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.
38
4.4. Identifikasi Pola Data
Hasil identifikasi yang dilakukan akan disesuaikan dengan metode peramalan yang akan digunakan. Metode peramalan yang akan digunakan
merupakan peramalan jangka pendek, karena meramalkan permintaan untuk satu tahun kedepan.
Pola data dari permintaan diidentifikasi melalui plot data dan plot auto korelasinya. Deret data yang telah dikumpulkan dibuat dalam bentuk tabel, diplot
pada kurva dengan menggunakan program Microsoft excel. Dari hasil plot data tersebut maka akan diketahui pola datanya untuk sementara, apakah data tersebut
memiliki unsur tren, siklus, maupun musiman. Pola data ini akan membantu dalam penggunaan metode yang paling cocok yang akan digunakan dalam proses
peramalan ini. Selain itu akan dilengkapi juga dengan plot autokorelasi yang menunjukkan keeratan hubungan nilai variabel yang sama, tetapi variabel pada
periode waktu yang berbeda. Langkah –langkah yang dilakukan pada identifikasi pola data permintaan
ban goodyear tipe ban penumpang adalah menentukan apakah serial data yang digunakan bersifat stasioner atau tidak, dengan cara menghitung nilai
autokorelasinya, digunakan rumus
r
k
=
∑ ∑
= +
= −
−
− −
n 1
t 2
t n
1 k
t k
t t
Y Y
Y YY
Y
Dimana : r
k
= koefisien autokorelasi untuk selang waktu k Y
t
= nilai permintaan pada periode ke t Y
t-k
= nilai permintaan pada k periode lebih awal Y
= rata-rata nilai dari data deret waktu
39 Apabila nilainya turun dengan cepat atau mendekati nol sesudah nilai
autokorelasi kedua atau ketiga, maka data tersebut besifat stasioner. Sedangkan apabila data tidak bersifat stasioner yang ditunjukkan oleh nilai-nilai autokorelasi
yang tidak turun ke nol dan bernilai positif. Autokorelasi antara Y
t
dan Y
t-k
untuk setiap selang mendekati nol menunjukkan deretnya acak. Urutan nilai pada deret
waktu tidak berkaitan satu dengan yang lainnya. Untuk data yang mempunyai pola trend, Y
t
dengan Y
t-k
akan tinggi korelasinya dan koefisien autokorelasi biasanya berbeda secara signifikan dari nilai nol untuk beberapa selang waktu
yang pertama dan kemudian bertahap akan turun menjadi nol begitu jumlah periode selang meningkat. Untuk deret yang mempunyai pola musiman, koefisien
korelasi akan terjadi pada selang waktu musiman atau kelipatan dari selang musiman, selang musim adalah 4 untuk data triwulan dan 12 untuk data bulanan.
Uji signifikansi koefisien autokorelasi dilakukan dengan persamaan berikut Makridakis et. al, 1999 :
-Z
α2
1 n r
k
Z
α2
1 n Dimana : Z = luas daerah di bawah kurva normal, untuk taraf nyata
α = 5 derajat Z
2.5
= 1.96 r
k
= koefisien autokorelasi pada selang waktu k
n = jumlah observasi
4.5. Penerapan Metode Peramalan Time Series 1. Model Rata-rata
Kategori