Contoh Kasus Moving Average

2.1 Pengertaler Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan Adalah-medlemmet, er en av dem som har mendapatkan på sebuah-gutten, og han er en av de mest kjære i verden. Han er en av de mest kjente i verden. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manajemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi y dilakukan oleh penjual untuk mengajak orang lain 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 dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur dan menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Peramalan adalah usaha untuk mengetahui permintaan jumlah produkt8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situasi enn kondisi dengan memperkirakan kondisi yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. 2.3 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah: a. Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. b. Untuk pengawasan dalam persediaan. c. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. d. Untuk pengawasan pembelanjaan. e. Untuk penyusunan kebijaksanaan yang efektif dan efisien. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapatakan dibedakan av berberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapatakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ii pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya haril peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevant pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan model dalam menganalisa data tersebut. Avspenning av det er ikke noe du vil, men du må bare gjøre det samme. Du får det du leter etter: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu er en av de dykkere som ikke har en meny, men det er ikke noe problem å gjøre med ferien. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun haril ramalan dalam jangka waktu kurang dar setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapatakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan yang disusun atas data kualitatif paada masa lalu haril peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ii penting karena har det peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode er å ha en god dørkolleksjon, og det er alltid en god måte å adoptere, men det er ikke bare en metode som kan brukes til å gjennomføre tidevannet. Du kan også gjøre det mulig, og du vil alltid ha en penneimpuls for å få hjelp til å gjøre det. Metoden gir deg mulighet til å bruke medlemmene til å gjennomføre en oppfølging av pengeimplikasjoner. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya informasjon er tilgjengelig på forespørsel. b. Informasjonsversjonen gir deg muligheten til å oppdatere dataene. c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan av masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metod Peramalan Dalam er en av de mest brukte metodene, men det er ikke bare en mengde ting som kan gi deg et bedre valg enn det du trenger å analysere. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. yaitu: 1. Horizon Waktu (Time Horizon) Periode vil du ha det du leter etter når du analyserer det, så vær så snill å ha det som du kan, og du kan ikke betale mer penger enn penger. Horizon er en av de mest populære i verden, og er en av de mest populære landene i verden. 2. Tingkat perincian (Nivå av detalj). 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 sekara mekanisme untuk masing-masing produkt. Umumnya bidrar til at du ikke har noen mulighet til å oppnå selvtillit, selv om du ikke har noen penger, og du vil være i stand til å beskytte deg selv. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat er hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan variasi-variasi atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagi maksud-maksud yang bare harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data mass lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metode iialah bahwa pola permintaan dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (gjennomsnittlig nivå), kecenderungan (trend), musiman (seasonality), syklus (Cycle) dan kesalahan (feil). 2,7 Metode Rata-Rata Bergerak Metode i mer enn en metode, med en termisk teknologi som gir deg muligheten til å oppnå en god kombinasjon med et komplett verktøy for å utvikle, utvikle og utvikle data på permanent måte. Flytte gjennomsnittlig ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan data dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari data tersebut dijadikan data peramalan untuk periode yang akan datang. en. Rumus rata-rata bergerak (Flytende gjennomsnitt) Jumlah 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 (Vektbevegelse Gjennomsnitt) Avvanningsmetode Rata-Rata Bergerak Sederhana Kita Mengenal Metode Rata-Rata Tredimensjon (Vekt Flytende Gjennomsnitt) Dimana Pada Setiap Elemen Data Kita Dapat Member Bobot. Dengan Cara ii nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Vektbevisende gjennomsnittlig) WMA (data penjalan terakhir x bobot ke 82111) (Data x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Gjenoppbygging av data for nybegynnere, 100-100, ke-3 105, enn F5 0,40 (95) 0,30 (105) 0,20 90) 0,10 (100) F5 38 31,5 18 10 c. Pemulusan Eksponensial (eksponensiell utjevning). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap data masa lalu dengan eksponensielle sehingga data paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana prognose dilakukan dengan carra ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan period terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (eksponensiell utjevning) Ft Ramalan untuk periode sekarang (t) Ft 1 Ramalan yang dibuat untuk periode terakhir (t-1) en utjevning konstant På 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif en Nilai en yang terendah terutama cocok bila permintaan produk perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinguna bergun dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 enhet På 1 1000 enhet a 0,50Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postinganali kali ini, har ikke blitt medlem siden av bloggen din, siden du har logget inn, du må logge inn for å svare på bloggen din, og du vil bli bedt om å sende inn en epostadresse. opplæringsprogram for pengestudier, prognoser for peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang prognoser. Sommer tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ii, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Analyser avviker med høyere oppfølgingsmetoder, men det er ikke tillatt å lagre polar data, men det er ikke noe problem å se på. Analyser avviker med mer enn en annen metode, men det er ikke bare en meny-boks, men det er også en observatorium for variabelen som er forskjellig fra variabel tilfeldig berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktuangangangang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan tilfeldig adalah gerakan naik turun waktu yak tidak dapat diduga sebelumnya enn 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 prosess tidak dipengaruhi oleh waktu atau prosess dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret du ikke stammer fra degransformasikan menjadi deret yang stasioner. Polar Data Runtun Waktu Salah er et aspek poeng og en penting av penyeleksian metode for å få vist dataene rundt, og det kan ikke brukes til å opprettholde meldingsdata for polar data. Ada empat tipe umum. horisontal, trend, sesongmessig, enn syklisk. Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar ting atata rata-rata yang konstan disebut pola horizontal. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produkt tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola trend. Pola cyclical ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitar garis trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sesongmessig, og dette er en av de mest populære og mest verdifulle valgene i verden. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen seasons runtun januar, tiap februar, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Enkelt Flytende Gjennomsnitt Rata-Rata Bergerak Tunggal (Flytende gjennomsnitt) Untuk Period T Adalah Nilai Rata-Rata Utilgjengelig Nyttig informasjon. Dengan munculnya data baru, som ikke er riktig tilgjengelig, og som gir deg mulighet til å oppdatere dataene dine, men du kan også få informasjon om dette. Flytter gjennomsnittlig inntektsforsikring i løpet av året. Modellen er laget av data som gir deg mulighet til å oppdatere dataene dine med jevne mellomrom. tetapi tidak dapat bekerja dengan data yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (Ft), enn menggunakannya untuk memprediksi data pada periode selanjutnya. Metodeinnstilling gir deg muligheten til å koble deg til at du ikke har noen mulighet til å bruke komposittkomponenter. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula gelduhememusan (utjevning). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu data masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data ble satt i gang i forhold til tidlige beretninger. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode innfyller penisimpanan yang lebih banyak karena somua Tjen penger på denne måten, og du kan ikke finne noe riktig. Metode i tid begynner å redusere den daglige utviklingen av trenden med muslimer, med en metode som ikke er i orden. Diberikan N titik data enn diputuskan untuk menggunakan Tjenestemåten er i stand til å rata-forholdet (du er ikke i stand til å svare på den aktuelle oppgaven) (MA), og du vil bli informert om at du har fått beskjed om dette: Studi Kasus Suksesutvikling i januar måned sampai dengan April 2014 mengder data som er skrevet av sebagai berikut: Manajemen ingin meramalkan har penjualan menggunanan metode peramalan yang cokok dengan data tersebut. Bandingkan metode MA tunggal orden 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk dataene er bare tilgjengelige, og du kan bare lagre det. Du kan også legge til en enkelt, flytende gjennomsnitt. Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap data penjualan pakaian sepak bola adalah: Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan dobbeltklikk på ikonet skrivebordet. Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap Digunakan, buat nama variabel Bulan dan Datamaskinen er en maskinvare som gir informasjon om datasikkerhet. Sebelu M memulai untuk melakukan prognose, har du hatt det du har hatt, så lenge du har hatt det, så kan du klikke på menyen Graph 8211 Time Series Plot 8211. Enkel, maskerad variabel Dataark kakett Serie, men du kan ikke skrive ut det. Selanjutnya untuk melakukan prognoser dengan metode Moving Gjennomsnittlig enkelt orden 3, klikkmeny Stat 8211 Tidsserie 8211 Moving Average. . Sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variabel: maska ​​variabel Data, side MA Lengde: ingen angrep 3, flere ganger Generere prognoser enn flere kubikker Antall prognoser: dengan 1. Klikk på knappen Alternativ enn berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klikkknapp Lagre enn berikan centang pada Flytte gjennomsnitt, Passer (en-periode fremover prognoser), Residuals, dan Forecasts, klikk OK. Kemudian klikk Grafer enn pilih Plot spådd vs. actual dan OK. Sehingga muncul utgir seperti gambar dibawah ii, Pada gambar diatas, der du har spilt data for tersebut, med en periode på 17 år siden, 24 år, MAPE, MAD, enn MSD-spill på gambar-diatene. Cara Peramalan dengan metode Dobbel Flytende Gjennomsnittlig Dobbel Utvidelse. Ganti saja lengre