Maaf, saya tidak mendapatkan informasi lebih lanjut tentang variabel C11. Silakan jelaskan variabel tersebut agar saya dapat memodelkannya secara matematis.
Materi kuliah Penelitian Operasional 1 untuk mahasiswa S1 Teknik Industri
Bab 1 Pendahuluan berisi motivasi, konsep, definisi, dan sejarah penelitian operasional
Dokumen tersebut membahas tentang pengukuran kerja, yang merupakan aktivitas untuk menentukan waktu yang dibutuhkan oleh seorang pekerja untuk melaksanakan suatu pekerjaan. Pengukuran kerja digunakan untuk menetapkan standar waktu kerja, mengevaluasi kinerja, dan perencanaan sumber daya manusia. Terdapat beberapa metode pengukuran kerja seperti studi waktu, standar waktu yang telah ditetapkan, dan pen
Line balancing merupakan proses menyeimbangkan lintasan produksi untuk mencapai target produksi dengan meminimalkan penumpukan barang dan mengidentifikasi stasiun kerja kritis. Hal ini dilakukan dengan menghitung waktu siklus, merangking operasi berdasarkan bobot posisi, membagikan elemen kerja ke stasiun, dan menghitung delay keseimbangan. Stasiun kerja 1 dan 5 diidentifikasi sebagai stasiun kritis yang perlu diperbaiki metode kerjanya.
Studi kasus ini membahas strategi pemeliharaan dan reliabilitas Frito-Lay untuk menghindari downtime mesin produksi. Frito-Lay menerapkan pemeliharaan preventif, melibatkan karyawan, dan mempekerjakan tenaga pemeliharaan berketerampilan ganda untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi produksi."
Maaf, saya tidak mendapatkan informasi lebih lanjut tentang variabel C11. Silakan jelaskan variabel tersebut agar saya dapat memodelkannya secara matematis.
Materi kuliah Penelitian Operasional 1 untuk mahasiswa S1 Teknik Industri
Bab 1 Pendahuluan berisi motivasi, konsep, definisi, dan sejarah penelitian operasional
Dokumen tersebut membahas tentang pengukuran kerja, yang merupakan aktivitas untuk menentukan waktu yang dibutuhkan oleh seorang pekerja untuk melaksanakan suatu pekerjaan. Pengukuran kerja digunakan untuk menetapkan standar waktu kerja, mengevaluasi kinerja, dan perencanaan sumber daya manusia. Terdapat beberapa metode pengukuran kerja seperti studi waktu, standar waktu yang telah ditetapkan, dan pen
Line balancing merupakan proses menyeimbangkan lintasan produksi untuk mencapai target produksi dengan meminimalkan penumpukan barang dan mengidentifikasi stasiun kerja kritis. Hal ini dilakukan dengan menghitung waktu siklus, merangking operasi berdasarkan bobot posisi, membagikan elemen kerja ke stasiun, dan menghitung delay keseimbangan. Stasiun kerja 1 dan 5 diidentifikasi sebagai stasiun kritis yang perlu diperbaiki metode kerjanya.
Studi kasus ini membahas strategi pemeliharaan dan reliabilitas Frito-Lay untuk menghindari downtime mesin produksi. Frito-Lay menerapkan pemeliharaan preventif, melibatkan karyawan, dan mempekerjakan tenaga pemeliharaan berketerampilan ganda untuk mengurangi biaya dan meningkatkan efisiensi produksi."
MTM (Methods Time Measurement) adalah metode pengukuran waktu tidak langsung yang digunakan untuk menganalisis pekerjaan. MTM membagi pekerjaan menjadi delapan elemen gerakan dasar dan menentukan waktu untuk setiap elemen berdasarkan faktor-faktor seperti jarak, berat, dan ketelitian. Contoh kasus menggunakan MTM untuk menghitung waktu pemindahan bagian mesin dan perakitan bolpoin.
Pembahasan mengenai fisiologi kerja dalam ergonomi mencakup pendahuluan mengenai fisiologi kerja, konsep metabolisme, energi ekspenditur, serta berbagai metode pengukuran kerja fisik. Pembahasan sekilas mengenai kelelahan dan penentuan waktu istirahat juga diberikan
PETA - PETA KERJA (Industrial Engineering)Try Martanto
Dokumen tersebut merupakan analisis perancangan kerja kelompok 3 yang membahas tentang peta-peta kerja seperti peta proses operasi, diagram aliran, dan peta tangan kiri dan tangan kanan. Dokumen ini juga berisi contoh penerapan peta-peta kerja pada kasus produksi memo gantung.
Dokumen tersebut membahas tentang penjadwalan dan penentuan jadwal produksi, termasuk faktor-faktor yang mempengaruhi penentuan jadwal, teknik penentuan jadwal seperti jadwal maju dan mundur, serta pengurutan pekerjaan berdasarkan aturan prioritas seperti FCFS dan SPT.
PPIC adalah alat bantu utama untuk perencanaan produksi perusahaan dengan memberikan informasi tentang kapasitas produksi barang dalam jumlah dan waktu yang tepat. Tujuannya adalah memproduksi produk yang diminati konsumen sehingga perusahaan mendapatkan pesanan yang dapat diproduksi sesuai spesifikasi, kapasitas, dan jadwal pengiriman.
