Sistem Informasi Peramalan Persediaan Barang Menggunakan Metode SES Dan DES Ratih Yulia Hayuningtyas 1 1 STMIK Nusa Mandiri Jakarta ratih.winziy@gmail.com Abstrak - Penjualan merupakan aktivitas dalam menjual produk yang memberikan informasi mengenai persediaan barang. Arga Medical yaitu toko yang bergerak dibidang penjualan alat kesehatan, banyaknya transaksi penjualan yang ada di Arga Medical akan mempengaruhi persediaan barang. Masalah yang terjadi pada Arga Medical yaitu memprediksi jumlah produk yang harus tersedia untuk bulan berikutnya. Oleh karena itu penelitian ini membuat sistem informasi peramalan persediaan barang menggunakan metode Single Exponential dan Double Exponential. Sistem informasi peramalan persediaan barang ini akan menghasilkan peramalan persediaan barang untuk bulan berikutnya. Metode Single Exponential yang memberikan bobot yang sama pada setiap data sedangkan metode Double Exponential dilakukan smoothing dua kali. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data penjualan selama tahun 2016. Kedua Metode ini menghasilkan peramalan persediaan barang pada bulan berikutnya yaitu januari 2017 sebesar 30 dengan Single Exponential dan 9,85 dengan Double Exponential. Masing-masing metode memiliki nilai Mean Square, nilai error terkecil adalah metode yang terbaik untuk peramalan persediaan barang. Abstract Sales is an activity in selling products that provide information about inventory. Arga Medical is a shop engaged in the sale of medical equipment, many of sales transactions in the Arga Medical will affect the inventory. Problems in the Arga Medical is predicting many of product that must available for the next month. Therefore this research makes inventory information forecasting system using Single Exponential and Double Exponential method. This inventory forecasting information system will result a inventory forecasting for next month. Single Exponential Method gives equal weight to each data while Double Exponential method is smoothing twice. The Data used in this research is the sales data during 2016. Both of these methods resulted inventory forecasting in the next month is Januari 2017 of 52 with Single Exponential and 60 with Double Exponential. Each method has a Mean Square value the smallest error value is the best method for forecasting inventory. Keywords: Forecasting, Inventory, Single Exponential, Double Exponential. 1. Pendahuluan Saat ini teknologi mempunyai peranan penting dalam suatu perusahaan, terutama perusahaan dalam bidang perdagangan. Sistem Informasi sangat dibutuhkan oleh suatu perusahaan dalam mengambil keputusan yang diperlukan (Baktiar, Wibowo, & Adipranata, 2015). Dalam suatu perusahaan baik barang ataupun jasa, strategi penjualan sangat diperlukan untuk mendapatkan keuntungan yang besar. Salah satu cara yang dilakukan untuk strategi penjualan ini adalah dengan melakukan prediksi penjualan (Margi & Pendawa, 2015). Peramalan penjualan dibutuhkan oleh perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan untuk merencanakan langkah selanjutnya dalam rangka untuk meningkatkan kuantitas penjualannya (Sahara, 2013). Peramalan berasal dari kata ramalan yang artinya adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang (Andini & Auristandi, 2016). Metode peramalan merupakan cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan dasar data yang relevan pada masa lalu (Andini & Auristandi, 2016). Arga Medical merupakan sebuah toko yang bergerak dibidang penjualan. Yang menjual alat-alat kesehatan. Banyak sekali transaksi penjualan yang terjadi di Arga Medical. Banyaknya transaksi penjualan yang ada akan mempengaruhi stok barang di Arga Medical. Permasalahan yang ada bagaimana cara mendapatkan kebutuhan stok barang agar optimal untuk periode kedepan dengan memanfaatkan data penjualan (Utama & Watequlis, 2016). ISSN : 2461-0690 1
