BAB IX TEKNIK PERAMALAN

Peramalan 93 BAB IX TEKNIK PERAMALAN Kepuusan persediaan yang dihasilkan dari pembelian cenderung bersifa jangka pendek dan hanya unuk produk yang khas. Peramalan yang mengarah pada kepuusan ini harus memenuhi kebuuhan yang sama seperi peramalan penjadwalan jangka pendek. Peramalan ini harus memiliki ingka keeliian yang inggi dan kekhasan produk individu. Unuk kepuusan persediaan dan penjadwalan karena banyaknya jenis yang erliba biasanya diperlukan juga membua sejumlah besar peramalan. Jadi unuk kepuusan semacam ini akan sering digunakan kompuerisasi sisem peramalan. Ada beberapa jenis kepuusan di dalam operasi dan dibuuhkan bermacam peramalan seperi diunjukkan pada abel 9.1. Tabel 9.1. Meode Peramalan dan Kegunaan T i m e H o r i z o n A c c u r a c y R e q u i r e d N u m b e r o f F o r e c a s s M a n a g e m e n L e v e l L o n g - r a n g e m a r k e i n g L o n g M e d i u m S i n g l e o r f e w T o p p r o g r a m s P r i c i n g d e c i s i o n s S h o r H i g h M a n y M i d d l e N e w p r o d u c i n r o d u c i o n M e d i u m M e d i u m S i n g l e T o p C o s e s i m a i n g S h o r H i g h M a n y L o w e r C a p i a l b u d g e i n g M e d i u m H i g h e s F e w T o p 9.1. Konsep Dasar Peramalan Peramalan merupakan bagian awal dari suau proses pengambilan suau kepuusan. Sebelum melakukan peramalan harus dikeahui erlebih dahulu apa sebenarnya persoalan dalam pengambilan kepuusan iu. Peramalan adalah pemikiran erhadap suau besaran, misalnya perminaan erhadap sau aau beberapa produk pada periode yang akan daang. Pada hakekanya peramalan hanya merupakan suau perkiraan

Peramalan 94 (guess), eapi dengan menggunakan eknik-eknik erenu, maka peramalan menjadi lebih sekedar perkiraan. Peramalan dapa dikaakan perkiraan yang ilmiah (educaed guess). Seiap pengambilan kepuusan yang menyangku keadaan di masa yang akan daang, maka pasi ada peramalan yang melandasi pengambilan kepuusan ersebu (Sofyan Assauri, 1984, hal. 1). Dalam kegiaan produksi, peramalan dilakukan unuk menenukan jumlah perminaan erhadap suau produk dan merupakan langkah awal dari proses perencanaan dan pengendalian produksi. Dalam peramalan dieapkan jenis produk apa yang diperlukan (wha), jumlahnya (how many), dan kapan dibuuhkan (when). Tujuan peramalan dalam kegiaan produksi adalah unuk meredam keidakpasian, sehingga diperoleh suau perkiraan yang mendekai keadaan yang sebenarnya. Suau perusahaan biasanya menggunakan prosedur iga ahap unuk sampai pada peramalan penjualan, yaiu diawali dengan melakukan peramalan lingkungan, diikui dengan peramalan penjualan indusri, dan diakhiri dengan peramalan penjualan perusahaan. Peramalan lingkungan dilakukan unuk meramalkan inflasi, pengangguran, ingka suku bunga, kecenderungan konsumsi dan menabung, iklim invesasi, belanja pemerinah, ekspor, dan berbagai ukuran lingkungan yang pening bagi perusahaan. Hasil akhirnya adalah proyeksi Produk Nasional Bruo, yang digunakan bersama indikaor lingkungan lainnya unuk meramalkan penjualan indusri. Kemudian, perusahaan melakukan peramalan penjualan dengan asumsi ingka pangsa erenu akan ercapai. 9.. Pendefenisian Tujuan Peramalan Tujuan peramalan diliha dengan waku: a. Jangka pendek (Shor Term) Menenukan kuanias dan waku dari iem dijadikan produksi. Biasanya bersifa harian aaupun mingguan dan dienukan oleh Low Managemen. b. Jangka Menengah (Medium Term) Menenukan kuanias dan waku dari kapasias produksi. Biasanya bersifa bulanan aaupun kuaral dan dienukan oleh Middle Managemen. c. Jangka Panjang (Long Term)

Peramalan 95 Merencanakan kuanias dan waku dari fasilias produksi. Biasanya bersifa ahunan, 5 ahun, 10 ahun, aaupun 0 ahun dan dienukan oleh Top Managemen. 9.3. Karakerisik Peramalan Yang Baik Peramalan yang baik mempunyai beberapa krieria yang pening, anara lain akurasi, biaya,dan kemudahan. Penjelasan dari krieria-krieria ersebu adalah sebagai beriku : 1. Akurasi. Akurasi dari suau hasil peramalan diukur dengan hasil kebiasaan dan kekonsisensian peramalan ersebu. Hasil peramalan dikaakan bias bila peramalan ersebu bila erlalu inggi aau rendah dibandingkan dengan kenyaaan yang sebenarnya erjadi. Hasil peramalan dikaakan konsisen bila besarnya kesalahan peramalan relaif kecil. Peramalan yang erlalu rendah akan mengakibakan kekuranga persediaan, sehingga perminaan konsumen idak dapa dipenuhi segera akibanya perusahaan dimungkinkan kehilangan pelanggan dan kehilangan keunungan penjualan. Peramalan yang erlalu inggi akan mengakibakan erjadinya penumpukan persediaan, sehingga banyak modal yang erserap sia sia. Keakuraan dari hasil peramalan ini berperan pening dalam menyeimbangkan persediaan yang ideal.. Biaya. Biaya yang diperlukan dalam pembuaan suau peramalan adalah erganung dari jumlah iem yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan meode peramalan yang dipakai. Keiga fakor pemicu biaya ersebu akan mempengaruhi berapa banayak daa yang dibuuhkan, bagaimana pengolahan daanya ( manual aau kompuerisasi), bagaimana penyimpanan daanya dan siapa enaga ahli yang diperbanukan. Pemilihan meode peramalan harus disesuaikan dengan dana yang ersedia dan ingka akurasi yang ingin didapa, misalnya iem-iem yang pening akan diramalkan dengan meode yang sederhana dan murah. Prinsip ini merupakan adopsi dari hukum Pareo ( Analisa ABC ).

