BAB I PENDAHULUAN1.1. Latar Belakang Peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan dimasa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang akan dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang atau jasa. Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena perubahan permintaannnya relatif kecil. Peramalan sangat baik digunakan untuk mmeprediksi jumlah penjualan produk pada umumnya termauk produk etalase handphone pada bulan beriktnya apakah akan menigkat atau menurun. Data prediksi itu diambil dari data-data penujalan biasanya data tersebut diambil secara berkala pada bulan-bulan sebelumnya seperti 3 blan, 6 bulan , 12 bulan dan sebagainya.

1.2.

Rumusan Masalah Rumusan Masalah dalam praktikum modul 6 Perancangan Teknik Industri tentang eramalan adalah bagaimana meramal atau memprediksi penjualan etalase handphone untuk bbebapa bulan ke depan yang didapat dari data penjualan bulan-bulan sebelumnya kemudian diolah dan diprediksi untuk menentukan jumlah penjualan, kurva penualan dan keuntungan penjualan bulan-bulan berikutnya apakah akan meningkat atau menurun.

1.3.

Tujuan Tujuan dari praktikum ini adalah sebagai berikut: a. Mahasiswa mampu menerapkan model matematik, heuristik, dan teknik statistik untuk menganalisis dan merancang suatu sisitem perencanan dan pengendalian.

VI-1

VI-2

b. Mahasiswa mampu menganalisis pola deman serta menerapkan teknikteknik peramalan.

BAB II LANDASAN TEORIPeramalan adalah suatu teknik yang digunakan untuk memperkirakan suatu sistem di masa yang akan datang. Selain pesanan yang diterima ( ctual a order) peramalan permintaan diperlukan oleh suatu perusahaan sebagai dasar perencanaan produksi/operasi. Prosedur peramalan: 1. Definisikan tujuan peramalan 2. Membuat diagram pencar 3. Pilih paling sedikit dua metode yang memenuhi tujuan peramalan dan sesuai dengan plot data 4. Hitung parameter-parameter fungsi peramalan 5. Hitung kesalahan peramalan yang terjadi 6. Pilih metode peramalan yang terbaik 7. Lakukan verifikasi peramalan

Klarifikasi Metode Peramalan Teknik-teknik peramalan dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu kualitatif dan kuantitatif. Teknik-teknik kualitatif bergantung pada intuisi, penilaian dan evaluasi subyektif lain. Sedangkan teknik-teknik kuantitatif dibagi dalam dua jenis yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Pada praktikum ini kita menggunakan tipe intrinsik yang sering disebut time series analysis techniques.

Jenis-Jenis Metode Peramalan: 1. Moving Average Merupakan metode yang paling mudah dilakukan. Contoh: D 2 D3 D 4 = F5 3 dimana:

VI-3

VI-4

Di = actual demand pada periode i Fi = forecast demand pada periode i Hasil peramalan merupakan rata-rata dari permintaan tiga bulan sebelumnya. Ini bila ditentukan dengan menggunakan tiga periode. Kelemahan utama dari metode ini adalah lag effect.

2. Weighted Moving Average Pada metode ini data-data terbaru diberikan bobot lebih besar daripada data-data yang lama. Contoh: 2 D2 4 D3 6 D 4 = F5 246 dimana: Di = actual demand pada periode i Fi = forecast demand pada periode i Bobot ditentukan sesuai keinginan si pembuat. Bobot digunakan untuk mengurangi lag yang dimiliki oleh metode moving average.

3. Single Exponential Smoothing Rumus yang digunakan: Ft+1 = EXt + (1- E) Ft Ft+1 = Ft + E (Xt - Ft) Berdasarkan rumus di atas, peramalan single exponential smoothing dihitung berdasarkan hasil peramalan ditambah kesalahan peramalan periode sebelumnya. 4. Double Exponential Smoothing: Browns One Parameter Linear Metode ini merupakan model linier yang dikemukakan oleh Brown. Di dalam double exponential smoothing dilakukan proses smoothing dua kali, sebagai berikut: St = EXt-(1-E) St-1 St= ESt + (1-E)St-1

VI-5

Rumus ini agak berbeda dengan rumus single exponential, karena Xt dipakai untuk mencari St bukan St+1. Forecast dilakukan dengan rumus: St +m = at +btm m = jangka waktu forecast ke depan at = 2 St St bt =E (St-St) 1E

5. Triple Exponential Smoothing: Browns One Parameter Quadratic 6. Triple Exponential Smoothing: Winters Three Parameter Trend and Seasonality 7. Regresi Sederhana Metode ini hanya memperhitungkan satu variabel tak bebas yang akan diramalkan. Konstan Linear Kuadratis : Y(t) = a : Y(t) = a + bt : Y(t) = a + bt + ct 2

