Upload
doankien
View
212
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
i
ANALISIS PERAMALAN TERHADAP PERMINTAAN SPORTS WEAR
HADDAD BRAND DI CV. CAHYO NUGROHO JATI
SUKOHARJO
TUGAS AKHIR
Diajukan Untuk Melengkapi Syarat-Syarat Mencapai Gelar Ahli
Madya Manajemen Industri
Oleh :
ARMANDO
F3508015
PROGRAM STUDI DIII MANAJEMEN INDUSTRI
FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SEBELAS MARET
SURAKARTA
2011
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ii
ABSTRAK
ANALISIS PERAMALAN TERHADAP PERMINTAAN SPORT WEAR
HADDAD BRAND DI CV.CAHYO NUGROHO JATI SUKOHARJO
CV. Cahyo Nugroho Jati merupakan perusahaan yang bergerak di bidang
garmen. Perusahaan ini terletak di Jln. Solo – Baki km. 03, Gedangan, Grogol,
Sukoharjo. Perusahaan ini menentukan jumlah barang yang diproduksi agar sesuai
dengan permintaan konsumen. Oleh karena itu perlu direncanakan besarnya
permintaan produk yaitu sport wear Haddad Brand dengan melakukan peramalan
permintaan.
Permasalahan pada penelitian kali ini adalah pertama, berapa besar
permintaan Sport Wear Haddad Brand pada tahun 2011 – 2013. Kedua, berapa
besar tingkat kesalahan peramalan (forecast error) pada masing – masing metode.
Yang ketiga, metode manakah yang paling tepat untuk digunakan dalam
meramalkan permintaan Sport wear Haddad Brand tahun 2011 – 2013.
Tujuan dari penelitian ini adalah pertama untuk mengetahui besarnya
ramalan permintaan sport wear Haddad Brand pada tahun 2011-2013. Kedua
untuk mengetahui tingkat kesalahan peramalan ( forecast error ) pada masing-
masing periode. Terakhir yang ketiga, untuk menentukan metode apa yang paling
tepat dalam meramalkan permintaan sport wear Haddad Brand pada periode
berikutnya berdasrkan forecast error.
Dalam menentukan besarnya barang yang diproduksi, agar sesuai dengan
permintaan konsumen, maka perlu dilakukan peramalan permintaan sport wear
Haddad Brand pada tahun 2011 – 2013. Adapun 3 metode yang digunakan dalam
peramalan ini yaitu Moving Average ( 2 & 3 periode ) dan Trend Least Squared.
Kemudian ke-3 metode dibandingkan untuk mengetahui metode manakah yang
memiliki tingkat kesalahan terkecil dalam meramalakan permintaan sport wear
Haddad Brand. Dari hasil peramalan tersebutdapat digunakan sebagai dasar
penentuan jumlah produk yang akan diproduksi oleh perusahaan sesuai dengan
permintaan konsumen.
Setelah dilakukan analisis data dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa
peramalan produksi dengan metode Trend Least Squared lebih sesuai digunakan
dalam meramalkan permintaan sport wear Haddad Brand pada tahun 2011 – 2013
karena memilki kesalahan ( forecast error ) terkecil. Sedangkan tingkat kesalahan
terkecil dari peramalan tahun 2011 – 2013 yaitu MAD (23.9905, 20.61,
18.0476)dan MSE (769.98, 673.7335, 598.8869).oleh karena itu, dalam
meramalkan permintaan jangka panjang sebaiknya perusahaan CV. Cahyo
Nugroho Jati menggunakan metode Trend Least Squared.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
iii
ABSTRAK
ANALISIS PERAMALAN TERHADAP PERMINTAAN SPORT WEAR
HADDAD BRAND DI CV.CAHYO NUGROHO JATI SUKOHARJO
CV. Cahyo Nugroho Jati is a company engaged in the garment. The
company is located in Jln. Solo - Tray km. 03, Gedangan, Grogol, Sukoharjo. The
company determines the amount of goods produced to match consumer demand.
It is therefore necessary to plan the big demand of sports wear products by
Haddad Brands to forecast demand. Problems in this study is the first time, how
much demand Haddad Sport Wear Brand in the year 2011 to 2013. Second, how
much the level of forecasting error (forecast error) on each - each method. The
third, which is the most appropriate method for use in forecasting demand Haddad
Sport wear Brand of 2011 to 2013.
The purpose of this study is the first to know the size of the demand forecast
Haddad Brand sports wear in the year 2011-2013. Secondly to determine the level
of forecast error (forecast error) in each period. The last third, to determine what
the most appropriate method of forecasting demand for sports wear Haddad
berdasrkan Brand in the next period forecast error.
In determining the amount of manufactured goods, to fit the demands of
consumers, it is necessary to demand forecasting Haddad Brand sports wear in the
year 2011 to 2013. The three methods used in forecasting is the Moving Average
(2 & 3 periods) and Trend Least Squared. Then all three methods are compared to
find out which method has the smallest error rate in demand meramalakan Haddad
Brand sports wear. From the results of forecasting tersebutdapat used as the basis
for determining the amount of product to be manufactured by the company in
accordance with consumer demand.
After data analysis and discussion can be concluded that the production
forecast by Trend Least Squared method is more suitable for use in forecasting
demand Haddad Brand sports wear in the year 2011 - 2013 because it has an error
(forecast error) the smallest. While the smallest error rate of the forecasting year
2011 - 2013 is MAD (23.9905, 20.61, 18.0476) and MSE (769.98, 673.7335,
598.8869). Therefore, in predicting long-term demand for the company should
resume. Cahyo Nugroho Jati using Trend Least Squared method.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
iv
HALAMAN PENGESAHAN
Tugas Akhir dengan Judul :
ANALISIS PERAMALAN TERHADAP PERMINTAAN SPORTS WEAR
HADDAD BRAND DI CV. CAHYO NUGROHO JATI SUKOHARJO
Telah disahkan oleh Tim Penguji Tugas Akhir
Program Studi Diploma 3 Manajemen industri
Fakultas Ekonomi Universitas Sebelas Maret Surakarta
Surakarta, Juli 2011
Pembimbing Tugas Akhir
Drs. Karsono, M.si ( )
NIP.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
v
MOTTO
Cintailah pasanganmu seperti engkau mencintai hidupmu karena sesungguhnya
pasanganmu adalah jiwa yang mengalir di dalam hidupmu
( Khalil Gibran )
Tunjukkanlah apa yang kamu bisa tunjukkan dan berikanlah apa yang mampu
kamu berikan walaupun sesungguhnya berat memberikan sesuatu yang paling
kamu cintai
( sayyidina Ali bin Abi Thalib )
Tidak penting dengan siapa kita tinggal, namun lebih penting dengan siapa kita
akan hidup di hari mendatang yang akan bersama selamanya mengarungi dunia
menuju kehidupan abadi di alam surgawi
( penulis )
Cintailah Allah SWT melebihi engkau mencintai dirimu sendiri bahkan melebihi
mencintai pasanganmu sendiri
( Intan Marcelina Sari )
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
vi
PERSEMBAHAN
Karya sederhana ini saya persembahkan untuk :
1) Allah SWT yang telah memberikan saya nikmat iman, serta nikmat sehat
sehingga saya mampu menyelesaikan Tugas Akhir ini.
2) Ayah serta ibu saya yang telah menghidupi saya selama ini. Terima kasih
atas semua yang telah kalian berikan. Kalianlah orang tua terbaikku.
3) (Alm) kakek dan nenekku tersayang.aku bisa buktikan kalau aku mampu
untuk lulus
4) Budeku. Terima kasih atas bimbingannya selama saya di kota solo. Aku
akan mengingat selalu bimbinganmu
5) Intan Marcelina Sari kekasih hatiku. Terima kasih atas semangatmu dalam
menaungi hidupku. Aku mencintaimu dari lubuk hatiku
6) Buat teman-teman anak jakarta yang berada di solo. Kita masih tetap satu
etnis, etnis betawi punye gaye
7) Buat temen-temen mainku yaitu tamon, sony, dan riky
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
vii
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah
melimpahkan Rahmat dan Karunia-Nya sehingga Laporan Tugas Akhir dengan
Judul Analisis Peramalan Terhadap Permintaan Sports Wear Haddad Brand
Di Cv. Cahyo Nugroho Jati Sukoharjo, ini dapat diselesaikan dengan baik.
Tugas akhir ini disusun untuk memenuhi Syarat-syarat mencapai Gelar
Ahli Madya pada Program D3 Studi Manajemen Industri Fakultas Ekonomi
Universitas Sebelas Maret.
Dalam kesempatan ini penulis sampaikan ucapan terima kasih kepada
pihak-pihak yang membantu penyusunan laporan tugas akhir ini :
1. Bapak Prof. Dr. Wisnu Untoro, MS selaku Dekan fakultas Ekonomi
Universitas Sebelas Maret
2. Bapak Drs. Karsono, MSi selaku Pembimbing Tugas Akhir yang telah
memberikan pengarahan selama penyusunan tugas akhir.
3. Ibu Sinto Sunaryo, SE, MSi selaku Ketua Program Studi Diploma 3
Manajemen Industri Universitas Sebelas Maret
4. Bapak Reza Rahardian,SE, M.Si selaku Penguji Tugas Akhir yang telah
memberikan pengarahan selama penyusunan tugas akhir.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
viii
5. Drs. Bambang Taufik selaku Manajer HRD di CV.Cahyo Nugroho Jati
yang telah memberikan izin kepada kami untuk melakukan magang kerja
dan telah banyak membantu dalam proses magang kerja.
6. Seluruh staf dan karyawan CV. Cahyo Nugroho Jati yang telah
memberikan bantuan kepada penulis selama penelitian.
7. Bapak dan Ibu Dosen serta segenap karyawan Fakultas Ekonomi UNS
8. Intan Marcelina Sari kekasihku yang telah memberikan semangat hidup
dalam mengerjakan Tugas Akhir ini.
9. Teman-temanku seperjuangan di Manajemen Industri . Terima kasih atas
semuanya.
10. Semua pihak yang tidak mungkin disebutkan satu persatu yang secara
langsung maupun tidak langsung yang telah banyak membantu penulis
dalam menyelesaikan tugas akhir ini.
Penulis menyadari sepenuhnya atas kekurangan dalam penulisan tugas
akhir ini. Untuk itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang membangun .
Namun demikian , karya sederhana ini diharapkan dapat bermanfaat bagi pihak-
pihak yang membutuhkan.
