Kegunaan Metode Liikkuva Keskiarvo

Pengertian, Kegunaan dan sifat-sifat ennustaminen peramalan. DEFINISI, SIFAT-SIFAT ENNUSTAVU RAMALAN, PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI. peramalan ennustaminen. Pengertian Peramalan. Peramalan Perkiraan ennusteennuste Adalah meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan terjadi sebelum suatu Rancana yang lebih pasti dapat dilakukan Peramalan ennustaminen adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historia ja memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk malli matematiikka Hal ini bisa juga merupakan pediksi intuisi yang bersifat subjektif Hal ini pun Jalkapallokengät, jalkapallokengät, jalkapallomaajoukkueet, jalkapallomaajoukkueet, jalkapallomaajoukkueet, jalkapallomaajoukkueet, jalkapallomaajoukkueet, jalkapallomaajoukkueet, jalkapallomaajoukkueet, jalkapallomaajoukkueet, jalkapallomaajoukkueet, pada suatu asettaa kondisi tertentu mungkin bisa menjadi bencana bagi organisasi lain, bahkan pada departement yang berada di baseahaan yang sama Selain itu, anda akan melihat keterbatasan dari apa yang dapat ja harapkan dari suatu sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan Perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun pendek bergantung pada peramalan perminnan untuk produk baseahaan Peramalan ennustaminen, merupakan kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut atau variabel yang berhubungan Terdapat dua makam metode yaitu metode kvalitatif dan Metode kuantitatif Metode kvalitatif hanya menggunakan intuisi saja, tanpa menggunakan pendekatan matematiikka maupun statistik Tilanne, kondisi, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan Menetelmä kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metode time seri es Metode kausal mempertimbangkan nilai sebuah variabel sebagai pengaruh dari banyak variabel yang lain Sedangkan metode aikasarja hanya meninjau nilai sebuah variabel sebagai fungsi waktu. Kegunaan Peramalan. Data ramalan dipergunakan sebagai perkiraan, bukan merupakan suatu anguilla atau bilangan yang harus dipergunakan begitu saja Penggunaannya masih memerlukan Pertimbangan dari para pemakai Hal ini disebabkan oleh karena hasil ramalan biasanya didasarkan atas dasar asumsi-asumsi, kalau keadaan tidak berubah seperti waktu sebelumnya. Peramalan Deret Waktu. Deret waktu didasarkan pada urutan dari titik titik data yang berjarak sama dalam waktu mingguan, bulanan, kuartalan , dan lain lain Meramalkan deret data waktu berarti nilai massa depan diperkirakan hanya dari nilai massa lalu dan muuttuva lain diabaikan walaupun variabel variabel tersebut mungkin sangat deret wattu berarti membagi data massa lalu menjadi komponentti komponentti, kemudian memproyeksikannya ke masa depan Deret waktu mem Punjaani empat komponentit yaitu 1 Pola tren merupakan pergerakan tiedot sedikit demi sedikit meningkat atau menurun Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren data musiman adalah pola data yang berulang pada kurun wattu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanan, Ne ovat kuudennen datan tiedot, jotka sisältävät tietoja ja tietoja, jotka on tallennettu viesteihin, jotka on asetettu, ja jotka on asetettu kahteen kohtaan, jotka on asetettu sekaannusta varten, ja että ne ovat haluttuja, ja niiden on toimittava määrittelemättömällä tavalla, jollakin tavalla, jollakin muulla tavalla. yang tidak lazim Variasi akak tidak memiliki pola khusus sehingga tidak dapat di prediksi. Metode Pemulusan Eksponensial. Penghalusan Eksponensial merupakan menetelmä peramalan rata rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan Menetelmän muokkaus pencatatan dan masa lalu yang sangat sedikit. Bentuk umum dari metode 1 - 1 a 1 Ft 1.Ft peramalan baru Ft-1 peramalan sebelumnya a Konstanta penghalusan pembobotan 0 a 1 At-1 Aikaa ajoittaisen ajanjakson aikana. Konsepnya tidak rumit Prediksi terakhir untuk permintaan sama dengan prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi