diperoleh hasil peramalan yang berbeda. Adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode
–metode tersebut, adalah baik tidaknya metode yang dipergunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan atau penyimpangan antara hasil
peramalan dengan kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai
–nilai perbedaan atau penyimpangan yang mungkin terjadi. Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga kondisi
sebagai berikut : a.
Adanya informasi tentang keadaan yang lain. b.
Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data. c.
Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada masa yang akan datang.
Pada dasarnya, peramalan kuantitatif dapat dibedakan atas: 1. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan
antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu atau analisa deret waktu time series Metode ini terdiri dari:
a. Metode Smoothing, b. Metode Box-Jenkins,
c. Metode Proyeksi Trend dengan Regresi 2. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar
variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktu, yang disebut dengan dengan metode korelasi atau sebab
akibat. Dari uraian diatas dapatlah diketahui bahwa jenis-jenis peramalan sangat tergantung
dari segi mana kita memandangnya.
2.2.3 Langkah
–Langkah Peramalan
Kualitas atau mutu dari hasil peramalan yang disusun, sangat ditentukan oleh proses pelaksanaan penyusunnya. Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan
dengan mengikuti langkah
–langkah atau prosedur penyusunan yang baik.
Universitas Sumatera Utara
Pada dasarnya ada tiga langkah peramalan yang penting, yaitu : 1.
Menganalisa data yang lalu. Tahap ini berguna untuk pola yang terjadi pada masa yang lalu. Analisa ini dilakukan dengan cara membuat tabulasi data maka dapat
diketahui pola data tersebut. 2.
Menentukan metode yang digunakan. Masing –masing metode akan memberikan
hasil peramalan yang berbeda. Dimana metode peramalan yang baik adalah metode yang menghasilkan penyimpangan antara hasil peramalan dengan nilai
kenyataan yang sekecil mungkin. 3.
Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan metode yang dipergunakan, dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan.
Faktor –faktor perubahan tersebut antara lain terdiri dari perubahan kebijakan-
kebijakan yang mungkin terjadi, termasuk kebijakan pemerintah. Proyeksi adalah adanya suatu kecenderungan sesuatu hal pada masa yang
akan datang yang masih belum diketahui dan mempunyai nilai pada masa yang akan datang yang merupakan petunjuk tentang jumlah sesuatu hal tersebut di masa yang
akan datang.
2.2.4 Menghitung Kesalahan Peramalan
Hasil proyeksi yang akurat adalah peramalan forecast yang biasanya meminimalkan kesalahan meramal forecast error. Besarnya kesalahan meramal forecast error
dihitung dengan mengurangkan data yang sebenarnya dengan data yang diperoleh dari hasil peramalan.
Rumusnya : Error=data yang sebenarnya-data hasil peramalan
Keterangan: = Nilai error pada period ke-t
Universitas Sumatera Utara
= Data sebenarnya pada periode ke-t = Hasil peramalan pada periode ke-t
Dalam menghitung forest error digunakan : a.
Mean Absolute Error MAE Mean Absolute Error adalah rata-rata absolut dari kesalahan meramal, tanpa
menghiraukan tanda positif atau tanda negatif.
b. Mean Squared Error MSE
Mean Squared Error adalah rata-rata kesalahan meramal dikuadratkan.
c. Menentukan Besarnya Konstanta a
t
d. Menentukan Besarnya Slope b
t
e. Menentukan Besarnya Forecast F
t+m
Dimana m adalah periode ke depan yang ingin diramalkan.
Universitas Sumatera Utara
Dengan menggunakan rumus-rumus yang sudah ada, maka penulis ingin melakukan suatu peramalan terhadap tingkat persediaan beras untuk tahun ke depan, yaitu tahun
2016. Untuk meramalkan jumlah persediaan beras tersebut, penulis memilih menggunakan Metode Smoothing Eksponensial dengan alasan penulis melihat
adanya selisih persediaan beras yang tidak begitu konstan pada setiap tahunnya, dengan kata lain selalu mengalami naik-turun. Oleh karena itu, dengan menggunakan
metode Smoothing Eksponensial Ganda akan dilakukan pemulusanpelicinan ramalan terhadap terhadap persediaan beras dari tahun ke tahun.
2.3 Metode Analisa
