## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 187-192

## Perancangan Aplikasi Prediksi Produksi Roti Menggunakan Metode Trend Moment

## Sutriadi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email:
Abstrak −Data produksi roti bulanan yang digunakan Mawar Bakery sebagai acuan produksi setiap hari hanya menggunakan  perkiraan manual yang tidak pasti atau hanya menerka dan Mawar Bakery And Cake Shop juga belum memanfaatkan atau memaksimalkan teknologi komputer.  Sehingga proses produksi sering mengalami tingkat retur yang tinggi dan sering mengalami kekurangan pada bulan bulan tertentu.  Pada kondisi  ini perusahaan  akan  mengalami kerugian  akibat  tingkat  retur yang  tinggi  dan  perusahaan dap at kehilangan pelanggan karena sering mengalami kekurangan di dalam melakukan produksi roti. Karena faktor produksi roti yang sesuai dan tepat waktu sangat penting peranannya dalam menunjang kelancaran proses produksi di Mawar Bakery And Cake Shop. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah metode trend moment. Metode trend merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu peramalan atau prediksi pada masa yang akan datang. Dengan adanya aplikasi prediksi jumlah produksi roti dapat mengurangi tingkat retur dan jumlah pemakaian bahan baku sehingga dapat mengurangi besarnya biaya produksi serta dapat menghasilkan produk yang sehat.
Kata Kunci: Produksi; Prediksi; Trend Moment
Abstract −The monthly bread production data used by Mawar Bakery as a reference for production every day only uses uncertain manual estimates or only guesses and Mawar Bakery And Cake Shop also has not utilized or maximized computer technology. So that the production process often experiences a high rate of returns and often experiences shortages in certain months. In this condition, the company will experience losses due to high returns and the company may lose customers because it often experiences shortages  in producing bread. Because the appropriate and timely bread production factors play a very important role in supporting the smooth production process at Mawar Bakery And Cake Shop. One method that can be used to solve this problem is the moment trend method. The trend method is an analytical method aimed at making predictions or predictions in the future. With the application of the prediction of the amount of bread production can reduce the rate of returns and the amount of raw material usage so as to reduce the amount of production costs and can produce healthy products.
Keywords : Production; Prediction; Trend Moment

## 1. PENDAHULUAN
Ditengah persaingan bisnis yang sangat ketat dewasa ini, perusahaan-perusahaan mulai memperhatikan tingkat jumlah produksi.  Hal  ini  dilakukan  dengan  suatu  kesadaran  yang  utuh  bahwa  penting  untuk  menunjang  perkembangan  dan kelangsungan  perusahaan.  Dengan  meningkatkan  pemahaman  perusahaan  akan  jumlah  produksi  yang  stabil  sehingga dapat mempertahankan kualitas terhadap suatu produk dan perusahaan harus dapat memprediksi tingkat produksi suatu produk.  Data  produksi  roti  bulanan  yang  digunakan  Mawar  Bakery  sebagai  acuan  produksi  setiap  hari  hanya menggunakan  perkiraan manual yang tidak pasti atau hanya menerka dan Mawar Bakery And Cake Shop juga belum memanfaatkan atau memaksimalkan teknologi komputer. Sehingga proses produksi sering mengalami tingkat retur yang tinggi dan sering mengalami kekurangan pada bulan bulan tertentu. Pada kondisi ini perusahaan akan mengalami kerugian akibat  tingkat  retur  yang  tinggi  dan  perusahaan  dapat  kehilangan  pelanggan  karena  sering  mengalami  kekurangan  di dalam melakukan produksi roti.
Karena faktor produksi roti yang sesuai dan tepat waktu sangat penting peranannya dalam menunjang kelancaran proses produksi di Mawar Bakery And Cake Shop. Dengan demikian, diperlukan suatu prediksi tentang jumlah produksi roti  agar  perusahaan  dapat  menentukan  tingkat  produksi  optimal  atau  produksi  yang  stabil  dan  meminimalisasi  biaya produksi serta dapat memenuhi permintaan pelanggan atau konsumen.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  adalah  metode  trend  moment. Metode trend merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu peramalan atau prediksi pada masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik  maka dibutuhkan berbagai  macam  informasi  (data) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga dari hasil analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa besar perubahan yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut. Metode Trend Moment berbeda dengan metode  lainnya, untuk penentuan data historis X pada penggunaannya, tidak harus berjumlah genap atau ganjil, karena nilai X selalu dimulai dengan nilai 0 sebagai urutan yang pertama[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Prediksi
Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang suatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 187-192
Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021
(selisih antara suatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi [11] .

