SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN PADA ROSSI SARI KEDELAI MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE (KUADRAT TERKECIL)

dokumen-dokumen yang mirip
IMPLEMENTASI METODE TREND MOMENT UNTUK PERAMALAN PENJUALAN CABAI

APLIKASI ADMINISTRASI BARANG DAN PERAMALAN KEBUTUHAN STOK DENGAN METODE LEAST SQUARE

IMPLEMENTASI METODE TREND MOMENT UNTUK PERAMALAN PENJUALAN AYAM POTONG SKRIPSI. Diajukan Guna Memenuhi Salah Satu Syarat

JURNAL SISTEM PREDIKSI PENJUALAN PRODUK PERAWATAN RAMBUT MENGGUNAKAN METODE MOVING AVERAGE

Aplikasi Prediksi Hasil Panen Padi Dengan Metode Least Square (Study Kasus : RT.001 RW.006 Ds.Warujayeng Kab.Nganjuk) SKRIPSI

JURNAL SISTEM INFORMASI PERAMALAN STOK PADA UD ZARDAN KRECEK MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE

Deret Berkala dan Peramalan

PERAMALAN PRODUKSI KRECEK DENGAN LEAST SQUARE DAN PEMENUHAN SEVICE LEVEL PADA UD BAWANG MAS SKRIPSI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian

SISTEM PREDIKSI PENJUALAN SUSU MBOK DARMI DENGAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT SKRIPSI

Peramalan (Forecasting)

TIME SERIES. Deret berkala dan Peramalan

PERAMALAN PEMBUKUAN DALAM PENJUALAN MEBEL MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT SKRIPSI

PREDIKSI HARGA KEBUTUHAN POKOK DI KOTA KEDIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT

JURNAL MEMPREDIKSI HARGA KEBUTUHAN BAHAN MAKANAN POKOK BERDASARKAN HARGA SEBELUMNYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Sebuah fakta bahwa waktu adalah uang dalam aktivitas penjualan. Pengambilan

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI 2016

PERBANDINGAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN TREND SEMI AVERAGE (STUDI KASUS PENJUALAN KAYU SUMBER ALAM SAWMILL)

BAB 2 LANDASAN TEORI

ARTIKEL PENERAPAN METODE TREND MOMENT DALAM FORECASTING PENJUALAN KASUR BUSA DI MEBEL ANUGERAH CUKIR JOMBANG

SISTEM PERAMALAN PENJUALAN TAS MAKANAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE

JURNAL IMPLEMENTASI METODE LEAST SQUARE PADA PERAMALAN PENJUALAN OBAT PENYUBUR TANAMAN

APLIKASI FORECASTING PENJUALAN PADA SISTEM INVENTORY TOKO BANGUNAN BERKAH JAYA MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT

RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PRODUKSI BARANG DI ORION BAKERY KEDIRI

RAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR HONDA PADA CV. RODA MITRA LESTARI

PENERAPAN METODE TREND MOMENT DALAM FORECAST PENJUALAN KERAJINAN BATOK KELAPA

SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN PERKIRAAN HASIL PENJUALAN PADA WARUNG SONGMIE

IMPLEMENTASI METODE TREND LINEAR LEAST SQUARE PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN MAHASISWA BARU

ANALISIS DERET BERKALA

PERAMALAN PENJUALAN CENGKEH PADA UD. SARI DAUN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT

PREDIKSI PENJUALAN BULPOINT GEL PEN BULAN JANUARI TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE CUBIC SKRIPSI

IMPLEMENTASI FORECAST (PERAMALAN) PENJUALAN PAKAN SAPI DENGAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING ( STUDI KASUS : UD. JAMAL JAYA )

METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN

Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Program Studi Teknik Informatika FT UNP Kediri

PERANCANGAN APLIKASI PENJUALAN ARMADA TIEROD DENGAN METODE SMA (SINGLE MOVING AVERAGE) DALAM MANAJEMEN STOK SUKU CADANG SKRIPSI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TETAP MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PRODUKSI KRUPUK IKAN TENGGIRI DENGAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT

BAB III PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. (memecah) data deret berkala menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi masingmasing

BAB II KAJIAN PUSTAKA Definisi dan Tujuan Forecasting. yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan

BAB III METODE PERAMALAN DENGAN METODE DEKOMPOSISI. Metode peramalan yang biasanya dilakukan didasarkan atas konsep

SISTEM PERAMALAN PERENCANAAN PENJUALAN BAWANG MERAH MENGGUNAKAN TREND MOMENT

JURNAL IMPLEMENTASI METODE PERAMALAN TIME SERIES UNTUK PERAMALAN PENJUALAN PADA APLIKASI PENJUALAN JEARSEY (KAOS BOLA)PADA TOKO SPORT SHOP

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERAMALAN PERTUMBUHAN PENDUDUK PER KECAMATAN DI KABUPATEN KEDIRI MENGGUNAKAN METODE KUADRAT TERKECIL

Trend Sekuler Linier. Analisis Runtut Waktu (Time Series) adalah analisis pergerakan atau perubahan variabel bisnis/ekonomi dari waktu ke waktu.

JURNAL PREDIKSI PRODUKSI SAMBAL PECEL MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES FORECASTING PREDICTION OF PRODUCTION PECEL SAUCE USING TIME SERIES FORECASTING

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit

PERAMALAN STOK BARANG UNTUK PENJUALANN PAKAIAN DISTRO CHARGECITY KEDIRI MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR SEDERHANA

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Febriyanto, S.E., M.M.

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN PERALATAN SEKOLAH MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT

ANALISIS PERBANDINGAN METODE PERAMALAN

SISTEM PERAMALAN PEJUALAN SEPEDA MOTOR HONDA PADA PT. PUTRA ARIES MOTOR PARE DENGAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT

CROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu

SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING

JURNAL APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN BARANG DAGANG MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT DI TOKO ALIT

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Metode statistik merupakan bidang pengetahuan yang mengalami pertumbuhan

UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA METODA -- METODA PERAMALAN METODA PERAMALAN

PENENTUAN PERAMALAN (FORECASTING) PENJUALAN SEBAGAI DASAR PENYUSUNAN ANGGARAN PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TREND LEAST SQUARE

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

TUGAS MAKALAH MATA KULIAH ANALISIS LAPORAN KEUANGAN ANALISIS TIME SERIES

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX. Nama : Desty Trisnayannis NPM :

PENERAPAN LEAST SQUARE METHOD UNTUK PERAMALAN PENJUALAN DI HIJABSTORY BANDUNG

Minggu-3. Metode Penaksiran Kuantitatif. Penganggaran Perusahaan. By : Ai Lili Yuliati, Dra, MM

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegitan yang memperkirakan apa yang akan

ABSTRAK. Kata Kunci : Sparepart, Peramalan, Trend Moment

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

TINJAUAN PUSTAKA. di seluruh dunia, dimana kecap merupakan produk cair berwarna coklat atau

CROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu

BAB II LANDASAN TEORI

PERAMALAN (FORECASTING)

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa. situasi dan kondisi di masa yang akan datang.

PENERAPAN METODE ANALISIS REGRESI LINEAR UNTUK MELAKUKAN PERAMALAN PERTUMBUHAN KENDARAAN DAN FASILITAS JALAN DI KOTA GORONTALO

SISTEM PERAMALAN OPTIMALISASI PRODUKSI MEUBEL DI CV. MEUBEL LINA DENGAN METODE TREND MOMENT

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING GANDA UNTUK MEMPREDIKSI NILAI PENJUALAN BARANG BARANG ELEKTRONIK PADA TOKO MITRA ELEKTRONIK

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan

BAB II TINJAUAN TEORI. perubahan bertambah disebut trend positif atau. naik. Sebaliknya, jika rata rata perubahan berkurang

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENERAPAN METODE TREND MOMENT UNTUK MEMPREDIKSI KEBUTUHAN OBAT PERIODE MENDATANG DI PUSKESMAS NGADILUWIH

JURNAL. SISTEM INFORMASI KETERSEDIAAN STOK HANDPHONE MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (Studi Kasus di Edyta Cell)

BAB II TINJAUAN PUATAKA. Penelitian yang dilakukan oleh Ivarani Mega Safitri (2012), dengan

SALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN

SKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer ( S.Kom ) Pada Program Studi Teknik Informatika

