Jurnal Indonesia Sosial Teknologi: p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 1, No. 4 November 2020

## PENGEMBANGAN  PERANGKAT  LUNAK  PERAMALAN  PERMINTAAN UNTUK PERENCANAAN PRODUKSI

## Yuntria Fatmantika dan Panji Wisnu Wirawan
Universitas Diponegoro Email: fyuntri@gmail.com, maspanji@undip.ac.id

## Abstract
Forecasting the quantity of demand is one of the activities in industrial production planning to predict future demand. The prediction results are used as a consideration for planning the amount of production in the next period. However, there is a zinc coated  steel  /  BJLS  production  industry  whose  production  activities  are  planned based  on  the  monthly  production  target,  namely  in  tonnage.  This  policy  raises problems such as not being able to meet production targets every month. In addition, the  problem  of  stockpiling  products  when  total  production  exceeds  demand. Therefore,  this  industry  requires  forecasting  the  quantity  of  demand  so  that  the planned production activities can be estimated based on historical demand from the past to the present. The purpose of this study is to propose software that can assist in estimating the planned amount of production (tonnage) in the next period (month). This  research  method  was  developed  using  themodel  Waterfall  to  thestage Integration  and  System  testing,  the  PHP  programming  language  and  the  MySQL database management system. The forecast parameters used are the period and the total  amount  of  demand  (tonnage)  on  the  list  of  orders  for  the  BJLS  production industry  from  May  to  October  2018.  The  results  of  this  research  are  Production Planning Information System (SIMPRO) to predict the quantity of future demand in production planning. Theforecasting method time series used can be added flexibly by the user. System testing is done by testing system functionality using themethod blackbox, system portability, and system flexibility.
Keywords : Production Planning, Forecasting, Zinc Coated Steel, Production Planning Information System

## Abstrak
Peramalan  kuantitas  permintaan  merupakan  salah  satu  kegiatan  pada  perencanaan produksi  industri  guna  memprediksi  permintaan  mendatang.  Hasil  prediksi digunakan sebagai pertimbangan untuk merencanakan jumlah produksi pada periode selanjutnya. Namun, terdapat industri produksi baja lapis seng / BJLS yang di dalam kegiatan produksinya direncanakan berdasarkan target produksi bulanan yaitu dalam jumlah tonase.  Kebijakan tersebut menimbulkan  permasalahan  seperti  tidak  setiap bulan dapat memenuhi target produksi. Selain itu, permasalahan penumpukan produk pada  saat  total  produksi  melebihi  permintaan.  Oleh  sebab  itu,  industri  tersebut memerlukan peramalan kuantitas permintaan agar rencana kegiatan produksi dapat diperkirakan berdasarkan riwayat permintaan pada masa lalu sampai dengan saat ini. Tujuan  penelitian  ini  mengusulkan  perangkat  lunak  yang  dapat  membantu  dalam
memperkirakan rencana jumlah produksi (tonase) pada periode (bulan) selanjutnya. Metode  penelitian  ini  dikembangkan  menggunakan  model Waterfall sampai  tahap Integration  and  System  testing ,  bahasa  pemrograman  PHP  dan  sistem  manajemen basisdata  MySQL.  Paramater  peramalan  yang  digunakan  adalah  periode  dan  total jumlah permintaan (tonase) pada daftar pemesanan industri produksi BJLS bulan Mei –  Oktober  2018.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  Sistem  Informasi  Perencanaan Produksi  (SIMPRO)  untuk  memprediksi  kuantitas  permintaan  mendatang  dalam perencanaan  produksi.  Metode  peramalan time  series yang  digunakan  dapat ditambahkan  secara  fleksibel  oleh  pengguna.  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan menguji  fungsionalitas  sistem  menggunakan  metode blackbox ,  portabilitas  sistem, dan fleksibilitas sistem.
Kata  kunci :  Perencanaan  Produksi,  Peramalan,  Baja  Lapis  Seng,  Sistem  Informasi Perencanaan Produksi