Hasil penelitian di Arga Medical bahwa persediaan alat kesehatan terkadang mengalami kekurangan. Permintaan yang banyak dari pelanggan menyebabkan persediaan mengalami kekurangan. Masalah ini terjadi dikarenakan sistem persediaan barang yang kurang baik sehingga kurang akuratnya penentuan persediaan terhadap alat kesehatan untuk menentukan berapa banyak yang harus disiapkan untuk memenuhi permintaan pelanggan (Sahara, 2013). Maka dari itu dibuatlah suatu Sistem informasi yang akan di lengkapi dengan sistem peramalan stok barang (Imbar & Andreas, 2015). Sistem informasi peramalan persediaan barang menggunakan metode Single Exponential dan Double Exponential. Hasil untuk peramalan persediaan dapat dilihat dari tingkat error terkecil dari metode Single Exponential dan Double Exponential, dengan tingkat error terkecil maka metode ini dianggap lebih akurat dalam peramalan persediaan. 2.1 Sumber Data Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data penjualan alat kesehatan Easy Touch Kolestrol Strip selama tahun 2016. Tabel 1. Data Penjualan Barang Easy Touch Kolestrol Strip No Bulan Data Penjualan 1 Januari 2016 2 2 Februari 2016 52 3 Maret 2016 47 4 April 2016 44 5 Mei 2016 38 6 Juni 2016 36 7 Juli 2016 36 8 Agustus 2016 51 9 September 2016 41 10 Oktober 2016 52 11 November 2016 54 12 Desember 2016 51 merupakan suatu parameter dalam peramalan untuk menguji keakuratan hasil peramalan yang telah dilakukan. Semakin kecil nilai Mean Square maka semakin akurat hasil peramalan yang telah dilakukan. 2.3Metode Single Exponential Metode Single Exponential merupakan perkembangan dari metode Moving Average (Subagyo, 2013). Metode ini menggunakan pencatatan data masa lalu yang sangat sedikit, dan mengasumsikan data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang tetap, tanpa mengikuti pola atau tren (Margi & Pendawa, 2015). Rumus Single Exponential. S t+1 = αx t + (1 α) S t (1) Keterangan: S t+1 : Nilai ramalan untuk periode berikutnya α : Konstanta pemulusan X t : Data pada periode t S t : Nilai pemulusan pada periode t-1 2.4Metode Double Exponential Metode ini merupakan model linier yang dikemukakan oleh Brown. Di dalam metode Double Exponential dilakukan proses smoothing dua kali (Subagyo, 2013). Proses pemulusan sebagai berikut: S t = αx t + (1 α) S t-1.. (2) S t = αs t + (1 α) S t+1... (3) Peramalan dilakukan dengan rumus sebagi berikut: a t = 2 S t S t (4) b t = α / (1-α) (S t S t )... (5) S t+m = a t + b t... (6) 3.1 Penerapan Single Exponential Perhitungan peramalan menggunakan Single Exponential untuk bulan januari 2017 dengan data pada tabel 1. Data penjualan pada bulan pertama sebesar 2 pcs, untuk bulan pertama belum bisa membuat peramalan. Untuk membuat peramalan pada bulan kedua data yang ada belum memenuhi. Maka dari itu untuk bulan kedua boleh ditentukan secara bebas dan mendekati. Pada penelitian ini untuk peramalan bulan kedua disamakan dengan bulan pertama yaitu sebanyak 2 