BAB 2 ANGGARAN PENJUALAN

Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi yang diperkirakan

PERBANDINGAN METODE SETENGAH RATA-RATA DAN METODE KUADRAT TERKECIL UNTUK PERAMALAN PENDAPATAN PERUSAHAAN DI BLU UPTD TERMINAL MANGKANG SEMARANG

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM ESTIMASI HARGA JUAL MOTOR BEKAS MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA (STUDI KASUS : SHOWROOM ILHAM MOTOR)

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika dan Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil tahun 2006/2007

Transkripsi:

SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN PADA ROSSI SARI KEDELAI MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE (KUADRAT TERKECIL) ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik UN PGRI Kediri OLEH: HARI AGUSTIYO NPM : 11.1.03.02.0144 FAKULTAS TEKNIK (FT) UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UN PGRI KEDIRI 2016 1

Skripsi oleh : HARI AGUSTIYO NIM : 11.1.03.02.0144 Judul : SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN PADA ROSSI SARI KEDELAI MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE (KUADRAT TERKECIL) Telah Disetujui Untuk Dilanjutkan Kepada Panitia Ujian / Sidang Skripsi Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik UN PGRI Kediri Tanggal : 28 Agustus 2015 2

Skripsi oleh : HARI AGUSTIYO NIM: 11.1.03.02.0144 Judul : SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN PADA ROSSI SARI KEDELAI MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE (KUADRAT TERKECIL) Telah Dipertahankan Di Depan Panitia Ujian / Sidang Skripsi Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik UN PGRI Kediri Pada Tanggal : 28 Agustus 2015 3

SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN PADA ROSSI SARI KEDELAI MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE (KUADRAT TERKECIL) HARI AGUSTIYO 11.1.03.02.0264 hariagustiyo@gmail.com Dr. Zainal Afandi, M.Pd. dan Ardi Sanjaya, M.Kom. UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI ABSTRAK HARI AGUSTIYO : Sistem Informasi Peramalan Penjualan Pada Rossi Sari Kedelai Menggunakan Metode LEAST SQUARE, Skripsi, Teknik Informatika, Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri,2015. Pada saat ini perusahaan memiliki permasalahan tentang memperkirakan berapa jumlah sari kedelai yang akan di jual pada hari hari selanjutnya. Perusahaan harus membangun sistem untuk memanajemen kegiatan operasional perusahaan agar dapat berjalan secara efektif dan efesien. Salah satu cara yang dapat digunakan manajemen untuk melaksanakan fungsi-fungsi tersebut adalah dengan membuat peramalan penjualan yang tersistematis dengan acuan data yang relevan. Permasalahan pada penelitian ini adalah (1) Bagaimana merancang aplikasi peramalan penjualan menggunakan Visual Studio 2013? (2) Apakah sistem dapat membantu perusahaan untuk meramalkan jumlah produksi? Dengan membuat aplikasi peramalan penjualan menggunakan metode Least Square peneliti membutuhkan bahan untuk acuan sistem,bahan acuan untuk metode Least Square adalah data penjualan terdahulu. Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method) adalah metode untuk menghitung nilai trend pada tahun berjalan dan untuk mencari forecast pada periode yang akan datang. Kata kunci: Penjualan Sari Kedelai, Least Square 4

I. LATAR BELAKANG Perusahaan Rossi Sari Kedelai adalah perusahaan kecil yang memproduksi minuman sari kedelai yang berada di wilayah Pare, Kabupaten Kediri yang sedang mengalami masa perkembangan usaha. Saat ini Rossi Sari Kedelai mempunyai beberapa tempat untuk menjual produksinya antara lain kantin Rumah Sakit HVA Pare, stand Sate Tahu Pake U dan warung pecel Bu Endang. Dimana jumlah penjualannya mengalami naik turun setiap harinya, contohnya saja di Rumah Sakit HVA Pare, di hari sabtu dan minggu penjualan selalu lebih sedikit di banding hari hari biasannya, mungkin bisa saja di sebabkan oleh jadwal praktek dokter yang setiap sabtu dan minggu libur. Masalahnya disini perusahaan Rossi Sari Kedelai belum bisa memperkirakan berapa jumlah sari kedelai yang akan di jual pada setiap harinya. Dengan semakin berkembangnya teknologi terutama di bidang sistem informasi, maka pengambilan keputusan menjadi suatu hal yang mudah, cepat, dan otomatis. Least Square merupakan metode yang banyak digunakan untuk peramalan penjualan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Dari permasalahan diatas, Rossi Sari Kedelai membutuhkan suatu aplikasi sebagai alat bantu pemecahan masalah, oleh karena itu perlunya di buat suatu Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Least Square pada perusahaan Rossi Sari Kedelai. peramalan merupakan suatu dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis (Gasperzs, 2005). Dengan adanya sistem ini diharapkan perusahaan mampu meramalkan penjualan 5

