bab 2 landasan teori

BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1
Manajemen
Menurut Robbins dan Coulter (2010:7), manajemen adalah aktivitas kerja
yang melibatkan koordinasi dan pengawasan terhadap pekerjaan orang lain, sehingga
pekerjaan tersebut dapat diselesaikan secara efisien dan efektif. Efisiensi mengacu
pada memperoleh output terbesar dengan input terkecil, digambarkan sebagai
“mengerjakan sesuatu tepat sasaran” yang berarti tidak menyianyiakan sumberdaya.
Sedangkan efektivitas mengacu pada menyelesaikan kegiatan-kegiatan sehingga
sasaran organisasi dapat tercapai; digambarkan sebagai “mengerjakan hal yang tepat”
yang memiliki arti menjalankan aktifitas-aktivitas yang secara langsung membantu
organisasi mencapai berbagai sasaran. Sedangkan menurut Harold Koontz dan Cyril
O’donnel dalam buku “Pengantar Manajemen” (Amirullah,2015:4) menyatakan
bahwa manajemen adalah usaha mencapai suatu tujuan tertentu melalui kegiatan
orang lain. Dengan demikian manajer mengadakan koordinasi atas sejumlah aktivitas
orang lain yang meliputi perencanaan, pengorganisasian, penggerakan dan
pengendalian. George R. Terry (2009) menyatakan “manajemen merupakan suatu
proses khas yang terdiri dari tindakan-tindakan perencanaan, pengorganisasian,
penggerakan dan telah ditentukan melalui pemanfaatansumber daya manusia dan
sumber-sumber lainnya.
Menurut Dyck & Neubert (2009:7) manajemen adalah proses perencanaan,
pengorganisasian, memimpin dan mengendalikan sumber daya manusia dan sumber
daya organisasi lainnya agar dapat secara efektif mencapai tujuan organisasi.
Terdapat 4 fungsi manajemen, yaitu:
1. Planning (Perencanaan)
Perencanaan berarti mengidentifikasikan tujuan organisasi dan strategi dan
mengalokasikan sumber daya organisasi yang tepat diperlukan untuk
mencapainya.
2. Organizing (Mengorganisasi)
Pengorganisasian berarti memastikan bahwa tugas-tugas telah ditetapkan dan
struktur hubungan organisasi diciptakan untuk memfasilitasi pertemuan dari
tujuan-tujuan organisasi.
7
8
3. Leading (Memimpin)
Memimpin berarti berhubungan dengan orang lain sehingga pekerjaan
mereka menghasilkan.
4. Controlling (Mengendalikan)
Mengendalikan adalah melibatkan memastikan bahwa tindakan- tindakan
anggota organisasi konsisten dengan nilai-nilai organisasi dan standar.
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa manajemen adalah proses dari
terjadinya pengoordinasian, perencanaan, pengarahan, pengawasan kegiatan sebagai
aktivitas dari manusia yang berkesinambungan untuk mencapai suatu tujuan.
2.2
Manajemen Operasi
2.2.1 Definisi Manajemen Operasi
Dalam
melaksanakan
produksi
suatu
perusahaan
diperlukan
manajemen yang berguna untuk menerapkan keputusan-keputusan dalam
upaya pengaturan dan pengorganisasian penggunaan sumber daya dari
kegiatan produksi yang dikenal sebagai manajemen produksi atau manajemen
operasi.
Menurut Jay Heizer dan Barry Render (2010:4) menajemen operasi
adalah serangkaian kegiatan yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang
dan jasa dengan mengubah input menjadi output. Adapun Eddy Herjanto
(2003:2) mengartikan manajemen operasidan produksi adalah sebagai proses
yang secara berkesinambungan dan efektif menggunakan fungsi-fungsi
manajemen untuk mengintegrasikan berbagi sumber daya secara efisien
dalam rangka mencapai tujuan.
Secara umum, kegiatan operasi merupakan suatu kegiatan yang
berhubungan dengan penciptaan atau pembuatan barang, jasa, atau
kombinasinya melalui proses transformasi dari masukan sumber daya
produksi menjadi keluaran yang diinginkan.
Berkaitan dengan proses transformasi atau proses perubahan, terdapat
dua pengertian tentang transformasi, yaitu :
•
Little quality
Merupakan transformasi yang sederhana, yaitu proses perubahan input menjadi
output, sehingga menimbulkan value added. Dari output akan memberikan
feedback untuk perbaikan input.
