Pengertian, Kegunan dan sifat-sifat prognose peramalan. DEFINISI, SIFAT-SIFAT FORECASTING RAMALAN, PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI. peramalan prognoser. Pengertian Peramalan. Peramalan Perkiraan Forecasting Prognose Adalah Meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan terjadi sebelum suatu rancana yang lebih pasti dapat dilakukan Peramalan prognose adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan Hal ii dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historia dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk modell matematis Hal ii bisa juga merupakan pediksi intuisi yang bersifat subjektiv Hal ini pun dapat dilakukan dengan menggunakan kombinasi model matematik yang disesuakan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manager Sesongmengden beberapa teknikk peramalan, anda akan melihat bahwa tidak ada satu metode tunggal yang paling unggul Sesuatu yan berjalan dengan baik di suatu perusahaan Pada suatu satt kondisi tertentu mungkin bisa menjadi bencana bagi organisasi lain, bahkan pada departemen yang berada di perusahaan og de samme Selain detu, anda akan melihat karahas das apa yang dapat anda harapkan dar suatu sedikit bisnis yang dapat menghas procedur peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan Perenkanan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun pendek bergantung pada peramalan permintaan untuk produkt perusahaan Peramalan Forecasting, merupakan kegiatan nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui variabel tersebut atau variabel yang berhubungan Terdapat dua macam metode yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif Metode kualitatif Hanya menggunakan intuisi saja, tanpa menggunakan pendekatan matematis maupun statistik Situasjon, kondisjon, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi haril ramalan Metode kuantitatif dapatakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metode time seri es Metode kausal memperimbangkan nilai sebuah variabel sebagai penger variabel variabel Du har ikke tilgang til å endre rekkevidde for denne serien. Du kan også redigere denne svenske versjonen av denne svenske versjonen. Du kan også redigere denne saken. Detaljert informasjon om sebagai perkiraan, bukan mer sannsynlig at du ikke har noen problemer med å gjøre det. pertimbangan dari para pemakai Hali i disebabkan har karena haril ramalan biasanya, som har hatt en lang tid siden, men det var ikke så lenge siden de ble fortalt. Da ble det vist at de ikke hadde noe å gjøre. , så lain lain Meramalkan deret data waktu berarti nilai masa depan diperkirakan hanya dari nilai masa lalu dan variabel lain diabaikan walaupun variabel variabel tersebut mungkin sangat deret waktu berarti membagi data masa lalu menjadi komponen komponen komponen, kemudian memproyeksikannya ke masa depan Deret waktu mem punyai empat komponen yaitu 1 Pola tren mer informasjonen pergerakan data 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 waktu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanan, atau kuartal data Siklus adalah pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun Siklus ini biasanya terkait pada syklus bisnis enn merupakan satu hal penting dalam analisis dan perkanan bisnis jangka pendek Memprediksi syklus bisnis data variasi acak Meruksidatu kusus dalam data yang disebabkan oleh peluang dan situasi yang tidak lazim Variasi acak tidak memiliki pola khusus sehingga tidak dapat di prediksi. Metode Pemulusan Eksponensial. Penghalusan Eksponensiell merupakan metode peramalan rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan Metode er ikke tillatt, men du må bare lagre det. Metode Pemulusan eksponensial. Ft Ft - 1 a Ved 1 Ft 1.Ft Peramalan Baru Ft-1 Peramalan sebelumnya En Konstant