2.5 Metode Pemulusan Smoothing
Metode pemulusan smoothing adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa
tahun lalu untuk menaksir nilai pada beberapa tahun ke depan. Secara umum metode smoothing diklarifikasikan menjadi dua bagian:
1. Metode Rata-rata
Metode rata-rata dibagi atas empat bagian: a.
Rata-rata sederhana b.
Rata-rata bergerak tunggal Single moving average c.
Rata-rata bergerak ganda Doubel moving average d.
Kombinasi rata-rata bergerak lainnya. Metode rata-rata tujuannya adalah untuk memanfaatkan data masa lalu untuk
mengembangkan suatu sistem peramalan pada periode mendatang.
2. Metode Pemulusan Eksponensial
Bentuk umum dari metode pemulusan eksponensial:
F
t+1 =
α X
t
+ 1- α F
t
Dimana: F
t+1
: Ramalan suatu periode ke depan Xt
: Data aktual periode ke depan Ft
: Ramalan pada periode ke-t
α
: Parameter pemulusan
Universitas Sumatera Utara
Metode ini terdiri atas :
1. Pemulusan Eksponensial Tunggal
a. Satu Parameter One Parameter
b. Parameter Adaptif
2. Pemulusan Eksponensial Ganda
a. Satu Parameter Metode Linier dari Brown
b. Dua Parameter dari Holt
3. Pemulusan Eksponensial Triple
a. Satu Parameter Metode Kuadratik dari Brown
Digunakan untuk pola kuadratik, kubik, atau orde yang lebih tinggi. b.
Metode Kecendrungan Dan Musim Tiga Parameter Dari Winter Dapat digunakan untuk data berbentuk trend dan musiman.
2.5.1 Metode Yang Digunakan
Untuk mendapatkan hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang tepat. Maka metode peramalan analisis deret berkala yang digunakan untuk meramalkan nilai
penjualan energi listrik pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Ganda Satu Parameter dari Brown.
Universitas Sumatera Utara
Persamaan yang dapat dipakai dalam pelaksanaan Eksponensial Linier Satu Perameter dari Brown adalah sebagai berikut:
S’
t
= α X
t
+ 1 - α S’
t-1
S”
t
= α S’
t
+ 1 - α S”
t-1
α
t
= S”
t
+ S’
t
– S”
t
= 2 S’
t
– S”
t
b
t
= S’
t
– S”
t
F
t+m
= a
t
+ b
t
m
Dengan: m
= Jumlah periode di depan yang diramalkan S’
= Nilai eksponensial smoothing tunggal S”
= Nilai eksponensial smoothing ganda α
= Parameter pemulusan eksponensial α
t
= Nilai konstanta pada priode ke t b
t
= Nilai slope F
t+m
= Hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan diramalkan
2.6 Ketepatan Ramalan
Kategori