View
220
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Oleh : Rika Susanti
1310100066
Dosen Pembimbing : Dra. Destri Susilaningrum, M.Si.
Co. Pembimbing : Dr. Suhartono, S.Si, M.Sc.
Prediksi Penjualan Sepeda Motor Honda
di Kabupaten dan Kotamadya Malang
dengan Metode Peramalan Hierarki
1
• Latar Belakang BAB I. PENDAHULUAN
4
Di Wilayah Malang Pangsa Pasar
Honda mencapai >70% pada
2014
• Industri otomotif berkembang
pesat di Indonesia, khususnya
sepeda motor
• Ada 3 jenis sepeda motor
• Honda merupakan merek
sepeda motor yang paling
diminati
5
• Latar Belakang BAB I. PENDAHULUAN
Tingginya Permintaan Sepeda Motor
Honda di Wilayah Malang karena
pertumbuhan ekonomi yang tinggi
(Deputi pemasaran MPM)
Variabel yang mempengaruhi
permintaan sepeda motor :
(Budiarto, 2013) : LPE, PDRB per
kapita, dan Jumlah Penduduk (Usia
Produktif)
Kabupaten Malang
&
Kotamadya Malang
Prediksi penjualan tahunan menggunakan
Variabel LPE, PDRB Per Kapita, Penduduk Usia produktif
6
• Latar Belakang BAB I. PENDAHULUAN
Data Penjualan Sepeda Motor
Honda merupakan data deret
waktu hierarki
Prediksi penjualan menggunakan
metode peramalan hierarki
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
Jan-0
9
Ma
y-0
9
Sep-0
9
Jan-1
0
Ma
y-1
0
Sep-1
0
Jan-1
1
Ma
y-1
1
Sep-1
1
Jan-1
2
Ma
y-1
2
Sep-1
2
Jan-1
3
Ma
y-1
3
Sep-1
3
Jan-1
4
Total Honda
matic cub
sport
Penelitian Terdahulu
(metode peramalan hierarki)
7
• Latar Belakang BAB I. PENDAHULUAN
Athanasopoulos, dkk
(2009)
Peramalan hierarki
hingga level 2 untuk
kasus kedatangan
wisatawan lokal di
Australia
Kartikasari, (2009)
Peramalan Penjualan
di perusahaan ritel
Amigo di Jawa
Tengah pada level 0
dan level 1
Penelitian saat ini
8
• Latar Belakang BAB I. PENDAHULUAN
Peramalan Penjualan
sepeda motor Honda
dengan Metode
Peramalan Hierarki
Peramalan Penjualan Total
Honda dan Menurut
Jenisnya
Peramalan Penjualan
Tahunan dan Bulanan
Peramalan Penjualan Tahunan
Total Honda menggunakan
variabel LPE, PDRB Perkapita,
dan Jumlah Penduduk Usia
Produktif
Top-
Down
&
Botom-
Up
9
• Latar Belakang BAB I. PENDAHULUAN
816 825 804 791
999 1,034
1,147
952
1,180
1,012
807
1,486
524 476
526 474
515 501
620 619 608 589
448 522
67 75 64 68 62 62 70 61 79 75 56 78
Matic Cub Sport
Peramalan Penjualan Bulanan
Honda menurut Jenis
menggunakan ARIMAX
Penelitian Sebelumnya (ARIMAX)
Peter, dan Silvia (2012) : Peramalan
PDRB di Slovakia menggunakan
variabel pengangguran
Suhartono, Lee, dan Hamzah (2010) :
Peramalan Penjualan baju muslim
anak laki-laki pada perusahaan
Garment di Indonesia
Novianti (2010) :
Peramalan Penjualan sandal dorlop di
Sukoharjo
• Bagaimana karakteristik penjualan sepeda motor Honda di Kabupaten dan
Kotamadya Malang?
• Bagaimana model peramalan hierarki penjualan sepeda motor Honda di
Kabupaten dan Kotamadya Malang?
• Bagaimana hasil ramalan penjualan sepeda motor Honda di Kabupaten dan
Kotamadya Malang dengan metode peramalan hierarki?
• Rumusan Masalah BAB I. PENDAHULUAN
10
• Tujuan Penelitian • Mengetahui karakteristik penjualan sepeda motor Honda di Kabupaten dan
Kotamadya Malang.
