MAKALAH
DOSEN
PENGAMPU
SHINTA
AVRIYANTI, SE, M.AB
DI SUSUN OLEH
KELOMPOK II
215.057.20202.0279 ACHMAD ABDUL SHOKHEH
215.057.20202.0312 MUHAMMAD HENDRIYANI
215.057.20202.0277 LIDYA RAHMAWATI
215.057.20202.0304 NUR ROIHANAH ZULFA
215.057.20202.0313 ZUBAIDAH
Program Studi Administrasi Bisnis
SEKOLAH TINGGI ILMU ADMINISTRASI TABALONG
2017
KATA PENGANTAR
Dengan mengucapkan puji
syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan hidayat-Nya kepada
kami sehingga kami dapat menyelesaikan tugas ini dengan baik.
Makalah ini di ajukan guna
memenuhi tugas dalam mata kuliah Manajemen Operasi, dengan Judul “ Peramalan (FORECASTING).
Kami menyadari bahwa dalam penyusunan makalah ini masih kurang
sempurna oleh karena itu saran dan kritik yang sifatnya membangun dari
semua pihak sangat diharapkan.
Akhirnya melalui kesempatan ini, penyusun mengucapkan terima kasih
kepada teman semuanya yang telah membantu hingga makalah ini dapat
terselesaikan. Penyusun mengharapkan semoga makalah ini berguna bagi penyusun
khususnya dan pembaca pada umumnya.
Tanjung, 10 Oktober 2017
Penyusun
Kelompok II
DAFTAR ISI
Kata Pengantar
......................................................................................................... i
Daftar Isi .................................................................................................................... ii
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang ................................................................................ 1
1.2 Rumusan Masalah 2
1.3 Tujuan Penelitian 2
1.4 Manfaat Penelitian . 2
1.5 Metode Penelitian . 2
BAB II TINJAUAN
PUSTAKA
2.1 Pengertian Peramalan..................................................................... 3
2.1.1 Pengertian Peramalan
Secara Umum....................................... 3
2.1.2 Peramalan Menurut
Para Ahli.................................................... 3
2.1.3 Tujuan Peramalan ..................................................................... 4
2.1.4 Jenis-Jenis
Peramalan............................................................... 5
2.1.5 Karakteristik
Peramalan............................................................. 6
2.1.6 Kegunaan Dari
Peramalan......................................................... 7
BAB
III PEMBAHASAN
3.1 Metode Yang Digunakan Dalam Peramalan .................................. 9
3.2 Langkah-Langkah Dalam Peramalan.............................................. 19
3.3 Proses Peramalan Dalam Perusahaan........................................... 20
BAB
IV PENUTUP
4.1 Kesimpulan...................................................................................... 22
4.2 Saran................................................................................................ 22
DAFTAR
PUSTAKA
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Suatu perusahaan didirikan tentunya disertai dengan harapan bahwa
kelak di kemudian hari akan mengalami perkembangan yang pesat. Apapun lingkup
usaha yang dikelola dari perusahaan tersebut serta bagaimanapun bentuk dari
perusahaan itu didirikan. Sedangkan
Menurut Frechtling (2001: 8) Mendefinisikan peramalan sebagai proses menyusun
infromasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian
pada masa depan. Berdasarkan definisi di atas, pada hakikatnya peramalan
merupakan bagian awal dari proses pengambilan keputusan. Sebelum melakukan
peramalan harus diketahui terlebih dahulu persoalan dalam pengambilan
keputusan.
Dalam
pengertian yang lebih khusus, peramalan adalah pemikiran terhadap suatu
besaran, misalnya permintaan terhadap satu atau beberapa produk pada periode
yang akan datang. Dalam praktiknya, peramalan merupakan suatu perkiraan (guess)
dengan menggunakan teknik-teknik tertentu. Dalam kegiatan produksi, peramalan
dilakukan untuk menentukan jumlah permintaan terhadap suatu produk yang di
lakukan pada awal proses perencanaan dan pengendalian produksi. Peramalan pada
umumnya digunakan untuk memprediksi sesuatu yang kemungkinannya besar terjadi,
misalnya kondisi permintaan, banyaknya curah hujan, kondisi ekonomi dan
lain-lain.
Salah satu kegiatan yang dianggap mampu untuk dijadikan dasar
dalam kemajuan perusahaan adalah pembuatan peramalan produksi sekaligus
penjualan produk pada suatu prusahaan. Dalam peramalan akan diketahui besarnya
fluktuasi dan tingginya risiko, karakter itu yang melekat pada sistem produksi
dan distribusi produk bisnis. Hal yang sama juga dapat terjadi pada industri.
Apabila perusahaan yang ada tidak dapat mempersiapkan diri dengan baik untuk
menghadapi tantangan persaingan ini, produk-produk suatu perusahaan akan tidak
mampu bertahan dalam menghadapi keadaan pasar yang tidak menentu, sehingga akan
berdampak pada kelangsungan perusahaan pada masa yang akan datang.
Oleh karena itu, peramalan menduduki peran yang strategis dalam
manajemen operasi. Ketika manajemen operasi diterapkan dengan baik maka
pemakaian bahan baku untuk produksi akan lebih tepat guna, pembuatan desain
produk yang bagus akan menambah nilai jual maka kegiatan manajemen operasi bisa
berhasil dan meningkatkan daya saing akibat perusahaan telah mampu menggunakan
semua faktor produksinya secara efektif dan efisien.
