Metode Kausal
Metode peramalan kausal mengembangkan suatu model sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variable-variabel lain yang dianggap berpengaruh. Sebagai contoh, permintaan akan baju baru mungkin berhubungan dengan banyaknya populasi, pendapat masyarakat, jenis kelamin, budaya daerah, dan bulan-bulan khusus (hari raya, natal, tahun baru). Data dari variable-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari model peramalan yang diusulkan.
Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variable penyebab terjadinya item yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, output dapat diketahui jika input diketahui.
Metode Regresi dan Korelasi
Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan estimasi menggunakan teknik “least squares”. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ini sangat baik untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya kurang begitu baik.
Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Data yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah data kuartalan dari beberapa tahun lalu.
Contoh : Data berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa pecan di penginapan Marthy and Polly Starr di Marathon, Florida. Jika peramalan menunjukkan bahwa akan dating 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan.
Semoga bermanfaat
SALAM SUKSES
SALAM SUKSES
EmoticonEmoticon