Peramalan 96 3. Kemudahan Penggunaan meode peramalan yang sederhana, mudah dibua, dan mudah diaplikasikan akan memberikan keunungan bagi perusahaan. Adalah percuma memakai meode yang canggih, eapi idak dapa diaplikasikan pada sisem perusahaan karena keerbaasan dana, sumber daya manusia, maupun peralaan eknologi. 9.4. Beberapa Sifa Hasil Peramalan. Dalam membua peramalan aau menerapkan suau peramalan maka ada beberapa hal yang harus diperimbangkan yaiu : 1. Ramalan pasi mengandung kesalahan, arinya peramal hanya bisa mengurangi keidakpasian yang akan erjadi, eapi idak dapa menghilangkan keidakpasian ersebu.. Peramalan seharusnya memberikan informasi enang beberapa ukuran kesalahan, arinya karena peramalan pasi mengandung kesalahan, maka adalah pening bagi peramal unuk menginformasikan seberapa besar kesalahan yang mungkin erjadi. 3. Peramalan jangka pendek lebih akura dibandingkan peramalan jangka panjang. Hal ini disebabkan karena pada peramalan jangka pendek, fakorfakor yang mempengaruhi perminaan relaif masih konsan sedangkan masih panjang periode peramalan, maka semakin besar pula kemungkinan erjadinya perubahan fakor-fakor yang mempengaruhi perminaan. 9.5. Teknik Peramalan. 9.5.1. Fakor-Fakor Yang Mempengaruhi Pemilihan Teknik Peramalan. Peramalan sebenarnya upaya unuk memperkecil resiko yang imbul akiba pengambilan kepuusan dalam suau perencanaan produksi. Semakin besar upaya yang dikeluarkan enu resiko yang dapa dihindari semakin besar pula. Namun upaya memperkecil resiko ersebu dibaasi oleh biaya yang dikeluarkan akiba mengupayakan hal ersebu. Fakor-Fakor yang harus diperimbangkan: 1. Horizon Peramalan Ada dua aspek dari horison waku yang berhubungan dengan masing masing meoda peramalan yaiu :

Peramalan 97 a. Cakupan waku dimasa yang akan daang Unuk mana perbedaan dari meoda peramalan yang digunakan sebaiknya disesuaikan. b. Jumlah periode unuk mana ramalan diinginkan Beberapa eknik dan meoda hanya dapa disuaikan unuk peramalan sau aau dua periode di muka, sedangkan eknik dan meoda lain dapa dipergunakan unuk peramalan beberapa periode dimasa mendaang.. Tingka Keeliian Tingka keeliian yang dibuuhkan sanga era hubungannya dengan ingka perincian yang dibuuhkan dalam suau peramalan. Unuk beberapa pengambilan kepuusan mengharapkan variasi aau penyimpangan aas ramalan yang dilakukan anara 10 persen sampai dengan 15 persen bagi maksud maksud yang mereka harapkan, sedangkan unuk hal aau kasus lain mungkin menganggap bahwa adanya variasi aau penyimpangan aas ramalan sebesar 5 persen adalah cukup berbahaya. 3. Keersediaan Daa. Meode yang dipergunakan sanga besar manfaanya, apabila dikaikan dengan keadaan aau informasi yang ada aau daa yang dipunyai. Apabila dari daa yang lalu dikeahui adanya pola musiman, maka unuk peramalan sau ahun ke depan sebaiknya digunakan meode variasi musim. Sedangkan apabila dari daa yang lalu dikeahui adanya pola hubungan anara variable variable yang saling mempengaruhi, maka sebaiknya dipergunakan meode Sebab Akiba (causal) aau korelasi (correlaion). 4. Benuk Pola Daa. Dasar uama dari meoda peramalan adalah anggapan bahwa macam dari pola yang didapai didalam daa yang diramalkan akan berkelanjuan. Sebagai conoh, beberapa dere yang melukiskan suau pola musiman, demikian pula halnya dengan suau pola rend. Meoda peramalan yang lain mungkin lebih sederhana, erdiri dari suau nilai raa raa, dengan flukuasi yang acakan aau random yang erkandung. Oleh karena adanya perbedaan kemampuan meoda peramalan unuk mengidenifikasikan pola pola daa, maka perlu adanya usaha penyesuaian anara pola daa yang