Surakarta, Juli 2011
Penulis
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
ix
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ........................................................................................ i
ABSTRAK ....................................................................................................... ii
HALAMAN PERSETUJUAN ......................................................................... iii
HALAMAN PENGESAHAN .......................................................................... iv
MOTTO ........................................................................................................... v
PERSEMBAHAN ............................................................................................ vi
KATA PENGANTAR ..................................................................................... vii
DAFTAR ISI .................................................................................................... ix
DAFTAR TABEL ............................................................................................ xi
DAFTAR GAMBAR ....................................................................................... xii
DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... xiii
BAB I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang .............................................................................. 1
B. Rumusan Masalah ......................................................................... 4
C. Tujuan Penelitian........................................................................... 5
D. Manfaat Penelitian......................................................................... 5
E. Metode Penelitian .......................................................................... 6
F. Alur Pemikiran .............................................................................. 10
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
A. Pengertian Peramalan .................................................................... 12
B. Tujuan Peramalan .......................................................................... 13
C. Jenis-Jenis Peramalan .................................................................... 13
D. Tahap-Tahap Peramalan ................................................................ 17
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
x
E. Metode Peramalan ......................................................................... 18
F. Pengukuran Kesalahan Peramalan ................................................ 26
BAB III PEMBAHASAN
A. Gambaran Objek Penelitian ..................................................... 28
B. Visi dan Misi ................................................................................ 29
C. Struktur Organisasi ........................................................................ 30
D. Proses Produksi ............................................................................. 39
E. Laporan Magang ........................................................................... 42
1. Pelaksanaan magang ................................................................. 42
2. Kegiatan Magang Kerja ............................................................ 43
F. Pembahasan Masalah .................................................................... 44
BAB IV PENUTUP
A. Kesimpulan.................................................................................... 68
B. Saran .............................................................................................. 70
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xi
DAFTAR TABEL
TABEL
Halaman
III.1 data permintaan sports wear haddad brand 2005-2010 ........................... 45
III.2 perhitungan forecast error permintaan sports wear haddad brand
tahun 2011 dengan metode moving average 2 periode ............................. 447
III.3 perhitungan forecast error permintaan sports wear haddad brand
tahun 2012 dengan metode moving average 2 periode ............................. 49
III.4 perhitungan forecast error permintaan sports wear haddad brand
Tahun 2013 dengan metode moving average 2 periode............................ 51
III.5 perhitungan forecast error permintaan sports wear haddad brand
Tahun 2011 dengan metode moving average 3 periode............................ 54
III.6 perhitungan forecast error permintaan sports wear haddad brand
Tahun 2012 dengan metode moving average 3 periode............................ 56
III.7 perhitungan forecast error permintaan sports wear haddad brand
Tahun 2013 dengan metode moving average 3 periode............................ 58
III.8 perhitungan Metode Trend Least Squared pada tahun 2005-2010 60
III.9 permintaan sport wear Haddad brand tahun 2011 dengan metode
Trend Least Squared ................................................................................. 64
III.10 permintaan sport wear Haddad brand tahun 2012 dengan metode
Trend Least Squared ................................................................................ 65
III.11 permintaan sport wear Haddad brand tahun 2013 dengan metode
Trend Least Squared ................................................................................ 66
III.12 perbandingan forecast error pada masing-masing periode peramalan
tahun 2011-2013 ..................................................................................... 67
IV.1 perbandingan tingkat kesalahan dari setiap metode…………… 69
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xii
DAFTAR GAMBAR
Gambar
Halaman
I.1 Alur pemikiran ......................................................................................... 10
III.1 Struktur organisasi CV. Cahyo Nugroho Jati ........................................... 32
III.2 Proses Produksi CV. Cahyo Nugroho Jati ............................................... 40
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
xiii
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1. Surat Pernyataan
Lampiran 2. Surat Keterangan Magang
Lampiran 3. Penilaian Magang
Lampiran 4. Analisis dengan menggunakan software POM
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
28
BAB I
PENDAHULUAN
A. LATAR BELAKANG MASALAH
Dewasa ini, semakin banyaknya perusahaan yang didirikan baik itu
perusahaan jasa maupun perusahaan manufaktur. Biasanya perusahaan-
perusahaan tersebut satu sama lain saling bersaing untukmendapatkan hasil yang
terbaik. Setiap perusahaan didirikan untuk mendapatkan keuntungan dan
meningkatkan penjualan barang atau jasa sehingga kontinuitas perusahaan di
masa sekarang dan masa yang akan datang tetap terjaga. Selain itu perusahaan
juga mempunyai tujuan untuk membuka lapangan kerja baru dalam rangka
membantu program pemerintahdalam mengurangi angka pengangguran.
Dalam suatu perusahaan biasanya terdapat seorang pemimpin atau
manajemen yang baik dalam menentukan suatu keputusan. Biasanya keputusan
yang dilakukan oleh manajemen itu adalah untuk menentukan tingkat produksi
barang atau jasa, yang perlu disiapkan untuk masa datang. Penentuan tingkat
produksi, yang merupakan tingkat penawaran yang dipengaruhi oleh jumlah
permintaan pasar yang dapat dipenuhi oleh perusahaan. Apabila tingkat
penawaran yang lebih rendah dibandingkan dengan kemampuan pangsa pasar
yang dapat diraih mengakibatkan hilangnya kesempatan untuk memperoleh
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
29
keuntungan, bahkan mengakibatkan hlangnya pelanggan karena beralih ke
pesaing.
Untuk membantu tercapainya suatu keputusan yang optimal diperlukan
adanya suatu cara yang tepat, sistematis dan dapat dipertanggung jawabkan.
Salah satu alat yang diperlukan oleh manajemen dan merupakan proses
pengambilan keputusan adalah “ metode peramalan“ ( Herjanto, 1999:115 ).
Dengan adanya metode peramalan produksi, perusahaan dapat mengukur atau
menaksirkan keadaan di masa datang. Peramalan tidak hanya digunakan untuk
menentukan jumlah produksi yang dibuat atau kapasitas produksi jasa yang
disediakan, tetapi juga diperlukan dalam berbagai bidang lain seperti : dalam
penjualan, personalia, peramalan teknologi, ekonomi, ataupun perubahan sosial
budaya. Apabila suatu perusahaan tidak menerapkan peramalan maka perusahaan
tersebut tidak dapat meramalkan kebutuhan di masa datang dan biasanya
mengalami kerugian. Oleh karena itu, dengan menerapkan peramalan produksi
maka proses produksi dapat berjalan lancar.
Baroto (2002 : 22) memberikan penjelasan bahwa tahap pertama dalam
perencanaan dan pengendalian produksi bila produksi bertipe made to stock
adalah menentukan suatu peramalan akurat dari permintaan unuk item yang
diproduksi. Peramala juga digunakan sebagai dasar untuk menentukan
kebijaksanaan pengendalian dari sistem persediaan, membuat perencanaan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
30
produksi, pembebanan menentukan kebutuhan mesin, peralatan, bahan serta
untuk menentukan tingkat tenaga kerja selama periode produksi.
Dengan adanya tuntutan besar terhadap suatu produk yang dihasilkan,
maka diperlukan tindakan khusus pada bagian produksi dalam suatu perusahaan.
Handoko ( 1999:225 ) mengatakan bahwa manajemen produksi harus mampu
membuat keputusan-keputusan yang berkaitan dengan proses, perencanaan,
kapasitas, lay out kapasitas, serta mengambil berbagai keputusan yang sifatnya
terus menerus berkaitan dengan perencanaan, penjadwalan, dan persediaan.
Untuk melakukan perencanaan tersebut maka diperlukan suatu tindakan
peramalan (forecasting) terhadap permintaan produksi.
Menurut Nasution (2003:46) mengatakan bahwa peramalan adalah proses
untuk memperkirakan berapa kebutuha dimasa datang yang meliputi kebutuhan
dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam
rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa.
Peramalan merupakan pengolahan data-data historis untuk menentukan
kecendrungan pola-pola suatu hal dimasa lalu, pola-pola permintaan terhadap
barang dan jasa yang dapat berbentuk musiman atau selalu konstan. Pola-pola
umum yang terjadi pada masa lalu tersebut akan menjadi salah satu masukan
dalam pembuatan model keputusan yang diambil pihak manajemen untuk
menentukan jumlah produksi yang akan datang.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
31
CV Cahyo Nugroho Jati merupakan perusahaan yang bergerak di bidang
garmen. Roduksi yang dihasilkan oleh CV Cahyo Nugroho Jati adalah pakaian
olahraga yang berbentuk jaket, celan training dan kaos olahraga. CV Cahyo
Nugroho Jati membuat semua produksinya berdasarkan pesanan. Biasanya
perusahaan mengekspor hasil dari produksinya untuk dipasarkan ke luar negeri
dan yang menjadi mayoritas negara tujuannya ialah negara-negara di kawasan
Amerika. Sports wear pada saat ini merupakan jenis pakaian yang paling banyak
permintaannya dikarenakan trend dari masyarakat yang mulai menyukai olahraga
sebagai bagian dari pola hidup sehat. Peminat dari produk ini merupakan semua
kalangan baik tua maupun muda yang menyukai olahraga. Oleh karena itu, untuk
memenuhi permintaan konsumen atau pasaran, maka penulis memberikan
masukan kepada perusahaan untuk menggunakan metode peramalan karena
perusahaan belum melakukan proses peramalan terhadap permintaan suatu
produk untuk masa yang akan datang. Atas latar belakang masalah maka peneliti
mengambil tema mengenai peramalan suatu produk di sebuah perusahaan dengan
judul : “ANALISIS PERAMALAN TERHADAP PERMINTAAN SPORTS
WEAR DI CV. CAHYO NUGROHO JATI SUKOHARJO”.
B. PERUMUSAN MASALAH
Berdasarkan tinjauan latar belakang masalah diatas, maka permasalahan
yang dapat dirumuskan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
32
1. Bagaimanakah hasil peramalan permintaan produk Sports wear pada tahun
2011 – 2013 dengan menggunakan metode Single Moving Average dengan 2
periode dan 3 periode dan metode Trend Least Square ?
2. Berapakah forecast error masing-masing metode ?
3. Metode manakah yang paling baik diantara dua metode diatas untuk
meramalkan permintaan sports wear pada periode berikutnya berdasarkan
forecast errornya ?
C. TUJUAN PENELITIAN
1. Untuk mengetahui hasil ramalan permintaan produk majalah pada tahun
2011 – 2013 dengan menggunakan metode Single Moving Average 2 periode
dan 3 periode dan metode Trend Least Squared.
2. Untuk mengetahui forecast error masing- masing periode.
3. Untuk membandingkan metode yang paling baik dalam meramalkan
permintaan pada periode berikutnya berdasarkan forecast errornya.
D. MANFAAT PENELITIAN
1. Bagi Penulis
a. Menambah pengetahuan dan wawasan tentang peramalan suatu produk
terutama yang terjadi dalam perusahaan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
33
b. Sebagai sarana penerapan ilmu-ilmu yang telah diperoleh di bangku
kuliah dengan kenyataan dan situasi yang ada dalam perusahaan.
c. Menambah pengalaman dalam bekerja di suatu perusahaan.
2. Bagi Perusahaan
a. Perusahaan dapat melihat serta memprediksi langkah apa saja yang
harus diambil untuk permintaan tahun berikutnya.
b. Sebagai bahan pertimbangan bagi perusahaan dalam menentukan
kebijakan-kebijakan perusahaan dalam penyediaan bahan baku untuk
proses produksi.
c. Perusahaan juga dapat mengamati jumlah penjualan dan jumlah
permintaan tiap tahunnya.
