BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Sistem Permintaan yang dilakukan supervisor untuk persediaan stok rokok herbal SIN selama satu bulan ke depan biasanya berdasarkan data penjualan pada bulan sebelumnya dan berdasarkan perkiraan SPV (supervisor) dengan pertimbangan yang matang. Meskipun terkadang permintaan yang dilakukan telah memenuhi kebutuhan penjualan selama satu periode namun terkadang tidak bisa terhindarkan dari kekurangan stok. Permasalahan yang ada adalah sulitnya dalam menentukan stok rokok untuk jumlah penjualan rokok herbal SIN kepada distributor di setiap periode selama satu bulan karena di setiap distributor selalu berbeda dalam mengajukan permintaan rokok herbal SIN dari periode ke periode berikutnya (Sumber:Asst.SPV). Pada periode satu bulan sekali distributor melakukan permintaan rokok ke pabrik PR. UD. PUTRA BINTANG TIMUR untuk persediaan stok rokok di wilayah kota masing-masing distributor. Persediaan tersebut digunakan untuk proses penjualan dari distributor ke toko selama satu bulan kedepan, dengan banyaknya permintaan rokok herbal SIN dari toko terhadap distributor sehingga secara otomatis distributor akan mengajukan permintaan barang kepada pabrik PR. UD. PUTRA BINTANG TIMUR, maka dari permintaan tersebut SPV (supervisor) sering kali mengalami kesulitan untuk menentukan jumlah ketersediaan stok penjualan rokok herbal SIN kepada distributor di periode yang akan datang. Ketersediaan stok rokok dengan jumlah yang besar akan beresiko pada kerugian anggaran operasional yang membengkak dan juga secara otomatis pemasukan dari anggaran penjualan sangat kecil dikarenakan jumlah rokok yang telah diproduksi terlalu banyak dan belum terjual. Selain itu jika ketersediaan stok yang sudah diproduksi di periode bulan berikutnya dalam jumlah yang kecil maka akan beresiko pada kurangnya stok 20
persediaan yang mengakibatkan tidak terpenuhinya keinginan permintaan rokok herbal SIN yang diajukan oleh distributor. Permasalahan dalam memperkirakan jumlah penjualan rokok herbal SIN kepada distributor tidak objektif karena hanya mengandalkan intuisi SPV (supervisor) dan berdasarkan data penjualan pada bulan-bulan sebelumnya. Persediaan stok rokok sering kali tidak sesuai dengan jumlah penjualan sehingga mengakibatkan kurangnya stok rokok yang dijual kepada distributor. 3.2 Hasil Analisis Sistem yang akan dibangun ditujukan untuk SPV (supervisor), sehingga dapat membantu dalam menentukan persediaan stok rokok. Prediksi yang dilakukan untuk menentukan jumlah permintaan satu bulan kedepan berdasarkan data penjualan pada bulan-bulan sebelumnya. Karena terdapat 5 (lima) varian merk rokok herbal SIN yang dijual, maka sistem ini dibuat untuk meramalkan rokok berdasarkan merk (Enjoy, Majapahit, Platinum, Nogo Sosro, Provost 19) dengan menggunakan data penjualan 5 (lima) tahun terakhir. Rekomendasi peramalan yang akan digunakan adalah menggunakan metode Least Square sebagai dasar peramalan. Least Square merupakan cara yang lebih umum dan lebih baik untuk menentukan trend dibandingkan dengan metode- metode lain (Budiasih Yanti, 2012). Diagram alir sistem peramalan dengan metode Least Square ditunjukkan pada Gambar 3.1. Start Masukkan Penjualan per Bulan Forecasting Least Square Tampilkan Hasil Peramalan & MAD Stop Gambar 3.1 Diagram Alir Analisis Sistem Penjualan Rokok Herbal SIN 21
