Book Creator

Modul Forecasting (Peramalan)

by Aprilia Renaningtyas

Pages 4 and 5 of 25

FORECASTING
(Peramalan)
Kelompok 9
Falda Elok Gemasih (2019210426)

Vanessa Sukma Maharani (2019210437)

Revenna Dyah Pramesti (2019210455)

Aprilia Renaningtyas (2019210460)
BC - MKDPK
KATA PENGANTAR
Puji syukur kami panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa karena dengan rahmat, karunia, serta taufik dan hidayah-Nya kami dapat menyelesaikan E-Book tentang “Forecasting (Peramalan)” ini dengan baik, meskipun banyak kekurangan didalamnya. Kami berterima kasih pada Bapak Drs. Darmanto, M.Sc. selaku dosen mata kuliah Metode Kuantitatif dalam Pengambilan Keputusan Universitas hayam Wuruk Perbanas Surabaya yang telah memberikan tugas ini kepada kami.

        Kami sangat berharap makalah ini dapat berguna dalam rangka menambah wawasan serta pengetahuan mengenai konteks yang kami bahas kali ini. Kami juga menyadari sepenuhnya bahwa di dalam makalah ini terdapat kekurangan dan jauh dari kata sempurna. Oleh sebab itu, kami berharap adanya kritik serta saran yang bersifat membangun dari semua pihak senantiasa kami harapkan demi kesempurnaan makalah ini.
KATA PENGANTAR
DAFTAR ISI
A. Definisi Peramalan
B. Tujuh Langkah Sistem Peramalan
B.1 Pendekatan dalam Peramalan
1. Pendekatan Kualitatif
2. Pendekatan Kuantitatif
a. Pendekatan Naif
b. Pendekatan Rerata Sederhana
c. Pendekatan Rerata Bergerak
d. Eksponensial Smoothing
C. Contoh Kasus
VIDEO
REFERENSI
Selasa, 23 November 2021

Kelompok 9
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR
DAFTAR ISI
A. Definisi Peramalan
B. Tujuh Langkah Sistem Peramalan
B.1 Pendekatan dalam Peramalan
1. Pendekatan Kualitatif
2. Pendekatan Kuantitatif
a. Pendekatan Naif
b. Pendekatan Rerata Sederhana
c. Pendekatan Rerata Bergerak
d. Eksponensial Smoothing
C. Contoh Kasus
VIDEO
REFERENSI
Loading...
A. Definisi Peramalan

Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Peramalan dapat dilakukan :
1. Dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan menggunakan suatu bentuk model matematika atau dengan mengkombinasikan model matematika yang ada.
2. Merupakan prediksi intuisi yang bersifat subyektif.

Peramalan dapat diklasifikasikan berdasar horizon waktu masa depan yang dilingkupinya, yang terbagi dalam :
1. Peramalan jangka Pendek, biasanya neliputi jangka waktu hingga 1 tahun tetapi umumnya kurang dari tiga bulan.(misal: peramalan pembelian, penjadwalan kerja, tingkat produksi). 
2. Peramalan jangka Menengah atau intermediate yang umumnya mencakup hitungan bulan hingga 3 tahun (misal: merencanakan penjualan, anggaran kas, rencana operasi dll) 
Loading...
3. Peramalan Jangka Panjang, biasanya untuk periode 3 tahun atau lebih. (misal: perencanaan produk baru, pembelanjaan modal, lokasi, pengembangan fasilitas serta penelitian dan pengembangan). 

B. Tujuh Langkah Sistem Peramalan
1. Menetapkan tujuan peramalan
2. Memilih unsur yang akan diramalkan.
3. Menentukan horizon waktu peramalan
4. Memilih jenis model peramalan.
5. Mengumpulkan data yang akan diperlukan untuk melakukan peramalan.
6. Membuat peramalan.
7. Memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan.
Loading...
B.1 Pendekatan dalam Peramalan 
1. Pendekatan Kualitatif (Qualitative Forecast)
Peramalan yang menggabungkan factor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi dan system nilai pengambil keputusan untuk meramal. Peramalan kualitatif ini meliputi : 
a. Juri dari opini eksekutif (yuri of executive opinion)
Loading...
3. Peramalan Jangka Panjang, biasanya untuk periode 3 tahun atau lebih. (misal: perencanaan produk baru, pembelanjaan modal, lokasi, pengembangan fasilitas serta penelitian dan pengembangan). 

B. Tujuh Langkah Sistem Peramalan
1. Menetapkan tujuan peramalan
2. Memilih unsur yang akan diramalkan.
3. Menentukan horizon waktu peramalan
4. Memilih jenis model peramalan.
5. Mengumpulkan data yang akan diperlukan untuk melakukan peramalan.
6. Membuat peramalan.
7. Memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan.
Loading...
B.1 Pendekatan dalam Peramalan 
1. Pendekatan Kualitatif (Qualitative Forecast)
Peramalan yang menggabungkan factor seperti intuisi, emosi, pengalaman pribadi dan system nilai pengambil keputusan untuk meramal. Peramalan kualitatif ini meliputi : 
a. Juri dari opini eksekutif (yuri of executive opinion)
b. Metode Delphi (Delphi method)
c. Komposit tenaga penjualan (sales force composite)
d. Survey pasar konsumen (consumer market survey).

2. Pendekatan Kuantitatif (Quantitative Forecast)
Beberapa metode peramalan kuantitatif antara lain, adalah :
a. Pendekatan Naif 
b. Proyeksi Tren
c. Rerata sederhana
d. Rerata Bergerak
e. Eksponensial
f. Regresi Linier 

Dari kelima metode tersebut untuk poin a sampai dengan poin e merupakan model peramalan time series models (Model deret waktu), sedangkan poin f merupakan model Asosiatif atau hubungan sebab- akibat. 
a. Pendekatan Naif.
Merupakan pendekatan didalam peramalan yang paling sederhana. Dalam pendekatan ini, jumlah peramalan untuk waktu yang akan datang adalah sama dengan jumlah data terakhir. Jadi   
b. Rerata Sederhana Rerata
Sederhana merupakan suatu metode peramalan yang bisa digunakan apabila data yang tersedia data musiman. Didalam analisis ini kita harus menentukan terlebih dahulu Indeks Musim dari data, kemudian dilakukan perhitungan untuk menentukan peramalan dengan menggunakan dasar perhitungan tren. 
Langkah-langkah :
1) Menentukan rata rata untuk setiap periode musim.
2) Menentukan Indeks Musim setiap periode musim.
3) Menentukan peramalan dengan metode tren.
4) Menentukan peramalan tiap periode musim. 
a. Pendekatan Naif.
Merupakan pendekatan didalam peramalan yang paling sederhana. Dalam pendekatan ini, jumlah peramalan untuk waktu yang akan datang adalah sama dengan jumlah data terakhir. Jadi   
b. Rerata Sederhana Rerata
Sederhana merupakan suatu metode peramalan yang bisa digunakan apabila data yang tersedia data musiman. Didalam analisis ini kita harus menentukan terlebih dahulu Indeks Musim dari data, kemudian dilakukan perhitungan untuk menentukan peramalan dengan menggunakan dasar perhitungan tren. 
Langkah-langkah :
1) Menentukan rata rata untuk setiap periode musim.
2) Menentukan Indeks Musim setiap periode musim.
3) Menentukan peramalan dengan metode tren.
4) Menentukan peramalan tiap periode musim. 
Menghitung nilai trend dilakukan seperti perhitungan diatas dengan hasil peramalan untuk tahun ke 6 adalah sebagai berikut :
Persamaan tren :  Y = 1220 + 30x
Peramalan penjualan tahun ke 6 adalah  : 
Y6 = 1220 + 30(5) = 1370
Maka peramalan untuk setiap periode musim sebagai berikut :
Y6T1= 1370/4 x 1,003125 = 343,57
Y6T2  = 1370/4 x 1        = 342,50
Y6T3  = 1370/4 x 0,984375 = 337,15
Y6T4  = 1370/4 x 1,012500 = 346,78 
c. Rerata Bergerak (Moving Average)
Peramalan dengan menggunakan metode rerata bergerak dapat dilakukan sesuai dengan data musiman yang tersedia, yaitu rerata bergerak dengan tiga atau empat periode. 
Langkah-langkah nya adalah sebagai berikut :
1) Menentukan rata-rata tiap periode.
2) Menentukan titik tengah.
3) Menentukan rasio. 
4) Melakukan penyesuaian terhadap rasio
5) Menentukan indeks musim.
6) Menentukan jumlah peramalan sesuai periode musiman.
d. Eksponensial Smoothing
Peramalan dengan menggunakan metode eksponential adalah peramalan dengan menggunaan penghalusan data yang ada dengan menentukan besarnya α yang berarti kesalahan peramalan masa lalu digunakan untuk koreksi peramalan berikutnya. Atau peramalan yang dihitung berdasarkan hasil peramalan ditambah kesalahan peramalan sebelumnya.
c. Rerata Bergerak (Moving Average)
Peramalan dengan menggunakan metode rerata bergerak dapat dilakukan sesuai dengan data musiman yang tersedia, yaitu rerata bergerak dengan tiga atau empat periode. 
Langkah-langkah nya adalah sebagai berikut :
1) Menentukan rata-rata tiap periode.
2) Menentukan titik tengah.
3) Menentukan rasio. 
4) Melakukan penyesuaian terhadap rasio
5) Menentukan indeks musim.
6) Menentukan jumlah peramalan sesuai periode musiman.
d. Eksponensial Smoothing
Peramalan dengan menggunakan metode eksponential adalah peramalan dengan menggunaan penghalusan data yang ada dengan menentukan besarnya α yang berarti kesalahan peramalan masa lalu digunakan untuk koreksi peramalan berikutnya. Atau peramalan yang dihitung berdasarkan hasil peramalan ditambah kesalahan peramalan sebelumnya.
Rumus yang dapat digunakan adalah : 
Dari data tersebut, hitunglah ramalan penjualan tahun 2021!
Jawab:
Keterangan: 
Ft+1 = Ramalan untuk periode berikutnya
Dt = Demand aktual pada periode
t Ft = Peramalan yg ditentukan sebelumnya untuk periode
t α = Faktor bobot
α besar, smoothing yg dilakukan kecil
α kecil, smoothing yg dilakukan semakin besar
α optimum akan meminimumkan MSE, MAPE  
C. Contoh Kasus
PT . ABC mempunyai data penjualan pada tujuh tahun terakhir sebagai berikut :
Y = a+bX → a = ∑Y = 2.315.000 = 330.714
n 7
b =∑xY = 1.770.000 = 63.214
∑x² 28
Y 2021 = a + bX
= 330.714 + 63.214 (4)
= 330.714 + 252.856
= 583.570
PrevNext