menetapkan mereka. Oleh karena itu, pemututsan bobot ya ng digunakan
membutuhkan pengalaman. Sebagai c ontoh, jika bulan a tau periode
terakhir diberi bobot yang terlalu berat, peramalan dapat
menggambarkan perubahan yang terlalu cepat yang tidak biasa pada
permintaa n atau pola penjualan.
Rata-ra ta bergerak dengan pembobotan dapat digambarkan secara
matematis sebagai berikut.
Pembobotan rata-rata bergerak =
Baik rata-rata bergerak sederhana maupun rata-rata bergerak dengan
pembobotan sangat efektif dalam meredam fluktuasi pada pola
permintaa n untuk me nghasilkan prediksi yang stabil. Ra ta-rata bergerak
mempunyai tiga persoalan.
-
Bertambahnya jumlan n (jumlah periode ya ng dirata-ratakan) mema ng
meredam fluktuasi denga n lebih baik, tetapi membuat metode ini
kurang sensitive terhadap peruba han nyata pada da ta.
-
Rata-rata bergerak tidak dapat menggambarkan tren dengan baik.
Karena merupakan rata-rata, mereka a kan se lalu berada dalam
tingkat yang se belumnya dan tidak akan memprediksi perubahan ke
tingkat yang lebih tinggi a tau lebih rendah yang merupakan nilai
aktual se sungguhnya.
-
Rata-rata bergerak membutuhkan data masa lalu yang ekstensif.
4. Penghalusan Eksponensial (Exponential Smoothing)
Penghalusan eksponensial merupaka n me tode peramalan rata-rata
bergerak dengan pembobotan ya ng c anggih, tetapi masih mudah
digunakan. Metode ini mengunakan pencatatan data masa lalu ya ng
sangat sedikit. Rumus pe nghalusan eksponensial dasar dapat
ditunjukkan se bagai berikut.
 |