4.2.2.
⑨⑩❶❷❸❹❺
data total
❻ ❼❽ ❾ ❹❻
Pola data yang terbentuk pada
❿ ➀➁➂➃❿
kebutuhan bahan baku karet
➄ ➅ ➆ ➇
➃ ➈ ➅ ➀➀
➉
tahun 2009 menunjukan pola data
➊➅ ➀ ➃❿
dengan kecendrungan mengalami kenaikan dan penurunan, lihat Gambar 4.1.
Gambar 4.1.
➋➌ ➆
➍➎ ➃
➏
data total
❿ ➀➁➂
➃ ❿
tahun 2009
Berdasarkan pertimbangan jenis pola data yang terbentuk adalah sangat ekstrim membentuk pola data dengan terdapat kecenderungan
➊➅ ➀ ➃❿
dan untuk mengidentifikasi kemungkinan adanya pengaruh musiman di sekitar
➍ ➅
➀ ➃ ❿
tersebut dengan mengamati prilaku pola secara terpisah antara kecenderungan
➊➅ ➀ ➃ ❿
, siklus, dan musiman. Maka alternatif metode peramalan yang akan untuk digunakan adalah:
a Metode Dekomposisi
➊➅ ➀
➃ ❿ ➐
➆ ❿ ➀ ➌
➑ ➒➓ ➉➆ ➃ ➀
➃ ➍➎
➂ ➌
, perhitungan menggunakan zaitun software Zaitun Time Series
b Metode Dekomposisi
➊➅ ➀ ➃❿
➐ ➆❿
➀ ➌
➔→ ➂❿ ➅ ➂ ➍➎
➣
, perhitungan menggunakan zaitun software Zaitun Time Series
4.2.3. Analisa kebutuhan
↔ ❶↕ ❼➙❾➛ ❷❸❹❺
bahan baku karet Brown Cr
❼❼
p menggunakan metode Dekomposisi
➜
r
❼
n
❻
mo
❻ ❼
l Ekspon
❼
nti
❾ ⑩
Metode dekomposisi
➊ ➅ ➀
➃ ❿ ➐
➆❿ ➀
➌ ➑
➒➓ ➉ ➆➃
➀ ➃
➍➎ ➂
➌
digunakan untuk mengamati prilaku pola data terhadap kecenderungan pola eksponen, dibawah ini adalah hasil
dari perhitungan peramalan menggunakan software zaitun time series.
Tabel 4.7. Perhitungan metode Dekomposisi
➝➞ ➟➠➡ ➢➤➡
➟ ➥
➦ ➧➨ ➩➤
➠➟➠➫➭➯➥
Periode Demand
Trend Detrended
Seasonal Forecast
Residual
1 3.522,63
4.086,70 0,86
0,80 3.254,21
268,42 2
3.834,25 3.633,10
1,06 0,63
2.295,38 1.538,87
3 4.011,25
3.229,84 1,24
0,78 2.528,87
1.482,38 4
3.464,70 2.871,34
1,21 1,31
3.759,19 -294,49
5 3.448,40
2.552,64 1,35
1,11 2.839,77
608,63 6
814,00 2.269,30
0,36 1,71
3.869,61 -3.055,61
7 416,00
2.017,42 0,21
0,66 1.335,63
-919,63 8
1.153,80 1.793,50
0,64 0,80
1.428,15 -274,35
9 1.220,00
1.594,43 0,77
0,63 1.007,35
212,65 10
1.690,00 1.417,45
1,19 0,78
1.109,83 580,17
11 2.795,00
1.260,12 2,22
1,31 1.649,76
1.145,24 12
2.322,20 1.120,25
2,07 1,11
1.246,27 1.075,93
13 3.832,05
995,91 3,85
1,71 1.698,22
2.133,83 14
1.833,00 885,37
2,07 0,66
586,16 1.246,84
15 1.175,00
787,10 1,49
0,80 626,76
548,24 16
538,00 699,73
0,77 0,63
442,09 95,91
17 466,00
622,07 0,75
0,78 487,06
-21,06 18
489,05 553,02
0,88 1,31
724,02 -234,97
19 7,05
491,64 0,01
1,11 546,94
-539,89 20
732,90 437,07
1,68 1,71
745,29 -12,39
21 186,47
388,55 0,48
0,66 257,24
-70,77 22
253,65 345,43
0,73 0,80
275,06 -21,41
23 786,60
307,09 2,56
0,63 194,02
592,58 24
604,59 273,00
2,21 0,78
213,75 390,84
25 317,74
26 240,03
27 327,08
28 112,89
29 120,71
30 85,15
31 93,81
32 139,45
33 105,34
34 143,54
35 49,54
36 52,98
Dari hasil perhitungan peramalan menggunakan software zaitun software, dibuat ploting data peramalan metode dekomposisi
➝➞ ➟➠ ➡
➲ ➤➡
➟ ➥
➦ ➧➨ ➩ ➤ ➠ ➟➠➨
➭➯➥
.
