Metode exponentielle Glättung adalah mengambil rata 8211 Glättung rata Dari nilai Pada beberapa periode untuk menaksir nilai Pada Suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Exponential Glättung 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 Glättung merupakan pengembangan dari metode gleitender Durchschnitt. Dalam metode ini peramalan dilakukan dänischen mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Einzel exponentielle Glättung Metode einzelne exponentielle Glättung 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 Glättung Keine Xt St 20 2 21 1 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Sumber (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 Einzel Exponentielle Glättung lebih cocok digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara random (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponentielle Glättung Metode ini merupakan Modell linearen yang dikemukakan oleh Brown. Didalam Merode Doble exponentielle Glättung dilakukan proses Glättung 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 Glättung 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 Glättung 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 Glättung 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 Glättung 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). Prosedür 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 (1,16) Carilah nilai (1,17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan forecastnya (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 Exponential Glättung untuk peramalan penjualan kita gunakan Datentabelle 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. 120 dengan rumus (1,16) diperoleh harga-harga Dengan mengggunakan rumus (1.16) (1.17) (1.18) harga an, bt, ct bisa didapat Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus (1,19) Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline Dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi Blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi Kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan Tutorial atau pengetahuan tentang Prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya Akan banyak memposting tulisan tentang Prognose. Semoga tulisan ini dapat Berguna Bagi Kita Sema. Pada Postingan Pertama Tentang Analisis Runtun Waktu Kali Ini, Saya Akan Berbagi Tentang Analisis Runtun Waktu Yang Paling Sederhana yaitu metode Verschieben Durchschnitt. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis Runtun Waktu merupakan salah satu metode peramalan Yang menjelaskan bahwa deretan observasi Pada Suatu Variabel dipandang sebagai realisasi Dari Variabel zufällige berdistribusi bersama. Gerakan musiman, adalah, gerakan, rangkaian, waktu, yang, sepanjang, tahun, pada, bulan-bulan, yang, sama, yang, selalu, menunjukkan, pola, yang, identik, Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan zufällig adalah Gerakan naik turun Waktu Yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi Secara acak contohnya: gempa Bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi Yang Penting Yang Harus dipenuhi dalam memodelkan Runtun Waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat Yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh Waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Daten Runtun Waktu Salah satu Aspek yang paling Penting dalam penyeleksian metode peramalan Yang sesuai untuk Daten Runtun Waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola Daten. Ada empat Tip umum. Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika Daten Beobachtungen berubah-ubah di sekitar tingkatan ata rata-rata Yang konstan. Sie haben keine Artikel im Warenkorb. Produkte vergleichen Es ist kein Artikel zum Vergleichen vorhanden. Sie haben noch keine Artikel in Ihrem Warenkorb. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan Periode suatu waktu disebut Pola Trend. Pola zyklischen ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola saisonal Yang ditandai dengan adanya pola perubahan Yang berulang Secara otomatis Dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen jahreszeitlich runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Einzelbewegung Durchschnitt 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 Daten 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 (Ft), 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 (Glättung). 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 terachhar 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. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan Pada setiap rata-rata (Yang disebut dengan rata-rata bergerak Orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA Tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, Manakah metode yang paling tepat untuk Daten di atas dan berikan alasannya Baiklah Sekarang kita Muley, kita Muley Dari Einzel Moving Average Adapun Langkah-Langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan Pakaian sepak bola adalah:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan Doppelklick pada Symbol Desktop Setelah aplikasi Minitab terbuka dan SIAP digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan Vorhersage, terlebih dahulu yang Harus dilakukan adalah Melihat bentuk sebaran Daten Runtun waktunya, klik Menü Graph 8211 Time Series Plot 8211 Einfach, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Leistung seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan Vorhersagen dengan metode Moving Durchschnitt single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . sehingga Muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan Variabel Daten, pada kotak MA Länge: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang Pada Prognosen generieren dan isi kotak Anzahl der Prognosen: dengan 1. Klik Taste Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Lagerung dan berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, Passt (Ein-Perioden-Prognosen), Residuals, dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Plot vorhergesagt vs tatsächlichen dan OK. Sehingga Muncul Ausgang seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil Dari Prognosedaten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti Pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Doppelte Verschiebung Durchschnittliche dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.2.1 Pengertian Penjualan Menurut EG. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah memberikan sesuatu dengan mendapatkan sebuah ganti Yang berupa uang atau dengan kata gelegen hanya meliputi kegiatan pemindahan hak atas sesuatu produk Dari penjualan kepada pembeli. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manajemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi Pribadi Yang dilakukan oleh penjual untuk mengajak orang gelegen untuk membeli barang atau jasa Yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peramalan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengertian peramalan dikemukakan oleh: Menurut Gunawan Adi Saputro und Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan von adalah suatu cara untuk mengukur von menaksir kondisi bisnis dimasa von mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Peramalan adalah Vereinigte Staaten von Amerika untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan Suatu Usaha untuk Melihat situasi dan kondisi dengan memperkirakan kondisi Yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. 2.3 Tujuan peramalan Tujuan dari peramalan adalah: Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. B. Untuk pengawasan dalam persediaan. C. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. D. Untuk pengawasan pembelanjaan. D. h. Untuk penyusunan kebijaksanaan yang efektif dan efisien. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat Dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan Yang bersifat subjektif Peramalan Yang berdasarkan atas perasaan atau intuisi Dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan Yang didasarkan atas Daten yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan Modell dalam menganalisa Daten tersebut. Disamping itu jika dilihat Dari jangka Waktu peramalan Yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan Yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya Lebih Dari Setengah tahun atau tiga Semester. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan Yang Telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan Yang disusun atas Daten kualitatif paada masa lalu hasil peramalan Yang dibuat sangat tergantung Pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan Yang didasarkan atas Daten kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode Yang bebeda Akan diperoleh hasil peramalan Yang berbeda, adapun Yang Perlu diperhatikan Dari penggunaan metode-metode tersebut adalah baik tidaknya metode Yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan Dari kenyataan Yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang Mitgliedschaft nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai Berikut: Anzeigen Adanya informasi tentang keadaan lain. B. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk Daten. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metode peramalan, pertama kita Perlu mengetahui ciri-ciri Penting Yang Perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada Enam Ciri Utama Yang Perlu Diperhatikan. yaitu: 1. Horizon Waktu (Zeithorizont) Periode Waktu Selama Suatu keputusan atau analisa Akan mempunyai pengaruh, dan Waktu itu manajer Harus merencanakan dan memperhitungkan pengaruh-pengaruh pemilihan tehnik dan metode Yang tepat. Horizont waktu umumnya dapat dibagi dalam jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang. 2. Tingkat perincian (Detaillierungsgrad). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produkt perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan sekundäres mekanisme untuk masing-masing produk. Umumnya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, penyimpangan Daten, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan variasi-varasi atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 taschen maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deretz Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu als memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deretz waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data massa lalu. Asumsi dasar Yang dipakai dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi Menjadi beberapa komponen yaitu Tingkat rata-rata (Durchschnitt), kecenderungan (Trend), musiman (Saisonalität), siklus (Zyklus) dan kesalahan (Fehler). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metode ini merupakan metode Yang termudah dalam Teknik peramalan Deret Waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, trend, atau komponen siklus Pada Daten permintaan Pada saat ini. Beweglicher Durchschnitt ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan Daten dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari Daten tersebut dijadikan Daten peramalan untuk periode yang akan datang. ein. Rumus rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt) Anzahl der Beiträge Permintaan Pada N Periode terakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-Rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Gewicht Moving Average) Disamping metode rata rata bergerak Sederhana kita mengenal metode rata rata tertimbang (Gewicht Moving Average) Dimana Verput Daten kita dapat memberikan bobot setiap Pada. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Gewichtsbewegungsdurchschnitt) WMA (Datenbinjualan terakhir x bobot ke 82111) (Daten x sampai bobot terakhir). D & sub1; & sub0 ;, W & sub3; & sub0 ;, W & sub3; & sub0 ;, W & sub3; & sub0 ;, W & 90) 0,10 (100) F5 38 31,5 18 10 c. Pemulusan Eksponensial (Eksponensial Glättung). Pemulusan eksponensial adalah Suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak Yang melakukan pertimbangan terhadap Daten masa lalu dengan cara eksponensial sehingga Daten paling akhir mempunyai bobot atau timbangan Lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana Vorhersage dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (Erb Alpha) antara permintaan Periode terakhir dengan peramalan Periode terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Eksponensial Glättung) Ft Ramalan untuk periode Sekarang (t) Ft 1 Ramalan Yang dibuat untuk periode terakhir (t-1) eine Glättungskonstante Bei 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif ein Nilai ein Yang terendah terutama cocok bila permintaan produk perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena Lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 Einheit Bei 1 1000 Stück a 0,50
No comments:
Post a Comment