5. Peramalan Permintaan(kelompok 6).docx

TUGAS MAKALAH KELOMPOK “PERAMALAN PERMINTAAN”

DISUSUN OLEH:

KELOMPOK 6

MITA

(A021171012)

SURAYA AINUN LESTARI

(A021171505)

AHMAD YASIR

(A021171534)

EKONOMI MANAJERIAL FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS HASANUDDIN 2018

1|Page

KATA PENGANTAR

Puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmatNYA sehingga makalah ini dapat tersusun hingga selesai . Tidak lupa kami juga mengucapkan banyak terimakasih atas bantuan dari pihak yang telah berkontribusi dengan memberikan sumbangan baik materi maupun pikirannya.

Dan harapan kami semoga makalah ini dapat menambah pengetahuan dan pengalaman bagi para pembaca, Untuk ke depannya dapat memperbaiki bentuk maupun menambah isi makalah agar menjadi lebih baik lagi.

Karena keterbatasan pengetahuan maupun pengalaman kami, Kami yakin masih banyak kekurangan dalam makalah ini, Oleh karena itu kami sangat mengharapkan saran dan kritik yang membangun dari pembaca demi kesempurnaan makalah ini.

Makassar, 27 september 2018

Penyusun

2|Page

DAFTAR ISI

BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG…………………….…………………….

4

B. RUMUSAN MASALAH…………………………….…………. 5 C. TUJUAN…………………………………………….…………..

5

BAB II PEMBAHASAN 1.1 Peramalan Kualitatif ..................................................................

6

2.1 Analisis Deret Dan Waktu .........................................................

9

3.1 Teknik Penhalusan ....................................................................

13

4.1 Metode Baromatik .....................................................................

16

5.1 Metode Ekonometrik .................................................................

17

6.1 Peramalan Input-Output ............................................................

20

BAB III PENUTUP A. KESIMPULAN………………………………………………..

22

B. DAFTAR PUSTAKA……………………………………...….. 25 C. PERTANYAAN.................................................................

3|Page

24

BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang

Peramalan merupakan tahap awal dari perencanaan dan pengandalian produksi. Peramalan adalah pemikiran terhadap suatu besaran, misalnya permintaan terhadap suatu atau beberapa produk pada periode yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan merupakan suatu perkiraan terhadap keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang. Keadaan masa yang akan datang yang dimaksud adalah: 1. Apa yang dibutuhkan (jenis) 2. Berapa yang dibutuhkan (jumlah/kuantitas) 3. Kapan dibutuhkan (waktu) Tujuan peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya. Peramalan tidak akan pernah “perfect”, tetapi meskipun demikian hasil peramalan akan memberikan arahan bagi suatu perencanaan. Dalam pelakukan pemasaran suatau produk atau jasa suatu perusahaan, tentu mengukur dan meramal permintaan pasar sangatlah penting keberadaannya. Karena dengan mengukur dan meramal permintaan pasar maka perusahaan dapat mengetahui sejauh mana konsumen menggunakan produknya dan juga dapat mengetahui bagaimana nasib produknya dimasa yang akan datang. Pengukuran Permintaan Pasar adalah Volume total yang akan dibeli oleh kelompok pelanggan tertentu dalam wilayah geografis tertentu dalam periode waktu tertentu dalam lingkungan pemasaran tertentu di bawah program pemasaran tertentu. Suatu produk yang kita hasilkan tentu saja akan dipasarkan, secara umum ada 2 konsumen yang akan menggunakan produk-produk dari suatu perusahaan, yakni business to business ( untuk industri ) atau kepada konsumen secara individu/keluarga. Meramalkan permintaan pasar yang dimasuki oleh perusahaan adalah suatu pekerjaan yang perlu dilakukan oleh setiap manajer perusahaan dalam rangka memprediksi berapa besar peluang pasar yang tersedia di masa depan. Peramalan permintaan merupakan usaha untuk mengetahui jumlah produk atau sekelompok produk di masa yang akan datang dalam kendala satu set kondisi tertentu.

4|Page

B. Rumusan Masalah Berdasar latar belakang yang di atas, dapat tersusun beberapa rumusan masalah sebagai berikut: 1.1 Peramalan kualitatif 2.1 Analisis deret waktu 3.1 Teknik penghalusan 4.1 Metode baromatik 5.1 Model ekonometrik 6.1 Peramalan input-output C. Tujuan Pada Makalah Peramalan permintaan ini memiliki Tujuan yaitu, antara lain: 1.1 Peramalan kualitatif 2.1 Analisis deret waktu 3.1 Teknik penghalusan 4.1 Metode baromatik 5.1 Model ekonometrik 6.1 Peramalan input-output

5|Page

BAB II PEMBAHASAN

1.1 PERAMALAN KUALITATIF Survei dan jajak kebutuhan untuk membuat ramalan berjangka pendek data data tidak tersedia. Teknik-teknik kuantitatif ini dapat pula bermanfaat untuk melengkapi sifat-sifat yang sangat penting dalam selera konsumen atau harapanharapan perusahaan di masa mendatang. Teknik- tcknik itu juga bisa menjadi ternilai dalam meramalkan Permintaan untuk produk yang ingin diperkenalkan oleh perusahaan. Di Subbab ini akan dikaji dengan singkat peramalan berdasarkan survei, jajak pendapat, dan menuntut dari luar negeri. 

