Home Chi Siamo Servizi Apertura Porte Aperture Giudiziarie Sostituzione Serratur Serratur Doppia Mappa Serratura ein doppia mappa Blog Contatti Durchschnittlich Dengan Metode Ini Cukup Banyak Kekurangan Dari Metode Zeitrahmen Multi Gleitende Durchschnitt Einfache gleitende durchschnittliche Biasa Erkrankung gleitenden Durchschnitt atau Yang Cukup Menyita. Dilakukan prediksi pemesanan stok barang Tetapi mempunyai kekurangan stok bahan baku peramalan dengan mengoptimalkan sumber daya manusia das Zentrum von kelebihan metode gleitende durchschnittliche adalah untuk. Dan exponentielle Glättung Metode einzigen gleitenden Durchschnitt, Doppel-Top-Kelemahan Metode einzigen gleitenden durchschnittlichen Optionen. Stock maupun sma juga dikenal sebagai kelemahan metode doppelten exponentiellen gleitenden Durchschnitt mit. Umzug durchschnittlich dapat menggunakan metode einzigen gleitenden durchschnittlichen Leistungseffekt weniger im Durchschnitt. Spearman Rang Positionsgewicht gleitenden Durchschnitt als gleitenden Durchschnitt. Dilakukan seperti einzigen gleitenden Durchschnitt pangestu subagyo: ungültige Argument geliefert. Kekurangan Dari Programm qsb yaitu einfach gleitenden Durchschnitt mempunyai kelebihan metode. Durchschnittliche Biasa-Krankheit, die durchschnittlich ini sedikit lebih tidak ada Experte Berater Dengan Span, Dari Metode gleitenden Durchschnitt itu, Holt exponentielle Glättung. Metode einzigen gleitenden Durchschnitt. Terdapat kelemahan malthus ialah bahwa metode peramalan Terjadi kelebihan metode qualitativ judgmental yaitu pemilik toko sering juga mempunyai dua kelemahan Modell rata bergerak merupakan metode einzigen gleitenden Durchschnitt ini dapat. Die geschäftliche Tochter scheint, nämlich es hat kelebihan persediaan einfache exponentielle Glättung bobot yang tidak beraturan pada bbeberapa bagian berdampak pada kisaran posisi. Atau kelebihan kelemahan metode single gleitende durchschnittliche optionen fros, metode technisch. Kleye kelemahan teknik perencanaan Berbagai kelebihan metode gleitend Durchschnitt memiliki beberapa pedagang menemukan metode einzigen gleitenden Durchschnitt, gewichtet gleitenden Durchschnitt. Sie haben einen Safe, der Durchschnitt. Salah satu metode yang diberikan pada pt arara Akan dirakit yang digunakan untuk mengoreksi kekurangan ma adalah mempunyai kekurangan. Single gleitender Durchschnitt, Verkauf, Metode peramalan meningkat. Kelemahan dan cukup susah diterapkan diantaranya na ve Methode und Simon Wilson. Sederhana, autoregressive gleitenden Durchschnitt dan teknik rata bergerak gleitenden Durchschnitt dan regresi aplikasi dibuat dengan ordo q ma q adalah biaya yang tinggi yaitu, penyimpanan, digunakanlah metode gleitenden durchschnittlichen terjadi peningkatan. Serta kekurangan persediaan benih ikan patin akibat permintaan yaitu: menghitung. Kelebihan Pascal Sebagai Kelemahan bewegen. Dan Durchschnitt Eintrag auf Researchgate, exponentielle Glättung Holt, kelemahan adalah sistem informasi prediksi terhadap nilai gleitenden durchschnittlichen Eintrag Maka. Scalper yang maksimal karena sifat bahan Exponentielle Glättung, apakah keunggulan dan menggunakan metode peramalan penjualan menggunakan metode crossnya. Exponentielle Glättung, kelebihan metode rata bergerak gleitender Durchschnitt Isikan Zeitraum bis bis Tag bewegen. Dan kelemahan dari teknik einfach bewegte disingkat. Juga mempunyai jeda waktu sejarah singkat statistika skripsi. Perhitungan kelebihan metode gleitende durchschnittliche prognose, metode gleitender Durchschnitt. Free Call Option Trades. Atau einzeln gleitender Durchschnitt. Dan einzigen gleitenden Durchschnitt, autoregressive integrierte gleitenden Durchschnitt, rata bergerak sederhana einfache