Metode Peramalan Pemilihan teknik dan Metode Peramalan

2. Peramalan kuantitatif, yaitu peramalan didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dibuat sangat bergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Dengan peramalan yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda. Adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode-metode tersebut, adalah baik tidaknya metode yang dipergunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan yang mungkin terjadi. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut : a. Adanya informasi tentang keadaan yang lain. b. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data. c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.

2.5 Metode Peramalan

Pada dasarnya peramlan kuantitatif dapat dibedakan atas: 1. Metode Sebab Akibat Causal Methods Merupakan metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel yang mempengaruhinya tetapi bukan waktu . Metode sebab akibat ini terdiri dari: a. Metode regresi dan korelasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun pendek dan didasarkan pada persamaan dengan teknik least squares yang dianalisi secara statis. b. Metode input output, merupakan metode yang digunakan untuk jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang. c. Metode ekonometrika, merupakan metode yang digunakan untuk jangka panjang dan pendek. Universitas Sumatera Utara 2. Analisis Deret Waktu Time Series Merupakan metode peramaln yang didasarkan pada pola hubungan antara variable yang dicari dependent dengan variabel yang mempengaruhinya independent yang dikaitkan dengan waktu mingguan, bulanan, semester atau tahunan. Analisis deret waktu terdiri dari: a. Metode Smoothing , merupakan jenis peramalan jangka pendek seperti perencanaan persediaan, perencanaan keuangan. Tujuan penggunaan metode ini adalah mengurangi ketidakteraturan data masa lampau seperti musiman. b. Metode Box-Jenkins Model ARIMA, merupakan metode peramalan deret waktu yang menggunakan model matematis dalam peramalan jangka pendek. c. Metode Proyeksi Trend dengan Regresi, merupakan jenis peramalan jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis.

2.6 Pemilihan teknik dan Metode Peramalan

Dalam pemilihan teknik dan metode peramalan, pertama-tama perlu diketahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan dalam mempersiapkan peramalan . Ada enam faktor utama yang diidentifikasi sebagai teknik dan metode paramalan, yaitu : 1. Horizon Waktu Ada dua aspek dari horizon waktu yang berhubungan dengan masing-masing metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu di masa yang akan datang. Aspek kedua adalah periode untuk peramalan yang diinginkan. 2. Pola Data Universitas Sumatera Utara Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam dari pola yang didapati di dalam data yang diramalkan akan berkelanjutan. 3. Jenis dan Model Model-model merupakan suatu deret dimana waktu digambarkan sebagai unsur yang penting untuk menentukan perubahan-perubahan dalam pola. Model-model perlu diperhatikan karena masing-masing model mempunyai kemampuan yang berbeda dalam analisa keadaan untuk pengambilan keputusan. 4. Biaya yang dibutuhkan Umumnya ada empat unsur biaya yang tercakup dalam penggunaan suatu prosedur peramalan yaitu: biaya-biaya pengembangan, penyimpanan storage data, operasi pelaksanaan, kesempatan dalam penggunaan teknik-teknik dan metode peramalan. 5. Ketepatan Metode Peramalan Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat perincian yang dibutukan dalam suatu peramalan. 6. Kemudahan dalam Penerapan Metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan sudah merupakan suatu prinsip umum bagi pengambil keputusan.

2.7 Pola data

Dokumen yang terkait

Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda (Linier Satu Parameter dari Brown) dan Metode Box-Jenkins dalam Meramalkan Curah Hujan di Kota Medan

6 78 78

Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

9 54 80

Perbandingan Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial Ganda Dua Parameter Dari Holt Dan Metode Box-Jenkins Dalam Meramalkan Hasil Produksi Kernel Kelapa Sawit PT. Eka Dura Indonesia.

5 79 141

Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

0 2 80

Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

0 0 12

Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

0 0 2

Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

0 0 7

Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

0 0 1

Peramalan Jumlah Pelanggan Kartu Kredit di PT. Bank Permata Cabang Medan dengan Menggunakan Metode Smoothing Eksponensial Linier Satu Parameter dari Brown

0 0 24

METODE PEMULUSAN (SMOOTHING) EKSPONENSIAL GANDA (LINIER SATU PARAMETER DARI BROWN) DAN METODE

0 0 12