751fb sessi 2. sistem informasi peramalan

METODE-METODE
DALAM
PERAMALAN
Sigit Setyowibowo, ST., MMSI

Mengapa Perlu Peramalan??






Ada ketidakpastian aktivitas produksi di
masa yang akan datang.
Kemampuan & sumber daya perusahaan
yang terbatas.
Untuk dapat melayani konsumen lebih
baik, melalui tersedianya hasil produksi
yang baik.

Tujuan Peramalan






Mengurangi ketidakpastian produksi.
Agar langkah proaktif atau antisipatif
dapat dilakukan.
Keperluan penjadwalan produksi.

Validitas Peramalan







Identifikasi masalahnya.
Pemilihan dan pengumpulan datanya

(tidak reliabel, valid, dan lengkap).
Pemilihan alat atau metode
peramalannya.
Interprestasi hasil atau penerjemahan
hasil.

Kegunaan Peramalan
BIDANG

KEGUNAAN

Akuntansi

Perkiraan biaya/keuntungan

Keuangan

Arus kas dan pendanaan

Sumber daya manusia

Perekrutan, pelatihan

Pemasaran

Harga, promosi, strategi

Sistem informasi
manajemen

Sistem IT/IS, pelayanan

Operasi

Penjadwalan, MRP, beban kerja

Desain produk/jasa

Produk dan jasa baru

Taksonomi Peramalan
Peramal
an
Metode

Metode

Kualitatif/Subye
Kuantitatif/Obye
Time Series/ deret
Kausal/
Juri Opini
ktif
ktif
waktu
akibat
Eksekut
Metode
Regre
Smoothi

Dekompo
if
si
ng
sisi
Delph
Tenaga
Ratai
rata
Penjual
Moving
Survei
an
Pasar
Averag
Exponential
e
Smoothin
g

sebab
Regres
i
Koefsien
Linier
Korelas
Pemodelan
i
Ekonomi
k

PERAMALAN KUALITATIF

Metode Peramalan Kualitatif
8



Peramalan kualitatif umumnya bersifat
subjektif, dipengaruhi oleh intuisi, emosi,

pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh
karena itu hasil peramalan dari satu orang
dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun
demikian, peramalan kualitatif dapat
menggunakan teknik/metode peramalan, yaitu :
1.
2.
3.
4.

Juri dari Opini Eksekutif
Gabungan Tenaga Penjualan
Metode Delphi
Survai Pasar (market survey)

Juri dari Opini Eksekutif
peramalan dilakukan oleh eksekutif
(manajer)tingkat atas perusahaan,
karena kemampuan yang mereka
miliki.

2. metode ini mengambil opini atau
pendapat dari sekelompok kecil
manajer puncak/top manager
(pemasaran, produksi, teknik,
keuangan dan logistik), yang
seringkali dikombinasikan dengan
model-model statistik.
1.

Gabungan Tenaga Penjualan




peramalan dilakukan dengan
memanfaatkan kedekatan tenaga
penjual dengan konsumen.
setiap tenaga penjual meramalkan tingkat
penjualan di daerahnya, yang kemudian
digabung pada tingkat provinsi dan

nasional untuk mencapai ramalan secara
menyeluruh.

Metode Delphi


dilakukan dengan melengkapi data untuk peramalan melalui
pembagian daftar pertanyaan kepada pelanggan/ konsumen/
masyarakat.

dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan
kepada responden, jawabannya kemudian diringkas
dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat
peramalannya. Metode memakan waktu dan
melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang
membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya
untuk dipakai para ahli dalam menganalisisnya.
 Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih
profesional sehingga hasil peramalan diharapkan
mendekati aktualnya.



Langkah – langkah dalam metode Delphi
adalah sebagai berikut :
1.

2.

Seorang yang terpilih menjadi coordinator panel
mengajukan kuisioner / pertanyaan secara tertulis
kepada para anggota panel. Isi pertanyaan dapat
menyangkut berbagai hal yang berkaitan dengan
perkiraan di masa yang akan datang. Pertanyaan
ini dmaksudkan untuk ditanggapi oleh setiap
anggota panel secara tertulis pula.
Masing – masing anggota kelompok menanggapi
pertanyaan koordinator tersebut dan menyerahkan
hasilnya secara tertulis. Dalam menanggapi
pertanyaan koordinator, tidak diadakan komunikasi
antara anggota satu dengan anggota lainnya.

