Keywords: Forecasting, Exponential Smoothing

dokumen-dokumen yang mirip
RANCANG BANGUN SISTEM PERAMALAN STOCK OBAT DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER S. PADA PT. DNR (Dos Ni Roha) KEDIRI.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK BARANG DI CV. ANNORA ASIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PERAMALAN HARGA EMAS DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL WINTER

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Disini tujuan akhir yang ingin dicapai penulis adalah pembuatan suatu aplikasi

Perancangan Sistem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Metode Triple Exponential Smoothing

III. METODE PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X

IV METODE PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING ADDITIVE UNTUK PREDIKSI PENJUALAN ALAT TULIS KANTOR (ATK) PADA X STATIONERY

Jurnal Edik Informatika. Peramalan Kebutuhan Manajemen Logistik Pada Usaha Depot Air Minum Isi Ulang Al-Fitrah

RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI INVENTORY DAN PREDIKSI JUMLAH PENJUALAN BARANG (STUDI KASUS KOPEGTEL MOJOKERTO)

BAB II LANDASAN TEORI. bahasa Yunani Sustema yang berarti satu kesatuan yang atas komponen atau

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting

LANDASAN TEORI. Untuk membantu tercapainya suatu keputusan yang efisien, diperlukan adanya

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM PREDIKSI PENJUALAN GAMIS TOKO QITAZ MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING. Oleh: Salman Alfarisi

Jurnal EKSPONENSIAL Volume 5, Nomor 2, Nopember 2014 ISSN

APLIKASI METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN DAN HOLT UNTUK MERAMALKAN TOTAL PENDAPATAN BEA DAN CUKAI

SISTEM PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOTHING UNTUK STOK BAHAN SPARE PART MOTOR DI GARUDA MOTOR JAJAG

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

BAB II LANDASAN TEORI. Persediaan dapat diartikan sebagai barang-barang yang disimpan untuk digunakan atau

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pengangguran atau tuna karya merupakan istilah untuk orang yang tidak mau bekerja

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 2 LANDASAN TEORI

Minggu 4 RATA-RATA BERGERAK DAN EXPONENTIAL SMOOTHING. Peramalan Data Time Series

SISTEM INFORMASI PERAMALAN PERSEDIAAN OBAT PADA APOTIK SIDOARJO DENGAN METODE WINTER

BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

*Corresponding Author:

Sistem Informasi Pengendali Persediaan Barang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing untuk Peramalan Penjualan (Studi Kasus : Luna Pet Shop)

BAB 3 LANDASAN TEORI. 3.1 Pengertian dan Kegunaan Peramalan (Forecasting)

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : ; e-issn :

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika V1.i1(64-69)

PENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC TMP C CILACAP

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

RANCANG BANGUN OPTIMASI PERENCANAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU DENGAN ALGORITMA SILVER-MEAL

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE BOBOT UNTUK MENILAI KENAIKAN GOLONGAN PEGAWAI

BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. mempunyai efek menekan atau menghentikan suatu proses biokimia di dalam

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang

Bab 2 Landasan Teori

BAB 3 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.

PENGARUH PENGEMBANGAN KARYAWAN TERHADAP MOTIVASI DAN PRESTASI KERJA KARYAWAN (Studi pada karyawan tetap PT PG Tulangan Sidoarjo)

PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VaR) DENGAN SIMULASI MONTE CARLO (STUDI KASUS SAHAM PT. XL ACIATA.Tbk)

BAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai

Pemulusan Eksponensial dengan Metode Holt Winter Additive Damped

(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF

BAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan

Kontrol Optimal pada Model Economic Order Quantity dengan Inisiatif Tim Penjualan

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK KERIPIK PISANG KEMASAN BUNGKUS (Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan)

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM SISTEM INFORMASI PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU (STUDI KASUS TOKO TIRTA HARUM)

Bab II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera

Pengantar Teknik Industri

MONOGRAF EVALUASI PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU INDUSTRI MANUFAKTUR DENGAN PENDEKATAN HEURISTIC SILVER MEAL IRIANI UPN VETERAN JAWA TIMUR

Sekilas Pandang. Modul 1 PENDAHULUAN

III. METODE PENELITIAN

APLIKASI PERAMALAN PENENTUAN JUMLAH PERMINTAAN KONSUMEN TERHADAP PRODUK BORDIR PADA KOTA TASIKMALAYA

Peramalan Penjualan Sepeda Motor di Jawa Timur dengan Menggunakan Model Dinamis

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOST DENGAN METODE PEMBOBOTAN ( STUDI KASUS : SLEMAN YOGYAKARTA)

