TA : Sistem Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Single Moving Average Pada PT. Panther Part.

(1)

MENGGUNAKAN METODE SINGLE MOVING AVERAGE PADA PT. PANTHER PART

Nama : Lia Sari NIM : 05.41010.0348 Program : S1 (Strata Satu)

Jurusan : Sistem Informasi

SEKOLAH TINGGI

MANAJEMEN INFORMATIKA & TEKNIK KOMPUTER SURABAYA

2013

STIKOM


(2)

vi ABSTRAK

PT. Panther Part merupakan distributor bodypart yang menjual secara retail maupun grosir. PT. Panther Part menjual kurang lebih 5000 jenis bodypart. Transaksi penjualan mencapai seratus kali dalam sehari dengan sekali transaksi dapat berisi ratusan jenis bodypart, sehingga sering mengalami kekurangan stok barang. Hal ini dikarenakan PT. Panther Part tidak memiliki sebuah sistem yang dapat memperkirakan jumlah persediaan yang harus dilakukan.

Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan Metode Single Moving Average digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Sistem informasi ini menghasilkan peramalan yang dapat memprediksi jumlah penjualan pada periode yang akan datang dan jumlah ini dapat digunakan sebagai acuan dalam pemesanan barang pada supplier.

Implementasi Sistem informasi peramalan penjualan dapat digunakan untuk melakukan peramalan penjualan per minggu dan dapat digunakan untuk melakukan pemesanan barang pada supplier dengan tingkat ketelitian sebesar 65%.

Kata kunci: Single Moving Average, Peramalan Penjualan, Sistem Informasi.

STIKOM


(3)

x

Halaman

ABSTAKSI ... vii

KATA PENGANTAR ... viii

DAFTAR ISI ... x

DAFTAR TABEL ... xiii

DAFTAR GAMBAR ... xv

BAB I PENDAHULUAN ... 1

1.1. Latar belakang masalah ... 1

1.2. Perumusan masalah ... 3

1.3. Pembatasan masalah ... 3

1.4. Tujuan ... 4

1.5. Sistematika penulisan ... 4

BAB II LANDASAN TEORI ... 6

2.1. Teknik Peramalan ... 6

2.1.1. Jenis-jenis peramalan ... 7

2.1.2. Langkah-langkah peramalan ... 8

2.1.3. Jenis-jenis metode peramalan ... 8

2.1.4. Jumlah periode dalam Moving Average ... 9

2.2. Single Moving Average ... 10

2.3. Ukuran ketepatan metode peramalan ... 11

STIKOM


(4)

xi

2.5. Jenis dan kegunaan prediksi penjualan ... 13

2.6. Penjualan ... 14

2.7. Sistem ... 15

2.8. Microsoft Visual Studio .Net 2005 ... 15

BAB III PERANCANGAN SISTEM ... 17

3.1. Identifikasi Permasalahan ... 17

3.2. Analisi Perancangan ... 18

3.3. Perancangan Sistem ... 19

3.3.1. Arsitektur Sistem ... 20

3.3.2. Sistem Flow Penjualan Barang ... 21

3.3.3. Data Flow Diagram ... 22

3.3.4. Entity Relationship Diagram ... 25

3.3.5. Perancangan Input ... 30

3.3.6. Layar Dialog ... 30

3.3.7. Perancangan Output ... 39

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI ... 41

4.1. Implementasi Sistem ... 41

4.2. Instalasi Program dan Pengaturan Sistem ... 41

4.3. Evaluasi Sistem ... 42

4.3.1. Penggunaan formlogin ... 42

4.3.2. Penggunaan menu utama ... 43

4.3.3. Penggunaan formimport data barang ... 44

STIKOM


(5)

xii

4.3.5. Penggunaan form penghitungan peramalan ... 46

4.3.6. Penggunaan form hasil perhitungan peramalan ... 47

4.4. Evaluasi Sistem ... 48

BAB V PENUTUP ... 66

5.1. Kesimpulan ... 66

5.2. Saran ... 66

DAFTAR PUSTAKA ... 67

LAMPIRAN ... 68

STIKOM


(6)

xiii

Halaman

Tabel 3.1. Barang ... 27

Tabel 3.2. Jenis Barang ... 28

Tabel 3.3. Salesman ... 28

Tabel 3.4. Peramalan ... 29

Tabel 3.5. Penjualan ... 29

Tabel 3.6. Detail Penjualan ... 30

Tabel 3.7. Fungsi obyek form login ... 31

Tabel 3.8. Fungsi obyek form ubah kata kunci ... 32

Tabel 3.9. Fungsi obyek form import data Salesman ... 34

Tabel 3.10. Fungsi obyek form import data Jenis Barang ... 35

Tabel 3.11. Fungsi obyek form import data Barang ... 36

Tabel 3.12. Fungsi obyek form import data Penjualan ... 37

Tabel 3.13. Fungsi obyek form peramalan ... 38

Tabel 3.14. Fungsi obyek form hasil perhitungan peramalan ... 40

Tabel 4.1. Data Login ... 49

Tabel 4.2. Evaluasi uji coba form login ... 50

Tabel 4.3. Data pengguna ... 53

Tabel 4.4. Evaluasi uji coba form pengguna ... 54

Tabel 4.5. Evaluasi uji coba formsalesman ... 56

Tabel 4.6. Data Peramalan ... 59

Tabel 4.7. Evaluasi uji coba form perhitungan peramalan ... 59

Tabel 4.8. Evaluasi uji coba perhitungan manual peramalan ... 61

STIKOM


(7)

xiv

STIKOM


(8)

xv

Halaman

Gambar 3.1. Gambaran umum sistem informasi peramalan penjualan

menggunakan metode Single Moving Average ... 21

Gambar 3.2. Diagram alir perhitungan metode Single Moving Average ... 22

Gambar 3.3. HirarkiInput Proses Output (HIPO) Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada PT. Panther Part ... 23

Gambar 3.4. Context Diagram Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Single Moving Average ... 24

Gambar 3.5. DFD Level 0 Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Single Moving Average ... 24

Gambar 3.6. CDM Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Single Moving Average ... 26

Gambar 3.7. PDM Sistem Informasi Peramalan Penjualan ... 27

Gambar 3.8. Desain formlogin ... 31

Gambar 3.9. Desain form ubah kata kunci ... 31

Gambar 3.10. Rancangan menu sistem informasi peramalan penjualan ... 33

Gambar 3.11. Desain form utama ... 33

Gambar 3.12. Desain form Import data salesman ... 34

Gambar 3.13. Desain form Import data jenis barang ... 35

Gambar 3.14. Desain form Import data barang ... 36

Gambar 3.15. Desain form Import data penjualan ... 37

Gambar 3.16. Desain form peramalan ... 38

Gambar 3.17. Desain form hasil perhitungan peramalan ... 39

STIKOM


(9)

xvi

Gambar 4.2. Form menu utama login sebagai admin ... 43

Gambar 4.3. Form menu utama login sebagai user ... 44

Gambar 4.4. Form import data barang ... 45

Gambar 4.5. Form import data penjualan ... 46

Gambar 4.6. Form perhitungan peramalan ... 47

Gambar 4.7. Form hasil perhitungan peramalan ... 48

Gambar 4.8. Hasil uji coba form login ... 49

Gambar 4.9. Hasil uji coba form utama login Sebagai Admin ... 51

Gambar 4.10. Hasil uji coba form utama login Sebagai User ... 51

Gambar 4.11. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 2, 3, dan 4 validasi data username dan password ... 52

Gambar 4.12. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 5 fieldusername tidak boleh kosong ... 52

Gambar 4.13. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 6 field password tidak boleh kosong ... 52

Gambar 4.14. Form view data pengguna ... 53

Gambar 4.15. Form input data pengguna ... 54

Gambar 4.16. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.4 nomor 3 field username Gambar 4.17. tidak boleh kosong ... 55

Gambar 4.18. Pesan kesalahan untuk Tabel 4.4 nomor 4 field password tidak boleh kosong ... 56

Gambar 4.19. Form view data master salesman ... 58

Gambar 4.20. Form tambah data master salesman ... 59

STIKOM


(10)

xvii

Gambar 4.22. Konfirmasi pesan tidak ada data yang disimpan ... 59

Gambar 4.23. Form perhitungan peramalan ... 63

Gambar 4.24. Konfirmasi nama barang tidak boleh kosong ... 63

Gambar 4.25. Konfirmasi tidak ada data yang disimpan ... 62

Gambar 4.26. Form hasil perhitungan peramalan ... 63

Gambar 4.27. Konfirmasi tidak ada data yang dipilih ... 64

Gambar 4.28. Form hasil peramalan dalam bentuk .pdf ... 65

STIKOM


(11)

1 1.1. Latar Belakang Masalah

PT. Panther Part merupakan distributor bodypart yang menjual secara eceran maupun partai. Penjualan dilakukan di toko yang terletak di sebuah lokasi pusat niaga Surabaya. Selain menjual di toko, PT. Panther Part menerapkan penjualan dengan berkeliling dan delivery service. PT. Panther Part menjual lebih kurang 500 jenis bodypart. Dengan jumlah pelanggan lebih kurang 300 bengkel maupun perorangan. Sebagai distributor bodypart, penjulan yang dilakukan sehari dapat melebihi seratus transaksi penjualan. Dalam sekali transaksi penjualan dapat berisi ratusan jenis bodypart.

PT. Panther Part saat ini belum menerapkan sistem informasi pada bisnisnya. Proses pembelian barang yang dilakukan saat ini, penentuan jumlah barangnya masih dilakukan dengan perkiraan. Pencatatan jenis bodypart dan stock bodypart saat ini dilakukan pada sebuah buku besar. Dengan cara ini karyawan harus selalu melihat dengan satu persatu saat ada pemesanan. Hal ini membutuhkan ketelitian dan waktu yang lama dan membuat pelanggan harus menunggu. Pemilik juga mengalami kesulitan karena tidak dapat melakukan penyetokan bodypart yang ada dengan cepat.

