Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

2026-08-28T09:07:50Z

Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

← Revisi sebelumnya		Revisi per 28 Agustus 2026 09.07
Baris 50:		Baris 50:

	<math>e_t = A_t - F_t</math>		<math>e_t = A_t - F_t</math>
	~~== Referensi ==~~


	== Daftar pustaka ==		== Daftar pustaka ==
			*
	*

	==Bacaan lanjut==		==Bacaan lanjut==
			*
			*
			*
			*
			*
			*
	*		*
	*
	*
	*
	*
	*
	*



	== Sumber dan atribusi ==		== Sumber dan atribusi ==

	Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Peramalan+%28bisnis%29&oldid=28437764 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28437764 (2025-11-13T02:52:16Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.		Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Peramalan+%28bisnis%29&oldid=28437764 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28437764 (2025-11-13T02:52:16Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

			<!-- WIKI_UNISSULA_PRESENTATION_V4 -->

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 28437764; atribusi sumber disertakan.

2026-08-28T08:42:12Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 28437764; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

'''Peramalan''' (bahasa Inggris: ''forecasting'') dalam dunia [[bisnis]] adalah kegiatan atau proses memprediksi nilai [[masa depan]] berdasarkan [[data]] [[masa lalu]]. Kegiatan ini mencakup penggunaan data historis dengan memproyeksikannya untuk masa depan yang menggunakan jenis model matematis. Beberapa jenis peramalan dapat bersifat jangka panjang (beberapa tahun atau lebih) dan jangka pendek (beberapa minggu atau bulan). Kebanyakan peramalan memanfaatkan analsis terhadap fenomena yang berulang atau [[tren]]. Umumnya dalam bisnis, peramalan dijadikan dasar untuk penyusunan [[anggaran]] atau ''budget'', [[perencanaan kapasitas]], [[perencanaan penjualan]], [[produksi]] dan inventori, [[perencanaan personalia]] serta [[perencanaan pembelian]].

== Jenis peramalan ==
Peramalan diklasifikasikan berdasarkan cakupan lamanya atau [[horizon]] waktu kedepan. Umumnya horizon waktu ke depan dibedakan menjadi tiga kategori, yaitu:

* Peramalan jangka pendek. Peramalan ini mencakup jarak waktu dari tiga bulan hingga satu tahun. Peramalan jangka pendek digunakan dalam penyusunan [[pembelian]], penjadwalan tugas pekerjaan (''job scheduling''), penetapan tingkat [[tenaga kerja]] (''workforce levels''), pemberian tugas (''job assignment''), dan tingkat produksi (''production levels'').
* Peramalan jangka menengah. Peramalan ini memiliki jarak waktu satu hingga tiga tahun. Peramalan jangka menengah digunakan dalam penyusunan rencana penjualan, [[perencanaan produksi]], dan ''budgeting'' atau pengganggaran yang meliputi anggaran kas dan analisis berbagai rencana produksi.
* Peramalan jangka panjang, mencakup jarak watu tiga tahun atau lebih. Peramalan jangka panjang digunakan untuk produk baru, [[Pengeluaran modal|anggaran pengeluatan modal]] (''capital expenditure''), perencanaan lokasi fasilitas ekspansi, serat [[penelitian dan pengembangan]] (''research and development'').

==Metode peramalan==
Metode peramalan secara umum terbagi menjadi dua, kualitatif dan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif memanfaatkan data yang bersifat kualitatif berupa survei [[pasar]] [[konsumen]], mengumpulkan pendapat tenaga penjual atau para [[pakar]], dan pendapat suatu organisasi. Metode ini digunakan untuk memprediksi permintaan [[produk]] baru sehingga belum memiliki data aktual masa lalu. Metode peramalan kuantitatif memanfaatkan data aktual masa lalu yang diproses berdasarkan ilmu [[statistik]]. Menurut Assauri (2016) terdapat lima metode peramalan kuantitatif yang hampir keseluruhannya menggunakan data historis atau [[deret waktu]] (''time series''), diantaranya adalah; Pendekatan Naïf (''Naïve Approach''), Metode Rata-rata Bergerak (''Moving Average''), ''Exponential Smoothing'', Proyeksi Tren (''Trend Projection''), dan Regresi Linier (''Linear Regression'').