Teknik Survei Pemikiran untuk mengadakan peramalan berdasarkan survei mengenai berbagai kecenderungan ekonomi ialah supaya berbagai keputusan ekonomi dapat dibuat dengan baik sebelum pengeluaran aktual. Sebagai contoh, perusahaan biasanya mengadakan beberapa tambahan pada pabrik dan perlengkapan jauh sebelum pengeluaran-pengeluaran yang sesungguhnya dilakukan. Keputusan konsumen untuk membeli rumah, mobil, TV, mesin cuci, mebel, liburan dan pendidikan dan barangbarang konsumsi penting lainnya diambil beberapa bulan atau tahun sebelum pembelian dilakukan. Begitu juga instansi-instansi pemerintah mempersiapkan anggaran dan mengantisipasi pengeluaran- pengeluaran setahun sebelumnya atau lebih. Jadi, survei mengenai kecenderungan ekonomi dapat memberi informasi dan dapat digunakan untuk meramalkan pembelian barang modal, perubahan persediaan, dan pengeluaran untuk konsumsi penting di masa depan. Beberapa survei yang sangat terkenal yang digunakan untuk meramalkan kegiatan ekonomi pada umumnya dan kegiatan ekonomi di berbagai sektor perekonomian adalah: 1. Survei tentang pabrik dan para eksekutif bisnis dan rencana pengeluaran untuk perlengkapan. Survei ini dilakukan secara berkala oleh McGrawHill, Inc., Departemen Perdagangan AS, Securities and Exchange

6|Page

Commission (SEC), dan Dewan Koferensi Industri Nasional. Misalnya, survei menyangkut lebih dari 50 persen pembelanjaan pabrik dan perlengkapan baru, dilaksanakan dua kali setahun, dan diterbitkan oleh Business Week (akan terbitan McGraw-Hill. Survei Departemen Perdagangan bahkan komprehensif, dilaksanakan setiap kueri dan diterbitkan olch Survei Bisnis Lancar miliknya. 2. survei tentang rencana perubahan inventori dan harapan penjualan. Ini dilaksanakan olch Departemen Perdagangan, McGrawHill, Dun & Bradstreet, dan Asosiasi Agen Pembelian Nasional, dan mereka melaporkan tentang proyek para eksekutif dan inventaris di masa mendatang. 3. Survel tentang rencana publik. Ini dilaksanakan oleh Biro Sensus dan Pusat Penelitian Survei Universitas Michigan, dan mereka melaporkan tentang keinginan konsumen untuk membeli produk-produk spesifik, termasuk rumah, peralatan konsumen, dan mobil. Hasilnya sering dipakai untuk meramalkan permintaan konsumen pada umumnya dan tingkat kepercayaan konsumen dalam perekonomian Umumnya, laporan dari survei-survei ini sudah cukup baik untuk meramalkan berba gai mengalir aktual, kecuali dalam masa-masa gejolak politik internasional yang tak diharapkan, seperti perang atau ancaman perang. Maka secara bersama-sama-sama dengan metode penelitian kuantitatif lainnya, survei bisa sangat berguna dalam meramalkan kegiatan ekonomi di sektor-ekonomi yang spesifik dan untuk ekonomi secara keseluruhan. Perusahasn-perusahaan AS mengeluarkan lebih dari $ 1 miliar setiap tabun untuk menanyakan kepada lebith dari 50 juta konsumen tentang berbagai produk dan jasa. Meskipun demikian, semakin besar jumlah konsumen yang menolak ikut serta dalam penelitian pasar karena telah tersita, privasinya hilang, dan ada beberapa hal yang berkaitan dengan selubung riset pasar. Ini adalah kemampuan yang mampu menghasilkan sampel-sampel yang representatif dan tren dari penelitian observasional yang lebih . 

Jajak Pendapat

7|Page

Meskipun hasil-hasil survei yang diterbitkan mengenai rencana pengeluaran dari kalangan bisnis, konsumen dan pemerintah sangat penting, namun biasanya perusahaan memerlukan sangat tergantung peramalan spesifik untuk penjualannya sendiri. Penjualan dari perusahaan pada tingkat umum dari kegiatan ekonomi dan penjualan untuk industri secara keseluruhan, tetapi juga tergantung pada kebijakan yang digariskan olch perusahaan. Perusahaan dapat meramalkan penjualannya melalui pendapat para pakar di dalam dan di huar perusahan. Ada beberapa teknik jajak pendapat:  Jajak pendapat eksekuif, Perusahaan dapat mengumpulkan pendapat para manajer tingkat atas dari bagian penjualan, produksi, keuangan, dan personalia mengenai pandangan mereka tentang masa depan penjualan dari perusahaan selama kuartal atau tahun yang datang. Walaupun pandanganpandangan pribadi itu lebih banyak bersifat subjektif, namun dengan mengambil rata-rata dan produk produlknya, perusahan berharap dapat sampai pada peramalan yang lebil baik daripada pendapat yang disampikan oleh para pakar tersebut secara individual. Para pakar pemasaran dari luar dapat juga dikumpulkan pendapatnya. Untuk menghindari efek kereta atau bandwagon efect (di mana pendapat beberapa pakar dipengaruhi oleh tokoh dominan di antara mereka) maka bisa digunakan apa yang dinamakan metode Delphi (Delphi Method). Di sini, para pakar diminta pendapatnya secara

terpisah,

kemudiarn

diberikan

umpan

balik

tanpa

mengidentifikasikan pakar yang bertanggung jawab atas pendapat tertentu. Melalui prosedur umpan balik diharapkan para pakar dapat sampai pada peramalan yang disepakati.  Jajak pendapat tenaga penjual. Ini adalah peramalan penjualan dari perusahaan di tiap daerah pada setiap gugus produk: peramalan ini didasarkan pada pendapat tenaga penjual yang ditugaskan di lapangan olch perusahaan. Mereka adalah orang-orang yang paling dekat dengan pasar, dan pendapat mercka mengenai penjualan di masa mendatang dapat memberikan informasi berharga bagi manajemen puncak perusahaan  Jajak pendapat tent ang keinginan konsumen. Beberapa perusahaan yang menjual mobil, mebel, alat-alat rumah tangga, dan barang-barang tahan lama lainnya kadang-kadang mengumpulkan pendapat para pembeli 8|Page

potensial mengenai apa yang ingin dibeli. Dengan menggunakan hasil jajak pendapat itu, perusahaan dapat meramalkan penjualannya secara nasional untuk tingkat yang berbeda-beda dari pendapatan disposable konsumen yang bisa disediakan pada masa depan. 

