Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Permintaan Produk dengan Metode Pemulusan Eksponensial Winter pada De Sam’s Bakery Donuts

  

Rancang Bangun Aplikasi Peramalan Permintaan Produk

dengan Metode Pemulusan Eksponensial Winter

pada

  De Sam’s Bakery & Donuts Dimas Bandung Prase tyo 1) Sulistiowati 2) Pantjawati Sudarmaningtyas )

  

Program Studi/JurusanSistemInformasi

Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya

Jl. Raya KedungBaruk 98 Surabaya, 60298

Email : 1) u

  

Abstract: De Sam's Bakery & Donuts is one of the companies engaged in the industrial

production of bread which is located on the road Rungkut Madya 15. The problem that occurs is

when the customer selects the desired type of cake, but the prod uct is not enough. This can lead to

customer disappointment to the company, even the company can be left by customers resulting

company lost profits. This happens because so far in determining demand, the company has not

used the method only based on estimates.

Solutions offered to correct the problem is to use the company's forecasting method can predict

product demand for a specific period. Forecasting used method Exponential Smoothing forecasting

Winter, because based on autocorrelation analysis using Minitab 14, it is known that the data

pattern of demand is seasonal and there is a tendency to trend.

  

Based on trial results, this study resulted in product demand forecasting applications using

Exponential Smoothing Methods Winter. Applications can predict product demand for the next

three periods based on the data demand of the product in the previous period. Based on the test

results obtained by the results of 83.4% so that the application of forecasting demand for products

included in the category of very feasible to be used.

  Keywor ds: Applications, Forecasting, Demand, Exponential Smoothing Winter De Sam’s Bakery & Donuts merupakan

  salah satu perusahaan yang bergerak di bidang industri produksi roti yang beralamat di jalan Rungkut Madya 157, kota Surabaya.

  Dalam menentukan pemintaan yang akan datang pimpinan

De Sam’s Bakery & Donuts tanpa

  Bak ery & Donuts memiliki kurang lebih 60

  Untuk menentukan metode apa yang digunakan dalam peramalan perlu dilakukan uji pola data. Salah satu software yang digunakan untuk mengetahui pola data peramalan, yaitu

  & Donuts termasuk dalam permintaan yang tidak teratur (irregular demand).

  kecenderungan trend. Berdasarkan penyataan itu maka permintaan yang ada di De Sam’s Bakery

  De Sam’s Bak ery & Donuts adalah musiman dan terdapat

  2013 dan Januari tahun 2014 yang dapat dilihat pada Lampiran 3. Dari pengolahan tersebut diketahui bahwa pola data permintaan

  Sam’s Bakery & Donuts selama bulan Desember

  untuk mengetahui pola data permintaan De

  software Minitab. Pengolahan data ini, bertujuan

  Untuk mengetahui permintaan pada masa yang akan datang dapat diterapkan sebuah metode yang dinamakan metode peramalan. Menurut Gaspersz (2002), peramalan merupakan metode untuk memperkirakan suatu nilai di masa depan dengan menggunakan data masa lalu.

  karyawan tetap. Setiap bulan

  menggunakan metode hanya berdasarkan perkiraan.

  De Sam’s Bak ery & Donuts

  Permasalahan yang terjadi adalah saat pelanggan memilih jenis kue yang diinginkan, tetapi produk yang tersedia tidak mencukupi atau sudah habis. Kejadian seperti ini dapat menimbulkan kekecewaan pelanggan terhadap perusahaan, serta hal yang terburuk ialah perusahaan dapat ditinggalkan oleh pelanggannya dan kehilangan keuntungan penjualan (Nasution dan Prasetyawan, 2008).

  memproduksi berbagai macam jenis roti seperti: donat, cake, roti tawar, roti sisir, roti manis, kue basah dan pastry. De Sam’s

  & Donuts adalah pelanggan datang menggambil

  sampai dengan 90.000 roti. Pada saat ini alur proses permintaan yang ada di De Sam’s Bakery

  De Sam’s Bakery & Donuts dapat memproduksi antara 40.000

  nampan, kemudian pelanggan memilih jenis kue yang diinginkan. Setelah memilih jenis kue, maka pelanggan menuju ke kasir untuk membayar.

