METODE PERAMALAN UNTUK MANAJEMEN

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
METODE PERAMALAN Metode Peramalan (forecasting)
Advertisements

TEKNIK PRAKIRAAN ATAU PERAMALAN
BAB - 5 PERENCANAAN AGREGAT
PERAMALAN (FORECASTING)
Peramalan STIE PUTRA BANGSA.
DATA DAN METODE PERAMALAN
Metode Peramalan (Forecasting Method)
PERAMALAN M.O. by Nurul K, SE,M.S.i
Forecasting Raisa Pratiwi ,SE.
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD PERTEMUAN ANALISIS KORELASI 2.3. KORELASI PARSIAL 2.4. KORELASI BERGANDA.
PERAMALAN Memprediksi peristiwa masa depan
INDEKS MUSIMAN DAN GERAKAN SIKLIS
ANALISIS RUNTUT WAKTU.
Peramalan (Forecasting)
Studi Kelayakan Bisnis Aspek Pasar dan Pemasaran
Forecasting Raisa Pratiwi ,SE.
Pertemuan VIII Peramalan Produk
Pertemuan-4 PERAMALAN (FORECASTING)
Pertemuan 3 PERAMALAN (1)
Apakah Peramalan itu ? Peramalan : seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan denganmelibatkan pengambilan data.
OPERASI LOGISTIK & KOORDINASI LOGISTIK
METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL
PERENCANAAN PERMINTAAN DALAM Supply Chain
FORECASTING -PERAMALAN-
Pertemuan Metode Peramalan (Forecasting Method)
PERAMALAN (FORECASTING)
METODE-METODE PERAMALAN BISNIS
PROYEKSI BISNIS MENGGUNAKAN METODE KUANTITATIF
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK
‘12 Manajemen Operasional Hidayat Wiweko, SE. M.Si
MANAJEMEN INVENTORY DAN LOGISTIK
TAHAP-TAHAP PERAMALAN
MODUL 19 POKOK BAHASAN : ( TIME SERIES MODEL )
Manajemen Operasional
OPERASI LOGISTIK & KOORDINASI LOGISTIK
BAB X INDEKS MUSIMAN DAN GERAKAN SIKLIS
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Program Studi Statistika, semester Ganjil 2015/2016
PERAMALAN DENGAN METODE SMOOTHING
BAB IX ANALISIS DATA BERKALA (Menentukan Trend) (Pertemuan ke-17)
PERENCANAAN FASILITAS
kelompok ahli. Disini ada proses “learning”.
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Resista Vikaliana Statistik deskriptif 2/9/2013.
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK
Peramalan Operation Management.
LANJUTAN FORECASTING PROGRAM KULIAH SABTU MINGGU FAKULTAS EKONOMI
FORECASTING/ PERAMALAN
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
MANAJEMEN OPERASIONAL
Peramalan .Manajemen Produksi #3
Studi Kelayakan Bisnis (Aspek Pasar dan Pemasaran)
FORECASTING.
Pertemuan-3 PERAMALAN (FORECASTING)
BAB 6 analisis runtut waktu
METODE PERAMALAN UNTUK MANAJEMEN
PERAMALAN (Forecasting)
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
METODE ANALISIS TREND: Trend Non Linier
06 Analisis Trend Analisis deret berkala dan peramalan
BAB 3. Analisis biaya.
Oleh : Keti Purnamasari, S.E.,M.Si
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK
y x TEKNIK RAMALAN DAN ANALISIS REGRESI
Manajemen Operasional
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Manajemen Operasional
Peramalan (forecasting) Perancangan Sistem Produksi Widjajani Risris Nurjaman.
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
METODE PERAMALAN.
Transcript presentasi:

METODE PERAMALAN UNTUK MANAJEMEN Your Title Here… BAB - 3 by Imr@n

PRAKIRAAN = PREDIKSI PRAKIRAAN ≠ PREDIKSI Apakah ?? ATAU PRAKIRAAN = PREDIKSI PRAKIRAAN ≠ PREDIKSI by Imr@n

Berdasarkan horizon waktu, maka di bagi menjadi 3 bagian yaitu : Peramalan jangka panjang (> 18 bulan) menggunakan metode kuantitatif Peramalan jangka menengah (3 – 18 Bulan) menggunakan metode kualitatif Peramalan jangka pendek (< 3 bulan) by Imr@n

