APLIKASI PERAMALAN PENGADAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION DAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS DI TOKO PIONIR JAYA)
|
|
- Hamdani Lesmana
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 APLIKASI PERAMALAN PENGADAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION DAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS DI TOKO PIONIR JAYA) Evi Dewi Sri Mulyani 1, Egi Badar Sambani 2, Rian Cahyana 3 1,2 Jurusan Teknik Informatika 3 STMIK Tasikmalaya, Jl. RE Martadinata No. 272 A Tasikmalaya 1 eviajadech@gmail.com, 2 egibadar@gmail.com, 3 rianchek2@gmail.com Abstrak Peramalan adalah suatu prediksi untuk memperkirakan keadaan dimasa mendatang dengan menggunakan data-data lama. Dalam penjualan, peramalan bertujuan untuk memperkirakan berapa basar kebutuhan barang yang akan terjual. Dengan adanya peramalan ini maka semuan kegiatan dalam pembuatan suatu barang bisa berjalan dengan lancar dan optimal.akan tetapi untuk sebelum melakukan peramalan ada satu tahap yang harus dilewati yaitu pemilihan metode sebelum melakukan peramalan. Metode peramalan yang digunakan sebaiknya menggunakan lebih dari satu metode dalam permalannya, karena dengan menggunakan metode lebih dari hasil peramalan akan lebih flexibel terhadap perubahan pola data-data sebelumnya sebelum melakukan peramalan. Aplikasi peramalan ini menggunakan 2 metode yaitu metode trend projection dan metode single exponential smoothing. Metode trend projection sangat cocok untuk pola data bersifat bergerak naik atau turun dalam peramalannya, sedangkan metode single exponential smoothing sangat cocok untuk pola data bersifat fluktuatif (random), tetapi ketika data yang digunakan untuk peramalan bersifat bergerak naik atau turun maka metode yang digunakan pun akan berbeda. Dengan menggunakan kedua metode tersebut dalam peramalannya, maka hasil ramalannya pun akan lebih flexibel terhadap perubahan pola data sebelumnya sebelum melakukan peramalan. Aplikasi ini pun akan menunjukan hasil perbandingan peramalan dari kedua metode tersebut, sehingga dapat diketahui mana yang memiliki tingkat kesalahan yang paling kecil. Kata Kunci : Peramalan, Metode Trend Projection, Metode Single Exponential Smoothing 1. PENDAHULUAN Suatu perusahaan, terutama perusahaan yang bergerak di bidang penjualan, informasi sangat penting sekali, apalagi informasi tentang data barang yang keluar.informasi ini berpengaruh terhadap suatu keputusan seorang manajer dalam menentukan berapa barang yang di pesan untuk penjualan pada periode berikutnya[1]. Jika menejer dalam pengambilan keputusan ini terjadi suatu kesalahan maka dapat menyebabkan menumpuknya suatu barang ataupun kekurangan stok barang yang dapat menyebabkan kerugian pada perusahaan tersebut, karena penumpukan persediaan yang terlalu banyak akan memerlukan modal kerja yang makin banyak pula, hal ini memungkinkan investasi modal untuk kegiatan lain jadi terhambat. sedangkan persediaan yang sedikit memungkinkan perusahaan tidak dapat memenuhi kebutuhan pelanggannya. Untuk itulah di dalam suatu perusahaan tersebut diperlukannya suatu aplikasi peramalan yang baik yang dapat membantu seorang menejer dalam pengambilan keputusannya dalam penentuan berapa barang yang akan di produksi ataupun berapa barang yang dipesan untuk penjualan pada periode berikutnya. Dalam penelitian sebelumnya, karangan Aswin Nurman Pradana yang berjudul Sistem peramalan persediaan Unit Mobil Mitsubishi PT.Wicaksana Berlian Motor, digunakan untuk membantu dan mempermudah dalam menentukan berapa banyak unit mobil yang harus disediakan untuk memenuhi permintaan konsumen[2]. metode peramalan yang digunakan pada sistem tersebut ialah metode single exponential smoothing, menggunakan metode single exponential smoothing karena pada saat itu pola data yang ada bersifat fluktuatif (random). Tapi ketika pola data pada perusahaan tersebut berubah menjadi bergerak naik, maka metode yang digunakan pun harus berubah.perlunya ada pengembangan sistem ini dikarenakan kemungkinan ada perubahan pola data barang yang keluar menjadi berubah yang mengakibatkan metode peramalan yang digunakan menjadi kurang tepat.. Berdasarkan beberapa persoalan diatas, perlu adanya solusi pemecahan masalah untuk mendapatkan hasil peramalan yang lebih akurat, yaitu dibuatkannya aplikasi peramalan dengan menggunakan 2 metode yang berbeda, agar hasil 260
2 peramalan dari ke dua metode tersebut dapat dibandingkan agar hasil ramalan menjadi lebih objektif dan akurat. Metode yang digunakan ialah Metode Trend Projection dan Metode Single Exponential Smoothing, menggunakan kedua metode ini dikarenakan untuk Metode Trend Projection sangat cocok ketika pola data bersifat naik atau turun, sedangkan Metode Single Exponential Smoothing sangat cocok ketika pola data bersifat fluktuatif. Sistem ini diharapkan dapat membantu seorang menejer dalam pengambilan keputusannya dalam penentuan berapa barang yang akan di produksi ataupun berapa barang yang dipesan untuk penjualan pada periode berikutnya menjadi lebih tepat 2. METODE PENELITIAN Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif, karena masalah yang dibawa oleh peneliti masih kompleks dan dinamis. Oleh karena itu, masalah dalam penelitian kualitatif masih bersifat sementara, dan akan berkembang atau berganti setelah peneliti berada di lapangan[3]. Penulis menjabarkan permasalahan yang ada serta membuat pemecahan masalah mengenai peramalan pengadaan barang yaitu peramalan suatu produksi atau penjualan dengan merancang Aplikasi untuk pengadaan barang. Dengan metode ini dapat membantu Penulis dalam proses merancang Aplikasi peramalan untuk pengadaan barang sehingga hasil ramalan lebih akurat. Metode Perancangan dalam penulisan penelitian menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC), dengan melalui tahapan analisis, desain, code, implementasi, dan pengujian. 