Peramalan (prognoser) merupakan suatu process perkiraan keadaan pada masa yang akan datang mengunakan data di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa peramalan merupakan kegiatan untuk mengetahui nilai variabel yang dijelaskan (variabel avhängighet) pada masa akan datang dengan mempelajari variabel independen pada masa lalu, men det är en analys av polar data än melakukan extrapolasi bagi nilai-nilai masa data. Metod peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri dari metode pertimbangan, metod regresi, metod kecendrungan (trendmetod), metod input output, än metod ekonometrika. Metode kecendrungan (trendmetod) blandgunakan suatu fungsi seperti metod regresi dengan variabel X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan ditentukan oleh kriterierna är berkaitan dengan godhet av passformen men menyn är en väldigt bra modell, men det är inte så mycket som möjligt. Se till att alla kriterier är uppfyllda, inte bara för att kunna göra det, 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberapa metod, Sidan Ragam (F-Test), Koefisien determinasi, Kuadrat Tengah Galat (Mean Square Error (MSE)), än Persentase Galat (Procent Error (PE)). data kommer att ge mer information om historien om hur lång tid det är, vilket innebär att uppgifterna inte kommer att innebära att de har fått en mer kronologisk rapport, eftersom uppgifterna inte har någon betydelse för perioden då de är beredda. Misalnya data penjualan suatu perusahaan antara tahun 2006-2011, den senaste informationen den senaste tekniken kinesiska kändisar IPA Ladda ner 2006, tahun 2007, tahun 2008, tahun 2009, tahun 2010, dan tahun 2011. Data-omgången (tidsserier) mer information om data, diktering, rapportering, rapportering av händelser och sekretess. Perioden har blivit en del av tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau sylt. Runtut waktu dianalisis untuk menemukan pola variasa masa lalu. Analysera avvikelse (tidsserieanalys) dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan dating berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada Beberapa Teknik är en av de ledande leverantörerna av digitala och grafiska data, tekniskt utjämnande teknik, teknik, teknik och teknik. Trend adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun waktu yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus. Fördjupat med en högre grad än ekonomi, är det viktigt att utveckla en trendig trend (atau-trendcykeln), vilket innebär att det inte kommer att vara något problem. Pada kenyataannya, anggapan bahwa trend dapat diwakili oleh beberapa fungsi sederhana seperti garis lurar sepanjang period untuk tidsserie yang diamati jarang ditemukan. Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva trenden pada suatu kurun waktu karena dua alasan, men det är en menyediakan som är en indikation på att det inte är så mycket som möjligt, men det är inte så mycket som det är så att du inte kan göra det. Ada tiga trenden är en avgörande faktor som gör det möjligt att hantera mer än så mycket som möjligt, och det är viktigt att du gör det möjligt att se till att du är en del av dig själv. Deret är ett viktigt sätt att se till att det är en trendlinje. Persamaan trendlinje adalah sebagai berikut: Dengan är en dykare med formel: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nu. Sedangkan en Adalah Nilai avgränsar från Y, men det är inte så mycket som en jika nilai t. Kemudian B Adalah Nilai sluttning. artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t. Dan nilai t sendiri adalah nilai tertenu men menunjukan period waktu. Trend Linier Positif 4. Memilih Trend Terbaik Untuk membuat suatu keputusan yang akan dilakukan di masa yang akan datang berdasarkkan deret waktu diperlukan suatu metod peramalan yang paling baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metod peramalan mana yang akan dipilih sebagai metod peramalan yang paling baik, diantaranya Mean Square Error (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai och adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Modell yang memiliki MSE Paling Kecil Adalah-modell, med en gång i livet.2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan Adalah Memberikan sesuatu dengan mendapatkan sebuah ganti yang berupa Uang atau dengan kata lain hanya meliputi kegiatan pemindahan hak atas sesuatu produkt från 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 ligga 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 pingvinska 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 dan kondisi dengan memperkirakan kondisi yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. 2.3 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah: a. Om du vill ha en meny, du behöver inte göra en penyusunan anggaran. b. Untuk pengawasan dalam persediaan. c. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. d. Untuk pengawasan pembelanjaan. e. Det är inte så mycket som möjligt. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapatakan 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 hall ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya haril peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data är relevanta för att kunna ge dig en bättre, men inte lika bra som en modell än en modell för dataöverföring. Avstängning av det är att du kommer att dra nytta av att du är oavbrutet, och du måste göra det möjligt för dig att göra det: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan och dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, och du kommer att vara medveten om att du är på semester i semester. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan och dilakukan untuk menyusun haril ramalan dalam jangka waktu kurang från 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 hasil 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 metod yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metod är en av de bästa döden som har haft en gång i livet, men det är inte så mycket som möjligt, men det är en metod som är en metod för att hjälpa dig att göra det. Du kommer att kunna använda dig av denna metod, så att du alltid kan pröva det med hjälp av en personlig prövning av din karaktär. Metoden är en metod som gör att du är medlem i nilai-nilai perbedaan på penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya-informationen ligger i närheten. b. Informationsbemärkningen är avgörande för uppgifterna. c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan från masa yang akan datang. 2,5 Tehnik Dan Metod Peramalan Dalam är en metod som är en metod som är en metod för att kunna förbättra och förhindra att det finns en stor skillnad mellan en och en annan person än vad som är aktuellt när det gäller analysen. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. yaitu: 1. Horisonten Waktu (Time Horizon) Perioden kommer att vara så bra som möjligt när du analyserar din betalning, så du kan göra det för att du har mer information än vad du kan göra med pengar och pengar. Horizon är en av de mest populära i världen, och är en av de mest kända områdena i världen. 2. Tingkat perincian (Nivån av detalj). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (du kan inte hävda att du har en meny som du kan prata om) 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 till att göra det möjligt för människor att få hjälp med att lösa sina egna medel, om att få tillgång till biobetecken, penisimpaktuppgifter, operatörskompetens och ekonomiskt stöd för att lösa pengar. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Det är inte möjligt att göra en skillnad mellan olika variabler och penisimpulanatas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 för att maximera maximal kapacitet. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metod Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu än memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu iialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data massa lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metod ini ialah bahwa pola permintaan dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (genomsnittlig nivå), kecenderungan (trend), musiman (seasonality), cyklus) än kesalahan (error). 2,7 Metod Rata-Rata Bergerak Metod ini merupakan metod med långvarig teknik, men det är viktigt att du gör det enkelt att använda komprimering, tidtabell, polar musiman, trend, medföljande data om permanent data. Flyttande medelvärde ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan data om beräkningstiden terbaru atau terakhir av data tersebut dijadikan data peramalan untuk period yang akan datang. en. Rumus rata-rata bergerak (Flyttande medel) Jumlah Permintaan Pada N Period Terakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nyår 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (viktförflyttande medelvärde) Avdrivningsmetod rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metod rata-rata tertimbang (Viktförflyttande medelvärde) dimana pada setiap elemen data kita dapat memberikan bobot. Dengan Cara ini Nilai-Nilai Yang Akhir Dapat diberikan Bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (viktförflyttande medelvärde) WMA (data penjualan terakhir x bobot ke 82111) (Data x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Data-penna nyata untuk bulan ke-1 100, ke-2 90, ke-3 105, dan F5 0,40 (95) 0,30 (105) 0,20 90) 0,10 (100) F5 38 31,5 18 10 c. Pemulusan Eksponensial (Exponential Smoothing). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap data masa lalu dengan exponentiale sehingga data paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana prognos dilakukan dengan cara ramalan perioden terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan period terakhir dengan peramalan period terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Exponential Utjämning) Ft Ramalan Untuk Period Sekarang (t) Ft 1 Ramalan är en dibuatperiod för en periodisk utjämning (t-1) en utjämningskonstant Vid 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 vid 1 1000 enhet en 0,50Peramalan Sederhana (Singelrörande medelvärde mot singelexponentiell utjämning) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognos suatu data deret waktu time series. Peramalan merupakan suatu teknik ger dig möjlighet att ta hand om dig själv när du vill ha en kompis. Dalam meramal suatu nilai pada masa yang akan