Metode Moving Average Ppt

2,1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah memberikan sesuatu dengan mendapatkan sebuah ganti yang berupa uang atau dengan kata lain hanya meliputi kegiatan pemindahan hak atas sesuatu produk dari penjualan kepada pembeli. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manajemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual untuk mengajak orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peramalan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengertian peramalan dikemukakan: Menurut Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur dan menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Peramalan adalah usaha untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situaçao kondisi dengan memperkirakan kondisi yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. 2.3 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah: a. Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. B. Untuk pengawasan dalam persediaan. C. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. D. Untuk pengawasan pembelanjaan. E. Untuk penyusunan kebijaksanaan yang efektif dan efisien. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan yang didasarkan atas dados yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan modelo dalam menganalisa data tersebut. Desarmando itu jika dilihat dari jangka waktu peramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya lebih diário setengah tahun atau tiga semestre. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan yang disusun atas dados kualitatif paada masa lalu hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya informasi tentang keadaan lain. B. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk dados. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metode peramalan, pertama kita perlu mengetahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. Yaitu: 1. Horizon Waktu (Time Horizon) Periode waktu selama suatu keputusan atau analisa akan mempunyai pengaruh, dan waktu itu manajer harus merencanakan dan memperhitungkan pengaruh-pengaruh pemilihan tehnik dan metode yang tepat. Horizon waktu umumnya dapat dibagi dalam jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang. 2. Tingkat perincian (Nível de Detalhe). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produk perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, eang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Umumnya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, dados penyimpangan, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan variasi-variasi atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagi maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan dados massa lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (nível médio), kecenderungan (tendência), musiman (sazonalidade), siklus (Ciclo) dan kesalahan (erro). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metodo ini merupakan metodo yang termudah dalam teknik peramalan deret waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, tendência, atau komponen siklus pada dados permintaan pada saat ini. Mover média ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan dados dari beberapa periode terbaru atau terakhir dados dados tersebut dijadikan dados peramalan untuk periode yang akan datang. uma. Rumus rata-rata bergerak (média em movimento) Jumlah Permintaan Pada N Periode Terakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Weight Moving Average) Desodorante metode rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Weight Moving Average) dimana pada setiap elemen data kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Weight Moving Average) WMA (dados penjualan terakhir x bobot ke 82111) (Data x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Dados penjualan nyata untuk bulan ke-1 100, ke-2 90, ke-3 105, dan F5 0,40 (95) 0,30 (105) 0,20 ( 90) 0,10 (100) F5 38 31,5 18 10 c. Pemulusan Eksponensial (Emsponensial Smoothing). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap dados masa lalu dengan cara eksponensial sehingga dados paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana previsão dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Suavização Eksponensial) Ft Ramalan untuk periode sekarang (t) 1 1 Ramalan yang dibujo untuk periode terakhir (t-1) a Suavidade constante A 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsopptmlclip101clipimage005.gif a Nilai a yang terendah terutama cocok bila permintaan produk Perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 unidade A 1 1000 unidade a 0,50Tag: peramalan dengan SPSS Metode Smoothing merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis série de tempo (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan suavização (penghalusan) terhadap dados, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk série de tempo. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Média móvel simples do alisamento exponencial. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang, média móvel simples. Simple Moving Average Data séries temporais seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metodo simples, móvel, médio, mengambil, beberapa, nilai, yang, sedang, diamati, memberikan, rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode média móvel akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada dados. Moving average juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan dados masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observasi diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observa terbaru seharusnya lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Average software Dengan IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali para Januari 2008 hingga Juni 2015 dalam format excel, dados diambil dari website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan dados ke Folha de cálculo do dalam SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi yang belum jelas tentang cara impor dados dari excel ke SPSS 23 lihat di step bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian pada menu SPSS 23 pilih Transformação Criar Time Series Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak diálogo berikut, pilih Visite dan klik Panah sehingga variabel visita berpindah ke kolom variabel Novo Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak function pilih Cented Moving Average, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik change. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali suavizando yang biasa kita kenal juga dengan Média móvel ponderada. Adapun proses 1 dan 2 kali suavizando kita sebut Single Moving Average do Double Moving Average. Jangan lupa untuk klik change agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Saída yang didapat dari metode Média móvel centrada Média móvel ponderada adalah sebagai berikut: Dari saída diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variabel baru yang dihasilkan dari análise de séries de tempo metodo centrado média móvel 8211 média móvel ponderada . Demikian juga jika kita memilih antes da média móvel, keduanya merupakan metode simples média móvel 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode Exponencial Suavização dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya