Przenoszenie średniej prognozy adalah

Pengertian, Kegunaan dan sifat-sifat prognozowanie (peramalan) DEFINISI, SIFAT-SIFAT PROGNOZA (RAMALAN), PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI peramalan (prognozowanie) Pengertian Peramalan PeramalanPerkiraan (prognozowanie) Prognozowanie adamu meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan teriadi sebelum suatu rancana yang lebih pasti dapat dilakukan. Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu to memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang z suatu bentuk model matematis. Hal ini bisa juga merupakan pediksi intuisi yang bersifat subjektif. Hal ini pun dapat dilakukan z menggunakan kombinasi model matematis yang disesuakan z pertimbangan yang baik dari seorang manager. Setelah mengenal beberapa teknik peramalan, anda akan melihat bahwa tidak ada satu metode tunggal yang paling unggul. Sesuatu yan berjalan z baik su suu perusahaan pada suatu zestaw kondisi tertentu mungkin bisa menjadi bencana bagi organisasi lain, bahkan pada odejść yang berada di perusahaan yang sama. Selain itu, a akan melihat keterbatasan dari apa yang dapat anda harapkan dari suatu peramalan. Hanya sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi do kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang effectif baik do jangka panjang maupun pendek bergantung pada peramalan permintaan do produktu perusahaan. Peramalan (Forecasting), merupakan kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari 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. Situati, kondisi, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan. Metode kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metode szereg czasowy. Metode kausal mempertimbangkan nilai sebuah variabel sebagai pengaruh dari banyak variabel yang lain. Seria czasowa w czasie rzeczywistym. Kegunaan Peramalan Data ramalan dipergunakan sebagai perkiraan, bukan merupakan suatu angka 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 8211 titik data yang berjarak sama dalam waktu (mingguan, bulanan, kuartalan, dan lain 8211 lain). Meramalkan deret data waktu berarti nilai masa depan diperkirakan hania dari nilai masa lalu dan zmienna lain diabaikan walaupun variabel 8211 variabel tersebut mungkin sangat bermanfaat. Menganalisis deret waktu berarti membagi data masa lalu menjadi komponen 8211 komponen 8211 komponen, kemudian memproyeksikannya ke masa depan. Deret waktu mempunyai empat komponen yaitu: 1. Pola tren merupakan pergerakan data sedikit demi sedikit meningkat atau menurun. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren. 2. Dane dotyczące sieci musiman adalah pola dane yang berulang pada kurun waktu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanan, atau kuartal. 3. Dane z bazy danych Siklus adalah pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus ini biasanya terkait pada siklus bisis dan merupakan satu hal penting dalam analisis dan perencanaan bisnis jangka pendek. Memprediksi siklus bisnis 4. Dane dotyczące danych variasi acak Merupakan satu titik khusus dalam dane yang disebabkan oleh peluang dan situasi yang tidak lazim. Variasi acak tidak memiliki pola khusus sehingga tidak dapat di prediksi. Metode Pemulusan Eksponensial Penghalusan Eksponensial merupakan metode peramalan rata 8211 rata bergerak z pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan. Metode ini menggunakan pencatatan dan masa lalu yang sangat sedikit. Bentuk umum dari metode pemulusan eksponensial: Ft Ft - 1 a (At 8211 1 Ft82111) Ft peramalan baru Ft-1 peramalan sebelumnya a Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 a 1) At-1 Permintaan actual periode lalu. Trzeboczący szept Konsepnya. Prediksi terakhir to permintaan sama z prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan aktualny lai denim prediksi lama. 1. Pojedyncze wygładzanie eksponensyjne Metode penghalusan eksponential orde satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metode rata-rata bergerak (średnia krocząca) sederhana. Metode ini dipengaruhi secara luas di dalam peramalan (prognozowanie) karena sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, mudah disesuaikan z danymi perubahan, dan ketelitian metode ini cukup besar. 2. Podwójne wygładzanie eksponensyjne Metode ini akan menyesuaikan factor trend yang ada pada pola data. Dipopulerkan oleh C. C. Holt (1957), model ini menambahkan factor pertumbuhan (czynnik wzrostu) atau faktor trend (trend factor) pada persamaan dasar dari smoothing. 3.Triple Wygładzanie wykładnicze Metode ini merupakan perluasan dari metode holt. Dipopulerkan oleh winter, model ini menambahkan factor sezonowy pada persamaan dasar dari smoothing. Hanya ma tendencję do wygładzania wykładniczek yang lalu, pada metode zima ada dua cara perhitungan prognozowanie, yakni secara dodatek atau secara multiplikatif, disini akan digunakan cara multiplikatif. 2.3.2. Menghitung Kesalahan Peramalan Seorang perencana tentu menginginkan hasil perkiraan ramalan yang tepat atau palący tidak członek członek gambaran yang palący mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis. Ketepatan atau ketelitian inilah yang menjadi kriteria performance suatu metode 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 do membandingkan model peramalan yang berbeda, mengawasi peramalan, dan do memastikan peramalan denim baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah: 1.1. Deviasi Mutlak Rerata (średnie bezwzględne odchylenie 8211 MAD) 2.2. Kesalahan Kuadrat Rerata (Mean Square Error 8211 MSE) 3.3. Kesalahan Persen Mutlak Rerata (Mean Absolute Percentage Error - 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 dane wejściowe 8211 dane pada masa lung z menggunakan metode 8211 metode dalam penganalisaan dane tersebut. Peramalan Kualitatif: Peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu, hasil peramalan tergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif: Peramalan yang didasarkan atas dane kuantitatif pada masa lalu, hasilnya tergantung pada metode yang digunakan. REGRESI DAN KORELASI Regresi jest darmowy w porównaniu do innych produktów, takich jak mangukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel. SEDANGKAN Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi hubungan (środki stowarzyszenia).Metode peramalan (forecasting) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif. Metodymas činnosti životné činnosti, ktorým článku sa môže státy odgotování. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan kualitatif memanfaatkan factor-faktor penting seperti intuisi, pendapat, pengalaman pribadi, dan system nilai pengambilan keputusan. Metode ini meliputi metode delphi, metode nominal group, ankieta pasar dan analisis historikal analogia i cykl życia. Metode kuantitatif adamah peramalan yang didasarkan atas dane kuantitatif atau model matematyczny yang beragam z danych masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung den perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan z kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan z kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. za. Tersedia data dan informasi masa lalu b. Data dan Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalu akan teran berlanjut di masa datang. Metode ini meliputi metode kausal dan szereg czasowy. A. Metode Time Series Metode time series (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan z variabel waktu. Metodowe szeregi czasowe: terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (średnia krocząca), metode eksponencjalna wygładzanie i projekcja trendu metanowego. Cara sederhana dla peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama z peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naf ini merupakan model peramalan objektif yang paling efekt dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan naiwniak titik awesome dla perbandingan z modelu lain yang lebih canggih. Contoh. jika penjualan sebuah produk (mis: telepon genggam Motorolla) adalah 68 unit pada bulan Januari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februari akan sama, yaitu sebanyak 68 unit juga. Metode Rata-rata Bergerak (średnia ruchoma) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir dane dla meramalkan periode berikutnya. Metode eksponential smoothing merupakan pengembangan dari metode moving average. Dalam metode ini peramalan dilakukan z mengulang perhitungan secara terus menerus z menggunakan data terbaru. Setiap data bobot, dane yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Rumus metode wygładzanie eksponencyjne. Dimana. F t Peramalan baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A t-1 Permintaan aktualna perja lalu Menghitung kesalahan peramalan Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan for menghitung kesalahan dalam peramalan. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah Deviasi mutlak rata-rata (średnie bezwzględne odchylenie MAD) MAD adalah nilai yang dihitung z mengambil jumlah nilai absolut dari setiap kesalahan peramalan dibagi z jumlah dane podskórne (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengembangkan suatu model sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan z zmienną-variabel 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). Data dari variable-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa for menentukan kevaliditasan dari model peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai dla kondisi dimana zmienna penyebab terjadinya item yang akan diramalkan sudah diketahui. Z tą różnicą, że wyświetlany jest sygnał dźwiękowy, wyjście dikatahui jika input diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan estimasi menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan denim menggunakan metoda ini sangat na zewnątrz perymalan jangka pendek, sedangkan na peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya kurang begitu baik. Metoda ini banyak digunakan to peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Data yang dibutuhkan dla penggunaan metoda ini adalah dane kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Data berikut berhubungan z nilai penjualan pada bar pada beberapa pecan di penginapan Marthy i Polly Starr di Marathon, Floryda. Jika peramalan menunjukkan bahwa akan randka 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi yang diestimasikan secara simultan. Baik do peramalan jangka pendek maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan method ini sangat baik. Metoda peramalan ini selalu dipergunakan dla peramalan penjualan menurut kelas produktu, atau peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Data yang dibutuhkan for penggunaan metoda peramalan ini adalah data kuartalan beberapa tahun. Zatwierdź wynik testu prognozy modelu ekonometria ini antara lain membangun suatu model teori, dane mengumpulkan, memil bentuk persamaan fungsi yang diestimasi, dan mengestimasi dan menginterpretasi hasil. Contoh. s ebagai contoh disini misalnya kita menginginkan dla memprakirakan permintaan, maka hubungan antar harga dan kuantitas dapat menjadi dasar teori yang logis bagi suatu model. 