SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)
|
|
- Ida Cahyadi
- 5 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)
2 Mahasiswa mampu melakukan perencanaan untuk memastikan kelancaran operasi rantai pasok
3 1. Peramalan dalam organisasi 2. Pola permintaan 3. Metode peramalan
4 Menyeimbangkan pasokan (supply) dan permintaan (demand) diawali dengan membuat peramalan yang tepat dan kemudian menjalankanya pada rantai pasok (supply chain) Peramalan (forecast) prediksi akan kejadian di masa depan yang digunakan untuk keperluan perencanaan Perencanaan (planning) proses pembuatan keputusan manajemen terhadap bagaimana mengelola sumberdaya untuk merespon ramalan permintaan dengan baik
5 Metode peramalan didasarkan pada: 1.model matematis yang menggunakan data historis yang ada, 2.metode kualitatif yang dihasilkan dari pengalaman dan pertimbangan manajerial, 3.kombinasi keduanya
6
7 Proses peramalan di seluruh organisasi meliputi lintas area fungsional Meramalkan seluruh permintaan biasanya berawal dari marketing pelanggan internal di dalam organisasi bergantung pada ramalan untuk memformulasikan dan mengeksekusi rencana mereka
8 Peramalan memberikan masukan penting untuk rencana bisnis (business plan), rencana tahunan (annual plan), dan anggaran: Keuangan (finance) perlu untuk memproyeksikan kebutuhan cash flow dan modal SDM (human resource) perlu untuk mengantisipasi kebutuhan perekrutan dan pelatihan Marketing sumber penting untuk informasi peramalan sales karena dekat dengan pelanggan eksternal Manajer Operasi dan Rantai Pasok perlu untuk merencanakan level output, pemesanan layanan dan material, tenaga kerja serta jadwal, persediaan, dan kapasitas jangka panjang
9 Tools untuk membuat peramalan ini pada dasarnya sama dengan untuk peramalan permintaan: pertimbangan (judgment), opini dari orang berpengetahuan, pengalaman, regresi, teknik seri waktu (time-series). Dengan tools tersebut maka peramalan dapat ditingkatkan namun tetap saja peramalan tidak selalu sempurna
10
11 Meramalkan permintaan pelanggan sulit karena permintaan untuk barang dan jasa dapat bervariasi Contoh: permintaan pupuk diramalkan meningkat di bulan saat musim tanam; namun permintaan juga dipengaruhi oleh faktor diluar kendali seperti cuaca Seringkali pola lebih dapat diprediksi Contoh: jam puncak dalam sehari di call center sebuah bank adalah antara jam 9:00 A.M. hingga 12:00 P.M., dan hari puncak dalam seminggu adalah hari Senin
12 Time series pengamatan berulang terhadap permintaan layanan dan produk berdasarkan urutan kejadian akan membentuk pola Ada 5 pola dasar untuk time series permintaan: 1. Horizontal perubahan data di sekitar rata-rata konstan 2. Trend peningkatan atau penurunan sistematis dalam series rata-rata sepanjang waktu 3. Seasonal pola berulang untuk kenaikan dan pengurangan pada permintaan, tergantung waktu harian, mingguan, bulanan, atau musiman 4. Cyclical peningkatan atau penurunan gradual pada permintan yang sulit diprediksi dalam jangka waktu panjang (tahunan atau dekade) 5. Random variasi permintan yang tidak dapat diramalkan
13
14 Sebelum menggunakan teknik peramalan, seorang manajer harus membuat 2 keputusan: (1) apa yang diramalkan, (2) apa jenis teknik peramalan yang dipilih untuk item yang berbeda
15 1# Menentukan apa yang diramalkan Beberapa estimasi permintaan dibutuhkan untuk layanan atau produk individual yang dihasilkan perusahaan Peramalan total permintaan untuk kelompok atau klaster dan diturunkan ke layanan atau produk individual mungkin adalah yang termudah Pemilihan unit pengukuran yang tepat untuk peramalan juga sama pentingnya dengan pemilihan metode yang terbaik
16 2# Memilih jenis teknik peramalan Sistem peramalan menawarkan berbagai jenis teknik tidak ada satu teknik yang terbaik untuk semua situasi dan item Tujuan dari peramalan mengembangkan sebuah ramalan yang berguna dari informasi yang dimiliki dengan teknik yang tepat untuk pola permintaan yang berbeda Dua jenis umum teknik peramalan: a) Metode judgment, b) Metode kuantitatif
17 a) Metode Judgment mengubah opini manajer, pakar, survei pelanggan, dan estimasi tenaga sales menjadi sebuah estimasi kuantitatif b) Metode Kuantitatif: Causal method menggunakan data historis pada variabel bebas, seperti promosi, kondisi ekonomi, tindakan pesaing, untuk memprediksi permintaan Time-series analysis pendekatan statistik yang bergantung pada data permintaan historis untuk memproyeksikan ukuran permintaan masa depan serta mengenali trend dan pola seasonal Trend projection using regression campuran antara teknik timeseries dan causal method