  Teknik yang perlu diperhatikan ketika meramalkan data runtut waktu yang bersifat musiman salah satunya adalah metode Pemulusan Eksponensial Winter dari Winters (Arsyad, 2001). Metode Pemulusan Eksponensial Winter merupakan salah satu yang dapat digunakan untuk mengolah data kuantitatif. Metode Pemulusan Eksponensial Winter dapat menangani faktor musiman dan

  Engineering. Model ini melakukan pendekatan

  kode (code generation). Coding atau pengkodean merupakan penerjemahan desain dalam bahasa yang bisa dikenali oleh komputer. Programmer akan menerjemahkan transaksi yang diminta oleh user. Tahapan inilah yang merupakan tahapan secara nyata dalam mengerjakan suatu software, artinya penggunaan komputer akan dimaksimalkan dalam tahapan ini. Setelah pengkodean selesai maka akan dilakukan testing terhadap sistem yang telah dibuat. Tujuan testing adalah menemukan kesalahan-kesalahan terhadap sistem tersebut untuk kemudian bisa diperbaiki.

  Construction merupakan proses membuat

  d. Construction

  software, representasi interface, dan detail (algoritma) prosedural.

  c. Modeling Pada proses modeling ini menerjemahkan syarat kebutuhan ke sebuah perancangan perangkat lunak yang dapat diperkirakan sebelum dibuat coding. Proses ini berfokus pada rancangan struktur data, arsitektur

  yang akan dilakukan, risiko yang mungkin terjadi, sumber yang dibutuhkan, hasil yang akan dibuat, dan jadwal pengerjaan.

  software yang meliputi tugas -tugas teknis

  b. Planning Setelah proses communication ini, kemudian menetapkan rencana untuk pengerjaan

  a. Communication Langkah pertama diawali dengan komunikasi kepada konsumen/pengguna. Langkah awal ini merupakan langkah penting karena menyangkut pengumpulan informasi tentang kebutuhan konsumen/pengguna.

  Waterfall menurut Pressman (2015):

  Berikut ini adalah penjelasan dari tahap-tahap yang dilakukan di dalam Model

  Communication, Planning, Modeling, Construction, dan Deployment.

  secara sistematis dan urut mulai dari level kebutuhan sistem lalu menuju ke tahap

  Model ini merupakan model yang paling banyak dipakai dalam Software

  trend secara langsung . Keuntungan dari metode

  Gambar 1 menunjukkan tahapan umum dari model proses waterfall. Model ini disebut dengan waterfall karena tahap demi tahap yang dilalui harus menunggu selesainya tahap sebelumnya dan berjalan berurutan. Akan tetapi, model ini secara garis besar sama dengan tahapan-tahapan model waterfall pada umumnya.

  Gambar 1 Model pengembangan Waterfall (Pressman, 2015)

  Delivery Support Feedback Construction Code Test

  pendekatan yang sistematis dan berurutan (sekuensial) pada pengembangan perangkat lunak. Pengembangan perangkat lunak dimulai dari spesifikasi kebutuhan pengguna dan berlanjut melalui tahapan-tahapan perencanaan (planning), pemodelan (modeling), konstruksi (construction), serta penyerahan sistem perangkat lunak ke para pelanggan/pengguna (deployment), yang diakhiri dengan dukungan berkelanjutan pada perangkat lunak yang dihasilkan. Communication Project iniiation Requirement gathering Planning Estimating Scheduling Tracking Modeling Analysis Design Deployment

  life cyle ), dimana hal ini menyiratkan

  disebut juga dengan model waterfall. Nama lain dari Model Waterfall adalah Model Air Terjun kadang dinamakan siklus hidup klasik (classic

  Develoment Life Cycle (SDLC) ini biasanya

  Menurut Pressman (2015), System

  M ETODE System Development Life Cycle (SDLC)

  Peramalan dengan menggunakan metode Pemulusan Eksponensial Winter dalam membantu menyelesaikan masalah yang ada.

