PERENCANAAN (FORCESTING)

PERMINTAAN AKAN PRODUK DAN JASA

UNTUK MEMENUHI TUGAS MATAKULIAH

Manajemen Operasional

Yang dibina oleh Ibu Dr. Sudarmiatin, M.Si

Oleh Kelompok 4 :

Achmad Andy Nugroho 100413401198

Leo Prasetya Intan P. 100413401207

Muhammad Jefry 100413401244

Moh. Sandy A. 100413401214

Matius Harda Gumelar 100413401199

Refangga Budi F 100413401216

Yoga Aditya Pratama 100413401215

UNIVERSITAS NEGERI MALANG

FAKULTAS EKONOMI

JURUSAN MANAJEMEN

Maret 2012

DAFTAR ISI

DAFTAR ISI........................................................................................................ i

BAB I : PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang ................................................................................................ 1

1.2 Perumusan Masalah......................................................................................... 2

1.3 Tujuan.............................................................................................................. 2

BAB II : PEMBAHASAN

2.1 metode-metode peramalan............................................................................... 3

2.2 Proses dan Teknik Peramalan.......................................................................... 11

2.3 Lima Metode Peramalan dengan Menggunakan Data Masa Lalu................... 14

2.4 Pengukuran Kesalah-kesalah ..........................................................................

15

BAB III : PENUTUP

3.1 Kesimpulan ..................................................................................................... 17

3.2 Saran ............................................................................................................... 18

DAFTAR PUSTAKA............................................................................................ 19

i | P a g e

Halaman

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Peramalan adalah proses untuk memperkirakan beberapa kebutuhan dimasa

datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan

lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa.

Selain itu peramalan juga didefinisikan sebagai seni dan ilmu untuk

memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan

melibatkan pengambilan data masa lalu dan menempatkannya ke masa yang akan

datang dengan suatu bentuk model matematis. Bisa juga merupakan prediksi

intuisi yang bersifat subjektif. Atau bias juga dengan menggunakan kombinasi

model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang

manajer.

Peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam

perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi.

Peramalan mempunyai peranan langsung pada peristiwa eksternal yang pada

umumnya berada di luar kendali manajemen, seperti: ekonomi, pelanggan,

pesaing, pemerintah dan lain sebagainya.

Peramalan permintaan memegang peranan penting dalam perencanaan dan

pengambilan keputusan khususnya dibidang produksi. Aktivitas manajemen

operasi menggunakan peramalan permintaan dalam perencanaan yang

menyangkut skedul produksi, perencanaan pemenuhan kebutuhan bahan,

perencanaan kebutuhan tenaga kerja, perencanaan kapasitas produksi,

perencanaan layout fasilitas, penentuan lokasi, pemenuhan metode proses,

penentuan jumlah mesin, desain aliran bahan dan lain sebagainya. Peranan ini

disebabkan adanya tenggang waktu antara suatu peristiwa dengan kebutuhan

mendatang.

Walaupun terdapat banyak bidang lain yang memerlukan peramalan

permintaan, namun aktivitas manajemen operasi di atas merupakan bentuk khas

dari keperluan peramalan permintaan baik jangka pendek, menengah mauppun

1 | P a g e

jangka panjang. Pada gilirannya, perusahaan perlu memiliki pengetahuan dan

ketrampilan yang meliputi:

a)      Identifikasi dan definisi masalah peramalan

b)      Aplikasi metode peramalan

c)      Pemilihan metode peramalan yang tepat untuk situasi tertentu

d)     Dukungan manajemen untuk menggunakan metode peramalan tertentu

Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang

stabil, karena perubahan permintaannya relatif kecil. Tetapi peramalan akan

sangat dibutuhkan bila kondisi permintaan pasar bersifat kompleks dan dinamis.

Hanya sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya

menunggu apa yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan

yang efektif baik untuk jangka panjang maupun bergantung pada peramalan

permintaan untuk produk perusahaan tersebut.

