BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perusahaan Sumber Tirta merupakan perusahaan distributor yang bergerak dalam penjualan air minum kemasan merk aqua. Barang yang dijual pada distributor ini ada 6 macam barang, yaitu aqua kemasan 1500ml, 600 ml, 330 ml, 240 ml, galon dan mizone. Jalur distribusi penjualan pada perusahaan ini melingkupi kota Yogyakarta, barat Wates, utara Muntilan serta timur dan selatan batas ringroad. Jenis tempat penjualan seperti supermarket, star outlet atau agen, rumah tangga atau kantor, kanvas atau retail dan luar kota Yogyakarta, radius ± 40 km dari Yogyakarta. Pendistribusian penjualan aqua ini dilakukan oleh beberapa sales. Setiap sales bertugas untuk menjual barang di satu jenis tempat sedangkan penjualan pada setiap jenis tempat bisa dilakukan oleh satu atau lebih sales. Penjualan harian satu sales akan dicatat pada satu buku di setiap bulannya. Ketentuan pabrik yang mengharuskan perusahaan distributor untuk melakukan pemesanan barang 2 minggu ke depan membuat perusahaan distributor harus mengestimasi berapa banyak jumlah barang yang harus dipesannya untuk 2 minggu ke depan. Penentuan jumlah pesanan ini dapat dilakukan salah satunya dengan melakukan prediksi jumlah penjualan di masa depan. Prediksi jumlah penjualan di masa depan dapat dihitung dengan mengolah data penjualan yang terjadi di masa lalu. Jumlah pesanan yang harus dipesan oleh distributor ini haruslah tepat karena akan mempengaruhi proses distribusi untuk selanjutnya. Estimasi prediksi jumlah penjualan periode mendatang tidaklah mudah, terlebih banyaknya data-data yang harus diolah. Data tersebut meliputi data penjualan harian setiap sales yang nantinya dikelompokkan berdasarkan jenis tempat pendistribusian sesuai bagian sales tersebut. Data-data tersebut kemudian diolah lagi berdasarkan jumlah penjualan barang jenis tertentu pada satu periode tertentu yang dilakukan oleh masing-masing sales. Didasari pada kebutuhan perusahaan untuk memperkirakan jumlah penjualan pada periode selanjutnya, maka sangatlah penting untuk merancang sebuah sistem. Sistem tersebut dapat menghasilkan jumlah prediksi dengan 1
memanfaatkan perhitungan dari metode Single Exponential Smoothing dan metode Double Exponential Smoothing. Hasil kedua perhitungan metode tersebut kemudian dicari seberapa besar kesalahannya dengan memanfaatkan perhitungan dari ME (Mean Error), MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Square Error), MPE (Mean Percentage Error), dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Metode peramalan terbaik adalah metode yang mempunyai hasil kesalahan yang paling kecil. Jumlah barang yang mempunyai tingkat kesalahan terkecil inilah yang akan digunakan sebagai pertimbangan bagi perusahaan dalam menentukan jumlah pemesanan jenis barang pada periode berikutnya. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah diatas, perumusan masalah dari penelitian ini yakni perbandingan metode Single Eksponential Smoothing dan Double Eksponential Smoothing untuk memprediksi jumlah penjualan masingmasing jenis barang pada periode berikutnya dengan parameter pembanding ME (Mean Error), MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Square Error), MPE (Mean Percentage Error), dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). 1.3 Batasan Masalah Agar penelitian dapat terarah dan tepat sasaran, maka penelitian akan dibatasi pada : 1. Data penjualan yang dikelola adalah data penjualan PT. Sumber Tirta selama 18 bulan. 2. Penelitian dilakukan untuk menerapkan kebutuhan distribusi pada beberapa jenis produk yang dijual di perusahan tersebut, antara lain : Aqua kemasan ukuran 1500ml Aqua kemasan ukuran 600ml Aqua kemasan ukuran 330ml Aqua kemasan ukuran 240ml Aqua kemasan ukuran galon Mizone. 2
3. Perancangan sistem hanya dibatasi pada peramalan penjualan periode selanjutnya untuk masing-masing jenis barang yang dijual yang datanya didapat dari data penjualan yang sebenarnya milik masingmasing sales. Hasil peramalan tersebut digunakan PT. Sumber Tirta sebagai alternatif perencanaan jumlah pesanan barang jenis tertentu untuk periode selanjutnya. 4. Dalam program bantu ini, diasumsikan bahwa 1 bulan terdapat 4 minggu dan 1 periode adalah 2 minggu, jadi dalam 1 bulan terdapat 2 periode. Dengan demikian dalam 18 bulan, periode ramalan terdapat 36 periode 2 mingguan. 5. Metode yang digunakan untuk meramalkan penjualan adalah Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing. Hasil prediksi kedua metode ini yang nantinya akan dibandingkan untuk menentukan metode manakah yang terbaik pada setiap jenis barang. Metode yang terbaik adalah metode yang memiliki jumlah kesalahan terkecil. 6. Ukuran statistik yang digunakan untuk mengukur ketepatan metode peramalan sebagai parameter pembanding dari kedua metode tersebut adalah ME (Mean Error), MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Square Error), MPE (Mean Percentage Error), dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). 7. Lokasi distribusi meliputi : supermarket 1 yaitu supermarket bagian selatan, supermarket 2 yaitu supermarket bagian barat, star Outlet atau agen, rumah tangga atau kantor, kanvas atau retail, luar kota. 1.4 Hipotesis Metode Single Exponensial Smoothing mampu menjawab kebutuhan perusahaan PT. Sumber Tirta dengan asumsi hasil perhitungan ME (Mean Error), 3
MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Square Error), MPE (Mean Percentage Error), dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) lebih kecil daripada Double Exponensial Smoothing untuk jenis barang yang sifatnya stationer seperti kemasan galon, mizone, 1500ml, dan untuk kemasan 240 ml, 330 ml, dan 600 ml lebih cocok menggunakan metode Double Exponensial Smoothing karena datanya cenderung mengikuti suatu peningkatan/penurunan grafik yang stabil. Semakin kecil nilai perhitungan error, maka akan semakin baik hasil peramalannya. 1.5 Tujuan Penelitian Tujuan yang hendak dicapai dalam pembuatan sistem ini adalah : 1. Memenuhi syarat kelulusan Program Studi pada Jurusan Sistem Informasi. 2. Mengolah data penjualan harian per jenis barang masing-masing sales pada periode sebelum-sebelumnya untuk meramalkan jumlah penjualan per jumlah barang pada periode berikutnya menggunakan metode Single Exponential Smoothing dan metode Double Exponential Smoothing. 3. Menghitung error sebagai ukuran akurasi peramalan, berupa ME (Mean Error), MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Square Error), MPE (Mean Percentage Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error). 4. Menentukan metode peramalan terbaik untuk masing-masing jenis barang. 1.6 Spesifikasi Sistem Spesifikasi program yang akan dibuat antara lain : 1. Dapat menghitung peramalan penjualan untuk jenis barang tertentu berdasarkan data penjualan pada periode sebelumnya dengan membandingkan metode Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing. 4
2. Dapat menghitung error sebagai ukuran akurasi peramalan, berupa ME (Mean Error), MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Square Error), MPE (Mean Percentage Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Untuk mendukung kelancaran penerapan sistem komputerisasi ini, maka kebutuhan hardware dan software yang mendukung antara lain: 1. Kebutuhan perangkat keras (hardware) Processor Pentium IV 1,33 GHz Memori 512 MB Hard disk 80GB Monitor, keyboard, mouse, dan printer. 2. Kebutuhan perangkat lunak (software) Sistem Operasi: Microsoft Windows XP Professional Service Pack 2 Software : Microsoft Visual Studio 2008 dan SQL Server 2005 3. Kebutuhan Brainware Brainware dari sistem ini adalah programmer dan pengguna yang mengoperasikan sistem. Programmer Programmer dari sistem harus memiliki kualifikasi sebagai berikut : - Menguasai pemrograman dengan software Microsoft Visual Studio 2008 dan mampu mengimplementasikannya menjadi suatu sistem informasi. - Mengetahui sistem pendistribusian yang terjadi dalam penjualan air minum aqua di PT. Sumber Tirta dan mengetahui data penjualan di PT. Sumber Tirta. Pengguna Pengguna dari sistem harus memiliki kualifikasi sebagai berikut : - Dapat mengoperasikan sistem operasi Windows XP. 5
- Pernah memperoleh pelatihan dalam menggunakan sistem ini. 1.7 Metode Penelitian Kegiatan yang akan dilakukan untuk menyelesaikan masalah dan merealisasikan tujuan diatas adalah dengan menggunakan langkah langkah berikut ini: 1. Studi Literatur Mempelajari metode metode peramalan yang diperoleh dari buku buku, artikel dan dari sumber sumber lain yang cocok untuk menunjang penyelesaian tugas akhir ini. 2. Studi Lapangan Yaitu dengan melakukan wawancara terhadap pemilik perusahaan distributor aqua PT. Sumber Tirta untuk memperoleh data-data yang diperlukan dan melakukan observasi mengenai sistem kerja di perusahaan tersebut. 3. Konsultasi Proses konsultasi dilakukan dengan dosen pembimbing yang telah ditetapkan untuk memperoleh bimbingan dalam proses pembuatan tugas akhir. 4. Pengembangan sistem dengan menggunakan tahapan pengembangan perangkat lunak sebagai berikut: Perencanaan Pada tahap ini dilakukan untuk merencanakan tentang apa yang akan dikerjakan dan apa yang harus dipersiapkan. Analisis dan Perancangan Tahap ini menentukan rancangan sistem yang akan dibuat, berdasarkan desain dan analisis sistem yang telah dilakukan. Pengujian Tahap ini dilakukan untuk menguji sistem secara fungsional yaitu apakah sistem yang dibangun dapat berjalan dengan baik atau tidak. 6
Implementasi Tahap ini digunakan untuk implementasi rancangan sistem yang sudah jadi. 1.8 Sistematika Penulisan Sistematika laporan tugas akhir ini secara garis besar dapat dituliskan sebagai berikut : Bab I : Pendahuluan Berisi latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, hipotesis, tujuan penelitian, spesifikasi sistem, metodologi penelitian, sistematika penulisan. Bab II : Landasan Teori Berisi penjelasan mengenai metode yang akan digunakan yaitu metode Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing, konsep peramalan, teori database, dan uraian singkat mengenai tools yang digunakan. Bab III : Analisis Dan Perancangan Sistem Membahas tentang analisa dan perancangan sistem informasi yang meliputi analisis kebutuhan sistem dan perancangan sistem yang terdiri dari Data Flow Diagram (DFD), kamus data, perancangan database (perancangan input, perancangan output, dan perancangan proses), perancangan menu dan persiapan data contoh. Bab IV : Implementasi Sistem Berisi hasil implementasi sistem dan analisis sistem dari sistem yang telah dirancang. Bab V : Kesimpulan Dan Saran Berisi kesimpulan tentang sistem yang dihasilkan serta saran dari penulis. 7