Salah satu indikator pertumbuhan suatu perusahaan dapat dilihat dari besarnya volume penjualannya. Penjualan merupakan salah satu kegiatan dari sekian banyak kegiatan pokok perusahaan dalam usahanya mencapai tujuan yang ditetapkan. Untuk penjualan barang - barang bodypart membutuhkan pemikiran

STIKOM


(12)

yang sangat mendalam dan memerlukan fokus perhatian yang khusus terhadap faktor - faktor penjualan.

Suatu perusahaan tidak akan mampu mempertahankan kelangsungan hidupnya maupun mencapai tujuannya bilamana perusahaan tersebut tidak mampu mengontrol hasil - hasil penjualannya. Dapat pula dikatakan bahwa betapapun baik dan lancarnya kegiatan - kegiatan lain dalam perusahaan, apabila ternyata perusahaan tersebut tidak dapat menjual produknya, maka secara otomatis eksitensi segala aktivitas perusahaan akan terganggu. Dengan semakin banyaknya daerah pemasaran, PT. Panther Part menghadapi kendala dalam memprediksi penjualan yang akan datang, dikarenakan prediksi penjualan sangat berpengaruh pada penentuan order barang. Berbagai faktor yang harus dipertimbangkan dalam memprediksi penjualan yang akan datang seperti jumlah pesanan penjualan yang belum terpenuhi dan persaingan usaha.

Dengan semakin berkembangnya teknologi terutama dibidang sistem informasi, maka pengambilan suatu keputusan menjadi suatu hal yang mudah, cepat, dan otomatis. Single Moving Average merupakan metode yang banyak digunakan peramalan, salah satunya digunakan untuk peramalan penjualan sebagai pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Dari permasalahan diatas, PT. Panther Part membutuhkan suatu aplikasi sebagai alat bantu pemecahan masalah, oleh karena itu perlunya dibuat suatu Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan metode Single Moving Average pada PT. Panther Part. Dengan adanya sistem ini diharapkan PT. Panther part mampu memperkirakan penjualan pada periode - periode ke depan untuk memaksimalkan laba yang didapatkan.

STIKOM


(13)

1.2. Perumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang permasalahan, dapat dirumuskanlah permasalahan dalam tugas akhir ini yaitu : Bagaimana merancang dan menerapkan metode Single Moving Average untuk meramalkan jumlah penjualan bodypart pada PT. Panther Part ?.

1.3. Pembatasan Masalah

Dalam perancangan sistem informasi peramalan penjualan menggunakan metode Single Moving Average perlu diberikan beberapa batasan permasalahan dengan tujuan agar pembahasan tidak meluas dan menyimpang dari tujuan. Adapun batasan permasalahan ini, antara lain :

1. Pada aplikasi ini tidak dibahas proses produksi dan hal - hal yang berhubungan dengan laporan keuangan (accounting).

2. Aplikasi yang dikembangkan ini tidak membahas Sistem Informasi Penjualan, tetapi merupakan pengembangan dari Sistem Informasi Penjualan yang sudah ada.

3. Periode yang diramalkan adalah untuk periode 1 minggu mendatang. 4. Panjang periode peramalan yang digunakan adalah 1 sampai 10 minggu. 5. Data penjualan yang digunakan adalah data penjualan periode bulan Januari

2012 sampai dengan April 2012.

6. Optimalisasi yang akan dilakukan hanya berdasarkan pada jumlah persediaan barang terhadap permintaan pasar.

STIKOM


(14)

1.4. Tujuan

Tujuan dari pembuatan Tugas Akhir ini adalah merancang dan menerapkan sistem informasi peramalan penjualan menggunakan metode single moving average untuk menghitung perkiraan jumlah pemesanan bodypart ke supplier agar tidak mengalami kekosongan pada penjualan berikutnya di PT. Panther Part.

1.6. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan tugas akhir yang berjudul “Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan Metode Single Moving Average (Studi Kasus PT. Panther Part)” sebagai berikut :

BAB I : PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan gambaran umum penulisan yang berisi latar belakang masalah, perumusan masalah, pembatasan masalah, tujuan, dan keterangan mengenai sistematika penulisan.

BAB II : LANDASAN TEORI

Bab ini akan menjelaskan teori yang mendukung pokok pembahasan tugas akhir yang meliputi antara lain sistem informasi, penjualan, prediksi penjualan, konsep teknik peramalan, konsep ukuran ketepatan metode peramalan, dan teori tentang metode single moving average, Microsoft Visual Basic .Net 2005, PT Panther Part.

BAB III : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

Dalam bab ini dijelaskan tentang tahap - tahap yang dikerjakan dalam penyelesaian Tugas Akhir mulai dari studi pustaka, wawancara, analisis permasalahan, Perancangan Data Flow Diagram,

STIKOM


(15)

Perancangan Entity Relationship Diagram, struktur database dan perancangan input output dilengkapi dengan perancangan uji coba. BAB IV : EVALUASI DAN IMPLEMENTASI

Bab ini menjelaskan tentang implementasi dari program, berisikan langkah - langkah implementasi dari perancangan program dan hasil implementasi dari program, serta analisis terhadap kinerja program tersebut.

BAB V : PENUTUP

Bab ini berisi kesimpulan yang menjawab pernyataan dalam perumusan masalah dan beberapa saran yang bermanfaat dalam pengembangan program di waktu yang akan datang.

STIKOM


(16)

6

LANDASAN TEORI

2.1 Teknik Peramalan

Makridakis(1993:4) mendefinisikan peramalan merupakan bagian integral dari kegiatan pengambilan keputusan manajemen. Organisasi selalu menentukan sasaran dan tujuan, berusaha menduga - duga faktor lingkungan, lalu memilih tindakan yang diharapkan akan menghasilkan pencapaian sasaran dan tujuan tersebut. Kebutuhanakan peramalan meningkat seiring dengan usaha manajemen untuk mengurangi ketergantungannya atas hal - hal yang belum pasti. Peramalan menjadi lebih ilmiah sifatnya dalam menghadapi lingkungan manajemen. Karena setiap bagian organisasi berkaitan satu sama lain, baik buruknya ramalan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi.

Suatu sistem peramalan harus mempunyai kaitan antara ramalan - ramalan yang dibuat pada bidang manajemen yang lain. Jika peramalan ingin berhasil, maka harus diperhatikan adanya saling ketergantungan yang tinggi diantara ramalan berbagai divisi atau departemen. Sebagai contoh, kesalahan dalam proyeksi penjualan dapat menimbulkan reaksi berantai yang mempengaruhi ramalan anggaran, operasi, aruskas, tingkat persediaan, harga dan seterusnya.

Menurut Martiningtyas (2004:101), apabila dilihat dari sifat ramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu:

1. Peramalan Kualitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa yang lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya karena hasil peramalan tersebut ditentukan

STIKOM


(17)

berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi, judgment, atau pendapat, dan pengetahuan serta pengalaman dari penyusunnya.

2. Peramalan Kuantitatif, yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai - nilai perbedaan atau penyimpangan yang paling kecil. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat kondisi sebagai berikut:

a. Tersedianya informasi tentang masa lalu.

b. Adanya informasi yang dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data numerik.

c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.

2.1.1. Jenis - jenis Peramalan

Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari berbagai segi tergantung dari cara melihatnya. Martiningtyas (2004:101) mengatakan bahwa apabila dilihat dari jangka waktu ramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu:

1. Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya lebih dari satu tahun. Contoh: penyusunan rencana pembangunan suatu Negara, corporate planning, rencana investasi.

STIKOM


(18)

2. Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang dilakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya kurang dari satu tahun. Contoh: penyusunan rencana produksi, penjualan, persediaan.

2.1.2. Langkah - langkah Peramalan

Kualitas atau mutu dari hasil peramalan yang disusun sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunannya. Terdapat 3 (tiga) langkah peramalan yang penting menurut Martiningtyas (2004:102), yaitu:

1. Menganalisis data yang lalu, tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa yang lalu. Analisis ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi dari data yang lalu sehingga dapat diketahui pola dari data tersebut.

2. Menentukan metode yang dipergunakan, masing - masing metode akan memberikan hasil peramalan yang berbeda, metode peramalan yang baik adalah metode yang memberikan hasil ramalan yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang terjadi (penyimpangan yang paling kecil).

3. Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan, seperti kebijakan - kebijakan yang mungkin terjadi, perkembangan potensi masyarakat, perkembangan teknologi.

2.1.3. Jenis - jenis Metode Peramalan

Saat ini telah dikembangkan beberapa metode atau teknik peramalan untuk menghadapi berbagai keadaan yang terjadi. Peramalan dibedakan atas peramalan kualitatif dan peramalan kuantitatif. Pembahasan akan dibatasi pada metode peramalan yang digunakan untuk memperkirakan sesuatu yang akan terjadi

STIKOM


(19)

dimasa depan secara kuantitatif. Martiningtyas (2004:103) mengatakan bahwa metode peramalan kuantitatif dapat dibedakan menjadi 2 yaitu:

1. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antar variable yang akan diperkirakan dengan variable waktu, yang merupakan deret waktu (time series). Contoh dari metode ini, antara lain: metode rata - rata bergerak (moving average), metode penghalusan eksponensial (eksponensial smoothing), metode box jenkis.

2. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antara variable yang akan diperkirakan dengan variable lain yang mempengaruhinya (yang bukan waktu), yang disebut metode korelasi atau sebab akibat (casual methods). Contoh dari metode ini, antara lain: metode

regresi dan korelasi, model ekonometri.

2.1.4. Jumlah Periode Dalam Moving Average

Sesorang peramal harus memilih jumlah periode ( ) dalam rata - rata bergerak, berikut adalah beberapa aspek dari pemilihan periode:

1. MA (1), yaitu rata - rata bergerak dengan orde 1 (satu). Nilai data terakhir yang diketahui (X ) digunakan sebagai ramalan untuk periode berikutnya (F +1= X ).

2. MA (4), untuk data kuartalan rata - rata bergerak 4 (empat) periode secara efektif mengeluarkan pengaruh musiman, namun jika digunakan sebagai ramalan untuk periode mendatang tidak akan dapat menyesuaikan unsur

trend atau musiman. Dalam keadaan ini MA (4) akan bermanfaat jika

STIKOM


(20)

digunakan sebagai rata - rata bergerak terpusat (centered) daripada sebagai ramalan.

