## MENENTUKAN METODE PERAMALAN YANG TEPAT

## Ria SatYarinl
satya @ home.unPar.ac.id

## Abstract
Forecasting  methods are basic tools  that  we have to know to make assumptions tir piannng or decision making. Tlere  are a lot ot ioiecisting methadi, ani as a decision maker we have to choose the igii ioaA for our ipe ot data. Chog2ing the righ.t yodel of torecasting  is
n-ot difficutt if we Xnoi the paftern of the-data and the requirements of the method. This paper described how we could choose  the right f9re.cas.tin0. iethods  tor ine'dati, and analyze  which forecasting method is the best
among  the afternatives.
KelTVvOrd: Forecasting, forecasting  methods,  and stationary test
1. Pentingnya peramalan  bagi perrisahaan Seringkali -kita mengalami - k'esulitan dalam menentukan metode ;;;fi;t"" seperti "pi y"ng sebaiknya diterapkan  terhadap datg V.qng kita miliki.  Menentukan met6Oe peramalan yang  tepat,memang tidaklah mudah. Yang  harus  oiingat  dalam  melakukan  peramalan adalah bahwa tidak  ada satu  metode p6ramatan yang  paling sempurna'  atau tidak  ada tn"toO" peramalan terdaif yang dapai  dipakai untuk semua jenis data yang  kita  miliki.
Dalam menenfukan atau nremilih metode  peramalan yang paling tepat, kita harus Oapit mengenali..terlebih  dahulu pola  data yang k1a riffi. Pola data p-iu Aif"tihui dikarenakan  dalam  meramalkan data t;;d afan fita fakuf.in adatah  melakukan  proyeksi  data  masa lalu ke i*J"-O"p"n. pofa yang terjadi pada data masa lalu akan sangat U"ip"ng"irh pada nitai Oita iang kita coba ramalkan  pada masa yang akan  datang.
Peramalan meniadi penting  karena  peramalan merupakan titik awal dari semua p"ii,n."it"an. -Artinya, apabila. kita menginginkan perencanaan yang Gik, mqka peramalan yang baik. meniadi  kunci utamanya.  oimana p"o"'akhirnya perencanain  akan diiadikan sebagai tujuan yang harus dapat  kita cap.ai. peramalan -nieiupat<an ilmu dan seni dalam memprediksikan kejadian dimasa yang ikan datang.  Banyak metode peramalan yang l"'p"i f.it" gunafai. iltapi suatu.me-tode  peramalan yang. akan  k1a pakai harus  diseleksi Oengan'hati-hati,  karena tidak ada metode peramalan
yang universal  dapat dipakai untuk segala  situasi'
Bina EkonomiMajatah llmiah  Fakultas  Ekonomi  Uppar
Alasan perusahaan melakukan  peramalan menurut Chase (2000: 281-2821ada dua, yang pertama  adalah  tersedianya  alat pengendalian manajemen persediaan yang  baik membutuhkan perencanaan kedepan, dimana perencanaan kedepan membutuhkan  peramalan yang baik. Dimana kebutuhan perencanaan kedepan  ini akan  baik apabila  manajer bahan baku menginginkan operasi  perusahaan yang berjalan lancar, menyiapkan kondisi pasar  dimasa yang  akan datang, dan untuk meminimasi masalah dalam penyediaan bahan baku. Yang kedua, peramalan  dibutuhkan  oleh  manajemeh agar dapat memperkirakan masa depan  dengan tingkat keakuratan  yang  sama.
