## PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM SISTEM INFORMASI PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDI KASUS TOKO TIRTA HARUM)
Muchamad Sahli
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: mucasalii@gmail.com

## Nanik Susanti
Dosen Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: naniksusanti26@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  perusahaan  dagang,  penentuan  persediaan  merupakan  hal  yang  penting,  studi  kasus  pada  toko Tirta  Harum  sukses  yang    menjual  bahan  baku  roti  dan  plastik.  Permasalahan  yang  sering  dihadapi  adalah persediaan  barang  digudang  yang  tidak  akurat.  Barang  di  gudang  kosong  atau  malah  terjadi  penumpukan beberapa  jenis  barang  dalam  jangka  waktu  cukup  lama.  Fakta  yang  terjadi  di  lapangan  menunjukkan  bahwa pembelian barang dari pelanggan memiliki pola musiman dan trend . Pimpinan berkewajiban menentukan jumlah pesanan  pada  periode  yang  akan  datang,  agar  dapat  ditentukan  jumlah  persediaan  yang  paling  tepat  untuk menekan  biaya  penyimpanan  seminimal  mungkin.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat melakukan  peramalan  terhadap  persediaan  bahan  baku  yang  ada.  Untuk  peramalan  ini  menggunakan  metode Exponential  Smoothing  dengan  mengambil  data  penjualan  periode  sebelumnya  untuk  menentukan  jumlah permintaan berikutnya. Setelah didapat hasilnya, selanjutnya dilakukan proses perhitungan dengan menggunakan rumus Economic Order Quantity (EOQ) untuk mendapatkan jumlah persediaan yang harus ada di gudang serta titik pemesanan kembali.
Kata Kunci : Sistem, Informasi, Pengendalian, Persediaan, exponential smoothing

## ABSTRACT
In a trading company, the determination is essential supplies, including the Tirta Harum Sukses store that  sells  bread  and  plastic  raw  materials.  Problems  are  often  encountered  in  warehouse  inventory  is  not accurate. Goods in an abandoned warehouse or even a build up of some goods in the long term. The fact that occur in the field show that the purchase of goods from customers have seasonal patterns and trends. Leaders are obliged to determine the number of orders in the coming period, in order to set the appropriate amount of inventory to reduce storage costs to a minimum. Therefore, we need a system that can perform forecasting the supply  of  raw  materials  available.  For  this  forecasting  method  Exponential  Smoothing  by  taking  sales  data  to determine  the  number  of  periods  before  the  next  request.  Having  obtained  the  results,  then  performed  the calculations using the formula Economic Order Quantity (EOQ) to get the amount of inventory that must exist in the warehouse and reorder point.
Keywords: Systems, Information, Control, Inventory, exponential smoothing

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Untuk  mempermudah  operasional  usaha  retail  dalam  mencapai  keuntungan  sebesar-besarnya  dengan ongkos seminimal mungkin, maka kecepatan dan ketepatan informasi untuk mendukung pengambilan keputusan seorang  pimpinan  merupakan  hal  penting  dan  berpengaruh  pada  perkembangan  usaha.  Sistem  manual  yang selama  ini  digunakan  sudah  tidak  mampu  mengimbangi  perkembangan  dunia  usaha  saat  ini,  sehingga pemanfaatan  teknologi  informasi  sangatlah  diperlukan  dalam  membantu  pimpinan  dalam  memecahkan permasalahan yang dihadapi.
Permasalahan  yang  sering  dihadapi  adalah  persediaan  barang  digudang  yang  tidak  akurat.  Persediaan barang sering kosong justru ketika pelanggan membutuhkan barang tersebut. Hal ini tentu sangat mengecewakan pelanggan  dan  mempengaruhi  keuntungan  toko.  Kekosongan  persediaan  barang  menyebabkan  toko  harus melakukan  pemesanan  barang  secara  mendadak  kepada  pemasok  untuk  memenuhi  pesanan  barang  pelanggan. Sedangkan  jarak  pemasok  yang  berada  di  luar  kota  mengakibatkan  waktu  order  sampai  dengan  barang  tiba
memerlukan  waktu  yang  cukup  lama.  Hal  ini  tentu  sangat  merugikan  karena  pelanggan  yang  tidak  dapat menunggu waktu kedatangan akan beralih ke toko lain.
Permasalahan  lain  yang  sering  dihadapi  adalah  terjadi  penumpukan  beberapa  jenis  barang  di  gudang dalam  jangka  waktu  cukup  lama,  karena  tidak  ada  pembelian  dari  pelanggan.  Hal  ini  terjadi  disebabkan  tidak adanya  perkiraan  jumlah  barang  yang  akan  dibeli  pelanggan  sehingga  jumlah  pembelian  barang  dari  pemasok sering keliru. Permasalahan ini menyebabkan peningkatan biaya penyediaan gudang penyimpanan barang yang lebih luas dan peningkatan biaya pemeliharaan barang agar tidak rusak.
Fakta  yang  terjadi  di  lapangan  menunjukkan  bahwa  pembelian  barang  dari  pelanggan  memiliki  pola musiman  dan trend .  Berdasarkan  latar  belakang  masalah  dan  fakta  dilapangan,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem informasi pengendalian persediaan menggunakan metode exponential smoothing. Sistem informasi pengendalian persediaan  ini  bertujuan  membantu  menghitung  jumlah  barang  yang  akan  disediakan  pada  periode  mendatang, menentukan waktu pemesanan kembali dan menentukan jumlah stok pengaman yang harus disediakan, sehingga meningkatkan  keuntungan  melalui  penjualan  barang  sesuai  permintaan  dari  pelanggan  dan  meningkatkan efisiensi karena tidak adanya penumpukan barang di gudang dalam waktu yang lama