pcs. Maka untuk menghitung peramalan dibulan ketiga dapat dilihat sebagai berikut: S 3 = 0,1 (52) + (1-0,1) 2 S 3 = 5,2 + 1,8 2.2 Metode Analisa Peramalan Metode yang digunakan dalam meramalkan persediaan barang di Arga Medical yaitu metode kuantitatif Single Exponential dan Double Exponential. Cara menghitung metode Exponential yaitu data yang lebih baru diberi bobot yang besar, sehingga data terbaru lebih diperhatikan nilainya. Metode Exponential memiliki nilai bobot yaitu alpha (α) besarnya nilai alpha antara 0 dan 1. Metode Mean Square S 3 = 7 ISSN : 2461-0690 282
Jadi peramalan penjualan untuk bulan ke 3 sebesar 7 pcs. Peramalan untuk bulan januari 2017 sebagai berikut: S 13 = 0,1 (51) + (1-0,1) 28 S 13 = 5,1 + 25,2 S 13 = 30,3 30 dahulu dengan mengukur error, mean absolute error, mean squared error. α yang menghasilkan error terkecil yang dipilih. Pada tabel 2 dapat dilihat nilai error terkecil pada nilai α= 0,3. Untuk perhitungan erorr dapat dilihat sebagai berikut: Peramalan penjualan untuk bulan Januari 2017 sebesar 30 pcs. Peramalan pada penelitian ini menggunakan nilai α= 0,1; α= 0,2; α= 0,3; Untuk memilih nilai α yang paling baik maka harus mencari nilai errornya terlebih No Bulan Data Penj uala n (Xt) 1 Jan-16 2 Tabel 2. Perhitungan Single Exponential Fore cast (St) α=0, 1 Forecast (St) α=0,1 Forecast α=0,2 Forecast α=0,3 Mea n Abso lute ()2 Squared - Fore cast α=0, 2 Err or Mea n Abso lute () 2 Square d - Fore cast α=0,3 Mean Absolu te () 2 Square d - 2 Feb-16 52 3 Mar-16 47 4 Apr-16 44 5 Mei-16 38 6 Jun-16 36 7 Jul-16 36 8 Agust- 16 51 9 Sep-16 41 10 Okt-16 52 2 50 50 208 2 50 50 208 2 50 50 208 7 40 40 133 12 35 35 102 17 30 30 75 11 33 33 91 19 25 25 52 26 18 18 27 14 24 24 47 24 14 14 16 31 7 7 4 17 19 19 31 27 9 9 7 33 3 3 1 19 17 17 25 29 7 7 5 34 2 2 0 20 31 31 78 30 21 21 36 35 16 16 22 23 18 18 26 34 7 7 4 40 1 1 0 25 27 27 60 36 16 16 22 40 12 12 12 11 Nov-16 54 28 26 26 57 39 15 15 19 44 10 10 9 12 Des-16 51 30 21 21 35 42 9 9 7 47 4 4 2 20 Jumlah 305 305 792 9 209 479 153 153 360 Rata-Rata 28 28 72 19 19 44 14 14 33 S t = 7,29 3.2. Penerapan Double Exponential S t = 0,2 (7,29) + (1 0,2) 4,73 S t = 1,46 3,78. Dalam metode ini dilakukan proses S t = 5,24 smoothing dua kali (Utama & Watequlis, a t = 2 (7,29) 5,24 2016). Penerapan Double Exponential a t = 14,58 5,24 untuk persediaan barang alat a t = 9,34 kesehatan yaitu Easy Touch Kolestrol Strip b t = (0,2/(1-0,2)) * (7,29 5,24) untuk periode januari 2017 dengan nilai b t = 0,25 * 2,05 alpha 0,2. b t = 0,51 S t = 0,2 (51) (1 0,2) 3,64 S 13 = 9,34 + 0,51 (1) S t = 10,2 2,91 S 13 = 9,85 ISSN : 2461-0690 283
Tabel 2. Perhitungan Double Exponential No Bulan Data Penju alan (Xt) Single Expone ntial Smooth ing (S't) Double Expone ntial Smooth ing (S"t) Nilai a (at) Nilai b (bt) Forecas t St+m= at+btm (bila m=1) Mean Absolut e ()2 Squared - 1 Jan-16 2 2,00 2,00 2,00 0,00 0,00 2,00 2,00 0,33 2 Feb-16 52 8,80 3,36 14,24 1,36 2,00 50,00 50,00 208,33 3 Mar-16 47 2,36 3,16 1,56 (0,20) 15,60 31,40 31,40 82,16 4 Apr-16 44 6,91 3,91 9,91 0,75 1,36 42,64 42,64 151,51 5 Mei-16 38 2,07 3,54 0,60 (0,37) 10,66 27,34 27,34 62,27 6 Jun-16 36 5,54 3,94 7,14 0,40 0,23 35,77 35,77 106,62 7 Jul-16 36 2,77 3,71 1,82 (0,24) 7,54 28,46 28,46 67,47 8 Agust- 16 51 7,99 4,56 11,41 0,86 1,59 49,41 49,41 203,47 9 Sep-16 41 1,81 4,01 (0,39) (0,55) 12,27 28,73 28,73 68,79 10 Okt-16 52 8,95 5,00 12,90 