APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER

Transkripsi

1 APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER Rival Zuaidhi, Wahyu S. J. Saputra da Ni Ketut Sari Jurusa Tekik Iformatika, Fakultas Tekologi Iformasi, UPN Vetera Jawa Timur Abstrak - Peramala pejuala merupaka hal yag palig utama utuk meetuka berapa bayak sebuah perusahaa memproduksi produk-produk mereka. Dega peramala tersebut perusahaa mampu melihat peluag pejuala yag ada pada pasar dega cara memprediksi hasil pejuala waktu yag aka datag berdasarka hasil dari data pejuala yag telah lalu. Peramala pejuala dapat dilakuka dega berbagai cara da metode peramala. Salah satu metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode regresi liier dega model Time Series dega megguaka bahasa pemrograma visual basic 6.0. Regresi liier merupaka tekik / metode yag bayak diguaka dalam permala pejuala karea telah teruji ketepata dalam peramala. Dari aplikasi peramala pejuala ii aka didapatka hasil dari peramala pejuala pada hari yag aka datag da hasil stadart error estimasi peramala. Perhituga dari hasil tersebut aka dibadigka dega perhituga dalam microsoft excel. Terdapat pula pada aplikasi ii hasil yag lai berupa pelapora pejuala tiap bula da lapora delivery order yag dapat lagsug di cetak da di export ke microsoft excel. Kata Kuci: peramala, pejuala, regresi liier, time series. Salah satu baha iformasi yag terpetig dalam melakuka peyusua recaa produksi adalah ramala pejuala, karea merupaka suatu titik permulaa dalam perecaaa produksi. Suatu perusahaa dikataka pemborosa jika produksi yag mereka hasilka berlebiha, sedagka perusahaa lai berkesempata bisa memasuki daerah pejuala perusahaa bila produksi yag dihasilka oleh perusahaa di bawah permitaa pasar. Dalam kesempata kali ii, pemafaata ramala aka kita optimalka salah satuya utuk iformasi pejuala air Aquaky pada perusahaa CV. Jaya Hikmah Tulugagug Jawa Timur utuk dapat melihat / memprediksi tigkat pejuala pada hari yag aka datag. Peramala dapat didefiisika juga sebagai suatu proses memperkiraka secara sistematis tetag apa yag palig mugki terjadi di masa depa berdasarka iformasi masa lalu da sekarag yag dimiliki agar kesalahaya dapat diperkecil [1]. Kesalaha atau error merupaka selisih atara apa yag terjadi dega hasil perkiraa. Peramala tidak memberika jawaba yag pasti tetag apa yag aka terjadi, tetapi berusaha mecari sedekat mugki dega yag aka terjadi. Dalam peramala pejuala kali ii kita aka megguaka peramala dega metode regresi liier sederhaa (Model Time Series Metode Kuadrat Kecil (Least Square)). Metode ii merupaka suatu tekik peramala yag didasarka atas aalisis perilaku atau ilai masa lalu suatu variabel yag disusu meurut uruta waktu [1] Metode ii berdasarka atas pegguaa aalisis pola hubuga atara variabel yag aka diperkiraka dega variabel waktu. Betuk persamaa umum dari metode ii adalah Y = a + bx, dimaa Y adalah variabel depede, a adalah kostata, b adalah koefisie regresi da x adalah variabel waktu (variabel x atau t) [2]. Proses etry data pejuala pada perusahaa tersebut juga masih bersifat maual (megguaka microsoft excel) utuk megolah data. Kodisi tersebut dapat meyita waktu dalam peyusua lapora pejuala da memugkika adaya pergesera data yag dapat megakibatka kesalaha pelapora. Sehigga dibutuhka sebuah sistem yag lebih terkomputerisasi utuk meramalka pejuala da mempermudah etry data pejuala yag dapat diproses sampai meghasilka output yag di harapka [3]. Diharapka dega 41

