Memilih Metode Dengan Nilai Kesalahan Peramalan Terkecil Uji Verivikasi Data Dengan MRC Moving Range Chart

4.3.4. 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 4.8. dibawah ini : Tabel 4.9. Nilai Kesalahan Peramalan Dari Berbagai Metode Peramalan No. Metode MAD MSE MAPE 1 Single Exponential Smoothing With Trend 2.488198 9.562298 0.2367665 2 Double Exponential Smoothing With Trend 2.551868 10.27559 0.2432577 3 Linear Regression 2.682771 10.56754 0.2541255

4.3.5. Memilih Metode Dengan Nilai Kesalahan Peramalan Terkecil

Dari tabel 4.8. diatas maka dapat disimpulkan bahwa metode yang memiliki kesalahan peramalan terkecil adalah metode Single Exponential Smoothing With Trend SEST dengan nilai kesalahan MAD = 2.488198, MSE = 9.562298, MAPE = 0.2367665

4.3.6. 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 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 : BKA = +2,66.MR BKB = -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. Tabel 4.10. Perhitungan Moving Range Bulan Periode t Peramalan Permintaan Error Moving Range MR April 2007 Mei 2007 Juni 2007 Juli 2007 Agustus 2007 September 2007 Oktober 2007 November 2007 Desember 2007 Januari 2008 Pebruari 2008 Maret 2008 April 2008 Mei 2008 Juni 2008 Juli 2008 Agustus 2008 September 2008 Oktober 2008 November 2008 Desember 2008 Januari 2009 Pebruari 2009 Maret 2009 April 2009 Mei 2009 Juni 2009 Juli 2009 Agustus 2009 September 2009 Oktober 2009 November 2009 Desember 2009 Januari 2010 Pebruari 2010 Maret 2010 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 - 947 953 965 975 981 986 990 997 1001 1008 1010 1015 1023 1025 1028 1036 1047 1057 1065 1067 1075 1082 1089 1098 1099 1105 1111 1115 1124 1134 1135 1135 1137 1149 1151 947 951 960 969 975 980 984 991 995 1002 1005 1010 1017 1020 1023 1030 1040 1049 1057 1060 1068 1075 1082 1090 1093 1099 1105 1109 1117 1126 1129 1130 1133 1143 1146 1154 - -4 -7 -4 1 2 -1 2 -1 3 -2 3 2 -2 -4 -2 5 -1 -1 5 2 -2 -2 5 5 2 -6 3 -3 - - 3 3 4 1 1 3 3 3 4 3 2 5 1 4 2 2 2 5 6 1 1 6 5 2 4 7 3 8 9 6  MR 109 Perhitungan : 1    n MR MR 35 109  = 3.11 MR BKA . 66 . 2  MR BKB . 66 . 2   = 2.66 . 3.11 = –2.66 . 3.11 = 8.284 = –8.284 Daerah A = ± 1.77 . MR Daerah B = ± 0.89 . MR = ± 1.77 . 3.11 = ± 0.89 . 3.11 = ± 5.512 = ± 2.772 -4 -7 -4 1 2 -1 2 -1 3 -2 3 2 -2 -4 -2 5 -1 0 0 -1 5 0 0 2 -2 -2 5 5 2 -6 3 -3 -10 -8 -6 -4 -2 2 4 6 8 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 Periode Er ro r Error BKA A B C B A BKB Gambar 4.3. Peta Kendali Moving Range

4.3.7. Peramalan Dengan Metode Yang Dipilih

Dokumen yang terkait

PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI UNTUK MEMENUHI PERMINTAAN KONSUMEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP).

0 7 16

ANALISIS PERENCANAAN KAPASITAS WAKTU PRODUKSI DENGAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) DI PT. TUNAS MELATI PERKASA SIDOARJO.

5 7 116

PERENCANAAN KAPASITAS WAKTU PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) DI UPT INDUSTRI LOGAM DAN PEREKAYASAAN SIDOARJO.

4 7 141

PERENCANAAN KAPASITAS WAKTU PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) PADA PRODUK “BALE COVER” DI PT.WIHARTA KARYA AGUNG GRESIK.

1 3 110

PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) DI PT. LOTUS INDAH TEXTILE INDUSTRIES SURABAYA.

90 251 118

PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) UNTUK MEMENUHI PERMINTAAN KONSUMEN PADA PT. JASON KARYA INDUSTRI SURABAYA

0 0 15

PERENCANAAN KAPASITAS PRODUKSI DENGAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) DI PT. LOTUS INDAH TEXTILE INDUSTRIES SURABAYA

1 3 19

PERENCANAAN KAPASITAS WAKTU PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) PADA PRODUK “BALE COVER” DI PT.WIHARTA KARYA AGUNG GRESIK SKRIPSI

0 1 15

ANALISIS PERENCANAAN KAPASITAS WAKTU PRODUKSI DENGAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) DI PT. TUNAS MELATI PERKASA SIDOARJO

0 1 18

PERENCANAAN KAPASITAS WAKTU PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ROUGH CUT CAPACITY PLANNING (RCCP) DI UPT INDUSTRI LOGAM DAN PEREKAYASAAN SIDOARJO

0 1 19