1.2 Rumusan Masalah

1. Metode apa saja yang ada dalam peramalan?

2. Apa saja pola dan teknik peramalan?

1.3 Tujuan Pembahasan

1. Untuk mengetahui metode apa saja yang ada dalam peramalan.

2. Untuk mengetahui Apa saja pola dan teknik peramalan.

2 | P a g e

BAB II

PEMBAHASAN

Peramalan permintaan akan produksi dan jasa di waktu mendatan dan

bagian-bagiannya sangatlah penting dalam perencanaan dan pengawasan

produksi. Dan peramalan yang baik adalah esensial untuk efisiensi semua operasi

manufacturing dan produk jasa. Semua hasil peramalan digunakan oleh

manajemen produksi untuk pembuatan keputusan-keputusan ysng menyangkut

pemilihan proses, perencanaan kapasitas, dan layout fasilitas, serta untuk berbagai

keputusan yang bersifat terus menrus berkenaan dengan perencanaan, scheduling

dan persediaan.

2.1 Metode-Metode Peramalan

Salah satu cara untuk mengklasifikasikan permasalahan pada peramalan

adalah mempertimbangkan skala waktu peramalannya yaitu seberapa jauh

rentang waktu data yang ada untuk diramalkan. Terdapat tiga kategori waktu

yaitu jangka pendek (minggu bulan), menengah (bulan tahun), dan

jangka panjang (tahun dekade). Tabel berikut ini menunjukkan tipe-tipe

keputusan berdasarkan jangka waktu peramalannya.

A. Metode Peramalan Permintaan

Banyak jenis metode peramalan yang tersedia untuk manajemen. Namun

yang lebih penting bagi para praktisi adalah bagaimana memahami karakteristik

suatu metode peramalan agar cocok bagi situasi pengambilan keputusan tertentu.

Secara umum metode peramalan dapat dibagi dalam dua ketegori utama, yaitu

metode kuantitatif dan metode kualitatif. Metode kuantitatif dapat dibagi ke dalam

deret berkala atau kurun waktu (time series) dan metode kausal, sedangkan

metode kualitatif dapat dibagi menjadi metode eksploratoris dan normative.

Metode kuantitatif sangat beragam dan setiap teknik memiliki sifat, ketepatan dan

biaya tertentu yang harus dipertimbangkan dalam memilih metode tertentu.

3 | P a g e

Untuk menggunakan metode kuantitatif terdapat tiga kondisi yang harus dipenuhi,

yaitu:

Ø  Tersedia informasi tentang masa lalu

Ø  Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numeric

Ø  Diasumsikan bahwa beberapa pola masa lalu akan terus berlanju

B. Metode Runtun Waktu

Metode runtun waktu atau sering disebut metode deret waktu atau deret

berkala menggambarkan berbagai gerakan yang terjadi pada sederetan data pada

waktu tertentu. Langkah penting dalam memiliki metode runtunwaktu adalah

dengan mempertimbangkan jenis pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi

empat jenis siklus dan trend (makriadis & wheelright, 1983), yaitu:

1. Pola horizontal, terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata rata

yang konstan.

2.  Pola musiman, terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh factor musiman.

3.  Pola siklus, terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi

jangka panjang seperti siklus bisnis.

4. Pola trend, terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka

panjang dalam data.

C. Metode Kualititatif

Metode peramalan permintaan secara kualitatif berhubungan dengan

data-data kualitatif, misalnya tentang selera konsumen terhadap suatu produk,

atau survey tentang loyalitas konsumen, dan lain-lain. Forecasting kualitatif

ini dapat dikelompokkan ke dalam beberapa metode teknik seperti akan

dijelaskan berikut ini.

1. Teknik Survey

Teknik survey ini merupakan suatu alat meramalkan yang cukup penting

khususnya untuk memprediksi kejadian-kejadian atau kecenderungan-

kecenderungan dalam jangka pendek mendatang ini. Survey biasanya

menggunakan alat interview atau daftar pertanyaan yang akan ditujukan para

4 | P a g e

responden yang terpilih dan yang dituju. Sesuai kelompok yang memang

diperkirakan akan menjadi sasaran pasar yang dituju oleh perusahaan.