BAB 3 LANDASAN TEORI

IV. METODE PENELITIAN

PERAMALAN TINGKAT KEBUTUHAN BERAS PADA TAHUN 2008 DI KABUPATEN TAPANULI SELATAN SAMIRA SIREGAR

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

PENGGUNAAN METODE AUTO REGRESI, AUTO KORELASI SERTA METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DENGAN APLIKASI MICROSOFT VISUAL BASIC 6.0 DALAM

KLASIFIKASI DOKUMEN TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Wulan Fatin Nasyuha¹, Husaini 2 dan Mursyidah 3 ABSTRAK

BAB 3 PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI

PENGUKURAN KINERJA PERENCANAAN JADWAL INDUK PRODUKSI (STUDI KASUS: PT. ROMOS INTI COSMETIC)

Transkripsi:

RANCANG BANGUN SISTEM PERAMALAN PERMINTAAN BARANG PADA CV. KONVEKSI JAYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING Kuncono 1) 1) S1/ Jurusan Sisem Informasi. Sekolah Tinggi Manajemen Informaika & Teknik Kompuer Surabaya, email : kuncono@yahoo.com Absrac: A proper planning in all secors is needed by a company o be able o compee and grow in odays global era. Because in a company engaged in services or manufacuring, we need a proper planning for he company o coninue o compee wih is compeiors. The more appropriae decisions made, he smaller he risk he company loses. To achieve hese condiions, companies mus be able o reduce coss and maximize profis. One effor is he planning of goods demand be performed in fuure periods. Because he company ha he amoun of fixed rae per period of is producion, is considered o cause a problem ha is piled or shorage of producs sock. This can be assised hrough his sysem, because by knowing he number of goods demand forecas by using a calculaion of exponenial smoohing Winer s mehod, expeced o be used as a maerial consideraion by he managemen company o deermine he amoun of demand for goods. Keywords: Forecasing, Exponenial Smoohing Invenori merupakan salah sau fakor yang pening dalam manajemen perencanaan, pengendalian dan persediaan produk jadi. Tanpa manajemen invenori yang epa, maka masalah masalah pemasaran seperi kekurangan sok (ou of sock) produk dapa mengganggu rencana pemasaran. Perminaan pasar akan produk yang dibuuhkan idak dapa erpenuhi akiba erjadinya ou of sock pada produk ersebu. Sehingga diperlukan suau sisem yang dapa meramalkan berapa banyaknya barang yang harus dipesan dari supplier. Sehingga idak lagi erjadi kekurangan maupun penumpukan sok barang di gudang yang dapa merugikan pihak perusahaan. Masalah yang dialami oleh CV. Konveksi Jaya saa ini adalah bagian gudang yang kesulian unuk mengeahui secara langsung sok barang yang sudah habis. Selama ini sok barang yang habis dapa dikeahui pada saa ada pesanan dari pelanggan. Akibanya pihak perusahaan melakukan perminaan barang ke supplier secara mendadak. Sehingga hal ini sanga merugikan pelanggan karena pihak perusahaan erlamba melakukan pengiriman barang ke pelanggan. Selain iu CV. Konveksi Jaya juga mengalami kesulian unuk menenukan berapa jumlah barang yang akan mereka beli ke supplier agar idak erjadi penumpukan barang di gudang dalam waku yang lama. Berdasarkan permasalahan ersebu, maka CV. Konveksi Jaya membuuhkan sisem peramalan perminaan barang dengan menggunakan meode Exponenial Smoohing. Meode Exponenial Smoohing dalam sisem peramalan ini digunakan unuk melakukan perhiungan peramalan jumlah perminaan barang kepada supplier, sehingga 1