Langkah – langkah dalam metode Delphi
adalah sebagai berikut :
3.

4.

Koordinator mengedit tanggapan tertulis dari
masing-masing anggota, merangkum jawaban
kelompok dengan disertai penjelasan dan lain –
lain informasi yang dikemukakan oleh para
anggota panel. Hasil tersebut kemudian
dikirimkan kepada para anggota panel dengan
disertai pertanyaan – pertanyaan berikutnya
untuk ditanggapi secara tertulis.
Masing – masing anggota kelompok menanggapi
pertanyaan coordinator. Biasanya tanggapan
anggota panel ini diwarnai oleh rekapan hasil
langkah 3.

Langkah – langkah dalam metode Delphi
adalah sebagai berikut :
Koordinator (seperti langkah 3) mengedit,
merangkum, dan seterusnya. Demikian prosesnya
berulang antara tiga sampai empat kali, sehingga
akhirnya koordinator menilai cukup memuaskan
terhadap hasil panel yang merupakan konvergensi
rasional dari kelompok.
Kunci keberhasilan metode Delphi pada dasarnya
tergantung pada kompetensi koordinator dan
kepakaran
anggota
panel
serta
variasi
pengalamannya.
Koordinator
perlu
memiliki
kemampuan
menjalin
sintesa
atas
berbagai
pendapat dan ramalan dari peserta yang bervariasi.
5.

Survai Pasar (market survey)
15







dilakukan
dengan
turun
langsung
ke
lapangan/pasar, sehingga diperoleh informasi
langsung dari pasar.
Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen
potensial terhadap rencana pembelian pada
periode yang diamati. Survai dapat dilakukan
dengan kuesioner, telepon, atau wawancara
langsung.
Penelitian pasar sering digunakan dalam
merncanakan produk baru, sistem periklanan dan
promosi yang tepat. Hasil dari penelitian pasar ini
kadang-kadang juga dipakai sebagai dasar
peramalan permintan produk baru.

PERAMALAN KUANTITATIF-Time Series

Persyaratan Penggunaan
Metode Kuantitatif:
1. Tersedia informasi tentang masa lalu.
2. Informasi tersebut dapat di kuantitatifkan
dalam bentuk data numerik.
3. Dapat diasumsikan bahwa beberapa
aspek pola masa lalu akan terus
berlanjut di masa mendatang.

Time Series




Analisa Deret waktu didasarkan pada asumsi bahwa
deret waktu tersebut terdiri dari komponen-komponen
Trend (T), Siklus/Cycle (C), Pola Musiman/ Season (S),
Variasi Acak/ Random (R) yang akan menunjukkan
suatu pola tertentu. Komponenkomponen tersebut
kemudian dipakai sebagai dasar dalam membuat
persamaan matematis.
Analisa Deret Waktu ini sangat tepat dipakai untuk
meramalkan permintaan yang pola permintaan di
masa lalunya cukup konsisten dalam periode waktu
yang lama, sehingga diharapkan pola tersebut masih
akan tetap berlanjut.

Time Series
Peramalan dengan time series memiliki prosedur
yang harus dilaksanakan secara utuh. Bila tidak,
maka risiko – risiko berikut akan terjadi.
1. Hasil peramalan tidak valid, sehingga tidak
dapat diterapkan.
2. Kesulitan mendapatkan / memilih metode
peramalan yang akan memberikan validitas
ramalan tinggi.
3. Memerlukan waktu dalam melakukan analisis
dan peramalan.

Prosedur Peramalan
Prosedur peramalan permintaan dengan metode
time series adalah sebagai berikut.
1. Tentukan pola data permintaan. Dilakukan dengan
cara memplotkan data secara grafis dan
menyimpulkan apakah data itu berpola trend,
musiman, siklikal, atau eratik / random
2. Mencoba beberapa metode time series – yang
sesuai dengan pola permintaan tersebut – untuk
melakukan peramalan. Metode yang dicoba
semakin banyak semakin baik. Pada setiap metode,
sebaiknya dilakukan pula peramalan dengan
parameter yang berbeda.