Laporan ini membahas analisis time series data IHSG menggunakan metode Box Jenkins. Langkah-langkahnya meliputi identifikasi stasioneritas data, transformasi data, identifikasi orde AR dan MA, pemodelan ARIMA, overfitting, dan pemilihan model terbaik berdasarkan nilai MSE terkecil. Model terbaik dipilih adalah ARIMA(2,1,3) yang kemudian digunakan untuk melakukan forecasting 1 periode ke depan.
Sistem operasi PT Coca-Cola Bottling Indonesia mengalami masalah keandalan pada line produksi minuman bernomor delapan. Analisis data kerusakan mesin konveyor, filler, dan pencuci botol menunjukkan adanya variasi keandalan dan ketersediaan mesin setiap bulannya. Upaya perbaikan yang dilakukan bagian pemeliharaan mampu menurunkan waktu perbaikan meskipun keandalan belum sepenuhnya stabil. [/ringkasan]
14-10_ Pengujian Hipotesis - Sampel Kecil.pdfssusere6d456
1. Eksperimen dilakukan untuk menguji pengaruh jenis kacang-kacangan (mentah vs rebus) terhadap kandungan protein pada tikus.
2. Terdapat dua kelompok tikus yang diberi makan kacang mentah dan rebus selama sebulan.
3. Rata-rata kenaikan protein pada tikus kacang mentah lebih tinggi daripada tikus kacang rebus.
Dokumen tersebut membahas tentang pengaruh utama faktor-faktor seperti pelanggan, pesaing, dan biaya dalam penentuan harga serta pendekatan-pendekatan dalam menentukan harga jangka pendek dan panjang seperti berbasis biaya dan berbasis pasar. Dibahas pula tentang kalkulasi biaya menggunakan metode activity based costing dan life cycle costing serta pertimbangan-pertimbangan tambahan dalam penentuan harga.
Dokumen tersebut membahas tentang perencanaan dan pengawasan operasi produksi yang meliputi peramalan produksi, perencanaan produksi, dan pengawasan persediaan. Beberapa metode peramalan yang dijelaskan adalah peramalan subjektif dan objektif seperti metode Delphi, regresi linier, dan rata-rata bergerak. Dokumen ini juga menjelaskan proses perencanaan produksi berdasarkan hasil peramalan untuk menentukan jadwal produksi dan mengelola per
MTM (Methods Time Measurement) adalah metode pengukuran waktu tidak langsung yang digunakan untuk menganalisis pekerjaan. MTM membagi pekerjaan menjadi delapan elemen gerakan dasar dan menentukan waktu untuk setiap elemen berdasarkan faktor-faktor seperti jarak, berat, dan ketelitian. Contoh kasus menggunakan MTM untuk menghitung waktu pemindahan bagian mesin dan perakitan bolpoin.
Pembahasan mengenai fisiologi kerja dalam ergonomi mencakup pendahuluan mengenai fisiologi kerja, konsep metabolisme, energi ekspenditur, serta berbagai metode pengukuran kerja fisik. Pembahasan sekilas mengenai kelelahan dan penentuan waktu istirahat juga diberikan
PETA - PETA KERJA (Industrial Engineering)Try Martanto
Dokumen tersebut merupakan analisis perancangan kerja kelompok 3 yang membahas tentang peta-peta kerja seperti peta proses operasi, diagram aliran, dan peta tangan kiri dan tangan kanan. Dokumen ini juga berisi contoh penerapan peta-peta kerja pada kasus produksi memo gantung.
Dokumen tersebut membahas tentang penjadwalan dan penentuan jadwal produksi, termasuk faktor-faktor yang mempengaruhi penentuan jadwal, teknik penentuan jadwal seperti jadwal maju dan mundur, serta pengurutan pekerjaan berdasarkan aturan prioritas seperti FCFS dan SPT.
PPIC adalah alat bantu utama untuk perencanaan produksi perusahaan dengan memberikan informasi tentang kapasitas produksi barang dalam jumlah dan waktu yang tepat. Tujuannya adalah memproduksi produk yang diminati konsumen sehingga perusahaan mendapatkan pesanan yang dapat diproduksi sesuai spesifikasi, kapasitas, dan jadwal pengiriman.
Laporan ini membahas analisis time series data IHSG menggunakan metode Box Jenkins. Langkah-langkahnya meliputi identifikasi stasioneritas data, transformasi data, identifikasi orde AR dan MA, pemodelan ARIMA, overfitting, dan pemilihan model terbaik berdasarkan nilai MSE terkecil. Model terbaik dipilih adalah ARIMA(2,1,3) yang kemudian digunakan untuk melakukan forecasting 1 periode ke depan.
