Kriteria Performance Peramalan Verifikasi Pola Peramalan

3.2. Kriteria Performance Peramalan

Seorang perancang tentu menginginkan hasil perkiraan peramalan yang tepat atau paling tidak dapat memberikan gambaran yang paling mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis. Ketepatan yang kecil memberikan arti ketelitian peramalan tinggi, keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya. Besar kesalahan suatu peramalan dapat dihitung dengan beberapa cara, antara lain adalah: 1. Mean Square Error MSE m f f MSE t t m t 2 1 ˆ − = ∑ = dimana: t f : data aktual periode t t fˆ : nilai ramalan periode t m : banyaknya periode 2. Standard Error of Estimate SEE k m f f SEE m t t t − − = ∑ =1 2 ˆ dimana : k = derajat kebebasan Untuk data konstan, k = 1 Untuk data linier, k = 2 Untuk data kuadratis, k = 3 Untuk data siklis, k = 3 Universitas Sumatera Utara 3. Mean Error n ei ME n i ∑ = = 1 dimana : ei = kesalahan n = banyaknya periode 4. Mean Absolute Percentage Error MAPE m PE MAPE t m t ∑ = = 1 5. Average Error AE n e AE i ∑ = 6. Mean Absolute Deviation MAD n F D MAD t t ∑ − = dimana : t = periode D t = permintaan pada periode t F t = peramalan pada periode t n = total periode

3.3. Verifikasi Pola Peramalan

Proses verifikasi digunakan untuk melihat apakah fungsi yang diperoleh dari hasil peramalan representative terhadap data. Oleh sebab itu ada beberapa criteria yang perlu diperhatikan, yaitu : Universitas Sumatera Utara 1. Jika sebaran data masih berada di dalam batas control, maka data tersebut dikatakan baik. 2. Jika sebaran data berada di luat batas kontrol, maka fungsi tersebut tidak sesuai. Ini berarti pada peramalan terhadap data Y-Y’ tersebut tidak representative atau salah. 3. Batas control adalah batasan perbedaan sebaran data yang dapat ditolerir. Kondisi-kondisi disebut diluar batas kontrol adalah apabila ada titik sebaran Y-Y’ yang berada di luar batas kontrol, yaitu nilainya lebih besar dari nilai batas kontrol atas atau lebih kecil dari nilai batas kontrol bawah, maka untuk menganalisis hal ini, digunakan proses verifikasi dengan metode peta sebaran bergerakMoving Range Chart MRC. Flowchart proses verifikasi dengan MRC dapat dilihat pada gambar 3.6. Gambar 3.6. Penentuan Titik Sebaran Moving Range : 1 1 2 − = ∑ − = N MRt MR N t MRt = │ 2 1 1 2 − − − − − t t t t Y Y Y Y │ Universitas Sumatera Utara Batas kontrol atas BKA = MR 66 , 2 Batas kontrol bawah BKB = MR 66 , 2 − Gambar 3.7. Flowchart Proses Verifikasi Metode MR Chart Pada Moving Range Chart, titik-titik sebaran yang ada dipeta kontrol dapat diperiksa dengan empat aturan berikut ini : 1. Aturan Satu Titik Bila ada titik sebaran Y-Y’ berada diluar BKA dan BKB walaupun jika semua titik sebaran dalam batas kontrol, belum tentu fungsi representatif. Untuk itu penganalisaan perlu dilanjutkan dengan membagi MRC dalam tiga daerah, yaitu A, B dan C. Universitas Sumatera Utara 2. Aturan Tiga Titik Apabila ada tiga buah titik secara berurutan terdapat pada satu sisi, dan dua diantaranya jatuh pada daerah A, maka termasuk kondisi out of control. 3. Aturan Lima Titik Apabila terdapat lima buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, empat diantaranya jatuh pada daerah B, maka termasuk kondisi out of control. 4. Aturan Delapan Titik Apabila terdapat delapan buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi pada daerah C, maka termasuk kondisi out of control.

3.4. Persediaan