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  dapat  diambil  perumusan  masalah  yaitu  bagaimana  penerapan  metode exponential smoothing dalam sistem informasi pengendalian persediaan bahan baku pada toko tirta harum sukses

## 1.3. Batasan Masalah
1. Peringatan  tentang  jumlah  ketersediaan  barang-barang  yang  hampir  habis,  Peringatan  tersebut  ditentukan dari perbandingan antara jumlah persediaan dengan titik pemesanan minimum ( reorder point ).
2. Perkiranaan  permintaan  pelanggan  atau  penjualan  dimasa  yang  akan  datang  dihitung  dengan  peramalan metode Exponential  Smoothing berdasarkan  data  penjualan  pada  periode  sebelumnya  dengan  MAPE terkecil.
3. Penghitungan untuk mengadakan persediaan suatu produk ditoko pada suatu periode menggunakan metode pengendalian persediaan deterministik dengan potongan harga all-units .
4. Dalam perhitungan persediaan ini diasumsikan tidak ada pemesanan ulang ( backorder ).
5. Pembuatan Sistem Pengendalian persediaan Bahan Pendukung menggunakan aplikasi Java dan database My SQL.
2. METODE PENELITIAN
2.1. Tinjauan Pustaka Menurut [1] dalam jurnal teknik industrinya
yang berjudul Aplikasi  Metode Neuro-Dynamic pada  Proses  Pengendalian  Persediaan    di  Sebuah  Perusahaan  Retail menyimpulkan  bahwa  pemesanan  barang  berdasarkan  metode Neuro-Dynamic cukup  membantu  dalam mengambil keputusan taktis karena tersedianya informasi yang dibutuhkan secara cepat dan cukup akurat.
Menurut  [2]  dalam  skripsinya  yang  berjudul  Sistem  Informasi  Pengendalian  Persediaan  Menggunakan Metode Exponential  Smoothing Pada  PT.  Bear  House  menyimpulkan  bahwa  penerapan  metode Exponential Smoothing untuk meramalkan jumlah pemesanan barang oleh pelanggan PT. Bear House menghasilkan keluaran yang tepat karena produk yang dijual memeiliki pola musiman atau trend . Menurut  [3]  dalam  skripsinya  yang  berjudul  Penerapan  Metode Continuous  Review  Back  Order  Case ( probabilistic )  untuk  Mengatur  Persediaan  Suku  Cadang  di  PT  HM  Sampoerna  menyimpulkan  bahwa  pada pengendalian  persediaan  usulan  didapatkan  tingkat  persediaan  maksimum  yang  lebih  rendah,  yaitu  berkurang sekitar 7% dari tingkat persediaan maksimum yang digunakan perusahaan. Tingkat persediaan maksimum yang lebih  rendah  dapat  mengakibatkan  frekuensi  pemesanan  suku  cadang  menjadi  lebih  sering.  Hal  tersebut  dapat mengurangi total biaya sebanyak 0,3%.

