17
4.
Penghalusan Eksponensial dengan Tren (Exponential Smoothing with Trend)
Penghalusan eksponensial yang sederhana gagal memberikan respons terhadap
tren yang terjadi. Inilah alasan penghalusan eksponensial harus diubah saat ada
tren. Untuk memperbaiki peramalan, maka digunakan model penghalusan
eksponensial yang lebih rumit dan dapat menyesuaikan diri pada tren yang ada.
Idenya adalah menghitung rata-rata data penghalusan eksponensial, kemudian
menyesuaikan untuk kelambatan (lag) positif atau negatif pada tren. Dengan
penghalusan eksponensial dengan penyesuaian tren, estimasi rata-rata, dan tren
dihaluskan. Prosedur ini membutuhkan dua konstanta penghalusan, a untuk rata-
rata dan ß untuk tren. Kemudian, dihitung rata-rata dan tren untuk setiap periode.
F
t
= a (A
t-1
) + (1 – a)(F
t-1
+ T
t-1
)
T
t
= ß (F
t
– F
t-1
) + (1 – ß) T
t-1
Keterangan:
F
t
= peramalan dengan eksponensial yang dihaluskan dari data berseri pada
periode t
T
t
= tren dengan eksponensial yang dihaluskan pada periode t
A
t
= permintaan aktual pada periode t
a = konstanta penghalusan untuk rata-rata (0
=
a = 1)
ß = konstanta penghalusan untuk tren (0
=
ß = 1)
Jadi, terdapat tiga langkah menghitung peramalan dengan yang disesuaikan
dengan trenadalah sebagai berikut:
 |