Mendapatkan Perspektif Luar Negeri Banyak perusahaan AS menjual peningkatan produksinya ke luar negeri dan menghadapi semakin meningkat di dalam maupun di luar negeri dari perusahaan asing. Maka, menjadi scmakin penting bagi perusabaan-perusahaan tersebut untnk raeramalkan berbagai perubahan dalam pasar dan produlk di luar negeri karena hal ini memengaruhi tidalk hanya ekspor perusehaus tetapi juga daya saingnya di dalam negeri. Untuk mendapatkan perspekaif luar negeri seperti itu, semakia banyak perusabain AS membcatuk dewan-dewan berangotakan oring-ornng terthormat dan orang-orang bisnia dari luar negeri, terutama di persaingan yang Eropa. Maksudaya adalah untuk memperolch perspektif global mengenai peristiwa-peristiwa yang berkembang sebagai akibat penyaman ekonomi di Eropa Barat, restrukturisasi di Timur, dan liberalisasi ekonomi di pasar-pasar yang sedang muncul utau di negara- negara berkembang. Dasar pemikirannya adalah bahwa tidak ada cara yang lebih bailk unuk meramalkan dan menggambarkan apa yang terjadi di Eropa, kecuali meminta gagasan-gagasan dari pemerintah dan para pemimpin bisnis yang ada di sana. Sebagai contoh, General Motors mendapati bahwa Dewan Penasihat Eropa ternyata bermanfaat dalam mengadakan persiapan-persiapan menghadapi dasa-warsa pertama abad baru. IBM minta bantuan para dewan penasibatnya di Eropa, Asia dan Amerilka Latin untuk membanta mengembangkan rencanarencana strategis. Keuntungan dari para dewan luar negeri seperti itu adalah tidak perlu membuang-buang waktu untuk meninjau kembali anggaran atau tugas-tugas terpercaya lainnya seperti perencanaan suksesi, dan dapat mencurahkan seluruh perhatiannya pada masalah-masalah internasional yang bisa depan perusahaan sebagai pesaing global. Para dewan perusahaan biasanya terlalu disibukkan oleh masalah-masalah mendesak dan begitu kurang pengetahuan tentang pembangunan sehingga

2.1 ANALISIS DERET-WAKTU 9|Page

Salah satu metode peramalan yang paling sering digunakan adalah analisis deret-waktu atau analisis data deret-waktu. Data deret-waktu (time-series data) berhubungan dengan nilai- nilai suatu variabel yang diatur secara kronologis menurut perhitungan hari, minggu, bulan, kuartal, atau tahun. Langkah pertama dalam analisis deret-waktu biasanya adalah dengan menggambarkan nilai-nilai variabel terdahulu yang hendak diramalkan (katakanlah, penjualan dari suatu perusahaan) pada sumbu vertikal dan waktu pada sumbu horizontal untuk menyelidiki secara visual gerakan deret-waktu pada suatu jangka waktu. Analisis deret-waktu (time-series analysis) mencoba meramalkan nilai-nilai masa depan dari deret-waktu dengan mengkaji beberapa observasi data yang telah lalu saja. Asumsinya adalah bahwa deret-wakru itu akan erus bergerak seperti di waktu yang lalu (artinya, pola yang lalu akan tetap tidak berubah atau akan sama di waktu yang akan datang). Karena alasan itu, maka analisis deret-waktu sering disebut sebagai peramalan yang naif (naive forecasting). Dalam subbab ini, pertama-tama akan dikaji mengapa kebanyakan data deret-waktu berfuktuasi, dan kemudian mengkaji bagaimana menggunakan informasi ini untuk meramalkan nilai-nilai dari deret-waktu.



Sebab-sebab Terjadinya Fluktuasi dalam Data Deret-Waktu Jika kita meletakkan sebagian besar data deret-wakru, akan terungkap bahwa data itu berfluktuasi atau berubah menurut waktu. Variasi ini biasanya disebabkan oleh tren sekuler, fluktuasi siklis, variasi musiman, dan pengaruhpengaruh tak teratur atau acak. Sumber-sumber dibahas secara singkat di bawah ini, 1. Tren sekuler (secular trend) berhubungan dengan peningkatan atau penurunan seri data dalam jangka panjang (garis lurus tebal pada bagian atas

Figur

5-1).

Misalnya,

banyak

deret-waktu

dari

penjualan

memperlihatkan tren meningkat selama bertahun-tahun disebabkan pertumbuhan penduduk dan meningkatnya pengeluaran per kapita. Beberapa di antaranya, seperti mesin ketik, memperlihatkan gejala menurun karena semakin banyak konsumen beralih ke personal computer (PC). 10 | P a g e

2. Fluktuasi siklis (cyctical fluctuations) adalah ekspansi dan konstruksi yang utama dalam banyak deret-waktu ekonomi yang kelihatan.berulang kembali setiap beberapa tahun. Misalnya industri konstruksi perumahan mengikuti ayunan siklis yang panjang meliputi 15 sampai 20 tahun, sedangkan industri mobil memperlihatkan siklus-siklus yang jauh lebih pendek. 3. Variasi musiman (seasonal variation) merujuk kepada fluktuasi yang secara teratur berulang kembali dalam kegiatan ekonomi tiap-tiap tahun (garis bergelombang terputus- putus pada bagian bawah Figur 5-1) disebabkan oleh cuaca dan kebiasaan-kebiasaan sosial. Jadi, pembangunan perumahan biasanya jauh lebih banyak dalam musim semi dan musim panas daripada dalam musim dingin (disebabkan kondisi cuaca), sedangkan penjualan eceran paling ramai selama kuartal terakhir setiap tahun (karena beberapa hari libur). 4. Pengaruh tak teratur atau random influences) adalah variasi-varias disebabkan olch perang, bencana alam, pemogokan, atau peristiwaperistiwa lain yang istimewa. Ini dituojalkan oleh segmen garis tak terputus pada bagian bawah. Variasi total dalam deret-waktu penjualan adalah hasil kerja sama keempat faktor. Jadi, data penjualan yang pasti akan mempertihatkan variasivarias musiman di sekitar tren yang menanjak (pemboca hendaknya mencoba membuat sketsa tentang data penjualan asli seperti itu).Oleh karena ayunan siklis atau siklus bisnis bisa berbeda-beda masa berlangsungnya dan bisa muncul karena berbagai sebab yang babkan sampai selarang is bisnis biasanya dikaji secara terpisah dengan teknik-teknik kuantitatif yang lain. Demikian pula, pengaruh-pengaruh tak teratur atau acak dalam deret-waktu, karena sifatnya yang acak dan tak teratur pengaruh-pengaruh itu tidak sistematis. Jadi, pada bagian ini kita berkonsentrasi pada peramalan nilai-nilai data deret-waktu dengan hanya menggunakan tren jangka panjang dan belum dipahami sepenuhnya, sikl dapat dikaji atau diramaikan secara variasi musiman dalam data.