18 Kesalahan peramalan selama periode waktu t selisih antara forecast dengan permintaan aktual: dimana E t = forecast error untuk periode t D t = actual demand untuk periode t F t = forecast untuk periode t
19 Nilai cumulative sum of forecast errors (CFE) mengukur total kesalahan peramalan: Nilai average forecast error, atau disebut mean bias, dinyatakan Nilai average forecast error, atau disebut mean bias, dinyatakan sebagai:
20 Nilai mean squared error (MSE), standar deviasi kesalahan ( ), dan mean absolute deviation (MAD) mengukur penyebaran kesalahan peramalan yang diatibusikan untuk efek trend, seasonal, cyclical, atau random:
21 Nilai mean absolute percent error (MAPE) menghubungkan kesalahan peramalan ke tingkat permintaan dan membantu untuk menempatkan kinerja peramalan secara layak sudut pandangnya:
22 Tabel berikut berisi penjualan aktual kursi goyang dan peramalan yang dibuat untuk 8 bulan terkahir Hitunglah CFE, MSE,, MAD, dan MAPE untuk produk ini
23 Pembahasan:
24 Berdasarkan tabel diperoleh: cumulative forecast errors CFE = -15 average forecast error mean squared error standard deviation of the errors mean absolute deviation mean absolute percent error
25 CFE = -15 mengindikasikan bahwa forecast memiliki bias terhadap demand yang berlebihan (overestimate) Statistik MSE,, dan MAD memberikan pengukuran variasi dari forecast error: MAD = 24.4 berarti average forecast error adalah 24.4 unit dalam nilai absolut Nilai = 27.4 mengindikasikan bahwa sampel distribusi forecast errors memiliki standar deviasi 27.4 unit MAPE = 10.2 persen berarti bahwa, secara rata-rata, forecast error adalah sekitar 10 persen dari permintaan aktual Hasil pengukuran akan semakin baik apabila periode pengambilan data bertambah
26
27 Peramalan dari metode kuantitatif dimungkinkan hanya saat ada data historis yang cukup, namun data historis bisa tidak ada saat produk baru diluncurkan Dalam beberapa kasus, metode judgment adalah cara paling praktis untuk membuat peramalan. Namun di kasus lain metode ini dapat juga digunakan untuk memodifikasi peramalan yang dihasilkan dari metode kuantitatif 4 metode judgment yang berhasil adalah: 1) salesforce estimates, 2) executive opinion, 3) market research, dan 4) the delphi method
28 Causal method digunakan saat data historis tersedia dan hubungan antara faktor yang akan diramalkan serta faktor internal dan eksternal lainnya (misal: aksi pemerintah atau promo iklan) dapat diidentifikasikan Hubungan ini dinyatakan dalam istilah matematika dan bisa jadi sangat rumit Causal method bagus untuk memprediksi titik balik dalam permintaan dan untuk mempersiapkan peramalan jangka panjang
29 Dalam regrasi linier, satu variabel terikat (dependent) berhubungan dengan satu atau lebih variabel bebas (independent) melalui sebuah persamaan linier Variabel terikat satu hal yang ingin diramalkan, misal: permintaan untuk es krim Variabel bebas diasumsikan akan berpengaruh terhadap variabel terikat dan oleh karenanya cause hasil dapat diamati di masa lalu, misal: biaya iklan
30 Dalam model regresi linier sederhana, variabel terikat adalah sebuah fungsi dari hanya satu variabel bebas dan hubungan teoritisnya adalah sebuah garis lurus: dimana: Y = variabel terikat X = variabel bebas a = Y@titik potong garis b = kemiringan garis
31 Metode time-series menggunakan informasi historis mengenai variabel bebas saja Metode ini didasarkan pada asumsi bahwa pola masa lalu variabel bebas akan berlanjut di masa depan Analisis time-series mengidentifikasi pola permintaan yang digabungkan untuk menghasilkan sebuah pola historis variabel bebas dan kemudian mengembangkan model untuk mereplikasinya
32 Naïve Forecast Metode yang paling sering digunakan adalah naïve forecast, forecast untuk periode berikutnya (Ft+1) sama dengan permintaan untuk periode saat ini (Dt) Contoh: Bila permintaan aktual untuk hari Rabu adalah 35 pelanggan, maka forecast permintaan untuk hari Kamis adalah 35 pelanggan juga Bila permintaan minggu ini adalah 120 unit dan minggu sebelumnya adalah 108 unit, dimana permintaan meningkat 12 unit dalam 1 minggu, maka forecast untuk minggu depan akan menjadi = 132 unit
33 Simple Moving Averages Metode simple moving average menghitung rata-rata permintaan untuk n periode paling terkini dan menggunakannya untuk melakukan forecast periode masa datang Di periode berikutnya, setelah permintaan diketahui, maka permintaan dari rata-rata sebelumnya digantikan dengan permintaan terbaru dan rataratanya dihitung kembali sehingga n permintaan paling terkini akan selalu digunakan dan nilai rata-ratanya moves dari periode ke periode dimana D t = actual demand untuk periode t n = jumlah total periode F t+1 = forecast untuk periode t+1
