Peramalan Pasar Penjualan Batik Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM)
1
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Peralaman merupakan salah satu aktifitas fungsi bisnis yang digunakan untuk
memperkirakan penjualan produk di masa mendatang (Gaspersz, 2004). Dengan adanya
peramalan, para produsen dan pelaku industri dapat melakukan perencanaan produksi
yang tepat. Untuk mencapai hal tersebut, dalam proses peramalan dibutuhkan data
penjualan serta analisis pola data produk di masa lampau. Salah satu produk yang
sedang berkembang di Indonesia yang bahkan sudah diakui oleh dunia adalah batik.
Batik merupakan salah satu produk di bidang tekstil yang saat ini banyak digunakan
sebagai bahan baku produk pakaian. Banyaknya motif yang ditawarkan menjadikan
batik memiliki banyak modifikasi di setiap produk-produk yang dipasarkan. Variasi
motif ini juga menimbulkan keadaan dimana konsumen produk batik memiliki motif
favoritnya masing-masing sehingga terdapat beberapa motif batik yang menjadi populer
di kalangan konsumen karena lebih banyak diminati dan penjualannya lebih tinggi dari
motif lain.
Kenyataannya saat ini banyak produsen dan penjual batik yang tidak memiliki
strategi penjualan yang tepat. Kebanyakan produsen melakukan stok barang atas semua
motif batik yang ada tanpa perhitungan yang akurat. Produsen menyadari ada motif
batik yang sedang populer di pasaran sehingga mereka kebanyakan melakukan stok
besar-besaran terhadap motif tersebut hanya berdasarkan penjualan masa lalu. Hal
seperti ini juga menjadikan motif lainnya menjadi terabaikan karena produsen terlalu
fokus pada motif yang sedang populer padahal motif lain tersebut jika dikelola dengan
baik juga dapat memberikan keuntungan penjualan. Keadaan ini pada akhirnya
berujung pada terjadinya penumpukan stok (overstocking) yang membuat para
produsen merugi baik itu dari sisi materil ataupun tenaga karena proses pembuatan batik
tergolong memakan waktu dan energi, ataupun terjadinya kekurangan stok
Universitas Sumatera Utara
2
(understocking) dimana kedua keadaan ini menjadikan penjualan produsen menjadi
tidak efektif (Riyadi, 2015). Untuk menghindari terjadinya hal tersebut, oleh karena itu
dibutuhkan sebuah metode untuk meramalkan penjualan yang tepat untuk mencapai
penjualan yang efektif dan maksimal.
Peramalan bukanlah hal yang baru di dunia industri. Sudah banyak penelitianpenelitian terdahulu dilakukan karena peramalan memang dipandang dapat
meningkatkan kualitas produksi. Darmawan (2012) dalam penelitiannya membuat
sistem pendukung keputusan untuk memprediksi penjualan batik tulis dengan
menggunakan metode Trend Moment. Masih dalam bentuk sistem pendukung
keputusan, Fardani, Wuryanto, & Werdiningsih (2015) meramalkan jumlah kunjungan
pasien pada poli gigi di rumah sakit menggunakan metode Extreme Learning Machine
(ELM). Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Agustina et al. (2010). Mereka
menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk melakukan prediksi
permintaan konsumen dengan mengambil data penjualan kaos dan pin dari sebuah toko
di Surabaya. Jia & Hao (2013) juga menggunakan metode Extreme Learning Machine
(ELM) untuk meramalkan permintaan konsumsi air. Hanya saja dalam penelitiannya,
mereka menggunakan ELM dengan adaptive metrics of inputs untuk meningkatkan
akurasi peramalan. Sedangkan Taylor (2007) dalam penelitiannya melakukan
peramalan penjualan harian di supermarket menggunakan metode Exponential
Weighted Quantile Regression (EWQR).