II. pada hari hari kedepan untuk memaksimalkan laba yang di dapat. METODE LEAST SQUARE Metode least square adalah metode peramalan yang biasanya digunakan untuk memprediksi peramalan penjualan ( sales forecasting ). Metode ini merupakan salah satu metode berupa data deret berkala atau time series, yang mana di butuhkan data-data penjualan dimasa lampau untuk melakukan peramalan penjualan dimasa mendatang sehingga dapat ditentukan hasilnya. Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method) adalah metode untuk menghitung nilai trend pada tahun berjalan dan untuk mencari forecast pada periode yang akan datang. Garis tren linier dapat ditulis sebagai persamaan garis lurus : Y = a + bx dimana: Y = data berkala (time series data) X = waktu (hari, minggu, bulan, tahun) a dan b = bilangan konstan Jadi, mencari garis trend berarti mencari nilai a dan b. Apabila a dan b sudah diketahui maka garis trend tersebut dapat dipergunakan untuk meramalkan Y. Untuk mencari persamaan trend garis lurus dengan metode kuadrat terkecil dapat dilakukan dengan cara berikut : III. HASIL DAN KESIMPULAN Data Historis (Periode Ganjil) Dari data tersebut diperoleh: = 56,8 6

0,103 Sehingga didapatkan tren metode Least Square adalah Y = a + bx = 56,8 + 0,1 X Jadi peramalan penjualan hari ke 16 yang letak periodenya (X) terletak pada periode ke 8 sebagai berikut : Y = 56,8 + 0,1 * 8 = 56,8 + 0,8 = 57,6 Data Historis (Periode Genap) =29,1 Sehingga didapatkan tren metode Least Square adalah Y = a + bx = 29,1+ 0,2 X Jadi peramalan penjualan untuk hari ke 15 yang letak periodenya (X) terletak pada periode ke 15 sebagai berikut : Y = 29,1+ 0,2*15 = 29,1+ 3= 32,1 Berdasarkan dari hasil penelitian, maka penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Analisis peramalan menggunakan metode LeastSquare dapat dipergunakan untuk meramalkan penjualan sari kedelai di periode yang akan datang pada berdasarkan data penjualan periode sebelumnya. Dari data tersebut diperoleh: 7

IV. 2. Aplikasi analisis peramalan dapat menghasilkan hasil ramalan dan telah meminimumkan kesalahan meramal (forecast error) tingkat penjualan sari kedelai perusahaan. DAFTAR PUSTAKA Bagus. 2014. Sistem Informasi Peramalan Penjualan Kaos dengan Menggunakan Metode Least Square. Kediri: Distro MD 99. Gasperzs, 2005. Penerapan metode trend moment dalam forecast penjualan motor yamaha di pt. Hasjrat abadi. Jurusan Teknik Informatika, Universitas Negri Gorontalo, Gorontalo, April 2013. Sunneng Sandino Berutu. 2013. Peramalan Penjualan dengan Metode Fuzzy Time Series Ruey Chyn Tsaur. Semarang: Gaikindo. Widodo, 2008. Peramalan penjualan dengan metode fuzzy time series Ruey chyn tsaur. Jurusan Teknik Informatika, Universitas Diponegoro Semarang, Semarang, 2013 Muthia, Moh. Hidayat Koniyo, Manda Rohandi. 2013. Penerapan Metode Trend Moment dalam Forecast Penjualan Motor Yamaha. Gorontalo: PT. Hasjrat Abadi. Simarmata, Janner & Paryudi, Imam. 2006. Basis Data, Andi Offset, Yogyakarta. 8