1. Home
  2. Lainnya

Penetapan Metode Peramalan Perhitungan Nilai MSE Pemilihan Nilai MSE Terkecil

Contoh plot data Pom bensin bukit mas regency Untuk hasil Plot Data customer selanjutnya dapat dilihat pada Lampiran B

4.2.4.2 Penetapan Metode Peramalan

Plot data yang telah diketahui digunakan untuk menetapkan metode peramalan, dimana metode peramalan yang digunakan untuk melakukan peramalan permintaan tahun 2010 ditetapkan atau ditentukan berdasarkan bentuk atau pola dari plot data tersebut. Dari data permintaan customer tahun 2009 didapat metode peramalan permintaan yang digunakan yaitu metode peramalan Moving Average, Double Exponential Smoothing, dan Single Exponential Smoothing

4.2.4.3 Perhitungan Nilai MSE

Berdasarkan metode peramalan yang digunakan dicari nilai MSE terkecil dari metode peramalan, dengan nbilai MSE untuk masing-masing metode dapat dilihat pada tabel 4.25 sebagai berikut : Tabel 4.25 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Agency Moving Average Single Exponetil Smoothing Double Exponential Smoothing Agen 1 7346,636 7151,54 7121,218 Agen 2 4963 4872,186 4997,619 Agen 3 1477 664,832 657,867 Agen 4 54277 42667,81 42021,24 Agen 5 12413 13549,44 14826,01 Agen 6 85770 72989,74 73308,26 Agen 7 31365 97494,34 84164,61 Agen 8 26059 20784,8 20556,27 Agen 9 458854 451196,9 452039,6 Agen 10 1409295 728505,4 691131,3 Agen 11 1534621 745400,1 667321,4 Agen 12 5909 2659,329 2631,47 Agen 13 266590 264353,5 267026 Agen 14 404775 408296,1 418627,1

4.2.4.4 Pemilihan Nilai MSE Terkecil

Dari perhitungan nilai MSE kemudian dicari nilai MSE Terkecil berdasarkan metode peramalan yang digunakan, dengan hasil nilai MSE terkecil sebagai berikut : Tabel 4.26 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang digunakan Agen Metode Peramalan Nilai MSE Agen 1 Double exponential smoothing 7121,218 Agen 2 Single exponential smoothing 4872,186 Agen 3 Double exponential smoothing 657,867 Agen 4 Double exponential smoothing 42021,24 Agen 5 Moving Average 12413 Agen 6 Single exponential smoothing 72989,74 Agen 7 Moving average 31365 Agen 8 Double exponential smoothing 20556,27 Agen 9 Single exponential smoothing 451196,9 Agen 10 Double exponential smoothing 691131,3 Agen 11 Double exponential smoothing 667321,4 Agen 12 Double exponential smoothing 2631,47 Agen 13 Single exponential smoothing 264353,5 Agen 14 Moving average 404775

4.2.4.5 Melakukan Uji MRC dari Metode Peramalan yang Digunakan

Dokumen yang terkait

Perencanaan Pendistribusian Produk Dengan Menggunakan Metode Distribution Resource Planning dan Savings Matrix Pada PT. Tirta Sibayakindo

8 28 169

RUTE DISTRIBUSI POWER TRANSMITION DAN MATERIAL HANDLING DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX DI PT. XYZ SURABAYA.

0 0 11

PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX DI PT. SENTRATEK ADIPRESTASI SURABAYA.

1 2 106

PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI FILTER ROKOK DENGAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA DISTRIBUSI DI PT. FILTRONA INDONESIA, SIDOARJO.

0 0 89

PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI FLEKSIBEL KEMASAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX DI PT. SURYA MULTI INDOPACK SURABAYA.

0 10 104

PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI DAN PENJADWALAN DISTRIBUSI UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA TRANSPORTASI DENGAN METODE SAVINGS MATRIX DI PT. CAHAYA SEJAHTERA SENTOSA BLITAR.

0 8 201

PENINGKATAN EFFISIENSI PENDISTRIBUSIAN KORAN DENGAN MENENTUKAN JALUR DISTRIBUSI PALING OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX DI PT. HARIAN SURABAYA PAGI

0 1 18

PENENTUAN RUTE DISTRIBUSI FLEKSIBEL KEMASAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX DI PT. SURYA MULTI INDOPACK SURABAYA

0 0 21

PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI FILTER ROKOK DENGAN METODE SAVINGS MATRIX UNTUK MEMINIMUMKAN BIAYA DISTRIBUSI DI PT. FILTRONA INDONESIA, SIDOARJO

0 1 8

PERENCANAAN RUTE DISTRIBUSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAVINGS MATRIX DI PT. SENTRATEK ADIPRESTASI SURABAYA

0 0 17