Oleh: Kurnia Yusa Ar Rauuf (ADRK 2020)

Forecasting merupakan suatu metode dalam hal perencanaan dan pengendalian produksi untuk menghadapi ketidakpastian yang akan datang. Perusahaan menerapkan forecasting disebabkan terdapat keterbatasan pada sumber daya yang ada, seperti inventory yang kecil sehingga membuat barang-barang menjadi berlebih di gudang. Selain itu, peramalan dapat digunakan sebagai alat bantu alternatif dalam melakukan pengambilan keputusan dan alat bantu perencanaan yang efektif.

Metode Trend Moment merupakan metode yang digunakan untuk mencari garis trend dengan bantuan perhitungan matematika dan statistika guna mengetahui fungsi garis lurus sebagai garis patah-patah yang dibentuk oleh data historis perusahaan. Metode ini diimplementasikan pada aplikasi untuk peramalan dengan menggunakan data permintaan yang berbentuk numerik. Dengan adanya perhitungan secara matematika dan statistik maka unsur-unsur yang berkaitan dengan subjektifitas dapat dihindarkan. Persamaan matematis dalam metode trend moment adalah sebagai berikut.

y = a + bx

Keterangan.

y   : nilai trend

a   : bilangan konstant

b   : slope

Untuk mengetahui nilai a dan b dapat menggunakan rumus sebagai berikut.

 Σy = a.n + b.Σx

Σxy = a. Σx + b.Σx²

Keterangan.

Σx             : jumlah kumulatif periode waktu

Σy             : jumlah kumulatif penjualan

Σxy           : jumlah kumulatif dari jumlah periode dikali jumlah penjualan

n               : periode

Dalam perhitungan pada metode trend moment terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan, yaitu sebagai berikut.

1. Indeks Musim

Indeks musim merupakan seri periodik yang memiliki pergerakan teratur dan hampir terjadi pada waktu-waktu tertentu atau dianggap memiliki pergerakan musiman. Gerakan biasa dipengaruhi oleh variabel-variabel tertentu yang memiliki hubungan musiman karena kondisi alam serta faktor aktivitas manusia. Rumus indeks musiman ditunjukkan dalam persamaan.

2. Nilai Akurasi Prediksi

a. Mean Absolute Deviation (MAD)

MAD merupakan metode untuk melakukan pengujian pada peramalan dengan menggunakan jumlah kesalahan absolute. MAD merupakan tahap pertama dari kesalahan peramalan keseluruhan model. MAD dapat dihitung menggunakan rumus berikut.

b. Mean Square Error (MSE)

MSE merupakan teknik pendekatan yang menetapkan kesalahan peramalan besar karena kesalahan kuadrat. MSE dapat dihitung menggunakan rumus.

c. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)

MAPE merupakan tes kesalahan  yang mencari nilai persentase perbedaan anatara data aktual dan data perkiraan. MAPE dapat dihitung menggunakan rumus.

Keterangan.

Xt : permintaan aktual

Ft  : peramalan pada periode-t

n   : jumlah periode

Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan, nantinya didapat peramalan dengan nilai kesalahan tertentu lalu dibandingkan dengan peramalan metode trend moment dengan pengaruh indeks musim.

Sumber :

Soeparno, W. (2009). Analisis forecasting dan keputusan manajemen. Penerbit Salemba Empat.

Yulian, I., Anggraeni, D. S., & Aini, Q. (2020). Penerapan metode trend moment dalam forecasting penjualan produk cv. rabbani asyisa. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 6(2), 193-200.