• Memperoleh model peramalan hierarki yang sesuai untuk penjualan sepeda
motor Honda di Kabupaten dan Kotamadya Malang.
• Meramalkan penjualan sepeda motor Honda berbagai tipe di Kabupaten
dan Kotamadya Malang dengan metode peramalan hierarki.
• memberikan informasi pada PT. Mitra Pinasthika Mulia
selaku distributor dalam meramalkan penjualan sepeda
motor Honda di Kabupaten dan Kotamadya Malang
sehingga dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan
dalam perencanaan untuk distribusi ke depan.
11
• Manfaat Penelitian BAB I. PENDAHULUAN
13
BAB II. TINJAUAN PUSTAKA
• Regresi Linear Berganda
• Regresi Non Linear
wwXXY ...110
Estimasi Parameter menggunakan
OLS
Estimasi Parameter menggunakan
Metode Least Square dengan
Iterasi Gauss-Newton
)
3(
21
teY
Analisis Time Series
14
Analisis Deret Waktu
Analisis deret waktu (time series) : kronologi urutan pengamatan pada suatu variable tertentu
Langkah ARIMA Box-Jenkins yaitu
1.identifikasi model sementara,
2.estimasi parameter dalam model,
3.diagnostic checking
4.peramalan.
Model ARIMA
p, d, q, P, D dan Q pada model ARIMA dilihat berdasarkan nilai ACF dan PACF data yang telah stasioner.
(Sumber : Bowerman & O’Connell, 1993 )
BAB II. TINJAUAN PUSTAKA
.)()()1()1)(()( tS
Qqt
DSd
pS
P aBBYBBBB
15
BAB II. TINJAUAN PUSTAKA
Model ARIMAX
.)()(
)()(
......
,202,101,22
,11,33,11,121,22,110
tSPp
SQq
ttt
ttttttt
aBB
BBtDtDD
DVVUUUtY
16
BAB II. TINJAUAN PUSTAKA
Metode Peramalan Hierarki Sumber : Demand Forecasting, Planning,
and Management oleh Larry Lapide (2006)
17
BAB II. TINJAUAN PUSTAKA
Pendekatan Top-down
Metode Peramalan Hierarki (lanjutan)
Disagregasi
Proporsi Data Histori Proporsi Hasil Peramalan
n
Y
Y
f
n
t t
tb
b
1
,)(
n
t
t
n
t
tb
b
n
Y
n
Y
f
1
1
,
HP1 :
HP2 :
1
01
,
,
)(ˆ
)(ˆc
aa
nb
a
nb
bhS
hYf
dengan, b = 1,2, ..., mc
Proporsi
Pemilihan
Model
Terbaik
n
ttt
tt
YY
YY
nsMAPE
1
2
ˆ
|ˆ|1
19
• Sumber Data BAB III. METODOLOGI
PENELITIAN
Data Penjualan Sepede
Motor Honda data
sekunder dari PT MPM
Honda
Data LPE, Jumlah
Penduduk Usia
Produktif, dan PDRB
data sekunder dari
BPS
Data in-sample : Data Januari
2009-Desember2013
Data out-sample : Data
Januari 2014-Maret 2014
1. Melakukan Analisis Statistika deskriptif, untuk
mengetahui karakteristik penjualan sepeda motor
Honda di Kabupaten dan Kotamadya Malang.
2. Melakukan pemodelan dengan menggunakan
Metode Peramalan Hierarki, dengan pendekatan top-
down dan bottom-up. Pada pendekatan top-down
digunakan proporsi disagregasi proporsi data histori
HP1, HP2, proporsi data tahun 2013 dan proporsi
ramalan. Penentuan model terbaik di antara dua
metode hierarki berdasarkan sMAPE terkecil.
3. Melakukan peramalan menggunakan model yang
diperoleh pada poin 2.
