PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA

Transkripsi

1 PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari Mahemaics & Saisics Deparme, School of Compuer Sciece, Bius Uiversiy Jl. K.H. Syahda No. 9, Palmerah, Jakara Bara 480 ABSTRACT Forecasig is performed due o he complexiy ad uceraiy faced by a decisio maker. This aricle discusses he selecio of a appropriae forecasig model wih ime series daa available. A appropriae forecasig model is required o esimae sysemaically abou wha is mos likely o occur i he fuure based o pas daa series, so ha errors (he differeces bewee wha acually happes ad he resuls of he esimaio) ca be miimized. A gauge is required o deec he required he value of forecas accuracy. I his paper ways of forecasig accuracy of deecio are discussed usig he mea square error (MSE) ad he mea absolue perceage error (MAPE). The forecasig mehod uses Movig Average, Expoeial Smoohig, ad Wiers mehod. Wih he hree mehods forecas value is deermied ad he smalles value of MSE ad Mape is seleced. The resuls of daa aalysis showed ha he Expoeial Smoohig is cosidered a appropriae mehod o forecas he sales volume of PT Sariamadiri Ciramulia because i produces he smalles value of MSE ad Mape. Keywords: forecas, ime series daa, Movig Average, Expoeial Smoohig, Wiers, meas square error (MSE), mea absolue perceage error (MAPE) ABSTRAK Peramala dilakuka karea adaya kompleksias da keidakpasia yag dihadapi oleh si pembua kepuusa. Arikel ii membahas pemiliha model peramala yag sesuai dega daa dere waku yag ada. Suau proses uuk memperkiraka secara sisemaik eag apa yag palig mugki erjadi di masa depa berdasarka daa series masa lalu da sekarag memerluka model peramala yag epa/sesuai, agar kekeliruaya (selisih aara apa yag erjadi dega hasil perkiraa) dapa diperkecil. Uuk medapaka meode yag epa diperluka ala ukur uuk medeeksi keepaa ilai ramala. Dalam ulisa ii dibahas cara deeksi keepaa peramala dega mea square error (MSE) da mea absolue perceage error (MAPE). Peramala megguaka meode Movig Average, Expoeial Smoohig, da Wiers. Dega keiga meode di aas dieuka ilai ramala da dipilih ilai MSE da MAPE erkecil. Hasil aalisis daa meujukka bahwa Expoeial Smoohig diaggap meode yag epa uuk meramalka volume pejuala PT Sariamadiri Ciramulia karea meghasilka ilai MSE da MAPE erkecil. Kaa kuci: ramala, daa dere waku, Movig Average, Expoeial Smoohig, Wiers, meas square error (MSE), mea absolue perceage error (MAPE) 636 ComTech Vol.2 No. 2 Desember 20:

