Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

MANAJEMEN OPERASI FORECASTING. PENGERTIAN Peramalan adalah suatu alat bantu yang penting untuk melakukan suatu perencanaan yang efektif dan efisien, seperti.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "MANAJEMEN OPERASI FORECASTING. PENGERTIAN Peramalan adalah suatu alat bantu yang penting untuk melakukan suatu perencanaan yang efektif dan efisien, seperti."— Transcript presentasi:

1 MANAJEMEN OPERASI FORECASTING

2 PENGERTIAN Peramalan adalah suatu alat bantu yang penting untuk melakukan suatu perencanaan yang efektif dan efisien, seperti peramalan terhadap tingkat permintaan suatu produk atau beberapa produk dalam periode waktu tertentu di masa yang akan datang (Biegel).

3 TUJUAN Menganalisa data masa lalu, yang berguna untuk menentukan karakteristik data yang akan terjadi di masa yang akan datang, yang ditunjukan dengan terbentuknya pola dari data tersebut. Selain itu juga untuk menetapkan kapan suatu peristiwa akan terjadi atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. (Makridakis, Wheelwright, McGee, 1993).

4 JENIS PERAMALAN BERDASARKAN SIFAT • Peramalan Kualitatif - Metoda Eksploratoris - Metoda Normatif • Peramalan Kuantitatif - Metoda Time Series - Metoda Causal (Eksplanatoris)

5 TIME SERIES • Simple Average • Moving Average • Weighted Moving Average • Exponential Smoothing • Regresi Linier • Causal

6

7 Simple Average

8 Contoh Simple Average BulanDemandForecast , , , , , , , , , , , ,6

9 Single Moving Average

10 Contoh Single Moving Average BulanDemandForecast (3 Bulan Moving) , , , , , , , , , ,7

11 Weighted Moving Average PeriodeDemandBobotD x B 5700, , ,

12 Exponential Smoothing Ft = α Dt-1 + (1 – α)Ft-1 Dimana : Ft = Hasil Peramalan α = Konstanta pemulusan yang besarnya 0 – 1 Dt = Demand Aktual Ft = Hasil Peramalan Sebelumnya

13 Contoh Exponential Smoothing PeriodeDemandForecast , , , ,5 6 19,4 α = 0,6

14 Latihan Permintaan Mingguan dari chicken wings untuk salah satu rumah makan dalam 6 minggu terakhir adalah : 650, 521, 563, 735, 514, dan 596. a). Ramalkan Permintaan pada minggu ke-7 menggunakan 5 periode Moving Average. b). Ramalkan permintaan pada minggu ke-7 menggunakan 3 periode weighted MA, gunakan bobot berikut untuk melakukan peramalannya : W1 = 0,2 w2 = 0,3 w3 = 0,5 c). Ramalkan permintaan untuk minggu ke-7 menggunakan exponential smoothing, dengan α = 0,1 dan diasumsikan hasil ramalan untuk periode ke-6 adalah 600 unit.

15 Regresi Linier

16 Contoh Regresi Linier

17 Periode (X)Demand (Y)XYX2X2 Ramalan , , , , , , , , , , , ,462 ∑ = 78∑ = 20184∑ = ∑ = 650

18 Metoda Causal Persamaan Regresi : Y = a + bx ∑Y = n.a + b. ∑x ∑XY = a. ∑x + b. ∑X

19 Contoh Metode Causal PeriodeProduksi (Y)Demand (X)XYX^ ,52,48,45,76 34,12,811,487,84 44,4313,29 553,21610,24 65,73,620,5212,96 76,43,824,3214, Total39,124,8127,9280,24

20 Lanjutan Contoh Causal

21 Menghitung Forecast Error PeriodeDemand 3 Periode Moving Average ForecastErrorAbsolute ErrorError ^ ,34,7 22, ,3-0,30,30, ,73,3 10, ,30,7 0,49 Jumlah4,41961,56 Rata-rata0,552,387,70

22 Menghitung Forecast Error PeriodeDemand 5 Periode Moving Average ForecastErrorAbsolute ErrorError ^ ,84,2 17, ,6-2,62,66, ,4-0,40,40, ,20,8 0,64 Jumlah51130,2 Rata-rata0,833331,835,03

23 Menghitung Forecast Error 3 Periode Moving Average 5 Periode Moving Average Mean Absolute Error 2,381,83 Mean Square Error 7,75,03 Pilih Yang Errornya Lebih Kecil


Download ppt "MANAJEMEN OPERASI FORECASTING. PENGERTIAN Peramalan adalah suatu alat bantu yang penting untuk melakukan suatu perencanaan yang efektif dan efisien, seperti."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google