## Pendahuluan
Produksi adalah proses atau prosedur untuk mengubah serangkaian input seperti manusia,  bahan,  modal,  informasi,  dan  energi  ke  dalam  serangkaian  output  tertentu seperti  produk  dan  layanan  dalam  kuantitas  dan  kualitas  yang  tepat  (Ramachandran, Devaraj, & Rasidhar, 2016). Kegiatan produksi termasuk kegiatan yang kompleks karena melibatkan lebih dari satu departemen, yaitu bagian marketing  – planning & control  – production. Berkenaan dengan hal itu, maka diperlukan suatu pengelolaan untuk kegiatan produksi, di antaranya adalah perencanaan produksi. Perencanaan produksi merupakan kegiatan  evaluasi  fakta  pada  masa  lalu  dan  sekarang  guna  membentuk  strategi  dan penjadwalan produksi. Salah satu tujuan dari kegiatan perencanaan produksi adalah untuk meramalkan  permintaan  produk  yang  dinyatakan  dalam  jumlah  produk  sebagai  fungsi dari waktu (Eunike, et al., 2018). Peramalan merupakan prediksi atau estimasi terhadap suatu kejadian atau kegiatan di masa depan. Tujuan dari peramalan adalah pemanfaatan informasi yang telah tersedia sebagai panduan kegiatan di waktu mendatang. Dasar dari aktivitas produksi adalah permintaan aktual atau peramalan permintaan yang akan datang (Eunike, et al., 2018).
Salah  satu  industri  yang  sudah  menjalankan  kegiatan  perencanaan  produksi adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  pengolahan  baja  menjadi  seng,  produknya berupa Baja Lapis Seng (BJLS) di kota Semarang. Pelanggan atau customer dari produk BJLS ini beragam, dapat berupa individu, instansi, maupun perusahaan swasta lainnya. Kegiatan  perencanaan  produksi  pada  dilakukan  oleh  departemen Planning  Product . Perencanaan  jumlah  produksi  yang  dilakukan  oleh Planning  Product didasarkan  pada patokan  nilai  per  bulannya  yaitu  menghasilkan  kurang  lebih  2500  ton.  Pada  dasarnya, departemen Planning Product sudah mendapatkan daftar order atau pemesanan produk BJLS  dari  departemen Sales  Administration .  Namun,  kegiatan  produksi  yang direncanakan  belum  disesuaikan  dengan  evaluasi  daftar  order  atau  pemesanan  produk BJLS tetapi didasarkan pada target nilai produksi. Berdasarkan kebijakan tersebut pihak Planning  Product menemui  permasalahan  seperti  tidak  setiap  bulan  produksi  dapat memenuhi target produksi yang mana menunjukkan bahwa total permintaan kurang dari
target  produksi  bulanan.  Selain  itu,  permasalahan  adanya  penumpukan  hasil  produksi dikarenakan total produksi yang melebihi permintaan. Penumpukan hasil produksi dapat mengganggu proses berlangsungnya kegiatan produksi untuk periode selanjutnya karena ketersediaan ruang/ tempat yang minim.  Industri tersebut memerlukan perangkat lunak perencanaan  produksi  untuk  membantu  permasalahan  terkait  perencanaan  kegiatan produksi dalam memperkirakan jumlah produksi BJLS pada periode selanjutnya.
Penelitian  terkait  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  kegiatan  peramalan/ perkiraan  permintaan  telah  dilakukan  oleh  Harani  (Harani  &  Mulyanto,  2017). mengembangkan  aplikasi  dengan  menerapkan  metode  peramalan Single  Exponential Smoothing untuk memperkirakan jumlah penjualan barang untuk masa periode bulanan, sedangkan  untuk  penelitan  yang  terkait  dengan  kegiatan  produksi  telah  dilakukan  di antaranya  oleh  Komsiyah  (Komsiyah,  Meiliana,  &  Centika,  2018)  mengembangkan aplikasi  pengambilan  keputusan  mengenai  model  perencanaan  produksi  menggunakan Fuzzy  Goal  Programming ,  serta  Plinere  &  Aleksejeva  (Plinere  &  Aleksejeva,  2019) mengembangkan  perangkat  lunak terkait penjadwalan  produksi  dengan  meminimalkan waktu produksi.
Berdasarkan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  industri  produksi  BJLS  pada keterangan sebelumnya, maka kegiatan perencanaan produksi dalam hal memperkirakan jumlah  produksi  (kuantitas  permintaan)  dapat  dilakukan  berdasarkan  data  pemesanan produk  yang  didapatkan  dari Sales  Administration .  Solusi  ini  dapat  pula  diselesaikan dengan bantuan perangkat lunak, yaitu berupa sistem informasi. Sistem informasi yang diusulkan  adalah  Sistem  Informasi  Perencanaan  Produksi,  yaitu  untuk  meramalkan jumlah  produksi  berdasarkan  data  pemesanan  produk  yang  berupa  data time  series menggunakan metode peramalan yang bersesuaian. Metode peramalan time series yang digunakan  untuk  memperkirakan  jumlah  produksi  dapat  ditambahkan  secara  fleksibel pada  sistem.  Informasi  berupa  ramalan  jumlah  produksi  dari  hasil  peramalan  tersebut dapat digunakan untuk menyusun laporan perencanaan produksi bulanan.

