## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795

## Implementasi Sistem Data Mining Untuk Menentukan Stock Accuracy Pada Warehouse PT Coca-Cola Amatil Indonesia Cibitung–Plant

## Hendarman Lubis, Dwi Budi Srisulistiowati
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia Email: 1,* hendarman.lubis@dsn.ubharajaya.ac.id, 2 dwibudi@dsn.ubharajaya.ac.id
*) Email Penulis Korespondensi: hendarman.lubis@dsn.ubharajaya.ac.id
Abstrak− Data  Mining  merupakan suatu proses  penggalian  data  atau penyaringan data yang  memanfaatkan kumpulan data dengan  ukuran  yang  besar  melalui  serangkaian  proses untuk  mendapatkan informasi  yang  berharga dari  data tersebut.  PT. Coca-Cola  Amatil  Indonesia  Cibitung-Plant  memiliki  salah  satu  gudang  terbesar  di  Indonesia  tepatnya  Warehouse  Mega Distribution Center (DC), dengan luas gudang ±32000 m2 atau setara dengan ±30000 Pallet. Untuk menjaga keakuratan stok di warehouse  tentunya diperlukan suatu sistem yang baik agar dapat menunjang kegiatan operasional di dalam  warehouse, salah  satu  cara  untuk  menjaga  keakuratan  stok  di  dalam  warehouse  yaitu  dengan  melakukan  penghitungan  produk  secara keseluruhan  di  dalam  warehouse  (Stock Opname),  agar  dapat diketahui  keakuratan  data di dalam sistem dengan  stok  fisik yang ada di gudang. Dengan adanya data transaksi yang tersimpan dalam basis data, terkadang data transaksi tersebut hanya dibiarkan menumpuk tanpa ada tindakan yang lebih lanjut, maka dibuatkannya sistem informasi yang mengolah data tersebut untuk menggali informasi dengan teknik data mining.
Kata Kunci: Data Mining, Stock Opname, Warehouse.
Abstract−Data Mining is a process of extracting data or filtering data that utilizes large data sets through a series of processes to obtain information that stands out from the data. PT. Coca-Cola Amatil Indonesia Cibitung-Plant has one of the largest warehouse in Indonesia exactly warehouse mega distribution center (DC). With ±32000 m2 warehouse area or equivalent to ±30000 Pallets. To maintain the accuracy of the stock in the warehouse of course required a good system in order to support the operational activities in the warehouse, one way to maintain the accuracy of stock in the warehouse is to do the overall product  calculation  in  the warehouse  (Stock  Opname),  in order  to  know the  accuracy  data in the  system  with  the physical stock in the warehouse. With the data transactions stored in the database, sometimes the transaction data is only on leave to accumulate without any further action, then make the information system that manages the data to dig information by data mining techniques.
Keywords : Data Mining, Stock Opname, Warehouse.

## 1. PENDAHULUAN
PT.Coca-Cola  Amatil  Indonesia  merupakan  sebuah  perusahaan manufacture yang  bergerak  dibidang  minuman ringan terkemuka di Indonesia. Perusahaan ini  memproduksi  berbagai  macam  minuman ringan dibawah lisensi perusahaan The  Coca-Cola  Company yang  berpusat  di  Atlanta,  dimana  perusahaan  ini  memiliki  salah  satu gudang terbesar di Indonesia tepatnya Warehouse Mega Distribution Center (DC) di Cibitung – Bekasi, dengan luas  gudang  ±32000  m2  atau  setara  dengan  ±30000 Pallet .  Untuk  menjaga  keakuratan  stok  di warehouse tentunya  diperlukan  suatu  sistem  yang  baik  agar  dapat  menunjang  kegiatan  operasional  di  dalam warehouse. Salah  satu  cara  untuk  menjaga  keakuratan  stok  di  dalam warehouse yaitu  dengan  melakukan  penghitungan produk secara keseluruhan di dalam warehouse (Stock take full count) , agar dapat  diketahui keakuratan data di dalam  sistem  dengan  stok  fisik  yang  ada  di  gudang. Stock  Take  Full  Count adalah  proses  penghitungan  stok produk yang ada  digudang secara manual dengan acuan data yang di download dari sistem. Proses stock count ini biasanya dilakukan dalam satu bulan ( Mounthly Stock Count) , untuk proses Monthly stock count dibutuhkan penghitung  minimal  24  orang,  setiap  orang  akan  menghitung  produk  sesuai  lokasi  atau  blok  yang  sudah ditentukan oleh team inventory control , dalam proses penghitungan produk lebih baik dilakukan dihari libur agar kegiatan  operasional warehouse tidak  terganggu. Impact terhadap  kegiatan  operasional  adalah  semua  aktifitas warehouse baik secara sistem ataupun pergerakan barang secara fisik  tidak boleh dilakukan apapun alasannya. Hasil perhitungan ini yang nantinya akan dibandingkan oleh team inventory control dengan total stok yang ada di  sistem. jika semua penghitungan  produk di warehouse telah  selesai  dan  sudah selesai  diinput  di sistem oleh team inventory  control maka  ditemukan  hasilnya,  dan  hasil  tersebut  akan  langsung di  follow-up oleh  manager untuk  proses  pengambilan  keputusan,  misalnya  sudah  ditemukan  selisih  jumlah  total  produk  dari  hasil perhitungan fisik dengan sistem
yang ada. Apabila sudah diambil keputusan oleh Manager terhadap perlakuan difference yang  muncul  setelah  penghitungan  produk  dilakukan,  maka  yang  akan  dilakukan  oleh  team inventory  control adalah  menyamakan (Adjustment) stok  fisik  dengan  yang  ada  di  sistem,  dan  tentunya  dilanjutkan  dengan pembuatan  laporan inventory  losess. Dengan  adanya  data  transaksi  yang  tersimpan  dalam  basis  datanya, terkadang data transaksi  tersebut  hanya dibiarkan menumpuk  tanpa ada tindakan yang lebih  lanjut, maka  peran dalam mengambil  keputusan untuk menganalisis secara manual perlu  digantikan dengan sistem informasi  yang lebih akurat, sehingga proses dalam  pengambilan keputusan dapat  dilakukan secara otomatis dan lebih  mudah. Untuk  mendapatkan  hasil stock  opname yang  lebih  akurat  maka  metode  yang  digunakan  dalam  sistem data mining adalah dengan menggunakan metode clustering , dengan mengelompokkan sejumlah data/obyek ke dalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795
cluster  (group) diantaranya  kode  produk,  kemasan  produk,  serta  jumlah  produk,  dimana  semua  obyek dikelompokan  dalam  satu cluster ,  hal  ini  berfungsi  untuk  menentukan  obyek  yang  sama  dan  berbeda  sehingga dapat  dibedakan  antara  obyek  dalam cluster-cluster yang  lain  dan  dapat  diketahui  keakuratan  total  jumlah produk (Stock Accuracy) yang ada didalam gudang.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  prosedur/tahapan  dan  teknik  penelitian.  Antara  satu  penelitian  dengan  penelitian yang lain, prosedur dan tekniknya akan berbeda.
Gambar 1 . Kerangka Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perancangan UML
Penggunaan  komputer  sebagai  alat  bantu  penyelesaian  pekerjaan  di  bidang  teknologi  sistem  informasi  kian marak  dan  berkembang  di  segala  bidang.  Komputer  dirasa  memiliki  banyak  keunggulan,  diantaranya  adalah dengan  pengolahan data dengan metode yang terstruktur  dimana data yang ada diolah menjadi suatu  informasi yang  penting  bagi  kebutuhan    masyarakat  atau  instansi  lainnya.  Misalnya  dalam  kasus  ini  bagian  inventory control  di  warehouse  PT.Coca-  Cola  Amatil  Indonesia  Cibitung-Plant.  Pada  saat  akan  melihat  data  hasil stock opname tidak  perlu  membuka  file-file  sebelumnya  alasannya  data  yang  ada  dapat  diolah  menjadi  suatu kumpulan  informasi  yang  berharga  dalam  proses  komputerisasi  dan  lebih  efektif  dan  efisen  dalam  mengambil keputusan.
Setelah  melakukan  analisa  kebutuhan  sistem,  dan  keinginan user sudah  di  dapatkan,  maka  tahap selanjutnya  adalah  menterjemahkan  analisis  ini  ke  dalam  bentuk UML  yaitu  Use  Case  Diagram,  Activity Diagram dan Class Diagram.
1. Use Case Diagram

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795
2. Activity Diagram
Gambar 3. Activity Diagram Login
Gambar 4. Activity Diagram Administration
Gambar 5. Activity Diagram Report

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795
Gambar 7. Activity Diagram Logout
3. Class Diagram
Gambar 8. Class Diagram
Sistem pengolahan data yang akan dibuat dikhususkan pada kebutuhan inventory control , dimana sistem usulan ini mengolah data hasil stock opname yang di export dari sistem WMS-Lucia berupa file CSV kemudian diimport kedalam sistem usulan, yang mana hasil import tersebut akan menampilkan stock accuracy yang meliputi stock system , stock  fisik dan diffrence digudang.  Hasil  tersebut  menjadi  acuan  untuk  mengambil  keputusan  atas perlakuan diffrence yang ada. Dengan menggunakan teknik data mining dalam membuat program ini, bertujuan agar  program  dapat  menampilkan  informasi  yang  berguna  bagi admin/user ,  dalam  hal  ini  khususnya  bagian inventory control yang menangani pergerakan stok di gudang.