2.1 Pengacuan Pustaka Peramalan Peramalan adalah seni dari ilmu memprediksi sesuatu yang belum terjadi dengan tujuan untuk memperkirakan peristiwa peristiwa yang akan terjadi dimasa depan nantinya dengan selalu memerlukan data data dari masa lalu yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Sehingga dengan peramalan, maka kemungkinan terjadinya peristiwa peristiwa yang tidak sesuai dengan tujuan yang diharapkan diikuti dengan kesiapan untuk mengantisipasinya. [1] Metode Trend Projection Metode trend projection merupakan metode peramalan kuantitatif, dimana metode kuantitatif adalah metode yang didasarkan pada data kuantitatif pada massa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung kepada metode peramalan yang digunakan.[2] Metode trend projection merupakan metode peramalan yang menyesuaikan sebuah garis tren pada sekumpulan data masa lalu dan kemudian diproyeksikan dalam garis untuk meramalkan masa depan. Metode trend projection bisa disebut juga metode tren garis lurus. Adapun persamaan trend linier menurut J.Supranto, dapat ditulis sebagai berikut :[3] (1) Dimana: Y =data berkala (time series data), a dan b= konstanta X= waktu (hari, minggu, bulan, tahun) Sebelum mmenentukan nilai a dan b maka harus ditentukan nilai (=X) terlebih dahulu,sedemikian rupa,sehingga jumlah nilai variable waktu adalah nol (0). (2) Pada umumnya yang diberi nilai 0 adalah variable waktu yang letaknya ditengah Untuk mencari nilai variable waktu adalah sebagai berikut : 1. Untuk nilai variable waktu (= X) adalah nol ( 0 ) a. Untuk nilai n ganjil adalah : (3) (4) b. Untuk nilai n genap adalah : (5) (6) Metode Single Exponential Smoothing Metode exponential smoothing merupakan pengembangan dari metode moving averages. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Salah satu metode dalam exponential smoothing diantaranya single exponential smoothing 1. Single Exponential Smoothing Metode ini adalah pengembangan dari metode moving average (MA) menggunakan rumus sebagai berikut: (7) Keterangan : Ft+1 : Ramalan untuk periode ke t + 1 X T : Nilai riil periode ke t T : Jangka waktu rata rata bergerak Metode moving average memang mudah menghitungnya akan tetapi metode ini memberikan bobot yang sama pada setiap data. 261
3 Untuk mengatasi hal ini maka digunakan metode single exponential smoothing. Pada metode single exponential smoothing bobot yang diberikan pada data yang ada adalah sebesar α untuk data yang terbaru, α(1 -α) untuk data yang lama, α(1-α) 2 untuk data yang lebih lama, dan seterusnya. Besarnya α adalah antara 0 dan 1. Semakin mendekati 1 berarti data terbaru lebih diperhatikan. Secara matematis besarnya Peramalan adalah: Ft+1 = α Xt + (1 α) Ft (8) Ft+1 : Ramalan untuk periode ke t+1 Xt: Nilai riil periode ke t Ft : Ramalan untuk periode ke t Dengan demikian dapat dikatakan bahwa peramalan pada periode yangakan datang adalah ramalan sebelumnya ditambah α (alpha) dikalikan dengan kesalahan ramalan periode sebelumnya. Dalam melakukan peramalan dengan menggunakan metode single exponential smoothing (SES), besarnya α (alpha) ditentukan secara trial dan error sampai ditemukan α (alpha) yang menghasilkan forecast error terkecil. Metode ini lebih cocok digunakan untuk meramal data-data yang fluktuatif secara random (tidak teratur).[4] Mean Absolute Percent Error (MAPE) Formulasi yang akan digunakan dalam menghitung kesalahan ialah Mean Absolute Precentage Error (MAPE). MAPE merupakan suatu nilai tengah atau rata-rata jumlah seluruh persentasi kesalahan untuk sebuah susunan data yang diberikan. Ia merupakan ialah satu ukuran ketepatan yang digunakan dalam metode kuantitatif atau peramalan. MAPE dihitung sebagai rata-rata diferensiasi absolut antara nilai yang diramal dan aktual, dinyatakan sebagai persentase nilai aktual. jika kita memiliki nilai yang diramal dan aktual untuk n periode, MAPE dihitung sebagai : (9) MAPE mungkin merupakan perhitungan yang paling mudah diartikan. Sebagai contoh, MAPE merupakan pernyataan yang jelas, yang tidak bergantung pada permasalahan seperti banyaknya data input.[5] 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM 3.1 Analisis Pemecahan Masalah Program Aplikasi Ini dibuat agar hasil peramalan menjadi lebih objektif dan akurat karena metode peramalan yang digunakan 2 metode yaitu metode single exponential smoothing dan metode trend projection, dengan adanya kedua metode ini akan terlihat hasil perbandingan peramalan, mana yang memiliki tingkat kesalahan yang paling kecil. Contoh Kasus : Sampel data diambil dari toko pionir jaya untuk penjualan folio perbulan (perperiode). Tabel 1. Contoh Kasus Jumlah Barang Bulan Tahun ( Terjual ) April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Dari tabel 1 diatas dapat dilihat bahwa penjualan folio pada bulan april 2014 sebanyak 140, maka disini akan diuji keakuratan kedua metode yaitu metode trend projection dan metode single exponential smoothing dalam peramalannya. 1) Pengujian Dengan Metode Trend Projection Untuk memudahkan perhitungan dibuatkan table pembobotan sebagai berikut: Tabel 2. Tabel Penjualan Folio Setelah Diberi Bobot Bulan x y xy x^2 April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari
4 Februari Maret Jumlah y=1993 xy=161.5 x^2=143 Y = a + bx (x variable waktu yang akan di ramalkan ) Diketahui : y =1993 xy =161.5 x 2 =143 Cari: a = y/n = 1993/12 = b = xy / x 2 = 161.5/143 = 1.13 y = (1.13 * 13) ( 13 waktu yang di ramalkan bulan ke 13 ) y = ( dibulatkan ) Jadi hasil ramalan untuk folio bulan April 2014 = 181 buah. Tabel 3. Hasil Peramalan dengan Metode Trend Projection Data aktual Data Hasil - Hasil Periode Aktual Ramalan ramalan / data aktual April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April Jumlah = ) Pengujian Dengan Metode Single Exponential Smoothing Berikut perhitungan untuk konstanta alpha (α = 0.9) F 2 = α X1+ (1 α) F 1 = ( 0.9 * 100 ) + ( 0.1 * 100 ) = 100 F 3 = α X2+ (1 α) F 2 = ( 0.9 * 123 ) + ( 0.1 * 100 ) = Tabel 4. Hasil Peramalan dengan Metode Single Exponential Smoothing dengan Alpha =0.9 Periode Data Aktua l Hasil Ramala n April Data aktual - Hasil Ramalan / data aktual Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Januari Februari Maret April 138 Jumlah 2.71 Jadi kesalahan rata rata dari metode single exponential smoothing dengan alpha = 0.9 sekitar % dengan hasil ramalan (table 4) untuk bulan April = ) Hasil Ramalan Dengan Perbandingan MAPE Setelah melakukan peramalan dengan kedua metode di dapat hasil MAPE dari kedua metode tersebut. Jadi kesalahan rata rata dari metode trend projection ini sekitar %. 263
5 Tabel 5. Hasil MAPE Metode Trend Projection dan Metode Single Exponential Smoothing Single Trend Exponential Barang Projection Smoothing a=0.9 (%) (%) Folio Dilihat dari tabel 3 diatas diketahui bahwa nilai dengan MAPE terkecil ialah penggunaan metode peramalan dengan metode single exponential smoothing dengan alpha=0.9, maka untuk hasil peramalan bulan april 2014 = 138, ini dikarenakan data yang digunakan untuk peramalan bersifat fluktuatif ( secara random ), tetapi ketika data yang digunakan untuk peramalan bersifat bergerak naik atau turun maka metode yang digunakan pun akan berbeda. a. Perancangan Sistem i. Use case Diagram Gambar 2. Diagram Activity Peramalan Gambar 2 diatas menjelaskan diagram aktivitas melakukan permalan. b. Perancangan Basis Data i. Entity Relationship Diagram (ERD) Diagram ERD digunakan untuk mengembangkan model tingkat tinggi sistem yang menggambarkan sebagian besar objek sistem serta interaksi antara obyek dan atributatributnya. Objektif utama dari pembuatan ER diagram adalah untuk menunjukan objek-objek (himpunan entitas) apa saja yang ingin dilibatkan dalam sebuah basis data dan bagaimana hubungan yang terjadi diantara objek-objek tersebut.[6] Gambar 1. Use Case Diagram Sistem Peramalan ii. Activity Diagram Peramalan Aktor masuk ke form peramalan,memilih barang yang ingin diramal, sistem memeriksa kecukupan data barang perperiode jika tidak cukup ada pesan bahwa data yang dipilih kurang mencukupi untuk dihitung peramalannya, jika mencukupi sistem melakukan proses peramalan. Gambar 3. ERD Peramalan Barang Kamus data : - Akun : { usrnm, pwd,stat} - Tahun Periode : { thn_periode} - Data Barang : { kd_barang,nm_barang} - Detail Barang : { kd_barang,jumlah,bulan.thn_periode} - Hasil Ramal : { kd_barang,bulan,thn_periode,hasil1,hasil2} 264
6 ii. Relasi Tabel Berikut tampilan form halaman utama pada sistem ini. Gambar 4. Relasi Tabel Peramalan Barang Gambar 2 menjelaskan hubungan antar tabel yang dalam database permalan. c. Implementasi Implementasi merupakan langkah yang dilakukan setelah perancangan. Program ini dimulai dengan tampilnya menu login, jika pemakai sebagai admin memiliki hak penuh terhadap sistem ini dengan memasukan username dan password yang sudah terdaftar secara default dengan username admin dan password admin. Admin dapat menambah, merubah maupun menghapus user, tambah data barang, tambah tahun periode, tambah data untuk peramalan, melakukan peramalan, cetak laporan. Sedangkan jika pemakai sebagai user biasa tidak dapat menambah, merubah maupun menghapus user. Program aplikasi Peramalan ini terdiri dari beberapa halaman, diantaranya dapat dilihat pada sub bab di bawah ini. i. Halaman Login Halaman login merupakan halaman yang pertama kali muncul pada saat kita menjalankan program ini. Halaman log-in berfungsi untuk memasukkan data pengguna yang ingin menggunakan sistem. Gambar 6. Implementasi Antar Muka Menu Utama iii. Form Input Data Peramalan Form input data peramalan berada pada menu master data. Form input data peramalan adalah form yang digunakan unutk memanipulasi data untuk peramalan berdasarkan nama jenis barang, seperti menambah data penjualan barang pada bulan berikutnya, merubah data penjualan barang pada bulan yang dipilih. Berikut tampilan Form Input Data Peramalan. Gambar 7. Implementasi Antar Muka Input Data Peramalan iv. Form Peramalan Form peramalan adalah form yang digunakan untuk melakukan peramalan barang untuk bulan berikutnya berdasarkan nama barang dan data peramalan barang yang ada. Pada form ini juga memperlihatkan hasil peramalan berdasarkan kedua metode yang digunakan, dan menampilkan hasil peramalan yang terbaik.berikut tampilannya. Gambar 5. Implementasi Antar Muka Login ii. Halaman Utama Halaman utama ini terdiri dari beberapa menu yaitu: menu akun, menu master data, menu peramalan, menu maintenance user, menu. 265
