APLIKASI PERAMALAN DALAM PEMESANAN LAPANGAN FUTSAL DI RRI SOOCER ZONE MALANG

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORITIS

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi

BAB 3 PERANCANGAN PROGRAM. 3.1 Alasan digunakan Metode Exponential Smoothing. Banyak metode peramalan yang dapat digunakan dalam memprediksi tingkat

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

ANALISIS DERET WAKTU

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

PERAMALAN PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA TOKO OBAT BINTANG GEURUGOK

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI. saling berhubungan membentuk suatu kesatuan atau organisasi atau suatu jaringan

BAB III PERAMALAN. Praktikum Sistem Produksi ATA 2014/2015

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Analisis Deret Waktu

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

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

Peramalan Jumlah Penumpang Pada Siluet Tour And Travel Kota Malang Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 3 METODE PENELITIAN. Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari

EFEKTIFITAS PENGGUNAAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PRODUK

BAB 3 METODE PENELITIAN

(FORECASTING ANALYSIS):

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

BAB II LANDASAN TEORI. Suatu sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang

PERAMALAN (Forecast) (ii)

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PRODUKSI TANAMAN PANGAN

PENGEMBANGAN SI STOK BARANG DENGAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT. TOMAH JAYA ELEKTRIKAL)

BAB 2 LANDASAN TEORI. sama setiap hrinya. Pada bulan-bulan tertentu curah hujan sangat tinggi dan pada

PERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN JUMLAH CALON MAHASISWA BARU YANG MENDAFTAR MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOTHING

BAB 2 LANDASAN TEORI

U K D W BAB I PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Produk Domestik Regional Bruto

Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

Peramalan (Forecasting)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERAMALAN (FORECASTING)

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

PERAMALAN (FORECASTING)

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

APLIKASI PERAMALAN PENGADAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION DAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS DI TOKO PIONIR JAYA)

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

BAB 1 PENDAHULUAN. Pasar global dewasa ini tanpa disadari telah membuat kompetisi di dalam dunia

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. pada waktu yang akan datang berdasarkan data empiris. Data empiris(terhitung)

BAB I PENDAHULUAN. akan teknologi untuk memperoleh ataupun mengirimkan informasi dari tempat

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB. 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

PERBANDINGAN KEEFEKTIFAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENGUNJUNG HOTEL MERPATI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 3 METODE PENELITIAN

Matakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP

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

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksikan apa yang akan

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Semua barang dan jasa sebagai hasil dari kegiatan-kegiatan ekonomi yang beroperasi

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

PENERAPAN LEAST SQUARE METHOD UNTUK PERAMALAN PENJUALAN DI HIJABSTORY BANDUNG

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISA PREDIKSI PENYEWAAN ALAT TRANSPORTASI MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT SEDONA HOLIDAYS MEDAN)

S (t)=ax(t)+(1-a)s t-1 (2) S (t)=asn(t)+(1-a)s t-1 (3) F(t+m)=S(t)+mb(t) (4)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan adalah proses perkiraan (pengukuran) besarnya atau jumlah

SISTEM PERAMALAN STOK OBAT MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING

PENERAPAN ALGORITMA FORECASTING UNTUK PREDIKSI PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN SRAGEN

BAB II LANDASAN TEORI. Sistem informasi terdiri dari input, proses, dan output, seperti yang terlihat pada

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dilakukan peramalan, Oleh karena itu perlu diperkirakan atau diramalkan situasi apa dan

BAB 2 LANDASAN TEORI

Peramalan Deret Waktu Menggunakan S-Curve dan Quadratic Trend Model

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi semakin dirasakan kegunaannya oleh manusia. Hal itu disebabkan karena

SISTEM PREDIKSI PENJUALAN KRUPUK UD. BAWANG MAS MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING S K R I P S I

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Seperti diketahui PDRB adalah penjumlahan dari seluruh Nilai Tambah Bruto (NTB)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Dwi Puspitasari 1, Mustika Mentari 2, Wildan Ridho Faldiansyah 3

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pembahasan Materi #7

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PERAMALAN

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

TEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI.

LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI MODUL VIII ( TIME SERIES FORECASTING

Transkripsi:

APLIKASI PERAMALAN DALAM PEMESANAN LAPANGAN FUTSAL DI RRI SOOCER ZONE MALANG Indra Dharma W 1, Yunior Fajar Triandi 2, Eng Cahya Rahmad 3 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi,Politeknik Negeri Malang 1 indra.dharma@gmail.com, 2 namasayayunior@gmail.com, 3 cahya.rahmad@polinema.ac.id Abstrak Perkembangan olah raga di indonesia sangatlah ramai oleh karena itu semua pengusaha di bidang olah raga apalagi bidang futsal,akan tetapi semua pengusaha membutuhkan berbagai sumber dan personel pendukung untuk meningkatkan kemampuan perusahaan untuk bersaing. Salah satu model dan teknologi yang dapat digunakan adalah penggunakan metode peramalan,khususnya dengan menggunakan metode peramalan Exponential Smoothing untuk menganalisis dan mengidetifikasikan kebutuhan futsal,dan secara tidak langsung akan dapat mempekirakan atau memprediksi keuangan futsal di masa depa berdasarkan data tahun - tahun sebelumnya. Nilai prediksi ini mencapai pendapatan dan keuntungan berdasarkan pada jumlah ketersediaan lapangan futsal. Aplikasi ini dikembangkan dengan Visual Studio dengan database SQL server,dan mengamati hasil analisis model data yang ada. Kata kunci : Exponential Smoothing,Prediksi,Teknologi,Database,Analisis Sistem. 1. Pendahuluan Peramalan pemesanan dibutuhkan oleh perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk merencanakan langkah selanjutnya dalam rangka untuk meningkatkan kuantitas pemiant futsal. Berdasarkan hasil penelitian di Lapangan Futsal RRI Soccer Zone diketahui bahwa pemesanan lapangan futsal Soccer Zone terkadang mengalami pasang surutnya pemesanan futsal.hal ini mengakibatkan hilangnya peluang untuk mendapatkan keuntungan karena bisa saja konsumen menyewa di tempat yang lain. Masalah tersebut terjadi dikarenakan sistem pemesanan lapangan futsal yang kurang baik akibat dari kurang akuratnya penentuan pemesanan lapang futsal. Hal ini mengakibatkan kurang efektif dalam pengolahan data tersebut dikarenakan sistem masih menggunakan manual. Metode Forecasting merupakan data yang dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Setiap data diberi bobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar Dari penelitian sebelumnya tentang Perancangan dan Pembuatan Sistem Informasi Manajemen Lapangan Futsal Online Champion Malang dan dilengkapi dengan Pemesanan SMS Gateway tahun 2010 dikerjakan oleh Mahasiswa Politeknik Negeri Malang Jurusan manajemen informatika, melengkapi tentang analisis sebuah data dan mebuat peramalan dengan menggunakan metode exponential smothing yang dijelaskan untuk menghitung suatu data jangka pendek seperti perencanaan atau perencanaan musiman. Tujuan penggunaan metode ini adalah untuk mengurangi ketidakaturannya data di masa lampau seperti contoh data musiman. 2. Landasan Teori 2.1 Proses Bisinis Pemesanan Futsal Pemesanan adalah transaksi perubahan nilai barang menjadi nilai uang. Pemesanan member maupun non member atau menjual berarti suatu tindakan untuk menukar jasa barang dengan uang.