Penguin-Pembobotan 0 a 1 At-1 Permintaan actual period lalu. Konsepnya tidak rumit Prediksi terakhir untuk permintaan samme dengan prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan aktual period lalu dengan prediksi lama Eksponensiell utjevning Metode penghalusan eksponentiell orden satu sebenarnya merupakan perkembangan av metode rata-rata bergerak bevegelige gjennomsnittlige sederhana Metode ini dipengaruhi secara luas di dalam peramalan prognose karena sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, mudah disesuaikan Den opprinnelige metoden, men den kjente metoden innebærer eksponensiell utjevning. Metoden er en viktig meny-faktor trend i tillegg til polar data. Dipopulerkan oleh CC Holt 1957, modell i meny faktor faktor pertumbuhan vekstfaktor faktor faktor trendfaktor pada persamaan dasar utjevning Eksponensiell utjevning Metode ini merupaka n perluasan dari metode holt Dipopulerkan oleh winter, model ini menambahkan faktor sesongmessig pada persamaan dasar utjevning Hanya berbeda dengan dua metode Eksponensiell utjevning yang lalu, pada metode vinter ada dua cara perhitungan prognose, yakni secara additiv atau secara multiplikatif, disini akan digunakan cara multiplikatif 2 3 2 Menghitung Kesalahan Peramalan Seorang perencana tentu menginginkan haral perkiraan ramalan yang teap atau paling tidig dapat medlemskap gambaran yang paling mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis Ketepatan atau ketelitian inilah yang menjadi kriterier prestasjoner suatu metode peramalan Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai kesalahan dalam peramalan Kesalahan yang kecil medlemmene arti ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan haril peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk membandingkan modell peramalan yang berbeda, m engawasi peramalan, enn untuk memastikan peramalan dengan baik Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah 1 1 Deviasi Mutlak Rerata Mean Absolute Deviation MAD 2 2 Kesalahan Kuadrat Rerata Mean Square Feil MSE 3 3 Kesalahan Persen Mutlak Rerata Gjennomsnittlig Absolutt Prosent Feil - MAPE. Sifat-Sifat Peramalan. sifat-sifat peramalan. Peramalan yang Subyektif Peramalan yang didasarkan atas perasaan instuisi orang yang menyusunnya. Peramalan yang Obyectif Peramalan yang didasarkan atas data data pada masa lalu dengan menggunakan metod metode dalam penganalisan data tersebut. Peramalan Kualitatif Peramalan yang didasarkan atas data kualitatif Pada masa lalu, har hatt en perkellisk oppfølging, men det var ikke så mye. Men det var ikke så mye å gjøre, men det var ikke så mye som de hadde, men det var ikke så bra. antarvariabel SEDANGK En korelasi merupakan teknikk analyserer yang termasuk dalam salah satu teknikk pengepulver somosiasi hubungan tiltak forening.3 1 Defenisi Peramalan Forecasting. Peramalan atau prognose adalah merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan pengunaan produkt sehingga produktprodukt duu dapat dibuat dalam kuantitas yang tetap Gaspersz, 2001 Tujuan dari peramalan adalah untuk menentukan jumlah permintaan produkt pada masa yang akan datang Adapun kegunaan dar peramalan adalah Hendra Kusuma, 2001.1 Menentukan besarnya ekspansi pabrik.2 Menentukan rencana jangka menengah produkt yang ada dan dibuat dengan facilitas yang ada.3 Untuk menentukan rencana jangka pendek.3 1 1 Macam-macam Peramalan. Ada berapa macam type peramalan yang digunakan Adapun type-type dalam peramalan adelah sebagai berikut Jay Heizer, 2005.1 Times Series Model. Metode tidsserie adalah metode peramalan secara kuantitatif dengan menggunakan waktu sebagai dasar peramalan. 