Pengertian Peramalan
Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang. Peramalan merupakan sebuah alat bantu yang pen penti ting ng dalam dalam pere perenc ncan anaan aan yang yang efes efesie ien n dan dan efek efekti tif. f. Pera Perama mala lan n adala adalah h pros proses es untu untuk k memper memperkir kiraka akan n berapa berapa kebutu kebutuhan han di masa masa datang datang yang yang melipu meliputi ti kebutuh kebutuhan an dalam dalam ukuran ukuran kuanti kuantitas tas,, kualit kualitas, as, waktu waktu dan lokasi lokasi yang yang dibutu dibutuhkan hkan dalam dalam rangka rangka memenu memenuhi hi permin permintaa taan n barang ataupun jasa. Kegunaan Peramalan
Data Data ramala ramalan n diperg diperguna unakan kan sebaga sebagaii perkir perkiraan aan,, bukan bukan merupa merupakan kan suatu suatu angka angka atau atau bilangan yang harus dipergunakan begitu saja. Penggunaannya masih memerlukan pertimbangan dari para pemakai. Hal ini disebabkan oleh karena hasil ramalan biasanya didasarkan atas dasar asumsi-asumsi, kalau keadaan tidak berubah seperti waktu sebelumnya Metode Peramalan
Aspek-aspek yang menggunakan peramalan cukup luas baik secara waktu, faktor-faktor penent penentu u kejadi kejadian an sebenar sebenarnya nya,, jenisjenis-jen jenis is pola pola data data dan beberap beberapaa pola pola lain. lain. Hal yang yang sangat sangat mempengaruhi terhadap kesuksesan dalam menentukan ramalan adalah pemilihan teknik yang tepat. Jenis-jenis Pola Data
Tahapan yang penting dalam pemilihan metode
time series
yang tepat adalah membuat
asumsi terhadap jenis bentuk pola data. Pola data itu dikelompokkan menjadi empat jenis yaitu : a. Pola data horizontal Terjad Terjadii bilama bilamana na data data berfl berflukt uktuas uasii diseki disekitar tar nilai nilai rata-r rata-rata ata yg konsta konstan. n. Suatu Suatu produk produk yg penjualannya tdk meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Pola khas dari data horizontal atau stasioner seperti ini dapat dilihat dalam Gambar 1.1. b. Pola data musiman Terjad Terjadii bilama bilamana na suatu suatu deret deret dipenga dipengaruh ruhii oleh oleh faktor faktor musim musiman an (misal (misalnya nya kuartal kuartal tahun tahun terten tertentu, tu, bulanan bulanan,, atau atau hari-h hari-hari ari pada minggu minggu terten tertentu) tu).. Penjua Penjualan lan dari dari produk produk sepert sepertii
minuman ringan, es krim, dan bahan bakar pemanas ruang semuanya menunjukkan jenis pola ini. Untuk pola musiman kuartalan dapat dilihat Gambar 1.2. c. Pola data siklis Terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Contoh: Penjualan produk seperti mobil, baja, dan peralatan utama lainnya. Jenis pola ini dapat dilihat pada Gambar 1.3. d. Pola data trend Terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data. Contoh: Penjualan banyak perusahaan, GNP dan berbagai indikator bisnis atau ekonomi lainnya. Jenis pola ini dapat dilihat pada Gambar 1.4.
Contoh Metode Musiman
Demand (x 1000) Year Kwartal-1
Kwartal-2
Kwartal-3
Kwartal-4
Total
1992
12.6
8.6
6.3
17.5
45
1993
14.1
10.3
7.5
18.2
50.1
1994
15.3
10.6
8.1
19.6
53.6
42
29.5
21.9
55.3
148.7
n
n
∑ d
t
a
=
n
− b∑ t
t =1
t =1
n
n b
=
∑
n
td t
=
=
t 1
t
=
t 1
n
∑
− ∑ d ∑ t =
t 1
n
n
t 1
2
t
2
− ∑ t = n
t 1
Perhitungan faktor bobot:
S1= D1/SD = 42/148.7 = 0.28 S2 = 0.20 S3 = 0.15 S4 = 0.37 a = 40.97 ; b = 4.3 y = 40.97 + 4.3 t
Untuk tahun 1995 (t =4) diperoleh 58.17. Peramalan utk tiap kwartal: SF1 = S1.F5 = .28 (58.7)= 16.28
SF2= 11.63 SF3 = 8.73 SF4 = 21.53
Contoh Peralaman dalam dunia Industri
PT. Cahaya Cemerlang Abadi adalah perusahaan yang bergerak dibidang bola lampu. Perusahaan ini memproduksi dan sekaligus memasarkan 2 (dua) jenis produk yang masingmasing produk itu adalah Peru 1 (PI) dan Peru 2 (P2). Data penjualan perusahaan tersebut pada waktu-waktu yang lalu adalah sebagaimanadigambarkan dalam tabel berikut ini. PT.Cahaya Cemerlang Abadi Datan Penjualan Tahun 1994-1998 (dalam unit)
No
Tahun
Peni 1 (P1)
Peni 2 (P2)
1
1994
10.000
15.000
2
1995
10.100
16.000
3
1996
10.200
17.000
4
1997
10.300
18.000
5
1998
10.500
19.000
PT.Cahaya Cemerlang Abadi Persiapan Peramalan Penjualan P1
N0 1
X 10.000
Y -2
XY -20.000
X2
X2Y
X2
4
40.000
16
2
10.100
-1
-10.100
1
10.100
1
3
10.200
0
0
0
0
0
4
10.300
1
10.300
1
10.300
1
5
10.500
2
21.000
4
42.000
16
∑
51.100
0
1.200
10
102.400
34
Trend Garis Lurus Y = a + bx a = ∑Y/n ; b = ∑XY/∑X2 a = 51.100/5 ; b = 1.200/10 a = 10.220 ; b = 120 Y = 10.220 + 120x Peramalan P1 untuk tahun 1999, x=3 Y99 = 10.220 + 120 (4) Y99 = 10.220 + 120 (3) Y99 = 10.220 + 360 Y99 = 10.580 Peramalan P1 untuk tahun 2000, x=4 Y 00 = 10.220 + 120 (4) Y 00 = 10.220 + 360 Y 00 = 10.700 Trend Garis Lengkung
Y = a+ bx +cx2 ∑Y = na + c ∑x2 51.000 = 5a + 10c........(1) ∑XY = b∑X2 1.200 = 10b...........(2) ∑X2Y = a∑X2 + c∑X4 102.400= 10a + 34c.......(3) Persamaan 1 dan 3 102.220 = 10a + 20c 51.000 = 5a + 34c 102.400 = 10a + 34c 180 = -14c c = 12,86 51.00 = 5a + 10c 51.00 = 5a + 10 (12,86) 5a = 51.000 . 128,6 5a = 50.971,4 a = 10.194,28 Y = 10.194,28 + 120x + 12,86x2 Peramalan P1 untuk tahun 1999, x =3 Y99 = 10.194,28 + 120 (3) + 12,86 (3)2
Y99 = 10.194,28 + 480 + 205,74 Y99 = 10.670,02 dibulatkan jadi 10.670 Peramalan P1 untuk tahun 2000, x=4 Y 00 = 10.194,28 + 120 (4) + 12,86 (4)2 Y 00 = 10.194,28 + 480 + 205,76 Y 00 = 10.880,04 dibulatkan jadi 10.880 PT.Cahaya Cemerlang Abadi Persiapan Peramalan Penjualan P2
N0
X
Y
XY
X2
X2Y
X4
1
15.000
-2
-30.000
4
60.000
16
2
16.000
-1
-16.000
1
16.000
1
3
17.000
0
0
0
0
0
4
18.000
1
18.000
1
18.000
1
5
19.000
2
39.000
4
78.000
16
∑
85.000
0
11.000
10
172.000
34
Trend Garis Lurus a = ∑Y/n
b= ∑XY/∑X2
a = 85.500/5
b= 11.000/10
a = 17.100
b= 1.100
Y = 17.100 +1.100 (3) Peramalan P2 untuk tahun 1999, x=3 Y 99 = 17.100 + 1.100 (3)
Y 99 = 17.100 + 3.300 Y 99 = 20.400 Peramalan P2 untuk tahun 2000, x=4 Y 00 = 17.100 +1.100 (4) Y 00 = 17.100 + 4.400 Y 00 = 21.500 Trend Garis Lengkung ∑Y = na + c ∑x2 85.500 = 5a + 10c............(1) ∑XY = b∑X2 11.000 = 10b..............(2) b = 1.100 ∑X2Y = a∑X2 + c∑X4 172.000 = 10a + 34c.........(3) Persamaan 1 dan 3 85.000 = 5a + 10c 171.000 = 10a + 20c 172.000 = 10a + 34c 172.000 = 10a + 34c -1.000 = -14c c = 71,43
85.500 = 5a + 10c 85.500 = 5a + 10 (71.43) 5a
= 85.500 . 714,3
5a
= 84.787,7
a
= 16,957,14
Y
= 16.957,14 + 1.100x + 71,43x2
Peramalan P2 untuk tahun 1999, x = 3 Y 99 = 16.957,14 + 1.100 (3) + 71,43 (3)2 Y 99 = 16.957,14 + 3.300 + 642,87 Y 99 = 20.900,01 dibulatkan jadi 20.900 Peramalan P2 untuk tahun 2000, x = 4 Y 00 = 16.957,14 + 1.100 (4) + 71,43 (3)2 Y 00 = 16.957,14 + 4.400 + 1.142,88 Y 00 = 22.500,02 dibulatkan jadi 22.500