3. Bagi Pembaca
a. Sebagai sarana penambah pengetahuan dan wawasan dalam bidang
produksi khususnya peramalan.
b. Memberikan informasi atau gambaran tentang perusahaan CV. Cahyo
Nugroho Jati yang letaknya di Solo Baru, Sukoharjo.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
34
E. METODE PENELITIAN
1. Desain Penelitian
Desain yang digunakan peneliti untuk meramalkan permintaan pada sports
wear yaitu berupa desain kasus. Peneliti menggunakan desain kasus karena
apabila sewaktu-waktu terdapat masalah dalam jumlah permintaannya
kurang ataupun melebihi jumlah produksinya maka diperlukan adanya
metode peramalan.
2. Objek Penelitian
Penelitian dilaksanakan atau dilakukan pada CV. Cahyo Nugroho Jati yang
beralamat di jl. Raya Solo – Baki, Gedangan, Km. 3 Sukoharjo, Surakarta.
3. Jenis dan Sumber Data
a. Jenis data
Ada 2 jenis data yang digunakan, data primer dan data sekunder, yang
diperoleh secara langsung dan tidak langsung dari objek yang diteliti.
1) Data primer yaitu data yang diperoleh secara
langsung dari sumber data, data ini biasanya diperoleh dengan
wawancara yang berupa penjelasan tentang data-data permintaan
dan penjualan sports wear.
2) Data sekunder yaitu data yang diperoleh dari dokumen
yang berada di pabrik dan buku-buku referensi lainnya. Dalam
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
35
penelitian ini data sekunder yang diperlukan adalah data sejarah
perkembangan perusahaan, tujuan perusahaan, dan struktur
organisasi perusahaan.
b. Sumber Data
Sumber data diperleh dari bagian marketing pada perusahaan CV.
Cahyo Nugroho Jati, Sukoharjo, Surakarta.
4. Metode Pengumpulan Data
a. Wawancara
Suatu cara pengumpulan data dengan melakukan tanya jawab langsung
dengan manajer ataupun karyawan serta pihak-pihak yang bersangkutan.
Data berupa jumlah permintaan sport wear haddad brand
b. Dokumentasi
Suatu metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mencatat
atau mencopy data dari perusahaan. Data yang berupa struktur
organisasi perusahaan.
c. Study Pustaka
Dengan cara mempelajari buku-buku dan artikel-artikel lain yang dapat
membantu memecahkan masalah yang mendasari penelitian. Data
berupa tekhnik peramalan yang akan digunakan .
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
36
d. Observasi
Mahasiswa dalam mencari informasi dengan cara mengadakan
pengamatan secara langsung di lapangan. Data yang berupa sport wear
haddad brand yang siap dikirim.
5. Metode Pembahasan
a. Pembahasan Deskriptif
Di sini penulis menggunakan metode deskriptif dengan cara membuat
grafik untuk permintaan sebuah produk pada perusahaan ini.
b. Peramalan
Teknik yang digunakan penulis dalam penelitian kali ini yaitu dengan
menggunakan teknik forecasting (peramalan) untuk meramalkan jumlah
permintaan suatu produk di masa yang akan datang. Dalam penelitian
kali ini penulis menggunakan beberapa metode peramalan. Teknik
peramalan (forecasting) yang digunakan ialah :
1) Single Moving Average 2 periode
2) Single Moving Average 3 periode
3) Trend Least Squared
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
37
F. ALUR PEMIKIRAN
Gambar 1.1
Alur Pemikiran
Data Historis
Data jumlah permintaan sports
wear pada tahun berikutnya
Penentuan Metode Peramalan
Single Moving Averaged &
Trend Least Squared
Keputusan
Melakukan peramalan dengan
metode Trend Least Squared
Ramalan yang Akan Datang
Permintaan konsumen yang
akan datang
Pemilihan Metode Peramalan
Tepat
Dipilih dengan Error yang
terkecilterkecil
Penentuan Error
Mencari tingkat kesalahan dari
masing-masing metode
peramalan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
38
Setiap perusahaan mengalami pasang surutnya penjualan dalam
produknya. Umumnya permintaan konsumen terhadap poduknya selalu berubah-
ubah dalam setiap periode sehingga perusahaan tersebut perlu membuat ramalan
permintaan. Dimana untuk membuat ramalan tersebut diperlukan suatu data
historis yang pada periode-periode sebelumnya. Dalam menghitung data tersebut
digunakan 3 metode, yaitu Single Moving Average 2, Single Moving Average 3
periode serta Trend Least Squared.
Dari hasil peramalan tersebut diari tingkat kesalahan pada masing-masing
metode peramalan. Penghitungan kesalahan peramalan tersebut mengunakan
MAD ( Mean Absolute Deviation ) dan MSE ( Mean Squared Error). Untuk
mengetahui metode mana yang paling tepat dapat dicari tingkat kesalahan ( Error
) yang lebih mendekati nol pada masing-masing metode tersebut yakni Single
Moving Average 2, Single Moving Average 3 periode serta Trend Least Squared.
Dari hasil peramalan tersebut dapat diketahui jumlah penjualan produk
sports wear pada masa yang akan datang. Sehinga kita dapat dengan mudah
mengetahui jumlah permintaan konsumen yang akan datang. Hal tersebut dapat
dijadikan dasar perencanaan oleh manajer perusahaan. Selanjutnya manajer akan
mengambil keputusan setelah mengetahui data peramalan dan perencanaan di
atas.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
39
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
A. PENGERTIAN PERAMALAN
Peramalan merupakan gmbaran keadaan perusahaan pada masa yang
akan datang, gambaran ini sangat penting perananya bagi manajemen
perusahaan. Karena dengan gambaran tersebut maka perusahaan dapat
memprediksi langkah – langkah apa saja yang diambil dalam memenuhi
permintaan konsumen.
Adapun pengertian peramalan sesuai penjabaran dari berbagai para
ahli :
1. Menurut Assauri (1995:3) “ Peramalan adalah kegiatan untuk
memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang “
2. Menurut Subagyo (1994:2) “ Peramalan adalah perkiraan mengenai
sesuatu yang belum terjadi “
3. Menurut Handoko (1999:260) “ Peramalan adalah suatu usaha untuk
meramalkan keadaan dimasa mendatang melalui pengertian keadaan
dimasa lalu ”
4. Menurut Herjanto (1999:115) “ Peramalan adalah proses mengukur atau
menaksirkan keadaan di masa datang “
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
40
5. Menurut Render dan Heizer (2001:46) “ Peramalan adalah seni dan ilmu
yang memproduksi peristiwa – peristiwa pada masa depan “
6. Menurut Nasution (2003:46) “ Peramalan adalah suatu proses untuk
memperkirakan berapa kebutuhan dimasa datang yang meliputi kebutuhan
dalam ukuran kuantitas , kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan
dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa “
B. TUJUAN PERAMALAN
Menurut Subagyo (1994:1), tujuan peramalan adalah mendapatkan
peramalan yang bisa meminimumkan kesalahan meramal (forecast error)
yang bisa di ukur dengan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Square
Error (MAD). Dengan adanya peramalan permintaan ini berarti manajemen
perusahaan telah mendapatkan gambaran perusahaan di masa yang akan
datang, sehingga manajemen perusahaan akan memeperoleh masukan yang
sangat berarti dalam menentukan kebijaksanaan perusahaan.
C. JENIS – JENIS PERAMALAN
Menurut Render dan Heizer (2001:46) peramalan dapat di bedakan
menjadi 3 jenis, yaitu :
1. Peramalan Ekonomi : membahas siklus bisnis dengan memprediksi
tingkat inflansi, suplay uang permulaan dan indikator – indikator lain.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
41
2. Peramalan Teknologi : tingkat kemajuan teknologi yang akan melahirkan
produk – produk baru yang mengesankan, membutuhkan pabrik dan
peralatan lain.
3. Peramalan Permintaan : proyeksi permintaan untuk produk atau jasa
perusahaan
Menurut Nasution (2003:35) jenis peramalan dapat dibedakan dari beberapa
segi, tergantung cara melihatnya. Jika dilihat secara umum, peramalan dapat
diklasifikasikan menjadi 2 macam, yaitu :
1. Peramalan yang bersifat subyektif yaitu
Peramalan yang lebih menekankan pada keputusan – keputusan hasil
diskusi, pendapat pribadi seseorang dan intuiusi dari orang yang menyusun
meskipun kelihatanya kurang ilmiah tetapi dapat memberikan hasil yang baik.
Peramalan ini terdiri dari 2 metode, yaitu :
a. Metode Delphi
Metode ini merupakan cara sistematis untuk mendapatkan keputusan
bersama dari suatu grup yang terdiri dari para ahli dan disiplin yang
berbeda.
b. Metode Penelitian Pasar
Metode ini mengumpulkan dan menganalisa fakta secara sistematis pada
bidang yang berhubungan dengan pemasaran.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
42
2. Peramalan yang bersifat Obyektif yaitu :
Prosedur pengalaman yang mengikuti aturan – aturan matematis
statistik dalam menunjukan hubungan antara permintaan dengan satu atau
lebih variable yang mempengaruhinya. Peramalan ini terdiri dari 2 metode,
yaitu :
a. Metode Intrinsik
Metode ini membuat peramalan hanya berdasarkan pada proyeksi
permintaan historis tanpa mempertimbangkan faktor – faktor eksternal
yang mungkin mempengaruhi besarnya permintaan. Metode ini akan
diwakili oleh analisis deret waktu (time series).
b. Metode ekstrinsik
Metode ini mempertimbangkan faktor – faktor eksternal yang mungkin
dapat mempengaruhi besarnya permintaan di masa datang dalam model
peramalannya. Biasanya metode ini banyak dipakai untuk peramalan pada
tingkat agregat dan metode regresi.
Sedangkan peramalan jika dilihat dari horizon waktunya menurut Render dan
Heizer (2001:46) ada 3 macam, yaitu :
1. Peramalan Jangka Pendek
Peramalan yang rentang waktunya mencapai 1 tahu tapi umumnya kurang
dari 3 bulan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
43
2. Peramalan Jangka Menengah
Peramalan jangka menengah biasanya berjangka 3 bulan hingga 3 tahun.
3. Peramalan Jangka Panjang
Peramalan yang rentang waktunya bisa 3 tahun atau lebih.
