## RANCANG BANGUN SISTEM PERAMALAN PENJUALAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN BERAS MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT
Dr. Kusrini, M.Kom. 1 , Dias Ayu Budi Utami 2
Dr.Kusrini,M.Kom.,  Sistem Informasi, STMIK AMIKOM Yogyakarta

## ABSTRAK
KUD Triwijayasari merupakan koperasi yang bergerak di bidang usaha simpan pinjam  serta  melakukan  usaha di sector lain seperti PPOB dan pengeolaan usaha ricemill atau lebih di kenal dengan penggilingan padi. Pada sector ricemill ada beberapa kegiatan yang dilakukan diantaranya adalah peng gilingan padi dan jual beli beras. Jumlah permintaan beras yang semakin banyak membuat pemilik harus cermat dalam mengendalikan persediaan beras, maka dari itu dibutuhkan sistem yang dapat membantu meramalkan penjualan beras untuk bulan selanjutnya. Berdasarkan permasalahan di atas, peneliti melakukan penelitian yang berjudul “Rancang Bangun Sistem Peramalan Penjualan dan Pengendalian Persediaan Beras Menggunakan Metode Trend Moment”. Tujuan dibuatnya sistem peramalan penjualan adalah untuk meramalkan penjualan beras  untuk  bulan  selanjutnya,  sehingga  memudahkan  pemilik  dalam menentukan persediaan beras. Dengan demikian, persediaan beras dapat terkendali. Sistem ini menerapkan metode Action Research dalam penelitiannya dan dibangun dengan bahasa pemrograman Visual Basic dan DBMS menggunakan MySQL. Hasil dari penelitian ini manghasilkan beberapa kesimpulan yaitu Aplikasi peramalan penjualan beras dapat memberikan prediksi penjualan bulan tertentu sesuai yang diinginkan berdasarkan data pada bulan-bulan sebelumnya menggunakan metode trend moment, Masih terdapat sellisih dalam perhitungan peramalan dengan data real, hal ini disebabkan karena adanya pengaruh dari indeks musim, Semakin banyak jumlah data yang digunakan sebagai acuan perhitungan peramalan, maka selisih akan semakin kecil.

## Kata  kunci   : Metode Trend Moment, Peramalan Penjualan, Action Research, DBMS

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  semakin  ketatnya  persaingan  dalam  dunia  perdagangan, penggunaan  pengolahan  data  menjadi  informasi  secara  terkomputerisasi  menjadi sangat  penting.  Untuk  dapat  meraih  keuntungan  atau  laba  yang  maksimal, perusahaan/badan  usaha  harus  dapat  mengikuti  perkembangan  teknologi.  Salah satunya  yaitu  sistem  peramalan  penjualan.  Permasalahan  yang  umum  dihadapi adalah  bagaimana  meramalkan  penjualan  barang  di  masa  mendatang  berdasarkan data  yang  telah  direkam  sebelumnya.  Peramalan  tersebut  sangat  berpengaruh
terhadap keputusan untuk menentukan jumlah produksi yang  kemudian
mempengaruhi  jumlah  persediaan  barang  yang  ada  di  gudang.  Maka  dari  itu dibutuhkan  sistem  peramalan  penjualan  barang  yang  berguna  untuk  merencanakan jumlah  barang  yang  harus  disediakan/diproduksi  untuk  persediaan  di  masa mendatang.
KUD  Triwijayasari  merupakan  badan  usaha  koperasi  yang  bergerak  dalam bidang  penjualan  beras  yang  cakupan  wilayahnya  cukup  luas.  Maka  dibutuhkan sistem  peramalan  penjualan  beras  untuk  memprediksi  penjualan  beras  di  masa mendatang.  Metode  peramalan  yang  akan  digunakan  adalah  metode  trend moment.  Metode  trend  moment  adalah  metode  yang  menggunakan  cara perhitungan  statistika  yang  dibentuk  oleh  data historis  perusahaan.