## Metode Penelitian
Tahapan  pengembangan  perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengikuti model proses Waterfall oleh Sommerville (Sommerville, 2011) sampai dengan tahap Integration and System Testing , tahapannya diuraikan sebagai berikut :
1. Requirement Definition
Proses  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  untuk  membuat  spesifikasi kebutuhan  perangkat  lunak  seperti  apa  yang  dibutuhkan  oleh  user.  Dokumentasi kebutuhan perangkat lunak berupa penyusunan Software Requirement System (SRS) fungsional maupun non-fungsional. SRS fungsional adalah kebutuhan terkait proses apa  saja  yang  dilakukan  oleh  sistem,  sedangkan  non-fungsional  terkait  dengan perilaku  yang  dimiliki  sistem  dalam  melakukan  fungsionalnya.  Berdasarkan spesifikasi kebutuhan perangkat lunak tersebut, selanjutnya dapat dilakukan analisis terhadap  pemodelan  data  dan  fungsional  sistem.  Pemodelan  data  yang  dihasilkan
berupa Entity Relationship Diagram , sedangkan pemodelan fungsional sistem berupa Data Context Diagram (DCD) dan Data Flow Diagram (DFD).
2. System and Software Design
Proses  desain  sistem  dilakukan  dengan  mengalokasikan  spesifikasi  sistem untuk  mengidentifikasi  dan  menggambarkan  abstraksi  perangkat  lunak  secara mendasar  dan  hubungannya.  Desain  sistem  yang  dihasilkan  meliputi  desain  basis data, desain antarmuka, dan desain fungsional.
3. Implementation and Unit Testing
Implementasi  sistem  merupakan  tahap  pengubahan  spesifikasi  sistem menjadi sistem yang dapat dijalankan. Hasil desain sistem ditranslasikan ke dalam bentuk program perangkat lunak, yaitu menggunakan bahasa pemrograman PHP dan manajemen basis data MySQL. Implementasi yang dihasilkan meliputi implementasi basis data, antarmuka, dan algoritma pada sistem.
4. Integration and System Testing
Integrasi dan Pengujian Sistem merupakan tahapan mengintegrasikan setiap unit program kemudian diuji sebagai satu sistem yang utuh untuk memastikan sistem sudah  memenuhi  persyaratan  yang  ada.  Pengujian  sistem  dilakukan  sebanyak  3 kategori uji. Kategori pertama adalah menguji fungsionalitas sistem menggunakan metode black box untuk mengetahui apakah perangkat lunak berfungsi dengan benar. Kategori kedua adalah menguji portabilitas sistem untuk mengetahui perilaku sistem pada beberapa jenis browser . Kemudian kategori terakhir, yaitu menguji fleksibilitas sistem untuk mengetahui apakah sistem dapat berjalan dengan baik ketika dilakukan penambahan  metode  peramalan time  series yang  digunakan  pada  saat  melakukan tugas peramalan permintaan.
Perangkat lunak yang dikembangkan menerapkan arsitektur Client – Server atau  arsitektur  dengan  2  lapisan.  Arsitektur  ini  merupakan  salah  satu  bentuk arsitektur sistem yang menggunakan server untuk menyediakan layanan pada client (Simarmata,  2010).  Prinsip  kerja  pada  arsitektur  ini  adalah  server  menunggu permintaan dari client, kemudian memproses permintaan tersebut dan memberikan hasil  kepada  client.  Sedangkan  prinsip  kerja  pada  sisi  client  adalah  mengirimkan permintaan kepada server, kemudian menunggu proses pemenuhan permintaan yang dikirim,  selanjutnya  melihat  tampilan  visualisasi  hasil  proses  yang  dikirim  oleh server.
Data penelitian yang digunakan merupakan data time series atau deret waktu. Data ini didefinisikan sebagai kumpulan observasi atau amatan yang dibuat secara beruntun  ( sequentially )  atau  berurut  sepanjang  waktu.  Biasanya  observasi  dalam deret  waktu  tidaklah  bebas  atau  bisa  dikatakan  berkorelasi,  sehingga  urutan  dari observasi  menjadi  penting  (Sumarjaya,  2016).  Metode  peramalan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  merupakan  metode  peramalan time  series atau  sesuai  dengan jenis  data  yang  dimiliki.  Metode  peramalan  yang  digunakan  adalah Single Exponential  Smoothing dan  Regresi  Linier  yang  mana  dapat  dipergunakan  dalam produksi untuk melakukan peralaman ataupun prediksi tentang karakteristik maupun kuantitas (Sari, 2018).

