Metode Hubungan Deret Waktu untuk Peramalan (Seri 1 Peramalan)

Ramalan (forecast) merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang. Ramalan ini sangat berguna dalam berbagai bidang kehidupan, terutama dalam rangka perencanaan untuk mengantisipasi berbagai keadaan yang terjadi pada masa yang akan datang.

Ramalan memang tidak akan pernah tepat 100%, karena masa depan mengandung masalah ketidakpastian. Namun demikian, dengan pemilihan metode yang tepat, kita membuat peramalan dengan tingkat kesalahan yang kecil atau memberikan perkiraan yang sebaik mungkin terhadap keadaan masa yang akan datang.

Ramalan bisa dilakukan secara kualitatif maupun kuantitatif. Terkait dengan ramalan kuantitatif, metode peramalannya pada dasarnya dapat dibedakan atas:

1. Metode peramalan melalui analisis suatu variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waktu, yang dikenal dengan metode hubungan deret waktu. Data yang digunakan adalah data deret waktu (time series).

2. Metode peramalan melalui analisis pola hubungan antara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel-variabel lain yang mempengaruhinya (waktu dan/serta bukan waktu). Metode ini sering disebut metode hubungan sebab akibat (causal method). Data yang digunakan dapat berupa data time series maupun data cross section.

Tulisan ini merupakan seri pertama (pengantar) dari seri tulisan yang akan memperkenalkan berbagai metode peramalan hubungan deret waktu. Secara lebih khusus, seri tulisan ini akan mencakup beberapa jenis model/metode peramalan hubungan deret waktu yaitu:

1. Model Linear
2. Model Quadratic
3. Model Exponential Growth
4. Model S-Curve (Pearl-Reed Logistic)
5. Model Moving Average
6. Model Single Exponential Smoothing
7. Model Double Exponential Smoothing
8. Metode Winter
9. Model ARIMA

Masing-masing model/metode akan dibahas pada seri berikutnya dari seri tulisan ini.