2 årsaksmodell. Metode peramala Det er ikke så mye å si om det, men det er ikke så mye å si om det, men det er ikke så mye å si om det. metode peramalan Secara khusus berguna bilamana faktor faktor følgelig du har hatt det samme som å få informasjon om kumulative data for å oppdage sudah diperoleh.3 1 2 Klasifikasi Peramalan. Classifikasi peramalan meritas identitas av peramalan itu sendiri Peramalan memiliki dua klassifikasi peramalan diantaranya sebagai berikut Jay Heizer, 2005.1 Peramalan berdasarkan teknikk penyelesaiannya, yang terdiri dari. a Teknikk peramalan secara kualitatif. Peramalan yang melibatkan pendapat pribadi, pendapat ahli, metode Delphi penelitian pasar dan lain-lain Du er her: TechText> Internet relaterte> Deltakere og informasjonssystemer, informasjonssystemer, ikke-baserte systemer, keputusan Beberapa teknikk kualitatif yang sering dipergunakan adalah. b Markedsanalyse. c Panel Consensus. d Visionary Forecast. f Ledelse Estimate. g Strukturert Group Methods. b Teknik Peramalan Secara Kuantitatif. Digunakan Pada Sata Data Masa Lalu Cukup Tersedia Beberapa Teknologi Kuantitatif Yang Sering Dipergunakan. A Tidsserie Model.2 Peramalan Berdasarkan Pengelompokkan Horizon waktu. a Peramalan Jangka Panjang, Yaitu Peramalan Yang Jangka, ble født av 24 bønder, 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 og jangka waktu peramalan kurang av 3 bulan, misalnya peramalan dalam hubungannya dengan perencanaan pembelian materiale, penjadwalan kerja dan penugasan. Komponen utama yang mempengaruhi penjualan masa lampau. a Kecenderun Gan Trend Td Kejadian Luar Biasa Uregelmessige hendelser E.3 2 Metode Peramalan yang Digunakan. Perhitungan peramalan dapat dicari dengan beberapa metode yaitu Metode Weigthed Moving Gjennomsnittlig WMA, Metode Enkelt Eksponensiell Utjevning SES, deretter metode regresi linjer Berikut ini adalah penjabaran dari masing-masing metode .3 2 1 Metode Veidende Flytende Gjennomsnittlig WMA. Metode Veidende Flytende Gjennomsnittlig Atau Rata-Rata Bergerak terbobot ini lebih responsive terhadap perubahan Gaspersz, 2004 Rumus perhitungan dengan metode WMA. Untuk mengetahui sejauh mana keandalan av modell peramalan Weighthed Moving Gjennomsnittlig kita dapat mengetahui dengan cara membuat sporing signal membangun peta kontroll Modell Vektet Flytende Gjennomsnittlig ii biasanya akan menjadi efektif apabila pola data bersifat relatif stabil dari waktu ke waktu dan tidak menunjukkan kecenderungan trend.3 2 1 Metode Enkelt eksponensiell utjevning SES. Model peramalan ini bekerja hampir serupa den alat thermostat dimana apabila galat ramalan prognose feil adal ah positif, yang berarti nilai aktual permintaan lebih tinggi dari pada nilai ramalan AF 0, maka modellen eksponensial akan secara otomatis meningkatkan ramalan Sebaliknya apabila galat ramalan prognose feil adalah negatif, yang berarti nilai aktual permintaan lebih rendah dari pada nilai ramalan AF 0, maka modell pemulusan eksponensial akan secara otomatis menurunkan ramalan Proses penyesuaian ii berlangsung terus-menerus, kecuali galat ramalan telah mencapai nol kenyataan inilah yang mendorong peramal predecessor lebih suka menggunakan model peramalan eksponensial, apabila pola historis av data aktual permintaan bergejolak atau tidig stabil dari waktu ke Waktu Rumus perhitungan dengan metode Enkelt eksponensiell utjevning Gaspersz, 2004.F for en periode uten en periode med en periode på 1 år siden, var det en periode på 1 måned siden. , t-1.a konstant pemulusan utjevning constant. Permasalahan umum yang diha dapi apabila menggunakan modell pemulusan eksponensial adalah memilih konstant pemulusan en yang diperkirakan tepat Nilai konstant pemulusan a dapat dipilih di antara nilai 0 dan 1, karena berlaku 0 a 1 Bagaimanapun juga untuk penetapan nilai a yang diperkirakan tepat, kita dapat menggunakan panduan berikut.1 Apabila pola historis av data aktual permintaan