BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

Transkripsi

1 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pegertia Peramala Peramala (forecastig) adalah kegiata utuk memperkiraka apa yag aka terjadi atau kapa suatu peristiwa aka timbul/terjadi, sehigga tidaka atau keputusa yag tepat dapat dilakuka. Dalam peramala didasarka pada bermacam-macam cara yaitu Metode Perataa (Average), Metode Pemulusa (Smoothig) Ekspoesial, da Metode Box Jekis. Disampig itu, melalui metode atau tekik peramala diharapka dapat diidetifikasika model yag aka diguaka utuk meramalka kodisi pada waktu yag aka datag. Model peramala itu secara umum dapat dikemukaka sebagai:y t = pola + error. Jadi, data dibedaka mejadi kompoe yag dapat diidetifikasi (pola) da tidak dapat diidetifikasi (error). Maka, pegguaa metode peramala adalah utuk megidetifikasi suatu model peramala sedemikia rupa sehigga error- ya mejadi semiimal mugki.

2 Pegguaa tekik peramala diawali dega pegeksplorasia kodisi (pola data) pada waktu-waktu yag lalu gua megembagka model yag sesuai dega pola data dega megguaka asumsi bahwa pola data pada waktu yag lalu itu aka berulag lagi pada waktu yag aka datag. Selajutya, model itu diguaka utuk meramalka kodisi-kodisi pada waktu yag aka datag. Bila uraia megeai peramala tersebut diamati, ada dua dimesi yag tercakup, yaitu waktu yag lalu dimaa data tersedia da waktu yag aka datag dimaa data tidak tersedia. Kegiata peerapa model yag telah dikembagka pada waktu yag lalu diamaka proyeksi, sedagka kegiata peerapa model yag dikembagka pada waktu yag aka datag diamaka peramala. Pegguaa metode atau tekik peramala dega model yag diidetifikasika secara tepat juga didukug oleh baik tidakya data maupu iformasi yag diguaka. Selama data maupu iformasi yag diguaka tidak dapat meyakika seperti sumber dari data atau iformasi yag tidak jelas, maka hasil peramala yag disusu juga aka sulit dipercaya aka ketepata da keakurataya. 2.2 Keguaa Peramala Serig terdapat sejag waktu (time lag) atara kesadara aka peristiwa atau kebutuha medatag dega peristiwa itu sediri. Adaya waktu teggag (lead time) ii merupaka alasa utama bagi perecaaa da peramala. Jika waktu teggag ii

3 pajag da hasil peristiwa akhir bergatug pada faktor-faktor yag dapat diketahui, maka perecaaa dapat memegag peraa petig. Dalam sebuah istasi pemeritah maupu swasta, perecaaa sagat dibutuhka utuk pegambila keputusa utuk beberapa waktu kedepa. Peramala merupaka alat batu yag petig dalam perecaaa yag efektif da efisie. Apalagi saat ii, telah terjadi kemajua pesat dalam bidag peramala. Beberapa keguaa peramala dalam bagia orgaisasi yaitu: 1. Pejadwala sumber daya yag tersedia Pegguaa sumber daya yag efisie memerluka pejadwala produksi, trasportasi, kas, persoalia, da sebagaiya. Iput yag petig utuk pejadwala seperti itu adalah ramala tigkat permitaa utuk produk, baha, teaga kerja, fiacial, atau jasa pelayaa. 2. Peyediaa sumber daya tambaha Waktu teggag (lead time) utuk memperoleh baha baku, meerima pekerja baru, atau membeli mesi da peralata dapat berkisar atara beberapa hari sampai beberapa tahu. Peramala diperluka utuk meetuka sumber daya di masa datag. 3. Peetua sumber daya yag diigika Setiap orgaisasi harus meetuka sumber daya yag igi dimiliki dalam jagka pajag. Keputusa semacam itu bergatug pada kesempata pasar, faktor-faktor ligkuga, da pegembaga iteral dari sumber daya fiacial, mausia, produk,

4 da tekologis. Semua peetua ii memerluka ramala yag baik da maeger yag dapat meafsirka pedugaa serta membuat keputusa yag tepat. Tiga kelompok diatas merupaka betuk khas dari keperlua peramala jagka pedek, meegah, da pajag dari orgaisaasi saat ii selai bidag laiya. Orgaisasi dalam membagu suatu sistem peramala perlu memiliki pegetahua da keterampila yag meliputi palig sedikit 4 (empat) bidag: idetifikasi da defeisi masalah peramala; aplikasi seragkaaia metode peramala; prosedur pemiliha metode yag tepat utuk situasi tertetu; da dukuga orgaisasi utuk meerapka da megguaka metode peramala secara formal. Berdasarka uraia diatas, maka dapat dikataka bahwa metode peramala sagat di butuhka da bergua utuk megaalisa data masa lalu utuk keperlua waktu yag aka datag. Sehigga, dega metode peramala aka diperoleh perecaaa yag teratur, terarah da sistematis sesuai hasil aalisis yag tepat. 2.3 Jeis-Jeis Peramala Berdasarka jagka waktu disusu, maka peramala dapat dibedaka atas 2 (dua) kategori utama yaitu:

5 1. Peramala Jagka Pajag Peramala jagka pajag adalah peramala yag dilakuka utuk peyusua hasil ramala yag jagka waktuya lebih dari satu setegah tahu. Misalaya, diperluka peyusua recaa pembagua suatu Negara atau suatu daerah. 2. Peramala Jagka Pedek Peramala jagka pedek adalah peramala yag dilakuka utuk peyusua hasil ramala yag jagka waktuya kurag dari satu setegah tahu. Misalya, peramala peyusua recaa produksi, recaa pejuala, recaa persediaa, da lai sebagaiya. Berdasarka sifat ramala yag telah disusu, maka peramala dapat dibedaka atas dua kategori utama yaitu: 1. Peramala yag Kualitatif atau Tekologis Peramala kualitatif adalah peramala yag didasarka atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramala yag dibuat sagat bergatug pada orag yag meyusuya. Hasil ii sagat petig karea hasil peramala tersebut ditetuka berdasarka pemikira yag bersifat ituisi, pedapat, da pegetahua dari orag yag meyusuya. Metode kualitatif dapat dibagi mejadi dua yaitu metode eksploratoris da ormatif.

6 2. Peramala Kuatitatif Peramala kuatitatif merupaka peramala yag didasarka atas data kuatitatif pada masa lalu. Hasil peramala yag dibuat sagat bergatug kepada metode yag diguak dalam peramala tersebut. Dega metode yag berbeda aka dihasilka hasil yag berbeda pula. Baik tidakya metode yag diguaka ditetuka oleh perbedaa atau peyimpaga hasil ramala dega keyataa yag terjadi. Semaki kecil peyimpaga atara hasil dega dega keyataa yag terjadi berarti metode yag diguaka semaki baik. Metode kuatitatif dapat dibagi dalam deret berkala (time series) da metode kausal. Saat ii telah dikembagka beberapa metode atau tekik-tekik peramala utuk meghadapi bermacam-macam keadaa yag aka terjadi. Tetapi dalam hal ii, peulis membatasi bahwa metode yag aka diguaka dalam peyusua Tuga Akhir ii adalah cara memperkiraka sesuatu yag aka terjadi di masa depa secara kuatitatif. Oleh karea itu, dalam pembahasa selajutya aka ditekaka pada peramala kuatitatif. Pada dasarya peramala kuatitatif ii dibedaka atas: 1. Metode peramala yag di dasarka atas pegguaa aalisa pola hubuga atar variable yag aka diperkiraka dega variable waktu, yag merupaka deret waktu (time series). 2. Metode peramala yag di dasarka atas pegguaa aalisa pola hubuga atara variable yag diperkiraka dega variable lai yag mempegaruhiya, buka waktu, yag disebut dega metode korelasi atau sebab akibat (causal methods). Dalam peyusua Tugas Akhir ii, diguaka metode peramala dega

7 megguaka variabel waktu (time series). Peramala kuatitatif dapat diguaka bila terdapat tiga kodisi yaitu: 1. Adaya iformasi tetag masa lalu 2. Iformasi tersebut dapat dikuatitatifka dalam betuk data 3. Iformasi tersebut dapat diasumsika bahwa beberapa aspek pola masa lalu aka terus berlajut di masa yag aka datag. Kodisi yag terakhir ii dibuat sebagai asumsi yag berkesiambuga (assumptio of med cotiuity). Asumsi ii merupaka modal yag medasari dari semua metode peramala kuatitatif da bayak metode peramala tekologis, terlepas dari bagaimaa caggihya metode tersebut. 2.4 Metode Peramala Metode-metode peramala dega aalisa deret waktu yaitu: 1. Metode Pemulusa Ekspoesial da Rata-rata Bergerak Serig diguaka utuk peramala jagka pedek da jarag dipakai utuk peramala jagka pajag. 2. Metode Regresi Metode ii biasa diguaka utuk ramala jagka meegah da jagka pajag.

