ASTRI YULITASARI, PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA HOLT DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA BROWN

Identitas Mahasiswa - NAMA : ASTRI YULITASARI - NIM : PRODI : Matematika - JURUSAN : Matematika - FAKULTAS : Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam - cupid_niezt pada domain yahoo.co.id - PEMBIMBING 1 : Drs. Sugiman, M.Si - PEMBIMBING 2 : Dr. Scolastika Mariani, M.Si - TGL UJIAN :

Judul PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA HOLT DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA BROWN

Abstrak Dalam dunia usaha atau bisnis, matematika merupakan salah satu ilmu pengetahuan yang penting dalam melakukan analisis. Contoh penerapan matematika dalam pengambilan keputusan di perusahaan-perusahaan dapat dilakukan melalui forecasting (peramalan) penjualan. Metode peramalan eksponential smoothing nerupakan salah satu model ramalan data berkala (time series) yang dalam penelitian ini digunakan untuk mencari nilai forecast error terkecil. Uraian pembahasan diatas memunculkan permasalahan yaitu bagaimana perbandingan metode pemulusan eksponensial ganda Brown dengan metode pemulusan eksponensial ganda Holt untuk memperoleh forecast error terkecil. Pada penelitian ini prosedur yang digunakan adalah identifikasi masalah, perumusan masalah, observasi, analisis data dan penarikan kesimpulan. Data yang diperoleh kemudian dianalisis dengan menggunakan scatter diagram untuk menentukan polanya, setelah itu ditentukan persamaaan garisnya, kemudian membandingkan metode pemulusan eksponensial ganda Holt dan metode pemulusan eksponensial ganda Brown untuk mencari forecast error terkecil yang bisa di ukur dengan Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolut Error (MAE). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah bahwa metode eksponensial ganda Holt menggunakan α sebesar 0,9 dan γ sebesar 0,2 diperoleh forecast error yang lebih kecil dubandingkan dengan nilai α dan γ yang lainya. Dengan nilai MAE = 11,87 dan MSE = 192,05 Sedangkan hasil yang diperoleh menggunakan metode eksponensial ganda Brown menggunakan α = 0,3 diperoleh nilai forecast lebih kecil dibandingkan dengan nilai α yang lainya. Dengan nilai MAE = 32,83 dan MSE = 1748,5. Saran yang dapat disampaikan bagi pembaca yang ingin melakukan metode pemulusan eksponensial ganda, dapat menggunakan metode pemulusan eksponensial ganda Holt. Dalam metode pemulusan eksponensial ganda Holt penggunaan nilai α sebaiknya menggunakan nilai α yang besar karena akan diperoleh forecast error yang lebih kecil.

Kata Kunci Eksponensial Ganda Holt, Eksponensial Ganda Brown

Referensi Arga, W ,Analisis Runtun Waktu Teori Dan Aplikasi. Yogyakarta : BPFE Yogyakarta. Chiang, Alpa Dasar-dasar Matematika Ekonomi. Jilid 1. Jakarta : Erlangga. Crespo, J. Testing Non Linearity in a Vector Time Series. Journal Of Statistical Methodes. [accsed 06/04/11]. Handoko, T. Hani Dasar-dasar Management Produksi Dan Operasi. Yogayakarta : BPFE Yogyakarta. Klockers, Alan Forecasting Time Series Subject to Multiple Strutural Break. Journal Of Modern Applied Statistical Methods. Vol.7, No 2, [accesed 05/03/11]. Kalekar, P.S Time Series Forecasting using Holt-Winters Exponential Smoothing. Kanwal Rekhi School of Information Technology. Tersedia di [accesed 05/03/11]. Makridakis, Spyros. dkk Metode dan Aplikasi Peramalan. Jilid 1. Edisi Pertama. (Terjemahan : Untung S, Adrianto) Jakarta : Erlangga. Subagyo, Pangestu Forecasting Konsep dan Aplikasi. Yogyakarta : BPFE Yogyakarta. Syahputra, Edian Aplikasi Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dari Brown untuk Peramalan Produksi Kelapa Sawit pada PT.Perkebunan Nusantara III Tahun 2010 dan Semarang: Universitas Diponegoro. Soejoeti, Zanzawi Analisis Runtun Waktu. Jakarta : Karunika Jakarta. Wu, S Forecasting Europian GDP Using Exiting Thres Holt Autoregresive Models. Journal Of Modern Applied Statistical Methodes. Vol 6, No 3, [accsed 05/03/11]

Terima Kasih