===''Naïve Approach''===
Dasar perhitungan Pendekatan Naïf berdasarkan pernyataan bahwa peramalan untuk suatu [[periode]] nilai besaranya adalah sama dengan nilai aktual pada periode sebelumnya. Pendekatan Naif dapat digunakan dalam peramalan dengan suatu deret data waktu yang dianggap stabil, yang mana variasinya berada di sekitar rata-rata dengan variasi musim atau dengan tren. Apabila deret data stabil, maka titik data terakhir dapat mejadi nilai peramalan periode berikutnya.

===Metode Rata-rata Bergerak (''Moving Average'')===
Metode rata-rata bergerak merupakan metode pengembangan dari pendekatan naïf yang hanya menelusuri data aktual yang tertinggal terakhir satu periode dan tidak membuat mulus (''smooth'') data keseluruhan. Metode ini menggunakan rata-rata dari n periode yang baru dari data masa lalu, dan digunakan untuk menetapkan peramalan periode berikutnya. metode rata-rata bergerak dapat berfungsi dengan mengasumsikan bahwa permintaan pasar akan tetap selama waktu yang diperkirakan. Metode peramalan rata-rata bergerak dapat dihitung menggunakan persamaan:

<math>F_t = MA_n \frac{\textstyle \sum_{t=1}^N A _{t-1} \displaystyle}{n} = \frac{A _{t-n} + ... + A _{t-2} + A _{t-1}}{n}</math>

di mana:

<math>F_t</math> = ramalan untuk periode waktu t

<math>MA_n</math> = periode n rata-rata bergerak

<math>A _{t=1}</math> = nilai aktual pada periode t-1

<math>n</math> = jumlah dari periode (titik data) dalam rata-rata bergerak

===Metode ''Exponential Smoothing''===
Metode ''exponential smoothing'' menggunakan catatan data masa lalu yang lebih ssedikit. Dengan metode peramalan ini, setiap peramalan yang baru didasarkan pada peramalan yang lalu dengan menambahkan perbedaan di antara nilai peramalan dan nilai aktual dari data pada titik tersebut. Rumus dasar metode peramalan ''exponential smoothing'' adalah:

<math>F_t = F_{t-1} + \alpha (A_{t-1} - F_{t-1})</math>

di mana:

<math>F_t</math> = peramalan untuk periode t

<math>F_{t-1}</math> = peramalan periode sebelumnya (periode t-1)

<math>A _{t-1}</math> = permintaan atau penjualan aktual periode sebelumnya

<math>\alpha</math> = kosntanta ''smoothing'' atau ''weighting'' yaitu 0 < α < 1

Niali konstanta ''smoothing'' yaitu α merupakan nilai kesalahan ramalan atau ''forecast error''. Setiap niali peramalan adalah sama dengan peramalan terdahulu ditambah suatu [[persentase]] dari kesalahan atau ''error'' terdahulu. Sehingga apola ramalannya adalah sebesar estimasi permintaan terakhir sama dengan estimasi lama yang disesuaikan dengan suatu pecahan dari perbedaan di antara permintaan aktual periode terakhir dan estimasi lama.

==Akurasi peramalan==
Akurasi dari peramalan menjadi faktor penting karena akan dapat memandu keberhasilan aktivitas sehari-hari dari setiap organisasi bisnis. Keakurasian peramalan akan mengarahkan terdapatnya keakuratan jumlah dan jadwal waktu kebutuhan sumber-sumber daya. Nilai dari akurasi peramalan didapat berdasarkan pada tingkat kesalahan historis dari performansi suatu peramalan. Dengan kata lain, nilai kesalahan (''error'') adalah = Aktual - Ramalan, atau secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:

<math>e_t = A_t - F_t</math>
== Referensi ==

== Daftar pustaka ==

*

==Bacaan lanjut==
*
*
*
*
*
*
*

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Peramalan+%28bisnis%29&oldid=28437764 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 28437764 (2025-11-13T02:52:16Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

Peramalan (bisnis) - Riwayat revisi

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 28437764; atribusi sumber disertakan.