4.5.1. Membuat Plot Diagram Permintaan
Dari data permintaan produk Ducting pada tabel 4.3. dapat digambarkan dalam suatu plot diagram dengan adanya permintaan sebagai berikut,
Gambar 4.2. Plot Diagram Permintaan PT. LASER JAYA SAKTI
5000 10000
15000 20000
25000 30000
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10
11 12
13 14
15 16
17
Periode Ju
m lah
P er
m in
taa n
4.5.2. Penetapan Metode Peramalan.
Dilihat dari plot diagram permintaan produk pada gambar 4.2. Yang berpola musiman Seasonal. Sehingga untuk pengolahan data permintaan Mei
2010 sd September 2010, menggunakan 3 metode peramalan, yaitu , metode single exponential smoothing SES, double exponential smoothing DES dan
simple average SA.
4.5.3. Menghitung Masing – masing Kesalahan Peramalan
Peramalan ditujukan untuk memprediksi permintaan yang akan datang. Dari hasil perhitungan peramalan dengan menggunakan program Win QSB dapat
dilihat pada lampiran IV, maka dihasilkan nilai kesalahan peramalan yang diperoleh dari permintaan tahun lalu, seperti pada tabel 4.15. dibawah ini:
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.15. Nilai Kesalahan Peramalan Dari Berbagai Metode Peramalan No.
Metode MAD
MSE MAPE
1 Simple Average SA
1346 3064627
5,692282 2
Single Exponential Smoothing SES 1356
3013194 5,784267
3 Double Exponential Smoothing DES
1327 2879670
5,679389
4.5.4. Memilih Metode Dengan Nilai Kesalahan Peramalan Terkecil
Dari tabel 4.15. diatas maka dapat disimpulkan bahwa metode yang memiliki kesalahan peramalan terkecil adalah metode Double Exponential
Smoothing nilai Alfha 0.4 dengan nilai kesalahan MAD = 1327, MSE =
2879670, MAPE = 5,679389
4.5.5. Uji Verivikasi Data Dengan MRC Moving Range Chart
Setelah didapat fungsi peramalan dengan kesalahan peramalan tekecil, kemudian perlu diadakan verifikasi apakah fungsi tersebut dapat diterapkan atau
tidak, maka alat yang dipakai adalah MRC Moving Range Chart. Cara membuat MRC adalah sebagai berikut ,
MR =
ŷ
t
- y
t
– ŷ
t-1t
– y
t-1
Dimana , MR = Moving Range
ŷ
t
= Data hasil Peramalan hasil tertentu
y
t
= Data peramalan periode tertentu ŷ
t-1
= Data hasil peramalan 1 periode sebelumnya y
t-1
= Data permintaan 1 periode tertentu
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Adapun rata-rata moving range didefinisikan sebagai , Dimana ,
MR = Rata-rata moving range
n = jumlah periode Garis tengah peta moving range adalah pada titik. batas kontrol atas dan bawah
Pada peta moving range adalah , UCL = +2,66.MR
LCL = -2,66.MR Sementara itu, variable yang akan diplot ke dalam peta moving range ,
∆y
t
= ŷ
t
– y Untuk uji yang paling tepat bagi kondisi diluar kendali adalah dengan cara
Membagi peta kendali ke dalam 6 bagian dengan selang yang sama. Yaitu daerah A adalah daerah diluar ± 23 2,66 . MR = ± 1,77 . MR diatas +1,77 MR dan
dibawah –1,77 MR. Daerah B adalah daerah diluar ± 0,89 . MR diatas +0.89 MR dan dibawah – 0,89 MR. Dibawah ini adalah tabel perhitungan MRC.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.16. Perhitungan Moving Range
Bulan Periode t
Peramalan Permintaan
Error Moving Range
MR Mei 2009
Juni 2009 Juli 2009
Agustus 2009 September 2009
Oktober 2009 November 2009
Desember 2009 Januari 2009
Februari 2009 Maret 2009
April 2009 Mei 2010
Juni 2010 Juli 2010
Agustus 2010 September 2010
1 2
3 4
5 6
7 8
9
10 11
12 13
14 15
16 17
- 21580
21718 21832
21994 21741
21776 21754
22086 22296
22916 23116
23273 23070
23288 23338
23876 21580
22440 22120
22590 20050
22525 21560
23880 22650
25700 22770
23650 21650
24890 23100
26600 21270
- -860
-402 -758
1944 -784
216 -2126
-354 -2784
346 -377
1420 -1602
238 -2724
2606
- 860
458 356
2702 2728
1000 2324
1772 2430
3130
724 4051
3022 1840
2962 5330
∑
MR
35706
Perhitungan ,
1 −
=
∑
n MR
MR
16 35706
= = 2232
MR BKA
. 66
. 2
= MR
BKB .
66 .
2 −
= = 2.66 . 2232
= –2.66 . 2232 = 5936
= – 5936 Daerah A = ± 1.77 .
MR
Daerah B = ± 0.89 .
MR
= ± 1.77 . 2232 =±0.89.2232
= ± 3950 = ± 1986
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Gambar 4.3. Peta Kendali Moving Range
Dari gambar grafik diatas dapat disimpulkan bahwa perhitungan moving range untuk menggunakan metode Double Eksponential Smoothing dengan alfa 0.4
layak dipakai untuk peramalan karena, data error berada pada batas kontrol atas dan batas kontrol bawah.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.5.6. Hasil Peramalan Dengan Metode Yang Dipilih
Kategori