Metodología Media Móvil Peramaliana Con Tendencia Lineal

Peramalan (pronóstico). Adalah seni dan ilmu memprediksi perisha-peristen yang akan terjadi dengan menggunakan datos historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk modelo matematis. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertendou metode mana yang digunakan tergantung dari datos informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dentro de un prakteknya terdapat berbagai metode peramalan Antara permanecido: Peramalan berdasarkan jangka waktu: 1. Peramalan jangka pendek (. Kurang satu Año, umumnya kurang Tres bulan digunakan Untuk Rencana pembelian, kerja penjadwalan, jumlah los conocimientos tradicionales, Tingkat Produksi), 2. Peramalan jangka Menengah ( Tres bulan hingga Tres Año. digunakan Untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran Produksi dan menganalisis berbagai Rencana Operasi), 3. Peramalan jangka panjang (Tres Año atau Lebih, digunakan Untuk merencanakan produk baru, penganggaran modal, Localidad fasilitas, atau ekspansi dan Penelitian Serta Pengembangán). Peramalan berdasarkan rencana operasi 1. Ramalan ekonomi. Membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan indikator perenanan lainnya, 2. Ramalan teknologi. Berkaitan dengan tingkat, kemajuan teknologi dan produk baru, 3. Ramalan permintaan. Berkaitán dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi, kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan. Peramalan berdasarkan metode / pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. Menggunakan berbagai modelo matematis atau metode estadística dan datos historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan, 2. Peramalan kualitatif. intuisi menggunakan, Pribadi pengalaman dan berdasarkan pendapat (judment) Dari yang melakukan peramalan Metode peramalan: Peramalan berdasarkan metode terbagi menjadi 2 yaitu: 1. Metode Kuantitatif Metode Peramalan Kuantitatif de Dapat dikelompokkan menjadi Dua jenis, yaitu: 1. M odelo seri waktu / metode Deret berkala (series de tiempo) metode yang dipergunakan Untuk menganalisis serangkaian datos yang merupakan fungsi dari waktu, 2. M odelo / kausal metode (causal / modelo explicativo), variabel mengasumsikan yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (variable independiente ). 1. Modelo Seri Waktu / Metode: 1. Rata-rata bergerak (medias móviles), 2. Penghalusan eksponensial (alisamiento exponencial), 3. Proyeksi tendencia (proyección de tendencia) 1. Rata-rata bergerak (medias móviles ), Rata-Rata Bergerak Sederhana (promedios móviles simples). Bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (promedios móviles ponderados). Apabila ada pola atau tendencia yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru: 2. Penghalusan eksponensial (suavizado exponencial), Penghalusan Eksponensial. Metodo peramalan dengan menambahkan parámetro alfa dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dentro metode ini berasal dari pembobotan / timbangan (faktor penghalusan Dari-Periodo Periodo destacada yang berbentuk eksponensial. 3. Evolución Proyeksi (proyección de tendencias) regresi Metode proyeksi tendencia dengan, metode merupakan yang dignakan baik Untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini tendencia Garis merupakan Untuk persamaan matematis merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan Antara variabel yang diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri dari:.. metode regresi dan kolerasi, metode merupakan yang digunakan baik Untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik mínimos cuadrados yang dianalisis secara statis. Resultado de modelo de entrada, metode merupakan yang digunakan Untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan Untuk menyusun tendencia y economía jangka panjang. Modelo ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan Untuk jangka panjang dan jangka pendek . Peramalan menggunakan metode regresi: Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan. hal hal yang Perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi - kondisi seperti: Adanya Informasi Masa Lalu Informasi yang ada de Dapat dibuatkan dentro bentuk de datos de datos dari (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola datos yang ada Masa Lalu Akan berkelanjutan dimasa Yang akan datang. Adapun de datos de datos de yang ada dilapangan adalah: Musiman (estacional) Horizontal (estacionario) Siklus (Cylikal) Tendencia Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang de Dapat digunakan yaitu: Analisi Deret waktu (series de tiempo), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan Variabel waktu Análisis Sección transversal atau sebab akibat (método causal), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi. Ada Dua pendekatan Untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis Deret waktu dengan metode regresi Sederhana yaitu: Analisis Deret waktu Untuk regresi Sederhana linier Analisis Deret Untuk regresi Sederhana yang no linier Untuk menjelaskan hubungan Kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y Variable dependiente (variabel yang Dicari) X Variable independiente (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut: Dimana a dan b adalah merupakan parámetro yang harus dicari. Untuk mencari je de calificación de Dapat un digunakan dengan menggunakan rumus: kemudian je de calificación de Dapat b dicari dengan rumus: 2. Metode Kualitatif Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif. Dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satang orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknik / metodo peramalan, yaitu: Juri dari Opini Eksekutif. metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok Kecil manajer puncak / alto directivo (pemasaran, Produksi, teknik, Keuangan dan Logistik), dikombinasikan yang seringkali dengan modelo-modelo statistik. Gabungan Tenaga Penjualan. Setiap tenaga penjual, meramalkan, tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian, digabung, pada, tingkat, provential, nasional, mencapai, ramalan, secara, menyeluruh. Metode Delphi. Dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan Banyak pihak, yaitu párrafo staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya Untuk dipakai párrafo ahli dentro menganalisisnya. En este momento, no hay ningun comentario. Volver a la lista de resultados de la búsqueda por: aktualnya diharapkan mendekati aktualnya. Survai Pasar (estudio de mercado). Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potensio terhadap rencana pembeliano pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ramalan Bila peramalan sudah selesai, yang paling adalah tidak melupakannya. Sangat jarang manajer yang Ingin mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tidak akurat, tetapi Perusahaan Perlu menentukan mengapa permintaan Aktual (variabel yang diuji) secara signifikan berbeda dari yang diproyeksikan. Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalá menggunakan isyarat arah. Isyarat Arah (señal de seguimiento). adalah pengukuran tentang sejauh maná ramalan memprediksi je de calificación Aktual dengan baik Isyarat Ara, dihitung sebagai jumlah kesalahan ramalan berjalan (que se ejecuta suma del error de predicción. RSFE) dibagi dengan deviasi Absolut media (MAD) Prosedur Peramalan Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan Metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah: Mendefinisikan Tujuan Peramalan Misalnya peramalan de Dapat digunakan Selama masa pra-Produksi Untuk mengukur Tingkat dari Suatu permintaan. Membuat diagrama pencar (Plot Data) Misalnya memplot demanda contra waktu, dimana demanda sebagai ordinat (Y) dan waktu sebagai eje (X). 3. Modelo de memoria peramalan yang tepat Melihat dari kecenderungan datos pada diagrama pencar, maka dapat dipilih beberapa modelo peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (error de previsión) Keakuratan suatu modelo peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai datos yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktual dan nilai ramalan disebut sebagai kesalahan ramalan (error de pronóstico) atau deviasi yang dinyatakan dalam: Dimana. Y (t) Nilai datos Aktual pada periode t Y (t) Nilai hasil peramalan pada periode tt Periodo peramalan Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (suma de errores al cuadrado) dan Estimasi Standar error (VER error estándar estimado) Memilih Metode Peramalan Dengan kesalahan yang terkecil Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara significante pada tingkat ketelitian tertentu (Uji estadística F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah pola datos menggunakan metode peramalán tersebut sesuai dengan pola datos sebenarnya. Experimento METODE PERAMALAN Miscelánea Metode Mercado (Percobaan Pasar) Yaitu Suatu Cara Untuk membuat peramalan permintaan dengan melakukan uji coba pada Segmen atau Bagian Pasar tertentu. Uji coba dilakukan dengan miembro de perlakuan tertentu terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. El metodo en el biasanya digunakan untuk produk baru atau produk yang mengalami inovasi atau pengembangan. 8211 Contoh. Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara gratis 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produk tersebut atau memberi diskon saat produk ini launching. Seilah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual secara stabil pada harga Rp 4.000,00 karena termasuk produk baru olear karena itu tetap dijual di bawah harga pasar agar en el menarik minat konsumen. Metodología Peramalan Dengan Pendekatan Investigación de mercado Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (investigación de mercado) karena bagian pemasaranlah yang secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metodo peramalan yang sering digunakan yaitu: 8211 Encuesta Pelanggan Encuesta pelanggan merupakan suatu metodo yang digunakan untuk mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen secara langsung atau miembro kuisioner yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer teléfono atau alamat pada Suatu produk agar konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran ataupun kritik. Peramalan merupakan aktivitas fungsi Bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk UIT de Dapat dibuat