JENIS – JENIS PERAMALAN by Imr@n

Pemulusan Eksponensial Metode peramalan Kuantitatif Metode serial waktu Rata-rata bergerak Sederhana Tertimbang Pemulusan Eksponensial Tunggal Linear Musiman Dekomposisi Metode Eksplanatori Regresi Sederhana Regresi berganda Kualitatif Pendapat Eksekutif Metode Delphi Gab. Estimasi Salesman Riset Pasar by Imr@n

A. METODE SERIAL WAKTU Adalah metode yg digunakan untuk menganalisis serangkaian data yg merupakan fungsi dari waktu. BACK by Imr@n

KECENDERUNGAN (TREND) JENIS-JENIS DATA HORIZONTAL (KONSTAN) KECENDERUNGAN (TREND) MUSIMAN (SEASONAL) SIKLUS (CYCLICAL) VARIASI ACAK (RESIDU) by Imr@n

Metode Rata-Rata Bergerak Metode rata-rata bergerak sederhana dimana : Xt = data observasi periode t N = panjang serial waktu yg digunakan Ft+1 = nilai prakiraan periode t+1 by Imr@n

Contoh soal by Imr@n

Metode rata-rata bergerak tertimbang dimana : Wt = adalah bobot untuk periode t Jika Pembobotan dalam persen, maka : by Imr@n

Contoh soal Prakiraan permintaan pada periode ke-10 dapat dihitung sbb : Untuk N = 3 Untuk N = 4 F10 = 0,4(43)+0,3(40)+0,2(41)+0,1(42) = 41,6 BACK by Imr@n

B. METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL Pemulusan eksponensial merupakan metode peramalan dimana data kegiatan yang terakhir dianggap memiliki probabilita yang lebih besar untuk berulang dari pada data kegiatan sebelumnya dan menurun secara eksponensial. by Imr@n

Metode penghalusan eksponensial ini memerlukan data yang lebih se-dikit dibandingkan dengan metode rata-rata bergerak, dan karena itu merupakan metode peramalan jangka pendek yang banyak dipergunakan dalam praktek. Metode penghalusan eksponensial ini cocok dipakai untuk data yang fluktuasinya relatif besar, dan sediaan datanya terbatas. by Imr@n BACK

Metode Pemulusan Eksponensial Tunggal Nilai prakiraan dapat dicari dengan rumus : Ft+1 = α . Xt + (1 - α). Ft-1 Dimana : Xt = data permintaan pada periode t α = faktor/konstanta pemulusan Ft+1 = prakiraan untuk periode t+1 Ft-1= prakiraan untuk periode t-1 Dipakai untuk serial data yg memiliki pola horizontal. by Imr@n

Contoh soal : Lihat grafik : by Imr@n

apabila  besar, maka fluktuasi ramalan juga besar, dan jika  kecil, maka fluktuasi ramalan juga kecil by Imr@n BACK

Metode Pemulusan Eksponensial Linear Dipakai untuk serial data yg memiliki unsur trend (kecenderungan yg konsisten). Rumus yg dipakai adalah : St = α . Xt + (1- α)(St-1+ Tt-1) Tt = β . (St – St-1) + (1- β) . Tt-1 Ft+m = St + Tt . M T1 = by Imr@n

Contoh soal : by Imr@n

St-1 = nilai aktual/observasi = 500 Tt-1 = = 10 F2 = S1 + T1 = 500 + 7 = 507 by Imr@n

by Imr@n

Metode penghalusan eksponensial dengan konstan alfa dan delta cocok dipakai jika data permintaan memiliki fluktuasi yang cukup tinggi. Apabila variasi permintaan tinggi, maka sebaiknya menggunakan nilai alfa () yang cukup besar dan jika variasi itu kecil, atau permintaan relatif konstan, maka nilai alfa () relatif kecil. Oleh karena jangkau nilai alfa adalah “ 0”, maka  disebut besar jika mendekati 1, dan disebut kecil apabila mendekati 0. Kontanta ( )berguna untuk melakukan penghalusan variasi akibat pengaruh trend, sedang konstanta ( β ) untuk menghaluskan pengaruh deviasi antara permintaan aktual dengan ramalannya. by Imr@n BACK

C. METODE EKSPLANATORI Metode Eksplanatori adl metode yg mengasumsikan adanya hub. Antara variabel bebas (independen) dengan variabel tak bebas (dependen) yg dipengaruhinya. by Imr@n

Metode eksplanatori terbagi menjadi 2 bagian yaitu : Regresi Linear Sederhana 2. Regresi Linear berganda by Imr@n

METODE KUALITATIF by Imr@n Pendapat eksekutif Metode Delphi Gabungan Estimasi Tenaga Penjualan Riset Pasar by Imr@n

Pendapat Eksekutif Keuntungan : Keputusan dibuat berdasarkan kesepakatan para eksekutif yang memiliki pengetahuan & pengalaman serta membawa pandangan dari departemennya. Kelemahan : Ketepatan peramalan sangat tergantung dari masukan individu, dan dapat bias apabila pandangan dari seseorang (mis : pemilik perusahaan) mempengaruhi yg lain. by Imr@n

Sangat memakan banyak waktu & memerlukan keterlibatan banyak pihak. Metode Delphi Dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, kemudian jawabannya diringkas. Keuntungan : Hasil ramalan yg diperoleh dapat menggambarkan keadaan masa datang yg akurat & profesional. Kelemahan : Sangat memakan banyak waktu & memerlukan keterlibatan banyak pihak. by Imr@n

Gabungan Estimasi Tenaga Penjualan (Metode Akar rumput) Keuntungan : Data yang digunakan bersumber dari Tenaga Penjualan terutama untuk meramal permintaan pasar/konsumen. Kelemahan : Salesman seringkali bersifat optimistik (menargetkan penjualan diatas kemampuan normal). Salesman Juga seringkali bersifat Pesimistik (menargetkan penjualan rendah agar mudah mencapainya). Estimasi para salesman dipengaruhi juga oleh Pengalamannya. by Imr@n

Riset Pasar by Imr@n Mendefinisikan masalah & tujuan riset Mengembangkan rencana riset Mengumpulkan informasi Menganalisis informasi Mempresentasikan hasil temuan pada manajemen by Imr@n

Meningkatkan disain produk dan perencanaan utk suatu produk baru. Keuntungan : Dapat digunakan meramal permintaan jangka pendek, menengah, dan panjang. Meningkatkan disain produk dan perencanaan utk suatu produk baru. Kelemahan : Memerlukan waktu juga biaya yg relatif tinggi dan sulit. by Imr@n

Hub. Level manajemen dg Fungsi Utama serta Kewenangan & Tugas by Imr@n

PENJUALAN (JUTA RUPIAH) Contoh Soal 1 : PT. Pinang Enak adalah sebuah perusahaan yg bergerak di bidang pembuatan Aksesoris pakaian anak-anak memiliki data penjualan sebagai berikut : BULAN PENJUALAN (JUTA RUPIAH) JANUARI FEBRUARI MARET APRIL 820 780 900 960 by Imr@n

Rata-rata bergerak sederhana dg serial waktu 3 bulanan. Dalam rangka perencanaan produksinya, manajemen ingin mengetahui taksiran penjualan pada periode akan datang. Tentukan prakiraan penjualan pada Bulan Mei dengan menggunakan metode : Rata-rata bergerak sederhana dg serial waktu 3 bulanan. Rata-rata bergerak sederhana dg serial waktu 4 bulanan. by Imr@n

c. Rata-rata bergerak tertimbang dg perbandingan bobot : April : Maret : Februari = 3 : 2 : 1 April : Maret : Februari : Januari = 40% : 30% : 20% : 10% by Imr@n

PENJUALAN (Juta Rupiah) CONTOH SOAL 2 : Perusahaan PT. Papua Indah mempunyai data penjualan selama 6 bulan terakhir sebagai berikut : BULAN PENJUALAN (Juta Rupiah) Januari Februari Maret April Mei Juni 590 570 588 598 565 579 by Imr@n

Pemulusan eksponensial tunggal, dg α = 0,1 dan FJanuari = 590 Dalam rangka perencanaan produksinya, manajemen ingin mengetahui taksiran penjualan pada Bulan Juli dengan menggunakan metode : Pemulusan eksponensial tunggal, dg α = 0,1 dan FJanuari = 590 Pemulusan eksponensial tunggal, dg α = 0,5 dan FJanuari = 590 Jika Nilai Sjanuari = 585, hitunglah prakiraan penjualan pada Bulan juli dan Agustus menggunakan metode pemulusan eksponensial Linear, dg α = 0,5; β = 0,2 by Imr@n