Skip to content Skip to sidebar Skip to footer

Peramalan (Forecasting) Terhadap Permintaan Produk

          

Tambahkan teks

A. Data Demand Perusahaan 

Perusahaan dibidang manufaktur spare part motor yaitu PT. Manufacturing Indonesia ingin melakukan peramalan terhadap permintaan untuk 1 tahun ke depan (12 bulan) menggunakan forecasting. Data yang dibutuhkan untuk meramalkan adalah data permintaan pada masa lalu atau lebih sering disebut demand. Berikut adalah tabel data permintaan masalalu :

Tabel 1.1 Data Demand Perusahaan

Periode

Demand

1

210

2

156

3

213

4

234

5

153

6

229

7

95

8

184

9

147

10

211

11

219

12

168



B. Hasil Perhitungan Dengan Software WinQSB

Hasil perhitungan peramalan dengan metode Simple Average (SA) pada dapat dilihat pada tabel 1.2 di bawah ini:

Tabel 1.2 

Periode

Aktual

SA

Forecast Error

CFE

MAD

MSE

MAPE (%)

Tracking Signal

R-Square

1

210

 

 

 

 

 

 

 

 

2

156

210

-54

-54

54

2916

34,62

-1,00

 

3

213

183

30

-24

42

1906

24,35

-0,57

0,40

4

234

193

41

17

41,67

1832,33

22,07

0,41

0,14

5

153

199

-50,25

-33,25

43,81

2005,52

24,77

-0,76

0,14

6

229

203,25

35,80

2,55

42,21

1860,74

22,94

0,06

0,07

7

95

193,20

-104,17

-101,62

52,54

3359,07

37,39

-1,93

0,14

8

184

199,17

-0,29

-101,90

45,07

2879,21

32,07

-2,26

0,14

9

147

184,25

-37,25

-139,15

44,09

2692,76

31,23

-3,16

0,19

10

211

180,11

30,89

-108,26

42,63

2499,57

29,39

-2,54

0,13

11

219

183,20

35,80

-72,46

41,94

2377,78

28,08

-1,73

0,08

12

168

186,45

-18,45

-90,92

39,81

2192,58

26,53

-2,28

0,09

Jumlah

 

 

 

-90,92

39,81

2192,58

26,53

-2,28

0,09


Metode Simple Average memberikan hasil peramalan CFE sebesar -90,92, MAD sebesar 39,81, MSE sebesar 2192,58, MAPE sebesar 26,53 dengan Tracking Signal sebesar   -2,28 dan R-square sebesar 0,09.

Hasil Peramalan dengan Metode Moving Average (MA) dapat dilihat pada tabel 1.3 di bawah ini:

Tabel 1.3 

Periode

Aktual

MA

Forecast Error

CFE

MAD

MSE

MAPE (%)

Tracking Signal

R-Square

1

210

 

 

 

 

 

 

 

 

2

156

210

-54,00

-54,00

54,00

2916,00

34,62

-1,00

 

3

213

156

57,00

3,00

55,50

3082,50

30,69

0,05

0,90

4

234

213

21,00

24,00

44,00

2202,00

23,45

0,55

0.69

5

153

234

-81,00

-57,00

53,25

3291,75

30,82

-1,07

0,83

6

229

153

76,00

19,00

57,80

3788,60

31,30

0,33

0,86

7

95

229

-134,00

-115,00

70,50

6149,83

49,59

-1,63

0,58

8

184

95

89,00

-26,00

73,14

6402,86

49,41

-0,36

 

9

147

184

-37,00

-63,00

68,63

5773,63

46,38

-0,92

 

10

211

147

64,00

1,00

68,11

5587,22

44,60

0,01

1,00

11

219

211

8,00

9,00

62,10

5034,90

40,51

0,14

0,97

12

168

219

-51,00

-42,00

61,09

4813,64

39,58

-0,69

 

Jumlah

 

 

 

-42,00

61,09

4813,64

39,58

-0,69

 


Metode Moving Average memberikan hasil peramalan CFE sebesar -42,00, MAD sebesar 61,09, MSE sebesar 4813,64, MAPE sebesar 39,58 dengan Tracking Signal sebesar   -0,69 dan R-square 0.

Hasil Peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing (SES) Assign Values dapat dilihat pada tabel 1.4 di bawah ini:

Tabel  1.4

Periode

Aktual

SES

Forecast Error

CFE

MAD

MSE

MAPE (%)

Tracking Signal

R-Square

1

210

 

 

 

 

 

 

 

 

2

156

210,0000

-54,0000

-54,0000

54,0000

2916,0000

34,6154

-1,0000

 

3

213

193,8000

19,2000

-34,8000

36,6000

1642,3200

21,8147

-0,9508

0,4535

4

234

199,5600

34,4400

-0,3600

35,8800

1490,2510

19,4491

-0,0100

0,0414

5

153

209,8920

-56,8920

-57,2520

41,1330

1926,8630

23,8829

-1,3919

0,2030

6

229

192,8244

36,1756

-21,0764

40,1415

1803,2260

22,2658

-0,5251

0,0590

7

95

203,6771

-108,6771

-129,7535

51,5641

3471,1390

37,6210

-2,5164

0,2070

8

184

171,0740

12,9260

-116,8274

46,0444

2999,1310

33,2501

-2,5373

0,2030

9

147

174,9518

-27,9518

-144,7792

43,7828

2721,9020

31,4707

-3,3068

0,2599

10

211

166,5662

44,4338

-100,3454

43,8551

2638,8420

30,3138

-2,2881

0,1960

11

219

179,8964

39,1036

-61,2418

43,3800

2527,8670

29,0680

-1,4118

0,1475

12

168

191,6275

-23,6275

-84,8693

41,5843

2348,8120

27,7040

-2,0409

0,1608

Jumlah

 

