Forecasting dengan Minitab (Seri 4 Peramalan)

Bagian ini akan membahas mengenai cara peramalan nilai (forecasting) setelah kita memilih model peramalan terbaik. Sebagai seri keempat dari tulisan yang membahas mengenai peramalan, sebaiknya Anda terlebih dahulu membaca tulisan seri 1, 2 dan 3 yang ada di blog ini. Selanjutnya, sebagaimana halnya dengan seri ketiga, tulisan ini juga akan mengaplikasikan program Minitab.

Mengikuti data yang diberikan pada tulisan seri 3, setelah dilakukan analisis trend didapatkan nilai-nilai MAPE, MAD dan MSD untuk model linear, kuadratik, pertumbuhan eksponensial dan Kurva S sebagai berikut:

Ukuran	Linear	Kuadratik	Pertumbuhan Eksponensial	Kurva S
MAPE	15.1528	14.2028	18.7619	14.3849
MAD	1.4400	1.2442	1.6291	1.4344
MSD	3.5200	2.2465	3.8937	3.9012

Catatan: Pada tulisan seri 3, kita hanya mencontohkan cara mengestimasi untuk model Linear. Untuk latihan, silakan dengan data yang sama lakukan estimasi untuk model-model lainnya, untuk mendapatkan nilai MAPE, MAD dan MSD nya.

Dari tabel diatas terlihat bahwa untuk ketiga pengukuran (MAPE, MAD dan MSD), model kuadratik memberikan nilai yang terkecil. Oleh karenanya, kita menetapkan model kuadratik sebagai model terbaik yang akan digunakan untuk peramalan data kita.

Selanjutnya, pada program Minitab klik Stat > Time Series > Trend Analysis. Akan muncul tampilan berikut:

Pada kotak variable isikan nama variabel yang akan diramalkan (dalam kasus kita adalah penjualan). Pada Model Type, klik Quadratic. Kemudian klik Generate forecast. Selanjutnya isikan pada Number of forecast jumlah periode peramalan kita kedepan (misalnya 5 tahun kedepan). Pada Starting from origin, isikan tahun dasar peramalan. Dalam contoh, tahun dasarnya adalah periode ke 10 (ingat pada seri ketiga data kita ada 10 periode). Anda dapat mengisi dengan angka yang berbeda, misalnya menggunakan tahun dasar periode 6, 7 atau 8 dstnya. Jika kotak ini dikosongkan, Minitab akan mengartikan bahwa kita akan melakukan peramalan menggunakan tahun dasar terakhir (dalam kasus ini sama dengan periode 10).

Setelah mengisi semua pilihan tadi, kemudian klik OK dan akan keluar tampilan berikut: (Catatan: untuk pilihan lain, silakan dicoba-coba untuk melihat output yang dihasilkan Minitab).

Tampilan 1 di atas adalah tampilan grafik yang menyajikan grafik data aktual (sebenarnya), grafik data fit (nilai data periode lalu menggunakan model kuadratik) dan grafik forecast (nilai peramalan kedepan).

Selanjutnya, output Minitab pada Windows Session memberikan hasil sebagai berikut:

Trend Analysis

Data Penjualan

Length 10.0000

NMissing 0

Fitted Trend Equation

Yt = 1.81667 + 0.691667*t + 0.155303*t**2

Accuracy Measures

MAPE: 14.2028

MAD: 1.24424

MSD: 2.24652

Row Period Forecast

1     11   28.2167

2     12   32.4803

3     13   37.0545

4     14   41.9394

5     15   47.1348

Tampilan output pada windows Session Minitab memberikan model kuadratik dari peramalan, ukuran keakuratan (MAPE, MAD dan MSD) dan nilai peramalan selama lima periode kedepan. Dalam contoh terlihat bahwa pada periode ke 11 (tahun 2009 dalam kasus kita) nilai penjualan diperkirakan sebesar 28,2167, pada periode ke 12 (tahun 2010) sebesar 32,4803 dan seterusnya.

Ok. Sekian dulu tulisan pada bagian ini. Pada seri berikutnya, kita akan mengaplikasikan program paket komputer lainnya untuk peramalan.