walaupun tidak mencapai puncak yaitu sebesar permintaan pada periode khusus di atas.
Permintaan pasar terhadap produk yang berfluktuasi akan menimbulkan fluktuasi dalam kebutuhan sumber daya produksi seperti bahan baku, kapasitas
produksi dan tenaga operator. Fluktuasi kebutuhan terhadap sumber daya produksi ini menimbulkan kesulitan tersendiri karena faktor supply yaitu kapasitas produksi dan
jumlah tenaga operator pada umumnya relatif konstan sehingga ada peluang terjadinya mismatch ketidaksesuaian antara jumlah sumber daya yang dibutuhkan
dan jumlah sumber daya yang tersedia. Pada umumnya masalah ini di atasi dengan pengendalian persediaan baik pada tingkat produk akhir maupun pada tingkat work-
in-progres dan bahan baku. Konsekuensi dari kebijakan pengendalian persediaan ini ialah biaya produksi akan meningkat. Oleh karena itu suatu trade-off analysis perlu
dilakukan sebelum keputusan dibuat.
3.5. Metode Peramalan
Metode peramalan dapat diklasifikasi atas dua kelompok besar yaitu metode kualitatif dan kuantitatif.Kedua kelompok tersebut memberikan hasil peramalan yang
kuantitatif. Perbedaannya terletak pada cara peramalan yang dilakukan. Metode kualitatif didasarkan pada pertimbangan akal sehat human judgement dan
pengalaman. Metode kuantitatif adalah sebuah prosedur formal yang menggunakan model matematik dan data masa lalu untuk memproyeksikan kebutuhan di masa yang
akan datang.
6
6
Ibid, Hal: 26 Hal: 113-128
Universitas Sumatera Utara
Metode kuantitatif dapat dibagi lebih lanjut menjadi dua bagian yaitu metode intrinsik intrinsic method dan metode ekstrinsik extrinsic method.Metode intrinsik
sepenuhnya berdasarkan pada latar belakang riwayat permintaan terhadap item yang diramalkan sedangkan metode ekstrinsik menggunakan faktor eksternal yang
dikombinasikan dengan permintaan terhadap item yang diramalkan misalnya dalam hubungan sebab-akibat causa relationship.
Metode peramalan secara umum dapat dibagi dua yaitu :
1. Metode kualitatif
Metode kualitatif pada umumnya digunakan apabila data kuantitatif tentang permintaan masa lalu tidak tersedia atau akurasinya tidak memadai. Misalnya
peramalan tentang permintaan produk baru yang akan dikembangkan, jelas data masa lalu tidak tersedia. Walaupun data masa lalu tersedia, kalau kondisi lingkungan masa
yang akan datang sama sekali sudah berbeda dengan kondisi masa lalu maka keberadaan data masa lalu itu tidak akan menolong peramalan permintaan masa yang
akan datang. Apabila data masa lalu tidak tersedia atau tidak memadai maka satu-satunya
pilihan metode peramalan yang dapat digunakan ialah metode kuaiitatif.Ada dua pendekatan yang dapat dilakukan yaitu pertama peramalan berdasarkan penaksiran
secara langsung direct judgement dan kedua penaksiran digunakan sebagai dasar koreksi terhadap hasil peramalan.
2. Metode Kuantitatif
Peramalan berdasarkan metode kuantitatif intrinsic forecasting mempunyai asumsi bahwa data permintaan masa lalu dari produk atau item yang diramalkan
mempunyai pola yang diperkirakan masih berlanjut ke masa yang akan datang. Pola
Universitas Sumatera Utara
permintaan tersebut mungkin kurang jelas terlihat karena faktor random yang menghasilkan fluktuasi. Peramalan mencakup analisis data masa lalu untuk
menemukan pola permintaan dan berdasarkan pola ini diproyeksikan besarnya permintaan pada masa yang akan datang. Karena metode peramalan intrinsik ini
didasarkan pada asumsi bahwa pola permintaan masa lalu akan terus berlanjut ke masa yang akan datang maka metode ini tidak mampu memproyeksikan titik belok
turning points yaitu perubahan permintaan secara tiba-tiba. Untuk peramalan permintaan jangka pendek masalah yang demikian tidak akan ditemui.
Peramalan kuantitatif didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Metode ini dilakukan jika :
a. Adanya informasi tentang data masa lalu b. Informasi tersebut dapat dikuantifikasi dalam bentuk data.
c. Pola data yang lalu dapat diasumsikan berkelanjutan pada masa yang akan datang. Metode ini secara garis besar dibagi menjadi dua kelompok, yaitu metode Seri
Waktu Time Series dan Model Kausal.
1. Metode Time Series
Model kuantitatif intrinsik, sering disebut sebagai model-model deret waktu time series model. Time series adalah metode yang dipergunakan untuk menganalisis
serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu. Dengan analisis deret waktu dapat ditunjukkan bagaimana permintaan terhadap suatu produk tertentu bervariasi
terhadap waktu. Sifat dari perubahan permintaan dari tahun ke tahun dirumuskan untuk meramalkan penjualan pada masa yang akan datang. Ada empat komponen
utama yang mempengaruhi analisis ini, yaitu :
Universitas Sumatera Utara
a. Kecenderungan trend b. Siklis cycle
c. Musiman seasonal d. Kejadian luar biasa errotic events
Metode peramalan yang termasuk model time seriesadalah :
a. Metode penghalusan eksponensial Exponential Smoothing
Penghalusan eksponensial adalah metode peramalan yang mudah digunakan dan efisien dilakukan dengan komputer. Penghalusan eksponensial adalah teknik
peramalan rata-rata bergerak yang memberikan bobot secara eksponensial pada data paling akhir, sehingga akan mendapatkan bobot yang lebih besar secara bertingkat.
Metode ini sering digunakan pada permintaan barang yang perubahannya sangat cepat, karena itu prakiraan permintaan biasanya dipecah dari permintaan bulanan
menjadi permintaan mingguan.
b. Metode rata-rata bergerak Moving Average
Rata-rata bergerak atau moving average bermanfaat jika permintaan diasumsikan tetap stabil sepanjang waktu.Metode ini cenderung digunakan untuk menghaluskan
ketidakteraturan jangka pendek di dalam seri data. Di dalam rata-rata bergerak, perhitungan rata-rata dilakukan dengan cara menjumlahkan data tahun terakhir
dengan data beberapa periode sebelumnya.
c. Metode proyeksi tren Trend Projection Least Square
Metode kuadrat terkecil Least Square adalah.salah satu metode yang paling banyak digunakan, karena mampu menarik garis yang bisa mewakili letak data-data
yang ada.Hasilnya, berupa garis tren kecenderungan yang bisa dianggap sebagai prakiraan yang paling rasional atau masuk akal.
Universitas Sumatera Utara
3.6. Rought Cut Capacity Planning RCCP