Peramalan dapat menyediakan gambaran  rnasa yang akan datang dengan akurat, dan sebagai 'pendorong semua aktivitas perenceinaan.  Alasan-alasan lain perusahaan melakukan peramalan adalah: o meningkatkan  kepuasan  konsumen; o ffiongurangi kekurangan  persediaan;
. penjadwalan produksiyang lebih  efisien; o kebutuhan  persediaan  pengaman  yang  lebih sedikit;
o ffiengUrangi  biaya  keusangan  produk; o pengiriman  yang  lebih  baik;
o. meningkatkan  rnanajemen promosidan harga; o negpsiasidengan pemasok  yang  lebih baik; o rnembuat  keputusan  harga yang  ldbih  baik.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Hill (1996:10), peramalan merupakan  kebutuhan yang umum dari banyak organisasi.  Tingkat keakuratannya akan  berbeda dari satu  sektor ke sektor  lainnya, tetapi biasanya jararq  tinggi. Menurut  Hill agar dapat membuat  peramalan yang akurat akan sangat  tergantung dari: metode statistik yang baik, perubahan  pola permintraan yang  dapat terdeteksi, serta menyediakan informasi  untuk merevisi  model  peramalan  yang  ada.
Terdapat dua kategori faktor yang dapat mempengaruhi permintaan, yang pertama adalah faktor eksternal- yaitu faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan tetapi  ada diluar  pengendalian  manajer atau perusahaan; faktor  yang  kedua adalah faktor  internal-  yaitu faktor- faktor yang mempengaruhi permintaan dan dapat dikendalikan oleh manajer atau perusahaan.

## 2. Metode  Peramalan
Sebelum kita melalgukan peramalan,  halyang  penting yang harus kita lakukan adalah  melihat pola data yeng kita miliki. Pola data tersebut dapat kita lihat dari komponen-komponen data tersebut, dimana mbnurut Murdick  (1990:51), suatu data  terdiri dari komponen-komponen: tren& yaitu kecenderungan datra untuk  naik  atau turun, musiman- yaitu pola fluktuasi permintaan  diatas  atau dibawah  garis trend  yang terjadi setiap
Volume. 11, Nomor 1, Januari2007
tahun, siklus- yaitu pola  yang terjadisetiap beberapa tahun, dan random- y"it, bf,p"'OariOata yang teriaOikarena keiadian  yang tidak pasti' Selain itu melihat komponendati akan lebih  mudah  dalam  bentuk  grafik. Berdasarkan  jenisnya,  organisasi dapat melakukan peramalan berupa peramalan  ei,onomi  (ecohomic  forecasts), peramalan teknologi (ieiinoiogrcal forecasts)  atau  peramalan  perminta an .(demand forecastsl. ienis per-amalan permintaan  menurut  Heizer-Render  (2001:79) adalah proyefisi  permintaan untuk produk.atau jasa perusahaan. Peramalan ["i'rint""n ini akan mempengaruhi  perencanaa.n  perusahaan akan broOuisi  dan kapasitas  perusahian,  sistem peniadwalan, serta sebagai input dalam perencanaan keuangan, pemasaran, dan kebutuhan sumber daya  manusia.
Bagian  produksi atau operasi suatu perusahaan akan mengguna-kan  peramalan untuk  membuat keputusan periodik yang berhubungan dengan keputusan  pemilihan proses' perencanaan kapasitasitata letak-fasilitas,  penjadwalan  dan persediaan.
Berdasarkan  jangka 'waktu perbmalan yang akan dilakukan, per"t"t"n iap"t dibagi  ireniadi  tiga, menurut Chase (2O00;282)  adalah sebagaiberikut: . Lingterm forecasts usually cover more than three years  and  used for longrange  planning and strategic  issues.
