2.1.3 Langkah-langkah Peramalan
Lagkah-langkah dalam metode peramalan adalah: a. Mengumpulkan data
b. Menyeleksi dan memilih data Data-data yang kurang relevan harus di buang supaya tidak memepengaruhi
akurasi peramalan c. Menganalisa data
d. Menentukan metode yang digunakan e. Memproyeksikan data dengan menggunakan metode yang dipergunakan, dan
mempertimbangakan adanya beberapa faktor perubahan.
2.1.4 Jenis-jenis Metode Peramalan
Metode-metode peramalan dengan menggunkan analisa pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu, atau analisa deret waktu, terdiri dari:
a. Metode pemulusan smoothing Metode smoothing adalah metode peramalan dengan mengadakan
penghalusan terhadap data pada masa lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada beberapa tahun kedepan.
Secara umum metode smoothing diklasifikasikan menjadi dua bagian yaitu: 1. Metode Rata-rata, yang terdiri dari :
a. Rata-rata Bergerak Tunggal Single Moving Average b. Rata-rata Bergerak Ganda Double Moving Average
Universitas Sumatera Utara
c. Kombinasi Rata-rata bergerak lainnya. 2. Metode Pemulusan Eksponensial.
Bentuk umum dari metode pemulusan eksponensial adalah:
F
t+1
= X
t
+ 1- F
t
Keterangan: F
t+1
= ramalan satu periode ke depan X
t
= data aktual pada periode ke t F
t
= ramalan pada periode ke t = parameter pemulusan
bentuk umum tersebut diperluas, akaan berubah menjadi:
F
t+1
= X
t
+ 1- X
t-1
+ 1-
2
X
t-2
+ + 1-
N-1
X
t-N-1
+ 1-
N
F
t-N-1
Dari perluasan bentuk umum di atas dapatlah dikatakan bahwa Metode Smoothing Eksponensial merupakan sekelompok metode yang menunjukkan pembobotan
menurun secara eksponensial terhadap nilai observasi yang lebih tua atau dengan kata lain observasi yang baru diberikan bobot yang relatif besar dengan nilai observasi
yang lebih tua. Metode ini terdiri dari: 1. Pemulusan Eksponensial Tunggal
2. Pemulusan Eksponensial Ganda Metode Linear Satu Parameter dari Brown
3. Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter dari Holt 4. Pemulusan Eksponensial Klasifikasi Pagels
b. Metode Box Jenkis
Universitas Sumatera Utara
Metode Box Jenkis menggunakan dasar deret waktu dengan model matematis, agar kesalahan yang terjadi dapat sekecil mungkin yang membutuhkan
identifikasi model estimasi parameternya. Jarang dipakai, namun baik untuk ramalan jangka panjang, menengah, dan jangka pendek.
c. Metode proyeksi trend dengan regresi. Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan dasar garis trend untuk
suatu persamaan matematik, sehingga dengan dasar persamaan tersebut dapat diproyeksikan hal yang diteliti untuk masa depan.
2.1.5 Pemilihan Teknik dan Metode Peramalan
Kategori