Rancang Bangun Aplikasi Sistem Peramalan Penjualan Dengan Metode Pemulusan Eksponensial Smoothing Pada PT. Baba Rafi Indonesia Luci Anna L. G. / 09.41010.0236

> 20 Outlet Mandiri tersebar di Surabaya Latar Belakang > 20 Outlet Mandiri tersebar di Surabaya Ketidakpastian pesanan..

Kekurangan Stok Bahan Baku.. Latar Belakang Lanjutan Kekurangan Stok Bahan Baku.. Angka penjualan turun.. Kehilangan customer..

Aplikasi Peramalan Permintaan Bahan Baku Latar Belakang Lanjutan Aplikasi Peramalan Permintaan Bahan Baku

Perumusan Masalah Bagaimana melakukan peramalan permintaan bahan baku periode mendatang berdasarkan data permintaan bahan baku periode sebelumnya dengan menerapkan metode Pemulusan Eksponensial Winter pada gudang PT. Baba Rafi Indonesia kantor pusat. Bagaimana melakukan peramalan permintaan seluruh barang secara bersamaan dengan tepat.

Batasan Masalah Data permintaan bahan baku yang digunakan untuk uji pola data adalah data permintaan selama 47 minggu (periode 2012) untuk 29 bahan baku outlet mandiri yang selalu terjual (continue) dan 2 bahan baku outlet mandiri yang tidak selalu terjual (discontinue). Hanya meramalkan permintaan bahan baku outlet mandiri. Hanya meramalkan item bahan baku. Data yang diramal maksimal 3 minggu.

Landasan Teori Peramalan Perkiraan munculnnya sebuah kejadian di masa depan berdasarkan data yang ada di masa lampau. Santoso, 2009: 7

Perumusan Masalah dan Pengumpulan Data Persiapan Data Membangun Model Landasan Teori Tahapan Peramalan Untuk mendapatkan hasil peramalan yang baik dan secara efektif dapat menjawab masalah yang ada, kegiatan peramalan sebaiknya mengikuti tahapan baku berikut ini: Perumusan Masalah dan Pengumpulan Data Persiapan Data Membangun Model Implementasi Model Evaluasi Peramalan Santoso, 2009

Landasan Teori Uji Pola Data Uji pola data pada intinya adalah menguji apakah sebuah data dapat dikatakan stationer ataukah tidak. Statinoneritas data penting untuk menentukan lebih jauh metode peramalan apa yang tepat dilakukan. Metode untuk data yang stationer akan berbeda dengan metode peramalan untuk data yang tidak stationer. Santoso, 2009: 48

Pemulusan Eksponensial Winter Landasan Teori Pemulusan Eksponensial Winter Salah satu bentuk pemulusan lain yang berguna dikembangkan oleh Winters pada awal dekade 1960-an. Metode ini memberikan hasil yang serupa dengan pemulusan eksponensial linier, tetapi memiliki manfaat tambahan dalam kemampuannya untuk menangani data musiman di samping data yang memiliki trend. Keempat persamaan yang digunakan dalam model Winter adalah sebagai berikut: Makridakis dan Wheelwright, 1992: 81

Landasan Teori Arsyad, 1994: 110

Alat Ukur Kesalahan Prediksi Landasan Teori Arsyad, 1994: 57 Alat Ukur Kesalahan Prediksi Simpangan absolut rata-rata atau mean absolute deviation (MAD) mengukur akurasi peramalan dengan merata-ratakan kesalahan peramalan (nilai absolutnya). Kesalahan rata-rata kuadrat atau mean squared error (MSE) merupakan metode alternatif dalam mengevaluasi suatu teknik peramalan. Setiap kesalahan atau residual dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah observasi. Persentase kesalahan absolut rata-rata atau mean absolute percentage error (MAPE) dihitung dengan menemukan kesalahan absolut setiap periode, kemudian membaginya dengan nilai observasi pada periode tersebut, dan akhirnya merata-ratakan persentase absolut ini. Persentase kesalahan rata-rata atau mean percentage error (MPE) dihitung dengan cara menemukan kesalahan setiap periode, kemudian membaginya dengan nilai sebenarnya pada periode tersebut, dan kemudian merata-ratakan persentase kesalahan tersebut.

Fixed Time Period System (P Model) Landasan Teori Fixed Time Period System (P Model) Fixed time period system adalah suatu sistem cara pemesanan bahan di mana jarak atau interval waktu dari pemesanan tetap tetapi dengan jumlahnya berbeda-beda, misalnya tiap minggu atau bulan. Chase dkk, 2006

Perancangan Sistem Blok Diagram

Perancangan Sistem Flowchart Aplikasi Peramalan Pemulusan Eksponensial Winter

System Flow Peramalan Permintaan Bahan Baku Perancangan Sistem System Flow Peramalan Permintaan Bahan Baku

Context Diagram Aplikasi Peramalan Permintaan Bahan Baku Perancangan Sistem Context Diagram Aplikasi Peramalan Permintaan Bahan Baku

PDM Aplikasi Peramalan Permintaan Bahan Baku Perancangan Sistem PDM Aplikasi Peramalan Permintaan Bahan Baku

Go to the application...

Kesimpulan Hasil penelitian berupa sebuah aplikasi yang mampu menerapkan metode Pemulusan Eksponensial Winter untuk melakukan proses peramalan permintaan bahan baku. Selain itu, aplikasi mampu memberikan suatu keluaran berupa laporan permintaan bahan baku mingguan, laporan peramalan bahan baku, dan daftar jumlah bahan baku yang harus dibeli oleh Divisi Logistik gudang PT. Baba Rafi Indonesia kantor pusat Surabaya untuk tiga minggu yang akan datang. Aplikasi dapat meramalkan seluruh item bahan baku secara bersamaan dengan tepat.

Saran Menghubungkan aplikasi peramalan permintaan bahan baku gudang Surabaya dengan kantor pusat yang terletak di Jakarta secara online. Aplikasi ini juga dapat dikembangkan dengan menambahkan metode peramalan lainnya yang memiliki kemampuan untuk meramalkan data dengan lebih baik.

Terima Kasih I can do all things through HIM which strengtheneth me