perancangan Antar Muka
Perancangan  tampilan  utama  aplikasi  peramalan  dirancang  untuk  memprediksi suatu jumlah pakaian yang akan diproduksi.  Dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Prediksi Peramalan

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Rancangan
Sesuai  rancangan  pada  gambar  2,  didapat  hasil  penerapan  aplikasi  sistem  pendukung keputusan seperti pada gambar 3 dan dapat dijelaskan sebagai berikut
1. Setelah  program  ini  dijalankan  dan  berhasil  memasukan  user  dan  password  sesuai  akun yang dimilik, maka akan muncul tampilan utama aplikasi ini.
2. Langkah  selanjutnya  adalah  memilih  menu  SPK  maka  akan  tampil  halaman  seperti tampak  pada  gambar2  setelah  itu  masukan  id  barang  yang  akan  diprediksi  maka  akan muncul data-data yang berkaitan dengan id barang tersebut.
3. Kemudian pilih bulan dan tahun pertama  serta bulan dan tahun terakhir kemudian pilih bulan dan tahun yang akan diprediksi
4. Setelah  itu  tekan  tombol  prediksi  maka  data  prediksi  tersebut  akan  di  tampilkan  pada halaman tersebut.
5. Kemudian  pilih  menu  laporan  perbandingan  untuk  menentukan  metode  mana  yang lebih baik.
J k s iw ti
M L lfa o to k lim d *
ldBwang Dati penjalin dari bulan -bulan-  * Tahun tahun  •  s d Bulan -bulan-  * Tahun tahun-  ’
PndSxBdao -bulan-  *  Prediksi Tahun  -tiun- * Predksi Hasi Prediksi bulan 4 tahun 2014 Dengan Metode «Ml adalah 19.833333333333 ia n dengan metode Smoobng adalah 19.99 X.  || M.I— 1 1 Ib.w « _Ijjah.t bini hiljm II« II»,. b  TT- ||» l!» J |!j.fc«t_oi bini hitjm lu IlMl«
II» II» 11*2 liio-i j lb.i.-t_ot l^jakat bim hitim II’ II«.« lit* 1.3 I F |jt9.99
Gambar 3 Tampilan Menu Utama