Sifat ramalan menurut Render dan Heizer (2001:46) dapat dibedakan atas 2
macam, yaitu :
1. Peramalan Kualitatif
Yaitu, peramalan yang memanfaatkan faktor – faktor penting seperti, intuisi,
pengalaman pribadi dan sistem nilai pengambilan keputusan. Dalam metode
peramalan kualitatif terdapat 5 teknik, yaitu :
a. Metode Delphi :
Proses kelompok interatif ini mengijinkan para ahli yang mungkin tinggal
di beberapa tempat, untuk membuat peramalan
b. Juri dari Opini Eksekutif
Metode ini mengambil opini dari sekelompok kecil manajer tingkat tinggi,
seringkali dikombinasikan dengan model – model statistik dan
menghasilkan estimasi permintaan kelompok.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
44
c. Gabungan Armada Penjualan
Metode ini mengestimasikanjumlah penjualan diwilayahnya, ramalan lalu
ini dikaji ulang untuk menyakinkan kualitasnya.
d. Survei Pasar Konsumen
Metode ini memperbesar masukan dari pelanggan atau calon pelanggan
tanpa melihat rencana pembelian masa depanya.
e. Pendekatan Naif
Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan
dalam periode berikutnya adalah sama dengan permintaan dalam periode
sebelumnya.
2. Peramalan Kuantitatif
Yaitu, peramalan yang menggunakan berbagai model matematika yang
menggunakan data historis variabel kausal untuk meramalkan permintaan.
Metode peramalan kuantitatif ini ada 2 metode, yaitu :
a. Model seri Waktu ( Times Series)
1) Rata – rata bergerak ( Moving Average )
2) Penghalusan eksponensial ( Exponential Smoothing )
3) Trend ( Proyeksi Trend )
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
45
b. Model kausal
1) Regresi Linier ( Linier Regression )
D. TAHAP – TAHAP PERAMALAN
Menurut Render dan Haizer (2001:50) peramalan terdapat 8 tahap yaitu :
1. Menentukan penggunaan peramalan itu tujuan yang akan dicapai atas
peramalan tersebut
2. Memilih hal – hal yang akan diramalkan
3. Menentukan horizon waktunya yakni jangka pendek, menengah atau
panjang
4. Memilih model peramalannya
5. Mengumpulkan data yang dibutuhkan untuk membuat ramalan
6. Meenentukan model peramalan yang tepat
7. Membuat ramalan
8. Menerapkan hasilnya
E. METODE PERAMALAN
1. Pengertian Metode Peramalan
Metode peramalan menurut Assauri (1998:7) adalah cara
memperkirakan secara kuantitatif apa yang terjadi pada masa yang akan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
46
datang, berdasarkan data yang relevan pada masa lalu, maka termasuk dalam
kegiatan peramalan kuantitatif.
Kemampuan untuk memperkirakan kegiatan yang terjadi pada akhir –
akhir ini sangat ditentukan oleh tepat tidaknya peramalan yang dilakukan atas
dasar keadaan masa yang lalu, maka teerdapat usaha mengembangkan teknik
dan metode peramalan. Keberhasilan suatu peramalan sangat ditentukan oleh
pengetahuan teknik informasi yang lalu , informasi ini bersifat kuantitatif dari
metode peramalan.
2. Kegunaan Metode Peramalan
Metode peramalan merupakan cara berpikir yang sistematis dan
pragmatis atas pemecahan suatu masalah. Dengan dasar ini maka metode
peramalan dapat memperkirakan apa yang akan terjadi padda masa depan
secara sistematis dan pragmatis. Oleh karena itu metode peramalan
memberikan urutan pengerjaan dan pemecahan atas pendekatan suatu masalah
dalam peramalan.
3. Jenis - Jenis Metode Peramalan
Metode peramalan dibagi menjadi 2 macam yaitu, peramalan
kuantitatif dan kualitatif, seperti yang telah dijelaskan didepan. Menurut
Harjanto (1999 : 117 ) jenis metode peramalan menurut metode kuantitatif ada
2 yaitu :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
47
a. Metode Serial Waktu (Time Series)
Metode Time Series adalah metode yan digunakan untuk
menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu. Metode
ini mengasumsikan bahwa bahwa beberapa pola atau kombinasi pola
selalu berulang sepanjang waktu, dan pola dasar dapat diidentifikasi
semata-mata atas dasar data historis dari serial itu. Tujuan dari analisis ini
yaitu untuk menemukan pola deret variabel yang berdasarkan nilai-nilai
variabel pada masa sebelumnya dan mengekstrapolasikan pola itu untuk
membuat peramalan nilai variabel tersebut pada masa datang. Pola dasar
serangkaian data dalam serial waktu dapat dikelompokkan menjadi 5
yaitu:
1) Konstan, yaitu apabila data berfluktasi disekitar rata-rata secara stabil,
polanya berupa horizontal. Pola ini terdapat dalam jangka pendek atau
menengah.
2) Kecenderungan (Trend), yaitu apabila dalam data jangka panjang
mempunyai kecendrungan, baik arahnya meningkat atau turun dari
waktu ke waktu. Pola ini disebabkan oleh bertambahnya populasi,
perubahan pendapat dan pengaruh budaya.
3) Musiman (seasonal), yaitu apabila polanya merupakan gerakan yang
berulang-ulang secara teratur dalam setiap periode tertentu. Pola ini
berhubungan dengan faktor iklim dan buatan manusia.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
48
4) Siklus (cyclical), yaitu apabila data dipengaruhi oleh fluktuasi jangka
panjang, seperti : daur hidup bisnis.
5) Variasi acak (residu), yaitu apabila data tidak teratur sama sekali. Data
ini bersifat residu, tidak dapat digambarkan.
Pengolahan data kuantitatif dari serial waktu ( Time Series ) dapat
dilakukan dengan metode dasar, sebagai berikut :
1) Peramalan Menggunakan Metode Single Moving Average (Rata-rata
bergerak)
Moving Average ini diperoleh dengan merata-rata berdasarkan
beberapa data masa lalu yang terbaru. Tujuan utama dari Moving Average
ini adalah untuk mengurangi atau menhilangkan variasi acak permintaan
dalam hubungan dengan waktu. Tujuan ini dicapai dengan merata-rata
beberapa data secara bersama-sama dengan menggunaka nilai rata-rata
tersebut sebagai ramalan permintaan untuk periode yang akan datang (
Nasution 2003 : 35 )
Sedangkan menurut Subagyo ( 1994 : 9 ) Metode single moving
average ini biasanya lebih cocok digunakan untuk melakukan peramalan
dalam hal yang bersifat random artinya tidak ada gejala trend naik
maupun turun, musiman dan sebagainya, sehingga sulit diketahui polanya.
Metode ini mempunyai 2 sifat khusus, yaitu :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
49
a) Untuk membuat peramalan memerlukan data historis selama
jangka waktu tertentu.
b) Semakin panjang jangka waktunya, moving average semakin
halus.
Kelemahan dari metode single moving average, yaitu :
a) Perlu data hitoris yang cukup.
b) Semua data diberi weight yang seimbang.
c) Tidak bisa mengikuti perubahan yang drastis.
d) Tidak cocok pada ramalan data yang ada gejala trend.
Rumus peramalan dengan metode Single Moving Average :
=
Dimana ;
= forecast untuk periode t+1
= Data periode t
= Jangka waktu moving average
2) Peramalan Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing (
Penghalusan Eksponensial)
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
50
Exponential Smohing adalah suatu tipe metode peramalan rata-rata
bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap data masa lalu dengan
cara exponential sehingga data paling akhir mempunyai bobot lebih besar
dala rata-rata bergerak ( Handoko 1988 : 279 ). Metode single exponential
smoothing ini banyak membantu mengurangi kelemahan single moving
average dalam penyimpanan data, permintaan aktual terakhir dalam
konstanta.
Metode single exponential smoothing ini menggunakan nilai α
yang bisa ditentukan secara bebas, yang bisa mengurangi forecast error.
Besarnya nilai α yaitu antara 0 sampai 1. Apabila α mendekati 1, berarti
ramalan yang baru akan menyesuaikan kesalahan kecil pada ramalan
sebelumnya. Sedangkan kebalkannya, α mendekati 0 maka ramalan yang
baru akan menyesuaikan kesalaha kecil pada ramalan sebelumnya.
Biasanya metode ini lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal
yang fluktuasinya secara random ( Subagyo 1994 : 19;Nasution 2003 :
40).
Rumus peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing
adalah sebagai berikut :
= α Xt + (1-α) St
= Forecast untuk periode ke t+1
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
51
α Xt = Bobot data periode t
(1-α) St = Bobot data forecast ke t
3) Trend Linier
Trend disebut juga proyeksi trend. Trend merupakan salah satu
bagian dari time series. Pengertian trend menurut Subagyo ( 1994 : 32 )
adalah rata-rata perubahan ( biasanya tiap tahun ) dalam jangka panjang.
Trend dikatakan positif apabila hal yang kita amati menunjukkan rata-rata
pertambahan. Sedangkan trend dikatakan negatif apabila hal yang kita
teliti menunjukkan gejala semakin menurun atau berkurang.
Biasanya metode trend ini yang paling banyak digunakan yaitu
metode kuadrat terkecil ( Trend Least Squared ). Sedangkan pengertian
dari Trend Least Squared menurut ( Handoko 1986 : 72 ) adalah salah satu
metode yang paling luas digunakan untuk menentukan persamaan trend
data karena metode ini menghasilkan apa yang secara matematik yang
digambarkan sebagai “ line of the best fit “. Berikut persamaan Trend
Least Squared
= a + bx
Dimana :
= nilai variabel yang dihitung ( diramalkan)
a = nilai konstan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
52
b = variabel perubahan
x = variabel bebas (waktu)
Sedangkan untuk mencari persamaan nilai a dan b dapat
menggunakan cara sebagai berikut :
a =
b =
b. Metode Kausal
Metode kausal ini disebut juga metode eksplanatori
mengasumsikan adanya hubungan sebab akibat antara variabel bebas (
independent ) dan variabel tidak bebas ( dependent ) yang dipengaruhinya
dalam bentuk input dan output dari suatu sistem. Sistem ini dapat
berbentuk makro {seperti, perekonomian nasional} atau mikro {seperti,
dalam perusahaan dan rumah tangga}.
Model kausal ini bertujuan untuk meramalkan keadaan dimasa
datang dengan menemukan dan mengukur beberapa variabel bebas yang
pening beserta pengaruhnya terhadap variabel tidak bebas yang diamati.
Adapun teknik yang bisa digunakan dalam metode kausal yaitu :
1) Regresi Linier ( Linier Regression )
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
53
Dalam banyak hal terdapat dua macam variabel atau lebih yang
saling berhubungan dan saling mempengaruhi. Untuk mengetahui
sejauh mana hubungan antara dua variabel atau satu variabel degan
beberapa variabel lainnya perlu dibuat model.
Apabila kecendrungan titik-titik koordinat dari variabel bebas
dan variabel tidak bebas membentuk suatu garis linier (lurus), model
ini dinamakan regresi linier. Sebaliknya, apabila hubungan berbentuk
kuadrat, eksponensial atau sejenisnya dinamakan regresi non-linier.
Jika hubungan itu hanya melibakan suatu variabel bebas, model itu
disebut regresi linier sederhana.
