6
musiman rentang waktu satu tahun dapat dijadikan pedoman, maka
rentang waktu perulangan siklikal tidak tentu.
4.
Pola Eratik/Random
Pola eratik
adalah bila fluktuasi data permintaan dalam jangka panjang
tidak dapat digambarkan oleh ketiga pola lainnya. Fluktuasi permintaaan
bersifat acak atau tidak jelas.
Tidak ada metode peramalan yang
direkomendasikan untuk pola ini.
Hanya saja, tingkat kemampuan
seorang analis peramalan sangat menentukan dalam pengambilan
kesimpulan mengenai pola data.
2.1.2.3 Model Peramalan
1.
Model Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing Model)
:
Single Exponential Smoothing
Model peramalan ini digunakan bila pola historis dari data aktual
permintaan bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu. Model ini
menggunakan galat ramalan (forecast error), yaitu apabila positif maka
nilai aktual permintaan lebih tinggi dari nilai ramalan (A – F > 0), maka
model ini akan meningkatkan nilai ramalan. Sebaliknya, apabila negatif
maka nilai aktual permintaan lebih rendah dari nilai ramalan (A – F < 0),
maka model ini akan menurunkan nilai ramalan.
Berikut formula model eksponensial:
Di mana:
= nilai ramalan untuk periode waktu ke-t
Dt
= aktual permintaan pada periode t
= konstanta pemulusan (smoothing constant)
2.
Model Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing Model) :
Double Exponential SmoothingSingle Parameter (Brown)
Di mana:
= Single Exponential Smoothing
= Double Exponential Smoothing
a
= Smoothing constant
= Slope
= Intercept
= Forecast amount period t
N
= Number of the time series
(Nahmias, 2009)
 |