## 3.2  P em bah asan
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  terdapat  kesamaan  nilai  manual  dan  nilai  dari aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  berikut  ini  adalah  contoh  perhitungan  yang  telah dilakukan pada kode barang Rock_polos01
Gambar 4. Hasil Exponential Smoothing pada Rock_polos01
Tabel 1.Hasil Exponential Smoothing pada Rock_Polos01.
No Bulan Jumlah Penjualan Persamaan (2.1) St
1 1 2 0 0 . 0 0 2 0 2 2 24 S 2 + 1 =  (0.1  (24)  +  (1-0.1) 20) S 3 = 2.4  +  (0.9 x  20) S 3 = 2.4 + 18 S3=20.4 20.4 3 3 17 S 3+1 =  (0.1  (17) +  (1-0.1) 20.4) S 4 = 1.7 +  (0.9 x 20.4) S 4 = 1.7 + 18.36 S 4 =  20.06
20.06
Terbukti perhitungan manual dengan metode  Exponential  Smoothing memiliki hasil akhir yang sama dengan aplikasi untuk periode akan datang pada bulan 4 tahun 2014 dengan hasil 20.06
Sedangkan  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan  peramalan  atau  standar  error menggunakan persamaan (2.3)
= ^(20.06 -  19) = 0.049  x  1.06 = 0.052
Selain  menggunakan  metode  Exponential  perhitungan  prediksi  dihitung  menggunakan metode Weight Moving Average tampak pada gambar 5.
H a d  P r e d ilq j it o H mmis .833333333333 dan d l u n  m eta te S m o o t h  adab h 2 Ü M
idjm ii Jim bum! Bulan M e M tota $ t | r o d t jw k s O l t o s  p i l «  n t n h
1 2014 20 1 20 1 rodijÉsO l t o s  p o ta  iK ra h 3 2314 24 ! 4 ! 20.4 r o d t jt M t o s  polos nerah 3 2014 'l7 3 SI 20.06 Gambar 5 Hasil Weight Moving Average Tabel 2  HasilWeight Moving Average pada Rock_polos01 No Bulan Jumlah Penjualan Bobot Jumlah Penjualan x bobot WMA 1 1 20 1 20 2 2 24 2 48 119 /  6 19.833 3 3 17 3 51 Jumlah 61 6 119
Terbukti  perhitungan  manual  dengan  metode  Weight  Moving  Average  memiliki  hasil akhir yang sama dengan aplikasi untuk periode akan datang pada bulan 4 tahun 2014 dengan hasil  19.833.  Sedangkan  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan  peramalan  atau  standar  error menggunakan persamaan (2.3)
= ¿(19.83 -  19 ) = 0 .049  x  0.83 =  0.040
Karena  nilai  Mean  Absolut  Deviation  (MAD)  atau  kesalahan  peramalan  pada  Exponential Smoothing lebih besar  dari  Weight Moving Average  dengan  demikian,  peramalan  untuk jumlah produksi  pakaian  di  bulan  berikutnya  lebih  baik  menggunakan  perhitungan  Weight Moving Average. Pada  perhitungan  biaya  produksi  penulis  mencontohkan  biaya  produksi pada jenis pakaian dengan kode pakaian Rock_polos01  data tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Biaya Produksi Pada Rock_polos01  Tanpa SPK
Jenis Pengeluaran Harga Satuan Kuantitas Total Kaos Rp. 55.000,- 45 Rp.2.475.000,- Design Rp.  100.000,- 1 Rp.100.000,- Packaging Rp. 5.000,- 45 Rp.225.000,- Total Rp.2.800.000,-
Pada  tabel  3  menjelaskan  biaya  produksi  perbulan  pada  pakaian  dengan  kode Rock_polos01.  Dengan  jumlah  biaya  yang  dikeluarkan  dalam  proses  produksi  sebanyak Rp.2.800.000,-.

## T abel 4 Biaya Produksi Pada Rock_polos01  dengan SPK
Jenis Pengeluaran Harga Satuan Kuantitas Total Kaos Rp. 55.000,- 20 Rp.1.100.000,- Design Rp.  100.000,- 1 Rp.100.000,- Packaging Rp. 5.000,- 20 Rp.100.000,- Total Rp.1.300.000,-
Pada tabel 4 menerangkan bahwa biaya  produksi diperoleh dari hasil aplikasi peramalan yaitu  dengan  hasil  peramalan  sebesar  20  pcs  dimana  total  biaya  produksi  yang  digunakan yaitu sebesar Rp.1.300.000,-

## Tabel 5 Biaya Produksi Pada Rock_polos01 Hasil Penjualan
Jenis Pengeluaran Harga Satuan Kuantitas Total Kaos Rp. 55.000,- 19 Rp.1.045.000,- Design Rp.  100.000,- 1 Rp.100.000,- Packaging Rp. 5.000,- 19 Rp.95.000,- Total Rp.1.240.000,-
Pada  tabel 5  menerangkan bahwa biaya produksi diperoleh  dari hasil penjualan pada bulan  tersebut  yaitu  dengan  jumlah  penjualan  sebesar  19  pcs  dimana  total  biaya  produksi yang  digunakan  yaitu  sebesar  Rp.1.240.000,-.  Dari  data-data  diatas  maka  kita  akan mendapatkan  perbandingan  biaya  yang  dikeluarkan  dalam  memproduksi  pakaian.  Data tersebut dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 6 Hasil Perbandingan Biaya Produksi.
Kode Pakaian Biaya produksi aktual setiap bulan Biaya Produksi Menggunakan Aplikasi Biaya Produksi dengan hasil nyata penjualan Rock_polos01 Rp.2.800.000,- Rp.1.300.000,- Rp.1.245.000,-
Dari tabel 4.17 dapat dicari nilai minimal kerugian dari produksi pakaian sebagai berikut:
Kerugian biaya sebelum menggunakan aplikasi  =Rp. 2.800.000 -  Rp.1.245.000
=Rp.  1.555.000,-
Jadi kerugian yang didapat sebesar Rp.  1.555.000.
Kerugian biaya setelah menggunakan aplikasi =Rp.1.300.000 -  Rp.1.245.000 =Rp.55.000,-
Jadi kerugian yang didapat sebesar Rp.55.000,-
Maka  dari  data  yang  telah  dihitung  menjelaskan  bahwa  biaya  produksi  dengan menggunakan  aplikasi  peramalan lebih menghemat biaya  produksi  yaitu  sebesar  Rp.55.000,- lebih  kecil  dari  biaya  sebelum  menggunakan  aplikasi  yaitu  sebesar  Rp.1.555.000,-  sehingga dengan  aplikasi  peramalan,  Manager  bisa  memaksimalkan  keuntungan  dan  meminimalkan kerugian dari hasil produksi pakaian.
4. Penutup