Survey ini dilakukan untuk meramalkan variabel ekonomi yang

memang berhubungan baik langsung maupun tidak langsung dengan

permintaan konsumen atau pasar yang dituju. Variabel-variabel ekonomi

yang disurvey ini misalnya variabel yang berhubungan dengan budget rumah

tangga yang dikeluarkan untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga.

Sasaran dan klasifikasi sasaran dan jenis kebutuhan dan keperluan dari

kelompok responden ini dapat dikategorikan sebagai berikut:

a. Survey tentang budget keperluan rumah tangga masyarakat eksekutif bisnis

dan pemerintahan yang sekiranya berkait dengan rencana perusahaan. Survey

ini diharapkan dapat merekam keseluruhan anggaran setiap rumah tangga yang

disurvey.

b. Survey mengenai barang atau jasa yang diperlukan bagi para pelaku bisnis

yang akan memperdagangkan barang atau jasanya. Mereka ini mungkin pelaku

bisnis yang bergerak pada bisnis distributor, pengecer atau pedagang besar.

c. Survey ini dilakukan bagi para rumah tangga umum mengenai keperluan

rumah tangga, produk atau barang apa secara periodic diperlukan dan frekuensi

pemenuhan yang dilakukan untuk masa-masa yang akan datang, dan lain-lain.

Dari metode survey berdasar kelompok sasaran ini sebenarnya

terkandung maksud dari surveyor bahwa barang dan jasa apa saja yang

dibutuhkan, berapa frekuensi pemenuhan kebutuhan dan faktor-faktor apa

saja yang pada umumnya yang mempengaruhi perilaku beli mereka ini.

Sehingga secara tidak langsung perusahaan melihat peluang dan apa saja

yang bisa ditarik sebagai kepentingan bagi perusahaan atas hasil-hasil survey

ini untuk memprediksi dan memperkirakan perilaku pasar atau konsumen

perusahaan.

Bila diklasifikasikan bahwa hasil survey ini merupakan bagian dari

kegiatan riset pasar yang dilakukan oleh perusahaan. Dari sini berbagai

kemungkinan yang diperoleh adalah munculnya variabel ikutan yang dapat

diprediksi Apa yang bisa dimanfaatkan oleh perusahaan yang hendak atau

sudah diproduksi dan dijual kepada pasar yang dituju yang telah disurvey ini.

5 | P a g e

Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa hasil survey ini sebagian atau

seluruhnya dapat dipergunakan untuk memprediksi permintaan konsumennya

dari produk yang dibuat dan jual oleh perusahaan.

2. Teknik Jajak Pendapat (Opinion Pools)

Teknik jajak pendapat sering dilakukan untuk melengkapi data dari

survey. Jajak pendapat dari para pakar, para eksekutif, dari masyarakat

umum, atau dari konsumen. Jajak pendapat ini lebih bersifat pandangan atau

pendapat pribadi (subjektif) dari respondennya, sebaliknya teknik survey

lebih bersifat objektif.

Sebelum peluncuran produk baru, biasanya diadakan pre test dan jajak

pendapat terhadap responden yang menjadi sampel. Teknik pooling ini

melibatkan berbagai media seperti media TV, telepon, koran, surat, SMS,

email, atau internet untuk menyebarkan kuesioner atau daftar pertanyaan

tentang berbagai informasi yang dibutuhkan perusahaan.

Laporan atau pernyataan resmi dari suatu perusahaan atau pemerintah

suatu negara dapat digunakan sebagai sumber data guna meramalkan kondisi

ekonomi di masa yang akan datang, sekaligus dapat digunakan untuk

membuat strategi bersaing dalam pasar bebas.