Peramalan 98 elah diperkirakan erlebih dahulu dengan eknik dan meoda peramalan yang akan digunakan. 5. Biaya. Umumnya ada empa unsur biaya yang ercakup dalam penggunaan suau prosedur ramalan, yaiu biaya biaya pengembangan, penyimpanan (sorage) daa, operasi pelaksanaan dan kesempaan penggunaan eknik eknik dan meoda lainnya. Adanya perbedaan yang nyaa dalam jumlah biaya, mempunyai pengaruh aas dapa menarik idaknya penggunaan meode erenu unuk suau keadaan yang dihadapi. 6. Jenis dari model Sebagai ambahan perlu diperhaikan anggapan beberapa pola dasar yang pening dalam daa. Banyak meoda peramalan elah menganggap adanya beberapa model dari keadaan yang diramalkan. Model model ini merupakan suau dera dimana waku digambarkan sebagai unsur pening unuk menenukan perubahan perubahan dalam pola, yang mungkin secara sisemaik dapa dijelaskan dengan analisis regresi aau korelasi. Model yang lain adalah model sebab akiba aau causal model, yang menggambarkan bahwa ramalan yang dilakukan sanga erganung pada erjadinya sejumlah perisiwa yang lain, aau sifanya merupakan campuran dari model model yang elah disebukan diaas. Model model ersebu sanga pening diperhaikan, karena masing masing model ersebu mempunyai kemampuan yang berbeda neda dalam analisis keadaan unuk pengambilan kepuusan. 7. Mudah idaknya penggunaan dan aplikasinya Sau prinsip umum dalam penggunaan meoda ilmiah dari peramalan unuk menagemen dan analisis adalah meoda meoda yang dapa dimengeri dan mudah diaplikasikan yang akan dipergunakan dalam pengambilan kepuusan adan analisa. Prinsip ini didasarkan pada alasan bahwa, bila seorang manajer aau analisis beranggung jawab aas kepuusan yang diambilnya aau hasil analisa yang dilakukan, maka ia sudah enu idak menggunakan dasar yang idak dikeahuinya aau idak

Peramalan 99 diyakininya. Jadi, sebagai ciri ambahan dari eknik dan meoda peramalan adalah bahwa yang diperlukan unuk memenuhi kebuuhan dari keadaan ialah eknik dan meoda peramalan yang dapa disesuaikan dengan kemampuan dari manager aau analisis yang akan menggunakan meoda ramalan ersebu. 9.5.. Kegunaan Pemilihan Teknik Peramalan. Meoda yang dipergunakan sanga besar manfaanya, apabila dikaikan dengan informasi aau daa yang dipunyai. Apabila dari daa yang lalu dikeahui adanya pola musiman, maka unuk peramalan saau ahun kedepan sebaiknya digunakan meoda variasi musim. Sedangkan apabila dari daa yang lalu dikeahui adanya pola hubungan anara variabel variabel yang saling mempengaruhi, maka sebaiknya dipergunakan meoda sebab akiba ( causal) aau korelasi (cross secion ).

Peramalan 100 Sebagaimana dikeahui bahwa meoda merupakan cara berpikir yang siemais dan pragmais aas pemecahan suau masalah. Dengan dasar ini, maka meoda peramalan merupakan cara memperkirakan apa yang akan eradi pada masa yang akan daang secara sisemais dan pragmais ; sehingga meoda peramalan sanga berguna unuk dapa memperkirakan secara sisemis dan pragmais aas dasar daa yang relevan pada masa yang lalu, dengan demikian meoda peramalan diharapkan dapa memberikan obyekifias yang lebih besar. Disamping iu meoda peramalan juga memberikan uruan pengerjaan dan pemecahan aas pendekaan suau masalah dalam peramalan ; sehingga bila digunakan pendekaan yang sama aas permasalahan dalam suau kegiaan peramalan, maka akan didapa dasar pemikiran dan pemecahan yang sama, karena argumenasinya sama. Selain iu, meoda peramalan memberikan cara pengerjaan yang eraur dan erarah, sehingga dengan demikian dapa dimungkinkannya penggunaan eknik eknik penganalisaan yang lebih maju. Dengan penggunaan eknik eknik ersebu, maka diharapkan dapa memberikan ingka kepercayaan dan keyakinan yang lebih besar, karena dapa diuji dan dibukikan penyimpangan aau deviasi yang erjadi secara ilmiah. Dari uraian ini, dapalah disimpulkan bahwa meoda peramalan sanga berguna, karena akan membanu dalam mengadakan pendekaan analisa erhadap ingkah laku aau pola dari daa yang lalu ; sehingga dapa memberikan cara pemikiran, pengerjaan dan pemecahan yang sisemais dan pragmais, sera memberikan ingka keyakinan yang lebih besar aas keepaan hasil ramalan yang dibua,aau yang disusun. 9.6. Klasifikasi Teknik Peramalan Dalam sisem peramalan, penggunaan berbagai model peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda dan deraja dari gala peramalan yang berbeda pula. Salah sau seni dalam melakukan peramalan adalah memilih model peramalan yang erbaik yang mampu mengidenifikasi dan menanggapi pola akifias hisoris dari daa.

Peramalan 101 Pada umumnya peramalan dapa dibedakan dari beberapa segi erganung dari cara melihanya. Apabila diliha dari sifa penyusunannya, maka peramalan dapa dibedakan aas dua macam, yaiu : 1. Diliha dari Sifa Penyusunannya a. Peramalan yang subjekif, yaiu peramalan yang didasarkan aas perasaan aau inuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan orang yang menyusunnya sanga menenukan baik idaknya hasil ramalan ersebu. b. Peramalan yang objekif, yaiu peramalan yang didasarkan aas daa yang relevan pada masa lalu, dengan menggunakan eknik eknik dan meode meode dalam penganalisaannya.. Diliha dari Jangka Waku Ramalan yang Disusun a. Peramalan jangka pendek, yaiu peramalan yang dilakukan unuk penyusunan hasil ramalan yang jangka wakunya sau ahun aau kurang. Peramalan ini digunakan unuk mengambil kepuusan dalam hal perlu idaknya lembur, penjadwalan kerja, dan lain-lain kepuusan konrol jangka pendek. b. Peramalan jangka menengah, yaiu peramalan yang dilakukan unuk penyusunan hasil ramalan yang jangka wakunya sau hingga lima ahun ke depan Peramalan ini lebih mengkhususkan dibandingkan peramalan jangka panjang, biasanya digunakan unuk menenukan aliran kas, perencanaan produksi, dan penenuan anggaran. c. Peramalan jangka panjang, yaiu peramalan yang dilakukan unuk penyusunan hasil ramalan yang jangka wakunya lebih dari lima ahun yang akan daang. Peramalan jangka panjang digunakan unuk pengambilan kepuusan mengenai perencanaan produk dan perencanaan pasar, pengeluaran biaya perusahaan, sudi kelayakan pabrik, anggaran, purchase order, perencanaan enaga kerja sera perencanaan kapasias kerja. 3. Berdasarkan sifa ramalan yang elah disusun, maka peramalan dapa dibedakan aas dua macam, yaiu :