9
•
Big quality
Transformasi bukan sekedar proses perbuahan input menjadi output. Ketika
perusahaan menyediakan input, ia akan berhubungan dengan supplier sebagai
penyedia input serta mempertimbangkan value of customer sebagai
pertimbangan atas input yang digunakan.
Dalam buku Manajemen Operasi, Heizer & Render (2010:5)
menyebutkan bahwa manajemen operasi (MO) dipelajari karena empat alasan:
1. MO adalah satu dari tiga fungsi utama dari setiap organisasi dan berhubungan
secara utuh dengan semua fingsi bisnis lainnya. Semua organisasi
memasarkan (menjual), membiayai (mencatat rugi laba), dan memproduksi
(mengoperasikan), maka sangat penting untuk mengetahui bagaimana
aktifitas MO berjalan. Karena itu pula, kita mempelajari bagimana orangorang mengorganisasikan diri mereka bagi perusahaan yang produktif.
2. Kita mempelajari MO karena kita ingin mengetahui bagaimana barang dan
jasa diproduksi. Fingsi produksi adalah bagian dari masyarakat yang
menciptakan produk yang kita gunakan.
3. Kita mempelajari MO untuk memahami apa yang dikerjakan oleh manajer
operasi. Dengan memahami apa saja yang dilakukan oleh manajer ini, kita
dapat membangaun keahlian yang dibutuhkan untuk dapat menjadi seorang
anajer seperti itu. Hal ini akan membantu uantuk menjelajahi kesempatan
kerja yang banyak dan menggiurkan di bidan MO.
4. Kita mempelari MO karena bagian ini merupakan bagian yang paling banyak
mengahabiskan biaya daam sebuah organisasi. Sebagian besar pengeluaran
perusahaan digunakan untuk fungsi MO. Walaupun demikian, MO
memberikan peluang untuk meningkatkan keuntungan dan pelayanan
terhadap masyarakat.
2.2.2 Pengertian Penjualan
Menurut Basu Swastha (2005:403) penjualan adalah interaksi antara
individu saling bertemu muka yang ditunjukan untuk menciptakan,
memperbaiki, menguasai atau mempertahankan hubungan pertukaran
sehingga menguntungkan bagi pihak lain. Penjualan dapat diartikan juga
sebagai usaha yang dilakukan manusia untuk menyampaikan barang bagi
10
mereka yang memerlukan dengan imbalan uang menurut harga yang telah
ditentukan atas persetujuan bersama.
2.2.3 Tujuan Penjualan
Kemampuan perusahaan dalam menjual produknya menentuka
keberhasilan dalam mencaei keuangan, apabila perusahaan tidak mampu
menjual maka perusahaan akan mengalami kerugian. Menurut Basu Swastha
(2005:404) tujuan umum penjualan dalam perusahaan yaitu:
1) Mencapai volume penjualan
2) Mendapatkan laba tertentu
3) Menunjang pertumbuhan perusahaan
Adapun faktor-faktor yang harus diperhatikan dalam mencapai tujuan
penjualan diantaranya:
a) Modal yang diperlukan
b) Kemampuan merencanakan dan membuat produk
c) Kemampuan menentukan tingkat harga yang tepat
d) Kemampuan memilih penyalur yang tepat
e) Kemapuan menggunakan cara-cara promosi yang tepat
f) Unsur penunjang yang lain
2.2.4 Pengertian Persediaan
Menurut Rusdiana dalam buku Manajemen Operasi (2014:374)
persediaan adalah bahan atau barang yang disimpan untuk memenuhi tujuan
tertentu, misalnya untuk digunakan dalam proses produksi atau perakitan,
umtuk dijual kembali, atau untuk suku cadang dari peralatan atau mesin.
Persediaan adalah bagian utama dari modal kerja dan aktiva yang
pada setiap saat mengalami perubahan. Dapat disimpulkan bahwa persediaan
adalah suatu aktiva yang harus tersedia di perusahaan pada saat diperlukan
untuk menjamin kelancaran dalam menjalankan perusahaan.
2.2.5 Tujuan Persediaan
Tujuan dari persediaan adalah menyelesaikan sasaran yang berpotensi
untuk memaksimalkan pelayanan pada pelanggan, memaksimalkan efisiensi
11
pembelian pada produksi, meminimalkan investasi stok, memaksimalkan
profit (Rusdiana, 2014:378).