Sistem operasi PT Coca-Cola Bottling Indonesia mengalami masalah keandalan pada line produksi minuman bernomor delapan. Analisis data kerusakan mesin konveyor, filler, dan pencuci botol menunjukkan adanya variasi keandalan dan ketersediaan mesin setiap bulannya. Upaya perbaikan yang dilakukan bagian pemeliharaan mampu menurunkan waktu perbaikan meskipun keandalan belum sepenuhnya stabil. [/ringkasan]
14-10_ Pengujian Hipotesis - Sampel Kecil.pdfssusere6d456
1. Eksperimen dilakukan untuk menguji pengaruh jenis kacang-kacangan (mentah vs rebus) terhadap kandungan protein pada tikus.
2. Terdapat dua kelompok tikus yang diberi makan kacang mentah dan rebus selama sebulan.
3. Rata-rata kenaikan protein pada tikus kacang mentah lebih tinggi daripada tikus kacang rebus.
Dokumen tersebut membahas tentang pengaruh utama faktor-faktor seperti pelanggan, pesaing, dan biaya dalam penentuan harga serta pendekatan-pendekatan dalam menentukan harga jangka pendek dan panjang seperti berbasis biaya dan berbasis pasar. Dibahas pula tentang kalkulasi biaya menggunakan metode activity based costing dan life cycle costing serta pertimbangan-pertimbangan tambahan dalam penentuan harga.
Dokumen tersebut membahas tentang perencanaan dan pengawasan operasi produksi yang meliputi peramalan produksi, perencanaan produksi, dan pengawasan persediaan. Beberapa metode peramalan yang dijelaskan adalah peramalan subjektif dan objektif seperti metode Delphi, regresi linier, dan rata-rata bergerak. Dokumen ini juga menjelaskan proses perencanaan produksi berdasarkan hasil peramalan untuk menentukan jadwal produksi dan mengelola per
Peramalan (forecasting) adalah memprediksi kejadian di masa depan berdasarkan data masa lalu. Metode peramalan penting untuk perusahaan dalam menentukan produksi, penjualan, dan keputusan manajemen lainnya. Ada dua jenis peramalan: kualitatif (berdasarkan pendapat ahli) dan kuantitatif (menggunakan metode seperti moving average). Peramalan kuantitatif lebih objektif dengan meminimalisir kesalahan.
Peramalan merupakan proses memperkirakan kejadian di masa depan dengan memanfaatkan data historis. Terdapat berbagai teknik peramalan, baik kualitatif berupa pendapat ahli maupun kuantitatif seperti pergerakan rata-rata dan penghalusan eksponensial. Peramalan digunakan untuk pengambilan keputusan bisnis terkait produksi, pemasaran, dan perencanaan sumber daya.
KASUS JURNAL TQM DALAM MANAJEMEN PENYEDIAAN; “Production and Supply Optimizat...Erwan Cipto Priyatmoko
Tugas presentasi mata kuliah manajemen operasional membahas produksi dan penyediaan optimasi di PT Goodyear Indonesia Tbk. Penelitian ini bertujuan membuat model Master Production Schedule berdasarkan kebijakan perusahaan, kapasitas produksi, dan pasokan serta mengevaluasi metode peramalan permintaan. Hasilnya, metode Winter dengan periode 2 terbukti paling akurat dan kapasitas produksi efektif. Sistem informasi dirancang untuk mendukung pembuatan
Mahasiswa memahami fase proses pengembangan Sistem Informasi Akuntansi yang meliputi perencanaan pengembangan sistem, analisis kelayakan, dan analisis sistem.
Ema susanti 2019020034 manaj. b1 uas manaj. operasional iemasusanti2
Makalah ini membahas tentang peramalan (forecasting) dengan merangkum 3 poin utama. Pertama, mendefinisikan peramalan sebagai seni dan ilmu untuk memprediksi masa depan yang digunakan dalam pengambilan keputusan manajemen. Kedua, menjelaskan jenis peramalan yaitu ekonomi, teknologi, dan permintaan. Ketiga, menjelaskan metode peramalan yang dibagi menjadi kualitatif dan kuantitatif serta con
Dokumen tersebut membahas tentang analisis peluang pasar, riset pemasaran, perilaku konsumen, dan segmentasi pasar. Dokumen ini memberikan penjelasan singkat mengenai konsep-konsep penting dalam pemasaran seperti analisis peluang pasar, riset pemasaran, perilaku konsumen, serta segmentasi pasar."
Dokumen tersebut membahas tentang pendekatan kerangka logis (logical framework approach) dalam perencanaan program. Secara singkat, dokumen menjelaskan tentang pentingnya analisis situasi, pengembangan rantai hasil, dan penyusunan matriks kerangka logis untuk merencanakan aktivitas program, mengukur capaian output dan outcome, serta menentukan asumsi-asumsi penting.
Dokumen tersebut membahas pendekatan kerangka logis (logical framework approach) dalam perencanaan program. Terdiri dari beberapa bagian utama yaitu penjelasan konsep dasar perencanaan strategis, logical framework approach, tahap-tahap perencanaan menggunakan pendekatan ini, dan contoh pembuatan matriks kerangka logis beserta indikator-indikator kinerjanya.
Tiga kalimat ringkasan dokumen tersebut adalah:
Dokumen tersebut membahas konsep dan tahapan manajemen proyek serta pengawasan dan pengendaliannya, termasuk rapat rutin untuk memantau proyek pembangunan dan mengatasi masalah dengan segera.