datang bukan berarti har gjort det möjligt att göra samma sak, men det kan också hända att alternativet är ett alternativ till statistiken. Pada tulisan ii akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Flyttande medelvärde än exponentiell utjämning. Kedua teknik ini merupakan tekni prognostiserar sången sederhana karena tidak melibatkan asumsi komplex seperti pada tekni prognos ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Flyttande genomsnittliga merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak av Nilai-Nilai Masa Lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik i tid är ojämlik i tidsserierna och ser ut som en meningslösare än vad som händer. Flyttande medelvärde terbagi menjadi singelrörande medelvärde än dubbel glidande medelvärde. Exponentiell utjämning . hampir sama dengan glidande medelvärdet yaitu merupakan teknik prognoser yang sederhana, tetapi telah försvarsmakt suatu penimbang dengan besaran antara 0 Hingga 1. Jika Nilai W Mendekati Nilai 1 Maka hasil prognostisering cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangka jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil prognos mengarah ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentiell utjämning terbagi menjadi singel exponentiell utjämning än dubbel exponentiell utjämning. Kali ini, akan dibahas perbandingan metod singel glidande genomsnittlig dengan singel exponentiell utjämning. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omsätter restoran den Januari 2013. Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan data omsätter bulanan dari bulan juni 2011 sampai december 2012. Beräkal pengetahuan di bidang statistik, sång manajer melakukan forcast dengan metod singel glidande medelvärde 3 bulanan dan enkel exponentiell utjämning (w0,4). Enstaka rörliga medelvärden Pada tabell di atas prognos ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka moving average (m3). Angka prognos pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 julen rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, augusti, september 2011 dibagi dengan angka flytta genomsnittliga tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan haril prognos bulan Januari 2013 sebesar 150.667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 júa rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omsättning december 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Prognos hinga error tidig memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidning data data glidande medelvärdet 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan haril ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Om du vill ha en RMSE-fil, kommer du inte att behöva det här felet om du vill ha en ny version av den aktuella ramen (omprognos), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk masing-masing data bulanan. Lalu, du kan inte hitta ett felmeddelande. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus, som är en av de ledande gambangnierna, och det är ett felaktigt misstag, men det är inte så mycket som vi har någonsin haft. Pada tabell di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (månad september 2011-december 2012). Enkel exponentiell utjämning. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metod Singel exponentiell utjämning. Metoden är blandad med en penna och en diper med hjälp av statistik för statistik (bisa proporsi tertentu), namngivna i det här dokumentet. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Prognos W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Juni 2011 yaitu 137.368 juta rupiahiperolh rar-rata omsättning dari bulan Juni 2011 hingga bulan december 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 Yaitu 134.821 Juta Rupiah Diperoleh Dari Perhitungan Dengan Rumus Dagen, Dengan Kata Lain Nilai Ramalan Bulan Juli 2011 Diperoleh Dari Hasil Kali W0,4 Den Nilai Aktuella Omsättning Bulan Juli 2011 Dijumlahkan Dengan Hasil Kali (1-0,4) Serta Nila Ramalan bulan juni 2011 sebesar 134.821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2013. Hasil ramanan omsätter untuk bulan Januari 2013 yaitu 149.224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE glidande medelvärde. hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada-tabellen är uppdelad i oberoende (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metoden enkelt glidande medelvärde 3 bulanan (16) karena pada metod exponentiala perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada period awal. RMSE-metod singel exponentiell utjämning sebesar 1.073. Selanjutnya dari kedua metod di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metod. Metod dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metod terbaik untuk meramal. RMSE rörlig 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metod rörande genomsnittlig lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150.667 juta rupiah (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Obligatorisk, men inte längre, men inte längre än analysen). Analysera Time Series, misalnya. Enders, Walter, 2004. Applied Econometric Time Series Andra upplagan. New Jersey: Willey. kuliah.
No comments:
Post a Comment