4. Gerakan tidak teratur atau acak irregular or random movements merujuk
kepada gerakan-gerakan sporadis dari time series yang disebabkan karena peristiwa-peristiwa kebetulan seperti banjir, pemogokan, pemilihan umum, dan
sebagainya. Meskipun umumnya dianggap bahwa peristiwa-peristiwa demikian menyebabkan variasi-variasi yang hanya berlangsung untuk jangka
pendek, namun dapat saja terjadi bahwa peristiwa-peristiwa ini demikian hebatnya sehingga menyebabkan gerakan-gerakan siklis atau hal lain yang
baru. Spiegel,1988
2.3 Keakuratan Hasil Peramalan
Hasil ramalan tidak selalu akurat atau sering berbeda dengan keadaan sesungguhnya data aktual. Perbedaan antara ramalan dengan keadaan sesungguhnya disebut dengan
kesalahan ramalan forecast error. Apabila tingkat kesalahan kecil berarti metode peramalan yang digunakan adalah sesuai. Perhatikan juga adanya sifat coba-coba
trial and error dan sifat kasuistis dari penerapan metodeperamalan.
Ada beberapa metode untuk mengukur keakuratan peramalan, yaitu: 1.
Deviasi absolut rata-rata mean absolute deviation – MAD Membagi jumlah total kesalahan absolut dengan jumlah periode.
Pada umumnya, semakin kecil MAD maka ramalan semakin akurat. MAD =
∑|�
�
− �
�
| �
2.1 Keterangan:
� = jumlah periode �
t
= data aktual pada periode t �
t
= ramalan forecast � = total jumlah periode
2. Persentase deviasi absolut rata-ratamean absolute percente deviation – MAPD
Membagi jumlah total kesalahan absolut dengan jumlah data aktual yang ditampilkan dalam bentuk persentase.
Universitas Sumatera Utara
Pada umumnya, semakin kecil MAPD maka ramalan semakin akurat. MAPD =
∑|�
�
− �
�
| ∑ �
�
2.2
3. Kesalahan kumulatif cummulative error – E
Diperoleh dari total kesalahan. Nilai positif berarti ramalan cenderung lebih rendah dibandingkan data aktual
mengalami bias rendah. Sebaliknya, nilai negatif berarti ramalan cenderung lebih tinggi dibandingkan data aktual mengalami bias tinggi. Tidak digunakan untuk
peramalan metode regresi garis trend linier, karena nilai E akan mendekati nol. E =
� �
�
2.3 Keterangan:
�
�
= �
�
− �
�
4. Kesalahan rata-rata average error – E�E bar
Diperoleh dari total kesalahan dibagi dengan jumlah periode. Nilai positifberarti ramalan cenderung lebih rendah dibandingkan data aktual
mengalami bias rendah. Sebaliknya, nilai negatif berarti ramalan cenderung lebih tinggi dibandingkan data aktual mengalami bias tinggi. Tidak digunakan untuk
peramalan Metode regresi garis tren linier, karena nilai E akan mendekati nol. E
� = ∑ �
�
� 2.4
5. Kesalahan kuadrat rata-rata mean square error – MSE
Diperoleh dari jumlah seluruh nilai kesalahan setiap periode yang dikuadratkan lalu dibagi dengan jumlah periode. Pada umumnya, semakin kecil nilai MSE maka
ramalan semakin akurat. MSE =
∑|�
�
|
2
� 2.5
2.4 Data Berkala Time Series
