Peramalan Permintaan 1.Peramalan Jumlah Permintaan Produk Bulan Januari 2015
5.2.4. Peramalan Permintaan 5.2.4.1.Peramalan Jumlah Permintaan Produk Bulan Januari 2015
– Desember 2015
Dari data permintaan worm screw press bulan Januari sampai Desember 2014, maka akan dilakukan peramalan jumlah permintaan produk untuk satu
tahun ke depan. Data permintaan worm screw press bulan Januari sampai Desember 2014 diperlihatkan pada Tabel 5.12.
Tabel 5.12. Data Permintaan Worm Screw Press Bulan Januari Sampai
Desember 2014 Bulan
Permintaan
Januari 194
Februari 195
Maret 190
April 205
Mei 206
Juni 190
Juli 198
Agustus 200
September 205
Oktober 205
November 208
Desember 212
Langkah-langkah peramalan yang dilakukan sebagai berikut: 1.
Mendefenisikan tujuan peramalan
Tujuan peramalan adalah untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap produk worm screw press untuk bulan Januari sampai Desember 2015.
Universitas Sumatera Utara
2. Menentukan horizon peramalan
Horizon peramalan yaitu peramalan jangka panjang dengan periode bulanan sebanyak 12 periode atau 1 tahun
3. Membuat diagram pencar
Diagram pencar dari jumlah permintaan produk worm screw press bulan Januari sampai Desember 2014 dapat dilihat pada Gambar 5.1.
Gambar 5.1. Diagram Pencar Permintaan Produk Worm Screw Press.
Dilihat dari pola data, data cendrung tidak stasioner, berfluktuasi, tidak membentuk pola musiman dan cendrung membentuk tren maka dipilih peramalan
dengan metode dekomposisi. 1.
Pengolahan Permalan Produk Worm Screw Press Tahap pertama dalam mengolah peramalan dengan metode dekomposisi
adalah membagi pola data menjadi bagian-bagian yang memiliki pola yang mirip dan berulang pada periode tertentu. Berdasarkan pola data yang dapat
Universitas Sumatera Utara
dilihat pada Gambar 5.1 maka data dibagi menjadi 3 pola berulang, sehingga perhitungannya sebagai berikut:
Tabel 5.13. Pembagian Data Berdasarkan Pola t
1 2
3 4
dt
194 195
190 205
Tabel 5.13. Pembagian Data Berdasarkan Pola Lanjutan t
5 6
7 8
dt
206 190
198 200
Tabel 5.13. Pembagian Data Berdasarkan Pola Lanjutan t
9 10
11 12
dt
205 205
208 212
Selanjutnya dihitung nilai rata-rata dari setiap pembagian data tersebut, sebagai berikut:
Pola 1 = 194 + 195 + 190 + 205 4 = 196
Pola 2 = 206 + 190 + 198 + 200 4 = 199
Pola 3 = 205 + 205 + 208 + 212 4 = 208
Universitas Sumatera Utara
2. Tahap berikutnya adalah menghitung indkes dari setiap periode dengan cara membagikan nilai aktual setiap periode dengan nilai rata-rata pada pembagian
periode, perhitungannya sebagai berikut: Januari
= 194 196 = 0,99
Februari = 195 196 = 0,99
Demikian seterusnya selama 12 periode peramalan, Hasil perhitungan indeks setiap periode ditunjukkan pada Tabel 5.14.
Tabel 5.14. Hasil Perhitungan Indeks Setiap Periode t
1 2
3 4
dt
194 195
190 205
Average 196
Indeksi
0,99 0,99
0,97 1,05
Tabel 5.14. Hasil Perhitungan Indeks Setiap Periode Lanjutan t
5 6
7 8
dt
206 190
198 200
Average 199
Indeksi 1,04
0,96 0,997
1,01
Tabel 5.14. Hasil Perhitungan Indeks Setiap Periode Lanjutan t
9 10
11 12
dt
205 205
208 212
Average 208
Indeksi 0,99
0,99 1,00
1,02
Universitas Sumatera Utara
Selanjutnya adalah menghitung nilai indeks musiman, berdasarkan pembagian pola data. Karena data dibagi menjadi 3, maka perhitungannya adalah
sebagai berikut: I
1
= i
1
+ i
5
+ i
9
3 = 0,99 + 1,04 + 0,99 3
= 1,01 I
2
= i
2
+ i
6
+ i
10
3 = 0,99 + 0,96 + 0,99 3
= 0,98 I
3
= i
3
+ i
7
+ i
11
3 = 0,97 + 0,99 + 1,00 3
= 0,99 I
4
= i
4
+ i
8
+ i
9
3 = 1,05 + 1,01 + 1,02
= 1,03 3. Memilih metode peramalan yang dianggap sesuai
Metode peramalan yang dipilih dan digunakan adalah: a.