## Hasil dan Pembahasan

## A. Requirement Definition
Spesifikasi  kebutuhan  perangkat  lunak  untuk  Sistem  Informasi  Perencanaan Produksi (SIMPRO) adalah sebagai berikut.
1. SRS Fungsional
SRS  fungsional  merupakan  spesifikasi  kebutuhan  sistem  terkait  proses- proses yang dilakukannya. Pada tahapan ini telah dihasilkan kebutuhan fungsional sistem yang diuraikan pada Tabel 1.

## Tabel 1 SRS Fungsional SIMPRO
SRS ID Deskripsi SRS-SIMPRO-F-01 Melakukan login SRS-SIMPRO-F-02 Mengelola data barang SRS-SIMPRO-F-03 Mencatat data order/ pemesanan SRS-SIMPRO-F-04 Mengelola akun pengguna sistem SRS-SIMPRO-F-05 Melakukan peramalan SRS-SIMPRO-F-06 Membuat laporan perencanaan produksi SRS-SIMPRO-F-07 Melakukan logout
2. SRS Non-Fungsional
SRS  non-fungsional  terkait  dengan  perilaku  yang  dimiliki  sistem  dalam melakukan  fungsionalnya.  Kebutuhan  non-fungsional  sistem  SIMPRO dideskripsikan pada Tabel 2.

## Tabel 2 SRS Non-Fungsional SIMPRO
SRS ID Deskripsi
SRS-SIMPRO-NF-01 Sistem  dapat  diakses  pada  semua  jenis browser  yang  support  dengan  HTML, CSS, dan Javascript
Spesifikasi  kebutuhan  sistem  di  atas  selanjutnya  dianalisis  untuk menghasilkan pemodelan data dan fungsional sistem. Pemodelan data dilakukan dengan menggunakan Entity Relationship Diagram yang terbentuk 9 buah entitas, sedangkan  pemodelan  fungsional  sistem  menggunakan Data  Context  Diagram . Hasil  pemodelan  data  dapat  dilihat  pada  Gambar  2,  sedangkan  pemodelan fungsional pada Gambar 3.

## Gambar 2 Entity Relationship Diagram SIMPRO
Gambar 3 Data Context Diagram SIMPRO

## B. System and Software Design
Desain  sistem  perangkat  lunak  untuk  Sistem  Informasi  Perencanaan  Produksi (SIMPRO) adalah sebagai berikut.
1. Desain Basis Data
Hasil pemodelan data berupa Entity Relationship Diagram (ERD) dapat digunakan  sebagai  perancangan  basis  data  pada  SIMPRO.  Perancangan  atau desain basis data dilakukan dengan menggunakan Physical Data Model (PDM), berdasarkan entitas dan atribut yang ada pada ERD dapat dikembangkan menjadi model PDM yang dapat dilihat pada Gambar 4. Terdapat 9 tabel yang dimodelkan pada model PDM, hal ini bersesuaian dengan jumlah entitas pada pemodelan data ERD.

