Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya Rudy Adipranata1, Tanti Octavia2, Andi Irawan1 Teknik Informatika1 Teknik Industri2 Universitas Kristen Petra Surabaya
Pendahuluan
Pentingnya kemampuan perusahaan untuk memenuhi customer order Meningkatnya omzet perusahaan Meningkatkan kredibilitas perusahaan
Customer order = permintaan barang dari pelanggan -> berpengaruh terhadap kuantitas pembelian bahan baku
Pendahuluan
Pembelian terlalu banyak -> dapat terjadi penyusutan dan arus kas terhenti Penjualan terlalu banyak -> gagal memenuhi -> kehilangan keuntungan, kepercayaan pelanggan menurun Diperlukan sistem yang dapat memprediksi perkiraan customer order di masa datang
Forecasting
Prediksi nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan kepada nilai yang diketahui dari variabel tersebut sebelumnya atau variabel lain yang berhubungan Memerlukan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk model matematis.
Forecasting
Teknik peramalan terbagi dua: Pendekatan kuantitatif -> menggunakan model matematis dengan data masa lalu Pendekatan kualitatif -> menggunakan faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman
Moving Average
Digunakan jika pola data termasuk dalam komponen random variation tetapi yang cenderung stabil n
Ft =
∑A
t −k
k =1
n
= Ramalan baru Ft At-k = Permintaan aktual k periode sebelum t n = Banyaknya periode dalam rata-rata bergerak
Single Exponential Smoothing Method
Digunakan jika pola data termasuk dalam komponen random variation tetapi yang cenderung bergejolak Ft = Ft-1 + α(At-1 – Ft-1) Ft = Ramalan baru. Ft-1 = Ramalan sebelumnya. At-1 = Permintaan aktual periode sebelumnya. α = Konstanta penghalus (smoothing constant) bernilai antara 0 -1.
Exponential Smoothing Adjusted for Trend and Seasonal Variation (Metode Winter)
Mengatasi masalah data dengan menggunakan pola komponen data trend dan seasonal yang tidak dapat diatasi oleh metode moving average dan metode
exponential smoothing
Ft = a + bt Ft = Nilai ramalan pada periode ke-t a = Intersep bt = Slope dari garis kecenderungan (trend line). t = Indeks waktu (t = 1, 2, 3, …, n), n adalah banyaknya periode waktu.
Exponential Smoothing Adjusted for Trend and Seasonal Variation (Metode Winter) b=
∑ tA
− n(t − bar )( A − bar )
∑t
2
− n(t − bar )
2
a = A-bar – b(t-bar) b = Slope dari persamaan garis lurus a = Intersep dari persamaan garis lurus t = Indeks waktu t-bar = Nilai rata-rata dari t A = Variabel permintaan (dari data aktual) A-bar = Nilai rata-rata permintaan per periode waktu, rata-rata dari A
Mean Absolute Percentage Error
Cara untuk mengukur efektifitas ketepatan peramalan dengan menghitung persentase rata-rata absolute kesalahan yang terjadi 1 n et MAPE = ∑ | * 100 | n t =1 At
et= Error pada periode t
At= Nilai aktual pada periode t
Implementasi
Sistem yang dikembangkan diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman Delphi 7 serta database Microsoft SQL Server 2000. Sistem informasi ini diimplementasikan pada perusahaan dagang hasil bumi. Perusahaan dagang tersebut melakukan pembelian bahan baku beberapa macam, kemudian mencampur bahan baku tersebut dengan kombinasi tertentu dan menjualnya ke konsumen sesuai dengan permintaan.
Implementasi
Disamping aplikasi guna melakukan forecasting, sistem yang dikembangkan juga mencakup sub sistem pembelian serta penjualan. Data penjualan yang telah dimasukkan ke sistem digunakan untuk melakukan prediksi penjualan yang dapat terjadi pada masa yang akan datang.
Hasil Pengujian
Pada sistem informasi forecasting ini, dilakukan pengujian forecasting dengan menggunakan ketiga metode dan hasil yang ditampilkan adalah hasil forecasting yang mempunyai nilai MAPE terkecil. Pada metode moving average, dilakukan pengujian dengan menggunakan n yang bervariasi mulai dari 2 hingga 10. Pada metode single exponential smoothing dilakukan pengujian dengan menggunakan alpha yang bervariasi mulai dari 0.1 hingga 0.9
Hasil Pengujian
Hasil Pengujian
Kesimpulan
Walaupun barang yang dijual hampir sama, tetapi metode forecasting yang terbaik dapat berbeda untuk setiap barang, yang ditunjukkan dengan nilai MAPE yang berbeda. Tidak ada metode yang baik untuk semua jenis barang yang dijual, sehingga memang diperlukan untuk melakukan forecasting dengan beberapa metode yang berbeda. Selain menggunakan beberapa metode yang berbeda, dengan menggunakan metode yang sama yang mempunyai parameter, juga perlu dilakukan forecasting dengan menggunakan parameter yang berbeda karena dapat menghasilkan prediksi yang berbeda pula.
Terima kasih
