BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1. Analisis Sistem Analisis sistem dilakukan untuk mempelajari dan menganalisa kebutuhan sistem yang akan dibuat sehingga dapat dilakukan perancangan sistem dengan kriteria dan perangkat-perangkat yang ditentukan. Analisis sistem bertujuan untuk mengklasifikasi permasalahan-permasalahan yang ada pada sistem yang akan dibangun meliputi perangkat lunak (software), pengguna (user) serta hasil analisis terhadap sistem dan elemen-elemen yang terkait. Analisis ini diperlukan sebagai dasar bagi tahapan perancangan sistem. Berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik UD. SUMBER TANI menjelaskan bahwa setiap akhir bulan selalu melakukan pencatatan jumlah beras yang telah terjual, yang bertujuan untuk mengetahui gambaran penjualan beras di bulan berikutnya. Tetapi hal ini selalu berlawanan dari prediksi awal dimana disaat persediaan beras banyak maka penjualan tidak begitu ramai dan sebaliknya sehingga menyulitkan pemilik untuk menjualnya. Akibat dari hal ini adalah menumpuknya stok beras di gudang yang berakibat buruk karena dapat menimbulkan hama atau kutu pada beras tersebut, Namun, apabila terjadi kekurangan persediaan dalam penjualan akan menghambat proses penjualan beras yang berakibat pelanggan berkurang karena stok beras tidak tersedia. Adanya sistem prediksi akan membantu pemilik usaha untuk mengambil keputusan dalam menentukan penjualan beras pada bulan yang akan datang sehinggah dapat mengetahui seberapa banyak beras yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan konsumen. 3.2. Hasil Analisis Hasil analisis penjualan beras di UD. SUMBER TANI dalam menyelesaikan permasalahan penentuan ketetapan prediksi penjualan beras maka di butuhkan peran sebuah sistem prediksi penjualan yang dapat membantu dalam 23
pengadaan beras yang akan dijual karena dapat mengetahui berapa jumlah penjualan beras pada bulan yang akan datang. Aplikasi peramalan atau forecasting ini meramalkan penjualan beras di bulan yang akan datang dengan melihat penjualan di bulan sebelunya di UD. SUMBER TANI, sistem ini bisa di jadikan acuan untuk target penjualan beras di bulan berikutnya untuk memperkecil kerugian yang di alami. Sistem ini memprediksi penjualan beras di UD. SUMBER TANI berdasarkan atribut penjualan beras di bulan sebelumnya dari bulan januari 2014 sampai agustus 2017, data yang digunakan di peroleh langsung dari UD. SUMBER TANI. Sistem yang akan dibangun di tujukan untuk pemilik UD. SUMBER TANI yang akan menentuakn keputusan berdasarkan prediksi yang di berikan oleh sistem. Berdasarkan hal tersebut, sistem ini terdiri dari 2 entitas, yaitu : 1. Administrasi : merupakan entitas yang bertanggung jawab penuh terhadap berjalannya sistem sesuai dengan tujuan pengembangan sistem itu sendiri dan juga bertanggung jawab untuk memasukkan data per bulan sertah memperoleh hasil peramalan. 2. Pemilik usaha : bertanggung jawab mengambil keputusan berdasarkan peramalan yang dilakukan sistem. Pemilik juga dapat melihat hasil laporan peramalan sistem. Metode prediksi yang akan penulis gunakan dalam penelitian ini adalah metode Double moving average (DMA). Metode ini merupakan pengembangan dari single moving average yang dapat menagkap pola linier, apabila dalam single moving average terdapat kecendurungan dalam pola hasil peramalannya dengan data aktualnya. Teknik double moving average adalah Data peramalan waktu peramalan satu arah yang memiliki kecenderungan linier (BusinessForcasting by John E Hanke dan Arthur G. Reitsch, 1995:154). Diagram alir sistem predisi jumlah kebutuhan beras di UD. SUMBER TANI di tunjukkan pada gambar berikut : 24
