Peramalan merupakan bagian integral dari kegiatan pengambilan keputusan
manajemen. Hampir setiap keputusan yang dibuat oleh manajemen menggunakan
pertimbangan peramalan. Teknik peramalan dikelompokkan kedalam dua kelompok yaitu
teknik kuantitatif dan teknik kualitatif. Model peramalan dengan teknik kuantitatif
dikelompokkan lagi menjadi dua yaitu model deret berkala dan model kausal. Kriteria yang
paling sering digunakan untuk pemilihan metode peramalan khususnya pada model deret
berkala adalah akurasi.
Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi akurasi sebuah peramalan yaitu
jumlah data, metode peramalan, pola data dan horizon waktu. Dari faktor-faktor tersebut
belum ada penelitian yang meneliti pengaruh faktor jumlah data terhadap akurasi
peramalan. Sehingga rumusan masalah dari penelitian ini adalah bagaimana pengaruh
jumlah data terhadap akurasi metode peramalan pada model deret berkala.
Pengaruh jumlah data terhadap akurasi diketahui melalui desain eksperimen Latin
Square Design dengan pengulangan sebanyak 10 kali. Faktor yang diteliti untuk diketahui
pengaruhnya adalah jumlah data dengan level faktor 48, 60, 72 dan 84. Terdapat dua faktor
lain yang menjadi pembatas randomisasi pada penelitian ini yaitu metode peramalan dan
pola data. Metode peramalan yang digunakan adalah single moving average, double
exponential smoothing, dekomposisi serta box-jenkins. Sedangkan pola data yang
digunakan adalah pola data stasioner, trend, siklis dan musiman. Variabel respon yang
digunakan adalah MAPE. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan bantuan software
minitab dan Microsoft excel.
Berdasarkan hasil eskperimen diketahui bahwa jumlah data berpengaruh secara
signifikan terhadap akurasi metode peramalan pada model deret berkala. Artinya untuk
mendapatkan akurasi yang baik pada peramalan deret berkala, jumlah data harus
dipertimbangkan. Dengan bertambahnya jumlah data, akurasi peramalan semakin baik
untuk semua metode peramalan dan pola data kecuali pada pola data stasioner.
Jumlah data 72 dan 84 memiliki akurasi yang baik. Sehingga dapat disimpulkan
jumlah data minimum yang memberikan akurasi baik untuk peramalan deret berkala adalah
72. Metode box-jenkins merupakan metode dengan akurasi yang terbaik untuk semua pola
data dan jumlah data. Metode dekomposisi dapat digunakan sebagai alternatif jika karena
suatu hal metode box-jenkins tidak dapat digunakan