Metode peramalan Census II merupakan penyempurnaan metode dekomposisi klasik yang berusaha mendekomposisikan menguraikan suatu deret berkala menjadi
komponen musim seasonal, ternd, siklus, dan random yang dapat dianalisa secara terpisah kemudian digabung kembali untuk mendapat ramalan.
Dengan memperhatikan hal tersebut di atas, maka penulis akan menganalisa dan meramalkan jumlah penjualan minuman coca-cola pada juni 2006 sampai mei
2007. Sehingga dapat mengetahui peramalan penjualan tersebut diharapkan dapat membantu dalam membuat perencanaan untuk masa yang akan datang,
1.2 Perumusan Masalah
Permasalahan yang akan dibahas dalam tulisan adalah meramalkan produksi minuman coca-cola berdasarkan data penjualan Januari 2002 sampai dengan Desember 2006.
Pada tulisan ini metode yang digunakan untuk mengetahui ramalan produksi coca-cola adalah dengan metode dekomposisi Census II.
1.3 Pembatasan Masalah
Agar permasalahan tidak mengambang, maka penulis hanya menganalisa produksi minuman coca-cola yang dijual pada Januari 2002 sampai dengan Desember 2006.
Kemudian penyesuaian hari perdagangan diabaikan karena jumlah hari perdagangan untuk setiap bulannya merata.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan tulisan ini adalah untuk meramalkan penjualan minuman coca-cola dalam kemasan botol untuk periode juni 2007 sampai dengan Mei 2008 apakah penjualan
meningkat, menurun, atau tidak bergerak sama sekali pada periode berikutnya. Agar dapat diambil kebijakan penjualan untuk tahun yang akan datang.
1.5 Metode Penelitian
Universitas Sumatera Utara
Metode yang digunakan dalam skripsi ini adalah Metode Dekomposisi Census II dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Melakukan pengujian kecukupan terhadap sampel data hasil pengamatan dan
dilanjutkan dengan uji keacakan sampel, uji musim, uji trend dan uji siklus. 2.
Menggambarkan grafik data yang dapat membantu dalam mengamati pola data trend.
3. Menghitung pemisahan awal dari musiman terhadap unsur trend-siklus dan
memisahkan keacakan dengan menggunakan rata-rata bergerak dalam hal ini data bergerak adalah 12 bulanan dan penggantian terhadap nilai-nilai ekstrim,
menghitung faktor musiman awal dengan melakukan penyesuaian musiman awal terhadap data aktual.
4. Menghitung penyesuaian musiman akhir dengan menggunakan rata-rata bergerak
berbobot 15 bulan dari Spencer untuk menghilangkan setiap pengaruh musiman dan unsur acak yang tidak terdeteksi sebelumnya.
5. Melakukan pengujian deret data untuk menentukan keberhasilan proses
dekomposisi yang telah dilakukan. Dalam hal ini dilakukan uji perubahan persentase dari komponen acak dan ternd-siklus.
6. Menghitung Bulan Dominasi Siklus MCD yang merupakan dasar untuk
meramalkan trend-siklus. 7.
Menghitung taksiran trend-siklus dengan menggunakan rata-rata bergerak dari data akhir yang telah disesuaikan menurut musim. Dalam hal ini digunakan rata-
rata bergerak tiga bulanan. 8.
Membuat ramalan untuk jumlah penjualan minuman cocacola dari Juni 2007 sampai dengan Mei 2008.
1.6 Kontribusi Penelitian