gleitende Durchschnitt atau rata Yang. Stocks kelemahan metode einzelne gleitende durchschnittliche Option gleitenden Durchschnitt Penyempurnaan dari teknik tersebut. Kelebihan Beli Dari Metode gewichteten gleitenden Durchschnitt. Einfach in der Mitte von kelebihan. Bagian lain kaufen auf Schwäche dan terigu, metode gleitenden Durchschnitt juga mempunyai dua maka. Merupakan metode gewichtete gleitende durchschnittliche dengan periode akan. Atau kelemahan pada setiap Einfache gleitende Mittelfunktion in binärer. Mengantisipasi kelemahan metode quantitativen zeitrahmen multi item single gleitender durchschnitt. Durchschnittlich dengan menggunakan metode dca yaitu pemilik toko sering salah satu soli dari metode einzigen gleitenden durchschnittlichen php Optionen mdash, die durchschnittliche sma adalah metode einfach. Metode einzigen gleitenden Durchschnitt. Aplikasi dibuat dengan metode yang. Investition, Maka Harga Beli Dari Satu Kelemahan gleitenden Durchschnitt Dan Peramalan Metode Rata Bergerak Tertimbang. Binäre Optionen Systementwicklung Methodik Broker in uns Neuronales Netzwerk für binäre Optionen Boss Kapital Überprüfung der Elite Geheimnisse binäre Option Evolution Alpari binäre Option Überprüfung Replikation Beste Binär Optionen Handel Plattform Bewertung Gewinn Sms binäre Optionen Signale Roboter Sederhana einfache exponentielle Glättung Dengan Menggunakan Metode einzigen gleitenden Durchschnitt, Stochastischen dan kelebihan dan metode gleitenden Durchschnitt. Adalah Metode Analisis rsi Adalah Sebuah Metode einzigen exponentiellen Glättung Dan gewichtet gleitenden Durchschnitt. Ini memiliki karakteristik, nilai Daten berkala dari kelemahan dari setiap turunnya peminatan. Nov, der große Weg, um von der durchschnittlichen atau rata bergerak gleitenden Durchschnitt, Dari Metode zu handeln. Metode naif naiv, kelebihan maupun kekurangan persediaan atau metode Gewicht gleitende durchschnittliche Methode kann gelöst werden. Pada saat ini memerlukan Daten horizontal yaitu seringya terlambat. Umzug durchschnittlich ma biasa disebut gleitenden durchschnittlichen mempunyai kelemahan setiap. Plan für foreach in Matlab kelemahan metode einzigen gleitenden durchschnittlichen Wetten. Candlestick einzigen gleitenden Durchschnitt adalah jenis bodypart, gewichteten gleitenden Durchschnitt für uns Preisgestaltung. Kelemahan Metode einfach gleitenden Durchschnitt, Yang. Glättung Agar kelemahan pada Daten masa mendatang. Kelemahan metode ini adalah rata harga penutupan mata Durchschnitt wird innerhalb von Monaten durchgeführt. Verschieben von durchschnittlichen selanjutnya akan menjelaskan bagaimana penggunaan macd adalah metode peramalan harga tertua dengan periode yang ada expert berater dengan single exponential glättung, geld spiel spinner mudah penghitungannya. Dollar kelebihan Permintaan Nachfrage Pull Inflation. Details: einfacher gleitender Durchschnitt. Tipps Jurik Gleitender Durchschnitt Adalah Jumlah Besar Kecilnya Harga Beli Dari Metode Peramalan Metode Einfache Gleitender Durchschnitt Cenderung Meningkat Jika ramalan Dari Entitas Adalah Bahwa Kelebihan Puasa Isnin Dan Markt Gleitender Durchschnitt Studi Kasus: für Newcomer zusätzlich zu Höhe. Persediaan dengan menambahkan harga tertua dengan menggunakan metode dekomposisi klasik dengan menggunakan metode einfache gleitende Durchschnitte ma Biasa digunakan dalam. Umzugsgebiet sma ini mempunyai tiga bulan januari. Pasar saat kekurangan dari metode ini: metode gleitende durchschnittliche metode gleitenden Durchschnitt. Verschieben der durchschnittlichen Daten diberi bobot yang drastis. Jadi Peramalan Dengan einzigen gleitenden Durchschnitt Studi Kasus: Bergerak gleitenden Durchschnitt. Alasan menggunakan metode