PERAMALAN M.O. by Nurul K, SE,M.S.i

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

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. 4/10/2017

Metode Peramalan Top down forecasting Bottom Up forecasting 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. Bottom Up forecasting Dimulai dengan perkiraan permintaan produk-akhir individual. Peramal menerima estimasi dari orang-orang penjualan, distribusi dan langganan. 4/10/2017

Proses-proses Peramalan Penentuan tujuan Pengujian model Penerapan model Pengembangan model Revisi dan evaluasi 4/10/2017

Teknik peramalan dapat kelompokan menjadi 1. Teknik Kualitatif 2. Teknik kuantitatif, yaitu: Teknik kausal atau penjelasan (eksplanatory) Teknik ekstrapolasi atau deret berkala (time series) Dalam beberapa situasi kombinasi beberapa Teknik dapat lebih sesuai dr pd menggunakan satu metode 4/10/2017

Teknik-Teknik Peramalan Teknik Kualitatif Bersifat subyektif/judgemental Berdasar pada estimasi- estimasi dan pendapat- pendapat dari para eksekutif, orang-orang penjualan, langganan, spesialis/ahli dari berbagai bidang. Juri Opini eksekutif Metode Delphi Gabungan tenaga penjualan Survei pasar 4/10/2017

Juri Opini eksekutif Metode Delphi Pendekatan ini berdasar pendapat dari sekelompok kecil eksekutif tingkat atas. Karena pendapatnya lebih dari satu orang maka diharapkan lebih akurat. Kelemahannya: Ketepatan sangat tergantung masukan individu dan dapat bias. Keuntungannya: Paling sederhana Metode Delphi 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 sehingga peramalan diharapkan mendekati aktual. 4/10/2017

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. 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: Mahal dan sulit. 4/10/2017

Teknik Kuantitatif 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) 4/10/2017

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

Rata-rata bergerak sederhana (Simple moving average) Metode dasar dari analisis runtun waktu: Rata-rata bergerak Rata-rata bergerak sederhana (Simple moving average) Bobot tiap periode sama. Ft+1 = = Xt + Xt-1 + … + Xt-N+1 --------------- -------------------------------------------- N N Dengan, Ft = Nilai prakiraan untuk periode t N = Jumlah deret waktu yang digunakan Xi = Data pengamatan periode i 4/10/2017

Rata-rata bergerak tertimbang Tiap periode mempunyai bobot yang berbeda Ft+1 = W t Xt + W t-1X t-1 + … + W t-N+1 X t-N+1 ---------------------------------------------------------------- Wt + W t-1 + … + W t-N+1 Dengan, Wt = persentase bobot yang diberikan untuk periode t Jika jumlah bobot = Wt + Wt-1 + … + W t-N+1 = 100 % = 1, maka rumus bisa disederhanakan menjadi: Ft+1 = W t Xt + W t-1X t-1 + … + W t-N+1 X t-N+1 4/10/2017

St = Komponen musiman pada periode t 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 4/10/2017

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. Analisa Regresi Analisa Korelasi 4/10/2017

Analisa Regresi Ý = a + b. 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. 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. 4/10/2017

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

Iklan dan Penjualan Kuartalan 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. Iklan dan Penjualan Kuartalan Kuartal Iklan (Rp 100.000) Penjualan (Rp 1000.000) 1 4 2 10 3 15 5 12 8 6 16 7 9 4/10/2017

Analisa Korelasi Mengukur derajat hubungan antara dua atau lebih variabel- variabel tanpa melihat bentuk hubungan dengan menggunakan koefisien r. Bentuk umum persamaan matematikanya adalah sbb: r = Dimana nilai koefisien korelasi r terletak diantara –1 dan 1. 4/10/2017

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 4/10/2017

(tahun dasar K2 – tahun dasar K1) 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 4/10/2017

CONTOH METODE SEMI RATA-RATA Tahun Pelanggan Rata-rata Nilai X th dasar 1997 th dasar 2000 1996 4,2   -1 -4 K1 1997 5,0 4,93 -3 1998 5,6 1 -2 1999 6,1 2 K2 2000 6,7 6,67 3 2001 7,2 4 Y th 1997 = 4,93 + 0,58 X Y th 2000 = 6,67 + 0,58 X b = (6,67 – 4,93)/2000-1997 b = 0,58 4/10/2017

METODE ANALISIS TREND 2. Metode Kuadrat Terkecil Menentukan garis trend yang mempunyai jumlah terkecil dari kuadrat selisih data asli dengan data pada garis trendnya. Y = a + bX a = Y/N b = YX/X2 4/10/2017

CONTOH METODE KUADRAT TERKECIL Tahun Pelanggan =Y Kode X (tahun) Y.X X2 1997 5,0 -2 -10,0 4 1998 5,6 -1 -5,6 1 1999 6,1 2000 6,7 2001 7,2 2 14,4   Y=30,6 Y.X=5,5 X2=10 Nilai a = 30,6/5=6,12 Nilai b =5,5/10=0,55 Jadi persamaan trend Y’=6,12+0,55x

Terima kasih