11 | P a g e



Proyeksi Tren Bentuk paling sederhana dari analisis deret-waktu adalah memproyeksi tren masa lalu dengan meletakkan suatu garis lurus pada data, baik secara visual atau, lebth persis lagi, dengan analisis regresi. Model regresi linear akan mengambil bentuk: 𝑆𝑡 = 𝑆𝑜 + 𝑏𝑡 Di mana S = nilai deret-waktu yang akan diramalkan untuk periode 𝑆𝑜 = nilai deret-waktu yang diperkirakan (konstanta dari regresi) dalam periode dasar b = jumlah absolut pertumbuhan setiap periode, t = periode waktu yang di dalamnya akan diramalkan deret-waktu tersebut.

Sementara asumsi tentang suatu jumlah perubahan absolut yang konstan setiap periode waktu (dalam hal ini kuartal) mungkin tepat dalam banyak kasus, namun pada situasi-situasi (seperti penjualan banyak produk) di mana perubahan suatu persentase yang konstan adalah lebih tepat (artinya, lebih cocok dengan data dan memberikan ramalan yang lebih baik). Model laju pertumbuhan dengan persentase konstan dapat dirumuskan sebagai: 𝑆𝑡 = 𝑆𝑜 (1 + 𝑔)𝑡 di mana g adalah laju pertumbuhan dengan persentase konstan yang diestimasi. Untuk mengestimasi g, pertama-tama kita harus mentransformasi data deret-waktu ke dalam logaritma naturalnya dan kemudian mengadakan regresi pada data yang telah ditransformasi tersebut. Persamaan regresi yang ditransformasi itu linear dalam logaritma dan dirumuskan dengan:

12 | P a g e

𝐼𝑛 𝑆𝑡 = 𝐼𝑛 𝑆𝑜 + 𝑡 𝐼𝑛 (1 + 𝑔) 

Variasi Musiman Seperti yang telah kita lihat, nilai-nilai ramalan penjualan listrik yang dibaca terpisah dari garis tren yang diperpanjang dalam Figur 5-2 hanya mempertimbangkan faktor tren jangka panjang dalam data. Namun data untuk tahun-tahun 2000 sampai 2003 menunjukkan variasi musiman yang kuat, dengan penjualan pada kuartal tahun pertama dan ketiga secara konsisten berada di bawah nilai tren jangka panjang yang terkait, sementara penjualan pada kuartal tahun kedua dan keempat secara koasisten berada di atas nilainilai tren. Dengan mempertimbangkan keterkaitan variasi musiman, kita dapat memperbaiki perkiraan penjualan listrik dalam kota secara signifikan. Kita dapat melakukan ini dengan menggunakan metode rasio-tren (ratio-to- tren) atau dengan menggunakan variabel dummy. Perlu dicatat bahwa dengan memasukkan penyesuaian musiman, nilainilai ramalan untuk penjualan listrik sama dengan pola musiman yang lalu dalam data deret-waktu sepanjang tren linear yang meningkat Nilai-nilai hasil ramalan ini sama seperti yang diperoleh melalui metode rasio-tren. Jadi, dalam kasus ini kedua metode itu merupakan alternatif yang baik untuk memasukkan variasi musiman ke dalam peramalan. Jika polanya berubah secara drastis, ramalannya tentu akan meleset jauh. Dalam hal ini lebih memungkinkan berikutnya memasukkan hal-hal di masa datang yang kita perhatikan dalam peramalan. Lagipula, sukar atau tak mungkin mempertimbangkan kekuatan-kekuatan siklis, tak teratur atau acal. Jadi, analisis deret-waktu tidak dapat meramalkan titik balik sampai hal itu terjadi.

3.1 TEKNIK PENGHALUSAN Metode-metode lain untuk peramalan sederhana adalah teknik penghalusan (smoothing rechniques). Teknik itu meramalkan suatu deretwaktu atas dasar beberapa rata-rata dari nilai- nilainya yang lalu saja. Teknik penghalusan bermanfaat apabila deret-waktu menunjukkan sedikit tren atau variasi musiman tetapi memperlihatkan banyak variasi tak teratur atau acak. Variasi tak teratur atau acak di dalam deret-waktu kemudian diperhalus, dan 13 | P a g e

nilai-nilai yang akan datang diramalkan berdasarkan rata-rata dari pengamatan-pengamatan yang lalu. Dalam bagian ini kita membahas dua teknik penghalusan: rata-rata bergerak dan penghalusan eksponensial. 

Rata-rata Bergerak Teknik penghalusan yang paling sederhana adalah rata-rata bergerak (moving average). sini nilai yang diramalkan dari suatu deret-waktu dalam periode tertentu (bulan, kuartal, tahun, dsb) sama dengan nilai rata-rata dari deret waktu dalam sejumlah periode terdahulu. Misalnya, dengan rata-rata bergerak tiga periode, nilai dari deret waktu yang diramalkan untuk periode berikutnya ditentukan oleh nilai rata-rata dari deret waktu dalam tiga periode sebelumnya. Begitu juga, dengan rata-rata bergerak lima periode, ramalan untuk periode berikutnya adalah sama dengan rata-rata untuk lima periode terdahulu, dan seterusnya. Semakin besar jumlah periode yang digunakan dalam rata-rata bergerak, semakin besar pula efek penghalusan karena iap pengamatan baru mendapatkan bobot yang lebih kecil. Ini semakin bermanfaat jika data deret-waktu semakin tak teratur atau acak. Ramalan rata-rata bergerak untuk sejumlah kuartal yang lain masih dapat diperoleh. Untuk memutuskan mana yang lebih baik di antara peramalan rata-rata bergerak (artinya, lebih mendekati data akrual), kita menghitung galat akar rata-rata kuadrat (roor-mean-square error-RMSE) dari setiap ramalan dan mempergunalkan rata-rata bergerak yang menghasilkan RMSE terkecil (galat akar rata-rata kuadrat dalam ramalan). Rumus untuk RMSE adalah: ∑(𝐴𝑡 − 𝐹𝑡)2 𝑅𝑀𝑆𝐸 = 𝑛

di mana 𝐴𝑡 = nilai aktual dari deret-waktu dalam periode t, 𝐹𝑡 = nilal yang diramalkan, n = jumlah periode waktu atau observasi.