Gambar 3.1 menjelaskan tahap analisis yang dimulai dengan memasukkan penjualan per bulan. Kemudian sistem akan memulai peramalan penjualan periode berikutnya menggunakan metode Least Square (Kuadrat Terkecil). Setelah proses peramalan selesai maka sistem akan menampilkan hasil peramalan untuk periode berikutnya dan menampilkan Forecast error. Berikut adalah algoritma yang digunakan untuk perhitungan peramalan menggunakan metode Least Square seperti yang terlihat pada Gambar 3.2 Mulai Masukkan Data Aktual Tentukan nilai X, X2,XY, ∑ Y, ∑ XY , ∑X2 Hitung nilai trend (a) Hitung perubahan nilai trend (b) terhadap X waktu Tentukan paersamaan Trend Y=a+bX Hitung nilai ramalan pada periode yg diramal Forecast Error (MAD) Nilai Hasil Peramalan & MAD Selesai Gambar 3.2 Diagram Alir Metode Least Square 22
Keterangan Diagram Alir Metode Least Square : 1. Masukkan data aktual penjualan, misalkan selama 5 (lima) bulan, data yang digunakan adalah data di kota Gresik terlihat pada (lampiran 1) dimulai dari bulan Pebruari - Juni tahun 2013 untuk meramalkan bulan berikutnya (penjualan Rokok Herbal SIN). 2. Menentukan nilai X= (periode waktu) karena jumlah data yang digunakan untuk meramalkan adalah 5 (lima) bulan, maka menggunakan skala x data ganjil, menghitung X2= periode waktu dikuadratkan, menghitung XY= periode waktu dikali penjualan, menghitung ∑ Y = jumlah penjualan, menghitung ∑X2=jumlah periode waktu dikuadratkan, menghitung ∑XY=jumlah periode waktu dikali penjualan. Berikut ini adalah hasil perhitungannya. Tabel 3.1 Menghitung Peramalan Rokok Herbal SIN Bulan Pebruari Maret April Mei Juni JUMLAH (∑) Tahun 2013 2013 2013 2013 2013 enjoy(Y) 860 750 760 740 770 3880 X 2 -1 0 1 2 0 X2 4 1 0 1 4 10 XY -1720 -750 0 740 1540 -190 3. Mencari nilai a (besar nilai trend). Dimana a= ∑ 𝑌 𝑛 data. Dimana a=3880 3. Mencari nilai a (besar nilai trend). Dimana a= ∑ 𝑌 𝑛 data. Dimana a=3880 , sehingga a = 776 5 4. Selanjutnya menghitung b (perubahan nilai trend) terhadap X (waktu). Dimana b= ∑ 𝑋𝑖 𝑌𝑖 ∑𝑋𝑖2 , b = −190 10 , maka b = -19 5. Kemudian tentukan persamaan trend yang akan digunakan Y=a+bX. Dimana Y=776+(-19x3). 6. Hitung nilai peramalan pada periode yang diramalkan penjualannya. Maka Y=719. Diperoleh hasil ramalan rokok herbal SIN produk enjoy pada bulan Juli 2013 adalah 719 bungkus rokok. 23
7. Nilai hasil peramalan. Dari perhitungan yang dilakukan dihasilkan nilai peramalan bulan Juli 2013 - Desember 2015 seperti pada tabel 3.2. Pada tabel 3.2 merupakan tabel hasil peramalan pada jenis rokok herbal SIN dengan merk (Enjoy, Majapahit, Platinum, Nogo Sosro, Provost 19) untuk periode berikutnya di bulan Juli 2013 sampai dengan bulan Desember 2015. Tabel 3.2 Hasil Peramalan Bulan Juli 2013 - Desember 2015 No Bulan Tahun Enjoy Majapahit Platinum Nogo Sosro 1 Juli 2013 719 272,2 544,2 154,4 2 Agustus 2013 677 280,6 756,2 251 3 September 2013 741 589,6 704,3 292,6 4 Oktober 2013 837 550,8 609,2 280 5 November 2013 732 603,6 435,5 325,3 6 Desember 2013 499 600,4 242 236,2 7 Januari 2014 380 355,2 170 134,9 8 Februari 2014 476 573 165 137,4 9 Maret 2014 564 502,8 135 164,5 10 April 2014 589 627,6 120 159,2 11 Mei 2014 483 632,4 74 321,9 12 Juni 2014 448 450 575 386,1 13 Juli 2014 499 566 826 343 14 Agustus 2014 501,5 413 858 295 15 September 2014 526 413 968 410 16 Oktober 2014 389,5 400,5 654 582,5 17 Nopember 2014 385 202 673 516 18 Desember 2014 562 182,5 568,8 285 19 Januari 2015 808 153 283 81 24 Provost 19 169 156,5 114 127 172 152 148 130 213 285 294,5 321,5 239,7 241,7 255,4 204,9 144,4 80,2 91,5