3. MA (12), untuk data bulanan metode ini menghasilkan pengaruh musiman dari deret berkala dan bermanfaat dalam mendekomposisi deret menjadi komponen trend dan musiman, tetapi metode ini sendiri tidak efektif jika digunakan sebagai alat peramalan untuk data yang menunjukkan kecenderungan atau musiman.

4. MA (besar), semakin besar orde dari rata - rata bergerak, yaitu jumlah nilai data yang digunakan untuk setiap rata - rata, maka pengaruh penghalusan data akan semakin besar. Jika digunakan sebagai ramalan, MA (besar) tidak banyak memperhatikan fluktuasi dalam deret data.

2.2 Single Moving Average

Tujuan utama dari penggunaan rata - rata bergerak adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan (randomness) dalam deret berkala. Tujuan ini dapat dicapai dengan melakukan penghalusan sebuah data deret berkala, yaitu dengan merata - rata bergerak tunggal (Single Moving Average Method) (Martiningtyas, 2004:105).

Suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata - rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang, merupakan definisi dari rata - rata bergerak tunggal (Single Moving Average). Metode ini disebut rata - rata bergerak karena setiap kali data observasi baru tersedia, maka angka - angka baru dihitung dan digunakan sebagai ramalan (Forecast) untuk periode yang akan datang.

STIKOM


(21)

Heizer and Render(2005:143) mengatakan bahwa kelebihan dari metode

single moving average dapat merupakan model peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya.

Metode Single Moving Average mempunyai karakteristik khusus yaitu: 1. Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan

data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 4 (empat) bulan moving average, maka ramalan bulan ke 5 (lima) baru dibuat setelah bulan ke 4 (empat) selesai/berakhir. Jika bulan moving averages ramalan bulan ke 7 (tujuh) baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 (enam) berakhir. 2. Semakin panjang jangka waktu moving average , efek pelicinan semakin

terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average y Persamaan matematik Single Moving Average :

Rumus:

Dimana :

Mt = moving average pada periode t

t+1 = nilai ramalan untuk periode berikutnya Y1 = nilai sebenarnya pada periode t

n = jumlah batas dalam moving average

2.3 Ukuran Ketepatan Metode Peramalan

Dalam banyak situasi peramalan, ketepatan dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Menurut Martiningtyas (2004:121), jika Xi merupakan data actual untuk periode i dan Fi merupakan

Mt = t+1 = (Y1 + Yt-1 +Yt-2 + ….. + Yt-n+1)

n

STIKOM


(22)

ramalan untuk periode yang sama (periode i) maka kesalahan didefinisikan sebagai:

ei = xi - Fi ………(2.1)

Jika terdapat nilai pengamatan dan ramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buah galat (kesalahan). Nilai - nilai yang umum digunakan untuk mengukur ketepatan pemakaian suatu metode peramalan tertentu dalam suatu kumpulan data yang diberikan adalah MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MAD (Mean Absolute Deviation) dan MSE (Mean Squarred Error). Untuk mentukan metode peramalan mana yang sesuai, biasanya dipilih nilai - nilai MAPE, MAD atau MSD yang paling kecil karena hal ini menunjukkan bahwa kesalahannya yang paling kecil.

• MAPE (Mean Absolute Percentage Error)

MAPE = ……..………(2.2)

DimanaPEi = (100%) ………(2.3)

• MAD (Mean Absolute Deviation)

MAD = ……….(2.4)

• MSE (Mean Squarred Error)

MSE = ………..(2.5)

2.4 Prediksi Penjualan

Prediksi penjualan adalah salah satu bahan informasi yang penting dan mempunyai hubungan yang erat dengan perencanaan produksi. Karena penjualan merupakan titik permulaan yang berguna untuk perencanaan suatu produksi

STIKOM


(23)

(Rambe, 2002).

Dengan sekian ketatnya persaingan bisnis dan daya beli konsumen tidak menentu, perusahaan kesulitan dalam mempertahankan kelangsungan hidupnya maupun mencapai tujuannya. Kelangsungan hidup tersebut dapat didukung dengan kemampuan perusahaan dalam menjalankan suatu kebijaksanaan. Salah satunya adalah dengan memperkirakan jumlah produksi dan pembelian bahan baku produksi berdasakan data peramalan yang dihasilkan oleh data - data penjualan periode sebelumnya.

2.5 Jenis Dan Kegunaan Prediksi Penjualan

Penjualan mempunyai manfaat atau kegunaan yang besar sekali bagi perusahaan. Kegunaan dari prediksi penjualan menurut Rambe (2002) dalam jurnalnya, adalah sebagai berikut:

1. Untuk menentukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran (budgeting) yang meliputi anggaran penjualan, anggaran pembelian, anggaran pengerjaan (manufacturing budget).

2. Untuk pengawasan dalam persediaan (inventory control). Hal ini karena jika ada persediaan yang ada terlalu kecil, maka akan mempengaruhi kelancaran dari pada kegiatan produksi. Oleh karena itu, agar supaya persediaan jangan terlalu besar atau kekurangan, maka penjualan dapat dipergunakan sebagai pedoman, terutama dalam melayani bagian produksi.

3. Untuk membentuk kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. Dengan adanya penjualan maka perusahaan dapat mengetahui kemungkinan hari, sehingga manajer dapat mengusahakan perbaikan

STIKOM


(24)

dalam penggunaan peralatan produksinya agar efisien. Disamping itu, dapat pula dihindari penggunaan kerja lembur (overtime) yang lebih besar, yang biasanya memakan biaya yang lebih mahal serta kualitas yang diperoleh tidak sebaik bila dikerjakan dalam jam kerja biasa (regular time).

4. Untuk memperbaiki semangat kerja para pekerja, karena adanya perencanaan perluasan (ekspansi) perusahaan.

5. Dapat mengurangi banyaknya ongkos mulai (start) dan berhenti (stop) karena telah diketahui aktivitas yang akan dijalankan.

6. Merupakan ukuran yang baik untuk mengevaluasi kegiatan salesman dalam melayani penjualan.

7. Berguna untuk mengadakan perencanaan perluasan perusahaan.

8. Untuk mengurangi atau pengganti produk yang tidak memberikan keuntungan.

9. Untuk pengawasan perbelanjaan (financial control).

10. Untuk penyusunan kebijaksanaan kepegawaian (personal policies) yang lebih efektif dan efisien.

2.6 Penjualan

Dalam suatu perusahaan yang operasinya bergerak dalam bidang bisnis, segi kegiatan penjualan merupakan suatu kegiatan yang akan membawa hasil bagi perusahaan tersebut. Penjualan akan mendapatkan hasil dengan mengatur kreatifitasnya untuk menghasilkan barang dan jasa. Sebagai langkah dan upaya untuk mencapai hasil tersebut, dilakukan dengan jalan memuaskan kebutuhan

STIKOM


(25)

konsumen dan ikut merasa mempunyai tanggung jawab sosial.

Menurut Sigit (1980:5), Penjualan adalah semua kegiatan - kegiatan usaha yang diperlukan untuk mengakibatkan terjadinya perpindahan milik dari pada barang dan jasa. Dapat diketahui bahwa penjualan sangat penting bagi perusahaan, karena untuk menghubungkan antara barang dan jasa dari produsen sampai konsumen.

2.7 Sistem

Menurut Amsyah (2005), definisi sistem adalah elemen - elemen yang saling berhubungan membentuk suatu kesatuan atau organisasi atau suatu jaringan kerja dari prosedur - prosedur yang saling berhubungan, berkumpul bersama - sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk menyelesaikan sasaran tertentu.

Pengertian lain sistem menurut Fuad (1988:1), adalah “kumpulan dari beberapa prosedur yang dirancang dan disusun sedemikian rupa untuk mencapai suatu sasaran (objective) yang telah ditetapkan”.

2.8 Microsoft Visual Studio .Net 2005

Visual Basic.Net 2005 adalah suatu bahasa pemrograman yang ada dalam Visual Studio.Net 2005. Beberapa perubahan drastis ditambahkan pada Visual Studio.Net 2005 mulai dari tampilan kontrol, mendukung penuh Object Oriented Programming (OOP), tersedianya fasilitas Graphic Universal Interface (GUI) sampai cara melakukan koneksi data yang lebih sempurna dari pendahulunya. Pada pemprograman database, Visual Besic.Net 2005 sangat tepat jika dibandingkan dengan Microsoft SQL server 2005. Keberadaan Visual Studio.Net

STIKOM


(26)

2005 sangat medukung pengembangan aplikasi tersebut dan e-commerce. (Yuswanto, 2009)

Teknologi.Net Framework merupakan teknologi yang mampu mendukung 20 bahasa pemprograman, termasuk Visual Basic.Net 2005. Common Language Runtime (CLR) atau sering disebut Runtime merupakan dasar dari .Net Framework. Runtime merupakan engine yang menjalankan aplikasi.Net Framework. Prinsip dasar Runtime adalah konsep pengolahan kode. Kode program yang dijalankan oleh runtime disebut kode terkelola (Managed Code), sedangkan kode yang tidak dikelola (Unmanaged Code) (Yuswanto, 2009).

Visual Basic.Net 2005 merupakan kode terkelola yang dapat dijalankan apabila pada system computer terdapat runtime. Artinya suatu aplikasi yang dihasilkan oleh Visual Basic.Net 2005 tidak dapat dijalankan apabila computer belum terinstal runtime (CLR). Jadi keberadaan CLR sangat menentukan kapan suatu obyek akan digunakan dan dilepas. Kondisi ini disebut Managed Code. Sedangkan Unmanaged Code terjadi pada program yang dikompilasi dengan tampilan COM dan dideklarasikan oleh Win32API (Yuswanto, 2009).

STIKOM


(27)

17

3.1. Identifikasi Permasalahan

Sebelum melakukan identifikasi permasalahan dilakukan studi pustaka. Studi pustaka dilakukan sebagai langkah awal mencari gambaran mengenai aplikasi yang dibuat dan juga mendapatkan informasi, teori pendukung dan juga data - data yang diperlukan. Kegiatan yang dilakukan dalam studi pustaka adalah mempelajari buku - buku dan jurnal yang berkaitan dengan permasalahan dalam penelitian dan mendukung kelengkapan informasi yang dibutuhkan. Literature

yang mendukung penyelesaian permasalahan ini yaitu buku mengenai Teknik Peramalan, Manajemen Pemasaran, Manajemen Produksi dan Operasi, Single Moving Average, buku - buku mengenai pemrograman Visual Basic.NET 2005 dan jurnal mengenai prediksi penjualan.