Prediksi Dengan Metode Doubel Moving Average Mulai Tampilan Hasil Prediksi Data Penjualan Beras Bulan Sebelumnya Selesai Laporan prediksi penjualan Beras Gambar 3.1 Diagram Alir Analisis Sistem Gambar 3.1, menjelaskan proses prediksi jumlah kebutuhan beras dimulai dengan transaksi input data penjualan yang dilakukan oleh karyawan. Kemudian mengambil data penjualan beras bulan sebelumnya yang digunkan untuk prediksi penjualan beras yang akan terjual bulan berikutnya dengan metode Double Moving Average yang kemudian mengetahui hasil prediksi penjualan beras pada bulan berikutnya. Berikut merupakan diagram alir metode Double Moving Average : Evaluasi Kesalahan Prediksi dengan MAD dan MAPE Menghitung Nilai Prediksi Pada Periode yang akan datang (Ft+m) Mulai Menghitung Nilai :S't, S''t, at, bt Nilai Hasil Prediksi Masukkan Data Aktual Selesai Gambar 3.2 Diagram Alir Metode Double Moving Average 25
Keterangan Diagram Alir Metode Double Moving Average : 1 Masukkan data aktual penjualan beras. 2 Menentukan jumlah periode yang akan digunakan untuk menghitung nilai S', S'', at, bt. Setelah data trend diperoleh selanjutnya menghitung hasil peramalan dengan cara 𝐹𝑚+𝑡 = 𝑎𝑡 + 𝑏𝑡𝑚. 3 Hitung kesalahan prediksi menggunakan Mean Absolut Deviation (MAD) dan Mean Absolut Percentage error (MAPE). 4 Nilai hasil prediksi. 3.3. Representasi Model Metode perhitungan yang digunakan pada prediksi penjualan beras di UD. SUMBER TANI adalah menggunakan metode double moving average. Metode ini merupakan pengembangan dari metode single moving average yang dapat menangkap pola linier. Sistem yang akan dibangun dalam penelitian ini nantinya akan memprediksi penjualan beras di UD. SUMBER TANI berdasarkan data penjualan beras pada bulan sebelumnya. Sistem prediksi ini menggunakan 1 atribut yaitu data penjualan pada bulan sebelumya yang dimulai pada bulan Januari 2014 sampai Agustus 2017. Data penjualan ini diperoleh dari UD. SUMBER TANI LAMONGAN. Tabel 3.1 Data Penjualan Beras Bulan No Januari 1 Februari 2 Maret 3 April 4 Mei 5 Juni 6 Juli 7 Agustus 8 9 September 10 Oktober 11 November 12 Desember Tahun 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 Jumlah Penjualan Beras (Kwintal) 185 165 157 170 177 187 195 173 187 192 200 197 26
Lanjutan Tabel 3.1 13 14 15 16 17 18 19 20 Agustus 21 September 22 Oktober 23 November 24 Desember 25 26 27 28 29 30 31 32 Agustus 33 September 34 Oktober 35 November 36 Desember 37 38 39 40 41 42 43 44 Agustus Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Januari Februari Maret April Mei Juni Juli 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2016 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 2017 190 183 187 200 202 195 175 175 202 193 193 200 195 187 200 192 197 180 187 197 200 192 197 205 183 190 185 200 205 195 197 200 3.3.1 Perhitungan Double Moving Average Perhitungan double moving average ini menggunakan data penjualan beras dari bulan Januari 2014 sampai Agustus 2017 dari data penjualan tersebut digunakan untuk memprediksi penjualan beras pada bulan yang akan datang 27
