37
3.2 Pengolahan Data
3.2.1 Peramalan Penjualan
Peramalan penjualan dilakukan untuk menentukan batasan target produksi ,
batasan target biaya produksi dan batasan target keuntungan yang ingin dicapai perusahaan
.
Metode peramalan digunanakan karena jumlah permintaan bersifat tidak pasti dan bervariasi terhadap waktu.
Peramalan akan sangat dibutuhkan bila kondisi permintaan pasar bersifat kompleks dan dinamis. Dalam kondisi pasar bebas, permintaan pasar lebih banyak
bersifat kompleks dan dinamis karena permintaan tersebut akan tergantung pada keadaan sosial, ekonomi, sosial politik, aspek teknologi, produk pesaing dan
produk substitusi. Oleh karena itu, penulis memilih menggunakan metode peramalan daripada preferensi batasan target produksi dengan menggunakan rata-
rata jumlah produksi karena metode peramalan bisa mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi, tetapi tidak dapat menghilangkan ketidakpastian tersebut.
Metode peramalan dapat memberi informasi kesalahan error antara nilai peramalan dengan data aktualnya. Semakin kecil nilai kesalahan error maka
hasil peramalan akan semakin baik. Data yang diramalkan adalah data total penjualan roti kacang untuk satu
tahun yang akan datang. Setelah itu dilakukan perhitungan jumlah penjualan masing-masing jenis roti kacang berdasarkan rata-rata presentase penjualan dari
setiap tipe pada masa lalu. Peramalan penjualan ini tidak dilakukan per tipe produk, karena bila diramalkan per tipe, error atau penyimpangan yang terjadi
akan semakin besar. Langkah-langkah melakukan peramalan penjualan adalah sebagai berikut:
1. Penentuan Pola Data
Penentuan pola data dapat dilakukan dengan memplot jumlah penjualan roti kacang per bulan periode 2013 dengan waktu ke dalam grafik.
Universitas Sumatera Utara
38
Gambar 3.1 Grafik Jumlah Penjualan Roti Kacang Tahun 2013 Dari grafik tersebut terlihat bahwa pola data yang terbentuk adalah pola
trend dan musiman. Kenaikan permintaan roti kacang pada bulan-bulan tertentu
dan kemudian menurun. Setelah itu permintaan akan naik kembali.
2. Pemilihan Metode Peramalan
Karena data penjualan roti kacang tahun 2013 berpola trend dan musiman, maka metode peramalan yang cocok adalah metode pemulusan eksponensial linier dan
musiman dari Winter Winter’s Three Parameter Trend and Seasonality Method. Metode ini didasarkan atas tiga persamaan, yaitu unsur stasioner, trend dan
musiman. Metode ini mempunyai Mean Absolute Persentage Error MAPE yang terkecil bila dibandingkan dengan metode-metode lainnya.
Untuk memperoleh hasil peramalan yang baik maka harus dapat menentukan nilai
, yang dapat meminimumkan nilai Mean Square
Error MSE atau Mean Absolute Persentage Error MAPE. Pendekatan untuk
menentukan nilai ini biasanya secara coba dan salah trial and error. Dalam peramalan ini menggunakan nilai
, , ,
, . Dengan nilai kesalahan persentase absolut Mean Absolute Persentage Error MAPE
,
Universitas Sumatera Utara
39
3. Hasil Peramalan
Berdasarkan perhitungan dengan Metode Pemulusan Eksponensial Musiman Winter’s Three Parameter Trend and Seasonality Method yang dibantu oleh
software Minitab, dengan menggunakan rumus:
Maka diperoleh hasil peramalan penjualan roti kacang periode Januari – Desember 2014.
Tabel 3.6 Ramalan Total Penjualan Roti Kacang Periode Januari – Desember 2014
No. Bulan Total
Penjualan Kotak
1 Januari 7.208
2 Februari 6.048
3 Maret 6.885
4 April 5.775
5 Mei 6.829
6 Juni 6.742
7 Juli 4.426
8 Agustus 5.576
9 September 5.339
10 Oktober 5.460
11 November 5.
713
12 Desember 6.500
Total 72.501
Universitas Sumatera Utara
40
4. Pengujian Metode Peramalan
Kategori