8/18/2019 PERAMALAN (3)

1/10

PERAMALAN

.

8/18/2019 PERAMALAN (3)

2/10

PERAMALAN

• Prakiraan proses peramalan suatu variabel

dimasa yang akan datang dengan berdasarkan

data variabel tersebut pada masa sebelumnya

• Prediksi proses peramalan suatu variabel

dimasa yang akan datang tanpa berdasarkan

data variabel tersebut pada masa sebelumnya

8/18/2019 PERAMALAN (3)

3/10

Klasifikasi Peramalan Berdasarkan

Horizon Waktu

• Jangka panjang 2 – 10 tahun (produk,

dan sumberdaya)

• Jangka menengah 1 – 24 bulan (aliran

kas, perencanaan produksi, dan penentuan

anggaran)

• Jangka pendek 1 – 5 minggu (perlu

tidaknya lembur, jadwal kerja, kontrol jangka

pedek)

8/18/2019 PERAMALAN (3)

4/10

Jenis-jenis Peramalan

• Kondisi ekonomi

• Permintaan konsumen

•Perencanaan dan pengendalian produksi

• Perkembangan teknologi

8/18/2019 PERAMALAN (3)

5/10

Faktor-faktor yang mempengaruhi

permintaan

• Kondisi ekonomi siklus bisnis (inflasi, resesi,

depresi, pemulihan)

• Siklus hidup produk

• Perilaku konsumen

• Strategi perusahaan

•Pesaing

8/18/2019 PERAMALAN (3)

6/10

Karakteristik Peramalan yang baik:

• Akurasi

• Biaya

•Kemudahan

8/18/2019 PERAMALAN (3)

7/10

Metode Peramalan:

• Subjektif diskusi, intuisi, pendapat, survei

pasar

• Objektif matematik dan statistik

 –Intrinsik

 – Ekstrinsik

8/18/2019 PERAMALAN (3)

8/10

Intrinsik Historis saja

Analisis deret waktu (time series)

Moving Average (rata-rata bergerak)merata ratakan data denganmemasukan data terbaru untuk mengganti data terdahulu.

MA = At + At-1 +…..+At-(N-1)N

MAN = MAt-1 +( (At – At-N)/N)

Ket: MAN = Moving Average ke N

N = Jumlah permintaan

At = permintaan aktual periode t

8/18/2019 PERAMALAN (3)

9/10

PRODUKSI BAKSOBulan Produksi Bakso   Proyeksi MA N3

Januari 450 -

Februari 440 -

Maret 460 450

April 510 470

Mei 520 497

Juni 495 508

Juli 475 497Agustus 560 510

September 510 515

Oktober 520 530

November 540 523Desember 537 532

8/18/2019 PERAMALAN (3)

10/10

Ekstrinsik

Ekstrinsikmempertimbangkan pengaruh eksternal(populasi, pendapatan, dll)

Regresi y = a + bX

a = ∑yi – b ∑xin n

b = n ∑xiyi-(∑xi)(∑yi)

n ∑ Xi   -(∑xi)