Setelah mendapatkan dan mempelajari bahan referensi yang diperlukan, maka langkah berikutnya adalah proses pengumpulan data. Pada tahap ini, pertama kali melakukan observasi kemudian wawancara dilakukan terhadap bagian penjualan pada PT. Panther Part untuk mengetahui kondisi real dari proses penjualan dan manajemen perusahaan. Pada tahap ini juga dilakukan pengambilan data barang, data salesman, data penjualan. Data - data yang telah didapatkan kemudian diolah dan dipelajari untuk landasan ke proses selanjutnya.

Berdasarkan hasil wawancara didapatkan bahwa pada PT. Panther Part sering mengalami kekurangan stock barang. Hal ini dikarenakan dalam proses

order barang menentuan jumlah barangnya masih dilakukan dengan perkiraan.

STIKOM


(28)

Pencatatan jenis bodypart dan stockbodypart saat ini dilakukan pada sebuah buku besar. Dengan cara ini karyawan harus selalu melihat dengan satu persatu saat ada pemesanan. Pemilik juga mengalami kesulitan karena tidak dapat melakukan penyetokan bodypart yang ada dengan tepat.

3.2. Analisis Perancangan

Untuk menyelesaikan permasalahan diatas, perlu adanya sebuah aplikasi yang dapat meramalkan jumlah angka penjualan di periode mendatang, yang diharapkan dapat digunakan sebagai salah satu aspek pertimbangan untuk menentukan jumlah angka penyetokan agar menjadi lebih efektif. Adanya sistem peramalan dengan menggunakan metode peramalan yang tepat, membuat perusahaan mampu mengoptimalkan penjualan tiap bulannya. Jika hasil peramalan penjualan menunjukkan bahwa penjualan akan menurun pada periode yang akan datang, maka pihak manajemen dapat mengambil keputusan, berapa jumlah barang yang akan dibeli. Sistem Informasi Peramalan penjualan menggunakan metode Single Moving Average dapat membantu manajer PT. Panther Part untuk menentukan jumlah penjualan secara optimal sehingga perusahaan tidak mengalami kerugian.

Pada tugas akhir ini metode peramalan penjualan yang akan diterapkan adalah metode Single Moving Average. Metode ini adalah metode peramalan yang dapat dijadikan dalam perhitungan peramalan penjualan, karena metode ini mencari nilai rata - rata dari data - data penjualan pada periode sebelumnya. Nilai rata - rata inilah yang kemudian akan menjadi acuan dalam peramalan untuk periode mendatang.

STIKOM


(29)

3.3. Perancangan Sistem

Dari analisis permasalahan yang telah dilakukan maka dapat ditentukan tahapan - tahapan perancangan Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan Metode Single Moving Average. Tahap - tahap yang dilakukan dalam merancang sistem ini adalah :

1. Membuat diagram alir perhitungan metode Single Moving Average.

2. Membuat dokumen flow penjualan barang yang akan menggambarkan alur permintaan barang pada PT. Panther Part sebelum menggunakan sistem yang terkomputerisasi.

3. Membuat sistem flow penjualan barang yang menggambarkan sistem permintaan barang pada PT. Panther Part setelah menggunakan sistem yang terkomputerisasi.

4. Membuat Hirarki Input Proses Output (HIPO) yang menggambarkan proses - proses yang terjadi pada Sistem Informasi Permalan Penjualan Menggunakan Metode Single Moving Average.

5. Membuat Data Flow Diagram yang telah menggambarkan alur data pada sistem informasi peramalan penjualan menggunakan Metode Single Moving Average.

6. Membuat Entity Relationship Diagram yang menggambarkan hubungan antar entitas pada Sistem Informasi Peramalan Penjualan.

7. Rancangan inputoutput dan interface.

STIKOM


(30)

3.3.1. Arsitektur Sistem

Sistem informasi peramalan penjualan dengan metode Single Moving Average, membutuhkan 2 (dua) inputan data, yaitu data bodypart dan data penjualan produk pada periode sebelumnya agar dapat dilakukan peramalan. Karena untuk melakukan perhitungan peramalan, data yang ada pada periode sebelumnya digunakan sebagai input untuk proses perhitungan. Kemudian input

berupa barang yang akan ditentukan dan data penjualan pada periode sebelumnya tersebut oleh sistem akan dilakukan proses perhitungan peramalan dengan menggunakan Single Moving Average.

Proses analisa dengan metode Single Moving Average dilakukan dengan cara menentukan berapa jumlah nilai observasi masa lalu yang akan dimasukkan untuk menghitung nilai tengah. Nilai observasi masa lalu adalah nilai penjualan pada periode - periode sebelumnya. Kemudian setiap muncul nilai observasi baru, nilai rata - rata baru dapat dihitung dengan menghapus nilai observasi yang paling tua dan memasukkan nilai observasi yang terbaru. Single Moving Average inilah yang kemudian akan menjadi metode peramalan untuk periode mendatang.

Hasil dari perhitungan peramalan tersebut adalah berupa laporan jumlah penjualan jenis produk tertentu pada periode mendatang. Yang digunakan sebagian acuan dalam pengambilan keputusan menentukan jumlah usulan order

barang untuk periode mendatang atau selanjutnya.

Laporan jumlah stok bodypart akan meramalkan jumlah penjualan

bodypart yang dibutuhkan untuk menentukan jumlah usulan order bodypart ke

supplier pada periode berikutnya. Dengan menggunakan nilai peramalan periode berikutnya maka jumlah usulan orderbodypart dapat diramalkan. Nilai peramalan

STIKOM


(31)

dengan nilai kesalahan terkecil maka akan dapat meramalkan jumlah penjualan

bodypart dengan kesalahan terkecil. Dengan nilai peramalan penjualan bodypart

dapat digunakan sebagai acuan oleh perusahaan dalam mengambil keputusan. Dengan meramalkan penjualan bodypart diharapkan jumlah usulan order bodypart ke supplier untuk produksi periode berikutnya dapat dilakukan dengan tepat sehingga perusahaan tidak mengalami kekurangan atau penumpukan

bodypart yang berlebihan pada gudang. Gambaran umum dari sistem informasi peramalan penjualan yang dikembangkan terlihat pada Gambar 3.1.

Gambar 3.1 Gambaran Umum Sistem Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Single Moving Average

3.3.2. Sistem Flow Penjualan Barang

Flowchart perhitungan metode pada tugas akhir ini digunakan untuk melihat alur proses perhitungan metode Single Moving Average pada sistem peramalan penjualan pada PT. Panther Part. Dari data penjualan yang diinputkan akan digunakan sebagai data untuk perhitungan nilai peramalan penjualan menggunakan metode Single Moving Average. Nilai peramalan penjualan menggunakan 3 atau 4 periode yang lalu.

Kemudian akan dihitung nilai kesalahan peramalan (MAPE), yaitu dengan nilai penjualan dibandingkan dengan nilai peramalan penjualan. Setelah itu nilai kesalahan dihitung menggunakan rumus MAPE untuk dicari nilai persentasenya.

Data stockbodypart dan data penjualan

produk Input

Proses peramalan penjualan pada periode

mendatang dengan Single Moving Average

Output

-Hasil peramalan penjualan dengan Single Moving Average -usulan jumlah stock bodypart berdasarkan hasil peramalan penjualan

STIKOM


(32)

Setelah itu membandingkan nilai MAPE yang terkecil dengan nilai t (periode) =3 dan t=4. Gunakan nilai peramalan yang memiliki nilai MAPE terkecil. Diagaram alir perhitungan metode Single Moving Average ditunjukkan pada Gambar 3.2.

!

" # $% & $ '(

" # )

" # *+,- .

! ( / 0 *+,-

1 ! #

" !

Gambar 3.2 Diagram Alir Perhitungan Metode Single Moving Average

3.3.3. Data Flow Diagram

Data Flow Diagram (DFD) menggambarkan aliran data yang terjadi di dalam sistem, sehingga dengan dibuatnya DFD ini akan terlihat arus data yang mengalir dalam Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada PT. Panther Part.

A. Hirarki Input Proses Output (HIPO)

Gambar 3.3 menggambarkan Hirarki Input Proses Output (HIPO), yang menggambarkan proses - proses yang terdapat pada Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan Metode Single Moving Average.

STIKOM


(33)

0 , ! , ! ! ( "

*(2 +2

2 * ( ' " " 1

!(

2/1

, # !

! ( " !(2 2

2/2 # " ! * (

" " 1/1 ! ( " "

1/2 ! ( "

1/ ! (

1/ ! (

Gambar 3.3 Hirarki Input Proses Output (HIPO) Sistem Informasi Peramalan Penjualan pada PT. Panther Part.

B. Context Diagaram

External entity yang berhubungan dengan proses sistem informasi peramalan penjualan digambarkan pada Gambar 3.4. Terdapat 3 (tiga) external entity yaitu: pelanggan, manajer bagian penjualan dan direktur. Tanda panah menuju ke sistem menunjukan aliran data yang diberikan oleh external entity

kepada sistem, sedangkan tanda panah dari sistem menuju external entity

menunjukkan aliran data yang diberikan oleh sistem kepada external entity.

STIKOM


(34)

data hasil peramalan penjualan per item

data hasil peramalan penjualan per 10 top up data jumlah usulan order barang ke suplier

data jumlah usulan order barang

data hasil peramalan penjualan semua item

data hasil peramalan penjualan data penjualan perminggu

data barang

SI Penjualan Marketing

Pimpinan 0

SI Peramalan Penjualan

+

Gambar 3.4 Context Diagram Sistem Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Single Moving Average.

C. DFD Level 0

DFD level 0 merupakan decompose dari DFD Level Context. Pada DFD Level 0 terdapat proses detil dari Level Context, DFD Level 0 seperti yang terlihat pada Gambar 3.5.

