S
t
= αX
t
+ 1- α S
t-1
S
t
= α S
t
+ 1- α S
t-1
a
t
= S’
t
+ S
t
- S
t
= 2 S
t
- S
t
b
t
= S
t
- S
t
F
t+m
= a
t
+ b
t
. m dimana:
m = jumlah periode ke muka yang diramalkan
S
t
= nilai pemulusan eksponensial tunggal single eksponensial smoothing value S
t
= nilai pemulusan eksponensial ganda double eksponensial smoothing value α
= parameter pemulusan eksponensial dengan besar 0 α 1 a
t
= Nilai konstanta pada priode ke-t b
t
= Nilai slope F
t+m
= hasil peramalan untuk m periode ke depan yang diramalkan
2.6 Ketepatan Ramalan
Ketepatan ramalan adalah suatu hal yang mendasar dalam peramalan yaitu bagaimana mengukur kesesuaian suatu metode peramalan tertentu untuk suatu kumpulan data yang
diberikan. Ketepatan dipandang sebagai criteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Dalam pemodelan deret berkala time series dari data masa lalu dapat
diramalkan situasi yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Maka untuk menguji kebenaran ramalan digunakan criteria ketepatan ramalan.
Beberapa kriteria yang digunakan untuk menguji ketepatan ramalan adalah: 1.
ME Mean Error Nilai Tengah Kesalahan
ME =
n e
n t
t
∑
=1
2. MSE Mean Square Error Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat
MSE = n
e
n t
t
∑
=1 2
3. MAE Mean Absolute Error Nilai Tengah Kesalahan Absolut
MAE = n
e
n t
t
∑
=1
4. MPE Mean Percentage Error Nilai Tengah Kesalahan Persentase
MPE = n
PE
n t
t
∑
=1
5. MAPEMean Absolute Persentage Error Nilai Tengah Kesalahan Persentase
Absolut
MAPE = n
PE
n t
t
∑
=1
dimana: e
t
= X
t
– F
t
kesalahan pada periode ke-t
X
t
= data aktual pada periode ke-t PE
t
= 100 kesalahan persentase pada periode ke-t
F
t
= nilai ramalan pada periode ke-t n
= banyaknya periode waktu Metode peramalan yang dipilih adalah metode yang memberikan nilai MSE terkecil.
BAB 3
ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA
3.1 Data Yang Dibutuhkan
Tabel 3.1.1 Data Penjualan Mobil Jenis Minibus Pada PT ASTRA Internasional Tbk. TOYOTA AUTO 2000 Medan Gatsu
NO TAHUN
Jumlah Unit 1
2004 1777
2 2005
2538 3
2006 1776
4 2007
2155 5
2008 2850
6 2009
2471 7
2010 2489
Sumber: PT Astra Internasional Tbk AUTO 2000 Cabang Medan Gatsu
Tabel 3.1.2 Data Penjualan Mobil Jenis Minibus Pada PT ASTRA Internasional Tbk. TOYOTA AUTO 2000 Cabang Sisingamangaraja
NO TAHUN
Jumlah Unit 1
2004 1920
2 2005
2687 3
2006 1988
4 2007
2189 5
2008 2923
6 2009
2512 7
2010 2542
Sumber: PT Astra Internasional Tbk. AUTO 2000 Cabang Sisingamangaraja Medan
Tabel 3.1.3 Data Penjualan Mobil Jenis Minibus Pada PT ASTRA Internasional Tbk. TOYOTA AUTO 2000 Medan Amplas
NO TAHUN
Jumlah Unit 1
2004 1378
2 2005
1420 3
2006 1505
4 2007
1678 5
2008 1876
6 2009
1978 7
2010 1886
Sumber: PT Astra Internasional Tbk. AUTO 2000 Cabang Medan Amplas
Untuk menghitung peramalan nilai penjualan mobil jenis minibus pada PT. ASTRA Internasional Tbk AUTO 2000 di Kota Medan tahun 2012, maka ketiga tabel tersebut
digabungkan.
Berikut merupakan tabel hasil penggabungan ketiga tabel tersebut:
Tabel 3.1.4 Data Penjualan Mobil Jenis Minibus Pada PT. ASTRA Internasional Tbk. TOYOTA AUTO 2000 di Kota Medan
NO TAHUN
Jumlah Unit 1
2004 5075
2 2005
6645 3
2006 5269
4 2007
6022 5
2008 7649
6 2009
6961 7
2010 6917
Sumber : Perhitungan
Gambar 3.1 Plot Data Jumlah Penjualan Mobil Jenis Minibus Pada PT. ASTRA Internasional Tbk AUTO 2000 di Kota Medan dari Tahun 2004 sd Tahun 2010
1000 2000
3000 4000
5000 6000
7000 8000
9000
2004 2005
2006 2007
2008 2009
2010
N ila
i P e
n ju
a la
n M
o b
il J e
n is
M in
ib u
s
Tahun
Time Series Plot
Dari gambar 3.1 dapat dilihat bahwa plot data jumlah penjualan mobil jenis minibus pada PT. ASTRA Internasional Tbk AUTO 2000 di Kota Medan dari Tahun 2004 sd Tahun
2010 tidak stasioner atau menunjukkan pola trend, sehingga kita dapat menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda: Metode Linier Satu Parameter dari Brown.
3.2 Penaksiran Model Peramalan
