6. monika sianipar (1011493) perancangan aplikasi forecasting persediaan bahan baku produksi tapioka...

Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VIII, Nomor: Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VIII, Nomor: Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VIII, Nomor: Pelita Informatika Budi Darma, Volume : VIII, Nomor: 3333, Desember 2014, Desember 2014, Desember 2014, Desember 2014 ISSN : ISSN : ISSN : ISSN : 2301230123012301----9425942594259425

Perancangan Aplikasi Forecasting Persediaan Bahan Baku Produksi Tapioka Pada PT. Hutahaean

Dengan Menggunakan Metode Least Square. Oleh : Monika Sianipar

42

PERANCANGAN APLIKASI FORECASTING PERSEDIAAN BAHAN

BAKU PRODUKSI TAPIOKA PADA PT HUTAHAEAN DENGAN

MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE

Monika Sianipar (1011493)

Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan JL.Sisingamangaraja No.338 Sp.Limun Medan

http : //www.stmik-budidarma.ac.id// Email : [email protected]

ABSTRAK

Forecasting (peramalan) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien

khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi modern mengetahui keadaan yang akan datang tidak saja

penting untuk melihat yang baik atau atau buruk tetapi juga bertujuan untuk melakukan persiapan forecasting.

Langkah penting setelah forecasting dilakukan adalah verifikasi forecasting sedemikian rupa sehingga

mencerminkan data masa lalu dan sistem penyebab yang mendasari permintaan tersebut. Sepanjang

representasi forecasting tersebut dapat dipercaya, hasil forecasting dapat digunakan.

Persediaan timbul disebabkan oleh tidak singkronnya permintaan dengan penyediaan dan waktu. Untuk

menjaga keseimbangan permintaan dengan penyediaan diperlukan suatu forecasting.

Kata Kunci : Forecasting, Least Square, Bahan Baku

1. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

PT. Hutahaean merupakan perusahaan

swasta yang bergerak di bidang produksi tapioka.

Proses produksi yang diterapkan oleh perusahaan ini

adalah proses produksi yang berlangsung terus-

menerus. Karena faktor penyediaan bahan baku yang

sesuai dan tepat waktu sangat penting peranannya

dalam menunjang kelancaran proses produksi di PT.

Hutahaean.

Bahan baku tepung tapioka adalah ubi kayu.

Untuk mengoptimalkan persediaan bahan baku agar

tidak kelebihan dan kekurangan diperlukan suatu

forecasting. Bila perusahaan mengalami kekurangan

bahan baku akan berdampak pada kurang lancarnya

proses produksi, sebab jumlah produksi yang

dihasilkan tidak sesuai dengan yang diinginkan,

maka perusahaan akan rugi kerena tidak dapat

memenuhi permintaan konsumen. Sedangkan

kelebihan bahan baku akan membuat kualitas bahan

baku menurun, mengurangi mutu produk yang

dihasilkan dan apabila kadaluarsa tidak dapat

digunakan untuk produksi. Ini merupakan suatu

kendala bagi perusahaan untuk pngendalian

persediaan bahan baku

1.2 Perumusan Masalah

Adapun rumusan masalah yang penulis

rangkum dari latar belakang di atas adalah sebagai

berikut :

1. Bagaimana proses mengumpulkan data yang

berkaitan dengan persediaan bahan baku

produksi tapioka pada PT. Hutahaean dalam

masa periode 3 tahun?

2. Bagaimana penerapan metode Least Square

dalam pengendalian persediaan bahan baku

produksi tapioka pada PT. Hutahaean?

3. Bagaimana membangun aplikasi analisis

forecasting persediaan bahan baku produksi

tapioka pada PT. Hutahaean menggunakan Least

Square?

1.3 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dalam penelitian

ini adalah :

1. Data persediaan bahan baku yang diperoleh dari

perusahaan adalah data sekunder.

2. Data bahan baku yang digunakan adalah data

bahan baku tiga tahun terakhir.

3. Metode yang digunakan dalam proses

pengendalian persediaan bahan baku adalah

metode Least Square.

4. Perancangan aplikasi forecasting persediaan

bahan baku pada PT. Hutahaean dengan

menggunakan bahasa pemrograman Visual

Studio 2008.

