Metode Suavização exponencial Suavização adalah mengambil rata 8211 rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Suavização exponencial adalah suatu metodo peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponencial terhadap nilai 8211 nilai observasi yang Lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode explonential smoothing merupakan pengembangan dari metode média móvel. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Single Exponential Smoothing Metode único suavização exponencial merupakan perkembangan dari metodo média móvel sederhana, yang mula 8211 mula dengan rumus sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbedaan antara St1 dan St adalah sebgai berkut: ( A) Pada St1 terdapat sedangkan pada St tidak terdapat (b) Pada St terdapat sedangkan pada St1 tidak terdapat (Pangestu Subagyo, 1986: 18) Dengan melihat hubungan di atas maka kalau nilai St sudah diketahui maka nilai St1 dapat dicari berdasarkan nilai St itu Kalau (1.5) bisa diubah menjadi: (1.6) Di dalam metode Exponential smothing nilai diganti dengan sehingga rumus forecast menjadi: St1 Xt (1 8211) St (1.7) ( Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan tabela di bawah ini Tabela I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Suavização exponencial Não Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Su Mber (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok Digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara aleatório (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponential Smoothing Metode ini merupakan modelo linear yang dikemukakan oleh Brown. Didalam merode Double Exponential Suavizar dilakukan proses suavizar dua kali, sebagai berikut: St Xt (1 8211) St-1 (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) Rumusan ini agak berbeda dengan rumus Único Suavização exponencial karena Xt dapat dipakai untuk mencari St Bukan St1 Forecast dilakukan dengan rumus: Stm at btm (1.10) m jangka waktu previsão kedepan (1.11) (1.12) Metode dupla exponencial suavização ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan dados yang mengalami tendência naik. Agar dapat menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 dan St-1 harus tersedia tetapi pada saat t 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 nilai ini harus ditentukan pada awal periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkan St dan St sama dengan Xt atau dengan menggunakan suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Metodo duplo esmagamento exponencial untuk penjualan barang X. Tabela 2 Volume penjualan barang X NO PERMINTAAN BARANG 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber (pangestu Subagyo, 1986: 26) Akan dicari ramalan minggu ke-6 dengan menggunakan rumus ( 1.10) dengan 0,2. Perhitungan di mulai dengan menghitung St172 dengan rumus (1.8) yaitu St Xt (1-) St-1. X1 120, karena belum cukup data St dianggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapatkan kemudian mencari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga secara berangkai didapatkan: Harga-harga a dan b diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari secara berangkai didapat harga: dari secara berangkai didapat harga-harga Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm em btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode Triple Exponential Smoothing Metode ini merupakan metodo previsão yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat previsão yang berfluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prevenção de pembuatan de Prosedur dengan metode ini sebagai berikut: Carilah nilai dengan rumus sebagai berikut: (1.13) Untuk tahun pertama nilai belum bisa dicari dengan rumus di atas, maka boleh ditentukan dengan bebas. Biasanya ditentukan sama seperti nilai yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditentukan seperti nilai yang terjadi pada tahun pertama: Carilah nilai (1.15) Untuk nilai tahun pertama biasanya dianggap sama dengan data tahun pertama. Carilah nilai (1.16) Carilah nilai (1.17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan forecastnya (1.19) m adalah jangka waktu maju ke depan, yaitu berapa tahun yang akan datang forecast dilakukan. Em, bt, ct adalah nilai yang telah dihitung sesuai dengan rumus di depan. Contoh penggunaan metode Triple Exponential Suavização untuk peramalan penjualan kita gunakan dados tabel 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai dan maka kita harus mencari nilai. Em, bt, ct dengan. 120 dengan rumus (1.16) diperoleh harga-harga Dengan mengggunakan rumus (1.16) (1.17) (1.18) harga at, bt, ct bisa didapat Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus (1.19) 2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah memberikan sesuatu dengan mendapatkan sebuah ganti yang berupa uang atau dengan kata lain hanya meliputi kegiatan pemindahan hak atas sesuatu produk dari penjualan kepada pembeli. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manajemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual untuk mengajak orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peramalan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengertian peramalan dikemukakan: Menurut Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur dan menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Peramalan adalah usaha untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situaçao kondisi dengan memperkirakan kondisi yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. 2.3 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah: a. Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. B. Untuk pengawasan dalam persediaan. C. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. D. Untuk pengawasan pembelanjaan. E. Untuk penyusunan kebijaksanaan yang efektif dan efisien. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan yang didasarkan atas dados yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan modelo dalam menganalisa data tersebut. Desarmando itu jika dilihat dari jangka waktu peramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya lebih diário setengah tahun atau tiga semestre. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan yang disusun atas dados kualitatif paada masa lalu hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya informasi tentang keadaan lain. B. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk dados. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metode peramalan, pertama kita perlu mengetahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. Yaitu: 1. Horizon Waktu (Time Horizon) Periode waktu selama suatu keputusan atau analisa akan mempunyai pengaruh, dan waktu itu manajer harus merencanakan dan memperhitungkan pengaruh-pengaruh pemilihan tehnik dan metode yang tepat. Horizon waktu umumnya dapat dibagi dalam jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang. 2. Tingkat perincian (Nível de Detalhe). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produk perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, eang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Umumnya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, dados penyimpangan, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan variasi-variasi atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagi maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan dados massa lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (nível médio), kecenderungan (tendência), musiman (sazonalidade), siklus (Ciclo) dan kesalahan (erro). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metodo ini merupakan metodo yang termudah dalam teknik peramalan deret waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, tendência, atau komponen siklus pada dados permintaan pada saat ini. Mover média ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan dados dari beberapa periode terbaru atau terakhir dados dados tersebut dijadikan dados peramalan untuk periode yang akan datang. uma. Rumus rata-rata bergerak (média móvel) Jumlah Permintaan Pada N Periode Terakhir 1 Temp msohtmlclip1 01 clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Weight Moving Average) Desodorante metode rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Weight Moving Average) dimana pada setiap elemen data kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Weight Moving Average) WMA (dados penjualan terakhir x bobot ke 82111) (Data x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Dados penjualan nyata untuk bulan ke-1 100, ke-2 90, ke-3 105, dan F5 0,40 (95) 0,30 (105) 0,20 ( 90) 0,10 (100) F5 38 31,5 18 10 c. Pemulusan Eksponensial (Emsponensial Smoothing). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap dados masa lalu dengan cara eksponensial sehingga dados paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana previsão dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Sujeição Eksponensial) Ft Ramalan untuk periode sekarang (t) Ft 1 Ramalan yang dibujo untuk periode terakhir (t-1) a Suavidade constante A 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1 Temp msohtmlclip1 01 clipimage005.gif a Nilai a yang terendah terutama Cocok bila permintaan produk perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 unidade A 1 1000 unidade a 0,50
No comments:
Post a Comment