Perpustakaan Digital ITB

Roti Wangi merupakan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) yang bergerak di industri roti sejak tahun 2020 di Majalengka. UMKM Roti Wangi telah berupaya untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi operasionalnya demi mencapai profitabilitas yang tinggi. Namun, UMKM Roti Wangi masih menghadapi tantangan kelebihan produksi yang mengakibatkan pemborosan bahan baku dan kerugian finansial. Hal ini disebabkan oleh proses perencanaan produksi yang belum optimal. Saat ini, perencanaan produksi produk jadi masih dilakukan secara konvensional, yakni berdasarkan pengalaman dan insting pemilik sebagai pembuat keputusan produksi, serta data sisa produk tidak terjual satu hari sebelumnya. Permasalahan ini terjadi karena belum adanya proses perencanaan produksi berbasis data penjualan historis yang komprehensif, yang dapat menghasilkan rencana produksi yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem pendukung keputusan yang dapat membantu UMKM Roti Wangi dalam merencanakan jumlah produksi produk jadi berdasarkan data penjualan historis dalam horizon waktu harian. Fungsi utama sistem yang dirancang adalah memilih metode peramalan terbaik berdasarkan nilai error terendah. Dalam mengakomodasi berbagai alternatif metode peramalan, maka model keputusan pemilihan alternatif metode peramalan ditentukan menggunakan metode decision rules. Decision rules akan mengatur alur pengambilan keputusan decision maker berdasarkan hasil analisis data historis penjualan untuk setiap jenis produk. Metode peramalan yang digunakan merupakan metode peramalan statistik time series. Setiap alternatif metode peramalan dievaluasi menggunakan metrik MAE, MSE, RMSE, dan MAPE. Sementara itu, metode yang digunakan dalam perancangan sistem pendukung keputusan mengikuti metode System Development Life Cycle (SDLC) dengan tahapan planning, analysis, dan design. Sementara, dalam merancang model peramalan, digunakan tahapan peramalan menurut Armstrong. Penelitian ini menghasilkan sebuah prototipe sistem pendukung keputusan peramalan permintaan berbasis data penjualan historis untuk mendukung proses perencanaan produksi pada periode mendatang. Komponen model management subsystem pada sistem yang dirancang terdiri atas tiga model, yakni model decision rules, model peramalan, dan model performansi peramalan. Komponen data management subsystem menghasilkan ERD, sementara komponen user interface subsystem menghasilkan user interface tree.