33
data masa lalu, kemudian diproyeksikan ke dalam peramalan
masa depan.
2. Model asosiatif
Model asosiatif (atau hubungan sebab akibat), seperti regresi linier,
menggabungkan banyak variabel atau faktor yang mungkin
mempengaruhi kuantitas yang sedang diramalkan. Metode-metode
peramalan yang termasuk kedalam model asosiatif antara lain:
1.
Analisis regresi linier (linier regression analysis)
Analisis regresi linier adalah model matematika garis lurus
untuk menggambarkan hubungan fungsional antara variabel-
variabel yang bebas maupun variabel terikat.
2.5.4.1
Peramalan Moving Average
atau rata-rata bergerak menggunakan
sejumlah data aktual masa lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata
bergerak berguna bila kita mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan
stabil sepanjang masa yang kita ramalkan (Heizer, 2009, p170-p171).
Rata-rata bergerak dinyatakan dengan persamaan berikut:
di mana
MA = Moving Average
D
= permintaan
n
= jumlah periode dalam rata-rata bergerak
 |