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 dochód per kapita (I), harga barang lain (Po), dan Advertensi (A), dan lain-lain. Karena itu model fungsi yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri sebagaimana ditunjukkan pada pembahasan estimasi 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 empirik bahwa fungsi permintaan dipengaruhi P, I, Po, dan A itu dirumuskan sebagai fungsi: Qd a 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan volume permintaan, merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Income, Harga Barang Lain , dan Advertensi. Metoda ini dipergunakan dla menyusun proyeksi trend ekonomi jangka panjang. Model ini kurang baik ketepatannya for peramalana jangka panjang. Modele ini banyak dipergunakan do peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan sub sektor industri, produksi dari sektor dan sub sektora industri. Data yang dibutuhkan for penggunaan metoda atau model ini adalah data tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya anda berencana dla mengoleksi files menggunakan hosting yang baru Jika ya, silahkan kunjungi strona internetowa ini kbagi dla info selengkapnya. Di sana anda bisa dengan bebas udostępnij dan mendowload foto-foto keluarga dan trip, muzyka, wideo, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Gratis:) Portal - Statistik Bertemu lagi z postingan kali ini, setelah sekian lama nieaktywny dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembada semua sahabat yang membutuhkan tutorial atau pengetahuan tentang forecasting peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang forecasting. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Średnia ruchoma. Analiza danych jest w stanie porównać dane z danymi na temat sieci danych, które można porównać do sieci telefonii komórkowej. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suu reguland dipandang sebagai realisasi dari variabel losowy 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 losowy 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 asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Data Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalem penyeleksian metode peramalan yang sesuai dla danych runtun waktu adalah dla mempertimbangkan perbedaan tipe pola data. Ada empat tipe umum. poziomy, trend, sezonowy, dan cykliczny. Ketika dane obserwaci berubah di sekitar tingkatan atau rata-rata Yang konstanci disebut pola horyzontalni. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suuu tidak meningkat atau menurun secara konsysten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan dla pól poziomych. Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pole trend. Pola cykliczny ditandai z adanya fluktuasi bergelombang dane yang terjadi di sekitar garis trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sezonowy yang ditandai z adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Dla runtun tiap bulan, ukuran zmienny komponen sezonowy runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Do runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu do masing-masing triwulan. Pojedyncza średnia ruchoma Rata-rata bergerak tunggal (średnia ruchoma) dla periode t adalah nilai rata-rata dla n jumlah data terbaru. Zaniżono dane w sieci, maka nata-rata-yang baru, dapat dihitung z menghilangkan danych yang terlama i menambahkan danych yang terbaru. Przenoszenie średniej ini digunakan do memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada danych yang stasioner atau danych yang constant terhadap variansi. tetapi tidak dapat bekerja dengan dane yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (Ft), dan menggunakannya dla memprediksi data pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan dane padają kuartalan atau bulanan za członkostwo mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (wygładzanie). Dibanding z rata-rata sederhana (dari dane masa lata) rata-rata bergerak berord T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data dalam setata rata-rata tidak berubah den berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi z baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik data dan diputuskan do menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut z rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2017 sampai dengan Kwiecień 2017 r. Dane menadżerskie data i czas: Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok z danymi tersebut Bandingkan metode MA tunggal orde 3, 5, 7 z aplikaliami Minitab dan MA ganda ordo 3x5 z zastosowaniami Excel, manakah metode yang paling tepat Dane techniczne są dostępne tylko w języku angielskim. Kliknij, aby przejść do pojedynczej średniej kroczącej Adapun langkah-langkah melakukan forcasting Dane techniczne: kliknij prawym przyciskiem myszy na ikonie pulpitu, wybierz program Minitab dengan melakukan kliknij dwukrotnie ikonę pulpitu. digunakan, buat nama variabel Bulan dan Data kemudian masukkan data sesuai studi kasus. m memulai dla prognozy melodyki, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran dane runtun waktunya, klik menu Wykres 8211 Time Series Plot 8211 Prosty, masukkan variabel Data ke kotak Series, sehingga didapatkan output seperti gambar. Selanjutnya dla prognoz melakukan z metodą Ruchoma Średnia pojedyncza orde 3, klik menu Stat 8211 Time Series 8211 Średnia ruchoma. . sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Zmienna: masukkan variabel Data, pada kotak MA Długość: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generuj prognozy dan isi kotak Liczba prognoz: dengan 1. Przycisk Klik Opcja dan berikan judul z oznaczeniem MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik przycisk Storage dan berikan centang pada Średnie kroczące, Pasuje (prognozy jednokresowe do przodu), Pozostałe, dan Prognozy, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Fabuła przewidywana kontra aktualna dan OK. Wyjście muncul output seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat z hasłem hasil dari forecast data tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan z metode Double Moving Średnia dapat dilihat DISINI. ganti saja langsung angka-angkanya dengan danych snu, hehhe. maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.