Dan oleh karena itu, kami dari kelompok dua akan memberikan ulasan
mengenai metode-metode peramalan (forecoasting) yang dapat digunakan dalam suatu manajemen perusahaan di
bidang operasi. Baik itu yang bersifat kualitatif maupun kuantitatif dan jenis
metode lainnya.
1.2 Rumusan
Masalah
Dari uraian diatas, maka penulis dapat merumuskan masalah sebagai
berikut :
1. Metode Peramalan apa yang
di gunakan di dalam suatu Perusahaan ?
2. Bagaimanakah Proses
peramalan di dalam perusahaan ?
1.3 Tujuan
Penulisan
Adapun tujuan dari penulisan makalah ini adalah :
1. Untuk mengetahui metode
yang digunakan perusahaan dalam melakukan peramalan.
2. Untuk mengetahui proses
peramalan dalam suatu perusahaan.
1.4 Manfaat
Penulisan
Dari penelitian ini diharapkan nanti dapat
berguna bagi :
1. Kelompok
Untuk menambah wawasan dan pengetahuan di bidang
manajemen operasi.
2. STIA
Tabalong
Sebagai tambahan informasi dan bacaan bagi Mahasiswa
STIA Tabalong
BAB
II
TINJAUAN
PUSTAKA
2.1 Pengertian Peramalan
2.1.1 Peramalan
Secara Umum
Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting
dalam perencanaan yang efisien dan efektif.
Oleh karena itu, setiap perusahaan yang sedang melakukan kegiatan usaha
harus memperkirakan apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang. Suatu peramalan dianggap
baik apabila mendekati kebenaran.
Pada umumnya kegunaan peramalan adalah sebagai berikut
:
1. Sebagai alat bantu dalam perencanaan yang
efektif dan efisien.
2. Untuk menentukan sumber daya di masa
mendatang.
3. Untuk membuat keputusan yang tepat.
Kegunaan
peramalan akan terlihat pada suatu pengambilan keputusan. Keputusan yang baik
adalah keputusan yang di dasarkan atas pertimbangan apa yang akan terjadi pada
waktu keputusan dalam berbagai kegiatan perusahaan. Baik tidaknya hasil suatu
penelitian sangat ditentukan oleh ketetapan ramalan yang di buat. Walaupun
demikian perlu di ketahui bahwa ramalan
selalu ada unsur
kesalahannya, sehingga yang
perlu di perhatikan adalah usaha untuk memperkecil kesalahan dari
ramalan tersebut.
2.1.2 Peramalan
Menurut Para Ahli
Menurut
Sofyan Assauri (1984 :1) mendefinisikan peramalan sebagai perkiraan yang ilmiah
(educated guess). Menurutnya, setiap pengambilan keputusan yang
menyangkut keadaan pada masa yang akan datang, pasti ada peramalan yang
melandasi pengambilan keputusan tersebut. Sedangkan Menurut Frechtling (2001:
8) Mendefinisikan peramalan sebagai proses menyusun infromasi tentang kejadian
masa lampau yang berurutan untuk menduga kejadian pada masa depan.
Berdasarkan
dua definisi di atas, pada hakikatnya peramalan merupakan bagian awal dari
proses pengambilan keputusan. Sebelum melakukan peramalan harus diketahui
terlebih dahulu persoalan dalam pengambilan keputusan. Dalam pengertian yang
lebih khusus, peramalan adalah pemikiran terhadap suatu besaran, misalnya
permintaan terhadap satu atau beberapa produk pada periode yang akan datang.
Dalam praktiknya, peramalan merupakan suatu perkiraan (guess) dengan
menggunakan teknik-teknik tertentu. Dalam kegiatan produksi, peramalan
dilakukan untuk menentukan jumlah permintaan terhadap suatu produk yang di
lakukan pada awal proses perencanaan dan pengendalian produksi. Peramalan pada
umumnya digunakan untuk memprediksi sesuatu yang kemungkinannya besar
terjadi, misalnya kondisi
permintaan, banyaknya curah hujan, kondisi ekonomi dan lain-lain.
2.1.3 Tujuan Peramalan
Tujuan
dari pada diadakannya peramalan adalah untuk memperoleh informasi mengenai
perubahan dimasa yang akan datang yang akan mempengaruhi terhadap implementasi
kebijakan serta konsekuensinya, berikut langkah-langkah dengan adanya peramalan
yaitu :
1. Untuk menentukan kebijaksanaan-kebijaksanaan
dalam persoalan menyusun suatu anggaran-anggaran.
2. Untuk melakukan pengawasan terhadap persediaan
suatu produk yang akan dijual.
3. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan
pengawasan terhadap reproduksi barang dan jasa.
4. Untuk melakukan pengawasan untuk pembelanjaan
perusahaan.
5. Untuk menyusun kebijaksanaan-kebijaksanaan
yang efektif dan efisien.
Sedangkan
menurut pandangan Jay Heizer dan barry Render (2006), yaitu :
1. Untuk mengkaji kebijakan perusahaan yang berlaku
saat ini dan dimasa lalu serta melihat sejauh mana pengaruh dimasa yang akan
datang.
2. Peramalan dilakukan karena adanya time Lag
atau Delay antara saat suatu kebijakan perusahaan ditetapkan dengan saat
implementasi.
3. Peramalan merupakan dasar penyusunan bisnis
pada suatu perusahaan sehingga dapat meningkatkan efektivitas suatu rencana
bisnis.
2.1.4 Jenis-Jenis
Peramalan
Menurut Render dan Heizer (2004) pada
jenis peramalan dapat dibedakan menjadi beberapa tipe. Dilihat dari perencanaan
operasi dimasa depan, maka peramalan dibagi menjadi 3 macam yaitu :
1. Peramalan ekonomi (economic forecast)
Menjelaskan
siklus bisnis dengan mempredeksikan tingkat inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan untuk
membangun perumahan dan indikator perencanaan lainnya.
