Manajemen data Fase Implementasi

16 moving average. Sehingga dalam penelitian ini, digunakan metode simple moving average untuk meramalkan pengadaan stok. Metode simple moving average yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan n = 3. Penggunaan n yang kecil untuk meningkatkan keakuratan karena berhubungan dengan faktor-faktor kejadian terdekat yang dapat mempengaruhi peramalan. Dalam penelitian ini, dicoba juga kedalam beberapa variasi pemodelan data yang baru dengan metode simple moving average. Variasi pemodelan data yang baru dibuat untuk memenuhi kemungkinan jika pola data suatu barang memiliki pola yang sama setiap tahunnya. Variasi dibagi menjadi 3 yaitu variasi 1, variasi 2 dan variasi 3. Inti dari variasi pemodelan data yang baru adalah sama, yaitu peramalan menggunakan data yang telah ditentukan dari tahun sebelumnya untuk dirata-rata sehingga dapat memperkirakan data yang baru. Yang membedakan dari ketiga variasi adalah target dari peramalan. Contoh data yang diambil adalah data bulan 1, 2, dan 3 pada tahun 2014, kemudian dirata-rata. Target dari variasi 1 adalah bulan 1 tahun 2015, target dari variasi 2 adalah bulan 2 tahun 2015 dan target dari variasi 3 adalah bulan 3 tahun 2015.

3.4 Fase Implementasi

3.4.1 Manajemen data

1. Perancangan Konseptual Sistem pendukung pengambilan keputusan memiliki 3 entitas, antara lain : entitas kategori barang, entitas penjualan, entitas prediksi. Entitas kategori barang memilik relasi dengan entitas penjualan, sedangkan entitas prediksi tidak mempunyai relasi dengan entitas lain. a. Entitas Barang Entitas barang menyimpan data yang berkaitan dengan kriteria khusus mengenai kode barang dan nama barang. Entitas ini dibuat untuk mengelompokkan barang sesuai kriterianya. PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 17 b. Entitas Penjualan Entitas Penjualan menyimpan data yang berkaitan dengan transaksi penjualan berupa kode penjualan. Dalam proses peramalan, data pada entitas ini dibutuhkan untuk menghitung peramalan. c. Entitas Peramalan Entitas Peramalan menyimpan data yang berkaitan dengan peramalan barang mengenai data penjualan dan hasil peramalannya. Entitas peramalan merupakan sebuah entitas untuk membantu dalam proses penghitungan peramalan. BarangAinun PenjualanAinun BarangPredik memiliki KodeBarang KodePenjualan NamaBarang Jumlah no Penjualan Prediksi N 1 Gambar 3.1 : ER Diagram 2. Perancangan Logikal BarangAinun -KodeBarang : varchar20 PK -NamaBarang : varchar20 Penjualan Ainun -KodePenjualan : varchar20 PK -jumlah : number PLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI 18 BarangPredik -No : number -Penjualan : number -Prediksi : number 3. Perancangan Fisikal Nama Field Tipe Data Lebar Keterangan KodeBarang varchar 20 kode barang yang dijual di toserba Ainun. NamaBarang varchar 20 nama dari barang Tabel 3.1 Barang BarangAinun Nama Field Tipe Data Lebar Keterangan KodePenjualan varchar 20 kode penjualan selama 1 bulan KodeBarang number - kode dari barang yang terjual Jumlah number - jumlah penjualan selama 1 bulan Tabel 3.2 Penjualan PenjualanAinun Nama Field Tipe Data Lebar Keterangan No number - nomor dari prediksi Penjualan number - data penjualan Prediksi number - hasil dari peramalan Tabel 3.3 Peramalan BarangPredik 19

3.4.2 Manajemen Model