## Gambar 4 Physical Data Model SIMPRO
2. Desain Antarmuka
Desain  antarmuka  merupakan  perancangan  tampilan  dari  SIMPRO. Rancangan desain antarmuka yang digunakan di antaranya adalah halaman login, order, dan peramalan produksi. Desain antarmuka halaman tersebut dapat dilihat pada Gambar 5-7.
Gambar 5 Desain Antarmuka Halaman Login SIMPRO
Gambar 6 Desain Antarmuka Tambah Order SIMPRO

## Gambar 7 Desain Antarmuka Peramalan Produksi SIMPRO

## C. Implementation and Unit Testing
Hasil spesifikasi kebutuhan sistem dan perancangan/ desain sistem pada  Sistem Informasi  Perencanaan  Produksi  (SIMPRO)  selanjutnya  dilakukan  translasi  ke  dalam bentuk  program  agar  sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Hasil implementasi sistem diuraikan sebagai berikut.
1. Implementasi Basis Data
Implementasi  basis  data  merupakan  transformasi  atau  perubahan  dari desain  data  yang  dihasilkan  pada  proses  perancangan  data  menjadi  suatu database . Dalam SIMPRO, database yang dibangun terdiri dari sembilan tabel.
Berikut merupakan database dari SIMPRO dengan nama simpro_fumira.
Gambar 8 Database SIMPRO
2. Implementasi Antarmuka
Implementasi  antarmuka  pada  sistem  dilakukan    berdasarkan  desain antarmuka  yang  telah  dirancang.  Implementasi  antarmuka  dari  SIMPRO  di antaranya  adalah  halaman  login,  order,  dan  peramalan  produksi.  Implementasi antarmuka halaman tersebut dapat dilihat pada Gambar 9-11.
Gambar 9 Implementasi Halaman Login SIMPRO
Gambar 10 Implementasi Modal Tambah Order SIMPRO

## Gambar 11 Implementasi Halaman Peramalan SIMPRO

## D. Integration and System Testing
Tahapan  terakhir  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  mengintegrasikan hasil implementasi berupa unit program, yang kemudian diuji sebagai satu sistem yang utuh.  Pengujian  sistem  dilakukan  sebanyak  3  kategori  uji,  yaitu  fungsional  sistem, portabilitias  sistem,  dan  fleksibilitas  sistem.  Hasil  pengujian  sistem  diuraikan  sebagai berikut.
1. Pengujian Fungsional
Pengujian terhadap fungsionalitas sistem pada SIMPRO telah dilakukan bersama  dengan  pihak  perwakilan  pegawai  departemen Planning  Product dan pimpinan Planning  Product .  Kegiatan  pengujian  dilakukan  sebanyak  2  kali, karena  terdapat  perbaikan  pada  penamaan  suatu  atribut  data  order  serta  format penyusunan  laporan  perencanaan  produksi.  Perubahan  dari  hasil  saran  tersebut tidak  merubah  requirement,  hanya  merubah  tampilan  dan  basis  data  sistem. Berikut  di  antaranya  hasil  perubahan  yang  telah  dilakukan  dengan  kondisi sebelum dilakukan perubahan.
Gambar 12 Implementasi Modal Tambah Order SIMPRO
Sebelum Diperbaiki
Gambar 13 Implementasi Modal Tambah Order SIMPRO
Setelah Diperbaiki