1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian

1.4.1 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah

sebagai berikut :

1. Untuk mengumpulkan data yang berkaitan

dengan persediaan bahan baku produksi tapioka

pada PT. Hutahaean.

2. Untuk menerapkan metode Least Square pada

proses pengendalian persediaan bahan baku

produksi tapioka pada PT. Hutahaean.




43

3. Untuk membangun aplikasi analisis forecasting

persediaan bahan baku produksi tapioka pada

PT. Hutahaean menggunakan Least Square.

1.4.2 Manfaat Penelitian

Adapun manfaat dari penelitian ini adalah

sebagai berikut :

1. Memudahkan perusahaan untuk mengetahui

tingkat persediaan bahan baku produksi tapioka

yang ada di PT. Hutahaean pada periode yang

akan datang.

2. Meringankan perusahaan dalam pengolahan data

persediaan bahan baku dan dalam penyediaan

bahan baku produksi tapioka pada periode yang

akan datang.

3. Dapat dijadikan sebagai bahan referensi bagi

peneliti berikutnya yang membahas tentang

persediaan bahan baku.

2. Landasan Teori

2.1 Pengertian Perancangan

Menurut Jogiyanto H. M. (2001:196),

dalam bukunya yang berjudul Analisis dan Desain

Sistem Informasi mengemukakan bahwa

“Perancangan adalah sistem yang dapat didefenisikan

sebagai penggambaran, perencanaan, dan pembuatan

sketsa atau pengaturan dari beberapa elemen yang

terpisah ke dalam satu kesatuan yang utuh dan

berfungsi”.

2.2 Pengertian Aplikasi

Menurut Sri Widianti dalam buku Pengantar

Basis Data tahun 2000, “aplikasi adalah sebuah

perangkat lunak yang menjadi front end dalam

sebuah sistem yang digunakan untuk mengolah data

menjadi suatu informasi yang berguna bagi orang-

orang dan sistem yang bersangkutan”.

2.3 Perancangan Aplikasi

Berdasarkan uraian dari pengertian program

aplikasi maka perancangan aplikasi adalah mengatur

atau menata suatu sistem untuk dapat memecahkan

atau menyelesaikan suatu masalah. Perancangan

aplikasi merupakan strategi yang dipakai dalam

teknik pemprosesan data aplikasi yang mengacu pada

komputasi yang diinginkan atau pemprosesan data

untuk memecahakan masalah dan mengembangkan

solusi permasalahan tersebut

2.4 Pengertian Forecasting

Forecasting adalah perkiraan tingkat

permintaan satu atau lebih produk selama beberapa

periode mendatang. (Hendra Kusuma,”Manajemen

Produksi”, 1999: 13).

Forecasting adalah suatu usaha untuk

meramalkan keadaan pada masa mendatang melalui

pengujian keadaan di masa lalu. (T. Hani Handoko,

“Dasar- Dasar Manajemen Produksi dan Operasi”,

1984: 260).

2.4 Metode Least Square

Metode least square adalah metode kuadrat

kecil yang paling luas digunakan untuk menentukan

persamaan trend data karena metode ini

menghasilkan secara data matematik.

Secara umum persamaan metode least square

adalah:

Y = a + bX

Y = data berkala (time series)

X = variabel waktu

a = nilai trend pada tahun dasar

b = rata- rata pertumbuhan nilai trend tiap tahun

n = Jumlah data/ banyaknya

3. Analisa Dan Perancangan

3.1 Analisa Persediaan Bahan Baku

Skripsi ini dibangun untuk mengembangkan sebuah

sistem analisis yang dapat memprediksi tingkat

persediaan bahan baku produksi tapioka pada PT

Hutahaean, dengan menggunakan metode Least

Square. Prediksinya menggunakan prediksi

kuantitatif dan untuk mengukur kesalahan dari

metode forecasting tersebut menggunakan MAD

komponen yang dipakai forecasting ini adalah data

persediaan bahan baku produksi tapioka dari tahun

2011- 2013. Berikut adalah sampel data yang akan

dikaji pada sistem yang akan dibangun.

