Model Dekomposisi Pemilihan Teknik Peramalan Kerangka Pemikiran Operasional

31

2. Model Pemulusan Eksponesial Ganda: Metode Dua Parameter dari Holt

Teknik Holt memuluskan tingkatan dan slope secara langsung dengan menggunakan konstanta pemulusan yang masing-masing berbeda. Konstanta pemulusan ini menyediakan estimasi dari tingkatan dan slope yang disesuaikan sepanjang waktu begitu observasi yang baru tersedia.

d. Model Dekomposisi

Menurut Gaynor at al, 1994 model dekomposisi memisahkan tiga komponen trend, siklus, dan musiman dari pola dasar yang cenderung mencirikan deret data kemudian mengidentifikasinya secara terpisah. Setiap komponen kemudian dapat dikombinasikan yang menghasilkan nilai ramalan masa depan deret waktu. Metode dekomposisi terbagi menjadi dekoposisi aditif untuk pola data yang fluktuasinya relatif konstan, dan dekomposisi multiplikatif untuk pola data yang fluktuasinya proposional terhadap trend.

e. Model Box – Jenkins ARIMA

Model Autoregresive Integrated Moving Average ARIMA atau model gabungan auto-regresi dengan rata-rata bergerak, adalah jenis model linier yang mampu mewakili deret waktu yang stasioner maupun non stasioner. Model ARIMA tidak mengikutkan varibel bebas dalam pembentukannya serta sangat bertumpu pada pola auto-korelasi data. Menurut Sugiharto dan Harijono 2001, secara teoritis metode Box-Jenkins merupakan metode yang canggih terutama untuk peramalan jangka pendek, akan tetapi secara praktis terdapat beberapa kelemahan diantaranya : 32 1. Jumlah data yang dibutuhkan sangat besar. Untuk data bulanan yang bersifat musiman misalnya, paling tidak dibutuhkan 72 data. 2. Apabila terdapat data baru yang tersedia seringkali parameter dari model ini harus diestimasi ulang. Hal tersebut mengindikasikan adanya revisi total terhadap model yang sudah dibuat. 3. Waktu yang dibutuhkan cukup lama untuk mencari model yang tepat.

3.2.3. Metode Kausal Regresi

Dalam metode kausal nilai suatu peubah yang akan diramal dipengaruhi oleh peubah lain. Makridakis et al. 1999 menyatakan bahwa peramalan kausal mengasumsikan adanya hubungan sebab akibat antara input variabel independen dengan output variabel dependen dari suatu sistem. Metode kausal sering disebut juga metode regresi, adapun regresi itu sendiri dibagi menjadi regresi sederhana hanya terdapat satu variabel independen dan regresi berganda terdapat lebih dari satu variabel independen.

3.3. Pemilihan Teknik Peramalan

Kriteria yang biasa digunakan dalam pemilihan terdiri dari tingkat akurasi, jangkauan peramalan, biaya, dan kemudahan dalam penerapan. Terdapat banyak ukuran akurasi, akan tetapi tidak ada suatu ukuran yang diakui paling baik secara umum karena setiap ukuran memiliki kelebihan dan kekurangan. Nilai yang paling sering digunakan adalah MSE Mean Square Error, metode peramalan yang memiliki nilai MSE yang kecil dapat dianggap sebagai metode yang paling baik. 33 Jangka waktu peramalan akan langsung dihadapkan pada pemilihan teknik peramalan. Untuk jangka pendek atau jangka menengah berbagai teknik kuantitatif dapat diaplikasikan. Akan tetapi semakin panjang jangka waktu peramalan maka akan semakin sedikit teknik kuantitatif yang akan diaplikasikan, sedangkan model ekonometriklah yang lebih berguna.

