Metode Peramalan Moving Access With Linear Trend




Metode Peramalan Moving Access With Linear TrendBewegen Durchschnittlich Durchschnittlich Durchschnittlich merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Jika di Indonesiakan artina kira-kira adalah rata-rata bergerak. Gleitender Durchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan Sederhana karena Pada dasarnya metode ini hanyalah Pengembangan Dari metode rata-rata Yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan Pada Daten Yang stasioner atau Daten Yang Konstant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja dengan Daten Yang mengandung unsur Trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (F t), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan Pada Daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen Suatu Runtun Waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glattung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah: Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan. Tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Sukai ini: Tinggalkan Balasan Auf den Wunschzettel Auf die Vergleichsliste Batalkan balasan Dah cukup informatif segh. tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk excelnya aja (Datei-Download-an) .. owh ya8230 harap maklum mas..masih dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya allah Akan Segera di laksanakan 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 variabler peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informell (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada halb halb jang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal Pokok Yang Harus diperhatikan dalam proses peramalan Yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan Daten Yang relevan berupa Informasi Yang dapat menghasilkan peramalan Yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi Daten Yang diperoleh semaksimales Mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan, peramalan, yaitu, dengan, pendekatan, kualitatif, pendekatan, kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika Daten historis tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif). Inklusive Mehrwertsteuer ist inbegriffen. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadisch-kejadischen di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat Unterbegriff (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua Tipe, kausale als Zeitreihen. Metode peramalan verursachenden meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan Zeitreihe merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis Daten masa lampe yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Modell deret berkala dapat digunakan dengan mudah untuk meramal, sedang vorbildlicher kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan Harus mendasarkan analisisnya pada Pola-Daten yang ada. (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Horizontale Pola ini terjadi bila Daten berfluktuasi von sekitar rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan seibabisch Berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai Daten dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari Pada Minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan seibabisch Berikut ini. Pola ini terjadi bila Daten dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan seibackchen. Pola Trend von Terjadi bila ada kenaikan atau penurunan sekuler von jangka panjang dalam Daten. Struktur datanya dapat digambarkan seibackchen. Vorhersage adalah peramalan athen perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan daten yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Prognose diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (Prognosefehler) Yang biasanya diukur dengan Mittlere absolute Abweichung, absoluter Fehler. Dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Deutsch - Ubersetzung - Linguee als Ubersetzung von "peramalan" vorschlagen Linguee - Karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai hasil suatu proses peramalan permintaan als 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 vorbildlicher peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan (vorhersagefehler) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah memilih vorbildlicher peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi als menanggapi pola aktivitas historis dari daten. Modell-Modell peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif als metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produk Baru, Pasar Baru, proses Baru, perubahan sosial Dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modell kuantitatif intrinsik sering disebut sebagai Modell-Modell deret waktu (Zeitreihen-Modell). Modell Deret Waktu Yang populer dan Umum diterapkan dalam peramalan permintaan adalah rata-rata bergerak (Moving Averages), pemulusan eksponensial (exponentielle Glattung), dan proyeksi kecenderungan (Trend-Projektion). Modell kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai Modell kausal, dan yang umum digunakan adalah Modell regresi (Regression Causal Modell) (Gaspersz, 1998). 1. Gewicht Moving Averages (WMA) Modell rata-rata bergerak menggunakan sejumlah Daten aktual permintaan Yang Baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang. Metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produk diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (Ungewicht bewegliche Durchschnitte) dan rata-rata bobot bergerak (Gewicht Moving Averages). Modell rata-rata bobot bergerak lebih antworten terhadap perubahan karena daten dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot Bergerak yaitu sebagai Berikut. 2. Einzel exponentielle Glattung (SES) Pola Daten Yang tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan Modell pemulusan eksponensial (exponentielle Glattung Modelle). Metode Einzelne Exponentielle Glattung lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan vorbildlicher pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan vorbildlicher pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di antara 0 dan 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila pola Historis Dari Daten Aktual permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil Dari Waktu ke Waktu, nilai Yang dipilih adalah Yang 1. Pola mendekati Historis Dari Daten aktual permintaan tidak berfluktuasi atau (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modell analisis Regresi Linier adalah suatu metoden populer untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) Sieben Variabler Yang Digunakan, Variabel X Dan Variabel y, Diasumsikan Memiliki Kaitan Satin Sama Lain Dan Bersifat Liner. Rumus perhitungan Regresi Linier yaitu sebagai Berikut. Y hasil peramalan ein perpotongan dengan Sumbu tegak b menyatakan Steigung atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Modell-Modell peramalan Yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator Yang Umum digunakan adalah rata-rata penyimpangan absolut (Mittlere absolute Abweichung), rata rata kuadrat terkecil (Mean Square Error), rata rata persentase kesalahan absolut (absoluter Fehler in Prozent bedeuten), validasi peramalan (Tracking-Signal), dan Pengujian kestabilan (Bewegungsbereich). 1. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). Mad berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam einheit yang sama sebagai deret asli. Nilai mad dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah Beobachtungen. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase 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. Spurhaltungs-Signal Validasi peramalan dilakukan dengan Spurhaltungs-Signal. Spurhaltung Signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Nachfuhrungssignal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Nachverfolgungssignal yang positif menunjukan bahwa nilai Aktualisierung permintaan lebih besar daripada ramalan, sedangkan Nachfuhrsignal yang negatif berarti nilai aktual permintaan lebih kecil daripada ramalan. Nachverfolgungssignal. Dise dise RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS.......................................................................... Sehingga pusat dari Nachfuhrsignal mendekati nol. Verfolgungssignal yang telah dihitung dapat dibuat peta kontrol untuk melihat kelayakkan daten datum batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Beweglicher Bereich (MR) Peta Bewegungsstrecke dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Daten permintaan aktualisieren dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat dibandingkan Daten peramalan dengan permintaan aktual. Peta Umzugsbereich Digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Umzugsbereich adalah sebagai berikut. Jama ditemukan satu titik yang berada verdunnung batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah datenschutz harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada verdunnung batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jama semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Umzugsbereich ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan am wenigsten quadratischen terdahulu. Jika peta Umzugsbereich menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat Daten Yang Tidak Berasal Dari Sistem Sebab-Akibat Yang Sama Dan Harus Dibuang Maka Peramalan Wortspiel Harus Diulangi Lagi. Hat diesen Eintrag von ProfesorBisnis gerebloggt und das kommentiert: 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 variabler peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informell (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada halb halb jang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat und bermanfaat Maaf mas numpang tanya. Judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 vorbildlicher rumus pendekatan yang cocok untuk menghitung potensi pergerakan tersebut yang akurat yang mana ya mas. trima kasih (mohon d balas Yang secepatnya ya mas Ordnungen.) permisi pak, Saya Baru saja Menulis tentang fungsi Autokorrelation untuk penentuan pola Datenzeitreihen apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot / 2015/12 / Daten - mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada Teknik gelegen untuk mencari pola Datenzeitreihen selain fungsi Autokorrelation ya pak terima kasih mas sy mau tanya kalau peramalan Ketersediaan bahan baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan Ketersediaan produk ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil Prognose nya bernilai negatif, gimana mas ditambah lagi Dari semua metode eksponensial baik yang einfach, holt, gedampft braun dan nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya masMetode exponentielle Glattung adalah mengambil rata 8211 rata Dari Glattung nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada Suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Exponential Glattung adalah Suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun Secara exponentiellen terhadap nilai 8211 nilai observasi yang Lebih tua (Makridakis, 1993: 79) metode Explonentielle Glattung merupakan pengembangan dari metode gleitenden Durchschnitt. Dalam metode ini peramalan dilakukan danischen mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Einzel exponentielle Glattung Metode einzelne exponentielle Glattung merupakan perkembangan Dari metode gleitenden Durchschnitt Sederhana, yang Mula Mula 8211 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 St 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 diganti dengan nilai Prognose pada tahun t (yaitu St) maka persamaan diubah Menjadi: (1.5) bisa diubah Menjadi: (1.6) Di dalam metode Exponential smothing nilai diganti dengan sehingga rumus Prognose Menjadi: St1 Xt (1 8211) St (1.7) ( Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan Teknik peramalan ini menghasilkan Tisch di bawah ini Tabelle I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle exponentielle Glattung Keine Xt St 20 2 21 1 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 S7 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Einzelne Exponentielle Glattung lebih cocok digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara random (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponentielle Glattung Metode ini merupakan Modell linearen yang dikemukakan oleh Brown. Didalam Merode Doble exponentielle Glattung dilakukan proses Glattung dua kali, sebagai berikut: St Xt (1 8211) St-1 (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) Rumusan ini agak berbeda dengan rumus Einzel exponentielle Glattung karena Xt dapat dipakai untuk mencari St bukan St1 Prognose dilakukan dengan rumus: Stm bei BTM (1.10) m jangka Waktu Prognose kedepan (1,11) (1,12) Metode doppelt exponentielle Glattung ini biasanya Lebih tepat untuk meramalkan Daten yang mengalami Trend 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 nilai ini harus ditentukan pada awal Periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkans St dan Stan Sama dengan Xt atau dengan menggunakans suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Metode doble exponentielle Glattung untuk penjualan barang X. Tabelle 2 Volume 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 cukup Daten St dianggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapatkan kemudian mencari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga hat ein neues Objekt erhalten: harga-harga hat ein neues Objekt erhalten: harga-harga hat eine neue Auszeichnung erhalten: vor 1 Jahr (en). Dari Secara berangkai didapat harga Dari Secara berangkai didapat harga-harga Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm bei 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 Triple-exponentielle Glattung Metode ini merupakan metode Prognose Yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk Membranvorhersage yang berfluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan Prognose dengan metode ini sebagai berikut: Carilah nilai dengan rumus sebagai berikut: (1.13) Untuk tahun pertama nilai belum bisa dicari dengan rumus di atas, maka boleh ditentukan dengan bebas. Biasanya ditentukan sama seperi nilai yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditentukan seperti nilai Yang terjadi Pada tahun pertama: Carilah nilai (1,15) Untuk nilai tahun pertama biasanya dianggap sama dengan Daten tahun pertama. Carilah nilai (1.17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan prognose (1.19) m adalah jangka waktu maju ke depan, yaitu berapa tahun yang akan datang prognose dilakukan. Bei, bt, ct adalah nilai yang telah dihitung sesuai dengan rumus di depan. Contoh penggunaan metode Triple-exponentielle Glattung untuk peramalan penjualan kita gunakan Daten Tabel 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1,19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita, sudah mendapatkan, nilai, dan, maka, kita, harus, mencari, nilai. Bei, bt, ct dengan. (1.16) (1.16) (1.17) (1.18) harga bei, bt, ct bisa didapat Hargan ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus (1.19)