## Gambar 14 Implementasi Halaman Laporan SIMPRO
Sebelum Diperbaiki

## Gambar 15 Implementasi Halaman Laporan SIMPRO Setelah Diperbaiki
Setelah  dilakukan  perbaikan  sistem,  maka  dilakukan  pengujian  kembali terhadap perubahan tersebut. Hasil yang didapatkan adalah bahwa SIMPRO telah memenuhi semua kebutuhan fungsional yang telah disepakati sebelumnya.
2. Pengujian Portabilitas
Pengujian portabilitas SIMPRO dilakukan dengan mengakses sistem pada beberapa browser untuk mengetahui respon yang diberikan oleh browser tersebut. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa browser yang  direkomendasikan  untuk mengakses  SIMPRO  adalah  Google  Chrome,  Mozilla  Firefox,  dan  Microsoft Edge.  Sedangkan,  Internet  Explorer  tidak  direkomendasikan  karena  tidak mendukung  penggunaan  HTML input berupa date  picker “<input  type=date>”. Sedangkan,  penggunaan  tipe  inputan  ini  diperlukan  pada  fungsionalitas  sistem SRS-SIMPRO-F-02, SRS-SIMPRO-F-03, dan SRS-SIMPRO-F-06.
Tabel 3 Uji Portabilitas SIMPRO Versi Browser Hasil Respon Rekomendasi Google Chrome (versi 75.03770.100) Sistem dapat diakses dengan semestinya, setiap fungsi berjalan dengan baik dan sesuai dengan hasil yang diharapkan ✔ Mozilla Firefox (versi 67.0.4) Sistem dapat diakses dengan semestinya, setiap fungsi berjalan dengan baik dan sesuai dengan hasil yang diharapkan ✔ Microsoft Edge (versi 44.17763.1.0) (HTMLversi 18.17763) Sistem dapat diakses, setiap fungsi berjalan dengan baik dan sesuai dengan hasil yang diharapkan Tidak  support  properti  CSS  text-align sebagai atribut CSS ✔ Internet Explorer (versi IE11) Sistem dapat diakses, namun fungsi tidak berjalan dengan semestinya Tidak support properti CSS text-align sebagai atribut CSS Tidak  support  HTML  input  type  date picker ✗
3. Pengujian Fleksibilitas
Pengujian  fleksibilitas  SIMPRO  dalam  penambahan  metode  peramalan time  series dilakukan  dengan  menambahkan  metode  SES  ( Single  Exponential Smoothing )  dan  Regresi  pada  sistem.  Penambahan  metode  dilakukan  dengan menuliskan metode peramalan sesuai dengan template yang disediakan, kemudian upload file tersebut ke sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kedua metode peramalan, yaitu SES dan Regresi dapat dijalankan dengan semestinya, serta hasil peramalan  yang ditampilkan oleh sistem sesuai dengan hasil perhitungan manual. Peramalan untuk periode November 2018 dilakukan dengan menggunakan data dummy pada rentang periode Mei – Oktober 2018, hal  ini bertujuan untuk menguji peramalan sistem dan perhitungan manual. Peramalan menggunakan metode SES menghasilkan nilai ramalan total produksi sebesar 3255,148 tonase dengan eror peramalan sebesar 10,858%. Sedangkan, proses peramalan dengan menggunakan metode  Regresi  menghasilkan  nilai  ramalan  total  produksi  sebesar  3403,466 tonase dengan eror peramalan sebesar 10,443%.
Gambar 16 Hasil Peramalan Metode SES pada SIMPRO Tabel 4 Perhitungan Manual Metode SES Bulan Aktual Forecast Mei 3291,984 3291,984 0 Juni 2411,155 3291,984 36,53141 Juli 3784,244 3203,901 15,33577 Agustus 3162,181 3261,935 3,154607 September  3102,42 3251,96 4,820107 Oktober 3418,43 3237,006 5,307233 November 3255,148 nilai eror 10,85819
Gambar 17 Hasil Peramalan Metode Regresi pada SIMPRO
Tabel 5 Perhitungan Manual Metode Regresi Bulan t Y tY t 2 Mei 1 3291,984 3291,984 1 Juni 2 2411,155 4822,31 4 Juli 3 3784,244 11352,732 9 Agustus 4 3162,181 12648,724 16 September 5 3102,42 15512,1 25 Oktober 6 3418,43 20510,58 36 ∑ 21 19170,41 68138,43 91 November 7 b = 59,54 a = 2986,67 (y x = a + b x ) y 7 = 3403,47 Tabel 6 Perhitungan Manual Nilai Eror Metode Regresi Bulan t Y y’(yx) Y-y’/Y Mei 1 3291,984 3046,214 7,465711 Juni 2 2411,155 3105,756 28,80781 Juli 3 3784,244 3165,298 16,35587 Agustus 4 3162,181 3224,84 1,981512 September 5 3102,42 3284,382 5,865163 Oktober 6 3418,43 3343,924 2,179539 nilai eror 10,4426