## 2.2 Metode Trend Moment
Trend  moment  adalah  suatu  gerakan  yang  cenderung  naik  (growth)  atau  turun  (decline)  dalam  jangka  panjang  yang diperoleh dari rata-rata perubahan dari waktu ke waktu dan nilainya cukup rata atau mulus  (smooth). Dengan kata lain runtun  waktu  dikatakan  memiliki  tren  jika  nilai  rata-ratanya  berubah  sewaktu-waktu,  sehingga  diharapkan  untuk menambah atau mengurangi, selama periode untuk ramalan yang diinginkan. Kekuatan yang dapat mempengaruhi tren adalah perubahan populasi, harga, teknologi dan produktivitas.
Metode  Trend  Moment  merupakan  salah  satu  metode  dalam  forecasting,  dimana  memiliki  salah  satu  manfaat, contohnya dalam hal bagaimana mengetahui proyeksi keuntungan dan kerugian penjualan terhadap suatu objek barang yang akan terjadi pada tahun selanjutnya [12].
Metode trend moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi  garis  lurus  sebagai  garis  patah-patah  yang  dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan.  Dengan  demikian  pengaruh unsur subyektif dapat dihindarkan [15]. Metode Trend Moment berbeda dengan metode  lainnya, untuk penentuan data historis X pada penggunaannya, tidak harus berjumlah genap atau ganjil,  karena nilai  X selalu dimulai dengan nilai  0 sebagai  urutan yang pertama  Pada metode Trend Moment ini, terdapat  gabungan dari analisis statistik berupa analisis trend dan metode moment.
Dalam penerapan metode Trend Moment, dapat di lakukan dengan menggunakan data historis dari satu variabel, adapun  rumus  yang  di  gunakan  dalam  penyusunan  dari  metode  Y  =  a  +  bX  [12].  Persamaan  1  digunakan  untuk menghitung  nilai  trend  atau  variabel  yang  akan  diramalkan.  Persamaan  2  digunakan  untuk  menghitung  slope  atau koefisien garis trend. Persamaan 3 digunakan untuk menghitung bilangan konstan [15].
Pada metode Trend Moment ini, terdapat gabungan dari analisis statistik berupa analisis trend dan metode moment. Dalam penerapan metode Trend Moment, dapat di lakukan dengan menggunakan data historis dari satu variabel, adapun rumus  yang  digunakan  dalam  penyusunan  dari  metode  Y  =  a  +  bX.  Persamaan  trend  dengan  metode  moment  adalah sebagai berikut :
Y= a +bx  .............................................................................................................................. (1) ΣYi = n.a+bΣ Xi  .................................................................................................................. (2) ΣXiYi =a Σ Xi+bΣXi²  .......................................................................................................... (3)

## 2.3 Roti
Roti  adalah  produk  pangan  olahan  yang  merupakan  hasil  proses  pemanggangan  adonan  yang  telah di fermentasi . Bahan utama dalam pembuatan roti terdiri dari tepung terigu, gula, margarine, ragi, pelembut, susu bubuk, dan garam. Sedangkan bahan tambahannya terdiri dari morivan dan instan plus. Jenis roti-roti yang diproduksi di perusahaan tergantung pada rasa [3].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  produksi  di  mawar  bakery  adalah  seorang  kepala  produksi  membuat  data  produksi  roti  per  bulan  dengan  cara manual  kemudian di serahkan ke bagian admin untuk di setujui oleh manager kemudian setelah disetujui, bagian admin akan  mencetaknya  setelah  data  produksi  roti  di  cetak  maka  kepala  produksi  akan  membagikan  kepada  kepala  bagian masing-masing.  Data  produksi  roti  per  bulan  yang  digunakan  sebagai  acuan  di  mawar  bakery  hanya  menggunakan perkiraan yang tidak pasti atau hanya menerka serta proses perhitungan data jumlah roti per bulan di mawar bakery and cake shop masih manual belum menggunakan sistem komputerisasi.
Sehingga proses produksi sering mengalami tingkat retur yang tinggi dan sering mengalami kekurangan pada bulan bulan tertentu. Pada kondisi  ini perusahaan akan mengalami  kerugian akibat tingkat  retur yang tinggi  dan perusahaan dapat  kehilangan  pelanggan  karena  sering  mengalami  kekurangan  di  dalam  melakukan  produksi  roti.  Oleh  karena  itu perlu adanya suatu metode prediksi yang tepat dan akurat yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam melakukan proses produksi serta perlu adanya sebuah aplikasi agar menciptakan produksi yang optimal sehingga dapat mengurangi tingkat retur yang tinggi.
Salah satu metode prediksi yang dapat digunakan untuk memperbaiki jumlah produksi roti menggunakan metode trend memont dimana metode yang diterapkan yaitu memberikan jumlah produksi roti per bulan dengan perhitungan yang tepat  dan  akurat  dengan  menggunakan  data  produksi  roti  per  bulan  yang  menjadi  acuan  produksi  pada  tahun  2016. Sehingga dalam melakukan proses produksi dapat terkontrol dengan baik dan menghasilkan produksi yang optimal.