dentro kuantitas yang Tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variable peramal, sering berdasarkan datos deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formal maupun informal (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitivo). Peramalan, memiliki, sifat, saling, ketergantungan, antar, divisi, atau, bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasia, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal Pokok yang Harus diperhatikan dentro de prosas peramalan yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan datos yang relevan berupa Informasi yang de Dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi datos yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan peramalan yaitu dengan pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metodología peramalan kualitatif digunakan ketika data historis tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalá metode subyektif (intuitivo). Metode ini didasarkan pada informasi kualitatif. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian de masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat subjektif (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua tipe, causal dan series de tiempo. Metodo peramalan causal meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan serie de tiempo merupakan metodo kuantitatif untuk menganalisis datos masa lampau yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai de masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Modelo de producto de la marca de fábrica de la fábrica de la impresión de la pared de la pared de la pared de la pared del modelo de la pared del modelo del modelo de la pared de la ventana. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada pola datos yang ada. Empat pola data yang lazim ditemui dalam peramalan (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Horizontal Pola ini terjadi bila data de la sekitar-rata-ratanya. Produce yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selma waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan en el mar. Pola musiman terjadi bila nilai datos dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan en el mar. Pola ini terjadi bila los datos de los flujos de flujos de datos de la jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pola Tendencia terjadi bila ada kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam datos. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pronosticar adalah peramalan atau perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan datos yang terdapat de masa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Pronosticar diupayakan dibuat de Dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (error de predicción) yang biasanya diukur dengan desviación media absoluta, error absoluto. Dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristik tertentu yang berlaku secara umum. El karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai hasil suatu proses peramalan permintan dan metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab yang berlaku di Masa Lalu diasumsikan Akan berlaku Juga di masa yang Akan datang, dan peramalan tak pernah sempurna, permintaan Aktual selalu berbeda dengan permintaan yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai modelo peramalan akan miembro nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan (error de pronóstico) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah memilih modelo peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi dan menanggapi pola aktivitas historis dari data. Modelo de modelo peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan Untuk peramalan terhadap produk baru, Baru Pasar, prosas baru, Perubahan sosial dari masyarakat, Perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan kuantitatif metode. Modelo kuantitatif intrinski sering disebut sebagai modelo-modelo deret waktu (modelo de la serie de tiempo). Modelo Deret waktu yang populer dan umum diterapkan dentro peramalan permintaan adalah bergerak rata-rata (Medias Móviles), pemulusan eksponensial (Suavizado exponencial), dan proyeksi kecenderungan (Tendencia de proyección). Model kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai modelo kausal, dan yangumum digunakan adalah modelo regresi (Regression Causal model) (Gaspersz, 1998). 1. Peso Medias Móviles (WMA) Modelo bergerak datos sejumlah menggunakan rata-rata permintaan Aktual yang baru Untuk membangkitkan je de calificación ramalan Untuk permintaan di masa yang datang Akan. Metodo rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produk diosumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat Dua jenis, berbobot bergerak tidak rata-rata (unweight Medias Móviles) dan rata-rata bobot bergerak (Peso Medias Móviles). Modelo rata-rata bobot bergerak lebih responsivo terhadap perubahan karena datos dari periodo yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Suavizado Exponencial Único (SES) Datos de Pola yang tidak estabilizado atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan modelo pemulusan eksponensial (Exponential Smoothing Models). Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan modelo pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan modelo pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di antara 0 1 Dan karena lt berlaku 0 lt 1. Apabila pola Historis datos dari AKTUAL sangat permintaan bergejolak atau tidak Stabil dari waktu ke waktu, je de calificación Yang Yang dipilih adalah mendekati 1. Pola Historis dari datos Aktual permintaan tidak berfluktuasi atau Relativo estabilidad dari waktu ke waktu, yang dipilih adalah yang nilainya mendekati nol (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modelo de analisis Regresi Linier adalah suatu metode populer untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) dua variabel yang digunakan, variabel x dan variabel y, diasumsikan memiliki kaitan satu sama lain dan bersifat linier. Rumus perhitungan Regresi Más información sobre la venta. Y hasil peramalan un perpotongan dengan Sumbu tegak pendiente b menyatakan atau kemiringan Garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Modelo-modelo peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator yang Umum adalah digunakan rata-rata Absolut penyimpangan (Desviación media absoluta), terkecil kuadrat rata-rata (Mean Square Error), Absolut persentase kesalahan rata-rata (media absoluta error porcentual), validasi peramalan (receptor de señales), Dan Pengujian kestabilan (Rango móvil). 1. Desviación absoluta media (MAD) Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Desviación absoluta media (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahán dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unidad yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung de dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Error cuadrático medio (MSE) Error cuadrado medio (MSE). Masing masing kesalahan atau sisa dikuadratkan Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metodo itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Error Medio de Porcentaje Absoluto (MAPE) Error Medio de Porcentaje Absoluto (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persencia absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata. 4. Señal de Seguimiento Señal de Seguimiento. Señal de seguimiento adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Señal de Seguimiento de Nilai dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Señal de seguimiento yang positif menunjukan bahwa nilai aktual permintaan lebih besar daripada ramalan, sedangkan tracking signal yang negatif berarti nilai aktual permintaan lebih kecil daripada ramalan. Señal de seguimiento de error positivo yang sama banyak atau seimbang dengan error negativo. Sealingga pusat dari seguimiento señal mendekati nol. Señal de seguimiento yang telah dihitung dapat dibuat peta kontrol untuk melihat kelayakkan datos de dalam batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Rango de movimiento (MR) Rango de movimiento de Peta. Datos permintaan aktual dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat dibandingkan datos peramalan dengan permintaan aktual. Peta Gama móvil digunakan untuk pengujian kestabilan sistema sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Pérdida del movimiento del peta Moving Range adalah sebagai berikut. Jika ditemukan satu titik yang berada diluir batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus diutanan apakah datos harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada diluir batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuán itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diáspora bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada de luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Gama de movimiento ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan menos terdahulu cuadrado. Jika peta Gama de movimiento menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat datos yang tidak berasal dari sistem sebab-akibat yang sama dan harus dibujante maka peramalan pun harus diulangi lagi. Reblogueado esto en ProfesorBisnis y comentado: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variable peramal, sering berdasarkan datos deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formal maupun informal (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitivo). Peramalan, memiliki, sifat, saling, ketergantungan, antar, divisi, atau, bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasia, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat dan bermanfaat Maaf mas numpang tanya. judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 UIT kira2 modelo rumus pendekatan yang cocok Untuk menghitung potensi pergerakan tersebut yang yang akurat Mañá ya mas. trima kasih (d mohon balas yang secepatnya ya mas adornos.) permisi pak, saya Baru saja Menulis tentang fungsi autocorrelación Untuk penentuan series temporales de datos pola apakah musiman, tren, atau papelería, di artikel berikut: datacomlink. blogspot / 2015/12 / datos - Minería-identifikasi-pola-data-yang time. html Ingin saya tanyakan, apakah ada teknik fungsi permanecido Untuk mencari pola datos de series de tiempo selain autocorrelación ya pak terima kasih mas sy mau tania kalau