Kegunaan Metode Moving Average

Pengertian, Kegunaan dan SIFAT-SIFAT previsão peramalan. DEFINISI, SIFAT-SIFAT PREVISÃO RAMALAN, PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI. peramalan forecasting. Pengertian Peramalan. Peramalan Perkiraan Previsão A previsão adalah meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan taksiran terhadap berbagai kemungkinan Yang acã terjadi sebelum Suatu Rancana yang lebih pasti dapat dilakukan Peramalan previsão adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian de masa depan Dildo de dilinação de dilatukan dengan melibatkan pengambilan dados historis dan memproyeksikannya ke massa mendatang dengan suatu bentuk modelo matematis Hal ini bisa juga merupakan pediksi intuir yang bersifat subjektif Hal ini pun Dapat, dilakukan, dengan, menggunakan, kombinasi, modelo, matematis, yang, disesuakan, dengan, pertimbangan, yang, baik, dari, seorang, gerente, seta, menga, bebês, teknik, pera, anda, akan, melihat, bahwa, tidak, ada, satu, metode, tunggal, yang, paling, unggul, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Peramalan, Metode kuantitatif metodo kualitatif hanya menggunakan intuitiva saja, tanpa menggunakan pendekatan matematis maupun statistik Situação, kondisi, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan metodo kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metode time seri Es Metodo kausal mempertimbangkan nilai sebuah variabel sebagai pengaruh dari banyak variabel yang lain Sedangkan metode série de tempo hanya meninjau nilai sebuah variabel sebagai fungsi waktu. 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 Titik dados Yang berjarak sama dalam waktu Mingguan, bulanan, kuartalan , Dan lain lain Meramalkan deret dados waktu berarti nilai massa depan diperkirakan hanya dari nilai massa lalu dan variable lain diabaikan walaupun variável variável tersebut mungkin sangat deret waktu berarti membagi dados massa lalu menjadi komponen komponen kemudian memproyeksikannya ke massa depan Deret waktu mem Punyai empat komponen yaitu 1 Pola merupakan pergerakan dados seduza sedução sedução tribal perubahan pendapatan, peninsular, penitenciário, pandora, budapano, dapat mempengaruhi, pergerakan, dados, musiman, adalah, pola, dados, yang, berulang, pada, kurun, waktu, terrier, seperti, hari, mingguan, Atau, kuartal, dados Siklus adalah pola dalam dados yang terjadi setiap bebera tahun Siklus ini biasanya terkait pada siklus bisnis dan merupakan satu hal penting dalam analisis dan perencanaan bisnis jangka pendek Mempricei siklus bisnis data variosi acak Merupakan satu titik khusus dalam dados 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 rata bergerak dengan pembobotan Yang Canggih, tetapi masih mudah digunakan metode ini menggunakan pencatatan Dan Yang masa lalu sangat sedikit. Bentuk umum dari Metro Pemulusan eksponensial. Ft - 1 a Em 1 Ft 1.Ft peramalan baru Ft-1 peramalan sebelumnya a Konstanta penghalusan pembobotan 0 a 1 Permintaan real periode lalu. Konsepnya tidak rumit Prediksi terakhir untuk permintaan sama dengan prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan Aktual periode lalu dengan prediksi lama Eksponensial alisamento metode penghalusan eksponential orde satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metode bergerak rata-rata média móvel Sederhana metode ini dipengaruhi secara luas di dalam peramalan previsão Karena Sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, disesuaikan mudah Dengan perubahan dados, dan ketelitian metode ini cukup besar Eksponensial suavização Metode ini akan menyesuaikan fator tendência yang ada pada pola dados Dipopulerkan oleh CC Holt 1957, modelo ini menambahkan factor pertumbuhan fator de crescimento atau faktor tendência tendência fator pada persamaan dasar dari alisamento Exponencial suavização Metode ini Merupaka ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 2 3 2 Menghitung Kesalahan Peramalan Seorang percana tentu menginginkan hasil perkiraan ramalan yang tepat atau paling tidak dapat memberikan gambaran yang paling mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis Ketepatan atau keilitian inilah yang menjadi kriteria desempenho suatu metodo peramalan Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai Kesalahan dalam peramalan kesalahan yang kecil membro ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk membandingkan modelo peramalan yang berbeda, m 1, 1 Deviasi Mutlak