22
• Metode Penelitian BAB III. METODOLOGI
PENELITIAN
• Langkah Pemodelan Top-down
23
BAB III. METODOLOGI
PENELITIAN
Pada pendekatan ini, pemodelan dilakukan mulai dari level paling atas yaitu
level 0. Pemodelan pada level ini dilakukan untuk mendapatkan model ramalan
penjualan tahunan total Honda dengan metode regresi linier. Kemudian pada
level 1, dilakukan pemodelan regresi non linier guna mendapatkan ramalan
rasio penjualan tahunan Honda menurut jenisnya. Adapun ramalan rasio
penjualan tersebut akan dijadikan sebagai proporsi untuk melakukan
pemecahan dari ramalan level 0 ke level 1. Pemodelan pada level 2, dilakukan
dengan metode ARIMAX, dimana pemodelan ARIMAX tersebut digunakan
sebagai model yang mendasari dalam perhitungan proporsi ramalan. Selain
menggunakan proporsi ramalan, untuk mendapatkan ramalan pada level 2
dilakukan pula perhitungan berdasarkan proporsi data histori HP1 HP2, dan
proporsi data tahun 2013. Dari ke empat pendekatan perhitungan proporsi juga
akan dipilih proporsi disagregasi terbaik berdasarkan kriteria sMAPE out-sample
minimum.
24
• Langkah Pemodelan Bottom-up
BAB III. METODOLOGI
PENELITIAN
Pada pendekatan ini, pemodelan dimulai pada level hierarki paling
bawah, yaitu level 2. Pada level 2 model yang digunakan untuk
memperoleh ramalan bulanan Honda menurut jenisnya adalah dengan
metode ARIMAX. Adapun model ARIMAX yang digunakan pada level ini
merupakan model ARIMAX terbaik yang memiliki sMAPE out-sample
terkecil. Selanjutnya pemodelan dilanjutkan ke level hierarki di atasnya
yaitu level 1. Pada level ini untuk mendapatkan ramalan penjualan
tahunan Honda menurut jenisnya, dilakukan dengan menjumlahkan hasil
ramalan penjualan bulanan Honda yang diperoleh pada level 2.
Kemudian, untuk pemodelan pada level paling atas (level 0), yaitu dengan
menjumlahkan hasil peramalan pada level 1 untuk mendapatkan ramalan
penjualan tahunan total Honda.
26
• Analisis Statistika Deskriptif BAB IV. ANALISIS
DAN PEMBAHASAN
Kabupaten Malang
1754 1754 1817 1780 1845
2219
2888
2466 2583
2414 2451 2620
946 837
945 880 814 972
1325 1434
1314
1043 940
1046
165 158 177 165 160 167 259 209 220 202 175 186
Matic Cub Sport
• Penjualan Sepeda Motor Honda Menurut Jenis
81%
12%
7%
Rasio Penjualan Honda Menurut Jenis tahun 2013
matic cub sport
Tahun Rasio Matic Rasio Cub Rasio Sport
2009 0,249 0,664 0,086
2010 0,428 0,522 0,048
2011 0,692 0,268 0,039
2012 0,784 0,181 0,034
2013 0,805 0,124 0,070
Rata-rata penjualan bulanan Honda menurut
Jenisnya
27
• Analisis Statistika Deskriptif BAB IV. ANALISIS
DAN PEMBAHASAN
Kotamadya Malang • Penjualan Sepeda Motor Honda Menurut Jenis
81%
13% 6%
Rasio Penjualan Honda Menurut Jenis
matic cub sport
Tahun Rasio Matic Rasio Cub Rasio Sport
2009 0,288 0,666 0,047
2010 0,465 0,503 0,032
2011 0,667 0,295 0,038
2012 0,749 0,213 0,038
2013 0,813 0,129 0,057
816 825 804 791
999 1,034 1,147
952
1,180
1,012
807
1,486
524 476 526
474 515 501 620 619 608 589
448 522
67 75 64 68 62 62 70 61 79 75 56 78
Matic Cub Sport
Rata-rata penjualan bulanan Honda menurut
Jenisnya
• Peramalan Hierarki Top-Down
28
BAB IV. ANALISIS
DAN PEMBAHASAN
Level 0 (Peramalan Penjualan
Tahunan Sepeda Motor Honda) Level 0 (Peramalan Penjualan
Tahunan Sepeda Motor Honda)
Kabupaten Malang Kotamadya Malang
1t11 2.878X064.778.4ˆ tY
Parameter Estimasi
Std.
Error thitung
P-
value
β0 -4.778.064 694.043 -6,88 0,006
β1 2.878,4 414,5 6,94 0,006
3t22 X56,434ˆ tY
Parameter Estimasi
Std.