Persediaan merupakan salah satu topik yang sangat terkait dengan
tujuan manajemn operasi, yaitu meminimalkan total
dan meningkatkan
service level. Hal, tersebut dikarenakan, dengan mengelola persediaan dengan
tepat, perusahaan akan meraih keduanya sekaligus. Jika rata-rata level
persediaan daapat diturunkan, secara tidak langsung salah satu komponen
biaya produksi dapat ditekan, yang berujung pada peningkatan marjin
kentungan.
Menurut Billie Nordmeyer (2015) penjualan produk kepada
pelanggan yang melalui pemesanan harus dipenuhi segera, baik secara
langsung dari proses manufaktur atau dari persediaan. Oleh karena itu,
kemampuan untuk memproyeksikan permintaan produk, dalam rangka
memastikan persediaan yang cukup tersedia untuk pengiriman sebagai
peningkatan volume penjualan, sangat penting dalam memenuhi kebutuhan
dan harapan pelanggan. Perusahaan mengandalkan peramalan untuk proyek
permintaan untuk jadwal produksi. Tingkat produksi dibandingkan dengan
tarif penjualan diproyeksikan untuk menentukan dampak dari penjualan
diproyeksikan pada persediaan. Tingkat persediaan meningkat jika penjualan
tinggi dan jatuh jika penjualan menurun. Dalam tingkat persediaan yang
tinggi berdampak negatif terhadap arus kas dan kapasitas pergudangan, dan
penurunan tajam dalam penjualan dapat menyebabkan persediaan usang,
penting untuk menyeimbangkan tingkat produksi dan persediaan dengan
volume penjualan.
2.3
Analisis ABC
Menurut Reid dan Sanders (2012:463) semua barang dalam persediaan
perusahaan tidak sama dan tidak perlu tingkat kontrol yang sama. Untungnya, kita
dapat menerapkan hukum Pareto untuk menentukan tingkat kontrol yang diperlukan
pada setiap barang. Hukum Pareto mengatakan bahwa sekitar 10 hingga 20 persen
dari persediaan perusahaan untuk sekitar 60 sampai 80 persen dari biaya persediaan.
Ini relatif sedikit barang high-dolar volume diklasifikasikan sebagai kelas A.
Moderat dolar volume barang, sekitar 30 persen dari barang-barang, menyumbang
sekitar 25 sampai 35 persen dari investasi persediaan perusahaan. Ini diklasifikasikan
12
sebagai kelas B. Low-dollar volume item, sekitar 50 sampai 60 persen dari jenis
barang, mewakili hanya 5 sampai 15 persen dari investasi persediaan perusahaan dan
diklasifikasikan sebagai kelas C. Persentase ini tidak mutlak dan hanya digunakan
sebagai pedoman untuk menentukan item klasifikasi ABC.
Berdasarkan hukum Pareto, analisis ABC dapat menggolongkan barang
berdasarkan peringkat nilai dari nilai tertinggi hingga terendah, dan kemudian dibagi
menjadi kelas-kelas besar terprioritas; biasanya kelas dinamai A, B, C, dan
seterusnya secara berurutan dari peringkat nilai tertinggi hingga terendah, oleh
karena itu analisis ini dinamakan “Analisis ABC”. Umumnya kelas A memiliki
jumlah jenis barang yang sedikit, namun memiliki nilai yang sangat tinggi.
Besaran masing-masing kelas di atas akan membentuk suatu kurva
sebagaimana terlihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 2.1 Kurva Analisis ABC
Sumber: Kusnadi, 2009, p9
Reid dan Sanders (2012:463) menyatakan bahwa langkah pertama analisis
ABC adalah untuk menentukan penggunaan tahunan setiap item.
1. Perusahaan menghitung total volume dolar tahunan dengan mengalikan biaya
item yang muncul tiap tahunnya.
2. Hitung penggunaan dolar tahunan untuk setiap item.
3. Urutkan daftar item berdasarkan penggunaan dolar tahunan.Hitung volume
dolar tahunan kumulatif.
4. Klasifikasikan item ke dalam kelompok.
13
Tabel 2.1 Tabel ABC analysis Auto Accessories Unlimited (AAU)
Sumber: Reid dan Sanders (2012:463)
Kelas A, 106 dan 110, digabung menjadi 60,5 % dari jumlah nilai dolar
dalam persediaan dan sekitar 13,3 % dari jumlah kelas dalam persediaan. Kelas B,
115, 105, 111, dan 104, digabung menjadi 25 persen dari jumlah nilai dolar dan 26,7
persen dari jumlah kelas dalam persediaan. Kelas C sebesar 14,5 persen dari jumlah
nilai dolar dan 60 persen dari jumlah kelas dalam persediaan.