Peramalan 10 a. Peramalan Kualiaif Yaiu peramalan yang didasarkan aas kwaliaif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibua sanga erganung pada orang yang menyusunnya. Hal ini pening karena hasil peramalan ersebu dienukan berdasarkan pemikiran yang bersifa inuisi, judgemen aau pendapa, dan pengeahuan sera pengalaman dari penyusunnya. Biasanya permalan secara kwaliaif ini didasarkan aas hasil penyelidikan, seperi Delphi,S curve, analogies dan peneliian benuk aau morphological research aau didasarkan aas ciri ciri normaive seperi decision marices aau decisions rees. b. Peramalan Kuaniaif Yaiu peramalan yang didasarkan aas daa kuniaif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibua sanga erganung pada meoda yang dipergunakan dalam peramalan ersebu. Dengan meoda yang berbeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang perlu diperhaikan dari penggunaan meoda ersebu, adalah baik idaknya meoda yang dipergunakan, sanga dienukan oleh perbedaan aau penyimpangan anara hasil ramalan dengan kenyaaan yang erjadi. Meoda yang baik adalah meoda yang memberikan nilai nilai perbedaan aau penyimpangan yang mungkin. Peramalan kuaniaif hanya dapa digunakan apabila erdapa iga kondisi sebagai beriku: Adanya informasi enang keadaan yang lain. Informasi ersebu dapa dikuanifikasikan dalam benuk daa. Dapa diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuan pada masa yang akan daang. Pada Gambar 9.1, dapa diliha Taksonomi peramalan dibawah ini sebagai beriku :

Peramalan 103 Juru Opini Eksekuif Model Kualiaif Meode Delphi Gabungan Tenaga Penjualan Peramalan Survei Pasar Regresi Raa-raa Time Series Smoohing Moving Average Meode Kuaniaif Dekomposisi Regresi Linear Eksponenial Smoohing Kausal Koefisien Korelasi Pemodelan Ekonomik Gambar 9.1. Taksonomi Peramalan 9.6.1. Meode Peramalan Kualiaif (Judgemen Mehode) Peramalan kualiaif umumnya bersifa subjekif, dipengaruhi oleh inuisi, emosi, pendidikan, dan pengalaman seseorang. Oleh karena iu, hasil peramalan dari sau orang dengan orang yang lain dapa berbeda. Meskipun demikian, peramalan dengan meode kualiaif idak berari hanya menggunakan inuisi, eapi juga bisa mengikuserakan model model saisik sebagai bahan masukan dalam melakukan judgemen (kepuusan), dan dapa dilakukan secara perseorangan maupun kelompok.

Peramalan 104 Beberapa meode peramalan yang digolongkan sebagai model kualiaif adalah sebagai beriku : 1. Meode Delphi, Sekelompok pakar mengisi kuesioner, Moderaor menyimpulkan hasilnya dan memformulasikan menjadi suau kuesioner baru yang diisi kembali oleh kelompok ersebu, demikian seerusnya. Hal ini merupakan proses pembelajaran (learning process) dari kelompok anpa adanya ekanan aau inimidasi individu. Meode ini dikembangkan perama kali oleh Rand Corporaion pada ahun 1950 an. Adapun ahapan yang dilakukan adalah: a. Tenukan beberapa pakar sebagai parisipan. Sebaiknya bervariasi dengan laar belakang disiplin ilmu yang berbeda. b. Melalui kuesioner (aau e mail ), diperoleh peramalan dari seluruh parisipan. c. Simpulkan hasilnya, kemudian disribusikan kembali kepada seluruh parisipan denan peranyaan yang baru. d. Simpulkan kembali revisi peramalan dan kondisi, kemudian dikembangkan dengan peranyaan yang baru. e. Apabila diperlukan, ulangi ahap 4. Seluruh hasil akhir didisribusikan kepada seluruh parisipan.. Dugaan manajemen ( managemen esimae ) aau Panel Consensus, dimana peramalan semaa-maa berdasarkan perimbangan manajemen, umumnya oleh manajemen senior. Meode ini akan cocok dalam siuasi yang sanga sensiif erhadap inuisi dari suau aau sekelompok kecil orang yang karena pengalamannya mampu memberikan opini yang kriis dan relevan. Teknik akan dipergunakan dalam siuasi dimana idak ada siuasi dimana idak ada laernaif lain dari model peramalan yang dapa dierapkan. Bagaimanapun meode ini mempunyai banyak keerbaasan, sehingga perlu dikombinasikan dengan meode peramalan yang lain. 3. Rise Pasar (marke research), merupakan meode peramalan berdasarkan hasil hasil dari survei pasar yang dilakukan oleh enaga-enaga pemasar produk aau yang mewakilinya. Meode ini akan menjaring informasi dari planggan aau pelanggan poenbsial (konsumen) berkaian dengan rencana