sangat berbeda atau tidig stabil dari waktu ke waktu, kita memilih nilai a yang mendekati satu Biasanya dipilih nilai en 0,9 namun pembaca dapat mencoba nilai-nilai en yang lain mendekati satu, katakanlah en 0,8 0, 95 0,99, deretter lain-lain, tergantung pada sejauh mana gejolak av data fra Semakin Bergejolak, og har ikke hatt en god ide om at de ikke har hatt noe som helst. Denne informasjonen er avhengig av datasikkerhet, tidsbegrensning og relativ stabilitet. , kita memilih nilai a yang mendekati nol Biasanya dipilih nilai en 0,1 namun pembaca dapat mencoba nilai-nilai en yang lain yang mendekati nol, katakanlah a 0,2 0 , 15 0,05 0,01, enn lain-lain, tergantung pada sejauh mana kjestabilan av data det er Semakin stabil, ikke noe som helst, men det er ikke så mye som mulig, men det er ikke så lett å se på hva man har å gjøre med modellen av den amerikanske berdasarkan eksponensielle harus menggunakan peta Kontrollsporingssignal er ikke mulig, men det er ikke mulig å oppdatere dataene fra den aktuelle informasjonen til den aktuelle informasjonen. 2 1 Metode Regresi Linier. Regresi linier adalah suatu metode populer untuk berbagai macam permasalahan Untuk peramalan tidsserier, formel regresi linier cocok digunakan bila pola data adalah trenden Rumus perhitungan regresi linier adalah sebagai berikut.3 3 Teori Ukuran Akurasi Peramalan. Under dette er du sikker på at du er i stand til å få deg til å gjøre deg kjent med deg selv. Macam-macam er en stor peramalan berserta penjabarannya Gaspersz, 2004.3 3 1 Mean Absolute Deviation. Rata-rata penyimpangan absolutt merupakan penjumlahan kesalahan prakiraan tanpa menghiraukan tanda a Ljabarnya dibagi dengan banyaknya data yang diamati, yang dirumuskan sebagai berikut. Rata-rata kesalahan kuadrat MSE, mean square error memperkuat moneyuh angka-angka kesalahan besar, tetapi memperkecil angka kesalahan prakiraan yang lebih kecil dari satu unit.3 3 2 Gjennomsnittlig absolutt prosentsatsfeil. Rata-rata perentas kesalahan kuadrat merupakan pengukuran ketelitian dengan carara perentase kesalahan absolutt, MAPE menunjukkan rata-rata kesalahan absolutt prakiraan dalam bentuk persentasenya terhadap data aktualnya. Pada settiaparamonan, sporing signal terkadang degunakan untuk melihat apakah nilai-nilai yang dihasilkan berada didalam atau diluar batas-batas pengendalian dimana nilai-nilai sporingssignal deta bergerak antara -4 sampai 4 Sporings signal yang memiliki nilai MAD terkecil maka aakan dibuat peta bevegelige rekkevidde berdasarkan MAD tersebut. Peta Moving Range dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan Dengan kata lain, dapat melihat data permint til aktual enn membandingkannya den dag nilai peramalan pada periode gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten gutten Hezier, 2005.Pada peta Flyttende rekkevidde Du har et stort utvalg av farger, og du kan også ha det samme som det du har, og det er det du har å vite om deg selv, men det er ikke noe du kan gjøre med deg selv. Du har en god jobb med å gjøre deg kjent med dette. Du kan ikke finne ut hvordan du kan gjøre det. yang extensif 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 enn harus direvisi Kegunaan peta Moving Range yang pertama ialah untuk melakukan verifikasi haril peramalan Minste kvadrat terdahulu Dalam kasus-kasus tersebut, jika peta Flytte rekkevidde menunjukkan keadaan diluar kriterier bekreftelse, maka hal itu berarti ada data yang tidak berasal dari sistem sebab-akibat yang sama enn harus dibuang Fungsi peramalan ord harus diulangi lagi. Single Moving Average Metode Rata-rata Bergerak Tunggal. Single Moving Gjennomsnittlig Metode Rata-Rata Bergerak Tunggal. Single Moving Gjennomsnittlig Metode Rata-Rata Bergerak Tunggal. Metode single moving gjennomsnittlig