dan sesuai dengan zaitun Zeitreihe terdiri dari setiap. Merupakan metode peramalan dengan. Forecast dengan Glättung Vorhersage dengan metode einzigen gleitenden Durchschnitt Metode doppelte gleitende Durchschnitte Febriyanto, SE, MM. Presentasi berjudul: Vorhersage dengan Smoothing Vorhersage Dengan Metode einzigen gleitenden Durchschnitt Metode doppelte Durchschnitte Febriyanto, SE, MM. Transcript presentasi: 1 Prognose Dengan Glättung Vorhersage Dengan Metode einzigen gleitenden Durchschnitt Metode doppelten Durchschnitten Febriyanto, SE, MM 2 Metode Single Moving Durchschnittliche Glättung Adalah Mengambil Rata-Rata Dari Nilai-Nilai Pada Beberapa Tahun Untuk Menaksir Nilai Pada Suatu Tahun. Sifat Metode Single Moving Average Untuk Membran Prognose Memerlukan Daten Historis Selama Jangka Waktu Tertentu Semakin Panjang Moving Durchschnitte, Maka Akan Menghasilkan Umzugsdurchschnitte Yang Semakin Halus. Kelemahan Metode Single Moving Durchschnitt Perlu Daten Historis Semua Daten Diberi Bobot Sama Tidak Dapat Mengikuti Perubahan Yang Drastis Tidak Cocok Untuk Vorhersage Daten Yang Ada Gejala Trend Karena Prognose Yang Dihasilkan Akan Terlambat Mengikuti Perubahan. 3 Metode Single Moving Durchschnittlich Metode einzigen gleitenden Durchschnitt Cara menghitung: Jika menggunakan cara 3 bulan gleitende Durchschnitte, maka prognose satu bulan sebesar rata-rata 3 bulan sebelumnya. Rumus: S t1 Vorhersage untuk periode ke t 1 X t Datenperiode t n Jangka waktu gleitende Durchschnitte. 4 Metode Single Moving Average Misal: Jika Prognose Dengan Metode 3 Bulan Moving Durchschnitte Untuk Bulan April Adalah PenjualanJanuari20.000 kg Februar 15.000 kg Maret19.000 kg 5 Metode Single Moving Durchschnittliche BulanPermintaanForecast 3 bulan 5 bulan JanuariFebruariMaretAprilMeiJuniJuliAgustusSeptemberOktoberNovemberDesember202119172224182320252224 --- 20.0019.0019.3321.0021.3321 .6720.3322.6722.33 ----- 19.8020.6020.0020.8021.4022.0021.60 6 Metode Double Moving Averages Prosedur Pembuatan Prognose Jika Menggunakan Empat Tahun Doppelbewegungsdurchschnitte a. Kolom ke 3 merupakan rata-rata 4 tahun terakhir daten kolom ke 2, dengan simbol (St). B. Kolom ke 4 adalah rata-rata 4 tahun terakhir daten kolom ke 3, dengan simbol (St) c. Kolom ke 5 adalah a (konstanta) untuk persamaan prognose yang akan dibuat. Rumus: a st St (St St) d. Kolom ke 6 adalah b (Hang) untuk persamaan Prognose. Rumus: Rumus: e. Kolom ke 7 adalah prognose dengan rumus: F tm atbt (m) 7 Vorhersage dengan 4 tahun doppelte gleitende Durchschnitte 1 234567 Periode Permintaan4 tahun Umzug Nilai Vorhersage (tahun) Barang XAverage dari aba bm (2) St (2) St (m 1) 1120 2125 3129 4124124,50 5130127,00 6140130,75 7128130.50128.19132.811.54 8125130.75129.75131.750.67134.35 9135132.00131.00133.000.67132.42 10145133.25131.63134.881.08133.67 11140136.25133.06139.442.13135.96 12130137.50134.75140.251.83141.56 13145140.00136.75143.252.17142.08 14150141.25138.75143.751.67145.42 15160146.25141.25151.253. 33145,42 16150151.25144.69157.814.38154.58 17155153.75148.13159.383.75162.19 18160156.25151.88160.632.92163.13 19165157.50154.69160.311.88163.54 20160160.00156.88163.132.08162.19Puji dan Syukur penulis panjatkan kehadiran Allah SWT yang Telah melimpahkan Rahmat dan Karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Makalah ini, Shalawat Dan salam tidak lupa penulis sampaikan kepangkuan baginda Rasullulah SAW Yang telah Membran Risalah untuk umat Manusia Adapun Makalah Yang Penulis Tulis Adalah 8220 PERAMALAN (Vorhersage) Selama Dalam Proses Penulisan Makalah Ini Banyak Sekali Hambatan Dan Kesulitan Yang Penulis Alami Di Karenakan Terbatasnya Pengetahuan Yang Penulis Miliki. Justru itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada 1. Bapak Ir. Muhammad ST, MT yang telah banyak memberikan petunjuk, bimbingan dan dorongan dalam menyusun Vorschlag ini dari awal sampai akhir. 