4.3.1 Diagram Pencar Data Permintaan Bulan Juli 2009 – Juni 2010
Langkah pertama untuk mendapatkan hasil peramalan dengan menggunakan metode kuantitatif time series adalah membuat diagram pencar atau
menggambarkan historis permintaan dalam bentuk grafik x – y. Diagram Pencar ini berguna untuk mengetahui pola data tersebut apakah mengandung unsur
horisontal. musiman. siklus. atau trend .
Diagram Pencar Data Permintaan untuk Customer 1 dapat dilihat pada gambar 4.2
Gambar 4. 2. Diagram Pencar Data Permintaan Customer 1
Untuk diagram pencar data permintaan customer lain dapat dilihat pada Lampiran E.
Plot data yang telah diketahui digunakan untuk menetapkan metode peramalan, dimana metode peramalan yang digunakan untuk melakukan
peramalan permintaan selanjutnya. Ditetapkan atau ditentukan berdasarkan bentuk atau pola dari plot data tersebut. Dari data permintaan customer Bulan Juli 2010 -
Juli 2011 didapat metode peramalan permintaan yang digunakan yaitu metode peramalan Double Exponential Smoothing, Moving Average, Simple Average
untuk ke 10 customer tersebut.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.3.2 Menghitung
Mean Square Error MSE
Dari hasil peramalan data permintaan dengan menggunakan WinQSB akan didapatkan nilai Mean Square Error MSE. Hasil Mean Square Error MSE
dapat dilihat pada tabel 4.20 Tabel 4.20 Perbandingan tingkat kesalahan MSE tiap metode
Customer Double Exponential
Smoothing Moving Average
Simple Average
Pasar Krian
350.7921 600 331.4518
Pasar Surungan
470.1119 836.3636 475.1934
Pasar Tarik
919.3444 1436.364 1064.007
Pasar Temu
356.3112 600 353.1663
Pasar Candi
845.2844 900 673.8874
Pasar Tulangan
293.865 345.4546 292.2648
Pasar Krembung
3507.88 3409.091 3328.985
Pasar Sepanjang
629.8193 1145.455
615.944
Pasar Sukodono
1360.846 345.4546
2314.409
Pasar Suko
1906.366 2209.091 1577.762
Sumber : Pengolahan Data Lampiran G
Hasil Pengolahan data pada tabel 4.20 dapat di lihat pada lampiran G. Dari tabel diatas kemudian dicari metode yang mempunyai nilai kesalahan MSE
terkecil pada setiap kota seperti pada tabel 4.21 Tabel 4.21 Metode yang digunakan untuk peramalan masing-masing customer
berdasarkan MSE terkecil Customer
Metode Pasar Krian
Simple Average Pasar Surungan
Double Eksponensial Smoting Pasar Tarik
Double Eksponensial Smoting Pasar Temu
Simple Average Pasar Candi
Simple Average Pasar Tulangan
Simple Average Pasar Krembung
Simple Everage Pasar Sepanjang
Simple Average Pasar Sukodono
Moving Average Pasar Suko
Simple Average
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.3.3 Uji Verifikasi Dengan Moving Range Chart MRC
Kategori