  De Sam’s Bakery & Donuts membutuhkan sebuah aplikasi peramalan permintaan.

  Berdasarkan uraian di atas maka toko roti

  Pemulusan Eksponensial Winter adalah memiliki kemampuan yang baik dalam meramalkan data yang memiliki pola trend dan musiman.

  e. Deployment Tahapan ini bisa dikatakan final dalam pembuatan sebuah software atau sistem. Setelah melakukan analisis, desain dan pengkodean maka sistem yang sudah jadi akan digunakan

  user. Kemudian software yang telah dibuat harus

  c. Desain perangkat lunak ini menggunakan perancangan secara dilakukan pemeliharaan secara berkala . terstruktur, yang nantinya pada desain ini akan dijelaskan seluruh

Blok Diagram

  komponen desain dari perangkat Pada Gambar 2 menjelaskan kebutuhan lunak itu sendiri.Desain perangkat perangkat lunak berupa blok diagram yang lunak juga mengacu pada alur menggambarkan input, proses dan ouput sebagai perhitungan dari sistem peramalan berikut : Input Proses Output dengan Metode Pemulusan Data Permintaan produk α), beta(β) dan Penentuan Parameter pada diagram alir pada Gambar Terbaik Hasil Penentuan parameter alfa( gamma( Eksponensial Winter, yang terlihat

  γ) terbaik Data Periode Pemulusan Eksponensial Tiga Hari Selanjutnya Peramalan Permintaan Dengan Metode Hasil Ramalan Permintaan Diagram Alir Aplikasi 3.12. Peramalan Permintaan Peramalan Permintaan

Membuat Laporan Hasil Laporan Data Permintaan

Winter Mulai Panjang Periode

  Gambar 2 Blok Diagram

  Peramalan (P) =< 3

  1. Input

  Periode

  a. Data permintaan yang didapat dari hasil pengolahan data penjualan.

  Menentukan Parameter Alpha, Beta, dan

  b. Data Periode merupakan data waktu yang

  Gamma digunakan harian.

  2. Proses

  Menentukan Nilai Pemulusan

  a. Proses Penentuan Parameter Terbaik Proses ini adalah proses yang ada di dalam aplikasi, proses penentuan

  Menentukan Nilai Pemulusan

  parameter terbaik dilakukan oleh Kepala Produksi De Sam’s Bakery & Donuts.

  Input dari proses penentuan parameter terbaik ini adalah data permintaan.

  Menentukan Nilai Pemulusan

  b. Proses Peramalan Permintaan Dengan Metode Pemulusan Eksponensial Winter.

  Proses ini adalah proses yang ada di

  Menentukan Nilai Pemulusan

  dalam aplikasi. Proses ini dilakukan oleh Kepala Produksi

  De Sam’s Bakery & Donuts . Proses ini Menggunakan Metode

  Pemulusan Eksponensial Winter. Proses Mengitung MSE, MAD, MAPE ini merupakan proses lanjutan dari proses penentuan parameter terbaik.

  c. Proses Membuat Laporan Peramalan Permintaan Produk.

  Hasil Peramalan

  Proses ini adalah proses yang ada di

  Untuk Periode

  dalam aplikasi. Proses ini dilakukan oleh

  Selanjutnya

  Kepala Produksi

  De Sam’s Bakery & Donuts . Proses ini merupakan proses Selesai

  lanjutan dari proses sebelumnya yaitu Gambar 3 Diagram Alir Aplikasi Peramalan proses peralaman permintaan.