penumpukan aau kekurangan sok barang di gudang dapa dihindari. Dengan adanya sisem peramalan perminaan barang dengan menggunakan meode Exponenial Smoohing, diharapkan dapa membanu CV. Konveksi Jaya unuk menenukan banyaknya perminaan barang yang harus dipesan dari supplier. Pemilihan Teknik Peramalan Menuru Arsyad (1994:54) jangka waku ke depan (ime horizon) merupakan fakor yang paling pening yang harus diperhaikan dalam pemilihan eknik peramalan. Unuk peramalan jangka pendek dan jangka menengah, beberapa eknik peramalan kuaniaif bisa digunakan. Namun demikian, jika jangka waku ke depan lebih panjang, mungkin ada beberapa eknik ersebu yang kurang epa unuk dierapkan. Daya erap eknik peramalan umumnya erganung pada pengalaman dari seorang peramal. Para pengambil kepuusan biasanya memerlukan peramalan unuk jangka waku yang relaif pendek. Tabel 1 menunjukkan beberapa eknik peramalan yang dapa digunakan unuk pola daa erenu. Tabel 1 Pemilihan Teknik Peramalan No. Meode Pola Jangka Daa Waku Model 1 Sederhana ST, PDK RW T, M Raa raa ST PDK RW sederhana 3 Raa raa bergerak ST PDK RW No. Meode 4 Pemulusan single eksponensial 5 Eksponensial winer 6 Regresi sederhana 7 Regresi berganda 8 Dekomposisi klasik 9 Model rend Pola Jangka Model Daa Waku ST PDK RW ST, PDK RW T, M T MNH K M, S MNH K M PDK RW T eksponensial 10 Box Jenkins ST, T, S, M 11 Model ekonomerik 1 Regresi berganda runu waku Keerangan : ST T M S = Pola Daa Sasioner = Pola Daa Trend = Pola Daa Musiman = Pola Daa Siklis MNH, PJG PDK RW RW T PDK K T, M MNH, PJG PDK = Jangka Waku Pendek MNH = Jangka Waku Menengah PJG RW K = Jangka Waku Panjang = Model Runu Waku = Model Kausal Exponenial Smoohing Meode Exponenial Smoohing model Winer s (Hanke dkk, 1995, Business Forecasing, Prenice Hall Inc., London) sebagai beriku: 1. Penghalusan Exponensial K

Laporan Penjualan. Esimasi rend Inerface Inpu Daa 3. Esimasi musiman User Hiung Peramalan dengan Exponenial Smoohing Suplier Ceak Hasl Peramalan 4. Peramalan unuk periode dimasa depan Keerangan: = konsana penghalusan unuk daa = konsana penghalusan unuk esimasi rend = konsana penghalusan unuk esimasi musiman = daa yang sebenarnya pada periode = nilai pemulusan yang baru = esimasi rend = esimasi musiman L = panjangnya musim P = periode peramalan = peramalan unuk p periode di masa depan Model Pengembangan Gambaran umum dari Sisem Peramalan Perminaan Barang pada CV. Konveksi Jaya dengan Menggunakan Meode Exponenial Smoohing dapa diliha pada Gambar 1. Pimpinan Perusahaan Gambar 1 Gambaran Umum Sisem Pada Gambar 1, diunjukkan bahwa proses perama kali dilakukan oleh pengguna yang melakukan ineraksi langsung ke dalam sisem. pengguna menginpukan daa-daa berupa daa pembelian dan daa penjualan yang naninya daa-daa ersebu akan diproses dengan menggunakan meode Exponenial Smoohing yang akan menghasilkan oupu berupa laporan hasil peramalan berapa besar jumlah barang yang dibeli. Hasil peramalan ini diharapkan dapa membanu perusahan unuk menghindari penumpukan barang erlalu lama di gudang dan dapa meningkakan kualias perusahaan dalam pelayanan kepada pelanggan. Perancangan Model Unuk membangun aplikasi Sisem Peramalan Perminaan barang ini digunakan Flow Char dan Daa Flow Diagram (DFD) dimana DFD berfungsi unuk menggambarkan proses aliran daa yang erjadi di dalam sisem dari ingka eringgi sampai yang erendah. Pembuaan DFD pada level Conex Diagram dan level 0. Selain iu 3