Gambar 4.2. Ploting data peramalan metode dekomposisi
➳➵ ➸➺ ➻ ➼ ➽ ➻➸➾
➚➪➶ ➹ ➽ ➺➸➺
➶ ➘➴ ➾
4.2.4. Analisa kebutuhan
➷ ➬ ➮ ➱✃❐❒ ❮❰ÏÐ
bahan baku karet Brown Cr
➱➱
p menggunakan metode Dekomposisi
Ñ
r
➱
n
Ò
mo
Ò ➱
l
Ó
u
❐Ò ➮ ❐❮
i
✃
Metode dekomposisi
➳➵ ➸➺ ➻
➼ ➽
➻ ➸➾
ÔÕ ➴ ➻
➵ ➴Ö ➘
×
digunakan untuk mengamati prilaku pola data terhadap kecenderungan pola quadratik, dibawah ini adalah hasil
dari perhitungan peramalan menggunakan software zaitun time series. Tabel 4.8. Perhitungan metode Dekomposisi
➳➵ ➸➺ ➻
Ø➽ ➻➸➾ ÔÕ ➴
➻ ➵
➴Ö ➘ ×
Periode Demand
Trend Detrended
Seasonal Forecast
Residual
1 3.522,63
4.626,01 0,76
0,80 3.683,66
-161,03 2
3.834,25 4.225,54
0,91 0,63
2.669,68 1.164,57
3 4.011,25
3.846,36 1,04
0,78 3.011,60
999,66 4
3.464,70 3.488,48
0,99 1,31
4.567,15 -1.102,45
5 3.448,40
3.151,89 1,09
1,11 3.506,43
-58,03 6
814,00 2.836,60
0,29 1,71
4.836,96 -4.022,96
7 416,00
2.542,60 0,16
0,66 1.683,32
-1.267,32 8
1.153,80 2.269,89
0,51 0,80
1.807,50 -653,70
9 1.220,00
2.018,48 0,60
0,63 1.275,27
-55,27 10
1.690,00 1.788,36
0,95 0,78
1.400,24 289,76
11 2.795,00
1.579,54 1,77
1,31 2.067,95
727,05 12
2.322,20 1.392,01
1,67 1,11
1.548,59 773,61
13 3.832,05
1.225,77 3,13
1,71 2.090,18
1.741,87 14
1.833,00 1.080,83
1,70 0,66
715,56 1.117,44
15 1.175,00
957,18 1,23
0,80 762,20
412,80 16
538,00 854,83
0,63 0,63
540,08 -2,08
17 466,00
773,77 0,60
0,78 605,84
-139,84 18
489,05 714,00
0,68 1,31
934,78 -445,73
19 7,05
675,53 0,01
1,11 751,52
-744,47 20
732,90 658,35
1,11 1,71
1.122,62 -389,72
21 186,47
662,47 0,28
0,66 438,59
-252,12 22
253,65 687,88
0,37 0,80
547,76 -294,11
23 786,60
734,58 1,07
0,63 464,11
3.224,92 24
604,59 802,58
0,75 0,78
628,40 -23,81
25 1.167,65
26 1.115,22
27 1.934,27
28 852,40
29 1.164,17
30 1.047,36
31 1.467,92
32 2.766,56
33 2.639,70
34 4.525,14
35 1.956,99
36 2.611,44
Dari hasil perhitungan peramalan menggunakan software zaitun software, dibuat ploting data peramalan metode dekomposisi
ÙÚ ÛÜ Ý
Þ ß ÝÛà
áâã Ý Ú ã äåæ
.
Gambar 4.3. Ploting data peramalan metode dekomposisi
ÙÚ ÛÜ Ý
Þ ß ÝÛà
çèé ê ß ÜÛÜ
é åã à
4.2.5. Pemilihan metode peramalan terbaik