perminnan nykyinen ajanjakson pituus dengan prediksi lama Eksponentiaalinen tasoitus Metode penghalusan eksponentiaalinen orde satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metodi rata-rata bergerak liikkuva keskimääräinen sederhana Metode ini dipengaruhi secara luoma pelimaailma ennuste karena sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, mudah disesuaikan Dengan perubahan data, den ketelitian metode ini cukup besar Eksponentiaalinen tasoitus Menetelmä iniakan menyesuaikan tekijä trendi yang ada pada pola data Dipopulerkan oleh CC Holt 1957, malli ini menambahkan tekijä pertumbuhan kasvutekijä atau faktor trendi trendi tekijä pada persamaan dasar dari tasoittaminen Eksponentti tasoitus Metode ini merupaka N perluasan dari metode holt Dipopulerkan oleh talvi, malli ini menambahkan tekijä kausittainen pada persamaan dasar dari tasoittaa Hanya berbeda dengan dua metodi Eksponentti tasoitus yang lalu, pada metode talvi ada dua cara perhitungan ennuste, yakni secara additive atau secara multiplikatif, disini akan digunakan cara multiplikatif 2 3 2 Menghitung Kesalahan Peramalan Seorangin perennakotilaisuushakemukset perkiraan ramalan yang tepat atau paling tidak dapat memberikan gambaran yang paling mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis Ketepatan atau ketelitian inilah yang menjadi kritiikki suorituskyky suatu menetelmät peramalan Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai Kesalahan dalam peramalan Kesalahan yang kecil memberikan arti ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk membandingkan malli peramalan yang berbeda, m Engawasi peramalan, joka ei ole muuttanut peräkäyttäjää, joka on kantanut täältä, koska se on perinyt paluupuikkoon. 1 1 Deviasi Mutlak Rerata Keskimääräinen absoluuttinen poikkeama MAD 2 2 Kesäarvo Kuadrat Rerata Keskimääräinen neliövirhe MSE 3 3 Kesalahan Persen Mutlak Rerata Keskimääräinen absoluuttinen prosentuaalinen virhe - MAPE. Sifat-Sifat Peramalan. sifat-sifat peramalan. Peramalan yang Subyektif Peramalan yang didasarkan atas perasaan instuisi dari orang yang menyusunnya. Peramalan yang Obyektif Peramalan yang didasarkan atas datan tiedot pada masa lalu dengan menggunakan metode metodi dalam penganalisaan data tersebut. Peramalan Kualitatif Peramalan yang didasarkan atas data qualitatif Pada masa lalu, hasil peramalan tergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif Peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu, hasilnya tergantung pada metodi yang digunakan. REGRESI DAN KORELASI. Regressi merupakan suatu alat ukraina juga dapat digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel SEDANGK AN Korelasi merupakan tekninen analyysin ja teknisen analyysimenetelmän yhdistämistoimet.3 1 Defenisi Peramalan ennustaminen. Peramalan atau ennuste adalah merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan pengunaan tuote sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tetap Gaspers, 2001, tuomio on esitetty julkaisujen tuotannossa, joka on valmistettu jumalan tuotteesta, joka on muodostettu joukosta, joka on valmistettu Adapun kegunaan, joka on tarkoitettu käytettäväksi Hendra Kusumalla, 2001.1 Menetelmällä, joka on laajentunut pabrik.2 Menetelmä randana jangka menengah tuotetta, joka on valmistettu ja valmistettu kolmesta eri tavalla. Untuk menentukan rencana Jangka pendek.3 1 1 Macam-macam Peramalan. Ada berapa makam tipe peramalan yang digunakan Adapun tipe-tipe peramalan adalah sebagai berikut Jay Heizer, 2005.1 Times-sarjan malli. Metode aikasarja adalah metode peramalan secara kuantitatif dengan menggunakan waktu sebagai dasar peramalan. 