juga digunakan ERD secara concepual dan physical. Flowchar Peramalan Perminaan Barang Flowchar perhiungan peramalan dengan menggunakan meode Exponenial Smoohing dari Sisem Peramalan Perminaan Barang Pada CV. Konveksi Jaya dapa diliha pada Gambar. Meode Exponenial Smoohing digunakan unuk meramalkan jumlah perminaan barang pada periode mendaang. Daa yang dipergunakan unuk perhiungan pada meode ini adalah daa penjualan seiap bulannya. Meode ini menggunakan iga parameer yaiu alpha, beha dan gamma yang dikombinasikan sampai menghasilkan nilai MSE (Mean Square Error) erkecil T Mulai Hiung jumlah oal penjualan perbulan unuk seiap iem barang mulai Januari 008 Desember 010 Inisialisasi nilai alpha, Bea dan gamma Perhiungan daa eksponensial Y A S L Perhiungan daa rend T ( A A ) (1 ) T S Y ( 1 )( A l T l) l l Perhiungan daa musiman Y ( 1 ) S L A Perhiungan penjualan barang pada periode berikunya p ( A pt ) S Perhiungan MSE e1 e e3... e n Dimana e Y F L p n p Kombinasi Alpha, Bea, Gamma menghasilkan nilai MSE erkecil? Y Dafar jumlah pesanan barang yang opimal Selesai Gambar Flowchar Peramalan Perminaan Barang Conex Diagram Diagram ini menggambarkan rancangan global / keseluruhan dari proses yang ada pada DFD. Beriku ini merupakan ampilan dari conex diagram sisem yang dirancang 4

Eniy pemilik menerima laporan laporan berupa, laporan pembelian, laporan penjualan, laporan oal penjualan, laporan hisory iem, laporan sok iem dan laporan hasil peramalan. Laporan laporan ersebu akan digunakan oleh pemilik perusahaan sebagai evaluasi peningkaan muu perusahaan. Gambar 3 Conex Diagram Pada Gambar 3 menunjukkan Conex Diagram yang mempunyai 4 (empa) eksernal eniy yaiu, Adminisrasi, Supplier, Cusomer dan Pemilik. Dalam sisem ersebu supplier memberikan inpuan ke sisem berupa daa supplier, dan daa sok iem yang elah dibeli, kemudian supplier juga menerima oupu dari sisem berupa fakur pembelian dan daa supplier yang akan diupdae. Eniy cusomer memberikan inpuan berupa daa cusomer dan menerima oupu dari sisem berupa noa penjualan. Eniy adminisrasi, adalah bagian adminisrasi pada CV. Konveksi Jaya yang berugas unuk menginpukan daa daa yang erkai dengan sisem peramalan perminaan barang ini, anara lain melakukan updae daa barang, daa supplier, daa cusomer, daa user, ransaksi pembelian, penjualan, dan melakukan peramalan erhadap barang yang elah dipilih unuk diramalkan. DFD Level 0 Pada DFD level 0 erdapa 8 (delapan) proses, yaiu : Mainenance Daa Supplier, Mainenance Daa Cusomer, Mainenance Daa User, Mainenance Daa Iem, Pembelian, Penjualan, Hiung Peramalan, dan Pembuaan Laporan. Gambar 4 DFD Level 0 Sisem Peramalan Perminaan Barang Eniy Relaionship Diagram (ERD) 1. Concepual Daa Model (CDM) CDM merupakan relasi anar abel, adapun CDM dari Sisem Peramalan Perminaan Barang dapa diliha pada Gambar 5. 5

Hasil dan Pembahasan Proses Peramalan Gambar 7 Tampilan Peramalan Gambar 5 CDM Sisem Peramalan Perminaan Barang. Physical Daa Model (PDM) PDM merupakan penjelasan dari CDM, adapun PDM dari Sisem Peramalan Perminaan Barang dapa diliha pada Gambar 6. Proses peramalan diunjukkan pada Gambar 7 yang berfungsi unuk meramalkan jumlah barang yang harus dibeli pada periode mendaang. Daa yang dipakai dalam peramalan ini adalah daa akual perminaan pada 36 (iga puluh enam) bulan sebelum bulan yang akan diramalkan. Proses peramalan dimulai dari pengguna memilih barang yang akan diramal, kemudian ekan ombol Forecasing and Save maka hasil dari peramalan akan langsung diampilkan pada kolom-kolom yang sudah ada. Dimana hasil peramalan berupa jumlah barang diampilkan pada kolom Yp. Hasil peramalan akan oomais disimpan ke daabase. Gambar 6 PDM Sisem Peramalan Perminaan Barang 6

