45
Fungsi Autokorelasi menunjukkan bahwa pada lag satu berada di atas garis kritis dan lag empat tepat mendekati garis kritis. Hal ini menunjukkan
bahwa memang adanya trend dan adanya autokorelasi pada data tersebut, sehingga perlu dilakukan proses differencing. Plot ACF untuk outlet Pasar
Bintaro Mas dapat dilihat pada Lampiran 7.
4.4.2 Metode Peramalan Penjualan Tahu Kita pada Outlet Pasar Bintaro
Mas
Metode Time Series yang digunakan untuk menentukan metode peramalan produk Tahu Kita pada Outlet Pasar Bintaro Mas adalah Trend
Linear, Trend Quadratic, Moving Average, Single Exponential Smoothing, Double
Exponential Smoothing
Holt, Decomposition
Additive, Decompotition Multiplicative dan ARIMA. Hasil perhitungandari metode
peramalan yang dimaksud didasarkan pada besaran nilai MSE, seperti dimuat pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai MSE metode peramalan time series pada Outlet Pasar
Bintaro Mas No.
Metode Peramalan α
Β Γ
MSE
1 ARIMA 2,0,2
253,53 2
Decompositon Additive 288,900
3 Decompotition Multiplicative
297,907 4
Trend Quadratic 358,510
5 Single Exponential Smoothing
0,858 360,235
6 Double Exponential Smoothing
0,942 0,022 373,507
7 Trend Linear
402,329 8
Moving Average 2 434,893
46
Berdasarkan Tabel 10, penjualan produk Tahu Kita pada outlet Pasar Bintaro Mas dengan Minitab 14 diperoleh metode peramalan terbaik adalah
metode ARIMA 2,0,2, karena memiliki nilai MSE terkecil 243,53 dibandingkan dengan metode peramalan lainnya. Sedangkan untuk metode
peramalan terbaik kedua adalah metode Decompotition Additive dengan nilai MSE 288,900. Hasil output komputer metode ARIMA 2,0,2 terdapat pada
Lampiran 14 dan untuk metode Decompotition Additive terdapat pada Lampiran 15.
Tabel 11. Ramalan penjualan Tahu Kita bulan Januari 2011 – Maret 2012 dengan Metode ARIMA 2,0,2
Periode Bulan
Peramalan Penjualan pack
31 Januari 2011
49,9956 32
Februari 2011 51,2863
33 Maret 2011
47,4859 34
April 2011 40,6139
35 Mei 2011
33,1089 36
Juni 2011 27,0964
37 Juli 2011
23,8835 38
Agustus 2011 23,7730
39 September 2011
26,1808 40
Oktober 2011 29,9674
41 November 2011
33,8509 42
Desember 2011 36,7773
43 Januari 2012
38,1559 44
Februari 2012 37,9253
45 Maret 2012
36,4652
47
Dari tabel di atas ternyata hasil peramalan yang diperoleh dari jumlah penjualan setiap bulannya cukup berfluktuasi peningkatan ataupun penurunan,
yaitu hasil peramalan bulan Januari 2011 meningkat pada bulan Februari 2011 51 pack dan juga merupakan peramalan penjualan tertinggi selama 15 periode
tersebut. Hal lainnya terjadi penurunan penjualan hingga bulan September 2011, dimana penjualan terendah terjadi pada bulan Juli dan Agustus 2011 23 pack,
tetapi penjualan meningkat kembali dan cukup stabil hingga bulan Maret 2011. Hasil penjualan di outlet Pasar Bintaro Mas Pak Sutahar termasuk biasa saja
standar, hal ini mungkin dikarenakan outlet milik Pak Sutahar ini berada di Pasar Bintaro Mas yang merupakan pasar tradisional meskipun saat ini sudah
lebih modern, sehingga sangat banyak pesaing produk tahu di pasar tersebut yang lebih menawarkan produk tahunya dengan harga yang sangat terjangkau
dibandingkan dengan produk Tahu Kita yang harganya cukup mahal. Sebagai altenatif lain, dipilih metode Decomposition Additive sebagai metode terbaik
kedua, dengan nilai MSE terkecil setelah metode ARIMA 2,0,2. Dari metode ini diperoleh persamaan
Ŷt = 30,7091 + 0,0700222t, dengan arah positif, yang berarti setiap periode bulan ada kenaikan penjualan 0,0700222 unit. Misalnya
saat periode 31 t=31 Ŷt = 30,7091 + 0,070022231 = 32,8798, saat periode 32
t=32 Ŷt = 30,7091 + 0,070022232 = 32,9498. Hasil peramaln penjualan
Tahu Kita periode 31 dan 32 mengalami peningkatan 0,07, sesuai dengan persamaan di atas.
4.5 Metode Peramalan Time Series pada Outlet Market City
