Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

PERAMALANM.O. by Nurul K, SE,M.S.i. Peramalan Tujuan peramalan ekonomi adalah untuk rnengurangi resiko atau ketidakpastian yang dihadapi perusahaan dalam.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "PERAMALANM.O. by Nurul K, SE,M.S.i. Peramalan Tujuan peramalan ekonomi adalah untuk rnengurangi resiko atau ketidakpastian yang dihadapi perusahaan dalam."— Transcript presentasi:

1 PERAMALANM.O. by Nurul K, SE,M.S.i

2 Peramalan Tujuan peramalan ekonomi adalah untuk rnengurangi resiko atau ketidakpastian yang dihadapi perusahaan dalam pengambilan keputusan operasional jangka pendek dan dalam perencanaan untuk pertumbuhan jangka panjang Tujuan peramalan ekonomi adalah untuk rnengurangi resiko atau ketidakpastian yang dihadapi perusahaan dalam pengambilan keputusan operasional jangka pendek dan dalam perencanaan untuk pertumbuhan jangka panjang

3 4/11/20153 PERAMALAN  Kebutuhan Peramalan dalam Manajemen Produksi dan Operasi Manajemen Operasi/produksi menggunakan hasil-hasil peramalan dalam pembuatan keputusan-keputusan yang menyangkut pemilihan proses, perencanaan kapasitas, layout fasilitas dan untuk berbagai keputusan yang bersifat continue berhubungan dengan perencanaan, schedulling dan persediaan.

4 4/11/20154 a.Top down forecasting  Metode Peramalan Dimulai dengan penggunaan hasil-hasil peramalan berbagai kondisi bisnis umum yang dibuat oleh para ahli ekonomi dalam lembaga pemerintah dan perusahaan besar serta universitas-universitas. b.Bottom Up forecasting Dimulai dengan perkiraan permintaan produk- akhir individual. Peramal menerima estimasi dari orang-orang penjualan, distribusi dan langganan.

5 4/11/20155  Proses-proses Peramalan Pengembangan model Pengembangan model Pengujian model Pengujian model Penerapan model Penerapan model Revisi dan evaluasi Revisi dan evaluasi Penentuan tujuan Penentuan tujuan

6 Teknik peramalan dapat kelompokan menjadi 1. Teknik Kualitatif 1. Teknik Kualitatif 2. Teknik kuantitatif, yaitu: 2. Teknik kuantitatif, yaitu: Teknik kausal atau penjelasan (eksplanatory) Teknik kausal atau penjelasan (eksplanatory) Teknik ekstrapolasi atau deret berkala (time series) Teknik ekstrapolasi atau deret berkala (time series) Dalam beberapa situasi kombinasi beberapa Teknik dapat lebih sesuai dr pd menggunakan satu metode Dalam beberapa situasi kombinasi beberapa Teknik dapat lebih sesuai dr pd menggunakan satu metode 4/11/20156

7 7  Teknik-Teknik Peramalan a.Teknik Kualitatif Bersifat subyektif/judgemental Berdasar pada estimasi- estimasi dan pendapat- pendapat dari para eksekutif, orang-orang penjualan, langganan, spesialis/ahli dari berbagai bidang. 1.Juri Opini eksekutif 2.Metode Delphi 3.Gabungan tenaga penjualan 4.Survei pasar  Teknik-Teknik Peramalan

8 4/11/ Juri Opini eksekutif Pendekatan ini berdasar pendapat dari sekelompok kecil eksekutif tingkat atas. Pendekatan ini berdasar pendapat dari sekelompok kecil eksekutif tingkat atas. Karena pendapatnya lebih dari satu orang maka diharapkan lebih akurat. Karena pendapatnya lebih dari satu orang maka diharapkan lebih akurat.  Kelemahannya: Ketepatan sangat tergantung masukan individu dan dapat bias.  Keuntungannya: Paling sederhana 2.Metode Delphi Teknik yang menggunakan suatu prosedur yang sistematik untuk mendapat suatu konsensus pendapat-pendapat dari suatu kelompok ahli. Teknik yang menggunakan suatu prosedur yang sistematik untuk mendapat suatu konsensus pendapat-pendapat dari suatu kelompok ahli.  Keuntungannya: Dapat menggambarkan keadaan di masa datang lebih akurat dan profesional Dapat menggambarkan keadaan di masa datang lebih akurat dan profesional sehingga peramalan diharapkan mendekati aktual. sehingga peramalan diharapkan mendekati aktual.

