1.6. Tugas Soal 5 1.6.1. Soal 5
PT. Wakanda adalah produsem logam Vibranium untuk bahan baku
berbagai macam alat elektronik. Buatlah peramalan untuk membantu bagian
marketing dengan data historis penjualan selama 1 tahun 4 bulan berikut :\
Tabel 1.1 data permintaan
Bulan Peramalan (unit)
2016 2017
Januari 11004 13787
Februari 12421 13889
Maret 12485 14321
April 12592 14449
Mei 12482 -
Juni 12672 -
Juli 12889 -
Agustus 13214 -
September 13439 -
Oktober 13561 -
November 13494 -
Desember 13659 -
Berdasarkan data tersebut, lakukan :
a) Plotting data permintaan dan pilih metode yang paling sesuai
berdasarkan hasil plotting data tersebut.
b) Ramalkan permintaan 4 bulan secara manual dengan salah satu metode
yang ditentukan oleh asisten.
c) Hitung MAPE berdasarkan metode yang telah ditentukan oleh asisten
dan lakukan verifikasi dengan menggunakan Tracking Signal, dan
lakukan analisa hasil Tracking Signal.
d) Ramalkan permintaan 4 bulan berikutnya dengan beberapa metode yang
sesuai untuk meramalkan permintaan 4 bulan kedepan. Lakukan analisa
hasil MAPE.
1.6.2. Penyelesaian manual
Sebelum melakukan peramalan (forecasting), tahap pertama yang
dilakukan adalah menganalisa pola data (plot) dari data permintaan
(demand) yang ada. Sehingga didapat pola data seperti pada gambar 1.1
berikut :
Gambar 1.1 plot data
Gambar 1.1 menyatakan bahwa pola data yang akan digunakan pada
peramalan nantinya adalah pola data trend. Karena pola data yang ada
tergolong jenis trend maka peramalan bisa dilakukan dengan beberapa
metode yaitu metode linear regression, single exponential smoothing,
double moving average, dan double exponential smoothing. Dan disini
metode yang akan digunakan adalah metode Linear Regression (LR), dan
perhitungannya sebagai berikut :
Tabel 1.2 perhitungan manual metode LR
9 13439,00 81,00 120951,00 13233,64 205,36 42172,85 299,30 205,36 2212,92 245,88 1,22 1,528%
136 210360,00 1496,00 1846635,00 1183627,46 1,487%
Dari perhitungan manual diatas dengan metode linier regression.
Didapat peramalan (Ft) dengan rumus :
Ft = a + b(t)
Dimana rumus a dan b adalah:
F24 = 11683,13 + 172,27941 (24)
= 15128,71
Dan kemudian untuk mengetahui berapa persentase error peramalan
maka harus mencari APE dan MAPE, dimana MAPE digunakan untuk
acuan dalam baik tidaknya ramalan untuk dibandingkan dengan metode
peramalan lainnya. berikut adalah rumus yang digunakan :
APEt = ∑ |��−��|
Berikut adalah contoh perhitungan manual APE dan MAPE :
Dari perhitungan diatas, diketahui bahwa MAPE dari perhitungan
peramalan study kasus soal 5 adalah sebesar 1,48%.
Untuk memverifikasi peramalan diatas, maka perlu untuk
menghitung TS, dimana TS berfungsi untuk mengetahui keandalan suatu
peramalan dengan cara melihat apakah nilai – nilai berada diluar batas atas
dan batas bawah. Berikut rumusnya :
RSFEt = Kumulatif et
MADt = KumulatifAbsolutet
t
TSt = RSFEt
MADt
Sebagai contoh untuk menghitung TS1, TS2, TS3, TS4, TS5 berikut :
a) TS1
RSFE1 = e1
= -851,40
MAD1 = ���e1
1 = 851,40
TS1 = ����1
���1 =
−851,40
851,40 = -1
b) TS2
RSFE2 = e1 + e2
= -458,09
MAD2 = ���e1+����2
2 = 622,36
TS2 = ����2
���2 =
−458,09
622,36 = -0,74
c) TS3
RSFE3 = e1 + e2 + e3
MAD3 = ���e1+���3�2+����3 = 509,92
Dari perhitungan diatas, dapat diketahui nilai TS pada seluruh periode.
Setelah TS seluruh periode diketahui nilainya maka plotting TS tersebut
seperti gambar 1.2 berikut :
Gambar 1.2 Grafik plotting TS
Dari grafik diatas, diketahui bahwa nilai TS berada dalam batas
kontrol yang ada sehingga dapat disimpulkan bahwa metode peramalan
sudah terverifikasi.
