Senin, 11 Februari 2019

Metode Peramalan dalam Ilmu Statistik


Pada metode ini, data historis masa lalu digunakan untuk meramalkan permintaan masa depan. Ada dua kelompok besar metode kuantitatif, yaitu:
1.        Metode time series
Metode time series adalah metode yang digunakan untuk menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu. Metode ini mengasumsikan beberapa pola atau kombinasi pola selalu berulang sepanjang waktu, dan pola dasarnya dapat diidentifikasikan semata-mata atas dasar data historis serial itu. Ada empat komponen utama yang mempengaruhi yaitu:
a.    Pola siklis (cycle)
Penjualan produk dapat memiliki siklus yang berulang secara periodik. Banyak produk dipengaruhi pola pergerakan aktivitas ekonomi yang terkadang memiliki kecenderungan periodik. Komponen siklis ini sangat berguna dalam peramalan jangka menengah.

b.    Pola musiman (seasonal)
Perkataan musim menggambarkan pola penjualan yang berulang setiap periode. Komponen musim dapat dijabarkan ke dalam faktor cuaca, libur, atau kecenderungan perdagangan. Pola musiman berguna untuk meramalkan penjualan dalam jangka pendek.

c.    Pola horizontal
Pola data ini terjadi apabila data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata.

d.   Pola Trend
Pola data ini terjadi bila data memiliki kecenderungan untuk naik atau turun terus-menerus.

Dalam meramalkan biaya-biaya yang termasuk di dalam biaya operasi dipergunakan pola trend karena biaya tersebut cenderung naik jika mesin atau peralatan semakin tua atau semakin lama jangka waktu pemakaiannya. Ada beberapa trend yang digunakan di dalam penyelesaian masalah ini, yaitu:
1)   Trend Linier
2)   Trend Eksponensial atau Pertumbuhan
3)   Trend Logaritma
4)   Trend Geometrik
5)   Trend Hyperbola


2.    Metode Kausal
Metode kausal mengasumsikan faktor yang diperkirakan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberaoa variabel bebas. Sebagai contoh, jumlah pendapatan berhubungan dengan faktor-faktor seperti jumlah penjualan, harga jual, dan tingkat promosi. Kegunaan dari metode kausal adalah untuk menemukan bentuk hubungan antara variabel-variabel tersebutt dan menggunakannya untuk meramalkan nilai dari variabel tidak bebas. Metode kausal terdiri atas beberapa metode, antara lain:
a.    Metode regresi dan korelasi
Metode ini pada penetapan suatu persammaan estimasi menggunakan teknik least squares. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metode ini sangat baik untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannta kurang begitu baik.
b.    Metode ekonometrik
Metode ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi yang diestimasikan secara simultan. Baik untuk peramalan jangka pendek maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metode ini sangat baik. Metode peramalan ini selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut kelas produk atau peramalan keadaan ekonomu masyarakat, seperti peramalan, harga dan penawaran.
c.    Metode input-output
Metode ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi trend ekonomi jangka panjang. Model ini kurang baik ketepatannya untuk peramalan jangka panjang. Model ini dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan sub sektor industri, produksi dari sektor dan sub sektor industri. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metode atau model ini adalah data tahunan selama sekitar sepuluh sapai lima belas tahun.

Tidak ada komentar:

Posting Komentar

Simulasi dengan Vensim

Simulasi dengan Vensim adalah perangkat lunak simulasi sistem dinamis yang digunakan untuk memodelkan, menganalisis, dan mensimulasikan ber...