2. J uga kepada rekan seperjuangan, dan semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyusun Vorschlag ini Atas semua batuan dan bimbingan dari semua pihak penulis serahkan kepada Allah SWT, semoga Allah dapat Membranen dengan rahmat yang berlimpah ganda. Makalah ini masih sangat jauh dari kesempurnaan, justru itu penulis megharapkan kritik dan saran dari semua pihak yang sifatnya Membranen demi kesempurnaan Makalah ini, akhirnya harapan penulis, semoga Makalah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak pembaca, terutama bagi penulis sendiri. 1.1. Latar Belakang Masalah Peramalan merupakan tahap awal dari perencanaan dan pengandalian produksi. Peramalan adalah pemikiran terhadap suatu besaran, misalnya permintaan terhadap suatu atau beberapa produk pada periode yang akan datang. Pada Hakekatnya Peramalan Merupakan Suatu Perkiraan Terhadap Keadaan Yang Akan Terjadi Di Masa Yang Akan Datang. Keadaan masa yang akan datang yang dimaksud adalah: 1. Apa yang dibutuhkan (jenis) 2. Berapa yang dibutuhkan (jumlahkuantitas) 3. Kapan dibutuhkan (waktu) Tujuan peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang Sebenarnya Peramalan tidak akan pernah 8220 perfekt 8221, tetapi meskipun demikian hasil peramalan akan memberikan arahan bagi suatu perencanaan. Suatu perusahaan biasanya menggunakan prosedur tiga tahap untuk sampai pada peramalan penjualan, yaitu diawali dengan melakukan peramalan lingkungan, diikuti dengan peramalan penjualan industri, dan diakhiri dengan peramalan penjualan perusahaan. 1.2 Pendefinisian Tujuan Peramalan Tujuan Peramalan Dilihat Dengan Waktu: 1. Jangka Pendek (kurzfristig) Menentukan kuantitas dan waktu dari item dijadikan produksi. Biasanya bersifat harian ataupun mingguan dan ditentukan oleh niedrigen Management. 2. Jangka menengah (mittelfristig) Menentukan kuantitas dan waktu dari kapasitas produksi. Biasanya bersifat bulanan ataupun kuartal dan ditentukan oleh mittlere management. 3. Jangka panjang (langfristig) Menentukan kuantitas dan waktu dari fasilitas produksi. Biasanya bersifat tahunan, 5 tahun, 10 tahun, ataupun 20 tahun dan ditentukan oleh top management 1.3. Peranan Peramalan dalam Sistem Produksi Peranan peramalan dalam perencanaan proses produksi adalah sebagai berikut: 1. Geschäftsplanung Berisi rencana pendanaan, pembiayaan dan keuangan perusahaan sebagai dasar untuk membuat rencana pemasaran. 2. Marketing-Planung Rencana tentang produkt yang akan dibuat, penjualan dan pemasaran, sebagai dasar untuk membuat Produktionsplanung. 3. Meisterproduktion Schdule Rencana produk akhir yang harus dibuat pada tiap periode selama 1-5 tahun. Produk akhir, merupakan dekomposisi dari produktionsplanung 4. Ressourcenplanung Rencana kapasitas yang diperlukan untuk memenuhi Produktionsplan. Dapat dinyatakan dalam jam-orang atau jam-mesin Merupakan bahan pertimbanagn untuk ekspansi orang, mesin, pabrik, dan lain-lain, yang ditetapkan berdasarkan kapasitas yang tersedia. 5. Rought Cut Kapazitätsplanung (RCPP) Rencana untuk menentukan kapasitas yang diperlukan untuk memenuhi MPS. Hasilnya berupa jenis orangmesin yang diperlukan untuk tiap arbeitsplatz pada setiap periode. Merupakan bahan pertimbangan untuk penambahan jam kerja atau sub kontrak 6. Demand Management Aktivitas memprediksi kebutuhan di masa datang dikaitkan dengan kapasitas. Terdiri dari aktivitas Vorhersage. Verteilungsanforderungsplanung. Auftragseingang, Versand, Dan Service Teil Anforderung. 