## 2.2. LANDASAN TEORI

## 2.2.1. Pengendalian Persediaan
Pengendaliaan  persediaan adalah  suatu  teknik  yang  berkaitan  dengan  penetapan  terhadap  besarnya persediaan  bahan  yang  harus  diadakan  untuk  menjamin  kelancaran  dalam  kegiatan  operasional  produksi,  serta menetapkan jadwal pengadaan dan jumlah pemesanan barang yang seharusnya dilakukan oleh perusahaan. [4].
Keberadaan  persediaan  atau  sumber  daya  menganggur  ini  dalam  suatu  system  mempunyai  suatu  tujuan tertentu.  Alasan  utamanya  adalah  karena  sumber  daya  tertentu  tidak  dapat  didatangkan  ketika  sumber  daya  itu
dibutuhkan.  Sehingga  untuk  menjamin  tersedianya  sumber  daya  tersebut  perlu  adanya  persediaan  yang  siap digunakan ketika dibutuhkan.
Adanya  persediaan  menimbulkan  konsekuensi  berupa  resiko-resiko  tertentu  yang  harus  ditanggung perusahaan  akibat  adanya  persediaan  tersebut.  Persediaan  yang  disimpan  bias  saja  rusak  sebelum  digunakan. Selain itu, perusahaan juga harus menganggung biaya-biaya yang timbul akibat persediaan tersebut.

## 2.2.2. Sistem Persediaan Deterministik Dengan Potongan Harga All-Units
Persediaan adalah salah satu asset yang sangat mahal dalam suatu kegiatan usaha (biasanya sekitar 40% dari total investasi). Dari satu sisi, menajemen menghendaki biaya yang tertanam pada persediaan itu minimum, namun  di  lain  pihak  seringkali  konsumen  mengeluh  karena  kehabisan  persediaan.  Manajemen  harus  mengatur agar  perusahaan  berada  pada  suatu  kondisi  di  mana  kedua  kepentingan  tersebut  dapat  terpuaskan.  Persoalan utama  dalam  pengelolaan  persediaan  ini  terkandung  dalam  dua  pertanyaan  utama,  yaitu:  berapa  banyak  harus diadakan dan kapan persediaan dilakukan.
Pertanyaan  diatas  dapat  diselesaiakan  dengan  salah  satu  metode  persediaan,  yaitu  metode  persediaan deterministik.  Model  persediaan  deterministik  merupakan  model  yang  menganggap  semua  variabel  telah diketahui  dengan  pasti.  Model  deterministik  yang  pertama  kali  muncul  dikenalkan  oleh  Wilson  dengan  nama EOQ ( Economic Order Quantity ). Model ini diarahkan untuk menemukan jumlah pesanan yang ekonomis, yaitu jumlah  pesanan  yang  memenuhi  total  biaya  persediaan  minimal  dengan  mempertimbangkan  biaya  pemesanan dan biaya penyimpanan, sehingga diharapkan tidak ada kekurangan persediaan [5].
Selain  menentukan  EOQ,  pengendalian  persediaan  juga  menentukan  kapan  dilakukan  pemesanan  atau pembelian kembali. Penentuan kapan  melakukan pesanan ini disebut dengan RO ( Reorder Point ), yaitu saat di mana perusahaan atau manajer melakukan kembali pembelian bahan. Hal ini diperlukan karena tidak selamanya pesanan  dapat  segera  dikirim  oleh  pihak  pemasok,  sehingga  diperlukan  waktu  beberapa  lama.  Waktu  tunggu antara pemesanan dilakukan sampai pesanan tiba dinamakan degan lead time . Permasalahan dalam pengadaan persediaan adalah adanya permintaan barang yang tidak diketahui dengan pasti,  informasi  yang  diketahui  hanya  berupa  pola  permintaanya  yang  diperoleh  berdsasarkan  data  masa  lalu . Dalam  sistem  persediaan,  ketidakpastian  ini  terutama  yang  berhubungan  dengan  jumlah  permintaan  ( demand quantity )  dan  waktu  tunggu  pengiriman  ( lead  time ).  Ketidakpastian  permintaan  dan  waktu  pengiriman  dapat mengakibatkan  kekurangan  persediaan  ( stock  out ).  Hal  ini  akan  berdampak  tidak  terpenuhinya  permintaan pelanggan  yang  dapat  menurunkan  kepuasan  pelanggan.  Untuk  mengantisipasi  hal  tersebut,  dibuat  kebijakan untuk mengadakan persediaan pengaman ( safety stock ).
Untuk  menentukan  kebijalkan  persediaan  yang  optimal,  dibutuhkan  informasi  mengenai  parameter- parameter berikut:
a. Kebutuhan ( Demand ) b. Biaya pemesanan ( set up cost ) c. Biaya penyimpanan ( holding cost ) d. Waktu tunggu pesanan ( lead time )
e. Persediaan pengaman ( safety stock ).
Dalam  menentukan  persediaan  yang  optimal,  secara  matematis  dapat  dirumuskan  sebagai  berikut  [5], yaitu:
1. Jumlah pemesanan ( order quantity )
Banyaknya jumlah pemesanan, dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan (1):
h DA Q 2  ......................................................................................... (1)
Q  = jumlah pemesanan D  = laju permintaan (unit per periode) A  = biaya tetap dari setiap order ( order cost ) h = biaya simpan per unit per periode
2. Frekuensi pemesanan
Banyaknya  pemesanan  yang  dilakukan  dalam  satu  periode  persediaan,  dapat  diperoleh  dengan menggunakan persamaan (2):
Q D f  ............................................................................................... (2)
f = banyaknya pemesanan yang dilakukan
D   = permintaan ( Demand ) Q  = jumlah pemesanan yang ekonomis
3. Rata-rata penyimpanan ( level inventory )
Rata-rata  jumlah  produk  yang  terdapat  di  gudang  dalam  satu  periode  persediaan,  dapat  diperoleh  dengan menggunakan persamaan (3):
2 s Q l  
............................................................................................ (3)
l = rata-rata penyimpanan
Q  = jumlah pemesanan yang ekonomis
s = Stock Pengaman ( safety stock
4. Menentukan persediaan pengaman ( safety stock ) Jumlah pengamanan persediaan dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan (4) :
L z s    ....................................................................................... (4) s = persediaan pengamanan ( safety stock ) z =  tingkat  pelayanan  menjamin  terpenuhinya  kebutuhan  penjualan  (batas      kanan  pada  tabel  distrbusi normal).
σ  = standard deviasi persediaan.
5. Menentukan jarak antar pemesanan ( interval order )
Jarak antar pemesanan dapat ditentukan dengan menggunakan persamaan (5):
f N v  .................................................................................................. (5)
v = jarak antar pemesanan N  = lama perputaran kegiatan (hari)
f = frekuensi pemesanan
6. Menentukan titik pemesanan kembali ( reorder point ) Titik pemesanan kembali dapat diperoleh dengan cara :
a. Jika  waktu  tunggu  ( l) kurang  dari  interval  pemesanan  (v)  maka  dapat  diselesaikan  menggunakan persamaan (6)
s N DxL r        
.................................................................................. (6)
b. Jika  waktu  tunggu  ( l )  lebih  dari  interval  pemesanan  (v),  persediaan  harus  diadakan  sebelum  ada kegiatan menggunakan persamaan (7)
s N v L Dx r          ) ( ....................................................................... (7)
r = titik pemesanan kembali (unit)
Q  = jumlah pemesanan ekonomis p = lama perputaran produksi (hari efektif kerja / frekuensi pemesanan)
L = waktu tunggu pesanan ( lead time ) s = persediaan pengaman ( safety stock ) v = jarak antar pemesanan
7. Menentukan total biaya pemesanan
Total biaya per periode dapat diperoleh  menggunakan persamaan (8):
  D C Q D A Q h Q TC                  . 2 ............................................. (8) TC(Q)
= total pemesanan dengan kuantitas pemesanan Q
h = biaya penyimpanan ( holding cost ) Q
= jumlah pemesanan ekonomis
A = biaya pemesanan D = jumlah permintaan ( demand )
C
= harga produk
Model  potongan  harga  merupakan  suatu  praktik  yang  umum  bagi  para  penyalur  untuk  menawarkan barang  dengan  satuan  harga  lebih  rendah  jika  pemesanannya  lebih  besar,  karena  sebagai  suatu  perangsang ekonomi  kepada  para  pembeli  agar  membeli  dalam  ukuran  lot  (kelompok)  yang  lebih  besar.  Manfaat  bagi penjual adalah penjualan dalam jumlah yang lebih banyak akan mengurangi biaya produksi tiap unitnya karena set up pengerjaan produk akan menurun seiring dengan meningkatnya volume pengerjaan produk. Manfaat bagi pembelia adalah akan mengurangi biaya pesan, karena frekuensi pemesanan bias berkurang dengan sendirinya, disamping  keuntungan  dalam  pembayaran  harga  satuan  yang  lebih  rendah  dari  biasanya,  tetapi  menimbulkan masalah pada membengkaknya biaya penyimpanan karena pemesanan yang lebih besar akan meningkatkan level inventori.
Potongan  harga all-units karena  kuantitas  akan  mengurangi  harga  pembelian  dengan  pembelian  dalam jumlah tertentu, dimana jika pembelian antara satu jumlah tertentu (misalkan U 0 ) sampai titik tertentu yang laen (misalkan U 1 ),  maka  harga per unit-nya  sebesar P 0 , tetapi jika jumlah pembelian  mulai dari U 1 sampai dengan U 2 , maka harganya menjadi P 1 dimana P 0 > P 1 . Potongan harga ini akan mempengaruhi harga per unit-nya yang akan  menurunkan  biaya  pembelian,  sehingga  secara  keseluruhan  akan  memperkecil  total  biaya  persediaan. Tetapi  semua  biaya  tersebut  akan  meningkat  sejalan  dengan  meningkatnya  jumlah  pemesanan  yang  akan meningkatkan biaya penyimpanan.