2 PENDAHULUAN Persaiga bisis yag semaki kea, megharuska para pelaku bisis uuk meliha peluag pasar yag ada dalam meyusu sraegi da recaa yag aka dilaksaaka agar dapa meigkaka pejuala uuk memperoleh keuuga yag maksimal. Kuci kesuksesa dalam ragka meigkaka pejuala para pelaku bisis perlu memperhaika selera da kebuuha kosume sera selalu melayai/memeuhi permiaa kosume. Yag perlu dilakuka oleh pelaku bisis sebagai pegambil kepuusa dalam suau perusahaa adalah megaur da meigkaka volume pejuala secara berkala. Dalam meigkaka pejualaya di masa yag aka daag maka pegambila kepuusa berkaia era dega peramala (forecasig) (Assauri, 984). Peramala dilakuka karea adaya kompleksias da keidakpasia yag dihadapi oleh si pembua kepuusa berkeaa dega masa depa usaha yag dijalai. Peramala yag dilakuka umumya didasarka pada daa masa lalu yag kemudia diaalisis dega megguaka meode ereu. Daa masa lalu dikumpulka, dipelajari, diaalisis da dihubugka dega berjalaya waku. Ramala yag baik adalah ramala yag medekai keyaaa. Hasil suau ramala idak selalu dapa dipasika kebearaya dalam hiuga 00% mulak, eapi hal ersebu idak berari bahwa peramala yag elah dilakuka mejadi percuma. Dalam kesempaa ii aka dilakuka kajia erhadap volume pejuala PT.Sariamadiri Ciramulia yag merupaka disribuor baja lapis seg merk lokfom. Peramala yag dilakuka dega megguaka iga meode yag ada dalam aalisis dere waku, yaiu meode movig aerage (raa-raa bergerak), Expoeial Smoohig (pemulusa ekspoesial), da meode Wiers (musima). Dega megguaka iga meode ersebu aka dipilih model peramala maa yag diaggap cocok uuk meramalka volume pejuala PT.Sariamadiri Ciramulia. Tujua dari peulisa ii adalah melakuka deeksi erhadap keepaa hasil peramala dega megguaka iga ukura seperi mea square error (MSE), mea absolue perceage error (MAPE), sera uuk meliha keragama dari gala/error dari iga meode peramala yag diguaka dielaah dega saisik durbi waso (D-W). Dega megeahui model/meode yag cocok uuk meramalka pejuala perusahaa diwaku yag aka daag euya aka diperoleh hasil ramala yag eradalka, sehigga aka memudahka dalam megaur produksi aau sok sejeis barag. Sera dapa meeuka kapa waku yag epa uuk memproduksi barag yag dijual oleh perusahaa ersebu. Pejuala merupaka salah sau aspek yag peig bagi PT. Sariamadiri Ciramulia. Peramala volume pejuala ii dilakuka uuk megeahui berapa bayak pejuala yag dilakuka sehigga dapa meramalka pejuala perusahaa pada bula berikuya. Dalam ulisa ii diguaka daa yag bersumber dari Megasari (200) eag volume pejuala PT. Sariamadiri Ciramulia selama bula Sepember 2006 sampai dega Sepember 200. METODE Berdasarka keragka eori dalam aalisis dere waku, dikeahui bahwa meode Wiers memilki keuggula dalam meramalka pola daa yag memiliki pola red da musima sehigga mampu memperkiraka pejuala pada ahu-ahu berikuya dega baik. Namu, meode Wiers saga bergaug pada aksira peramala awal. Meode Expoeial Smoohig memiliki Peerapa Ukura Keepaa (Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari) 637

3 keuggula dalam meguragi masalah peyimpaa daa. Sedagka, meode Movig Average melakuka perhiuga erhadap ilai daa baru da daa lama dihapus eapi meode ii memilki kelemaha yaiu semua memiliki bobo yag sama. Selajuya, uuk megeahui meode maa yag palig baik dari keiga meode ersebu dalam meramalka volume pejuala yag aka daag, dapa dilakuka deeksi erhadap hasil peramala dega meghiug ilai MSE da MAPE, yag merupaka kajia dega meguji error (kekelirua) dari masig-masig meode peramala yag diguaka. Meode peramala dega ilai MSE da MAPE erkecil merupaka meode yag erbaik da aka diguaka uuk melakuka kajia aau aalisis volume pejuala. Movig Average Movig average adalah suau meode peramala umum da mudah uuk megguaka alaala yag ersedia uuk aalisis ekis. Movig average meyediaka meode sederhaa uuk pemulusa daa masa lalu. Meode ii bergua uuk peramala keika idak erjadi re. Jika erdapa re, guaka esimasi berbeda uuk memperimbagkaya. Hal ii disebu dega bergerak karea sebagai daa baru yag ersedia, daa yag erua idak diguaka lagi (Makridakis e all, 999). Tujua uama pegguaa raa-raa bergerak adalah uuk meghilagka aau meguragi acaka dalam dere waku. Tekik raa-raa bergerak dalam dere waku erdiri dari pegambila suau kumpula ilai-ilai yag diobservasi, medapaka raa-raa dari ilai ii, da kemudia megguaka ilai raa-raa ersebu sebagai ramala uuk periode yag aka daag. (Assauri,984, p.23) Peramala dega ekik Movig Average melakuka perhiuga erhadap ilai daa yag palig baru sedagka daa yag lama aka dihapus. Nilai raa-raa dihiug berdasarka jumlah daa yag agka raa-raaya bergerakya dieuka dari harga sampai N daa yag dimiliki. Movig average dihiug dega megguaka rumus sebagai beriku: = () dimaa adalah ilai yag palig akhir da + adalah periode berikuya, uuk periode maa suau ramala dibua. = ramala uuk periode yag beriku, + X,-,-2 = ilai observasi/sebearya dari variabel iu pada periode,-,-2,... N = Jumlah observasi yag diguaka dalam meghiug raa-raa bergerak Dalam model Movig Average dapa diliha bahwa semua daa observasi memiliki bobo yag sama yag membeuk raa-raaya. Padahal daa observasi erbaru seharusya memiliki bobo yag lebih besar dibadigka dega daa observasi di masa lalu. Hal ii dipadag sebagai kelemaha dalam meode Movig Average. Expoeial Smoohig Expoeial smoohig adalah meode yag meujukka pemboboa meuru secara ekspoesial erhadap ilai pegamaa yag lebih ua. Terdapa sau aau lebih parameer peulisa yag dieuka secara eksplisi, da hasil pilha ii meeuka bobo yag dikeaka pada ilai observasi. (Makridakis e all, 999, p.78). Beberapa keuuga dari pegguaa meode Expoeial Smoohig adalah bayak meguragi masalah peyimpaa daa, sehigga idak perlu lagi meyimpa semua daa hisoris aau sebagia; haya pegamaa erakhir, ramala erakhir, da suau ilai kosaa yag harus disimpa. (Makridakis e all, 999, p.03-04). 638 ComTech Vol.2 No. 2 Desember 20:

4 Meode ii diperguaka secara luas didalam peramala karea sederhaa, efisie didalam perhiuga ramala, mudah disesuaika dega perubaha daa, dam keeliia meode ii cukup besar Meode ii diguaka uuk melakuka pemulusa erhadap suau dere berkala dega membua raa-raa erimbag dari sederea daa yag lalu. Meode ii saga efekif uuk peramala jagka pedek da idak membuuhka bayak daa. Meode Expoeial Smoohig cocok uuk daa yag bergerak acak ke aas da ke bawah secara erus meerus berari idak ada re maupu musima. (2) dimaa 0< < adalah fakor pemulusa. Semaki kecil ilai alpha, semaki mulus suau daa. Dega ilai Y () uuk iisial ilai ramala didekai dega ilai raa-raa ( ) aau = + α - ) (3) Wiers Apabila suau daa ime series dikeahui adaya pola musima di sampig pola daa red, meode Wiers merupaka sau-sauya meode pedekaa pemulusa yag bayak diguaka. Meuru Makridakis, Wheelrigh, da McGee (999. P.22-27), meode Wiers merupaka meode yag dapa meagai fakor musima da re secara lagsug. Meode ii didasarka aas iga persamaa pemulusa dega iga paramaer, yaiu sau uuk usur sasioer, sau uuk red, da sau uuk musima. Keuuga dari meode Wiers adalah memiliki kemampua yag saga baik dalam meramalka daa yag memiliki pola red da musima. Meode Wiers diguaka uuk meramalka suau hasil yag disesuaika dega variasi red da musima yag idak dapa diaasi oleh meode Movig Average da meode Expoeial Smoohig. Meode Wiers meyediaka iga parameer uuk memperhalus ilai, yaiu base, red, da musima. Persamaa dasar uuk meode Wiers adalah sebagai beriku: Pemulusa keseluruha. S X α + ( α ) ( S + b ) (4) I = L Pemulusa red Pemulusa musima b I = ( S S ) + ( γ ) b γ (5) X β I L (6) S = + ( β ) Ramala F + m = S + b m) I L+ m ( (7) Peerapa Ukura Keepaa (Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari) 639

