2. Tujuan Pembelajaran
Memahami tiga horizon waktu dan model apa saja
yang dapat diterapkan untuk setiap horizon waktu
Menjelaskan kapan harus menggunakan masing-
masing erdari empat model kualitatif
Menerapkan metode naif, metode rata-rata bergerak,
metode penghalusan eksponensial, dan metode tren.
Menghitung tiga ukuran atas akurasi suatu
peramalan
Membuat indeks-indeks musiman
Melakukan analisis regresi dan korelasi
Menggunakan sinyal penelusuran
3. Pengertian Peramalan
• Peramalan adalah seni atau ilmu untuk
memperkirakan kejadian di masa depan.
• Peramalan merupakan suatu usaha untuk
meramalkan keadaan dimasa yang akan datang
melalui pengujian dimasa lalu
• Peramalan adalah suatu seni atau ilmu usaha
untuk memprediksi dimasa depan menggunakan
data pengambilan dimasa lalu untuk menentukan
perencanaan strategi yang efektif dan efisien.
7. 7 Langkah Sistem Peramalan
1. Menentapkan
tujuan
peramalan
2. Memilih
unsur yang akan
diramalkan
3. Menentukan
horizon waktu
peramalan
4. Memilih jenis
model
peramalan
5. Mengumpulkan
data yang
diperlukan untuk
melakukan
peramalan
6. Membuat
peramalan
7. Memvalidasi
dan menerapkan
hasil peramalan
8. Berbagai Pendekatan dalam
Peramalan
Peramalan
Kuantitatif
Peramalan
subjektif atau
kualitatif
a. Juri dari opini
eksekutif
b. Metode Delphi
c. Komposit Tenaga
Penjualan
d. Survei pasar
a. Pendekatan Naif
b. Rata-rata bergerak
c. Penghalusan
eksponensial
d. Proyeksi Tren
d. Regresi Linier
Model
Deret
Waktu
Model
Asosiatif
9. Peramalan Deret Waktu
Dekomposisi
Deret Waktu
Pendekatan
Naif
Rata-Rata
Bergerak
1. Tren
2. Musim
3. Siklus
4. Variasi
Acak
Merupakan
model
peramalan
objektiv yang
paling efektif
dan efisien dari
segi biaya.
Menggunakan
sejumlah data
yang aktual masa
lalu untuk
menghasilkan
peramalan.
Penghalusan
Eksponensial
Merupakan
metode
peramalan rata-
rata bergerak
dengan
pembobotan yang
sangat canggih,
tetapi masih
mudah
digunakan.
10. Mengghitung
Kesalahan
Peramalan
Ada 3 model perhitungan yang paling
terkenal adalah
1. Deviasi Mutlak (MAD)
2. Kesalahan Kuadrat rerata (MSE)
3. Kesalahan Persen Mutlak rerata
(MPSE)
Penghalusan
Eksponensial dengan
penyesuaian Tren
Merupakan pendekatan model yang
populer dibisnis.
Penghalusan
Eksponensial dengan
penyesuaian Tren
Suatu metode peramalan yang
serangkaian waktu yang sesuai
dengan garis tren terhadap
serangkaian titik-titik data masa lalu ,
kemudian diproyeksikan kedalam
peramalan masa depan
Variasi Siklus Data
Pola – pola dalam data yang terjadi
setiap beberapa tahun.
11. Metode PeramalanAsosiatif :
Analisis Regresi dan Korelasi
Menggunakan Analisis Regresi untuk Peramalan yaitu
model matematika garis lurus untuk menggambarkan
hubungan fungsional antara variabel-variabel yang bebas
maupun variabel terikat.
Kesalahan Standar Estimasi
suatu ukuran variabilitas disekitar garis regresi dengan kata
lain standar deviasi
Koefisien Korelasi untuk Garis Regresi
suatu ukuran kekuatan hubungan antara dua variabel
Analisis Regresi Majemuk
suatu Metode Peramalan asosiatif dengan lebih dari satu
variabel terikat.
12. Memantau dan Mengendalikan
Peramalan.
Salah satu cara mengawasi peramalan berjalan
dengan baik adalah menggunakan sebuah Sinyal
Penelusuran. Sinyal Penelusuran adalah sebuah
perhitungan seberapa baik suatu peramalan
dalam mempridiksikan nilai aktual.
Bias adalah suatu peramalan yang secara
konsisten selalu lebih tinggi atau lebih randah
daripada nilai aktual dalam serangkaian waktu
13. Penghalusan Adaftif
Sebuah pendekatan terhadap
peramalan penghalusan
eksponensial dimana
konstanta penghalusannya
diubah-ubah secara otomatis
untuk menjaga agar
kesalahan tetap minimum
Peramalan Fokus
Peramalan bahwa mencoba
variasi model komputer dan
memilih satu yang terbaik
untuk aplikasi tertentu
14. Peramalan Pada Sektor Jasa
Peramalan dibidang Jasa mempunyai tantatu ngan yang
unik. Teknik utama pada sektor eceran adalah melihat
pemintaan dan membuat catatan jangka pendek yang
teliti.