## 2.2.3. Peramalan ( Forecast )
Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  untuk  memprediksi  kejadian  di  masa  depan  yang  tidak  pasti,  hasil ramalan  merupakan  basis  bagi  seluruh  kegiatan  yang  telah  dilaksanakan.  Situasi  peramalan  sangat  beragam dalam periwtiwa horison waktu peramalan, tipe pola data, waktu peramalan dan beberapa faktor lainnya sangat berpengaruh terhadap hasil peraamalan. Oleh sebab itu menurut[6] yang di alih bahasakan oleh Ir. Hari Suminto (1999,19)  membagi  teknik  untuk  meramalkan  ke  dalam  dua  kategori  utama,  yaitu  metode  peramalan  kualitatif atau teknologis dan metode peramalan kuantitatif.

## 2.2.4. Ketepatan metode peramalan
Dalam  banyak  situasi  peramalan,  ketepatan  dipandang  sebagai  kriteria  penolakan  untuk  memelih  salah satu  metode  peramalan.  Ketepatan  metode  peramalan  digunakan  sebagai  penunjukan  seberapa  jauh  model peramalan tersebut memproduksi data yang telah diketahui. Bagi pemakai ramalan, ketepatan ramalan yang akan datang  adalah  yang  paling  penting,  sedangkan  bagi  pembuat  model,  kebaikan  suai  model  untuk  fakta  yang diketahui yang diperhatikan. Beberapa ukuran ketepatan metode peramalan sebagai berikut [6]:
1. Ukuran Statistik Standar
Jika X i merupakan data aktual untuk periode i dan F i merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka e atau kesalahan didefinisikan menggunakan persamaan (9). e = X i - F i ........................................................................................ (9)
jika  terdapat  nilai  pengamatan  dan  ramalan  untuk  n  periode  waktu,  maka  akan  terdapat  n  buah  galat (kesalahan) dan ukuran standar berikut yang dapat didefinisikan 1.  Nilai tengah galat ( mean error ) menggunakan persamaan (10)
   n i i n e ME 1 ..................................................................... (10) 2.  Nilai tengah galat absolute ( mean absolute error ) menggunakan persamaan (11)
 
 n i i n e MAE 1 .................................................................... (11) 3.  Jumlah kuadrat galat ( sum of squared error ) menggunakan persamaan (12)
   n i i e SSE 1
2 ........................................................................... (12)
3.  Nilai tengah galat kuadrat ( mean squared error ) menggunakan persamaan (13)

  n i i n e
MSE 1 2 ..................................................................... (13)
2. Ukuran-ukuran Relatif
Ukuran-ukuran  relatif,  yang  diantaranya  menyangkut  galat  prosentase  digunakan  untuk  menghitung kesalahan prosentase tiap setiap periode waktu. Tiga ukuran relatif berikut yang sering digunakan.
1.  Nilai galat prosentase ( percentage error ) menggunakan persamaan (14)
) 100 (         t t t t X F X PE ............................................................ (14)
2.  Nilai tengah galat prosentase ( mean percentage error ) menggunakan persamaan (15)    n t t n
PE MPE 1 ....................................................................... (15)
3.  Nilai tengah galat prosentase absolut ( mean absolute procentage error ) menggunakan persamaan (16)

  n t t n PE MAPE 1
| | .................................................................. (16)
2.2.5. Peramalan metode pemulusan eksponensial ( Exponential Smoothing ) Metode  peramalan exponential  smoothing merupakan  sekelompok  metode  yang  menunjukkan pembobotan  menurun  secara exponential terhadap  nilai  pengamatan  yang  lebih  tua.  Dalam  metode  pemulusan eksponensial, terdapat satu atau lebih parameter pemulusan yang ditentukan secara eksplisit, dan hasil pilihan ini menentukan  bobot  yang  dikenakan  pada  nilai  observasi.  Beberapa  persamaan  untuk  peramalan exponential smoothing salah satunya [6]  adalah:

## 2.2.6. Pemulusan  Eksponensial  Triple:  Metode  Kecenderungan  dan  Musiman  Tiga-Parameter  dari Winter
Metode Winters didasarkan atas tiga persamaan pemulusan, yaitu satu untuk unsur stasioner, satu untuk unsur  trend,  dan  satu  untuk  unsur  musiman.  Persamaan  dasar  untuk  metode  Winters  adalah  menggunakan persamaan (17), (18), (19) dan (20):
) )( 1 ( 1 1        t t L t t t b S I X S   .............................................. (17) 1 1 ) 1 ( ) (       t t t t b S S b   ..................................................... (18) L t t t t I S X I     ) 1 (   ............................................................... (19) m L t t t m t I m b S
F      ) ( ............................................................... (20) Keterangan: S t = Pemulusan Keseluruhan ke-t
b t = Pemulusan Trend ke-t I t
= Pemulusan Musiman ke-t L = Panjang Musiman (misal, jumlah bulan atau kuartal dalam satu tahun)
F t+m = Ramalan untuk m periode ke depan
Salah satu masalah dalam menggunakan metode Winters adalah menentukan nilai-nilai untuk α, β dan γ tersebut  yang  akan  meminimalkan  MSE  dan  MAPE.  Pendekatan  untuk  menentukan  nilai  ini  biasanya  dengan cara coba dan salah,  walaupun mungkin mengguanakan algoritma optimasi non-linier untuk mendapatkan nilai parameter  optimal.  Untuk  menginisialisasi  metode  peramalan  Winters  ini,  dapat  digunakan  paling  sedikit  data musiman  lengkap  (yaitu  L  periode)  untuk  menentukan  estimasi  awal  dari  indeks  musiman,  I t-L ,  dan  kita  perlu menaksir faktor trend dari satu periode ke periode selanjutnya menggunakan persamaan (21).
              L X X L X X L X X L b L L L L L ) ( ... ) ( ) ( 1 2 2 1 1 ……………. (21)
Dimana  setiap  nilai  L  merupakan  taksiran  trend  selama  satu  musim  lengkap,  dan  taksiran  awal  dari  b ditetapkan sebagai rata-rata dari L suku.

## 2.3.   METODE PENGUMPULAN DATA
Untuk mendapatkan data yang benar-benar tepat dan relevan, maka penulis mengumpulkan data dengan cara :
1. Sumber Data Primer ( Primary Data )
Adalah data yang diperolah secara langsung dari perusahaan baik melalui pengamatan maupun pencatatan tehadap obyek penelitian, meliputi:
a. Observasi
Pengumpulan  data  melalui  pengamatan  dan  pencatatan  tehadap  peristiwa  yang  dipantau  pada  obyek penelitian secara langsung.
b. Wawancara
Pengumpulan  data  melalui  tatap  muka  dan  tanya  jawab  langsung  dengan  pihak-pihak  berkepentingan yang ber-hubungan dengan penelitian.
2. Sumber Data Sekunder
Data ini diperoleh dari buku-buku, dokumentasi, dan literatur-literatur, meliputi : a. Studi Kepustakaan Pengumpulan data dari buku-buku yang sesuai dengan tema permasalahan. b. Studi Dokumentasi
Pengumpulan  data  dari  literatur-literatur  dan  dokumentasi  dari  internet,  diklat  atau  sumber  informasi lainnya.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  perhitungan  penentuan  persediaan  menggunakan  data  penjualan  bulanan produk,  dari  penelusuran  data  penjualan  produk  MargarineA  pada  toko  Tirta  Harum  Sukses,  didapatkan  data pernjualan perbulan selama 26 bulan dari bulan januari 2011 sampai bulan februari 2013 3.2. Prediksi Penjualan
A. Peramalan Metode Triple Exponential Smothing
Peramalan  metode  Triple  Exponential  Smothing  digunakan  untuk  meramalkan  data  dengan  pola  data Trend.  Untuk  mendapatkan  nilai  eror  peramalan  (MAPE)  terkecil  dilakukan  dengan  cara  coba-coaba  dalam pemberian  nilai alfa (nilai  pemulusan)  sampai  mendapatkan  eror  terkecil.  Dari  data  penjualan  produk margarineA dengan nilai alfa 0.3, dihasilkan peramalan sebagai berikut. Perhitungan untuk peramalan data ke-27 adalah:
1. Pemulusan data pertama sesuai persamaan (17)
25 26 26 ' ) 1 ( ' S X S      14855 . 337 * ) 3 . 0 1 ( 327 * 3 . 0 ' 26    S 10398 . 334 ' 26  S
2. Pemulusan data kedua sesuai persamaan (17)
25 26 26 ) 1 ( S S S         00359 . 336 * ) 3 . 0 1 ( 10398 . 334 * 3 . 0 26     S 43371 . 335 26   S