STIKOM


(35)

data hasil peramalan penjualan per 10 top up

data hasil peramalan penjualan per item

data jumlah usulan order barang ke suplier data hasil peramalan penjualan

data jumlah usulan order barang data hasil peramalan penjualan semua item

data_hasil_peramalan data barang

data penjualan perminggu

data_hasil_peramalan data_penjualan data_penjualan_perperiode data_barang SI Penjualan Marketing Pimpinan 1 import data penjualan 2 perhitungan peramalan 1 barang 2 peramalan 3 penjualan 3 laporan peramalan 4 order barang

Gambar 3.5 DFD Level 0 Sistem Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Single Moving Average.

3.3.4. Entity Relationship Diagram

Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan suatu desain sistem yang digunakan untuk merepresentasikan, menentukan serta mendokumentasikan akan kebutuhan - kebutuhan sistem dalam pemprosesan database. ERD menyediakan bentuk untuk menunjukkan struktur keseluruhan dari data yang dibutuhkan oleh sistem. Dalam ERD data - data tersebut digambarkan dengan menggambarkan simbol entity. Dalam perancangan sistem ini terdapat beberapa entity yang saling terkait untuk menyediakan data - data yang dibutuhkan oleh sistem.

A. Conceptual Data Model

Sebuah Conceptual Data Model (CDM) memaparkan relasi - relasi atau hubungan antar tabel dan menggambarkan secara keseluruhan konsep struktur

STIKOM


(36)

basis data yang dirancang untuk suatu aplikasi. Pada CDM telah didefinisikan kolom mana yang menjadi primary key.

CDM sistem informasi peramalan penjualan yang terdiri beberapa tabel yaitu: jenis barang, barang, salesman, penjualan, detail penjualan, peramalan. CDM dari aplikasi sistem informasi peramalan penjualan dapat dilihat pada Gambar 3.6 Relation_102 Relation_101 Relation_100 Relation_99 Relation_98 jenis_barang id_jenis _barang nama_j enis_barang header_kode_barang sales id_s ales nama_sales area pl at_nomor_sales taerget_penjualan no_telp barang id_barang nama_barang stok_min stok_maks ket_barang penjualan id_penj ualan pemil ik nama tanggal jatuh_tempo total _item total _barang total _jumlah ket_penjualan stok_terkait plat_nomor detail_penjualan id_deail_penjualan jumlah_jual harga_jual sub_jual ket_det_penjualan peramalan id_peramalan tanggal_peramalan periode_penjualan periode_peramalan periode_yg_diramal hasil_peramalan mape

Gambar 3.6 CDM Sistem informasi peramalan penjualan menggunakan metode single moving average

B. Physical Data Model

Physical Data Model (PDM) merupakan hasil generate dari Conceptual Data Model (CDM) yang menggambarkan secara detil konsep rancangan struktur basis data yang dirancang untuk pembuatan sistem. PDM berisikan table – table

penyusun basis data beserta field - field yang terdapat pada setiap tabel sebagaimana terlihat pada Gambar 3.7

STIKOM


(37)

ID_BARANG = ID_BARANG

ID_JENIS_BARANG = ID_JENIS_BARANG ID_SALES = ID_SALES

I D_BARANG = ID_BARANG ID_PENJUA LAN = ID_PENJUALAN

JENIS_BARANG ID_JENIS_BARANG varchar(50) NAMA_JENIS_BARANG varchar(50) HEADER_KODE_BARANG varchar(50) SALES ID_SALES varchar(50) NAMA_SALES varchar(50) AREA varchar(250) PLAT_NOMOR_SALES varchar(50) TAERGET _PENJ UALAN i nteger

NO_TELP varchar(50)

BARANG ID_BARANG varchar(50) ID_JENIS_BARANG varchar(50) NAMA_BARANG varchar(50)

STOK_MIN i nteger

STOK_MAKS i nteger

KET_BARANG varchar(50) PENJUALAN ID_PENJUALAN varchar(50) ID_SALES varchar(50) PEMILIK varchar(50) NAMA varchar(50)

T ANGGAL timestamp

JAT UH_TEMPO timestamp T OT AL_ITEM integer T OT AL_BARANG integer T OT AL_JUMLAH integer KET _PENJUALAN varchar(50) STOK_TERKAIT integer PLAT_NOMOR varchar(50)

DET AIL_PENJ UALAN ID_DEAIL_PENJUALAN varchar(50) ID_PENJUALAN varchar(50)

ID_BARANG varchar(50)

JUMLAH_JUAL integer

HARGA_JUAL integer

SUB_J UAL integer

KET _DET_PENJUALAN varchar(50)

PERAMALAN

ID_PERAMALAN integer

ID_BARANG varchar(50)

T ANGGAL_PERAMALAN date PERIODE_PENJUALAN varchar(50) PERIODE_PERAMALAN varchar(50) PERIODE_YG_DIRAMAL varchar(50) HASIL_PERAMALAN deci mal(18)

MAPE deci mal(18)

Gambar 3.7 PDM Sistem Informasi Peramalan Penjualan

C. Struktur Tabel

Dari PDM yang sudah terbentuk, dapat disusun struktur basis data yang nantinya akan digunakan untuk menyimpan data yang diperlukan yaitu:

1. Tabel Barang

Primary Key : ID_Barang

Foreign Key : ID_jenis_barang

Fungsi : Untuk menyimpan data barang

Tabel 3.1 Barang

Nama Kolom Tipe Panjang Keterangan

PK FK Tabel Asal

ID_Barang Varchar 50

ID_jenis_barang Varchar 50 Jenis Barang

Nama_barang Varchar 50

Stok_min Integer

Stok_maks Integer

Ket_barang Varchar 50

STIKOM


(38)

2. Tabel Jenis Barang

Primary Key : ID_jenis_barang

Foreign Key : -

Fungsi : Untuk menyimpan data jenis barang

Tabel 3.2 Jenis Barang

Nama Kolom Tipe Data Panjang Keterangan

PK FK Tabel Asal

Id_jenis_barang Varchar 50

Nama_jenis_barang Varchar 50

Header_kode_barang Varchar 50

3. Tabel Salesman

Primary Key : ID_Salesman

Foreign Key : -

Fungsi : Untuk menyimpan data Salesman.

Tabel 3.3 Salesman

Nama Kolom Tipe Data Panjang Keterangan

PK FK Tabel Asal

ID_Salesman Varchar 50

Nama_salesman Varchar 50

Area Varchar 250

Plat_nomor_salesman Varchar 50

Target_penjualan Integer

No_telp Varchar 50

4. Tabel Peramalan

Primary Key : ID_peramalan

Foreign Key : ID_barang

Fungsi : Untuk menyimpan data peramalan.

STIKOM


(39)

Tabel 3.4 Peramalan

Nama Kolom Tipe Panjang Keterangan

PK FK Tabel Asal

ID Peramalan Integer

ID_Barang Varchar 50 Barang

Tanggal_peramalan Date

Periode_penjualan Varchar 50

Periode_peramalan Varchar 50

Periode_yg_diramal Varchar 50

Hasil_peramalan Decimal 18

Mape Decimal 18

5. Tabel Penjualan

Primary Key : ID_penjualan

Foreign Key : ID_salesman

Fungsi : Untuk menyimpan data penjualan

Tabel 3.5 Penjualan

Nama Kolom Tipe Data Panjang Keterangan

PK FK Tabel Asal

ID_penjualan Varchar 50

ID_salesman Varchar 50 Salesman

Pemilik Varchar 50

Nama Varchar 50

Tanggal Datetime

Jatuh tempo Datetime

Total_item Integer

Total_barang Integer

Total_jumlah Integer

Ket_penjualan Varchar 50

Stok_terkait Integer

Plat_nomor Varchar 50

6. Tabel Detail Penjualan

Primary Key : ID_detail_penjualan Foreign Key : ID_penjualan,ID_barang

Fungsi : Untuk menyimpan data detail Penjualan.

STIKOM


(40)

Tabel 3.6 Detail Penjualan

Nama Kolom Tipe Data Panjang Keterangan

PK FK Tabel Asal

ID_detail_penjualan Varchar 50

ID_penjualan Varchar 50 Penjualan

ID_barang Varchar 50 Barang

ID_stok Varchar 50

Jumlah_jual Integer

Harga_jual Integer

Sub_jual Integer

Ket_det_penjualan Varchar 50

3.3.5. Perancangan Input

Desain input merupakan rancangan input atau masukan, berupa formulir sebagai sarana melengkapi data. Dalam sistem informasi ini, input data dilakukan dengan cara meng-import data dari file berformat excel(.xls) yang didapat dari

output sistem informasi penjualan.

3.3.6. Layar Dialog

Layar Dialog (interface) menu dari sistem informasi peramalan penjualan pada PT. Panther Part terdapat pada Gambar 3.10. Untuk mengawali menjalankan aplikasi ini user harus memasukkan username dan password yang selanjutnya dijelaskan sebagai berikut :

A. Desain Form Login

Gambar 3.8 merupakan desain formlogin agar dapat masuk ke form menu utama apabila login telah berhasil, berdasarkan username yang telah diberikan.

Formlogin berfungsi menjadi form autentikasi dan autorisasi pengguna agar dapat menggunakan sesuai user level masing - masing. Gambar 3.9 merupakan desain

form untuk mengubah kata kunci.

STIKOM


(41)

Gambar 3.8 Desain FormLogin

Tabel 3.7 Fungsi Obyek Form Login

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Field

(Username/Password) TextBox

Digunakan untuk mengisi data username, dan password sesuai dengan data yang ada dalam database.

Field password akan ditampilkan dalam bentuk pagar agar keamanan data password lebih terjaga.

login Button Digunakan sebagai autentikasi dan autorisasi

agar dapat masuk dan menggunakan sistem. Batal TextBox Digunakan sebagai membatalkan login dan

keluar dari formlogin

Gambar 3.9 Desain Form Ubah kata kunci.

STIKOM


(42)

Tabel 3.8 Fungsi Obyek Form Ubah Kata Kunci.

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Field TextBox

Field Username digunakan untuk mengisi data username.

Field password akan ditampilkan dalam bentuk pagar agar keamanan data password lebih terjaga.

