5
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Peramalan
Dalam suatu aktivitas produksi ada yang disebut dengan peramalan.
Peramalan adalah prediksi mengenai apa yang akan terjadi di masa depan
(Russel & Taylor III, 2011, p. 335). Permintaan terhadap suatu produk dapat
diestimasikan menggunakan teknik p eramalan. Tujuan dari peramalan adalah
untuk mengu rangi ketidakpastian yang terjadi di masa depan den gan
memberikan estimasi.
Menurut Render (2012, p.178) ada langkah-langkah untuk melakukan
peramalan, diantaranya adalah:
1. Menentukan kegunaan peramalan atau tujuan dari peramalan.
2. Menentukan barang yang akan diramalkan.
3. Menentukan rentang waktu peramalan.
4. Memilih metode peramalan yang akan digunakan.
5. Mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk peramalan.
6. Validasi model peramalan.
7. Melakukan peramalan.
8. Implementasi hasil dari peramalan.
Rentang waktu untuk melakukan peramalan dibagi menjadi 3 jenis yaitu
jangka waktu pendek, jangka waktu sedang dan jangka waktu panjang. Jangka
waktu pendek adalah peramalan untuk 1 sampai 30 hari, jangka waktu sedang
adalah dari 1 bulan hingga 1 tahun sedan gk an untuk jangka waktu panjang
adalah peramalan yan g dilakukan untuk lebih dari 1 tahun (Render, 2012,
p.178). Jenis peramalan dibagi menjadi tiga kategori utama yaitu time-series
model, model kausal d an model kualitatif. Time series model merupakan model
peramalan den gan menggunakan data-data histori, beberapa metode yang
termasuk dalam kategori ini adalah Moving Average, Exponential Smoothing,
dan Weighted Moving Average. Model Kausal adalah peramalan dengan
mempertimbangkan f aktor-faktor yang akan mempengaruhi kuantitas dari
produk atau barang yang diramalkan contohnya adalah pembelian minuman
bersoda tergantung dari cuaca hari itu. Beberapa metode dari k ategor i ini
adalah Regression Analysis dan Multiple Regression. Model terakhir yaitu
model kualitatif adalah peramalan menggunakan keputusan atau pern yataan
secara subjektif, yang termasuk dalam kategori ini adalah Delphi Method, Sales
Force Composite, Jury of Executive Opinion dan Consumer Market Survey
(Render, 2012, pp.178-179).
2.1.1 Pola Data Permintaan
Setiap kali menentukan metode peramalan menggunakan peramalan time
series, pola data perlu diketahui terlebih dahulu. Pola data dilakukan selama
interval waktu tertentu. Dalam time series terdapat 4 jenis pola data
permintaan, yaitu sebagai berikut (Baroto, 2002, pp. 31-35):
1. Pola Trend
Pola ini terjadi apabila data permintaan menunjukkan pola kecenderun gan
gerakan penurunan atau kenaikan dalam jangka panjan g. Data yang
kelihatannya berfluktuasi apabila dilihat pada rentang waktu yang panjang
akan dapat ditarik suatu garis maya. Bila data tersebut memiliki pola data
 |