1. Single Exponential Smoothing
Metode ini adalah pengembangan dari metode moving average MA menggunakan rumus sebagai berikut:
F
t+1
=
T X
X X
T
+ +
+ ...
2 1
Keterangan : Ft+1
: Ramalan untuk periode ke t + 1
X
T
: Nilai riil periode ke t
T : jangka waktu rata-rata bergerak.
Metode moving average memang mudah menghitungnya akan tetapi metode ini memberikan bobot yang sama pada setiap data . Untuk mengatasi hal ini maka
digunakan metode single exponential smoothing. Pada metode single exponential smoothing bobot yang diberikan
pada data yang ada adalah sebesar α untuk data yang terbaru, α1-α untuk data yang lama, α1-α
2
untuk data yang lebih lama, dan seterusnya. Besarnya α adalah antara 0 dan 1. Semakin mendekati 1 berarti data
terbaru lebih diperhatikan. Secara matematis besarnya Peramalan adalah: F
t+1
= α X
t
+ 1 – α F
t
F
t+1
: Ramalan untuk periode ke t+1 X
t
: Nilai riil periode ke t
F
t
: Ramalan untuk periode ke t
Universitas Sumatera Utara
Dari persamaan di atas besarnya peramalan periode yang akan datang dijelaskan sebagai berikut:
F
t+1
= α X
t
+ 1- α F
t
F
t+1
= α X
t
+ F
t
- α F
t
F
t+1
= F
t
+ α X
t
– F
t
Secara sederhana F
t+1
= F
t
+ α e
t
Dimana e
t
adalah kesalahan ramalan nilai sebenarnya dikurangi ramalan untuk periode t.
Dengan demikian dapat dikatakan bahwa peramalan pada periode yang akan datang adalah ramalan sebelumnya ditambah α alpha dikalikan dengan kesalahan
ramalan periode sebelumnya. Dalam melakukan peramalan dengan menggunakan metode single exponential smoothing SES, besarnya α alpha ditentukan secarat
trial da n error sampai diketemukan α alpha yang menghasilkan forecast error
terkecil. Metode ini lebih cocok digunakan untuk meramal data-data yang fluktuatif secara random tidak teratur.
2 Double Exponential Smoothing
Pada metode ini proses penentuan ramalan dimulai dengan menentukan besarnya alpha secara trial dan error. Sedangkan tahap-tahap dalam menentukan
ramalan adalah sebagai berikut.
Universitas Sumatera Utara
a Menentukan Smoothing pertama S
’ t
S
’ t
= α X
t
+ 1- α S
’ t-1
, b
Menentukan Smoothing kedua S
’’ t
S
” t
= α S
’ t
+ 1- α S
’’ t-1
, c
Menentukan besarnya konstanta α
t
α
t
= S
’ t
+ S
’ t
– S
’’ t
= 2S
’ t
– S
’’ t
d Menentukan besarnya slope b
t
b
t
= 1
t t
S S
− −
α α
e Menentukan besarnya forecast F
t+m
F
t+m
= α
t
+ b
tm
, Dimana m adalah jumlah periode kemuka yang diramalkan.
Metode double exponential smoothing ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan data yang mengalami trend kenaikan. Pangestu Subagyo, 1986:25.
2.4 Produk Domestik Regional Bruto
Kategori