7 tersebut, sehingga dapat diketahui mana yang memiliki tingkat kesalahan yang paling kecil. 5. SARAN Gambar 8. Implementasi Antar Muka peramalan d. Laporan Pada Gambar 9 menggambarkan laporan yang merupakan grafik dari data penjualan dan hasil peramalan berdasarkan nama barang dan tahun periode. Seperti pada gambar di bawah : Berdasarkan hasil penelitian, ada beberapa saran yang dapat dilakukan guna pengembangan sistem ini menjadi lebih baik lagi diantaranya sebagai berikut: 1. Sistem ini harus disinkronkan dengan manajemen stok barang agar ketika untuk memproduksi atau pembelian barang untuk dijual dapat memperhitungkan berapa stok barang yang tersisa,dan berapa banyak barang yang harus di produksi atau dibeli, nantinya agar tidak terjadi penumpukan barang 2. Dalam proses peramalannya bisa melakukan peramalan dengan beberapa barang sekaligus. 3. Perlunya membandingkan dengan beberapa metode lainnya untuk mengetahui akurasi metode mana yang memiliki tingkat kesalahan yang paling kecil. DAFTAR PUSTAKA Gambar 9. Laporan Barang dan Peramalannya 4. KESIMPULAN Dari hasil penelitian yang dilakukan maka dapat diambil kesimpulan, Dengan menggunakan kedua metode tersebut dalam peramalannya, maka hasil ramalannya pun akan lebih flexibel terhadap perubahan pola data sebelumnya sebelum melakukan peramalan. Aplikasi ini pun akan menunjukan hasil perbandingan peramalan dari kedua metode [1] Fauzi Muhammad, 2009, Analisis Peramalan Penjualan Rokok Skt ( Sigaret Kretek Tangan ) Pada Pt. Djitoe Indonesian Tobacco Coy, Skripsi, Universitas Sebelas Maret, Surakarta. [2] Nurman Pradana, Aswin, 2013, Sistem peramalan persediaan Unit Mobil Mitsubishi PT.Wicaksana Berlian Motor, Skripsi [3] Kurniawan,Dadang, 2011, Sistem Informasi Peramalan Persediaan Logistik Bahan Baku Pada Perusahaan CV. Jatisari Furniture Indigosova, Skripsi, Universitas Komputer,Bandung. [4] Fatansyah Basis Data. Bandung: Informatika. 266
SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING
SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING Afni Sahara (0911011) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciMETODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN
METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat
Lebih terperinciAplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya
Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya Rudy Adipranata 1, Tanti Octavia 2, Andi Irawan 1 Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya Pendahuluan Pentingnya
Lebih terperinciBAB III PERAMALAN. Praktikum Sistem Produksi ATA 2014/2015
BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan merupakan suatu bentuk usaha untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu. Esensi peramalan adalah perkiraan peristiwa-peristiwa
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN PROGRAM. 3.1 Alasan digunakan Metode Exponential Smoothing. Banyak metode peramalan yang dapat digunakan dalam memprediksi tingkat
BAB 3 PERANCANGAN PROGRAM 3.1 Alasan digunakan Metode Exponential Smoothing Banyak metode peramalan yang dapat digunakan dalam memprediksi tingkat penjualan untuk beberapa periode ke depan. Biasanya untuk
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PERAMALAN PENJUALAN GALON MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
PENGEMBANGAN SISTEM PERAMALAN PENJUALAN GALON MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING Luqman Affandi 1, Dimas Wahyu Wibowo 2, Indra Wahyu Setya Nugraha 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciPERAMALAN (FORECASTING)
#3 - Peramalan (Forecasting) #1 1 PERAMALAN (FORECASTING) EMA302 Manajemen Operasional Pengertian (1) 2 Oxford Dictionary, Forecast is a statement about what will happen in the future, based on information
Lebih terperinciPembahasan Materi #7
1 EMA402 Manajemen Rantai Pasokan Pembahasan 2 Pengertian Moving Average Alasan Tujuan Jenis Validitas Taksonomi Metode Kualitatif Metode Kuantitatif Time Series Metode Peramalan Permintaan Weighted Woving
Lebih terperinciTEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI.
TEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI. PENERAPAN TEKNIK Keakuratan data yang dimiliki Asumsi yang disepakati bersama Kondisi perusahaan yang terdiri dari
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX. Nama : Desty Trisnayannis NPM :
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX Nama : Desty Trisnayannis NPM : 21210860 Latar Belakang Dalam dunia usaha, perusahaan harus memperkirakan hal-hal yang terjadi
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Desain Penelitian Dari uraian latar belakang masalah, penelitian ini dikategorikan ke dalam penelitian kasus dan penelitian lapangan. Menurut Rianse dan Abdi dalam Surip (2012:33)
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sumber data utama yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Penelitian dan Pengumpulan Data Sumber data utama yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data penjualan motor merek Yamaha tahun 2011 sampai
Lebih terperinciSISTEM PERAMALAN PENJUALAN PRODUK USAHA KECIL MENENGAH BERDASARKAN POLA DATA RIWAYAT PENJUALAN
SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PRODUK USAHA KECIL MENENGAH BERDASARKAN POLA DATA RIWAYAT PENJUALAN [1] Abdi Pandu Kusuma, [2] Indyah Hartami Santi, dan [3] Dennys Setiawan [1],[2,[3] Universitas Islam Balitar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Peramalan Peramalan ( forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi modern
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN BERAS DI TOKO WIDODO MAKMUR MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE
PERAMALAN PENJUALAN BERAS DI TOKO WIDODO MAKMUR MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.kom) Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE
PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE Andri Saputra Teknik Informatika STMIK PalComTech Jl. Basuki Rahmat No. 05, Palembang 30129,
Lebih terperinciFebriyanto, S.E., M.M.