Prosedur peramalan
3. Mengevaluasi tingkat kesalahan masing – masing metode
yang telah dicoba. Tingkat kesalahan diukur dengan
kriteria MAD, MSE, MAPE, atau lainnya. Sebaiknya nilai
tingkat kesalahan (apakah MAD, MSE, atau MAPE) ini
ditentukan dulu. Tidak ada ketentuan mengenai berapa
tingkat kesalahan maksimal dalam peramalan.
4. Memilih metode peramalan terbaik di antara metode
yang dicoba. Metode terbaik adalah metode yang
memberikan tingkat kesalahan terkecil dibanding metode
lainnya dan tingkat kesalahan tersebut di bawah batas
tingkat kesalahan yang telah ditetapkan.
5. Melakukan peramalan permintaan dengan metode
terbaik yang telah dipilih.

Pola data pada time series

Pola data pada time series

Time Series Patterns
Stationer

 Konstan

Trend Effect

 Tren

Seasonal Effect

 Musiman

Cyclic Effect

 siklus

Pola horisontal (H) atau stasioner


Data stasioner dapat didefinisikan data yang
nilai rata-ratanya tidak berubah dari waktu ke
waktu atau dapat dikatakan data bersifat stabil.
Seperti situasi yang berkembang ketika ada
peningkatan pola data yang mempengaruhinya
maka teknik ini akan relatif stabil.



data berfluktuasi disekitar nilai rata-rata yg
konstan. Suatu produk yg penjualannya tdk
meningkat atau menurun selama waktu
tertentu termasuk jenis ini.

Teknik peramalan stasioner digunakan
jika:







data stabil, lingkungan yg berpengaruh relatif tetap
Misalnya angka kerusakan perminggu pada
pemasangan bagian-bagian perakitan mesin memiliki
rata-rata produksi yang sama, kumpulan penjualan
produk atau layanan dalam perkembangan proses
kehidupan dan jumlah hasil penjualan dari tingkat
usaha yang konstan.
butuh model yang sangat sederhana karena
keterbatasan data, atau memudahkan dalam
penjelasan dan pelaksanaan
Contoh: ketika bisnis atau organisasi itu baru dan
hanya sedikit data historis yang tersedia

Teknik yang bisa digunakan




Naïve
Simple averaging
Moving average

Pola data

TREND / KECENDERUNGAN (T )


Pola trend adalah bila data permintaan
menunjukkan pola kecenderungan
gerakan penurunan atau kenaikan
jangka panjang. Data yang kelihatannya
berfluktuasi, apabila dilihat pada rentang
waktu yang panjang akan dapat ditarik
suatu garis maya. Garis putus – putus
tersebut itulahyang disebut garis trend.

TREND / KECENDERUNGAN (T )




Trend merupakan sifat dari permintaan di masa
lalu terhadap waktu terjadinya, apakah
permintaan tersebut cenderung naik, turun atau
konstan.
Rangkaian Trend ditandai dengan adanya
kecenderungan arah data bergerak naik ( growth)
atau turun (decline) pada jangka panjang. Dengan
kata lain runtun waktu dikatakan mempunyai
Trend jika nilai rata-ratanya berubah sewaktuwaktu sehingga diharapkan untuk menambah atau
mengurangi selama periode ramalan yang mana
yang diinginkan.

Teknik peramalan untuk data trend
digunakan jika













daya produksi yang meningkat atau kemajuan teknologi yang
mendorong perubahan gaya hidup (misal: permintaan barang
elektronik)
Contoh: permintaan komponen elektronik, yang meningkat
dengan adanya komputer dan pemakaian jalan kereta api yang
menurun karena adanya pesawat terbang.
pertambahan jumlah penduduk yang mendorong pada
permintaan barang dan jasa.
Contoh: pajak penjualan barang-barang konsumsi, permintaan
konsumsi energi, dan penggunaan bahan mentah.
daya beli dolar yang mempengaruhi perekonomian( inflasi )
Contoh: gaji,biaya produksi dan harga
penerimaan pasar meningkat.
Contoh: periode pertumbuhan dalam putaran produk baru.

