21
kecil MAD berarti semakin kecil pula perbedaan antara hasil forecasting dan nilai
aktual.
Menurut Jay Heizer dan Barry Render(2009, hal. 177-180)
ada beberapa
perhitungan yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan peramalan total.
Perhitungan ini dapat digunakan untuk membandingkan model peramalan yang
berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan berjalan dengan
baik. Perhitungan yang paling terkenal adalah deviasi mutlak rerata (Mean Absolute
Deviation - MAD) dan kesalahan kuadrat rerata (Mean Squared Error - MSE).
a.
Deviasi mutlak rerata (Mean Absolute Deviation - MAD).
Ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan untuk sebuah
model adalah
MAD. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari tiap
kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data (n).
b.
Kesalahan kuadrat rerata (Mean Square Error – MSE).
MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan keseluruhan.
MSE merupakan rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diramalkan dan yang
diamati.
2.3
Perencanaan Produksi
Menurut Arman Hakim Nasution (2005, hal. 63)
menjelaskan bahwa
perencanaan produksi sebagai suatu perencanaan taktis yang bertujuan memberikan
keputusan yang optimum berdasarkan sumber daya yang dimiliki perusahaan dalam
memenuhi permintaan akan produk yang dihasilkan. Yang dimaksud dengan sumber
daya yang dimiliki adalah kapasitas mesin, tenaga kerja teknologi yang dimiliki dan
lainnya.
Keterlibatan manajemen puncak pada tahap perencanaan produksi sangat
diperlukan, khususnya perencanaan mengenai penentuan pabrikasi, pemasaran, dan
keuangannya. Dari sudut pandang pabrikasi, perencanaan produksi membantu dalam
menentukan berapa peningkatan kapasitas yang dibutuhkan dan penyesuaian-
penyesuaian kapasitas apa saja yang perlu dilakukan. Dari sudut pandang pemasaran,
 |