Pada penelitian ini, penulis mengangkat topik peramalan pasar penjualan batik
menggunakan metode Extreme Learning Macine (ELM). Metode ELM dipilih karena
ELM memiliki kelebihan dalam hal learning speed (Huang et al, 2005). Selain itu, ELM
juga mempunyai tingkat ketelitian peramalan yang lebih akurat dibandingkan dengan
metode lainnya. Bedanya dengan penelitian terdahulu adalah penulis lebih fokus pada
peramalan motif-motif batik. Dengan metode ini diharapkan hasil peramalan yang
didapat lebih akurat dan efektif sehingga bisa diandalkan dalam penggunaannya
(Agustina et al, 2010). Dengan adanya peramalan ini, pihak produsen bisa terbantu
dalam hal melakukan proses produksi yang tepat karena sudah memiliki acuan produksi
sehingga penjualan maksimal produk dapat tercapai.
Berdasarkan latar belakang di atas, maka penulis mengajukan penelitian dengan
judul “PERAMALAN PASAR PENJUALAN BATIK MENGGUNAKAN METODE
EXTREME LEARNING MACHINE (ELM) ”.
Universitas Sumatera Utara
3
1.2. Rumusan Masalah
Kebanyakan produsen ataupun penjual dalam pasar batik saat ini tidak memiliki strategi
penjualan yang tepat, dimana produsen melakukan stok barang berdasarkan penjualan
masa lalu tanpa adanya perhitungan yang akurat. Produsen menyadari ada motif batik
yang sedang populer di pasaran sehingga mereka melakukan stok besar-besaran
terhadap motif tersebut. Hal seperti ini menjadikan motif lainnya menjadi terabaikan
karena produsen terlalu fokus pada motif yang sedang populer padahal motif lain
tersebut jika dikelola dengan baik juga dapat memberikan keuntungan penjualan.
Keadaan ini pada akhirnya berujung pada terjadinya penumpukan stok (overstocking)
yang membuat para produsen merugi baik itu dari sisi materil ataupun tenaga karena
proses pembuatan batik tergolong memakan waktu dan energi, ataupun terjadinya
kekurangan stok (understocking) dimana kedua keadaan ini menjadikan penjualan
produsen menjadi tidak efektif. Untuk menghindari terjadinya hal tersebut, oleh karena
itu dibutuhkan sebuah metode untuk meramalkan penjualan yang tepat untuk mencapai
penjualan yang efektif dan maksimal.
1.3. Batasan Masalah
Agar penelitian yang dilakukan penulis terarah dan fokus, maka penulis membatasi
ruang masalah penelitian sebagai berikut :
1. Lingkup penjualan yang diteliti adalah pasar penjualan batik di kota Medan,
dengan data yang dikumpulkan dari produsen batik.
2. Batik yang digunakan adalah batik dengan motif adat dari daerah Sumatera
Utara.
3. Peramalan penjualan dilakukan berdasarkan penjualan motif batik.
4. Peramalan tidak meramalkan stok ukuran pakaian.
5. Kejadian-kejadian bencana alam yang mungkin mempengaruhi hasil peramalan
seperti gempa bumi, banjir, kebakaran, dan lain sebagainya tidak
dipertimbangkan dalam penelitian.
1.4. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan penjualan berdasarkan
motif batik agar produsen bisa mencapai penjualan yang efektif dan maksimal.
Universitas Sumatera Utara
4
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini, yaitu :
1. Membantu pihak produsen dan pelaku industri batik untuk melakukan
perencanaan produksi yang efektif.
2. Mengetahui kemampuan metode ELM dalam melakukan peramalan penjualan.
3. Menambah pengetahuan dan wawasan penulis dan pembaca.
4. Sebagai bahan pembelajaran dan referensi untuk peneliti selanjutnya.
1.6. Metodologi
Tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam pelaksanaan penelitian ini adalah sebagai
berikut :
1. Studi Literatur
Pada tahap ini penulis mengumpulkan dan mempelajari materi-materi yang
berhubungan dengan penelitian. Referensi yang diambil berasal dari buku, skripsi,
jurnal, informasi dari internet, dan referensi lainnya yang memiliki hubungan dengan
batik, metode peramalan, dan juga Extreme Learning Machine (ELM).
2. Analisis Permasalahan
Pada tahap ini penulis melakukan analisis terhadap studi literatur yang telah
dikumpulkan sebelumnya untuk mendapatkan pemahaman mengenai metode ELM
dalam rangka menyelesaikan masalah peramalan.
