Sistem Peramalan Penjualan Markas Coffee Menggunakan Metode Weighted Moving Average

Abstract

Markas Coffee merupakan salah satu usaha yang bergerak dibidang kuliner minuman yang bertempat di Lumajang, tepatnya di Dusun Krajan, Tegalrandu, Jawa Timur. Markas Coffee menyajikan minuman kopi panas ataupun dingin dengan berbagai macam kopi seperti kopi jenis arabica, robusta, dan excelsa. Permasalahan yang terjadi pada Markas Coffee adalah kegiatan bisnis yang masih dilakukan dengan metode manual, seperti pencatatan informasi penjualan serta informasi pemesanan yang masih dilakukan dengan menggunakan buku. Perihal ini pastinya menimbulkan tidak efektifnya pengelolaan informasi penjualan serta pemesanan sebab menghabiskan banyak waktu serta dapat menyebabkan buku tersebut hilang. Selain itu, dalam menentukan penjualan pada periode berikutnya markas coffee hanya mengacu pada data penjualan periode sebelumnya sehingga mengakibatkan owner sering kali mengalami kekurangan maupun kelebihan dalam menyetok kopi-kopi yang dijual dikarenakan penjualan yang tidak menentu. Maka peramalan dalam penjualan sangatlah diperlukan. Berdasarkan hasil analisis data yang telah diperoleh dari markas coffe pada bulan September - Desember 2020 bahwa data penjualan markas coffee memiliki pola data horizontal, dimana pola data ini dapat di implementasikan dengan menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA). Dimana metode ini diimplementasikan dengan sebuah sistem yang berbasis website yang nantinya diharapkan dapat memprediksi penjualan pada periode selanjutnya sehingga dapat meminimalisir terjadinya kekurangan maupun kelebihan dalam membeli stok bahan baku agar manajemen persediaan menjadi lebih efisien. Pada penelitian ini ke-3 jenis kopi menghasilkan nilai MAPE yang masih dibawah angka 20% yang berarti hasil peramalan dapat dikategorikan baik. Selain itu pada sistem peramalan penjualan Markas Coffee ini terdapat 2 user yaitu pemilik dan kasir. ====== Headquarters Coffee is one of the businesses engaged in the culinary field of coffee drinks. The problem that occurs at the Coffee Headquarters is that business activities are still carried out manually. In addition, determining sales in the next period only refers to the sales data of the previous period, resulting in owners often experiencing shortages or excess stocks of coffee to be sold due to uncertain sales. Therefore we need a forecasting method (Forecasting) that is appropriate and can be applied to an Information System in the form of a Website. The purpose of making this forecasting information system is to assist companies in recording sales to make it more practical by applying the Weighted Moving Average (WMA) method. From the results of the calculation of the WMA method, the level of accuracy will then be calculated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method. The results of forecasting by applying the WMA method and MAPE calculations on weights 3, 4 and 5 show that the Robusta coffee on the Robusta menu which has the smallest MAPE is weight 3 with a calculation result of 19.2499 and the Robusta Milk menu which has the smallest MAPE is weight 4 with the calculation result is 15.21879166 and Excelsa coffee on the excelsa menu which has the smallest MAPE is weight 3 with a calculation result of 19.1538 and the Excelsa Susu menu which has the smallest MAPE is weight 5 with a calculation of 17.27650182 while for Arabica coffee on the Arabica menu which has the smallest MAPE is weight 4 with a calculation result of 18.1735 and the Arabica Susu menu which has the smallest MAPE is weight 5 with a calculation result of 16.24012072. Where the Mape value produced by each type of coffee is still below 20%, which means the forecasting results can be categorized as good.