10
rata bergerak, penghalusan eksponensial mencakup
pemeliharaan data masa lalu yang sangat sedikit. Rumus
penghalusan eksponensial dasar adalah sebagai berikut :
Dimana a adalah timbangannya, atau konstanta penghalusan,
yang nilainya antara 0 sampai 1. Persamaan bisa juga ditulis
secara matematis dengan :
Dimana,
Ft = Ramalan baru
= Ramalan sebelumnya
a = Konstanta penghalusan
= Permintaan actual periode sebelumnya
c.
Proyeksi trend (Trend Projection)
d.
Regresi linier (Linear regression)
2.7.2 Akurasi Peramalan
Validasi metode peramalan terutama dengan metode-metode
diatas tidak dapat lepas dari indikator-indikator dalam pengukuran
akurasi peramalan.
Keakuratan yang menyeluruh dari model-model
peramalan bias ditentukan dengan membandingkan nilai-nilai yang
diramalkan
dengan nilai-nilai aktual. Kesalahan peramalan (forecat
error) didefinisikan dengan :
Bagaimanapun juga terdapat sejumlah indikator dalam pengukuran
akurasi peramalan, tetapi paling umum digunakan adalah mean
absolute deviation, mean absolute percentage error dan mean squared
error.
a.
Mean Absolute Deviation (MAD)
MAD merupakan nilai total absolut dari forecast error
dibagi
dengan data. Atau yang lebih mudah adalah nilai kumulatif absolut
 |