Metode smoothing merupakan teknik untuk meramal dengan cara mengambil rata – rata
dari beberapa periode yang lalu untuk menaksir nilai pada masa atau periode yang akan datang. Dalam metode smoothing ini data historis digunakan untuk memperoleh angka
yang dilicinkan atau diratakan. Metode smoothing ini dibagi menjadi dua, yaitu :
1. Moving Averages MOVA rata – rata bergerak
2. Eksponensial smoothing
2.5.2 Moving Average
Metode ini dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari rata –
ratanya kemudian menggunakan rata – rata tersebut sebagai ramalan untuk periode
yang akan datang, metode ini disebut rata – rata bergerak karena setiap kali data
observasi baru tersedia, maka angka rata – rata baru dihitung dan digunakan sebagai
ramalan forecast. Metode Moving Average ini dibagi menjadi dua, yaitu :
1. Rata – rata Bergerak tunggal Single Moving Average
Metode ini mempunyai karakteristik khusus, yaitu : a.
Untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 4 bulan
moving average, maka ramalan bulan ke 5 baru bisa dibuat setelah bulan ke 4 selesai. Jika 6 bulan moving average, ramalan bulan ke 7 baru bias
dibuat setelah bulan ke 6 selesai.
Universitas Sumatera Utara
b. Semakim panjang jangka waktu moving average, efek pelicinan semakin
terlihat dalam ramalan atau menghasilkan moving average yang semakin luas.
2. Rata – rata Bergerak Ganda double moving average
Dasar dari ini adalah menghitung rata – rata bergerak yang kedua. Rata –
rata bergerak ganda ini merupakan rata – rata bergerak dari rata – rata
bergerak, dan menurut symbol ditulis sebagai MA M x N dimana artinya adalah MA M periode MA N.
Adapun prosedur peramalan rata – rata bergerak linier meliputi tiga aspek :
1. Penggunaan rata – rata bergerak tunggal pada waktu t
2. Penyesuaian, yang merupakan perbedaan antara rata – rata bergerak
tunggal dan ganda pada waktu t ditulis - .
3. Penyesuaian untuk kecendrungan dari periode t ke periode t +1 atau ke
periode t + m jika kita meramalkan M periode ke muka.
Secara umum pembahasan tersebut dapat dilakukan sebagai berikut : prosedur rata
– rata bergerak linier secara umum dapat diterangkan melalui persamaan berikut :
f. Menentukan smoothing pertama , persamaan ini mempunyai asumsi
bahwa saat ini kita berada pada periode waktu t dan mempunyai nilai masa lalu sebanyak N, sebagai berikut :
= = smoothing pertama periode t
Universitas Sumatera Utara
= nilai real periode pertama = jumlah periode
g. Menentukan smoothing kedua , persamaan ini menganggap bahwa
semuar rata – rata bergerak tunggal telah dihitung. Persamaan ini
kita menghitung rata – rata bergerak N periode dari nilai – nilai
tersebut.
=
= smoothing kedua periode t h.
Menentukan besaranya konstanta , persamaan ini mengacu terhadap penyesuaian MA tunggal,
dengan persamaan sebagai berikut : = + - = 2 -
= besarnya konstanta periode t i.
Menentukan besarnya slope , persamaan ini menentukan taksiran kecendrungan dari periode waktu yang satu ke periode lain waktu
berikutnya, persamaannya sebagai berikut : =
= slopenilai trend dari data yang sesuai j.
Menentukan besarnya ramalan forecast, persamaan ini menunjukkan bagaiamana memperoleh ramalan untuk m periode ke muka dari t.
Ramalan untuk m period eke muka adalah dimana merupakan nilai
rata – rata yang disesuaikan untuk periode t ditambah m kali komponen
kecendrungan , persamaannya sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
= + m
= besarnya forecast = jangka waktu forecast
2.6 ketepatan Ramalan