No Bulan Tahun Enjoy Majapahit Platinum Nogo Sosro 20 Februari 2015 717 254 190,4 194,2 21 Maret 2015 787,5 394,5 73 286,4 22 April 2015 753 496 155,4 287,6 23 Mei 2015 664,5 373,9 478 297,2 24 Juni 2015 594 303 531,2 275,8 25 Juli 2015 499 180,8 562,8 255,2 26 Agustus 2015 663 113,7 337,5 198,6 27 September 2015 579,8 292,6 114,4 104 28 Oktober 2015 758 368,1 63,3 110 29 Nopember 2015 758,2 637,4 87,2 131 30 Desember 2015 668,4 618 317 112,4 Pada gambar 3.3 merupakan gambar grafik hasil forecast pada jenis rokok herbal SIN dengan merk (Enjoy, Majapahit, Platinum, Nogo Sosro, Provost 19) untuk periode berikutnya di bulan Juli 2013 sampai dengan bulan Desember 2015. Enjoy Majapahit Platinum Nogo Sosro Provost 19 1200 1000 800 600 400 200 0 0 5 10 15 20 25 30 Gambar 3.3 Grafik Hasil Forecast Bulan Juli 2013 - Desember 2015 25 Provost 19 105,5 128,7 139,4 145,7 164 170,9 355,3 430,7 456,6 299,5 145,9 35
Pada tabel 3.3 merupakan tabel data aktual penjualan pada jenis rokok herbal SIN dengan merk (Enjoy, Majapahit, Platinum, Nogo Sosro, Provost 19) di bulan Juli 2013 sampai dengan bulan Desember 2015. Tabel 3.3 Data Aktual Penjualan Bulan Juli 2013 - Desember 2015 No Bulan Tahun Enjoy Majapahit Platinum Nogo Sosro 1 Juli 2013 650 254 645 250 2 Agustus 2013 800 620 650 250 3 September 2013 850 450 500 231 4 Oktober 2013 650 500 450 310 5 November 2013 430 530 300 200 6 Desember 2013 550 354 300 120 7 Januari 2014 650 650 250 201 8 Februari 2014 540 450 200 230 9 Maret 2014 520 650 150 120 10 April 2014 500 530 130 355 11 Mei 2014 510 450 750 360 12 Juni 2014 515 600 650 245 13 Juli 2014 500 420 570 230 14 Agustus 2014 530 425 850 530 15 September 2014 350 430 600 550 16 Oktober 2014 450 230 650 320 17 Nopember 2014 650 240 546 200 18 Desember 2014 800 250 350 230 19 Januari 2015 465 345 264 364 20 Februari 2015 800 360 232 258 21 Maret 2015 750 460 300 236 22 April 2015 620 258 560 320 26 Provost 19 150 180 150 160 150 160 120 250 265 235 280 224 254 257 200 135 125 156 120 130 145 152
No Bulan Tahun Enjoy Majapahit Platinum Nogo Sosro 23 Mei 2015 500 320 400 300 24 Juni 2015 650 199 467 210 25 Juli 2015 750 200 250 200 26 Agustus 2015 466 360 200 150 27 September 2015 800 370 150 170 28 Oktober 2015 750 600 230 150 29 Nopember 2015 600 450 365 123 30 Desember 2015 452 370 231 125 Pada gambar 3.4 merupakan gambar grafik data aktual penjualan pada jenis rokok herbal SIN dengan merk (Enjoy, Majapahit, Platinum, Nogo Sosro, Provost 19) di bulan Juli 2013 sampai dengan bulan Desember 2015. Provost 19 Nogo Sosro Platinum Majapahit Enjoy 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 0 5 10 15 20 25 30 Gambar 3.4 Grafik Data Aktual Penjualan Bulan Juli 2013 - Desember 2015 27 Provost 19 150 165 395 345 352 200 210 200 35
3.3 Representasi Model Data penjualan merupakan data yang wajib ada dalam proses peramalan, oleh karena itu dalam sistem peramalan ini akan menggunakan data aktual penjualan rokok herbal SIN selama 5 (lima) tahun terakhir pada PR. UD. PUTRA BINTANG TIMUR. Sumber data yang digunakan adalah penjualan dari periode Januari 2011 sampai dengan periode Desember 2015 (lihat lampiran 1). Data pada (lampiran 1) adalah data aktual penjualan PR. UD. PUTRA BINTANG TIMUR selama 5 (lima) tahun terakhir. Dari data yang terlihat, data menunjukkan adanya trend sekuler yaitu gerakan yang berjangka panjang, lamban dan cenderung naik, datar, dan atau turun dalam penjualan rokok herbal SIN. Sehingga dapat disimpulkan metode yang tepat digunakan adalah metode Least Square. 3.4 Forecast Error Terdapat beberapa metode untuk menghitung kesalahan/mengevaluasi hasil peramalan. Beberapa 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) dan Mean Absolute Precentage Error (MAPE) mengukur kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. MAD dan MAPE paling berguna ketika orang yang menganalisa ingin mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama dengan deret asli Data aktual adalah data asli penjualan (𝑌𝑡), Penjualan Ramalan (𝑌̂𝑡) adalah hasil dari persamaan Least Square, Selisih (Error) diperoleh dari Penjualan aktual dikurangi hasil ramalan penjualan, |Y-Ŷ| diperoleh dari selisih (Error) yang dimutlakkan untuk menghilangkan nilai (-) dalam angka. 28