2. Peramalan Teknologi (Technological forecast)
Memperhatikan
tingkat kemajuan tehnologi yang dapat meluncurkan produk baru yang menarik,
yang membutuhkan pabrik dan peralatan baru.
3. Peramalan Permintaan (Demand Forecast)
Adalah
proyeksi permintaan untuk produk atau layanan suatu perusahaan.
Peramalan
biasanya di klasifikasikan berdasarkan Horizon Waktu masa depan yang di
cakupnya. Menurut Taylor (2004) dalam hubungannya dengan horizon waktu
peramalan terbagi atas beberapa kategori, yaitu :
1. Ramalan Jangka Pendek
Yaitu
mencangkup masa depan yang dekat dan memperhatikan kegiatan harian suatu
perusahaan bisnis, seperti permintaan harian atau kebutuhan sumber daya harian.
Peramalan ini di gunakan untuk mengambil keputusan dalam hal perlu tidaknya
lembur, penjadwalan kerja, dan lain-lain keputusan kontrol jangka pendek.
2. Ramalan Jangka Menengah
Yaitu
peramalan yang di lakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya
satu hingga lima tahun kedepan. Peramalan ini berfungsi untuk merencanakan
kuantitas dan waktu dari kapasitas produksi. Peramalan ini lebih mengkhususkan
di bandingkan dengan peramalan jangka panjang yang di gunakan untuk menentukan
aliran kas, perencanaan produksi, dan penentuan anggaran.
3. Ramalan Jangka Panjang
Yaitu
peramalan yang di lakukan untuk penyusunan hasil ramalan yang jangka waktunya
lebih dari lima tahun yang akan datang. Peramalan ini berfungsi untuk
perencanaan kuantitas dan waktu dari fasilitas produksi. Peramalan jangka
panjang digunakan untuk pengambilan keputusan mengenai perencanaan produk dan
pasar, pengeluaran biaya perusahaan, studi kelayakan pabrik, anggaran purchase
order, perencanaan tenaga kerja serta perencanaan kapasitas kerja.
2.1.5 Karakteristik
Peramalan
Menurut
Nasution (1999), peramalan yang baik
mempunyai beberapa kriteria, antara lain akurasi, biaya, dan kemudahan
penjelasan dari ketiga kriteria tersebut adalah sebagai berikut :
1. Akurasi
Pengertian akurasi dari suatu hasil peramalan diukur
dengan hasil kebiasaan dan kekonsistenan peramalan tersebut. Apabila hasil
peramalan dikatakan bias, peramalan tersebut terlalu tinggi atau rendah
dibandingkan dengan kenyataan yang sebenarnya terjadi. Selanjutnya hasil
peramalan dikatakan konsisten, apabila kesalahan peramalan relatif kecil.
Kondisi
peramalan yang terlalu rendah akan mengakibatkan kekurangan persediaan,
sehingga permintaan konsumen tidak dapat dipenuhi dengan segera. Hal itu akan
berdampak di perusahaan serta besar kemungkinan kehilangan pelangan dan
keuntungan dari penjualan.
Sebaliknya,
apabila peramalan yang terlalu tinggi dapat mengakibatkan terjadinya penumpukan
persediaan, sehingga banyak modal yang terserap dan terbuang. Keakuratan dari
hasil peramalan akan berfungsi menyeimbangkan persediaan yang ideal.
2. Biaya
Biaya
yang di butuhkan dalam pembuatan peramalan bergantung pada jumlah item atau
jenis yang di ramalkan, jangka waktu peramalan, dan metode peramalan yang di
pakai. Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi terhadap data yang
di butuhkan. Selain itu juga akan bergantung pada cara pengolahan data (manual
atau komputerisasi), cara penyimpanan data, tenaga ahli yang diperbantukan.
Pemilihan
metode peramalan harus di sesuaikan dengan dana yang tersedia dan tingkat
akurasi yang ingin didapat, misalnya item-item yang penting akan di ramalkan
dengan metode yang sederhana dan murah.
3. Kemudahan
Penggunaan
metode peramalan yang sederhana mudah di buat dan mudah di aplikasikan akan
memberikan keuntungan bagi perusahaan. Apabila memakai metode yang canggih,
tetapi tidak dapat di aplikasikan pada sistem perusahaan karena keterbatasan
dana, sumber daya, dan peralatan teknologi merupakan hal yang percuma.
2.1.6 Kegunaan
Dari Peramalan
Kegunaan
dari peramalan dapat terlihat pada saat pengambilan keputusan. Setiap orang
selalu di hadapkan
masalah pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah yang di dasarkan atas
pertimbangan-pertimbangan yang matang dan perkiraan tentang kejadian yang
mungkin terjadi. Apabila ramalan yang di hasilakan
kurang tepat, maka keputusan yang diambil tidak akan mencapai hasil yang
memuaskan. Dengan meramalkan kejadian yang akan datang, tindakan-tindakan yang
akan datang dapat di
rencanakan dengan matang sehingga dapat mengurangi kerugian atau
menambah keuntungan serta dapat mengantisipasi hal-hal yang tidak diinginkan.
Dengan demikian dapat dilihat bahwa peramalan memiliki
peranan yang sangat penting, baik dalam penelitian, perencanaan maupun dalam
pengambilan keputusan. Tetapi dapat diperhatikan bahwa peramalan memiliki
tujuan untuk memperkecil kemungkinan kesalahan. Baik tidaknya suatu ramalan sangat tergantung pada
faktor data dan metode serta kebenaran asumsi yang diinginkan.
