2.7.1 Pola Horizontal Stasioner
Pola horizontal terjadi bilaman nilai data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan deret seperti ini adalah stasioner terhadap nilai rata-ratanya. Untuk pola data
horizontal ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Y
Waktu
Gambar 2.1 Pola data Horizontal
2.7.2 Pola Musiman S
Pola musiman terjadi bila data yang kelihatanya berfluktuasi, namun fluktuasi tersebut terlihat berulang dalam satu interval waktu tertentu. Disebut pola musiman karena
permintaan ini biasanya dipengaruhi oleh musim sehingga biasanya interval perulangan data ini adalah satu tahun. Sebagai contoh, penjualan paying dan jas hujan dimusim
hujan lebih besar daripada di musim kemarau. Metode peramalan yang sesuai dengan pola musiman adalah metode winter, metode
moving average
, model ARIMA. Untuk pola data musiman dapat ditunjukkan pada gambar dibwah ini.
Universitas Sumatera Utara
Y
Waktu
Gambar 2.2 Pola Data Musiman
2.7.3 Pola Siklis C
Pola siklis adalah bila fluktuasi permintaan secara jangka panjang membentuk pola sinusoid atau gelombang atau siklus. Pola musiman rentang waktu satu tahun dapat
dijadikan pedoman, maka rentang waktu perulangan siklik tidak tentu. Metode yang sesuai dengan pola silis adalah metode
moving average
, model ARIMA, metode
autoregressiv
e, dan metode
smoothing
eksponensial
.
Untuk pola data siklis dapat ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Y
Waktu
Gambar 2.3 Pola data Siklis
Universitas Sumatera Utara
2.7.4 Pola Trend T
Pola trend adalah bila data permintaan menunjukkan pola kecenderungan gerakkan penurunan atau kenaikkan jangka panjang. Data yang kelihatannya berfluktuasi, apabila
dilihat pada rentang waktu yang panjang akan ditarik garis maya. Garis maya itulah yang disebut garis trend. Bila data berpola trend, maka metode peramalan yang sesuai
adalah metode regresi linier,
exponenential smoothing
, atau
double exponential smoothing
. Untuk pola data trend dapat ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Y
Waktu
Gambar 2.4 Pola Data Trend
2.8. Metode Pemulusan
Kategori