Error thitung P-value
β0 434,56 16,10 26,99 0,00
tXt
31,439,30ˆ32
Hasil trend analysis
tXt
55,264,666.1ˆ11
Hasil trend analysis
Ramalan
level 0
29
BAB IV. ANALISIS
DAN PEMBAHASAN
• Model Peramalan Hierarki Top-Down
• Kabupaten Malang
Level 1 (Peramalan penjualan tahunan Honda menurut jenisnya)
• Pemodelan Rasio Penjualan Honda
menurut jenisnya
)5700(-
1113318650ˆ t,
te,-,R
)4470(-
21 04310250ˆ t,
te,,R
tttRRR
213 111ˆˆ1ˆ
20132012201120102009
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
Tahun
Ra
sio
Pe
nju
ala
n H
on
da
Ma
tic
20132012201120102009
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
Tahun
Ra
sio
Pe
nju
ala
n H
on
da
Cu
b
20132012201120102009
0,09
0,08
0,07
0,06
0,05
0,04
0,03
Tahun
Ra
sio
Pe
nju
ala
n H
on
da
Sp
ort
Matic • cub
• sport
30
BAB IV. ANALISIS
DAN PEMBAHASAN
• Model Peramalan Hierarki Top-Down
• Kabupaten Malang
tititYRY 111ˆˆˆ
Ramalan
level 1
31
BAB IV. ANALISIS
DAN PEMBAHASAN
• Model Peramalan Hierarki Top-Down
• Kotamadya Malang
)5180(-
12 999,08650ˆ t,
te-,R
)4170(-
22 05810250ˆ t,
te,,R
tttRRR
221232ˆˆ1ˆ
Ramalan
level 1
32
BAB IV. ANALISIS
DAN PEMBAHASAN
• Model Peramalan Hierarki Top-Down
Peramalan hierarki Level 2
1. Proporsi Data
Histori
2. Proporsi Hasil
Ramalan
Data Histori HP1
Data Histori HP2
Data tahun 2013
Hasil Ramalan dari
Metode ARIMAX yang
diproporsikan
Kabupaten
&
Kotamadya
Malang
Kabupaten Malang
33
BAB IV. ANALISIS
DAN PEMBAHASAN
Model ARIMAX untuk Honda
Matic
Year
Month
20132012201120102009
JulJanJulJanJulJanJulJanJulJan
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
Pe
nju
ala
n H
on
da
Ma
tic
Sep/2009 Sep/2010 Agust/2011 Agust/2012 Agust/2013
KESIMPULAN
1. Penjualan sepeda motor Honda di Kabupaten dan Kotamadya Malang
cenderung meningkat dari tahun 2009-2013. Penjualan Honda sejak
tahun 2011 didominasi oleh matic. Penjualan Honda matic dan sport
cenderung naik, sedangkan Penjualan Honda cub cenderung menurun.
2. Pada peramalan hierarki di peroleh hasil sebagai berikut.
Pada level 0, Penjualan tahunan sepeda motor Honda di Kabupaten dan
Kotamadya masing-masing dipengaruhi oleh penduduk usia produktif dan
PDRB per Kapita. Metode peramalan hierarki terbaik, untuk meramalkan
penjualan penjualan sepeda motor Honda di Kabupaten Malang adalah
dengan pendekatan bottom-up, sedangkan peramalan hierarki terbaik di
Kotamadya Malang menggunakan pendekatan top-down.
3. Hasil ramalan bulanan menunjukkan bahwa penjualan Honda matic dan
sport cenderung naik, sedangkan Honda cub cenderung turun. Ramalan
Penjualan bulanan Honda matic dan sport di Kabupaten tertinggi terjadi
pada bulan Juli, sedangkan di Kotamadya Malang penjualan nya tertinggi
pada bulan Desember.
35
BAB V.
KESIMPULAN DAN SARAN
• Pada penelitian selanjutnya, sebaiknya menambah jumlah data dan
menggunakan metode peramalan hierarki lain seperti pendekatan
middle-out atau kombinasi optimal
36
SARAN BAB V.
