Upload
jimy-anarky
View
22
Download
5
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Metode Exponential Smoothing
Citation preview
EXPONENTIAL SMOOTHING
SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHINGMETODE PERAMALAN DENGANMENAMBAHKAN PARAMETER ALPHA DALAM MODELNYA UNTUK MENGURANGI FAKTOR KERANDOMAN. ISTILAH EKSPONENSIAL DALAM METODE INI BERASAL DARI PEMBOBOTAN/TIMBANGAN (FAKTOR PENGHALUSAN DARI PERIODE-PERIODE SEBELUMNYA YANG BERBENTUK EKSPONENSIAL.
SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHINGPENGERTIAN DASAR DARI METODEINI ADALAH : NILAI RAMALANPADA PERIODE T+1 MERUPAKANNILAI AKTUAL PADA PERIODE T DITAMBAH DENGAN PENYESUAIANYANG BERASAL DARI KESALAHANNILAI RAMALAN YANG TERJADI PADA PERIODE T TERSEBUT.
SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING Nilai peramalan dapat dicari dengan
menggunakan rumus berikut : 1). Ft = Ft-1+ (At-1 -Ft-1 ) Dimana : Ft = nilai ramalan untuk periode waktu ke-t. Ft-1 = nilai ramalan untuk satu periode waktu
yang lalu,t-1. At-1 = nilai aktual untuk satu periode waktu yang
lalu, t -1. = konstanta pemulusan.
SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
ttt FDF )1(1
Atau Rumus ke-2 sbb:
Keterangan: Ft+1 = Ramalan untuk periode berikutnyaDt = Demand aktual pada periode tFt = Peramalan yg ditentukan sebelumnya
untuk periode ta = Faktor bobot/konstanta pemulusan
Bentuk umum yang digunakan untukmenghitung ramalan adalah:
Ŷt+1 = Yt + (1- ) Ŷt
Dimana: Ŷt+1 = nilai ramalan untuk periode berikutnya = konstanta pemulusan Yt = data baru atau nilai Y yg sebenarnya pada
periode t Ŷt = nilai pemulusan yang lama atau rata-rata
pemulusan hingga periode t-1
Karena nilai Ŷ1 tidak diketahui, makakita dapat menggunakan nilaiobservasi pertama (Y1) sebagairamalan pertama.permasalahan umum yang dihadapidalam metode ini adalahbagaimanamemilih yang tepat untukmeminimkan kesalahan peramalan.
Nillai a yaitu: 0<a<1 maka dapat menggunakan panduan berikut : a) Apabila pola historis dari data
aktual sangat bergejolak atautidak stabil dari waktu ke waktumaka pilih nilai a yang mendekati satu.
b) Apabila pola historis daridata aktual permintaantidak berfluktuasi ataurelative stabil maka pilih a yang mendekati nol.
Contoh
JIKA = 0.3 BERAPAKAH FORECASTING BULAN NOFEMBER
BULAN (2012) PESANAN
JANUARI 120
FEBRUARI 90
MARET 100
APRIL 75
MEI 110
JUNI 50
JULI 75
AGUSTUS 130
SEPTEMBER 110
OKTOBER 90
Jawab
BULAN (2012) PESANAN FORECASTING(=0.3)
JANUARI 120 -
FEBRUARI 90 120.00
MARET 100 111.00
APRIL 75 107.70
MEI 110 97.89
JUNI 50 101.52
JULI 75 86.07
AGUSTUS 130 82.75
SEPTEMBER 110 96.92
OKTOBER 90 100.85
NOPEMBER 97.59
LATIHAN SOAL
PADA CONTOH SOAL BERAPAH NILAI FORECASTING BULAN NOFEMBERJIKA = 0.5