77
4.2.4.1. Menghitung Mean Square Error MSE
Dari hasil peramalan data permintaan dengan menggunakan WinQSB akan didapatkan nilai Mean Square Error MSE. Hasil Mean Square Error MSE
dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.20. Mean Square Error MSE Hasil Peramalan toko Sari Bumi
PRODUK SA
SES DES
PKA 497.6543
541.6672 566.6596
PKM 301.3294
309.3776 273.9471
Sumber:Pengolahan dataLampiran G
MSE yang terkecil untuk toko Sari Bumi produk PKA dan PKM adalah dengan metode Simple Average SA untuk PKA dan Double Exponential
Smoothing DES untuk PKM. . Sehingga metode peramalan yang dipilih adalah
Simple Average SA dan Double Exponential Smoothing DES. Untuk Mean
Square Error MSE toko yang lain dapat dilihat pada lampiran G.
4.2.4.2 Uji Verifikasi Dengan Moving Range Chart MRC
Setelah diketahui fungsi peramalan dengan MSE terkecil maka perlu dilakukan uji verifikasi untuk mengetahui apakah fungsi peramalan yang dipilih
dapat dipakai atau tidak. Alat yang dipergunakan untuk uji verifikasi adalah dengan Moving Range Chart MRC.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
78
Gambar 4.3. Moving Range Chart MRC Toko Sari Bumi Produk PKA Berdasarkan gambar 4.3. dapat disimpulkan bahwa Moving Range Chart
MRC untuk Toko Sari Bumi Produk PKA dinyatakan terkontrol. Hal ini terlihat
dari nilai error Y’t – Yt masih berada diantara batas atas BA dan batas bawah BB.
Untuk Moving Range Chart MRC toko dan produk yang lain dapat dilihat pada Lampiran H.
4.2.4.3. Menentukan Peramalan Demand Bulanan
Setelah dilakukan uji verifikasi dengan Moving Range Chart MRC, langkah selanjutnya adalah merekapitulasi hasil peramalan yang nantinya
merupakan demand bulanan. Peramalan demand bulanan untuk setiap produk dari masing-masing
distributor menggunakan metode yang berbeda-beda. Kriteria pemilihan metode peramalan didasarkan bentuk pola data dan berdasarkan minimasi nilai MSE.
Antisipasi terhadap adanya kesalahan permintaan dilakukan dengan menyediakan stok pengaman safety stock untuk tiap item pada masing-masing toko, dimana
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
79 besarnya safety stock didasarkan atas besarnya standard deviasi kesalahan
peramalan Hasil peramalan demand bulanan masing-masing toko untuk tiap produk
dapat dilihat pada tabel 4.21. Tabel 4.21. Hasil Peramalan Demand Bulanan toko
SARI BUMI m
2
TAHUN BULAN
PRODUK PKA
PKM
2010 Maret
102 95
April 102
95 Mei
102 95
Juni 102
95 Juli
102 95
Agustus 102
95 September
102 95
Oktober 102
95 November
102 95
Desember 102
95 2011
Januari 102
95 Februari
102 95
JUMLAH 1224
1140
Sumber:Pengolahan dataLampiran I
Untuk hasil peramalan demand bulanan toko lain dapat dilihat pada Lampiran I.
4.2.4.4 Menghitung Economic Order Quantity EOQ, Safety Stock SS