Perancangan sistem informasi peramalan permintaan kain di Toko Cahaya Sandang

Abstract

Cahaya Sandang merupakan sebuah toko kain yang berlokasi di Kawasan Tekstil Cigondewah yang bergerak dibidang perdagangan dan menyediakan berbagai jenis kain untuk pakaian dan celana. Saat ini, Cahaya Sandang memiliki satu buah supplier untuk memesan seluruh jenis dan warna kain yang dimilikinya. Cahaya Sandang telah memiliki jadwal tetap pemesanan kain kepada supplier pada hari Minggu. Pada proses pemesanan kain kepada supplier setiap minggunya, Cahaya Sandang sering merasa kebingungan dalam menentukan jumlah kain yang harus di pesan ke supplier setiap minggunya. Kebingungan dalam menentukan jumlah barang yang harus di pesan ke supplier menyebabkan Cahaya Sandang kehilangan konsumen. Penelitian dilakukan dengan merancang sistem informasi peramalan permintaan kain di Toko Cahaya Sandang. Perancangan sistem peramalan permintaan kain dilakukan dengan Python menggunakan beberapa metode peramalan seperti moving average, exponential smoothing, regresi linier, Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), dan Long Short Memory Term (LSTM). Perancangan sistem peramalan penjualan kain berbasis Python ini difokuskan pada kesembilan kode kain dengan persentase penjualan terbesar. Penelitian memberikan hasil bahwa kode kain MX02 dan WC02 akan menggunakan metode moving average, kode kain MX01, MX05, dan WC01 akan menggunakan metode linear regression, kode kain WC03 akan menggunakan metode ARIMA, dan kode kain MX03, MX04, dan WC04 akan menggunakan metode LSTM. Penentuan metode peramalan untuk kesembilan kode kain dilakukan berdasarkan nilai MAPE dari model peramalan yang ada. Metode peramalan yang ditentukan ini hanya akan dipakai dalam meramalkan penjualan kain untuk satu minggu ke depan. Kelima metode ini dinilai sudah cukup baik digunakan untuk meramalkan penjualan kain Toko Cahaya Sandang dengan nilai error maksimum berada di bawah 10%. Perancangan sistem informasi peramalan permintaan kain Toko Cahaya Sandang dilakukan menggunakan bantuan Microsoft Excel dan Python. Perancangan Microsoft Excel bertujuan sebagai peletakan data historis yang akan digunakan untuk meramalkan permintaan kain. Metode yang terdapat dalam perancangan sistem informasi peramalan permintaan adalah metode moving average, exponential smoothing, regresi linier, ARIMA, dan LSTM. Dengan adanya sistem peramalan penjualan kain ini, proses pengambilan keputusan jumlah kain yang akan dipesan kepada supplier setiap minggunya akan menjadi lebih mudah dan terarah.