## SISTEM PERAMALAN KEBUTUHAN STOK BARANG MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT
Annisa Fikria Shimbun M a , Wing Wahyu Winarno b , Armadyah Amborowati c a,b,c Magister Teknik Informatika Program Pascasarjana STMIK Amikom Yogyakarta a E-mail : shimbun.niesa@gmail.com

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Riwayat Artikel : Diterima : 20 September 2016 Disetujui : 15 Oktober 2016 Sebuah perusahaan tidak lepas dari  yang namanya penjualan terutama perusahaan  distribusi.  Selain  proses  penjualan  harus  didukung  oleh ketersediaan  stok  barang.  Permintaan  pasar  yang  berubah  setiap harinya  menuntut  para  distributor  lebih  detail  dalam  perencanaan strategi  untuk  meningkatkan  penjualan  setiap  harinya.  Salah  satu  yang dapat  dilakukan  pihak  manajemen  distributor  adalah  melakukan peramalan  jualan  (sales  forecasting).  Manfaat  peramalan  penjualan dapat  menjadi dasar untuk menghitung budgeting pembelian di periode berikutnya,  membuat  perencanaan,  dan  alat  untuk  mengukur  seberapa besar  tingkat  pencapaian  target.  Penelitian  ini  merancang  system peramalan  perhari  dan  perbulan  menggunakan  metode  peramalan Trend Moment.
Peramalan  menggunakan  metode  Trend  Moment  masih  harus dihaluskan  lagi  dengan  perhitungan  indeks  musiman.  Penelitian  ini merancang system peramalan menggunakan data penjualan. Hasil yang diperoleh  yaitu  peramalan  penjualan  harian  dan  bulanan.  Pada peramalan  harian  menggunakan  tanggal,  bulan  dan  tahun  sebagai pilihan  waktu  yang  akan  diramalkan.  Hasil  peramalan  bulanan terutama  harian  diharapkan  mampu  mendukung  perusahaan  dalam merencanakan  strategi  dimasa  yang  akan  datang  dengan  lebih  rinci berdasarkan perubahan setiap harinya.
Masih  terdapat  selisih  antara  nilai  aktual  penjualan  dengan  hasil peramalan  menggunakan  metode  Trend  Moment.  Menggunakan  data dengan  jumlah  yang  berbeda  sebagai  data  peramalan,  sangat berpengaruh  terhadap  hasil  peramalan.  Semakin  banyak  jumlah  data yang  dimasukkan  akan  semakin  sedikit  selisih  antara  nilai  aktual dengan hasil peramalan.
Kata Kunci : peramalan, trend moment, penjualan

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History : Received : September 20, 2016 Accepted : October 15, 2016 A  company  including  distribution  companies  can’t  be  separated  from sales  activity.  In  addition  to  the  sales  process  should  be  supported  by inventory availability. Market demand is changing every day demanding the  distributors  for  more  detail  in  planning  strategies  to  increase  sales each  day.  One  of  distributor  needs  is  sales  forecasting.  Benefits  of forecasting sales can be the basis for calculating the purchase budgeting in the next period, planning, and to measure the extent of achievement of the  target.  This  research  is  designing  the  system  daily  and  monthly forecasting using Trend Moment Method.
Trend  Moment  Forecasting  methods  remains  to  be  smoothed  with  the seasonal  index  calculations.  This  research  is  designing  a  system  of forecasting  using  sales  data.  The  results  obtained  by  the  daily  and monthly sales forecasting. On a daily forecasting using date, month and year  as  the  selection  time  to  be  foreseen.  The  results  of  the  monthly forecasting daily especially expected to support the company in planning future strategy in more detail based on changes every day.
Still there is a difference between the actual value of sales by forecasting results using Trend Moment. Using different amounts of data as the data forecasting, heavily influence the forecasting. The greater the amount of data entered will be little difference between actual and forecast results.
Keywords : forecasting, trend moment, Sales

