Dokumen tersebut membahas mengenai peramalan atau perkiraan yang merupakan suatu perkiraan produksi dengan menggunakan data masa lalu untuk merencanakan sumber daya. Ada beberapa metode peramalan yang dijelaskan seperti metode rata-rata bergerak, regresi, eksponensial dan musiman beserta contoh penerapannya. Metode peramalan dipilih berdasarkan pola data masa lalu untuk memperoleh hasil ramalan yang akan dig

5. II. FORCASTING ( PERAMALAN )
1. PERAMALAN -- Suatu perkiraan jumlah produksi
untuk merencanakan segala sumber Daya yang
digunakan dalam menyiapkan produk dengan
menggunakan DATA-DATA masa lalu.
2. DATA --- Sesuatu yang pernah terjadi dan dapat
dipertanggung jawabkan.
3. JENIS- JENIS DATA :
- Kualitatif
- Kuantitatif.

6. 3. SIFAT-SIFAT :
- Data Primer
- Data sekunder
4. MACAM-MACAM METODE PERAMALAN.
- Past Data
- Metode Moving Average
- Metode Regresi
- Metode Exponential Smooting
- Metode Musiman.
5. Pedoman pemakaian Metode Peramalan
Peramalan atau perkiraan merupakan sesuatu yang tidak
pasti namun dapat digunakan dalam suatu perencanaan Jumlah
Produksi dengan mengambil RESIKO yang terke cil.
Pemakaian Metode Peramalan smuanya dalam hasil yang
tidak pasti tetapi perlu Pedoman untuk menentukan Metode
yang sesuai Pola Data-data Masa lalu dan dalam pengambilan
keputusan untuk mengambil hasil ramalan sebagai dasar
perencanaan perlu Uji Tracking Signal

7. A. LANGKA-LANGKA PENERAPAN METODE PERAMALAN
1. Identifikasi Pola Historis dari Data Aktual
2. Menentukan Model Peramalan sesuai Pola Data
3. Melakukan Analisis data dengan M. Peramalan
4. Menganalisis hasil Peramalan Berdasarkan MAD
• ( Mean Absolute Deviation) Terkecil.
• 5. Menganalisis Keandalan Hasil Peramalan dengan
peta Kontrol Tracking Signal.
B. POLA DATA DERET WAKTU.
1. Pola Data Constant Level.
2. Pola Data Lenear trend.
3. Pola Exponential trend.
3. Pola data Musiman

8.  D. Rumus Tracking Signals.
Periode
(1)
Forcast
(2)
Data
Aktual
(3)
Error
(4)=(3)-
(2)
Kumula
tif
(5)
=Komul
atif dari
(4)
Absolut
Error
(6) =
Absolut
dari (4)
Komula
tif
Absolut
Error
(7)=
Komula
tif dari
(6)
MAD
(8) =
(7) / (1)
Trackin
g Signal
(9) =
(5) / (8)

9. 6. APLIKASI METODE PERAMALAN
a. Metode Past Data -- jika data masa lalu hanya 1.
b. Metode Moving Average- Rata-Rata Bergerak
Rumus Peramalan :
Ft = X1 + X2 + ...... + Xt
t

10. 2. : Metode Regresi.
a. Betuk Pola Data LINEAR
Y ‘ = a.n + b.x Y’ = a.n + b.X + c X² + d X3

11. Aplikasi Metode Regresi Linear
Data-data Penjualan Masalah Lalu ( Data Aktual
Periode Data Aktual
( Unit )
1. 2.050
2. 2.450
3. 5.500
4. 4.960
5. 6.560
6. 7.580
7. 8.300

12. 3.Metode Peramalan
Exponential Smoothing
a. Pola data .

13. b. Rumus Exponential Smoothing
Tunggal
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)
Ket :
Ft : Nilai ramalan untuk periode waktu ke t
Ft-1 : Nilai ramalan untuk 1 periode yang lalu
At-1 : Nilai Aktual untuk 1 periode yang lalu
α : konstanta Pemulasan (0 < α > 1 )atau 0,1 sd 0,9
MAD = ∑ ( absolut dari penyimpangan peramalan)
n

14. c. Rumus Exponential Ganda
F’t = α Ft + (1- α )F’t -1
Ket :
F’t : Nilai ramalan exp.ganda periode t
F’t-1 : Nilai ramalan untuk 1 periode yang lalu
Ft : Nilai ramalan tunggal pada periode t
α : konstanta Pemulasan (0< α >1)atau 0,1 sd 0,9
MAD = ∑ ( absolut dari penyimpangan peramalan)
n

15.  Periode Data Aktual
 ( Unit )
 1. 18.050
 2. 20450
 3. 25.500
 4. 36.560
 5. 40.560
 6. 45.580
 7. 48.000

Periode Data Aktual
( Unit )
1. 20.050
2. 25.450
3. 22.500
4. 18.500
5. 20.560
6. 35.580
7. 48.000
8. 30.650
9. 36.750

16. a. Pola data cenderung sama pada waktu yang
sama di periode yang lain.
Periode I Periode II

17.  Tentukan Indeks Musiman.
Indeks Musim = Rata-rata penjualan dari 2 periode pd waktu sama
Rata-rata penjualan setiap waktu dari 2 periode
 Analisis garis kecenderungan
 Ramalkan sesuai kecenderungan pola data.

18.  Data-data 2 Periode :
 Bulan Periode I Periode II
1. 8.000 12.000
2. 7.500 11.000
3. 8.200 12.500
4. 9.000 13.000
5. 13.500 17.400
6. 11.000 15.400
7. 10.000 13.750
8. 9.500 10.500
9. 8.000 11.500
10. 9.850 10.000
11. 7.500 10.500
12. 8.600 11.000

19. TABEL I :PENENTUAN INDEX MUSIM:
TABEL II : PERHITUNGAN ANALISIS GARIS KECENDERUN
TABEL III :PERAMALAN SESUAI POLA DATA
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Satuan
Periode
Data
periode
I
Data
periode
II
Rata2 Permintaan
(1)+(2) /2
Rata2
Permintaan
/bulan
∑(3) /jml
bln
Indek
Musim
(4)/(5)
(1) (2) (3) (4) (5)
Periode Wkt
I dan II
Indeks Waktu
(t)
Data Aktual
(A)
t. A
(2) X (3)
2
(t)
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Periode
Wkt
II
Indeks
Waktu (t)
Data
Aktual
(A)
Indek
Musim
Nilai Ramalan
sesuai model
Nilai Ramalan
setelah dikoreksi
Indeks Musim