Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi sebagai berikut :
1. Adanya informasi tentang keadaan masa lalu
2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data.
3. Dapat disumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa
yang akan datang. Teknik kuantitatif ini biasanya dikelompokan menjadi dua, yakni teknik
statistik dan teknik deterministik. Teknik statistik menitikberatkan pada pola, perubahan pola, dan faktor gangguan yang disebabkan oleh pengaruh random.
Yang termasuk dalam teknik ini adalah teknik smoothing, dekomposisi, dan Box- Jenkins. Teknik deterministik mencakup identifikasi dan penentuan hubungan
antarvariabel yang akan diperkirakan dengan variabel-variabel lain yang akan mempengaruhinya. Yang termasuk dalam teknik ini adalah teknik regresi
sederhana, regresi berganda, autoregresi, dan model input-output.
2.4.3. Prosedur dalam Penelitian
Kualitas hasil peramalan sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunannya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang mengikuti langkah-
langkah atau prosedur penyusunan yang baik. Pada dasarnya ada tiga prosedur langkah penting peramalan :
a Menganalisis data yang lalu
Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi data yang lalu. Dengan tabulasi data, maka dapat diketahui pola dari data tersebut.
Universitas Sumatera Utara
b Menentukan metode yang akan digunakan
Masing-masing metode akan memberikan hasil peramalan yang berbeda. Metode peramalan yang baik adalah metode yang memberikan hasil
ramalan yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang terjadi. Dengan kata lain, metode peramalan yang baik akan menghasilkan penyimpangan
bias yang sekecil mungkin antara hasil peramalan dengan data yang sebenarnya atau kenyataan yang ada.
c Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang telah
ditentukan Hasil inilah yang akan dipergunakan sebagai dasar untuk perencanaan dan
pengambilan keputusan.
2.4.4. Menghitung Kesalahan Peramalan
Hasil proyeksi yang akurat adalah peramalan forecast yang biasanya meminimalkan kesalahan meramal forecast error. Besarnya kesalahan meramal
forecast error dihitung dengan mengurangkan data yang sebenarnya dengan data yang diperoleh dari hasil peramalan.
Rumusnya : Error = data yang sebenarnya
– data hasil peramalan
Universitas Sumatera Utara
Keterangan :
= data sebenarnya pada periode ke-t = hasil ramalan pada periode ke-t
Dalam menghitung forecast error digunakan : a.
Mean Absolute Error MAE Mean Absolute Error adalah rata-rata absolut dari kesalahan meramal,
tanpa menghiraukan tanda positif atau tanda negatif.
∑| |
b. Mean Squared Error MSE
Mean Squared Error adalah rata-rata kesalahan meramal dikuadratkan.
∑
c. Menentukan Besarnya Konstanta a
t
d. Menentukan Besarnya Slope b
t
e. Menetukan Besarnya Forecast
= a
t
+ b
t
k Dimana m adalah jumlah periode ke depan yang ingin diramalkan.
Universitas Sumatera Utara
Dengan menggunakan rumus-rumus yang sudah ada, maka penulis ingin melakukan suatu peramalan terhadap tingkat produksi PDAM TIRTANADI Kec.
Medan Sunggal untuk beberapa tahun ke depan, yaitu tahun 2014-2016. Untuk meramalkan jumlah produksi air bersih tersebut, penulis memilih menggunakan
metode Smoothing Eksponensial dengan alasan penulis melihat adanya selisih produksi air bersih yang tidak begitu konstan. Pada setiap tahunnya, dengan kata
lain selalu mengalami naik-turun. Oleh karena itu, dengan menggunakan metode Smoothing Eksponensial Ganda akan dilakukakan pemulusan pelicinan ramalan
terhadap produksi PDAM TIRTANADI Kec. Medan Sunggal dari tahun ke tahun.
2.5. Metode Analisa