Dengan analisis ABC, kita dapat melihat tingkat kepentingan masalah dari
suatu barang. Dengan begitu, kita dapat melihat barang mana saja yang perlu
diberikan perhatian terlebih dahulu.
2.4
Peramalan
2.4.1 Pengertian Peramalan
Heizer dan Render (2009:162), mengatakan peramalan (forecasting)
adalah seni atau ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan yang
dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan
memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk model
matematis.
Peramalan
memerlukan
pengambilan
data
historis
dan
14
memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk model
matematis. Adapun Frechtling (2001:8) mendefinisikan peramalan sebagai
proses menyusun informasi tentang kejadian masa lampau yang berurutan
untuk menduga kejadian pada masa depan.
Rusdiana (2014:96) dalam pengertian yang lebih khusus, peramalan
adalah pemikiran terhadap suatu besaran, misalnya permintaan terhadap satu
atau beberapa produk pada periode yang akan datang. Dalam praktiknya,
peramalan merupakan suatu perkiraan dengan menggunakan teknik-teknik
tertentu.
Dari pendapat-pendapat diatas dapat disimpulkan bahwa peramalan
adalah suatu kegiatan yang memiliki tujuan memperkirakan kejadian di masa
yang akan datang dengan melibatkan data-data terdahulu.
2.4.2 Jenis-jenis Peramalan
Pada umumnya, berbagai organisasi menggunakan tiga jenis
peramalan yang utama dalam perencanaan operasi di masa depan. (Heizer &
Render, 2009:164)
1. Peramalan Ekonomi menjelaskan siklus bisnis dengan memprediksi tingkat
inflasi, ketersediaan uang, dana yang dibutuhkan untuk membangun
perumahan, dan indikator perencanaan lainnya.
2. Peramalan Teknologi memperhatikan tingkat kemajuan teknologi yang dapat
meluncurkan produk baru yang menarik yang membutuhkan pabrik dan
peralatan baru,
3. Peramalan Permintaan adalah proyeksi permintaan untuk produk atau layanan
suatu perusahaan. Peramalan ini disebut juga peramalan pengendalian
produksi, kapasitas, serta sistem penjadwalan dan menjadi input bagi
perencanaan keuangan, pemasaran dan sumber daya manusia.
2.4.3 Metode Peramalan
Ada dua jenis metode peramalan, yaitu:
A.
Metode Peramalan Kualitatif
Peramalan kualitatif pada umumnya bersifat subjektif, dipengaruhi
oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang dengan orang yang
lainakan berbeda. Walaupun emikian, peramalan dengan metode kualitatif
15
tidak hanya menggunakan intuisi, tetapi juga mengikutsertakan model
statistik sebagai bahan masukan dalam melakukan judgement (keputusan),
hal itu dapat dilakukan secara individu ataupun kelompok.
Peramalan kualitatif (Sofyan Assauri, 1984), hanya dapat digunakan
apabila terdapat tiga kondisi berikut ini.
a.
Adanya informasi tentang keadaan yang lain.
b.
Informasi tersebut dapat dikuantifikasikan dalam bentuk data.
c.
Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjutan pada
masa yang akan datang.
Beberapa metode peramalan yang digolongkan sebagai model
kualitatif adalah sebagai berikut.
a)
Metode Delphi
Dalam metode ini, sekelompok pakar mengisi kuesioner. Variabel
moderator menyimpulkan hasilnya dan memformulakan menjadi suatu
kuesioner baru yang diisi kembali oleh kelompok tersebut, demikian
seterusnya. Hal ini merupakan suatu proses pembelajaran (learning process)
dari kelompok tanpa adanya tekanan atau intimidasi individu.
Metode ini pertama kali dikembangkan oleh Rand Corporation pada
tahun 1950-an. Adapun tahap-tahap yang harus dilakukan, yaitu sebagai
berikut.
1) Menentukan beberapa pakar sebagai partisipan. Dalam menentukan para
pakar tersebut, sebaiknya bervariasi dari latar belakang disiplin ilmu yang
berbeda.
2) Melalui kuesioner (atau e-mail), diperoleh peramalan dari sseluruh partisipan.
3) Menyimpulkan hasilnya, kemudian mendistribusikan kembali pada seluruh
partisipan dengan pertanyaan yang baru.
