| dc.description.abstract | Sebuah stasiun televisi sangat memerlukan iklan sebagai sumber pendapatan. Metode peramalan diperlukan untuk mengetahui jumlah iklan yang akan dikeluarkan oleh pengiklan di televisi pada waktu yang akan datang Selama ini metode peramalan yang digunakan stasiun televisi adalah metode Winters Multiplikatif dengan besar parameter yang telah diteritukan sebelumnya. Metode ini sudah tentu mempunyai kelemahan yaitu tidak didapatnya model terbaik karena model lain tidak dilihat dan dibandingkan. Untuk mengatasi permasalahan, dalam penulisan ini metode Winters dilakukan dengan terlebih dahulu mengidentifikasi model yang cocok diterapkan pada data pengeluaran iklan. Selain menggunakan metode Winter juga dilakukan metode ARIMA sebagai pembanding.
Hasil terbaik yang diperoleh menggunakan metode Winters Multiplikatif adalah dengan a = 0.5, β 0.001, dan y = 0.001 serta MAPE-11%. Menggunakan model tersebut dilakukan peramalan enam bulan ke depan, MAPE peramalannya sebesar 10.84%. Sedangkan model terbaik menggunakan metode ARIMA dilihat dari nilai AIC minimum adalah ARIMA(0,1,0)(1,0,1)12 dengan MAPE model sebesar 6.75% dan MAPE peramalan sebesar 10.07%. Besar nilai MAPE menggunakan metode Winters maupun menggunakan metode ARIMA kurang dari 25%, sehingga model sudah baik. Metode ARIMA(0,1,0)(1,0,1)12 lebih baik dibandingkan dengan metode Winters karena nilai MAPE, baik MAPE model maupun MAPE peramalannya lebih kecil. Model ARIMA(0,1,0)(1,0,1)12 mempunyai persamaan sebagai berikut
YY-0.61703-12 +0.61703-13 +0.70749+a,
Model tersebut mempunyai nilai AIC sebesar 1564. 20663 dengan simpangan yang relatif besar pada setiap akhir tahun. Ramalan untuk pengeluaran iklan akan meningkat sebesar 50.17% dibanding periode yang sama pada tahun 2001 dengan pengeluaran tertinggi pada bulan November 2002 dan terendah bulan Desember 2002. | id |
