Bewegen Durchschnittlich Durchschnittlich Durchschnittlich merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Jika di Indonesiakan artina kira-kira adalah rata-rata bergerak. Gleitender Durchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan Sederhana karena Pada dasarnya metode ini hanyalah Pengembangan Dari metode rata-rata Yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). 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 atau 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 (F t), 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 terakhir harus disimpan. Tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya Trend atau musiman, walaupun metode ini Lebih baik dibanding rata-rata insgesamt. Sukai ini: Tinggalkan Balasan Auf den Wunschzettel Auf die Vergleichsliste Batalkan balasan Dah cukup informatif segh. tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk excelnya aja (Datei-Download-an) .. owh ya8230 harap maklum mas..masih dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya allah Akan Segera di laksanakanPeramalan (Prognose). adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan Daten Historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk Modell matematis. 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 prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara gelegen: Peramalan berdasarkan jangka Waktu: 1. Peramalan jangka pendek (. Kurang satu tahun, umumnya Kurang tiga bulan digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, Anzahl der Beiträge TK, Tingkat produksi), 2. Peramalan jangka Menengah ( Tiga bulan hingga tiga tahun. digunakan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana Operasi), 3. Peramalan jangka panjang (Tiga tahun atau Lebih, digunakan untuk merencanakan produk Baru, penganggaran modal, Lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta Pengembangan). Peramalan berdasarkan rencana operasi 1. Ramalan ekonomi. Membranen siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi als Indikator perencanaan lainnya, 2. Ramalan teknologi. Berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru, 3. Ramalan permintaan. Berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ram........................................................ Peramalan berdasarkan metode pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. Menggunakan berbagai modell matematis atau metode statistik daten historis dan atau variabel-veränderlich kausal untuk meramalkan permintaan, 2. Peramalan kualitatif. menggunakan intuisi, pengalaman Pribadi dan berdasarkan pendapat (judment) dari yang melakukan peramalan Metode peramalan: Peramalan berdasarkan metode terbagi Menjadi 2 yaitu: 1. Metode Kuantitatif Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan Menjadi dua jenis, yaitu: 1. M odel seri Waktu metode Deret berkala (Zeitreihe) metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian Daten yang merupakan fungsi Dari Waktu, 2. M odel metode kausal (causalexplanatory Modell), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan Sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (unabhängige Variable). 1. Modell Seri Waktu Metode deret berkala, terbagi menjadi: 1. Rata-rata bergerak (gleitende Durchschnitte), 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), 3. Proyeksi-Trend (Trendprojektion) 1. Rata-rata bergerak (gleitende Durchschnitte) , Rata-Rata Bergerak Sederhana (einfache gleitende Durchschnitte). Bermafa jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (gewichtete gleitende Mittelwerte). apabila ada pola atau Trend Yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan Lebih banyak tekanan Pada nilai Baru: 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), Penghalusan Eksponensial. Metode peramalan dengan menambahkan Parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal Dari pembobotantimbangan (faktor penghalusan Dari periode-periode sebelumnya Yang berbentuk eksponensial. 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) Metode proyeksi Trend dengan regresi, merupakan metode Yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis Trend untuk persamaan matematis 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:.. metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan Teknik kleinsten Quadrate yang dianalisis Secara Statis. Modell Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun Trend ekonomi jangka panjang. Modell ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan menggunakan metode regresi: Penggunaan metode ini didasarkan kepada Variabel Yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan. Halli hal Yang Perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi - kondisi seperti: Adanya Informasi masa lalu Informasi Yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk Daten (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola Daten Yang ada Dari Daten masa lalu Akan berkelanjutan dimasa Yang akan datang. Adapun Daten - Daten Yang ada dilapangan adalah: Musiman (saisonal) Horizontal (stationär) Siklus (Cylikal) Trend Dalam menyusun ramalan Pada dasarnya ada 2 macam analisis Yang dapat digunakan yaitu: Analisi Deret Waktu (Zeitreihe), merupakan analisis antaravariabel Yang dicari dengan variabel Waktu Analisis Querschnitt atau Sebab akibat (Causal-Methode), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi. Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis Deret Waktu dengan metode regresi Sederhana yaitu: Analisis Deret Waktu untuk regresi Sederhana linier Analisis Deret untuk regresi Sederhana Yang nicht linier Untuk menjelaskan hubungan Kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y abhängige Variable (variabel Yang Dicari) X Unabhängige Variable (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi liner (garis lurus) dapat digunakan sebagai Berikut: Dimana und Adalah merupakan Parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai ein dapat digunakan dengan menggunakan rumus: kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus: 2. Metode Kualitatif Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif. Dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknikmetode peramalan, yaitu: Juri Dari Ihre Stellungnahmen Eksekutif. Metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer puncaktop manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan modell modell statistik. Gabungan Tenaga Penjualan. Setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provinsi als nasional untuk mencapai ramalan secara menyeluruh. Metode Delphi. dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu als melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisa. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih Professionelle Sehingga Hasil Peramalan Diharapkan mendekati aktualnya. Survai Pasar (Marktuntersuchung). Masukan diperoleh dari konsumen ata konsumen potensium terhadap rencana pembelischen pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ram............................. Sangat jarang manajer Yang ingin mengingat bila hasil ramalan Mereka sangat tidak akurat, tetapi Perusahaan Perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel Yang diuji) Secara signifikan berbeda dari yang diproyeksikan. Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah. Isyarat Arah (Nachführsignal). adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai aktual dengan baik Isyarat Arah, dihitung sebagai Anzahl der Beiträge kesalahan ramalan berjalan (laufende Summe der Prognosefehler. RSFE) dibagi dengan deviasi absolut Mittelwert (MAD) prosedür Peramalan Dalam melakukan peramalan terdiri Dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan Metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah: Mendefinisikan Tujuan Peramalan Misalnya Peramalan Dapat Digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu permintaan. Membuat Diagramm pencar (Plot Data) Misalnya memplot Nachfrage im Vergleich zu Waktu, dimana Nachfrage sebagai ordinat (Y) dan Waktu sebagai Achse (X). 3. Memilih vorbildliches peramalan yang tepat Melihat dari kecenderungan Daten pada Diagramm pencar, maka dapat dipilih beberapa vorbildliches peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (Vorhersagefehler) Keakuratan suatu modell peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai data yang sebenarnya. Perbedaan atau Selisih antara nilai aktual dan nilai ramalan disebut sebagai kesalahan ramalan (Prognosefehler) atau deviasi Yang dinyatakan dalam: Dimana. Y (t) Nilai Daten aktual Pada periode t Y (t) Nilai hasil peramalan Pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Anzahl der Beiträge Kuadrat Kesalahan Peramalan Yang disingkat SSE (Summe der quadrierten Fehler) dan Estimasi Standar Fehler (siehe Standardfehler geschätzt) Memilih Metode Peramalan Dengan kesalahan yang terkecil. Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikanisch pada tingkat ketelitisch 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. METODE PERAMALAN LAINNYA Metodenmarkt Experiment (Percobaan Pasar) Yaitu suatu cara untuk membuat peramalan permintaan dengan melakukan uji coba pada segmen atau bagian pasar tertentu. Uji coba dilakukan dengan memberikan perlakuan tertentu terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk produkt baru atau produkt yang mengalami inovasi atau pengembangan. 8211 Contoh. Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara kostenlos selama 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produkt tersebut ata memberi diskon saat produk ini starten. Setelah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual Secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual Secara stabil Pada harga Rp 4.000,00 karena termasuk produk Baru oleh karena itu tetap dijual di bawah harga pasar Agar dapat Menarik MiNaT konsumen. Metode Peramalan Dengan Pendekatan Marketing Research Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (Marketing Research) karena bagian pemasaranlah Yang Secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan Yang sering digunakan yaitu: 8211 Umfrage Pelanggan Umfrage pelanggan merupakan Suatu metode Yang digunakan untuk mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen Secara langsung atau memberikan kuisioner Yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer Telefon atau Alamat Pada Suatu produk Agar konsumen bisa Secara leluasa menyampaikan Saran ataupun kritik. Peramalan merupakan Aktivitas fungsi Bisnis Yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas Yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabler peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informell (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada halb halb jang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal Pokok Yang Harus diperhatikan dalam proses peramalan Yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan Daten Yang relevan berupa Informasi Yang dapat menghasilkan peramalan Yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi Daten Yang diperoleh semaksimales Mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan, peramalan, yaitu, dengan, pendekatan, kualitatif, pendekatan, kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika Daten historis tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif). Inklusive Mehrwertsteuer ist inbegriffen. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadisch-kejadischen di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat Unterbegriff (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua Tipe, kausale als Zeitreihen. Metode peramalan verursachenden meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan Zeitreihe merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis Daten masa lampe yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Modell deret berkala dapat digunakan dengan mudah untuk meramal, sedang vorbildlicher kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan Harus mendasarkan analisisnya pada Pola-Daten yang ada. (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Horizontale Pola ini terjadi bila Daten berfluktuasi von sekitar rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan seibäbisch Berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai Daten dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari Pada Minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan seibäbisch Berikut ini. Pola ini terjadi bila Daten dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan seibäckchen. Pola Trend von Terjadi bila ada kenaikan atau penurunan sekuler von jangka panjang dalam Daten. Struktur datanya dapat digambarkan seibäckchen. Vorhersage adalah peramalan athen perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan daten yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Prognose diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (Prognosefehler) Yang biasanya diukur dengan Mittlere absolute Abweichung, absoluter Fehler. Dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "peramalan" vorschlagen Linguee - Karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai hasil suatu proses peramalan permintaan als metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab Yang berlaku di masa lalu diasumsikan Akan berlaku juga di masa yang akan datang, dan peramalan tak pernah sempurna, permintaan aktual selalu berbeda dengan permintaan Yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai vorbildlicher peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan (vorhersagefehler) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah memilih vorbildlicher peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi als menanggapi pola aktivitas historis dari daten. Modell-Modell peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif als metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produk Baru, Pasar Baru, proses Baru, perubahan sosial Dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modell kuantitatif intrinsik sering disebut sebagai Modell-Modell deret waktu (Zeitreihen-Modell). Modell Deret Waktu Yang populer dan Umum diterapkan dalam peramalan permintaan adalah rata-rata bergerak (Moving Averages), pemulusan eksponensial (exponentielle Glättung), dan proyeksi kecenderungan (Trend-Projektion). Modell kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai Modell kausal, dan yang umum digunakan adalah Modell regresi (Regression Causal Modell) (Gaspersz, 1998). 1. Gewicht Moving Averages (WMA) Modell rata-rata bergerak menggunakan sejumlah Daten aktual permintaan Yang Baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang. Metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produk diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (Ungewicht bewegliche Durchschnitte) dan rata-rata bobot bergerak (Gewicht Moving Averages). Modell rata-rata bobot bergerak lebih antworten terhadap perubahan karena daten dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot Bergerak yaitu sebagai Berikut. 2. Einfache exponentielle Glättung (SES) Pola-Daten Yang tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan Modell pemulusan eksponensial (exponentielle Glättungsmodelle). Metode Einzelne Exponentielle Glättung lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan vorbildlicher pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan vorbildlicher pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di antara 0 dan 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila pola Historis Dari Daten Aktuál permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil Dari Waktu ke Waktu, nilai Yang dipilih adalah Yang 1. Pola mendekati Historis Dari Daten aktual permintaan tidak berfluktuasi atau (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modell analisis Regresi Linier adalah suatu metoden populer untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) Sieben Variabler Yang Digunakan, Variabel X Dan Variabel y, Diasumsikan Memiliki Kaitan Satin Sama Lain Dan Bersifat Liner. Rumus perhitungan Regresi Linier yaitu sebagai Berikut. Y hasil peramalan ein perpotongan dengan Sumbu tegak b menyatakan Steigung atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Modell-Modell peramalan Yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator Yang Umum digunakan adalah rata-rata penyimpangan absolut (Mittlere absolute Abweichung), rata rata kuadrat terkecil (Mean Square Error), rata rata persentase kesalahan absolut (absoluter Fehler in Prozent bedeuten), validasi peramalan (Tracking-Signal), dan Pengujian kestabilan (Bewegungsbereich). 1. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). Mad berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam einheit yang sama sebagai deret asli. Nilai mad dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah Beobachtungen. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata. 4. Spurhaltungs-Signal Validasi peramalan dilakukan dengan Spurhaltungs-Signal. Spurhaltung Signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Nachführungssignal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Nachverfolgungssignal yang positif menunjukan bahwa nilai Aktualisierung permintaan lebih besar daripada ramalan, sedangkan Nachführsignal yang negatif berarti nilai aktual permintaan lebih kecil daripada ramalan. Nachverfolgungssignal. Dise dise RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS RS.............................................................. Sehingga pusat dari Nachführsignal mendekati nol. Verfolgungssignal yang telah dihitung dapat dibuat peta kontrol untuk melihat kelayakkan daten datum batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Beweglicher Bereich (MR) Peta Bewegungsstrecke dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Daten permintaan aktualisieren dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat dibandingkan Daten peramalan dengan permintaan aktual. Peta Umzugsbereich Digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Umzugsbereich adalah sebagai berikut. Jama ditemukan satu titik yang berada verdünnung batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah datenschutz harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada verdünnung batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jama semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Umzugsbereich ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan am wenigsten quadratischen terdahulu. Jika peta Umzugsbereich menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat Daten Yang tidak berasal dari sistem sebab-akibat yang sama dan harus dibuang maka peramalan Wortspiel harus diulangi lagi. Hat diesen Eintrag auf ProfesorBisnis und kommentiert: Peramalan merupakan Aktivitas fungsi Bisnis Yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas Yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabler peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informell (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada halb halb jang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat und bermanfaat Maaf mas numpang tanya. judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang Pada bandara8221 itu kira2 Modell rumus pendekatan Yang cocok untuk menghitung potensi pergerakan tersebut Yang akurat Yang Mana ya mas. trima kasih (mohon d balas Yang secepatnya ya mas Ordnungen.) permisi pak, Saya Baru saja Menulis tentang fungsi Autokorrelation untuk penentuan pola Datenzeitreihen apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-Bergbau-identifikasi-pola - Daten-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada Teknik gelegen untuk mencari pola Datenzeitreihen selain fungsi Autokorrelation ya pak terima kasih mas sy mau tanya kalau peramalan Ketersediaan bahan baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan Ketersediaan produk ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil Prognose nya bernilai negatif, gimana mas ditambah lagi Dari semua metode eksponensial baik yang einfach, holt, braun dan gedämpft nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya mas
No comments:
Post a Comment