1.6.3. Penyelesaian software
Untuk pengerjaan soal nomor 5 dengan WinQSB, ada beberapa
metode yang harus dianalisis untuk dicari metode yang paling cocok dan
tepat untuk peramalan permintaan. Beberapa metode tersebut adalah LR,
DEST, dan SES. Dan hasil perhitungan masing – masing metode berikut
pada gambar 1.3 :
Gambar 1.3 penyelesaian LR, DEST, dan SES cara software
Dari hasil perhitungan secara software, diketahui MAPE terkecil
dari ketiga metode tersebut adalah MAPE dari metode LR yaitu 1,48%.
1.6.4. Pembahasan
Tabel 1.3 tabel perbandingan perhitungan manual dan software
Manual Software
LR LR DEST SES
Peramalan
(Ft)
17 14611,88 14611,88 14648,08 14449
18 14784,15 14784,15 14874,50 14449
19 14956,43 14956,43 15046,93 14449
20 15128,71 15128,71 15246,36 14449
MAPE 1,487 1,487 1,712 1,940
Pada soal nomor 5 plotting data menyatakan bahwa pola data yang
akan digunakan pada peramalan nantinya adalah pola data trend. Karena
pola data yang ada tergolong jenis trend maka peramalan bisa dilakukan
dengan beberapa metode yang salah satunya adalah metode Linear
Regression (LR). Dalam metode linear untuk mencari forecast (Ft), tahap
pertama yang dilakukan adalah mencari persamaan a dan persamaan b yang
rumusnya adalah b = �Σt.dt−ΣdtΣt
menggunakan persamaan tersebut tahap selanjutnya mencari forecast (Ft)
dengan Rumus Ft = a + b(t). Setelah forecast diketahui maka tahap
selanjutnya adalah menghitung mean absolute percentage error (MAPE)
yang mana nantinya digunakan untuk perbandingan metode satu dengan
lainnya. Untuk mencari MAPE digunakan rumus MAPE = ∑���
� , dimana
APEt = ∑ |��−��|
�� � 100%
�
�=1 . Kemudian tahap selanjutnya yaitu
memverifikasi peramalan dengan cara tracking signal (TS), dimana TS
berfungsi untuk mengetahui keandalan suatu peramalan dengan cara melihat
apakah nilai – nilai berada diluar batas atas dan atau batas bawah. Dengan
rumus TS nya adalah : TSt = RSFEt
MADt, dimana RSFEt = Kumulatif et dengan et
= Dt – Ft, dan MADt = KumulatifAbsolutet
Dan dari perhitungan secara software dengan menggunakan metode
LR, DEST, dan SES, diketahui MAPE terkecil adalah MAPE dari metode
LR dengan nilainya yaitu 1,487%. Sehingga metode peramalan yang
digunakan adalah metode LR dengan nilai – nilai peramalannya (4 bulan
kedepan) adalah 14611,88 ; 14784,15 ; 14956,43 ; dan 15128,71
1.7.Kesimpulan
Dari hasil perhitungan terhadap tiap – tiap soal tugas yaitu soal tugas 1, soal
tugas 2, soal tugas 3, soal tugas 4, dan soal tugas 5 didapat kesimpulan sebagai
berikut :
1. Dari perhitungan – perhitungan tiap – tiap soal tugas diatas didapat
metode peramalan yang tepat dan dipilih setelah melalui proses validasi
adalah sebagai berikut :
a. Soal tugas 1
Metode Moving Average (MA) dengan MAPE terkecil adalah
2,970%.
b. Soal tugas 2
Metode winter dengan MAPE terkecil adalah 5,559%.
c. Soal tugas 3
Metode Simple Moving Average (SMA) dengan MAPE terkecil
adalah 0,69%.
d. Soal tugas 4
Metode Double Exponential Smoothing (DEST) dengan MAPE
terkecil adalah 2,52%.
e. Soal tugas 5
Metode Linear Regression (LR) dengan MAPE terkecil adalah
1,487%.
2. Dan dari hasil peramalan oleh metode – metode yang dipilih tiap soal
tugas didapat nilai – nilai ramalan beberapa bulan kedepan sebagai
berikut :
Hasil nilai ramalan 3 bulan kedepan adalah 2419,147 ; 2419,147
; 2419,147.
b. Soal tugas 2
Hasil nilai ramalan 6 bulan kedepan adalah 2977,37 ; 2333,7 ;
2446,64 ; 3820,16 ; 3705,33 ; 3841,45.
c. Soal tugas 3
Hasil nilai ramalan 6bulan kedepan adalah 2240,143 ; 2240,143
; 2240,143 ; 2240,143 ; 2240,143 ; 2240,143.
d. Soal tugas 4
Hasil nilai ramalan 3 bulan kedepan adalah 14583,44 ; 15395,56
; 16207,68.
e. Soal tugas 5
Hasil nilai ramalan 4 bulan kedepan adalah 14611,88 ; 14784,15
