#2 Metode Peramalan (Forecasting) Didalam Ekonomi

Loading...
#2 Metode peramalan (forecasting) didalam ekonomi akan dibahas lengkap dengan detail pada materi pelajaran ekonomi sebagai berikut ini. Adapun point-point pokok pembahasan tentang model-model peramalan dan jenis-jenis peramalan (forecasting) menurut para ahli dan pakar lengkap dengan daftar pustakanya yang akan di bahas didalam materi pendidikan ekonomi adalah antara lain :

1. Metode single moving average.
2. Rumus single moving average.
3. Metode exsponential smoothing.
4. Rumus exsponential smoothing.

Terdapat beberapa metode atau model peramalan (forecasting) yang digunakan oleh para ahli yang diantaranya adalah sebagai berikut :
#2 Metode Peramalan (Forecasting) Didalam Ekonomi

1. Metode single moving average

Metode single moving average atau disebut juga dengan rata-rata bergerak adalah peramalan yang menggunakan sejumlah data aktual masa lalu untuk menghasilkan peramalan. Rata-rata bergerak (single moving average) berfungsi apabila kita mengasumsikan bahwa permintaan (demand) pasar akan stabil sepanjang masa yang kita ramalkan.


Rumus single moving average

Adapun dibawah ini adalah rumus single moving average menurut Subagyo (2012:7) yakni sebagai berikut :
Rumus single moving average
Dimana :
St+1 : Forecast untuk periode ke t+1.
Xt     : Data periode t.
n     : Jangka waktu moving averages (periode yang digunakan adalah 2 bulan, 3 bulan dan 5 bulan).


2. Metode exsponential smoothing

Metode exsponential smoothing atau disebut juga dengan penghalusan eksponential adalah peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, akan tetapi masih mudah digunakan.

Menurut Heizer dan Render (2011:146) metode exsponential smoothing ini menggunakan sangat sedikit pencatatan data masa lalu.  Dan dengan jenis metode ini, lebih sesuai digunakan untuk meramalkan data yang fluktuasinya secara random atau tidak teratur.


Rumus exsponential smoothing

Adapun dibawah ini adalah rumus exsponential smoothing menurut Subagyo (2012:19) yakni sebagai berikut :
Rumus exsponential smoothing
Dimana :
St+1 : Forecast untuk periode ke t+1.
Xt    : Data periode t.
α    : Alpha besarnya 0-1 (Nilai yang digunakan adalah 0,1 : 0,5 : 0,9).

Keterangan :
→ α : 0,10 artinya bahwa Alpha tersebut mewakili data lama diberi bobot yang lebih kecil.
 α : 0,50 artinya bahwa Alpha tersebut mewakili data terbaru maupun data  lama diberi bobot yang sama.
 α : 0,9 artinya bahwa Alpha tersebut mewakili data terbaru mewakili bobot yang lebih besar.


Demikian pembahasan mengenai #2 metode peramalan (forecasting) didalam ekonomi, semoga bermanfaat dan dapat menjadi referensi informasi didalam mengetahui model-model peramalan dan jenis-jenis peramalan (forecasting) seperti metode single moving average, rumus single moving average, metode exsponential smoothing dan rumus exsponential smoothing.

Daftar pustaka

Subagyo, Pangestu. 2012. Forecasting Konsep dan Aplikasi. BPFE. Yogyakarta.
Heizer, Jay dan Barry Render. 2011. Operations Management. Buku 1 edisi ke sembilan. Salemba empat. Jakarta.
Loading...
Loading...