5 dimaa L adalah pajag musima (misal: umlah bula aau kuaral dalam suau ahu), b adalah kompoe red, I adalah fakor peyesuaia musima, da F +m adalah ramala uuk m periode ke muka. Persamaa 6 dapa dibadigka dega ideks musima yag merupaka rasio aara ilai sekarag dari dere daa, X, dibagi dega ilai pemulusa uggal yag sekarag uuk dere daa ersebu, S. Jika X lebih besar daripada S, rasio ersebu aka lebih besar daripada. Sedagka jika X lebih kecil daripada S, rasio ersebu aka lebih kecil daripada. Uuk memahami meode ii kia perlu meyadari bahwa S merupaka ilai pemulusa (raa-raa) dari dere daa yag idak ermasuk usur musima. Juga perlu diiga bahwa X mecakup adaya keradoma dalam dere daa. Uuk meghaluska keacaka ii, persamaa 6 membobo fakor musima yag dihiug palig akhir dega β da agka musima palig akhir pada musima yag sama dega (- β ). (Fakor musima sebelum ii dihiug pada periode -L, karea L adalah pajag musima). Persamaa 5 epa sama dega persamaa dari Hol uuk pemulusa red, yaiu b γ S S ) + ( γ b (8) = ( ) Persamaa 4 berbeda sediki dari persamaa S α X + α) ( S b ) (9) = ( + dari Hol, dimaa usur peramaya dibagi dega agka musima I -L. Hal ii dilakuka uuk meghilagka musima (megelimiasi flukuasi musima dari) X. Peyesuia ii dapa digambarka dega memperhaika kasus dimaa I -L lebih besar daripada, yag erjadi pada saa ilai periode -L lebih besar daripada raa-raa dalam musimaya. Membagi X dega bilaga yag lebih besar daripada ii meghasilka suau ilai yag lebih kecil daripada ilai semula. Persease peurua ii sama dega bayakya usur musima pada periode -L yag lebih besar daripada ilai raa-raa. Peyesuaia yag sebalikya erjadi bilamaa agka musima lebih kecil daripada. Nilai I -L diguaka dalam perhiuga ii karea I idak dapa dihiug sebelum S dikeahui dari persamaa pemulusa keseluruha. Meode Wiers juga memiliki kelemaha, kelemaha uama yag meghamba pemakaiaya secara luas yaiu membuuhka iga parameer pemulusa (alpha, bea, gamma) yag dapa berilai aara 0 da, sehigga bayak kombiasi yag harus dicobaka sebelum ilai parameer yag opimal dieuka. Meode aleraif yag dapa meguragi keragua eag ilai opimal adalah meacari ilai aksira awal yag lebih baik, lalu meeapka ilai yag kecil uuk keiga parameer pemulusa (sekiar 0, sampai dega 0,3). Nilai 0, membua ramala bersifa erlalu berhai-hai, sedagka ilai 0,3 memberika sisem yag lebih resposif. Karea adaya himpua piliha ilai yag dipersempi ii, meode ii biasaya dipadag sebagai meode yag lebih mudah diguaka (Makridakis e al.,999, p.37). Ukura Keepaa Nilai Peramala Dalam semua siuasi peramala megadug deraja keidakpasia. Kia megeali faka ii dega memasukka usur kesalaha (error) dalam perumusa sebuah peramala dere waku. Sumber peyimpaga dalam peramala buka haya disebabka oleh usur error, eapi keidakmampua suau model peramala megeali usur yag lai dalam dere daa juga mempegaruhi besarya peyimpaga dalam peramala. Jadi besarya peyimpaga hasil peramala bisa disebabka oleh besarya fakor yag idak diduga (ouliers) dimaa idak ada meode peramala yag mampu meghasilka peramala yag akura, aau bisa juga disebabka meode peramala yag diguaka idak dapa memprediksi dega epa kompoe red, kompoe 640 ComTech Vol.2 No. 2 Desember 20:

6 musima, aau kompoe siklus yag mugki erdapa dalam dere daa, yag berari meode yag diguaka idak epa (Bowerma da O Coell, 987, p.2). Jika Xi merupaka daa akual uuk periode i da F i merupaka ramala (aau ilai kecocoka/fied value) uuk periode yag sama, kesalaha didefiisika sebagai e i = X i -F i Jika erdapa ilai pegamaa da ramala uuk periode waku, aka erdapa buah gala da ukura saisik sadar beriku (Makridakis e all, 999) yag dapa didefiisika: Nilai egah gala (mea error) ME = i= ei Nilai egah gala absolu (mea absolue error) MAE = Jumlah kuadra gala (sum of squared error) SSE = I = i= Nilai egah gala kuadra (mea squared error) MSE = Deviasi sadar gala (sadard deviaio of error) SDE = ei I = ei I = 2 ei 2 ei 2 /( ) Ada pula ukura-ukura keepaa lai yag serig diguaka uuk megeahui keepaa suau meode peramala dalam memodelka daa dere waku, yaiu ilai MAPE (Mea Absolue Perceage Error), MSD (MeaN Squared Deviaio), MAD (Mea Absolue Deviaio) MAPE merupaka ukura keepa relaif yag diguaka uuk megeahui persease peyimpaga hasil peramala, dega persamaa sebagai beriku MAPE = PEi i= Gala persease (perceage error) X F PE = 00% X MAD meyaaka peyimpaga ramala dalam ui yag sama pada daa, dega meraaraaka ilai absolu error (peyimpaga) seluruh hasil peramala. Nilai absolu bergua uuk meghidari ilai peyimpaga posiif da peyimpaga egaif salig meiadaka. Persamaaya adalah sebagai beriku: Peerapa Ukura Keepaa (Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari) 64