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  Sistem  Informasi Perencanaan Produksi (SIMPRO) dapat digunakan untuk peramalan kuantitas permintaan berdasarkan data pemesanan produk Baja Lapis Seng (BJLS). Sistem ini dikembangkan menggunakan  model  proses Waterfall sampai  dengan  tahap Integration  and  System Testing . Metode peramalan pada sistem dapat ditambahkan oleh pengguna khusus untuk metode time series .
Pengujian  sistem  telah  dilakukan  di  antaranya  dengan  menguji  fungsionalitas sistem  yang  menunjukkan  bahwa  fungsionalitas  sistem  telah  terpenuhi  dengan menggunakan  metode  pengujian blackbox terhadap  7  buah Functional  Software Requirement System (SRS) SIMPRO. Kemudian dilanjutkan dengan menguji portabilitas sistem  yang  menunjukkan  bahwa  SIMPRO  dapat  diakses  menggunakan browser di antaranya  adalah  Google  Chrome,  Mozilla  Firefox,  dan  Microsoft  Edge.  Terakhir dilakukan pengujian fleksibilitas SIMPRO dengan penambahan metode peramalan Single Exponential  Smoothing (SES)  dan  Regresi.  Kedua  metode  tersebut  dapat  dijalankan dengan  semestinya,  serta  hasil  peramalan  yang  ditampilkan  oleh  sistem  sesuai  dengan hasil perhitungan manual.
Saran untuk pengembangan sistem selanjutnya adalah dengan menambahkan data- data  terkait  kegiatan  produksi  dan  perencanaan  produksi,  misalnya  data  penggunaan bahan baku, ketersediaan bahan baku, situasi pasar, harga jual, dan biaya produksi. Data tersebut  dapat  digunakan  sebagai  variabel  dalam  melakukan  peramalan,  sehingga peramalan yang dilakukan tidak hanya berdasarkan pada satu variabel pemesanan produk serta dapat menghasilkan nilai ramalan yang lebih baik.

## Bibliografi
Eunike, A., Setyanto, N. W., Yuniarti, R., Hamdala, I., Lukodono, R. P., & Fanani, A. A.
(2018). Perencanaan Produksi dan Pengendalian Persediaan. Malang: UB Press.
Harani,  W.  M.,  &  Mulyanto,  E.  (2017).  Prediksi  Penjualan  Barang  pada  Alfamart Rembang Menggunakan Exponential Smoothing.
Komsiyah, S., Meiliana, & Centika, H. E. (2018). A Fuzzy Goal Programming Model For Production  Planning  in  Furniture  Company. Procedia  Computer  Science ,  544- 552.
Plinere,  D.,  &  Aleksejeva,  L.  (2019).  Production  Scheduling  in  Agent-Based  Supply Chain for Manufacturing Efficiency Improvement. Procedia Computer Science , 36-43.
Ramachandran,  Devaraj,  &  Rasidhar.  (2016). Production  Planning  and  Control  1st Edition. India: Air Walk Publication.
Sari, F. (2018). Metode dalam Pengambilan Keputusan. Yogyakarta: Deepublish. Simarmata, J. (2010). Rekayasa Web. Yogyakarta: ANDI.
Sommerville, I. (2011). Software Engineering 9th Edition. United State: Pearson.
Sumarjaya,  I.  W.  (2016). Modul  Analisis  Deret  Waktu. FMIPA  Udayana:  Jurusan Matematika.
Widya, W. (2010). Panduan Aplikatif dan Solutif (PAS) Membuat Aplikasi Client Server dengan Visual Basic 2008. Semarang: Wahana Komputer.