Transaksi Pembelian Daa daa penjualan akan diampilkan pada lis view. Laporan Peramalan Gambar 8 Tampilan Transaksi Pembelian Transaksi pembelian ke supplier diunjukkan pada Gambar 8. Transaksi pembelian dapa dilakukan dengan mengisi daa supplier dan daa iem yang akan dibeli. Daa daa ransaksi pembelian yang elah disimpan akan diampilkan pada sebuah lis view. Transaksi Penjualan Gambar 10 Laporan Peramalan Laporan peramalan pada Gambar 10 digunakan unuk meliha hasil peramalan yang pernah dilakukan berdasarkan periode peramalan. Laporan peramalan disajikan dalam benuk abel hasil peramalan dan dilengkapi dengan grafik perbandingan anara daa akual dengan hasil peramalan. Laporan Pembelian Gambar 9 Tampilan Transaksi Penjualan Transaksi pembelian ke supplier diunjukkan pada Gambar 9. Transaksi penjualan dapa dilakukan dengan mengisi daa cusomer dan daa iem yang akan dijual. Gambar 11 Laporan Pembelian Laporan Pembelian pada Gambar 11 digunakan unuk menampilkan laporan ransaksi pembelian yang elah disimpan oleh user. Laporan yang dihasilkan diampilkan 7

berdasarkan periode dan ID pembelian yang dipilih. perminaan barang pada CV. Konveksi Jaya. Laporan Penjualan Gambar 1 Laporan Penjualan Laporan Penjualan pada Gambar 1 digunakan unuk menampilkan laporan ransaksi penjualan yang elah disimpan oleh user. Laporan yang dihasilkan diampilkan berdasarkan periode dan ID Penjualan yang dipilih. Kesimpulan Kesimpulan yang dapa diambil dari Rancang Bangun Sisem Peramalan Perminaan Barang pada CV. Konveksi Jaya dengan Menggunakan Meode Exponenial Smoohing adalah sebagai beriku : 1. Telah dapa dirancang bangun aplikasi yang dapa meramalkan jumlah perminaan barang pada CV. Konveksi Jaya dengan menggunakan meode Exponenial Smoohing.. Berdasarkan evaluasi hasil yang elah dilakukan, meode Exponenial Smoohing dapa digunakan unuk menghiung peramalan jumlah Saran Adapun saran saran yang dapa disampaikan unuk pengembangan aplikasi ini anara lain : 1. Aplikasi ini dapa dikembangkan secara online sehingga pemilik perusahaan dapa mengonrol semua ransaksi yang erjadi dalam perusahaan anpa ada baasan wilayah dan waku.. Aplikasi ini dapa dikembangkan dengan menambahkan meode yang dapa digunakan unuk meramalkan daa yang bersifa musiman yaiu meode Box Jenkins aau Regresi Berganda sebagai pembanding hasil peramalan. DAFTAR PUSTAKA Arsyad, L., 1994, Peramalan Bisnis, Edisi Perama. Yogyakara, BPFE-Yogyakara. Hansen, 005, Aplikasi Opimasi Persediaan Barang Menggunakan Meode Promehee dan Meode Exponenial Smoohing Pada PT. Cira Abadi Mandiri. STIKOM, Surabaya. Kaherine, Yukie, S., 00, Sisem Informasi Manajemen II, Surabaya, STIKOM Surabaya. Kendall dan Kendall, 003, Analisis dan Perancangan Sisem Edisi Kelima, PT Prenhallindo, Jakara. 8

Makridakis Spyros, Whell Wrigh, Seven C., Mcgee Vicor E, alih bahasa : Unung Sus Andriyano, Abdul Basih, 000, Meode dan Aplikasi Peramalan Edisi Kedua, Penerbi Erlangga. Jakara. Marina, Ir. Inge, 003, 36 Jam Belajar Kompuer Microsof SQL Server 000, Gramedia, Jakara. Mueller, Paul John, 005, Masering Web Developmen Wih Microsof Visual Sudio 005, Penerbi Wiley. Indianapolis. 9

Lampiran 1 Conex Diagram 10

Lampiran DFD Level 0 11

Lampiran 3 Concepual Daa Model 1

Lampiran 4 Physical Daa Model 13

Lampiran 5 Flow Char Peramalan Perminaan Barang Mulai Hiung jumlah oal penjualan perbulan unuk seiap iem barang mulai Januari 008 Desember 010 Inisialisasi nilai alpha, Bea dan gamma Perhiungan daa eksponensial Y A S L ( 1 )( A l T l) Perhiungan daa rend T ( A A ) (1 ) T l l T S Perhiungan daa musiman Y A ( 1 ) S L Y Perhiungan penjualan barang pada periode berikunya p ( A pt ) S L p Perhiungan MSE e1 e e3... e n Dimana e Y F n p Kombinasi Alpha, Bea, Gamma menghasilkan nilai MSE erkecil? Y Dafar jumlah pesanan barang yang opimal Selesai 14