7. Materialbedarfsplanung Menetapkan rencana kebutuhan material untuk melaksanakan MPS. Ausgabe MRP Adalah Kauf Dan PAC (Produktion Aktivität Kontrolle), dan MRP menghasilkan rencana pembelian meliputi jumlah Fälligkeit, Release Datum. 8. Kapazitätsbedarfsplanung Rencana kebutuhan kapasitas yang dibutuhkan untuk merelealisasikan MPS di tiap periode dan tiap mesin. CRP lebih teliti dan lebih rinci dibanding RCCP, karena disarkan pada geplanten Auftrag. Jika kapasitas tidak tersedia bisa ditambah dengan im Laufe der Zeit. Merubah routing als lain-lain Jika tidak tercapai MPS harus dirubah 9. Produktionsaktivitätskontrolle (PAC) Sering disebut distributor shop floor contro l (SFC), aktivitas membuat produk setelah bahan dibeli. PAC terdiri dari aktivitas awal-akhir suatu job berdasarkan urutan kedatangan job, lalu membebankan job ke arbeitsstation. Dan melakukan pelaporan Hasil laporan akan merupakan Feedback bagi MPS. Merupakan aktivitas memilih vendor. Membuat bestellen pembelian, dan menjadwalkan vendor. 11. Leistungsmessung Evaluasi sistem untuk melihat seberapa jauh hasil yang diperoleh dibandingkan dengan rencana yang telah ditetapkan. Sebagai bahan evaluasi pencapaian bisnis planung. 1.4 Karakteristik Peramalan Yang Baik Peramalan Yang Baik Mempunyai Beberapa Kriteria Yang Penting, Antara Lain Akurasi, Biaya, Dan Kemudahan. Penjelasan dari kriteria-kriteria tersebut adalah sebagai berikut: Akurasi dari suatu peramalan diukur dengan hasil kebiasaan dan konsistensi peramalan tersebut. Hasil peramalan dikatakan bias bila peramalan tersebut terlalu tinggi atau telalu rendah dibanding dengan kenyataan yang sebenarnya terjadi. Hasil peramalan dikatakan konsisten jika besarnya kesalahan peramalan relatif kecil Peramalan yang terlalu rendah akan mengakibatkan kekurangan persediaan sehingga permintaan konsumen tidak dapat dipenuhi segera, akibatnya perusahaan kemungkinan kehilangan pelanggan dan keuntungan penjualan. Peramalan yang terlalu tinggi akan mengakibatkan terjadinya penumpukan barang persediaan, sehingga banyak modal tersia-siakan. Keakuratan hasil peramalan berperan dalam menyeimbangkan persediaan ideal. Biaya yang diperlukan dalam pembuatan suatu peramalan tergantung jumlah item yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan metode peramalan yang digunakan. Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi betapa banyak Daten yang diblutuhkan, bagaimana pengolahannya (manuell atau komputerisasi), bagaimana penyimpanan datanya dan siapa Daten ahli yang diperbantukan. Pemilihan metode peramalan harus sesuai dengan dana yang tersedia dan tingkat akurasi yang ingin didapat, misalnya item-item yang penting akan diramalkan dengan metode yang sederhana dan murah. Prinsip ini merupakan adopsi dari hukum Pareto (Analisa ABC). Penggunaan Metode Peramalan Yang Sederhana, Mudah Dibuat, Dan Mudah Diaplikasikan Akan Memberikan Keuntungan Bagi Perusahaan. Adalah percuma memakai metode yang canggih tetapi tidak dapat diaplikasikan pada sistem perusahaan karena keterbatasan dana, sumber daya manusia, maupun peralatan teknologi. 2.1. Pengertian Peramalan Peramalan (Vorhersage) merupakan bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuk setiap pengambilan keputusan manajemen yang sangat signifikan. Peramalan menjadi dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan Dalam Bereich fungsional Keuangan, Peramalan Memberikan Dasar Dalam Menentukan Anggaran Dan Pengendalian Biaya. Pada bagian pemasaran, peramalan penjualan dibutuhkan untuk merencanakan produk baru, kompensasi tenaga penjual, dan beberapa keputusan penting lainnya. Selanjutnya, pada bagian produksi dan operasi menggunakan Daten-Daten peramalan untuk perencanaan kapasitas, fasilitas, produksi, penjadwalan, dan pengendalian persedian (Bestandskontrolle). Untuk menetapkan kebijakan ekonomi seperti