7
Untuk konstanta pemulusan dapat dipilih antara nilai 0 dan 1 (0<a<1)
agar mendapatkan nilai a yang tepat. Berikut panduan penetapan nilai
alpha:
-
Pola historis data aktual permintaan sangat bergejolak atau tidak
stabil, maka nilai a yang dipilih harus semakin tinggi mendekati nilai
1.
-
Pola historis data aktual permintaan tidak bergejolak atau stabil, maka
nilai a yang dipilih harus semakin rendah mendekati nilai 0.
(Gaspersz, 2012, p. 166)
3.
Model Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing Model) :
Double Exponential SmoothingDouble Parameter (Holt)
Di mana:
= Intercept of period t
= Slope of period t
a
= Smoothing constant for intercept
ß
= Smoothing constant for slope
= Forecast amount period t
= Range of forecast period
(Nahmias, 2009)
4.
Model Regresi Linier
Persamaan untuk regresi linier berdasarkan formula berikut:
Di mana:
= The predictive value
= The arithmetic average of the observed demand
b
= Slope
a
= Intercept
n
=
Time
Di
= Value of demand at time i
2.1.2.4 Ukuran Akurasi Peramalan
 |