Basis Data Penjualan Jus Basis Data Pasokan Bahan Baku Buah Segar

c. Basis Data Kapasitas Produksi

Basis data kapasitas produksi berisi mengenai ketentuan batas maksimum produk yang dapat dihasilkan dari suatu proses produksi, dengan hitungan per hari atau per bulan. Selain itu, berisi pula tentang kapasitas gudang puree dan kapasitas gudang jus yang akan membatasi jumlah persediaan di perusahaan.

d. Basis Data Biaya

Basis data biaya ini berisi tentang biaya produksi untuk masing-masing produk yang ada di PT. Amanah Prima Indonesia. Selain itu, berisi data tentang biaya penyimpanan baik penyimpanan dalam bentuk puree maupun penyimpanan dalam bentuk jus. Sistem Manajemen Basis Model Basis model terdiri dari rumus-rumus yang dikembangkan sesuai dengan kebutuhan yang akan mengolah data masukan sesuai dengan manajemen dialog dalam sistem. Basis model dalam sistem penunjang keputusan yang dikembangkan ini terdiri dari model prakiraan pasokan bahan baku buah segar, model prakiraan penjualan jus, model laju kerusakan buah segar, model ketersediaan bahan baku buah yang layak diproduksi, model perencanaan produksi agregat dan model jadwal induk produksi. Masukan yang sangat dibutuhkan oleh model-model tersebut adalah hasil prakiraan pasokan buah segar dan hasil prakiraan jumlah penjualan jus. Hasil prakiraan tersebut akan disimpan dalam basis data yang akan digunakan oleh model terkait sesuai dengan kebutuhan untuk diolah menjadi masukan data bagi model terkait lainnya. Basis model tersebut adalah sebagai berikut:

a. Model Prakiraan Pasokan Bahan Baku Buah Segar

Prakiraan pasokan bahan baku buah segar menggunakan data masa lalu jumlah pasokan bahan baku buah masing-masing jenis buah setiap bulannya. Model identifikasi ordo ARIMA adalah ARIMA p,d,qP,D,Q s untuk data pasokan bahan baku buah segar. Selain itu dapat pula ditunjukkan dengan persamaan yang dinyatakan dengan X t j . Jika X t j merupakan prakiraan jumlah pasokan periode ke- t jenis buah j, е t adalah error periode ke-t, ө 1 adalah koefisien moving average MA, Ø 1 adalah koefisien autoregressive AR dan Φ 1 adalah koefisien seasonal autoregressive SAR maka model prakiraan pasokan bahan baku buah adalah sebagai berikut: Pasokan buah jambu 0, 1, 1 0, 1, 0 12 X t jambu = X t-1 jambu + X t-12 jambu - X t-13 jambu + е t – ө 1 е t-1 29 Pasokan buah sirsak 0, 0, 1 1, 1, 0 12 X t sirsak = X t-1 sirsak + Φ 1 X t-12 sirsak - X t-24 sirsak + е t - ө 1 е t-1 30 Pasokan buah nenas 1, 0, 0 0, 1, 0 12 X t nenas = Ø X t-13 nenas - X t-12 nenas - Ø X t-1 nenas 31 Pasokan buah apel 0, 1, 1 0, 1, 0 12 X t apel = X t-1 apel + X t-12 apel - X t-13 apel + е t - ө 1 е t-1 32 Pasokan buah strawberi 1, 1, 0 1, 1, 0 12 X t strawberi = X t-1 strawberi + Ø 1 X t-1 strawberi - Ø 1 X t-2 strawberi + X t-12 strawberi + Φ 1 X t-12 strawberi - X t-13 strawberi + Φ 1 X t-13 strawberi – Ø 1 X t-13 strawberi – Ø 1 Φ 1 X t-13 strawberi + Ø 1 Φ 1 X t-14 strawberi – Ø 1 X t-14 strawberi – Φ 1 X t-24 strawberi + Φ 1 X t-25 strawberi + Ø 1 Φ 1 X t-25 strawberi + Ø 1 Φ 1 X t-26 strawberi 33 Teknik prakiraan pasokan bahan baku buah segar menggunakan teknik ARIMA dengan bantuan minitab 14.0. Hasil keluaran nilai е t , ө 1, Ø 1 dan Φ 1 dari model-model pasokan bahan bahan baku buah segar dapat dilihat pada Tabel 2 berikut: Tabel 2. Nilai-nilai koefisien model prakiraan jumlah pasokan buah segar No Jenis Pasokan Buah Koefisien Error е t Koefisien MA ө 1 Koefisien AR Ø 1 Koefisien SAR Φ 1 1 Jambu 0.0716 0.9559 - - 2 Sirsak 0.1133 -0.8850 - -0.9825 3 Nenas - - 0.5715 - 4 Apel 0.1372 0.7163 - - 5 Strawberi - - -1.0035 -0.9795 Ket : Data diolah