Simpan Button Digunakan menyimpan data perubahan kata kunci

Batal TextBox Digunakan sebagai membatalkan login dan keluar dari form ubah kata kunci

B. Desain Form Menu Utama

Sistem terbagi dalam 4 (empat) menu utama yaitu file, import data, peramalan, setting. Menu file digunakan untuk akses kedalam sistem informasi peramalan, pada menu ini terdapat menu item login, logout, exit. Menu import data digunakan untuk mengimport atau mengelola data yaitu penambahan data, dan penghapusan data. Pada menu ini terdapat menu item salesman, jenis barang, barang, penjualan. Menu peramalan digunakan untuk perhitungan peramalan beserta melihat hasil peramalan. Pada menu ini terdapat menu item perhitungan peramalan dan hasil peramalan. Menu setting digunakan untuk maintenance data pengguna sistem informasi peramalan penjualan. Menu ini terdapat menu item ubah kata kunci dan pengguna. Berikut desain rancangan dari menu utama sistem informasi peramalan penjualan.

STIKOM


(43)

Gambar 3.10 Rancangan Menu Sistem Informasi Peramalan Penjualan

Halaman utama aplikasi merupakan tampilan awal saat aplikasi dijalankan. Halaman utama aplikasi terdapat menu - menu yang ada pada aplikasi. Pada Gambar 3.11 merupakan desain dari halaman utama aplikasi. Pada bagian kanan merupakan tempat untuk menu aplikasi dijalankan, sehingga semua menu yang dijalankan akan berada di dalam bagian content tersebut.

Gambar 3.11 Desain Form Utama.

STIKOM


(44)

C. Desain Form Import Data Salesman

Import salesman merupakan halaman aplikasi untuk management data salesman. Desain dari import data salesman dapat dilihat pada Gambar 3.12

Gambar 3.12 Desain FormImport Data Salesman.

Tabel 3.9 Fungsi Obyek FormImport Data Salesman.

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari.

Hapus Checkbox Digunakan untuk memilih data salesman yang akan dihapus

Tabel Datagrid

Digunakan untuk menampung data salesman dari database untuk ditampilkan pada formimport data salesman

Import Button Digunakan untuk meng-file berformat excel (.xls) importdata salesman dari

Hapus Button Digunakan untuk menghapus data salesman

berdasarkan data yang dipilih.

Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari

form import data salesman.

STIKOM


(45)

D. Desain Form Import Data Jenis Barang

Import jenis barang merupakan halaman aplikasi untuk management data jenis barang. Desain dari import data jenis barang dapat dilihat pada Gambar 3.13

Gambar 3.13 Desain FormImport Data Jenis Barang.

Tabel 3.10 Fungsi Obyek FormImport Data Jenis Barang.

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari. Hapus Checkbox Digunakan untuk memilih data jenis barang

yang akan dihapus

Tabel Datagrid

Digunakan untuk menampung data jenis barang dari database untuk ditampilkan pada form import data jenis barang

Import Button Digunakan untuk meng-importdata jenis barang dari file berformat excel (.xls)

Hapus Button Digunakan untuk menghapus data jenis barang berdasarkan data yang dipilih.

Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form import data jenis barang.

STIKOM


(46)

E. Desain Form Import Data Barang

Import barang merupakan halaman aplikasi untuk management data barang. Desain dari import barang dapat dilihat pada Gambar 3.14

Gambar 3.14 Desain FormImport Data Barang

Tabel 3.11 Fungsi Obyek FormImport Data Barang.

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari. Hapus Checkbox Digunakan untuk memilih data jenis barang

yang akan dihapus

Tabel Datagrid

Digunakan untuk menampung data jenis barang dari database untuk ditampilkan pada form import data jenis barang

Import Button Digunakan untuk meng-importdata jenis barang dari file berformat excel (.xls)

Hapus Button Digunakan untuk menghapus data jenis barang berdasarkan data yang dipilih.

Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form import data jenis barang.

STIKOM


(47)

F. Desain Form Import Data Penjualan

Import penjualan merupakan halaman aplikasi untuk management data penjualan. Desain dari import penjualan dapat dilihat pada Gambar 3.15

Gambar 3.15 Desain FormImport Data Penjualan.

Tabel 3.12 Fungsi Obyek FormImport Data Penjualan.

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari.

Hapus Checkbox Digunakan untuk memilih data penjualan yang akan dihapus

Tabel Datagrid

Digunakan untuk menampung data penjualan dari database untuk ditampilkan pada form import data penjualan

Import Button Digunakan untuk meng-importdata penjualan dari file berformat excel (.xls)

Hapus Button Digunakan untuk menghapus data penjualan berdasarkan data yang dipilih.

Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form import data penjualan.

STIKOM


(48)

G. Desain Form Peramalan

Master peramalan merupakan halaman aplikasi untuk management data peramalan. Desain dari master peramalan dapat dilihat pada Gambar 3.16.

Gambar 3.16 Desain form peramalan

Tabel 3.13 Fungsi Obyek Form Peramalan.

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Jenis Barang Combobox Digunakan untuk memilih jenis barang Nama Barang Combobox Digunakan untuk memilih nama barang. Periode Penjualan Datetime Digunakan untuk menentukan periode penjualan Periode Peramalan NumericUpdown Digunakan untuk mentukan periode peramalan.

Kesimpulan Textbox Digunakan untuk menampilkan data hasil kesimpulan dari perhitungan peramalan

Tampilkan Data Button Digunakan untuk menampilkan data berdasarkan parameter yang dipilih

Hitung Peramalan Button Digunakan untuk menghitung peramalan berdasarkan data yang ditampilkan

STIKOM


(49)

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Simpan Button Digunakan untuk menyimpan data hasil peramalan

Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form perhitungan peramalan

Tabel Datagrid Digunakan untuk menampung data yang

ditampilkan.

3.3.7. Perancangan Output

Form hasil perhitungan peramalan merupakan halaman aplikasi untuk

management data hasil perhitungan peramalan. Desain dari form hasil perhitungan peramalan dapat dilihat pada Gambar 3.17. Apabila dikehendaki output peramalan berupa cetak, maka Klick ButtonPrint didalam Button Preview yang tersedia.

Gambar 3.17 Desain Form Hasil Perhitungan Peramalan.

STIKOM


(50)

Tabel 3.14 Fungsi Obyek Form Hasil Perhitungan Peramalan.

Nama Obyek Tipe Obyek Fungsi

Pencarian Textbox Digunakan untuk mengisi data kata kunci pencarian sesuai data yang akan dicari.

Tabel Datagrid

Digunakan untuk menampung data hasil perhitungan peramalan untuk ditampilkan pada form hasil perhitungan peramalan.

Preview Button Digunakan untuk melihat data hasil peramalan sebelum dicetak.

Tutup Button Digunakan untuk menutup / keluar dari form hasil perhitungan peramalan.

STIKOM


(51)

65

BAB V

PENUTUP

5.1.

Kesimpulan

Setelah dilakukan analisis, perancangan sistem dan implementasi Sistem

Informasi Peramalan Penjualan Menggunakan Metode

Single Moving Average

ini

serta dilakukan evaluasi hasil penelitiannya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai

berikut:

1.

Sistem informasi yang dibangun dapat digunakan untuk melakukan peramalan

menggunakan metode

single moving average

berdasarkan data penjualan per

minggu.

2.

Hasil implementasi menunjukkan angka

Mean Absolute Percentage Error

(MAPE) sebesar 35% yang artinya bahwa tingkat ketelitian hasil peramalan

sebesar 65%.

3.

Sistem informasi ini hanya mampu menampilkan hasil peramalan untuk satu

minggu kedepan.

5.2.

Saran

Adapun beberapa saran yang dapat disampaikan untuk mengembangkan

aplikasi yang telah dibuat antara lain:

1.

Pengembangan sistem informasi dengan menggunakan metode peramalan yang

lain untuk membandingkan dan mencari hasil peramalan terbaik.

2.

Sistem Informasi dapat dikembangkan dalam versi

web

agar proses peramalan

dan hasil peramalan dapat dilakukan dimana saja.

STIKOM


(52)

41

4.1. Implementasi Sistem

Implementasi program merupakan hasil implementasi dari analisis dan desain sistem yang telah dibuat sebelumnya. Diharapkan dengan adanya implementasi ini dapat memahami jalannya sistem informasi peramalan penjualan menggunakan metode single moving average. Tahap ini merupakan implementasi perangkat lunak yang disesuaikan dengan rancangan atau desain sistem yang telah dibuat. Sebelumnya pengguna harus mempersiapkan kebutuhan - kebutuhan dari program yang akan diimplementasikan baik dari segi perangkat keras maupun perangkat lunak komputer.

4.2. Instalasi Program dan Pengaturan Sistem

Pengembangan aplikasi sistem informasi peramalan penjualan

menggunakan metode single moving average membutuhkan perangkat lunak yang telah terinstalasi, adapun tahapan - tahapan instalasi dan pengaturan (setting) sistem adalah sebagai berikut:

a.Processor Intel Celeron, Pentium IV, atau di atasnya. b. Memory512 MB atau lebih.

c. Harddisk 30 GB atau lebih.

d. Monitor dengan resolusi minimal 1024 x 768. e.VGACard 64 MB, Printer, Mouse, dan keyboard

f. Instal sistem operasi Microsoft Windows Xp Profesional.

STIKOM


(53)

g.Instal aplikasi database Microsoft SQL Server 2000, attach database yang dibutuhkan.

h.Instal aplikasi Sistem Informasi Peramalan Penjualan menggunakan Metode Single Moving Average.

4.3. Penjelasan Penggunaan Aplikasi

Pada bagian ini akan dijelaskan alur proses secara garis besar penggunaan sistem informasi peramalan penjualan menggunakan Single Moving Average mulai dari login hingga menghasilkan peramalan penjualan. Berikut beberapa form utama yang secara garis besar untuk menjalankannya antara lain : login, menu utama, import data barang, import data penjualan, perhitungan peramalan, hasil perhitungan peramalan.

4.3.1. Penggunaan Form Login

Pada saat aplikasi pertama kali dijalankan, yang akan tampil yaitu form login. Form ini digunakan untuk mengisi username dan password bagi pengguna agar dapat masuk ke form utama.

Gambar 4.1 Form Login.