Peramalan 105 pembelian mereka dimasa mendaang. Rise pasar idak hanya akan membanu peramalan, eapi juga unuk meningkakan desain produk dan perencanaan unuk produk-produk baru. 4. Meode kelompok ersrukur (srucured group mehods), seperi meode Delphi, dan lain lain. Meode Delphi merupakan eknik peramalan berdasarkan pada proses konvergensi dari opini beberapa orang aau ahli secara inerakif anpa menyebukan ideniasnya. Grup ini idak beremu secara bersama dalam suau forum unuk berdiskusi, eapi mereka dimina pendapanya secara erpisah dan idak boleh secara berunding. Hal ini dilakukan unuk menghindari pendapa yang bias karena pengaruh kelompok. Pendapa yang berbeda secara signifikan dari ahli yang lain dalam grup ersebu akan dinyaakan lagi kepada yang bersangkuan, sehingga akhirnya diperoleh angka esimasi pada inerval erenu yang dapa dierima. Meode Delphi ini dipakai dalam peramalan eknologi yang sudah digunakan pada pengoperasian jangka panjang selain iu, meode ini juga bermanfaa dalam pengembangan produk baru, pengembangan kapasias produksi, penerobosan ke segmen pasar baru dan sraegi kepuusan bisnis lainnya. 5. Analogi hisoris (Hisorical Analogy), merupakan eknik peramalan berdasarkan pola daa masa lalu dari produk-produk yang dapa disamakan secara Analogi. Misalnya peramalan unuk pengembangan pasar elevisi muli sisem menggunakan model perminaan elevisi hiam puih aau elevisi berwarna biasa. Analogi hisoris cenderung akan menjadi erbaik unuk pengganian produk di pasar dan apabila erdapa hubungan subsiusi langsung dari produk dalam pasar iu. 9.6.. Meode Peramalan Kuaniaif (Saisical Mehod) Pada dasarnya meoda peramalan kuaniaif ini dapa dibedakan aas dua bagian, yaiu : 1. Meoda peramalan yang didasarkan aas penggunaan analisa pola hubungan anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waku, yang merupakan dere waku aau ime series.

Peramalan 106. Meoda peramalan yang didasarkan aas penggunaan analisa pola hubungan anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waku yang disebu meode korelasi aau sebab akiba (causal mehod). Prosedur umum yang digunakan dalam peramalan secara kuaniaif adalah: 1. Definisikan ujuan peramalan.. Pembuaan diagram pencar. 3. Pilih minimal dua meode peramalan yang dianggap sesuai. 4. Hiung parameer parameer fungsi peramalan. 5. Hiung kesalahan seiap meode peramalan. 6. Pilih meode yang erbaik, yaiu yang memiliki kesalahan erkecil. 7. Lakukan verifikasi peramalan. Adapun langkah langkah peramalan secara kuaniaif dapa diliha pada gambar 9.. sebagai beriku :

Peramalan 107 Langkah I : Defenisikan Tujuan Peramalan Langkah II : Bua Diagram Pencar Langkah III : Pilih beberapa meode Pearamalan Langkah IV : Hiung Parameer- Parameer Langkah V : Hiung seiap kesalahan seiap meode Langkah VI : Pilih Meode dengan Kesalahan erkecil Langkah VII: Verifikasi Peramalan Gambar 9.. Langkah langkah Peramalan Secara Kuaniaif 9.6..1. Meode Time Series. Meode ime series adalah meode yang dipergunakan unuk menganalisis serangkaian daa yang merupakan fungsi dari waku. Meode ini mengasumsikan beberapa pola aau kombinasi pola selalu berulang sepanjang waku, dan pola dasarnya dapa diidenifikasi semaa-maa aas dasar daa hisoris dari serial iu.

Peramalan 108 Dengan analisis dere waku dapa diunjukkan bagaimana perminaan erhadap suau produk erenu bervariasi erhadap waku. Sifa dari perubahan perminaan dari ahun ke ahun dirumuskan unuk meramalkan penjualan pada masa yang akan daang. Ada empa komponen uama yang mempengaruhi analisis ini, yaiu : a. Pola Siklis (Cycle) Penjualan produk dapa memiliki siklus yang berulang secara periodik. Banyak produk dipengaruhi pola pergerakan akivias ekonomi yang erkadang memiliki kecenderungan periodic. Komponen siklis ini sanga berguna dalam peramalan jangka menengah. Pola daa ini erjadi bila daa memiliki kecendrungan unuk naik aau urun erus-menerus. Pola daa dalam benuk rend ini digambarkan Biaya sebagai beriku: Gambar 9.3. Pola Siklis Waku b. Pola Musiman (Seasonal) Perkaaan musim menggambarkan pola penjualan yang berulang seiap periode. Komponen musim dapa dijabarkan ke dalam fakor cuaca, libur, aau kecenderungan perdagangan. Pola musiman berguna dalam meramalkan penjualan dalam jangka pendek. Pola daa ini erjadi bila nilai daa sanga dipengaruhi oleh musim, misalnya perminaan bahan baku jagung unuk makanan ernak ayam pada pabrik pakan ernak selama sau ahun. Selama musim

Peramalan 109 panen harga jagung akan menjadi urun karena jumlah jagung yang dibuuhkan ersedia dalam jumlah yang besar. Pola daa musiman dapa digambarkan sebagai beriku: Biaya Waku Gambar 9.4. Pola Musiman c. Pola Horizonal Pola daa ini erjadi apabila nilai daa berflukuasi di sekiar nilai raa-raa. Pola ini dapa digambarkan sebagai beriku (Sofyan Assauri, 1984, hal. 46 47): Biaya Gambar 9.5. Pola Horizonal Waku d. Pola Trend Pola daa ini erjadi bila daa memiliki kecenderungan unuk naik aau urun erus menerus. Pola daa dalam benuk rend ini dapa digambarkan sebagai beriku: Biaya Gambar 9.6. Pola Trend Waku