Bentuk persamaan Regresi Linier adalah sebagai berikut :
= a + bx
Dimana :
= nilai variabel y hasil peramalan
= variabel tidak bebas (yang diramalkan)
x = variabel bebas
a = nilai dari pada , jika x = 0
b = perubahan rata-rata Y terhadap perubahan per unit x
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
54
* Nilai a dan b meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat dapat dicari dengan
menggunakan persamaan sebagai berikut :
a =
b =
F. PENGUKURAN KESALAHAN PERAMALAN
Menurut Nasution ( 2003 : 30 ) pengukuran kesalahan peramalan
merupakan ukuran tentang tingkat perbedaan antara hasil permintaan dengan
peramalan yang sebenarnya terjadi. Ada 2 ukuran kesalahan yang digunakan
penulis, yaitu :
a. Rata-rata deviasi mutlak ( Mean Absolute Deviation / MAD )
MAD merupakan rata-rata kesalahan mutlak selama periode tertentu,
tapa memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil
dibandingkan dengan kenyataannya. Secara matematis MAD dirumuskan
sebagai berikut :
MAD = ∑
Dimana :
At = permintaan aktual pada periode t
Ft = peramalan permintaan pada periode t
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
55
n = jumlah periode peramalan yang terlihat
b. Rata-rata Kuadrat Kesalahan ( Mean Square Error / MSE )
MSE merupakan metode alternatif dalam suatu metode peramalan.
Pendekatan ini penting karena teknik ini menghasilkan kesalahan yang
moderat lebih disukai oleh suatu peramalan yang menghasilkan kesalahan
yang sangat besar. Secara sistematis, MSE dirumuskan sebagai berikut :
MSE =
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
56
BAB III
PEMBAHASAN
A. GAMBARAN OBYEK PENELITIAN
1. SEJARAH PERUSAHAAN CV.CAHYO NUGROHO JATI
CV.Cahyo Nugroho Jati berdiri pada tahun 1998 dengan akte
notaris Ruth Karlina, SH. Berdiri di atas sebidang tanah seluas 5800 .
Didirikan oleh Bapak Gunawan Yulianto dan beliau menjabat sebagai
Presiden Direktur pada perusahaan tersebut. Kegiatan CV.Cahyo
Nugroho Jati adalah mengolah bahan baku yang berupa kain menjadi
barang jadi berupa pakaian jadi, untuk kemudian diekspor. Bahan baku
yang berupa kain didatangkan dari luar negeri / diimpor, hal ini
dikarenakan adanya permintaan buyer yang menginginkan produk yang
berkualitas. CV.Cahyo Nugroho Jati melakukan ekspor dikarenakan
adanya permintaan akan pakaian jadi buyer di luar negeri. Sehingga
diharapkan dengan pendirian perusahaan ini mampu memenuhi kebutuhan
akan pakaian jadi di luar negeri, disamping itu juga agar mampu
mendapatkan laba yang optimal. Daerah pemasaran produk CV.Cahyo
Nugroho Jati yaitu di kawasan Amerika, Eropa dan Asia. Produk yang
dihasilkan CV.Cahyo Nugroho Jati adalah untuk anak-anak, wanita, laki-
laki, dan pakaian olah raga.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
57
B. VISI DAN MISI PERUSAHAAN
1. Visi :
“Memandang Jauh Kedepan Melangkah Dengan Penuh Keyakinan”
2. Misi :
a. Menciptakan lapangan kerja baru
Diharapkan dengan berdirinya perusahaan tersebut akan dapat
mengurangi pengangguran di Indonesia pada umumnya dan
sukoharjo pada khususnya
b. Adanya relasi bisnis
Relasi bisnis yang dimiliki oleh para pendiri sangat luas, yang
merupakan kekayaan perusahaan yang sangat berharga dalam
menunjang pemasaran hasil produksi
c. Menghemat dan menambah devisa
Pakaian jadi sangat dibutuhkan baik di dalam atau di luar negeri,
sehingga dengan peningkatan permintaan dari luar akan menambah
devisa bagi negara
d. Merangsang ekspor dan migas
Sampai saat ini pemerintah terus mengkampanyekan slogan ekspor
non migas untuk mengurangi ketergantungan pada ekspor migas.
Dengan didirikanya perusahaan ini, diharapkan akan mendukung
usaha pemerintah untuk merangsang ekspor non migas
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
58
e. Mendapatkan keuntungan
Seperti layaknya bidang usaha yang lain, perusahaan ini bertujuan
untuk memperoleh keuntungan yang optimal dari penjualan
pakaian jadi.
C. STRUKTUR ORGANISASI PERUSAHAAN
Pada setiap perusahaan sistem organisasi itu sangatlah penting dalam
mendukung jalanya kegiatan perusahaan, baik perusahaan kecil maupun
perusahaan besar. Hal ini akan mempermudah dan mempercepat pengawasan
kepemimpinan dalam menjalankan kegiatanya. Disamping itu akan
membatasi wewenang, tugas dan tanggung jawab dari masing - masing bagian
yang ada. Organisasi disusun tidak hanya mengatur orang-orangnya, tetapi
juga membentuk dan memodifikasi struktur dimana didalamnya tersusun
tugas orang-orang tersebut.
Jadi hakekat suatu organisasi (perusahaan) adalah adanya orang-orang
yang usahanya harus dikoordinasikan, tersusun dari sejumlah subsistem yang
saling berhubungan dan saling tergantung, bekerja bersama atas dasar
pembagian kerja, peran dan wewenang, serta mempunyai tujuan tertentu yang
hendak dicapai. Struktur organisasi merupakan perwujudan yang
menunjukkan hubungan diantara fungsi – fungsi di dalam suatu organisasi
serta wewenang dan tanggung jawab setiap anggota organisasi yang
menjalankan masing – masing tugasnya. Struktur yang paling cocok bagi
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
59
organisasi sangat tergantung pada keadaan – keadaan tertentu. Manajer harus
memperhatikan variabel-variabel pokok yang mempengaruhi perancangan
sturktur organisasi.
Struktur organisasi di CV.Cahyo Nugroho Jati di golongkan dalam tipe
organisasi garis, dimana tugas dari perintah selalu datang dari atasan pada
bawahan yang bersangkutan membentuk garis hierarki. CV.Cahyo Nugroho
Jati dipimpin oleh seorang General Manager yang bertanggung jawab kepada
President Director. General manager membawahi beberapa departemen yaitu
Accounting and Financial Departments, QC Departments dan Warehousing
Departments. Secara umum struktur organisasi CV.Cahyo Nugroho Jati dapat
digambarkan sebagai berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
60
Gambar 3.1
Struktur Organisasi CV. Cahyo Nugroho Jati
President Director
General Manager
Secretary
Director
EXIM
Departments
Production
Departments
Accounting
And Finance
Departmens
MD
Departmens
Personal
And General
Affair
Warehouse
Departments
Purchasing
Departments
IE
Departments
QC
Departments
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
61
Keterangan :
a. President Director
Mempunyai tugas-tugas sebagai berikut :
1) Memegang jabatan tertinggi dalam suatu perusahaan
2) Menggariskan kebijaksanaan perusahaan
3) Mengangkat dan memberhentikan Direktur
b. Direktur
Mempunyai tugas-tugas sebagai berikut :
1) Memimpin serta mengadakan pengawasan terhadap seluruh aktivitas perusahaan
2) Menyusun perencanaan dan menentukan kebijakan-kebijakan agar perusahaan
dapat berjalan dengan efisien
3) Memberikan keputusan akhir yang akan dijalankan perusahaan
4) Bertanggung jawab atas perusahaan serta keseluruhan
c. General Manager
Mempunyai tugas-tugas sebagai berikut :
1) Mengkoordinasi manager-manager bagian dalam operasional perusahaan agar
target yang diharapkan perusahaan dapat dicapai secara optimal.
2) Mengawasi / mengkontrol kelancaran operasional perusahaan
d. Sekertaris
Mempunyai tugas mempersiapkan dan membantu kelancaran tugas direktur,
mempersiapkan segala kebutuhan tamu perusahaan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
62
e. IE Manager
Bertanggungjawab dan mengkoordinasi bidang improve & develop, information
Technology dan Planning.
1) Improve & Develop
Bertugas mengadakan pengembangan dan pelatihan di bagian produksi yang
berkaitan dengan skill (teknik jahit dan layout produk)
2) Information Technology (IT)
Bertanggung jawab dalam pengadaan dan penggunaan software perusahaan.
3) Planning
Bertanggungjawab atas perencanaan shipment produk.
f. QA Manager
QA Manager bertanggung jawab atas kualitas produk serta keamanan produk sesuai
dengan yang disyaratkan buyer. QA Manager membawahi 3 seksi yaitu :
1) QA Preparation
Bertugas mendukung produksi dan mengkoordinasi bagian QC Accessories, QC
Printing, QC Embro dan QC Fabric
a) QC Accessories
Bertugas mendukung kualitas Hang Tag
b) QC Printing
Bertugas mendukung kualitas print dan warna
c) QC Embro
Bertugas mendukung kualitas bordir
d) QC Fabric
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
63
Bertugas mendukung kualitas kain, yaitu cacat atau tidak
2) QA Production
Bertugas mendukung produk dan mengkoordinasi bagian QC Line dan QC final
serta bekerjasama dengan QC Buyer
a) QC Line
Bertugas mengecek/meneliti kualitas jahitan
b) QC Final
Bertugas meneliti keseluruhan/hasil akhir dari produk
c) QC Buyer
QC dari buyer yang bertugas memeriksa apakah produknya sudah sesuai
dengan pesanan buyer.
3) Product Safety
Bertugas dan bertanggung jawab atas keamanan produk, yaitu apakah produknya
ada jarum atau tidak.
g. Marketing Manager
Bertugas berkoordinasi dengan buyer dan mengkoordinasi bagian Costing,
Merchandiser, Pattern & Sample dan EXIM
1) Costing
Bertugas merinci harga untuk ditawarkan kepada buyer
2) Marchandiser
Bertugas mengurusi segala sesuatu yang berkaitan dengan penjualan produk,
termasuk didalamnya order yang masuk dan pemesanan barang ke purchasing
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
64
3) Pattern & Sample
Bertugas mempersiapkan data konsumsi kain untuk tiap-tiap style serta membuat
sampel tiap style
4) EXIM
Bertugas mengurus mengenai dokumen impor, dokumen ekspor dan memesan
container
h. Finance & Accounting Manager
Membawahi dan mengawasi bagian Finance, bagian Accounting dan bagian Tax
1) Bagian Finance
Bertugas mengurusi segala sesuatu yang berhubungan dengan keluar masuknya
keuangan perusahaan
2) Bagian Accounting
Bertugas mengurusi segala sesuatu yang berhubungan dengan keluar masuknya
keuangan perusahaan
3) Bagian Tax
Mempunyai tugas mengurusi dan bertanggung jawab terhadap segala sesuatu
yang berkaitan dengan pajak
i. Suplly Chain Manager
Bertanggungjawab atas pemesanan bahan baku dari luar negeri / impor dan
berkoordinasi dengan supplier dari luar negeri serta mengkoordinasi bagian
Purchasing dan Warehouse
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
65
1) Purchasing
Bertanggung jawab atas kelancaran pembelian bahan baku dari supplier di dalam
negeri
2) Warehouse
Bertugas mengurus dan bertanggung jawab atas keluar masuknya bahan baku
digudang.
j. Production Manager
Bertanggung jawab atas pembuatan produk serta mengkoordinasi bagian cutting,
embroidery & printing, sewing dan mechanic agar mencapai target produksi yang
ditetapkan oleh perusahaan.