sehingga tidak terjadi kelebihan dan kekurangan stok persediaan beras. Perhitungan ini menggunakan (forecast) 3 bulan untuk mencari nilai peramalan pada bulan selanjutnya. Pada Tabel 3.2 dibawah ini menampilkan hasil perhitungan metode double moving average. Berikut adalah langkah-langkah menghitung dengan metode double moving average : 1. Masukkan data aktual penjualan beras 2. Menentukan jumlah periode atau bulan (m) 3. Proses mencari nilai rata-rata bergerak dilakukan sebanyak dua kali. Pada kolom moving average (S't), pada bulan Maret dan April tidak dilakukan perhitungan karena belum ada 3 data terakhir dari bulan Maret, April. Pada bulan Mei dapat dilakukan perhitungan karena memiliki 3 data yaitu bulan Maret, April dam Mei sehinggah nilai rata-rata 3 data tersebut diletakkan pada bulam Mei. Berikut ini contoh perhitunggan moving average (S't) : S't+1 = Xt+X't−1+X't−2+⋯.+Xt−𝑁−1 𝑁 = 185+200+205 3 = 196,7 4. Selanjutnya pada kolom double moving average (S"t), dilakukan perhitungan rata-rata bergerak dengan cara yang sama pada kolom sebelumnya. Pada kolom double moving average (S"t), pada bulan Mei dan Juni tidak dilakukan perhitungan karena belum ada 3 data terakhir dari bulan Mei dan Juni. Pada bulan Juli dapat dilakukan perhitungan karena memiliki 3 data yaitu bulan Mei, Juni dam Juli sehinggah nilai rata-rata 3 data tersebut diletakkan pada bulam Juli. Berikut ini contoh perhitunggan moving average (S"t) : S"t = S't+S't−1+S't−2+⋯.+S't−𝑁−1 𝑁 = 196+200+199 3 = 198,6 28
29 5. Pada kolom at. Dilakukan perhitungan mencari nilai konstanta (menghitung dua perbedaan moving average) untuk m periode (bulan ke depan). 𝛼t = 2S't-S"t = 2x199 - 198,6 = 398 - 198,6 = 199,4 6. Selanjutnya pada kolom bt. Dilakukan perhitungan mencari nilai koefisien trend (koefsien kemiringan dari persamaan trend yang menunjukkan besarnya suatu perubahan suatu unit pada X). bt = 2 𝑁−1 (S't -S"t ) = 2 3−1 (199 -198,6) = 2 (0,4) 2 = 0,4 7. Kemudian menghitung nilai peramalan F(t+m) dimana t-nya adalah data periode ke-t dan m adalah peramalan ke-m, karena nilai at dan bt didapatkan pada bulan Juli, maka hasil peramalan F(5+1) diletakkan pada data ke 6 atau bulan Agustus. Ft = 𝛼t + bt = 199,4 + 0,4 = 199,9 Tabel 3.2 Hasil Perhitungan Prediksi Dengan Orde 3x3 Mengunakan Data 5 Bulan Sebelumnya No 1 2 3 4 5 6 Bulan Maret April Mei Juni Juli Agustus Tahun 2017 2017 2017 2017 2017 2017 Penjualan (Xt) 185 200 205 195 197 S't 196,7 200,0 199,0 S''t 198,6 at bt 199,4 0,4 Forecast (Ft) 199,9
3.3.1. Perhitungan MAD dan MAPE Dalam membuat peramalan diupayakan supaya pengaruh ketidakpastian dapat diminimumkan. Dengan kata lain ramalan bertujuan agar perkiraan yang dibuat dapat meminimumkan kesalahan memprediksi (forecast error). Forecast Error bisa diukur dengan MAD. Terdapat beberapa metode untuk menghitung kesalahan/mengevaluasi hasil peramalan. Salah satu metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Mean Absolute Deviation (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). Mean Absolute Deviation (MAD) paling berguna ketika orang yang menganalisa ingin mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama dengan deret asli. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) digunakan ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. Data aktual adalah data asli penjualan (𝑋𝑡), jumlah kebutuhan Ramalan (𝐹̂𝑡) adalah hasil dari persamaan Single Moving Average, Selisih (Error) diperoleh dari Penjualan aktual dikurangi hasil ramalan, |Xt-𝐹̂𝑡| diperoleh dari selisih (Error) yang dimutlakkan untuk menghilangkan nilai (-) dalam angka. Rumus yang digunakan dalam perhitungan MAD dan MAPE ini ada pada persamaan rumus (2.8) dan persamaan (2.10). Berikut adalah hasil perhitungan untuk prediksi 6 bulan : 1. Menghitung nilai Selisih (eror) Selisih (eror) = Xt-Ft = 187 - 170 = 17 2. Menghilangkan nilai (-) atau |eror| Apabila hasil perhitungan nilai eror ada yang bernilai (-) maka harus di hilangkan atau dirubah dengan cara mengabsolud nilai tersebut. 3. Menghitung MAPE MAPE = |eror|/Xt = 17 / 187 = 0,091 30
Tabel 3.3 Hasil Perhitungan MAD dan MAPE Dengan Orde 3x3 Mengunakan Data 5 Bulan Sebelumnya. No Bulan & tahun 1 Januari - 14 2 Februari - 14 3 Maret - 14 4 April - 14 5 Mei - 14 Juni -14 6 7 Juli - 14 8 Agustus - 14 9 September - 14 10 Oktober - 14 11 November - 14 12 Desember - 14 13 Januari - 15 14 Februari - 15 15 Maret - 15 16 April - 15 17 Mei - 15 18 Juni - 15 Juli - 15 19 20 Agustus - 15 21 September - 15 22 Oktober - 15 23 November - 15 24 Desember - 15 Januari - 16 25 26 Februari - 16 27 Maret - 16 28 April - 16 29 Mei - 16 Juni - 16 30 Juli - 16 31 32 Agustus - 16 33 September - 16 34 Oktober - 16 35 November - 16 Penjualan (Xt) 185 165 157 170 177 187 195 173 187 192 200 197 190 183 187 200 202 195 175 175 202 193 193 200 195 187 200 192 197 180 187 197 200 192 197 Forecast (Ft) 170 194 204,1 188,8 184,1 182,7 204,3 206,8 197 182 178,4 192,2 207 206,8 181,3 164,1 181,1 199,6 208 198,4 196,4 191,8 192,7 191,7 200,1 183 181,3 186,9 203,6 203 Selisih (eror) 17,0 1,0 -31,1 -1,8 7,9 17,3 -7,3 -16,8 -14,0 5,0 21,6 9,8 -12,0 -31,8 -6,3 37,9 11,9 -6,6 -8,0 -3,4 -9,4 8,2 -0,7 5,3 -20,1 4,0 15,7 13,1 -11,6 -6,0 |eror| 17,0 1,0 31,1 1,8 7,9 17,3 7,3 16,8 14,0 5,0 21,6 9,8 12,0 31,8 6,3 37,9 11,9 6,6 8,0 3,4 9,4 8,2 0,7 5,3 20,1 4,0 15,7 13,1 11,6 6,0 |eror|/Xt 0,091 0,005 0,180 0,010 0,041 0,087 0,037 0,088 0,077 0,027 0,108 0,048 0,062 0,182 0,036 0,188 0,062 0,034 0,040 0,018 0,051 0,041 0,003 0,027 0,112 0,021 0,080 0,066 0,060 0,030 31
Lanjutan Tabel 3.3 36 Desember - 16 37 Januari - 17 38 Februari - 17 39 Maret - 17 40 April - 17 41 Mei - 17 Juni - 17 42 43 Juli - 17 44 Agustus - 17 Total 205 183 190 185 200 205 195 197 200 197,4 200,2 192,1 187,6 175,6 194,8 207,1 207,8 199,9 7,6 -17,2 -2,1 -2,6 24,4 10,2 -12,1 -10,8 0,1 7,6 17,2 2,1 2,6 24,4 10,2 12,1 10,8 0,1 449,7 11,53 MAD MAPE 0,037 0,094 0,011 0,014 0,122 0,050 0,062 0,055 0,001 2,355 6,% MAD = 1 𝑛 ∑|𝑋𝑡 − 𝐹̂𝑡| MAPE = 𝟏 𝒏 ∑ 𝒏 𝒕=𝟏 |𝑿𝒕−𝑭̂𝒕| 𝑿𝒕 ∗ 100 = 449,7 39 = 𝟐,𝟑𝟓𝟓 39 100 = 11,5 = 0,060 * 100 = 6% Jadi hasil perhitungan MAD dan MAPE menggunakan data prediksi dari bulan Juni 2014 hingga Agustus 2017 dengan orde 3x3 (5 bulan sebelumnya) yaitu MAD 11,5 dan MAPE 6,%. 3.3.2. Perbandingan Hasil Perhitungan MAD dan MAPE Tabel 3.4 Perbandingan Hasil Perhitungan MAD dan MAPE MAD MAPE Orde 3x3 (5 bln sebelumnya) 11,5 6% Orde 4x4 (7 bln sebelumnya) 10,3 5% Orde 6x6 (11 bln sebelumnya) 8,1 4% Pada Tabel 3.4 Merupakan hasil perbandingan dari perhitungan MAD dan MAPE pada setiap percobaan prediksi dari bulan Januari 2014 hingga Agustus 2017 dengan menggunakan orde 3x3 dengan nilai MAD 11,53 dan MAPE 6%, orde 4x4 dengan nilai MAD 10,3 dan MAPE 5%, orde 6x6 dengan nilai MAD 8,1 dan MAPE 4%. 32