Peramalan 110 Dalam meramalkan biaya-biaya yang ermasuk di dalam biaya operasi dipergunakan Pola Trend karena biaya ersebu cenderung naik jika mesin/peralaan semakin ua aau semakin lama jangka waku pemakaiannya. Ada beberapa rend yang digunakan didalam penyelesaian masalah ini, yaiu : 1) Trend Linier Benuk persamaan umum (Sofyan Assauri, 1984, hal. 53 56): Y = a + b Sedangkan peramalannya mempunyai benuk persamaan: Y = a + b di mana: Y = Nilai ramalan pada periode ke- = Waku/periode Dengan menggunakan meode kuadra erkecil (Leas Square Mehod) maka harga konsana a dan b diperoleh dari persamaan di bawah ini: n Y b n Y Y b a n ) Trend Eksponensial aau Perumbuhan Benuk persamaan umum: Y = ae b Sedangkan peramalannya mempunyai benuk persamaan: Y = ae b Dengan menggunakan ransformasi logarima naural maka harga konsana a dan b diperoleh dari persamaan di bawah ini: n ln Y b n ln Y ln Y b ln a n

Peramalan 111 3) Trend Logarima Y = a + b log Sedangkan peramalannya mempunyai benuk persamaan: Y = a + b log Dengan menggunakan ransformasi logarima naural maka harga konsana a dan b diperoleh dari persamaan di bawah ini: n log.y b n log log log Y Y b log a n 4) Trend Geomerik Benuk persamaan umumnya adalah: Y = a b Sedangkan peramalannya mempunyai benuk persamaan: Y = a b Dengan menggunakan ransformasi logarima maka harga konsana a dan b diperoleh dari persamaan di bawah ini: n log.log Y b n log log Y log a n log log b log log Y 5) Trend Hyperbola Benuk persamaan umumnya adalah: a Y b Peramalannya mempunyai benuk persamaan: a Y b Dengan menggunakan ransformasi logarima maka harga konsana a dan b diperoleh dari persamaan di bawah ini: log b n.log Y log Y n

Peramalan 11 log Y log b log a n Adapun meode peramalan yang ermasuk model ime series adalah sebagai beriku: A. Meode Penghalusan (Smoohing). Meode smoohing digunakan unuk mengurangi keidakerauran musiman dari daa yang lalu, dengan membua raa raa erimbang dari sederean daa masa lalu. Keepaan peramalan dengan meode ini akan erdapa pada peramalan jangka pendek, sedangkan unuk peramalan jangka panjang kurang akura. Meode smoohing erdiri dari beberapa jenis, anara lain : 1. Meode Raa-raa Bergerak (Moving Average), erdiri aas : - Single Moving Average (SMA) Moving average pada suau periode merupakan peramalan unuk sau periode ke depan dari periode raa raa ersebu. Persoalan yang imbul dalam penggunaan meode ini adalah dalam menenukan nilai (periode peraa raaan). Semakin besar nilai maka peramalan yang dihasilkan akan semakin menjauhi pola daa. Secara maemais, rumus fungsi peramalan meode ini adalah : X... X X F N 1 1 1 N dimana : XI = daa pengamaan periode i N = jumlah dere waku yang digunakan F+1 = nilai peramalan periode +1 - Linier Moving Average (LMA) Dasar dari meode ini adalah penggunaan moving average kedua unuk memperoleh penyesuaian benuk pola rend. Meode Linier moving Average adalah : a) Hiung single moving average dari daa dengan periode peraa-raaan erenu; hasilnya di noasikan dengan S.

Peramalan 113 b) Seelah semua single Average dihiung, hiung moving average kedua yaiu moving average dari S dengan periode peraaraaan yang sama. Hasilnya dinoasikan dengan : S c) Hiung komponen a dengan rumus : A = S + (S S ) d) Hiung komponen rend b dengan rumus : b = ( S ' S N 1 ' ' ) e) Peramalan unuk periode kedepan seelah adalah sebagai beriku : F+m = a + b. m - Double Moving Average Noasi yang diberikan adalah MA ( M x N), arinya M periode MA dan N periode MA. - Weighed Moving Average Daa pada periode erenu diberi bobo, semakin deka dengan saa sekarang semakin besar bobonya. Bobo dienukan berdasarkan pengalaman. Rumusnya adalah sebagai beriku : dimana : F w A 1 1 w A... w w1 = bobo yang diberikan pada periode 1 w = bobo yang diberikan pada periode wn = bobo yang diberikan pada periode n n = jumlah periode. Meode Exponenial Smoohing, erdiri aas : - Single Exponenial Smoohing Pengerian dasar dari meode ini adalah : nilai ramalan pada periode +1 merupakan nilai akual pada periode diambah dengan penyesuaian yang berasal dari kesalahan nilai ramalan yang erjadi pada periode ersebu. Nilai peramalan dapa dicari dengan menggunakan rumus beriku : F+1 =. X + (1 - ). F dimana : X = daa perminaan pada periode = fakor/konsana pemulusan n A n

Peramalan 114 F+1 = peramalan unuk periode - Double Exponenial Smoohing (DES), yang erbagi aas : a. Sau parameer (Brown s Linear Mehod), merupakan meode yang hampir sama dengan meode linear moving average, disesuaikan dengan menambahkan sau parameer. S S ' '' X S '' 1 S ' 1 1 S '' 1 dimana ' S merupakan single exponenial smoohing, sedangkan '' S merupakan double exponenial smoohing a ' S b ' ( S ( S 1 S ' '' S ' ) S '' ) S '' b. Dua Parameer (Hol s Mehod) Merupakan meode DES unuk ime series dengan rend linier. Terdapa konsana yaiu dan. Adapun rumusnya adalah sebagai beriku : S D 1 S G 1 1 G S S 1 1 G 1 dimana : S = inercep pada waku G = slope pada waku - Exponenial Smoohing dengan musiman Pola perminaan musiman dipengaruhi karakerisik daa masa lalu, anara lain naal dan ahun baru, lebaran, awal ahun ajaran sekolah, dsb. Terdapa dua kemungkinan dari pengaruh musiman. Perama dapa bersifa addicive, yaiu mengabaikan laju penjualan seiap minggu selama bulan desember, hanya dikaakan penjualan selama bulan desember meningka 00 uni.