METODE PERAMALAN PERMINTAAN Metode bebas (freehand method) Metode setengah ratarata (semi average method) Metode ratarata bergerak (moving average method) Metode kwadrat terkecil (least quares method)
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada penelitian ini, data yang diperoleh dari 4 tahun terakhir pada toko
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil 4.1.1 Persiapan Penelitian Pada penelitian ini, data yang diperoleh dari 4 tahun terakhir pada toko mitra elektronik yaitu dari tahun 2010 2013 untuk memprediksi penjualan
Lebih terperinciBAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan
BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan Menurut Gaspersz (2004), aktivitas peramalan merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan permintaan dan penggunaan produk sehingga produk-produk
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menguraikan tentang analisa dan perancangan sistem untuk mengimplementasikan metode Double Exponential Smoothing (DES) pada aplikasi prediksi jumlah pasien
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 45 Edisi... Volume..., Bulan 20.. ISSN :
Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 45 SISTEM PERAMALAN DAN MONITORING PERSEDIAAN OBAT DI RSPG CISARUA BOGOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN REORDER POINT Nendang
Lebih terperinciPenerapan Metode Smoothing Untuk Peramalan Penghasilan Retribusi Toko
ISSN: 0216-3284 1133 Penerapan Metode Smoothing Untuk Peramalan Penghasilan Retribusi Toko Muhammad Abduh Jadid, Taufiq, Rustati R. STMIK Banjarbaru Jl. A. Yani Km. 33,3 Banjarbaru jadidmuhammad@gmail.com,
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN HANDPHONE DENGAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING
PERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN HANDPHONE DENGAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING Bosker Sinaga, Jijon Raphita Sagala, Salomo Sijabat Teknik Informatika STMIK Pelita Nusantara Jl. Iskandar
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN TIKET PESAWAT PADA CV. VIDO JAYA TOUR DAN TRAVEL
PERAMALAN PENJUALAN TIKET PESAWAT PADA CV. VIDO JAYA TOUR DAN TRAVEL Nama : Awalludin Ma rifatullah Idhofi NPM : 11212269 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Dr. Dra. Peni Sawitri, MM PENDAHULUAN Latar Belakang
Lebih terperinciJURNAL SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK PADA UD ZARDAN KRECEK MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE
JURNAL SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK PADA UD ZARDAN KRECEK MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE Oleh: A. FAISAL UMAR 11.1.03.03.0001 Dibimbing oleh : 1. Dr. SURYO WIDODO, M.Pd 2. RINA FIRLIANA, M.Kom PROGRAM
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
49 BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Standar Optimasi Dasar evaluasi untuk mengoptimalkan supply chain management pada Honda Tebet (PT. Setianita Megah Motor) dari proses bisnis perusahaan
Lebih terperinciPENERAPAN LEAST SQUARE METHOD UNTUK PERAMALAN PENJUALAN DI HIJABSTORY BANDUNG
PENERAPAN LEAST SQUARE METHOD UNTUK PERAMALAN PENJUALAN DI HIJABSTORY BANDUNG Wendi Wirasta, Muhamad Luthfi Ashari 2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK & Ilmu Komputer LPKIA Jl. Soekarno Hatta 456,
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM. menggunakan metode Single Exponential Smoothing. Hasil perancangan tersebut
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM Pada bab empat ini menjelaskan mengenai hasil analisis dan perancangan aplikasi peramalan persediaan bahan baku pada CV Lintas Nusa Surabaya dengan menggunakan metode
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA FORECASTING UNTUK PREDIKSI PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN SRAGEN
PENERAPAN ALGORITMA FORECASTING UNTUK PREDIKSI PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN SRAGEN Ryan Putranda Kristianto 1), Ema Utami 2), Emha Taufiq Lutfi 3) 1, 2,3) Magister Teknik informatika STMIK
Lebih terperinciIMPLEMENTASI FORECAST (PERAMALAN) PENJUALAN PAKAN SAPI DENGAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING ( STUDI KASUS : UD. JAMAL JAYA )
Artikel Skripsi IMPLEMENTASI FORECAST (PERAMALAN) PENJUALAN PAKAN SAPI DENGAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING ( STUDI KASUS : UD. JAMAL JAYA ) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh
Lebih terperinciPENERAPAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENJUALAN TOPPING EXTRA CHEESE : DWI SEPTIANI NPM :
PENERAPAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENJUALAN TOPPING EXTRA CHEESE Nama : DWI SEPTIANI NPM : 12210211 Kelas : 3EA13 Fakultas : Ekonomi Jenjang/Jurusan : S1/Manajemen
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1 Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT. Aetra Air Jakarta, Jl. Jend. Sudirman Ged. Sampoerna Strategic Square. 1.2 Obyek Penelitian Objek penelitian dilakukan
Lebih terperinciEMA302 Manajemen Operasional
1 PERAMALAN (FORECASTING) EMA302 Manajemen Operasional Pengertian (1) 2 Oxford Dictionary, Forecast is a statement about what will happen in the future, based on information that is available now. (Peramalan
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI. Dalam penelitian ini bahan / materi dikumpulkan melalui : selama 4 tahun penjualan besi Wiremesh untuk diramalkan
BAB 4 METODOLOGI 4.1 Metodologi Penelitian 4.1.1 Pengumpulan Bahan Penelitian Dalam penelitian ini bahan / materi dikumpulkan melalui : 1) Data sekunder, yaitu dengan mengumpulkan data penjualan perusahaan
Lebih terperinciPRESENTASI SIDANG PENULISAN ILMIAH
PRESENTASI SIDANG PENULISAN ILMIAH METODE PERAMALAN PENJUALAN TAHU PADA USAHA KECIL MENENGAH (UKM) MAKMUR JAYA NAMA : Tia Mutiara NPM : 16210881 JURUSAN : Ekonomi Manajemen PENDAHULUAN Peramalan digunakan
Lebih terperinciBab III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
35 Bab III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI 3.1 Spesifikasi Rumusan Rancangan Perancangan program aplikasi ini terbagi menjadi dua bagian yaitu proses, yaitu : proses input dan hasil keluaran atau output Proses
Lebih terperinciASWIN NURMAN PRADANA
SIDANG SKRIPSI ASWIN NURMAN PRADANA JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA 2013 1 of 66 PENDAHULUAN PT. WICAKSANA BERLIAN MOTOR PT. Wicaksana Berlian
Lebih terperinciNama : Rian Surya Aji NPM : Jurusan : Manajemen Pembimbing : Martani, SE, MM.,
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN TERHADAP PENJUALAN DEPOT AIR CV. RAYA AIR DENGAN MENGUNAKAN METODE MA (MOVING AVERAGE), WMA (WEIGHT MOVING AVERAGE), ES (EXPONENTIAL SMOOTHING), TREND LINEAR Nama : Rian Surya
Lebih terperinciDAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... BAB 2 LANDASAN TEORI Sistem Monitoring...
DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... vi vii ix xii xiv BAB 1 PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Perumusan Masalah... 4 1.3 Pembatasan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Produksi Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit tanaman pada lahan yang telah disediakan, pemupukan dan perawatan sehingga
Lebih terperinciPERBANDINGAN KEEFEKTIFAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG HOTEL MERPATI
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 251 258. PERBANDINGAN KEEFEKTIFAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG HOTEL
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Gambaran Umum Objek 3.1.1 Sejarah Perusahaan Perusahaan yang dijadikan penelitian oleh penulis adalah PT. Satriamandiri Citramulia yang berlokasi di Jl. Pangeran Tubagus
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciModel Aplikasi Prediksi Penjualan Sepeda Motor Dengan Metode Single Moving Average
ISSN: 2089-3787 779 Model Aplikasi Prediksi Penjualan Sepeda Motor Dengan Metode Single Moving Average Muhammad Firman Alamsyah, Rintana Arnie Program Studi Sistem Informasi, STMIK Banjarbaru Jl. Ahmad
Lebih terperinciOLEH : RYAN NANDA UTAMA DOSEN PENGUJI I : RIANI LUBIS, S.T., M.T. DOSEN PENGUJI II : TATI HARIHAYATI M., S.T.,M.T DOSEN PENGUJI III :
PEMBANGUNAN SISTEM INFORMASI PENGENDALIAN DAN PERENCANAAN PERSEDIAAN OBAT DI PUSKESMAS YANG ADA PADA LINGKUNGAN DINAS KESEHATAN BANDUNG (STUDI KASUS PUSKESMAS SUKAJADI) OLEH : RYAN NANDA UTAMA 10108666
Lebih terperinciFAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016
IMPLEMENTASI METODE LEAST SQUARE UNTUK PERAMALAN PENJUALAN PADA APLIKASI PENJUALAN SEPATU NIKE PADA PT. PRESTASI UNGGUL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Lebih terperinciPENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENGGUNAAN WAKTU TELEPON DI PT TELKOMSEL Divre 3 SURABAYA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENGGUNAAN WAKTU TELEPON DI PT TELKOMSEL Divre 3 SURABAYA Alda Raharja - 5206 100 008! Wiwik Anggraeni, S.Si, M.Kom! Retno
Lebih terperinciANALISIS DAN PERAMALAN PRODUKSI TANAMAN TEH DENGAN MENGGUNAKAN METODE INDEKS MUSIM
ANALISIS DAN PERAMALAN PRODUKSI TANAMAN TEH DENGAN MENGGUNAKAN METODE INDEKS MUSIM Alfa Kenedi Mainassy ), Sri Yulianto Joko Prasetyo 2), Alz Danny Wowor 3),2,3) Fakultas Teknologi Informasi Universitas
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN KANTOR PERCETAKAN DAN PERDAGANGAN UMUM CV AGUNG BEKASI TIMUR
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN KANTOR PERCETAKAN DAN PERDAGANGAN UMUM CV AGUNG BEKASI TIMUR NAMA : GALANG INDRAS SUWANTO NPM : 12210908 JURUSAN : MANAJEMEN PEMBIMBING : SUPRIYO HARTADI, W. SE. MM LATAR BELAKANG
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci :Single Exponential Smoothing,Double Exponential Smoothing,Mean Absolute Percentage Error.
PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI METODE SES (SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DAN DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN STUDY KASUS PERAMALAN PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN DAERAH JEMBER Yuldania (1110651134)
Lebih terperinciTeknik Proyeksi Bisnis (Forecasting)
Halaman Judul MODUL PERKULIAHAN Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting) Oleh: Andi Ratna Sari Dewi Ratna_fe@unhas.ac.id a.ratnasaridewi@gmail.com DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA Definisi dan Tujuan Forecasting. yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Forecasting 2.1.1 Definisi dan Tujuan Forecasting Forecasting adalah peramalan (perkiraan) mengenai sesuatu yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA TOKO OBAT BINTANG GEURUGOK
PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA TOKO OBAT BINTANG GEURUGOK Sayed Fachrurrazi, S.Si., M.Kom Program Studi Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh Reuleut,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Setiap Bank menyalurkan Kartu Kredit kepada masyarakat dengan bertujuan untuk memperoleh keuntungan yang diberikan dalam bentuk bunga dan sebagai alat promosi. Dengan
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi semakin sulit untuk diperkirakan. Selama ini, manajer PT. Focus
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitan Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari PT. Honda Dunia Motorindo. Setelah itu dengan analisa tersebut, penulis berusaha
Lebih terperinciBAB III TUJUAN DAN MANFAAT. Informasi Apotek Farmasi Dirumah Sakit Umum Ajibarang dengan peralihan
BAB III TUJUAN DAN MANFAAT A. TUJUAN Tujuan dari penelitian ini adalah merancang bangun aplikasi Sistem Informasi Apotek Farmasi Dirumah Sakit Umum Ajibarang dengan peralihan dari aplikasi lama ke aplikasi
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. dengan Menggunakan Metode Exponential Smoothing, diperlukan beberapa
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Kebutuhan Sistem Untuk dapat menggunakan Sistem Informasi Peramalan Penjualan dengan Menggunakan Metode Exponential Smoothing, diperlukan beberapa perangkat yang diperlukan
Lebih terperinciSistem Peramalan Persediaan Barang Dengan Weight Moving Average Di Toko The Kids 24
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Sistem Peramalan Persediaan Barang Dengan Weight Moving Average Di Toko The Kids 24 Shinta Siti Sundari 1, Susanto 2,
Lebih terperinciJURNAL ANALISIS METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN PERMINTAAN SENAPAN ANGIN (STUDI KASUS : UD.