0,99-0,94 52,94 52,94 233,59 11 Novemb er 2016 54 3,64 4,73 2,55 (0,27) 13,89 40,11 40,11 134,05 12 Des-16 51 7,29 5,24 9,34 0,51 2,28 48,72 48,72 197,84 13 Januari 2017 9,85 Jumlah 435,52 435,52 1516,45 Rata-Rata 39,59 39,59 126,37 3.3. Design Tampilan design Sistem Informasi Peramalan Persediaan Barang dapat dilihat pada gambar dibawa ini: A. Tampilan Data Penjualan Pada tampilan ini dapat dilihat data penjualan dalam satu tahun pada toko Arga Medical pada gambar 1. B. Tampilan Metode Single Expnential Pada tampilan form metode Single Exponential ini dapat memilih barang yang akan diprediksi jumlah persediaan untuk periode berikutnya dan tentukan tahunnya. Kemudian dimasukkan nilai alpha yang nilainya 0 0,9. Gambar 2 adalah tampilan untuk nilai alpha 0,1. Gambar 1. Data Penjualan Tahun 2016 Easy Touch Kolestrol Strip Gambar 2. Hasil Single Exponential ISSN : 2461-0690 281
C. Tampilan Metode Double Exponential Pada tampilan form metode Double Exponential ini alurnya sama saja seperti form single Exponential hanya saja di Doubel Exponential ini melakukan pemulusan dua kali. Tampilan form Double Exponential dapat dilihat pada gambar 3. Gambar 3. Tampilan Double Exponential 4. Kesimpulan Setelah melakukan perhitungan peramalan persediaan alat kesehatan menggunakan dua metode yaitu Single Exponential dan Double Exponential yang lebih akurat perhitungannya yang memiliki nilai error terkecil. Perhitungan dengan Single Exponential menghasilkan nilai forecast untuk bulan Januari 2017 yaitu 30 dengan nilai alpha 0,1 dan nilai Mean Squared 2, nilai forecast 42 dengan nilai alpha 0,2 dan nilai Mean Squared 44, nilai forecast 47 dengan nilai alpha 0,3 dan nilai Mean Squared 33. Perhitungan dengan Double Exponential menghasilkan nilai forecast untuk bulan Januari 2017 9,85 dengan nilai alpha 0,2 dan nilai Mean Squared 126,37. Dapat ditarik kesimpulan sistem informasi peramalan persediaan alat kesehatan dapat membantu pemilik dalam menyediakan barang untuk periode kedepannya dan dapat mengurangi masalah penumpukan barang atau kekurangan barang. Referensi [1] Utama, C. A., & Watequlis, Y. (2016). Pengembangan SI Stok Barang Dengan Peramalan Menggunakan Metode Double Exponential (Studi Kasus: PT. Tomah Jaya Elektrikal). Jurnal Informatika Polinoma, 2(4), 147-153. [2] Imbar, R. V., & Andreas, Y. (2015). 6. Sistem Informasi Toko Listrik Aryono King dengan Peramalan Stok Barang menggunakan Metode Double Exponential. Jurnal Informatika, 6(1). [3] Andini, T. D., & Auristandi, P. (2016). Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor di UD Achmad Jaya Menggunakan Metode Double Exponential. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 10(1), 1-10. [4] Sahara, A. (2013). Sistem Peramalan Persediaan Unit Mobil Mitsubishi Pada PT. Sardana Indah Berlian Motor Dengan Menggunakan Metode Exponential. Majalah Ilmiah INTI (Informasi dan Teknologi Ilmiah), 1(1). [5] Margi, K., & Pendawa, S. (2015). Analisa Dan Penerapan Metode Single Exponential Untuk Prediksi Penjualan Pada Periode Tertentu (Studi Kasus: Pt. Media Cemara Kreasi). Prosiding SNATIF, 2. [6] Baktiar, C., Wibowo, A., & Adipranata, R. (2015). Pembuatan Sistem Peramalan Penjualan Dengan Metode Weighted Moving Average dan Double Exponential Pada UD Y. Jurnal Infra, 3(1), pp-222. [7] Subagyo, Pangestu. (2013). Forecasting Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta. ISSN : 2461-0690 282