METODE PERAMALAN Pertemuan 15

Presentasi berjudul: "METODE PERAMALAN Pertemuan 15"— Transcript presentasi:

1

2 METODE PERAMALAN Pertemuan 15
Matakuliah : J Analisis Kuantitatif Bisnis Tahun : 2009/2010 METODE PERAMALAN Pertemuan 15

3 Framework Konsep Model Peramalan Jenis-Jenis Peramalan
Peramalan Metode Seri Waktu Aplikasi Model Peramalan Seri Waktu Kehandalan Peramalan Memilih Hasil Peramalan yang Terbaik Bina Nusantara University

4 Konsep Peramalan Peramalan merupakan seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa masa depan (predicting future events) Fokus : Perkiraan tingkat permintaan penjualan atau suatu kejadian lainnya yang akan terjadi pada masa mendatang. Bina Nusantara University

5 Konsep Peramalan Process of predicting a future event
Underlying basis of all business decisions Production Inventory Personnel Facilities Bina Nusantara University

6 Model – Model Peramalan
Quantitative Forecasting Time Series Associative Models Models Moving Exponential Trend Linear Average Smoothing Projection Regression Bina Nusantara University

7 Jenis Peramalan Berdasarkan Horison Waktu
Short-range forecast Up to 1 year; usually less than 3 months Job scheduling, worker assignments Medium-range forecast 3 months to 3 years Sales & production planning, budgeting Long-range forecast 3+ years New product planning, facility location Bina Nusantara University

8 Peramalan Time Series Empat Komponen dalam Peramalan Time Series:
Trend (T) : gerakan ke atas atau ke bawah secara berangsur-angsur dari data sepanjang waktu Musim (S) : pola data yang berulang setelah periode tertentu Siklus (C) : pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun. Biasanya dikaitkan dengan siklus bisnis  Variasi acak (R) : ‘tanda’ dalam data yang disebabkan oleh peluang dan situasi yang tidak biasa; variabel acak mengikuti pola yang tidak dapat dilihat. Bina Nusantara University

9 $$$ Peramalan Time Series Bina Nusantara University

10 a). Moving Avarage Rumus Umum Dimana : = ramalan untuk periode berikut
n = jumlah periode dalam rata-rata bergerak = data aktual periode sekarang Bina Nusantara University

11 Three Months Moving Avrg
Contoh : Moving Avarage Month Sales Three Months Moving Avrg Four Months Moving Avrg Jan 35 Feb 40 Mar 42 Apr 45 /3=39 Mei 38 /3=42 /4=41 Jun 48 /3=42 Jul 50 Dst…. Agt 52 Sept ?? Bina Nusantara University

12 b). Weighted Moving Avarage
Asumsi : Data terbaru mempunyai nilai informasi lebih tinggi dari data lama Bobot ( ) merupakan bilangan non negatif dengan jumlah total = 1 Untuk menunjukan bahwa data terkini lebih penting dari data lama, maka Rumus Umum : Bina Nusantara University

13 c). Exponential Smoothing
Rumus Umum : Untuk = konstanta penghalusan (0< <1)  Rata-rata perkiraan permintaan yang akan datang dapat dihitung dari data rata-rata permintaan masa lalu dan permintaan saat ini. Bina Nusantara University

14 Contoh Periode Permintaan =0.1 =0.5 1 500 2 480 3 450 498 490 4 393
470 5 510 6 540 7 520 8 440 9 10 530 11 550 Bina Nusantara University