34 a) Berdasarkan tabel di atas, hitunglah moving average forecast per 3-mingguan untuk kedatangan pasien di klinik pada minggu ke-4 b) Bila jumlah aktual pasien datang di minggu ke-4 adalah 415, berapakah forecast error untuk minggu ke-4 c) Hitung forecast untuk minggu ke-5
35 Pembahasan: a) Moving average forecast di minggu ke-4 adalah b) Forecast error untuk minggu ke-4 adalah c) Forecast untuk minggu ke-5 menggunakan data aktual 3 minggu paling terkini, yaitu minggu ke-2 sampai ke-4,
36 Weighted Moving Averages Di metode simple moving average setiap permintaan memiliki bobot yang sama = 1/n. Di metode weighted moving average method, setiap permintaan memiliki bobot sendiri yang totalnya = 1.0 Contoh: Dalam periode 3-mingguan model weighted moving average, periode paling terkini memiliki bobot 0.50, periode sebelumnya 0.30, dan yang terakhir Maka perhitungan rata-ratanya menjadi:.
37 a) Berdasarkan tabel di atas, hitunglah moving average forecast per 3-mingguan untuk kedatangan pasien di klinik pada minggu ke-4 b) Bila jumlah aktual pasien datang di minggu ke-4 adalah 415, berapakah forecast error untuk minggu ke-4 c) Hitung MAD untuk 3 minggu paling terkini
38 Exponential Smoothing Metode exponential smoothing adalah metode weighted moving average yang menghitung rata-rata time series dengan memberikan permintaan terkini bobot lebih dari permintaan sebelumnya Exponential smoothing memerlukan 3 data: (1) Forecast periode terakhir; (2) Permintaan aktual periode saat ini; (3) Smoothing parameter, alpha ( ), bernilai antara 0 dan 1.0 Persamaan exponentially smoothed forecast untuk periode t +1.
39 a) Dengan = 0.10, hitung exponential smoothing forecast untuk minggu ke-4 b) Hitung forecast error untuk minggu ke-4 bila aktual permintaan = 415 c) Hitung forecast untuk minggu ke-5
40 Pembahasan: a) Forecast awal = rata-rata 2 minggu awal = ( )/2 = 390 Moving average forecast di minggu ke-4 adalah F 4 = (0,10 * 411) + (0, ) = 392,1 = 392 pasien b) Forecast error untuk minggu ke-4 adalah E 4 = = 23 c) Forecast untuk minggu ke-5 menggunakan data aktual 3 minggu paling terkini, yaitu minggu ke-2 sampai ke-4, F 5 = (0,10 * 415) + (0,90 * 392,1) = 394,4 = 394 pasien
41
42 Month t Demand Dt Forecast Ft terkahir. Tabel berikut berisi penjualan aktual permen gulali serta peramalan yang dibuat untuk 8 bulan terkahir Hitunglah CFE, MSE,, MAD, dan MAPE untuk produk ini. Total
43 Berdasarkan tabel permintaan bulan Mei sampai Desember: a) Gunakan metode exponential smoothing untuk melakukan forecast jumlah unit bulan Juni hingga Januari (forecast bulan Mei adalah 105 unit dan = 0.2) b) Hitung absolute percentage error untuk setiap bulan dari Juni hingga December c) Hitung MAD dan MAPE
44
Pembahasan Materi #7
1 EMA402 Manajemen Rantai Pasokan Pembahasan 2 Pengertian Moving Average Alasan Tujuan Jenis Validitas Taksonomi Metode Kualitatif Metode Kuantitatif Time Series Metode Peramalan Permintaan Weighted Woving
Lebih terperinciPERAMALAN (FORECASTING)
#3 - Peramalan (Forecasting) #1 1 PERAMALAN (FORECASTING) EMA302 Manajemen Operasional Pengertian (1) 2 Oxford Dictionary, Forecast is a statement about what will happen in the future, based on information
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Peramalan Peramalan ( forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi modern
Lebih terperinciMETODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN
METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat
Lebih terperinciEMA302 Manajemen Operasional
1 PERAMALAN (FORECASTING) EMA302 Manajemen Operasional Pengertian (1) 2 Oxford Dictionary, Forecast is a statement about what will happen in the future, based on information that is available now. (Peramalan
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
49 BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Standar Optimasi Dasar evaluasi untuk mengoptimalkan supply chain management pada Honda Tebet (PT. Setianita Megah Motor) dari proses bisnis perusahaan
Lebih terperinciPERAMALAN (FORECASTING) #2
#4 - Peramalan (Forecasting) #2 1 PERAMALAN (FORECASTING) #2 EMA302 Manajemen Operasional Model Trend Linear Multiplicative 2 Kecenderungan (trend). Komponen musiman (seasonal): rasio untuk model trend.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1. Peramalan 2.1.1. Pengertian dan Kegunaan Peramalan Peramalan (forecasting) menurut Sofjan Assauri (1984) adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang
Lebih terperinciMatakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP
Matakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : 2014 Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP 1 Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Menunjukkan jenis Peramalan Menggunakan Metode Peramalan Kuantitatif
Lebih terperinciManajemen Operasional. PERAMALAN (Forecasting)
Manajemen Operasional PERAMALAN (Forecasting) Putri Irene Kanny Putri_irene@staff.gunadarma.ac.id Sub Pokok bahasan pertemuan ke-3 Prediksi dan Peramalan Jenis-jenis Metode Peramalan Metode deret berkala
Lebih terperinciPeramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif
Bab 3-4 Peramalan Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif Berdasarkan metode yang subjektif Metode kuantitatif Berdasarkan
Lebih terperinciBAB III TINJAUAN PUSTAKA
BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1 Teori Dunia industri biasanya tak lepas dari suatu peramalan, hal ini disebabkan bahwa peramalan dapat memprediksi kejadian di masa yang akan datang untuk mengambil keputusan
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Seiring dengan meningkatknya pangsa pasar, permintaan konsumen juga menjadi semakin sulit untuk diperkirakan. Selama ini, manajer PT. Focus
Lebih terperinciBAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan
BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan Menurut Gaspersz (2004), aktivitas peramalan merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan permintaan dan penggunaan produk sehingga produk-produk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen 2.1.1 Pengertian Manajemen Manajemen berasal dari bahasa kata to manage yang artinya mengatur atau mengelola. Pengaturan dilakukan melalui proses dan diatur berdasarkan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. untuk memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah. adalah penelitian secara deskriptif dan komparatif.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan komparatif. Melalui penelitian, manusia dapat menggunakan hasilnya, secara
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1 Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT. Aetra Air Jakarta, Jl. Jend. Sudirman Ged. Sampoerna Strategic Square. 1.2 Obyek Penelitian Objek penelitian dilakukan
Lebih terperinciPERENCANAAN PRODUKSI
PERENCANAAN PRODUKSI Membuat keputusan yang baik Apakah yang dapat membuat suatu perusahaan sukses? Keputusan yang dibuat baik Bagaimana kita dapat yakin bahwa keputusan yang dibuat baik? Akurasi prediksi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan merupakan usaha yang dilakukan oleh suatu perusahaan untuk melihat dan mengkaji situasi dan kondisi di masa mendatang. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi
Lebih terperinciAplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya
Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya Rudy Adipranata 1, Tanti Octavia 2, Andi Irawan 1 Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya Pendahuluan Pentingnya
Lebih terperinciSALESMANSHIP PELUANG PASAR DAN PERAMALAN PENJUALAN. Ariadne Sekar Sari, S.E., M.M. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS
Modul ke: 05 Christina Fakultas EKONOMI DAN BISNIS SALESMANSHIP PELUANG PASAR DAN PERAMALAN PENJUALAN Ariadne Sekar Sari, S.E., M.M. Program Studi MANAJEMEN www.mercubuana.ac.id PENDAHULUAN SALESMANSHIP
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. future. Forecasting require historical data retrieval and project into the
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Forecasting is the art and science of predicting the events of the future. Forecasting require historical data retrieval and project into the future with some
Lebih terperinciUniversitas Gunadarma PERAMALAN
PERAMALAN PERAMALAN Kebutuhan Peramalan dalam Manajemen Produksi dan Operasi Manajemen Operasi/produksi menggunakan hasil-hasil peramalan dalam pembuatan keputusan-keputusan yang menyangkut pemilihan proses,
Lebih terperinciPERAMALAN (Forecasting)
Manajemen Operasional PERAMALAN (Forecasting) Putri Irene Kanny Putri_irene@staff.gunadarma.ac.id Sub Pokok bahasan pertemuan ke-3 Prediksi dan Peramalan Jenis-jenis Metode Peramalan Metode deret berkala
Lebih terperinciBAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?
BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi? a. Ada ketidak-pastian aktivitas produksi di masa yag akan datang b. Kemampuan & sumber daya perusahaan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Manajemen Heene dan Desmidt (2010:8), menyatakan bahwa manajemen adalah serangkaian aktivitas manusia yang berkesinambungan dalam mencapai suatu tujuan yang telat ditetapkannya.
Lebih terperinciPERAMALAN (FORECASTING) #2
PERAMALAN (FORECASTING) #2 Materi #4 EMA302 Manajemen Operasional Model Simple Linear Regression (1) 2 Model simple linear regression berusaha untuk menyesuaikan garis melalui berbagai data dari waktu
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitan Dalam skripsi yang penulis lakukan ini menggunakan analisa forecasting dari PT. Honda Dunia Motorindo. Setelah itu dengan analisa tersebut, penulis berusaha
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
20 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah pemikiran terhadap suatu besaran, misalnya permintaan terhadap satu atau beberapa produk pada periode yang akan datang.
Lebih terperinciBAB III PERAMALAN. Praktikum Sistem Produksi ATA 2014/2015
BAB III PERAMALAN 3.1 Landasan Teori Peramalan merupakan suatu bentuk usaha untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu. Esensi peramalan adalah perkiraan peristiwa-peristiwa
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Definisi Peramalan Peramalan adalah suatu proses dalam menggunakan data historis yang telah dimiliki untuk diproyeksikan ke dalam suatu model peramalan. Dengan model peramalan
Lebih terperinciMembuat keputusan yang baik
Membuat keputusan yang baik Apakah yang dapat membuat suatu perusahaan sukses? Keputusan yang dibuat baik Bagaimana kita dapat yakin bahwa keputusan yang dibuat baik? Akurasi prediksi masa yang akan datang
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. bidang manufaktur, suatu peramalan (forecasting) sangat diperlukan untuk
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Peramalan 2.1.1 Pengertian Peramalan Di dalam melakukan suatu kegiatan dan analisis usaha atau produksi bidang manufaktur, suatu peramalan (forecasting) sangat diperlukan untuk
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Produksi Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit tanaman pada lahan yang telah disediakan, pemupukan dan perawatan sehingga
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan meramalkan atau memprediksi apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang dengan waktu tenggang (lead time) yang relative lama,
Lebih terperinciPERAMALAN (FORECASTING)
PERAMALAN (FORECASTING) Apakah Peramalan itu? Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. sektor perindustrian semakin ketat.perusahaan-perusahaan beroperasi dan
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Pada jaman globalisasi yang semakin maju ini, persaingan usaha dalam sektor perindustrian semakin ketat.perusahaan-perusahaan beroperasi dan saling berlomba untuk dapat
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
digilib.uns.ac.id BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Executive Information System (EIS) Executive Information System (EIS) adalah sebuah sistem penunjang keputusan yang dibangun secara khusus
Lebih terperinciBAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Koperasi Niaga Abadi Ridhotullah (KNAR) adalah badan usaha yang bergerak dalam bidang distributor makanan dan minuman ringan (snack). Koperasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Peramalan (forecasting) 2.1.1. Hubungan Forecast dengan Rencana Forecast adalah peramalan apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang, sedang rencana merupakan penentuan apa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. saling berhubungan membentuk suatu kesatuan atau organisasi atau suatu jaringan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Sistem Menurut Amsyah (2005), definisi sistem adalah elemen-elemen yang saling berhubungan membentuk suatu kesatuan atau organisasi atau suatu jaringan kerja dari prosedur
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan
Lebih terperinciUNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA METODA -- METODA PERAMALAN METODA PERAMALAN
UNIVERSITAS WINAYA MUKTI TEKNIK PROYEKSI BISNIS DODI TISNA AMIJAYA SE.,MM METODA - METODA PERAMALAN PADA DASARNYA METODA PERAMALAN DAPAT DIKELOMPOKKAN KE DALAM 3 KELOMPOK YAITU : 1. METODA KUALITATIF YANG
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Sedangkan
Lebih terperinciSALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN
BAB IV SALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN A. Identifikasi Peramalan Penjualan oleh UD. Jaya Abadi Dari hasil wawancara yang menyebutkan bahwa setiap pengambilan keputusan untuk estimasi penjualan
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI 3.1 KONSEP DASAR PERAMALAN Definisi forecasting sendiri sebenarnya beragam, berikut beberapa difinisi tentang forecasting: 1. Perkiraan munculnya sebuah kejadian di masa depan, berdasarkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama (assaury, 1991). Sedangkan ramalan adalah
Lebih terperinciMATERI 3 PER E AM A AL A AN
MATERI 3 PERAMALAN APAKAH PERAMALAN ITU? Peramalan (Forecasting) : Seni dan ilmu memprediksi peristiwa- peristiwa masa depan. Peramalan memerlukan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen Operasi Menurut Mahadevan (2010 : 3) manajemen operasi adalah kunci untuk mencapai keunggulan kompetitif bagi organisasi, apakah mereka berada di industri manufaktur
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH SISWA/I SEKOLAH MENENGAH ATAS SWASTA MENGGUNAKAN ENAM METODE FORECASTING
PERAMALAN JUMLAH SISWA/I SEKOLAH MENENGAH ATAS SWASTA MENGGUNAKAN ENAM METODE FORECASTING Lim Sanny 1, Haryadi Sarjono 1 1 Department of Management, Binus University Jln. KH. Syahdan No. 9, Kemanggisan,
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK KECAP PADA PERUSAHAAN KECAP MANALAGI DENPASAR BALI.
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN PRODUK KECAP PADA PERUSAHAAN KECAP MANALAGI DENPASAR BALI Ni Putu Lisna Padma Yanti 1, I.A Mahatma Tuningrat 2, A.A.P. Agung Suryawan Wiranatha 2 1 Mahasiswa Jurusan Teknologi
Lebih terperinciPERAMALAN (Forecast) (ii)
PERAMALAN (Forecast) (ii) Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono Web : http://pakhartono.wordpress.com E-mail: pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org Teknik Informatika [Gasal 2009 2010]
Lebih terperinciBAB 3 Metode Penelitian
BAB 3 Metode Penelitian 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan konsumen pada PT. Aneka Indofoil terkait dengan jumlah persediaan adalah sebagai berikut:
Lebih terperinciTEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI.
TEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI. PENERAPAN TEKNIK Keakuratan data yang dimiliki Asumsi yang disepakati bersama Kondisi perusahaan yang terdiri dari
Lebih terperinciEMA302 - Manajemen Operasional Materi #3 Ganjil 2015/2016. EMA302 Manajemen Operasional
Materi #3 EMA302 Manajemen Operasional Pengertian (1/2) 2 Oxford Dictionary, Forecast is a statement about what will happen in the future, based on information that is available now. (Peramalan adalah
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi pada
BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi pada PT Dinamika Indonusa Prima terkait dengan jumlah permintaan akan
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1. Penetapan Kriteria Optimasi Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis perencanaan agregat yang tepat pada PT. LG Electronics adalah sebagai berikut : 1. Peramalan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. Jenis data Data Cara pengumpulan Sumber data 1. Jenis dan jumlah produk yang dihasilkan
BAB III METODOLOGI 3.1 Waktu dan Lokasi Penelitian Kegiatan penelitian ini dilaksanakan pada Bulan April 2011 sampai Mei 2011 di PT. Pindo Deli Pulp and Paper di bagian Paper machine 12. Lokasi Industri
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya kesenjaan waktu
Lebih terperinciV. ANALISA DAN PEMBAHASAN. A. Analisa Penentuan Pemesanan Biro Fajar Antang. sehingga mengakibatkan timbulnya return yang masih tinggi.