Tabel 1 Data Permintaan Tepung Tapioka

Tahun No Bulan

2011 2012 2013

Jumlah Permintaan Tepung

Tapioka (ton)

1 Januari 41,2 39,5 42,81 123.51

2 Februari 43,7 45,9 52,3 141.9

3 Maret 38,8 47,9 55,4 142.1

4 April 42,6 35,76 54,69 133.05

5 Mei 36,7 37,8 45,9 120.4

6 Juni 39,8 41,34 52,79 133.93

7 Juli 45,9 45 57,6 148.5

8 Agustus 42,89 42 49,87 134.76

9 September 41,89 37,5 42,9 122.29




44

10 Oktober 39,8 31,4 32 103.2

11 November 43,05 38,2 39,87 121.12

12 Desember 45,87 40,3 45,8 131.97

∑ 502.2 482.6 571.93

Sumber : PT. Hutahaean

Dari data permintaan tepung tapioka pada

tahun 2011-2013, yang diambil dari tabel permintaan

di atas, maka dengan metode least square peramalan

pesanan yang diterima perusahaan untuk tahun

September 2014- Agustus 2015 dapat dihitung

sebagai berikut:

1. Perhitungan forecasting permintaan dengan

metode least square pada bulan September

Tabel 2 Forecasting permintaan September

Tahun Y X X2 XY

2011 41,89 -1 1 -41,89

2012 37,5 0 0 0

2013 42,9 1 1 42,9

∑ 122,29 0 2 1,01

a = = 40,76

b = = 0,505

Y= a+ bx = 40,76 + 0,505(3)= 42,275

Y September 2014 = 42,275 ton


metode least untuk bulan Oktober

Tabel 3 Forecasting permintaan Oktober

Tahun Y X X2 XY

2011 39,8 -1 1 -39,8

2012 31,4 0 0 0

2013 32 1 1 32

∑ 103,2 0 2 -7,8

a = = 34,4

b = = -3,9

Y = a+ bx= 34,4- 3,9(2)= 26,6

Y Oktober 2014 = 26,6 ton


metode least untuk bulan November

Tabel 4 Forecasting permintaan November

a = = 40,37

b = = -1,59

Y= a +bx= 40,37- 1,59(2)= 37,19

Y November 2014 = 37,19 ton


metode least untuk bulan Desember

Tabel 5. Forecasting permintaan Desember

Tahun Y X X2 XY

2011 45,87 -1 1 -45,87

2012 40,3 0 0 0

2013 45,8 1 1 45,8

∑ 131,97 0 2 -0,07

a = = 43,99

b = = -0,035

Y= a + bx= 43,99 – 0,035(2)= 43,92

Y Desember 2014 = 43,92 ton


metode least untuk bulan Januari

Tabel 6. Forecasting permintaan Januari

Tahun Y X X2 XY

2011 41,2 -1 1 -41,2

2012 39,5 0 0 0

2013 42,81 1 1 42,81

∑ 123,51 0 2 1,61

a = = 41,17

b = = 0,805

Y= a + bx= 41,17 + 0,805(3)= 43,585

Y Januari 2015= 43,585 ton


metode least untuk bulan Februari

Tabel 7 Forecasting permintaan Februari

Tahun Y X X2 XY

2011 43,7 -1 1 -43,7

2012 45,9 0 0 0

2013 52,3 1 1 52,3




45

∑ 141.9 0 2 8,6

a = = 47,3

b = = 4,3

Y = a + bx= 47,3 + 4,3(3)= 60,2

Y Februari 2015= 60,2 ton


metode least untuk bulan Maret

Tabel 8 Forecasting permintaan Maret

Tahun Y X X2 XY

2011 38,8 -1 1 -38,8

2012 47,9 0 0 0

2013 55,4 1 1 55,4

∑ 142,1 0 2 16,6

a = = 47,36

b = = 8,3

Y= a + bx= 47,36 + 8,3(3)= 72,26

Y Maret 2015= 72,26 ton


metode least untuk bulan April

Tabel 9 Forecasting permintaan April

Tahun Y X X2 XY

2011 42,6 -1 1 -42,6

2012 35,76 0 0 0

2013 54,69 1 1 54,69

∑ 133,05 0 2 12,09

a = = 44,35

b = = 6,045

Y= a+ bx= 44,35 + 6,045(3)= 62,485

Y April 2015= 62,485 ton


metode least untuk bulan Mei

Tabel 10 Forecasting permintaan Mei

Tahun Y X X2 XY

2011 36,7 -1 1 -36,7

2012 37,8 0 0 0

2013 45,9 1 1 45,9

∑ 120,4 0 2 9,2

a = = 40,13

b = = 4,6

Y= a + bx= 40,13 + 4,6(3)= 53,93

Y Mei 2015= 53,93 ton


metode least untuk bulan Juni

Tabel 11 Forecasting permintaan Juni

Tahun Y X X2 XY

