BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Pengertian Peramalan
Peramalan (forecasting) menurut Sofyan Assauri (1984) adalah suatu kegiatan yang memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengaitkan berbagai asumsi yang berhubungan dengan tindakan-tindakan yang perlu diambil serta variabel-variabel lain yang mempengaruhi permasalahan arus penjualan yang akan terjadi. Peramalan diperlukan karena adanya perbedaan waktu antara keadaan akan dibutuhkannya suatu kebijakan baru. Apabila perbedaan waktu tersebut panjang, maka peran peramalan menjadi penting dan sangat dibutuhkan, terutama dalam penentuan kapan terjadi suatu peristiwa sehingga dapat dipersiapkan tindakan yang diperlukan.
Kegunaan suatu peramalan dapat dilihat pada saat pengambilan keputusan. Keputusan yang baik adalah keputusan yang didasarkan oleh pertimbangan apa yang akan terjadi saat keputusan tersebut dilakukan. Apabila keputusan yang dialami kurang tepat sebaiknya keputusan tersebut tidak dilaksanakan. Oleh karena masalah pengambilan keputusan merupakan masalah yang dihadapi, maka peramalan juga merupakan masalah yang harus dihadapi, karena peramalan berkaitan erat dengan pengambilan keputusan.
2.2 Jenis-jenis Peramalan
Menurut Makridakis, Wheelright, dan McGee (1999), teknik peramalan dapat dibagi dalam 2 bagian jika dilihat dari sifatnya, yaitu:
a. Peramalan Kualitatif
dan pengetahuan serta pengalaman dari orang-orang yang menyusunnya. Biasanya peramalan kualitatif ini didasarkan atas hasil penyelidikan seperti Delphi, analogis, dan didasarkan atas ciri-ciri normatif seperti decision matrices atau decision trees. Metode kualitatif dapat dibagi menjadi dua, yaitu
metode eksploratoris dan normative.
b. Peramalan Kuantitatif
Peramalan kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Peramalan yang baik adalah peramalan yang dilakukan dengan mengikuti prosedur peramalan penyusunan dengan baik. Semakin baik dalam menggunakan prosedur peramalan, maka penyimpangan antara hasil peramalan dengan kenyataan yang terjadi juga semakin kecil. Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi dalam deret berkala (time series) dan metode kausal. Peramalan kuantitatif dapat digunakan bila memenuhi syarat berikut:
1. Adanya informasi tentang masa lalu.
2. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data.
3. Informasi tersebut dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlanjut di masa yang akan datang dan kondisi ini disebut dengan kondisi yang konstan. Asumsi ini merupakan modal yang mendasari dari semua metode peramalan kuantitatif dan banyak metode peramalan teknologis terlepas dari bagaimana canggihnya metode tersebut.
Metode-metode peramalan dengan analisis deret waktu dibagi tiga yaitu: 1. Metode Pemulusan Eksponensial dan Rata-rata Bergerak
Metode ini sering digunakan untuk ramalan jangka pendek dan jarang dipakai untuk ramalan jangka panjang.
2. Metode Regresi
Metode ini jarang dipakai, tetapi baik untuk ramalan jangka pendek, menengah, dan panjang.
2.3 Pemilihan Metode Peramalan
Dalam memilih metode peramalan, perlu diketahui terlebih dahulu ciri-ciri penting dalam pengambilan keputusan dan analisis keadaan dalam mempersiapkan peramalan. Ada 6 faktor utama yang diidentifikasikan sebagai teknik dan metode peramalan, yaitu:
a. Horizon waktu
Ada dua aspek dari horizon waktu yang berhubungan dengan masing-masing metode peramalan, yaitu cakupan waktu di masa yang akan datang dan jumlah periode untuk peramalan yang diinginkan.
b. Pola Data
Dasar utama dari metode peramalan adalah anggapan bahwa macam pola yang didapati di dalam data yang diramalkan akan berkelanjutan.
c. Jenis dan model
Model-model merupakan suatu deret di mana waktu digambarkan sebagai unsur yang penting untuk menentukan perubahan-perubahan dalam pola. Model-model perlu diperhatikan karena masing-masing model mempunyai kemampuan yang berbeda dalam analisis keadaan untuk pengambilan keputusan.
d. Biaya yang dibutuhkan
Umumnya ada empat unsur biaya yang tercakup dalam penggunaan suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya penyimpangan data, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan teknik-teknik dan metode peramalan.
e. Ketepatan peramalan
f. Kemudahan dan penerapan
Metode-metode yang dapat dimengerti dan mudah diaplikasikan sudah merupakan suatu prinsip umum bagi pengambilan keputusan.