Rerata Média Desvio Absoluto MAD 2 2 Kesalahan Kuadrat Erro Quadrado Médio de Rerata MSE 3 3 Kesalahan Persen Mutlak Rerata Média Absoluta Percentual de Erro - MAPE. Sifat-Sifat Peramalan. sifat-SIFAT peramalan. Peramalan Yang Subyektif Peramalan Yang didasarkan ATAS perasaan instuisi dari utan Yang menyusunnya. Peramalan Yang Obyektif Peramalan Yang didasarkan dados ATAs dados pada masa lalu dengan menggunakan metode metode dalam penganalisaan dados tersebut. Peramalan kualitatif Peramalan Yang didasarkan kualitatif dados ATAs pada masa lalu, Hasil peramalan tergantung pada utan Yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif Peramalan Yang didasarkan ATAS dados kuantitatif pada masa lalu, hasilnya tergantung pada metode Yang digunakan. REGRESI DAN KORELASI. Regresi merupakan Suatu alat ukur Yang juga dapat digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya korelasi Antarvariabel SEDANGK AN Korelasi merupakan teknik análises yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi hubungan medidas de associação.3 1 Defenisi Peramalan Previsão. Peramalan atau previsão adalah merupakan suatu fungsi bisnis yang berusaha memperkirakan penjualan dan pengunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tetap ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Jangka pendek.3 1 1 Macam-macam Peramalan. Ada macaco de macaco de tampa de pera e de macaco de pera da tampa do diodo emissor de luz Adaptador do diodo emissor de luz do diodo emissor de luz do adam do guindaste de Jay Heizer, 2005.1 Série do tempo Série do tempo de Model. Metode do adalah metodo peramalan secara kuantitatif dengan menggunakan waktu sebagai dasar peramalan. 2 Causal Model. Metode peramala N yang menggunakan hubungan sebab-akibat sebagai asumsi, yaitu bahwa apa yang terjadi de massa lalu akan terulang pada saat ini.3 Judgmental Model. Bila série de tempo dan modelo causal bertumpu pada kuantitatif, pada julgamento mencakup untuk memasukkan faktor-faktor kuantitatif subjektif ke dalam metode peramalan secara Khusus berguna bilamana Faktor-Faktor subjektif Yang diharapkan menjadi sangat penting dados bilamana kuantitatif Yang Akurat sudah diperoleh.3 1 2 Klasifikasi Peramalan. Klasifikasi peramalan merupakan identitas dari peramalan itu Sendiri Peramalan memiliki dua klasifikasi peramalan diantaranya sebagai berikut Jay Heizer, 2005,1 Peramalan ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Keputusan Beberapa teknik kualitatif yang sering dipergunakan adalah. b Pesquisa de Mercado. c Painel Consensus. d Previsão Visionary. f Gestão Estimativa. g Grupo Estruturado Methods. b Teknik peramalan secara kuantitatif. Digunakan pada saat dados massa lalu cukup tersedia Beberapa teknik kuantitatif yang sering dipergunakan. a Série de Tempo Modelo.2 Peramalan berdasarkan pengelompokkan horizonte waktu. a Peramalan jangka panjang, yaitu peramalan yang jangka waktu peramalan lebih dari 24 bulan, misalnya peramalan yang diperlukan dalam kaitannya dengan anggaran produksi. b Peramalan jangka menengah, yamu peramalan yang jangka waktu peramalan antara 3-24 bulan, misalnya peramalan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan anggaran produksi. c peramalan jangka pendek, yaitu peramalan Yang jangka waktu peramalan kurang dari 3 bulan, misalnya peramalan dalam hubungannya dengan perencanaan pembelian material, kerja penjadwalan Dan Yang penugasan. Komponen utama Mempengaruhi penjualan masa lampau. a Kecenderun Gan Tendência Td Kejadian Luar Biasa Eventos Erráticos E.3 2 Metodo Peramalan yang Digunakan. Perhitungan peramalan dapat dicari denga beberapa metode yaitu Metode Weigthed Média Móvel WMA, Metode Único Suavização Exponencial SES, dan metode regresi linier .3 2 1 Metode Weigthed Média Móvel WMA. Metode Weigthed Média Móvel atau rata-rata bergerak terbobot ini lebih responsivo terhadap perubahan Gaspersz, 2004 Rumo perhitungan dengan metode WMA. Untuk mengetahui sejauh mana keandalan dari model peramalan Weigthed Média Móvel kita dapat mengetahui dengan cara Membuat tracking signal membangun peta kontrol Modelo Weigthed Moving Média ini biasanya akan menjadi efektif apabila pola data bersifat relative dart waktu ke waktu dan tidak menunjukkan kecenderungan tendência.3 2 1 Metode Single Exponential Smoothing SES. Modelo peramalan ini bekerja hampir serupa dengan alat thermostat dimana Apabila galat ramalan previsão error adal Ah positif, yang berarti nilai