FORECASTING KEBUTUHAN STOK RAW MATERIAL CAFE DENGAN METODE HOLT-WINTER'S TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING STUDI KASUS COKLAT CAFE

GABRIEL GREGORIUS, Drs. Sri Mulyana, M.Kom

2018 | Skripsi | S1 ILMU KOMPUTER

Perkembangan usaha bisnis cafe di Yogyakarta saat ini semakin pesat. Semakin banyak persaingan bisnis cafe di bidang yang berkaitan dengan kualitas suatu produk, kemampuan untuk memenuhi permintaan konsumen dan kemampuan persaingan harga produk antar cafe. Peramalan stok barang yang digunakan untuk memenuhi permintaan konsumen merupakan salah satu bagian penting dalam persaingan bisnis cafe saat ini. Hal ini sangatlah penting sehingga barang tidak menumpuk di gudang ataupun terjadi kekurangan barang yang menyebabkan permintaan konsumen tidak terpenuhi dan membuat konsumen tidak kembali lagi ke cafe tersebut. Penelitian ini menggunakan Coklat Cafe sebagai objek penelitian. Perusahaan selama ini masih mengandalkan pengalaman atau kemampuan manajer dalam melakukan peramalan kebutuhan stok barang. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pemakaian barang raw material harian yang terdiri dari 132 barang. Berdasarkan karakteristik data historis, metode peramalan yang cocok untuk digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif runtun waktu (time series), yaitu Holt-Winter's Triple Exponential Smoothing. Sementara itu, untuk menghitung nilai error digunakan 5 metode evaluasi, yaitu MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MFE (Mean Forecast Error) dan TS (Tracking Signal). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Holt-Winter's Triple Exponential Smoothing adalah metode yang tepat untuk meramalkan 132 barang yang ada pada Coklat Cafe dari tanggal 1 Januari 2016 sampai 30 September 2017, dengan menghasilkan nilai rata-rata metode evaluasi untuk semua barang masing-masing adalah MAPE=12,0284%, MAE=12,74892, MSE=752,0799, dan MFE=38,00837. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa metode peramalan tersebut memiliki keakuratan yang lebih baik daripada metode peramalan Holt's Double Exponential Smoothing.

Development of cafe business in Yogyakarta is now growing rapidly. A lot of competition in cafe business that related with quality of products, capability to fulfill consumer demand and capability to compete the price of the products with other cafe. A stock needs forecast to fulfill consumer demands is an important part in cafe business competition. Forecasting is very important so the item in inventory not pilling up in inventory or even a shortage item that cause consumer demands not fulfilled and made consumer dissatisfied. This research used a Coklat Cafe as an object. This company still rely on experience or manager capability to make a forecast requirement of raw material stock Datas that used in this research are a data of actual used raw material item in a day that consists of 132 item. Based on characteristic of historical data, a suitable forecasting method for this research is a quantitive method of time series, Holt-Winter's Triple Exponential Smoothing. Meanwhile, to measure the error this research used 5 evaluation method that are MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), MFE (Mean Forecast Error) and TS (Tracking Signal). The result of this research indicate that the suitable forecast method for forecasting 132 raw material item in Coklat Cafe is Holt-Winter's Triple Exponential Smoothing method with an average score each evaluation methods for all item from 1st January 2016 until 30th September 2017 is MAPE=12,0284%, MAE=12,74892, MSE=752, 0799, dan MFE=38,00837. This research also showed that this method have a better accuracy then Holt's Double Exponential Smoothing.

Kata Kunci : peramalan, persediaan, bahan baku, cafe, metode holt-winter's triple exponential smoothing