Peramalan (previsão) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada massa yang akan datang dengan menggunakan dados de massa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa, peramalan, merupakan, keggatan, mengetahui, nilai, variavel, yang, dijelaskan (variabel dependen), pada masa, akan datang, dengan mempelajari, variavel, independant pada masa lalu, yanu dengan, menganalisis, pola, data, melakukan, ekstrapolasi bagi nilai-nilai masa datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri dari metode pertimbangan, metodo regresi, metode kecendrungan (método de tendência), metode input output, dan metode ekonometrika. Metode kecendrungan (método de tendência) menggunakan suatu fungsi seperti metode regressão dengan variável X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan dizentukan oleh kriteria yaitu berkaitan dengan bondade de ajuste yang menunjukkan bagaimana modelo peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik. Selain itu ada tiga kriteria yang perlu untuk dipertimbangkan, yaitu: 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberata metode, yaitu nilai Sidik Ragam (teste F), determinação de Koefisien, Kuadrat Tengah Galat (Erro quadrático médio (MSE), dan Persentase Galat (erro de porcentagem (PE)) Deret waktu adalah kumpulan data - Dados yang merupakan dados historis dalam suatu periode waktu tertentu Dados de yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat kronologis, artinya data harus mempunyai periode waktu yang berurutan. 2007, tahun 2008, tahun 2009, tahun 2010, dan tahun 2011. Data runtun waktu (série de tempo) dados de merupakan yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau (Análise de séries temporais), análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, etang akan Berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa teknik untk meramalkan kejadian de massa yang akan datang berdasarkan karakteristik dados, misalnya teknik suavização, teknik siklus, dan teknik musiman. Tendência adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun waktu yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus. Deret waktu untuk bisnis dan ekonomi, yang terbaik adalah untuk melihat tendência (atau tendência-siklus) sebagai perubahan dengan halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan, bahwa, tendência, diwakili, oleer, beber, fungsi, sederhana, seperti, garis, lurus, sepanjang, periode, tempo, série, yang, diamati, jarang, ditemukan. Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva tendência pada suatu kurun waktu karena dua alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi arah umum dari seri yang diamati, dan dapat dihilangkan dari seri aslinya untuk mendapatkan gambar musiman lebih jelas. Ada tiga tendência yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada yang akan datang, yaitu: Sering kali dados deret waktu jika digambarkan ke dalam enredo mendekati garis luruus. Deret waktu seperti inilah yang termasuk dalam tendência linier. Persamaan trend linier adalah sebagai berikut: Dengan nilai a dan b diperoleh dari formula: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan um adalah nilai interceptar dari Y, artinya nilai Yt akkan sama dengan a jika nilai t 0. Kemudian b adalah nilai inclinação. Artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t. Dan nilai t sendiri adalá nilai tertútuo yang menunjukan periode waktu. Tendência Linier Positif 4. Memile Trend Terbaik Untuk membuat suatu keputusan yang akan dilakukan de masa yang akan datang berdasarkkan deret waktu diperlukan suatu metode peramalan yang paling baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metodo peramalan mana yang akan dipilih sebagai metodo peramalan yang paling baik, diantaranya erro quadrado médio (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai e adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Modelo yang memiliki MSE paletização kecil adalah modelo persaman yang paling baik. Metode Suavização exponencial Suavização adalah mengambil rata 8211 rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Alisamento exponencial adalah suatu metode peramalan rata-rata Bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponencial terhadap nilai 8211 nilai observasi yang lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode alisamento explonencial merupakan pengembangan dari metode média móvel. Dalam metodo ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Single Exponential Suavização Metode único exponencial suavização merupakan perkembangan dari metode média móvel 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 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 (1.5) bisa diubah menjadi: (1.6) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) (0) Comentários (0) Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan tabela de bawah ini Tabela I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Suavização exponencial No Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Su Mbr (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 Alisamento Exponencial Único lebih cocok Digunakan untuk meramal hal 8211 hali yang fluktuasinya secara random (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponencial Suavização Metode ini merupakan modelo linear yang dikemukakan oleh Brown. (1 8211) (1,8) St S8217t (1 8211) (1.9) O único suavizante exponencial do estiramento do Dobat do doth do esmalte de dilatukan do duo do kal, St bukan St1 Previsão Diminua a temperatura (1.10) m jangka waktu previsões (1.11) (1.12) Metode double exponential suavização ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan dados yang mengalami tendência 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 dizentukan pada 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 duplo exponencial suavização untuk penjualan barang X. Tabela 2 Volume penjualan barang X NÃO 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 dados do cukup St dianggap sebesar 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 dan diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari secara berangkai didapat harga: dari secara berangkai didapat harga-harga Hervé ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm em 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 Exponential Suavização Metode inuptível metodo previsão yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat previsão yang berluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan forecasting dengan metode in a sebagai berikut: Carilah nilai dengan rumbo sebagai berikut: (1.13) Nenhum comentário para este