aktual permintaan lebih tinggi dari pada nilai ramalan AF 0, maka modelo pemulusan eksponensial akan secara otomatis meningkatkan ramalan Sebaliknya apabila galat ramalan previsão erro adalah negatif, yang berarti nilai aktual permintaan lebih rendah dari pada nilai ramalan AF 0, maka Modelo pemulusan eksponensial akan secara otomatis menurunkan ramalan Proses penyesuaian ini berlangsung terus-menerus, kecuali galat ramalan telah mencapai nol Kenyataan inilah yang mendorong peramal forecaster lebih suka menggunakan modelo peramalan pemulusan eksponensial, apabila pola historis dari dados aktual permintaan bergejolak atau tidak estabil dari waktu ke ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, , T-1.a konstanta pemulusan alisando constant. Permasalahan umum yang diha DAPI apabila modelo menggunakan pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan um yang diperkirakan tepat Nilai konstanta pemulusan um dapat dipilih di antara Nilai 0 dan 1, Karena berlaku 0 um 1 Bagaimanapun juga untuk penetapan Nilai um diperkirakan tepat Yang, Kita dapat menggunakan panduan berikut.1 Apabila Pola historis dari dados aktual permintaan sangat berbeda atau tidak estabil dari waktu ke waktu, kita memilih nilai a yang mendekati satu Biasanya dipilih nilai a 0,9 namun pembaca dapat mencoba nilai-nilai um yang lain mendekati satu, katakanlah a 0,8 0, 95 0,99, que contém a seguinte informação sobre este ficheiro A seguinte informação não está disponível atualmente em Português. Para sua comodidade, disponibilizamos uma tradução automática: Apabila pola historis dari data aktual permintaan tidak berluktuasi atau relative stabil dari waktu ke waktu , Kita memilih nilai um yang mendekati nol Biasanya dipilih nilai um 0,1 namun pembaca dapat mencoba nilai-nilai um yang lain yang mendekati nol, katakanlah a 0,2 0 , 15 0,05 0,01, dan lain-lain, tergantung, pada sejauh, mana, kestabilan, dari data, itu Semakin stabil, nilai a yang dipilih harus semakin kecil menuju ke nilai nol Untuk mengetahui sejauh mana keandalan dari modelo peramalan berdasarkan pemulusan eksponensial harus menggunakan peta Sinal de rastreamento de kontrol dan membandingkan apakah nilai-nilai ramalan itu telah menggambarkan atau sesuai dengan pola historis dari data aktual permintaan.3 2 1 Metode Regresi Linier. Regresi linier adalah suatu metode populer untuk berbagai macam permasalahan Untuk série temporal peramalan, fórmula regresi linier cocok digunakan Bila pola dados adalah tendência Rumus perhitungan regressar linier adalah sebagai berikut.3 3 Teori Ukuran Akurasi Peramalan. Ukuran akurasi secara umum yang dipergunakan untuk peramalan Berikut ini adalah macam-macam ukuran peramalan berserta penjabarannya Gaspersz, 2004.3 3 1 Desvio absoluto médio. Rata-rata Penyimpangan, absolut, merupakan, penjumlahan, kesalahan, prakiraan, tanpa, menghiraukan, tanda Ljabarnya dibagi dengan banyaknya dados yang diamati, yang dirumuskan sebagai berikut. Rato-rata kesalahan kuadrat MSE, erro quadrado médio memperkuat pengaruh angka-angka kesalahan besar, tetapi memperkecil angka kesalahan prakiraan yang lebih kecil dari satu unit.3 3 2 Média absoluta Percentual Erro. Rata-rata persentase kesalahan kuadrat merupakan pengukuran ketelitian dengan cara-Cara persentase kesalahan absoluta, MAPE menunjukkan rata-rata kesalahan absolut prakiraan dalam bentuk persentasenya terhadap dados aktualnya. Pada setiap peramalan, sinal de rastreamento terkadang digunakan untuk melihat apakah Nilai-Nilai yang berada dihasilkan Nilai sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento sinal de rastreamento Kata lain, dapat melihat dados permint aan Aktual dan membandingkannya dengan Nilai peramalan pada periode yang sama Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat membandingkan dados peramalan dengan permintaan Aktual Peta Amplitude Móvel digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan Rumus perhitungan peta movendo gama adalah sebagai berikut Jay Hezier, 2005.Pada peta Amplitude Móvel jika ditemukan satu Titik yang berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka Harus ditentukan apakah dados Harus diabaikan atau mencari peramalan baru Jika ditemukan sebuah Titik berada diluar batas kendali maka Harus diselidiki penyebabnya Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan Yang ekstensif Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diasha bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik Jika terdapat titik yang berada de luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kuran baik dan harus direvisi Kegunaan peta Moving Range yang Pertama ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan Menos quadrado terdahulu Dalam kasus-kasus tersebut, jika peta Moving Range menunjukkan keadaan diluir kriteria kendali, maka hal itu berarti ada dados yang tidak berasal dari sistem sebab-akibat yang sama dan harus dibuang Fungsi peramalan pun harus diulangi Lagi. Single Moving Average Metodo Rata-rata Bergerak Tunggal. Single Moving Média Metodo Rata-rata Bergerak Tunggal. Single Moving Média Metodo Rata-rata Bergerak Tunggal. Metode única média móvel merupakan metodo yang mudah penghitungannya Tujuan utama dari penggunaan metode ini adalah untuk menghilangkan Atau mengurangi acakan aleatoriedade dalam deret waktu Metode única média móvel mula-mula memesahkan unsur tren siklus dari dados dengan menghitung rata-rata bergerak yang jumlah unsurnya sama dengan panjang musiman Nilai rata-rata baru dapat dihitung dengan membuang nilai observasi yang paling lama dan memasukkan nilai Observasi baru Rata-rata berggerak inilah yang kemu Dian dijadikan ramalan untuk periode yang akan datang Adapta-se para um dia e um dia em um dia em que um dia é um dia em que um dia não é um dia. Lâmpada de lâmpada de lâmpada de lâmpada de lâmpada de alumínio dalam de lâmpada de dalam de lâmpada de dalam 1 2001 386 pcs Tahun 2 2002 340 pcs Tahun 3 2003 390 pcs Tahun 4 2004 368 pcs Tahun 5 2005 425 pcs Tahun 6 2006 440 pcs Tahun 7 2007 410 pcs Tahun 8 2008 466 pcs Tahun 9, 2009 330 pcs Tahun 10, 2010 350 pcs Tahun 11, 2011 375 pcs Tahun 12, 2012 380 pcs. Jika menggunakan rata-rata bergerak Tiga bulanan maka Cara penghitungan untuk periode 13 tahun 2013 adalah Jika ingin melakukan periode pada peramalan 14 tahun 2014 maka dados yang Digunakan, untuk, melakukan, rata-rata, bergerak, periode, kedua, sampai keempat, yaitu, dan, demikian, seterusnya, jika, melakukan, peramalan permintaan, untuk, periode, berikutnya, apabila, menggu Nakan rata-rata bergerak lima bulanan maka Cara penghitungan untuk periode 13 dan 14 tahun 2013, 2014 adalah dengan Cara dados lima Merata-rata, yaitu. dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan permintaan untuk periode berikutnya c único exponencial Pemulusan Eksponensial Tunggal Metode ini menunjukkan adanya karakteristik dari pemulusan dengan dados menambahkan Suatu Faktor yang sering disebut dengan konstanta pemulusan alisamento constante dengan simbol alfa Pemulusan eksponensial saiam bentuk Sederhana tidak memperhitungkan pengaruh tren sehingga Nilai sangat kecil dan dapat dihilangkan Nilai Rendah cocok pada permintaan produk Yang stabil tanpa tren atau variasi siklikal Sedangkan Nilai tinggi untuk perubahan-perubahan Yang sesungguhnya cenderung terjadi Karena Lebih tanggap terhadap permintaan Yang fluktuatif Nilai tinggi ini pada dados digunakan pada Analisis pengenalan baru produk, kampanye promosi, antisipasi terhadap resesi, dan juga sesuai bagi paka industri ian jadi Yang memerlukan tanggapan Yang Cepat Metode único de amortecimento exponencial ini dapat didekati dengan Rumus dimana Xt Nilai Aktual terbaru Ft Ft terakhir peramalan 1 peramalan untuk periode Yang acã datang konstanta pemulusan. Contoh Selaku manajer Garmen, Anda ingin melakukan peramalan Tingkat permintaan jaket Anda bulan pada Januari novembro 2013 Modificar dados para Adicionar ao carrinho Adicionar à lista de compras Adicionar para comparar Adicionar à lista de desejos Adicionar para comparar Bulan 1 386 pcs Bulan 7 410 pcs Bulan 2 340 pcs Bulan 8 466 pcs Bulan 3 390 pcs Bulan 9 330 pcs Bulan 4 368 pcs Bulan 10 350 pcs Bulan 5 425 pcs Bulan 11 375 pcs Bulan 6 440 pcs Bulan 12 380 pcs Tabel 8 Rekapitulasi permintaan jaket dan perhitungan dengan metode único exponencial alisamento Periode bulan Data de lançamento 1 de janeiro de 2012 386 de fevereiro de 340 F13 0,2 386 1- 0,2 386 386 Maret 390 F14 0,2 340 1-0,2 386 376,8 Abril 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 6722 Juli 410 F18 397377 Agustus 466 F19 399.901 setembro 330 F20 413121 Oktober 350 F21 396497 novembro 375 F22 387197 Desember 380 F23 384758 Jadi dari peramalan dengan menggunakan metode único de amortecimento exponencial dapat diketahui bahwa Tingkat permintaan jaket pada Januari 2013 adalah sebanyak 386 000 pcs dan pada Fevereiro 2013 sebesar 376 800 pcs.