. Uidrange'forecaits- in the one to three years range- address budgeting  issues and sales Plan . Shirt term forecasts are most important for the operational logistie planning  Process ' trletdOe yang dapat dipakai untuk peramalan i?ryfa Plndek oleh manajer perurahaai  menurut'Murdick, Render,  Russell (1 990:51 ) adalah: o time series - model kuantitatif yang  mengasumsikan data masa yang akan datang  merupakan fungsidaridata masa  lalu o causal  - moOet matematika  yang  mencari  hubungan  sebab  akibat ojudgementtechnique.djmanamanajermenggunakan perigalamannya,  intu'rsinya  nilai  pribadi,  perkiraan,  serta opinidari para ahli Metode  deret waktu adalah metode meramalkan  masa yang ak31 datang  dengan menggunakan data masa lalu yalg didekomposisi'
MeioO-e kausit adahhjietode dimana peramal  mencoba mencarifaktor- faktor yang memfengaruni  variabel ya.ng  dicoba. diramalkan, dan r"rpr6OlfiiXan v"'rlab6l  tersebut  berdasarkan  variabel-variabel  lain yang
t"tb"ng"ruhinya.  M"tod" kausql yang paling umy.T  adalah metode ;;tt&i lietode  iudgement dilakukin apabita data  sedikit  atau tidak dapat kiti retanui, atau  Jata  tersebut hanya dapat dipakai.untuk melakukan peiamatan jangka pendek.  Metode  ini berdasarkan  pertimbangan  tertentu It", X"lorpol  pira ahli yang memang  memiliki  pengetahuan atau keahlian  pada bidang  tersebut.
61
Menurut  A.H. Unes (1996:24),  peramatan iangka pendek biasanya lebih baik. dilakukan,, oleh oomputer dibandingkan oleh orang. Untuk peramalan' jangka' paniang,,metode yang digunakan bbih cenderung .menggunakan.  rnetode: .leualitatit  dibandingken kuarrtitatil,  kareni peramalan jangka  panjang lebih berhubungan dengan masalah-masalah yang  sifatnlra stratggic. Metode time series  berhubungan dengan metode peramalan yang ',menggunakan dita masa.lalu unluk kemudian rmncoba rnempreoikiit<an masa yang  akan  datang. Mebde yang  dapat  dipqkai pada oatra time series: Jngyng  ave€ges, exponantiat srTpothing,, regf€oi, dekormodd serta  AR{MA Wilson-Keating, 2001 :S1).
Dibawah ini terdapat  kerangka  untuk memilih  metodo peramalan )rang dapat dipakai untuk data time s€ries. pada tabet dhawah ini pernilihan metode peramalan  didasarkan pada pola data yang ada, jumlah dari data tersedia,  serta  jangka ,waktu peramalan yang akan dilakukan.
:
Tabel 1.1. Kcrangka untuk  memlllh  motodc peraralan
Datr Horlzon
lor Mriving  av€rages Exponential Smoothing: Simple Adaptive  Response
Holts
Winters
Regresslons '

## Based:
Trend Causal Time  series decomposition ARIMA Statiohary
Stationary Stationary Linear Trend
Trend  & Stationary Linear  and  non liniear trend  with oi witrorfi  seasonality Car handle nearly alldata patterns
Can  handle  trend, seasonal, and cyclical  pattems Stationary or: trangform€dto Numbef equals  to the periods  in the moving avgrage 5to10 10to 15
10 to 15
At least4 or 5 por seas0n
' Mlnimwn  of lowith 4 or 5 per saason if sasonlityF induded Minimum of f0 per independept variable
Enough  to see two peaks  and through in the cycle
Minimum of 5O Veryshort Sttort Short Short to
medium
Short to medium
Short to medium
Short,
medium, atd long Short,
medium, and  long
Short, medium, and
Volume. 11, Nomor 1, Januari2007
Dari  tabel diatas  diketahui  bahwa  disaat  kita akan menentukan metode peramalan  apa yang paling tepat untuk data kita,  kita dihadapkan pada jangfa  walctj peiamifin  ying'al€n k1a buat. Metode yang dipakai untuk 'ni"inOr"t  perlmalan iangki sangat  pendek, pendek,  menengah,.9"n pi.i"ng O"tbiO". pttd"Oian jang[a  waktu peramalan juga menuniukkan ;;;6;d;" ju mtah kebutuhan batl yang. harus terledia,-lemaki n panjang i"ngX" *aktu peramalannya semakin banyaf iultaf data yang 'OUiiunf"nny".  balam melikukan peramalan, iumlah  data seringkali merupakan  permasalahan,  seperti n'ast.penelitian -Ya1s dilaku$n oj9!