Form login pada gambar form 4.1 merupakan form autentifikasi dan autorisasi pengguna agar dapat menggunakan sistem sesuai fungsinya masing - masing. Form ini mengatur hak akses dari pengguna sistem. Pada aplikasi ini

STIKOM


(54)

terdapat 2 pengguna yang hanya dapat mengakses, yaitu admin dan user. Untuk masuk ke dalam sistem peramalan penjualan secara default password dari masing – masing level user yaitu sama dengan usernamenya yaitu username admin dengan password admin, dan username user dengan password user. Klick button login untuk masuk ke aplikasi dan klick button batal untuk membatalkan masuk dari aplikasi.

4.3.2. Penggunaan Menu Utama

Jika berhasil login akan tersaji sebuah form utama dari aplikasi. Form menu utama pada sebelah kiri akan menampilkan menu – menu dari aplikasi yang dapat di akses sesuai dengan user levelnya. Jika saat login login menggunakan level admin maka semua menu yang terdapat aplikasi akan dapat diakses, yaitu menu file, import, peramalan dan setting. Sedangkan jika login menggunakan level user menu – menu yang dapat diakses yaitu menu file dan peramalan. Berikut tampilan menu utama dari masing – masing level user.

Gambar 4.2 Form Menu Utama Login sebagai Admin.

STIKOM


(55)

Gambar 4.3 Form Menu Utama Login sebagai User.

4.3.3. Penggunaan Form Import Data Barang

Form ini digunakan untuk untuk memanipulasi data barang. Proses manipulasi data barang adalah proses penambahan data baru dan menghapus data barang yang tidak diperlukan. Pada aplikasi ini proses penambahan data barang dilakukan dengan cara mengimport file data yang berformat excel. Sehingga pengguna tidak perlu lagi menginputkan data satu persatu. Berikut tampilan dari form import data barang.

STIKOM


(56)

Gambar 4.4 Form Import Data Barang.

Gambar 4.4 adalah tampilan dari form import data barang. Untuk proses menambahan data pengguna dapat melakukan klick button import, sedangkan button hapus digunakan untuk menghapus data barang yang sudah dipilih. Dan button tutup digunakan untuk menutup form import data barang.

4.3.4. Penggunaan Form Import Data Penjualan

Form ini digunakan untuk memanipulasi data penjualan. Sama halnya dengan proses manipulasi data barang, pada form import data penjualan dapat melakukan proses penambahan data baru dan menghapus data penjualan yang tidak diperlukan. Pada proses penambahan data penjualan dilakukan dengan cara mengimport file data yang berformat excel. Sehingga pengguna tidak perlu lagi menginputkan data satu persatu. Berikut tampilan dari form import data penjualan.

STIKOM


(57)

.

Gambar 4.5 Form Import Data Penjualan

Gambar 4.5 adalah tampilan dari form import data penjualan. Untuk proses menambahan data pengguna dapat melakukan klick button import, sedangkan button hapus digunakan untuk menghapus data penjualan yang sudah dipilih dan button tutup digunakan untuk menutup form import data penjualan.

4.3.5. Penggunaan Form Penghitungan Peramalan

Form ini digunakan untuk melakukan perhitungan peramalan. Untuk memulainya pertama pengguna memilih data jenis barang, kemudian memilih data barang yang akan diramalkan dan memilih periode penjualan untuk melihat history penjualan barang yang akan diramal tersebut. Klick button tampilkan data untuk menampilkan data barang dan periode penjualan pada tabel yang sudah disediakan. Untuk memulai meramalkan pengguna memilih data periode peramalan data yang akan diramalkan, kemudian klick button hitung peramalan.

STIKOM


(58)

Hasil dari perhitungan peramalan akan tersajikan pada tabel, lebih tepatnya pada kolom peramalan dan memberikan kesimpulan pada field kesimpulan dari hasil peramalan tersebut. Button simpan digunakan untuk menyimpan data hasil peramalan dan button tutup digunakan untuk membatalkan hasil perhitungan serta keluar dari form perhitungan peramalan. Gambar 4.6 merupakan tampilan dari form perhitungan peramalan.

Gambar 4.6 Form Perhitungan Peramalan.

4.3.6. Penggunaan Form Hasil Perhitungan Peramalan

Form ini digunakan untuk melihat laporan dari hasil peramalan barang. Data hasil peramalan tersebut dapat juga dicetak berdasarkan data yang ditampilkan pada tabel. Untuk mencetak data hasil peramalan pengguna dapat mengklick button preview. Gambar 4.7 merupakan tampilan dari form hasil perhitungan peramalan.

STIKOM


(59)

Gambar 4.7 Form Hasil Perhitungan Peramalan.

4.4. Evaluasi Sistem

Adapun tahapan evaluasi sistem terbagi menjadi dua yaitu Evaluasi hasil uji coba sistem dan Analisis hasil uji coba sistem. Evaluasi hasil uji coba sistem dilakukan untuk mengkroscek kembali semua tahapan yang sudah dilakukan dan analisis hasil uji coba sistem bertujuan untuk menarik kesimpulan terhadap semua hasil uji coba yang dikerjakan terhadap sistem. Uji coba dilakukan dalam tahapan beberapa uji coba (testing) yang telah disiapkan sebelumnya.

Proses pengujian menggunakan Black Box Testing dimana aplikasi akan diuji dengan melakukan berbagai percobaan untuk membuktikan apakah aplikasi yang telah dibuat sudah sesuai dengan tujuan yang akan dicapai.

STIKOM


(60)

4.4.1. Evaluasi Hasil Uji Coba Sistem

Untuk mendapatkan sistem yang sesuai dengan apa yang akan dicapai maka dilakukan beberapa uji coba. Uji coba meliputi pengujian terhadap fitur dasar aplikasi, uji coba perhitungan dan uji coba validasi pengguna terhadap pemakaian aplikasi dengan menggunakan Black Box Testing. Uji coba yang dilaksanakan adalah sebagai berikut:

A. Hasil Uji Coba Form Login

Proses login dilakukan untuk masuk ke dalam aplikasi dengan cara menginputkan username dan password. Berdasarkan username dan password ini akan diketahui priviledges login masing - masing pengguna yaitu sebagai admin dan user.

Tabel 4.1 Data Login.

Nama Field Data 1 Data 2

Username Admin User

Password Admin User

Gambar 4.8 Hasil Uji Coba Form Login.

Form Login merupakan form yang pertama kali dijalankan saat aplikasi baru pertama kali dibuka. Untuk masuk ke dalam aplikasi, harus menggunakan

STIKOM


(61)

username dan password yang benar. Tampilan form login dapat dilihat pada Gambar 4.8.

Tabel 4.2 Evaluasi Uji Coba Form Login

No Tujuan Input Hasil yang

diharapkan

Output Sistem

1 Deskripsi

username dan password yang valid Memasukkan data login pada username=admin dan password=admin

Form Login tertutup dan muncul form menu utama untuk admin. 1.Sukses 2.Login Berhasil 3.Tampil Form Menu Utama untuk admin 2. Deskripsi

username dan password non valid Memasukkan data login pada username=admin dan password=tes Muncul Pesan “Username atau Password salah” Sukses memunculkan pesan

3 Deskripsi

username nonvalid dan password valid Memasukkan data login pada username=tes dan password=admin Muncul Pesan “Username atau Password salah” Sukses memunculkan pesan

4 Deskripsi

username non valid dan password Memasukkan data login pada username=tes dan password=tes Muncul Pesan “Username atau Password salah” Sukses memunculkan pesan

5 Deskripsi

username kosong dan password valid Mamasukkan data login pada username=”” dan password=admin Muncul Pesan “Username Tidak Boleh Kosong” Sukses memunculkan pesan

6 Deskripsi

username valid dan password kosong Mamasukkan data login pada username=admin dan password=”” Muncul Pesan “Password Tidak Boleh Kosong” Sukses memunculkan pesan

Uji coba Tabel 4.2 nomor 1 akan menampilkan form menu utama yang digunakan oleh pengguna hak akses sebagai admin ditampilkan pada Gambar 4.9 yang terdapat 4 (empat) menu yaitu file, import, peramalan dan setting. Form

STIKOM


(62)

menu utama yang digunakan oleh pengguna hak akses sebagai user tampil pada Gambar 4.10 yang terdapat 2 (dua) menu yaitu file dan peramalan.

Gambar 4.9 Hasil Uji Coba Form Menu Utama Login sebagai Admin.

Gambar 4.10 Hasil Uji Coba Form Menu Utama Login sebagai User.

STIKOM


(63)

Uji coba Tabel 4.2 nomor 2, 3, 4 adalah untuk memastikan validasi pengguna apakah sudah sesuai dengan Tabel Pengguna atau tidak dan jika tidak akan muncul pesan kesalahan seperti pada Gambar 4.11.

.

Gambar 4.11 Pesan Kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 2, 3, dan 4 validasi data username dan password.

Uji coba Tabel 4.2 nomor 5 adalah untuk memastikan validasi pengguna apakah field username sudah diisi atau tidak. Jika belum terisi akan muncul pesan kesalahan seperti pada Gambar 4.12.

Gambar 4.12 Pesan Kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 5 field username tidak boleh kosong.

Uji coba Tabel 4.2 nomor 6 adalah untuk memastikan validasi pengguna apakah field password sudah diisi atau tidak. Jika belum terisi akan muncul pesan kesalahan seperti pada Gambar 4.13.

STIKOM


(64)

Gambar 4.13 Pesan Kesalahan untuk Tabel 4.2 nomor 6 field password tidak boleh kosong.

B. Hasil Uji Coba Form Data Pengguna

Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan proses input data dapat dilakukan melalui aplikasi seperti terlihat pada Tabel 4.3. Proses ini digunakan untuk view data pengguna

Tabel 4.3 Data Pengguna.

Nama Field Data 1 Data 2

Username Admin User

Password Admin User

Hak Akses Admin User

STIKOM


(65)

Gambar 4.14 Form view data pengguna.