Cara mempengaruhi orang lain agar mau memesan lapangan futsal sehingga kedua belah pihak pemilik usaha maupun pemesan futsal sama sama mendapatkan keuntungan dan kepuasan. 2.2 Metode Peramalan (Forecasting) Metode peramalan (forecasting) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif.metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif atau model matematis yang beragam dengan data masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila : Tersedia data dan informasi masa lampau. Data dan Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik. Diasumsikan beberapa aspek masa lalu akan terus berlanjut di masa datang. Metode PeramalanExponential Smoothing Exponential Smoothing adalah salah satu tipe teknik peramalan rata rata bergerak yang melakukan penimbangan terhadap data masa lalu dengan cara eksponensial sehingga data paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar rata rata bergerak (Santoso, 2009). Sekelompok metode yang menunjukan pembototan menurun secara eksponensial terhadap nilai obeservasi yang lebih tua. Oleh karena itu, metode ini dibagi menjadi tiga, yaitu sigle exponential smoothing, double exponential smothing, dan triple exponential smoothing. Metode single exponential smoothing merupakan perkembangan dari metode moving average. Yang mula mula dengan rumus sebagai berikut (Subagyo, 1986) : ˆ t 1 Y Y t (1 ) Yˆ (1) Keterangan : Y t+1 = nilai ramalan untuk periode berikutnya a = konstanta pemulusan y t-1 Y t = data baru atau nilai Y yg sebenarnya pada periode t Y t = nilai pemulusan yang lama atau rata-rata pemulusan hingga periode t-1 Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan. Holt Linier Exponential Smoothing Misalkan bahwa time series adalah non musiman tetapi tidak tren di layar. Metode Holt memperkirakan baik di tingkat saat ini dan tren saat ini. Perhatikan bahwa rata rata bergerak sederhana adalah kasus khusus dari pemulusan exponensial dengan menetapkan periode rata rata bergerak kebagian interger (3 - Alpha) atau Alpha. Bagi sebagian besar data bisnis Parameter alpha lebih kecil dari 0,40 seringkali efektif. Namun,salah satu dapat melakukan pencarian grid ruang parameter,dengan 0,1 untuk mencari 0,9 sedangkan 0,5 mencari parameter sendiri 0,5 dengan kenaikan 0,1. Maka alpha terbaik akan memiliki terkecil Kesalahan Mutlak dari nilai Peramalan (MA Kesalahan). Literatur untuk alpha 0,1, 0,5, dan 0,9 adalah dimana setiap alpha mengacu dari nilai pertama peramalan,nilai pertengahan peramalan,dan nilai akhir peramalan dimana nilai alpha ketiga itu untuk mencari nilai yang terdekat pada nilai peramalan futsal rri soccer zone. Hal-hal yang perlu diketahui sebelum melakukan peramalan dengan metode smothing adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi- kondisi seperti: a. Adanya informasi masa lalu b. Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk data t

c. Diasumsikan bahwa pola data yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu: Analisis deret waktu (Time series), merupakan analisis antara variabel yang dicari dengan variabel waktu. Analisis Cross Section atau sebab akibat (Causal method), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi waktu. Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu dengan metode smothing yaitu : 1. Analisis deret waktu untuk smoting masa lampau 2. Analisis deret untuk waktu yang diramalkan Untuk menjelaskan hubungan metode ini kita gunakan notasi matematis seperti ini yaitu : Y = F (x) (2) Dimana : Y = Dependent variable (waktu yang diramalkan) X = Independent variable (waktu masa lampau) Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi smothing dapat digunakan sebagai berikut : Y = a + b x (3) Dimana a dan b adalah merupakan parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat digunakan dengan menggunakan rumus : a = Y b x (4) kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus: b = X 3. Metodologi X X Y X Y 2 X (5) Medode yang digunakan dalam pengembangan aplikasi ini adalah Metode Exponential Smoothing. 3.1 Perancangan Penelitian Dalam penelitian ini akan dilakukan beberapa tahapan, dimana tahapan ini dapat dilihat pada gambar 3.2, pada tahapan pertama diawali dengan menentukan kriteria input dan output, dari variabel input dan output tersebut dibuat smoothing, kemudian membuat smoothing nilai peramalan, selanjutnya memasukan data tiap bulan, membuat peramalan tiap bulan untuk kedepannya, dan mengitung kesalahan data yang diramalkan, yang terakhir akan didapatkan nilai pemulusan dari peramalan Futsal RRI Soccer Zone Malang. Gambar 3(a)Tahapan Penelitian Untuk Peramalan Futsal RRI Soccer Zone Malang 3.2 Mendefisinikan Kebutuhan Langkah pertama dalam perancangan sistem adalah pengumpulan kebutuhan apa saja yang akan digunakan. Salah satu kebutuhan utama dalam sistem yang akan dibuat adalah data. Informasi dan data yang dikumpulkan dari responden ahli dengan menggunakan kuesioner yang di sebar pada pemilik Futsal RRI Soocer Zone,admin dari Futsal RRI Soocer Zone Malang. Informasi data bisa didapatkan data tetap dan dinamis. Misalnya data tetap adalah: Berapa jumlah lapangan fustsal,alamat futsal,jam buka lapangan futsal, dan futsal buka minimal berapa jam per-hari. Iformasi dinamis adalah inforamsi yang selalu berubah dalah setiap priodik dapat setiap jam, hari, minggu, bulan, bahkan tahunan.sedangkan data dinamis dalam aplikasi ini misalnya adalah data harga sewa yang berubah ubah setiap tahunnya.

