RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE TREND PROJECTION

Abstract

ABSTRAK

Pengendalian persediaan barang pada suatu perusahaan sangat berperan dalam menentukan efisiensi fungsi gudang. Informasi yang tidak pasti tentang ketersediaan barang di gudang mempengaruhi keputusan yang akan diambil dalam menentukan jumlah pemesanan barang yang sesuai dengan kebutuhan permintaan konsumen. Kekurangan persediaan barang mengakibatkan berkurangnya keuntungan sedangkan kelebihan persediaan sangat menentukan biaya operasional yang akan dikeluarkan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu aplikasi yang dapat membantu memudahkan dan memaksimalkan kinerja pegawai administrasi gudang dalam meramalkan jumlah barang yang harus dipesan ke pabrik untuk periode berikutnya. Metode peramalan yang digunakan adalah metode kuantitatif trend projection dengan varisi data musiman. Metode ini membutuhkan informasi data pada tahun-tahun sebelumnya sehingga pada penelitian ini mengambil data 3 tahun sebelumnya. Dengan metode peramalan ini diperoleh hasil peramalan nilai penjualan hampir mendekati dengan data sebenarnya. Dari hasil pengujian sistem yang dikenakan pada 5 data penjualan diperoleh tingkat akurasi sistem sebesar 86%.

Kata Kunci : Peramalan, kuadrat terkecil, proyeksi trend, variasi data musiman.

ABSTRACT

Inventory control in a company play a role in determining the efficiency of warehouse functions. Uncertain information on availability in warehouse infected of goods in warehouses influence decision taken in determining the number of bookings of goods in accordance with the needs of consumer demand.Shortage of inventory results in lower profit while the excess inventory will determine the operational costs to be incurred. This research aims to create an application that can help simplify and maximize the performance of employees in the warehouse administration forecast the number of items to be ordered from the factory for the next period. Forecasting method used is quantitative method trend projection with seasonal data variation. This method requires information data on previous years and in the research took three years of previous years. The result of this forecasting method sales value almost close to the actual data. The results of system testing imposed on 5 sales data obtained by the accuracy of the system by 86%.

Keywords: forecasting, least square, trend projection, seasonal data variation.