D. Metode Kuantitatif

1. Metode Time Series

Metode Time Series berhubungan dengan nilai-nilai suatu variabel yang

diatur secara periodesasi sepanjang periode waktu dimana prakiraan

permintaan diproyeksikan. Misalnya mingguan, bulanan, kwartalan, dan

tahunan, tergantung keinginan dari pihak-pihak yang melakukan prakiraan

permintaan ini. Metode ini semata-mata mendasarkan diri pada data dan

keadaan masa lampau. Jika keadaan di masa yang akan datang cukup stabil

dalam arti tidak banyak perubahan yang berarti dengan keadaan masa lampau,

metode ini dapat memberikan hasil peramalan yang cukup akurat.

6 | P a g e

2. Metode Tren Linear

Khusus metode ini digunakan jika scatter diagram berbentuk garis lurus

dengan persamaan umum adalah:

Y = a + bX

Untuk metode tren linear ini banyak jenisnya, antara lain:

a. Metode Least Square

Metode ini sering digunakan oleh perusahaan karena dianggap paling

mudah untuk dipraktekkan. Metode ini digunakan pada waktu data yang

tersedia adalah mempunyai kecenderungan berbentuk garis lurus. Maka

persamaannya adalah:

Dimana:

Y = variabel yang akan diramalkan, dalam hal ini adalah ramalan

penjualan produk perusahaan

a = konstanta, yang akan menunjukkan besarnya harga

b = variabilitas per X, yaitu menunjukkan besarnya perubahan nilai Y dari

setiap perubahan satu unit X

X = unit waktu/ periode

b. Metode Product Moment

Metode ini lazim dinamakan metode momen saja. Metode ini digunakan

oleh perusahaan karena dianggap mudah di samping metode least square,

karena perlakuan angka X (prediksi) untuk data ganjil maupun genap tidak

ada perlakuan khusus seperti halnya pada metode least square. Tentunya

metode ini digunakan dalam ramalan penjualan untuk data yang tersedia

adalah mempunyai kecenderungan berbentuk garis lurus terutama nilai

ramalannya, sedangkan persamaannya adalah:

7 | P a g e

Y = a + bX

Y = a + bX

Dimana:

Y= variabel yang akan diramalkan, dalam hal ini adalah ramalan penjualan

produk perusahaan

a = konstanta, yang akan menunjukkan besarnya harga Y (ramalan) apabila X

sama dengan 0 (nol)

b = variabilitas per X, yaitu menunjukkan besarnya perubahan nilai Y dari

setiap perubahan satu unit X

X = unit waktu/ periode, yang dapat dinyatakan dalam minggu, bulan,

semester, tahun dan lain sebagainya

c. Metode Setengah Rata-Rata (Semi Evarage Method)

Metode setengah rata-rata ini masih tergolong metode tren linier dimana

data yang tersedia tetap berbentuk linier jika digambar dalam bentuk grafik.

Metode tren setengah rata-rata menentukan bahwa untuk mengetahui fungsi

Y’ = a + bX tersebut, semua data historis dikelompokkan menjadi dua

kelompok (himpunan) dengan jumlah anggota masing-masing yang sama.

Berdasarkan perhitungan rata-rata dari anggota masing-masing kelompok

itulah akan diperoleh fungsi garis lurus yang bersangkutan.

3. Metode Kuadratik

Metode kuadratik adalah merupakan tren non linier, dan jika digambar

berbentuk garis lengkung. Metode ini biasanya digunakan atau diterapkan

untuk data historis dimana jika digambar akan membentuk garis tidak lurus

atau berbentuk parabola.

Sedangkan persamaan dari metode kuadratik adalah:

8 | P a g e

Y’ = A + BX +

Cx2

Dimana:

Y’ = variabel yang akan diramalkan, dalam hal ini adalah ramalan

penjualan produk perusahaan

a = konstanta, yang akan menunjukkan besarnya harga Y (ramalan)

apabila X sama dengan 0 (nol)

b = variabilitas per X, yaitu menunjukkan besarnya perubahan nilai Y

dari setiap perubahan satu unit X

X = unit waktu/ periode, yang dapat dinyatakan dalam minggu, bulan,

semester, tahun dan lain sebagainya

Sedangkan koefisiennya adalah:

A = (∑Y - c∑X2) / n

B = (∑XY / ∑x2)

C = (n ∑X 2 Y) – ((∑X 2 ) – (∑Y))

(n ∑X4) – ((∑ZX2)2)

Dengan syarat ∑X2 = 0 (nol)

4. Metode Variasi Musim

Melakukan prakiraan volume permintaan konsumen di waktu-waktu

yang akan datang dapat didasarkan pada gelombang musiman yang melekat

pada kultur budaya atau kebiasaan dari masyarakat. Tetapi dapat juga karena

faktor sifat dan keadaan alam yang melekat pada iklim atau cuaca. Misalnya

produksi musim semi, gugur dan musim penghujan dan bahkan musim

kemarau, produk apa yang sedang atau akan datang musimnya.

Sifat masyarakat yang menimbulkan musiman ini oleh karena faktor

budaya dan kebiasaan misalnya karena musim hari raya keagamaan. Pada

saat-saat itu biasanya masyarakat akan memiliki hajat yang cukup besar

dalam melakukan pemenuhan konsumsi barang keperluan pesta dan sehari-

hari. Maka dapat dipastikan pada periode ini permintaan akan kebutuhan dan

keperluan konsumsi akan meningkat dalam jumlah yang cukup berarti.

Demikian juga ketika datang musim bulan-bulan baik maka banyak

masyarakat menggunakan bulan tersebut melaksanakan hajat perkawinan,

9 | P a g e

pesta perkawinan, dan hajat-hajat yang lain yang memerlukan pesta dan

upacara-upacara sacral yang memerlukan konsumsi dan persediaan barang

kebutuhan untuk keperluan tersebut.

5. Metode Ekonometri

Metode ekonometri merupakan metode prediksi volume atau nilai

dependen variabel dengan melibatkan berbagai faktor atau variabel

independent yang relevan dan cukup signifikan mempengaruhi dependen

variabel tersebut. Secara ekonomi dari model ekonometri ingin dilihat

relevansinya pengaruh independent variabel terhadap dependen variabel.

Bahkan juga ingin dilihat apakah antar variabel independent itu saling

mempengaruhi dan berapa besar pengaruh mempengaruhi antar variabel

independent ini atas besarnya pengaruh terhadap dependen variabel. Juga

ingin dilihat berapa tepat antara kebenaran statistik dikoreksi dengan

kebenaran secara ekonomi.

Jadi secara literatur ekonometrik merupakan suatu pengukuran secara

ekonomi baik secara statistik, matematik maupun secara ekonomi teori

sekaligus dalam konteks hubungan antara variabel-variabel ekonomi.

Memang metode ekonometrik sering lebih kompleks dibanding dengan

metode proyeksi trend. Namun ekonometrik setidaknya memiliki dua

keunggulan sebagai alat prakiraan. Pertama adalah keunggulan dalam

memperoleh prediksi nilai variabel yang penting. Ini akan sangat berguna

bagi manajer untuk mengevaluasi kemungkinan pengaruh alternatif keputusan

yang diambil. Kedua adalah metode ekonometrika mengestimasi perilaku

hubungan antara variabel-variabel. Secara mencolok meramalkan dengan

dasar metode lain seperti misalnya survey data hanya memperoleh sesuatu

yang lebih kecil dari penyebab yang hakiki pada hubungan antar variabel-

variabel ini secara umum.

Terdapat empat tahapan yang termasuk di dalam memformulasi forecast

model ekonometrika ini.

1) Membangun suatu model teori

2) Mengumpulkan data

10 | P a g e

3) Memilih bentuk persamaan fungsi yang diestimasi

4) Mengestimasi dan menginterpretasi hasil

2.2 Proses dan Teknik Peramalan

Peramalan adalah suatu usaha untuk meramalkan di masa mendatang

melalui pengujian di masa lalu. Proses peramalan biasanya terdiri dari

langkah-langkah sebagai berikut:

a. Penentuan Tujuan

Langkah pertama yaitu menentukan estimasi yang diinginkan, namun itu

tergantung pada kebutuhan – kebutuhan informasi para menejer. Analisis

membicarakan dengan pembuat keputusan untuk mengetahui apa

kebutuhan-kebutuhan mereka dan menentukan :

1. variable – variable apa yang akan diestimasi

2. siapa yang akan menggunakan hasil peramalan.