Dari persamaan MAD diatas diperoleh hasil perhitungan seperti yang terlihat pada tabel 3.4. Tabel 3.4 Menghitung kesalahan prediksi menggunakan MAD Periode Jul-13 Agu-13 Sep-13 Okt-13 Nov-13 Des-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 Mei-14 Jun-14 Jul-14 Agu-14 Sep-14 Okt-14 Nov-14 Des-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 Mei-15 Jun-15 Jul-15 Agu-15 Sep-15 Okt-15 Nov-15 Des-15 Jumlah n MAD RATA- RATA Enjoy 69 123 109 187 302 51 270 64 44 89 27 67 1 28,5 176 60,5 265 238 343 83 37,5 133 164,5 56 251 197 220,2 8 158,2 216,4 4038,8 Majapahit 18,2 339,4 139,6 50,8 73,6 246,4 294,8 123 147,2 97,6 182,4 150 146 12 17 170,5 38 67,5 192 106 65,5 238 53,9 104 19,2 246,3 77,4 231,9 187,4 248 4083,6 Platinum 100,8 106,2 204,3 159,2 135,5 58 80 35 15 10 676 75 256 8 368 4 127 218,8 19 41,6 227 404,6 78 64,2 312,8 137,5 35,6 166,7 277,8 86 4487,6 30 Nogo Sosro 95,6 1 61,6 30 125,3 116,2 66,1 92,6 44,5 195,8 38,1 141,1 113 235 140 262,5 316 55 283 63,8 50,4 32,4 2,8 65,8 55,2 48,6 66 40 8 12,6 2858 Provost 19 19 23,5 36 33 22 8 28 120 52 50 14,5 97,5 14,3 15,3 55,4 69,9 19,4 75,8 28,5 24,5 16,3 12,6 4,3 1 224,1 10,3 78,7 256,6 89,5 54,1 1554,1 134,626667 136,12 149,586667 95,2666667 51,8033333 113,4806667 29
Dari tabel 3.4 didapat nilai MAD sebagai berikut : MAD Produk Enjoy = 1 𝑛 ∑|𝐴𝑡 − 𝐹𝑡| = 4038,8 30 = 134,6 MAD Produk Majapahit = 1 𝑛 ∑|𝐴𝑡 − 𝐹𝑡| = 4083,6 30 = 136,1 MAD Produk Platinum = 1 𝑛 ∑|𝐴𝑡 − 𝐹𝑡| = 4487,6 30 = 149,5 MAD Produk Nogo Sosro = 1 𝑛 ∑|𝐴𝑡 − 𝐹𝑡| = 2858 30 = 95,2 MAD Produk Provost 19 = 1 𝑛 ∑|𝐴𝑡 − 𝐹𝑡| = 1554,1 30 = 51,8 Dari perhitungan diatas diperoleh kesalahan setiap peramalan per periode pada kelima jenis produk rokok herbal SIN. Tabel 3.5 Menghitung kesalahan prediksi menggunakan MAPE Periode Jul-13 Agu-13 Sep-13 Okt-13 Nov-13 Majapahit 0,10615385 0,07165354 0,15627907 0,54741935 0,16338462 Enjoy Platinum Nogo Sosro 0,3824 0,004 0,26666667 0,35377778 0,09677419 0,15375 0,12823529 0,31022222 0,1016 0,28769231 0,70232558 0,13886792 0,45166667 0,4086 0,6265 Provost 19 0,12666667 0,13055556 0,24 0,20625 0,14666667 30
Periode Des-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 Mei-14 Jun-14 Jul-14 Agu-14 Sep-14 Okt-14 Nov-14 Des-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 Mei-15 Jun-15 Jul-15 Agu-15 Sep-15 Okt-15 Nov-15 Des-15 Jumlah n MAPE RATA- RATA Nogo Sosro 0,09272727 0,6960452 0,19333333 0,96833333 0,41538462 0,45353846 0,11851852 0,27333333 0,08461538 0,22646154 Enjoy Majapahit Platinum Provost 19 0,05 0,32 0,175 0,1 0,32885572 0,23333333 0,4026087 0,37083333 0,19622642 0,18415094 0,07692308 0,5515493 0,21276596 0,05294118 0,40533333 0,90133333 0,10583333 0,05178571 0,11538462 0,57591837 0,43526786 0,13009709 0,34761905 0,44912281 0,49130435 0,05629921 0,002 0,05377358 0,02823529 0,00941176 0,44339623 0,05953307 0,50285714 0,03953488 0,61333333 0,25454545 0,13444444 0,74130435 0,00615385 0,8203125 0,51777778 0,40769231 0,15833333 0,23260073 0,27 0,48 0,178 0,25 0,277 1,58 0,62514286 0,23913043 0,48589744 0,1552 0,2975 0,73763441 0,55652174 0,0719697 0,77747253 0,2375 0,29444444 0,17931034 0,24728682 0,18846154 0,1423913 0,75666667 0,21355932 0,11241379 0,08289474 0,7225 0,00933333 0,02866667 0,195 0,08615385 0,52261307 0,13747323 0,31333333 0,00606061 0,56734177 1,2512 0,33466667 0,02985507 0,6875 0,42274678 0,68416667 0,20918919 0,23733333 0,38823529 0,22357955 0,72478261 0,26666667 0,10375 0,05 0,21451613 0,92248062 0,1684375 0,10125 0,329 0,096 0,276 0,324 0,27525 0,01066667 0,26366667 0,41644444 0,76109589 0,06504065 0,42619048 0,47876106 0,67027027 0,37229437 7,15552079 10,313112 1,283 0,3865 0,1008 11,448574 11,5919399 7,51768987 0,2705 30 0,23851736 0,3437704 0,38161913 0,386398 0,25058966 0,32017891 Dari tabel 3.5 didapat nilai MAD sebagai berikut : MAPE Produk Enjoy = 100 𝑛 ∑ |𝑌𝑡−𝑌̂𝑡| 𝑌𝑡 = 7,15552079/30 = 0,23851736 x 100 = 23,8 % 31