Peramalan 115 Kedua, pengaruh musiman bersifa muliplicaive, laju penjualan seiap minggu selama bulan desember meningka dua kali lipa. B. Meode Proyeksi Kecenderungan dengan Regresi Meode kecenderungan dengan regresi merupakan dasar garis kecenderungan unuk suau persamaan, sehingga dengan dasar persamaan ersebu dapa diproyeksikan hal-hal yang akan dielii pada masa yang akan daang. Unuk peramalan jangka pendek dan jangka panjang, keepaan peramalan dengan meode ini sanga baik. Daa yang dibuuhkan unuk meode ini adalah ahunan, minimal lima ahun. Namun, semakin banyak daa yang dimiliki semakin baik hasil yang diperoleh. Benuk fungsi dari meode ini dapa berupa : a. Konsan, dengan fungsi peramalan (Y) : Y = a, dimana a = YI / N Y = nilai ambah N = jumlah periode b. Linier, dengan fungsi peramalan : Y = a + b Y b dimana : a = n n y () b = n (y) c. Kuadrais, dengan fungsi peramalan : dimana : Y = a + b + c Y b c a n ) ( n Y n Y Y n Y n 4 3 b c b

Peramalan 116 d. Eksponensial, dengan fungsi peramalan : Y = ae b dimana : ln a ln Y b n n ln Y ln Y b n ( ) e. Siklis, dengan fungsi peramalan : Ŷ a bsin c cos n n dimana : Y na b sin c cos n n Y sin a sin b sin c sin cos n n n n n Y cos a cos c cos b sin cos n n n n n C. Meode Dekomposisi. Yaiu hasil ramalan dienukan dengan kombinasi dari fungsi yang ada sehingga idak dapa diramalkan secara biasa. Model ersebu didekai dengan fungsi linier aau siklis, kemudian bagi aas kwaralan semenara berdasarkan pola daa yang ada.meode dekomposisi merupakan pendekaan peramalan yang erua. Terdapa beberapa pendekaan alernaif unuk mendekomposisikan suau dere berkala yang semuanya berujuan memisahkan seiap komponen dere daa seelii mungkin. Konsep dasar pemisahan bersifa empiris dan eap, yang mula mula memisahkan unsur musiman, kemudian rend, dan akhirnya unsur siklis. Adapun Langkah langkah perhiungannya adalah sebagai beriku : 1. Ramalkan fungsi Y biasa ( d = a + b ). Hiung nilai indeks. 3. Gabungkan nilai perolehan indeks kemudian ramalkan yang baru. 9.6...Meode Kausal Meode kausal mengasumsikan fakor yang diperkirakan menunjukkan adanya hubungan sebab akiba dengan sau aau beberapa

Peramalan 117 variabel bebas (independen). Sebagai conoh, jumlah pendapaan berhubungan dengan fakor-fakor seperi jumlah penjualan, harga jual, dan ingka promosi. Kegunaan dari meode kausal adalah unuk menemukan benuk hubungan anara variabel-variabel ersebu dan menggunakannya unuk meramalkan nilai dari variabel idak bebas (dependen). Pada model ini unuk meramalkan perminaan idak hanya memperhaikan waku, eapi juga memperhaikan fakor yang mempengaruhi, anara lain : a. Harga produk, jika harga produk naik maka perminaan naik b. Saluran disribusi, jika banyak saluran disribusi maka perminaan naik. Meode kausal erdiri aas beberapa meode, anara lain : a. Meode regresi dan korelasi Meoda regresi dan korelasi pada peneapan suau persamaan esimasi menggunakan eknik leas squares. Hubungan yang ada perama ama dianalisis secara saisik. Keepaan peramalan dengan menggunakan meoda ini sanga baik unuk peramalan jangka pendek, sedangkan unuk peramalan jangka panjang ernyaa keepaannya kurang begiu baik. Meoda ini banyak digunakan unuk peramalan penjualan, perencanaan keunungan, peramalan perminaan dan permalan keadaan ekonomi. Daa yang dibuuhkan unuk penggunaan meoda ini adalah daa kuaralan dari beberapa ahun lalu. b. Meode Ekonomerik Meoda ini didasarkan aas peramalan sisem persamaan regresi yang diesimasikan secara simulan. Baik unuk peramalan jangka pendek maupun peramalan jangka panjang, keepaan peramalan dengan meoda ini sanga baik. Meoda permalan ini selalu dipergunakan unuk peramalan penjualan menuru kelas produk, aau peramalan keadaan ekonomi masyaraka, seperi perminaan, harga dan penawaran. Daa yang dibuuhkan unuk penggunaan meoda peramalan ini adalah daa kuaralan beberapa ahun.

