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 terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan waktu antara keadaan dengan kebijakan baru yang dibutuhkan. Kebutuhan akan peramalan semakin meningkat sejalan dengan usaha untuk mengurangi ketergantungan pada halhal yang belum pasti. Baik tidaknya suatu peramalan selain ditentukan oleh metode yang digunakan, juga ditentukan oleh informasi yang digunakan. Selama informasi yang digunakan tidak dapat meyakinkan untuk mendapatkan hasil yang baik, hasil peramalan yang disusun juga akan sulit dipercaya ketepatannya. Ketepatan hasil dari suatu penelitian sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat. Walaupun demikian perlu diketahui bahwa ramalan selalu memiliki unsur kesalahan, sehingga yang perlu diperhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari ramalan tersebut.
2.2 Kegunaan Peramalan Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Berkaitan dengan perencanaan perusahaan, hasil peramalan lingkungan ekonomi dan pasar memungkinkan perencanaan mengalihkan kebijakan perusahaan dalam mengambil keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan pada pertimbangan apa yang akan terjadi pada saat keputusan tersebut dilakukan. Masalah pengambilan keputusan merupakan masalah yang selalu dihadapi setiap perusahaan maka peramalan adalah salah satu cara yang tepat dalam membantu mengatasi masalah tersebut. Baik buruknya peramalan dapat mempengaruhi seluruh bagian organisasi karena waktu tenggang untuk pengambilan keputusan dapat berkisar dari beberapa tahun. Dalam suatu organisasi terdapat kegunaan peramalan, yaitu : 1. Untuk menentukan sumber daya yang diinginkan Setiap organisasi harus menentukan sumber daya yang ingin dimiliki dalam jangka waktu panjang dengan memperhatikan faktor lingkungan dan pengembangan internal dari sumber daya manusia, produk dan teknologi. 2. Untuk penjadwalan sumber daya yang tersedia Penggunaan sumber daya yang efisien memerlukan penjadwalan produksi, transportasi, kas dan sebagainya.
3. Untuk penyediaan sumber daya tambahan Waktu tenggang untuk memperoleh bahan baku, menerima pekerja baru atau membeli mesin dan peralatan dapat berkisar antara beberapa hari sampai beberapa tahun. 2.3 Jenis Peramalan Berdasarkan sifatnya, peramalan dibedakan atas dua, yaitu : 1. Peramalan kualitatif Peramalan kualitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat pendapat dan pengetahuan dari orang yang menyusunnya. Peramalan ini terdiri dari Metode Eksplanatoris dan Metode Normatif 2. Peramalan kuantitatif Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan sangat tergantung pada metode yang digunakan dalam peramalan tersebut. Peramalan kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat 3 kondisi, yaitu : a. Adanya informasi tentang masa lalu b. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data numerik
c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut pada masa yang akan datang 2.4 Metode Peramalan Metode peramalan merupakan cara untuk memperkirakan secara kuantitatif apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang berdasarkan data yang relevan pada masa lalu. Metode peramalan memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah dalam peramalan, sehingga dapat digunakan sebagai dasar pemikiran dan pemecahan masalah. Dalam pemilihan teknik dan metode peramalan, pertama-tama perlu diketahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambilan keputusan dan analisa keadaan dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam faktor utama yang diidentifikasikan sebagai teknik dan metode peramalan, yaitu : 1. Horizontal waktu Ada dua aspek dari horizon waktu yang berhubungan dengan masing-masing metode peramalan. Pertama adalah cakupan waktu di masa yang akan datang, kedua adalah jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan. 2. Pola Data Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam-macam dari pola yang diperoleh di dalam data yang diramalkan akan berkelanjutan.
Hal yang perlu diperhatikan yaitu menentukan jenis pola data historisnya, sehingga pola data yang tepat pada data historis tersebut dapat diuji. Pola data tersebut dapat dibedakan sebagai berikut : a. Pola Horizontal (H) Pola ini terjadi apabila nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata yang konstan b. Pola Musiman (S) Pola yang menunjukkan perubahan yang berulang-ulang secara periodik dalam deret waktu. Pola ini terjadi apabila suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman, misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu. c. Pola Siklis (C) Pola data yang menunjukkan gerak naik atau turun dalam jangka panjang dari suatu kurva trend. Pola ini terjadi apabila datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. d. Pola Trend (T) Pola yang menunjukkan kenaikan atau penurunan jangka panjang dalam data. 3. Jenis dari model Model adalah suatu deret dimana waktu digambarkan sebagai unsur yang penting untuk menentukan perubahan dalam pola. 4. Biaya yang dibutuhkan Terdapat empat unsur biaya yang tercakup dalam penggunaan peramalan yaitu biaya pengembangan, penyimpanan, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik dan metode lainnya.