MAPE Produk Majapahit = 100 𝑛 ∑ |𝑌𝑡−𝑌̂𝑡| 𝑌𝑡 = 10,313112/30 = 0,3437704 x 100 = 34,3 % MAPE Produk Platinum = 100 𝑛 ∑ |𝑌𝑡−𝑌̂𝑡| 𝑌𝑡 = 11,448574/30 = 0,38161913 x 100 = 38,1 % MAPE Produk Nogo Sosro = 100 𝑛 ∑ |𝑌𝑡−𝑌̂𝑡| 𝑌𝑡 = 11,5919399/30 = 0,386398 x 100 = 38,6 % MAPE Produk Provost 19 = 100 𝑛 ∑ |𝑌𝑡−𝑌̂𝑡| 𝑌𝑡 = 7,51768987/30 = 0,25058966 x 100 = 25,0 % Dari perhitungan yang sudah diuji diperoleh kesalahan setiap peramalan per periode dari kelima jenis produk rokok herbal SIN (Enjoy, Majapahit, Platinum, Nogo Sosro, Provost 19). 3.5 Kebutuhan Fungsional Berdasarkan gambaran umum sistem tersebut, dapat diketahui kebutuhan- kebutuhan fungsional untuk aplikasi peramalan penjualan rokok herbal SIN, antara lain : 1. Sistem dapat melakukan validasi login berdasarkan hak akses user. 2. Sistem dapat melakukan input data penjualan rokok herbal SIN. 32
33 3. Sistem dapat melakukan peramalan tingkat penjualan rokok herbal SIN di periode berikutnya berdasarkan data penjualan periode sebelumnya yang telah tersimpan didalam database menggunakan metode Least Square. 3.6 Perancangan Sistem Perancangan sistem dapat didefinisikan sebagai penggambaran, perencanaan dan pembuatan sketsa atau pengaturan dari beberapa elemen yang terpisah ke dalam satu kesatuan yang utuh dan berfungsi. Tahap ini menyangkut mengkonfigurasikan dari komponen-komponen perangkat lunak dan perangkat keras dari suatu sistem sehingga setelah instalasi dari sistem akan benar-benar memuaskan rancang bangun yang telah ditetapkan pada akhir tahap analisa sistem. 3.6.1 Diagram Konteks Diagram konteks pada gambar 3.3 merupakan gambaran sistem secara garis besar dimana user memberikan masukan berupa data penjualan per bulan ke dalam sistem peramalan penjualan rokok herbal SIN, query inilah yang akan diproses dan kemudian akan mendapatkan hasil berupa nilai taksiran penjualan pada periode yang diramalkan. Supervisor Hasil Penjualan Per Periode Aplikasi Peramalan Penjualan Rokok Herbal SIN Hasil Peramalan Gambar 3.5 Diagram Konteks Aplikasi Peramalan Penjualan Pada Diagram Konteks Gambar 3.5 merupakan gambaran sistem secara garis besar, dimana terdapat satu entitas yang berhubungan dengan sistem, yaitu : SPV (supervisor) pada dasarnya yang melakukan penyediaan stok penjualan rokok herbal SIN di pabrik untuk distributor. Supervisor dipercaya untuk
melakukan permintaan oleh manager operasional. Sehingga sistem ditujukan kepada SPV. 3.6.2 Diagram Berjenjang Diagram berjenjang adalah runtutan proses yang ada pada sistem. Seperti pada gambar Gambar 3.6. Aplikasi Peramalan Penjualan Rokok Herbal SIN 1. Management Data 2. Perhitungan Least Square 2.1 Hitung periode dan banyak pasangan data 2.2 2 Hitung nilai trend a dan trend b 2.3 Hitung ramalan periode selanjutnya Gambar 3.6 Diagram Berjenjang Aplikasi Penjualan Rokok Herbal SIN Pada gambar 3.6 dapat dijelaskan sebagai berikut : Top Level : Aplikasi Peramalan Penjualan Rokok Herbal SIN Level 0 : 1. Management Data 2. Perhitungan Least Square Level 1 : 2.1 Hitung periode dan banyak pasangan data 2.2 Hitung nilai trend a dan trend b 2.3 Hitung nilai taksiran periode selanjutnya 34