## 3.1 Penerapan Trend Moment
Metode trend moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui fungsi garis  lurus  sebagai  garis  patah-patah  yang  dibentuk  oleh  data  historis  perusahaan.  Dengan  demikian  pengaruh  unsur subyektif dapat dihindarkan. Metode Trend Moment berbeda dengan metode  lainnya, untuk penentuan data historis X pada penggunaannya, tidak harus berjumlah genap atau ganjil, karena nilai X selalu dimulai dengan nilai 0 sebagai urutan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 187-192
yang pertama Pada metode Trend Moment ini, terdapat gabungan dari analisis statistik berupa analisis trend dan metode moment.
Metode trend moment merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam memprediksi jumlah produksi roti,  sehingga  jumlah  produksi  roti  menjadi  optimal  dan  dapat  terkontrol  dengan  baik,  dengan  adanya  perancangan aplikasi  prediksi jumlah produksi roti dengan menggunakan metode trend moment dapat mempermudah perusahaan dalam mengontrol proses produksi roti sehingga perusahaan dapat menghasilkan produk roti yang sehat dan bergizi dengan optimal, serta perusahaan dapat mengatasi kekurangan pada roti pada bulan-bulan tertentu.
Gambar 1. Jumlah produksi roti periode juni 2016 – mei 2017
Dari data jumlah produksi roti pada bulan januari sampai desember tahun 2016, yang diambil dari gambar 1., maka dengan metode trend moment  prediksi jumlah produksi roti pada yang optimal untuk bulan juni 2017 sampai mei 2018 dapat dihitung sebagai berikut. a. Roti bulan
Perhitungan  prediksi jumlah produksi roti bulan dengan metode trend moment pada bulan juni 2017 sampai mei 2018.
Tabel 1. Jumlah produksi roti bulan periode juni 2016 – mei 2017
No Bulan Jumlah produksi (y) X x 2 Xy 1 Juni 741 0 0 0 2 Juli 161 1 1 161 3 Agustus 185 2 4 370 4 September 174 3 9 522 5 Oktober 177 4 16 708 6 November 158 5 25 790 7 Desember 120 6 36 720 8 Januari 203 7 49 1.421 9 Februari 151 8 64 1.208 10 Maret 174 9 81 1.566 11 April 167 10 100 1.670 12 Mei 146 11 121 1.606 Jumlah total 2.557 66 506 10.742
Dari perhitungan diatas didapatkan dua persamaan, yaitu ∑y=n.a +b∑x 2.557=12.a+66.b ∑xy=a∑x+b∑x 2 10.742=66.a+506.b
Untuk mendapatkan nilai a dan nilai b dengan melakukan eliminasi dan subsitusi pada persamaan diatas, Eliminasi 2.557= 12.a+66.b x 5,5 10.742=66.a+506.b       x 1 14.063,5 = 66a+363b 10.742    = 66a+506b   - 3.321,5   =         -143b 143b       = -3.321,5 b            = (-3.321,5) : (-143) =23,227 Subsitusi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 187-192
2.557= 12a + 66.b
2.557= 12a+ 66.(23,227)
2.557= 12a+ 1.532,98 12a   =2.557-1.532,98 12a    =1.024,02 a        =1.024,02 : 12 =85,333
Maka diperoleh  nilai a = 85,335 dan nilai b = 23,227, untuk menghitung jumlah produksi roti bulan pada juni 2017 sampai mei 2018 dapat menggunakan persamaan berikut : Y bulan tahun = 85,333 + 23,227. x Y juni 2017
= 85,333 + 23,227. x = 85,333 + 23,227 (12) = 361,72 bungkus
Untuk mendapatkan rata-rata produksi roti bulan pada bulan juni 2017 dapat menggunakan perhitungan berikut: Y per hari
= jumlah prediksi per bulan /jumlah hari Y per hari = 1.302,72/30
= 43,424 bungkus
Berdasarkan hasil prediksi jumlah produksi roti bulan pada bulan juni 2017 rata-rata produksi roti perhari sebanyak 43,424 bungkus.
Y juli  2017 =85,333 + 23,227 (13) = 1.411,28 bungkus Untuk mendapatkan rata-rata produksi roti bulan pada bulan juli 2017 dapat menggunakan perhitungan berikut: Y per hari
= jumlah prediksi per bulan /jumlah hari
Y per hari = 1.411,28/31
= 45,525 bungkus
Berdasarkan hasil prediksi jumlah produksi roti bulan pada bulan juli 2017 rata-rata produksi roti perhari sebanyak 45,525 bungkus.