## METODE PENELITIAN

## 1. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Action  Research, merupakan  penelitian  yang  berfokus  langsung  pada  tindakan  sosial  dan merupakan  metode  yang  didasarkan  pada  tindakan  masyarakat  yang  seringkali diselenggarakan  pada suatu  latar  yang  luas  (Hasibuan,  2007).
Tahapan  metode  penelitian Action  research (Davison,  Martinsons  &  Kock,
2004)  yang  ada pada penelitian  ini  yaitu  :
a. Melakukan  diagnosa  ( diagnosing )
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  identifikasi  masalah  yang  ada  serta mengidentifikasi kebutuhan data yang dibutuhkan dalam peramalan penjualan  beras,  cara  ini  dapat  ditempuh  dengan  mengadakan  wawancara kepada  karyawan  yang  terkait  langsung  didalam  penjualan  beras  dan obsevasi  langsung  ke KUD Triwijayasari.
b. Membuat  rencana  tindakan  ( action planning )
Memasuki  tahap  ini,  akandilanjjutkan  dengan  menyusun  rencana  tindakan yang  tepat  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  ada.  Rencana  tindakan  yang akan  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu,  desain  aplikasi  peramalan penjualan  beras.
c. Melakukan  tindakan  ( action taking )
Dalam tahap  ini,  rencana  tindakan  yang  sudah  dibuat  mulai  di implementasikan,  yaitu  pembuatan  aplikasi  peramalan  penjualan.
d. Melakukan  evaluasi  (evaluating)
Dalam  tahap  ini,  testing  sudah  mulai  dilakukan  yaitu  testing  aplikasi,  serta menganalisis  bagaimana  kepuasan  dari  client.
e. Melakukan  pembelajaran  (learning)
Dalam  tahap  ini  dilakukan  review  terhadap  system  yang  baru  dibuat  secara tahap  demi  tahap, kemudian  dibuat  tahapan   rencana  maintenance.

## 2. Alur  Penelitian
Alur  penelitian  digambarkan  dalam  flowchart  di  bawah  ini  :
Gambar  1. Alur  Penelitian
Melakukan diagnose ( diagnosing )
1. melakukan  observasi langsung ke
KUD  Triwijayasari,  sehingga dapat dilihat bagaimana  proses penjualan beras yang ada. 2. melakukan  wawancara terhadap karyawan yang bertugas langsung
baik pada bagian administrasi maupun bagian pergudangan.
3. melakukan  study literature untuk menganalisis tentang metode yang akan digunakan dalam  penelitian
4. mengambil  data penjualan beras yang
diperlukan untuk penelitian.
Membuat  rencana  tindakan  ( action planning )
1. Membuat desain alur sistem peramalan  penjualan beras
2. Merancang aliran  data sistem
peramalan  penjualan beras dan relasi antar data
3. Merancaang desain layout aplikasi sistem peramalan  penjualan sesuai dengan kebutuhan user yang diperoleh dari hasil observasi dan wawancara
Melakukan tindakan ( action tak ing ) 1. Implementasi  desain layout aplikasi diterapkan dalam  pembuatan interface aplikasi
2. Kegiatan koding dari mulai  sub sistem program  maupun keseluruhan mulaidilakukan. Melakukan evaluasi (evaluating) 1. Testing program
2. Evaluasi kepuasan client terhadap desain aplikasi dan hasil dari peramalan.
Melakukan tahap pembelajaran(learn  ing)
Maintenance prototype aplikasi