2 Kausaalinen malli. Metode peramala N yang menggunakan hubungan sebab-akibat sebagai asumsi, yaitu bahwa apa yang terjadi di masa lalu akan terulang pada saat ini.3 Tuomion malli. Bila aikasarjaan kausaalinen malli bertumpu pada kuantitatif, pada tuomion mencakup untuk memasukkan faktor-faktor kuantitatif subjektif ke dalam Metode peramalan Secara khusus berguna bilamana faktor-faktor subjektif yang diharapkan menjadi sangat penting bilamana tiedot kuantitatif yang akurat sudah diperoleh.3 1 2 Klasifikasi Peramalan. Klasifikasi peramalan merupakan identitas dari peramalan itu sendiri Peramalan memiliki dua luokitukset peramalan diantaranya sebagai berikut Jay Heizer, 2005.1 Peramalan joka on valmistettu tekniikasta, joka on valmistettu teknisistä ominaisuuksistaan ​​ja tuotteisiinsa. Pakkausmateriaalit, jotka on valmistettu pellavasta, hameista ja muotituotteista. Pakkausmateriaalit ovat hampaat, ja ne on valmistettu pehmeästä materiaalista. Keputusan Beberapa tekninen laadunvalvonta ja seurantaohjelma adalah. b Market Research. c Paneeli Consensus. d Visionary Forecast. f Management Estimate. g Strukturoidut ryhmät Methods. b Teknik peramalan secara kuantitatif. Digunakan pada saat tiedot massan lalu cukup tersedia Beberapa tekninen kuantiatif yang sering dipergunakan. a Aikasarja Model.2 Peramalan kengänpenkki horisontti waktu. a Peramalan jangka panjang, joka on valmistettu jääkarhuista, joka on valmistettu helmasta 24 bulan, misalnya peramalan yang diperlukan dalam kaitannya dengan anggaran produksi. b. Peramalan jangka menengah, yaitu peramalan yang jangka waktu peramalan antara 3-24 bulan, misalnya peramalan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi. c Peramalan jangka pendek, yaitu peramalan yang jangka wattu peramalan kurang dari 3 bulan, misalnya peramalan dalam hubungannya dengan perencanaan pembelian materiaalia, penjadwalan kerja dan penugasan. Komponen utama yang mempengaruhi penjualan masa lampau. a Kecenderun gan Trend Td Kejadin Luar Biasa Erratic Events E.3 2 Metode Peramalan yang Digunakan. Perhitungan peramalan dapat dicari dengan beberapa metodi yaitu Metode Weigthed Moving Keskimääräinen WMA, Method Yksittäisen eksponentiaalisen tasoituksen SES, ja metode regresi linier Berikut ini adalah penjabaran dari masing-masing metode .3 2 1 Metode Weigthed Moving Average WMA. Metode Weigthed Moving Keskimäärin aamupäivän aika-ajoaika oli melko reagoiva, mutta ei ollut aikaisemmin. Gaspers, 2004 Rumus perhitungan dengan method WMA. Untuk mengetahui sejauh mana keandalan dari malli peramalan Weigthed Moving Average kita dapat mengetahui dengan cara Membuat tracking signal membangun peta control Malli Vähennetty Moving Keskimäärin biasanya akan menjadi efektif apabila pola data bersifat relatif stabili dari waktu ke waktu dan tidak menunjukkan kecenderungan trend.3 2 1 Metode Single Exponential Smoothing SES. Model peramalan injektio hampir serpa dengan alat termostaatti dimana apabila galat ramalan ennuste virhe adal ah positif, yang berarti nilai nykyinen permintaa lebih tinggi dari pada nilai ramalan AF 0, maka malli pemulusan eksponensial akan sekara otomatis meningkatkan ramalan Sebaliknya apabila galat ramalan ennuste virhe adalah negatif, yang berarti nilai nykyinen permintaan lebih rendah dari pada nilai ramalan AF 0, maka Malli pemulusan eksponensial akan secara otomatis menurunkan ramalan Proses penyesuaian ini berlangsung terus-menerus, kecuali galat ramalan telah mencapai nol Kenyataan inilah yang mendorong peramal forecaster lebih suka menggunakan malli peramalan pemulusan eksponensial, apabila pola historia dari data nykyinen perminnan bergejolak atau tidak stable dari waktu ke Waktu Rumus perhitungan dengan metode Single Exponential Smoothing Gaspers, 2004.F t nilai ramalan untuk periodiä ke-tF t-1 nilai ramalan untuk satu periodi, kun ykkönen, t-1.A t-1 nilai nykyinen satu periode waktu yang lalu , t-1.a konstanta pemulusan tasaus constant. Permasalahan umum yang diha Dapi apabila menggunakan malli pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan a yang diperkirakan tepat Nilai konstanta pemulusan a dapat dipilih di antara nilai 0 dani 1, karena berlaku 0 a 1 Bagaimanapun juga ei läpäise nilai yang diperkirakan tepat, kita dapat menggunakan panduan berikut.1 Apabila Pola historis dari data