Peramalan 118 c. Meode Inpu-Oupu Meoda ini dipergunakan unuk menyusun proyeksi rend ekonomi jangka panjang. Model ini kurang baik keepaannya unuk peramalana jangka panjang. Model ini banyak dipergunakan unuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sekor indusri dan sub sekor indusri, produksi dari sekor dan sub sekor indusri. Daa yang dibuuhkan unuk penggunaan meoda aau model ini adalah daa ahunan selama sekiar sepuluh sampai lima belas ahun. 9.7. Krieria Performance Peramalan Seorang perencana enu menginginkan hasil perkiraan ramalan yang epa aau paling idak dapa memberikan gambaran yang paling mendekai sehingga rencana yang dibuanya merupakan rencana yang realisis. Keepaan aau keeliian inilah yang menjadi krieria performance suau meode peramalan. Keepaan aau keeliian ersebu dapa dinyaakan sebagai kesalahan dalam peramalan. Kesalahan yang kecil memberikan ari keeliian peramalan yang inggi, dengan kaa lain keakuraan hasil peramalan inggi, begiu pula sebaliknya. Besar kesalahan suau peramalan dapa dihiung dengan beberapa cara, anara lain adalah : 1. Mean Square Error (MSE) N X F MSE 1 dimana : N X = daa akual periode F = nilai ramalan periode N = banyaknya periode. Sandard Error of Esimae (SEE) : SEE N X 1 F N f

Peramalan 119 dimana : f = Deraja kebebasan Unuk daa Konsan, f = 1 Unuk daa Linier, f = Unuk daa Kwadrais, f = 3 Unuk daa Siklis, f = 3 3. Percenage Error (PE) : X F PE 100% X dimana nilai dari PE bisa posiip aaupun negaip. 4. Mean Absolue Percenage Error (MAPE) : N PE MAPE 1 N Menghiung kesalahan dari peramalan merupakan prosedur yang kelima dari perhiungan peramalan secara kuaniaif. Seelah didapa kesalahan (error) dari masing-masing meode peramalan, maka akan dilakukan pengujian erhadap dua meode yang memiliki error yang erkecil, guna mendapakan meode peramalan yang lebih baik unuk digunakan. Pengujian dilakukan dengan es disribusi F. Jika diasumsikan bahwa meode X adalah meode peramalan yang memiliki besar error yang paling kecil perama, dan meode Y adalah meode peramalan yang memiliki besar error yang paling kecil kedua, maka langkah-langkahnya pengujiannya adalah sebagai beriku : 1. Tenukan pernyaaan awal (H0) dan pernyaaan alernaif (H1) : H0 : Meode X lebih baik daripada meode Y H1 : Meode X idak lebih baik daripada meode Y, aau meode Y lebih baik daripada meode X.. Lakukan Tes Saisik, dengan rumus : dimana : S F 1 S S1 = besarnya error meode peramalan X S = besarnya error meode peramalan Y

Peramalan 10 3. Bandingkan hasil yang diperoleh dari langkah dengan hasil yang diperoleh dari abel disribusi F dengan harga (ingka keeliian) yang elah dieapkan. Jika F Hiung < F Tabel maka H0 dierima (berari meode peramalan dengan meode X lebih baik digunakan), dan jika sebaliknya maka H0 diolak (berari meode Y lebih baik digunakan). Seelah didapakan meode peramalan mana yang lebih baik, maka dilakukanlah verifikasi erhadap meode peramalan yang erbaik ersebu. 9.8. Proses Verifikasi Proses verifikasi digunakan unuk meliha apakah meode peramalan A B yang diperoleh represenaif erhadap C daa. Proses verifikasi dilakukan dengan menggunakan Moving Range Char (MRC). Dari char (pea) ini dapa erliha apakah sebaran masih dalam konrol aaupun sudah berada di luar konrol. Jika sebaran berada di luar konrol, maka fungsi/meode peramalan ersebu idak sesuai, arinya pola peramalan erhadap daa (Y-YF) ersebu idak represenaif. Proses verifikasi dengan menggunakan Moving Range Char (MRC)., dapa digambarkan pada gambar 9.7, dibawah ini : Y-Y F UCL =.66 MR /3 x.66 MR 1/3 x.66 MR Cenral line = MR -/3 x.66 MR -1/3 x.66 MR LCL = -.66 MR A B C Harga MR diperoleh dari : Gambar 9.7. Moving Range Char

Peramalan 11 N 1 MR MR N 1 dimana : aau : MR MR Y Y Y Y e e 1 F 1 F 1 Kondisi ou of conrol dapa diperiksa dengan menggunakan empa auran beriku : 1. Auran Sau Tiik Bila ada iik sebaran (Y-YF) berada di luar UCL dan LCL. Walaupun jika semua iik sebaran berada dalam baas konrol, belum enu fungsi/meode represenaif. Unuk iu penganalisaan perlu dilanjukan dengan membagi MRC dalam iga daerah, yaiu : A, B, dan C.. Auran Tiga Tiik Bila ada iga buah iik secara beruruan berada pada salah sau sisi, yang mana dua dianaranya jauh pada daerah A. 3. Auran Lima Tiik Bila ada lima buah iik secara beruruan berada pada salah sau sisi, yang mana empa dianaranya jauh pada daerah B. 4. Auran Delapan Tiik Bila ada delapan buah iik secara beruruan berada pada salah sau sisi, pada daerah C. Adapun gambar verifikasi meode peramalan dapa diliha pada gambar 9.8, sebagai beriku :

Peramalan 1 M R C O u o f C o n r o l? Y a T i d a k G u n a k a n f u n g s i y a n g d i p e r o l e h u n u k m e r a m a l k a n F u n g s i P e n y e b a b d i k e a h u i? Y a G e j a l a e r s e b u b u k a n b e r s i f a r a n d o m s e h i n g g a d a a m e n y i m p a n g T i d a k U l a n g i k e m b a l i G a n i d e n g a n f u n g s i b a r u M e n g h i u n g k e m b a l i p a r a m e e r f u n g s i e r s e b u d e n g a n m e n g h i l a n g k a n i i k - i i k o u o f c o n r o l s e h i n g g a d i p e r o l e h f u n g s i y a n g b a r u d e n g a n j u m l a h d a a y a n g b a r u ( d a a b e r k u r a n g ) Gambar 9.8 Proses Verifikasi Meode Peramalan