tujuan
Unit ekonomi: Levvel aktivitas
ekonomi Kondisi ekonomi
umum, titik balik dalam ekonomi,
tingkat kegiatan ekonomi.
State dan tipe ekonomi, tingkat
aktivitasnekonomi, penjualan di industri.
2.3.1 Peran Teknik Peramalan
Komitmen tentang peramalan telah tumbuh karena beberapa faktor : Pertama,
adalah karena meningkatnya kompleksitas organisasi dan lingkungannya hal ini akan menjadikan semakin sulit bagi pengambil keputusan untuk mempertimbangkan semua
faktor secara memuaskan. Kedua,
dengan meningkatkan ukuran organisasi, maka bobot dan kepentingan suatu keputusan telah meningkat pula, lebih banyak keputusan yang memerlukan telaah
peramalan khusus dan analisis yang lengkap. Ketiga,
lingkungan dari kebanyakan organisasi telah berubah dengan cepat sehingga keterkaitan yang harus dimengerti oleh organisasi berubah-rubah dan pengamalan
memungkinkan bagi organisasi untuk mempelajari keterkaitan yang baru secara lebih cepat.
Keempat, pengambilan keputusan telah semakin sistematis yang melibatkan justifikasi
tindakan secara gambling eksplisit.
2.3.2 Model-model Peramalan
Terdapat dua jenis model peramalan yang utama, yaitu: model deret berkala time series
dan model regresi kausal. Pada jenis pertama, pendugaan masa depan dilakukan
berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variabel atau kesalahan masa lalu. Tujuan metode peramalan deret berkala seperti itu adalah dengan menemukan pola dalam deret historis dan
mengekstrapolasikan pola tersebut ke masa depan. Model kausal di pihak lain mengasumsikan bahwa faktor yang diramalkan
menunjukkan suatu hubungan sebab-akibat dengan satu atau lebih variabel bebas. Langkah penting dalam memilih suatu metode deret berkala time series yang tepat adalah dengan
mempertimbangkan jenis pola data, sehingga metode yang paling tepat dengan pola tersebut dapat diuji. Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis Spyros M, Steven C,
Victor E,2004, hal. 10 :
1. Pola Horizontal H
Terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang konstan. Deret seperti itu adalah “stasioner” terhadap nilai rata-ratanya. Suatu produk yang
penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk kedalam jenis ini.
Spyros M, Steven C, Victor E,2003, hal. 10
waktu Y
waktu Y
Gambar 2.5
. Pola Data Horizontal
Pola Musiman S Terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman misalnya kuartal tahun
tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu..
Spyros M, Steven C, Victor E,2003, hal. 10
Gambar 2.6 . Pola Data Musiman Kuartalan
2. Pola Siklis C
Terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Penjualan produk seperti mobil, baja, dan
peralatan utama lainnya menunjukkan jenis pola ini.
S S F W S S F W S S F W
1979 1980
1981
Y
1972 73 74 75 76 77 78 79 80 81
waktu Y
Spyros M, Steven C, Victor E,2003, hal. 10
Gambar 2.7 . Pola Data Siklus
3. Pola trend T
Terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data. Penjualan banyak perusahaan, produk bruto nasional GNP dan berbagai
indikator bisnis atau ekonomi lainnya mengikuti suatu pola trend selama perubahannya sepanjang waktu.
Spyros M, Steven C, Victor E,2003, hal. 10
Gambar 2.8 . Pola Data Trend
2.3.3 Peramalan Permintaan