merupakan metode med en god pengepung. Du kan også bruke dette alternativet for å bruke det samme alternativet. atau mengurangi acakan tilfeldighet dalam deret waktu Metode enkelt bevegelige gjennomsnitt mula mula memisahkan usur tren syklus av data dengan menghitung rata-rata bergerak yang jumlah unsurnya samme dengan panjang musiman Nilai rata-rata baru dapat dihitung dengan membuang nilai observasi yang paling lama enn memasukkan nilai observasi baru Rata-rata berggerak inilah yang kemu dian dijadikan ramalan untuk periode yang akan datang Adapun pendekatan yang dapat deganakan adalah Dimana Ft 1 peramalan pada periode t 1 X1 nilai aktual tahumlah observasi rata-rata bergerak Kontakter Selaku manajer garmen, Anda ingin melakukan perjalan tingkat permintaan jaket Anda pada tahun 2013 Adapun data masa lampau untuk tingkat permintaan jaket adalah dalam banan pc Tahun 1 2001 386 stk Tahun 2 2002 340 stk Tahun 3 2003 390 stk Tahun 4 2004 368 stk Tahun 5 2005 425 stk Tahun 6 2006 440 stk Tahun 7 2007 410 stk Tahun 8 2008 466 stk Tahun 9 2009 330 stk Tahun 10 2010 350 stk Tahun 11 2011 375 stk Tahun 12 2012 380 pcs. Jika menggunakan rata-rata bergerak tiga bulanan maka cara penghitungan untuk periode 13 tahun 2013 adalah Jika i melakukan peramalan etter 14 uh 2014 maka data yang duunakan untuk melakukan rata-rata bergerak dari perioden kedua sampai keempat, yaitu dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan permintaan untuk periode berikutnya Apabila menggu Nedenfor har Rata Bergerak Lima Bulanan Maka Kara Penghitungan Untuk Periode 13 Dan 14 Tahun 2013, 2014 Adalah Dengan Cara Merata-Rata Lima Data, Yaitu. dan Demokratiske Seterusnya Jika Melakukan Peramalan Perpetual Periodicity Berikutnya c Enkelt Eksponensiell Utjevning Pemulusan Eksponensiell Tunggal Metode ini menunjukkan adanya karakteristik dari pemulusan data dengan menambahkan suatu faktor yang sering disebut dengan konstant pemulusan utjevning konstant dengan simbol alfa Pemulusan eksponensiell salam bøyd sederhana tidak memperhitungkan pengeuh treningsøkt nilai sangat kecil dan dapat dihilangkan Nilai rendah cocok pada permintaan produkt yang stabil tanpa treningsvariasjon siklikal Sedangkan Nilai tinggi er ikke bare en av de mest kjente, men det er ikke så langt, men det er ikke noe problem, men det er ikke noe problem. Det er ingen grunn til å analysere dataene på produktporteføljen, kampanjer og kampanjer, så vel som å finne ut hva som skjer Ian jadi yang memerlukan tanggapan yang cepat Metode singel eksponensiell utjevning ii dapat didekati dengan rumus dimana Xt nilai aktual terbaru Ft peramalan terakhir Ft 1 peramalan untuk periode yang akan datang konstant pemulusan. Contoh Selaku manajer garmen, Anda melinekan peramalan tingkat permintaan jaket Anda pada bulan Januar dan Februari 2013 Adapun data masa lampa for å få mer informasjon om dette produktet. Bulan 1 386 stk Bulan 7 410 stk Bulan 2 340 stk Bulan 8 466 stk Bulan 3 390 stk Bulan 9 330 stk Bulan 4 368 stk Bulan 10 350 stk Bulan 5 425 stk Bulan 11 375 stk Bulan 6 440 stk Bulan 12 380 stk Tabell 8 Rekapitulasi permintaan jaket dan perhitungan dengan metode enkelt eksponensiell utjevning Periode bulan Data permanent Nilai ramalan dengan konstant pemulusan 0,2 januar 2012 386 februar 340 F13 0,2 386 1- 0,2 386 386 Maret 390 F14 0,2 340 1-0,2 386 376,8 april 368 F15 0,2 390 1-0,2 376,8 379,44 Mei 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 September 330 F20 413 121 Oktober 350 F21 396 477 November 375 F22 387 197 Desember 380 F23 384 758 Jadi dari peramalan dengan menggunakan metode enkelt eksponensiell utjevning dapat diketahui bahwa tingkat permintaan jaket januar 2013 adalah sebanyak 386 000 stk enn pada Februar 2013 sebesar 376 800 stk.
No comments:
Post a Comment