commit to user
4
B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah di atas, maka penulis merumuskan masalah sebagai berikut :
1. Berapakah ramalan produksi teh hijau pada tahun 2011 dengan menggunakan metode Moving Average 3 bulanan, 5 bulanan dan
exponential smoothing dengan α = 0,1 ; α = 0,5 ; α = 0,9?
2. Berapakah mean square error dan mean absolut deviation dari hasil ramalan dengan menggunakan metode moving average 3
bulanan, 5 bulanan dan exponential smoothing dengan α = 0,1 ; α =
0,5 ; α = 0,9?
3. Metode manakah yang paling tepat digunakan untuk melakukan peramalan?
C. Tujuan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah di atas maka penulis merumuskan tujuan penelitian yaitu sebagai berikut :
1. Mengetahui hasil ramalan produksi teh hijau pada tahun 2011 bulan Januari dengan menggunakan metode Moving Average 3
bulanan, 5 bulanan dan exponential smoothing dengan α = 0,1 ; α =
0,5 ; α = 0,9.
2. Mengetahui mean square error dan mean absolut deviation dari hasil ramalan dengan menggunakan metode moving average dua
commit to user
5
bulanan dan exponential smoothing dengan α = 0,1 ; α = 0,5 ; α
= 0,9. 3. Memilih Metode manakah yang paling tepat digunakan untuk
melakukan peramalan.
D. Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan memberikan manfaat bagi berbagai pihak yang berkepentingan antara lain :
1. Bagi Perusahaan Hasil penelitian dapat dijadikan masukan dan koreksi bagi
perusahaan demi terciptanya perusahaan yang semakin maju. 2. Bagi Penulis
a. Meningkatkan kemampuan yang telah didapat di bangku kuliah khususnya
materi tentang
peramalan dan
kemudian mengaplikasikan dalam dunia kerja nyata.
b. Membantu melatih dan mengasah mental sebelum memasuki dunia kerja yang sebenarnya.
3. Bagi Pihak Lain Hasil penelitian dapat dijadikan referensi atau tambahan masukan
dalam menyelesaikan kasus yang sama.
commit to user
6
E. Metode Penelitian
1. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan metode studi kasus yaitu dengan
melakukan penelitian langsung di lapangan dalam hal ini di PT. Rumpun Sari Kemuning I. Alasan penulis memilih metode studi
kasus adalah a. Biaya yang dibutuhkan rendah
b. Metode ini dapat digunakan semua jenis penelitian 2. Objek Penelitian
PT. Rumpun Sari Kermuning I yang berlokasi di Desa Kemuning, Kecamatan Ngargoyoso, Kabupaten Karanganyar, Surakarta.
3. Jenis Data a. Data Primer
Data primer adalah data yang diperoleh langsung dari pihak pertama dalam hal ini adalah PT. Rumpun Sari Kemuning I.
Data primer yang kami gunakan adalah data tentang aktivitas- aktivitas yang dilakukan dalam proses produksi.
b. Data Sekunder Data yang diperoleh dengan melakukan studi pustaka yaitu
dengan membaca literature-literature yang berhubungan dengan teori-teori yang berkaitan dengan peramalan produksi
seperti jumlah produksi yang dilakukan pada tahun 2010,
commit to user
7
sejarah perusahaan, struktur organisasi perusahaan, dan lain- lain.
4. Teknik Pengumpulan Data a. Teknik Observasi
Teknik observasi yaitu pengumpulan data secara langsung pada objek yang diteliti dan mencatat data yang diperlukan sehingga
akan melengkapi keterangan yang belum diperoleh dari wawancara.
b. Teknik Wawancara Melakukan pembicaraan atau tanya jawab secara langsung atau
tatap muka dengan nara sumber dalam hal ini adal;ah karyawan dan pembimbing lapangan guna memperoleh data yang
dibutuhkan. c. Studi Kepustakaan
Mengumpulkan data
melalui literature-literature
yang berhubungan dengan penelitian.
5. Metode Pembahasan Metode pembahasan yang kami gunakan adalah dua metode yaitu
metode Moving Average 3 dan 5 bulanan dan Exponential Smoothing α=0,1 ; α=0,5 dan α=0,9.
a Moving Average menggunakan sejumlah data aktual masa lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata bergerak berguna jika
kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil
commit to user
8
sepanjang masa yang kita ramalkan. Render dan Heizer, 2009 : 170. Sedangkan pengertian Rata-rata Bergerak Moving
Average menurut Buffa 1983 : 175 adalah rata-rata dari jumlah nilai n yang terpusat pada jangka waktu tertentu. Secara
rumus rata-rata bergerak dapat dituliskan sebagai berikut Rata-rata bergerak =
n n
sebelumnya periode
permintaan
Untuk : n = jumlah periode dalam rata-rata bergerak.
Saat ada tren atau pola yang terdeteksi, bobot dapat digunakan untuk menempatkan penekanan yang lebih pada nilai terkini.
Parktik ini membuiat teknik peramalan lebih tanggap terhadap perubahan karena periode yang lebih dekat mendapatkan bobot
yang lebih berat Render dan Heizer, 2009 : 172. Sercara rumus rata-rata bergerak dengan pembobotan sebagai berikut :
Rata-rata bergerak dengan pembobotan =
bobot periode
pada permintaan
periode pada
bobot
n
n
b Exponential smoothing menurut Render dan Heizer 2009 : 174 merupakan metode peramalan rata-rata bergerak dengan
pembobotan yang canggih, namun masih mudah digunakan. Metode ini menggunakan sangat sedikit pencatatan data masa
lalu. Secara rumus exponential smoothing dapat ditulis sebagai berikut :
commit to user
9
F
1
= F
t-1
+
A
t-1
– F
t-1
Dimana F
1 :
peramalan baru F
t-1
: peramalan sebelumnya α
: konstanta penghalus pembobot A
t-1
: permintaan aktual periode Sedangkan untuk melakukan pengukuran kesalahan peramalan
adalah dengan menggunakan Mean Absolute Deviation MAD dan Mean Square Error MSE.
a Rata-rata Deviasi Mutlak Mean Absolute Deviation : MAD Menurut Nasution 2003 : 30 MAD merupakan rata-rata
kesalahan mutlak selama periode tertentu tanpa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil
dibandingkan kenyataannya.
Secara matematis,
MAD dirumuskan sebagai berikut :
MAD =
n F
A
t t
Dimana : A : Permintaan Aktual pada periode
–t F
t
: Peramalan Permintaan Forecast pada periode –t
n : Jumlah periode peramalan b Rata-rata Kuadrat Kesalahan Mean Square Error : MSE
Menurut Nasution 2003 : 30 MSE dihutung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada
commit to user
10
setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan. Secara matematis, MSE dirumuskan sebagai berikut
MSE =
n F
A
t t
2
F. Kerangka Pemikiran
Kategori