JURNAL ANALISIS METODE SINGLE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN PERMINTAAN SENAPAN ANGIN (STUDI KASUS : UD. HAFARA) ANALYSIS METHODS OF SINGLE MOVING AVERAGE AND EXPONENTIAL SMOOTHING
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN VOLUME PENJUALAN UD. AMER DENGAN METODE SMOOTHING NAMA : MUHAMMAD IQBAL NPM : KELAS : 3EA01 JURUSAN : MANAJEMEN
ANALISIS PERAMALAN VOLUME PENJUALAN UD. AMER DENGAN METODE SMOOTHING NAMA : MUHAMMAD IQBAL NPM : 11209226 KELAS : 3EA01 JURUSAN : MANAJEMEN LATAR BELAKANG MASALAH Perkembangan usaha dalam bidang sandang
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Pada Siluet Tour And Travel Kota Malang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi ASIA (JITIKA) Vol.11, No.1, Februari 2017 ISSN: 0852-730X Peramalan Jumlah Penumpang Pada Siluet Tour And Travel Kota Malang Menggunakan Metode Triple Exponential
Lebih terperinciHasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab
71 Lampiran 1. Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab Moving Average Data C1 Length 12 NMissing 0 Moving Average Length 4 Accuracy Measures MAPE 25 MAD 54372 MSD 4819232571 Time C1 MA Predict
Lebih terperinciMatakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP
Matakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : 2014 Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP 1 Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menunjukkan jenis Peramalan Menggunakan Metode Peramalan Kuantitatif
Lebih terperinciPeramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model Ni Kadek Sukerti STMIK STIKOM Bali Jl. Raya Puputan
Lebih terperinciBAB IV PERANCANGAN SISTEM Perancangan Pembuatan Sistem(Use Case Diagram) SISTEM
BAB IV PERANCANGAN SISTEM 4.1 Perancangan Sistem 4.1.1 Perancangan Pembuatan Sistem(Use Case Diagram) SISTEM Gambar 4.1 Diagram Use Case Aplikasi Penjadwalan 35 1. Use Case Input pesanan Tabel 4.1 Deskripsi
Lebih terperinciBAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?
BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi? a. Ada ketidak-pastian aktivitas produksi di masa yag akan datang b. Kemampuan & sumber daya perusahaan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1. Peramalan 2.1.1. Pengertian dan Kegunaan Peramalan Peramalan (forecasting) menurut Sofjan Assauri (1984) adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini membahas secara rinci sistem yang diusulkan yaitu sistem pengendalian persediaan menggunakan metode least square regression line dan economic order quantity. Bagian
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN JUMLAH CALON MAHASISWA BARU YANG MENDAFTAR MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOTHING
PERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN JUMLAH CALON MAHASISWA BARU YANG MENDAFTAR MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOTHING (Studi Kasus : Fakultas Agama Islam UISU) Agustinawati Purba Mahasiswa Teknik Informatika
Lebih terperinciJURNAL MEMPREDIKSI HARGA KEBUTUHAN BAHAN MAKANAN POKOK BERDASARKAN HARGA SEBELUMNYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE
JURNAL MEMPREDIKSI HARGA KEBUTUHAN BAHAN MAKANAN POKOK BERDASARKAN HARGA SEBELUMNYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE PREDICTING MATERIAL NEEDS FOOD PRICES BASED ON THE PRICE PREVIOUSLY SUBJECT USING
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PAKAIAN PADA TOKO KARTINI BUSANA. Nama : SUCI MUTIARA NPM : Kelas : 3 EA 14
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PAKAIAN PADA TOKO KARTINI BUSANA Nama : SUCI MUTIARA NPM : 16210708 Kelas : 3 EA 14 LATAR BELAKANG Persaingan usaha dewasa ini menuntut pengusaha agar lebih peka terhadap keinginan
Lebih terperinciPERAMALAN PENGGUNA INDIHOME DI PT.TELEKOMUNIKASI TBK PALEMBANG
PERAMALAN PENGGUNA INDIHOME DI PT.TELEKOMUNIKASI TBK PALEMBANG Oktariani 1*, Sopian Soim 2, Adewasti 3 1 Program Studi Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya Bukit Besar,
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SPARE PART BUSSING GARDAN MOBIL TRUK PADA CV. HARAPAN KELUARGA MAKMUR. : Dwi Handoko Npm :
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SPARE PART BUSSING GARDAN MOBIL TRUK PADA CV. HARAPAN KELUARGA MAKMUR Nama : Dwi Handoko Npm : 12211238 Pembimbing : Handayani, SE.,MM PENDAHULUAN Latar Belakang : Berkembangnya
Lebih terperinciPerkapalan Negeri Surabaya, Surabaya Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri
Perbandingan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Exponential Smoothing pada Peramalan Penjualan Klip (Studi Kasus PT. Indoprima Gemilang Engineering) Aditia Rizki Sudrajat 1, Renanda
Lebih terperinciSistem Informasi Geografis Pemetaan Site Telkomsel Pada Pt Telkominfra Regional Jawa Barat
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2017 STMIK STIKOM Bali, 10 Agustus 2017 Sistem Informasi Geografis Pemetaan Site Telkomsel Pada Pt Telkominfra Regional Jawa Barat Egi Badar Sambani 1), Dede Syahrul
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data Pengumpulan data yang dilakukan dengan cara pengamatan dari dokumen perusahaan. Data yang di perlukan meliputi data penjualan produk Jamur Shiitake,
Lebih terperinciJURNAL SISTEM PREDIKSI PENJUALAN PRODUK PERAWATAN RAMBUT MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE
JURNAL SISTEM PREDIKSI PENJUALAN PRODUK PERAWATAN RAMBUT MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE SYSTEMS HAIR CARE PRODUCT SALES PREDICTION USING THE MOVING AVERAGE METHOD Oleh: DELLI WIDIANNA PUTRI 12.1.03.02.0274
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN TREND SEMI AVERAGE (STUDI KASUS PENJUALAN KAYU SUMBER ALAM SAWMILL)
PERBANDINGAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN TREND SEMI AVERAGE (STUDI KASUS PENJUALAN KAYU SUMBER ALAM SAWMILL) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SI STOK BARANG DENGAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT. TOMAH JAYA ELEKTRIKAL)
PENGEMBANGAN SI STOK BARANG DENGAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT. TOMAH JAYA ELEKTRIKAL) Cahyarizki Adi Utama, Yan Watequlis S. Teknologi Informasi, Teknik
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SERAGAM PADA KONVEKSI JEDRICO
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SERAGAM PADA KONVEKSI JEDRICO NAMA : OLIVIA RONITASARI NPM : 15211464 JURUSAN : MANAJEMEN PEMBIMBING : Dr. LIES HANDRIJANINGSIH LATAR BELAKANG Salah satu usaha yang cukup berkembang
Lebih terperinciBAB 4. PERANCANGAN 4.1. Perancangan UML 4.1.1 Use Case Diagram Untuk mengenal proses dari suatu sistem digunakan diagram use case. Dengan diagram use case ini dapat diketahui proses yang terjadi didalam
Lebih terperinciJURNAL IMPLEMENTASI METODE PERAMALAN TIME SERIES UNTUK PERAMALAN PENJUALAN PADA APLIKASI PENJUALAN JEARSEY (KAOS BOLA)PADA TOKO SPORT SHOP
JURNAL IMPLEMENTASI METODE PERAMALAN TIME SERIES UNTUK PERAMALAN PENJUALAN PADA APLIKASI PENJUALAN JEARSEY (KAOS BOLA)PADA TOKO SPORT SHOP STUDI KASUS (Jalan PasarKras-Kediri ) IMPLEMENTATION OF FORECASTING
Lebih terperinci3. BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Sakit Petrokimia Gresik Menggunakan Metode Trend Exponential.
3. BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini dijelaskan mengenai analisis dari permsalahan yang diambil pada Rumah Sakit Petrokimia Gresik. Selain itu, bab ini juga merancang desain sistem dari
Lebih terperinciJURNAL RANCANG BANGUN APLIKASI INVENTORI BAHAN BAKU MENGGUNAKAN METODE EOQ DI PR.PD TOBACCO
JURNAL RANCANG BANGUN APLIKASI INVENTORI BAHAN BAKU MENGGUNAKAN METODE EOQ DI PR.PD TOBACCO Design Application Raw Material Inventory using EOQ Method in PR.PD Tobacco Oleh: PANJI ANANCA 12.1.03.03.0252
Lebih terperinciSI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)
SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS) Mahasiswa mampu melakukan perencanaan untuk memastikan kelancaran operasi rantai pasok 1. Peramalan dalam organisasi 2. Pola permintaan 3. Metode peramalan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pasar global dewasa ini tanpa disadari telah membuat kompetisi di dalam dunia
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Pasar global dewasa ini tanpa disadari telah membuat kompetisi di dalam dunia perindustrian menjadi hal yang lebih penting. Pasar yang dulunya pada masa Perang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. untuk memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah. adalah penelitian secara deskriptif dan komparatif.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan komparatif. Melalui penelitian, manusia dapat menggunakan hasilnya, secara
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan sering dipandang sebagai seni dan ilmu dalam memprediksikan kejadian yang mungkin dihadapi pada masa yang akan datang. Secara teoritis peramalan
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN AQUAKY DENGAN METODE REGRESI LINIER DI CV. JAYA HIKMAH TULUNGAGUNG JAWA TIMUR TUGAS AKHIR
RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN AQUAKY DENGAN METODE REGRESI LINIER DI CV. JAYA HIKMAH TULUNGAGUNG JAWA TIMUR TUGAS AKHIR Diajukan Oleh: RIVAL ZUNAIDHI NPM : 0934015021 Kepada JURUSAN TEKNIK
Lebih terperinci1. PENDAHULUAN 2. KAJIAN PUSTAKA
1. PENDAHULUAN Perkebunan teh menjadi salah satu sektor potensial pembangunan Jawa Barat, karena telah mampu memberikan andil besar dalam kehidupan perekonomian. Sektor perkebunan teh memiliki fungsi ekonomi
Lebih terperinciViendy Nurul Kusumawan 1, Deddy Kusbianto P.A 2, Nurudin Santoso 3
APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN DI KOPERASI PESANTREN LATAHZAN PONDOK PESANTREN AL QU RAN AL ASROR KABUPATEN TULUNGAGUNG MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE Viendy Nurul Kusumawan 1, Deddy Kusbianto
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM APLIKASI TRANSAKSI KOPERASI YUDI JAYA WONOSOBO
RANCANG BANGUN SISTEM APLIKASI TRANSAKSI KOPERASI YUDI JAYA WONOSOBO Jatmiko 1, Yusuf S. Nugroho 2, Eka Yudi Nugraha 3 1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl.
Lebih terperinciJURNAL PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE (SMA) PADA APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN DI KEDAI DIGITAL #24 KEDIRI
JURNAL PENERAPAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE (SMA) PADA APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN DI KEDAI DIGITAL #24 KEDIRI THE APPLICATION SINGLE MOVING AVERAGE METHOD ON SALES FORCASE APPLICATION AT KEDAI DIGITAL
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN JASA PADA BENGKEL SERVICE MOTOR
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN JASA PADA BENGKEL SERVICE MOTOR Nama : Ahmad Fuad Sobirin NPM : 10210380 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Irfan Ardiansyah, SE., MM. Latar Belakang Banyaknya pengusaha bengkel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Peramalan (forecasting) 2.1.1. Hubungan Forecast dengan Rencana Forecast adalah peramalan apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang, sedang rencana merupakan penentuan apa
Lebih terperinciPENERAPAN METODE PERAMALAN SEBAGAI ALAT BANTU UNTUK MENENTUKAN PERENCANAAN PRODUKSI DI PT. SKK
PENERAPAN METODE PERAMALAN SEBAGAI ALAT BANTU UNTUK MENENTUKAN PERENCANAAN PRODUKSI DI PT. SKK Widhy Wahyani, Achmad Syaichu Jurusan Teknik Industri STT POMOSDA Nganjuk, Jawa Timur syaichu07@gmail.com
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Flow Chart Metodologi Penelitian Metodologi ini menjelaskan setiap langkah-langkah ataupun kegiatan yang di jalani oleh peneliti sepanjang penelitian berlangsung yang
Lebih terperinciDAFTAR ISI. ABSTRAK... iv KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... vii. DAFTAR GAMBAR... xii. DAFTAR TABEL...xvii BAB I PENDAHULUAN Tujuan...
DAFTAR ISI Halaman ABSTRAK... iv KATA PENGANTAR... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR TABEL...xvii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Perumusan Masalah... 4 1.3 Pembatasan
Lebih terperinciMETODE PERAMALAN PENJUALAN ONCOM PADA USAHA KECIL MENENGAH (UKM) SONI JAYA
METODE PERAMALAN PENJUALAN ONCOM PADA USAHA KECIL MENENGAH (UKM) SONI JAYA NAMA : ERIKA SEKTI PUTRI KINASIH NPM :12210395 KELAS :3EA16 JURUSAN : MANAJEMEN (S-1) PEMBIMBING : SRI KURNIASIH AGUSTIN, SE.,
Lebih terperinci