1 / 56

PERAMALAN ( FORECASTING )

PERAMALAN ( FORECASTING ). EMA402 – Manajemen Rantai Pasokan. Pembahasan Materi #7. Pengertian Alasan Tujuan Jenis Validitas Taksonomi Metode Kualitatif Metode Kuantitatif Time Series Metode Peramalan Permintaan Moving Average Weighted Woving Average Exponential Smoothing

liluye
Télécharger la présentation

PERAMALAN ( FORECASTING )

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. EMA402 - ManajemenRantaiPasokan PERAMALAN (FORECASTING) EMA402 – ManajemenRantaiPasokan

  2. PembahasanMateri #7 • Pengertian • Alasan • Tujuan • Jenis • Validitas • Taksonomi • MetodeKualitatif • MetodeKuantitatifTime Series • MetodePeramalanPermintaan • Moving Average • Weighted Woving Average • Exponential Smoothing • Model Trend Linear Multiplicative • ModelSimple Linear Regression • KesalahanPeramalan • PengendaliandanPengawasanPeramalan EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  3. Pengertian(1) • Oxford Dictionary, “Forecastis a statement about what will happen in the future, based on information that is available now”. (Peramalan adalah pernyataan tentang apa yang akan terjadi di masa depan, berdasarkan informasi yangtersedia sekarang). • Peramalanadalahsenidanilmuuntukmemprediksimasadepan. • Peramalanadalahtahapawal, danhasilramalanmerupakandasar bagiseluruhtahapanpadaperencanaanproduksi. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  4. Pengertian(2) • Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess), tetapidenganmenggunakanteknik-tekniktertentu, makaperamalanmenjadilebihsekedarperkiraan. • Peramalandapatdikatakanperkiraan yang ilmiah (educated guess). Setiappengambilankeputusan yang menyangkutkeadaan di masa yang akan datang, maka pasti ada peramalan yang melandasi pengambilan keputusan tersebut. (Sofyan Assauri, 1984, hal. 1). EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  5. AlasanPeramalan • Adaketidakpastianaktivitasproduksidimasayang akandatang. • Kemampuan & sumberdayaperusahaan yang terbatas. • Untukdapatmelayanikonsumenlebihbaik, melaluitersedianyahasilproduksi yang baik. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  6. TujuanPeramalan • Mengurangiketidakpastianproduksi. • Agar langkahproaktifatauantisipatifdapatdilakukan. • Keperluanpenjadwalanproduksi. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  7. JenisPeramalan • PeramalanEkonomi(economic forecast), menjelaskansiklusbisnisdenganmemprediksitingkatinflasi, ketersediaanuang, dana yang dibutuhkan, danindikatorperencanaanlainnya. • PeramalanTeknologi(technical forecast), memperhatikantingkatkemajuanteknologi yang dapatmeluncurkanprodukbaru yang menarik, yang membutuhkantempatproduksidanperalatan yang baru. • PeramalanPermintaan(demand forecast), proyeksipermintaanuntukprodukataulayanansuatuperusahaan. Disebutjugaperamalanpenjualan, yang mengendalikanproduksi, kapasitas, sertasistempenjadwalandanmenjadi input bagiperencanaankeuangan, pemasaran, dansumberdayamanusia. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  8. Validitas Peramalan • Identifikasimasalahnya. • Pemilihandanpengumpulandatanya (tidakreliabel, valid, danlengkap). • Pemilihan alat atau metode peramalannya. • Interprestasihasilataupenerjemahanhasil. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  9. KegunaanPeramalan EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  10. Taksonomi Peramalan EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  11. MetodeKualitatif • JuriOpiniEksekutif, peramalandilakukanoleheksekutif(manajer) tingkat atas perusahaan, karena kemampuan yang mereka miliki. • Metode Delphi, dilakukandenganmelengkapi data untukperamalanmelalui pembagiandaftarpertanyaankepada pelanggan/konsumen/masyarakat. • Tenaga Penjualan,peramalan dilakukan dengan memanfaatkan kedekatan tenaga penjualdengankonsumen. • SurveiPasar, peramalandilakukandenganturunlangsungkelapangan/pasar, sehinggadiperolehinformasilangsungdaripasar. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  12. MetodeKuantitatif – Time Series EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  13. MetodePeramalanPermintaan • Moving averages (time series dengan komponen tren). • Exponential smoothing (time series dengan komponen tren). • Linear trendmultiplicative model (komponen tren dan musiman/sesaonal). EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  14. Moving Averages(1) • Untuk mengatasi masalah menggunakan rata-rata sederhana (simple average) • Teknik moving average menghasilkan perkiraan masa depan dengan rata-rata permintaan sebenarnya hanya untuk n periode waktu terakhir (n sering pada kisaran 4 - 7). • Setiap data yang lebih dari n, maka diabaikan. • Nilai yang dipilih untuk n harus menjadi pilihan terbaik untuk data historis yang tersedia. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  15. Moving Average(2) Secara matematis, persamaan moving average adalah: Dimana: • Ft= Peramalan untuk periode mendatang (periode t) • n= Jumlah periode yang dirata-ratakan • At-1= Jumlah aktual periode sebelumnya hingga periode n EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  16. Contoh 1 Simple Moving Average EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan Pertanyaan Berapa nilai peramalan permintaan untuk 3 mingguan dan 6 mingguandengan menggunakan simple moving average ? Asumsi Data aktual yang dimiliki hanya 3 minggu dan 6 minggu.