4) Menyimpulkan kembali hasil revisi peramalan dan kondisinya, kemudian
dikembangkan dengan pertanyaan yang baru,
5) Apabila diperlukan ulangi tahap 4 kemudian seluruh hasil akhir
didistribusikan kepada seluruh partisipan.
b)
Dugaan Manajemen (Management Estimate) atau Panel Consensus
Metode ini cocok dalam situasi yang sangat sensitif terhadap intuisi
dari sekelompok kecil orang yang mampu memberikan opini, kritis, dan
16
relevan. Teknik ini akan dipergunakan dalam situasi ketika tidak ada
alternatif lain dari model peramalanyang dapat diterapkan. Walaupun
demikian, metode ini mempunyai banyak keterbatasan, sehingga perlu
dikombinasikan dengan metode peramalan yang lainnya.
c)
Riset Pasar (Market Research)
Riset pasar merupakan sebuah metode peramalan berdasarkan hasil
survei pasar yang dilakukan oleh tenaga pemasaran produk atau yang
mewakilinya. Metode ini akan berfungsi untuk menjaring informasi dari
pelanggan potensial (konsumen), berkaita dengan rencana pembelian mereka
pada masa mendatang.
Pada dasarnya riset pasar bukan hanya untuk membantu peramalan,
melainkan untuk meningkatkan desain produk dan perencanaan produk baru.
d)
Metode Kelompok Terstruktur (Structured Group Methods)
Metode ini sama seperti metode Delphi dan metode lainnya. Apabila
Delphi merupakan teknik peramalan berdasarkan proses konvergensi dari
opini beberapa orang ahli secara interaktif tanpa menyebutkan identitasnya,
metode kelompok terstruktur tidak bertemu secara bersama dalam suatu
forum untuk berdiskusi, tetapi diminta pendapatnya secara terpisah dan tidak
boleh secara berunding. Hal ini dilakukan untuk menghindari pendapat yang
bias karena pengaruh kelompok. Pendapat yang berbeda secara signifikan
dari para ahli yang lain dalam grup tersebut akan dinyatakan lagi kepada yang
bersangkutan, sehingga akhirnya diperoleh angka estimasi pada interval
tertentu yang dapat diterima.
Metode Delphi ini dipakai dalam peramalan teknologi yang sudah
digunakan pada pengoperasian jangka panjang. Dalam kepastiannya, metode
ini juga bermanfaat dalam pengembangkan produk baru, pengembangan
kapasitasn produksi, penerobosan ke segmen pasar baru dan strategi
keputusan bisnis lainnya.
e)
Analogi Historis (Historical Analogy)
Pada dasarnya analogi historis merupakan teknik peramalan
berdasarkan pola pada masa lalu dari produk-produk yang dapat disamakan
17
secara analogi. Misalnya, peramalan untuk pengembangan pasar televisi
multisistem yang menggunakan model permintaan televisi hitam putih atau
televisi berwarna biasa.
Dengan demikian, analogi historis cenderung akan menjadi baik untuk
penggantian produk di pasar, apabila terdapat hubungan substitusi langsung
dari produk di pasar tersebut.
B.
Metode Peramalan Kuantitatif
Pada dasarnya metode peramalan kuantitatif dapat dibedakan atas dua
bagian, yaitu sebagai berikut:
a. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola
hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu,
yang merupakan deret waktu atau time series.
b. Metode peramalan yang didasarkan atas penggunaan analisis pola
hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel lain
yang memengaruhinya, bukan waktu yang disebut metode korelasi atau
sebab akibat (associative model).
2.4.4 Jenis – Jenis Metode Peramalan dalam Penelitian
Heizer dan Render dalam buku Manajemen Operasi (2009:170-175),
menjabarkan metode - metode peramalan kuantitatif Time-Series Models,
yang terdiri dari :
1.
Pendekatan Naif (Naive Method)
Cara paling sederhana untuk meramal adalah berasumsi bahwa
permintaan di periode mendatang akan sama dengan permintaan pada periode
terakhir. Untuk beberapa jenis produk, pendekatan naifi (naive method)
merupakan model peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi
biaya. Paling tidak, pendekatan naif memberikan titik awal untuk
perbandingan dengan model lain yang lebih canggih.
2.