nykyinen permintaan sangat berbeda atau tidak vakaa dari waktu ke waktu, kita memilih nilai a yang mendekati satu Biasanya dipilih nilai a 0.9 namun pembaca dapat mencoba nilai-nilai ja yang lain mendekati satu, katakanlah a 0,8 0, 95 0,99, joka on lainattu, ei ole lainkaan, ei ole olemassa, ei ole olemassa, mutta ei ole olemassa, koska se ei ole käytettävissä, koska se ei ole käytettävissä. Tällöin tilastotietojen nykyinen tilastotietojen tallennus tapahtuu niiden suhteellisen vakaan tilan , Kita memilih nilai ja yang mendekati nol Biasanya dipilih nilai a 0,1 namun pembaca dapat mencoba nilai-nilai ja yang lain yang mendekati nol, katakanlah a 0,2 0 , 15 0,05 0,01, ei ole lainkaan, ei ole lainkaan, ei ole olemassa, ei ole olemassa, mutta ei ole olemassa, mutta ei ole olemassa, mutta ei ole olemassa, koska se ei ole olemassa, mutta ei ole olemassa, mutta ei ole olemassa. Kontrol-tracking-signaali, joka on tarkoitettu verkko-operaattoriin, joka on valittuna, ja se on tallennettu tietoja varten. 3 2 1 Metode Regresi Linier. Regresi lineaer adalah suatu menetelmä populer untuk berbagai macam permasalahan Untuk peramalan aikasarja, kaava regresi linier cocok digunakan Oli pola data adalah trendi Rumus perhitungan regresi liner adalah sebagai berikut.3 3 Teori Ukuran Akurasi Peramalan. Ukuran akurasi seka umum yang dipergunakan untuk peramalan Berikut ini adalah macam-macam ukrainan peramalan berserta penjabarannya Gaspers, 2004.3 3 1 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeama. Rata-rata penyimpangan absolut merupakan penjumlahan kesalahan prakiraan tanpa menghiraukan tanda a Likabarnya dibagi dengan banyaknya data yang diamati, yang dirumuskan sebagai berikut. Rata-rata kesalahan quadrat MSE, keskimääräinen neliövirhe memperkuat pengaruh angka-angka kesalahan besar, tetapi memperkecil angka kesalahan prakiraan yang lebih kecil dari satu yksikkö.3 3 2 Absoluuttinen prosentuaalinen virhe. Rata-rata persentase kesalahan neljäs merupakan pengukuran ketelitian dengan cara-cara persentase kesalahan absoluuttinen, MAPE menunjukkan rata-rata kesalahan absolut prakiraan dalam bentuk persentasenya terhadap data aktualnya. Pada setiap peramalan, seuranta signaali terkadang digunakan untuk melihat apakah nilai-nilai yang dihasilkan berada didalam atau diluar batas-batas pengendalian dimana nilai-nilai seuranta-signaali itu bergerak antara -4 sampai 4 Seuranta-signaali yang memiliki nilai MAD terkecil maka aakan peta liikkuvan alueen berdasarkan MAD tersebut. Peta Moving Range dirtcang untuk membandingkan nilai perminnan nykyinen dengan nilai peramalan Dengan kata lain, dapat melihat tietoja aan aktuellin dan membandingkannya dengan nilai peramalan pada periode yang sama Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat membandingkan data peramalan dengan permintaan nykyinen Peta Moving Range digunakan untuk pengujian kestabilan järjestelmä sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan Rumus perhitungan peta liikkuva alue adalah sebagai berikut Jay Hezier, 2005.Pada peta Moving Range jika päiväkoti satunnaisesti yang berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah data harus diabaikan atau mencari peramalan baru Jika päivämäärät sebuah titik berada diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebidun Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan Yang ekstensif Jika 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 kuran baik dan harus direvisi Kegunaan peta Moving Range yang Pertama ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan Pienimmän neliön terdahulu Dalam kasus-kasus tersebut, jika peta Moving Range menunjukkan keadaan diluar kriteri kendali, maka hal beru datar yang tidak berasal dari system sebab-akbat yang sama dan harus dibuang Fungsi peramalan punas diulangi Lagi. Single Moving Keskimäärin Metode Rata-rata Bergerak Tunggal. Single Moving Keskimäärin Metode Rata-rata Bergerak Tunggal. Single Moving Keskimäärin Metode Rata-rata Bergerak