## HASIL  DAN PEMBAHASAN

## 1. Peramalan  Penjualan  Bulan  Juni  Secara Manual
Peramalan  penjualan  dapat  dihitung  menggunakan  secara  manual,  berikut merupakan  perhitungan  secara manual  :
Tabel 1. Tabel  Perhitungan  Peramalan TAHUN PENJUALAN(Y) WAKTU(X) X*Y X 2 September  2012 3321 0 0 0 Oktober 2012 5295 1 5295 1 November  2012 4758 2 9516 4 Desember  2012 4544 3 13632 9 Januari  2013 6249 4 24996 16 Februari  2013 6767 5 33835 25 Maret 2013 4230 6 25380 36 April  2013 4674 7 32718 49 Mei  2013 5094 8 40752 64 Juni  2013 5258 9 47322 81 Juli  2013 5659 10 56590 100 Agustus  2013 4915 11 54065 121 September  2013 6056 12 72672 144 Oktober 2013 8382 13 108966 169 November  2013 8610 14 120540 196 Desember  2013 9557 15 143355 225 Januari  2014 10157 16 162512 256 Februari  2014 9158 17 155686 289 Maret 2014 9144 18 164592 324 April  2014 6315 19 119985 361 Mei  2014 6036 20 120720 400 Juni  2014 7624 21 160104 441 Juli  2014 10906 22 239932 484 Agustus  2014 5460 23 125580 529 September  2014 8111 24 194664 576 Oktober 2014 6283 25 157075 625 November  2014 10430 26 271180 676 Desember  2014 12490 27 337230 729 Januari  2015 9985 28 277620 784 Februari  2015 9260 29 239221 841 Maret 2015 8776 30 279540 900 April  2015 7390 31 246047 961 JUMLAH 230902 496 3797319 10416 RATA-RATA 7215,687
a. Mencari  nilai  a dan b
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mencari  nilai  koefisien  a  dan  b untuk  menentukan  pola trend  momentnya.
∑Y = an + bX ∑XY  = aX + bX 2 230903 = 32a   + 496b │x21 │ 3797319 = 496a + 10416b │x1   │ 4848963 = 672a + 10416b 3797319 = 496a + 10416b 1051644 =    176a a = a =     5975,25 230903 =     32a + 496b 230903 =     32(5975,25) + 496b 230903 =     191208 + 496b -496b = -39695 b =
b = 80,03
b. Menghitung  peramalan  bulan  Juni  2015
Langkah  kedua  adalah  mencari  Y  yaitu  hasil  dari  peramalan  bulan  Juni  yang belum  dipengaruhi  indeks  musim.
Y = a + bX
= 5975,25 + 80,03(33) = 5975,25 + 2640,99 = 8616,24 1051644 176 39695 -496
c. Menghitung  indeks  musim
Indeks  musim           =
rata-rata permintaan  bulan  juni  = penjualan  uni  2013 + penjualan  juni  2014 = 5258 + 7624 = 12882
rata-rata permintaan  bulan  juni  = 12882 : 2 = 6441
indeks  musim  =
=     0,89
d. Menghitung  peramalan  yang  telah  dipengaruhi  indeks  musim
Y* = indeks  musim  * Y
= 0,89 x 8616,24
= 7691,2
Jadi  peramalan  penjualan  untuk  bulan  juni  2105 adalah  7691 kg
2. Perbandingan  Hasil  Peramalan  Bulan  Juni  Antara  Perhitungan  Manual dan  Menggunakan  Aplikasi
Peramalan  bulan  juni  2015  adalah  7691  kg,  sedangkan  data  realnya  7673  kg.
Mempunyai  selisih  18 kg.
Gambar  2. Peramalan  bulang  Juni
rata- rata permintaan  perbulan
rata-rata  permintaan  bulan  tertentu
6441 7215,687
Hasil  peramalan  pada  bulan  Juni  menunjukan  7691,18  Kg  dibulatkan  menjadi 7691  Kg.  Peramalan  yang  dihasilkan  sama  dengan  peramalan  yang  dihitung secara manual.
Berikut  merupakan  perbandingan  hasil  penjualan  beras  pada  bulan  Juni  2013,
Juni  2014  dan  hasil  perhitungan  peramalan  penjualan  juni  2015  menggunakan aplikasi  :
Tabel 2. Tabel  Penjualan  bulan  juni Juni  2013 Juni  2014 Juni  2015 (peramalan) 5258 Kg 7624 Kg 7691 Kg
Tabel  di  atas  akan  lebih  jelas  apabila  digambarkan  dalam  grafik  penjualan bulan  Juni,  dapat dilihat  pada grafik  di  bawah  ini.
Gambar  3. Grafik  Penjualan  bulan  juni
Dari  grafik  diatas,  bisa  dilihat  bahwa  penjualan  bulan  juni  tahun  2013  dan  2014 serta  peramalan  penjualan  bulan  juni  2015  mengalami  peningkatan.  Data  ini bisa  dijadikan  pemilik  KUD  Triwijayasari  sebagai  salah  satu  faktor  dalam pengambilan keputusan untuk mengendalikan jumlah persediaan beras digudang  untuk  bulan  berikutnya.