## 3.2 Proses Data Mining
Pada tahap ini dalam mengolah data penulis mengunakan proses data mining, dimana data yang ada akan diolah menjadi  suatu  informasi  yang  berharga.  Dalam  pembuatan  data  mining  ini  ada  tahapan-tahapan  diantaranya proses import data, proses pembersihan, proses integrasi, seleksi data dan proses transformasi.
1. Proses Import Data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795
Proses import  data adalah  proses  dimana  data  dari  hasil stock  opname di export ke  dalam  program  dengan format CSV.
Gambar 9. Proses Import Data
Dari  penjelasan  gambar  9  diatas  hasil stock  opname di export dari  WMS-Lucia  kemudian  data  akan tersimpan  dalam database  SQL dengan  detail, sgmt,eff_date,  eff_time,  Package_Item,  Description, counted_qty, book_qty, diff_qty dan std_cost. 2. Proses Cleaning
Pada proses cleaning ini adalah untuk menghilangkan data yang tidak relevan.
Gambar 10. Proses Cleaning
Dari penjelasan gambar 10 diatas dapat dijelaskan bahwa pada tahap ini semua data yang tersimpan didalam data temporary akan dibersihkan dari record , selain data yang tidak mempunyai record data yang tidak valid juga dibersihkan, hal ini berfungsi untuk performasi dari sistem data mining karena data yang ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
3. Proses Integrasi
Proses integrasi merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu d atabase.
Gambar 11. Proses Integrasi
Dari  penjelasan  gambar  11  diatas  proses  integrasi  yang  terjadi  adalah  data stock  opname dan  data price digabungkan dalam satu database , penggabungan data ini berfungsi untuk mengidentifikasi data dengan satu atribut yang berbeda, dari data tersebut yaitu Item adalah unik dan s td_cost adalah data gabungan baru.
4. Selection Data
Proses selection  data merupakan  proses  menyeleksi attribute apa  yang  akan  diproses  pada mining selanjutnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795
Gambar 12. Selection Data
5. Proses Transformasi
Proses transfromasi data merupakan proses mengubah data atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining .
Gambar 13. Proses Transformasi
Dari penjelasan gambar 13 diatas proses transformasi data ini adalah tahap akhir dalam proses data mining , hasil yang akan ditampilkan berupa, eff_date, Item, Description, counted_qty, book_ qty dan Amount_IDR.

## 3.3 Implementasi Sistem
Tahap implementasi sistem merupakan tahap menerjemahkan rancangan berdasarkan hasil analisa dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh mesin serta penerapan pada keadaan yang sesungguhnya.

## 3.3.1 Spesifikasi Sistem
Dalam mengimplementasikan rancangan sistem yang baru, penulis menyertakan minimum peralatan pendukung yang terdiri dari perangkat keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ) agar sistem informasi Data Mining ini bisa berjalan dengan lancar. 1. Perangkat keras ( hardware ) minimum yang digunakan, yaitu:
- Processor : Intel ® Celeron ® CPU B815 @ 1.60 GHz
- Memory : 2 GB DDR3
- Hardisk : 320 GB HDD
- VGA : Intel ® HD Graphics
- CD ROM : PIONER
- Monitor : CRT14”
- Printer : EPSON LQ-2180 series - Keyboard : PS/2 Standart - Mouse : Optical 2. Perangkat lunak ( Software) yang digunakan, antara lain :
- Sistem Operasi : Ms. Windows 7 Ultimate
- Web Server : Xampp
- Database : SQL Server - UML Diagram : Star UML
- Bahasa Pemrograman : PHP
- Editor : Dreamweaver
- Microsoft Office : Office 2010

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795

## 3.3.2 Manfaat Sistem
Manfaat dari sistem infromasi data mining ini adalah untuk membantu kinerja personil Admin Inventory Control dalam  mengambil  keputusan  dari  hasil stock  opname, yang  mana  hasil stock  opname akan  menjadi  acuan  atas perlakuan difference yang ada.