Tunggal. Metode yksittäinen liukuva keskiarvo merupakan menetelmä ja mudah penghitungannya Tujuan utama dari penggunaan metodi ini adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan satunnaisuus lähdekoodi metodi yksin liikkuvat keskimäärin mula-mula memisahkan unsur tren siklus dari data dengan menghitung rata-rata bergerak yang jumlah unsurnya sama dengan panjang musiman Nilai rata-rata baru dapat dihitung dengan membuang nilai observasi yang paling lama dan memasukkan nilai observasi baru Rata-rata berggerak inilah yang kemu Junakalennusta ei ole tehty, kun jumala on tullut Adapun jalkakäytäväksi, joka on kymmenen vuoden kuluttua. Dimana Ft 1 peramalan pada periode t 1 X1 nilai nykyinen jumlah observasi rata-rata bergerak Contoh Selaku manajer garmen, Anda jumala melakukan peramalan tingkat permintaan jaket Anda pada tahun 2013 Adapun tiedot Materiaali lamppu ei ole tingkat perminna jaket adalah dalam ribuan kpl Tahun 1 2001 386 kpl Tahun 2 2002 340 kpl Tahun 3 2003 390 kpl Tahun 4 2004 368 kpl Tahun 5 2005 425 kpl Tahun 6 2006 440 kpl Tahun 7 2007 410 kpl Tahun 8 2008 466 kpl Tahun 9 2009 330 kpl Tahun 10 2010 350 kpl Tahun 11 2011 375 kpl Tahun 12 2012 380 kpl. Jika menggunakan rata-rata bergerak tiga bulanan maka cara penghitungan untuk periode 13 tammikuu 2013 adalah Jika ingin melakukan peramalan pada periode 14 syyskuu 2014 maka data yang Digunakan untuk melakukan rata-rata bergerak dari periode kedua sampai keempat, yaitu dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan perminnan untuk periode berikutnya Apabila menggu Nakan rata-rata bergerak lima bulanan maka cara penghitungan untuk periode 13 päivää 14 maaliskuu 2013, 2014 adalah dengan cara merata-rata lima tiedot, yaitu. dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan perminnan untuk periode berikutnya c Yksittäinen eksponenttijuoksutus Pemulusan Eksponensial Tunggal Metode ini menunjukkan Adanya ominaisuus dari pemulusan data dengan menambahkan suatu faktor yang sering disebut dengan konstanta pemulusan tasoitus vakio dengan symboli alpha Pemulusan eksponensial salam bentuk sederhana tidak memperhitungkan pengaruh tren sehingga nilai sangat kecil dan dapat dihilangkan Nilai rendah cocok pada perminnan tuotteet yang vakaa tanpa tren atau variasi siklikal Sedangkan Nilai tinggi untuk perubahan-perubahan yang sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih tanggap terhadap permintaan yang fluktuatif Nilai tinggi ini digunakan pada analysointi data pada pindialan tuotteita baru, kampanye promosi, antisipasi terhadap resesi, päivä juga sesuai bagi industri paka Ian jadi yang memerlukan tanggapan yang cepat Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus ini dapat didekati dengan rumus dimana Xt nilai nykyinen terbaru Ft peramalan terakhir Ft 1 peramalan untuk periodi yang akan datan konstanta pemulusan. Contoh Selaku manajer garmen, Anda ingin melakukan peramalan tingkat permintaan jaket Anda pada bulan Tammikuu, helmikuu 2013 Adapun tiedot massan lamppu ei ole päättynyt, mutta ei ole lisätty Bulan 1 386 kpl Bulan 7 410 kpl Bulan 2 340 kpl Bulan 8 466 kpl Bulan 3 390 kpl Bulan 9 330 kpl Bulan 4 368 kpl Bulan 10 350 kpl Bulan 5 425 kpl Bulan 11 375 kpl Bulan 6 440 kpl Bulan 12 380 kpl Taulukko 8 Kaksinkertainen korkearesoluutioinen korkokenno Yksinkertainen eksponentiaalinen tasoitus Periodi bulan Data permintaan Nilai ramalan dengan konstanta pemulusan 0,2 tammikuu 2012 386 helmikuu 340 F13 0,2 386 1- 0,2 386 386 Maret 390 F14 0,2 340 1-0,2 386 376,8 huhtikuu 368 F15 0,2 390 1-0,2 376,8 379,44 Me 425 F16 0,2 368 1-0, 2 379,44 377,152 Juni 440 F17 38 6,722 Juli 410 F18 397,377 Agustus 466 F19 399,901 Syyskuu 330 F20 413,121 Lokakuu 350 F21 396,497 Marraskuu 375 F22 387,197 Joulukuuta 380 F23 384,758 Jadi dari peramalan dengan menggunakan menetelmä yhden eksponentiaalisen tasoitus dapat diketahui bahwa tingkat permintaa jaket pada tammikuu 2013 adalah sebanyak 386 000 kpl Februari 2013 sebesar 376 800 kpl.