3. Untuk tujuan-tujuan apa hasil peramalan akan digunaka.

4. Estimasi jangka panjang atau jangka pendek yang diinginkan.

5. Derajat ketetapan estimasi yang diinginkan.

6. Kapan estimasi dibutuhkna.

7. Bagian-bagian peramalan yang diinginkan, seperti peramalan

untuk kelompok pembeli, produk, atau daerah geografis.

b. Pengembangan Model

Setelah tujuan diterapkan, langkah berikutnya adalah pengembangan suatu

model, dimana model merupakan suatu kerangka analitik yang bila

dimasukkan data masukan bisa menghasilkan estimasi penjualan di waktu

mendatang, dan pemilihan suatu model yang tepat adalah krusial. Setiap

model mempunyai asumsi-asumsi yang harus dipenuhi sebagai

persyaratan penggunaannya. Serta validasi dan realiabilitas estimasi sangat

tergantung pada model yang dipakai.

c. Pengujian model

Sebelum diterpkan, model akan diuji terlebih dahulu untuk menentukan

tingkat akurasi, validitas, dan relaibilitas yang diharapkan. Nilai suatu

11 | P a g e

medel ditentukan oleh derajat ketepatan hasil peramalan dengan

kenyataannya.

d. Penerapan model

Di sini analis akan menerapkan model, data historik akan dimasukkan

dalam model untuk menghasilkan suatu ramalan.

e. Revisi dan evaluasi

Ramalan-ramalan yang dibuat harus senantiasa diperbaiki dan ditinjau

kembali. Perbaikan dilakukan karena adanya perubahan-perubahan dalam

perusahaan atau lingkungannya. Sedangkan evaluasi merupakan

pembanding antara ramalan dan kenyataan, semua ini dilakukan untuk

menjaga kualitas estimasi-estimasi di waktu yang akan datang.

Berikut ini adalah beberapa teknik dalam peramalan:

1. Teknik Peramalan Kualitatif  Atau Subyektif (qualitative forecast)

Teknik peramalan yang menggabungkan faktor seperti intuisi,

emosi, pengalaman pribadi, dan sistem nilai pengambil keputusan untuk

meramal. Terdapat empat teknik yang berbeda, yaitu :

a) Keputusan Dari Pendapat Juri Eksekutif (Jury of Executive

Opinion)

Teknik peramalan yang meminta pendapat segolongan kecil manajer

tingkat tinggi dan menghasilkan estimasi permintaan kelompok. Dalam

metode ini, pendapat sekumpulan kecil manajer atau pakar tingkat

tinggi, sering dikombinasikan dengan model statistik, dikumpulkan

untuk mendapatkan prediksi kelompok

b) Metode Delphi (Delphi Method)

Teknik peramalan yang menggunakan proses kelompok dimana para

pakar melakukan peramalan. Ada 3 jenis peserta dalam metode ini :

pengambil keputusan, karyawan, dan responden. Pengambil keputusan

biasanya terdiri dari 5 hingga 10 orang pakar yang akan melakukan

peramalan. Karyawan membantu pengambil keputusan dengan

12 | P a g e

menyiapkan, menyebarkan, mengumpulkan, serta meringkas sejumlah

kuesioner dan hasil survei. Responden adalah sekelompok orang,

biasanya ditempatkan di tempat yang berbeda, dimana penilaian

dilakukan. Kelompok ini memberikan input pada pengambil keputusan

sebelum peramalan dibuat.

c) Gabungan Dari Tenaga Penjualan (Sales Force Composite).

