Lanjutan Tabel 3.
Aktual Nilai Peramalan Terpilih
Kuartal Jumlah
Pembelian Trend
linier Ttrend
quadratic Trend
growth exponential
Pemulusan eksponensial
tunggal Pemulusan
eksponensial ganda
Dekomposisi aditif
Dekomposisi multiplikatif
9 277
334 268
266 276
265 331
325 10
277 377
317 310
277 321
379 385
11 347
419 372
360 354
344 417
408 12
409 462
434 418
414 380
465 472
13 507
505 501
486 516
435 501
492 14
537 547
575 565
565 531
550 559
15 687
590 656
657 657
614 586
575 16
764 633
742 764
763 744
635 646
Nilai MAPE
28,52 13,59
11,24 19,01
14,76 28,32
28,13
Sumber : PT TDI 2012 diolah
4.4.3 Pemilihan Teknik Peramalan
Hasil penerapan yang telah didapat dari berbagai model peramalan dalam metode time series, maka langkah selanjutnya yaitu dilakukan pemilihan metode
peramalan yang sesuai dengan kondisi perusahaan. Teknik yang bagus belum bisa diterapkan oleh perusahaan karena disesuaikan dengan kondisi tingkat efektifitas dan
kesulitan serta kepentingan pihak manajemen. Pemilihan metode yang tepat diperoleh dengan menggunakan metode yang memiliki nilai MAPE terkecil. Nilai MAPE dari
metode yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Metode peramalan kuantitatif terbaik
Metode Time Series Nilai
MAPE Urutan Metode
Terakurat Metode trend growth exponential
11,24 1
Metode trend quadratic 13,59
2
Metode pemulusan eksponensial ganda 14,76
3
Metode terakurat yang diperoleh adalah metode trend growth exponential dengan nilai MAPE sebesar 11,24. Dari analisis diatas, metode metode trend growth
exponential merupakan metode terpilih untuk volume pembelian spare parts gudang Line 1.
4.4.4 Verifikasi dan Pengendalian Model Peramalan
Peta moving range dirancang untuk verifikasi dan membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Melihat data permintaan aktual dan
membandingkannya dengan nilai peramalan pada periode yang akan datang sehingga kita dapat membandingkan data peramalan dengan permintaan aktual. Pada Tabel 5
peta Moving Range digunakan untuk pengujian kestabilan sistem penyebab yang mempengaruhi volume pembelian spare parts.
Tabel 5. Peta moving range
Tahun Kuartal
Skala X
Forecast d
Jumlah Pembelian d
d-d MR
IMRI 2009 1
1 80
65 15.000
2009 2 2
93 110
-17.000 32.00
32.000 20093
3 108
120 -12.000
-5.00 5.000
20094 4
126 130
-4.000 -8.00
8.000 20101
5 146
116 30.000
-34.00 34.000
20102 6
170 219
-49.000 79.00
79.000 20103
7 197
156 41.000
-90.00 90.000
Lanjutan Tabel 5.
Tahun Kuartal
Skala X
Forecast d
Jumlah Pembelian d
d-d MR
IMRI 20104
8 229
279 -50.000
91.00 91.000
20111 9
266 277
-11.000 -39.00
39.000 20112
10 310
277 33.000
-44.00 44.000
20113 11
360 347
13.000 20.00
20.000 20114
12 418
409 9.000
4.00 4.000
20121 13
486 507
-21.000 30.00
30.000 20122
14 565
537 28.000
-49.00 49.000
20123 15
657 687
-30.000 58.00
58.000 20124
16 764
764 0.000
-30.00 30.000
Rata-rata MR =
= 87
, 40
15 613
Batas Atas UCL =
= 108,7 Batas Bawah LCL =
= - 108,7 Apabila dibandingkan antara nilai ramalan dengan nilai aktual, maka dapat
dikatakan bahwa Metode Trend - Pertumbuhan Eksponensial memberikan peramalan yang akurat karena volume pembelian spare parts berada diantara batas bawah dan
batas atas dari hasil ramalan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Peta moving range
4.4.5 Peramalan Pembelian Spare Part Gudang Line 1 untuk Tahun 2013