## 4.1  Kesimpulan
Setelah  melakukan  analisa,  perancangan  dan  pengujian  sistem  maka  dapat  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Pada hasil uji coba  dapat  diketahui bahwa  aplikasi  ini  dapat membantu manager  dalam menentukan  berapa  jumlah  produksi  pakaian  yang  optimal  berdasarkan  hasil  prediksi yang dihasilkan dari aplikasi.
2. Diantara  kedua  metode  yaitu  Exponential  Smoothing  dan  Weight  Moving  Average  yang lebih  baik  digunakan  adalah  metode  peramalan  dengan  menggunakan  Weight  Moving Average karena menghasilkan nilai MAD yang lebih kecil.

## 4.2  Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  guna  untuk perbaikan  dan  pengembangan  dari  aplikasi  ini adalah :
1. Aplikasi  ini  dapat  dikembangkan  lagi  menjadi  aplikasi  yang  bersifat  online  sehingga manager  perusahaan  dapat  mengontrol  atau  memprediksi  tanpa  ada  batasan  wilayah dan waktu.
2. Aplikasi ini dapat dikembangkan dengan menggunakan pemrograman berbasis android.

## Daftar Pustaka
Hakim, A dan Prasetyawan, Y, 2011,  Perencanaan dan  Pengendalian Produksi.  Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta.
Jogiyanto  H.M.,  2005,  Analisis  dan  Desain  :  Pendekatan  terstruktur  teori  dan  praktik  aplikasi bisnis. Penerbit ANDI, Yogykarta.
Nugroho,  Adi,  2011,  Perancangan  Dan  Implementasi  Sistem  Basis  Data.  Penerbit  CV.  Andi Offet, Yogyakarta.
Prasetiyo,  Dwi,  2013,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Prediksi  Jumlah  Penumpang  Untuk Evaluasi  Kapasitas  Halte  Bus  Trans  Jogja  dengan  Metode  Exponential  Smoothing  (ES)  dan Least Square. Jurnal Compiler,  Volume 2, Nomor 1, Tahun 2013.
R.Spiegel,  Murray,  Ph.D  dan Stephens,  LJ,  Ph.D,  2007,  Schaums  Outline  Teori  danSoal-soal Statistik Edisi ke-3. Erlangga, Jakarta
Subagyo, Drs.  Pangestu, M.B.A. 2009, Forecasting Konsep dan Aplikasi.  ISBN : 979-503-175-9
Syafii,  M,  2005,  Panduan  Membuat  Aplikasi  Database  dengan  PHP5  My  SQL,  Postgre  SQL,
Oracle.CV Andi Offset, Yogyakarta
Turban,  Efran,  Aronson,  Jay  E,  dan  Peng-Liang,  Ting,  2005,  Decision  Support  System  and Intelligent  Systems  editor  by  Dwi  Prabantini  (Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  Sistem Cerdas). Penerbit ANDI, Yogyakarta.
Widodo,  Joko,  2008,  Ramalan  Penjualan  Sepeda  Motor  Honda  Pada  CV.RODA  MITRA LESTAR.Skripsi Universitas Gunadharma Jakarta.