3.6.3 Data Flow Diagram Data flow diagram adalah alat pembuatan model yang memungkinkan pembuat sisem dapat memehami secara keseluruhan proses aliran data yang ada pada sebuah sistem. 3.6.3.1 DFD Level 0 Pada gambar 3.7 dibawah ini dapat dijelaskan sebagai berikut : a) Proses 1 adalah proses management data, dimana proses ini meliputi memasukkan data penjualan per bulan yang dilakukan oleh supervisor PR. UD. PUTRA BINTANG TIMUR. Data penjualan yang dimasukkan berfungsi untuk menghitung peramalan di periode berikutnya. b) Proses 2 adalah perhitungan Least Square yaitu proses menghitung peramalan penjualan rokok herbal SIN selama satu bulan kedepan berdasarkan data penjualan yang telah dimasukkan sebelumnya. Pada proses ini terdapat tiga sub proses, yaitu : Proses menghitung banyaknya periode dan pasangan data, proses mencari nilai a dan b, dan proses menghitung peramalan. Supervisor tbl_produk Penjualan per periode produk Hasil ramalan tbl_penjualan Penjualan per periode 1. Management Data Penjualan per periode 2. Perhitungan Least Square Hasil ramalan tbl_hasil_peramala n Gambar 3.7 DFD Level 0 Sistem Penjualan Rokok Herbal SIN 35
3.6.3.2 DFD Level 1 Adapun keterangan dari Gambar 3.8 di bawah ini adalah sebagai berikut : a) Proses 2.1 adalah proses menghitung periode dan banyak pasangan data yang digunakan dalam peramalan. Data yang digunakan adalah data periode sebelumnya yang telah dimasukkan ke dalam tabel penjualan. b) Proses 2.2 adalah proses menghitung nilai trend a dan trend b yang nantinya digunakan untuk menghitung nilai ramalan pada proses 2.3. c) Proses 2.3 adalah proses menghitung nilai ramalan pada periode satu bulan kedepan. tbl_penjual an Penjualan Per Periode 2.1 Hitung periode dan banyak pasangan data Jumlah banyak data 2.2 Hitung nilai trend a dan trend b Hasil nilai trend a dan b Supervisor Hasil peramalan 2.3 Hitung ramalan periode selanjutnya tbl_hasil_peramalan Hasil peramalan Gambar 3.8 DFD Level 1 Sistem Penjualan Rokok Herbal SIN 3.7 Struktur Tabel Struktur tabel merupakan susunan tabel yang ada pada database yang tersimpan pada komputer. Struktur tabel berfungsi sebagai penyusun tabel yang telah dibuat. 36
3.7.1 Tabel User Tabel user ini dibuat untuk secara khusus agar bisa mengakses sistem ini, tabel user juga digunakan untuk memberikan hak akses dari pengguna sistem. Data dari user tersebut tersimpan dalam tabel user. Struktur tabel user dapat dilihat pada tabel 3.6 Tabel 3.6 Struktur tabel user No Nama Field Tipe Data Ukuran Keterangan 1. id_user (PK) Int Autoincrement(11) id pengguna system 2. username Int 8 Username saat login 3. password Varchar 20 Password saat login 3.7.2 Tabel Rokok Tabel Rokok dibuat agar bisa menyimpan data jenis rokok, mengupdate dan mendelete. Struktur tabel rokok dapat dilihat pada tabel tabel 3.7 Tabel 3.7 Struktur tabel Rokok No Nama Field Tipe Data Ukuran Keterangan 1. id_rokok (PK) Char Autoincrement(11) id pengguna system 2. produk Varchar 15 Username saat login 3.7.3 Tabel Penjualan Tabel periode pejualan berfungsi untuk menyimpan data penjualan per periode/bulan yang nantinya akan digunakan sebagai data untuk peramalan periode yang akan datang. Tabel ini berisi periode/bulan, tahun, dan jumlah penjualan rokok herbal SIN. Struktur tabel penjualan dapat dilihat pada tabel 3.8 37