3. Perancangan
Pada tahap ini penulis melakukan perancangan sistem dalam rangka menyelesaikan
permasalahan yang ada pada tahap analisis. Selanjutnya rancangan sistem akan
diimplementasikan pada sistem yang akan dibuat.
4. Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi analisis yang telah peneliti lakukan dan
membangun program yang sesuai dengan alur yang ada.
5. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah dibuat untuk
menguji kemampuan metode ELM dalam melakukan peramalan penjualan serta
Universitas Sumatera Utara
5
memastikan semua aplikasi yang dibangun berjalan lancar dan sesuai dengan yang
diharapkan.
6. Penyusunan Laporan
Pada tahap ini penulis melakukan penyusunan laporan terhadap penelitian yang telah
dilakukan.
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari lima bagian utama sebagai berikut:
Bab 1: Pendahuluan
Bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian,
manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
Bab 2: Landasan Teori
Bab ini berisi teori-teori yang digunakan untuk memahami permasalahan yang dibahas
pada penelitian ini. Pada bab ini dijelaskan tentang batik, peramalan, neural network,
dan metode Extreme Learning Machine (ELM).
Bab 3: Analisis dan Perancangan Sistem
Bab ini berisi analisis dari metode yang digunakan yaitu metode Extreme Learning
Machine (ELM) dan penerapannya untuk meramalkan penjualan, serta perancangan
sistem yang dibuat seperti pemodelan dengan flowchart dan usecase diagram, dan
activity diagram.
Bab 4: Implementasi dan Pengujian Sistem
Bab ini berisi pembahasan tentang implementasi dari analisis dan perancangan sistem
yang disusun pada Bab 3 dan hasil pengujian terhadap sistem yang dibangun.
Bab 5: Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisi kesimpulan dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan saran-saran
yang diajukan untuk pengembangan pada penelitian selanjutnya.
Universitas Sumatera Utara
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Peralaman merupakan salah satu aktifitas fungsi bisnis yang digunakan untuk
memperkirakan penjualan produk di masa mendatang (Gaspersz, 2004). Dengan adanya
peramalan, para produsen dan pelaku industri dapat melakukan perencanaan produksi
yang tepat. Untuk mencapai hal tersebut, dalam proses peramalan dibutuhkan data
penjualan serta analisis pola data produk di masa lampau. Salah satu produk yang
sedang berkembang di Indonesia yang bahkan sudah diakui oleh dunia adalah batik.
Batik merupakan salah satu produk di bidang tekstil yang saat ini banyak digunakan
sebagai bahan baku produk pakaian. Banyaknya motif yang ditawarkan menjadikan
batik memiliki banyak modifikasi di setiap produk-produk yang dipasarkan. Variasi
motif ini juga menimbulkan keadaan dimana konsumen produk batik memiliki motif
favoritnya masing-masing sehingga terdapat beberapa motif batik yang menjadi populer
di kalangan konsumen karena lebih banyak diminati dan penjualannya lebih tinggi dari
motif lain.
Kenyataannya saat ini banyak produsen dan penjual batik yang tidak memiliki
strategi penjualan yang tepat. Kebanyakan produsen melakukan stok barang atas semua
motif batik yang ada tanpa perhitungan yang akurat. Produsen menyadari ada motif
batik yang sedang populer di pasaran sehingga mereka kebanyakan melakukan stok
besar-besaran terhadap motif tersebut hanya berdasarkan penjualan masa lalu. Hal
seperti ini juga menjadikan motif lainnya menjadi terabaikan karena produsen terlalu
fokus pada motif yang sedang populer padahal motif lain tersebut jika dikelola dengan
baik juga dapat memberikan keuntungan penjualan. Keadaan ini pada akhirnya
berujung pada terjadinya penumpukan stok (overstocking) yang membuat para
produsen merugi baik itu dari sisi materil ataupun tenaga karena proses pembuatan batik
tergolong memakan waktu dan energi, ataupun terjadinya kekurangan stok
Universitas Sumatera Utara
2
(understocking) dimana kedua keadaan ini menjadikan penjualan produsen menjadi
tidak efektif (Riyadi, 2015). Untuk menghindari terjadinya hal tersebut, oleh karena itu
dibutuhkan sebuah metode untuk meramalkan penjualan yang tepat untuk mencapai
penjualan yang efektif dan maksimal.