Rata – Rata Bergerak (Moving Average)
Peramalan rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktual masa
lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata bergerak berguna jika kita
dapat mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan stabil sepanjang masa
18
kita ramalkan. Secara matematis, rata-rata bergerak sederhana (merupakan
prediksi permintaan periode mendatang) dinyatakan dengan rumus sebagai
berikut :
Rata - rata bergerak =
∑ Permintaan dalam periode n sebelumnya
n
Dimana, n adalah jumlah periode dalam rata-rata bergerak.
3.
Penghalusan Eksponential (Exponential Smoothing)
Penghalusan Eksponensial merupakan metode peramalan rata-
rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, dan relative masih mudah
digunakan. Penghalusan eksponential dapat dinyatakan dengan rumus sebagai
berikut :
Peramalan periode mendatang = peramalan periode lalu + α
(permintaan actual periode lalu – peramalan periode lalu)
dimana α adalah sebuah bobot atau konstanta penghalusan yang dapat dipilih
oleh peramal yang mempunyai nilai antara 0 dan 1. Persamaan rumus diatas
dapat ditulis secara sistematis sebagai berikut :
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)
dimana,
Ft
= Peramalan baru
Ft-1 = Peramalan sebelumnya
α
= Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 ≤ α ≤ 1)
At-1 = Permintaan aktual periode lalu
4.
Proyeksi Trend (Trend Projection)
Metode peramalan serangkaian waktu yang sesuai dengan garis tren terhadap
serangkaian titik-titik data masa lalu, kemudian diproyeksikan ke dalam
peramalan masa depan.
Persamaan yang didapat :
y = a + bx
dimana,
y = Nilai terhitung dari variabel yang akan diprediksi
a = Persilangan sumbu y
b = Kemiringan garis regresi (atau tingkat perubahan pada y untuk
perubahan yang terjadi di x
19
x = Variable bebas (dalam kasus ini adalah waktu).
Untuk menentukan nilai a dan b, akan di jelaskan pada rumus dibawah ini :
b=
∑ XY − n(∑ xy )
∑ X − n( x )
2
2
dimana,
b
= Kemiringan garis regresi
∑
= Tanda penjumlahan total
X
= Nilai variabel bebas yang diketahui
y
= Nilai variabel terkait yang diketahui
a = y − bX
X
∑
=
y =
X
n
Y
∑
n
dimana,
ȳ
= Rata-rata nilai y
x̄
= Rata-rata nilai x
2.4.5 Menghitung Kesalahan Peramalan
Heizer dan Render (2009:177), mengatakan ada beberapa perhitungan
yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan peramalan total.
Perhitungan ini dapat digunakan untuk membandingkan model peramalan
yang berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan
berjalan baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah deviasi
mutlak rerata (Mean Absolute Deviation – MAD), kesalahan kuadrat rerata
(Mean Squared Error – MSE), dan kesalahan persen mutlak rerata (Mean
Absolute Percent Error – MAPE).
1.
Deviasi Rata-Rata Absolut (Mean Absolute Deviation)
MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan
untuk sebuah model. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah nilai
absolut dari tiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data n.
MAD =
∑ | aktual - peramalan |
n
20
2.
Kesalahan Rata – Rata Kuardrat (Mean Square Error)
MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan
keseluruhan. MSE merupakan rata – rata selisih kuardrat antara nilai yang
diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE adalah bahwa ia
cenderung menonjolkan deviasi yang besar karena adanya pengkuadratan.
∑ (kesalahan peramalan)
MSE =
2
n
3.
Kesalahan Persen Rata – Rata Absolut (Mean Absolute Percentage
Error)
Masalah yang terjadi dengan MAD dan MSE adalah bahwa nilai
mereka tergantung pada besarnya unsur yang diramal. Jika unsur tersebut
dihitung dalam satuan ribuan, maka nilai MAD dan MSE bisa menjadi
sangat besar. Untuk menghindari masalah ini,dapat menggunakan MAPE.
MAPE dihitung sebagai rata-rata diferensiasi absolut antara nilai yang
diramal dan aktual, dinyatakan sebagai persentase nilai aktual.
100∑ aktuali − ramalani / aktuali
MAPE =
I =1
n
21
2.5
Kerangka Penelitian
(Data)
CV. Mega Motor Bogor
ABC Analisis
Kelas A
Kelas C
Kelas B
Forecasting
Naive Method
Moving Averages
Exponential Smoothing
Trend Projection
Pengambilan Keputusan
Metode
Mengimplikasi Hasil
Penelitian
Gambar 2.2 Kerangka Penelitian
Sumber : Penulis
22