yang dibuat. Walaupun demikian perlu diketahui bahwa ramalan selalu ada unsur kesalahannya, sehingga yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil
kesalahan dari ramalan tersebut.
2.2 Jenis-Jenis Peramalan
1. Peramalan Kualitatif
Peramalan Kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang
menyusunnya. Hal ini penting hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pendapat dan pengetahuan serta pengalaman penyusunnya.
2. Peramalan Kuantitatif
Peramalan Kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada metode yang
dipergunakan dalam peramalan tersebut.
Baik tidaknya metode yang dipergunakan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil
penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan.
Peramalan Kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat kondisi berikut : a.
Tersedia informasi data tentang masa lalu.
Universitas Sumatera Utara
b. Informasi data tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data
numerik. c.
Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut pada masa yang akan datang.
Pada penyusunan Tugas Akhir ini, peramalan yang digunakan penulis adalah peramalan kuantitatif.
2.3 Metode Peramalan
2.3.1 Pengertian Metode Peramalan
Metode Peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi secara kuantitatif maupun kualitatif apa yang terjadi pada masa depan berdasarkan data
yang relevan pada masa lalu. Oleh karena metode peramalan didasarkan atas data yang relevan pada masa lalu, maka metode peramalan ini dipergunakan dalam
peramalan yang objektif. Di samping itu, metode peramalan juga merupakan cara memperkirakan secara kwantitatif, maka oleh karena itu metode peramalan
termasuk dalam kegiatan peramalan kwantitatif.
Metode peramalan merupakan cara memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa depan secara sistematis dan pragmatis, sehingga metode peramalan
sangat berguna untuk dapat memperkirakan secara sistematis dan pragmatis atas dasar data yang relevan pada masa lalu. Dengan demikian metode peramalan
diharapkan dapat memberikan objektifitas yang lebih besar. Di samping itu,
Universitas Sumatera Utara
metode peramalan juga memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga bila digunakan pendekatan
yang sama atas permasalahan dalam suatu kegiatan peramalan, maka akan didapat dasar pemikiran dan pemecahan yang sama, karena argumentasinya sama.
Selain itu, metode peramalan memberikan cara pengerjaaan yang teratur dan terarah, sehingga dengan demikian dapat dimungkinkannya penggunaan
teknik-teknik penganalisaan yang lebih maju.
Maka dapat disimpulkan bahwa metode peramalan sangat berguna, karena akan membantu dalam mengadakan pendekatan analisa terhadap tingkah-laku
atau pola dari data yang lalu, sehingga dapat memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sistematis dan pragmatis, serta memberikan
tingkat keyakinan yang lebih besar atas ketepatan hasil ramalan yang dibuat.
2.3.2 Jenis-Jenis Metode Peramalan
1. Metode Peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa hubungan
antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu merupakan deret berkala time series. Metode Peramalan yang termasuk pada jenis ini
yaitu : a.
Metode Pemulusan Smoothing b.
Metode Box Jenkins c.
Metode Proyeksi Trend dengan Regresi
Universitas Sumatera Utara
2. Metode Peramalan yang didasarkan atas pengunaan analisis pola
hubungan antar variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktunya disebut Metode Korelasi atau
sebab akibat metode kausal . Metode peramalan yang termasuk dalam jenis ini adalah :
a. Metode Regresi dan Korelasi
b. Metode Ekonometri
c. Metode Input Output
2.3.3 Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan
Semua tipe organisasi telah menunjukkan keinginan yang telah meningkat untuk mendapatkan ramalan dan menggunakan sumber daya peramalan secara lebih
baik. Dengan adanya sejumlah besar metode peramalan tersedia, maka masalah yang timbul bagi para praktisi ialah memahami bagaimana karakteristik suatu
metode peramalan akan cocok bagi situasi pengambilan keputusan tertentu. Adapun enam faktor yang dapat diidentifikasi sebagai teknik dan metode
peramalan, yaitu :
1. Horison waktu
Merupakan pemilihan yang didasarkan atas jangka waktu peramalan,yaitu: a.
Peramalan yang segera dilakukan dengan waktu kurang dari satu bulan.
b. Peramalan jangka pendek dengan waktu antar satu sampai tiga bulan.
Universitas Sumatera Utara
c. Peramalan jangka menengah dengan waktu antara tiga bulan sampai
dua tahun. d.
Peramalan jangka panjang dengan waktu dua tahun keatas. 2.