Peramalan bukanlah hal yang baru di dunia industri. Sudah banyak penelitianpenelitian terdahulu dilakukan karena peramalan memang dipandang dapat
meningkatkan kualitas produksi. Darmawan (2012) dalam penelitiannya membuat
sistem pendukung keputusan untuk memprediksi penjualan batik tulis dengan
menggunakan metode Trend Moment. Masih dalam bentuk sistem pendukung
keputusan, Fardani, Wuryanto, & Werdiningsih (2015) meramalkan jumlah kunjungan
pasien pada poli gigi di rumah sakit menggunakan metode Extreme Learning Machine
(ELM). Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Agustina et al. (2010). Mereka
menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) untuk melakukan prediksi
permintaan konsumen dengan mengambil data penjualan kaos dan pin dari sebuah toko
di Surabaya. Jia & Hao (2013) juga menggunakan metode Extreme Learning Machine
(ELM) untuk meramalkan permintaan konsumsi air. Hanya saja dalam penelitiannya,
mereka menggunakan ELM dengan adaptive metrics of inputs untuk meningkatkan
akurasi peramalan. Sedangkan Taylor (2007) dalam penelitiannya melakukan
peramalan penjualan harian di supermarket menggunakan metode Exponential
Weighted Quantile Regression (EWQR).
Pada penelitian ini, penulis mengangkat topik peramalan pasar penjualan batik
menggunakan metode Extreme Learning Macine (ELM). Metode ELM dipilih karena
ELM memiliki kelebihan dalam hal learning speed (Huang et al, 2005). Selain itu, ELM
juga mempunyai tingkat ketelitian peramalan yang lebih akurat dibandingkan dengan
metode lainnya. Bedanya dengan penelitian terdahulu adalah penulis lebih fokus pada
peramalan motif-motif batik. Dengan metode ini diharapkan hasil peramalan yang
didapat lebih akurat dan efektif sehingga bisa diandalkan dalam penggunaannya
(Agustina et al, 2010). Dengan adanya peramalan ini, pihak produsen bisa terbantu
dalam hal melakukan proses produksi yang tepat karena sudah memiliki acuan produksi
sehingga penjualan maksimal produk dapat tercapai.
Berdasarkan latar belakang di atas, maka penulis mengajukan penelitian dengan
judul “PERAMALAN PASAR PENJUALAN BATIK MENGGUNAKAN METODE
EXTREME LEARNING MACHINE (ELM) ”.
Universitas Sumatera Utara
3
1.2. Rumusan Masalah
Kebanyakan produsen ataupun penjual dalam pasar batik saat ini tidak memiliki strategi
penjualan yang tepat, dimana produsen melakukan stok barang berdasarkan penjualan
masa lalu tanpa adanya perhitungan yang akurat. Produsen menyadari ada motif batik
yang sedang populer di pasaran sehingga mereka melakukan stok besar-besaran
terhadap motif tersebut. Hal seperti ini menjadikan motif lainnya menjadi terabaikan
karena produsen terlalu fokus pada motif yang sedang populer padahal motif lain
tersebut jika dikelola dengan baik juga dapat memberikan keuntungan penjualan.
Keadaan ini pada akhirnya berujung pada terjadinya penumpukan stok (overstocking)
yang membuat para produsen merugi baik itu dari sisi materil ataupun tenaga karena
proses pembuatan batik tergolong memakan waktu dan energi, ataupun terjadinya
kekurangan stok (understocking) dimana kedua keadaan ini menjadikan penjualan
produsen menjadi tidak efektif. Untuk menghindari terjadinya hal tersebut, oleh karena
itu dibutuhkan sebuah metode untuk meramalkan penjualan yang tepat untuk mencapai
penjualan yang efektif dan maksimal.
