Metode ini digunakan untuk mengurangi ketidakteraturan musiman dari data yang lalu, dengan membuat rata-rata tertimbang dari sederetan data masa lalu.
Ketepatan dengan metode ini akan terdapat pada peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang kurang akurat.
Metode ini terdiri dari: a. Metode rata-rata bergerak moving average
1. Single Moving Average
Merupakan peramalan untuk satu periode ke depan dari periode rata- rata.
Rumus yang digunakan adalah:
N X
X X
F
t t
N t
t
+ +
+ =
+ +
− +
1 1
1
. . .
dimana: X
i
: data pengamatan periode i. N
: jumlah deret waktu yang digunakan F
t+1
: nilai peramalan periode t+1. 2.
Linear Moving Avarage Dasar dari metode ini adalah penggunaan moving average kedua untuk
memperoleh penyesuaian bentuk pola trend. 3.
Double Moving Avarage Notasi yang diberikan adalah MA M x N, artinya M – periode MA dan
N – periode MA
4. Weigthed Moving Average
Weighted moving average adalah metode perhitungan dengan cara mengalikan tiap-tiap periode dengan faktor bobot dan membagikannya
dengan hasil produk yang merupakan penjumlahan faktor bobot. Formula metode Weighted Moving Average adalah:
n t
n t
t t
A w
A w
A w
F
− −
−
+ +
+ =
. . .
2 2
1 1
dimana : w
1
: bobot yang diberikan pada periode t-1 w
2
: bobot yang diberikan pada periode t-2 w
n
: bobot yang diberikan pada periode t-n n
: jumlah periode b. Metode Eksponensial Smoothing
1. Single Eksponensial Smoothing Pengertian dasar dari metode ini adalah: nilai ramalan pada periode
t+1 merupakan nilai aktual pada periode t ditambah dengan penyesuaian yang berasal dari kesalahan nilai ramalan yang terjadi
pada periode t tersebut. Secara matematis dapat dinyatakan:
1
ˆ 1
ˆ
−
− +
=
t t
t
f f
f α
α dimana :
t
fˆ : perkirakan permintaan pada periode t
α : suatu nilai 0α 1 yang ditentukan secara subjektif
t
f
: permintaan aktual pada periode t
1
ˆ
− t
f : perkiraan permintaan pada periode t-1
2. Double Exponensial Smoothing
Formula Double Exponential Smoothing adalah : .
.m b
a f
t t
m t
+ =
+
sedangkan :
1
1
−
− +
=
t t
t
f X
f
α α
1
1
−
− +
=
t t
t
f f
f
α α
dimana
t
f : single exponential smoothing
t
f : double exponential smoothing 2
t t
t t
t t
f f
f f
f −
= −
+ =
α
1
t t
t
f f
− −
=
α α
β
3.4.4 Kriteria Performance Peramalan
Seorang perencana tentu menginginkan hasil perkiraan ramalan yang tepat atau paling tidak dapat memberikan gambaran yang paling mendekati sehingga
rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis. Ketepatan atau ketelitian inilah yang menjadi kriteria performance suatu metode peramalan.
Kesalahan yang kecil memberikan arti ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya.
Besar kesalahan suatu peramalan dapat dihitung dengan beberapa cara, antara lain adalah:
1. Mean Square Error MSE
MSE = Di mana:
X
t
= data aktual periode t F
t
= nilai ramalan periode t N = banyaknya periode
3.4.5 Proses Verifikasi
Proses verifikasi digunakan untuk melihat apakah metode peramalan yang diperoleh representatif terhadap data. Proses verifikasi dilakukan dengan
menggunakan Moving Range Chart MRC. Dari chart peta ini dapat terlihat apakah sebaran masih dalam kontrol ataupun sudah berada di luar kontrol. Jika
sebaran berada di luar kontrol, maka fungsimetode peramalan tersebut tidak sesuai, artinya pola peramalan terhadap data Y-YF tersebut tidak representatif.
Penggambaran area pada Moving Range Chart MRC dapat dilihat pada Gambar 3.7
Gambar 3.7 Moving Range Chart
Harga MR diperoleh dari :
1
1 2
− =
∑
− =
N MR
R M
N t
t
Dimana :
1
1
−
− −
− =
−
t t
F t
T t
t
Y Y
Y Y
MR
atau :
1 −
− =
t t
t
e e
MR Kondisi out of control dapat diperiksa dengan menggunakan empat aturan
berikut : 1. Aturan Satu Titik
Bila ada titik sebaran Y-YF berada di luar UCL dan LCL. Walaupun jika semua titik sebaran berada dalam batas kontrol, belum tentu fungsimetode
representatif. Untuk itu penganalisaan perlu dilanjutkan dengan membagi MRC dalam tiga daerah, yaitu A, B, dan C.