  17. Jawaban Contoh 1 A1 A2 A3 EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  18. Contoh 2 Simple Moving Average EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan Pertanyaan Berapa nilai peramalan berikut untuk 3 mingguan dan5mingguan dengan menggunakan simple moving average ? Asumsi Data aktual yang dimiliki hanya 3 minggu dan 5 minggu.

  19. Jawaban Contoh 2 EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  20. Weighted MovingAverage(1) • Merupakan sebuah penyempurnaan dari pendekatan simple moving average. • Dengan memeberikan bobot pada yang data sebelumnya. • Secara umum, data terbaru memiliki bobot lebih besar. • Tidak seperti simple moving average yang menggunakan bobot yang sama. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  21. Weighted MovingAverage(2) • Sebagai contoh, kita mungkin percaya bahwa data terbaru adalah indikator terbaik dari sebuah kumpulan data, tetapi untuk mencegah terjadinya fluktuasi acak, disertakan tiga bobot data, masing-masing dengan penurunan tingkat kepentingan. • Daripada menggunakan bobot 1/4 atau 0.25, untuk 4 periode dalam moving average, dapat digunakan 0.10, 0.20, 0.30, dan 0.40 (catatan: jika dijumlahkan = 1.0). • Bobot lainnya mungkin 0.20, 0.20, 0.25, 0.35 atau 0.05, 0.10, 0.25, dan 0.60. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  22. Persamaan Weighted MovingAverage EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan Dimana, Wtadalah bobot yang diberikan untuk periode waktu "t“ (ketika semua bobot ditambahkan harus sama dengan satu).

  23. Contoh 3 Weighted Moving Average Pertanyaan: Tabel berikut merupakan data permintaan mingguan berserta bobot. Berapa nilai peramalan untuk periode 4 atau minggu ke-4. Perhatikan bahwa bobot lebih menekankan pada data terbaru, yaitu jangka waktu "t-1" EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  24. Jawaban Contoh 3 EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  25. Contoh 4 Weighted Moving Average Pertanyaan: Tabel berikut merupakan data permintaan mingguanberserta bobot. Berapa nilai peramalan untuk periode 5 atau minggu ke-5. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  26. Jawaban Contoh 4 EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  27. Exponential Smoothing(1) • Exponential smoothingmemiliki keuntungan dibandingkan moving averagekarena: • Perhitungan yang lebih sederhana, dan • Persyaratan data yang diperlukan lebih sedikit, terutama dalam situasi yang memerlukan penggunaan data dari sejumlah besar periode masa lalu. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  28. Exponential Smoothing(2) • Perhitunganperamalan dengan exponential smoothing menggunakan persamaan berikut: Peramalan Baru= () Permintaan Aktual PeridoeLalu +(1) Permalan PeriodeLalu Atau, PeramalanPermintaan = PeramalanPeriodeLalu +  (PermintaanAktualPeriodeLalu – PeramalanPeriodeLalu) EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  29. Exponential Smoothing(3) Dimana: EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  30. Exponential Smoothing(4) • Dimana  adalah konstanta smoothing yang nilainya harus antara 0 s/d 1. • Konstanta smoothing dapat diartikan sebagai bobot yang diberikan kepada nilai data terakhir. • Bobot (1) diterapkan pada permalan terakhir. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  31. Contoh 5 Exponential Smoothing EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan Pertanyaan: Tabel berikut ini merupakan data permintaan mingguan, berapa nilai exponential smoothing untuk periode waktu 2 s/d 10 dengan α=0.10 dan α=0.60 Diasumsikan : F1 = A1