Sp-iOii.g oin Cn"n  (200d:$i l: Lim.ited  historicat data (fewar than 100 oli"*"iiors/ is a/so irOt"^ ii predicting shortterm aylyit or unstable ii^i tii"s. A gayesian  dynamic linear time seri99 model is proposed  as an aftemative tinnique for for*asting demand in dynamically changing environment.
3. Pengutlan  stasioner  dan  apllkasl  metode ner.ama]1-
Pola dari oata yang kita miliki  sangat menentukan metode peramalan  yang Oapat  tiita -p"fai. Kita harus mengetahui  aqakah data
V"i.rg riit miririi'"r.iiriN poi"itend., musiman,  atiaupun siklus. Dari sekian l,aniat metode V"ng dijbfaskan diatas semua metode untuk peramalan
iangr" sangat ien;er'atau jangka.pendek membutuhkan data yang bersifat staeioner. Data yan! Uersit-at stasionqr  yaitu. iika rata'rata'
varians, ataupun autoXovdrianis' lpada berbaga!  lag) dari data  tersebut tetap sama,' artinya O*a tei'seUut tidali bervariasi antar waktu'
SeObngkan data non  stasioner berarti data tersebut  akan  memiliki rata- rata da-n varians  yang  bervariasi  antar waktu'
Untuk r.nsrii ,i"sion"r atau tidaknyg data yang kita miliki, Tak? salah  satu metodd V"ng sering  dipakai  aa-ahn pengujian unit root (unit t*t t"O pada  EVIEWS. peng-uiiah unit root test pada EVIE\ /S dengan ,"nigd;t", Dickey-Fuler r6st (pF-Tesg gengT.?:umsi tidak adanya hubungan  antar variible gangguan. Suatii data Oinitai stasioner-qplbila naiif p-erf,itungan Oari Of iesiierseUut menunjukkan.hasil  nilai ADF Test ieUitr'tecil diSandinlfan dengan  nilai kritisnyi. Apabila. pada pengujian p"rt"r" (yaitu p"nduii"n paJa tingkat level) menunjukkan  bahwa hasil ADF Test lebln Uesii Oari iritai kritiinya  maka pengujian akan dilaniutkan ild"1i|i.;tti|rt oitt"i"*e, jir.a padaiahap firit djftere.nce-pun hasil  ADF T;;trF masih lebih be;;r dibandingkin nilai kritisnya maka akan dilaniutkan  pada tahap  second  ditference'
contoh dari pengujian  unit  root test pada  EVIEWS  d91gan  menggunakan

## OFi.tt
Oap'at olitiat pada  hasil pengujian  dibawah  ini:
63
Tabel 1.2. Unlt RootTgstl€y€],' -,'
sst$G$stic . , .-0.349025' 1o/o grilicalvalue"
..:.,,i.:,.. .,.:, ,.. . 5%  'GriticalValue
4.32ffi -3.2195 09/. Ctitical Value -2.7567
critfcal tdtes for r$ectlon of;hypoftesF of a unit  root. ',:-i,t ... .t  .  :g:1..'l
.; lgvel rhenuniukkan'bahwa  nilai ADF t€st'masih
I proseo dilaniutkan  dengan idalrlbd':fiilai  krtisnya (€.9,49045 > .43460;
reei dillnlutkan dengan  pengufian mda tingkat
ADF Test $distle; : '{.368605
rMacl(hrwr
ADF TestStati# , .-S.Otqoq
'MacKinnon
1% CriticalValrre*
5% Cr|ticel,Vafue.
lOo/o
1olo CdticalValue* 5% critbal value Thbcl, I 14.,Udt noot Ts.t,Dlflh€nce 2
. *4.4613 -3.2695
-4.6405 -3.3350

## Valwe
Flasil pengqjian pada tahap ini menghasilkan nilai ADF Tesr yang lebih kecildibandingkan  nilai krltie 10% ( -3.016005 < -2.8169), sehingga pada  kondisi tersefut data tersebut  sudah  stasioner.
