Transcript Peramalan (Forecasting).

Bab 3. Peramalan (Forecasting)
• Peramalan berhubungan dengan apa yang kita
duga akan (will) terjadi di masa yang akan
datang.
• Perencanaan berhubungan dengan apa yang
kita anggap harus (should) terjadi di masa
yang akan datang.
• Peramalan merupakan masukan untuk semua
jenis perencanaan dan pengendalian bisnis.
• Pemasaran menggunakan peramalan untuk
merencanakan produk,promosi dan harga.
• Keuangan menggunakan peramalan sebagai
masukan perencanaan keuangan.
Teknik peramalan dengan metode
rata-rata bergerak
Periode
Dt (Permintaan pada
periode t)
Ft (peramalan dengan
tiga periode)
Kesalahan (Dt-Ft)
1
10
2
18
3
29
4
15
19,0
-4
5
30
20,7
9,3
6
12
24,7
-12,7
7
16
19,0
-3,0
8
8
19,3
-11,3
9
22
12,0
10,0
10
14
15,3
-1,3
11
15
14,7
0,3
12
27
17,0
10,0
13
30
18,7
11,3
Pertanyaan
• Berapa permintaan pada periode 15 ?
Teknik Regresi
• Regresi merupakan model sebab akibat,
misalnya antara permintaan dengan variabel
lainnya seperti usia, pendidikan, tingkat
pendapatan dll.
• Model linier variabel tunggal y = a + bx
y

a
i
n
x

b
i
n
b
 x  y 
n x   x 
n xi yi 
i
i
2
2
i
i
• Koefisien determinasi ( r 2 ) menunjukkan
2
keeratan hubungan y dan x. Nilai r merupakan
bagian dari variasi untuk y yang menunjukkan
keeratan hubungan dengan x. Sedangkan bagian
2
1

r
sisanya
menunjukkan peluang atau faktorfaktor di luar x.
• Semakin dekat nilai r 2 dengan 1 semakin disukai.
2
r
• Nilai  0,8 memberi arti bahwa 80% variasi
pada y diduga (predicted) atau dijelaskan oleh
garis regresi dengan x.

n x y   x  y 

n x   x  n y   y  
2
r
2
i
i
i
2
2
i
i
i
2
2
i
i
Contoh soal
• Permintaan surat kabar selama 8 tahun
terakhir dan hubungannya dengan populasi di
suatu kota ditunjukkan pada tabel.
• Y merupakan permintaan surat kabar
dinyatakan dalam ribuan.
• X merupakan jumlah penduduk dinyatakan
dalam sepuluh ribuan.
• Dengan menggunakan rumus, diperoleh
persamaan terbaik untuk menduga
permintaan surat kabar adalah
y  1,34  2,01x
• Nilai r 2  0,97 menunjukkan bahwa 97% dari
variasi permintaan surat kabar dijelaskan oleh
variasi jumlah penduduk, dan hanya 3%
dijelaskan oleh faktor lain.
• Pertanyaan :
– Berapa permintaan surat kabar, bila jumlah
penduduk 50.000 orang ?
i
yi
xi
xi yi
xi
2
yi
2
1
3,0
2,0
6,0
4,0
9,0
2
3,5
2,4
8,4
5,8
12,3
3
4,1
2,8
11,5
7,8
16,8
4
4,4
3,0
13,2
9,0
19,4
5
5,0
3,2
16,0
10,2
25,0
6
5,7
3,6
20,5
13,0
32,5
7
6,4
3,8
24,3
14,4
41,0
8
7,0
4,0
28,0
16,0
49,0
Total
39,1
24,8
127,9
80,2
205,0
Soal :
• Manajer perusahaan truk yakin bahwa
permintaan ban erat hubungannya dengan
jumlah mil perjalanan.
Bulan
Ban yang digunakan
Jarak tempuh (ribu mil)
1
100
1500
2
150
2000
3
120
1700
4
80
1100
5
90
1200
6
180
2700
• Hitunglah koefisien a dan b untuk garis regresi
• Apakah persentase variasi penggunaan ban
dapat diterangkan berdasarkan jarak mil yang
ditempuh ?
• Apa saran anda, bila kita merencanakan
perjalanan 1.200.000 mil bulan depan. Berapa
jumlah ban yang akan digunakan ?