Teknik yang bisa digunakan





metode regresi linear,
exponential smoothing, atau
double exponential smoothing.
Metode regresi linear biasanya
memberikan tingkat kesalahan yang
lebih kecil.

TREND / KECENDERUNGAN (T )

SIKLUS / CYCLE (C)


Permintaan suatu produk dapat memiliki
siklus yang berulang secara periodik,
biasanya lebih dari satu tahun, sehingga
pola ini tidak perlu dimasukan dalam
peramalan jangka pendek. Pola ini amat
berguna untuk peramalan jangka
menengah dan jangka panjang.

SIKLUS / CYCLE (C)




Pola siklikal adalah bila fluktuasi permintaan secara
jangka panjang membentuk pola sinusoid atau
gelombang atau siklus. Pola siklikal mirip dengan
pola musiman.
Pola musiman tidak harus berbentuk gelombang,
bentuknya dapat bervariasi, namun waktunya akan
berulang setiap tahun (umumnya). Pola siklikal
bentuknya selalu mirip gelombang sinusoid. Untuk
menentukan data berpola siklis tidaklah mudah.
Kalau pola musiman rentang waktu satu tahun
dapat dijadikan pedoman, maka rentang waktu
perulangan siklikal tidak tentu.

Teknik yang bisa digunakan




metode moving average,
weight moving average, dan
eksponential smoothing

SIKLUS / CYCLE (C)

POLA MUSIMAN / SEASON (S )


Fluktuasi permintaan suatu produk
dapat naik turun disekitar garis trend
dan biasanya berulang setiap tahun.
Pola ini biasanya disebabkan oleh faktor
cuaca, musim libur panjang, dan hari
raya keagamaan yang akan berulang
secara periodik setiap tahunnya.

POLA MUSIMAN / SEASON (S )








Bila data yang kelihatannya berfluktuasi, namun
fluktuasi tersebut akan terlihat berulang dalam suatu
interval waktu tertentu, maka data tersebut berpola
musiman.
Disebut pola musiman karena permintaan ini biasanya
dipengaruhi oleh musim, sehingga biasanya interval
perulangan data ini adalah satu tahun.
Sebagai contoh, penjualan payung dan jas hujan di
musim hujan adalah lebih besar ketimbang di musim
kemarau.
Contoh lain adalah permintaan baju hangat tentu sangat
dipengaruhi oleh musim (semi, panas, gugur, dingin).

Teknik yang bisa digunakan




metode winter, (sangat sesuai),
moving average,
weight moving average

POLA MUSIMAN / SEASON (S )

VARIASI ACAK/RANDOM (R)




Permintaan suatu produk dapat mengikuti
pola bervariasi secara acak karena faktorfaktor adanya bencana alam , bangkrutnya
perusahaan pesaing, promosi khusus, dan
kejadian-kejadian lainnya yang tidak
mempunyai pola tertentu.
Variasi acak ini diperlukan dalam ragka
menentuka ersediaan pengaman untuk
mengantisipasi kekurangan persediaan
bila terjadi lonjakan permintaan.

VARIASI ACAK/RANDOM (R)




Pola eratik (random) adalah bila fluktuasi data
permintaan dalam jangka panjang tidak dapat
digambarkan oleh ketiga pola lainnya. Fluktuasi
permintaan bersifat acak atau tidak jelas. Tidak
ada metode peramalan yang direkomendasikan
untuk pola ini. Hanya saja, tingkat kemampuan
seorang analisis peramalan sangat menentukan
dalam pengambilan kesimpulan mengenai pola
data.
Seorang analisis, untuk data yang sama mungkin
menyimpulkan berpola random dan analisis lainnya
menyimpulkan musiman.

VARIASI ACAK/RANDOM (R)


Keterampilan dan imajinasi analisis
peramalan memang merupakan factor
yang paling menentukan dalam
pelaksanaan peramalan. Bisa jadi, pola
data peramalan yang random ini
ternyata mengikuti pola tertentu yang
bukan seperti ketiga pola yang
dijelaskan, untuk ini diperlukan metode
khusus (mungkin subjektif untuk
melakukan peramalan.

VARIASI ACAK/RANDOM (R)

Terima Kasih