minimum suatu fungsi tujuan dalam kuantitas dan kualitas yang diharapkan, sehingga perusahaan dapat mencapai tujuannya.
3.3. Peramalan
3.3.1. Konsep Dasar dan Pengertian Peramalan
Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuntitas, kualitas, waktu, dan
lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa.
3
Faktor-faktor yang harus dipertimbangkan dalam peramalan: Peramalan permintaan dilakukan sebagai tahap awal dalam perencanaan produksi
untuk mengetahui besarnya permintaan di masa depan. Peramalan kuantitatif merupakan salah satu metode peramalan yang dapat digunakan, yaitu dengan
menggunakan model matematis dalam mengolah data masa lalu.
3.3.2. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Teknik Peramalan
Peramalan dimaksudkan untuk memperkecil resiko yang timbul akibat pengambilan keputusan dalam suatu perencanaan produksi. Semakin besar upaya
yang dikeluarkan tentu resiko dapat diperkecil. Namun upaya memperkecil resiko tersebut dibatasi biaya yang diperlukan.
4
Ada dua aspek dari horison waktu yang berhubungan dengan masing-masing metode peramalan yaitu:
1. Horizon Peramalan
3
Daniel Sipper dan RoberT L. Bulfin Jr., Production Planning Control and Integration, Singapore : McGraw-Hill Company,1997, h.89-131
4
Rosnani Ginting.Sistem Produksi.Yogyakarta : Graha Ilmu,2007. h. 32
a. Cakupan waktu di masa yang akan datang Perbedaan dari metode peramalan yang digunakan sebaiknya disesuaikan.
b. Periode peramalan Ada teknik dan metode peramalan yang hanya dapat meramal untuk
peramalan satu atau dua periode di muka, teknik dan metode lain dapat meramalkan beberapa waktu di depan.
2. Tingkat Ketelitian Tingkat ketelitian yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat
kerincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan. Dalam suatu pengambilan keputusan diharapkan variasi atau penyimpangan atas ramalan antara 10 -
15 sedangkan pengambilan keputusan yang lain variasi 5 sudah berbahaya.
3. Ketersediaan Data Metode yang digunakan sangat besar manfaatnya. Apabila dari data yang lalu
diketahui adanya pola musiman, maka untuk untuk peramalan satu tahun ke depan sebaiknya digunakan metode variasi musiman. Sedangkan apabila
diketahui hubungan antar variabel saling mempengaruhi, maka perlu digunakan metode sebab akibat atau korelasi.
4. Bentuk Pola Data Dasar utama metode peramalan adalah anggapan bahwa pola data yang
diramalkan akan berkelanjutan. Sebagai contoh, beberapa deret yang menunjukan pola musiman, atau trend. Metode peramalan yang lain mungkin
lebih sederhana, terdiri atas satu nilai rata-rata, dengan fluktuasi yang acakan
Kategori