Anda belum login :: 23 Nov 2024 03:56 WIB
Detail
ArtikelIntervensi Pengambil Keputusan pada Sistem Forecasting  
Oleh: Kholidasari, Inna
Jenis: Article from Proceeding
Dalam koleksi: Prosiding Seminar Nasional Teknik Industri Badan Kerjasama Penyelenggara Pendidikan Tinggi Teknik Industri (BKSTI) 2014: Bukittinggi, 2-4 September 2014, page 2: 215-220.
Topik: forecasting; forecasting error; intervensi manusia; pengambilan keputusan
Fulltext: 33. bksti7-214 (Inna Kholidasari) 215-220.pdf (501.8KB)
Isi artikelForecasting merupakan proses dimana pengambil keputusan dalam sistem produksi memprediksi jumlah permintaan barang pada periode yang akan datang. Dalam dunia bisnis, forecasting menjadi acuan untuk membuat perencanaan dan pengendalian produksi. Saat ini telah banyak dikembangkan model forecasting, baik berupa model kuantitatif (statistical forecasting model), kualitatif (judgemental forecasting model), maupun kombinasi antara model kualitatif dan kuantitatif. Penelitian ini menganalisis keefektifan dari penggunaan model kuantitatif yang melibatkan intervensi manajer (pengambil keputusan) untuk menentukan hasil akhir dari proses forecasting. Menggunakan 671 data dari suatu perusahaan farmasi dengan time series selama 6 periode (bulan), forecasting dilakukan dengan mengaplikasikan model Single Exponential Smooting (SES). Hasil forecasting dari metode SMA ini merupakan hasil forecasting yang hanya menggunakan metode kualitatif yang kemudian disebut dengan System Forecast. Perusahaan tempat data diambil juga menyediakan data dimana System Forecast telah diubah oleh manajer berdasarkan informasi tambahan (contextual information) yang kemudian disebut dengan Final Forecast. Kesalahan peramalan diukur untuk kedua jenis hasil forecasting dengan menggunakan delapan metode pengukuran. Kemudian, dengan membandingkan besarnya kesalahan peramalan untuk System Forecast dan Final Forecast, ditemukan bahwa Final Forecast memiliki forecasting error yang lebih kecil. Dengan kata lain, dapat dikatakan bahwa intervensi manusia memberikan dampak yang positif dalam memprediksi jumlah permintaan produk di masa mendatang
Opini AndaKlik untuk menuliskan opini Anda tentang koleksi ini!

Kembali
design
 
Process time: 0.015625 second(s)