Similar to PPIC Forecasting [Autosaved] [Autosaved].pptx (20)
ANALISIS PENGARUH INDUSTRI BATU BARA TERHADAP PENCEMARAN UDARA.pdfnarayafiryal8
Industri batu bara telah menjadi salah satu penyumbang utama pencemaran udara global. Proses ekstraksi batu bara, baik melalui penambangan terbuka maupun penambangan bawah tanah, menghasilkan debu dan gas beracun yang dilepaskan ke atmosfer. Gas-gas tersebut termasuk sulfur dioksida (SO2), nitrogen oksida (NOx), dan partikel-partikel halus (PM2.5) yang berbahaya bagi kesehatan manusia dan lingkungan. Selain itu, pembakaran batu bara di pembangkit listrik dan industri menyebabkan emisi karbon dioksida (CO2), yang merupakan penyebab utama perubahan iklim global dan pemanasan global.
Pencemaran udara yang disebabkan oleh industri batu bara juga memiliki dampak lokal yang signifikan. Di sekitar area penambangan, debu batu bara yang dihasilkan dapat mengganggu kesehatan masyarakat dan ekosistem lokal. Paparan terus-menerus terhadap debu batu bara dapat menyebabkan masalah pernapasan seperti asma dan bronkitis, serta berkontribusi pada penyakit paru-paru yang lebih serius. Selain itu, hujan asam yang disebabkan oleh emisi sulfur dioksida dapat merusak tanaman, air tanah, dan ekosistem sungai, mengancam keberlanjutan lingkungan di sekitar lokasi industri batu bara.
3. Peramalan (Forecasting) :
- Forecasting is a Prediction, projection or estimation of occurrences of uncertain
future event or level of activity (Tersine, 1994).
- Forecasting is the art of specifying meaningful information about the future (Narasimhan, et.al.,
1995)
Forecasting / peramalan memberikan sebuah prediksi terhadap perencanaan / tindakan apa yang
harus dilakukan pada waktu yang akan datang, dengan memanfaatkan sebanyak mungkin informasi
yang tersedia hingga pada saat ini.
Pentingnya sebuah peramalan adalah :
– Sebagai dasar referensi untuk melaksanakan aktivitas perencanaan
– Untuk mengantisipasi kemungkinan perubahan keadaan, sehingga perencanaan yang dilakukan
sesuai untuk kondisi yang akan datang
MEMPREDIKSI (Predicting) TIDAK SAMA DENGAN MENEBAK (Guessing) !!!!
4. Prinsip Peramalan
• Tidak ada peramalan yang benar-benar tepat/sempurna, setiap peramalan akan selalu memiliki tingkat
kesalahan, sehingga perlu dilakukan perhitungan error pada setiap metode peramalan
• Peramalan akan lebih akurat apabila dilakukan dalam pada kumpulan berbagai produk dibandingkan apabila
dilakukan terhadap 1 jenis produk
• Tingkat akurasi peramalan akan semakin menurun seiring dengan meningkatnya horizon waktu peramalan
• Hanya dapat dilakukan terhadap independent demand , tidak diperbolehkan melakukan peramalan terhadap
dependent demand
– Independent Demand
Permintaan terhadap material , parts atau produk yang bebas, tidak terkait dengan struktur akhir Bill of Material (BOM) sebuah produk akhir
– Dependent Demand
Permintaan terhadap material , parts atau produk yang terkait langsung dari struktur Bill of Material (BOM) untuk sebuah produk akhir
5. Definisi
• Bill of Material (BOM) merupakan rangkaian struktur komponen
yang digunakan untuk memproduksi barang jadi.
• Bill of Material (BOM) adalah sebuah daftar yang
mencantumkan seluruh sub assembly, part, dan bahan baku
beserta jumlahnya masing-masing, yang diperlukan untuk
membuat sebuah produk jadi.
Bill of Material (B.O.M.)
6. Fungsi BOM
• Mendefinisikan sebuah produk, untuk membedakan 1 produk dengan
produk yang lain nya
• Memudahkan penjadwalan produksi induk (MPS)
• Dasar perencanaan kebutuhan bahan baku (MRP)
• Dasar perhitungan harga pokok produksi
• Memudahkan koordinasi antar berbagai divisi, khusus nya yang berikaitan
dengan produksi
• Sebagai acuan untuk pengembangan produk
Bill of Material (B.O.M.)