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan  bisnis  di  era  globalisasi  yang semakin  ketat  membuat  beberapa  perusahaan manufaktur  mendorong  para  distributornya untuk  dapat  memenuhi  target  penjualan. Diperlukan  banyak  strategi  guna  memenuhi kebutuhan masyarakat yang bervariasi, dengan pola  dan  gaya  hidup  yang  berbeda-beda  pula. Keberhasilan  promosi  dari  sebuah  perusahaan manufaktur  juga  harus  didukung  dengan tingkat  penjualan yang  dilakukan  oleh distributor.  Begitu  pula  pihak  distributor yang dituntut  untuk  memenuhi  target  penjualan setiap  bulannya  harus  memutar  otak  untuk dapat  memasarkan  produk  secara  maksimal. Sebuah  perusahaan  tidak  lepas  dari  yang namanya  penjualan  terutama  perusahaan distribusi.  Selain  proses  penjualan  harus didukung  oleh  ketersediaan  stok  barang. Permintaan  pasar  yang  berubah  setiap  harinya menuntut  para  distributor  lebih  detail  dalam perencanaan  strategi  untuk  meningkatkan penjualan  setiap  harinya.  Salah  satu  yang dapat  dilakukan  pihak  manajemen  distributor adalah  melakukan  peramalan  jualan  (sales forecasting).
Penelitian ini menghasilkan sistem peramalan  penjualan  harian  dan  bulanan menggunakan  metode  Trend  Moment  dan menganalisis selisih antara peramalan penjualan  harian  dan  bulanan  dengan  nilai aktual dan hasil
peramalan untukmemperkirakan
kebutuhan stok barang.Sehingga  perusahaan  dapat  memantau pergerakan  penjualan  perhari  danmembantu manajemen
dalam menghitung budgeting,membuat  perencanaan,  serta  alat untuk  mengukur  seberapa  besar  tingkat pencapaian target.
Pada  penelitian  sebelumnya  (Dias,  2016), yang meramalkan
penjualan berasmenggunakan metode Trend
Momentdengan  menghitung  data  penjualan tahun  2012  hingga  2014  sebagai  data pemodelan  dan  menggunakan  data  2015 sebagai data uji. Hasil dari perancangan sistem adalah peramalan stok beras yang diambil dari history penjualan dan menghitung selisih nilai real/aktual dan nilai peramalan untuk menentukan tok beras dibulan berikutnya.
Diharapkan  hasil  penelitian  ini  nantinya dapat  dimanfaatkan  oleh  perusahaan/pemakai
untuk  menghitung  budgeting,  merencanakan strategi  dengan  lebih  matang  dan  dapat  terus memantau  pergerakan  penjualan.  Selain  itu Metode  Trend  Moment  dapat  menjadi  salah satu metode alternatif pilihan dalam peramalan.
Salah satu perusahan manufaktur terbesar di Indonesia  adalah  PT.  Unilever  Indonesia Tbk. Unilever  Indonesia  telah  tumbuh  menjadi salah  satu  perusahaan  terdepan  untuk  produk Home  and  Personal  Care  serta  Foods  &  Ice Cream  di  Indonesia.Produk-produk  perseroan berjumlah  sekitar 43 brand  utama  dan  1.000 SKU,  dipasarkan  melalui  jaringan  yang melibatkan  sekitar 500  distributor  independen yang  menjangkau  ratusan  ribu  toko  yang tersebar  di  seluruh  Indoneisa.Produk-produk tersebut didistribusikan melalui pusat distribusi  milik  sendiri,  gudang  tambahan, depot dan fasilitas distribusi lainnya.
PT.  Andrawina  Darma  Manunggal  Mulya merupakan perusahaan pendistribusian produk Ice  Cream  di  Yogyakarta.  Pada  tahun  1997, Andrawina  mulai  bermitra  dan  menjadi  salah satu Concessionaire Unilever untuk pendistribusian  produk  Ice  Cream  Walls  di wilayah  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dan sebagian  wilayah  Jawa  Tengah.  Andrawina Group  mampu  untuk  terus  konsisten  dan mengikuti irama pasar Ice Cream di Indonesia.Dari  data  Andrawina  tahun  2010 hingga 2015 Walls terus menunjukan peningkatan penjualan mencapai 330%.

## 2. METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang dilakukan secara mandiri menggunakan metode  deskriptif  dan  eksperimental.Dari  data yang diperoleh kemudian dibandingkan dengan  data  yang  diujikan.Objek-objek  yang diteliti  yaitu,  pola  data  history  penjualan harian  yang  diperoleh  dari  perusahaan  yang diteliti,  kemudian  diolah  dan  dihitung  dengan metode  Trend  Moment.Hasil  perhitungan dengan  metode  trend  moment  kemudian dihitung kembali dengan indeks musiman.

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode  Pengumpulan  Data  terbagi  atas beberapa tahapan, yaitu:
a. Melakukan  observasi  dimulai  dari  studi literatur  data-data  yang  mendukung  dalam
penelitian.  Diantaranya  metode  peramalan, latar belakang objek penelitian, history data penjualan, history data pengiriman barang b. Melakukan  wawancara  terhadap  pihak- pihak  terkait  mengenai  proses  permintaan, pengiriman,  dan  penjualan.  Berkonsultasi mengenai  proses  pengiriman  dari supplier dan terutama history pergerakan penjualan. c. Melakukan  studi  pustaka  dengan  mencari literatur  dan  membaca  beberapa  buku tentang  perancangan  sistem  dan  metode peramalan.  Mempelajari  dan  mendalami pendekatan metode-metode peramalan kuantitatif  pada time  series terutama metode Trend Moment .