9 4/11/ Gabungan tenaga penjualan Tenaga penjual merupakan sumbangan informasi yang baik tentang permintaan konsumen. Tiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerah, lalu digabung pada tingkat propinsi kemudian digabung hingga tingkat nasional untuk mencapai peramalan menyeluruh. 4.Survei pasar Masukan dari konsumen/konsumen potensial terhadap rencana pembelian di masa datang.Peralatan peramalan yang berguna bila ada kekurangan data historik/data tak reliabel. Digunakan untuk meramal permintaan jangka panjang dan penjualan produk baru.  Kelemahannya:  Kelemahannya: Mahal dan sulit.

10 4/11/ b.Teknik Kuantitatif 1.Time series (analisis runtun waktu) Meramalkan kejadian di masa datang atas dasar serangkaian data masa lalu, yang merupakan hasil observasi berbagai variabel menurut waktu dan digambarkan dalam bentuk grafik yang menunjukan perilaku variable subjek. Pola data dari serangkaian waktu: konstan kecendrungan (trend) musiman (seasonal) siklus (cyclical)

11 Kaitan Pola Data dan Metode Regresi (Trend Analysis) Regresi untuk Trend Linear Regresi untuk Seasonal Data Regresi untuk Cyclic Effect

12 4/11/  Metode dasar dari analisis runtun waktu:  Rata-rata bergerak a.Rata-rata bergerak sederhana (Simple moving average) Bobot tiap periode sama. F t+1 = = X t + X t-1 + … + Xt-N N N Dengan, Ft = Nilai prakiraan untuk periode t N = Jumlah deret waktu yang digunakan Xi = Data pengamatan periode i

13 4/11/ b.Rata-rata bergerak tertimbang Tiap periode mempunyai bobot yang berbeda F t+1 = W t X t + W t-1 X t-1 + … + W t-N+1 X t-N W t + W t-1 + … + W t-N+1 Dengan, Wt = persentase bobot yang diberikan untuk periode t Jika jumlah bobot = W t + W t-1 + … + W t-N+1 = 100 % = 1, maka rumus bisa disederhanakan menjadi: F t+1 = W t X t + W t-1 X t-1 + … + W t-N+1 X t-N+1

14 4/11/  Metode Dekomposisi Mengidentifikasi komponen pola dasar yang ada pada serial data, yaitu komponen trend, musiman dan siklus. Xt = f (St, Tt, Ct, Rt ) Dimana: St = Komponen musiman pada periode t Tt = Komponen trend pada periode t Ct = Komponen siklus pada periode t Rt = Komponen random (kesalahan) pada periode t

15 4/11/ Metode kausal Merupakan teknik yang paling akurat. Umumnya membahas pendekatan sebab akibat (kausal atau yang bersifat menjelaskan (eksplanatoris), dan bertujuan untuk meramalkan keadaan di masa yang akan datang dengan menemukan dan mengukur beberapa variabel bebas (independen) yang penting beserta pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas yang akan diramalkan. a.Analisa Regresi b.Analisa Korelasi

16 4/11/ a.Analisa Regresi Bentuk umum persamaan regresi linier untuk dua variabel (regresi linier sederhana) adalah sbb: Ý = a + b. X Dimana : Ý = variabel tidak bebas (yang diramalkan) X = variabel bebas a = nilai daripada Y bila X = 0 b = perubahan rata-rata Y terhadap perubahan per unit X. Metode statistik yang digunakan untuk menentukan hubungan antar paling tidak satu/lebih variabel bebas(independent variable) dan satu variabel bergantung (dependent variable ) dengan tujuan untuk meramalkan nilai variabel bergantung dalam hubungan dengan nilai variabel bebas tertentu.