77 V. ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Analisa Penentuan Pemesanan Biro Fajar Antang Dari hasil wawancara dengan manager Sirkulasi dan pimpinan Biro Fajar Antang, selama ini Biro Fajar Antang melakukan pemesanan
Lebih terperinciBAB 3 FORECASTING DAN PENGAMATAN TRAFIK DATA
BAB 3 FORECASTING DAN PENGAMATAN TRAFIK DATA Forecasting adalah suatu peramalan nilai sebuah atau sekumpulan variabel pada satu titik waktu di masa depan. Dalam melakukan perhitungan peramalan pertumbuhan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Pengertian dan Peranan Peramalan Aktivitas manajerial khususnya dalam proses perencanaan, seringkali membutuhkan pengetahuan tentang kondisi yang akan datang. Pengetahuan
Lebih terperinciSI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)
SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS) Mahasiswa mampu menjelaskan perancangan dan pengelolaan proses dalam organisasi 1. Perencanaan kapasitas dalam organisasi 2. Perencanaan kapasitas
Lebih terperinci2.4 Pemilihan Metode Peramalan
2.4 Pemilihan Metode Peramalan Dalam memilih metode peramalan yang akan digunakan didasarkan pada uji verifikasi. Dimana uji verifikasi ini bertujuan untuk menghitung error dari metode yang akan kita gunakan.
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
19 3.1 Diagram Alir Penelitian BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN MULAI Pengajuan Surat Survei PT. Bangkit Sukses Mandiri (BSM) Diterima? Tidak Ya Observasi Perusahaan Wawancara dengan Direktur PT. BSM Pengamatan
Lebih terperinciANALISA PENGGUNAAN METODE PERAMALAN PADA PERUSAHAAN RETAIL SISTEM TRADISIONAL MARKET
ISSN: 1410-2331 ANALISA PENGGUNAAN METODE PERAMALAN PADA PERUSAHAAN RETAIL SISTEM TRADISIONAL MARKET Tyas Wedhasari Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Utara,
Lebih terperinciPERSPEKTIF PERAMALAN 2 Titien S. Sukamto
PERSPEKTIF PERAMALAN 2 Titien S. Sukamto Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dalam 3 jenis : 1. Jangka waktu ramalan yang disusun 1. Peramalan jangka pendek : jangka waktunya 1 tahun
Lebih terperinciData Time Series. Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau
Peramalan Data Time Series Data Time Series Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Waktu yang digunakan dapat berupa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen Kata Manajemen berasal dari bahasa Perancis kuno ménagement, yang memiliki arti "seni melaksanakan dan mengatur". Manajemen belum memiliki definisi yang mapan dan diterima
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan sering dipandang sebagai seni dan ilmu dalam memprediksikan kejadian yang mungkin dihadapi pada masa yang akan datang. Secara teoritis peramalan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Manajemen Menurut Robbins dan Coulter (2009:7) manajemen adalah aktivitas kerja yang melibatkan koordinasi dan pengawasan terhadap pekerjaan orang lain, sehingga pekerjaan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian terhadap populasi yang sangat besar, kita perlu melakukan suatu penarikan sampel. Hal ini dikarenakan tidak selamanya kita dapat
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Manajemen Menurut Robbins dan Coulter (2010:7), manajemen adalah aktivitas kerja yang melibatkan koordinasi dan pengawasan terhadap pekerjaan orang lain, sehingga pekerjaan tersebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Peramalan Peramalan (forecasting) merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess),
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosiding Manajemen ISSN: 2460-8383 Analisis Peramalan Penjualan Produk Tahu Putih Menggunakan Metode Adjusted Exponential Smoothing untuk Meminimumkan Kesalahan Peramalan pada Pabrik Tahu Tauhid Bandung
Lebih terperinciABSTRACT. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT CV Indo Karya is a semi-finished cloth manufacturing company to be treated by consumer. The company is having a difficulty with fluctuative demand that lead to unstable goods produced. This research
Lebih terperinciPERAMALAN PRODUKSI SARUNG TENUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN DATA
PERAMALAN PRODUKSI SARUNG TENUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN DATA Weny Indah Kusumawati Program Studi Sistem Komputer, Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya email: weny@stikom.edu Abstrak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya kesenjangan waktu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Vanissa Hapsari,2013
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Tingkat pencemaran udara di beberapa kota besar cenderung meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya jumlah transportasi terus
