62
5.2.3. Metode Peramalan Kuantitatif Penjualan Crude Palm Oil CPO
Berdasarkan pola data penjualan CPO yang telah diketahui dengan mengidentifikasi pola data, maka diketahui bahwa terdapat pola data yang
memiliki unsur trend cenderung meningkat dan unsur musiman, dengan mengetahui pola data tersebut maka mempermudah pemilihan metode time series
yang sesuai dengan pola data penjualan CPO PT. KPB Nusantara. Berdasarkan identifikasi pola data tersebut maka metode peramalan time series yang sesuai
dengan pola data penjualan adalah Metode Double Eksponential Smoothing, Metode trend, indeks musiman, dan Metode Box–Jenkins ARIMA. Namun
sebagai perbandingan maka metode peramalan lainnya tetap digunakan yaitu Metode Single Eksponential Smoothing, metode naif dan metode rata-rata
bergerak moving average. Setelah diketahui nilai kesalahan error terkecil dengan melihat nilai MSE Mean Squared Error maka akan diketahui metode
peramalan yang terbaik untuk meramalkan volume penjualan CPO pada PT. KPB Nusantara satu tahun mendatang, yaitu tahun 2011. Berikut merupakan metode
peramalan time series yang digunakan dalam penelitian ini.
5.2.3.1. Metode Naif Naive
Metode naif menganggap bahwa periode saat ini merupakan prediktor terbaik dari masa depan. Metode ini merupakan metode sederhana karena
perhitungannya dengan menggunakan data yang lewat past data yang dijadikan sebagai ramalan waktu mendatang. Metode ini menyatakan bahwa dimasa datang
suatu sistem cenderung mempertahankan momentum enggan berubah dari masa
63
silam. Dari pernyataan tersebut dirumuskan dalam bentuk formula sederhana
t+1
=
t.
Dimana
t+1
merupakan nilai ramalan periode mendatang penjualan CPO, sedangkan
t
merupakan nilai aktual penjualan CPO periode ke-t. Metode naif sesuai untuk meramalkan pola data yang memiliki unsur stasioner
disepanjang masa peramalan. Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode naif diketahui peramalan
pada periode selanjutnya yaitu sebesar 72.000 ton penjualan CPO, hal tersebut merupakan angka peramalan yang diperkirakan terjadi pada bulan Januari 2011.
Sedangkan nilai MSE Mean Squared Error sebesar 4588377111, yang menunjukkan bahwa penyimpangan yang terjadi dalam metode naif adalah
sebesar 4588377111. Nilai MAE yang dihasilkan sebesar 50806.98916 yang menunjukkan penyimpangan absolut sebesar 50806.98916, dan nilai MAPE yang
dihasilkan sebesar 31.34057417, yang menunjukkan besarnya penyimpangan ramalan metode naif sebesar 31.34057417. Hasil perhitungan metode peramalan
time series metode naif disajikan pada Lampiran 5.
5.2.3.2. Metode Rata-rata Bergerak Moving Average
Metode rata-rata bergerak moving average diterapkan dengan cara meratakan sejumlah data untuk diikutsertakan dalam perhitungan. Dengan
menetapkan bahwa ramalan periode mendatang merupakan nilai rataan data penjualan CPO dengan mengeluarkan nilai dari periode yang terlama dan
memasukkan nilai dari periode terbaru dari sekelompok data yang jumlahnya konstan. Banyaknya data yang digunakan disebut ordo, sedangkan penentuan ordo
64
dapat dilakukan dengan coba-coba trial and error, hal ini dimaksudkan untuk menentukan nilai kesalahan yang terkecil. Ordo yang digunakan dalam penelitian
ini adalah ordo 2 untuk data dua bulanan, ordo 3 untuk data triwulan tiga bulan, ordo 4 untuk data kuartal empat bulan, ordo 6 untuk data setengah tahun, dan
ordo 12 untuk data tahunan. Metode ini digunakan untuk memasukkan informasi terbaru, setiap ada
informasi terbaru akan diperoleh dengan menghilangkan informasi terlama dengan memasukkan informasi terbaru, pada teknik ini semua informasi dibobot
sama. Dalam penelitian ini menggunakan ordo 12 MA=12 hal ini dikarenakan ordo 12 memiliki nilai kesalahan error terkecil. Perbandingan hasil perhitungan
menggunakan metode Moving Average MA dengan berbagai macam ordo ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Perbandingan Hasil Perhitungan Metode Moving Average dengan Ordo yang Berbeda-beda
MA Nilai
Ordo MSE
MAE MAPE
2 3809504208
47177 30
3 3567488868
45896 30
4 3791598690
47470 31
6 3958455289
50233 32
12 3281015249
45415 29
Sumber : Data Primer Diolah 2011
Berdasarkan hasil perhitungan metode moving average berordo 12, diketahui nilai kesalahan error diantaranya adalah nilai MSE sebesar
3281015249, yang menunjukkan bahwa penyimpangan yang terjadi dalam metode
65
ini adalah sebesar 3281015249, nilai MAE sebesar 45415, yang berarti penyimpangan yang terjadi 45415 dan nilai MAPE sebesar 29 yang menunjukkan
besarnya persentase penyimpangan sebesar 29. Melalui penerapan metode moving average
dengan ordo 12 menghasilkan peramalan untuk satu periode kedepan yaitu periode ke 85 yaitu pada bulan Januari 2011 sebesar 196715.588
ton penjualan CPO. Grafik pergerakan ramalan menggunakan metode moving average
MA=12 disajikan pada Lampiran 6.
5.2.3.3. Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal Single Eksponential Smoothing
Kategori