B. Metode Proyeksi Kecenderungan dengan Regresi
Metode kecenderungan dengan regresi merupakan dasar garis kecenderungan untuk suatu persamaan, sehingga dengan dasar persamaan tersebut
dapat diproyeksikan hal-hal yang akan diteliti pada masa yang akan datang. Untuk peramalan jangka pendek dan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan
metode ini sangat baik. Data yang dibutuhkan untuk metode ini adalah tahunan, minimal lima tahun. Namun, semakin banyak data yang dimilki semakin baik
yang diperoleh. Bentuk fungsi dari metode ini dapat berupa :
a. Konstan, dengan Fungsi Peramalan Y
t
: Y
t
= a, dimana a = YI N
Yt = Nilai tambah N = Jumlah periode
b. Linier, dengan Fungsi Peramalan :
Y
t
= a + bt Dimana : a =
n bt
Y
b =
2
t 2
t n
y t
ty n
c. Kuadratis, dengan Fungsi Peramalan :
Y
t
= a + bt + ct
2
Dimana :
a = n
2 t
c t
b Y
c =
n b
b =
2
=
t
2
– n t
4
Universitas Sumatera Utara
=
t Y– n tY
=
t
2
Y– n
t2
Y =
t t
2
– n t
3
d. Exsponensial dengan Fungsi Peramalan :
Y
t
= ae
bt
Dimana : Ln
n t
b Y
ln
2
t 2
t n
Y ln
t Y
ln t
n b
e. Siklis, dengan Fungsi Peramalan :
n t
2 cos
c n
2 sin
b a
t Y
dimana
n t
2 cos
c n
t 2
sin b
na y
n t
2 cos
n t
2 sin
c n
t 2
2 sin
b n
t 2
sin a
n t
2 sin
y
n t
2 cos
n t
2 sin
b n
t 2
2 cos
c n
t 2
cos a
n t
2 cos
y
Diagram Pencar Scatter Diagram
Diagram pencar adalah gambaran yang menunjukan kemungkinan hubungan korelasi antara pasangan dua macam variabel. Walaupun terdapat
hubungan, namun tidak berarti bahwa suatu variabel menyebabkan timbulnya variabel yang lain. Diagram pencar biasanya menjelaskan adanya hubungan antara
dua variabel dan menunjukan pula keeratan hubungan tersebut diwujudkan sebagai koefisien korelasi.
Universitas Sumatera Utara
Diagram pencar untuk mengetahui hubungan antara dua macam data. Hubungan tersebut berkaitan dengan masalah :
- Suatu hubungan sebab akibat
- Hubungan antara satu sebab dan yang lainnya
- Atau suatu hubungan antara satu sebab dan dua sebab lainnya
Sebagai contoh, beberapa hubungan sebagai berikut :
Hubungan antara kandungan cairan pada benang dan kemuluran
Hubungn antara suatu bahan dengan kekerasan
Hubungan antara tingkat illumunasi dan kesalahan inspeksi Apabila kita gunakan sumbu vertikal dan sumbu horizontal untuk data diplot,
maka akan diperoleh diagram seperti pada gambar 2.6. dan diagram ini biasa disebut diagram pencar.
Gambar 3.2. Diagram pancar Scatter Diagram
Universitas Sumatera Utara
Kriteria Peramalan Yang Baik
Peramalan yang baik mempunyai beberapa kriteria yang penting, antara lain akurasi, biaya,dan kemudahan. Penjelasan dari kriteria-kriteria tersebut adalah
sebagai berikut : 1. Akurasi
Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan hasil kebiasaan dan kekonsistensian peramalan tersebut. Hasil peramalan dikatakan bias bila
peramalan tersebut bila terlalu tinggi atau rendah dibandingkan dengan kenyataan yang sebenarnya terjadi. Hasil peramalan dikatakan konsisten bila besarnya
kesalahan peramalan relatif kecil. Peramalan yang terlalu rendah akan mengakibatkan kekuranga persediaan, sehingga permintaan konsumen tidak dapat
dipenuhi segera akibatnya perusahaan dimungkinkan kehilangan pelanggan dan kehilangan keuntungan penjualan. Peramalan yang terlalu tinggi akan
mengakibatkan terjadinya penumpukan persediaan, sehingga banyak modal yang terserap sia sia. Keakuratan dari hasil peramalan ini berperan penting dalam
menyeimbangkan persediaan yang ideal. 2. Biaya
Biaya yang diperlukan dalam pembuatan suatu peramalan adalah tergantung dari jumlah item yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan
metode peramalan yang dipakai. Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi berapa banayak data yang dibutuhkan, bagaimana pengolahan
datanya manual atau komputerisasi, bagaimana penyimpanan datanya dan siapa tenaga ahli yang diperbantukan. Pemilihan metode peramalan harus disesuaikan
Universitas Sumatera Utara
dengan dana yang tersedia dan tingkat akurasi yang ingin didapat, misalnya item- item yang penting akan diramalkan dengan metode yang sederhana dan murah.
Prinsip ini merupakan adopsi dari hukum Pareto Analisa ABC . 3. Kemudahan
Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan mudah diaplikasikan akan memberikan keuntungan bagi perusahaan. Adalah percuma
memakai metode yang canggih, tetapi tidak dapat diaplikasikan pada sistem perusahaan karena keterbatasan dana, sumber daya manusia, maupun peralatan
teknologi.
Proses Verifikasi
Proses Verifikasi digunakan untuk melihat apakah metode peramalan yang diperoleh representatif terhadap data. Proses Verifikasi dilakukan dengan
menggunakan Moving Range Chart MRC. Dari chart peta ini dapat terlihat apakah sebaran masih dalam kontrol ataupun sudah berada di luar kontrol. Jika
sebaran berada di luar kontrol, maka fungsimetode peramalan tersebut tidak sesuai, artinya pola peramalan terhadap data Y-Y
F
tersebut tidak representatif. Harga MR diperoleh dari :
1
1 2
N MR
MR
N t
t
dimana :
MR
t
=
1 1
Ft t
Ft t
Y Y
Y Y
atau MR
t
=
1
t t
e e
Proses Verifikasi dengan menggunakan Moving Range Chart MRC, dapat digambarkan pada Gambar 1.8. dibawah ini :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 3.3. Moving Range Chart
Kondisi out of kontrol dapat diperiksa dengan menggunakan empat aturan berikut 1.
Aturan Satu Titik Bila ada titik sebaran Y-Y
F
berada diluar UCL dan LCL. Walaupun jika semua titik sebaran berada dalam batas kontrol, belum tentu
fungsi metode representatif. Untuk itu penganalisaan perlu dilanjutkan dengan membagi MRC dalam tiga daerah yaitu: A, B, dan C.
2. Aturan Tiga Titik
Bila ada tiga buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, yang mana dua diantaranya jatuh pada daerah A.
3. Aturan Lima titik
Bila aturan lima buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, yang mana empat diantaranya jatuh pada daerah B
4. Aturan Delapan Titik
Bila aturan delapan buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, yang mana empat diantaranya jatuh pada daerah B.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
METODOLOGI PENELITIAN
4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Kategori