2. Aturan Tiga Titik Bila ada tiga buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, yang
mana dua diantaranya jatuh pada daerah A.
3. Aturan Lima Titik Bila ada lima buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, yang
mana empat diantaranya jatuh pada daerah B. 4. Aturan Delapan Titik
Bila ada delapan buah titik secara berurutan berada pada salah satu sisi, pada daerah C.
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
4.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di PT. Agri First Indonesia yang berlokasi di Jalan Pulau Pinang V no 9, Kawasan Industri Medan Tahap II, Kecamatan Percut Sei
Tuan, Kabupaten Deli Serdang Provinsi Sumatera Utara. Penelitian dilakukan
selama 4 bulan.
4.2 Objek Penelitian
Objek penelitian adalah data aktivitas distribusi dan biaya distribusi produk tepung terigu pada PT. Agri First Indonesia.
4.3 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif, yaitu penelitian yang bertujuan untuk mendeskripsikan secara sistematik, faktual dan akurat tentang
fakta-fakta dan sifat-sifat dari objek atau populasi tertentu.
10
10
Sukaria Sinulingga. Metode Penelitian. Cet III, Medan: USU Press, 2013, hlm. 31.
4.4 Variabel Penelitian
Varibel penelitian yang akan diamati dalam penelitian ini yaitu: 1.
Jumlah permintaan produk, menunjukkan banyaknya produksi yang diminta oleh distributor. Jumlah ini dapat bertambah atau berkurang.
2. Persediaan periode sebelumnya yang merupakan jumlah stok yang tersedia
pada periode sebelumnya, yang mampu mempengaruhi jumlah produksi perusahaan untuk periode berikutnya.
3. Informasi biaya, yang didefinisikan sebagai biaya yang dikeluarkan pada
kegiatan distribusi seperti biaya pemesanan, biaya pengiriman dan ongkos simpan.
4. Lead time yang didefinisikan sebagai lamanya pengiriman atau distribusi
produk.
4.5 Kerangka Berpikir
Penggunaan metode Distribution Resources Planning didasarkan pada sistem produksi dan distribusi perusahaan yang belum optimal. Hal ini
dikarenakan adanya ketidaksesuaian antara jumlah permintaan dan waktu pengiriman produk yang dipengaruhi oleh terbatasnya sumber daya, lead time
pengiriman, persedian periode sebelumnya serta biaya distribusi. Adapun kerangka konsep berpikir dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Lead Time Persediaan
Informasi Biaya
Jumlah Permintaan Rencana Kegiatan
Distribusi Perencanaan Kegiatan
Distribusi dengan metode DRP
Peramalan Permintaan
Gambar 4.1 Kerangka Berpikir
4.6 Rancangan Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan dengan mengikuti langkah-langkah berikut: 1.
Penelitian diawali dengan memperoleh data dan kondisi serta masalah pada perusahaan, proses produksi, inventory control dan informasi lainnya yang
ditunjang dengan literatur dan teori pendukung untuk penentuan metode terbaik untuk pemecahan masalah.
2. Tahapan berikutnya adalah pengumpulan data primer yang berupa data
aktivitas distribusi perusahaan. Data sekunder yang berupa data persediaan, data lead time, jumlah permintaan dan biaya distribusi.
3. Tahapan berikutnya adalah dilakukan pengolahan data dari data yang
diperoleh dengan metode Distribution Resources Planning. 4.
Langkah selanjutnya melakukan analisis terhadap pemecahan masalah atau pengolahan data.
5. Diambil kesimpulan dan diberikan saran pada perusahaan.
4.7 Metode Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan ada dua jenis yaitu: 1.
Data primer berupa mekanisme dan aktivitas distribusi perusahaan. 2.
Data sekunder berupa data yang diperoleh melalui pihak perusahaan dan karyawan PT. Agri First Indonesia Medan yaitu:
a. Data permintaan masing-masing DC selama periode enam bulan terakhir
dari minggu 27 Juni-3 Juli 2014 sampai dengan minggu 26 Desember 2014-1 Januari 2015 atau selama 26 minggu.
b. Persediaan periode sebelumnya.
c. Informasi biaya yang digunakan seperti biaya pemesanan, biaya
pengiriman, dan ongkos simpan. d.
Lead time
4.8 Metode Pengolahan Data
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan metode Distribution Resources Planning:
1. Tahapan pertama yang dilakukan adalah melakukan peramalan terhadap
jumlah permintaan untuk periode berikutnya. Peramalan dilakukan untuk mengetahui perkiraan permintaan untuk 13 minggu dari minggu 2 Januari 2015
sampai dengan 2 April 2015, dimana data yang digunakan sebagai dasar dalam melakukan peramalan adalah data permintaan 26 minggu sebelumnya. Metode
peramalan yang digunakan adalah double exponential smoothing dengan satu parameter Brown dan double exponential smoothing dengan dua parameter
