Edi Satriyanto,M.Si

1
Forecasting
Teknik Peramalan dan aplikasinya

• Edi Satriyanto,M.Si

2
Pendahuluan

• Forecasting
• Peramalan(perkiraan) mengenai sesuatu yg
  belum terjadi.
• Syarat datanya data yg akan diramal tdk boleh
  random(acak).Artinya harus memiliki Pola.
• Mengapa perlu meramal
• Unsur ketidak pastian
• Untuk perencanaan kedepan
• Sbg salah satu alat DSS

3
Metode

• Forecast dgn Smooting
• Metode Dekomposisi
• Forecast dengan Metode Input Output
• Auto Regresi dan Autoregresi
• ARIMA
• Regresi

4
Metode Forecast Dgn Smooting

• Metode Single Moving Average

5
Contoh Soal
No Bulan Permintaan Konsumen Forecast Forecast
No Bulan Permintaan Konsumen 3 Bulan Moving Average 5 Bulan Moving Average
1 Januari 20 - -
2 Feb 21 - -
3 Maret 19 - -
4 Apr 17 20 -
5 Mei 22 19 -
6 Jun 24 19.33 19.8
7 Jul 18 21 20.6
8 Agu 21 21.33 20
9 Sep 20 21 20.4
10 Okt 23 19.67 21
11 Nop 22 21.33 21.20


6
(No Transcript)
7
Sifat-Sifat Single Moving Average

• Memerlukan data historis selama jangka waktu
  tertentu.
• Semakin panjang jangka waktu moving average akan
  menghasilkan moving average yg semakin halus.

8
Menghitung Forecast Error

• Absolut Error
• Squared error

9
No Bulan Permintaan Konsumen Forecast Forecast Forecast Error Untuk 3 bulan MA Forecast Error Untuk 3 bulan MA Forecast Error Untuk 3 bulan MA
No Bulan Permintaan Konsumen 3 Bulan Moving Average 5 Bulan Moving Average Error Error Mutlak Error kwadrat
1 Januari 20 - -
2 Feb 21 - -
3 Maret 19 - -
4 Apr 17 20 - -3 3 9
5 Mei 22 19 - 3 3 9
6 Jun 24 19.33 19.8 4.67 4.67 21.8
7 Jul 18 21 20.6 -3 3 9
8 Agu 21 21.33 20 -0.33 0.33 0.11
9 Sep 20 21 20.4 -1.00 1 1
10 Okt 23 19.67 21 3.33 3.33 11.01
11 Nop 22 21.33 21.20 0.67 0.67 0.45
Jumlah 4.34 19.00 61.38
Rata2x 0.54 2.38 7.67
10
Double Moving Average
(1) Periode (tahun) (2) Permintaan Barang X (3) 4 Tahub MA dari(2) St (4) 4 Tahub MA dari (3) St (5) Nilai a atSt ( St-St) (6) Nilai b bt2( St-St)/(V-1) Dimana Vjangka waktu moving average (7) Forecast abm untuk m1
1 120 - - - - -
2 125 - - - - -
3 129 - - - - -
4 124 14.5 - - - -
5 130 127.00 - - - -
6 140 130.75 - - - -
7 128 130.50 128.19 132.81 1.54 -
8 136 133.50 130.44 136.56 2.04 132.811.54 134.35
9 142 136.50 132.81 140.19 2.46 138.60
10 130 134.00 133.94 134.37 0.25 142.65
11
TugasTake Home(UTS)

• 1).Buat program moving average
• a. Cari studi kasus utk data dilap(asal
  data ditulis).
• b. Entri datanya dan cari hasil peramalannya.
• c. Cari Errornya dgn metode Square Errror
• 2). Analisa data studi kasus anda dgn beberapa
  metode forecast yg ada.Gunakan Minitab.Bandingkan
  hasilnya, cari model yang mnrt anda paling baik.
• Nb. Dikumpulkan tgl 31 Mei 2007
• Cover,print out data-pengolahan data dan
  analisa serta kesimpulan.