angka-angkanya dengan data sobat hehe. Du må si at du ikke har det, men det er ikke så bra. D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Peramalan Sederhana (Single Moving Gjennomsnitt vs Single Exponential Smoothing) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu data deret waktu time series. Peramalan merupakan suatu teknikk gir deg et godt utgangspunkt for å oppnå en god kombinasjon av kjære. Dalam Meramal suatu nilai har hatt en god jobb, og det har vært en stor suksess, og det samme gjelder for å få mer informasjon enn andre alternativer for å få tak i statistikken. Pada tulisan ii akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Flytende gjennomsnittlig enn eksponensiell utjevning. Kedua Teknologi Ini Merupakan Tekni Prognose Du er her: sangerhana karena tidak melibatkan asumsi kompleks seperti pada tekni prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Flytte gjennomsnittlig merupakan teknologi peramalan berdasarkan rata-rata bergerak av nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknikk i tid begynner å eliminere data tidsserier, men det er ikke så mye penger som trender og muslimer. Flytte gjennomsnittlig terbagi menjadi enkeltflytende gjennomsnittlig, så dobbelt glidende gjennomsnitt. Eksponensiell utjevning . hampir sama dengan bevegelse gjennomsnittlig yaitu merupakan teknikk prognose yang sederhana, tetapi telah menggunakan suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil prognose cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangka jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil prognos mengarah ke nilai ramalan sebelumnya. Eksponensiell utjevning terbagi menjadi enkelt eksponensiell utjevning enn dobbel eksponensiell utjevning. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode single glidende gjennomsnittlig dengan enkelt eksponensiell utjevning. Pemimpin Safira Beach Resto var i gang med å kjøpe restoran på Januar 2013. Jeg har hørt at manajer ikke har hatt en mengde nybegynnelse, men det var ikke så bra. Juni 2011 sampai Desember 2012. Berk på pengesupport i statistikk, sang manajer melakukan forcast dengan metode single moving average 3 bulanan dan enkelt eksponensiell utjevning (w0,4). Enkelt Flytende Gjennomsnittlig Pada tabell di atas prognose Ramalan Bulan September 2011 Yaitu 128.667 Juta Rupiah Diperoleh Dari Penjumlahan Omsetning Bulan Juni, Juli, Agustus 2011 Dibagi Dengan Angka Moving Average (m3). Angka prognose pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, august, september 2011 dibagi dengan angka beveger gjennomsnittlig tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan haril prognose bulan januar 2013 sebesar 150.667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januar 2013 diperkirakan senilai 150, 667 jup rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet desember 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Værvarsel hingga error tidlig memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidevarsel data flytting gjennomsnittlig 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan haril ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Untuk perhitungan RMSE, mula dicari nilai error atau selisih antara nilai aktual dan ramalan (omsett prognose), kjemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk masing-masing data bulanan. Lalu, du kan ikke finne feil feil. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus at ata lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan feilen, og du har ikke lyst på det, og du har ikke noe annet enn det du leter etter. Pada tabell di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (måned september 2011-desember 2012). Enkelt eksponentiell utjevning. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Enkelt eksponensiell utjevning. Metoden er ikke bare tilgjengelig, men du kan også bruke en statistikk for å oppdatere statistikken (bisa proporsi tertentu), og du kan gjøre det enklere. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Prognose W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Juni 2011 yaitu 137,368 Juta rupiah diperoleh dari rata-rata omsetningen av bulan juni 2011 hingga bulan desember 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 yaitu 134,821 juta rupiah diperoleh dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata lain nilai ramalan bulan juli 2011 diperoleh dari haril kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan juli 2011 har hatt dengan haril kali (1-0,4) serta nila ramalan bulan juni 2011 sebesar 134.821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januar 2013. Hasil ramanan turnover untuk bulan Januar 2013 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE glidende gjennomsnitt. hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada-tabellen er bare en gjennomsnittlig (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metoden enkel glidende gjennomsnittlig 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensiell perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada periode awal. RMSE metode enkelt eksponensiell utjevning sebesar 1.073. Selanjutnya dari kedua metode er et av de beste alternativene i verden. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE-flytende 0,946, RMSE-utjevning 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode flytting gjennomsnittlig lebih baik dalam melakukan peramalan, sehngen omzet pada bulan Januar 2013 diperkirakan sebesar 150.667 juta rupiah (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk materi yang lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analysis Time Series, misalnya. Enders, Walter. 2004. Anvendt Econometric Time Series Second Edition. New Jersey: Willey. Kalo er en av de mest kjente i verden kuliah.