17 Nilai a dan b yang meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat dapat dicari dengan menggunakan persamaan berikut: atau b = a = n

18 4/11/ Soal PT. Jaya Cocco memproduksi makanan ringan. Bagian operasional telah merencanakan bahwa makanan ringan sangat banyak permintaannya dan biaya untuk iklan sangat besar dikeluarkan propdusen, berikut adalah data yang tersedia secara kuartalan, dan hitunglah b dan a untuk peramalan kuartal berikutnya. PT. Jaya Cocco memproduksi makanan ringan. Bagian operasional telah merencanakan bahwa makanan ringan sangat banyak permintaannya dan biaya untuk iklan sangat besar dikeluarkan propdusen, berikut adalah data yang tersedia secara kuartalan, dan hitunglah b dan a untuk peramalan kuartal berikutnya. Iklan dan Penjualan Kuartalan KuartalIklan (Rp )Penjualan (Rp )

19 4/11/ b.Analisa Korelasi Bentuk umum persamaan matematikanya adalah sbb: Dimana nilai koefisien korelasi r terletak diantara –1 dan 1. Mengukur derajat hubungan antara dua atau lebih variabel- variabel tanpa melihat bentuk hubungan dengan menggunakan koefisien r. r =

20 4/11/ Bila kenaikan suatu variabel diikuti dengan kenaikan di dalam variabel lain maka kedua variabel tersebut mempunyai korelasi positif (+) dan nilai r mendekati atau sama dengan 1 Bila kenaikan suatu variabel diikuti dengan penurunan pada variabel lain maka kedua variabel tersebut mempunyai korelasi negatif (-) dan nilai r mendekati atau sama dengan -1 Bila tak ada perubahan maka kedua variabel tersebut tidak mempunyai hubungan dan nilai r = 0

21 4/11/ METODE ANALISIS TREND 1. Metode Semi Rata-rata Membagi data menjadi 2 bagian Menghitung rata-rata kelompok. Kelompok 1 (K1) dan kelompok 2 (K2) Menghitung perubahan trend dengan rumus: b = (K2 – K1) (tahun dasar K2 – tahun dasar K1) a = K1 untuk kelompok 1 atau a = K2 untuk kelompok 2 Merumuskan persamaan trend Y = a + bX

22 4/11/ CONTOH METODE SEMI RATA-RATA TahunPelangganRata- rata Nilai X th dasar 1997 Nilai X th dasar ,2 -4 K ,04, , ,1 2 K ,76, ,2 41 Y th 1997 = 4,93 + 0,58 X Y th 2000 = 6,67 + 0,58 X b = (6,67 – 4,93)/ b = 0,58

23 4/11/ Metode Kuadrat Terkecil Y = a + bX a =  Y/N b =  YX/X 2 METODE ANALISIS TREND Menentukan garis trend yang mempunyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih data asli dengan data pada garis trendnya.

24 CONTOH METODE KUADRAT TERKECIL TahunPelanggan =Y Kode X (tahun) Y.XX2X ,0-2-10, ,6-5, , , ,2214,44  Y=30,6  Y.X=5,5  X 2 =10 Nilai a = 30,6/5=6,12 Nilai b =5,5/10=0,55 Jadi persamaan trend Y’=6,12+0,55x

25 Terima kasih Terima kasih

26


Download ppt "PERAMALANM.O. by Nurul K, SE,M.S.i. Peramalan Tujuan peramalan ekonomi adalah untuk rnengurangi resiko atau ketidakpastian yang dihadapi perusahaan dalam."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google