5. Ketepatan metode peramalan Tingkatan ketepatan yang dibutuhkan sangat erat kaitannya dengan tingkat perincian yang dibutuhkan dalam suatu peramalan. 6. Kemudahan dalam penerapan Metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan sudah merupakan suatu prinsip umum bagi pengambilan keputusan 2.4.1 Metode Peramalan Kuantitatif Dalam peramalan kuantitatif terdapat dua metode, yaitu : 1. Time series (deret berkala) yaitu metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Yang termasuk dalam metode ini : a. Metode Pemulusan (smoothing) b. Metode Box Jenkins c. Metode Proyeksi Trend dan Regresi 2. Causal yaitu metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain yang mempengaruhinya, yang bukan waktu. Yang termasuk dalam metode ini : a. Metode Regresi dan Korelasi b. Metode Ekonometri c. Metode Input Output
2.4.2 Metode Pemulusan (Smoothing) Metode Pemulusan (Smoothing) adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada beberapa tahun ke depan. Secara umum, metode Smoothing diklasifikasikan menjadi dua yaitu : 1. Metode Perataan (Average) a. Nilai Tengah (mean) b. Rata-rata Bergerak Tunggal (Single Moving Average) c. Rata-rata Bergerak Ganda (Double Moving Average) d. Kombinasi Rata-rata Bergerak Lainnya 2. Metode Pemulusan (Smoothing) Eksponensial a. Pemulusan Eksponensial Tunggal 1. satu parameter 2. pendekatan aditif b. Pemulusan Eksponensial Ganda 1. metode linear satu parameter dari Brown 2. metode dua parameter dari Holt c. Pemulusan Eksponensial Triple 1. metode kuadratik satu parameter dari Brown 2. metode tiga parameter untuk kecenderungan dan musiman dari Winter d. Pemulusan Eksponensial menurut Klasifikasi Pegels
Untuk mendapatkan hasil yang baik, harus diketahui cara peramalan yang tepat. Data produksi minyak kelapa sawit ke dalam grafis menunjukkan pola data trend linear. Oleh sebab itu metode peramalan yang digunakan untuk meramalkan nilai produksi minyak kelapa sawit pada penelitian ini adalah dengan menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Linear Satu Parameter dari Brown dengan rumus : 1. Untuk menentukan nilai peramalan pada periode ke t F t+m = a t + b t m 2. Untuk menentukan nilai konstanta pada periode ke t a t = S' t + ( S' t - S" t ) = 2 S' t - S" t 3. Untuk menentukan nilai koefisien pada periode ke t b t α = S' t - S" t 1 α 4. Untuk menentukan nilai pemulusan eksponensial tunggal S' t = αx t + (1- α) S' t-1 5. Untuk menentukan nilai pemulusan eksponensial ganda S" t = α S' t + (1- α) S" t-1
2.5 Ketepatan Ramalan Ketepatan ramalan adalah salah satu hal yang mendasar di dalam peramalan, yaitu bagaimana mengukur kesesuaian suatu metode peramalan tertentu untuk suatu kumpulan data yang diberikan. Dalam banyak situasi peramalan, ketepatan dipandang sebagai kriteria penolakan untuk memilih suatu metode peramalan. Dalam hal pemodelan deret berkala dari data masa lalu dapat diramalkan situasi yang akan datang. Untuk menguji kebenaran ramalan ini digunakan ketepatan ramalan : e i = X t F i dengan : e i = error (kesalahan) X t = data (hasil produksi minyak) F t = Ramalan Beberapa kriteria yang digunakan untuk menguji ketepatan ramalan antara lain: 1. Nilai Tengah Kesalahan (Mean Error) ME = n ei i=1 N 2. Nilai Tengah Kesalahan Absolut (Mean Absolute Error) MAE = ei i=1 N n
3. Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat (Mean Square Error) MSE = n ei i=1 N 2 4. Nilai Tengah Kesalahan Persentase (Mean Percentage Error) MPE = n PEi i=1 N 5. Nilai Tengah Kesalahan Persentase Absolut (Mean Absolut Percentage Error) MAPE = n PEi i=1 N