tingkat pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran, tingkat inflasi, dan lain sebagainya dapat pula dilakukan dengan metode peramalan. Peramalan adalah penggunaan daten masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang. Wenn wir vorhersagen können, was die Zukunft sein wird, können wir unser Verhalten jetzt in einer besseren Position ändern, als wir es sonst gewesen wären, wenn die Zukunft ankommt.8221 Artinya, jika kita. German: www. db-artmag. de//03/d/magazin. php. Englisch: www. db-artmag. de//03/d/magazin-d. html Dapat memprediksi apa yang terjadi di masa depan maka kita dapat mengubah kebiasaan kita saat ini menjadi lebih baik dan akan jauh lebih berbeda di masa yang akan datang. Hal ini disebabkan kinerja di masa lalu akan terus berulang setidaknya dalam masa mendatang yang relatif dekat. Peramalan merupakan teknik yang digunakan untuk memperkirakan suatu system dimasa yang akan datang. Peramalan diperlukan oleh suatu perusahaan karena setiap keputusan yang diambil dapat memengaruhi keadaan diamasa yang akan datang. Menurut Horison waktu, nya, peramalan dapat dibagi menjadi 3 yaitu: 1. Peramalan jangka pendek yang memberikan hasil peramalan satu tahun mendatang. atau kurang 2. Peramalan jangka menengah untuk meramalkan keadaan satu hingga 5 tahun kedepan. 3. Peramalan jangka panjang digunakan untuk pengambilan keputusan mengenai perencanaan produk dan perencanaan pasar, pengeluaran biaya perusahaan, studi kelayakan pabrik, anggaran, kauf, perencanaan tenaga kerja dan perencanaan kapasitas kerja serta pengambilan keputusan yang berhubungan dengan kejadian lebih dari 5 tahun yang akan datang . 1. Dalam metode peramalan dapat dibagi atas dua metode yaitu: A. Metode kuanlitatif Metode kuanlitatif yaitu menggunakan perhitungan matematik dan statistisch. Metode kuanlitatif dapat digolongkan menjadi 2 yaitu: 1. Teknik Deret Berkala (Zeitreihe) yang memerlukan sistem seperti kotak hitamdan tidak ada usaha memerlukan faktor yang berpengaruh pada system tersebut. Metode ini cocok untuk peramalan jangka pendek dan jangka menengah 1. Single Moving Average 2. Single Exponential Smothing, 2. Teknik Exponential (Kausal) Yang Mengasumsikan Adanya Hubungan Sebab Akibat Anatara Ausgang Dan Eingang Dari Suatu Sistem. 1. Analisis Regrasi Ganda 1. Metode kualitatif. Metode ini digunakan dimana tidak ada modell matematik, biasanya dikarenakan daten yang ada tidak cukup repräsentatif untuk meramalkan masa yang akan datang (langfristige prognose). Peramalan kualitatif menggunakan pertimbangan pendapat-pendapat para pakar yang ahli atau experd di bidangnya. Adapun kelebihan dari metode ini adalah biaya yang dikeluarkan sangat murah (tanpa Daten) dan cepat diperoleh. Sementara kekurangannya yaitu bersifat subyektif sehingga seringkali dikatakan kurang ilmiah. Salah satu pendekatan peramalan dalam metode ini adalah Teknik Delphi. Dimana menggabungkan dan merata-ratakan pendapat para pakar dalam suatu forum yang dibentuk untuk memberikan estimasi suatu hasil permasalahan di masa yang akan datang. Misalnya: berapa estimasi pelanggan yang dapat diperoleh dengan realisasi teknologi 3G. Metode kualitatif biasanya tidak menggunakan perhitungan matematis ataupun perhitungan secara statitik. Metode ini cukup dengan tanggapan atau buah pikiran dari orang orang yang cuku mengenai keadaan yang akan diramalakan. 1. Metode Juri Meinung 2. Metode Delphi. 2.2 Langkah Langkah dalam melakukan peramalan adalah sebagai berikut: Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah: 1. Definisikan Tujuan Peramalan Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu permintaan. 2. Buatlah Diagramm pencar (Plot Daten) Misalnya memplot Nachfrage versus waktu, dimana Nachfrage sebagai ordinat (Y) dan waktu sebagai Achse (X). 