2011 39,8 -1 1 -39,8

2012 41,34 0 0 0

2013 52,79 1 1 52,79

∑ 133,93 0 2 12,99

a = = 44,64

b = = 6, 495

Y = a+bx= 44,64 + 6,495(3)= 64,125

Y Juni 2015= 64,125 ton


metode least untuk bulan Juli

Tabel 12 Forecasting permintaan Juli

Tahun Y X X2 XY

2011 45,9 -1 1 -45,9

2012 45 0 0 0

2013 57,6 1 1 57,6

∑ 148,5 0 2 11,7

a = = 49,5

b = = 5.85

Y= a + bx= 49,5+ 5,85(3)= 67,05

Y Juli 2015= 67,05 ton


metode least untuk bulan Agustus

Tabel 13 Forecasting permintaan bulan Agustus

Tahun Y X X2 XY

2011 42,89 -1 1 -42,89

2012 42 0 0 0

2013 49,87 1 1 49,87

∑ 134,76 0 2 6,98

a = = 44,92

b = = 3,49

Y= a+bx= 44,92 + 3,49 (3)= 55,39

Y Agustus 2015= 55,39 ton




46

Atas dasar perhitungan permintaan

menggunakan metode least square di atas, dapat

diketahui forecasting permintaan yang diterima

perusahaan untuk bulan September 2014 - Agustus

2015 adalah sebagai berikut

No Tahun Bulan Jumlah

Permintaan

(ton)

1 2014 September 41,77

2 2014 Oktober 26,6

3 2014 November 37,19

4 2014 Desember 43,92

5 2015 Januari 43,585

6 2015 Februari 60,2

7 2015 Maret 72,26

8 2015 April 62,485

9 2015 Mei 53,93

10 2015 Juni 64,125

11 2015 Juli 67,05

12 2015 Agustus 55,39

Total Permintaan 628.505

Dari hasil produksi 1.000 kg ubi kayu segar

dapat dihasilkan 250 kg tepung tapioka, 114 kg

ampas dan 120 kg hasil buangan, dengan

perbandingan hasil produksi ubi kayu menjadi tepung

tapioka yaitu 4:1. Berdasarkan data forecasting

tahun 2015 di atas, maka dapat diprediksikan juga

persediaan bahan baku tepung tapioka yaitu ubi kayu

yang dibutuhkan perusahaan untuk tahun 2015, yaitu:

No Tahun Bulan

Forecasting

Persediaan Bahan

Baku (kg)

1 2014 September 167.08

2 2014 Oktober 106.4

3 2014 November 148.76

4 2014 Desember 175.68

5 2015 Januari 174.340

6 2015 Februari 240.8

7 2015 Maret 289.04

8 2015 April 249.94

9 2015 Mei 215.72

10 2015 Juni 256.50

11 2015 Juli 268.20

12 2015 Agustus 221.56

∑ 2514.02

4. Algoritma Dan Implementasi.

4.1.Algoritma Forecasting Untuk menghasilkan suatu program aplikasi,

hal ini pertama yang harus dilakukan adalah

membentuk algoritma yang akan menggambarkan

bagaimana program itu bekerja. Dalam

menggambarkan dibutuhkan langkah- langkah logika

untuk menyelesaikan masalah serta berfungsi untuk

penelusuran program untuk keperluan perbaikan atau

pengembangan akan lebih mudah dan terarah.

Adapun algoritma forecasting yang digunakan dalam

program ini adalah:

Input : bulan, tahun

Output : Hasil forecasting

Proses : /* Deklarasi variable */

Bulan, tahun <- (variabel input)

y <- (forecasting permintaan)

n <- ( jumlah data)

b <- (variabel proses)

x <- (data yang akan dicari)

/* Input_file */

Input bulan, tahun (data yang akan

diinput)

Seek bulan

If found

Tampilkan data

End if

Input tahun

a = sum (y) /n

b = sum (yx) / sum (sqr(x)

y= a+ bx

/* output_file */

Tampilkan Hasil Forecasting

4.2 Implementasi Sistem

4.2.1 Form Login

Form login digunakan agar program lebih

aman karena hanya admin yang mengetahui

password (kode kunci) yang dapat menjalankan

program, kemudian alasan menggunakan form login

adalah terdapat penanggunjawab dalam setiap

transaksi.