Lebih terperinciSISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING
SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING Afni Sahara (0911011) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Persediaan 2.1.1 Pengertian Persediaan Keberadaan persediaan dalam suatu unit usaha perlu diatur sedemikian rupa sehingga kelancaran pemenuhan kebutuhan pemakai dapat dijamin
Lebih terperinciANALISIS DERET WAKTU
ANALISIS DERET WAKTU JENIS DATA Cross section Beberapa pengamatan diamati bersama-sama pada periode waktu tertentu Harga saham semua perusahaan yang tercatat di BEJ pada hari Rabu 27 Februari 2008 Time
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Sistem informasi terdiri dari input, proses, dan output, seperti yang terlihat pada
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Sistem Informasi Sebelum merancang sistem perlu dikaji konsep dan definisi dari sistem.. Sistem informasi terdiri dari input, proses, dan output, seperti yang terlihat
Lebih terperinciPERAMALAN (Forecast) Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono. Teknik Informatika [Gasal ] FTI - Universitas Stikubank Semarang
PERAMALAN (Forecast) Disajikan oleh: Bernardus Budi Hartono Web : http://pakhartono.wordpress.com E-mail: pakhartono at gmail dot com budihartono at acm dot org Teknik Informatika [Gasal 2009 2010] FTI
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Iklim Iklim ialah suatu keadaan rata-rata dari cuaca di suatu daerah dalam periode tertentu. Curah hujan ialah suatu jumlah hujan yang jatuh di suatu daerah pada kurun waktu
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian merupakan seluruh proses dalam perencanaan serta pelaksanaan suatu penelitian. Dan menurut Murti Sumarmi dan Salamah Wahyuni (2005, p47),
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Manajemen Operasi Operasi merupakan satu dari tiga fungsi utama pada setiap organisasi. Operasi tidak dapat berdiri sendiri, melainkan harus selalu berhubungan
Lebih terperinci(FORECASTING ANALYSIS):
ANALISIS KUANTITATIF ANALISIS PERAMALAN Hand-out ke-3 ANALISIS PERAMALAN (FORECASTING ANALYSIS): Contoh-contoh sederhana PRODI AGRIBISNIS UNEJ, 2017 PROF DR IR RUDI WIBOWO, MS Contoh aplikasi tehnik peramalan
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3. Desain Penelitian Tabel 3. Desain Penelitian Tujuan Penelitian Desain Penelitian Jenis dan Metode Penelitian Unit Time T Asosiatif/ Survey PT Tirta Tama Longitudinal Bahagia
Lebih terperinciPERENCANAAN PRODUKSI MINYAK TELON UKURAN 100 ML DENGAN METODE TIME SERIES DI PT. MERPATI MAHARDIKA
Teknologi ISSN 1858-4993 JURNAL ILMIAH DAN TEKNOLOGI PERENCANAAN PRODUKSI MINYAK TELON UKURAN 100 ML DENGAN METODE TIME SERIES DI PT. MERPATI MAHARDIKA Dosen Program Studi Teknik Industri Universitas Pamulang
Lebih terperinciEnter the Problem (Masukkan Permasalahan)
FORECASTING PENGANTAR SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN FORECASTING Program ini mempraktekkan time series forecasting dan linear regresi. Metode time series meliputi simple average, moving average, dengan atau
Lebih terperinciRiza Umami *), Achmad Syaichu **)
PENERAPAN METODE SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM) UNTUK MENGOPTIMALKAN SALURAN DISTRIBUSI PRODUK PADA PT. BHAKTI IKHSANI PERDANA TANJUNGANOM - NGANJUK - JAWA TIMUR Riza Umami *), Achmad Syaichu **) ABSTRAK
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORITIS
BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksikan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.
Lebih terperinciPROSIDING SEMINAR ILMIAH NASIONAL: MEMBANGUN PARADIGMA KEHIDUPAN MELALUI MULTIDISIPLIN ILMU
ANALISIS PERSEDIAAN BARANG DENGAN METODE TIME SERIES DAN SISTEM DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING UNTUK MENGOPTIMALKAN PERMINTAAN BARANG DI PT. ASRI MANDIRI GEMILANG Sofian Bastuti, Teddy Universitas Pamulang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Menurut Jay Heizer dan Barry Render (2001), peramalan merupakan sebuah seni dan sains dalam memprediksi masa yang akan datang. Peramalan melibatkan dara historis dan
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Peramalan adalah tentang apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Peramalan bertujuan untuk memprediksikan kemungkinan pasar bagi produk yang dihasilkan perusahaan. Terdapat dua
Lebih terperinciPeramalan (Forecasting)
Peramalan (Forecasting) Peramalan (forecasting) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan data di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan
Lebih terperinci