Putu Eka Dewi K.2514203005

TUGAS FORECASTING

A. SoalBerdasarkan data di bawah ini, maka tentukan:1. Hasil peramalan dan keakuratan dari peramalan yang dilakukan2. Pengaruh / pada keakuratan peramalan3. Pengaruh T0 terhadap akurasi peramalan t0123456789101112

Dt502510506530543545560550575585580610

Jika diketahui :: 0.2S0: 505: 0.1T0: 3

B. Jawaban

1. Demand Forecasting dan Tingkat Keakuratannyaa. Nilai ForecasttDtStTtFt

00.20.15053

15020.20.1506.8002.880508.000

25100.20.1509.7442.886509.680

35060.20.1511.3042.754512.630

45300.20.1517.2463.073514.058

55430.20.1524.8553.526520.319

65450.20.1531.7053.859528.382

75600.20.1540.4514.347535.564

85500.20.1545.8394.451544.798

95750.20.1555.2324.946550.290

105850.20.1565.1425.442560.178

115800.20.1572.4675.630570.584

126100.20.1584.4786.268578.098

Berdasarkan hasil di atas maka akan diuji tingkat error dari nilai forecast yang dihasilkan dengan menggunakan beberapa indikator error yaitu Mean Absolut Deviation (MAD), Mean Square Error (MSE), dan Mean Percentage Error (MAPE). b. Pengujian tingkat errortDtFtet|et|et^2|et/Dt|

1502508.000-6.0006.00036.0000.012

2510509.6800.3200.3200.1020.001

3506512.630-6.6306.63043.9620.013

4530514.05815.94215.942254.1440.030

5543520.31922.68122.681514.4220.042

6545528.38216.61816.618276.1730.030

7560535.56424.43624.436597.1250.044

8550544.7985.2025.20227.0560.009

9575550.29024.71024.710610.5790.043

10585560.17824.82224.822616.1490.042

11580570.5849.4169.41688.6580.016

12610578.09831.90231.9021017.7600.052

TOTAL163.419188.6804082.1320.335

MADMSEMAPE

15.723340.1782.79%

Sebagai salah satu indikator error kita dapat melihat nilai MAPE. Dengan menggunakan T0= 3; S0= 505; = 0.2; dan = 0,1 maka diketahui nilai MAPE-nya adalah 2.79% dengan kata lain hasil dari forecasting sudah cukup akurat.

2. Analisa Pengaruh / Terhadap Hasil PeramalanDari data awal dengan menggunakan = 0,2 dan = 0,1 didapatkan MAPE sebesar 2.79%. Nilai forecast dikatakan akurat apabila nilai tersebut mendekati nilai actual demand.. a. Pengaruh terhadap hasil peramalan serta nilai yang digunakan untuk mendapatkan nilai MAPE yang paling minimumUntuk mengetahui pengaruh nilai terhadap hasil peramalan maka akan dibandingkan yang kecil dan yang besar. Untuk perbandingan tersebut maka akan digunakan = 0.1 dan = 0.6

Dari grafik serta tabel di atas dapat dilihat pengaruh dari nilai . Berdasarkan gambar di atas nilai forecast dengan menggunakan = 0.6 semakin mendekati actual demand, sebaliknya apabila menggunakan = 0.1 tingkat error nya akan lebih besar dari = 0.6.Dengan menggunakan metode try and error maka didapatkan pengaruh setiap nilai terhadap keakuratan hasil forecasting seperti yang terlihat pada tabel di bawah ini :

Berdasarkan tabel di atas nilai yang menghasilkan tingkat error paling minimum yaitu = 0.7, sehingga dapat disimpulkan bahwa dalam range = 0.1 sampai dengan = 0.6 , semakin besar nilai nya, maka akan semakin kecil tingkat error nya. Namun mulai dari range = 0.7 sampai dengan = 1, semakin besar nilai , maka akan semakin besar tingkat error nya.b. Pengaruh terhadap hasil peramalan serta nilai yang digunakan untuk mendapatkan nilai MAPE yang paling minimumUntuk mengetahui pengaruh nilai terhadap hasil peramalan maka akan dibandingkan yang kecil dan yang besar. Untuk perbandingan tersebut maka akan digunakan = 0.2 dan = 0.6

Dari grafik serta tabel di atas dapat dilihat pengaruh dari nilai . Berdasarkan gambar di atas nilai forecast dengan menggunakan = 0.6 semakin mendekati actual demand, sebaliknya apa bila menggunakan = 0.1, tingkat error nya lebih besar dari pada menggunakan = 0.6. Dengan menggunakan metode try and error maka didapatkan pengaruh setiap nilai terhadap keakuratan hasil forecasting seperti yang terlihat pada tabel di bawah ini :MSEMADMAPE

0.20.1340.17815.7232.792

0.20.2269.96413.8522.472

0.20.3221.34112.2732.201

0.20.4189.03611.6972.105

0.20.5168.67111.2842.037

0.20.6156.74510.9251.978

0.20.7150.56910.6161.926

0.20.8148.16410.3531.882

0.20.9148.13910.1321.844

0.21149.5719.9491.813

Berdasarkan tabel di atas nilai yang menghasilkan tingkat error paling minimum yaitu = 1, sehingga dapat disimpulkan bahwa semakin besar nilai , maka hasil forecasting akan semakin akurat karena memiliki tingkat error yang paling kecil.

3. Analisa Pengaruh Initial Trend (T0) Terhadap Keakuratan Nilai ForecastUntuk mempermudah menganalisa pengaruh initial trend terhadap keakuratan nilai forecast, digunakan metode try and error terhadap nilai parameter initial trend. Berikut adalah hasil dari metode try and error yang dilakukan untuk range initial trend dari 1 sampai dengan 10 dengan menggunakan data awal yaitu = 0.2 dan = 0.1;T0MSEMADMAPE

1544.04620.0743.559

2434.16717.8993.176

3340.17815.7232.792

4262.07813.7912.456

5199.86812.1442.173

6153.54710.8141.948

7123.1179.8701.788

8108.5769.0281.647

9109.9248.7921.617

10127.1638.9561.663

Berdasarkan hasil yang didapatkan dari perbadingan tiap nilai initial trend yang diberikan dalam melakukan peramalan, di dapatkan nilai T0 yang menghasilkan angka peramalan yang mempunyai tingkat error yang paling kecil yaitu pada T0 = 9 dengan persentase errornya hanya 1.61 %. Hal itu berarti apabila menggunakan T0 = 9, maka hasil peramalan akan semakin akurat. Namun yang perlu kembali diingat yaitu pengaruh dari nilai indikator lain selain T0 yang juga dapat mempengaruhi keakuratan hasil forecast.

1