9
a dan b
= 0,5-1 (1 merupakan data fluktuatif)
D
= rata-rata permintaan
Y
= peramalan
b.
Double Exponential Smoothing dengan Metode Holt
Metode holt
merupakan salah satu tipe double exponential smoothing
yang buat untuk melacak deretan waktu dengan tren linear dan dua
parameter (
a
dan
ß
). (Nahmias, 2009)
S
t
=
1
t
1
t
G
S
a
1
Dt
a
G
t
=
1
t
1
t
t
G
ß
1
S
S
ß
F
t,t+t
= S
t
+ t G
t
Keterangan:
a
dan
ß
= konstanta smoothing
St
= intercept pada waktu ke - t
Gt
= slope pada waktu ke - t
F
= peramalan
c.
Metode Moving Average
Menurut (Gasperz, 2002)
metode moving average dapat digunakan
dengan data permintaan aktual terdahulu untuk membangkitkan nilai
ramalan yang dihasilkan metode moving average. Berikut merupakan
rumusnya:
Rata-rata bergerak 3-periode =
3
)
sebelumnya
bulan
3
n
(Permintaa
2.5.3.
Kesalahan dalam peramalan (forecasting)
Dalam
mencari kesalahan dalam peramalan ada beberapa perhitungan.
Antara lain nilai dari MAD (Mean Absolute Deviation), MSE (Mean Square
Error), dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Ketiga perhitungan
tersebut menjadi indikator tingkat kesalahan dalam suatu peramalan karena
jika makin kecil nilai MAD, MSE, MAPE maka akurasi dari peramalan
makin tinggi. Berikut adalah penjelasan cara mencari nilai MAD, MSE, dan
MAPE:
a.
MAD (Mean Absolute Deviation)
MAD adalah suatu metode untuk mencari nilai kesalahan dalam
sebuah peramalan.
Nilai tersebut dihitung dari deviasi antara aktual
dengan pramalan yang dibagi dengan jumlah periode peramalan (n).
MAD =
n
|
peramalan
-
aktual
|
b.
MSE (Mean Square Error)
MSE merupakan metode yang digunakan untuk menghitung rata-rata
selisih kuadrat data yang sedang diramalan.
 |