Nilai indeks musim dihitung dengan menggunakan nilai indeks rata-rata bergerak yang telah dihitung sebelumnya. Hal pertama yang dilakukan adalah
menghitung nilai faktor musim dengan cara membagikan hasil rata-rata bergerak dengan permintaan di periode yang sama, kemudian menghitug nilai
indeks musim dengan cara merata-ratakan nilai dari faktor musim yang ada. 3. mencari persamaan garis trend
Garis trend dapat dicari dengan menggunakan persamaan YX = a + bX Berdasarkan persamaan tersebut maka langkah pertama yang harus dilakukan
untuk mencari persamaan garis trend adalah menghitung nilai a dan b
2 2
x x
n y
x xy
n b
a = 4. menghitung nilai persamaan garis trend
Nilai persamaan garis trend dihitung disetiap periode peramalan yang diinginkan. Nilai persamaan garis trend dapat dihitung dengan memasukkan
nilai periode yang diinginkan 5. menghitung nilai ramalan akhir
Nilai ramalan akhir didapatkan dengan cara mengalikan nilai persamaan garis trend dengan nilai indeks musim
3.1.3. Parameter Kesalahan Peramalan
Kesalahan peramalan dapat mempengaruhi dua keputusan yang dapat diambil. Salah satunya adalah dalam membuat pilihan dari antara variasi teknik
Universitas Sumatera Utara
peramalan, dan yang lainnya adalah dalam mengevaluasi keberhasilan atau kegagalan dari teknik yang digunakan. Keputusan untuk menggunakan model
baru atau melanjutkan yang sedang digunakan biasanya bertumpu pada beberapa ukuran kesalahan peramalan. Setiap teknik diuji pada data historisnya dan satu
dengan kesalahan peramalan terkecil digunakan sebagai instrumen peramalan Tersine, 1994. Beberapa langkah yang dapat digunakan untuk mengukur
kesalahan peramalan dapat dilihat pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1. Pengukuran Kesalahan Error Peramalan
No. Pengukur
Rumus
1. Mean absolute deviation MAD
2. Mean squared error MSE
3. Standard deviation of regression
S
r
4. Mean absolute percent error
MAPE 5.
Mean error ME 6.
Mean percent error MPE 7.
Tracking signal TS 8.
Standard error of estimate SEE
Keterangan: = Permintaan aktual pada periode i
Universitas Sumatera Utara
= Hasil peramalan permintaan pada periode i n
= Banyaknya pengamatan atau periode waktu f
= Derajat kebebasan
3.1.4. Proses Verifikasi Peramalan
Proses verifikasi peramalan dilakukan dengan menggunakan Moving Range Chart MRC untuk melihat apakah metode peramalan yang diperoleh
representatif terhadap data atau tidak. Chart ini menunjukkan apakah sebaran data masih berada dalam batas kontrol ataupun sudah di luar kontrol Ginting, 2007.
Apabila sebaran data berada di luar kontrol, maka fungsimetode peramalan yang digunakan tidak sesuai dan perlu dilakukan revisi. Moving Range Chart dapat
dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1. Moving Range Chart
Universitas Sumatera Utara
Empat aturan titik yang dapat digunakan untuk memeriksa kondisi out of control adalah sebagai berikut:
1. Aturan Satu Titik
Bila titik sebaran berada di luar UCL dan LCL. Walaupun semua titik sebaran berada di dalam batas kontrol, fungsimetode peramalan belum tentu
representatif. Oleh karena itu, analisis perlu dilanjutkan dengan membagi MRC dalam tiga daerah, yaitu A, B dan C.
2. Aturan Tiga Titik
Bila tiga buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, dimana dua diantaranya jatuh pada daerah A.
3. Aturan Lima Titik
Bila lima buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, dimana empat diantaranya jatuh pada daerah B.
4. Aturan Delapan Titik
Bila delapan buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, yaitu pada daerah C
3.2. Identifikasi Stasiun Kerja Bottleneck dan Non-Bottleneck