 

 

-84,8693

41,5843

2348,8120

27,7040

-2,0409

0,1608

 Metode Single Exponential Smoothing Assign Values memberikan hasil peramalan CFE sebesar -84,8693, MAD sebesar 41,5843, MSE sebesar 2348,81, MAPE sebesar 27,7040 dengan Tracking Signal sebesar -2,0409 dan R-square 0,1608.

Hasil Peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing (SES) Search the Best dapat dilihat pada tabel 1.5 di bawah ini:

Tabel 1.5

Periode

Aktual

SES

Forecast Error

CFE

MAD

MSE

MAPE (%)

Tracking Signal

R-Square

1

210

 

 

 

 

 

 

 

 

2

156

210,0000

-54,0000

-54,0000

54,0000

2916,0000

34,6154

-1,0000

 

3

213

209,4600

3,5400

-50,4600

28,7700

1464,2660

18,1387

-1,7539

0,7838

4

234

209,4954

24,5406

-25,9554

27,3482

1176,3360

15,5831

-0,9491

0,0690

5

153

209,7404

-56,7404

-82,6959

34,6963

1687,1210

20,9587

-2,3834

0,3429

6

229

209,1730

19,8270

-62,8689

31,7224

1428,3190

18,4985

-1,9818

0,1262

7

95

209,3713

-114,3713

-177,2402

45,4972

3370,3990

35,4806

-3,8956

0,3506

8

184

208,2276

-24,2276

-201,4678

42,4587

2972,7670

32,2930

-4,7450

0,3880

9

147

207,9853

-60,9853

-262,4532

44,7745

3066,0730

33,4422

-5,8617

0,5405

10

211

207,3755

3,6245

-258,8287

40,2023

2726,8580

29,9172

-6,4382

0,4382

11

219

207,4117

11,5883

-247,2404

37,3409

2467,6010

27,4547

-6,6212

0,3335

12

168

207,5276

-39,5276

-286,7680

37,5397

2385,3130

27,0977

-7,6391

0,4027

Jumlah

 

 

 

-286,7680

37,5397

2385,3130

27,0977

-7,6391

0,4027

 Metode Single Exponential Smoothing Search the Best  memberikan hasil peramalan CFE sebesar -286,7680, MAD sebesar 37,5397, MSE sebesar 2385,3130, MAPE sebesar 27,0977 dengan Tracking Signal sebesar -7,6391 dan R-square 0,4027.

                                                 C. Pembahasan Data Praktikum 

Peramalan permintaan produk spare part sepeda motor menggunakan data terdahulu yang sudah di tentukan. Peramalan produk spare part ini dilakukan selama 12 periode ke depan dengan menggunakan metode Simple Average (SA), Moving Average (MA) dan Single Exponential Smoothing (SES) dengan pilihan Asiggn Values dan Search the Best.

 Metode Simple Average menghasilkan nilai Mean Absolut Deviation (MAD) sebesar 39,81 dan nilai Mean Absolut Percentage Error (MAPE) sebesar 26,53. Hasil tersebut masih cukup besar sehingga belum bisa dikatakan hasil yang terbaik. Metode Moving Average  menghasilkan nilai MAD sebesar 61,09 dan nilai MAPE sebesar 39,58. Nilai tersebut juga masih sangat besar dan grafik yang dihasilkan pun masih bersifat fluktatif dimana data yang dihasilkan tidak selalu sama dengan data aktual.

Metode Single Exponential Smoothing Asiggn Values memberikan nilai MAD sebesar 41,5843 dan MAPE sebesar 27,7040. Nilai tersebut cukup baik dibandingkan dengan dua metode sebelumnya namun masih belum bisa ditentukan karena grafik yang dihasilkan masih bersifat fluktatif.

Metode Single Exponensial Smoothing Search the Best menghasilkan nilai MAD sebesar 37,5397 dan MAPE sebesar 27,0977. Nilai yang dihasilkan merupan nilai terkecil dari metode-metode sebelumnya dan grafik yang dihasilkan pun tidak terlalu fluktatif sehingga bisa dikatakan mendekati data aktual atau data sebelumnya. Kenaikan dan penurunan juga hanya berkisar 1 unit setiap bulannya sebagai contoh pada periode 7 hasil peramalan sebesar 209,3713 atau dibulatkan menjadi 210 unit dan periode 8 sebanyak 208,2276 atau dibulatkan menjadi 209 unit terjadi penurunan sebanyak 1 unit saja. Artinya metode ini yang lebih mendekati kepada hasil permalan yang memuaskan.


Post a Comment for "Peramalan (Forecasting) Terhadap Permintaan Produk"