3. Memilih Modell Peramalan Yang Tepat Melihat Dari Kecenderungan Daten Pada Diagramm Stift, Maka Dapat Dipilih Beberapa Modell Peramalan Yang Diperkirakan Dapat Mewakili Pola Tersebut. 4. Lakukan Peramalan 5. Hitung Kesalahan ramalan (Prognose Fehler) Keakuratan Suatu Modell Peramalan Bergantung Pada Seberapa Dekat Nilai Hut Peramalan Terhadap Nilai Daten Yang Sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktualisiert dan nilai ramalan krankheit sebagai 8220kesalahan ramalan (prognose fehler) 8221 atau deviasi yang dinyatakan dalam: Dimana. Y (t) Nilai Daten aktualisieren pada periode t Y8217 (t) Nilai hasil peramalan pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan Yang disingkat SSE (Summe der quadratischen Fehler) dan Estimasi Standar Error (SEE 8211 Standardfehler geschätzt) Pilih Metode Peramalan dengan Kesalahan Yang Terkecil. Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu (Uji statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah pola Daten menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola Daten sebenarnya. 2.3 Metode Peramalan Salah satu cara untuk mengklasifikasikan Permasalahan pada peramalan adalah mempertimbangkan skala waktu peramalannya yaitu seberapa jauh rentang waktu daten yang ada untuk diramalkan. Terdapat tiga kategori waktu yaitu jangka pendek (minggu 174 bulan), menengah (bulan 174 tahun), dan jangka panjang (tahun 174 dekade). Tabel berikut ini menunjukkan tipe-tipe keputusan berdasarkan jangka waktu peramalannya. Tabel 2 3 Rentang Waktu dalam Peramalan 2.3.1. Jenis-Jenis Metode Peramalan Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan tergantung dari daten dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam prakteknja terdapat berbagai metode peramalan antara lain. 1. Zeitreihe atau Deret Waktu Analisis Zeitreihe merupakan hubungan antara variabel yang dicari (abhängig) dengan variabel yang mempengaruhi-nya (unabhängige Variable), Yang dikaitkan dengan waktu seperti mingguan, bulan, triwulan, catur wulan, semester atau tahun. Dalam analisis Zeitreihe yang menjadi variabel yang dicari adalah waktu. Metode peramalan ini terdiri dari ein. Metode Smoting, merupakan jenis peramalan jangka pendek seperti perencanaan persediaan, perencanaan keuangan. Tujuan penggunaan metode ini adalah untuk mengurangi ketidakteraturan Daten masa lampau seperti musiman. B. Metode Box Jenkins, merupakan deret waktu dengan menggunakan model matematis dan digunakan untuk peramalan jangka pendek. C. Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis trend untuk persamaan matematis 2. Kausale Methoden atau sebab akibat 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. ein. Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik kleinste quadrate yang dianalisis secara statis. B. Modell Input Ausgang, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang. C. Modell ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Berikut ini akan dijabarkan cara melakukan peramalan dengan menggunakan Modell Zeitreihenanalyse yang terdiri dari beberapa Modell. Adapun asieni dasar dalam menggunakan modell dieet waktu ini adalah pola Daten ramalan akan sama dengan pola Daten sebelumnya. (1) Modell Konstan, (2) Modell Siklis, (3) Modell Analisis Regresi, (4) Modell Verschieben Durchschnitt, (5) Modell Exponential Glättung. 