Untuk melakukan maintenance data pengguna terdapat 2 form yang pertama form view data pengguna ditunjukan pada gambar 4.14 dan form input ditunjukkan pada gambar 4.15. Form view data pengguna digunakan untuk melihat keseluruhan data yang terdapat pada tabel pengguna dan form input data pengguna digunakan untuk proses tambah data dan ubah data pengguna. Form view data penguna dilengkapi dengan fitur pencarian data berdasarkan huruf yang terletak diatas tampilan datagridview. Fitur pencarian ini berguna untuk mencari data sebelum di lakukan ubah maupun hapus data. Pada form view data pengguna terdapat 5 button yang akan digunakan untuk melakukan proses – proses sesuai dengan fungsinya masing - masing. Button tambah digunakan untuk melakukan penambahan data pengguna. Button ubah digunakan untuk mengubah data pengguna yang sudah ada. Button hapus digunakan untuk menghapus data pengguna. Button tutup digunakan untuk menutup atau keluar dari form pengguna. Form input data pengguna digunakan untuk proses input tambah data pengguna

STIKOM


(66)

baru dan mengubah data pengguna yang sudah ada. Berikut tampilan Form input data pengguna tampak pada gambar 4.15.

Gambar 4.15 Form input data pengguna.

Tabel 4.4 Evaluasi Uji Coba Form Pengguna

No Tujuan Input Hasil yang

diharapkan

Output Sistem

1

Tambah data pengguna baru ke tabel pengguna

Memasukkan data pengguna kemudian klick button Simpan.

Data yang diinputkan akan tampil pada form view data pengguna

1. Sukses. 2. Data berhasil

disimpan pada tabel pengguna dan muncul pada form view pengguna. 2 Ubah data pengguna yang sudah ada. Mengklick button ubah berdasarkan data yang disorot pada form view pengguna

Terjadi perubahan data berdasarkan data yang diubah pada form view pengguna

1. Sukses. 2. Data berhasil

diubah pada tabel pengguna dan terjadi perubahan data pada form view pengguna. 3 Menghindari field username tidak diisi Memasukkan data username pengguna dengan mengosongkan field username kemudian klick button Simpan.

Muncul pesan "Username Tidak Boleh Kosong" dan data tidak tersimpan pada tabel pengguna.

1. Sukses.

2. Muncul pesan

sesuai yang diharapkan. 3. Data tidak

tersimpan pada tabel pengguna.

4

Menghindari field password tidak tidak diisi Memasukkan data password pengguna dengan mengosongkan field password kemudian klick button Simpan.

Muncul pesan "Password Tidak Boleh Kosong" dan data tidak tersimpan pada tabel pengguna.

1. Sukses.

2. Muncul pesan

sesuai yang diharapkan. 3. Data tidak

tersimpan pada tabel pengguna.

STIKOM


(67)

No Tujuan Input Hasil yang diharapkan

Output Sistem

5 Menghapus data

pengguna

Memilih data yang akan dihapus pada tabel pengguna dan klick button hapus.

Akan tampil pesan konfirmasi “Apakah Anda Yakin ?” dan memilih “Yes” data akan dihapus dari tabel pengguna

1. Sukses.

2. Muncul pesan

yang diharapkan. 3. Data terhapus dari

tabel pengguna.

Uji coba Tabel 4.4 nomor 3 adalah untuk memastikan validasi pengguna apakah field username sudah diisi atau tidak. Jika belum terisi akan muncul pesan kesalahan seperti pada Gambar 4.16.

Gambar 4.16 Pesan Kesalahan untuk Tabel 4.4 nomor 3 field user name tidak boleh kosong.

Uji coba Tabel 4.4 nomor 4 adalah untuk memastikan validasi pengguna apakah field password sudah diisi atau tidak. Jika belum terisi akan muncul pesan kesalahan seperti pada Gambar 4.17.

Gambar 4.17 Pesan Kesalahan untuk Tabel 4.4 nomor 4 field password tidak boleh kosong.

Gambar 4.18

STIKOM


(1)

3

Menghindari jika peramalan belum dilakukan data tidak berhasil disimpan.

Klick button simpan pada form

perhitungan peramalan.

Akan tampil pesan “Tidak ada data yang disimpan”

1. Sukses

2. Tampil pesan yang sesuai diharapkan 3. Data tidak berhasil

disimpan pada database.

Gambar 4.23 Form Perhitungan Peramalan.

Gambar 4.22 merupakan tampilan dari form perhitungan peramalan. Seperti pada uji coba No. 1 pada tabel 4.7 yang menjelaskan bahwa perhitungan peramalan menggunakan metode single moving average berdasarkan data periode penjualan yang sudah ditentukan.

Gambar 4.24 Konfirmasi nama barang tidak boleh kosong

STIKOM


(2)

Gambar 4.23 menjelaskan uji coba nomor 2 pada tabel 4.7 bahwa validasi pengguna tidak berhasil menampilkan data penjualan atau melakukan perhitungan peramalan jika data nama barang belum dipilih pada combobox nama barang.

Gambar 4.25 Konfirmasi Tidak ada data yang disimpan.

Gambar 4.24 menjelaskan uji coba nomor 3 pada tabel 4.7 bahwa validasi pengguna tidak berhasil melakukan simpan data jika peramalan belum dilakukan dan data peramalan tidak berhasil disimpan pada database.

Tabel 4.6 adalah contoh data yang digunakan perhitungan manual peramalan single moving average. Perhitungan manual dapat dilihat pada Tabel 4.8 yang terdapat dibawah ini serta hasil perhitungan manual diperoleh nilai perkiraan penjualan untuk periode berikutnya sebanyak 13.

Tabel 4.8 Evaluasi Uji Coba perhitungan manual peramalan.

Bln Minggu

ke

Jumlah Penjualan

Perhitungan Peramalan

Hasil

Peramalan Perhitungan MAPE MAPE

2 1 5 0

2 2 13 0

2 3 8 0

2 4 13 (5+13+8)/3 8.87 ((|13-8,87|)/13) * 100 33.31

3 1 10 (13+8+13)/3 11.33 ((|10-11,33|)/10) * 100 13.3

3 2 5 (8+13+10)/3 10.33 ((|5-10,33|)/5) * 100 106.6

3 3 23 (13+10+5)/3 9.33 ((|23-9,33|)/23) * 100 59.43

3 4 10 (10+5+23)/3 12.67 ((|10-12,67|)/10) * 100 26.7

(2+23+10)/3 13

STIKOM


(3)

E. Hasil Uji Coba Form Hasil Perhitungan Peramalan

Proses ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan menampilkan laporan data hasil peramalan melalui aplikasi seperti terlihat pada tabel 4.9. Proses ini digunakan untuk view data laporan peramalan.

Tabel 4.9 Evaluasi Uji Coba Form Hasil Perhitungan Peramalan. No Tujuan Input Output Diharapkan Output Sistem

1 Mencetak hasil peramalan

Klik button preview, dan ada data yang dipilih

Keluar laporan 1.Sukses

2.Laporan dapat dicetak

2

Menghindari jika tidak ada data yang dicetak

Klik button preview, dan tidak ada data yang dipilih

Keluar pesan “Tidak Ada Data Yang Dipilih”

1. Sukses

2. Keluar pesan yang diharapkan 3 Mencetak Laporan dalam bentuk .pdf Memilih button

preview yang terletak pada form paling bawah

Muncul form dalam bentuk crystal repotsyang dapat disimpan dalam bentuk .pdf

1. Sukses

2. muncul form yang diharapkan

Gambar 4.26 merupakan tampilan dari form hasil perhitungan peramalan seperti uji coba pada tabel 4.9 yang menjelaskan bahwa proses menampilkan data laporan peramalan berhasil ditampilkan pada tabel hasil perhitungan peramalan dan untuk mencetak laporan dalam hardcopy dapat dilakukan dengan cara klik

button preview yang hasilnya dapat dilihat pada lampiran 1. Pada form hasil perhitungan peramalan diawali dengan menentukan jenis barang dan nama barang yang akan dilakukan peramalan berdasarkan periode penjualan tertentu. Setelah itu tampilkan data, kemudian menentukan periode peramalan berdasarkan jumlah minggunya. Selanjutnya akan dilakukan perhitungan peramalan dan menghasilkan kesimpulan yang ditampilkan pada gambar 4.26.

STIKOM


(4)

Gambar 4.26 Form Hasil Perhitungan Peramalan

Gambar 4.27 Konfirmasi Tidak ada data yang dipilih

Gambar 4.26 menjelaskan uji coba nomor 2 pada tabel 4.9 bahwa validasi pengguna tidak berhasil mencetak laporan jika tidak ada data yang dipilih.

STIKOM


(5)

Gambar 4.27 Form hasil peramalan dalam bentuk pdf.

Gambar 4.27 merupakan uji coba no 3 pada tabel 4.9 menjelaskan proses menampilkan data dalam bentuk .pdf berhasil setelah memilih button preview

pada gambar 4.25. Laporan tersebut menampilkan antara lain : tanggal peramalan, jenis barang, nama barang, periode penjualan, periode peramalan, dan usulan order barang.

STIKOM


(6)

Amsyah, Z., 2005,

Manajemen Sistem Informasi

. Garamedia Pustaka Utama, Jakarta.

Fuad, N., 1988,

Analisis dan Perancangan Sistem

, Interedia, Jakarta.

Jogiyanto, H.,1990.

Analisis dan Desain Sistem Informasi

:

Pendekatan Tersturktur.

Andi Offset,

Yogyakarta.

Heizer, J. and Render, B., 2005,

Operations Manajemen,

Edisi Ketujuh, Salemba Empat, Jakarta.

Makridakis, S., Wheelwright, S. dan McGee, V., 1993,

Metode dan Aplikasi Peramalan,

Edisi Kedua,

Erlangga, Jakarta.

Martiningtyas, N., 2004,

Buku Materi Kuliah STIKOM Statistika,

STIKOM Surabaya, Surabaya.

Rambe, Muis, F., 2002,

Analisis Kebutuhan Pasar dan Prediksi Penjualan.

URL: http://www.manbisnis.tripod.com. Diakses 20 Juli 2009.

Sigit, S., 1982.

Marketting Praktis,

Cetakan VII, Bagian Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Gajah

Mada, Yogyakarta.

Yuswanto, 2009,

Algoritma dan Pemrograman dengan Visual Basic .NET 2005

, Cerdas Pustaka,

Jakarta.

STIKOM