## 3.3.3 Implementasi Struktur Database
Struktur Database merupakan  data  yang  berhubungan  satu  dengan  yang  lainnya  yang  membentuk  komponen yang  penting  dalam  sebuah  sistem  dan  dapat  berfungsi  sebagai  informasi  kepada  para  pemakainya, Database pada sistem informasi data mining mempunyai tugas inti sebagai berikut: 1.  Menyimpan data produk yang diproduksi di PT. Coca-Cola Amatil Indonesia.
2.  Menyimpan dan menampilkan data transaksi hasil stock opname sebelumnya.
3.  Sebagai pembanding dalam proses mengolah data dan sistem akan menampilkan hasil perhitungannya. Oleh karena itu, penulis membuat sebuah Database yang terdiri dari beberapa tabel.
3.3.4 Implementasi Antar Muka
1. Halaman Menu User
Berikut tampilan halaman menu user
Gambar 14. Halaman Menu User

## 2. Halaman Menu Utama
Berikut tampilan halaman menu utama
Gambar 15. Halaman Menu Utama
3 Halaman Menu Admin
Berikut tampilan halaman menu admin

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795
Gambar 16. Halaman Menu Admin

## 4. Halaman Menu Import Data
Berikut tampilan halaman import data
Gambar 17. Halaman Menu Import Data
5. Halaman Menu Import Data Hasil
Berikut tampilan halaman import data hasil
Gambar 18 . Halaman Menu Import Data Hasil
6. Halaman Checking data
Berikut tampilan halaman checking data

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795
Gambar 19. Halaman Menu Detail

## 7. Halaman Report
Berikut tampilan halaman report
Gambar 20. Halaman Menu Report
8. Halaman Summary
Berikut tampilan halaman summary

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i1.1795
Gambar 21. Halaman Menu Accuracy

## 6. Halaman Maintenance
Berikut tampilan halaman maintenance
Gambar 22. Halaman Menu Maintenance

## 4. KESIMPULAN
Di  PT.  Coca-Cola  Amatil  Indonesia  banyak  sistem  yang  sudah  diaplikasikan,  namun  belum  memanfaatkan sistem komputer secara efektif dalam proses penghitungan jumlah produk untuk menentukan keakuratan jumlah stok  yang  ada  di  sistem  dan  yang  ada  dilapangan (Stock  Accuracy). Dalam  permasalahan  proses  keakuratan jumlah  produk (stock  accuracy )  pendekatan  menggunakan  prinsip  teknik data  mining .    Solusi  yang  diberikan sistem  informasi data  mining ini  dapat  memudahkan  pengguna  dalam  mengambil  keputusan  pada  proses penghitungan  jumlah  produk,  dengan  waktu  yang  lebih  efisien  tepat  dan  akurat.  Dengan  menggunakan  sistem informasi Data  Mining di  PT.  Coca-Cola  Amatil  Indonesia  Cibitung-Plant  maka  permasalahan-permasalahan dapat  ditekan  seminimal  mungkin  karena  sistem  ini  dapat  menjadi  acuan  dalam  mengambil  keputusan  untuk keakuratan jumlah produk di dalam gudang.
Diharapkan  sistem  informasi data  mining ini  dapat  diimplementasikan  dan  digunakan  oleh user yaitu personil Admin  Inventory  Control pada department WT-Regional  DC  di  PT.  Coca-Cola  Amatil  Indonesia Cibitung-Plant.  Disarankan  sistem  aplikasi  ini  dapat  dikembangkan  sesuai  dengan  kebutuhan  perkembangan perusahaan dan teknologi.

## REFERENCES
[1] Agus Ristono, (2013), Manajemen Keuangan Teori dan Aplikasi, Edisi 4. BPFE- Yogyakarta.
[2] Elmasari,  Ramez  and  Shamknat  B.  Navathe,  (2012), Fundamentals  of  Database  Systems,  Third  Edition,  Addison Wesley Publishing Company, New York.
[3] Han, Jiawei, (2014), Data Mining : Concepts and Techniques, Department of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champaign.
[4] Jindal, Rajni, and Taneja, Shweta , (2012), Comparative Study of Data Warehouse Design Approaches: A Survey.
[5] Jogiyanto Bukunya Yakub, (2012), Pengantar Sistem Informasi, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[6] Kadir, Abdul, (2013), Pengenalan Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta.
[7] Manari, J. I, (2013), Perancangan Basis Data Perusahaan Distribusi dengan Menggunakan Oracle , e-journal.
[8] Moh. Nazir Ph D, (2014),  Metode Penelitian, Ghalia Indonesia, Bogor.
[9] Rainardi, Vincent, (2013), Building a Data Warehouse with Examples in SQL Server, Springer, New York.
[10] R. Ramakrishnan and J. Gehrke, (2007), Database Management System, McGraw Hill Higher Education, USA.
[11] Santoso, Budi, (2007), Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[12] S, Rosa A. dan M.Shalahudin, (2013), Rekayasa Perangkat Terstrtuktur Dan Berorientasi Objek, Informatika, Bandung.
[13] Witten,  I.  H  and  Frank,  E,  (2011),  Data  Mining: Practical  Machine  Learning  Tool  and  Techniques  Second Edition,Morgan Kauffman:San Francisco.