14 | P a g e

Perbedaan ramalan atau galat (yakni 𝐴𝑡 − 𝐹𝑡) dikuadratkan agar supaya kesalahan yang besar dikoreksi lebih berat daripada kesalahan yang kecil.  Penghalusan Eksponensial Kritik yang serius terhadap penggunan rata-rata bergerak yang sederhana dalam peramalan adalah ia memberikan bobot yang sama kepada semua observasi dalam menghitung rata- ratanya, sangat penting. daripada rata-rata bergerak yang sederhana dalam peramalan. meskipun secara naluri kita mungkin mengharapkan observasi yang lebil baru adalah Penghalusan eksponensial mengatasi kendala ini dan lebih sering digunakan Dengan penghalusan eksponensial (exponential smoothing) peramalan untuk perode t + I yakni 𝐹𝑡+1 ) adalah suatu rata-rata tertimbang dari nilai-nilai aktual dan nilai-nilai yang diramallan dari deret-waktu dalam periode t. Nilai dari deret-waktu dalam periode (yaitu 𝐴𝑡 ) diberi bobot (w) antara 0 dan 1 inklusif, dan ramalan untuk periode t (yaitu 𝐹𝑡 ) diberi bobot I -𝑤 7 . Semakin besar nilai w, semakin besar pula bobot yang diberikan pada nilai deret-waktu dalam periode t sehingga berlawanan dengan periode sebelumnya. Jadi, nilai ramalan deret-waktu dalam periode t + 1 adalah 𝐹𝑡−1 = 𝑤𝐴𝑡 + (1 - w)𝐹𝑡 Harus dibuat dua keputusan untuk menggunakan Persamaan untuk penghalusan eksponensial. Yang pertama, adalah memberikan suatu nilai kepada ramalan awal (𝐹𝑡 ) untuk memulai analisis. Salah satu caranya adalah membuat 𝐹𝑡 , sama dengan nilai rata-rata dari seluruh data deret-waktu hasil observasi. Harus diputuskan pula mengenai nilai dari w (bobot yang diberikan kepada 𝐴𝑡 ). Pada umumnya, nilai-nilai w yang berbeda diuji, dan nilai yang 15 | P a g e

mengarah ke ramalan dengan RMSE terkecil itulah yang dipakai dalam peramalan. 4.1 METODE-METODE BAROMETRIK Hingga sat ini kita sudah membahas tren sekuler, variasi musiman, dan pengaruh secara acak dalam data deret-waktu. Sedikit yang telah dikemukakan tentang ayunan peramalan siklis dalam tingkatan aktivitas nengantisipasi perubahan jangka pendek dalam aktivitas ekonomi atau titik balik dalam siklus bisnis adalah dengan menggunakan indeks dari indilkator-indikator utama. Ini adałah deret- waktu yang cenderung mengawali (mendahului) perubahan dalam tingkat aktivitas ekonomi secara umum, sama seperti perubahan dalam merkuri yang ada dalam suatu barometer yang mendahului perubahan kondisi cuaca (sehingga dinamakan metode barometrik). Peramalan ekonomi atau siklus bisnis. Salah satu cara untuk meramalkan atau etrik (barometric forecasting) seperti yang dilakukan sekarang merupakan hasil kerja yang dilakukan oleh NBER (National Bureau of Economic Research) dan Conference Board. Peningkatan dalam indikator ekonomi utama (leading econonic indicators) digunakan untuk meramalkan peningkatan dalam aktivitas bisnis secara umum, dan sebaliknys. Sebagai contoh, peningkatan dalam izin membangun dapat dipakai untuk meramalkan peningkatan dalamn konstruksi perumahan. Tidak sejelas yang tadi-tapi sangat penting-dalam peningkatan harga sabam, secara umum, mendahului (yaitu, merupakan indikator utama dari) kenaikan dalam aktivitas bisnis, karena peningkatan harga saham menunjukkan ekspektasi dari para menajer bisnis dan yang lainnya bahwa tingkat laba akan meningkat. Pada sisi yang lain, penurunan kontrak untuk pabrik dan perlengkapan biasanya mendahului penurunan dalam aktivitas ekonomi

16 | P a g e

secara umum. Jadi, indikator-indikator utama ini digunakan untuk meramalkan titik belok dalam siklus bisnis. Walaupun kita tertarik dengan indikator utama tersebut, beberapa deret-waktu bergerak sejalan atau berhubungan dengan pergerakan dalam aktivitas ekonomi secara umum dan kemudian disebut sebagai indikator koinsiden (coincident indicators). Tetapi yang lainnya mengikuti adanya gerakan yang terlambat dalam aktivitas ekonomi sering kali disebut sebagai indikator terlambat (lagging indicators). Positif relatif dari indikator utama, koinsiden, dan tertinggal dalam siklus bisnis.

5.1 MODEL EKONOMETRIK Permintaan dan penjualan perusahaan atas suatu komoditas sama halnya dengan variabel ekonomi yang Ininnys yang secara meningknt mulaf diramalkan dengan menggunak model ckonometrik dengan metode peramalan yang lainnya adalah model ini berusaha ntu mengidentifkasi dan mengukur kepentingan relatif (clastisitas) dari berbagai macam detremin permintaan atau variabel ekonomi yang lainnya untuk diramalikan. Dengan berusaba enmik menerangkan lubungan yang sedang diramalkan, peramalan ekooometrik memungkinlan par manajer untuk menentulan kebijakan yang optimal bagi perusahaan. Ini sangat berlainan deng teknik peramalan lain yang dibahas dalam bab ini yaitu peramalan permintaan, penjualan dan variabel ekonomi lainnya berdasarkan pada pola mercka yang sebelumnya atau dengan dasar beberapa indikator utama saja. Teknik peramalan ekonometrik sering menggunakan hal-hal yang terbaik yang terdapat dalam teknik peramalan lain, seperti tren atau variasi musiman, teknik penghalusan darn indikator utama. Metode peramalan ekonometrik dapat bervariasi