BAB
III
PEMBAHASAN
3.1 Metode yang digunakan dalam peramalan
Menurut Sofyan Assurari (1984), berdasarkan sifatnya, Metode peramalan di bedakan
menjadi dua metode, yaitu peramalan kualitatif dan kuantitatif. Peramalan yang di dasarkan atas
data kualitatif di
dasarkan pada pengamatan kejadian-kejadian pada masa sebelumnya di gabungkan
dengan pemikiran dari penyusunannya. Adapun peramalan yang di dasarkan atas
data kuantitatif diperoleh dari pengamatan nilai-nilai sebelumnya. Hasil
peramalan yang di
buat bergantung pada metode yang di gunakan,
menggunakan metode yang berbeda akan di peroleh hasil
peramalan yang berbeda. Kedua metode peramalan tersebut, Sofyan Assuari
(1984) mengemukakan sebagai berikut :
1. Metode Peramalan Kualitatif (Judgement
Method)
Peramalan kualitatif
pada umumnya bersifat subyektif, di pengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan, dan
pengalaman seseorang. Oleh karena itu, hasil peramalan seseorang dengan orang
lain akan berbeda. Walaupun demikian, peramalan dengan metode kualitatif tidak
hanya menggunakan intuisi, tetapi juga mengikut sertakan model staatistik
sebagai bahan masukan dalam melakukan judgement (keputusan), hal itu
dapat dilakukan secara individu atau kelompok.
Peramalan kualitatif
(Sofyan Asauri, 1984) hanya dapat digunakan apabila terdapat tiga
kondisi berikut ini:
a. Adanya informasi tentang keadaan yang lain.
b. Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan
dalam bentuk data.
c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan
berkelanjutan pada masa yang akan datang.
Ada
beberapa metode peramalan yang digolongkan sebagai model kualitatif adalah
sebagai berikut:
a. Metode Delphi
Dalam
metode ini, sekelompok pakar kuesioner. Variable moderator menyimpulkan
hasilnya dan memformulasikan menjadi suatu kuesioner baru yang di isi kembali
oleh kelompok tersebut, demikian seterusnya. Hal ini merupakan suatu proses
pembelajaran (Learning Process) dari kelompok tanpa adanya tekanan atau
intimidasi individu.
Metode
ini pertama kali dikembangkan oleh Rand Corporation pada tahun 1950-an. Adapun
tahap-tahap yang harus dilakukan, yaitu sebagai berikut.
a) Menentukan beberapa pakar sebagai partisipan,
sebaiknya bervariasi dari latar belakang disiplin ilmu berbeda.
b) Melalui kuesioner (Email) diperoleh peramalan
dari seluruh partisipan.
c) Menyimpulkan hasilnya, kemudian
mendistribusikan kembali pada seluruh partisipan dengan pertanyaan yang baru.
d) Menyimpulkan kembali hasil revisi peramalan
dan kondisinya, kemudian dikembangkan dengan pertanyaan yang baru.
e) Apabila diperlukan ulangi tahap empat kemudian
didistribusikan kepada seluruh partisipan.
b. Dugaan Manajemen (Management Estimate)
atau Panel Consensus
Metode
ini cocok dalam situasi yang sangat sensitif terhadap intuisi dari sekelompok
kecil orang yang mampu memberikan opini kritis dan relavan. Teknik ini akan
dipergunakan dalam siuasi ketika tidak ada alternatif lain dari model peramalan
yang dapat diterapkan. Walaupun demikian metode ini mempunyai banyak
keterbatasan, sehingga perlu di kombinasikan dengan metode peramalan yang
lainnya.
c. Riset Pasar (Market Riset)
Riset
pasar merupakan sebuah metode peramalan berdasarkan hasil survei pasar yang
dilakukan oleh tenaga pemasaran produk atau yang mewakilinya. Metode ini akan
berfungsi untuk menjaring informasi dari pelanggan potensial (konsumen),
berkaitan dengan rencana pembelian mereka pada masa yang akan datang. Pada
dasarnya riset pasar bukan hanya untuk membantu peramalan, melainkan untuk
meningkatkan desain produk dan perencanaan produk baru.
d. Metode Kelompok Terstruktur (Struktured
Grup Method)
Metode
kelompok terstruktur sama seperti metode delphi dan metode lainnya. Apabila
metode delphi merupakan teknik peramalan berdasarkan proses konvergensi dari
opini beberapa orang ahli secara interaktif tanpa menyebutkan identitasnya,
metode kelompok terstruktur tidak bertemu secara bersama dalam suatu forumuntuk
berdiskusi, tetapi diminta pendapatnya secara terpisah dan tidak boleh secara
berunding. Hal ini dilakukan untuk menghindari pendapat yang bias karena
pengaruh kelompok. Pendapat yang berbeda secara signifikan dari para ahli yang
lain dalam grub tersebut akan dinyatakan lagi kepada yang bersangkutan,
sehingga akhirnya diperoleh angka estimasi pada interval tertentu.
Metode
delphi ini dipakai dalam peramalan teknologi yang sudah digunakan pada
pengoperasian jangka panjang. Dalam kapasitasnya, metode ini juga bermanfaat
pada pengembangan produk baru, pengembangan kapasitas produksi, penerobosan
segmen pasar baru dan strategi keputusan bisnis lainnya.
e. Analogis Historis (Historycal Analogy)
Pada
dasarnya analogis historis (Historycal Analogy) merupakan teknik
peramalan berdasar pola data masa lalu dari produk yang dapat disamakan secara
analogi. Misal, peramalan untuk pengembangan pasar televisi multi sistem
menggunakan model permintaaan televisi hitam putih atau berwarna biasa. Dengan
demikian, analogi histori cenderung akan menjadi baik untuk penggantian produk
dipasar, apabila terdapat hubungan subtitusi langsung dari produk pasar
tersebut.
