62
5.2
Pengolahan Data
Data
penjualan besi
Wiremesh
selama
4
tahun
tersebut
akan
dihitung
peramalannya
untuk
setiap
periode
dengan
menggunakan metode
Adaptive
Response Rate Exponential Smoothing (ARRES).
Dengan demikian
hasil ramalan
untuk
periode
49
akan
dapat
diketahui. Selisih
antara
hasil
ramalan
dengan
data
aktual tersebut adalah nilai error dari ramalan penjualan.
Nilai error itu dirumuskan sebagai :
E
t
=
Y
t
-
F
t
Dari
nilai error
kita
dapat
menghitung
nilai
MAPE
untuk
mengukur keakuratan
peramalan dengan
metode
Adaptive
Response
Rate
Exponential
Smoothing
(ARRES)
untuk
masing-masing
ß
yang
digunakan
untuk
meramal.
Nilai-nilai
ß
yang
digunakan
adalah
0.5,
0.25,
0.2,
0.15,
0.1,
0.05
dan
0.04.
Hasil
MAPE
semua
ß
itu
akan
menjawab hipotesis
penelitian
ini
apakah
hipotesis nol
akan
ditolak atau tidak dapat ditolak.
Kemudian
untuk
melihat adanya autokorelasi atau tidak dilakukan dengan
melakukan
perhitungan koefisien
autokorelasi 10
time
lags
terhadap
data
aktual
dan
juga
dengan
statistik
uji
d
Durbin
Watson
yang
melihat
autokorelasi
antar
error dengan error 1 time lag.
Perhitungan
koefisien
autokorelasi
10
time
lags
juga
dapat
melihat
pola
dan
sifat
data
yang
ada.
Pola
dan
sifat
data
dapat
diamati dengan memplot
koefisien autokorelasi 10 time lags itu dalam bentuk grafik.
 |