Tabel 3.8 Struktur tabel penjualan No Nama Field Tipe Data Ukuran Keterangan 1. id_penjualan (PK) Int Autoincrement(11) id periode 2. periode Varchar 10 Bulan / Periode penjualan 3. tahun Varchar 4 Tahun penjualan 4. 5. id_rokok(FK) penjualan Int varchar Autoincrement(11) 30 Id rokok Jumlah penjualan rokok 6. id_kota(FK) varchar 30 Kota penjualan 3.7.4 Tabel Kota Tabel kota berfungsi untuk menyimpan data kota berdasarkan perhitungan penjualan yang telah dilakukan oleh sistem. Struktur tabel kota dapat dilihat pada tabel 3.9 Tabel 3.9 Struktur tabel kota No Nama Field Tipe Data Ukuran Keterangan 1. id_kota (PK) Int Autoincrement(30) id kota 2. nama_kota Varchar 30 Kota penjualan 3.7.5 Tabel Hasil prediksi Tabel hasil prediksi berfungsi untuk menyimpan hasil prediksi berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan oleh sistem. Struktur tabel hasil prediksi dapat dilihat pada tabel 3.9 38
Tabel 3.10 Struktur tabel hasil prediksi No Nama Field Tipe Data Ukuran Keterangan 1. id_hasil (PK) Int Autoincrement(11) id periode 2. Id_penjualan (FK) Varchar 10 Bulan / Periode penjualan 3. Prediksi Varchar 4 Tahun penjualan 3.7.6 Entity Relation Diagram (ERD) ERD (Entity Relationship Diagram) merupakan salah satu bentuk yang memperlihatkan keseluruhan struktur tabel termasuk nama tabel (entitas), nama atribut dan attribut primary key. Terdapat lima tabel yang digunakan dalam membangun sistem prediksi, yaitu : tabel user, tabel rokok, tabel penjualan, tabel kota dan tabel hasil_prediksi. Berikut ini adalah ERD yang terbangun : rokok id_penjualan periode tahun id_rokok penjualan id_kota id_rokok nama_produk_rokok id_penjualan periode tahun id_rokok penjualan id_kota id_kota nama_kota user id_user username password kota hasil_prediksi id_kota nama_kota penjualan id_hasil_prediksi id_penjualan prediksi id_hasil_prediksi id_penjualan prediksi id_user username password id_rokok nama_produk_rokok Gambar 3.9 Entity Relation Diagram (ERD) 3.8 Analisa Kebutuhan Pembuatan Sistem 1. Kebutuhan Perangkat Keras Perangkat keras adalah alat yang digunakan utnuk menunjang dalam pembuatan sistem. Dalam pembuatan sistem ini perangkat keras yang digunakan yaitu laptop dengan spesifikasi : a. Processor AMD Dual Core 39
b. RAM 2 GB c. HDD 350 GB d. Monitor 14" e. Mouse 2. Kebutuhan Perangkat Lunak Perangkat lunak adalah program atau aplikasi yang digunakan untuk membangun sistem. Perangkat lunak yang dibutuhkan dalam pembuatan sistem ini adalah : a. Windows 7 b. Web Server : Apache c. Database Server : MySQL d. Bahasa Pemrograman : PHP e. SQLyog Enterprise f. Browser Internet (HTML 5) 3.9 Perancangan Interface Aplikasi peramalan penjualan rokok herbal SIN 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 per bulan/periode, proses peramalan dan hasil ramalan beserta grafik penjualan. Pada sistem peramalan ini terdapat beberapa halaman, antara lain : 3.9.1 Halaman Login Halaman login merupakan halaman awal sebelum user dapat menggunakan sistem. Halaman ini mengharuskan user mengisi username dan password yang sesuai dengan akun yang dimiliki oleh user tersebut. Hal ini dilakukan untuk memberikan hak akses yang telah disesuaikan dengan peran serta fungsi yang dimiliki user tersebut. Rancangan halaman login dapat dilihat pada gambar 3.10 . 40
Username Password Remember MeLogin LOGO Login Username Password LOGO Gambar 3.10 Antarmuka Halaman Login 3.9.2 Halaman Awal (Home) Halaman awal seperti gambar 3.11 dibawah merupakan halaman home setelah proses login user berhasil dilakukan. Data Penjualan Grafik Prediksi Prediksi Keluar Grafik Prediksi Prediksi Home User Pengguna UserHEADER LOGO LOGO KeluarSISTEM APLIKASI FORECASTING PENJUALAN ROKOK HERBAL SIN KEPADA DISTRIBUTOR MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE DI PR. UD. PUTRA BINTANG TIMUR User Pengguna Data Rokok Herbal SIN Data Rokok Herbal SIN Data Penjualan Gambar 3.11 Antarmuka Halaman Awal (Home) 3.9.3 Halaman User Pengguna Halaman user pengguna seperti pada gambar 3.12 di bawah ini merupakan halaman untuk mengatur profil user atau pengguna. User dapat mengubah username dan password. 41