## b. Roti choco chip/choffe chip
Perhitungan  prediksi jumlah produksi roti choco chip dengan metode trend moment pada bulan juni 2017 sampai mei 2018.
Tabel 2. Jumlah produksi roti choco chip periode juni 2016 – mei 2017 No Bulan Jumlah produksi (y) X x 2 Xy 1 Juni 274 0 0 0 2 Juli 279 1 1 279 3 Agustus 309 2 4 618 4 September 280 3 9 840 5 Oktober 310 4 16 1.240 6 November 247 5 25 1.235 7 Desember 180 6 36 1.080 8 Januari 247 7 49 1.729 9 Februari 256 8 64 2.048 10 Maret 279 9 81 2.511 11 April 289 10 100 2.890 12 Mei 253 11 121 2.783 Jumlah total 3.203 66 506 17.253
Dari perhitungan diatas didapatkan dua persamaan, yaitu ∑y=n.a +b∑x 3.203=12.a+66.b ∑xy=a∑x+b∑x 2 17.253=66.a+506.b Untuk mendapatkan nilai a dan nilai b dengan melakukan eliminasi dan subsitusi pada persamaan diatas, Eliminasi 3.203= 12.a+66.b x 5,5 17.253=66.a+506.b       x 1 17.616,5 = 66a+363b 17.253    = 66a+506b   - 363,5     =        -143b 143b       = -363,5

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 187-192
b            = (-363,5) : (-143) =2,54 Subsitusi 3.203= 12a + 66.b 3.203= 12a+ 66.(2,54) 3.203= 12a+ 167,64 12a   =3.203-167,64 12a    =3.035,6 a        =3.035,6 : 12 =252,97
Maka diperoleh  nilai a = 252,97 dan nilai b = 2,54 untuk menghitung jumlah produksi roti choco chip  pada juni 2017 sampai mei 2018 dapat menggunakan persamaan berikut : Y bulan tahun = 252,97 + 2,54. x Y juni 2017 = 252,97 + 2,54. x =252,97 + 2,54 (12) = 283,45
Untuk mendapatkan rata-rata produksi roti choco chip pada bulan juni 2017 sampai mei 2018 dapat menggunakan perhitungan berikut:
Y per hari = jumlah prediksi per bulan /jumlah hari
Y per hari = 283,45/30
= 9,45 bungkus
Berdasarkan hasil prediksi jumlah produksi roti choco chip pada bulan juni 2017  rata-rata produksi roti perhari sebanyak 9,45 bungkus.
Y juli 2017 =252,97 + 2,54 (13) = 285,99
Untuk mendapatkan rata-rata produksi roti choco chip pada bulan juni 2017 sampai mei 2018 dapat menggunakan perhitungan berikut:
Y per hari
= jumlah prediksi per bulan /jumlah hari Y per hari
= 285,99/31 = 9,23 bungkus
Berdasarkan hasil prediksi  jumlah produksi  roti choco chip  pada bulan juli 2017 rata-rata produksi roti perhari sebanyak  9,23  bungkus.  Setelah  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  trend  moment  maka  di  dapat  jumlah produksi yang optimal dan dapat dilihat pada gambar grafik berikut:
Pada grafik diatas menunjukkan bahwa perhitungan dengan cara manual mengakibatkan produksi menjadi tidak stabil contoh pada produksi roti bulan yang mengalami penurunan produksi yang sangat jauh pada bulan berikutnya atau