2. Metode Peramalan Kuantitatif (statistical
Method)
Merupakan prosedur peramalan yang mengikuti
aturan-aturan matematis dan statistik dalam menunjukkan hubungan antara
permintaan dengan satu atau lebih variabel yang mempengaruhinya. Peramalan
kuantitatif mengasumsikan bahwa tingkat keeratan dan macam dari hubungan antara
variabel-variabel bebas dengan permintaan yang terjadi pada masa lalu akan
berulang pada masa akan datang.
Adapun
prosedur atau langkah-langkah yang diperlukan dalam peramalan secara
kuantitatif, yaitu :
a. Mendefinisikan tujuan peramalan
b. Membuat diagram pancar
c. Memilih minimal dua metode peramalan yang
dianggap sesuai
d. Menghitung parameter fungsi peramalan
e. Menghitung kesalahan setiap metode peramalan
f. Memilih metode yang terbaik, yaitu yang
memiliki kesalahan terkecil
g. Melakukan verifikasi peramalan.
Peramalan
kuantitatif dapat diterapkan bila terdapat tiga kondisi berikut:
a. Tersedianya informasi tentang masa lalu.
b. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan
dalam bentuk data numerik.
c. Dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola
masa lalu akan terus berlanjut dimasa yang akan datang.
Bagan
diatas merupakan gambaran Metode Kuantitatif yang dikelompokkan menjadi dua,
yaitu:
1) Time Series
Model
Time series
model adalah suatu rangkaian atau seri dari nilai-nilai suatu variabel atau
hasil observasi, yaitu nilai indeks harga saham yang dicatat dalam jangka waktu
yang berurutan (Atmaja, 2009 : 29). Time series model adalah metode
dalam peramalan dengan menggunakan analisis pola hubungan antara variabel yang
akan diperkirakan dengan variabel waktu atau analisis time series.
Adapun variabel-variabel tersebut, antara lain metode smoothing, metode box
jenkins (ARIMA), metode proyeksi trend dengan regresi.
Ada
dua hal yang perlu diperhatikan dalam melakukan peramalan, antara lain :
a. Pada gelat (error), yang tidak dapat
dipisahkan dalam metode peramalan.
b. Untuk mendapatkan hasil yang mendekati data
asli, seorang peramala harus berusaha membuat error sekecil mungkin.
Dengan
adanya data time series, pola gerakan data dapat diketahui. Data time
series dapat dijadikan sebagai dasar untuk pembuatan keputusan pada saat
ini, peramalan keadaan perdagangan dan ekonomi pada masa yang akan datang
perencanaan kegiatan untuk masa depan. Di samping itu, analisis time series
dapat dilakukan untuk memperoleh pola data time series dengan
menggunakan data masa lalu yang akan digunakan dalam meramalkan nilai pada masa
yang akan datang.
Dan
dalam time series, terdapat empat macam tipe pola data, yaitu sebagai
berikut :
1) Time series model adalah metode yang dipergunakan
untuk menganalisa serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu.
2) Metode ini mengamsumsikan beberapa pola
kombinasi pola selalu berulang sepanjang waktu, dan pola dasarnya dapat
diidentifikasi semata-mata atas dasar historis dari serial itu.
3) Dengan analisa deret waktu dapat ditunjukan
dengan permintaan terhadap produk tertentu bervariasi terhadap waktu.
4) Sifat dari perubahan permintaan dari tahun ke
tahun dirumuskan untuk meramalkan penjualan pada masa yang akan datang.
Disamping
itu, terdapat beberapa komponen utama yang mempengaruhi analisis time series
model, antara lain sebagai berikut:
a. Pola Siklis (Cyle)
Penjualan
produk dapat memiliki siklus yang berkurang secara periodik. Banyak produk
dipengaruhi pola penggerakan aktivitas ekonomi yang terkadang memiliki
kecendrungan periodik. Komponen siklus ini sangat berguna dalam peramalan
jangka menengah. Pola data ini terjadi apabila data memiliki kecenderungan
untuk naik atau turun terus-menerus.
b. Pola Musim (Seasonal)
Dalam
konteks ini, perkataan musim menggambarkan pola penjualan yang berulang setiap
periode. Komponen musim dapat dijabarkan dalam faktor cuaca, libur, atau
kecenderungan perdagangan. Pola musiman juga berguna dalam meramalkan penjualan
dalam jangka pendek. Pola data semacam ini terjadi apabila nilai data sangat
dipengaruhi oleh musim, misalnya permintaan bahan baku jagung pertahun. Selama
musim panen harga jagung akan menjadi turun karena jumlah jagung yang
dibutuhkan tersedia dalam jumlah yang besar.
c. Pola Horizontal
Pada
dasarnya pola data horizontal akan terjadi apabila nilai data berfluktuasi
disekitar nilai rata-rata. Untuk lebih memahami mengenai pola horizontal.
d. Pola Trend
Pada
dasarnya pola data ini terjadi apabila data memiliki kecendrungan untuk naik
atau turun terus menerus. Dengan demikian, dalam meramalkan biaya yang termasuk
dalam biaya operasi yang menggunakan pola trend, cenderung naik jika mesin atau
peralatan semakin tua atau semakin lama jangka waktu pemakaiannya.