1) Cutting
2) Embroidery dan Printing
3) Sewing
k. Personalia
Personalia berhubungan dengan tenaga kerja yang bekerja pada perusahaan, baik
tenaga kerja operasional maupun tenaga kerja adminitrasi. Dalam upaya mendapatkan
tenaga kerja yang berkualitas dan untuk mendapatkan tenaga kerja yang sesuai
dengan keinginan perusahaan maka CV.Cahyo Nugroho Jati dalam hal ini penarikan
tenaga kerja menggunakan 2 cara yaitu :
1) Wawancara
2) Test pengalaman kemampuan ketrampilan
CV.Cahyo Nugroho Jati memiliki 592 pekerja 46 laki-laki dan 546 perempuan
yang berkualitas didalam perusahaan tersebut. Sebagian besar tenaga kerjanya
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
66
berasal dari daerah sekitar perusahaan. Tenaga kerja di CV. Cahyo Nugroho Jati
digolongkan menurut jenisnya dibagi menjadi 2 yaitu sebagai berikut :
1) Karyawan tetap (Staff)
Yaitu karyawan yang dalam bekerja besarnya gaji didasarkan atas jabatan dan
pengalaman kerja. Gaji yang diberikan setiap bulan sekali. Waktu dan hari
kerja karyawan tetap (Staff) adalah :
a) Hari Senin-Jum’at : jam kerja pukul 08.00-16.00 dengan istirahat 1 jam
pukul 12.00-13.00
b) Hari Sabtu : jam kerja pukul 08.00-14.00 dengan istirahat 1 jam pada
pukul 12.00-13.00
2) Karyawan harian tetap
Yaitu karyawan yang dalam pemberian gaji besarnya didasarkan pada hasil
kerja harian karyawan yang bersangkutan. Dalam melaksanakan tugasnya
karyawan harian tidak bebas begitu saja. Tetapi dituntut untuk mencapai
target yang telah ditetapkan oleh perusahaan.
Waktu dan hari kerja karyawan harian tetap adalah
a) Hari Senin-Jum’at : jam kerja pukul 07.00-15.00 dengan istirahat 1 jam
pukul 12.00-13.00
b) Hari Sabtu : jam kerja pukul 07.00-13.00
D. PROSES PRODUKSI
Proses produksi merupakan tata urutan pelaksanaan dari mulai order produk
sampai pemasaran hasil produksi. Proses produksi yang berlangsung di CV. Cahyo
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
67
Nugroho Jati dilakukan secara by order, dimulai dari buyer yang datang langsung ke
perusahaan dengan membawa detail produk yang akan dipergunakan sebagai dasar untuk
menentukan tingkat harga produk dan segala sesuatunya yang dibutuhkan untuk membuat
suatu produk serta biaya-biaya tambahan yang dibutuhkan agar produk tersebut sampai
ke tangan buyer. Setelah itu mekanisme proses produksi dimulai dari pembuatan catatan-
catatan yang diberikan ke gudang kain berupa kebutuhan bahan baku yang digunakan
untuk pembuatan suatu produk sesuai dengan pesanan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
68
Gambar 3.2
Proses Produksi CV. Cahyo Nugroho Jati
Gudang Kain
Pattern dan Sample
Potong
Seri Potongan
Distribusi Jahit
Embroidery
Printing
SPV Jahit
Jahit
QC Line
QC Line
Jahit
QC Line
Jahit
QC Line
Jahit
SPV Jahit
SPV Jahit
SPV Jahit
QC ACC
Hang Tag
Product Safety
Gudang Jadi
Poly Bag
QC Buyer
Packing
Packing
QC Buyer
QC Final
Setrika/Gosok
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
69
Keterangan
1. Gudang Kain
Bahan baku yang berupa kain masuk ke dalam gudang kain,dicatat dalam
bukti penerimaan barang serta diteliti oleh QC Fabric mengenai keadaan kain ada
yang cacat atau tidak
2. Patern dan Sample
Pembuatan sample dan pola dari style produk yang akan di produksi, sebagai
acuan pemotongan kain dan sebagai acuan produksi
3. Potong
kain kemudian dipotong dengan cara dimasukkan kedalam mesin potong
sesuai dengan pola yang sudah dibuat dan ditentukan hasilnya berupa potongan-
potongan kain yang berpola tertentu.
4. Seri Potongan
Pada seri potongan ini, kain yang sudah dipotong sesuai dengan pola,
kemudian diberi aksesories yang berupa printing atau embroidery sesuai dengan
sample yang sudah dibuat
5. Distribusi Jahit
Hasil kain potongan berpola yang sudah dilengkapi aksesoriesn kemudian
didistribusikan kepada masing-masing supervisor jahit masing-masing line.
6. Supervisor Jahit
Setelah mendapatkan hasil kain potongan berpola yang sudah dilengkapi
dengan aksesories kemudian supervisor jahit mendistribusikanya kepada penjahit
dimasing-masing setiap line.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
70
7. Penjahit
Penjahit kemudian menjahit kain-kain tersebut sesuai dengan pola dan
potongan baju atau celana
8. Quality Control Line
Quality Control bertugas untuk menyeleksi kualitas jahitan dari produk yang
dibuat masing-masing line
9. Setrika/gosok
Pakaian yang sudah jadi kemudian dihaluskan atau disetrika menggunakan
setrika uap agar lebih cepat dan hasilnya maksimal.
E. LAPORAN MAGANG
1. PELAKSANAAN MAGANG.
Magang kerja dilaksanakan di CV. Cahyo Nugroho Jati. Pelaksanaannya selama 1
bulan. Dari tanggal 14 Februari sampai dengan tanggal 14 Maret 2011. Berikut ini
adalah peraturan yang harus dipatuhi selama magang di perusahaan.
a) Datang tepat waktu
b) Berpakaian rapi dan sopan, tidak boleh memakai celana jeans
c) Tidak diperbolehkan merokok pada saat jam kerja.
2. KEGIATAN MAGANG KERJA
Rincian kegiatan selama magang kerja adalah sebagai berikut :
a) Minggu Pertama
Penjelasan tentang peraturan magang kerja, perkenalan dengan staff, karyawan
dan karyawan pendamping.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
71
b) Minggu Kedua
Pengenalan terhadap fasilitas dan proses produksi yang terjadi di dalam
perusahaan dan penempatan magang kerja.
c) Minggu Ketiga
Membantu karyawan pada bagian QC dan Melakukan penyortiran pada bagian
QC untuk memisahkan produk yang layak dan yang tidak layak
d) Minggu Keempat
Pengumpulan data-data yang dibutuhkan
e) Data –data yang diperoleh selama magang di CV. Cahyo Nugroho Jati yang
kemudian digunakan di dalam pembahasan TA adalah :
Data dokumentasi permintaan pemesanan produk sport wear yang datang pada
CV. Cahyo Nugroho jati pada tahun sebelumnya
F. PEMBAHASAN MASALAH
CV. CAHYO NUGROHO JATI merupakan perusahaan yang bergerak di bidang
garmen. Produk yang dihasilkan oleh CV. Cahyo Nugroho Jati salah satunya adalah
Sports Wear. Dalam pemenuhan pemesanan produk yang dilakukan oleh buyer (pembeli)
CV. Cahyo Nugroho Jati belum melakukan proses peramalan Dalam penelitian kali ini
penulis melakukan peramalan terhadap permintaan Sports Wear pada tahun 2011 – 2013.
Dalam peramalan kali ini penulis menggunakan 2 metode peramalan yakni Single
Moving Average 2 periode, Single Moving Average 3 periode dan Metode Trend Least
Squared. Dimana kedua metode ini dipilih untuk menentukan metode manakah yang
paling tepat dalam meramalkan 3 tahun kedepan.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
72
Selain itu kita juga harus memperhatikan tingkat kesalahan peramalan (Forecast
Error) yaitu dengan cara memperhatikan atau mengambil tingkat kesalahan yang paling
kecil dari masing–masing metode. Dari hasil ramalan tersebut dapat digunakan sebagai
dasar dalam menentukan jumlah produk yang akan diproduksi di masa yang akan datang.
Berikut data-data periode sebelumnya yang digunakan sebagai panduan dalam
melakukan peramalan permintaan Sports Wear.
Tabel 3.1
Data Permintaan Sports Wear Merek Haddad Brand
Pada tahun 2005-2010
TAHUN Jumlah Permintaan
( dalam ribuan )
2005 60
2006 116
2007 180
2008 262
2009 330
2010 291
(Sumber Data CV.Cahyo Nugroho Jati)
Berdasarkan data diatas dapat dilihat bahwa produksi produk Sports Wear yang
diproduksi oleh CV. Cahyo Nugroho Jati tiap tahunnya mengalami kenaikan atau penurunan.
Selain itu data tersebut dapat juga digunakan untuk meramalkan permintaan produk Sports
Wear Haddad Brand pada tahun 2011-2013 dengan metode sebagai berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
73
1. Metode Single Moving Average
Metode Single Moving Average ini diperoleh dengan merata-rata berdasarkan
beberapa data masa lalu yang terbaru. Selain itu, Single Moving Average yang dapat
kemudian dipakai sebagai prakiraan untuk periode yang akan datang. Disini penulis akan
menggunakan metode Single Moving Average 2 periode & 3 periode dengan rumus
sebagai berikut :
=
Dimana :
= forecast untuk periode t + 1
= Data periode t
= Jangka waktu moving average
a. Metode Single Moving Average 2 Periode
Metode Single Moving Average 2 periode yaitu melakukan peramalan dengan
dasar data tahun sebelumnya. Untuk itu diperlukan minimum 2 data sebelumnya.
Dalam peramalan ini kita akan meramalkan permintaan produk sports wear merk
Haddad Brand pada tahun 2011-2013 dengan metode Moving Average 2 periode. Tapi
sebelum meramal kita harus mempunyai data dari tahun 2005-2010 untuk dapat
meramalkan permintaan tahun 2010.