  3. Output Desain perangkat lunak ini a. Ramalan Permintaan Produk. menggunakan perancangan secara terstruktur, b. Laporan Peramalan Permintaan Produk. yang nantinya pada desain ini akan dijelaskan seluruh komponen desain dari perangkat lunak itu sendiri.Desain perangkat lunak juga mengacu Pada Level 1 ini, merupakan hasil rancangan pada alur perhitungan dari sistem peramalan lebih detail mengenai proses memasukkan dengan Metode Pemulusan Eksponensial data pada Level 0 yang dapat dilihat pada Winter, yang terlihat pada diagram alir pada Gambar 5. Untuk level 1 memasukkan data Gambar 3 lebih jelasnya bisa dilihat pada Gambar 6.

  Proses pada level 1 ini dimulai dari Staf

  

Context Diagram penjualan masuk kedalam sistem, dimana

  Staf penjualan memasukkan data produk dan Berikut ini adalah desain context data permintaan yang dibutuhkan sistem

  diagram untuk perangkat lunak yang akan

  untuk melakukan proses peramalan dikembangkan. Pada context diagram terlihat permintaan produk. ada dua pengguna yang nantinya akan berinteraksi dengan sistem, hal ini tentu saja jenis produk disimpan 5 data jenis produk disesuaikan dengan stak eholder yang sudah 1 diketahui pada tahap analisis. Seperti yang sudah s taf jenis produk jenis produk dibaca data produk dibaca dijelaskan sebelumnya, bahwa pada penelitian penjualan data produk memasukan data data produk dis impan ini akan dijelaskan mengenai proses peramalan

  • + data permintaan permintaan produk. Untuk lebih jelas dapat 2 data permintaan + dilihat pada Gambar 4. penjualan data produk staf kepala data permintaan periode jenis produk rancang bangun aplikasi peramalan permintaan produk laporan permintaan produk produksi data permintaan dibaca data parameter disimpan 3 parameter baca nilai alpha beta gamma data permintaan disimpan menentukan p arameter
  • 2 1 data produk data produk dibaca baca nilai gamma 3

    • Gambar 4 Context Diagram baca nilai beta baca nilai alpha melakukan peramalan has il peramalan disimpan data produk dibaca
      • + Data Flow Diagram data permintaan dibaca periode

        Proses yang terdapat pada Data Flow

        Diagram digambarkan sesuai dengan alir sistem 4 peramalan s impan peramalan 6 produk hasil peramalan

        baru masing-masing pengguna. Pada data flow baca peramalan

        diagram ini akan dijelaskan secara detail produks i kepala 4 has il peramalan dibaca

      • + mengenai proses peramalan permintaan produk. laporan permintaan produk membuat laporan

        (DFD) untuk aplikasi yang

        Data Flow Diagram

        Gambar 5 DFD Level 0 sedang dikembangkan telah didefinisikan 1.1 menjadi sub sistem Level 0 yang terdiri dari 4 [jenis produk] memasukkan [jenis produk dis impan] (empat) fungsional yaitu: Memasukkan Data, jenis p roduk Menentukan Parameter, Melakukan Peramalan, dan Membuat Laporan Permintaan Produk. Pada [jenis produk dibaca] 5 data jenis produk level 0 akan digambarkan lebih detail interaksi antara pengguna dengan sistem nantinya. s taf penjualan 1.2 [data produk disimpan]

        Penjelasan singkat untuk level 0 ini adalah [data produk] memasukkan data produk sistem dimulai dari Staf Penjualan yang 1 data produk melakukan proses Memasukkan data produk.