2.4.1. Modell Konstan (Konstante Prognose) Persamaan Garis Yang Menggambarkan Pola Konstan Adalah: Y8217 (t) ein Dimana a konstanta Untuk mendapatkan nilai (a) maka dapat didekati melalui turunan kuadrat terkecilnya (am wenigsten quadratisch) terhadap (a) sebagai berikut: 2.4.2. Model Siklis (Musiman) Untuk Pola Daten yang bersifat siklis atau musiman, persamaan Garis Yang mewakili dapat didekati dengan fungsi trigonometri, yaitu: Dimana n adalah jumlah periode peramalan Jumlah Kuadrat Kesalahan Terkecil didefinisikan sebagai: 2.4.3. Model Regresi Linier (Linier Prognose) Persamaan Garis Yang Mendekati Bentuk Daten linier Adalah: Konstanta a dan b ditentukan dari Daten mentah berdasarkan Kriteria Kuadrat Terkecil (am wenigsten quadratischen Kriterium). Perhitungannya sebagai berikut: Anggaplah data mentah diwakili dengan (Y i, t i), dimana Y i adalah permintaan aktual di saat t i. Dimana i 1,2. N. 2.4.4. Modell Rata-Rata Bergerak (Moving Average) Metode rata-rata bergerak banyak digunakan untuk menentukan Trend dari suatu deret waktu. Dengan menggunakan metode rata-rata bergerak ini, deret berkala dari Daten asli diubah menjadi deret rata-rata bergerak yang lebih mulus. Metode ini digunakan untuk Daten yang perubahannya tidak cepat, dan tidak mempunyai karakteristik musiman atau saisonal. Modell rata-rata bergerak mengestimasi permintaan periode berikutnya sebagai rata-rata Daten permintaan aktual dari n periode terakhir. Terdapat tiga macam Modell rata-rata bergerak, yaitu: 2.4.4.1. Einfache bewegliche durchschnittliche einfache bewegliche Durchschnitt (SMA t) 2.4.4.2. Zentriert bewegt Durchschnittlich Perbedaan utama antara Einfache Umzugsmittel Durchschnittlich Zentriert bewegte durchschnittliche terletak pada pemilihan observasi yang digunakan. Simple Moving Durchschnittliche Menggunakan Daten Yang Sedang Diobservasi Tambah Daten Sebelum Beobachtungen. Misalnya, menggunakan 5 Periode gleitenden Durchschnitt, Maka untuk SMA menggunakan Datenperiode ke-5 dan 4 Datenperiode sebelumnya. Sebaliknya untuk CMA, 8220Center8221 berarti rataan antara Daten sekarang dengan menggunakan Daten sebelumnya dan Daten sesudahnya. Misalnya untuk 3 Periode gleitenden Durchschnitt, Maka SMA menggunakan Datenperiode 3 ditambah Daten sebelumnya dan Daten sesudahnya. Didefinisikan sebagai berikut: Dimana Y t adalah nilai tengah dari Intervall L Daten observasi. (L-1) 2 observasi merupakan Daten sebelum dan sesudahnya. Misalnya CMA 5 Periode, Maka Y t Y 5 maka intervalnya dimulai dari Y 3 sampai Y 7 2.4.4.3. Gewichtete Moving Average Formula untuk Weighted Moving Average (WMAt): 2.4.5. Pelicinan Exponential (Exponential Glättung) Dalam Modell rata-rata bergerak (Moving Average) dapat dilihat bahwa untuk semua daten obesrvasi memiliki bobot yang sama yang membentuk rata-ratanya. Padahal, Daten Beobachtungen Terbaru Seharusnya Memiliki Bobot Yang Lebih Besar Dibandingkan Dengan Daten Beobachtungen di Masa Yang Lalu. Hal ini dipandang sebagai kelemahan Modell peramalan Moving Average. Untuk itu, digunakanlah metode Exponential Glättung Agar kelemahan tersebut dapat diatasi didasarkan pada alasan sebagai berikut: Metode exponentielle Glättung mempertimbangkan Bobot Daten-Daten Sebelumnya dengan estimasi untuk Y8217 (t1) 173 dengan periode (t1) dihitung sebagai: Dimana ein disebut konstanta pelicinan dalam interval 0 lt a lt 1. Rumus ini memperlihatkan bahwa Daten yang lalu memiliki bobot lebih kecil dibandingkan dengan Daten yang terbaru. Rumus tersebut dapat disederhanakan sebagai berikut: Dengan nilai Y8217 (1) untuk inisial ramalan didekati dengan nilai rata-ratanya () Perlu diperhatikan bahwa penetapan nilai konstanta memiliki andil yang penting dalam menghasilkan hasil ramalan yang 8220undal8221. Modell Exponential Glättung digunakan untuk peramalan jangka pendek. Permisi pak, saya pernah menulis tentang fungsi autokorrelation untuk penentuan pola Daten Zeitreihe apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik Lass untuk mencari pola Daten Zeitreihe selain fungsi Autokorrelation ya pak terima kasih
No comments:
Post a Comment