Membuat keputusan yang baik

dokumen-dokumen yang mirip
PERENCANAAN PRODUKSI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

Team project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa. situasi dan kondisi di masa yang akan datang.

BAB V ANALISA HASIL. Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Produk Domestik Regional Bruto

BAB 2 LANDASAN TEORITIS

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

SALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

(FORECASTING ANALYSIS):

BAB III LANDASAN TEORI

BAB V ANALISA HASIL Perbandingan Akurasi Hasil Peramalan MC Tire IRC Tube Type. menganalisa produk MC Tire IRC Tube Type, sebagai berikut :

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit

BAB 2 LANDASAN TEORI

Manajemen Operasional. PERAMALAN (Forecasting)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN

BAB V ANALISA HASIL. Januari 2008 sampai dengan Desember 2008 rata-rata permintaan semakin

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Vanissa Hapsari,2013

BAB II LANDASAN TEORI

SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. estimasi data yang akan datang. Peramalan atau Forecasting merupakan bagian

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II KAJIAN PUSTAKA Definisi dan Tujuan Forecasting. yang belum terjadi (Pangestu S, 1986:1). Forecasting atau peramalan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN CAT UNTUK MENINGKATKAN TINGKAT AKURASI PERAMALAN BERDASARKAN PERAMALAN PERMINTAAN CAT PADA PT.

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERAMALAN (FORECASTING)

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Peramalan (Forecasting)

BAB 2 LANDASAN TEORI. future. Forecasting require historical data retrieval and project into the

BAB 2 LANDASAN TEORI. diperkirakan akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut dapat

VI PERAMALAN PENJUALAN AYAM BROILER DAN PERAMALAN HARGA AYAM BROILER

Data Time Series. Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau

III. METODOLOGI PENELITIAN

SALESMANSHIP PELUANG PASAR DAN PERAMALAN PENJUALAN. Ariadne Sekar Sari, S.E., M.M. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

BAB II LANDASAN TEORI. Suatu sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang

BAB 3 PENGOLAHAN DATA

BAB 2 TINJAUAN TEORI. akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan

BAB I PENDAHULUAN. Dugaan atau perkiraan mengenai kejadian atau peristiwa pada waktu yang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Analisis Deret Waktu

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

ANALISIS DERET WAKTU

BAB IV METODE PENELITIAN

Pendahuluan. Metode Peramalan:

Pembahasan Materi #7

BAB III METODE PENELITIAN

Perkapalan Negeri Surabaya, Surabaya Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Teknik Kelistrikan Kapal, Politeknik Perkapalan Negeri

BAB II KAJIAN TEORITIS

REGRESI LINEAR SEDERHANA

BAB II LANDASAN TEORI

PERAMALAN (Forecast) (ii)

Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya

Universitas Gunadarma PERAMALAN

TINJAUAN PUSTAKA. di seluruh dunia, dimana kecap merupakan produk cair berwarna coklat atau

BAB II LANDASAN TEORI. saling berhubungan membentuk suatu kesatuan atau organisasi atau suatu jaringan

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:

BAB IV METODE PERAMALAN

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Matakuliah : Ekonomi Produksi Peternakan Tahun : Oleh. Suhardi, S.Pt.,MP

BAB 2 LANDASAN TEORI

Enter the Problem (Masukkan Permasalahan)

BAB I PENDAHULUAN. konstan, namun ada beberapa periode yang memperlihatkan keadaan yang ekstrim.

DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Adanya waktu tenggang (lead time) merupakan alasan utama bagi perencanaan dan

PENENTUAN JUMLAH PERENCANAAN PERMINTAAN PELUMAS UNTUK MEMINIMASI TINGKAT KESALAHAN PERAMALAN BERDASARKAN PERAMALAN PERMINTAAN PELUMAS PADA PT.

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENGGUNAAN WAKTU TELEPON DI PT TELKOMSEL Divre 3 SURABAYA

LAPORAN PRAKTIKUM MODUL I PERAMALAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB IV ANALISIS HASIL PENGOLAHAN DATA

Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif

2.4 Pemilihan Metode Peramalan

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi:

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 Bagaimana kita melakukannya? Peramalan

Pengertian peramalan Bukan menduga (guess)! Estimasi nilai atau karakteristik masa depan Informasi yang dipergunakan sebagai dasar untuk membuat rencana

Mengapa diperlukan? Masa depan bersifat tidak pasti (uncertain) Permintaan tidak pasti karena: -Kompetisi -Perilaku konsumen -Siklus bisnis -Upaya penjualan -Siklus hidup produk -Variasi random, dll. Diperlukan referensi untuk perencanaan hasil peramalan

Prinsip Peramalan Peramalan seringkali salah. Setiap model peramalan memuat estimasi dari kesalahan peramalan Kesalahan actual seringkali lebih besar daripada kesalahan estimasi Mengkombinasikan metode dapat meningkatkan akurasi Peramalan jangka panjang biasanya mempunyai akurasi lebih kecil dibanding peramalan jangka pendek

Data SUMBER : Arsip perusahaan Data pemerintah (laporan Biro Pusat Statistik, Departemen, dll) FAKTOR INTERNAL THD PENJUALAN Kualitas, harga, delivery time, promosi, discount, dll FAKTOR EKSTERNAL Indikator perekonomian : tingkat pertumbuhan ekonomi, tingkat inflasi, nilai tukar valuta asing, dll

