2. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan
antar variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, bukan waktu, yang disebut dengan metode korelasi atau
sebab akaibat causal methods.
Dalam penulisan Tugas Akhir ini, digunakan metode peramalan yang pertama, yaitu metode peramalan dengan menggunakan variabel waktu atau yang dikenal
dengan time series.
Peramalan kuantitatif dapat digunakan bila terdapat tiga kondisi yaitu:
1. Adanya informasi tentang masa lalu
2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data
3. Informasi tersebut dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu
akan terus berlanjut dimasa yang akan datang.
Kondisi yang terakhir ini dibuat sebagai asumsi yang berkesinambungan asumption of mend continuity. Asumsi ini merupakan modal yang mendasari dari
semua metode peramalan kuantitatif dan banyak metode peramalan teknologis, terlepas dari bagaimana canggihnya metode tersebut.
2.4 Jenis-Jenis Metode Peramalan
Metode-metode peramalan dengan analisa deret waktu yaitu:
1. Metode pemulusan eksponensial dan rata-rata bergerak
Universitas Sumatera Utara
Sering digunakan untuk ramalan jangka pendek dan jarang dipakai untuk peramalan jangka panjang.
2. Metode Regresi
Metode ini bisa digunakan untuk ramalan jangka menengah dan jangka panjang.
3. Metode Box-Jenkins
Jarang dipakai, namun baik untuk ramalan jangka pendek, menengah dari jangka panjang.
Dalam penulisan Tugas Akhir ini, yang akan digunakan adalah metode time series yang pertama, yaitu metode pemulusan eksponensial.
2.4.1 Analisa Deret Berkala
Data berkala time series adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran tentang perkembangan suatu kegiatan dari waktu ke waktu.
Analisa deret berkala memungkinkan untuk mengetahui perkembangan suatu atau beberapa kejadian serta hubungannya dengan kejadian lain.
Metode time series merupakan metode peramalan kuantitatif didasarkan atas penggunaan analisis pola hubungan antar variabel yang akan diperkirakan dengan
variabel waktu. Tujuan time series ini mencakup meneliti pola data yang digunakan untuk meramalkan apakah data tersebut stasioner atau tidak. Stasioner itu sendiri
berarti bahwa tidak terdapat pertumbuhan atau penurunan data. Data secara kasar
Universitas Sumatera Utara
harus horizontal sepanjang waktu, dengan kata lain fluktuasi data tetap konstan setiap waktu.
2.4.2 Pemilihan Teknik Dan Metode Peramalan
Dalam pemilihan teknik dan metode peramalan, pertama-tama perlu diketahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambilan keputusan dan analisa keadaan
dalam mempersiapkan peramalan.
Ada enam faktor utama yang diidentifikasikan sebagai teknik dan metode peramalan, yaitu:
1. Horizon waktu
Ada dua aspek dari horizon waktu yang berhubungan dengan masing-masing metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu di masa yang akan datang.
Aspek kedua adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan. 2.
Pola data Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam dari pola
yang didapati di dalam data yang diramalkan akan berkelanjutan. 3.
Jenis dari model Model-model merupakan suatu deret dimana waktu digambarkan sebagai
unsur yang penting untuk menentukan perubahan-perubahan dalam pola. Model-model perlu diperhatikan karena masing-masing model mempunyai
kemampuan yang berbeda dalam analisa keadaan untuk pengambilan keputusan.
Universitas Sumatera Utara
4. Biaya yang dibutuhkan
Umumnya ada empat unsur biaya yang tercakup dalam penggunaan suatu prosedur peramalan. Yakni biaya-biaya pengembangan, penyimpanan data,
operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik-teknik dan metode peramalan.
5. Ketepatan metode peramalan
Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan.
6. Kemudahan dalam penerapan
Metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah dialokasikan sudah merupakan suatu prinsip umum bagi pengambil keputusan.
2.4.3 Penentuan Pola Data
Hal penting yang harus diperhatikan dalam metode deret berkala adalah menentukan jenis pola data historisnya. Sehingga pola data yang tepat dengan pola data historis
tersebut dapat diuji, dimana pola data umumnya dapat dibedakan sebagai berikut:
1. Pola Data Horizontal
Pola ini terjadi bila berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yang konstan 2.
Pola Data Musiman Seasonal Pola yang menunjukkan perubahan yang berulang-ulang secara periodeik
dalam deret waktu. Pola ini terjadi bila suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman, misalnya: kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada
minggu tertentu.
Universitas Sumatera Utara
3. Pola Siklis Cyclical
Pola data yang menunjukkan gerakan naik turun dalam jangka panjang dari suatu kurva trend. Terjadi bila datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi
jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklis bisnis. 4.
Pola Data Trend Pola yang menunjukkan kenaikan atau penurunan jangka panjang data.
2.5 Metode Pemulusan Smoothing