## 2.2. Metode Analisis Data
a. Dalam  peramalan  banyak  metode  yang dapat  digunakan,  salah  satu  diantaranya adalah  metode Trend .  Metode  peramalan Trend  Moment merupakan  suatu  metode peramalan  yang  digunakan  untuk  melihat Trend (data  yang  mengalami  kenaikan  dan penurunan)  berdasarkan  data History dari satu  variabel  menggunakan  data  deret waktu.  Rumus  persamaan  pada  metode Trend Moment adalah sebagai berikut:
Y= a + bx Dimana: Y  = Nilai Variabel a   = Bilangan Konstan b = Koefisien garis trend
x = Index waktu (0, 1, 2, …. n)
b. Indeks  musim  adalah  suatu  deret  berkala yang memiliki gerakan-gerakan yang teratur  dan  hampir  terjadi  pada  waktu- waktu tertentu, dianggap mempunyai gerakan  musiman (seasonal  movement) (Napa,  1990).  Gerakan  musiman  biasanya dipengaruhi oleh variabel tertentu yang ada kaitannya  dengan  musim  yang  disebabkan oleh alam maupun kegiatan manusia.
Indeks Musim
= rata − rata permintaan bulan tertentu Rata − rata permintaan perbulan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Hasil Penelitian
ini merancang sistem peramalan  yang  menggunakan  data  penjualan dari  tahun  2011  hingga  2014  sebagai  data
pemodelan.Nilai  yang  diperoleh  dari  data tersebut  kemudian  dihitung  menggunakan metode Trend Moment sebagai berikut: Y = a + bx
(1) Σ Y (Penjualan)   = 2,553,630 Σ X (Waktu) = 820 Σ XY = 55,589,040 Σ X^2 = 22,140 𝑌 = 62,284
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah mencari  nilai  koefisien  a  dan  b  untuk menentukan pola trend moment nya yaitu: ∑Y = an + bX 2,553,630 = 41a + 820b ∑XY = aX + bX 2 (2) 55,589,040 = 820a + 22,140b a = ((2,553,630 * 22,140)-(55,589,040 * 820)) / ((41 * 22,140)-(820 * 820))
a = 46,546.93
b  =  ((2,553,630  *  820)-(55,589,040  *  41))  /
((820 * 820)-(41 * 22,140)) b = 786.83
Y = 46,546.93 + 786.83 (41) = 78,807.22
Indeks musim =
Rata −rata  permintaan  bulan  tertentu
Rata −rata  penjualan  perbulan
(3)
Rata-rata penjualan bulan Januari =(penj. Jan 2012+2013+2014)
3 = (42,288 + 68,138 + 103,559) / 3 = 71,328.33
Indeks musim  = 71,328.33 62,284 =     1.15
Y*= indeks musim * Y
(4)
= 1.15 x 78,807.22
= 90,251.40
Hasil  yang  diperoleh  yaitu  peramalan penjualan harian dan bulanan. Pada peramalan harian  menggunakan  tanggal,  bulan  dan tahun sebagai  pilihan  waktu  yang  akan  diramalkan. Pada  peramalan  bulanan  menggunakan  bulan dan  tahun  sebagai  pilihan  waktu  yang  akan diramalkan. Hasil peramalan bulanan terutama harian diharapkan mampu mendukung
perusahaan  dalam  merencanakan  strategi dimasa  yang  akan  datang  dengan  lebih  rinci berdasarkan perubahan setiap harinya.
Data penjualan tahun 2015-2016 digunakan sebagai data uji.Kemudian dihitung selisih antara data aktual dan data peramalan.Data pengiriman barang dari supplier tahun  2015-2016  digunakan  sebagai data  pembanding  dengan  data  penjualan  dan peramalan.

## Tabel 1. Prosentase Perbandingan Data Aktual
dengan Hasil Peramalan Bulan Penjualan ADMM Trend Moment Y* (%) Aug 15 69.696,00   84,315.07 84,541.95   -21% Sep 15 75.388,00   85,101.91 96,755.38   -28% Okt 15 107.446,00   85,888.75 95,959.31 11% Nov 15 68.686,00   86,675.58 86,369.20   -26% Des 15 81.491,00   87,462.42 71,795.93 12% Jan 16 88.238,00   88,249.25   101,064.59   -15% Feb 16 68.004,00   89,036.09 72,314.94 -6% Mar 16 81.364,00   89,822.93 78,826.48 3% Apr 16 66.413,00   90,609.76 77,756.69   -17% Rata- rata 78,525.11   87,462.42 85,042.72   -10%