Pertimbangan dalam peramalan Ongkos dan manfaat Ongkos Ongkos pengembangan metoda Ongkos kegiatan peramalan Ongkos akibat kesalahan ramal Manfaat Mengerti hubungan antara permintaan dan faktor lain Kondisi dunia nyata Sistem pengendalian produksi "Untuk tujuan apa suatu ramalan dibuat akan menentukan pendekatan yang diambil"

Pertimbangan dalam peramalan Ketelitian Suatu ukuran seberapa tepat ramalan dari kondisi aktual Sederhana dalam perhitungan ketelitian tinggi vs sederhana dalam perhitungan Kemampuan menyesuaikan terhadap perubahan Lead time, perioda, horizon

MODEL KUALITATIF REGRESI PERAMALAN TIME SERIES RATA-RATA SMOOTHING MOVING AVERAGE MODEL KUALITATIF EXPONENTIAL SMOOTHING KAUSAL

Horison dan Periode Peramalan Horison peramalan: menunjukkan seberapa jauh ke depan peramalan dilakukan dan terkait dengan jangkauan perencanaan yang akan dilakukan (misal: setahun ke depan) Periode peramalan: menunjukkan basis waktu data peramalan (misal: bulanan) DATA FORECAST Horison Peramalan Periode peramalan

Prosedur Peramalan Plot the data versus time using graph and examine the demand pattern Select several forecating methods which suitable for the demand pattern Performs the forecasting and evaluate the forecasting error Select forecast result with the smallest error, validate and interpret the result

Pola Data

Teknik Peramalan untuk Pola Data Konstan Data relatif stable untuk periode waktu tertentu Terjadi variasi sepanjang waktu tetapi tidak signifikan Fungsi yang menunjukkan pola data konstan d(t) a d(t) = a = permintaan selama periode t = konstanta Teknik peramalan yang bisa dipakai antara lain: Metode rata-rata sederhana Metode rata-rata bergerak Pemulusan eksponensial sederhana Metode Box-Jenkins

Teknik Peramalan untuk Pola Data Trend Demand menunjukkan kecenderungan meningkat (menurun) dari waktu ke waktu Fungsi pola data trend adalah: d(t) d(t) = a + bt = permintaan pada periode t a, b = parameter model Teknik peramalan yang dipakai antara lain: Double moving average Pemulusan eksponensial dari Brown Pemulusan eksponensial dari Holt

Teknik Peramalan untuk Pola Data Siklis Pola data siklis dapat didefiniskan sebagai fluktuasi seperti gelombang disekitar garis trend. Pola siklis cenderung untuk berulang setiap dua, tiga tahun, atau lebih Pola siklis sulit untuk dibuat modelnya karena polanya tidak stabil,turun naiknya fluktuasi di sekitar trend jarang sekali berulang pada interval waktu yang tetap Teknik peramalan yang dapat dipakai antara lain: Model-model ekonometrik Regresi berganda runtut waktu Metode Box-Jenkins

Teknik Peramalan untuk Pola Data Musiman Suatu data runtut waktu yang bersifat musiman didefinisikan sebagai suatu data runtut waktu yang mempunyai pola perubahan yang berulang secara tahunan. Teknik peramalan yang dapat dipakai antara lain: Pemulusan eksponensial dari winter Regresi berganda runtut waktu Metode Box-Jenkins

Kriteria Performansi Peramalan Performansi diukur dari kesalahan peramalan (forecasting error) Cerminan dari akurasi peramalan: semakin kecil kesalahan semakin akurat hasil ramalan Kesalahan peramalan (e t ): deviasi antara observasi aktual (d t ) dengan nilai ramalannya (d t ) atau e t = d t d t Karena observasi aktual pada saat peramalan belum ada maka kesalahan dihitung pada data historis (observasi aktual historis vs nilai ramalan periode historis)

Ukuran Kesalahan Peramalan Mean Square Error (MSE) Error percentage MSE n ( d t 1 t d' ) n Standard Error of Estimate (SEE) t 2 P E t d d d t t ( ' t ) x1 00% SEE n ( d t 1 d' ) t ( n t f ) 2 f = degree of freedom - 1 untuk pola data konstan - 2 untuk pola data trend - 3 untuk pola data siklis

Verifikasi Peramalan Dilakukan untuk memeriksa apakah hasil peramalan sudah betul Menggunakan teknik moving range chart

Plot nilai (d t -d t ) pada grafik region A region A region B region B region C region C UCL center line LCL Kondisi di luar kendali jika: 1. Ada titik di luar UCL atau LCL 2. Dari 3 titik plot berturutan 2 titik berada pada region A ( 1.77 MR) 3. Dari 5 titik plot berturutan terdapat 4 titik berada pada region B ( 0.89 MR) 4. Ada 8 titik plot berturutan berada pada bagian atas atau bawah garis tengah (region C)

OUT OF CONTROL!!! Periksa apa yang terjadi pada kondisi out of control pabrik off? Sales problem?. Jika jelas penyebab; hasil ramalan bisa dipakai Jika tidak: bisa tunggu bukti baru. Kembali in control pakai terus. Terjadi lagi out of control pikirkan ganti metode peramalan Bisa juga langsung mengganti metode peramalan..

Penutup Peramalan merupakan langkah awal dalam perencanaan Berfungsi mendapatkan nilai perkiraan sepanjang periode perencanaan Perkiraan tersebut menjadi referensi dalam menyusun rencana kerja sesuai ketersediaan sumber daya perusahaan Peramalan yang diperoleh tepat waktu sangat menolong proses perencanaan Perlu juga diperhatikan biaya untuk mengumpulkan data serta manfaat dari perencanaan yang diperoleh Selalu diliputi kesalahan karena itu kemudian perlu up-dating data sebagai bentuk pengendalian