8 3. Metode Box-Jekis Jarag dipakai, amu baik utuk ramala jagka pedek, meegah da jagka pajag Aalisa Deret Berkala Data berkala (time series) adalah data yag dikumpulka dari waktu ke waktu utuk memberika gambara tetag perkembaga suatu kegiata dari waktu ke waktu. Aalisis data berkala memugkika utuk megetahui perkembaga satu atau beberapa kejadia serta hubugaya dega kejadia lai. Metode time series merupaka metode perramala kuatitatif didasarka atas pegguaa aalisis pola hubuga atar variable yag aka diperkiraka dega variable waktu. Tujua time series ii mecakup meeliti pola data yag diguaka utuk meramalka apakah data tersebut stasioer atau ttidak da ekstrapolasi ke masa yag aka datag. Stasioer itu sediri berarti bahwa tidak dapat pertumbuha atau peurua data. Data secara kasar harus horizotal sepajag waktu, dega kata lai fluktuasi data kosta setiap waktu.

9 2.4.2 Pemiliha Tekik da Metode Peramala Dalam pemiliha tekik metode peramala, perlu diketahui cirri-ciri petig yag harus diperhatika bagi pegambila keputusa da aalisa keadaa dalam mempersiapka peramala. Ada 6 (eam) faktor utama yag diidetifikasi sebagai tekik da metode peramala, yaitu: 1. Horizo Waktu Ada dua aspek dari horizo waktu yag berhubuga dega masig-masig metode peramala. Pertama adalah cakupa waku di masa yag aka datag. Aspek kedua adalah adalah jumlah periode utuk peramala yag diigika. 2. Pola Data Dasar utama dari metode peramala adalah aggapa bahwa macam dari pola yag didapati di dalam data yag diramalka aka berkelajuta. 3. Jeis dari Model Model-model merupaka suatu deret dimaa waktu digambarka sebagai usur yag petig utuk meetuka perubaha-perubaha dalam pola. Model-model perlu ddiperhatika karea masig-masig model mempuyai kemampua yag berbeda dalam aalisa keadaa utuk pegambila keputusa. 4. Biaya yag Dibutuhka

10 Umumya ada 4 (empat) usur biaya yag tercakup dalam pegguaa suatu prosedur peramala. Yaki biaya-biaya pegembaga, peyimpaa (storage) data, operasi pelaksaaa, da kesempata dalam pegguaa tekik-tekik da metode peramala. 5. Ketepata Metode Peramala Tigkat ketepata yag dibutuhka sagat erat kaitaya dega tigkat pericia yag dibutuhka dalam suatu peramala. 6. Kemudaha dalam Peerapa Metode-metode yag dapat dimegerti da mudah dialokasika sudah merupaka suatu prisip umum bagi pegambila keputusa Peetua Pola Data Hal petig harus diperhatika dalam metode deret berkala adalah meetuka jeis pola da historisya. Sehigga pola data yag tepat dega pola data historis tersebut dapat diuji, dimaa pola data umumya dapat dibedaka sebagai berikut: 1. Pola Data Horizotal Pola ii terjadi bila berfluktuasi di sekitar ilai rata-rata yag kosta. 2. Pola Data Musima (Seosoal) Pola yag meujukka perubaha yag berulag-ulag secara periodic dalam deret waktu. Pola yag ii terjadi bila suatu deret dipegaruhi oleh factor musima, misalya: kuartal tahu tertetu, bulaa, hari-hari pada miggu tertetu.

11 3. Pola Siklis (Cyclical) Pola data yag meujukka geraka aik turu dalam jagka pajag dari suatu kurva tred. Terjadi bila dataya dipegaruhi oleh fluktuasi ekoomi jagka pajag seperti yag berhubuga dega siklis bisis. 4. Pola Data Tred Pola yag meujukka keaika atau peurua jagka pajag data. 2.5 Metode Pemulusa (Smoothig) Metode pemulusa (smoothig) adalah metode peramala dega megadaka peghalusa terhadap masa lalu, yaitu dega megambil rata-rata dari ilai beberapa tahu lalu utuk meaksir ilai pada beberapa tahu kedepa. Secara umum metode pemulusa (smoothig) diklasifikasika mejadi dua bagia: 1. Metode Rata-Rata Metode rata-rata di bagi atas empat bagia: a. Nilai tegah (mea) b. Rata-rata bergerak tuggal (sigle movig average) c. Rata-rata bergerak gada (double movig average) d. Kombiasi rata-rata bergerak laiya Metode rata-rata tujuaya adalah utuk memafaatka data masa lalu utuk megembagka suatu system peramala pada periode medatag. 2. Metode Pemulusa Ekspoesial Betuk umum dari pemulusa ekspoesial:

12 F t+1 = α X t + (1-α) F t dimaa: F t+1 = ramala suatu period eke depa X t = data aktual pada periode ke-t F t = ramala pada periode ke-t α = parameter pemulusa Bila betuk umum tersebut diperluas maka aka berubah mejadi: F t+1 = αx t + α(1-α)x t-1 + α(1-α) 2 X t (1-α) N F t-(n-1) Dari perluasa betuk umum diatas dapatlah dikataka bahwa metode smoothig ekspoesial merupaka sekelompok metode yag meujukka pembobota meuru secara ekspoesial terhadap ilai observasi yag baru diberika bobot yag relative lebih tua atau dega kata lai observasi yag baru diberika bobot yag relative lebih besar ilai observasi yag lebih tua. Metode ii terdiri atas: 1. Metode Pemulusa (Smoothig) Ekspoesial Tuggal a. Satu Parameter (Oe Parameter) b. Pedekata Aditif 2. Metode Pemulusa (Smoothig) Ekspoesial Gada a. Metode Liier Satu Parameter dari Brow b. Metode Dua Parameter dari Holt 3. Metode Pemulusa (Smoothig) Ekspoesial Triple a. Metode Kuadratik Satu Parameter dari Brow

13 Diguaka utuk pola data kuadratik, kubik, atau orde yag lebih tiggi. b. Metode Kecederuga da Musim Tiga Parameter dari Witer Diguaka utuk data berbetuk tred da musima. 4. Metode Pemulusa (Smoothig) Ekspoesial Meurut Klasifikasi Pegels Metode Smoothig yag Diguaka Utuk medapatka hasil ramala yag baik, maka harus diketahui cara peramala yag tepat. Data pejuala mobil jeis miibus ke dalam grafis meujukka pola data tred liier yag dapat dilihat dari plot ilai-ilai autokorelasi yag meujukka pola data tred liiier. Maka metode ramala deret berkala yag diguaka utuk meramalka ilai pejuala mobil jeis miibus pada pemecaha masalah ii adalah dega megguaka Metode Pemulusa (Smoothig) Ekspoesial Gada Satu Parameter dari Brow. Metode ii merupaka metode liier yag dikemukaka oleh Brow. Dasar pemikira dari Metode Pemulusa (Smoothig) Ekspoesial Gada Satu Parameter dari Brow adalah serupa dega rata-rata bergerak liier, karea kedua ilai pemulusa tuggal da gada ketiggala dari data sebearya. Bila terdapat usure tred, perbedaa ilai pemulusa tuggal da gada dapat ditambahka kepada pemulusa tuggal da disesuaika utuk tred. Persamaa yag dipakai dalam pelaksaaa Metode Pemulusa (Smoothig) Ekspoesial Gada Satu Parameter dari Brow adalah sebagai berikut:

14 S' t = αx t + (1-α ) S ' t-1 S '' t = α S' t + (1-α ) S '' t-1 a t = S t + ( S' t - S '' t ) = 2 S' t - S '' t b t = S' t - S '' t ) F t+m = a t + b t. m dimaa: m S' t S '' t = jumlah periode ke muka yag diramalka = ilai pemulusa ekspoesial tuggal (sigle ekspoesial smoothig value) = ilai pemulusa ekspoesial gada (double ekspoesial smoothig value) α = parameter pemulusa ekspoesial dega besar 0 < α < 1 a t b t F t+m = Nilai kostata pada priode ke-t = Nilai slope = hasil peramala utuk m periode ke depa yag diramalka 2.6 Ketepata Ramala Ketepata ramala adalah suatu hal yag medasar dalam peramala yaitu bagaimaa megukur kesesuaia suatu metode peramala tertetu utuk suatu kumpula data yag diberika. Ketepata dipadag sebagai criteria peolaka utuk memilih suatu metode peramala. Dalam pemodela deret berkala (time series) dari data masa lalu dapat diramalka situasi yag aka terjadi pada masa yag aka datag. Maka utuk meguji kebeara ramala diguaka criteria ketepata ramala.

15 Beberapa kriteria yag diguaka utuk meguji ketepata ramala adalah: 1. ME (Mea Error) / Nilai Tegah Kesalaha ME = et t =1 2. MSE (Mea Square Error) / Nilai Tegah Kesalaha Kuadrat MSE = 2 et t=1 3. MAE (Mea Absolute Error)/ Nilai Tegah Kesalaha Absolut MAE = t =1 e t 4. MPE (Mea Percetage Error) / Nilai Tegah Kesalaha Persetase MPE = t =1 PE t 5. MAPE(Mea Absolute Persetage Error) / Nilai Tegah Kesalaha Persetase Absolut MAPE = t =1 PE t dimaa: e t = X t F t (kesalaha pada periode ke-t)

16 X t = data aktual pada periode ke-t PE t = 100 (kesalaha persetase pada periode ke-t) F t = ilai ramala pada periode ke-t = bayakya periode waktu Metode peramala yag dipilih adalah metode yag memberika ilai MSE terkecil.