Metode Linier b.
Metode siklis 4.
Menghitung parameter peramalan Untuk memudahkan perhitungan, maka dimisalkan X sebagai variabel bulan
dan Y sebagai variabel banyaknya permintaan.
a. Metode Linier
Universitas Sumatera Utara
Fungsi peramalan : Y = a + bx
Tabel 5.15. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Produk Worm Screw Press dengan Metode Linier
Tahun X
Y XY
X
2
Januari 1
194 194
1 Februari
2 195
390 4
Maret 3
190 570
9 April
4 205
820 16
Mei 5
206 1.030
25 Juni
6 190
1.140 36
Juli 7
198 1.386
49 Agustus
8 200
1.600 64
September 9
205 1.845
81 Oktober
10 205
2.050 100
November 11
208 2.288
121 Desember
12 212
2.544 144
Total 78
2.408 15.857
650
2 2
X X
n Y
X XY
n b
2
78 650
12 2.408
78 15.857
12
b 43
, 1
b
n X
b Y
a
12 78
43 ,
1 2.408
a
35 ,
191
a
Fungsi peramalannya adalah :
Y = 191,35 + 1,43X
Universitas Sumatera Utara
b. Metode Siklis
Fungsi peramalan : Fungsi peramalan : Y = a + b sin + c cos
Tabel 5.16. Perhitungan Parameter Peramalan Jumlah Permintaan Produk Worm Screw Press dengan Metode Siklis
x Y
Sin2πxn Cos2πxn Y.sin2πxn Y.cos2πxn sin
2
2πxn cos
2
2πxn sin2πxncos2πxn
1 194
0,5000 0,8660
97,0000 168,0089
0,25 0,7500
0,4330 2
195 0,8660
0,5000 168,8700
97,5000 0,75
0,2500 0,4330
3 190
1,0000 0,0000
190,0000 0,0000
1 0,0000
0,0000 4
205 0,8660
-0,5000 177,5300
-102,5000 0,75
0,2500 -0,4330
5 206
0,5000 -0,8660
103,0000 -178,4012
0,25 0,7500
-0,4330 6
190 0,0000
-1,0000 0,0000
-190,0000 1,0000
0,0000 7
198 -0,5000
-0,8660 -99,0000
-171,4730 0,25
0,7500 0,4330
8 200
-0,8660 -0,5000
-173,2000 -100,0000
0,75 0,2500
0,4330 9
205 -1,0000
0,0000 -205,0000
0,0000 1
0,0000 0,0000
10 205
-0,8660 0,5000
-177,5300 102,5000
0,75 0,2500
-0,4330 11
208 -0,5000
0,8660 -104,0000
180,1333 0,25
0,7500 -0,4330
12 212
0,0000 1,0000
0,0000 212,0000
1,0000 0,0000
78 2.408
0,0000 -22,3300
17,7680 6
6,0000 0,0000
∑ y = n a + b ∑ sin + c ∑ cos
2.408
= 12 a + b 0 + c 0 a
= a
= 200,67 ∑ y sin
= a ∑ sin + b ∑ sin
2
+ c ∑ sin cos
- 22,3300
= a 0 + b 6 + c 0
b =
b = -3,72
∑ y cos = a ∑ cos
+ c ∑ cos
2
+ b ∑ sin cos
17,77
= a 0 + c 6 + b0 c
= c
= 2,96
Universitas Sumatera Utara
Fungsi peramalannya adalah :
Y = 200,67 – 3,72 sin
+ 2,96
5. Menghitung kesalahan error dari setiap metode peramalan
Hasil perhitungan kesalahan error dari setiap metode dilakukan dengan menggunakan metode Standard Error of Estimate SEE adalah sebagai berikut:
SEE = Dimana :
y = data aktual
y’ = data peramalan n
= banyak data f
= derajat kebebasan