## 3.2. Pembahasan
Hasil  peramalan  sistem  dibandingkan dengan  data  aktual  menunjukan  data  yang mendekati  alur  dari  data  aktual  penjualan  itu sendiri.Terdapat  kenaikan  peramalan  pada bulan September 2015 dan Januari 2016.
Gambar 1. Grafik Perbandingan Data Aktual dengan Hasil Peramalan
Data  peramalan  yang  diperoleh  sistem peramalan  ini  dibandingkan  dengan  data pengiriman  dari supplier dan  data  penjualan dari  bualan  Agustus  2015  hingga  bulan  April 2016.Hasil  analisis  berdasarkan  penelitian
yang dilakukan menggunakan data pengiriman, penjualan dan peramalan menggunakan
Trend Moment serta berdasarkan perkalian dengan indeks musiman menunjukan  perubahan  data  yang  cenderung stabil  dibandingkan  dengan  data  pengiriman dari supplier yang  cenderung  tinggi  tingkat fluktuatifnya.

## Tabel 2. Perbandingan Data Pengiriman, Penjualan dan Peramalan
Bulan Kiriman ULI Penj. ADMM Trend Moment Y* Aug 15 31.104 69.696 84.315,07   84.541,95 Sep 15 58.752 75.388 85.101,91   96.755,38 Okt 15 20.736 107.446 85.888,75   95.959,31 Nov 15 93.312 68.686 86.675,58   86.369,20 Des 15 72.576 81.491 87.462,42   71.795,93 Jan 16 62.208 88.238 88.249,25  101.064,59 Feb 16 38.016 68.004 89.036,09   72.314,94 Mar 16 31.104 81.364 89.822,93   78.826,48 Apr 16 84.432 66.413 90.609,76   77.756,69
Gambar 2. Grafik Perbandingan Data Pengiriman, Penjualan dan Peramalan

## 3.3. Ucapan Terima Kasih
Terimakasih  pada  pihak  PT.  Unilever Yogyakarta yang telah memberi usulan tempat sebagai lokasi penelitian. Kepada PT.
Andrawina  DMM  sebagai  distributor  es  krim Wall’s  Yogyakarta  yang  telah  berkenan mengijinkan  peneliti  untuk  dapat  melakukan penelitian sehingga peneliti dapat
menyelesaikan  penelitian  ini  tanpa  halangan yang  berarti  serta  mendapat  banyak  ilmu  dan pengalaman.

## 4. PENUTUP

## 4.1. Simpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  data  dan pembahasan  yang  ada,  maka  dapat  ditarik kesimpulan:
a. Penelitian  ini  menghasilkan  prototype system  untuk  meramalkan  penjualan harian  dan  bulanan  dengan  menggunakan tanggal,  bulan  dan  tahun  sebagai  pilihan waktu yang akan diramalkan.
b. Dari  hasil  peramalan  diperoleh  Rata-rata selisih  antara  penjualan  aktual  dan  hasil peramalan  menggunakan  data  dari  2011- 2014  adalah  sebesar  -6.042,61.  Jika diprosentasekan  maka  sebesar  -10%  atau lebih rendah 10% dari nilai aktual.

## 4.2. Saran
Berdasarkan hasil pembahasan dan kesimpulan  di  atas,  dapat  diberikan  beberapa saran sebagai berikut:
a. Pada  penelitian  berikutnya  disarankan untuk  dapat  meng input kan  data  dengan bentuk file lain misal .xls atau sejenisnya.
b. Dapat  juga  ditambahkan  pada output nya langsung,  hasil  peramalan  terdahulu  yang sudah tersimpan dalam database dibandingkan  dengan input an  terbaru sesuai  tanggal,  bulan  dan  tahun  yang diinginkan  dan  dapat  dilihat  langsung selisih perbedaannya.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Awat,  Drs.  Napa  J.,  SU.  1990. Metode
Peramalan Kuantitatif . Yogyakarta: Liberty. Kusnadi. 2000. Akuntansi Keuangan Menengah (Intermediate) (Prinsip, Prosedur, dan Metode) . Malang:
Universitas Brawijaya.
Manurung,  Alder  Haymans, SE. 1990. Teknik
Peramalan  Bisnis  dan  Ekonomi.  Jakarta:
Rineka Cipta.
Munandar,  M,  1997. Budgeting  Perencanaan Kerja, Pengkoordinasian Kerja, Pengawasan Kerja . Yogyakarta : BFE.
Robert  Jacobs,  F  &  Chase,  Richardo  B. 2011. Operations and Supply Chain Management.13 th ed. Mcgraw Hill. Siagian, Dergibson.,& Sugiarto. 2002. Metode Statistika  untuk  Bisnis  dan  Ekonomi. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
Subagyo, Drs. Pangestu, MBA. 1993.
Forecasting Konsep dan Aplikasi .
Yogyakarta: BPFE.