Model Krisis Bahan Validasi
2005; Sargent, 2000. Dalam pemilihan metoda pemulusan, dilakukan pembandingan antara masing-masing metoda pemulusan sehingga diperoleh metoda yang memiliki
MAPE terendah dan nilai RSquare yang paling mendekati 1. Telaah terhadap keadaan data pasokan ubikayu eksternal Januari-Desember 2006
menggunakan Metoda Pemulusan Gaussian 8 terbaik setelah dipilih dari 54 metoda pemulusan yang dicoba menggunakan data Januari 2000-Desember 2006, menghasilkan
rata-rata MAPE 20.8209 persen kisaran 16.82-28.0563 dan rata-rata R Square 0.620 kisaran 0.45287-0.70992 sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 16-17.
Perioda perkiraan
Kenyataan Perkiraan RSquare DFE AdjRSquare MPE
MAPE
Desember 8329.35 5128.4235 0.64271 59
0.50343 -1.9407 20.7721
November 10102.518 2396.3363
0.67811 58 0.55047
-0.82693 19.701
Oktober 4913.261 2311.0713 0.68446 56
0.55486 -0.64402 19.2465 September
3591.242 2864.6059 0.67574 56 0.54257 -0.63626 19.5311
Agustus 6223.759 2179.9391 0.68475 55
0.55291 -0.017447 18.7417 Juli
7365.592 1422.4087 0.70992 54 0.58636
1.0719 16.8958 Juni
2229.119 2633.7239 0.70212 53 0.57286
1.2732 16.8177 Mei
3061.409 1888.3724 0.45287 52 0.21087
-5.0052 28.0563 April
6978.719 1459.4821 0.48297 51 0.2498
-3.6364 26.5186 Maret 8246.777
805.6448 0.5361
50 0.32271
-0.98274 24.6638
Februari 5822.349 21.3727
0.56849 49 0.36594
6.4358 19.9959
Januari 7155.138 25.2646
0.62798 48 0.44972
5.7858 18.9103
Rata-rata 6168.269 1928.054
0.620518 53.4
0.455208 0.073084
20.8209
Perioda perkiraan
Kenyataan Perkiraan RSquare DFE AdjRSquare MPE MAPE
Desember 1756.3
1155.5948 0.72471 59 0.61739 -3.4812 21.976
November 1936.95 672.6747
0.67404 58 0.54478
-5.1148 23.7257
Oktober 1119.45 664.1423
0.67405 57 0.54253
-5.0076 23.4658
September 816.3 856.5579
0.66932 56 0.53351
-5.0855 23.6966
Agustus 1576.35 552.1184
0.67958 55 0.54559
-4.2438 22.9941
Juli 1661.8 319.4093
0.7023 54
0.5755 -2.8702
21.1511 Juni 489.25
693.6913 0.63943
53 0.48295
-5.7529 25.7808
Mei 705.9 712.5433
0.62978 52
0.46603 -5.6827
25.3563 April 1425.2
669.5975 0.63978
51 0.47733
-5.223 24.6591
Maret 1686.85 601.117
0.66208 50 0.50664
-4.339 23.4764
Februari 1218.45 1171.6442
0.69143 49 0.54659
-2.5941 21.15
Januari 1471.2 961.4255
0.72459 48
0.59262 -1.1622
18.4496 Rata-rata
1391.875 419.3566 0.584754 53.5 0.406565 -68.1584
103.0593
Tabel 16. Indikator akurasi peramalan pasokan eksternal Jan-Des 2006 menggunakan pemulusan Gaussian orde 8
Tabel 17. Indikator akurasi peramalan produksi tapioka Jan-Des 2006 menggunakan pemulusan Gaussian orde 8
Pada pemulusan data produksi tapioka Januari 2000-Desember 2006 menggunakan Metoda Pemulusan Gaussian 8 terbaik setelah dipilih dari 27 metoda yang
dicoba, telaah terhadap keadaan Januari-Desember 2006 menghasilkan rata-rata MAPE 22,99 persen kisaran 18.45-25.75 dan rata-rata R Square 0.676 kisaran 0.62978-
0.72471 sebagaimana ditunjukkan dalam tabel berikut. Dalam validasi ini juga dilakukan telaah sejenis terhadap pemulusan pasokan air, bahan pembantu, bahan bakar maupun
daya tampung gudang krisis pemasaran. Validasi terhadap CrismanSoft juga dilakukan secara event validity melalui
pengaplikasian persamaan matematis pemulusan dan membandingkan hasilnya dengan kenyataan dan secara grafis operasional atau operational graphics Sargent, 2005;
Sargent, 2000. Misalnya pada pemulusan yang digunakan dalam peramalan pasokan bahan baku eksternal data Januari 2000-Agustus 2006. Digunakan persamaan pemulusan
Gaussian orde 8 yang menggambarkan hubungan antara y volume pasokan eksternal ubikayu dalam ton dengan x waktu dalam bulan pada tingkat kepercayaan 95 persen.
y = 8634exp-x-73190041.81
2
+ 10980exp-x-73180025.78
2
+ 12180exp-x-732100181.4
2
+ 10830exp-x-73150015.45
2
+ 4928exp-x-73140028.36
2
+ 8357exp-x-731100643.4
2
+ 6729exp-x-732700216.1
2
+ 5718exp-x-73170098.65
2
Dapat terlihat pada Gambar 49-51 bahwa kurva pemulusan yang dipilih guna peramalan pasokan eksternal ubikayu betul-betul mendekati posisi proyeksi data yang
sebenarnya. Hal yang sama terlihat juga pada kurva hasil pemulusan produksi tapioka yang menggunakan rumus persamaan Gaussian orde 8 dengan batas kepercayaan 95:
Gambar 49. Perbandingan data pasokan eksternal ubikayu Jan 2000-Agust 2006 dengan kurva pemulusannya.
y = 1888exp-x-731800132.2
2
+ 1396exp-x-732800252.1
2
+ 1197exp-x-73190027.08
2
+ 1876exp-x-73140014.15
2
+ 1743exp-x-731400433.3
2
+ 3096exp-x-732100162.6
2
+ 1410exp-x-730600228.8
2
+ 1233exp-x-731000162.6
2
Hasil validasi data dalam pemulusan pasokan air juga menunjukkan hal serupa. Pemulusan pasokan air menggunakan persamaan Gaussian orde 6 pada tingkat
kepercayaan 95 persen:
y = 19690exp-x-731400105.6
2
+ 35960exp-x-73240018.49
2
+ 24210exp-x-731800157.7
2
+ 37000exp-x-732800261.2
2
+ 48860exp-x-732200177.7
2
+ 31730exp-x-7309001114
2
Gambar 50. Perbandingan data produksi tapioka Jan 2000-Agust 2006 dengan kurva pemulusannya.
Gambar 51. Perbandingan data pasokan air Jan 2000-Agust 2006 dengan kurva pemulusannya.