Peramalan akan dihkukan dengan menggunakan data yang stasioner atau data yang  sudah distasionerkan dengan cara men- difference datra tersebut. Teknik yang cukup mudah untuk men-differcne yaitu  dengan menggunakan fungsi diffCrerce pada MINITAB.  Difference sebetulnya.-aCehh." Suatu proseq qntqk membuat data rata-ratra atrau variansnya  sama  pada  variasl  waktu yang berbeda dengan  mencoba menghilangkan  pengaruh trend dan musiman dari data yang bersangkutian. Ini dapat  dilihat dari tungsi dlfference sendiri yang mengurangidatra  saat inidengan data  periode  sebelumnya.
Volume. 11, Nomor 1, Januari20OT
contoh darl prosee dlfferencepadatllNlTAB dapat dillhat
Pada tabel dlbawah Inl: Tabel 1.5. Gontoh hasll proses dlffercnce
Data 357 156 192 20 10 175 80 ,188 186 276 116 313 Dlfferencel Dlfference2 Data Peramalaq .201' 36" -172 -10 165 -95
108 -2
90 -160
197
t * 237 -208 162 175 , 1260 203 -1 10 92 -zffi
357
0 0 237 0 162 175 0 203 0 92 0 357
Apabila  sudah  didapatkan  beberapa  metode  peramalan yang dapat dipafli ,ntuX  O"ta ying bersangkutan, maka k1a dapa! memulai m'elakukan peramalan. Setelah p-eramalan dilakukan, maka proses sefanjutni"  dO"nn memilih  metode  yang  paling  sesuai  dengan  data yang kita miliki. untuk memilih metode  peramalan  yang  paling sesuai dengan data
V"ng iit" miliki, yang harui  kita perhatikan adalah mencari error  atau iriuian kesalahan tirkecil  dari ieriap metods peramalan  yang-ada' lfutan kesalahan  yang sering dipakaiadalah MAD,  MSE, dan MAPE. -'- f.ifritung"n dfurin t<eiadnan  tersebut, yaitu (Heizer-Render' 2003:'113-114);
i ' 1. Mean'Absolute Deviationt, is a measure of ,the overall  forecast errortor
a,model.  ' - Z]aaiat - fiir4castl n.,
Mean Squared Enor,'is the average.ot.the  squared ditferences between  the forecasted End  observed  values'
l.(forecast -error) vtoE = n
3. Mean Absotute Percentage Enor, the average of the absolute difterences  between the t6recast and  actualvalues, expressed as
a percent of actual  values.
MAD
Bina  Ekonomi  Maialah  llmiah  Fakultas  Ekonomi  Unpar
65
actwl, - forecasti lt actual,
Sebagai contoh data yang  sama dipafai diatas kita coba untuk dibuat peramalannya.  Hal perhma yang kita lakukan  adalah mencoba fg.lggambarkll dqta tersQbut dalam  bentuk  grafik,  dengan triiuan  aggr lebih memudahkan  kita melihat  apakah datra tersbut memilikif6nO atau / dan.musiman.  siklie sulit'ililihat  untuk datra yang  hanya tersedfa selama ,le_tahun, karena siklis :sendid  biasanya pola yang teriadir selama bebelqpa  tahun. Apabila;tiudah  diketahui pota datanya mile langkah selanjutnya  adalah  mengg.stasioner  atau iidarnya odta teri€but u-ntuk selanjutnya  dipilih metodepbramalannya yang  paling  sesuai derqan data yang bersanhgkutan'
Ganrbar 1.1. prbt data
, s9o 6 200 ioo .0
,ladar
. Dari plot data  tereebrrt dapat dfihet bahwa pola dari data.tersebut sudah  stasioRer, dlinarb nild data tersebuil'borada  dildsaran  ,niki.rrata*ata tertentu dimana data tersebut akan turun, ksnr.rdiern Bkarrnak kgnbd{r  Apabila kita  merujuk  kepada tabel kerand<a pgmlttnn mdqde  psramalan  diatas maka metode  peramalan  yang  dapat dipakai  untuk meramattcan  Oata tersebut untuk jangka pendek adatah  metode peramahn  moving averago (g) atau (6) bulanan, metodo  surgle exponenlid vnmhing .dan metoda do$b -exponential'smoothins.