Eksponensial : Y(t) = aebt 8. Regresi Berganda 9. Model Ekonometrik 10. Regresi Trigonometri Rumus umumnya: Y(t) = a + u cos 2T 2T t + vsin t N N

Proses Peramalan Untuk Produk Berhirarki: Terdapat dua metode yaitu: a. Peramalan secara agregat (multi item forecasting) Pada metode ini semua sales data dijumlahkan, kemudian permintaan untuk periode berikutnya diramalkan. Asumsinya: pola permintaan relatif sama atau harga barang tidak jauh berbeda. Hasil dari peramalan ini berupa demand agregat untuk horizon waktu yang ditentukan.

VI-6

b. Peramalan per item Peramalan ini dilakukan jika pola permintaan jauh berbeda. Ukuran-ukuran kesalahan peramalan: Dengan teknik peramalan dapat diperoleh hasil taksiran nilai-nilai di masa yang akan datang. Hasil peramalan tersebut memiliki kecenderungan untuk mempunyai kesalahan-kesalahan. Besarnya kesalahan pada periode ke-I (ei) dinyatakan sebagai: ei = Xi-Fi Dengan: ei Xi Fi = kesalahan pada periode ke-I = data aktual periode ke-I = nilai peramalan periode ke-I

Beberapa ukuran statistik untuk menghitung kesalahan yang sering digunakan: Mean Error (Bias): ME =7 e0

n7 e0 n

Mean Absolute Error: MAE =

Mean Squared Error: MSE =7e i n2

Standard Deviation Of Error 7 e 2 SDE = i n 1 1 2

Percentage Error:e Pe = i x i x 100%

Standard Error Of Estimate:

VI-7

7 e 2 SDE = i n f

1

2

Mean Percentage Error: MPE =7PE i

n7 PE i n

Mean Absolute Error: MAPE =

Verifikasi Peramalan Perlu juga dilakukan verifikasi dan kontrol peramalan untuk mengetahui apakah data hasil peramalan dapat diterima. Langkah-langkah dalam verifikasi dan kontrol peramalan adalah: 1. Hitung Moving Range Rumus: MR = (dt-dt)-(dt-1 -dt-1) 2. Hitung rata-rata dari MR Rumus: MR = MR n 1

3. Hitung batas kontrol atas dan bawah Rumus: UCL = +2,66 MR LCL = -2,66 MR 4. Plot data Bila data masih dalam batas-batas kontrol (UCL dan LCL), peramalan dapat dikatakan benar. Sedangkan bila ada yang keluar, sebaiknya digunakan metode peramalan yan lain.\ Pengujian untuk keadaan yang out of control, dilakukan dengan membagi peta kontrol MR menjadi enam bagian yang sama lebar, yaitu: Daerah A : daerah di luar s 2/3 (+2,66 MR ) atau s 1,77 MR Daerah B : daerah di luar s 1/3 (+2,66 MR ) atau s 0,89 MR

BAB III PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA3.1. Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan dilakukan dengan melakukan

pengamatan dan memperoleh data penjualan tahun 2009 dari bulan januari hingga bulan Desember. Berikut ini merupakan hasil pengumpulan datadata penjualan selama tahun 2009.TABEL VI-1 DATA PENJUALAN ETALASE HANDPHONE TAHUN 2009 Bulan Penjualan (unit) Januari Febuari Maret April Mei Juni Julli Agustus September Oktober Novemer Desember 80 100 120 70 90 130 150 80 140 100 110 90

VI-8

V -9

GRAFI

DATA PE

Penjualan (unit)

160 140 120 100 80 60 40 20 0

Quant Syst

Pengol n Data menggunakan WinQsb Peramalan dilakukan dengan menggunakan softw Windows, yaitu:

3.2.

GAMBAR 46 ALAN ETALASE HA

HONE SELAMA TAHUN 2009

Penjualan (unit)

VI-10

3.2.1. Metode Si gle Average

TABEL VI-2 METODE SINGLE AVERAGE Forecast Result for ETALASE HANDPHINE

Column1

Column2

Column3

Column4

Column5

Column6

Column7 MAPE (%)

Column8

Column9

12-27-2010 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Actual Data 80 100 120 70 90 130 150 80 140 100 110 90

Forecast by SA 80 90 100 92,5 92 98,33334 105,7143 102,5 106,6667 106 106,3636 105 105 105 105 105 105 105