Berdasarkan data diatas dari tahun 2005-2010, maka kita dapat meramalkan
permintaan produk sports wear merek Haddad Brand pada tahun 2011. Dengan cara
sebagai berikut :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
74
=
= = 310,5 311
Sedangkan untuk kesalahan atau Forecast error dari peramalan permintaan sports
wear merek Haddad Brand tahun 2011 dengan metode Moving Average 2 periode,
diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 3.2
Perhitungan Forecast Error pada
Permintaan Sports Wear Haddad Brand tahun 2011
Dengan Metode Moving Average 2 Periode
Tahun Demand
( Y )
Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 - - - -
2006 116 - - - -
2007 180 88 92 92 8464
2008 262 148 114 114 12996
2009 330 221 109 109 11881
2010 291 296 -5 5 25
2011 311 310.5 0,5 0,5 0,25
Total 1550 310,5 320,5 33366,25
Average 221,43 62,1 64,1 6673,25
( Sumber : data yang diolah )
Forecast error diperoleh dengan rumus :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
75
MAD = ∑
=
= 64,1
MSE = ∑
=
= 6673,25
Dimana :
At = permintaan aktual pada periode t
Ft = peramalan permintaan pada periode t
N = jumlah periode peramalan yang terlibat
Kesimpulan dari forecast error tahun 2011 yaitu :
MAD ( Mean Absolute Deviation ) = 64,1
MSE ( Mean Squared Error ) = 6673,25
Setelah mengetahui hasil forecast atau peramalan dan forecast error dari
permintaan sports wear Haddad Brand tahun 2011. Kita akan meramalkan sports wear
Haddad Brand untuk tahun 2012 yaitu dengan cara memasukan hasil forecast data tahun
2011 ke dalam data permintaan sebagai dasar dalam menghitung forecast tahun 2012
dengan metode Single Moving Average 2 periode. Diperoleh dengan cara :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
76
=
=
= 301
Sedangkan untuk kesalahan ( Forecast error ) dari peramalan permintaan sports
wear Haddad Brand tahun 2012 dengan metode Single Moving Average 2 periode,
diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 3.3
Perhitungan Forecast Error pada
Permintaan Sports Wear Haddad Brand tahun 2012
Dengan Metode Moving Average 2 Periode
Tahun Demand
( Y )
Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 - - - -
2006 116 - - - -
2007 180 88 92 92 8464
2008 262 148 114 114 12996
2009 330 221 109 109 11881
2010 291 296 -5 5 25
2011 311 310.5 0,5 0,5 0,25
2012 301 301 0 0 0
Total 1851 310,5 320,5 33366,25
Average 231,375 51,75 53,41 5561,04
( Sumber : data yang diolah )
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
77
Forecast error diperoleh dengan rumus :
MAD = ∑
=
= 53,41
MSE = ∑
=
= 5561,04
Kesimpulan dari forecast error tahun 2012 yaitu :
MAD ( Mean Absolute Deviation ) = 53,41
MSE ( Mean Squared Error ) = 5561,04
Begitu pula dengan peramalan permintaan sports wear Haddad Brand pada tahun
2013. Setelah menghitung atau meramalkan permintaan sports wear Haddad Brand pada
tahun 2012. Kita dapat meramalkan permintaan sports wear Haddad Brand tahun 2013.
Caranya pun sama seperti didepan yaitu dengan memasukan hasil forecast tahun 2012 ke
dalam data permintaan tahunan yang digunakan untuk meramalkan pada tahun 2013
dengan metode Single Moving Average 2 periode. Cara menghitungnya sebagai berikut :
=
=
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
78
= 306
Sedangkan untuk kesalahan ( Forecast error ) dari peramalan permintaan sports
wear Haddad Brand tahun 2012 dengan metode Single Moving Average 2 periode,
diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 3.4
Perhitungan Forecast Error pada
Permintaan Sports Wear Haddad Brand tahun 2013
Dengan Metode Moving Average 2 Periode
Tahun Demand
( Y )
Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 - - - -
2006 116 - - - -
2007 180 88 92 92 8464
2008 262 148 114 114 12996
2009 330 221 109 109 11881
2010 291 296 -5 5 25
2011 311 310.5 0,5 0,5 0,25
2012 301 301 0 0 0
2013 306 306 0 0 0
Total 2157 310,5 320,5 33366,25
Average 239,6666 44,3571 45,7857 4766,60
( Sumber : data yang diolah )
Forecast error diperoleh dengan rumus :
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
79
MAD = ∑
=
= 45,7857
MSE = ∑
=
= 4766,60
Kesimpulan dari forecast error tahun 2013 yaitu :
MAD ( Mean Absolute Deviation ) = 45,7857
MSE ( Mean Squared Error ) = 4766,60
b. Metode Single Moving Average 3 Periode
Metode Single Moving Average 3 periode yaitu melakukan peramalan dengan
dasar data tahun sebelumnya. Untuk itu diperlukan minimum 3 data sebelumnya.
Dalam peramalan ini kita akan meramalkan permintaan produk sports wear merk
Haddad Brand pada tahun 2011-2013 sama seperti sebelumnya tetapi kali ini dengan
metode Moving Average 3 periode.
Berdasarkan data dari tahun 2005-2010, maka kita dapat meramalkan permintaan produk
sports wear merek Haddad Brand pada tahun 2011. Dengan cara sebagai berikut :
=
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
80
= = 294,333 294
Sedangkan untuk kesalahan (Forecast error) dari peramalan permintaan sports
wear merek Haddad Brand tahun 2011 dengan metode Moving Average 3 periode,
diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 3.5
Perhitungan Forecast Error pada
Permintaan Sports Wear Haddad Brand tahun 2011
Dengan Metode Moving Average 3 Periode
Tahun Demand
( Y )
Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 - - - -
2006 116 - - - -
2007 180 - - - -
2008 262 118.6666 143.33 143.33 20544.46
2009 330 186 144 144 20736
2010 291 257.3333 33.67 33.67 1133.45
2011 294 294,3333, -0.33 0.33 0.11
Total 1533 320,67 321,33 42414,02
Average 219 80.1675 80.3325 10603.505
( Sumber : data yang diolah )
Forecast error diperoleh dengan rumus :
MAD = ∑
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
81
=
= 80.3325
MSE = ∑
=
= 10603.505
Kesimpulan dari forecast error tahun 2011 yaitu :
MAD ( Mean Absolute Deviation ) = 80.3325
MSE ( Mean Squared Error ) = 10603,505
Setelah mengetahui hasil forecast atau peramalan dan forecast error dari
permintaan sports wear Haddad Brand tahun 2011. Kita akan meramalkan sports wear
Haddad Brand untuk tahun 2012 yaitu dengan cara memasukan hasil forecast data tahun
2011 ke dalam data permintaan sebagai dasar dalam menghitung forecast tahun 2012
dengan metode Single Moving Average 3 periode. Diperoleh dengan cara :
=
=
= 305.3333 305
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
82
Sedangkan untuk kesalahan ( Forecast error ) dari peramalan permintaan sports
wear Haddad Brand tahun 2012 dengan metode Single Moving Average 3 periode,
diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 3.6
Perhitungan Forecast Error pada
Permintaan Sports Wear Haddad Brand tahun 2012
Dengan Metode Moving Average 3 Periode
Tahun Demand
( Y )
Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 - - - -
2006 116 - - - -
2007 180 - - - -
2008 262 118.6666 143.33 143.33 20544.46
2009 330 186 144 144 20736
2010 291 257.3333 33.67 33.67 1133.45
2011 294 294.3333 -0.33 0.33 0.11
2012 305 305 0 0 0
Total 1838 320,67 321,33 42414,02
Average 229.75 64.134 64.266 8482.804
( Sumber : data yang diolah )
Forecast error diperoleh dengan rumus :
MAD = ∑
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
83
=
= 64.266
MSE = ∑
=
= 8482.804
Kesimpulan dari forecast error tahun 2012 yaitu :
MAD ( Mean Absolute Deviation ) = 64.266
MSE ( Mean Squared Error ) = 8482.804
Begitu pula dengan peramalan permintaan sports wear Haddad Brand pada tahun
2013. Setelah menghitung atau meramalkan permintaan sports wear Haddad Brand pada
tahun 2012. Kita dapat meramalkan permintaan sports wear Haddad Brand tahun 2013.
Caranya pun sama seperti didepan yaitu dengan memasukan hasil forecast tahun 2012 ke
dalam data permintaan tahunan yang digunakan untuk meramalkan pada tahun 2013
dengan metode Single Moving Average 3 periode. Cara menghitungnya sebagai berikut :
=
=
= 296,666 297
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
84
Sedangkan untuk kesalahan ( Forecast error ) dari peramalan permintaan sports
wear Haddad Brand tahun 2012 dengan metode Single Moving Average 3 periode,
diperoleh data sebagai berikut :
Tabel 3.7
Perhitungan Forecast Error pada
Permintaan Sports Wear Haddad Brand tahun 2013
Dengan Metode Moving Average 3 Periode
Tahun Demand
( Y )
Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 - - - -
2006 116 - - - -
2007 180 - - - -
2008 262 118.6666 143.33 143.33 20544.46
2009 330 186 144 144 20736
2010 291 257.3333 33.67 33.67 1133.47
2011 294 294.3333 0.67 0.67 0.44
2012 305 305 0.67 0.67 0.44
2013 297 296.6666 0.67 0.67 0.44
Total 2135 323.01 323.01 42415.25
Average 237.22 53.835 53.835 7069.2083
( Sumber : data yang diolah )
Forecast error diperoleh dengan rumus :
MAD = ∑
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
85
=
= 53.835
MSE = ∑
=
= 7069.2083
Kesimpulan dari forecast error tahun 2013 yaitu :
MAD ( Mean Absolute Deviation ) = 53.835
MSE ( Mean Squared Error ) = 7069.2083
2. Metode Trend (Proyeksi Trend)
Trend yaitu teknik mencocokan garis trend erangkaian titik data historis dan
kemudian memproyeksikan garis tersebut kedalam ramalan jangka menengah hingga
jangka panjang. Metode yang paling banyak digunakan untuk membuat trend yaitu
metode Trend Least Squared. Metode itu sebagai berikut :
= a + bx
Dimana :
= nilai variabel yang dihitung ( diramalkan)
a = nilai konstan
b = variabel perubahan
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
86
x = variabel bebas (waktu)
y = variabel tidak bebas
Sedangkan untuk mencari persamaan nilai a dan b dapat menggunakan cara
sebagai berikut :
a =
b =
Table 3.8
Perhitungan Metode Trend Least Squared
Pada tahun 2005-2010
Tahun Permintaan
(Y)
Time