2) Model/Metode Kausal
Model/metode
kausal mengamsumsikan faktor yang diperkirakan menunjukan adanya hubungan sebab
akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (independen). Contoh,
jumlah pendapatan berhubungan dengan faktor jumlah penjualan, harga jual, dan
tingkat promosi.
Apabila
metode kausal di kaitkan dengan konteks penelitian menurut Suryabrata (2006)
penelitian kausal komparatif bersifat expost facto, artinya data dikumpulkan
setelah berlangsungnya semua kejadian yang dipersoalkan. Peneliti mengambil
satu atau lebih akibat (sebagai “dependent variabels’’) dan menguji data
itu dengan menelusuri kembali ke masa lalu untuk mencari sebab, saling
berhubungan dan maknanya. Penelitian hubungan sebab akibat dilakukan terhadap
program kegiatan atau kejadian yang telah berlangsung atau telah terjadi.
Adanya hubungan sebab akibat didasarkan atas kejadian teoritis bahwa suatu
variabel disebabkan atau dilatar belakangi oleh variabel tertentu atau
mengakibatkan variabel tertentu.
Tujuan
penelitian kausal komparatif dimaksudkan untuk menyelidiki kemungkinan hubungan
sebab akibat dengan cara pengamatan terhadap akibat yang ada, mencari kembali faktor yang mungkin menjadi
penyebab melalui data tertentu .
Dengan
demikian, metode kausal dalam konteks
ini diperlukan untuk :
a. Menemukan bentuk hubungan antara
variabel-variabel
b. Meramalkan nilai dari variabel tidak bebas (dependen)
c. Meramalkan permintaan.
Dan
dalam pelaksanaannya, metode kausal perlu didukung pula oleh beberapa metode
lainnya, seperti metode regresi dan korelasi yang merupakan metode yang
baik digunakan untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada
persamaan dengan teknik least squares yang dianalisis secara statis. Metode
ekonometri merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka
pendek. Dan terakhir metode input-output ini merupakan metode yang
digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun
trend ekonomi jangka panjang.
a) Peramalan Menggunakan Metode Regresi
dan Korelasi
Penggunaan
metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil
peramalan. Analisis regresi berkenaan dengan studi kebergantungan dengan maksud
menaksir dan atau meramalkan nilai rata-rata hitung (mean) atau
rata-rata (populasi) variabel tidak bebas, dipandang dari segi nilai yang
diketahui atau tetap variabel yang menjelaskan (Gujarati, 2004). Analisis
regrasi adalah salah satu analisis yang paling populer dan luas pemakaiannya.
Hampir semua bidang ilmu yang memerlukan analisis sebab-akibat mengenal
analisis ini. Kolerasi dan regresi mempunyai hubungan yang sangat erat setiap regresi
pasti ada korelasinya, tetapi korelasi belum tentu dilanjutkan dengan regresi.
Kolerasi yang tidak dilanjutkan dengan regresi adalah korelasi antara
dua variabel yang tidak mempunyai hubungan kausal/ sebab-akibat atau hubungan
fungsional, (Sugiyono, 2005).
Dan
perlu juga mengetahui kondisi-kondisi sebelum melakukan peramalan dengan metode
regresi dan kolerasi yang berkenaan dengan adanya informasi masa lalu
atau informasi dalam bentuk data dan yang telah diasumsikan bahwa pola data
yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang.
Contoh persamaan regresi
:
Y
= 2 + 10x.....(1)
|
Y = Variabel Respon
X = Variabel prediktor/bebas
Angka 2 pada persamaan (1) disebut sebagai intersep.
Metode regresi dan korelasi pada penetapan suatu
persamaan estimasi menggunakan teknik least squares, yaitu :
a. Hubungan yang ada perlu dianalisis secara
statistik.
b. Ketetapan peramalan dengan menggunakan metode regresi
dan korelasi sangat baik untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk
peramalan jangka panjang ketetapannya kurang baik.
Pada
umumnya metode ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan
keuntungan, peramalan permintaan dan peramalan keadaan ekonomi.
Data
yang dibutuhkan untuk penggunaan metode ini adalah data kuartalan dari beberapa
tahun lalu. Model yang dapat digunakan sama dengan model pada regresi linier
berganda, yaitu:
Y=b0
+ b1X2 +b3X3+...+bnXn +bnd+ En
|
Keterangan :
Y = Nilai
observasi dari variable yang diukur
B0= Konstanta
X = Variabel
pengukur (independen)
D = Variabel
surrgates (dummy)
å = error.
b) Adapun Contoh Perhitungan Dari Penggunaan
Metode Regresi.
PT.SKK
adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang penyedia produk-produk
manufaktur brighteners optik, pewarna dan tinta fiexographic. Dalam
memenuhi permintaan dari berbagai perusahaan yang membutuhkan produk yang
dihasilkan tesebut. PT.SKK membuka cabang di berbagai tempat yang dekat dengan
supplier agar dapat menghemat biaya transportasi. Seperti halnya pada PT.SKK
cabang Sidoarjo. Dalam menjalankan rencana produksinya perusahaan ini masih menggunakan
perencanaan produksi yang dibuat secara sederhana dan hanya berdasarkan
pengalaman produksi yang pernah ada saja tanpa adanya sentuhan-sentuhan
manajemen yang up to date (terbaru). Akibatnya perusahaan belum bisa
mengetahui rencana produksi yang di terapkan sudah berjalan optimal ataukah
belum.