17 | P a g e

antara model persamaan tunggal dari persamaan yang dihadapi perusahaan untuk produknya sampai model persamaan berganda yang menggambarkan beratus-ratus sektor danm industri dalam perekonomian Walaupun perhatiannya di siní kepada peramalan permintaan untuk produk soatu perusahasn, peramalan secara makro dari pendapatan nasional dan sektor-sektor utama dalam ekonomi juga sering digunakan sebagai input atain variabel penjelas dalam model permintaan tunggal yang sederhana dari suatu perusahaan. Maka darl itn, kita akin membahas kedua jenis peramalan tersebut dalam subbab ini, dinmlai dengan model persamaan tunggal.  Model Persamaan Tunggal Bentuk paling sederhana dari peramalan ekonometrik adalah model persamaan tunggal. Langkah pertama adalah mengidentifikasi determinandeterminan dari variabel yang akan dirsimal. Sebagai contoh, dalam peramalan permintaan sercal untuk sarapan, perusahaan biasanya mempostulatkin bahwa permintan (Q) merupakan fungsi dari atau bergantung poda harga sereal untuk sarapan tersebut (P), pendapatan disposibel konsumen (Y), ukuran populasi (W), harga muffin (𝑃𝑠 -substitusi), harga susu (𝑃𝑐 kompiementer), dan tingkat biaya iklan oleh perusahaan (A). Jadi, kita dapat menuliskan persamaan permintaan yang akan diestimasi sebagi berikut: 𝑄 = 𝑎0 + 𝑎1 + 𝑎2 𝑌 + 𝑎3 𝑃𝑆 + 𝑎4 𝑃𝑐 + 𝑎5 + 𝑎6 𝐴 + 𝑒 Sekali modelnya sudah diestimasi (nilai-nilai a sudah ditentukan) dan dievaluasi, perusahaan harus membuat nilai ramalan untuk variabel- variabel bebas atau penjelas dari model untuk jangka waktu di mana variabel terikatnya akan diramalkan. Maka, untuk meramalkan 𝑄𝑡+1 (permintaan yang dihadapi oleh perusahaan pada periode berikutnya), perusahaan harus menyediakan 18 | P a g e

𝑃𝑡+1 , 𝑌𝑡+1 , 𝑁𝑡+1 ., 𝑃𝑆𝑡+1 , 𝑃𝐶𝑡+1 dan 𝐴𝑡+1. Dengan mensubstitusi nilai-nilai ramalan ini sebagai variabel bebas dari persamaan yang diestimasi, kita akan memperoleh nilai ramalan dari variabel terikat𝑄𝑡+1. Nilai ramalan variabel ekonomi makro dari model (𝑌𝑡+1 , 𝑑𝑎𝑛 𝑁𝑡+1.,) biasanya diperoleh dari Departemen Perdagangan atau dari perusahaan swasta yang berspesialisasi meramalkan hal-hal demikian. Variabel makro dalam model yang tidak berada di bawah kuasa perusahaan (𝑃𝑆𝑡+1 , 𝑑𝑎𝑛 𝑃𝐶𝑡+1 ) dapat diramalkan dengan menggunakan analisis deret-waktu atau teknik penghalusan, dan perusahaan dapat bereksperimen dengan beberapa nilai ramalan yang berbeda dari kebijaksanaan untuk variabel bebas yang berada di bawah kuasa perusahaan (𝑃𝑡+1 dan 𝐴𝑡+1 ).  Model Persamaan Berganda Walaupun model persamaan tunggal sering digunakan oleh perusahaan untuk meramalkan permintaan atau penjualan, hubungan ekonomi dapat menjadi sangat rumit sehingga model persamaan berganda diperlukan. Biasanya ini terjadi pada kasus meramalkan variabel makro seperti GNP atau permintaan dan penjualan dalam sektor utama industri, Model persamaan berganda dapat memasukkan sedikit atau ratusan persamaan. Untuk menunjukkan bagaimana model ini digunakan dalam peramalan, yang merupakan model dari perekonomian nasional yang dipakai untuk meramalkan GNP. 𝐶𝑡 = 𝑎1 + 𝑏1 𝐺𝑁𝑃 + 𝑢1𝑡 𝐼𝑡 = 𝑎2 + 𝑏2 𝜋𝑡−1 + 𝑢2𝑡 𝐺𝑁𝑃𝑡 = 𝐶𝑡 + 𝐼𝑡 + 𝐺𝑡 Dimana C = pengeluaran 𝐺𝑁𝑃 = produk nasional bruto untuk tahun t 𝐼 = investasi 𝜋 = keuntungan 19 | P a g e

𝐺 = pengluaran pemerintah 𝑢 = gangguan stokastik 𝑡 = tahun berjalan 𝑡 − 1 = tahun lalu Variabel C, I, dan GNP disebut sebagai variabel indogen (endogenous variables), Ini merupakan variabel-variabel model yang dicari untuk dijelaskin atau diperkirakan dari solusi model. Variahel eksogen (exogenones variable), di sisi lain merupakan variabel yang ditenmikan di husar mode. Pada model di atas 𝜋𝑡−1 dan 𝐺𝑡 , merupakan variabel eksogen, Nila mengestimasi model yang ada. Pada saat (seperti model di atas) bebecapa dari varíabel endogen juga muncul pada sisi karan tanda sama dengan, ini berarti bahwa variabel memengarabi dan dipengaruhi olch variabel lainaya pada mereka harus diperoleh dari luar model agar mampu model (ditentukan secara simultan). Persamaan struktural (behavioral structiral egaation) karena mereka berusaba menjelaskan hubungan antara variaiel endogen tertentu dengan variabel lainnya dalam sistem. Persanam defislonal (delitional equation) stan suatu identitas yang selalo benar dari segi definisi. 6.1 PERAMALAN INPUT-OUTPUT Suatu perusahaan dapat juga meramalkan penjualannya dengan menggunakan tabel input output. Analisis input-output (input-output analysis) diperkenalkan oleh Wassily Leontief yang mengarah pada studi empiris tentang ketergantungan antarberbagai industri dan sektor perekonomian. Analisis ini menunjukkan kegunaan dari output setiap industri sebagai input bagi industri yang lainnya dan untuk konsumsi akhir. Sebagai contoh, di sana diperlihatkan bagaimana peningkatan dalam permintaan untuk truk berdampak terhadap peningkatan permintaan untuk baja, kaca, ban, plastik, material pembungkus, dan sebagainya, bagaimana peningkatan permintan pada benda-benda ini akan menyebabkan peningkatan permintaan pada input yang dibutuhkan untuk memproduksi mereka (termasuk truk). Analisis imputoutput memungkinkan kita untuk menelusuri semua aliran input dan output antarindustri dalam ekonomi dan menentukan peningkatan total (langsung atau tidak 20 | P a g e