        Setelah data produk tersimpan pada database, memasukkan 1.3 maka proses selanjutnya dilakukan oleh Staf [data permintaan] data permintaan [data produk dibaca] Penjualan memasukkan data permintaan setiap [data permintaan dis impan] produk. Kemudian Kepala Produksi menentukan parameter berdasarkan data produk dan data 2 data permintaan permintaan. Setelah parameter diketahui,

        Gambar.6 DFD Level 1 Memasukkan Data. selanjutnya Kepala Produksi melakukan proses peramalan . Setelah hasil peramalan diketahui b. Level 1 Menentukan Parameter

        Kepala Produksi dapat membuat laporan Pada Level 1 ini menjelaskan lebih detail permintaan produk. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 5. tentang proses menentukan parameter terkait dengan peramalan yang akan dibuat oleh a. Level 1 Memasukkan Data

        1 data produk

        Kepala Produksi. Proses ini bermula pada kepala saat data produk sudah tersedia pada 2 data permintaan [data produk dibaca] produksi

        database , selanjutnya Kepala Produksi akan 3.1

        melakukan merandom nilai alpha, beta dan [data permintaan dibaca] memilih p roduk

        gamma . Kemudian mencari nilai rata-rata [periode] 4 peramalan [s impan peramalan] dan p eriode

        kuadrat kesalahan (MSE). Setelah itu baca data produk mencari nilai MSE terkecil untuk menentukan parameter terbaik. Untuk lebih [baca nilai alpha beta gamma] ambil dat a alpha 3.2 7 peramalan s impan nilai kes alahan (ms e mad mape) produk jelasnya dapat dilihat pada Gambar 7. data parameter [data produk dibaca] 1 data produk 2 data permintaan [baca nilai alpha] beta dan gamma (nilai p emulusan) hit ung nilai at 3.3 nilai at terbaru baca produk nilai at disimpan nilai s etiap random alp ha bet a gamma [baca nilai beta] random nilai

        2.1 [data permintaan dibaca]

      3 parameter

      hit ung nilai st 3.5 nilai at terbaru (est imasi t rend) hit ung nilai t t 3.4 nilai tt dis impan menghitung nilai nilai ms e 2.2 mse

      simpan hasil

      p eramalan

      3.8

      [baca nilai gamma] nilai peramalan musiman) produk periode (est imasi peramalan hit ung nilai p eramalan kedep an 3.7 nilai s t disimpan nilai tt terbaru baca nilai at tt s t 8 baca nilai at tt s t 3.6 gamma terbaik mencari nilai alp ha bet a

        2.3

      [hasil peramalan dis impan]

      6 produk hasil peramalan hit ung nilai kesalahan [data parameter dis impan] 3 parameter Gambar 8 DFD Level 1 Menentukan Peramalan. 4 peramalan [baca peramalan] peramalan

        Gambar 7 DFD Level 1 Menentukan Parameter mengecek daftar 4.1 6 produk hasil

        c. Level 1 Melakukan Peramalan p eramalan [hasil peramalan dibaca] Pada Level 1 proses melakukan peramalan p ermintaan terdiri dari hitung nilai At (Nilai Pemulusan data peramalan yang baru), hitung nilai Tt (Nilai estimasi

        trend yang baru), hitung nilai St (Nilai 4.2

        estimasi musiman yang baru), hitung nilai mencet ak lap oran peramalan periode selanjutnya. Untuk lebih p ermintaan jelasnya dapat dilihat pada Gambar 8. produksi kepala [laporan permintaan produk]

        d. Level 1 Membuat Laporan Pada Level 1 Membuat Laporan terdapat dua Gambar 9 DFD Level 1 Membuat Laporan. fungsi didalamnya, yaitu mengecek daftar peramalan permintaan dan mencetak laporan

         Entity Relationship Diagram

        permintaan produk. Untuk lebih jelas nya

        Entity Relationship Diagram (ERD) dapat dilihat pada Gambar 9.

        merupakan suatu desain sistem yang digunakan untuk mempresentasikan, menentukan dan mendokumentasikan kebutuhan sistem kedalam suatu bentuk dengan tujuan untuk menunjukkan struktur keseluruhan dari data pemakai. Dalam perancangan aplikasi ini, telah terbentuk ERD yang merupakan lanjutan dari pembuatan desain dengan menggunakan Data Flow Diagram (DFD), yang disimbolkan dalam bentuk entity.

