34 yang baik adalah metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau
penyimpangan serendah mungkin. Menurut Makridakis et al 1999, syarat-syarat kondisi penerapan
peramalan kua ntitatif yaitu 1 tersedia informasi masa lalu, 2 informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik, dan 3 pola data masa lalu
akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.
2.4.3 Identifikasi Pola Data
Menurut Assauri 1999, prakiraan atau peramalan permintaan suatu barang atau jasa membutuhkan informasi tentang pola permintaan terhadap barang
atau jasa tersebut. Pola permintaan terhadap suatu barang atau jasa dapat berbentuk garis trend linear sesuai dengan perkembangan waktu, dan dapat
berbentuk musiman atau tetap selalu konstan Gambar 3. Untuk melihat pola permintaan terhadap barang atau jasa tersebut, maka dibutuhkan informasi tentang
permintaan akan barang atau jasa tersebut selama ini.
Gambar 3. Pola Permintaan terhadap suatu barang atau jasa Sumber: Assauri 1999
Identifikasi pola data dilakukan untuk memahami perilaku data time series dan membantu dalam penentuan metode peramalan yang terbaik. Menurut
Makridakis 1999, pola data kuantitas memiliki empat unsur, yaitu 1 pola horizontalkonstan, terjadi bila nilai data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang
konstan; 2 pola musiman, terjadi bila suatu deret dipengaruhi oleh faktor
Permintaan Produk
Waktu Konstan
Musiman Trend
Linear
35 musiman kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu;
3 pola siklis, terjadi bila data dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis; dan 4 pola trend, terjadi
bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data.
2.4.4 Metode Kausal
Menurut Makridakis 1999, metode ini mencoba mengajukan variabel lain yang berkaitan dengan rangkaian data dan mengembangkan suatu model yang
menyatakan adanya saling ketergantungan fungsional diantara semua variabel terebut. Metode peramalan kausalsebab-akibat juga didasarkan dari data yang
lalu, tetapi menggunakan data dari variabel yang lain yang menentukan atau mempengaruhi pada masa depan Assauri, 1984.
Metode kausal yang dapat digunakan dapat berupa : 1 Metode regresi, yaitu mencoba memperkirakan keadaan di masa yang akan datang dengan
menemukan dan mengukur beberapa faktor bebas independen yang penting beserta pengaruh mereka terhadap variabel tidak bebas dependen yang akan
diramalkan Makridakis et al, 1999. Metode ini banyak digunakan untuk meramalkan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan
peramalan keadaan ekonomi. 2 Metode ekonometri, yaitu menggabungkan teori ekonomi dengan alat-alat matematis dan statistik untuk menganalisis hubungan
ekonomi Pappas Hirschey, 1995. Menurut Assauri 1999 metode ekonometri didasarkan atas peramalan pada sistem persamaan regresi yang diestimasi secara
simultan. Metode ini memiliki variabel eksogen dan variabel endogen. Metode ini juga dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut kelas produk, atau
peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan
36 penawaran. 3 Metode Input – Output, yaitu menganalisis arus barang dan jasa
antar industri dalam perekonomian atau antar departemen dari suatu organisasi besar yang ditunjukkan oleh tabel input-output. Menurut Assauri 1984 metode
ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi trend ekonomi jangka panjang. Metode ini banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan,
penjualan sektor industri dan subsektor industri.
2.4.5 Metode Time Series