(X)
XY
2005 60 1 1 60
2006 116 2 4 232
2007 180 3 9 540
2008 262 4 16 1048
2009 330 5 25 1650
2010 291 6 36 1746
Total 1239 21 91 5276
Average 206.5 3.5
Berdasarkan data permintaan tahun 2005-2010 diatas kita dapat meramalkan permintaan
sports wear Haddad Brand tahun 2011-2013, yaitu dengan cara mencari nilai a dan b yang
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
87
menjadi dasar penentuan persamaan Trend Least Squared. Hal tersebut dapat dicari dengan
menggunakan persamaan trend sebagai berikut :
= a + bx
a =
=
=
= = 18,6
b =
=
=
= = 53,6857
Sehingga persamaan trend dengan metode Least Squared atas permintaan sports wear Haddad
Brand tahun 2005-2011 adalah sebagai berikut :
= a + bx
= 18,6 + 53,685
Setelah mengetahui persamaan trend Least Squared kita dapat mencari nilai trend pada tahun
2011-2013 dengan cara melakukan subtitusi nilai X pada tahun berikutnya,misalnya :
Tahun 2011 (x =7), sehingga = 18,6 + 53,6857.X
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
88
= 18,6 + 53,6857 ( 7 )
= 394,3 394
Tahun 2012 (x=8), sehingga = 18,6 + 53,6857.X
= 18,6 + 53,6857 ( 8 )
= 448,08 448
Tahun 2013 (x=9), sehingga = 18,6 + 53,6857.X
= 18,6 + 53,6857 ( 9 )
= 501,7713 502
Adapun cara lain dalam meramalkan permintaan sports wear Haddad Brand tahun 2011-
2013 dengan metde Trend Least Squared beserta kesalahan peramalan atau forecast error
berdasarkan POM for Windows, yaitu sebagai berikut :
Kesalahan peramalan atas permintaan sports wear Haddad Brand tahun 2011 dengan
metde Least Squared :
MAD = 23.9905
MSE = 769.98
Kesalahan peramalan atas permintaan sports wear Haddad Brand tahun 2012 dengan
metde Least Squared :
MAD = 20.61
MSE = 673.7335
Kesalahan peramalan atas permintaan sports wear Haddad Brand tahun 2013 dengan
metde Least Squared :
MAD = 18.0476
MSE = 598.8869
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
89
Tabel 3.9
Permintaan Sport Wear Haddad Brand tahun 2011
Dengan Metode Least Squared
Tahun Permintaan
(Y)
Time
(X)
XY Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 1 1 60 72.3571 -12.3571 12.3571 152.6989
2006 116 2 4 232 126 -10 10 100
2007 180 3 9 540 179.6429 0.3571 0.3571 0.1276
2008 262 4 16 1048 233.2857 28.7143 28.7143 824.5098
2009 330 5 25 1650 286.9286 43.0714 43.0714 1855.149
2010 291 6 36 1746 340.5714 -49.5714 49.5714 2457.328
2011 394 7 49 2758 394.2143 -0.2143 0.2143 0.0459
Total 1633 140 8034 0 144.2857 5389.859
Average 233.2857 0 20.6123 769.9799
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
90
Tabel 3.10
Permintaan Sport Wear Haddad Brand tahun 2012
Dengan Metode Least Squared
Tahun Permintaan
(Y)
Time
(X)
XY Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 1 1 60 72.3333 -12.3333 12.3333 152.1112
2006 116 2 4 232 125.9881 -9.9981 9.9981 99.7621
2007 180 3 9 540 179.6429 0.3571 0.3571 0.1276
2008 262 4 16 1048 233.2976 28.7024 28.7024 823.8265
2009 330 5 25 1650 286.9524 43.0476 43.0476 1853.097
2010 291 6 36 1746 340.6071 -49.0672 49.0672 2460.869
2011 394 7 49 2758 394.2619 -0.2619 0.2619 0.0686
2012 448 8 64 3584 447.9167 0.0833 0.0833 0.0069
Total 2081 36 140 11618 0 144.381 5389.868
Average 260.125 4.5 0 18.0476 673.7335
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
91
Tabel 3.11
Permintaan Sport Wear Haddad Brand tahun 2013
Dengan Metode Least Squared
Tahun Permintaan
(Y)
Time
(X)
XY Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 1 1 60 72.667 -12.667 12.667 150.4712
2006 116 2 4 232 125.95 -9.95 9.95 99.0024
2007 180 3 9 540 179.6333 0.3667 0.3667 0.1344
2008 262 4 16 1048 233.2167 28.6833 28.6833 822.7336
2009 330 5 25 1650 287 43 43 1849
2010 291 6 36 1746 340.6833 -49.6833 49.6833 2468.432
2011 394 7 49 2758 394.3667 -0.3667 0.3667 0.1344
2012 448 8 64 3584 448.05 -0.5 0.5 0.0025
2013 502 9 81 4518 501.7333 0.2667 0.2667 0.0711
Total 2583 45 140 16136 0 144.6333 5389.982
Average 287 5 1792.8889 0 16.0704 598.8869
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1
1. Metode Peramalan yang Paling Tepat
Untuk mengetahui metode peramalan yang paling tepat adalah
dengan cara membandingkan forecast error (kesalahanya) dari masing-
masing metode, yaitu sebagai berikut :
Tabel 3.12
Perbandingan Forecast Error pada
Masing-masing Metode Peramalan tahun 2011-2013
Metode Tahun MAD MSE
Moving
Average 2
periode
2011 64.1 26692.8
2012 53.41 5561.04
2013 45.7857 4766.60
Moving
Average 3
periode
2011 80.3325 10603.505
2012 64.266 8482.804
2013 53.835 7069.2083
Trend
Least
Squared
2011 23.9905 769.98
2012 20.61 673.7335
2013 18.0476 598.8869
(Sumber : Data yang diolah)
Peramalan yang tepat adalah peramalan yang mempunyai titik
kesalahan peramalan (Forecast Error) yang terkecil. Dari tabel diatas
dapat disimpulkan bahwa peramalan yang paling tepat digunakan dalam
meramalkan permintaan Sport Wear Haddad Brand tahun 2011-2013
adalah Metode Trend Least Squared atau Proyeksi Trend. Karena Metode
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2
Trend mempunyai nilai MSD ( Mean Absolute Deviation) dan MSE (Mean
Squared Error) yang paling kecil diantara metode yang lainya. Artinya
Metode Trend menghasilkan ramalan yang paling mendekati realitas.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1
Tabel 3.9
Permintaan Sport Wear Haddad Brand tahun 2011
Dengan Metode Least Squared
Tahun Permintaan
(Y)
Time
(X)
XY Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 1 1 60 72.3571 -12.3571 12.3571 152.6989
2006 116 2 4 232 126 -10 10 100
2007 180 3 9 540 179.6429 0.3571 0.3571 0.1276
2008 262 4 16 1048 233.2857 28.7143 28.7143 824.5098
2009 330 5 25 1650 286.9286 43.0714 43.0714 1855.149
2010 291 6 36 1746 340.5714 -49.5714 49.5714 2457.328
2011 394 7 49 2758 394.2143 -0.2143 0.2143 0.0459
Total 1633 140 8034 0 144.2857 5389.859
Average 233.2857 0 20.6123 769.9799
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2
Tabel 3.10
Permintaan Sport Wear Haddad Brand tahun 2012
Dengan Metode Least Squared
Tahun Permintaan
(Y)
Time
(X)
XY Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 1 1 60 72.3333 -12.3333 12.3333 152.1112
2006 116 2 4 232 125.9881 -9.9981 9.9981 99.7621
2007 180 3 9 540 179.6429 0.3571 0.3571 0.1276
2008 262 4 16 1048 233.2976 28.7024 28.7024 823.8265
2009 330 5 25 1650 286.9524 43.0476 43.0476 1853.097
2010 291 6 36 1746 340.6071 -49.0672 49.0672 2460.869
2011 394 7 49 2758 394.2619 -0.2619 0.2619 0.0686
2012 448 8 64 3584 447.9167 0.0833 0.0833 0.0069
Total 2081 36 140 11618 0 144.381 5389.868
Average 260.125 4.5 0 18.0476 673.7335
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
3
Tabel 3.11
Permintaan Sport Wear Haddad Brand tahun 2013
Dengan Metode Least Squared
Tahun Permintaan
(Y)
Time
(X)
XY Forecast Error
MAD
MSE
2005 60 1 1 60 72.667 -12.667 12.667 150.4712
2006 116 2 4 232 125.95 -9.95 9.95 99.0024
2007 180 3 9 540 179.6333 0.3667 0.3667 0.1344
2008 262 4 16 1048 233.2167 28.6833 28.6833 822.7336
2009 330 5 25 1650 287 43 43 1849
2010 291 6 36 1746 340.6833 -49.6833 49.6833 2468.432
2011 394 7 49 2758 394.3667 -0.3667 0.3667 0.1344
2012 448 8 64 3584 448.05 -0.5 0.5 0.0025
2013 502 9 81 4518 501.7333 0.2667 0.2667 0.0711
Total 2583 45 140 16136 0 144.6333 5389.982
Average 287 5 1792.8889 0 16.0704 598.8869
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
1
BAB IV
PENUTUP
A. KESIMPULAN
Dari analisis data yang digunakan pada sebelumnya mengenai permintaan
sport wear tahun 2011 – 2013 pada CV.Cahyo Nugroho Jati dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut :
1. Hasil peramalan permintaan sport wear tahun 2011 – 2013 dengan
menggunakan 3 metode alternatif yaitu :
a. Hasil peramalan permintaan dengan menggunakan metode Moving
Average 2 periode yaitu :
1) Tahun 2011 = 311
2) Tahun 2012 = 301
3) Tahun 2013 = 306
b. Hasil peramalan permintaan dengan menggunakan metode Moving
Average 3 periode yaitu :
1) Tahun 2011 = 294
2) Tahun 2012 = 306
3) Tahun 2013 = 297
c. Hasil peramalan permintaan dengan menggunakan metode Trend
Least Squared periode yaitu :
1) Tahun 2011 = 394
2) Tahun 2012 = 448
3) Tahun 2013 = 502
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
2
2. Hasil tingkat kesalahan (forecast error) dari masing-masing metode
dalam meramalkan permintaan sport wear tahun 2011-2013 adalah
sebagai berikut :
Tabel 4.1
perbandingan tingkat kesalahan (forecast error)
dari setiap metode
Metode Tahun MAD MSE
Moving
Average 2
periode
2011 64.1 26692.8
2012 53.41 5561.04
2013 45.7857 4766.60
Moving
Average 3
periode
2011 80.3325 10603.505
2012 64.266 8482.804
2013 53.835 7069.2083
Trend
Least
Squared
2011 23.9905 769.98
2012 20.61 673.7335
2013 18.0476 598.8869
(Sumber : Data yang diolah)
3. Metode yang paling tepat digunakan untuk meramalkan permintaan
sports wear Haddad Brand ialah dengan menggunakan metode Trend
Least Squared. Hal ini dikarenakan metode tersebut memiliki nilai
MAD (Mean Absolute Deviation) dan MSE (Mean Squared Error)
yang lebih kecil dibandingkan dengan metode lainnya.
perpustakaan.uns.ac.id digilib.uns.ac.id
commit to user
3
B. SARAN - SARAN
Dari hasil analisis data tersebut dapat disarankan bahwa :
1. Sebelum mengambil keputusan sebaiknya perusahaan harus
melakukan peramalan terlebih dahulu agar menghasilkan suatu produk
yang tepat.
2. Perusahaan dalam meramalkan permintaan sport wear mulai dari tahun
2011 hinggaseterusnya, sebaiknya menggunakan Metode Trend Least
Squared. Metode Trend ini biasanya meramalkan permintaan dalam
kurun waktu 1-3 tahun atau jangka panjang, selain itu metode Trend
ini juga menghasilkan nilai forecast error yang terkecil dibandingkan
dengan metode lainya.