        id_jenis varchar(6) <pk> FK_MEMPUNYAI4 jenisproduk no_permintaan varchar(6) <pk> datapermintaan

        a. Conceptual Data Model (CDM) nama_jenis varchar(20) id_produk varchar(6) <fk> tgl_permintaan date

        Conceptual Data Model (CDM) merupakan ... total int

        gambaran secara keseluruhan tentang FK_MEMPUNYAI2 id_produk varchar(6) <pk> dataproduk FK_MEMPUNYAI3 konsep struktur basis data yang dirancang id_jenis varchar(6) <fk> FK_MEMILIKI nama_produk varchar(30) jenis_produk varchar(20) FK_MEMPUNYAI no_peramalan varchar(6) <pk> peramalan untuk program atau aplikasi. Pada ... tanggal date ... periode int perancangan CDM ini sebelumya sudah id_produk varchar(6) <pk,fk1> peramalan_produk dilakukan penyesuaian antara CDM yang no_peramalan varchar(6) <pk,fk2> id_produk varchar(6) <fk> parameter alpha decimal(2,1) beta decimal(2,1) FK_MEMPUNYAI1 sudah ada dan CDM yang dikembangkan. alpha decimal(2,1) beta decimal(2,1) gama decimal(2,1) range_awal date CDM yang sudah ada merupakan range_akhir date ... MSE decimal(8,3) gamma decimal(2,1) MAD decimal(8,3) MSE decimal(8,3) rancangan untuk aplikasi yang sudah ada, MAPE decimal(8,3) ... yaitu aplikasi penjualan. Namun dalam no_peramalan varchar(6) <pk,fk> id_produk varchar(6) <pk,fk> peramalan_produk_periode perancangan CDM yang baru, rancangan id_produk varchar(6) <pk,fk> yt int peramalan_produk_hasil t int <pk>

        CDM sudah ada diintegrasikan dengan no_peramalan varchar(6) <pk,fk> AT decimal(8,3) periode int St decimal(8,3) no int <pk> Tt decimal(8,3) FK_MEMPUNYAI5 yang baru, sehingga pada rancangan baru ... E decimal(8,3) hasil decimal(8,3) Ytp decimal(8,3) masih terlihat sebagian rancangan CDM SE decimal(8,3) ETTYT decimal(8,3) ETT decimal(8,3) yang lama. Adapun CDM yang dirancang ... Gambar 11 Physical Data Model (PDM) untuk Rancang Bangun Aplikasi

        Perencanaan Persediaan Barang Jadi adalah seperti tampak pada Gambar 10.

        IMPLEMENTASI DAN EVALUASI nama_jenis tgl_permintaan id_jenis <M> jenisproduk datapermintaan mempunyai no_permintaan <M> Implementasi sistem merupakan suatu ... total tahap penerapan dari analisa dan perancangan Implementasi dataproduk sistem yang telah dibuat sebelumnya. Pada mempunyai memiliki (D) ... Penjelasan aplikasi yang dibuat meliputi id_produk <M> nama_produk jenis_produk mempunyai mempunyai mengenai penggunaan dari aplikasi yang dibuat. ... periode tanggal no_peramalan <M> peramalan

        bagian implementasi sistem juga akan dijelaskan peramalan_produk tampilan aplikasi, dan fungsi kontrol dalam gamma beta alpha parameter alpha range_awal gama beta mempunyai aplikasi. ... MSE range_akhir MSE MAD t <M> peramalan_produk_periode Form Login ... AT MAPE yt Form login merupakan halaman awal peramalan_produk_hasil Tt St yang akan ditampilkan ketika sistem mulai periode E no <M> mempunyai Ytp dijalankan. Form login digunakan untuk ... ETT hasil SE ETTYT ... authentifikasi dari pengguna sistem.