8. • Huruf menunjukkan
proses assembly dan
subassembly
• Angka menunjukkan
parts yang dibutuhkan
• Angka didalam tanda
kurung ( ),
menunjukkan jumlah
parts yang dibutuhkan
untuk assembly /
subassembly
Bill of Material (BOM) Tree
A
10 (3)
LT = 1
B (1)
LT = 2
C (1)
LT = 2
20 (1)
LT = 1
D (2)
LT = 2
10 (1)
LT = 1
30 (1)
LT = 1
30 (2)
LT = 1
40 (1)
LT = 1
50 (1)
LT = 1
Level 0
Level 1
Level 2
Level 3
9. Assembly
Component Parts
Number (SKU)
Quantity per
Assembly
Lead
Time
Description
A B 1 2
C 1 2
10 3 1
B D 2 2
20 1 1
30 2 1
C 40 1 1
50 1 1
D 10 1 1
30 1 1
Single-Level Explosion
Assembly Component
Quantity
Required
Description
A 10 5
20 1
30 4
40 1
50 1
( B ) 1
( C ) 1
( D ) 2
Summary Explosion
10. Component Parts Number (SKU) Assembly Used on Quantity Description
30 D 1
. B 2
. . A 1
C 2
. A 1
Indented Implosion BOMFor Component 30
Component
Parts Number
(SKU)
Assembly Used
On
Quantity per
Assembly
Description
D A 2
B 2
10 A 5
B 2
D 1
30 A 4
B 2
C 2
D 1
Summary Implosion BOMfor Component D, 10 & 30
12. Langkah-langkah melakukan Forecasting
1. Menentukan tujuan dari forecasting
2. Menetapkan Independent Demand yang akan diramalkan
3. Menentukan horizon waktu peramalan
4. Memilih teknik peramalan
5. Mengumpulkan data
6. Membuat peramalan
7. Mengaplikasikan hasil peramalan
8. Memonitor hasil peramalan
14. Horizon Peramalan
• Horizon Peramalan : seberapa jauh ke depan peramalan akan dilaksanakan, erat kaitan nya
dengan seberapa jauh perencanaan yang akan kita lakukan
• Periode Peramalan : menunjukkan basis waktu peramalan (misal : mingguan, 2 mingguan,
bulanan, tahunan, dst)
• Penentuan waktu peramalan tergantung dari tujuan dan situasi & kondisi dari masing-
masing industri
DATA FORECAST
Horison Peramalan
Periode
peramalan
15. Horizon Peramalan
• Peramalan jangka panjang
– Berkaitan dengan perencanaan bisnis, analisa fasilitas, proyek jangka panjang, pengembangan produk baru, investasi modal
– Karakteristik :
• Analisa data hanya dilakukan 1 kali (one-time analysis)
• Keputusan dan pertimbangan dilakukan oleh jajaran top level management
• Lebih banyak menggunakan data eksternal
• Dilakukan terhadap beberapa produk / family produk
• Peramalan jangka menengah
– Berkaitan dengan perencanaan anggaran, perencanaan produksi dan perencanaan pembelian material
– Karakteristik :
• Bersifat periodikal, dilakukan dalam jangka waktu tertentu (1 bulan / 3 bulan sekali)
• Dilakukan oleh mid level management
• Menggunakan teknik kualitatif dan kuantitatif
• Dilakukan terhadap beberapa produk / family produk
• Peramalan jangka pendek
– Berkaitan dengan perencanaan distribusi inventory, perencanaan material.
– Karakteristik :
• Dilakukan secara teratur dan berulang-ulang
• Menggunakan data internal perusahaan
• Menggunakan teknik kuantitatif
• Dilakukan secara terperinci untuk banyak item
16. Data Peramalan
• Perencanaan produksi berusaha
memenuhi permintaan pasar
(demand)
• Data permintaan pasar sulit
diukur
• Penjualan biasa dipakai sebagai
pendekatan
• Baik jika bisa memperoleh data
penjualan pasar keseluruhan
Total Market
Our
company
market
Competitor
market
17. Metode Peramalan
• Metode Kualitatif
– Bergantung penilaian dan pengalaman seseorang
(subyektifitas)
– Data tidak tersedia dan atau tidak mencukupi, kondisi
yang berubah.
– Dapat terhubung langsung dangan lingkungan dan
informasi dari dalam perusahaan.
• Metode Kuantitatif
− Prosedur formal, yang menggunakan model matematika
− Menggunakan data masa lalu untuk memperkirakan masa
yang akan datang
− Diasumsikan pola data masa lalu akan berlanjut pada masa
yang akan datang
Forecasting
Method
Qualitative
Method
Quantitative
Method
Causal
Method
Time Seires
Method
Smoothing
Method
Average
Method
18. Metode Peramalan Kualitatif
Metode Management Decision /
Jury Of Executives
• Peramalan yang dilakukan oleh
eksekutif/manajer tingkat atas
perusahaan karena kemampuan (intuisi
dan pengalaman) yang dimiliki yang
dikombinasikan dengan statistik.
• Biasanya digunakan untuk perencanaan
produk baru dan perencanaan jangka
panjang.
• Kelebihan: memberikan pandangan
yang lebih luas & lebih cepat dalam
mencapai kata sepakat dalam
menentukan nilai.
• Kelemahan: salah satu eksekutif dapat
mendominasi eksekutif yang lain
Metode Delphi
• Cara yang sistematis untuk mendapatkan
keputusan bersama dari suatu grup yang
terdiri dari para ahli berbagai disiplin
ilmu di luar perusahaan.
• Para ahli tersebut tidak pernah
ditemukan satu dengan yang lain.
• Kelebihan: memberikan perpektif lebih
luas. Biasanya utk perencanaan jangka
panjang termasuk perubahan teknologi.
• Kelemahan: membutuhkan waktu lebih
lama & tidak menghasilkan satu
kesepakatan tapi rentang jawaban.
