Lokasi dan Waktu Penelitian Jenis dan Sumber Data

31

3.3. Metode Pengolahan dan Analisis Data

Data dan informasi yang diperoleh kemudian diolah menggunakan program Microsoft Excel, Minitab 15 dan Eview 4.1.Volume penjualan 1 tahun yang akan datang dapat dilihat dari pola penjualan periode sebelumnya. Berdasarkan penjualan tersebut kemudian data diolah menggunakan metode peramalan time series. Pemilihan metode peramalan yang terakurat kemudian dapat memproyeksikan sejumlah persediaan dengan metode EOQ dan SS.

3.3.1. Identifikasi Pola Penjualan

Identifikasi pola data dilakukan dengan visualisasi plot data secara grafik dan pengujian menggunakan uji akar unir ADF. Identifikasi pola data bertujuan untuk mengetahui komponen unsur-unsur yang ada seperti trend, stasioner, musiman dan siklus. Uji akar unit merupakan pengujian yang dikembangkan oleh David Dickey dan Wayne Fuller dengan sebutan Augmented Dickey-Fuller ADF Test. Beberapa model yang dapat dipilih untuk melakukan Uji ADF Nachrowi dan Usman, 2006:355 sebagai berikut : ΔYt = δYt-1 + ut tanpa intercept 1 ΔYt = β + δYt-1 + ut dengan intercept 2 ΔYt = β1 + β2t + δYt-1 + ut intercept dengan trend waktu 3 Dimana : ΔYt = first difference dari variabel yang digunakan t = variabel trend 32 Hipotesis untuk pengujian ini adalah : H0 : δ = 0 terdapat unit root, tidak stasioner H1 : δ ≠ 0 tidak terdapat unit root, stasioner Prosedur menentukan apakah data satsioner atau tidak adalah dengan cara membandingkan antara nilai statistik DF dengan nilai kritisnya yaitu distribusi statistik, Runtun waktu yang diamati stasioner jika memiliki nilai ADF lebih besar dari nilai kritis. Beberapa piranti lunak ekonometrika seperti EViews, SPlus, dan R menyediakan nilai kritis ini setiap kali kita melakukan running data.

3.3.2. Metode Time Series

Penelitian ini akan menggunakan metode peramalan time series. Metode ini terdiri atas beberapa metode diantaranya metode naïve, metode rata-rata bergerak ganda double moving average, metode dekomposisi, metode Double Eksponensial Smoothing, metode winter’s dan Metode Indeks Musiman.

1. Metode

rata-rata bergerak gandadouble moving average Arsyad,1994:82 M’n t = Keterangan : n = jumlah periode orde yang diikutkan dalam panjang moving average