Peramalan Produksi Sarung Tenun Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Data

Kusumawati, Weny Indah (2014) Peramalan Produksi Sarung Tenun Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Data. Majalah Ekonomi, XVIII (2). pp. 69-78. ISSN 1411-9501

Text Weny_950138_Peramalan_Produksi_Sarung_Tenun_dgn_Menggunakan_Metode_Pemulusan_Data.pdf - Published Version Download (221kB)

Search this title on : |

Abstract

Penelitian ini merupakan hasil peramalan pada PT. ASEANTEX Mojokerto dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing, yaitu teknik peramalan yang sederhana, tetapi telah menggunakan suatu konstanta pemulusan (α) dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai α mendekati nilai 1 maka hasil peramalan cenderung mendekati nilai observasi, sedangkan jika nilai α mendekati nilai 0, maka hasil peramalan mengarah ke nilai ramalan sebelumnya. Peramalan menggunakan metode time series adalah peramalan yang menggunakan serangkaian pengamatan terhadap suatu peristiwa, kejadian, gejala, atau variabel yang diambil dari waktu ke waktu. Atau dengan kata lain, peramalan yang menggunakan serangkaian data masa lampau. Salah satu model peramalan yang digunakan adalah Moving Average atau Single Exponential Smoothing. Dari hasil perbandingan dua metode yang telah dilakukan, ternyata metode yang paling sesuai untuk ketiga jenis sarung adalah Single Exponential Smoothing, karena menghasilkan tingkat kesalahan perkiraan (MS) yang kecil dibandingkan dengan tingkat kesalahan perkiraan dari metode Moving Average, yaitu: untuk sarung Betel Terbang adalah MAPE = 3.3184; MAD = 4.9837; MSD = 32.9701; untuk sarung Asultan adalah MAPE = 8.5927; MAD = 7.8412; MSD = 85.6096; dan untuk sarung Raydan adalah MAPE = 7.6972; MAD = 3.1869; MSD = 14.5974. PT. ASEANTEX tidak bisa menerapkan metode Double Exponential Smoothing karena data yang dimiliki oleh PT. ASEANTEX bersifat stasioner, artinya nilai rata-rata data tidak berubah dari waktu ke waktu, atau dapat dikatakan data bersifat stabil. Hal ini dibuktikan juga dari hasil peramalannya, dimana hasil produksi yang diramal tidak jauh berbeda dari minggu-minggu sebelumnya. Sedangkan pada metode Double Exponential Smoothing dibutuhkan data yang bersifat non stasioner.

Export Record

ASCII Citation Atom BibTeX Dublin Core EP3 XML EndNote HTML Citation JSON METS MODS MPEG-21 DIDL OpenURL ContextObject OpenURL ContextObject in Span RDF+N-Triples RDF+N3 RDF+XML Refer Reference Manager Simple Metadata

Download Statistics

Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

View more statistics

Actions (login required)

View Item