Algoritma FMADM FMADM Fuzzy Multi-Attribut Decision Making
3. Siklus adalah pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun . siklus ini biasanya terkait pada siklus bisnis dan merupakan satu hal penting
dalam analisis dan perencanaan bisnis jangka pendek. 4. Variasi acak merupakan satu titik khusus dalam data, yang disebabkan
oleh peluang dan situasi yang tidak biasa. Variasi acak tidak mempunyai pola khusus, jadi tidak dapat diprediksi.
Pada model time-series terdapat Metode –metode utama yang biasa digunakan
untuk peramalan, Metode –metode tersebut yaitu Heizer dan Render, 2006:
1. Pendekatan Naif Cara yang paling sederhana untuk meramal adalah dengan berasumsi
bahwa permintaan di periode mendatang akan sama dengan permintaan pada periode terakhir. Pendekatan naïf ini merupakan
model peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Pendekatan naïf memberikan titik awal untuk perbandingan
dengan model lain yang lebih canggih. 2. Rata-rata Bergerak
Peramalan rata-rata bergerak moving average mengunakan sejumlah data aktual masa lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata
bergerak berguna jika kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil sepanjang masa yang kita ramalkan.
3. Penghalusan Eksponensial Penghalusan eksponensial exponential smoothing merupakan metode
peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan yang canggih,
namun masih mudah digunakan. Metode ini menggunakan sangat sedikit pencatatan data masa lalu. Rumus penghalusan eksponensial
dasar dapat ditunjukan sebagai berikut: Peramalan baru = peramalan periode lalu +
permintaan aktual periode lalu
– peramalan periode lalu Diman adalah sebuah bobot atau konstanta penghalusan smoothing
constant, yang dipilih oleh peramal yang mempunyai nilai antara 0 dan1. Dan dapat ditulis secara matematis sebagai :
= +
- Di mana
= peramalan baru = peramalan sebelumnya
= konstanta penghalusan pebobot 0 1
= permintaan actual periode lalu Prediksi terakhir permintaan sama dengan prediksi lama, disesuaikan
dengan sebagian dari diferensiasi permintaan actual periode lalu dengan prediksi lama.
4. Proyeksi Tren Teknik ini mencocokkan garis tren pada serangkaian data masa lalu
dan kemudian memproyeksikan garis pada masa datang untuk peramalan jangka menengah atau jangka panjang. Beberapa persamaan
tren matematis dapat dikembangkan sebagai contoh, eksponensial atau kuadratis.