Rata-rata Bergerak Moving Average = MA

17 Tabel 2.1 Peramalan dengan MA Tiga Bulanan dan Enam Bulanan Bulan Permintaan Aktual A t MA 3- bulanan MA t Peramalan dengan MA 3- bulanan F t MA 6- bulanan MA t Peramalan dengan 6- bulanan F t Januari 450 - - - - Pebruari 440 - - - - Maret 460 450 - - - April 510 470 450 - - Mei 520 497 470 - - Juni 495 508 497 478 - Juli 475 497 508 483 479 Agustus 560 510 497 503 483 September 510 515 510 512 503 Oktober 520 530 515 513 512 Nopember 540 523 530 517 513 Desember 550 537 523 526 517 MA 3 bulanan N=3 pada bulan Maret = 450 +440+4603 = 450 MA 3 bulanan N=3 pada bulan April = 440 + 460 + 5103 = 470 Pemilihan tentang berapa nilai N yang tepat adalah hal yang penting dalam metode ini. Secara umum semakin besar nilai N maka semakin halus perubahan nilai MA. Kelemahan Metode MA adalah: 1. Peramalan selalu berdasarkan pada N data terakhir tanpa mempertimbangkan data-data sebelumnya. 2. Setiap data dianggap memiliki bobot yang sama. Kelemahan kedua ini akan diatasi dengan menggunakan teknik MA dengan pembobotan. 3. Diperlukan biaya yang besar dalam penyimpanan dan pemrosesan datanya. 18

b. Rata-rata Bergerak dengan Bobot Weighted Moving Average = WMA

Secara matematis, WMA dapat dinyatakan sebagai berikut : ∑ = A t W WMA . dimana : W t = bobot permintaan aktual pada periode t A t = permintaan aktual pada periode t Dengan batasan bahwa : Σ W t = 1 Tabel 2.2 Perbandingan Hasil Peramalan MA dengan WMA Bulan Permintaan Aktual A 1 MA 3- bulanan MA t Peramalan dengan MA 3- bulanan F t WMA 3-bulanan 0,250,250,5 MA t Peramalan WMA 3- bulanan f t Januari 450 - - - - Pebruari 440 - - - - Maret 460 450 - 453 - April 510 470 450 480 453 Mei 520 497 470 503 480 Juni 495 508 497 505 503 Juli 475 497 508 491 505 Agustus 560 510 497 523 491 September 510 515 510 514 523 Oktober 520 530 515 528 514 Nopember 540 523 530 528 528 Desember 550 537 523 540 528 Pada dontoh di atas bila W 1 = 0,25, W 2 = 0,25 dan W 3 = 0,50. Maka dengan WMA 3 bulanan, hasil peramalan pada bulan Maret adalah : WMA = 0,25 x 450 + 0,25 x 440 + 0,50 x 460 = 452, 5 » 453 19

c. Pemulusan Eksponensial Smoothing ES

Kelemahan Metode MA diatasi dengan teknik ES. Model matematis ES adalah : N N t A t A t F t F − − + − = 1 dimana bila data permintaan aktual yang lama A t-n tidak tersedia, maka dapat digantikan dengan nilai pndekatan yang berupa nilai ramalan sebelumnya F 1-t sehingga persamaan tersebut dapat dituliskan menjadi : 1 1 1 1 −       − +       = t F N t A N t F Bila 1N diganti dengan α , maka persamaan menjadi : F t = α A t + 1- α F t-1 Penentuan besarnya nilai α harus dipertimbangkan dengan baik. Salah satu metode yang dapat dipakai untuk menentukan nilai α adalah : α α − = − 1 2 1 N α = 1 2 + N jadi, bila N = 2 maka α = 23 = 0,66. Bila N = 3, maka α = 24 = 0,40 begitu seterusnya.