2 adaya sistem ii mampu memberika iformasi peramala pejuala berikutya. Peramala Pejuala Peramala sebagai kegiata utuk memperkiraka apa yag aka terjadi pada masa yag aka datag. Sedagka metode peramala adalah cara memperkiraka secara kuatitatif apa yag aka terjadi pada masa depa berdasarka data yag releva dega masa lalu [2]. Ramala pejuala merupaka salah satu baha iformasi yag terpetig dalam meyusu recaa produksi, karea merupaka suatu titik permulaa dalam perecaaa produksi. Produksi yag berlebiha merupaka suatu pemborosa atau kerugiaa terhadap perusahaa sedagka produksi yag dibawah permitaa pasar memberi kesempata kepada pesaig utuk memasuki daerah pejula perusahaa. Oleh sebab itu sebelum melakuka produksi kita harus megetahui berapa jumlah produk yag aka tepat (tidak lebih atau kurag) agar perusahaa dapat berjala secara optimal. Selai itu peramala pejuala dapat juga diguaka utuk meghitug berapa jumlah baha baku yag harus dipersiapka oleh perusahaa utuk kelacara proses produksiya. Bayakya produksi yag dihasilka oleh perusahaa ditetuka oleh berapa besar kemampua perusahaa tersebut utuk mejual barag atau produksiya, yag tercermi dalam ramala pejuala yag dibuat. Ramala pejuala dalam perusahaa terutama diperguaka utuk membadigka realisasi kegita perusahaa didasarka pada pesaapesaa (order) yag terdapat masa itu dega apa yag diramalka dega tepat. Regresi Liier (Sederhaa) Pada metode ii ramala disusu atas dasar pola hubuga data yag releva dimasa lalu. Ada 3 kodisi utuk dapat memperguaka metode regresi ii, yaitu : 1. Adaya iformasi tetag keadaa yag lalu. 2. Iformasi tersebut dapat dikuatifikasika dalam betuk kata. 3. Dapat diaggap atau diasumsika bahwa pola hubuga yag ada, da data yag telah lalu aka berkelajuta dimasa yag aka datag. Pada metode regresi umumya variabel yag diramalka seperti pejuala atau permitaa suatu produk, diyataka sebagal variabel yag dicari (depedet variable), variabel ii dipegaruhi besarya oleh variabel bebas (idepedet variable). Hubuga atara variabel-variabel bebas dega variabel yag dicari adalah merupaka fugsi. Pada dasarya terdapat dua macam aalisa hubuga dalam peyusua ramala, yaitu : 1. Aalisa deret waktu (time series) 2. Aalisa cross sectio atau model sebab akibat (causal model). Peramala dega megguaka aalisa deret waktu, medasarka hasil ramala yag disusu atas pola hubuga atara variabel yag dicari atau diramalka dega variabel waktu yag merupaka satu satuya variabel yag mempegaruhiya. Peramala dega megguaka aalisa cross sectio medasarka hasil ramala yag disusu atas pola hubuga atara vaiabel yag dicari atau diramalka dega variabel variabel yag mempegaruhi atau bebas yag buka waktu. Dalam peramala ii, diasumsika bahwa faktor atau variabel yag diramalka meujukka suatu hubuga pegaruh sebab akibat dega satu variabel bebas. Jadi maksud dari aalisa cross sectio atau causal model adalah utuk meemuka betuk pola hubuga yag salig mempegaruhi atara variabel yag dicari dega variabel yag mempegaruhiya, serta megguakaya utuk meramalka ilai ilai dari variabel yag diramalka pada masa yag aka datag. Aalisa deret waktu da causal model merpuyai beberapa keutuga atau keuggula dari yag lai dalam keadaa tertetu. Keutuga tersebut adalah bahwa model model deret waktu serig dapat diperguaka secara mudah dalam peramala, sedagka causal model dapat diperguaka dalam peramala dega keberhasila atau ketepata yag lebih besar, serig dipakai utuk pegambila keputusa da kebijaksaaa. Bila data yag dibutuhka dalam peramala tersedia, maka suatu hubuga yag diperguaka dalam peramala tersebut dihipotesaka sebagai salah satu fugsi dari waktu, atau fugsi dari variabel lai yag buka 42