Teknik peramalan berdasarkan prediksi tenaga penjualan  akan

penjualan yang diharapkan. Dalam pendekatan ini, setiap tenaga

penjualan memperkirakan berapa penjualan yang bisa ia lakukan dalam

wilayahnya. Peramalan ini kemudian dikaji unutk memastikan apakah

peramalan cukup realistis. Kemudian peramalan dikombinasikan pada

tingkat wilayah dan nasional untuk mendapatkan peramalan secara

keseluruhan.

d) Survei Pasar Konsumen (Consumer Market Survey).

Metode peramalan yang meminta input dari konsumen mengenai

rencana pembelian mereka di masa depan.  Hal ini membantu tidak

hanya dalam menyiapkan peramalan tetapi juga memperbaiki desain

produk dan perencanaan produk baru. Survei konsumen dan gabungan

tenaga penjualan bisa jadi tidak benar, karena peramalan yang berasal

dari input konsumen yang terlalu optimis.

e) Analogy Historik

Peramalan menggunakan pengalaman-pengalaman historik dari suatu

produk yang sejenis di mana prosuk baru dapat dikaitkan dengan tahap-

tahap life cycle yang sejenis.

f) Konsesus Panel

Gagasan yang didiskusikan oleh kelompok akan menghasilkan ramalan-

ramalan yang lebih baik daripada dilakuka oleh seseorang. Diskusi

13 | P a g e

dilakukan secara terbuka dimana para partisi terdiri dari eksekutif,

orang-orang penjualan, para ahli atau pelanggan.

2. Peramalan Time – Series

Teknik peramalan yang menggunakan sekumpulan data masa lalu

untuk melakukan peramalan. Model time-series membuat predikisi dengan

asumsi bahwa masa depan merupakan fungsi masa lalu. Dengan kata lain,

mereka melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu, dan

menggunakan data masa lalu tersebut untu melakukan peramalan. Jika kita

memperkirakan penjualan mingguan mesin pemotong rumput, kita

menggunakan data penjualan minggu lalu untuk membuat ramalan. Time-

series mempunyai empat komponen, yaitu : Tren, Musim, Siklus, Variasi

Acak.

2.3  Lima Metode Peramalan Yang Menggunakan Data Masa Lalu

1) Pendekatan Naif, teknik peramalan yang mengasumsikan permintaan, di

periode mendatang sama dengan permintaan terkini. Terbukti untuk beberapa

jenis produk, pendekatan naif (naive approach) ini merupakan model

peramalan objektif yang paling efektif dan efesien dari segi biaya. paling

tidak, pendekatan naif memberikan titik awal untuk perbandingan dengan

model lain yang lebih canggih.

2) Rata-Rata Bergerak, metode peramalan yang menggunakan rata-rata dari

sejumlah (n) data terkini untuk meramalkan periode mendatang. Rata-rata

bergerak berguna jika kita dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar

akan stabil sepanjang masa yang kita ramalkan.

Rata-rata bergerak =Σ permintaan n sebelum periodenya

n

3) Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing) adalah teknik

14 | P a g e

peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi bobot

oleh sebuah fungsi eksponensial. Penghalusan eksponensial mungkin

terdengar aneh, tetapi sebenarnya banyak digunakan dalam bisnis dan

merupakan bagian penting dari sistem pengendalian persediaan berbasis

komputer.

4) Proyeksi Tren, metode peramalan time-series yang mnyesuaikan sebuah

garis tren pada sekumpulan data masa lalu, dan kemudian diproyeksikan

dalam garis untuk meramalkan masa depan.

5)  Analisis Regresi Linier, model matematis garis lurus yang menjelaskan

hubungan fungsional antara variabel bebas dan variabel terikat. persamaan

regresi menunjukkan bagaimana satu variabel berhubungan pada nilai dan

perubahan pada variabel lain.

2.4 Pengukuran Kesalah-kesalah Forecast

Kesalahan ramalan mempunyai dua komponen yang harus

ditinjau kembali secara hati-hati oleh analis – ukuran atau

besarnya perbedaan antara permintaan nyata yang menurut

ramalan; dan arah kesalahan – apakah permintaan nyata di atas

atau dibawah ramalan.