ficheiro. Biasanya dizentukan 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: Carilah 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, yaitu berau tahun yang akan datang forecast dilakukan. Em, bt, ct, adalah, nilai, yang, telah, dihitung, sesuai, dengan, rumus, depan. Contoh penggunaan metode Triplo Exponencial Suavização para o perã-canão penjualan kita gunakan tabel de dados 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. At, bt, ct dengan. (1.16) (1.16) (1.17) (1.18) Adicionar aos favoritos Os utilizadores registados podem escolher esta página como sua página de personagem principal ajustando as suas configurações diárias, Metode kualitatif dan kuantitatif. Metodo kalitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas dados kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang desenho de sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan kualitatif memanfaatkan fator-faktor penting seperti intui, pendapat, pengalaman pribadi, dan sistema nilai pengambilan keputusan. Metodo ini meliputi metode delphi, metodo nominal grup, analise analítica e ciclo de vida. Metodologista adaman peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif atau modelo matematis yang beragam dengan data massa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metodo yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. uma. Dados de dados informativos masa lalu b. Dados dan Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek massa lalu akan terus berlanjut de massa datang. Metode ini meliputi metode kausal dan série temporal. A. Metode Série de Tempo Série de tempo de Metode (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variável yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode series de tempo terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (média móvel), metode eksponential suavização dan metode tendência projeção. Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalá sama dengan peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan modelo peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan nativo membro da equipe de funcionários do modelo do dengan de lain yang lebih canggih. Contoh. Jika penjualan sebuah produk adalah 68 unidade pada bulan Januari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan fevereiro akan sama, yaitu sebanyak 68 unidade juga. Metode Rato-rata Bergerak (média móvel) Rato-rata bergerak adalah suatu metodo peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir dados para meramalkan periode berikutnya. Métodos de média móvel. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan seco terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Setiap dados diberi bobot, dados yang lebih baru dibi bobot yang lebih besar. Suavização de eixos. Dimana. F t Peramalan baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A t-1 Permintaan aktual perode lalu Menghitung kesalahan peramalan Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan dalam peramalan. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah Deviasi mutlak rata-rata (desvio absoluto médio MAD) MAD adalah nilai yang dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode dados (n). B. Metodo Kausal Metodo peramalan kausal mengembangkan suatu modelo sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variável-variável lain yang dianggap berpengaruh. Sebagai contoh, permintaan akan, baju, baru, mungkin, berhubungan, dengan, banyaknya, populasi, pendapat, masyarakat, jenis kelamin, budaya daerah, dan bulan-bulan khusus (hari raya, natal, tahun baru). Dados dari variável-variável tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari modelo peramalan yang diusulkan. Metode ini diakai untuk kondisi dimana variável penyebab terjadinya item yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, saída dapat diketahui jika input diketahui. Metoda regressar ao korelasi pada penetapan suatu persaman estimasi menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianálisis secara statistik. Palavras-chave para esta foro seta para cima e para cima para cima e para cima, para cima e para baixo. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Dados yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah data kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Dados sobre o mar e a Polly Starr di Marathon, Flórida. Jika peramalan menunjukkan bahwa akan namoro 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistema persaman regressar yang diestimasikan secara simultan. Para sua conveniência, nós a traduzimos automaticamente Baik untuk peramalan jangka pendek maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan ini selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan, menurut kelas produk, atan peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Dados yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah data kuartalan beberapa tahun. Este artigo foi traduzido por um sistema de tradução automática, clique aqui para ver a versão em tempo real da video que não tem o texto mostrado. Contoh. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,. Faktor harga yang mempengaruhi volume permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan satu-satunya faktor yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan. Maka secara spesifik hubungan kausalistik permintaan itu dipengaruhi oleh selain harga, tetapi juga dipengaruhi misalnya oleh renda por kapita (I), harga barang lain (Po), dan Advertensi (A), dan lain-lain. Karena itu modelo fungsi yang dikembangkan dalam persaman ekonometri sebagaimana ditunjukkan pada pembahasan estimativa permintaan yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau variabel antara lain seperti yang dinyatakan sebagai: Qd f (P, I, Po, dan A) Yang secara ekonomi terbukti secara empirek bahwa fungsi permintaan D, P, D, D, D, D, D, D, D, D, D, D, D, D, D, C, D, D, , Dan Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi tendência ekonomi jangka panjang. Modelo no fundo branco para o fundo da imagem jangka panjang. O modelo é fabricado por um fabricante de papel, um fabricante, um exportador, um exportador e um importador. Dados yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modelo ini adalah dados tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya anda berencana untuk mengoleksi arquivos menggunakan hospedagem yang baru Jika ya, silahkan kunjungi site da Web para iniciar sessão e informações sobre selengkapnya. Di sana e bisa dengan bebas compartilhar dan fotos, fotos, vídeos, dll, dll, jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Grátis
No comments:
Post a Comment