KESIMPULAN DAN SARAN
Daftar Pustaka
• Anonim. (2013). Jelang Lebaran, Permintaan Sepeda Motor Meningkat.
http://bandungotomotifmania.com/latest-news/88-jelang-lebaran-permintaan-sepeda-
motor-meningkat. diakses tanggal 13 April 2014 pukul 01.06
• Anonim. (2014). PT. Mitra Pinasthika Mustika Tbk. http://cdc.unpad.ac.id/?p=10710
diakses tanggal 28 Januari 2014 pukul 07.24
• Athanasopoulos, G., Ahmed, R. A., dan Hyndman, R. J. (2009). Hierachical Forecast
for Australian Domestic Tourism. International Journal of Forecasting, 146-166
• Badan Pusat Statistik Kota Malang. Memaknai Pertumbuhan Ekonomi Kota Malang
7,5%. http://malangkota.bps.go.id/?hal=berita_detil&id=3 diakses tanggal 13 April 2014
pukul 01.59
• Bowerman, B.L dan O’Connell, D. (1993). Forecasting and Time Series : An Applied
Approach, 3rd edition. California : Duxbury Press.
• Budiarto, A. (2013). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Sepeda
Motor di Kota Semarang (Studi Kasus PNS Kota Semarang). Skripsi Fakultas Ilmu
Ekonomi dan Bisnis Universitas Diponegoro, Semarang.
• Chahyono, K. (2014). Ekspedisi Nusantara Perkuat Image sportbike Honda di Malang.
http://dapurpacu.com/ekspedisi-nusantara-perkuat-image-sportbike-honda-di-malang
diakses pada 13 April 2014 pukul 00.30.
37
38
• Cryer, J. D., dan Chan, K. S. (2008). Time Series Analysis With Application in R (2nd
edition). New York : Springer.
• Daniel, W.W. (1989). Statistika Nonparametrik Terapan, Jakarta : PT Gramedia.
• Draper, N., dan Smith, H. (1992). Analisis Regresi Terapan, Edisi kedua. Jakarta : PT.
Gramedia Pustaka Utama.
• Guerrero, V. M. (1990). Temporal Diasgregation Time Series : An ARIMA Based
Approch. International Statistical Review 58, S 29-46
• Gujarati, D.N. (2003). Basic Econometrics. New York : McGraw Hill/Irwin.
• Hardiana, V. M. (2013). Peramalan Jumlah Tamu di Hotel “X” dengan Pendekatan
ARIMA, Fungsi Transfer, dan ANFIS. Tugas Akhir S1 Jurusan Statistika ITS,
Surabaya.
• Kartikasari, P. (2013). Prediksi Penjualan di Perusahaan Ritel dengan Metode
Peramalan Hirarki Berdasarkan Model Variasi Kalender. Tugas Akhir S1 Jurusan
Statistika ITS, Surabaya.
• Kurniawan, A. (2013). Honda Kuasai 61,3% Pangsa Pasar Motor Bulan Oktober.
http://www.tribunnews.com/bisnis/2013/11/11/honda-kuasai-613-pangsa-pasar-motor-
bulan-oktober diakses tanggal 13 April 2014 pukul 23.45
• Luthfi, A M. (2014). Motor Sport Honda Kian Digemari di Malang.
http://oto.detik.com/read/2014/03/07/100845/2518397/1208/motor-sport-honda-kian-
digemari-di-malang. diakses tanggal 13 April 2014 pukul 23.55
39
• Makridakis, S dan M. Hibbon, (2000). The M3-Competition : result, conclussion and
implication. International Journal of Forecasting 16(1) : 451-476.
• Novianti, T.D. (2010). Analisis Variasi Kalender dengan Pendekatan ARIMAX untuk
meramalkan Penjualan Sandal Dorlop di Perusahaan Amigo Group Sukoharjo,
Sukoharjo. Tugas Akhir S1 Jurusan Statistika ITS, Surabaya.
• Peter, D, dan Silvia, P. (2012). ARIMAX vs ARIMAX-Which Aproach is Better to
Analyzed and Forecast Macroeconomic Time Series?. Proceedings of 30th
International Conference Mathematical Methods in Economics : 136-140.
• Suhartono, M. H. Lee, dan N. A Hamzah. (2010). Calendar Variation Model Based On
ARIMAX for Forecasting Sales Data With Ramadhan Effect. Proceedings of the
Regional Conference on Statistical Sciences : 349-361.
• Walpole, R.E.(1995). Pengantar Metode Statisika. Edisi Ketiga. Jakarta : Gramedia
Pustaka Utama.
• Wei, W. W. (2006). Time Analysis Univariate and Multivariate Methods (2nd Edition).
New York : Pearson
Peramalan Penjualan Sepeda Motor Honda
di Kabupaten dan Kotamadya Malang
dengan Metode Peramalan Hierarki
Berdasarkan Model ARIMAX
40
Recommended