Forecast Error 20 30 -30 -2,5 38 51,66666 25,71429 37,5 6,666664 4 16,36364

CFE

MAD

MSE

Tracking Signal

R-square

20 50 20 17,5 55,5 107,1667 81,45238 118,9524 112,2857 116,2857 99,92207

20 25 26,66667 20,625 24,1 28,69444 28,26871 29,42262 26,89418 24,60476 23,85557

400 650 733,3333 551,5625 730,05 1053,282 997,2741 1048,396 936,8459 844,7613 792,3074

20 22,5 29,28571 22,65873 23,97314 25,71835 26,63614 26,65484 24,43393 22,35417 21,97487

1 2 0,75 0,8484849 2,302905 3,734753 2,881362 4,042889 4,175094 4,726147 4,188627 0,2631578 0,2163462 0,360636 0,5158002 0,2731597 0,3734964 0,3270636 0,3325974 0,2577778

VI-11

20 21 22 23 24 CFE MAD MSE MAPE Trk.Signal R-square

105 105 105 105 105 99,92207 23,85557 792,3074 21,97487 4,188627 0,2577778

VI-12

3.2.2. Metode Movi g Average

TABEL VI-3 METODE MOVING AVERAGE

Forecast Result for ETALASE HANDPHONE 12-27-2010 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Column1 Actual Data 80 100 120 70 90 130 150 80 140 100 110 90

Column2 Forecast by 4-MA

Column3 Forecast Error

Column4 CFE

Column5 MAD

Column6 MSE

Column7 MAPE (%)

Column8 Tracking Signal

Column9 R-square

92,5 95 102,5 110 112,5 125 117,5 107,5 110 110 110 110 110 110 110 110 110

-2,5 35 47,5 -30 27,5 -25 -7,5 -17,5

-2,5 32,5 80 50 77,5 52,5 45 27,5

2,5 18,75 28,33333 28,75 28,5 27,91667 25 24,0625

6,25 615,625 1162,5 1096,875 1028,75 961,4583 832,1429 766,4063

2,777778 14,85043 20,45584 24,71688 23,70208 23,9184 21,47551 21,22162

-1 1,733333 2,823529 1,73913 2,719298 1,880597 1,8 1,142857 0,2480916 0,3901418 0,2876506 0,2714041 0,2 0,6640625

VI-13

22 23 24 CFE MAD MSE MAPE Trk.Signal R-square m=4

110 110 110 27,5 24,0625 766,4063 21,22162 1,142857 0,2

VI-14

3.2.4.

Metode Li ear Reggre ion

TABEL VI-5 METODE LINEAR REGGRESSION Column1 Forecast Result for ETALASE HANDPHONE Column2 Column3 Column4 Column5 Column6 Column7 Column8 Column9 Column10 Column11 Column12

12-27-2010 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 8

Actual Data 80 100 120 70 90 130 150 80 140 100 110 90

Forecast by 4-MA

Forecast by 4-WMA

Forecast by LR 0,3 0,3 0,3 0,3

Forecast Error 79,7 99,7 119,7 69,7 89,7 129,7 149,7 79,7 139,7 99,7 109,7 89,7

CFE 79,7 179,4 299,1 368,8 458,5 588,2 737,9 817,6 957,3 1057 1166,7 1256,4

MAD 79,7 89,7 99,69999 92,2 91,7 98,03333 105,4143 102,2 106,3667 105,7 106,0636 104,7

MSE 6352,089 8146,089 10206,76 8869,59 8704,89 10057,76 11822,38 11138,59 12069,42 11856,49 11872,63 11553,76

MAPE (%) 99,625 99,6625 99,69166 99,6616 99,66261 99,68038 99,69746 99,68841 99,69922 99,6993 99,70184 99,69891

Tracking Signal 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

R-square

92,5 95 102,5 110 112,5 125 117,5 107,5 110 110 110 110 110 110

92,5 95 102,5 110 112,5 125 117,5 107,5 110 110 110 110 110 110

0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3

VI-15

19 20 21 22 23 24 CFE MAD MSE MAPE Trk.Signal R-square m=4

110 110 110 110 110 110 27,5 24,0625 766,4063 21,22162 1,142857 0,2 m=4

110 110 110 110 110 110 27,5 24,0625 766,4063 21,22162 1,142857 0,2 W(1)=0,25 W(2)=0,25 W(3)=0,25 W(4)=0,25

0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 1256,4 104,7 11553,76 99,69891 12 18,52748 Y-intercept=0,3 Slope=0

VI-16

Dari ketiga hasil nilai kesalahan peramalan kemudian direkapitulasi sebagai berikut:TABEL VI-6 REKAPITLASI MAD PERAMALAN Metode Peramalan MAD MSE Metode Single Average 23,85557 792,3074 Metode Moving Average 24,0625 766,4063 Metode Linear Reggression 104,7 11553,76 MAPE 21,97487 21,22162 99,69891

3.3.