1.3. Batasan Masalah
Agar penelitian yang dilakukan penulis terarah dan fokus, maka penulis membatasi
ruang masalah penelitian sebagai berikut :
1. Lingkup penjualan yang diteliti adalah pasar penjualan batik di kota Medan,
dengan data yang dikumpulkan dari produsen batik.
2. Batik yang digunakan adalah batik dengan motif adat dari daerah Sumatera
Utara.
3. Peramalan penjualan dilakukan berdasarkan penjualan motif batik.
4. Peramalan tidak meramalkan stok ukuran pakaian.
5. Kejadian-kejadian bencana alam yang mungkin mempengaruhi hasil peramalan
seperti gempa bumi, banjir, kebakaran, dan lain sebagainya tidak
dipertimbangkan dalam penelitian.
1.4. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan penjualan berdasarkan
motif batik agar produsen bisa mencapai penjualan yang efektif dan maksimal.
Universitas Sumatera Utara
4
1.5. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini, yaitu :
1. Membantu pihak produsen dan pelaku industri batik untuk melakukan
perencanaan produksi yang efektif.
2. Mengetahui kemampuan metode ELM dalam melakukan peramalan penjualan.
3. Menambah pengetahuan dan wawasan penulis dan pembaca.
4. Sebagai bahan pembelajaran dan referensi untuk peneliti selanjutnya.
1.6. Metodologi
Tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam pelaksanaan penelitian ini adalah sebagai
berikut :
1. Studi Literatur
Pada tahap ini penulis mengumpulkan dan mempelajari materi-materi yang
berhubungan dengan penelitian. Referensi yang diambil berasal dari buku, skripsi,
jurnal, informasi dari internet, dan referensi lainnya yang memiliki hubungan dengan
batik, metode peramalan, dan juga Extreme Learning Machine (ELM).
2. Analisis Permasalahan
Pada tahap ini penulis melakukan analisis terhadap studi literatur yang telah
dikumpulkan sebelumnya untuk mendapatkan pemahaman mengenai metode ELM
dalam rangka menyelesaikan masalah peramalan.
3. Perancangan
Pada tahap ini penulis melakukan perancangan sistem dalam rangka menyelesaikan
permasalahan yang ada pada tahap analisis. Selanjutnya rancangan sistem akan
diimplementasikan pada sistem yang akan dibuat.
4. Implementasi
Pada tahap ini dilakukan implementasi analisis yang telah peneliti lakukan dan
membangun program yang sesuai dengan alur yang ada.
5. Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah dibuat untuk
menguji kemampuan metode ELM dalam melakukan peramalan penjualan serta
Universitas Sumatera Utara
5
memastikan semua aplikasi yang dibangun berjalan lancar dan sesuai dengan yang
diharapkan.
6. Penyusunan Laporan
Pada tahap ini penulis melakukan penyusunan laporan terhadap penelitian yang telah
dilakukan.
1.7. Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari lima bagian utama sebagai berikut:
Bab 1: Pendahuluan
Bab ini berisi latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian,
manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan.
Bab 2: Landasan Teori
Bab ini berisi teori-teori yang digunakan untuk memahami permasalahan yang dibahas
pada penelitian ini. Pada bab ini dijelaskan tentang batik, peramalan, neural network,
dan metode Extreme Learning Machine (ELM).
Bab 3: Analisis dan Perancangan Sistem
Bab ini berisi analisis dari metode yang digunakan yaitu metode Extreme Learning
Machine (ELM) dan penerapannya untuk meramalkan penjualan, serta perancangan
sistem yang dibuat seperti pemodelan dengan flowchart dan usecase diagram, dan
activity diagram.
Bab 4: Implementasi dan Pengujian Sistem
Bab ini berisi pembahasan tentang implementasi dari analisis dan perancangan sistem
yang disusun pada Bab 3 dan hasil pengujian terhadap sistem yang dibangun.
Bab 5: Kesimpulan dan Saran
Bab ini berisi kesimpulan dari keseluruhan uraian bab-bab sebelumnya dan saran-saran
yang diajukan untuk pengembangan pada penelitian selanjutnya.
Universitas Sumatera Utara