        Gambar 10 Conceptual Data Model (CDM)

        b. Physical Data Model (PDM)

        Physical Data Model (PDM)

        menggambarkan secara detail konsep struktur basis data untuk suatu program atau aplikasi. PDM terbentuk dari

        Conceptual Data Model (CDM) yang

        Gambar 12 Form Login menggambarkan tabel-tabel penyusun basis data beserta field-field yang terdapat pada

      Form Utama

        setiap tabel. Adapun PDM tersebut dapat Setelah berhasil melakukan login, Form dilihat pada Gambar 11.

        Utama baru bisa digunakan untuk melakukan proses yang diinginkan.Pada kasus ini akan dibahas proses yang sesuai dengan spesifikasi untuk melakukan perencanaan persediaan barang jadi. Lebih jelas mengenai Form Utama dapat dilihat pada Gambar 13.

        jelasnya mengenai form data permintaan dapat dilihat pada Gambar 16.

        Gambar 13 Form Utama

        Form Data Jenis Produk

        Berikut ini merupakan tampilan dari form untuk memasukkan data jenis produk. Lebih Gambar 16 Form Data Permintaan jelasnya mengenai form data jenis produk dapat dilihat pada Gambar 14.

        Form Data Parameter

        Fungsi dari form ini adalah untuk melihat dan mencari data parameter terbaik.

        Form Data Parameter dapat dilihat pada gambar 17.

        Gambar 14 Form Data Jenis Produk

        Form Data Produk

        Gambar 17Form Data Parameter Berikut ini merupakan tampilan dari

        form untuk memasukkan data produk. Lebih Form Peramalan

        jelasnya mengenai form data produk dapat

        Form peramalan digunakan untuk dilihat pada Gambar 15.

        melakukan proses peramalan permintaan produk dengan menggunakan metode peramalan

        Winters . Pada form ini pengguna dapat memilih

        parameter yang akan digunakan yaitu paramater terbaik atau parameter manual. Parameter terbaik diambil dari database parameter yang sebelumnya memalui proses pencarian parameter terbaik. Sedangkan parameter manual, dimasukkan oleh pengguna. . Lebih jelasnya mengenai form peramalan dapat dilihat pada Gambar 18.

        Gambar 15 Form Data Produk

        Form Data Permintaan

        Berikut ini merupakan tampilan dari

        form untuk memasukkan data permintaan. Lebih b. Memasukkan Data Produk, hasil dari uji fungsi sesuai dengan yang diharapankan, dimana aplikasi dapat merespon dari aksi- aksi pengguna kemudian aplikasi mengeluarkan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan c. Memasukkan Data Permintaan, hasil dari uji fungsi sesuai dengan yang diharapankan, dimana aplikasi dapat merespon dari aksi-aksi pengguna kemudian aplikasi mengeluarkan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan

        Gambar 18 Form Peramalan

        2. Evaluasi Fungsi Kepala Produksi Hasil uji coba fungsi dan implementasi yang

        Form Laporan

        telah dilakukan pada staf penjualan yaitu : Berikut ini merupakan tampilan dari

        a. Menentukan Parameter, hasil dari uji

        form untuk melihat dan mencetak laporan. Lebih

        fungsi sesuai dengan yang diharapkan, jelasnya mengenai form laporan permintaan dimana aplikasi dapat merespon dari aksi- produk dapat dilihat pada Gambar 19. aksi pengguna kemudian aplikasi mengeluarkan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan. Dimana aplikasi berhasil mengeluarkan parameter terbaik dari setiap produknya yang hasil parameter terbaik dapat dilihat pada Tabel 4.16.

        b. Peramalan, hasil dari uji fungsi sesuai dengan yang diharapkan, dimana aplikasi dapat merespon dari aksi-aksi pengguna kemudian aplikasi mengeluarkan hasil sesuai dengan yang diharapkan.Pada proses peramalan hasil perhitungan antara

        Gambar 19 Form Laporan Permintaan Produk aplikasi dengan manual mengeluarkan hasil yang sama.