Bahan
baku yang ada sering kali tidak bisa mendukung kelancaran proses produksi,
tenaga kerja dan fasilitas produksi yang ada tidak sesuai dengan yang
dibutuhkan. Begitu juga dengan kapasitas produksi. Output yang
dihasilkan tidak bisa memenuhi permintaan supplier yang bersifat naik
turun (fluktutif). Akibatnya produktivitas menurun karena banyaknya
permintaan (order) yang ditolak oleh perusahaan. maka dari itu, jadi dalam hal ini akan dibuat suatu perencanaan
produksi yang bertujuan untuk menentukan berapa jumlah produk yang akan
dihasilkan, kapan dan berapa jumlah bahan baku yang disediakan untuk mendukung
kelancaran proses produksi.
Dari
hasil pengamatan yang telah di lakukan terhadap permintaan seluruh jenis tinta
yang diproduksi di PT.SKK cabang Sidoarjo, maka diperoleh permintaan sebagai
berikut pada tabel 1.
Tabel 1. Perhitungan
Awal Sebelum Peramalan Dengan Regresi Linier.
|
||||
Bulan
(Tahun 2013)
|
Indeks Waktu
(X)
|
Permintaan Aktual
(y)
|
x₂
|
x.y
|
Januari
|
1
|
59.376
|
1
|
59.376
|
Februari
|
2
|
54.507
|
4
|
109.014
|
Maret
|
3
|
39.661
|
9
|
118.983
|
April
|
4
|
62.898
|
16
|
251.592
|
Mei
|
5
|
73.257
|
25
|
366.285
|
Juni
|
6
|
80.903
|
36
|
485.418
|
Juli
|
7
|
57.616
|
49
|
403.312
|
Agustus
|
8
|
54.249
|
64
|
433.992
|
September
|
9
|
62.450
|
81
|
562.050
|
Oktober
|
10
|
54.170
|
100
|
541.700
|
Jumlah
|
55
|
599.087
|
385
|
3.331.722
|
Tabel
Sumber : PT.SKK Cabang Sidoarjo 2015.
b = (n.åxy) - (åx.
åy)
|
||
(n.åx₂) - (åx)₂
|
||
=
(10 . 3.331.722)(55 . 599.087)
|
= 445,38
|
|
(10 . 385)(55)₂
|
||
a =
åy b åx
|
|||
n
|
n
|
||
=599.087
-
|
445,38
|
55
|
= 57.459,13
|
10
|
10
|
||
Jadi:
ŷ=
a + bx
ŷ= 57.459,13 + 445,38 x
Tabel 2. Hasil Peramalan Menggunakan Regresi
Linier.
|
|||
Bulan
(Tahun 2003)
|
Indeks Waktu (x)
|
Permintaan Aktual
(y)
|
Peramalan (F)
|
Januari
|
1
|
59.376
|
57.904,51
|
Februari
|
2
|
54.507
|
58.349,89
|
Maret
|
3
|
39.661
|
58.795,27
|
April
|
4
|
62.898
|
59.240,65
|
Mei
|
5
|
73.257
|
59.686,03
|
Juni
|
6
|
80.903
|
60.131,41
|
Juli
|
7
|
57.616
|
60.576,79
|
Agustus
|
8
|
54.249
|
61.022,17
|
September
|
9
|
62.450
|
61.467,55
|
Oktober
|
10
|
54.170
|
61.912,93
|
Jumlah
|
55
|
599.087
|
661.445,51
|
Maka:
Sumber : PT.SKK Cabang Sidoarjo 2015.
Untuk
permintaan pada periode selanjutnya (November 2013) yaitu:
ŷ = 57.459,13 + 445,38 x
= 57.459,13 + 445,38 (11) = 62,358,51
Dimasukkan
kedalam perhitungan ukuran akurasi hasil peramalan.
Tabel 3. Perhitungan Ukuran Akurasi Hasil Peramalan
Dengan Regresi Linier.
|
|||||
Indeks Waktu (t) (x)
|
Permintaan Aktual
(A)
(y)
|
Ramalan (F)
|
Deviasi
A
- F
|
Deviasi Absolut
│A
- F│
|
Kuadrat Kesalahan
(A-F)₂
|
1
|
59.376
|
57.904,51
|
1.471,49
|
1.471,49
|
2.165.282,82
|
2
|
54.507
|
58.349,89
|
-3.842,89
|
3.842,89
|
14.767.803,55
|
3
|
39.661
|
58.795,27
|
-19.134,27
|
19.134,27
|
366.120.288,43
|
4
|
62.898
|
59.240,65
|
3.657,35
|
3.657,35
|
13.376.209,02
|
5
|
73.257
|
59.686,03
|
13.570,97
|
13.570,97
|
184.171.226,74
|
6
|
80.903
|
60.131,41
|
20.771,59
|
20.771,59
|
431.458.951,13
|
7
|
57.616
|
60.576,79
|
-2.960,79
|
2.960,79
|
8.766.277,42
|
8
|
54.249
|
61.022,17
|
-6.773,17
|
6.773,17
|
45.875.831,85
|
9
|
62.450
|
61.467,55
|
982,45
|
982,45
|
965.208,00
|
10
|
54.170
|
61.912,93
|
-7.742,93
|
7.742,93
|
59.952.964,98
|
599.087
|
-0,20
|
80.907,90
|
1.127.620.043,94
|
||
Sumber : PT.SKK Cabang Sidoarjo 2015.