Verifikasi Peramalan Untuk membuat Peta Moving Range, maka akan ditentukan terlebih dahulu yaitu metode yang ditetapkan yang dilihat dari nilai MAD terkecil adalah Metode Single Average kemudian menghitung MR, yang dapat dilihat pada TABEL VI-7.TABEL VI-7 VEIFIKASI PERAMALAN Bulan F A F-A [MR] 1 105 25 25 80 2 105 5 5 100 3 105 -15 15 120 4 105 35 35 70 5 105 15 15 90 6 105 -25 25 130 7 105 -45 45 150 8 105 25 25 80 9 105 -35 35 140 10 105 5 5 100 11 105 -5 5 110 12 105 15 15 90 Jumlah 250

Dan untuk plot gambar digunakan BKA dan BKB dengan perhitungan sebagai berikut: BKA= BKB= A= B= 604618

=

*22.73 = 402321

V -17

Dari hasil perhitungan yang didapat di atas maka dapat digambarkan peta moving range sebagai berikut:800000

600000 400000200000

BKABKB A A

0-200000

B B

-400000-600000 GAMBAR 9 PETA MOVING RANGE

BAB IV ANALISIS4.1. Analisis Peramalan Dari data pengamatan yang kemudian dilakukan peramalan dengan 3 metode yaitu: Metode Single Average, Metode Moving Average, Metode Weight Moving Average, dan Metode linear regression. Dalam pengolahan data ini diperoleh permintaan untuk satu tahun ke depan. Adapun hasil ramalan permintaan tersebut adalah sebagai berikut; Metode Simple Average (105), Metode Moving Average (110), Metode Linear Regression(110). Dengan menggunakan metode Single Average didapatkan peramalan terbaik, karena memberikan kesalahan yang paling kecl dari error yang diperoleh dari perbandingan hasil peramalan dengan dua metode lainnya. Hal itu dikarenakan nilai MSE (Mean Standard Error) metode Moving Average lebih kecil adalah 766,4063 dibandingkan metode Single Average (792,3074) dan metode Linear Regression (11553,76)

4.2. Verifikasi Error dari Peramalan Metode Terbaik Dari peramalan tersebut maka diperoleh verifikasi error terbaik dari 3 metode peramalan. Verifikasi error tersebut antara lain sebagai berikut:TABEL VI-6 REKAPITLASI MAD PERAMALAN Metode Peramalan MAD MSE Metode Single Average Metode Moving Average Metode Linear Reggression 23,85557 24,0625 104,7 792,3074 766,4063 11553,76

MAPE 21,97487 21,22162 99,69891

4.3. Analisis Verifikasi\ Untuk hasil verifikasi peramalan digunakan verifikasi peramalan dengan peta moving range. Dari gambar 9 peta moving range tersebut dapat dilihat bahwa tidak ada data yang keluar kontrol baik itu batas kontrol atas dan juga batas kontrol bawah. Sehinggga dapat dikatakan bahwa

VI-18

VI-19

perbandingan nilai permintaan aktual dan nilai peramalan pada periode yang sama adalah stabil/ tidak keluar dari batas kontrol.

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN5.1. KesimpulanDari hasil analisa data pemakaian tepung terigu selama 12 bulan maka kami dapat menentukan peramalan pemakaian tepung terigu pada yang akan datang (12 bulan kedepan) beserta kesalahan pemahaman (MAD) dari ketiga metode peramalan yang dipilih yaitu Single Average, Moving Average dan Linear Regression. Dari keempat metode peramalan tersebut didapat metode peramalan yang memberikan kesalahan terkecil adalah MSE (Mean Standard Error) metode Moving

Average lebih kecil adalah 766,4063 dibandingkan metode Single Average (792,3074) dan metode Linear Regression (11553,76) dan nilai verifikasinyadidapat sebagai berikut MR = 22.73, BKA = + 604618 ; BKB = -604618 ; A =s 402321; B = s19547.

Dari analisis data pemakaian tepung terigu dengan melakukan peramalan pemakaian dengan metode peramalan yang dipilih di atas, sebaiknya usaha itu memakai peramalan metode single average dengan kesalahan terkecil di antara keempat metode yang lain di dalam pengambilan keputusan untuk menentukan pembelian bahan baku di masa yang akan datang, sehingga akan memperkecil resiko kerugian yang dapat ditimbulkan karena kekurangan ataupun kelebihan persediaan.

5.2. SaranUntuk memberikan nilai peramalan yang terbaik data yang digunakan haruslah diperiksa terlebih dahulu untuk dapat menentukan metode peramalan yang terbaik. Dan juga data yang digunakan sedapat mungkin lebih banyak sehingga dapat diketahui pola peramalan yang ada.

VI-20