langsung) dari semua input yang dibutuhkan untuk memenuhi peningkatan permintaan akan truk. Pembuatan tabel input-output memakan waktu dan biaya yang cukup banyak. Kebanyakan perusahaan menggunakan tabel input-output untuk tujuan peramalan dengan bertumpu pada tabel input-output yang secara periodik dikeluarkan oleh Biro Analisis Ekonomi dari Departemen Perdagangan AS. Tabel input-output yang terbaru untuk perekonomian AS untuk tahun 1997 dan mengacu kepada 85 industri dan komoditas, dengan tabel yang lebih detail untuk 498 industri dan/atau komoditas juga tersedia. Peramalan input-output sudah jatuh popularitasnya dan tidak digunakan lagi oleh perusahaan-perusahaan saat ini.

21 | P a g e

BAB III PENUTUP KESIMPULAN Tujuan dari peramalan ekonomi adalah untulk mengurangi risiko atau ketidakpastian yang dihadapi suatu perusahaan dalam pengambilan keputusan operasional jangka pendeknya dan dalam merencanakan pertumbuhan jangka panjangnya. Teknik peramalan bervariasi dari yang sederhana dan tidak mahal hingga yang canggih tetapi mahal. Dengan mempertimbangkan semua keuntungan dan batasan dari berbagai macam teknik ramalan tersebut, manajer dapat memilih metode atau kombinasi dari metode yang paling cocok dengan perusahaannya. Peramalan kualitatif dapat didasari oleh survei terhadap rencana para eksekutif bisnis untuk rencana pengeluaran pembangunan dan peralatan, perubahan inventory, dan harapan penjualan, serta survei terhadap rencana pengeluaran konsumen. Ramalan penjualan dapat didasari oleh jajak pendapat terhadap eksekutif perusahaan, tenaga penjual, dan konsumen. Perusahaan biasanya meminta pandangan dari pejabat luar negeri atau orang-orang bisnis. Satu metode peramalan yang paling sering digunakan adalah analisis deretwaktu. Data deret-waktu biasanya berfluktuasi karena adanya tren sekuler, fluktuasi siklis, variasi musiman, dan pengaruh acak atau tak beraturan. Bentuk yang paling sederhana dari analisis deret- waktu adalah proyeksi tren. Suatu tren yang linear mengasumsikan perubahan absolut yang konstan dalam jumlah tertentu setiap periodenya. Kadang eksponensial (menunjukkan persentasi perubahan yang konstan setiap periodenya) lebih cocok dengan data yang ada. Dengan memerhatikan variasi musiman, kita dapat meningkatkan ramalan tren secara lebih signifikan. Ini dapat 22 | P a g e

dilakukan dengan metóde rasio-tren atau dengan menggunakan variabel dummy. Harus diingat, bagaimanapun juga, bahwa analisis deret-waktu didasari oleh asumsi bahwa pola yang lalu dari pergerakan data akan tetap berlangsung tanpa adanya perubahan. Peramalan yang naif atau analisis deret-waktu melibatkan teknik penghalusan, seperti rata- rata bergerak dan penghalusan eksponensial. Ini berguna pada saat deretwaktu yang memperlihatkan tren yang kecil atau variasi musiman yang kecil tetapi dengan variasi acak atau tak beraturan yang cukup besar. Dengan rata-rata bergerak, nilai ramalan dari suatu deret- waktu dalam periode tertentu sama dengan nilai ratarata dari deret-waktu dalam periode yang sebelumnya. Dengan penghalusan eksponensial ramalan yang diberikan untuk suatu periode tertentu merupakan rata-rata tertimbang nilai ramalan dan aktual dari deret-waktu dalam periode yang sebelumnya. Peramalan eksponensial biasanya lebih baik daripada peramalan rata-rata bergerak. Timbangan yang dipilih untuk peramalan eksponensial adalah yang memiliki galat akar rata-rata kuadrat (RMSE) minimum dari ramalannya. Titik belok dalam tingkatan aktivitas ekonomi dapat diramalkan dengan menggunakan indeks gabungan dari 10 indikator ekonomi utama. Ini adalah deretwaktu yang cenderung mengawali (mendahului) perubahan pada tingkat aktivitas ekonomi secara umum. Indeks gabungan menghaluskan variasi acak dan memberikan hasil ramalan yang lebih bisa dipercaya dengan kesalahan yang lebih sedikit daripada indikator individu. Indeks difusi juga digunakan. Ini memberikan persentase dari 10 indikator utama yang bergerak naik. Peramalan barometrik sukses sebesar 80 hingga 90 persen dalam meramalkan titik belok dalam aktivitas ekonomi, variabilitas dalam waktu yang masih perlu dipertimbangkan dan peramalan ini tidak dapat

23 | P a g e

memperkirakan besarnya nilai dari perubahan tersebut. Maka, peramalan barometrik harus digunakan secara bersamaan dengan metode lainnya. Peramalan secara meningkat menggunakan metode ekonometrik. Model ini bertujuan menerangkan hubungan yang akan diramal dan penting untuk menentukan kebijakan yang optimal. Model peramalan ekonometrik sering menggabungkan teknik peramalan yang lain dan berkisar antara model persamaan tunggal dari penjualan perusahaan hingga sesuatu yang lebih besar, model persamaan makro berganda tentang keseluruhan perekonomian. Ramalan dengan model persamaan tunggal melibat pensubstitusian ke dalam persamaan permintan, nilai-nilai variabel penjelas atau bebas has kan ilprediksi untuk periode yang akan diramalkan dan memecahkan nilai ramalan darí variabel terikat. Dalam model persamaan berganda, nilai estimasi dari variabel eksogen (yang ditentukan di luar sistem) harus disubstitusikan ke dalam model yang diestimasi untuk menghasilkan ramalan bagi variabel endogen. Perusahaan juga dapat meramal penjualan dengan menggunakan tabel inputoutput. Tabel input-output menguji ketergantungan di antara berbagai industri dan sektor dalam perekonomian. Hal tersebut menunjukkan penggunaan output setiap industri dan input industri lainnya dan untuk konsumsi akhir, dengan demikian kita dapat menggunakannya untuk meramal. Peramalan input-output sudah tidak populer dan tidak digunakan lagi oleh perusahaan saat ini.