peramalan ketersediaan bahan Bakú ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan ketersediaan produk ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil previsión de nya bernilai Negativo, gimana mas ditambah Lagi dari semua metode eksponensial baik yang sencilla, Holt, marrón de dan amortiguado je de calificación MAE dan MAPEnya Besar Diatas sekali 200. Solusinya masPERAMALAN metode suavizado exponencial suavizado adalah mengambil rata rata 8211 Dari je de calificación pada beberapa periode Untuk menaksir je de calificación pada Suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) adalah suavizado exponencial Suatu metode peramalan bergerak rata-rata de yang melakukan pembobotan menurun secara exponencial terhadap je de calificación 8211 je de calificación observasi yang Lebih Tua (Makridakis, 1993: 79) Metode alisamiento explonencial merupakan pengembangan dari metode media móvil. Dalam metodo en peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Suponibilidad exponencial simple Metode sublingual exponencial simple merupakan perkembangan dari metode media móvil sederhana, yang mula 8211 mula dengan rumus sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbedaan antara St1 dan St adalah sebgai berkut: A) Pada St1 terdapat sedangkan pada Tidak terdapat (b) Pada St terdapat sedangkan pada St1 tidak terdapat (Pangestu Subagyo, 1986: 18) Dengan melihat hubungan di atas maka kalau nilai St sudah diketahui maka nilai St1 dapat dicari berdasarkan nilai St itu Kalau (1.5) bisa diubah menjadi: (1.6) Di dalam metode Exponencial smothing nilai diganti dengan sehingga rumus menjadi: St1 Xt (1 8211) St (1.7) Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan tabla de bawah ini Tabla I Nilai St conto penggunaan metode Saingle Exponencial Suavizante No Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Sumber (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Single Exponencial Suavizante lebih cocok digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara al azar (tidak teratur). 2. Metodo Doble Suavizamiento Exponencial Metodo ini merupakan modelo lineal yang dikemukakan oleh Marrón. Didalam merode Doble Exponencial Suavizado dilakukan proses suavizado dua kali, Sebagai berikut: St Xt (1 8211) St-1 (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) El único suavizado Exponencial karena Xt dapat dipakai untuk mencari St bukan St1 Pronóstico Duración de las distancias (b) bmt (1.10) m jangka waktu forecast kedepan (1.11) (1.12) Metode doble exponencial suavizante ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan datos yang mengalami tendencia naik. Agar dapat menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 dan St-1 harus tersedia tetapi pada saat t 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 el nilai ini el harus dictan el pado awal periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkan St dan sama dengan Xt atau dengan menggunakan suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Metodo doble exponencial suavizado untuk penjualan barang X. Tabla 2 Volumen penjualan barang X NO PERMINTAAN BARANG 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber (pangestu Subagyo, 1986: 26) Akan dicari ramalan minggu ke-6 dengan menggunakan rumus 1,10) dengan 0,2. Perhitungan di mulai dengan menghitung st172 dengan rumus (1.8) yaitu St Xt (1-) St-1. X1 120, karena belum datos del cukup Diligencia de la seudónima 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapatkan kemudiano mencari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga secara berangkai didapatkan: Harga-harga a dan diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari secara berangkai didapat harga: dari secara berangkai didapat harga harga Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm en btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode Triples Exponential Smoothing Metodo en el metodo de previsión del metodo de predicción yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metodo en el color de la cabeza y el color de la cabeza para el pronóstico de la edad y el color de la cabeza. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan pronosticar el metodo en el fondo blanco: Carilah nilai dengan rumbo sebagai: (1.13) Untuk tahun pertama nilai belum bisa dicari rumbo diatás, maka boleh ditantukan dengan bebas. Biasanya ditentukan sama seperti nilai yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditantukan seperti nilai yang terjadi pada tahun pertama: (1.15) Untitled nilai (1.15) Carilah nilai (1.16) Carilah nilai (1.17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan forecastnya (1.19) m adalah jangka waktu maju ke depan, yayu berapa tahun yang akan datang forecast dilakukan. En, bt, ct, adalah, nilai, yang, tela, dihitung, sesuai, dengan, rumus, depan. Contoh penggunaan metode Triple Exponencial Suavizado para los peramales penjualan kita gunakan datos tabel 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai y maka kita harus mencari nilai. A, bt, ct dengan. Dengan mengggunakan rumus (1.16) (1.17) (1.18) harga at, bt, ct bisa didapat Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus (1.19)