2.4 Kegunaan Peramalan
Kegunaan peramalan dalam suatu penelitian adalah untuk memperkirakan situasi dan kondisi yang akan terjadi dari suatu yang diteliti untuk masa yang akan datang setelah situasi tersebut dianalisis. Peramalan merupakan suatu alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Dalam hal ini penyusunan suatu rencana untuk mencapai tujuan atau sasaran suatu organisasi/lembaga terdapat perbedaan waktu pelaksanaan. Perencanaan dan peramalan merupakan dua hal yang sangat erat kaitannya, hal ini dapat dilihat dalam penyusunan rencana, di mana dalam penyusunan ini melibatkan peramalan juga. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa peramalan merupakan dasar untuk menyusun rencana karena dapat membantu menganalisis data dari masa lalu, sehingga melalui metode peramalan akan didapat cara pemikiran dan pengerjaan yang teratur dan terarah serta perencanaan yang sistematis hingga memberikan ketetapan hasil analisis.
2.5 Metode Pemulusan (Smoothing)
Metode pemulusan atau smoothing adalah metode peramalan dengan mengadakan penghalusan terhadap masa lalu, yaitu dengan mengambil rata-rata dari nilai beberapa tahun untuk menaksir nilai pada beberapa tahun ke depan. Metode smoothing banyak digunakan untuk menghilangkan atau mengurangi keteracakan
dari data deret berkala. Secara umum, metode smoothing diklasifikasikan menjadi dua bagian, yaitu:
a. Metode Rata-rata
3. Rata-rata bergerak ganda (double moving average) 4. Kombinasi rata-rata bergerak lainnya.
Metode rata-rata tujuannya adalah untuk memanfaatkan data masa lalu dalam mengembangkan suatu sistem peramalan pada periode mendatang.
b. Metode Pemulusan Eksponensial
Bentuk umum dari pemulusan eksponensial adalah:
1 (1 )
t t t
F X F
2.1
Dengan: 1 t
F = ramalan satu periode ke depan
t
X = data aktual pada periode ke-t
t
F = ramalan pada periode ke-t = parameter smoothing
Metode smoothing eksponensial terdiri atas: 1. Smoothing eksponensial tunggal
2. Smoothing eksponensial ganda, yang terdiri atas: a. Metode linier satu parameter dari Brown b. Metode dua parameter dari Holt
2.6 Metode Smoothing yang Digunakan
Untuk mendapatkan hasil yang baik harus diketahui cara peramalan yang cepat. Maka metode peramalan analisis time series yang digunakan untuk meramalkan pasokan penjualan energi listrik pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan metode smoothing eksponensial ganda yaitu metode smoothing eksponensial satu parameter dari Brown.
adalah dengan rata-rata bergerak linier, karena kedua nilai smoothing tunggal dan ganda ketinggalan dari data sebenarnya.
Peramalan yang dapat dipakai dalam pelaksanaan smoothing eksponensial linier satu parameter dari Brown adalah sebagai berikut:
t
S = nilai smoothing eksponensial tunggal
t
S = nilai smoothing ganda t
a ,bt = konstanta smoothing
t m
F = hasil peramalan untuk m periode kedepan yang akan diramalkan
t
e = kesalahan pada periode ke-t
2.7 Ketepatan Peramalan
untuk menguji kebenaran ramalan ini digunakan ketepatan. Beberapa kriteria yang digunakan untuk menguji ketepatan ramalan adalah:
a. MSE (Mean Square Error)/Nilai Tengah Kesalahan Kuadrat 2
1
N
t t
e
MSE
N
2.8b. SSE (Sum Square Error)/Jumlah Kuadrat Kesalahan 2
1
N
t
SSE
et
2.9N= Banyaknya periode waktu