Perhitungan perarnalan akan dibkukan. dengan rnenggunaka:n MlNfrAB,  untuk rnoving aveiage (3) buhnan didapat hasii-sebagai berikut:
Data C4 Length 12.0000
.NMissing 0
' Moving-avefigi- -r  '  .  '":  "'
; '::;:' :'  :'' :
Lcingithi 3  '  ':.!-  :  r  1"  :.
: .: ..: r-,.i .,.. 66 Volume. 1 1, Nomor 1, iJanrtrl  2@7
Accuracy ![easures DTAPE: 47.5 titAD: 109.1
MSD: 18707. L
Dari hasilnya  diketahui bahwa data tersebut terdiri dari 12 periode dengan nilaiMAPE, MAD, dan  MSD sepertitertulis  diatas'
Untuf moving aveiage (6) bulanan  didapat hasilsebagaiberikut:
DaEa c4 Length L2 ' 0000
NMissing  0 !
Moving  Average Length: 5
AccuracY  lleasures tr[APE: 48.8 llAD: L20.t MSD: 20872.5
Gambar 1.2' Plot Peramalan  MA (9)

## Moving Average
a A.lud . Pr.,&.l./, - Actrd -  - Prqbld 300. * 200 o 100 o libvhO Av.|$ lJ|gth 3 tflPE: a7 'C llAO: l@.1 l€Oi ltTot'l Time
Dari hasilnya  diketahui  bahwa  data tersebut terdiri dari 12 periode dengan  nilai  MAPE,  MAD, dan MSD sepertitertulis diatas.
Untuk metode single exponentiil  smoothing didapat  hasil  sebagai berikut:
Data C4 Length 12 ' 0000
Nltissing 0
Bina Ekqromi Maialah  llmiah  Fakultas EkonomiUnpar 67
Smoothing Constant : l
Alpha:0.115139
Accuracy Measures IIAPE: 50.4 MAD:. . 104.d MSD: 157e4.8 . '  .'r:  .r,.', ,';,;' ..::.f ....:.: ,  ^  .. . ...ti-r j.,..,-, r,:.. 1  .,.  : -.. il:l.it ..
. D?.tf.lqqilnyd diketahui bahwa  data telsbbut  terdiri dari'12 periode dengan nilaiMAPE, MAD, dan MSD sepertitertulis diatas.
Gambar 1.2. Plot peramalan  MA (6) MA (6) l 300 r, 200 o ro0 0 Gamhr !.2. 300 1 200 () t00 ,.o
Untuk metode double sebagaiberikut: Data
C4 tength L2.0000
6 t0 Tim e Plot Peramalan Slngle  Exporienttat gmoothtng
a  Actul . Pndlot.d - Aqtnl ' -  - pr.dlottd llov lng Av a[ga L.ngth; 0 IIAPE: 'tt.! MAO: t20.t UaOi 2o!?A.e 9ES a Actcal . PEdht.d - Actual -  - PDdht.d 3Doothlne Cah.lrnt Ahh.: O.lta LAPEi 60.4 ra6:.  r., to4.c I?o, ritzt.t : '.;..' ' ' .,
, didapat haiit 68 NMissing 0 Volumg. '11; Nomor 1,;Jansafi 206?
Smoothing Constants A,lpha (level) t 0.223445 canna (trend) : 0,289877
Accuracy Measureg IIAPE: 50 . 1 l{AD: 111 . L MSD; 18087.5
Dad hasilnya  diketahui  bahwa  data  tersebut terdiri dari 12 periode dengan  nilai  MAPE,  MAD, dan MSD sepertitertulis diatas.