  32. Jawaban Contoh 5 (1) • Kolom alpha (α) yang bersangkutanmenunjukkan nilai-nilai perkiraan. • Perhatikan bahwa peramalan hanya bisa dilakukan untuk satu periode waktu ke masa depan. • KarenaF1 = A1maka: F1 (α=0.10) = 820.00 F1 (α=0.60) = 820.00 EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  33. Jawaban Contoh 5 (2) F (α=0.10) F (α=0.60) • F2 = F1 +α(A1 – F1) = 820 + 0.10(820 – 820) = 820.00 • F3 = F2 +α(A2 – F2) = 820 + 0.10(775 – 820) = 815.50 • F4 = F3 +α(A3 – F3) = 815.50 + 0.10(680 – 815.50) = 801.95 • Dst. • F2 = F1 +α(A1 – F1) = 820 + 0.60(820 – 820) = 820.00 • F3 = F2 +α(A2 – F2) = 820 + 0.60(775 – 820) = 793.00 • F4 = F3 +α(A3 – F3) = 793.00 + 0.60(680 – 793.00) = 725.20 • Dst. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  34. Jawaban Contoh 5 (3) EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  35. Contoh 6 Exponential Smoothing EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan Pertanyaan: Berapa nilai peramalan exponential smoothing untuk periode waktu 2 s/d 5 dengan α=0.50 Diasumsikan : F1 = A1

  36. JawabanContoh 6 820.00 820.00 797.50 F2 = 820+(0.5)(820-820) F2 = 820 F3 = 820+(0.5)(775-820) F3 = 797.50 EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  37. Model Trend Linear Multiplicative • Kecenderungan (trend). • Komponen musiman (seasonal): rasio untuk model trend. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  38. Model Simple Linear Regression(1) Model simple linear regressionberusaha untuk menyesuaikan garis melalui berbagai data dari waktu ke waktu. Merupakan model regresi linier. • Yt adalah nilai peramalan yang diregresikan atau variabel dependent dalam model, • a adalah nilai perpotongan garis regresi, dan • b mirip dengan kemiringan (slope) garis regresi. • Namun, karena dihitung dengan variabilitas dari data, formulasinya tidak semudah konsep kemiringan (slope) yang biasa. EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  39. Model Simple Linear Regression(2) Persamaan untuk menghitung “a” dan “b”: EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  40. Contoh 7 Simple Linear Regression EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan Pertanyaan: Sesuai tabel berikut, berapa nilai model simple linear regression yang dapat digunakan untuk perkiraan penjualan pada minggu selanjutnya?

  41. Jawaban Contoh 7 (1) EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan Untuk model simple linear regression yang harus dilakukan pertama kali yaitu menghitung nilai dari “a” dan “b”.

  42. Jawaban Contoh 7 (2) EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  43. Hasilnya adalah: Jika kita plot hasil peramalan regresi terhadap penjualan aktual, diperoleh tabel berikut: Jawaban Contoh 7 (3) EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  44. Jawaban Contoh 7 (4) EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  45. KesalahanPeramalan • Kesalahanperamalan = Permintaanaktual – Nilaiperamalan = At – Ft • Ada 3 perhitungan yang paling banyakdikenal, yaitu: • Deviasi Rata-rata Absolut (Mean Absolute Deviation – MAD). • Kesalahan Rata-rata Kuadrat (Mean Squared Error – MSE). • KesalahanPersen Rata-rata Absolut (Mean Absolute Percent Error – MAPE). EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  46. MAD • MAD yang ideal adalah nol (=0), yang berarti tidak ada kesalahan peramalan. • Semakinbesarhasilnilai MAD, menunjukkanmodelyangdihasilkanyangkurangtepat. • Karena MAD merupakan nilai absolut penjumlahan dari kesalahan, baik positif dan negatif, sehingga dapat menambah jumlah dan ukuran rata-rata dari kesalahan yang ditentukan. • At = Permintaanaktualperiodeke-t • Ft = Nilaiperamalanperiodeke-t • n= Jumlahperiodet • t= Periode EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  47. MSE • Merupakanselisihkuadratantaranilai yang diramalkandan yang diamati • Menggunakanpersamaanberikut: • At = Permintaanaktualperiodeke-t • Ft = Nilaiperamalanperiodeke-t • n= Jumlahperiodet • t= Periode EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  48. MAPE • Masalah yang terjadidengan MAD dan MSE adalahbahwanilaikesalahantergantungpadabesarnyaunsur yang diramal, jikaunsurnyadalamsatuanribuan, makanilaikesalahanbisamenjadisangatbesar. • MAPE digunakanuntukmenghindarimasalahtersebut, yang dihitungsebagai rata-rata diferensiasiabsolutantaranilai yang diramaldanaktual, yang dinyatakandalampersentasenilaiaktual. • Menggunakanpersamaanberikut: • At = Permintaanaktualperiodeke-t • Ft = Nilaiperamalanperiodeke-t • n= Jumlahperiodet • t= Periode EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

  49. Contoh 8 MAD, MSE, MAPE EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan Pertanyaan: Berapa nilai MAD, MSE, dan MAPE dari tabel nilai peramalan berikut ini

  50. Jawaban Contoh 8 (MAD) = |250 – 255| = 5 = |210 – 205| = 5 = |300 – 320| = 20 = |325 – 315| = 10 40 EMA402 - Manajemen Rantai Pasokan

More Related