Selain itu, analisa kebutuhan dibutuhkan untuk mengetahui kebutuhan perangkat lunak apa saja yang akan dibutuhkan dalam pembuatan aplikasi ini sehingga dapat membantu dalam memahami dasar program dan membantu dalam menentukan spesifikasi minimal untuk menjalankan program yang akan dibuat. Berupa daftar pertanyaan yang berkaitan dengan permasalahanya penelitian yang harus dijawab dan diisi oleh responden sebagi sampel yang terpilih. Responden dalam penelitian ini yakni pihak pemilik Futsal RRI dan administrator Futsal RRI. Penyusunan dan penyebaran kuesioner pendahuluan dilakukan untuk mengidentifikasi variabel variabel penelitian dalam menentukan atribut atribut apa yang dianggap penting dalam penyusunan kuesioner. Penyusunan kuesioner penelitian dimaksudkan untuk mempermudah peniliti dalam melakukan pengumpulan data. Kuesioner yang dibuat harus ringkas dan tidak membingukan responden. Kuesioner ini dibuat sebagai alat untuk mengumpulkan data primer, yang dibuat dengan mempertimbangkan kriteria kriteria pengambilan keputusan yang telah diidentifikasi sebelumnya. Tujuan pembuatan kuesioner ini adalah untuk mencari data bobot tiap kriteria. 4. Pengujian (Testing) Dalam tahap ini dilakukan testing (uji coba) aplikasi yang akan dibuat. Pengujian aplikasi yang dilakukan meliputi fitur fitur apaka aplikasi sesuai yang dibuat. Pada aplikasi ini, peramalan dibedakan menjadi 2 yaitu peramalan kualitatif adalah peramalan berdasarkan data masa lalu yang ditentukan berdasarkan pemikiran atau pendapat dan pengetahuan serta pengalaman penyusunnya. Kuantitatif adalah model peramalan yang didasarkan pada data masa lalu dengan metode yang ada. Metode yang digunakan akan sangat mempengaruhi hasil dari peramalan. Metode kuantitaif dapat digunakan apabila 3 (tiga) kondisi,yaitu adanya informasi tentang keadaan yang lain, informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data,dapat diamsusikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang. Dari beberapa metode yang ada pada time series, penulis mengambil satu metode untuk dianalisa. Metode tersebut adalah metode Exponential Smoothing, pemilihan metode ini juga berdasarkan teknik peramalan yang dipakai untuk meramalkan pola data masa lalu. Pada analisa ini, penulis menggunakan ukuran ketepatan peramalan dengan menggunakan teknik kesalahan rerata/nilai kesalahan pertama dan nilai kesalahan kuadrat untuk menghitung forecasting error. Dalam implementasinya, metode memerlukan data yang benar-benar valid karena metode ini merupakan metode kuantitatif yang salah satu syaratnya adalah adanya data yang valid. Metode Exponential Smoothing merupakan perhitungan rerata sesuai periode yang diinginkan dengan rumus yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Pada contoh kasus yang dihadapi kali ini adalah meramalkan kondisi jumlah pemesanan yang melakukan penyewaan lapangan futsal di RRI Soccer Zone malang periode tahun 2015 untuk peramalan tahun 2016. Peramalan dilakukan untuk mengetahui jumlah pemesanan lapangan futsal meningkat atau menurun. Untuk menggunakan aplikasi ini, administrator harus memilih tempat futsal, tahun, bulan, keterangan bulan dimana bulan januari merupakan bulan yang high session atau low session, dan rerata yang berfungsi untuk menentukan data valid yang akan diambil untuk dilakukan analisa peramalan. Kemudian administrator dapat melihat data valid yang akan dimasukan dalam perhitungan peramalan dan melihat hasil ramalannya berbentuk numerik dan grafik.