3.4. Perancangan Sistem 3.4.1. Diagram Konteks Diagram konteks merupakan diagram yang menunjukkan sebuah proses tunggal dalam sistem yang berhubungan langsung dengan semua entitas eksternal sistem. Administrasi Pemilik Usaha Lapooran hasil prediksiHasil prediksiJumlah penjualan beras per bulan Sistem prediksi penjualan beras Gambar 3.3 Diagram Konteks Sistem Prediksi penjualan Beras. Diagram Konteks pada gambar 3.3 merupakan gambaran sistem secara garis besar, dimana terdapat 2 entitas luar yang berhubungan dengan sistem, yaitu : 1. Administrasi merupakan pihak yang mengolah jumlah penjualan beras per bulan dan juga memperoleh info mengenai jumlah penjualan beras, serta mendapatkan hasil prediksi. 2. Pemeilik usaha merupakan pihak yang dapat melihat laporan prediksi penjualan beras. 3.4.2. Diagram Berjenjang Diagram berjenjang sangat diperlukan dalam perancangan semua proses yang ada. diagram berjenjang merupakan penggunaan awal dalam menggambarkan Data Flow Diagram (DFD) ke level - level lebih bawah lagi. 33
2.Perhitungan DMA 2.3Perhitungan Nilai rata-rata bergerak ganda 2.1Penentuan Peramalan per bulan 2.4Perhitungan at (nilai konstanta) 1.Management Data 2.5Perhitungan bt (nilai kecenderungan) 3.Perhitungan MAD dan MAPE 4.Pembuatan Laporan Sistem Prediksi Penjualan Beras 2.6 Perhitunagan Forecasting(Ft+m) 2.2Perhitungan Nilai rata-rata bergerak tunggal Gambar 3.4 Diagram Berjenjang Sistem Prediksi penjualan Beras. Berikut penjelasan Gambar 3.4 berdasarkan kerangkan diagram berjenjang diats terlihat bahwa sistem yang dibuat terdiri dari 3 level yaitu : 1. Top level : Sistem Prediksi Penjualan Beras. 2. Level 0 : Merupakan hasil break down dari proses keseluruhan sistem prediksi penjualan beras menjadi beberapa sub proses yaitu : 1. Managemen data 2. Perhitungan Double Moving Average (DMA) 3. Perhitungan MAD dan MAPE 4. Laporan hasil peramalan 3. Level 1 : Merupakan sub proses dari beberapa proses level 0 Sistem Prediksi Penjualan Beras yang menggambarkan beberapa proses detail yaitu : 2.1 Penentuan peramalan per bualan 2.2 Perhitungan nilai rata-rata bergerak tunggal (S') 2.3 Perhitungan nilai rata-rata bergerak ganda (S") 2.4 Perhitungan at (Nilai Konstanta) 2.5 Perhitungan bt (Nilai Kecenderungan) 2.6 Perhitungan Ft+m (Forecasting) 34
3.4.3. Data Flow Diagram (Level 0) 4.Laporan 3.Perhitungan MAD dan MAPE Hasil prediksi Hasil prediksi Hasil perhitungan prediksi Penjualan beras 2.Perhitungan DMA Pemilik Usaha Hasi Perhitungan Laporan hasil prediksi Jumlah penjualan beras per bulan Hasi Perhitungan MAD dan MAPE 1.Management Data Penjualan beras per bulan Administrasi Gambar 3.5 DFD Level 0 Sistem Prediksi Penjualan Beras. Keterangan : Berdasarkan Gambar 3.5, menjelaskan beberapa proses yang terjadi pada sistem prediksi penjualan beras dimana proses tersebut terbagi menjadi 4 proses yaitu : Management Data, Perhitungan Double Moving Average (DMA), perhitungan MAD dan MAPE dan Laporan hasil prediksi. Setiap stake holder memiliki peranan masing-masing dalam jalannya sistem. Output dari sistem adalah prediksi penjualan beras pada periode berikutnya yang nantinya akan dibuatkan laporan hasil prediksi dari hasil prediksi yang nantinya bisa dilihat oleh pemilik usaha. 35