3 waktu, da kemudia selajutya dilakuka pegetasa. Suatu lagkah yag petig dalam memilih metode deret waktu adalah mempertimbagka jeis pola yag terdapat dari data observasi, sehigga metode tersebut dapat di test. Pola yag ditujukka dega aalisa regresi yag sederhaa megasumsika bahwa hubuga diatara 2 variabel dapat diyataka dega suatu garis lurus. Notasi regresi sederhaa yag merupaka pola garis lurus itu meurut Sofya Assauri (l,h.35) diyataka sebagai berikut. Y = a + bx Dimaa Y adalah variabel yag diramalka, x adalah variabel waktu, serta a da b adalah parameter atau koefisie regresi. Utuk mecari garis lurus tersebut, kita perlu mecari besara a da b, besara tersebut merupaka ilai kosta yag tidak aka berubah didalam pegaalisaa yag dilakuka, artiya bila diperoleh ilai atau besara a da b, maka utuk setiap ilai x atau variabel waktu aka dapat diperoleh besara Y. Pada prisipya tekik da metoda yag ada medasarka proses aalisaya pada usaha utuk medapatka suatu garis lurus yag tepat melalui atau medekati titik titik yag berseraka (scatter) dari data observasi. Garis tersebut diyataka sebagai berikut : Y' abx Utuk medapatka ilai a da b maka bisa didapatka dari rumus berikut : y b x a XY X Y b 2 X 2 X ( Y Y' ) t t t MSE 1 Rumus MAPE (Mea Absolute Presetage Error) da MSE (Mea Square Error) yag terdapat adalah : MAPE t 1 Y Y ' t t Yt Dimaa : Y : Nilai yag diramalka a : Kostata (Itercept) b : Koefisie regresi (Slope) X : Variabel yag mempegaruhi (waktu : Tahu, Bula, Hari) : Jumlah data [2]. Syarat Syarat Regresi Liier 1. Dataya iterval atau rasio 2. Data berdistribusi ormal 3. Utuk memprediksi diperluka persamaa regresi liear, yag berarti bahwa terdapat korelasi atau hubuga garis lurus atara variabel X da Y, sehigga dapat diketahui betuk hubuga: x aik Y aik / x turu Y turu x aik Y turu/ x turu Y aik IMPLEMENTASI Pada bagia ii aka dijelaska implemetasi dari aplikasi peramala pejuala. Pembahasa aka dibagi kedalam bagia-bagia bahasa, utuk memudahka pemahama. Atar Muka Peramala Aplikasi dibagu dega megguaka bahasa pemrograma Visual basic. Microsoft visual basic 6.0 hampir dapat memafaatka seluruh kemudaha da kecaggiha yag dimiliki oleh sistem operasi widows. Secara umum kemampua visual basic adalah meyediaka kompoekompoe yag memugkika ada membuat aplikasi atau program baik itu program yag riga dalam sekala rumaha sampai program iterprice yag besar da rumit, atau aplikasi yag dijalaka melalui iteret [4, 5, 6, 7]. Dalam form ii terdapat meu utuk memilih jeis produk yag aka dijadika baha ramala, terlihat pada Gambar 1 Atar Muka Ramala terdapat data combo yag berisi produk seperti Botol 1500 ml. Pada form ii juga terdapat tombol ramal yag berfugsi utuk mejalaka peritah-peritah yag ada 43

4 pada source code peramala utuk meramalka pejuala. Yag pertama harus dilakuka oleh user adalah memilih combo yag berisi amaama produk da kemudia klik tombol ramal, maka sistem aka meghitug da aka ditampilka ke dalam datagrid beserta perhituga peramalaya. Fuctio hitugy(a, b, x As Double) As Double Dim tot As Double tot = a + (b * x) hitugy = Roud(tot, 3) Ed Fuctio Uji Coba Dalam uji coba peramala pejuala, hasil yag aka dicari adalah berapakah tigkat pejuala produk pada hari yag aka datag (H + 1). Gambar 1. Atar Muka Ramala Setelah sistem memproses data tersebut maka ilai / hasil dari perhituga sistem aka ditampilka dalam betuk agka, lagkah awal dalam perhituga sistem adalah sistem meghitug dahulu ilai harga dari variabel b, setelah harga variabel b ditemuka, sistem meeruska meghitug variabel a baru kemudia sistem meetuka jumlah ramala berapa produk yag aka terjual besok yaitu ilai harga dari variabel Y. Berikut adalah source code rumus utuk meghitug ramala pejuala. a. Source code / fugsi utuk meghitug itercept (b) Fuctio