Gamhr  1.9. Ptot Peramalan  Double  Exponentlal  Smoothlng
dsg
a aolual - Pndlol.d - aolur{ tioottht Cc[latlt Alrh.  (bY.lr: O.tat o.ilhr (lt  nd):  o.2to t00 0 IAP€: .O.I IAO: lll.l LaD: taolt.a o
't ,,r"
untuk data  diatas dapat kita rangkum  hasilnya  adalah sebagai bedkut:
Tabl1.6. Hastl Enor turamalan
Enorllfplto*
,rA(e) nA$) sEs DES MAPE 47.6 $.8 60.4 60.1 MAD 109.1 120.1 lu,0 111.1 MSD 18707.1 20872.5 ,5n24.8 18087.6
Dari trabel diatas dapat  dilihat nilai kesalahan  paling  kecil untuk MAPE terdapat  pada  metode Moving Average 3 bulanan, sedangkan untuk MAD' dan MSD yang terkecil adalah pada metode Singfe
Etponential Smoothing.  Dikarenakan metode pemllihan kesalahan yang p"iing umum  dipakai iOabn MAD  dan  MSD  maka metode  yang dipilih adalah Singrle Exponentiaf  Smoothing.
69

## 4. Kesimpulan
Peramalan harus memiliki dua nilai, yaitu .nilai peramalan itu sendiri dan nilai  kesalahan.  Peramalan adalah segala  sesuatu yang  kita pikir  akan terjadi pada  masa yalg akan datang Sedangkary  perencanaan adalah segala sesuatu  yang kita pikir harus terjadi dimasa yang akan datang. Jadi melalui perencanaan kita berusaha untuk mencapai kejadian-kejadian dimasa yang akan datang, sedangkan  kitra hanya menggunakan  peramalan hanya untuk memprediksinya.  perencanaan yang  baik akan  menggunakan  peramalan  sebagai  inputrrya.
Dalam rnelakukan peramalan, Chase;  Aquilano dan Jacpbs (1998:498)  mengingatkan  bahwa membuat peramalan yang sempurna biasanya tidak mungkin. Tedalu  banyak faktor-faktor yang lingkungan perusahaan yang tidak  dapqt diperkirakan dengan  pasti. Sehingga daripada mencari peramalan  yang tepat, akan jauh lebih  penting bagi perusahaan untuk selalu melakukan kaji ulang terhadap  peramalan yang dibuat dan untuk  mencoba terbiasa dengan peramalan'ying  tidak aliura[ Hal tersebut  diperkuat dengan  penglitian yang dilakukan oleh Lun li, Erlebacher, dan Kropp  (1997:341) yang menyatiakan bahwa kemampuan memprediksi  permintaan dapat ditingkatkan melalui peningkatan frekuensi perbaikan peramalan. Karena peramaran seralu mienjadi subyek dari kesalahan,.maka  perusahaan  membutuhkan bufter sirck untuk  meniamin  produknya selalu tetsrdlia (Lines,  lgg6:24).

## Daftar  Puetaka
Chase,  Richard B; Nicholas J. Aquilano; F. Robert Jacobs. AOO0. Opentions Management For Cunpetitive  Advantage. 9h edition. McGrawHill Higher Educatih
Heizel Jay & Barry Render. 2€n2.  Operailon  Managerie4f.-:7f edition. Prentice  Hall. Hgpe,- - Ctrts-ti!9, q Abn  , Muhlernann,!997. Seruice OperafiAns llanagement: Strategy, Design,  and  Detivery. prentice Hall.
Lewis, coffin o. 1997. Demand  Forecasting and lnventory controt. John
,Lines, A:fl;;1996.  Forecasting-  kW togood servi@ at low cost. lqgisfbs ,lnfgrmdiiOn Manqpnqrf. VolurrF,g nurnber  4,page 24-ZV. il .  ;:  i ..,-{ ,  .... .. i
Keating. ?o0z. Busnress Foreasting with Based ForecatsX' Software.4h edition.
'  .: '''  .',  I.r .  I  j,r, ,
Wilson, Holton J. & Barry accompanying  Excell McGraw-Hill.
70 Volume. J 1, Nomor 1, Januari 2007