3.4.4. Data Flow Diagram (Level 1) Hasil perhitungan at Penjualan beras 2.1Penentuan Peramalan per bulan 2.3Perhitungan Nilai rata-rata bergerak ganda Hasil perhitungan DMA Hasil prediksi Hasil perhitungan SMA Nilai bt Hasil prediksi penjualan beras 2.4Perhitungan at (nilai konstanta) Nilai bt Nilai DMA Nilai DMA Nilai DMA 2.6 Perhitungan Forecasting (Ft+m) 2.2Perhitungan Nilai rata-rata berherak tunggal Admin 2.5Perhitungan bt(nilai kecenderungan) Nilai at Nilai at Hasi perhitungan bt Penjualan beras per bulan Penjualan beras per bulan Nilai SMA Nilai SMA Nilai SMA Nilai SMA Gambar 3.6 DFD Level 1 Sistem Prediksi Penjualan Beras. Keterangan : Pada DFD level 1 proses 1 yang ditunjukan pada Gambar 3.6 menjelaskan bebrapa proses yang terjadi pada sistem prediksi penjualan beras yang merupakan hasil break down dari DFD level 0 untuk mendapatkan perilaku sistem yang lebih detail. Beberapa proses yang ada pada DFD level 1 proses 1 antara lain : 36
a. Proses 2.1 adalah proses menghitung peramalan per bulan. Data yang digunakan adalah data bulan sebelumnya yang telah dimasukkan ke dalam tabel penggunaan jumlah beras yang terjual. b. Proses 2.2 adalah langkah pertama untuk mencari nilai rata-rata bergerak tunggal (SMA), yang mana hasil dari rata-rata bergerak tunggal (SMA) akan di proses lagi di tahap rata-rata bergerak ganda (DMA). c. Proses 2.3 adalah langkah ketiga untuk mencari nilai rata-rata bergerak ganda (DMA), yang mana hasil dari nilai rata bergerak ganda dan tunggal pada perhitungan sebelumnya akan di proses di tahap berikutnya. d. Proses 2.4 adalah langkah keempat untuk mencari perhitungan nilai konstanta (at) dengan melihat nilai nilai rata-rata bergerak yang sebelumnya sudah didapatkan nilainya, yaitu nilai rata-rata bergerak ganda (S"t) dan rata-rata bergerak tunggal (S't). e. Proses 2.5 adalah langkah kelima untuk mencari nilai kecenderungan (bt) dengan melihat nilai nilai rata-rata bergerak yang sebelumnya sudah didapatkan nilainya, yaitu nilai rata-rata bergerak ganda(S"t) dan rata-rata bergerak tunggal (S't). f. Proses 2.6 adalah tahap untuk prediksi penjualan beras pada periode yang akan datang. 3.5 Perancangan Basis Data Database (Basis Data) adalah kumpulan dari data yang berhubungan antara satu data dengan yang lainnya, tersimpan diperangkat keras computer dan menggunakan perangkat lunak untuk memanipulasinya. Database merupakan salah satu komponen yang penting dalam sistem komputerisasi, karena database merupakan data dalam menyediakan informasi bagi para pengguna. 37
38 3.5.1. Struktur Tabel Struktur tabel merupakan susunan dari tabel yang akan digunakan atau diimplementasikan kedalam database, dimana untuk struktur table memuat detail data type table dan primary key serta foreign key dari table tersebut : 2. Tabel User Tabel user digunakan untuk mencatat data identitas user yang terlibat di dalam sistem. Secara umum struktur yang digunakan pada tabel user dapat dilihat pada Tabel 3.5. Tabel 3.5 Struktur Tabel User No Nama Field id_user (PK) 1. 2. username 3. Password 4. Nama 5. Level 3. Tabel Penjualan Tipe Data Int Varchar Char Varchar Int Ukuran 10 50 30 50 1 Keterangan id pengguna sistem Username login Password login Nama Pengguna Hak akses user Tabel pejualan berfungsi untuk menyimpan data penjualan per bulan yang nantinya akan digunakan sebagai data untuk prediksi periode yang akan datang. Struktur tabel penjualan dapat dilihat pada Tabel 3.6. Tabel 3.6 Struktur Tabel Penjualan No 1. 2. Bulan 3. Tahun 4. Penjualan Nama Field id_penjualan(PK) Tipe Data Int Int Year Int Ukuran 10 5 4 10 Keterangan id penjualan Periode penjualan Tahun penjualan Jumlah penjualan beras 4. Tabel Prediksi Tabel hasil prediksi berfungsi untuk menyimpan hasil dari prediksi dari perhitungan yang telah dilakukan oleh sistem. Struktur tabel prediksi dapat dilihat pada Tabel 3.7. Tabel 3.7 Struktur Tabel Prediksi No 1. 2. 3. Orde 4. Hasil_prediksi Nama Field Id_prediksi (PK) Id_penjualan Tipe Data Int Int Int Char Ukuran 10 10 5 10 Keterangan Id hasil Periode penjualan Tahun penjualan Jumlah prediksi penjualan beras