7 Cara lai uuk meghidari peyimpaga ilai posiif da peyimpaga egaif salig meiadaka adalah dega megkuadraka ilai kesalaha ersebu. MSD merupaka ukura peyimpaga ramala dega meraa-raaka kuadra error (peyimpaga semua ramala). Persamaaya adalah sebagai beriku: MSD = (/) (Y () Y () ) 2 Tujua opimalisasi saisik serigkali dilakuka uuk memilih suau model agar ilai MSD miimal, eapi ukura ii mempuyai dua kelemaha. Perama ukura ii meujukka pecocokka (fiig) suau model erhadap daa hisoris. Pecocoka seperi ii idak selalu megimplikasika peramala yag baik. Suau model yag erlalu cocok (over fiig) dega dere daa berari sama dega memasukka usur radom sebagai bagia proses bagkia, adalah sama burukya dega dega idak berhasil megeai pola o acak dalam daa. Kekuraga kedua dalam MSD sebagai ukura keepaa model adalah berhubuga dega keyaaa bahwa meode berbeda aka megguaka prosedur yag berbeda pula dalam fase pecocoka. Dalam fase peramala pegguaa MSD da MAD sebagai suau ukura keepaa juga dapa meimbulka masalah. Ukura ii idak memudahka perbadiga aar dere berskala yag berbeda da uuk selag waku yag berlaia, karea MSD da MAD merupaka ukura absolu yag saga ergaug pada skala dari daa dere waku. Lagi pula, ierpreasi ilai MSD idak bersifa iuiif, karea ukura ii meyagku pegkuadraa sederea ilai. Karea alasa ersebu dalam hubuga dega keerbaasa MSD da MAD sebagai ukura keepaa peramala, maka dipakai ukura aleraif sebagai salah sau idikasi keepaa dalam peramala, yaiu MAPE. HASIL DAN PEMBAHASAN Daa yag diguaka dalam ulisa ii merupaka daa volume pejuala bulaa baja lokfom ipe 0,5mm/lembar PT. Sariamadiri Ciramulia selama empa ahu mulai bula Sepember 2006 sampai dega Sepember 200 (Megasari, 200). Pejuala selama empa ahu (Sepember 2006 sampai dega Sepember 200) meujukka bahwa jumlah pejuala megalami flukuasi periodik dega pajag kosa yag meujukka adaya usur musima dalam dere daa. Disampig iu juga erdapa usur red dega pegaruh siklus yag meyebabka garis red cukup berflukuasi. Selai iu, erdapa kecederuga keaika yag ampak pada bula Juli. Oleh karea iu, perusahaa dapa mecoba uuk meigkaka produksiya sekiar bula ersebu agar permiaa pasar dapa erpeuhi da perusahaa dapa eap medisribusika hasil produksiya ke masyaraka. Jumlah pejuala erbayak pada bula Juli 2007 yaiu sebayak 5. Daa ersebu dapa disajika dalam Tabel. Hasil plo daa disajika dalam Gambar : 642 ComTech Vol.2 No. 2 Desember 20:

8 Tabel Daa Pejuala Baja Lokfom Tipe 0,5mm/lembar Sepember 2006 Sepember 200 Bula Gambar. Grafik pejuala. Hasil Peramala Hasil peramala daa volume pejuala uuk keiga meode peramala (Movig Average, Expoeial Smoohig da Wiers) dega megguaka empa periode da ilai alpha = 0,, bea = 0,2, da gamma = 0,3, dapa diliha dalam lampira. Uuk medeeksi keepaa dari hasil ilai ramala yag dibadigka dega observasi (daa acual) uuk keiga meode peramala daa dere waku (Movig Average, Expoeial Smoohig, meode Wiers) perlu dieuka ilai MSE da MAPE. Beriku ii adalah abel perbadiga aara ukura keepaa peramala MSE da MAPE sera D-W uuk keiga meode peramala (Tabel 2): Tabel 2 Perbadiga MSE, MAPE da Durbi-Waso Ukura Keepaa Meode Peramala Movig Average Expoeial Smoohig Meode Wiers MSE 74,98 57,5 232,38 MAPE 9,58 8,84,028 Durbi-Waso 0, , , Peerapa Ukura Keepaa (Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari) 643