hitugb(t0, t1, t2, t4, As Double) As Double Dim x As Double x = (( * t4) - (t0 * t1)) / (( * t2) - (t0 * t0)) hitugb = Roud(Replace(x, "- 1,#IND", 0), 6) Ed Fuctio b. Source code utuk meghitug slope (a) Fuctio hituga(a, b, c, As Double) As Double Dim hasil As Double hasil = (a - (b * c)) / hituga = Roud(hasil, 3) Ed Fuctio c. Source code utuk meghitug Y Gambar 2. Hasil Ramala Gambar 3. Perhituga Dalam Excel Gambar 4. Grafik Regresi Dalam Excel Terlihat pada Gambar 2 Hasil Ramala da Gambar 3 Perhituga Dalam Excel, hasil yag di peroleh (y) pada hari ke x adalah sama, dega stadart error estimasi juga sama, 44

5 artiya peramala pejuala pada sistem sudah bisa diaggap valid karea hasilya sama dega uji coba pada Microsoft Excel, sehigga dihasilka grafik seperti terlihat pada Gambar 4. Terlihat pada Gambar 4 grafik hasil dari regresi liear yag telah dihasilka dari hasil pejuala yag memiliki fluktuasi dega variasi ilai yag tiggi. Evaluasi Berdasarka data da peramala seperti diatas terdapat kelemaha system, yaitu sistem kesulita utuk meramalka pejuala dikareaka data utuk pejuala pada perusahaa megalami fluktuasi yag sigificat, terjadi aik turu yag drastis dalam pejuala, bahka terdapat hari tapa pejuala sama sekali pada produk tersebut. Dari hasil uji coba aplikasi peramala pejuala tetu masih bayak kekuraga amu secara garis besar sistem tersebut sudah bisa berjala dega baik selama dalam tes uji sistem. Namu masih perlu utuk disempuraka pada sistem ii utuk megikuti metode yag di guaka yaitu metode perhituga regresi liier, agar lebih baik da sempura dalam megelola database supaya peramala dalam pejuala sesuai dega apa yag diharapka oleh perusahaa. Data yag di iputka pada aplikasi ii merupaka data sample yag diberika perusahaa terkait utuk memperlacar jalaya aplikasi / sistem ii. SIMPULAN Setelah melalui tahap pembuata aplikasi peramala pejuala ii dapat disimpulka beberapa poi serta sara-sara gua pegembaga sistem yag lebih baik. Secara umum Aplikasi Peramala Pejuala ii, dapat diperoleh kesimpula atara lai sebagai berikut : 1. Utuk medapatka hasil / peramala yag sesuai dega aktivitas sebearya maka dibutuhkalah perhituga megguaka perhituga Regresi Liier utuk meetuka tigkat pejuala pada hari yag aka datag. 2. User dapat megiputka data-data yag dibutuhka pada aplikasi ii dega data yag real. 3. User dapat mecetak rekapitulasi pejuala perbula. 4. User dapat megetahui tigkat pejuala pada hari yag aka datag dega peramala pejuala. Lapora yag dihasilka sistem berupa Tabel da dapat lagsug dicetak. Adapu sara-sara utuk pegembaga aplikasi ii adalah. 1. Perlu dikembagka lagi dalam megelola peramala dega metode Regresi Liier maupu metode lai dega data yag kosta da stabil utuk pejuala sehigga mampu meramalka pejuala pada hari yag aka datag. 2. Hasil lapora pejuala berupa tabel bisa dikembagka lagi mejadi grafik pejuala. DAFTAR RUJUKAN [1] Mulyoo, S Peramala Bisis da Ekoometrika. Yogyakarta: BPFE. [2] Assauri, S Maajeme Produksi, Jakarta, LPFE Tekik da Metode Peramala Peerapaya dalam Ekoomi da Duia Usaha. Edisi 1. Lembaga Peerbit Fakultas Ekoomi, Uiversitas Idoesia, Jakarta Maajeme Produksi da Operasi. Edisi Revisi. Lembaga Peerbit Fakultas Ekoomi, Uiversitas Idoesia. [3] Sari Survey Wawacara Pegawai Perusahaa CV. Jaya Hikmah, Tulugagug, Jawa Timur. [4] Aruato, FX Dasar-Dasar Visual Basic, Surabaya: PIKTI-ITS. [5] Kusumo, Suryo, Ario, Drs Microsoft Visual Basic 6.0, Elex Media Komputido, PT, Gramedia, Jakarta. [6] Pamugkas, Ir Microsoft Visual Basic 6.0, Elex Media Komputido, PT, Gramedia, Jakarta. [7] Wibisoo, Waskitho da Purwitasari, Diaa Visual Basic Lajut, Surabaya: PIKTI - ITS. 45