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 187-192
Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 26/01/2021 ; Published: 26/01/2021
bulan  juli  maka  dapat  dibandingkan  dengan  grafik  setelah  jumlah  produksi  roti  sudah  menggukan  atau  menerapkan metode trend moment dapat dilihat pada grafik di bawah ini.
Gambar 3 . Grafik perhitungan jumlah produksi roti menggunakan metode trend moment
Dapat dilihat dari grafik diatas bahwa  jumlah produksi roti menggunakan metode trend moment lebih seimbang atau optimal dan karena pada bulan juni bertepatan dengan bulan ramadan dan pada bulan juli 2017 bertepatan dengan lebaran maka jumlah roti yang harus diproduksi lebih pada saat moment tersebut adalah: roti isi 6, roti abon mayonaise, roti 3.500 aneka rasa dan roti 3.000 kelapa.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil penulisan  dapat  disimpulkan proses produksi  roti yang manual  menyebabkan ketidakstabilan produksi yang dapat  mengakibatkan perusahaan mengalami  kerugian dalam biaya operasional produksi  roti. Dengan adanya aplikasi prediksi  jumlah  produksi  roti  menggunakan  metode  trend  moment  jumlah  produksi  roti  dapat  lebih  stabil  dan  proses produksi roti lebih optimal sehingga perusahaan dapat mengontrol produksi roti. Kebutuhan aplikasi untuk merancang aplikasi prediksi jumlah produksi roti menggunakan software visual basic 2008.

## REFERENCES
[1] Enterprise Jubilee, “Otodidak Visual Basic” Pengenalan Visual Basic,   Yogyakarta, PT ELEX MEDIA KOMPUTINDO, 2017, pp. 1-76
[2] SadeliMuhammad, “Aplikasi Penjualan Dengan Visual Basic 2008”,
Palembang, Maxikom, 2010,pp.2-176
[3] Akram, Sahari.A, Jaya A.I,“Optimalisasi Produksi Roti Dengan Menggunakan Metode  Branch  And  Bound”, JIMT, vol:13, pp.99, 2016 [4] Anisya, “Aplikasi Sistem Database Rumah Sakit Terpusat Pada Rumah Sakit Umum (RSU) ’Aisyah Padang
Dengan Menerapkan Open Source (PHP-  Mysql)”, Jurnal Momentum,  vol:15, pp.51-52, 2013
[5] A.Sasmita Chan, Permanaan Ginting Munthe,MBA, ”Perancangan Aplikasi
Pengaman File Dengan  Memanfaatkan USB Flashdisk Sebagai Kunci Menggunakan AlgoritmaTripple   Des”, Pelita Informatika Budidarma,   vol:
VIII,
pp.31, 2014
[6] Albina br Ginting, “Faktor-faktor yang mempengaruhi produksi padi dan  kontribusinya terhadap  pendapatan  keluarga petani”, Juridikti, vol:6, pp.54, 2013
[7] A. Solichin, “My Sql Dari Pemula Hingga Mahir”, Universias Budi Luhur, Jakarta, 2010.
[8] C.S. Nuraisyah Harahap, ”Perancangan Aplikasi Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas Di Percut Sei Tuan Dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Polsek Percut
Sei  Tuan)”,  Pelita  Informatika  Budidarma,  vol:  V,
pp.46, 2013
[9] Legianto, “Perancangan Katalog Produk Berbasis Web Menggunakan Metode User Centered
Design Pada CV. Creative Bah Adzka Grafika”, Pelita
Informatika Budidarma, vol:  VIII,pp.130. 2014
[10] M. Sianipar, “Perancangan Aplikasi Forecasting Persediaan Bahan Bak  Produksi  Tapioka  Pada  PT  Hutahean  Dengan Menggunakan Metode   LeastSquare”, Pelita Informatika
Budidarma, vol :VIII, pp.43, 2014
[11] Minarni, Firman Aldyanto, “Prediksi Jumlah Produksi Roti Menggunakan
Metode   Logika  Fuzzy”,    Jurnal  Teknoif, vol:4, pp.60,2016
[12] M.H. Poernomo,” Sinergisme Metode Trend Moment Sebagai Model Pendukung Keputusan
Dalam Perancangan
Visual Forecasting Penjualan”,   Seminar Nasional Teknologi Informasi  Dan Multimedia 2016, pp.92, 2016
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 187-192
[13] A.L.Kusuma Ratna,” Pengertian PHP Dan My Sql”, ilmuti.org, 2008-2014
[14] Google Maps, Juni 2017, http:www.GoogleMaps.co.id