      Evaluasi

        c. Membuat Laporan, hasil dari uji fungsi Dari uji coba fungsi serta tahap sesuai dengan harapan, dimana aplikasi implementasi maka selanjutnya dilakukan tahap dapat merespon dari aksi-aksi pengguna evaluasi yang bertujuan untuk mengetahui dan kemudian aplikasi mengeluarkan hasil memastikan sistem yang dibangun sudah sesuai sesuai dengan yang diharapkan. dengan kebutuhan pengguna atau belum

        3. Evaluasi Uji Pengguna memenuhi sehingga kekurangan dalam aplikasi Berdasarkan uji coba pengguna untuk yang dibangun ini dapat dievaluasi terlebih staf penjualan dan kepala produksi, nilai angket dahulu. Oleh karena itu umtuk mengetahui hasil yang didapat adalah 82,2% untuk staf penjualan dari sistem sesuai dengan tujuan atau tidak, dan 84,5% untuk kepala produksi. Dari hasil maka aplikasi yang dibangun diuji menggunakan tersebut dapat disimpulkan bahwa nilai aplikasi black box testing. berdasarkan uji pengguna adalah 83,4%. nilai

        1. Evaluasi Fungsi Staf Penjualan tersebut berada di antara interval 81% dan 100% Hasil uji coba fungsi dan implementasi yang sehingga termasuk dalam kategori sangat layak telah dilakukan pada staf penjualan yaitu : untuk digunakan.

        a. Memasukkan Jenis Data Produk, hasil dari uji fungsi sesuai dengan yang diharapankan, dimana aplikasi dapat merespon dari aksi-aksi pengguna kemudian aplikasi mengeluarkan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan.

      SIMPULAN

        Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi peramalan permintaan produk pada De

        Sam’s Bakery & Donuts. Aplikasi peramalan

        permintaan produk pada

        De Sam’s Bakery & Donuts menggunakan Metode Pemulusan

        Eksponensial Winter. Aplikasi peramalan permintaan produk dapat meramalkan permintaan produk untuk tiga periode selanjutnya berdasarkan data permintaan produk pada periode sebelumnya. Berdasarkan hasil uji coba pengguna diperoleh hasil 83,4% sehingga aplikasi peramalan permintaan produk termasuk dalam kategori sangat layak untuk digunakan.

      RUJUKAN

        Arsyad, Lincolin. 2009. Peramalan Bisnis Edisi Pertama . Yogyakarta: BPFE. Fuad, 2008. Pengantar Bisnis, edisi k eenam, cetakan ketigabelas. Jakarta: Gramedia

        Pustaka Utama. Gaspersz, Vincent. 2002. Production Planning

        and Inventory Control . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.

        Herlambang, Soendoro, dan Tanuwijaya, Haryanto. 2005. Sistem Informasi: Konsep,Tek nologi dan Manajemen .

        Yogyakarta: Graha Ilmu. Jogiyanto. 2008. Analisis & Desain Sistem

        Informasi: Pendek atan Terstruk tur Teori

        . Yogyakarta:

        & Prak tek Aplik asi Bisnis ANDI.

        Makridakis, Spyros dan Wheelright, Steven C. dan McGEE, Victor E. 1999. Metode dan

        Aplik asi Peramalan . (Edisi Kedua),

        Jakarta: Erlangga Nasution, Arman Hakim dan Prasetyawan,

        Yudha. 2008. Perencanaan dan

        Pengendalian Produk si . Yogyakarta: Graha Ilmu.

        Pressman, Roger S. 2015. Rek ayasa Perangk at Lunak : Pendek atan Prak tisi Buk u 1 .

        Yogyakarta: ANDI. Riduwan. 2005. Sk ala Penguk uran Variabel- Variabel Penelitian, Cetak an Ketiga.

        Bandung: Alfabeta.