Gambar 1 Form Login

4.2.2 Form Menu Utama

Dari menu utama dipanggil sub- sub program

yang lebih kecil karena menu utama berfungsi

sebagai program pengumpulan dari sekian banyaknya

menu, dimana dari menu utama dapat digunakan

program- program yang ada agar dapat dijadikan

suatu program pengolahan data. Berikut gambar 2

merupakan tampilan menu utama admin.




47

Gambar 2 Form Menu Utama

4.2.3 Form Permintaan

Form ini adalah form permintaan yang akan

digunakan untuk menginput jumlah permintaan. Pada

sistem ini data jumlah permintaan akan disimpan

sehingga akhirnya akan diperoleh berapa total

permintaan tiap bulannya. Data total permintaan

inilah nantinya yang akan digunakan untuk meramal

tingkat permintaan tahun yang akan datang. Adapun

form tersebut dapat di lihat pada gambar 3 di bawah

ini

Gambar 3 Form Permintaan

4.2.4 Form Forecasting

Form data forecasting digunakan untuk

meramal persediaan bahan baku pada tahun yang

akan datang. Sehingga pihak PT. Hutahaean dapat

mengetahui tingkat permintaan dari masyarakat

sehingga pihak PT. Hutahaean dapat menyediakan

stok yang dibutuhkan. Adapun form tersebut dapat

dilihat pada gambar 4 di bawah ini

Gambar 4. Form Data Forecasting

5. Kesimpulan Dan Saran

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan dari hasil penelitian, analisis, maka

penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut:

1. Perancangan aplikasi forecasting menggunakan

metode least square dapat dipergunakan untuk

meramal persediaan bahan baku di periode yang

akan datang berdasarkan data permintaan dan

data sisa jumlah produksi.

2. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan

metode least square dari tahun 2011-2013

menunjukkan jumlah permintaan akan tepung

tapioka sangat besar.

3. Melalui pengujian Betha, aplikasi analisis

forecasting ini dapat mempermudah manajemen

untuk menentukan keputusan dalam penyediaan

bahan baku.

6.2 Saran

Model forecasting ini masih dapat

dikembangkan lebih lanjut dengan perkembangan

spesifikasi kebutuhan pengguna sistem yang harus

dipenuhi untuk mencapai tahap yang lebih tinggi dan

kinerja sistem yang lebih baik. Berikut adalah

beberapa saran untuk pengembangan sistem lebih

lanjut:

1. Ditinjau dari segi analisis persediaan bahan

baku, PT. Hutahaean diharapkan menggunakan

suatu aplikasi forecasting untuk penyediaan

bahan baku di masa yang akan datang

2. Analisis sistem ini dapat dikembangkan dengan

menambahkan sistem informasi manajemen atau

sistem pendukung keputusan untuk melengkapi

sistem informasiPT. Hutahaean pada umumnya.

3. Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh

dari kesempurnaan dan masih banyak terdapat

kekurangan, maka saran dan kritik yang konstruktif

sangat diharapkan demi penyempurnaan selanjutnya.

DAFTAR PUSTAKA

1. Kadir, A. 2013. Pengenalan Algoritma.

Bandung. Penerbit Andi

2. Wahana Komputer. 2009. Visual Basic 2008.


3. Soeparno. 2009. Analisis Forecasting dan

Keputusan Manajemen.. Bandung. Penerbit

Andi

4. Sutabri, T. 2005. Analisis Sistem Informasi.


5. Kusuma, H. 1999. Manajemen Produksi.


6. Handoko, T. 1984. Dasar - Dasar Manajemen

Produksi dan Operasi. Yogyakarta. BPFE

Yogyakarta

7. Singgih, S. 2010. Statistik Diskriptif. Bandung.

Penerbit Andi

6. monika sianipar (1011493) perancangan aplikasi forecasting persediaan bahan baku produksi tapioka...

Education