Home HEADERUser Data Penjualan Grafik Prediksi Keluar Data Rokok Herbal SIN Data Penjualan Hapus Search User Pengguna Data Rokok Herbal SIN Tambah UserTabel User Pengguna Search Edit Home Grafik Prediksi Prediksi Tabel User PenggunaAksi Prediksi Keluar Gambar 3.12 Antarmuka Halaman User Pengguna 3.9.4 Halaman Data Rokok Herbal SIN Halaman data rokok herbal SIN seperti pada gambar 3.13 di bawah ini merupakan halaman untuk menampilkan nama produk rokok herbal SIN yang akan di prediksi penjualannya kepada distributor. Data Penjualan Grafik Prediksi Tambah ProdukTabel Produk Rokok HEADERUser Grafik Prediksi Prediksi Keluar Search Edit Hapus Search User Pengguna Prediksi Keluar Home User Pengguna Tabel Produk RokokAksi Home Data Rokok Herbal SIN Data Penjualan Gambar 3.13 Antarmuka Halaman Data Rokok Herbal SIN 3.9.5 Halaman Data Penjualan Halaman Data Penjualan adalah halaman yang berfungsi untuk menampilkan data penjualan per bulan atau periode yang berupa penjualan 42
masing-masing jenis produk rokok herbal SIN. SPV (supervisor) dapat melihat data penjualan, mengedit dan menghapus data yang tersimpan di database. Data Rokok Herbal SIN HEADERUser Data Penjualan Grafik Prediksi Keluar Grafik Prediksi Prediksi User Pengguna Data Rokok Herbal SIN Tabel Data Penjualan Produk Rokok Herbal SINAksi Home Edit Prediksi Keluar Search Tambah Data PenjualanTabel Data Penjualan Produk Rokok Herbal SIN Hapus Search Home User Pengguna Gambar 3.14 Antarmuka Halaman Data Penjualan 3.9.6 Halaman Prediksi Halaman peramalan seperti gambar 3.15 di bawah ini berfungsi untuk menampilkan hasil peramalan penjualan rokok herbal SIN. Pada halaman ini SPV (supervisor) memilih bulan atau periode dan tahun penjualan yang akan dilakukan peramalan. Kemudian hasil peramalan masing-masing jenis rokok herbal SIN untuk periode yang dimaksud akan ditampilkan. Home .. Grafik Prediksi Data Penjualan Grafik Prediksi . Pilih Jenis Rokok User Pengguna Data Rokok Herbal SIN Pilih Jumlah Data Data Rokok Herbal SIN Data Penjualan Grafik Prediksi Tabel Prediksi HEADERUser Pilih Jumlah Data Pilih Jenis Rokok Home User Pengguna PrediksiGrafik Prediksi KeluarTabel Prediksi Prediksi Keluar Gambar 3.15 Antarmuka Halaman Prediksi 43
3.9.7 Halaman Grafik prediksi Halaman ini akan menampilkan grafik antara data penjualan dengan data prediksi beserta tabel hasil prediksi yang telah dilakukan. . Pilih Jenis Rokok Tabel Perbandingan MAD & MAPE Rokok Herbal SIN Produk Enjoy Per Periode Prediksi Home Grafik Prediksi Prediksi Prediksi Keluar KeluarTabel Perbandingan MAD & MAPE Rokok Herbal SIN Produk Enjoy Per Periode Prediksi Data Penjualan User Pengguna Data Rokok Herbal SIN Tampilkan Pilih Jenis Rokok Data Rokok Herbal SIN Data Penjualan Home User Pengguna HEADERUser. Gambar 3.16 Antarmuka Halaman Grafik Penjualan 3.10 Skenario Pengujian Sistem Skenario pengujian sistem ini akan dilakukan perbandingan peramalan menggunakan data penjualan selama 5 (lima) tahun dari bulan Januari 2011 sampai dengan bulan Desember 2015 untuk memprediksi jumlah penjualan satu bulan kedepan / di periode berikutnya. Kemudian hasil peramalan tersesebut akan dibandingkan untuk mendapatkan forecast error (kesalahan prediksi) terkecil. Untuk menghitung (error) kesalahan hasil peramalan, digunakan metode Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Diharapkan sistem yang dibuat dapat menghasilkan nilai peramalan yang dapat memberikan informasi yang bermanfaat bagi pihak manajemen dalam menentukan permintaan untuk persediaan stok rokok herbal SIN pada periode yang akan datang. 44