3.4. Kerangka Pemikiran Operasional

Perusahaan merupakan suatu badan hukum memiliki tujuan yang ingin dicapai yaitu mendapatkan keuntungan. Untuk mencapai tujuan tersebut maka perusahaan harus memiliki target tertentu sebagai sasaran perusahaan untuk mencapai kelangsungan hidup dan pertumbuhan yang makin baik dari waktu ke waktu. Target yang ingin dicapai tersebut dirumuskan dalam suatu perencanaan berdasarkan kondisi perusahaan yang ada. Untuk mendapatkan suatu perencanaan yang baik, dibutuhkan suatu prediksi terhadap keadaan masa depan yang disebut peramalan. Hasil peramalan tidak pernah secara mutlak tepat, akan tetapi peran peramalan diperlukan untuk pertimbangan dalam pengambilan keputusan karena dengan melakukan peramalan para perencana dan pengambil keputusan dapat mempertimbangkan alternatif- alternatif yang lebih luas daripada tanpa peramalan. Permintaan terhadap suatu barang dipengaruhi berbagai faktor yang menyebabkan permintaan tersebut berfluktuasi, dengan adanya ramalan maka perusahaan dapat membantu menganalisis potensi pertumbuhan untuk menetapkan program jangka pendek maupun jangka panjang. Dalam penelitian ini penulis akan mencoba membandingkan metode peramalan yang digunakan di perusahaan dengan metode-metode peramalan yang 34 telah ada, dengan harapan dapat memberikan masukan dalam penerapan metode peramalan bagi perusahaan. Metode peramalan yang tersedia cukup banyak sehingga harus dilakukan pemilihan dan penentuan metode yang paling cocok untuk perusahaan. Salah satu kriteria dalam pemilihan metode ini yaitu memilih metode yang memiliki kesalahan peramalan yang paling kecil. Hal yang perlu dipertimbangkan adalah faktor ketersediaan data dan pola data yang dimiliki. Pada pemilihan metode peramalan tidak terletak pada metode peramalan yang menggunakan proses matematika yang rumit atau menggunakan metode yang canggih, akan tetapi metode terpilih hendaknya menghasilkan suatu ramalan yang akurat, tepat waktu dan dipahami oleh manajemen sebagai ramalan yang dapat membantu menghasilkan keputusan yang lebih baik. Metode kuantitatif dibagi menjadi dua, yaitu metode Time series dan metode Kausal. Metode Time series yang digunakan terdiri dari beberapa metode, pemilihannya didasarkan pada pola data, identifikasi pola data dilakukan dengan memplot data dan nilai autokorelasinya sehingga dapat diduga untuk sementara model yang sesuai, setelah itu lalu dihitung nilai MSE Mean Square Error. Model yang mendapat nilai MSE yang paling kecil akan diambildipilih menjadi menjadi model Time series terbaik. Metode lain yang digunakan yaitu metode kausal, metode ini dapat menentukan sebab-akibat antara variabel yang berpengaruh dengan yang terpengaruh. Dalam model regresi terdapat dua variabel yang terdiri dari variabel dependen yaitu permintaan terhadap ban pada berbagai tipe sedangkan untuk variabel independennya menggunakan harga jual, dan periode waktu. Model 35 regresi yang akan digunakan terdiri dari regresi linier sehingga didapat nilai R- square koefisien determinasi dan MSE. Setelah terpilih metode peramalan kuantitatif terbaik dari metode time series dan kausal, kemudian dibandingkan antara metode kuantitatif yang terbaik dengan metode perusahaan yang digunakan. Sehingga dapat diambil metode mana yang paling baik secara keseluruhan. Setelah perbandingan maka akan didapat metode peramalan yang sesuai untuk meramalkan permintaan ban di PT Goodyear Indonesia Tbk. Apabila metode kuantitatif yang ditawarkan nilai akurasinya lebih baik maka akan direkomendasikan, sebaliknya bila metode perusahaan memiliki akurasi yang lebih baik maka pengunaan metode perusahaan selama ini cukup baik. Bagan alur pemikiran dapat dilihat pada Gambar 1. 36 Gambar 1. Kerangka Pemikiran Operasional Metode Kuantitatif Metode Perusahaan Metode Time Series dan Kausal -Rata-rata -Pemulusan eksponensial -Dekomposisi -Regresi model linier dengan variabel independennya harga dan waktu Pemilihan Metode Kuantitatif Terbaik Rekomendasi Model Peramalan Terakurat serta Hasil Ramalan Satu Tahun keDepan Membandingkan Akurasinya Analisis pola data Implikasi dari Analisis Pola Data, Metode Peramalan dan Hasil Ramalan Permintaan ban penumpang sebagai informasi dasar untuk menyusun perencanaan dan kebijakan perusahaan 37

BAB IV METODE PENELITIAN

4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian dilaksanakan di PT Goodyear Indonesia Tbk. Pertimbangannya bahwa perusahaan bergerak dalam industri yang memanfaatkan hasil pertanian yaitu karet. PT Goodyear sebagai pelopor ban di Indonesia pangsa pasarnya dibawah produsen lain dan tidak dapat menjadi market leader di Indonesia, dengan kondisi ini penulis ingin mengetahui kondisi perusahaan ditinjau dari segi ramalan permintaannya dengan membandingkan antara ramalan perusahaan dengan hasil ramalan penulis . Waktu pelaksanaannya dilaksanakan pada bulan Januari-Februari 2004 kemudian dilanjutkan bulan Juli 2005.

4.2. Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan adalah data perkembangan permintaan dan harga dari masing-masing komoditi yang diteliti. Dalam pengolahan data pada metode peramalan digunakan data bulanan dari Januari 2001- Juni 2005.

4.3. Pengolahan dan Analisis Data

Data kuantitatif yang diperoleh akan diolah dengan menggunakan program Microsoft excel , dan Minitab 13. Pemilihan kedua program tersebut didasarkan bahwa keduanya merupakan program yang telah banyak dikenal dan mudah digunakan. Karena hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan oleh pelaku ekonomi perusahaan, maka pemakaiannya menggunakan program yang mudah digunakan. Sementara untuk data kualitatif yang diperoleh akan disajikan dalam bentuk narasi.