## 3. Pemulusan data ketiga sesuai persamaan (17)
25 26 26 ) 1 ( S S S         53161 . 333 * ) 3 . 0 1 ( 43371 . 335 * 3 . 0 26     S 10224 . 334 26   S 26 26 26 26 3 3 S S S a       ) 10224 . 334 ( ) 43371 . 335 * 3 ( ) 10398 . 334 * 3 ( 26    a
11308 .
330 26  a ] ) 3 4 ( ) 8 10 ( ) 5 6 [( ) - 2(1 b 26 26 26 2 26 S S S               ] 1002 . 334 )) 3 . 0 * 3 ( 4 ( 4337 . 335 * )) 3 . 0 * 8 ( 10 ( 1039 . 334 * )) 3 . 0 * 5 ( 6 [( ) 3 . 0 - 2(1 3 . 0 b 26       2 09530 . 3 b 26  
) 2 ( ) - (1 c 26 26 26 2 26 S S S 2        ) 1002 . 334 ) 4337 . 335 * 2 ( 1039 . 334 ( ) 0.3 - (1 3 . 0 c 2 26    2 -0.48879 c 26 

## 4. Peramalan data ke-27 sesuai persamaan (20)
2 26 26 26 27 2 1 F m c m b     ) 1 * 48879 . 0 * 2 1 ( ) 1 * 09530 . 3 ( 11308 . 330 F 2 27      773385 . 326 F 27 
Peramalan  metode  Triple  Exponential  Smothing  winter  digunakan  untuk  meramalkan  data  dengan  pola data  Trend  dan  musiman.  Untuk  mendapatkan  nilai  eror  peramalan  (MAPE)  terkecil  dilakukan  dengan  cara coba-coaba dalam pemberian nilai alfa, betha, gamma (nilai pemulusan) sampai mendapatkan eror terkecil. Dari data penjualan produk  margarineA dengan  nilai alfa 0.99, betha 0.0, gamma 0.1, dihasilkan peramalan  sebagai berikut.
Perhitungan untuk data ke-27 adalah: 1. Pemulusan Data (S) sesuai persamaan (17)
) )( 1 ( 25 25 14 26 26 b S I X S       ) 61398 . 0 40528 . 336 )( 99999 . 0 1 ( 96572 . 0 327
99999 . 0 26     S 604 . 338 26  S 2. Pemulusan Trend ( b ) sesuai persaman (18)
25 25 26 26 ) 1 ( ) ( b S S b       61398 . 0 ) 1 . 0 1 ( ) 40528 . 336 604 . 338 ( 1 . 0 26     b 7725 . 0 26  b 3. Pemulusan Musiman ( I ) sesuai persamaan (19)
14 26 26 26 ) 1 ( I S X I      96572 . 0 ) 0 . 0 1 ( 604 . 338 327 0 . 0 26    I 9657 . 0 26  I
4. Peramalan Data penjualan ke-27 dengan m=1 sesuai persamaan (20)
15 26 26 27 )) 1 ( ( I b S F   97182 . 0 )) 1 ( 7725 . 0 604 . 338 ( 27   F 81 . 329 25  F

## 3.3. Perhitungan Economic Order Quantity (EOQ)
Perhitungan  EOQ  digunakan  untuk  menentukan  jumlah  pemesanan  yang  ekonomis  untuk  satu  periode tertentu,  jumlah  frekuensi  pemesanan,  rata-rata  persedian,  menentukan  jumlah  persediaan  pengaman, menentukan batas minimal untuk melakukan pemesanan kembali dan mendapatkan total biaya persediaan dalam satu periode. Dari data peramlan diatas, digunakan data peramalan metode Triple Exponential Smothing winter karena memiliki nilai MAPE yang lebih kecil.
Nilai  peramalan  tersebut  digunakan  sebagai  D  (Demand)  untuk  perhitungan  EOQ,  dari  data  produk margarineA ditentukan biaya pemesanan Rp.5.000,- , lama pengiriman 3 hari, biaya simpan produk dalam satu periode  sebesar  Rp.250,-.  Harga  margarine  untuk  pembelian  minimal  1  =  Rp  132000,  dan  untuk  pembelian minimal 100 harga = Rp 130000 dihasilkan perhitungan EOQ sebagai berikut.
1 Jumlah pemesanan ekonomis (Q) sesuai dengan persamaan (1)
h
DA Q 2 
250
5000 * 330 * 2  Q
115 