19. Metode Peramalan Kualitatif
Penelitian Pasar (Market Research)
• Metode ini mengumpulkan dan
menganalisa fakta secara sistematis
yang berhubungan dengan pemasaran
dan dapat memecahkan masalah yang
berhubungan dengan produk dan
metode pemasaran.
• Teknik yang biasa digunakan survey
konsumen.
• Sering digunakan untuk perenacanaan
produk baru, iklan dan promosi.
• Hasilnya dapat langsung digunakan
untuk peramalan produk baru.
• Kelamahannya adalah sulit membuat
kuisener dan butuh waktu lama.
Metode Ekspektasi Pengguna (User's
Expectation)
• Perusahaan mengumpulkan pendapat
dari pihak-pihak diluar perusahaan
untuk mendapat tentang rencana
pembelian /penggunaan konsumen.
20. Metode Peramalan Kuantitatif
Metode Causal
• Metode peramalan yang didasari atas konsep sebab-akibat, bahwa demand akan
muncul karena memiliki faktor penyebab. Jika hubungan antara sebab-akibat
dapat diketahui maka demand di waktu yang akan datang dapat diketahui
– Demand = Variabel dependent / Variabel tidak bebas
– Faktor penyebab = Variabel Independent / Variabel bebas
• Metode ini umumnya menggunakan regresi linier maupun non linear sebagai
alat untuk mencari hubungan sebab akibat tersebut.
bX
a
Y
n
X
b
Y
a
)
(
2
2
)
(
)
)(
(
)
(
X
X
n
Y
X
XY
n
b
21. t y
Week t2
Sales ty
1 1 150 150
2 4 157 314
3 9 162 486
4 16 166 664
5 25 177 885
t = 15 t2
= 55 y = 812 ty = 2499
(t)2
= 225
2
2
)
(
)
)(
(
)
(
X
X
n
Y
X
XY
n
b
n
X
b
Y
a
)
(
5
.
143
5
)
15
(
3
,
6
812
a
3
.
6
225
275
12180
12495
225
)
55
(
5
)
812
(
15
)
2499
(
5
b
y = 143.5 + 6.3t
22. Time Series Forecasts
• Metode peramalan yang memprediksi demand di masa depan berdasarkan data masa lalu
• Dengan mempelajari perilaku data historis, maka hubungan antara demand dan waktu
dapat diformulasikan dan digunakan untuk memprediksi demand di masa yang akan.
• Data historis yang digunakan dalam peramalan time series, pasti memiliki salah satu atau
lebih komponen berikut :
– Trend
– Seasonality
– Cycle Business
– Konstan
– Random Variations
23. Komponen Time Series
• Trend
– Pergerakan data umum nya dalam jangka waktu yang lama
– Secara terus menerus menunjukkan pola naik / turun
– Dipengaruhi oleh tren, budaya, teknologi, usia, populasi, dll
– Contoh : Penjualan SEPEDA saat ini, Penjualan handphone / alat elektronik,
Penjualan item fashion, dll
25. Komponen Time Series
• Seasonal
– Pergerakan data umum nya dalam jangka waktu tertentu (misal : bulanan,
tahunan, dll)
– Memiliki pola fluktuatif (naik/turun) secara reguler
– Dipengaruhi oleh musim, hari besar, masa liburan, aktivitas agriculture
26. Komponen Time Series
• Business Cycle
– Dipengaruhi oleh faktor siklus bisnis antara lain ekonomi makro, kebijakan politik,
hubungan bilateral, dll
– Pergerakan naik/turun yang berulang-ulang
– Durasi pergerakan dalam beberapa tahun
– Sering kali bersifat kausal
27. Komponen Time Series
• Random Variations
– Dipengaruhi oleh kejadian yang tidak dapat diprediksi (misal : COVID-19)
– Tidak memiliki pola tertentu
– Periode jangka pendek dan tidak berulang
M T W T F
29. Metode Peramalan Time Series
• Naïve Method
• Simple Average
• Moving Average
• Weighted Moving Average
• Exponential Smoothing (ES)
• ES with Trend & Seasonality
30. Time Series – Naïve Method
• Konsep dasar, penjualan
periode yang akan datang
adalah sama dengan
periode saat ini
t
1
t X
F
Keterangan :
Ft+1 = Peramalan (forecast) periode t+1
Xt = Data Penjualan Aktual periode t
31. Time Series – Simple Average
• Konsep dasar, mengambil rata-rata data
penjualan periode sebelumnya sebagai nilai
permintaan periode berikut nya.
• Bertujuan untuk meratakan data (data
leveling)
• (+) : Sangat mudah digunakan
• (-) : Semua data dianggap memiliki tingkat
revelansi yang sama
32. Time Series – Moving Average
• Konsep dasar, mengambil rata-rata dari
penjualan beberapa periode terakhir
untuk peramalan permintaan periode
selanjutnya
• Bertujuan untuk mengurangi variasi
random/ pemulusan (smoothing) data
• Semua data terdahulu dianggap memiliki
relevansi yang sama
• Cocok untuk data yang relatif stabil dan
tidak memiliki pola trend/seasonal
33.