MAD = å
|
A – F
|
=
|
80.907,90
|
= 8.090,79
|
n
|
10
|
MSE = å
|
(A – F) ₂
|
=
|
1.127.620.043,96
|
= 112.762.004,40
|
n
|
10
|
MFE = å
|
A – F
|
=
|
- 0,20
|
= - 0,02
|
n
|
10
|
3.2 Langkah-Langkah
Dalam Peramalan
Adapun
langkah-langkah dalam metode peramalan adalah sebagai berikut :
1. Mengumpulkan data.
2. Menyeleksi dan memilih data yang kurang
relavan harus dibuang agar tidak mempengaruhi akurasi peramalan.
3. Menganalisa data.
4. Menentukan metode yang digunakan.
5. Memproyeksi data dengan menggunakan metode
yang dipergunakan, dan mempertimbangan adanya beberapa faktor perubahan.
3.3 Proses
Peramalan di dalam Perusahaan
Peramalan
adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan dimasa mendatang melalui pengujian
dimasa lalu. Esensi peramalan adalah perkiraan peristiwa-peristiwa di waktu
yang akan datang atas dasar pola-pola di waktu yang lalu dan penggunaan
kebijakan. Ada beberapa langkah dalam melakukan proses peramalan sebagai
berikut :
a. Penentuan Tujuan
Analisis
mengatakan dengan para pembuat keputusan dalam perguruan tinggi untuk
mengetahui apa kebutuhan-kebutuhan mereka dan menentukan :
1. Variabel-variabel yang akan diestimasi.
2. Siapa yang akan menggunakan hasil peramalan.
3. Untuk tujuan-tujuan apa hasil peramalan akan
digunakan.
4. Estimasi jangka panjang atau jangka pendek
yang diinginkan.
5. Derajat ketepatan estimasi yang diinginkan.
6. Kapan estimasi dibutuhkan.
7. Bagian-bagian yang diinginkan, Seperti
peramalan untuk kelompok pembeli, kelompok produk atau daerah geografis.
b. Penggunaan Model
Setelah
tujuan ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengembangkan model, yang
merupakan penyajian secara lebih sederhana sistem yang dipelajari. Dalam
peramalan, Model adalah suatu kerangka
analisis yang apabila dimasukkan data akan menghasilkan estimasi jumlah calon
mahasiswa baru di waktu mendatang (atau variabel apa saja yang diramal). Analisis
hendaknya memilih suatu model yang menggambarkan secara realistis perilaku
variabel-variabel yang dipertimbangkan.
c. Pengujian Model
Sebelum
diterapkan, model biasanya diuji untuk menentukan tingkat
akurasi,
Validitas untuk reabilitas yang diharapkan. Ini sering mencakup penerapannya
pada data historik dan penyiapan estimasi untuk tahun-tahun sekarang dengan
data nyata yang tersedia. Nilai suatu model ditentukan oleh derajat ketepatan
hasil peramalan dengan kenyataan (aktual). Dengan kata lain, pengujian model
bermaksud untuk mengetahui validitas atau kemampuan prediktof secara logic
suatu model.
d. Penerapan Model
Setelah
pengujian, analisa menerapkan model dalam tahap ini, data historic dimasukkan
dalam model untuk menghasilkan suatu ramalan.
e. Revisi dan Evaluasi
Ramalan-ramalan
yang telah dibuat harus senantiasa diperbaiki dan ditinjau kembali. Perbaikan
mungkin perlu dilakukan karena adanya perubahan-perubahan dalam perusahaan atau
lingkungannya, seperti tingkat harga produk perusahaan karakteristik-karakteristik
produk, pengeluaran-pengeluaran pengiklanan, tingkat pengeluaran pemerintah,
kebijakan moneter dan kemajuan teknologi.
Evaluasi,
dilain pihak merupakan pembanding ramalan-ramalan dengan hasil-hasil nyata
untuk menilai ketepatan penggunaan suatu metodologi atau teknik peramalan.
Langkah ini dilakukan untuk menjaga kualitas estimasi-estimasi diwaktu yang
akan datang.
BAB III
PENUTUP
4.1 Kesimpulan
1. Metode peramalan yang cocok digunakan didalam
perusahaan adalah ada dua metode yaitu, metode kualitatif dan metode
kuantitatif. Metode Kualitatif didasarkan pada pengamatan kejadian-kejadian
pada masa sebelumnya digabungkan, dengan pemikiran dari penyusunannya. Adapun
data peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif diperoleh dari pengamatan
nilai-nilai sebelumnya.
2. Proses peramalan di dalam perusahaan memiliki
beberapa langkah-langkah sebagai berikut. Penentuan Tujuan, Pengembangan
Model, Pengujian Model, Penerapan Model,
Revisi dan Evaluasi.
4.2
Saran
Dalam
makalah ini penulis menyarankan agar perusahaan yang ingin melakukan suatu
peramalan haruslah meneliti terlebih dahulu masalah yang akan di ramalkan,
sehingga pada saat peramalan tidak ada kegagalan dalam peramalan yang di
akibatkan oleh salah pemilihan metode peramalan.
DAFTAR PUSTAKA
Dr.
H. A Rusdiana, M.M (2014). Manajemen Operasi. Bandung: Pustaka Setia.
Fahmi,
Irham, S.E.,M.Si. (2012) Manajemen produksi dan operasi. Bandung: Alfabeta.
Syaichu,
achmad, july 2015, “Penerapan metode peramalan sebagai alat bantu untuk
menentukan perencanaan produksi di PT.
Skk”. Translation
journal. Volume 13, No. 2,
Sumber:
http://journal.uad.ac.id/index.php/Spektrum/article/view/2691/1661,
31 Oktober 2017.
Silahkan berkomentar dengan Etika Yang Baik.
Jangan Lampirkan Link aktif.
EmoticonEmoticon