## Q
Jadi jumlah setiap pemesanan = 115 unit
2 Frekuensi pemesanan dalam satu periode sesuai dengan persamaan (2)
Q D f  115 330  f 3 86 . 2   f Jadi pemesanan sebanya 3 kali
3 Persediaan Pengaman ( safety stock )
dengan z ( service level ) = 95% =1 - 0.95 = 0.05 = 1.645 sesuai dengan persamaan (4)
L z s    22 3 79 . 7 645 . 1
   s
Jadi persediaan pengaman = 22 unit
4 Rata-rata persediaan ( level inventory ) sesuai dengan persamaan (3)
2 s Q l   68 2 22 115    l 5 Jarak antar pemesanan ( interval order ) sesuai dengan persamaan (5)
f
N v  10 333 . 10 3 31    v
Jadi jarak antar pemesanan = 10 hari
6 Titik Pemesanan Kembali ( reorder point ), karena l ( lead time ) > v ( interfal order ), sesuai dengan persamaan (6)
s N DxL r        
22
31 3 330          r 54  r Jadi produk akan dipesan lagi saat persediaan = 54 unit
7 Total biaya yang dibutuhkan untuk pengadaan persediaan sesuai dengan persamaan (8)
) * ( ) * ( ) * ( D C f A l h TC    ) 330 * 130000 ( ) 3 * 5000 ( ) 68 * 250 (    TC 2932000 4

##  TC
Jadi total biaya yang dibutuhkan untu mengadakan persediaan margarine Rp 42.932.000,-

## 3.4. Tampilan Form Analisa
Form analisa digunakan oleh pemilik toko untuk menganalisa kebutuhan persediaan, jumlah pemesanan, frekuensi pemesanan, batas minimal untuk melakukan pemesanan kembali dan biaya yang dibutuhkan. Berikut adalah gambar 1  merupakan tampilan form analisa  kebutuhan persediaan bahan baku  sampai dengan permalan kebutuhan berikutnya:

## Gambar 1 Tampilan Form Analisa

## 4. KESIMPULAN
Dari uraian yang telah dipaparkan sebelumnya, maka penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Perancangan  yang  telah  dilakukan  telah  menghasilkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  mengolah  data persediaan sekaligus dapat memperhitungkan persediaan yang ekonomis pada took Tirta Harum Sukses. Beserta informasi data jenis produk, data supplier, data produk, data karyawan, data penjualan dan data pembelian.
2. Aplikasi  pengendalian  persediaan  menghasilkan  perkiraan  kebutuhan  produk  di  suatu  periode,  jumlah persediaan  yang  ekonomis,  jumlah  frekuensi  pemesanan,  jumlah  tiap  kali  pemesanan  dan  batas  stock minimal  untuk  melakukan  pemesanan  kembali  sebagai  infrmasi  untuk  pemilik  took  melakukan pengadaan persediaan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Manik,  N.I.,  2008, Aplikasi  Metode  Neuro-Dynamic  pada  Proses  Pengendalian  Persediaan    di Sebuah  Perusahaan  Retail, Universitas Bina Nusantara Program Studi Matematika.
[2]  Tanueijaya, H., 2008, Sistem Informasi Pengendalian Persediaan Menggunakan Metode Exponential Smoothing, STIKOMP SURABAYA  Program Studi Sistem Informasi.
[3]  Dewi,  V.,  2002, Penerapan  Metode  Continuous  Review  Backorder  Case  (Probabilistic)  untuk Mengatur Persediaan Suku Cadang Di PT HM SAmpoerna , Universitas Kristen Petra.
[4]  Sawitri,  D.,  2010, Perancangan  Sistem  Informasi  Manajemen  Persediaan  Barang  “Electrolux Authorized Service CV. Momentum Teknik” I, Universitas Gunadarma.
[5]  Ristono, A., 2009, Manajemen Persediaan, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[6]  Makridakis, S., Wheelwright, S.C., dan McGee, V.E., 1999, Metode Dan Aplikasi Peramalan, Edisi Kedua, Hari Suminto, Binarupa Aksara, Jakarta