34. Time Series – Weighted Moving Average
• Konsep nya sama dengan Moving Average,
tetapi nilai data diberi bobot dimana
periode yang paling dekat dengan periode
peramalan diberi bobot yang lebih besar
t
1
n
t
i
i
1
i
t
1
t X
F
n = Jumlah Periode
i = Bobot yang digunakan untuk periode ti+1
47.2 = 0.6*47 + 0.3*48 + 0.1* 46
32.7 = 0.6*23 + 0.3*47 + 0.1* 48
35. Single Exponential Smoothing (SES)
• Mirip dengan Weighted Moving Average
• Memperhitungkan kesalahan dari
peramalan pada periode sebelumnya
• Peramalan menggunakan seluruh data
historis, akan tetapi kita hanya
menggunakan data peramalan paling akhir
dan error nya
• Memberikan bobot yang lebih besar
terhadap pengamatan yang paling terkini
• Tidak memperhitungkan Trend dan
Seasonality
)
(
1 t
t
t
t F
A
F
F
α = Smoothing Constant , dimana nilai nya
adalah 0 < α < 1
α = 1 ; Data historis tidak memiliki pengaruh
terhadap peramalan (under smoothing)
α = 0 ; Data historis memiliki pengaruh yang
sama terhadap peramalan (over smoothing)
Memilih nilai α :
• Biasanya lebih condong kearah nilai 0
• Typical value of α = 0.1 s/d 0.3
Ft+1 = Forecast demand pada periode t+1
Ft = Forecast demand pada periode t
At = Actual demand pada periode t
t
t
t F
A
F )
1
(
1
36. Semakin kecil nilai Alpha, semakin smooth grafik yang dihasilkan
Alpha 0.3
Periode Demand Error
1 10
2 18 - 10 8.00
3 29 Ft = 10 + 0.3 (18-10) 12.4 16.60
4 15 Ft = 12.4 + 0.3 (29-12.4) 17.4 -2.38
5 30 Ft = 17.4 + 0.3 (15-17.4) 16.7 13.33
6 12 Ft = 16.7 + 0.3 (30-16.7) 20.7 -8.67
7 16 Ft = 20.7 + 0.3 (12-20.7) 18.1 -2.07
8 Ft = 18.1 + 0.3 (16-18.1) 17.4
Forecast
Alpha 0.6 Alpha 0.8
Periode Demand Forecast Error Periode Demand Forecast Error
1 10 1 10
2 18 10 8.00 2 18 10 8.00
3 29 14.8 14.20 3 29 16.4 12.60
4 15 23.3 -8.32 4 15 26.5 -11.48
5 30 18.3 11.67 5 30 17.3 12.70
6 12 25.3 -13.33 6 12 27.5 -15.46
7 16 17.3 -1.33 7 16 15.1 0.91
8 16.5 8 15.8
)
(
1 t
t
t
t F
A
F
F
37. • Langkah-langkah :
1. Update exponential
smoothing
2. Update trend
3. Forecast P periode pada
masa yang akan datang
Holt’s Exponential Smoothing (Double
E.S.)
• Digunakan apabila terdapat pola
data Trend
• Mirip dengan single exponential
smoothing, dengan tambahan trend
smoothing parameter
)
)(
1
(
1 t
t
t
t T
F
A
F
t
t
t
t T
F
F
T )
1
(
)
( 1
1
1
1 .
t
t
p
t T
P
F
F
Ft+1 = Forecast demand pada periode t+1
Ft = Forecast demand pada periode t
At = Actual demand pada periode t
α = Base smoothing parameter ; (0 < <1)
β = Trend smoothing parameter ; (0 < <1)
P = Jumlah periode akan datang yang akan
diramalkan
39. Winter’s Exponential Smoothing
(Triple E.S.)
• Menambahkan 1 element baru
yaitu Seasonal pada Holt’s E.S.
• Langkah-langkah :
1. Update exponential smoothing
2. Update trend
3. Update Seasonal
4. Forecast P periode pada masa yang
akan datang
)
).(
1
(
. 1
1
T
T
P
T
T
T T
F
S
A
F
1
1 ).
1
(
)
.(
T
T
T
T T
F
F
T
P
T
T
T
T S
F
A
S
).
1
(
.
Ft+1 = Forecast demand pada periode t+1
Ft = Forecast demand pada periode t
At = Actual demand pada periode t
α = Base smoothing parameter ; (0 < <1)
β = Trend smoothing parameter ; (0 < <1)
Seasonal smoothing parameter ; (0 < <1)
P = Jumlah periode akan datang yang akan
diramalkan T
T
T
P
T S
PT
F
F ).
(
41. Mengukur Keakuratan Peramalan
1. MEAN ABSOLUTE DEVIATION
2. MEAN SQUARE DEVIATION
3. MEAN FORECAST ERROR
4. MEAN ABSOLUTE PRECENTAGE ERROR
)
n
F
A
MSE
n
t
t
t
1
2
)
n
RSFE
n
F
A
MFE
n
t
t
t
1
n
t t
t
t
A
F
A
n
MAPE
1
100
At = Actual demand periode-t
Ft = Forecast demand periode-t
n = jumlah periode peramalan yang terlibat
n
F
A
MAD
n
t
t
t
1
42. 5. Tracking Signal
adalah suatu ukuran bagaimana baiknya
suatu ramalan memperkirakan nilai-
nilai aktual.
