Peramalan Penjualan Daging Sapi Menggunakan Metode Trend Least Square

Abstract

Toko dan supplier daging sapi Hari^®Zim adalah toko yang menjual berbagai jenis daging sapi seperti jenis daging serloin, tenderloin, lidah, gandik, paru, buntut potong, iga potong, otak, kaki A (kaki matang), kaki b (kaki lepas tulang), kaki c (kaki kerok bulu), kulit, jantung, frozzen AMH, frozzen LVRN, tahu campur, dan rawonan. Toko ini berdiri pada tahun 2012. Namun, selama ini target penjualan untuk masa depan tidak obyektif karena masih berbasis pada manajemen intuitif dan masih dipengaruhi oleh pendapat atau perasaan pembuatnya. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu manajemen untuk menentukan target penjualan di masa depan secara lebih obyektif, sehingga penentuan target penjualan bisa lebih akuntabel.

Selama ini toko daging sapi Hari^®Zim dalam pengelolahan stok daging tidak dinamis atau tidak disesuaikan dengan perkiraan penjualan berikutnya karena belum menggunakan sistem prediksi. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat memprediksi penjualan daging tersebut. Dalam penelitian ini, permasalahan yang akan dibahas adalah menguji apakah model peramalan time series dengan menggunakan metode Trend Least Square yang akan digunakan sudah sesuai dengan kondisi perusahaan, sehingga Toko daging sapi Hari^®Zim tetap eksis dalam menghadapi persaingan usaha yang sejenis.

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data primer berupa data  penjualan daging sapi periode Januari 2015 – Mei 2017 pada toko daging sapi Hari^®Zim Malang. Pengujian sistem dilakukan tiga kali, masing-masing uji komposisi menggunakan jumlah data pelatihan yang berbeda. Kemudian akan dibandingkan dengan data penjualan aktual untuk mengetahui hasil peramalan terbaik dan mendapatkan nilai kesalahan peramalan terkecil dengan Mean Absolute Presentase Error (MAPE). Kesalahan perkiraan terbaik ditemukan pada tes ketiga dengan menggunakan data pelatihan 9 bulan dan di dapatkan hasil perhitungan MAPE sebesar 0,022251 (2%). Berdasarkan hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan mempengaruhi Mean Absolute Presentase Error (MAPE). Aplikasi yang dikembangkan dapat di rekomendasikan untuk menentukan jumlah stok bulan berikutnya pada Toko daging sapi Hari^®Zim.