## 3. Data uji  bulan  Mei – Oktober 2015
Data  uji  bulan  Mei  –  Oktober  2015  merupakan  data  uji  yang  tidak  termasuk dalam  urutan  data (X) yang  digunakan  sebagai  pembentuk  pola/pemodelan.
Tabel 3. Tabel  Perbandingan  data real  dan hasil  peramalan bulan  Mei – Oktober 2015 Data (x) Bulan (2015) Data Real (Kg) Hasil  Aplikasi (Kg) Selisih (Kg) Kesalahan (%) 32 Mei 6581 6600 19 0,29 33 Juni 7673 7691 18 0,23 34 Juli 9980 9998 18 0,18 35 Agustus 6908 6925 17 0,25 36 September 7154 7171 17 0,24 37 Oktober 8239 8255 16 0,19
Dilihat  dari  tabel  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  masih  terdapat  selisih peramalan.  Hal  ini  disebabkan  karena faktor  :
a. Pengaruh  indeks  musim,  yang  disebabkan  adanya  libur  hari  raya  dan  hari nasional  yang  menyebabkan  perhitungan  peramalan  mempunyai  selisih.
a. Jumlah  data  yang  digunakan  sebagai  variable  x.  Semakin  banyak  jumlah data  yang  digunakan  sebagai  acuan  peramalan,  maka  selisih  akan  semakin kecil.

## KESIMPULAN  DAN SARAN
1. Kesimpulan
a. Aplikasi  peramalan  penjualan  beras  dapat  memberikan  prediksi  penjualan bulan  selanjutnya  sesuai  yang  diinginkan  berdasarkan  data  pada  bulan-bulan sebelumnya  menggunakan  metode  trend  moment.
b. Rata-rata  tingkat  persentase  kesalahan/eror  pada  data  uji  yaitu  bulan  Mei sampai  Oktober 2015 adalah  0,20%.
c. Masih  terdapat  sellisih  dalam  perhitungan  peramalan  dengan  data  real,  hal ini  disebabkan  karena  adanya  pengaruh  dari  indeks  musim.  Persentase  eror yang  paling  besar adalah  0,29. Terdapat  pada Mei  2015.
d. Semakin  banyak  jumlah  data  yang  digunakan  sebagai  acuan  perhitungan peramalan,  maka selisih  akan semakin  kecil.

## 2. Saran
a. Untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  range  data  yang  digunakan  sebagai data  peramalan  diperbanyak  lagi.  Karena  semakin  lebar,  maka  selisih  dari hasil  peramalan  akan semakin  kecil.
b. Penelitian  menggunakan  data  perhari  dapat  dilakukan  untuk  penelitian selanjutnya,  untuk  menghitung  peramalan  perhari.

## DAFTAR  PUSTAKA

## PUSTAKA  BUKU
Al-Bahra  Bin  Ladjamudin,2005, Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi ,Graha ilmu:Yogyakarta
Hendrayudi,2009, VB  2008  Untuk  Berbagai  Keperluan  Pemrograman ,PT.  Elex
Media              Komputindo:Jakarta
Jogiyanto,2009, Sistem Informasi Berbasis Komputer Edisi 2 ,BPFE- Yogyakarta:Yogyakarta
,2008, Sistem Teknologi Informasi ,Andi  Offset:Yogyakarta
,2008, Metodologi Penelitian Sistem Informasi ,Andi Offset:Yogyakarta Kadir Abdul,2003, Konsep & Tuntunan Praktis Basis Data ,Andi Offset:Yogyakarta
,2003, Pengenalan Sistem Informasi ,Andi  Offset:Yogyakarta
Kusrini,Koniyo  Andri,2007, Tuntunan  Praktis  Membangun  Sistem  Informasi Akuntansi  dengan      Visual  Basic  &  Microsoft  SQL  Server ,Andi Offset:Yogyakarta
Lindawaty,2008, Sistem  Informasi Persediaan Obat Pada Apotik Dunia
Munawaroh  Siti,2006, Perancangan Sistem Informasi Persediaan Barang
Sawitri  Dewi,2010, Perancangan  Sistem  Informasi  Manajemen  Persediaan Barang Electrolux Authorized Service CV.Momentum Teknik
Sibero F.K. Alexander,2010, Dasar-dasar Visual Basic,Net ,MediaKom:Yogyakarta
Simarmata  Janner,2009, Rekayasa  Perangkat Lunak ,Andi Offset:Yogyakarta

## PUSTAKA  LAPORAN  PENELITIAN
Fransisca  Romana  Dessyana  Kardha    ,2012,  Sistem  Informasi  ProMix  untuk Peramalan  Produk  (Studi  Kasus  pada  PT.  Batik  Danar  Hadi  -  Solo),  Tesis, Magister  Teknik  Informatika,  STMIK AMIKOM, Yogyakarta

## PUSTAKA  ELEKTRONIK
Santoso.,  25  November  2012,  analisis  dan  pengertian  trend  moment  bagian  10, http://ssantoso.blogspot.com/2008/08/analisis-trend-materi-x-pengertian dan.html