24 | P a g e

DAFTAR PUSTAKA Dominick Salvatore ( 2005 ) ; EKONOMI MANAJERIAL ; Salemba Empat , Jakarta.

25 | P a g e

PERTANYAAN 1. Apa perbedaan antara estimasi permintaan dan peramalan permintaan? Estimasi permintaan merupakan kegiatan memperkirakan jumlah permintaan konsumen terhadap barang atau jasa dimasa yang akan datang berdasarkan data atau keadaan masa lalu dan saat ini. Dalam melakukan estimasi permintaan konsumen. Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Salah satu jenis peramalan adalah peramalan permintaan. Peramalan permintaan (forecasting Demand) merupakan tingkat permintaan produk –produk yang diharapkan akan terealisasi untuk jangka waktu tertentu pada masa yang akan datang. 2. Teknik peramalan yg baik harus memiliki kriteria yg penting yaitu akurasi, biaya, dan kemudahan. Maka jelaskan apa yg dimaksudkan dengan akurasi, biaya, dan kemudahan !! Akurasi adalah keakuratan dalam suatu hasil peramalan yang diukir dari kebiasaan dan kekosistensian peramalan tersebut, Biaya adalah biaya yang di perlukan dalam proses peramalan, kemudahan adalah penggunaan metode peramalan yang sederhana. 3. Hal-hal apa saja yang dilakukan dalam pengukuran dan peramalan permintaan Tinggi rendahnya permintaan dipengaruhi oleh kondisi dan situasi pasar yaitu agama, politik, ekonomi, sosial budaya, pertahanan dan keamanan. contohnya: permintaan akan produk yang mengandung babi dan alkohol pasti rendah pada negara islam, permintaan akan mobil mewah pasti rendah pada negara yang kondisi ekonominya hancur, permintaan akan produk senjata akan tinggi pada daerah konflik dan lain-lain. 26 | P a g e

4. jelaskan bagaimana langkah langkah peramalan 

Penentuan tujuan. Langkah pertama terdiri atas penentuan macam estimasi yang diinginkan. Sebaliknya tujuan tergantung pada kebutuhan-kebutuhan informasi para manajer. Analis membicarakan dengan para pembuat keputusan umtuk mengetahui apa kebutuhan-kebutuhan mereka, dan menentukan :

a)

Variabel-variabel apa yang akan diestimasi.

b)

Siapa yang akan menggunakan hasil peramalan .

c)

Untuk tujuan-tujuan apa hasil peramalan akan digunakan.

d)

Estimasi jangka panjang atau jangka pendek yang diinginkan.

e)

Derajat ketepatan estimasi yang diinginkan.

f)

Kapan estimasi dibutuhkan.

g)

Bagian-bagian peramalan yang diinginkan, seperti peramalan untuk kelompok

pembeli, kelompok produk atau daerah geografis. 

Pengembangan model. Setelah tujuan ditetapkan langkah berikutnya adalah mengembangkan suatu mode, yang merupakan suatu penyajian secara lebih sederhana system yang dipelajari. Dalam peramalan, Model adalah suatu kerangka analitik yang bila dimasukkan data masukan menghasilkan estimasi penjualan diwaktu mendatang (variable apa saja yang diramal). Analis hendaknya memilih sutau model yang menggambarkan secara realistic perilaku variable-variabel yang dipertimbangkan.

Pemilihan suatu model yang tepat adalah krusial. Setiap model mempunyai asumsiasumsi yang harus dipenuhi sebagai persyaratan penggunaannya. Validitas dan reliabilitas estimasi sangat tergantung pada model yang dipakai. 

27 | P a g e

Pengujian model. Sebelum diterapkan model biasanya diuji untuk menentukan tingkat akurasi, validitas dan reliabilitas yang diharapkan. Ini sering mencakup penerapannya pada data historic dan penyiapan estimasi untuk tahun-tahun sekarang dengan data nyata yang tersedia. Nilai suatu model ditentukan oleh





derajat ketepatan hasil peramalan dengan kenyataanya.Dengan kata lain pengujian model bermaksud untuk mengetahui validitas atau kemampuan prediktif secara logic suatu model. Penerapan model. Setelah pengujian analis menerapkan model dalam tahap ini, data historik dimasukkan dalam model untuk menghasilkan suatu ramalan. Dalam kasus model penjualan= A + BX, Analis menerapkan tehnik-tehnik matematik agar diperoleh A dan B. Revisi dan Evaluasi. Ramalan-ramalan yang telah dibuat harus senantiasa harus diperbaiki dan ditinjau kembali. Perbaikan mungkin perlu dilakukan karena adanya perubahan-perubahan dalam perusahaan atau lingkungannya seperti tingkat harga produk perusahaan, karakteristik-karakteristik produk. Pengeluaranpengeluaran pengiklanan, tingkat pengeluaran pemerintah, kebijaksanaan moneter dan kemajuan tehnologi. Evaluasi dilain pihak merupakan pembandingan ramalan-ramalan dengan hasil-hasil nyata untuk menilai ketepatan penggunaan suatu metodologi atau tehnik peramalan. Langkah ini diperlukan untuk menjaga kualitas estimasi-estimasi di waktu yang akan datang.

5. Bagaimana cara mencocokkan supply dan permintaan? Untuk mencocokankan antara supply dan permintaan maka disini perlu diperhatikan apa saja factor-faktor yang mempengaruhi tingkat permintaan(demand).

28 | P a g e