Tracking Signal dihitung sebagai
Running Sum Of Forecast Error (RSFE)
dibagi dengan Mean Absolute Deviation
(MAD)
)
)
n
t
t
t
n
t
t
n
t
t
t
n
t
t
F
A
n
F
A
Signal
Tracking
n
F
A
F
A
MAD
RSFE
Signal
Tracking
1
1
1
1
Tracking Signal positif : nilai aktual permintaan > peramalan
Tracking signal negatif : nilai aktual permintaan < peramalan
Tracking Signal yang baik apabila memiliki RSFE yang rendah
dan memiliki positive error sama banyak atau seimbang dengan
negative error, sehingga pusat tracking signal mendekati nol.
Apabila Tracking signal telah dihitung, dapat dibangun peta
kontrol tracking signal yang memiliki batas kontrol atas atau
batas kontrol bawah
Para Ahli menyatakan bahwa batas kontrol tracking signal yang
diperbolehkan adalah ± 4, sebagai batas pengendalian untuk
tracking signal
49. Verifikasi Peramalan
• Dilakukan untuk memverifikasi apakah fungsi peramalan yang digunakan
mewakili pola data yang ada.
• Metoda verifikasi : moving range chart
• Moving Range
• Average moving range
• Control limits
) )
1
1 A
F
A
F t
t
t
t
MR
1
n
MR
MR
MR
LCL
MR
UCL
66
.
2
66
.
2
53. Yang harus dilakukan apabila peramalan out of control
• Periksa perubahan yang mungkin terjadi (misal : ada periode
dimana pabrik shutdown, ada permasalahan pada tenaga
sales, dll)
• Jika penyebab dapat di identifikasi, maka hasil ramalan dapat
di anggap valid dan masih dapat dipergunakan
• Jika tidak, tunggu/cari bukti-bukti penyebab yang baru, jika
tetap tidak ada bukti dan out of control maka harus
dipertimbangkan untuk mengganti metode peramalan
54. • Hitung persentase kuantitas item masing-masing terhadap
kuantitas famili pada data masa lalu (semua dalam unit agregat)
• Gunakan persentase ini untuk menentukan kuantitas item masing-
masing dari Rencana Agregat. Output adalah MPS dalam satuan
agregat
• Lakukan pembagian MPS (yang masih dalam satuan agregat)
dengan nilai konversi sehingga dihasilkan MPS dalam satuan
individu item
Aggregate Planning
Teknik Persentase
55. Contoh(1)
Data item (unit)
Perioda 1 2 3 4 5 6 Harga per unit
Produk A 200 220 240 230 250 260 Rp. 3000
Produk B 600 650 700 690 720 770 Rp. 2000
Produk C 50 55 60 58 60 60 Rp. 5000
Data Agregat (dalam satuan Rp. 1000)
Perioda 1 2 3 4 5 6 Total Persentase
Produk A 600 660 720 690 750 780 4200 29,6%
Produk B 1200 1300 1400 1380 1440 1540 8260 58,3%
Produk C 250 275 300 290 300 300 1715 12,1%
Family X 2050 2235 2420 2360 2490 2620 14.175 100,0%
56. Contoh(2)
t At tAt t2
1 2050 2050 1
2 2235 4470 4
3 2420 7260 9
4 2360 9440 16
5 2490 12450 25
6 2620 15720 36
21 14175 51390 91
n
t
b
A
a
n
t
n
t
t
1 1
n
t
n
t
n
t
n
i
n
t
t
t
t
t
n
t
A
tA
n
b
1
2
1
2
1 1 1
)
(
b = 101,6 a = 2006,9
Ft = 2006,9 + 101,6 t
Dari data agregat tersebut, dilakukan peramalan.
57. Contoh(3)
• Berdasarkan model ramalan tersebut, dapat dihitung
permintaan agregat pada perioda ke 7, yaitu:
F7 = 2.006.900 + 101.600 x 7 = 2.718.100
F8 = 2.006.900 + 101.600 x 8 = 2.819.700
F9 = 2.006.900 + 101.600 x 9 = ?
• Bila dalam penentuan rencana agregat (aggregate plan)
diasumsikan menggunakan strategi chase, maka nilai rencana
agregat akan sama dengan nilai ramalan
58. Contoh(4)
• Dengan demikian nilai rencana agregat pada perioda ke 7 adalah: Rp.
2.718.100
• Dengan teknik persentase, disagregasi dilakukan untuk memperoleh MPS,
yaitu:
Produk A = x Rp. 2.718.100 =
Produk B = x Rp. 2.718.100 =
Produk C = x Rp. 2.718.100 =
0,296
0,583
0,121
Rp. 804.557,6
Rp. 1.584.652,3
Rp. 328.890,1
MPS ini masih dalam unit agregat, sehingga perlu dilakukan
konversi untuk memperoleh unit item. Konversi ini
menggunakan harga jual per unit masing-masing produk