Gambar 4(a). Nilai NPS 50.000,- Gambar 4(b). Nilai NPS 100.000,- Rata-rata yang diperoleh dari NPS hanya 0,1 dan 0,9 dari garfik NPS tersebut kita bisa mengetahui dimanah letak NPS terdekat antara 4a dan 4b. 5. Pembahasan Aplikasi Berdasarkan hasil pengujian terhadap aplikasi peramalan dalam pemesanan lapangan futsal rri soocer zone malang, dapat ditarik kesimpulan aplikasi dapat berfungsi sesuai dengan yang diharapkan serta aplikasi yang dibangun telah cukup memenuhi tujuan awal pembangunan futsal ini sendiri. Pada pembahasan mengenai penggunaan metode exponential smoothing ini, akan dijabarkan mengenai langkah-langkah perhitungannya. Langkah pertama yang harus dilakukan adalah menghitung rata-rata jumlah pengunjung pada bulan sebelumnya yang sudah dikalikan dengan bobot yang diberikan pada masing-masing bulan sebelumnya. Kemudian dikali dengan jumlah bobot yang sudah diberikan pada masing-masing bulannya. Bulan yang digunakan adalah bulan yang sama dengan tahun yang berbeda. Perhitungan ini diterapkan menggunakan rumus exponential smoothing. Peramalan adalah upaya mempekirakan apa yang terjadi di masa depan, berbasis pada metode ilmiah (ilmu dan teknologi) serta dilakukan secara sistematis (Santoso, 2009). Walaupun demikian, kegiatan peramalan tidaklah semata-mata berdasarkan prosedur ilmiah atau teroranisir, karena ada kegiatan peramalan yang menggunakan intuisi (perasaan) atau lewat diskusi informal dalam sebuah grup. 6. Kesimpulan Berdasrkan pembahasan kesimpulan dapat ditarik sebagai berikut: 1. Hasil pengujian bahwa aplikasi sudah menjadi aplikasi sebagai permalan. 2. Memberikan dan kemudahan pada bagian admin dalam melakukan kebijakan pemesanan dan laporan pada periode berikutnya. 3. Aplikasi ini bisa membuat data pemesanan dalam bulan berikutnya dengan cara data mengacu sebelumnya dengan keterangan bulan sebelumnya. 7. Saran Pada peramalan yang menggunakan metode Exponential Smoothing, Dengan kata lain peramalan bertujuan mendapatkan peramalan yang bisa meminimumkan kesalahan meramal (forecast error) yang bisa diukur dengan Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan sebagainya.pada range 1 tahun paling kecil nilai kesalahannya. Sehingga dapat direkomendasikan bahwa kedepannya lebih baik menggunakan peramalan dengan range waktu 1 tahun.

Daftar Pustaka Erwin, 2011, Peramalan Dengan Metode Exponential Smothing, http://erwinnote.wordpress.com/2011/06/02/pe ramalan-dengan-metodeexponential-smothing diakses 12 Mei 2014 Jam 11:40. Excellina. 2014. Analisis dan Rancang Bangun Sistem Informasi Peramalan Tingkat Penjualan Produk Telkom (Studi Kasus PT Telkom, Tbk Blitar), Skripsi Politeknik Negeri Malang. Herjanto, Eddy. 2009. Sains Manajemen Analisis Kuantitatif Untuk Pengambilan Keputusan. Jakarta: Grasindo Putra Chairandy, Ranno. 2014. Rancang Bangun Perkiraan Penjualan Pada Mula Jaya Novina Menggunakan Analisa Forecasting, Skripsi Politeknik Negeri Malang. Raharja, Alda. 2010. Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penggunaan Waktu Telepon Di PT.Telkomsel Divre3Surabaya, Jurnal Sistem Informasi. Rizka Falevy, Marcelina. 2011. Sistem Peramalan Harga Sembako Berbasis Moving Average dengan Brew Platform Sebagai Mobile Interfaces., https://www.pens.ac.id/uploadta/download mk.php?id=1343,(diakses pada tanggal 27 Januari 2015)