4.2.6.2 Perhitungan Nilai MSE
Dari hasil peramalan data permintaan dengan menggunakan WinQSB akan didapatkan nilai Mean Square Error MSE. Hasil Mean Square Error MSE
dapat dilihat pada tabel berikut atau pada lampiran I: Tabel 4.20 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Rokok Nalami Cokelat
Customer Simple Average
Moving Average Single
Exponential Smoothing
Customer 1 927652,1
976470,6 873396,7
Customer 2 1342769
1025882 1562631
Customer 3 2349473
1536471 2982593
Customer 4 2578861
2242353 2582483
Customer 5 835785,8
830588,3 777107,9
Customer 6 2380884
3028235 2574011
Customer 7 1255947
1075294 1381874
Sumber: Hasil pengamatan data primer
Tabel 4.21 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Rokok Nalami Ijo
Customer Simple Average
Moving Average Single
Exponential Smoothing
Customer 1 500788,1
318823,5 446043,1
Customer 2 259049,6
235294,1 249285,3
Customer 3
299317,5 303529,4
353390,4 Customer 4
354972,7 240000
335459,8 Customer 5
210152 357647,1
210565,4 Customer 6
412246,6 411764,7
542194,3 Customer 7
148411,7
240000 171196,5
Sumber: Hasil pengamatan data primer
Tabel 4.22 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Rokok Nalami Ekslusif
Customer Simple Average
Moving Average Single
Exponential Smoothing
Customer 1 200696,3
268235,3 339336,1
Customer 2 147366,3
188235,3 173467,4
Customer 3 343054,2
451764,7 350784,6
Customer 4
155936,5 188235,3
199338,6 Customer 5
81502,7 150588,2
99760,95 Customer 6
324583,1 390588,3
313542,9
Customer 7
263735,9 529411,8
285743,7 Sumber: Hasil pengamatan data primer
Tabel 4.23 Nilai MSE dari 3 Metode Peramalan Rokok Nalami Golden Start
Customer Simple Average
Moving Average Single
Exponential Smoothing
Customer 1 111718,3
218823,5 104368,6
Customer 2 127051,8
242352,9 145988,2
Customer 3 392764,7
472941,2 405289,9
Customer 4 175605,8
214117,6 277317,3
Customer 5 164372,5
200000 214944,1
Customer 6 164832,4
162352,9 149063,8
Customer 7 62096,86
124705,9 60370,93
Sumber: Hasil pengamatan data primer
4.2.6.3 Pemilihan Nilai MSE Terkecil
Dari perhitungan nilai MSE kemudian dicari nilai MSE Terkecil berdasarkan metode peramalan yang digunakan, dengan hasil nilai MSE terkecil
sebagai berikut : Tabel 4.24 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang Digunakan Untuk Rokok
Nalami Cokelat
Customer Metode Peramalan
Nilai MSE Customer 1
Single Exponential Smoothing 873396,7
Customer 2 Moving Average
1025882 Customer 3
Moving Average 1536471
Customer 4 Moving Average
2242353 Customer 5
Single Exponential Smoothing 777107,9
Customer 6 Simple Average
2380884 Customer 7
Moving Average 1075294
Sumber: Hasil pengamatan data primer
Tabel 4.25 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang Digunakan Untuk Rokok Nalami Ijo
Customer Metode Peramalan
Nilai MSE Customer 1
Moving Average 318823,5
Customer 2 Moving Average
235294,3 Customer 3
Simple Average 299317,5
Customer 4 Moving Average
240000 Customer 5
Simple Average 210152
Customer 6 Moving Average
411764,7 Customer 7
Simple Average 148411,7
Sumber: Hasil pengamatan data primer
Tabel 4.26 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang Digunakan Untuk Rokok Ekslusif
Customer Metode Peramalan
Nilai MSE Customer 1
Simple Average 200696,3
Customer 2 Simple Average
147366,3 Customer 3
Simple Average 343054,2
Customer 4 Simple Average
155936,5 Customer 5
Simple Average 81502,7
Customer 6 Single Exponential Smoothing
313542,9 Customer 7
Simple Average 263735,9
Sumber: Hasil pengamatan data primer
Tabel 4.27 Nilai MSE Terkecil dan Metode Yang Digunakan Untuk Rokok Nalami Golden Start
Customer Metode Peramalan
Nilai MSE Customer 1
Single Exponential Smoothing 104368,6
Customer 2 Simple Average
127051,8 Customer 3
Simple Average 392764,7
Customer 4 Simple Average
175605,8 Customer 5
Simple Average 164372,5
Customer 6 Moving Average
162352,9 Customer 7
Single Exponential Smoothing 60370,93
Sumber: Hasil pengamatan data primer
4.2.6.4 Melakukan Uji MRC dari Metode Peramalan yang Digunakan
Kategori