Quiz AKM-5

Peramalan jangka panjang umumnya digunakan untuk:

• Menentukan jumlah tenaga kerja harian

• Menganalisis rencana operasi dalam 6 bulan ke depan

• Merencanakan kebutuhan bahan baku dalam satu bulan

• Menentukan jadwal kerja mingguan

• Mengembangkan lokasi dan fasilitas produksi baru

Metode peramalan kuantitatif yang menggunakan sekumpulan data masa lalu untuk melakukan peramalan disebut:

• Metode Delphi

• Model Asosiatif

• Model Time-Series

• Survei Pasar Konsumen

• Rata-rata Bergerak

Teknik peramalan yang meminta pendapat sekelompok kecil manajer tingkat tinggi untuk menghasilkan estimasi permintaan disebut:

• Metode Delphi

• Gabungan Tenaga Penjualan

• Survei Pasar Konsumen

• Pendapat Juri Eksekutif

• Model Asosiatif

Perbedaan utama antara model time-series dan model asosiatif adalah:

• Model time-series menggunakan data masa lalu, sedangkan model asosiatif mempertimbangkan variabel sebab akibat

• Model asosiatif lebih akurat dibandingkan model time-series

• Model time-series hanya digunakan untuk peramalan jangka panjang

• Model asosiatif tidak memerlukan data historis

• Model time-series hanya digunakan dalam peramalan ekonomi

Salah satu kelemahan metode rata-rata bergerak dalam peramalan adalah:

• Tidak dapat digunakan untuk peramalan permintaan produk

• Tidak dapat menggambarkan tren dengan baik

• Terlalu sensitif terhadap perubahan data

• Hanya dapat digunakan untuk peramalan jangka panjang

• Mengabaikan semua data masa lalu

Faktor yang dapat menyebabkan pola data musiman dalam peramalan adalah:

• Perubahan tren pendapatan masyarakat

• Fluktuasi ekonomi dalam jangka panjang

• Perubahan demografi penduduk

• Lonjakan permintaan restoran pada akhir pekan dan hari libur

• Fluktuasi inflasi tahunan

Jika suatu perusahaan menggunakan metode penghalusan eksponensial dengan α = 0,8, maka dampak terhadap perubahan terbaru dalam data adalah:

• Perubahan terbaru memiliki pengaruh besar terhadap peramalan

• Perubahan terbaru tidak mempengaruhi peramalan

• Peramalan menjadi kurang responsif terhadap perubahan data terbaru

• Peramalan lebih stabil tetapi kurang akurat

• Tidak ada hubungan antara α dan peramalan

Dalam siklus hidup produk, tahapan di mana tingkat penjualan mulai menurun karena munculnya produk substitusi adalah:

• Perkenalan

• Penurunan

• Kematangan

• Pertumbuhan

• Stabilisasi

Peramalan permintaan memiliki dampak langsung terhadap:

• Desain logo perusahaan

• Kapasitas produksi dan sumber daya manusia

• Pemilihan warna produk

• Kebijakan pemerintah tentang pajak

• Penjadwalan liburan karyawan

Jika permintaan bulan ini adalah 150 unit dan perusahaan menggunakan metode naïve forecasting, maka peramalan untuk bulan depan adalah:

• 120 unit

• 130 unit

• 150 unit

• 180 unit

• Tidak dapat ditentukan