64
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Pershitungan Metode pada SKPK
4.1.1 Analisis Perhitungan pada Metode Pemulusan Eksponensial
Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk meramal hal
–hal yang fluktuasinya secara random tidak teratur. Pada metode ini dilakukan perhitungan terhadap 1 jenis barang yaitu “benang obras ukuran
sedang ”. Pada metode peramalan ini digunakan metode pemulusan eksponensial.
Pada metode ini data tidak mengandung trend dan jangka waktu yang pendek. Pada tahap awal untuk menetukan apakah termasuk metode pemulusan
eksponensial atau tidak, kita bisa melihat dari plot datanya Tabel 4.1:
Tabel 4.1 Data Permintaan Barang Tahun 2009
No Tanggal
Permintaan 1
Jan 1453
2 Feb
1457
3 Mar
1459
4 Apr
1454
5 Mei
1457
6
Jun 1459
7 Jul
1456
8 Agus
1459
9 Sep
1461
10
Okt 1457
11 Nov
1460
12 Des
1462
Gambar 4.1 Grafik Permintaan Tahun 2009
Dari data Gambar 4.1 menjelaskan data permintaan yang naik turun tapi tidak
signifikan maka dari itu data tersebut dapat disimpulkan merupakan pola data musiman dan menggunakan metode pemulusan eksponensial.
Tahap selanjutnya adalah menggunakan rumus untuk menentukan data peramalan. Rumus metode pemulusan eksponensial adalah:
t t
1 t
F 1
X F
dengan: F
t+1
: ramalan untuk periode waktu t + 1
X
t
: data pada periode waktu t
F
t
: ramalan untuk periode waktu t
Karena nilai F
1
tidak diketahui, kita dapat menggunakan nilai observasi atau nilai permintaan pertama X
1
sebagai ramalan F
1
= X
1
. Dalam metode ini nilai α bisa
ditentukan secara bebas yang bisa mengurangi forecast error, yaitu antara 0 dan 1. Pada perhitungan ini menggunakan nilai 0.3; 0.6; 0,9. Selanjutnya menentukan
nilai F
2
dengan nilai 0.3; 0.6; 0,9: dengan = 0,3:
1 1
2
1 F
X F
= 0,3 . 1453+ 1-0,3 . 1453 = 0.3 . 1453+ 0.7 . 1453
= 1453 dengan = 0.6:
= 0,6. 1453 + 1-0,3 . 1453 = 0,6 . 1453+ 0,4 . 1453
= 1453. dengan = 0.9:
= 0.9 . 1453+ 1-0.9 . 1453
= 0.9 . 1453+ 0.1 . 1453 = 1453.
Kategori