9 Tabel perbadiga MSE da MAPE sera D-W di aas meujukka meode peramala ekspoeial smoohig meghasilka ilai MSE da MAPE sera D-W yag miimum sehigga meode peramala ersebu diaggap sebagai meode erbaik yag dapa diguaka uuk peramala. Uuk meelaah keepaa dari model peramala, dapa dibadigka dega daa akual yag ada. Uuk ii dapa diguaka daa pejuala pada bula Okober 200 sebesar 03 sebagai pembadig. Uuk periode ersebu (bula Okober 200), hasil peramala yag diperoleh dega meode Movig Average, Expoeial Smoohig da meode Wiers masig-masig sebesar 2, 07, da 05. Jika keiga ilai ersebu dibadigka dega daa akual sebesar 03, erliha bahwa peyimpagaya 9 uuk Movig Average, 4 uuk Expoesial Smoohig da 2 uuk Wiers. Peyimpaga erkecil adalah dega meode Wiers, sehigga ada perbedaa sediki dari hasil kajia dega MSE da MAPE. Namu, uuk hal ii eap disimpulka yag erbaik adalah meode dega MSE da MAPE erkecil, yaiu meode Expoeial Smoohig. Kajia Gala (Error) dapa dilakuka dega mecermai peyimpaga daa akual dega hasil ramala yag dikeal dega ilai gala perlu diperiksa apakah bersifa acak aau idak, uuk ii dapa diguaka Saisik Durbi-Waso dega rumus: D W = = 5 ( e e = 4 e 2 Hasil D-W uuk keiga meode peramala yag erdapa dalam Tabel 2 di aas perlu dikaji. Sebagai pembadig uuk megkaji ilai D-W diguaka keeua sebagai beriku: dega =49, k= da araf yaa 5%, diperoleh ilai d L =.498 da d U =.58, sera 4- d U = Uuk keiga meode peramala yag diguaka ilai D-W < d U < 4- d U maka dapa disimpulka bahwa ilai gala idak bersifa acak baik uuk meode Movig Average, Expoeial Smoohig, maupu meode Wiers. 2 ) PENUTUP Berdasarka hasil kajia dalam meeuka/memilih meode peramala daa dere waku yag diaggap epa uuk diguaka dalam peramala volume pejuala PT Sariamadiri Ciramulia dari iga meode (Movig Average, Expoeial Smoohig, da meode Wiers), dapa diarik kesimpula sebagai beriku: () dega membadigka ilai MSE da MAPE uuk keiga meode, yag ilaiya palig kecil adalah expoesial smoohig sehigga disimpulka bahwa peramala dega megguaka meode ekspoeial smoohig diaggap yag erbaik da dapa diguaka uuk melakuka peramala volume pejuala PT Sariamadiri Ciramulia; (2) dari kajia gala (peyimpaga) hasil peramala uuk keiga meode dega saisik durbi Waso (D-W), dapa disimpulka bahwa keiga meode peramala yag diguaka ilai D-W lebih kecil krieria uji (D- W< d U < 4- d U ) sehigga dapa diaggap bahwa ilai gala idak bersifa acak baik uuk meode Movig Average, Expoeial Smoohig, maupu meode Wiers; (3) uuk meyakika hasil ramala perlu kajia erhadap hasil pegamaa apakah erdapa pecila (ouliers) aau idak. Pecila dari hasil pegamaa aka mempegaruhi flukuasi daa dere waku da dapa meuruka igka keepaa ramala; (4) dalam melakuka peramala daa dere waku secara cerma, ilai alpha dalam Expoeial Smoohig, maupu kombiasi alpha, bea, da gamma dalam meode Wiers perlu dieuka melalui meode coba-coba (rial ad error) agar ilai ramala yag dihasilka lebih epa; (5) igka kehomogea daa saga mempegaruhi ukura peyimpaga. Maki homoge 644 ComTech Vol.2 No. 2 Desember 20:

10 daa pegamaa, maki kecil ilai ukura peyimpagaya da dega sediriya igka keepaa dari pedugaa/peramala maki eradalka. DAFTAR PUSTAKA Assauri, S. (984). Tekik da Meode Peramala Peerapaya Dalam Ekoomi da Duia Usaha. Jakara: Lembaga Peerbi Fakulas Ekoomi UI. Bowerma, B. L. & O Coell, R.T. (987). Time Series Forecasig. Boso: Duxbury Press. Makridakis, S., Wheelrigh, S.C., & McGee, V. E. (999). Meode da Aplikasi Peramala, (U.S. Adriyao da A. Basih, erj.). Jakara: Erlagga. Megasari, Ries Tri. (200). Perbadiga Aara Meode Movig Average, Expoeial Smoohig da Wiers Dalam Peramala Volume Pejuala PT Sariamadiri Ciramulia Berbasiska Kompuer. Skripsi Sraa Program Sudi Saisika FST Uiversias Bia Nusaara, Jakara. Peerapa Ukura Keepaa (Iwa Sugkawa; Ries Tri Megasari) 645