Pola data Salah satu dasar pemilihan metode peramalan ialah dengan
memperhatikan pola data. Ada empat jenis pola data mendasar yang terdapat dalam suatu deretan data yaitu:
a. Pola Horisontal H terjadi apabila data berfluktuasi di sekitar nilai
rata-rata yang konstan deret seperti ini ialah “stasioner” terhadap nilai rata-ratanya .
b. Pola Musiman M terjadi apabila suatu deret dipengaruhi oleh faktor
musiman misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu.
c. Pola Siklis C terjadi apabila data dipengaruhi oleh fluktuasi jangka
panjang dan lebih lama dari pola musiman, lamanya berbeda dari suatu siklus yang lain.
d. Pola Trend T terjadi apabila terdapat kenaikan atau penurunan jangka
panjang dalam data. 3.
Jenis dari model Untuk mengklasifikasikan metode peramalan kuanitatif perlu diperhatikan
model yang didasarinya. Model sangat penting diperhatikan, karena masing-masing model mempunyai fungsi yang berbeda.
Universitas Sumatera Utara
4. Biaya yang dibutuhkan
Biaya sangat diperlukan dalam meneliti suatu objek, yang termasuk biaya dalam penggunaan metode peramalan antara lain, biaya penyimpanan data,
biaya-biaya perhitungan, biaya untuk menganalisa dan biaya-biaya pengembangan.
5. Ketepatan metode peramalan
Tingkat ketepatan yang sangat erat hubungannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan. Dalam mengambil keputusan,
variasi atau penyimpangan atas peramalan yang dilakukan antatara 10 sampai 15 , sedangkan untuk haln atau kasus lain mungkin menganggap
bahwa adanya variasi atau penyimpangan atas ramalan sebesar 5 adalah cukup berbahaya.
6. Kemudahan dalam penerapan
Metode peramalan yang digunakan adalah metode yang mudah dimengerti dan mudah diterapkan dalam pengambilan keputusan dan analisisnya.
2.3.4 Metode Pemulusan Smoothing
Metode Pemulusan Smoothing adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan atau pemulusan terhadap data masa lalu yaitu dengan mengambil
rata-rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada beberapa tahun
Universitas Sumatera Utara
kedepan. Secara umum pemulusan smoothing dapat digolongkan menjadi beberapa bagian :
1. Metode Perataan Average
a. Nilai Tengah Mean
b. Rata-rata Bergerak Tunggal Single Moving Average
c. Rata-rata Bergerak Ganda Double Moving Average
d. Kombinasi Rata-rata Bergerak Lainnya
2. Metode Pemulusan Smoothing
a. Pemulusan Eksponensial Tunggal
1. Satu Parameter One Parameter
2. Pendekatan Aditif ARRES
Pendekatan ini digunakan untuk data-data yang bersifat stasioner dan tidak menunjukkan pola atau trend. Pendekatan ini memiliki kelebihan yang nyata
dalam hal nilai yang dapat berubah secara terkendali, dengan adanya perubahan dalam pola datanya.
b. Pemulusan Eksponensial Ganda
1. Metode Linier Satu Parameter dari Brown
Universitas Sumatera Utara
Keterangan : = Nilai eksponensial smoothing tunggal
= Nilai eksponensial smoothing ganda = parameter Pemulusan Eksponensial
= konstanta pemulusan = hasil peramalan untuk m periode ke depan yang akan
diramalkan
2. Metode Dua Parameter dari Holt
Metode ini digunakan untuk peramalan data yang bersifat trend. +
, =
= +
Keterangan : = parameter Pemulusan Eksponensial
c. Pemulusan Eksponensial Triple
1. Pemulusan Kwadratik Satu Parameter dari Brown
Dapat digunakan untuk meramalkan data dengan suatu pola trend dasar, bentuk pemulusan yang lebih tinggi dapat digunakan bila
dasar pola datanya adalah kuadratik, kubik atau orde yang lebih tinggi.
2. Metode kecenderungan dan Musiman Tiga Parameter dari Winter
Universitas Sumatera Utara
Metode ini merupakan salah satu dari beberapa metode pemulusan eksponensial yang dapat menangani musiman.
d. Pemulusan Eksponensial Menurut Klasifikasi Pegels
Bentuk umum dari metode Pemulusan Eksponensial adalah :
Keterangan : = Ramalan untuk periode mendatang
= Parameter eksponensial yang besarnya 0 1 = Nilai aktual pada periode-t
= Ramalan pada periode-t
2.4 Metode Peramalan yang Digunakan