3.6 Desain Antarmuka Aplikasi prediksi penjualan beras di UD. SUMBER TANI Lamongan ini adalah sistem berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP. Antarmuka sistem merupakan bagian dari sistem yang menghubungkan user dengan sistem untuk melakukan input data berupa data penjualan beras tiap bulan/periode, proses prediksi, serta pelaporan. Pada sistem prediksi penjualan beras di UD. SUMBER TANI Lamongan ini terdapat beberapa halaman, antara lain : 1. Halaman Login Halam login merupakan halaman yang digunakan oleh user melakukan Login dalam sistem. Dalam halaman ini user diminta mengisi username dan password yang sesuai dengan akun yang dimiliki oleh user dan user dapat melakukan akses terhadap sistem sesuai hak akses yang dimiliki oleh user tersebut. Desain halaman Login dapat dilihat pada Gambar 3.7. Sistem Prediksi Penjualan Beras di UD.SUMBER TANI LAMONGAN Login Password :Username : Gambar 3.7 Desain Antarmuka Halaman Login 2. Halaman Home Halaman home merupakan tampilan awal sistem prediksi setelah Admin berhasil melakukan login. Desain halaman Home dapat dilihat pada Gambar 3.8. 39
DATA PENJUALAN HOME LAPORAN PENGATURAN AKUN SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BERAS di UD.SUMBER TANI LAMONGAN FORECAST Logout ADMIN Selamat DatangdiSistem Prediksi Penjualan Beras di UD.SUMBER TANI LAMONGAN Gambar 3.8 Desain Antarmuka Halaman Home 3. Halaman Admin a. Data Admin Halaman Data admin menampilkan data pengguna Sistem prediksi penjualan beras di UD. SUMBER TANI Lamongan. Hanya pemilik usaha dapat melihat, menambah, merubah dan menghapus data Admin. Desain halaman data Admin dapat dilihat pada Gambar 3.9. Tool Level Edit / delete DATA ADMIN LAPORAN Edit / delete TAMBAH ADMIN ADMIN DATA PENJUALAN SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BERAS di UD.SUMBER TANI LAMONGAN HOME PENGATURAN AKUN Nama Logout Username Id user FORECAST Gambar 3.9 Desain Antarmuka Halaman Data Admin b. Tambah Admin Halaman tambah Admin digunakan untuk menambahkan pengguna baru Sistem prediksi penjualan beras di UD. SUMBER TANI Lamongan. Terdapat 2 level pengguna dalam sistem yang akan 40
dibangun yaitu Admin, dan Pemilik Usaha. Desain halaman tambah Admin dapat dilihat pada Gambar 3.10. NamaUsername Password Level Tambah Admin Baru cancel v Save Gambar 3.10 Desain Antarmuka Halaman Tambah Admin 4. Halaman Data Penjualan a. Data Penjualan Halaman data penjualan berfungsi untuk menampilkan data penjualan beras per bulan atau periode yang berupa jumlah total penjualan tiap bulan. Administrasi dapat melakukan aksi mengedit atau menghapus data pada tabel. Desain halaman data penjualan dapat dilihat pada Gambar 3.11. Jumlah prnjualan DATA PENJUALAN No Tool SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BERAS di UD.SUMBER TANI LAMONGAN HOME LAPORAN Edit / delete Edit / delete PENGATURAN AKUN Periode /Bulan ADMIN Tahun TAMBAH PENJUALAN FORECAST Logout Gambar 3.11 Desain Antarmuka Halaman Data Penjualan 41
