PENERAPAN METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENJUALAN BATIK JEMBER (STUDI KASUS: RUMAH BATIK ROLLA)

Abstract

Batik khas Jember merupakan salah satu jenis batik daerah yang memiliki khas dengan motif daun tembakaunya. Tidak sedikit batik dari daerah Jember ini yang telah dijual di luar kota Jember itu sendiri, bahkan ada yang sudah mencapai pasar International. Salah satu sentra batik binaan dari Dinas Perindustrian dan Perdagangan Kabupaten Jember yaitu Rumah Batik Rolla. Batik Rolla selain terkenal dalam pasar daerah Jember juga telah mencapai dibeberapa pasar kota-kota besar di Indonesia dan bahkan telah menjamah pasar luar negeri. Strategi penjualan yang diterapkan Rumah Batik Rolla selain memasarkan dalam jumlah tertentu juga menerima pesanan dari konsumen yang ingin membuat batik dengan motif tertentu. Hal ini yang menyebabkan omset penjualan perbulan dari Rumah Batik Rolla mencapai 2000 potong kain perbulan. Namun masih terdapat kendala dalam penyediaan produk dalam pemasaran yang telah ditetapkan. Terkadang jumlah produk yang ditetapkan untuk pemasaran mengalami kekurangan, hal ini dikarenakan permintaan pasar yang kadang berubah-ubah dan jumlah stok yang disediakan yang kurang. Perhitungan prediksi yang kurang matematis menyebabkan penjualan yang dilakukan kurang efisien. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem informasi yang dapat membantu pihak manajemen Rumah Batik Rolla untuk mempermudah dalam memprediksi tingkat penjualan pada proses pemasaran yang berikutnya. Diharapkan permasalahan yang dihadapi dalam proses pemasaran dapat terselesaikan dengan meminimalkan tingkat kekeliruan dalam sistem prediksi yang telah ada. Perancangan sistem dilakukan dengan memanfaatkan metode fuzzy time series yang menggunakan himpunan fuzzy sebagai suatu kelas bilangan dengan batasan yang samar. Dengan kata lain, peramalan yang dilakukan dengan sistem fuzzy menggunakan nilai linguistik bukan nilai rill dan juga tidak bergantung pada asumsi apakah data stasioner terhadap ragam ataupun rata-rata. Dengan menggunakan pengujian nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) diharapkan hasil prediksi yang diperoleh lebih akurat sehingga dapat menghasilkan laba maksimal dari hasil penjualan.