minuman. Produk-produk Air Mancur seluruhnya terbuat dari tumbuhan alami atau ekstraknya yang dijamin tidak memberikan efek samping serta aman digunakan.
Perkembangan teknologi membuat masyarakat dapat mengkonsumsi produk jamu Air Mancur dalam bentuk yang lebih praktis modern, seperti pil, tablet
kapsul, sirup dan sebagainya. Variasi produk ini diformulasikan untuk menghilangkan rasa tidak enak dari beberapa resep konvensional tanpa
pengurangan akan kandungan serta khasiatnya.
2.2 Peramalan Forecasting
2.2.1 Definisi dan Tujuan Peramalan Forecasting
Forecasting adalah peramalan perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi . Peramalan bertujuan mendapatkan forecast yang dapat meminimumkan
kesalahan meramal forecast error yang biasanya diukur dengan mean squared error, mean absolute error dan sebagainya Subagyo, 1986 :1.
Menurut Zanzawi Soejoeti, peramalan adalah suatu unsur yang sangat penting dalam pengambilan keputusan, sebab efektif atau tidaknya suatu keputusan
umumnya tergantung pada beberapa faktor yang tidak dapat di lihat pada waktu keputusan itu diambil. Peramalan adalah suatu proses untuk mengestimasi atau
memperkirakan permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis.
2.2.2 Hubungan Forecasting dengan Rencana.
Sering terdapat senjang waktu time lag antara kesadaran akan peristiwa atau kebutuhan mendatang dengan peristiwa itu sendiri. Adanya waktu tenggang
lead time ini merupakan alasan utama bagi perencanaan dan peramalan. Dalam situasi seperti itu peramalan diperlukan untuk menetapkan kapan suatu peristiwa
akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Dalam hal manajemen dan administrasi, perencanaan merupakan
kebutuhan yang besar, karena waktu tenggang untuk pengambilan keputusan dapat berkisar dari beberapa tahun sampai beberapa hari atau bahkan beberapa jam.
Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien Makridakis, 1999 :3.
2.2.3 Time Series Deret waktu
Deret waktu deret berkala ialah susunan data statistik yang diamati sehubungan dengan berlangsungnya waktu Nugroho, 1982 :271. Deret berkala
time series adalah sekumpulan data yang dicatat selama periode tertentu, umumnya berupa data mingguan, bulanan, kuartalan atau tahunan Mason, 1999
:317. Analis data berkala dimungkinkan untuk mengetahui perkembangan suatu
atau beberapa kejadian serta hubungan dengan kejadian lainnya. Oleh karena data berkala itu terdiri dari beberapa komponen, maka dengan analisis data berkala dapat
diketahui masing-masing komponen, bahkan dapat menghilangkan satu atau beberapa komponen jika ingin diselidiki komponen tersebut secara mendalam tanpa
kehadiran komponen lain. Adanya pengaruh dari komponen-komponen tersebut data berkala selalu mengalami perubahan sehingga apabila dibuat grafiknya akan
menunjukkan suatu fluktuasi fluctuation yaitu gerakan naik-turun. Menurut Supranto, 2000:216, gerakanvariasi data berkala terdiri dari
empat macam atau empat komponen sebagai berikut: 1.
Gerakan trend jangka panjang long term movement or secular trend, yaitu suatu gerakan yang menunjukkan arah perkembangan secara umum
kecenderungan menaikmenurun. Garis trend berguna untuk membuat ramalan forecasting yang diperlukan bagi perencanaan.
2. Gerakanvariasi siklis cyclical movements or variations adalah
gerakanvariasi jangka panjang disekitar garis trend berlaku untuk data tahunan. Gerakan siklis berulang setelah jangka waktu tertentu setiap 3
tahun, 5 tahun, atau lebih dan dapat berulang dalam jangka waktu yang sama. Business cycles konjungtur adalah suatu contoh gerakan siklis yang
menunjukkan jangka waktu terjadinya kemakmuran prosperity, kemunduran recovery, depresi depressions, dan pemulihan recovery.
3. Gerakanvariasi musiman seasonal movements or variations adalah gerakan
yang mempunyai pola tetap dari waktu ke waktu. 4.
Gerakanvariasi yang tidak teratur irregular or random movements adalah gerakanvariasi yang sifatnya sporadic, misalnya naik-turunnya produksi akibat
banjir yang datangnya tidak teratur.
2.3 Konsep Dasar Analisis Runtun Waktu