b. Tambah Penjualan Halaman tambah penjualan hanya dapat diakses oleh administrasi. Antar muka halaman tambah data merupakan halaman yang berfungsi untuk memasukkan data periode atau bulan, tahun dan jumlah penjualan beras. Data yang telah dimasukkan tersebut akan disimpan dalam database dan akan digunakan sebagai data prediksi. Desain halaman tambah penjualan dapat dilihat pada Gambar 3.12. v v cancel Save Tambah Data Aktual Pilih PeriodePilih Tahun Jumlah Penjualan Gambar 3.12 Desain Antarmuka Halaman Tambah Penjualan 5. Halaman Forecast Halaman forecast berfungsi untuk melakukan proses perhitungan prediksi penjualan beras. Desain halaman forecast dapat dilihat pada Gambar 3.13.dan 3.14 LAPORAN HOME v v Xt Tiap periode Bulan ProsesTahun : v v S' DATA PENJUALAN ForcastForcast SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BERAS di UD.SUMBER TANI LAMONGAN at Pilih Orde: S'' bt Tahun Pilih Bulan: ADMIN Logout FORECAST Gambar 3.13 Desain Antarmuka Halaman Forecast Tiap Periode. 42
ForcastForcast Pilih Orde: DATA PENJUALAN v SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BERAS di UD.SUMBER TANI LAMONGAN Xt v LAPORAN v HOME v |Eror| Bulan bt PENGATURAN AKUN FORECAST Tahun Dari Tahun: at ProsesSampei Tahun : Tiap tahun |Eror|/Xt Eror ADMIN Logout Gambar 3.14 Desain Antarmuka Halaman Perhitugan MAD dan MAPE Tiap Tahun. 6. Halaman Laporan Halaman laporan berfungsi untuk menampilkan laporan prediksi penjualan beras pada periode selanjutnya. Halaman ini dapat diakses oleh admin dan pemilik usaha. Desain halaman laporan dapat dilihat pada Gambar 3.15. SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BERAS di UD.SUMBER TANI LAMONGAN NO DATA AKTUAL HOME LogoutLaporan LAPORAN PENGATURAN AKUN HASIL BULAN ADMIN PRIODE TAHUN FORECAST Gambar 3.15 Desain Antarmuka Halaman Laporan 43
3.7 Kebutuhan Perangkat Lunak dan Perangkat Keras a. Kebutuhan Perangkat Lunak Kebutuhan perangkat lunak sistem prediksi penjualan beras adalah sebagai berikut : a. Sistem operasi Windows 7 (64 Bit) b. Localhost XAMPP versi 2.5 dan PHP versi 5.3.5 b. Notepad ++ versi 5.8.6 c. SQLyog Enterprise - MySQL GUI versi 8.18 d. Firefox web browser e. Visio 2007 b. Kebutuhan Perangkat Keras Kebutuhan perangkat keras sistem prediksi penjualan beras adalah sebagai berikut : a. Laptop dengan prosesor Intel Celeron 847 Speed 1.1GHz Cache 2MB b. Hardisk dengan kapasitas 320 GB c. Memori DDR3 4GB d. Keyboard e. Mouse 3.8 Skenerio Pengujian Untuk proses pengujian aplikasi sistem maka dilakukan proses pengujian dari sistem dengan cara sebagai berikut : 1 Dalam melakukan proses pengujian, data yang digunakan adalah data penjualan beras di UD. SUMBER TANI Lamongan pada bulan sebelumnya yang nantinya akan dilakukan proses perhitungan prediksi menggunakan metode Double Moving Average. 2 Skripsi ini mengambil data penjualan beras dalam kurun waktu 3 tahun yaitu dari Januari 2014 - Desember 2016. Perhitungan peramalan (forecast) dilakukan sebagai berikut : 44
a. Prediksi dengan orde 3x3 mengunakan data 5 bulan sebelumnya. b. Prediksi dengan orde 4x4 menggunakan data 7 bulan sebelumnya. c. Prediksi dengan orde 6x6 menggunakan data 11 bulan sebelumnya. 3 Hasil dari masing-masing percobaan akan dilakukan perhitungan (error) kesalahan/mengevaluasi hasil peramalan yaitu dengan metode Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). 4 Dari hasil pengujian tersebut akan dibandingkan untuk mengetahui hasil peramalan dengan menggunakan jumlah data manakah yang terbaik untuk peramalan dengan metode Double Moving Average. 45