Ukuran kesalahn ramalan pada umunya menggunakan mean

absolute deviation (MAD). Yaitu ukurannya menggunkan selisih

antara permintaan kenyataan dengan forecast. Rumusnya bisa

menggunakan:

Kesalah forecast = / Dt – Forecat /

15 | P a g e

Namun dalam rumusan ini kita mengabaikan apakah perbedaan adalah

posistif atau negatif – atau bernilai absolute.

Kita juga bisa menghitung rata-rata kesalahan bergerak sederhana

dalam forecast atau bisa menggunakan exponetial smothing seperti yang kita

lakukan bagi forecast itu sendiri untuk mengestimasi rata-rata kesalahan.

Persamaannya sebagai berikut :

MADt = α / Dt – Forecast / + (1- α) MADt - 1

16 | P a g e

BAB III

PENUTUP

Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan pada bab sebelumnya, maka

dapat di tarik kesimpulan sebagai berikut:

1. Peramalan adalah suatu usaha untuk meramalkan di masa mendatang

melalui pengujian di masa lalu.

2. Peramalan permintaan akan produksi dan jasa di waktu mendatan dan

bagian-bagiannya sangatlah penting dalam perencanaan dan

pengawasan produksi. Di mana tingkat permintaan produk/jasa yang

diharapkan akan terealisasi untuk jangka waktu tertentu pada masa

yang akan datang.

3. Peramalan memiliki beberapa metode yaitu metode peramalan

permintaan, metode runtun waktu, metode kualititatif, metode

kuantitatif.

4. Proses peramalan terdiri Penentuan Tujuan, Pengembangan Model,

Pengujian model, Penerapan model serta Revisi dan evaluasi. Itu semua

memiliki saling memiliki keterkaitan sehingga tidak ada yang

terlewatkan. Peramalan juga memiliki teknik-teknik dalam peramalan

yaitu Teknik Peramalan Kualitatif  dan Peramalan Time – Series

17 | P a g e

Pertanyaan dari Kelompok Lain

Kelompok

1.

2. Mengapa dalam menggunakan pendekatan top down dan bottom up

banyak perusahaan menggunakan metode delphi sebelum penetapan

ramalan akhir? Apa yang dilakukan jika peramalan yg dilakukan

perusahaan mengalami kegagalan?

3. Melihat kondisi perekonomian indonesia saat ini yang cenderung

berfluktuatif & mudah sekali terpengaruh dengan peristiwa global

maupun isu nasional yang marak seperti saat ini ( misal, masalah

kanaikan harga bbm ).

Pertanyaan:

a. Bagaimana cara sebuah perusahaan dapat meramalkan

kebijakan bagi perusahaan agar tetap stabil dalam operasional

mereka atau misal dalam menetapkan jumalah anggaran

produksi agar tetap dpt brproduksi secara normal walau

terdapat kendala seperti diatas?

b. Menurut kel. Anda faktor apa yg tersulit/tersusah dalam

mengoprasikan peramalan permntag an akan peramalan akan

produksi dan jasa?

4.

5.

18 | P a g e

6. mengingat perkembangan teknologi yang semakin canggih saat ini,

apakah ada suatu sistem atau software yang dapat mempermudah

perusahaan dalam merancang dan meramalkan permintaan produk?

kalau ada, sebutkan dan jelaskan apa yg akan dilakukan perusahaan

jika terjadi kesalahan peramalan!

19 | P a g e

DAFTAR PUSTAKA

Heizer J & Render B. 2009. Manajemen Operasi. Buku 1 edisi 9. Jakarta:

Salemba 4.

Handoko, T. 1991. Dasar-dasar Manajemen Produksi Dan Operasi. Edisi 1

cetakan ke empat. Yogyakarta: BPFE

Yamit, Zulian. 2003. Manajemen Operasi dan Produksi. Edisi Kedua.

Yogyakarta: EKONISIA.

20 | P a g e