Contoh Soal Metode Gleitender Durchschnitt

Metode peramalan (Vorhersage) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas daten kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan kualitatif memanfaatkan faktor-faktor penting seperti intuisi, pendapat, pengalaman pribadi, dan system nilai pengambilan keputusan. Metode ini meliputi metode delphi, metode nominal grup, Umfrage pasar dan analisis historische Analogie und Lebenszyklus. Metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas daten kuantitatif atau modell matematis yang beragam dengan daten masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. ein. Diese Seite verwendet Frames. Frames werden von Ihrem Browser aber nicht unterstützt. Daten datenblatt Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalakans terus berlanjut di masa datang. Metode ini meliputi metode kausal nach Zeitreihen. A. Metode Zeitreihe Metode Zeitreihen (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode Zeitreihe terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt), metode eksponential Glättung als Metode Trendprojektion. Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan vorbildliches peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan naif Mitgliedsantik titik awal untuk perbandingan dengan modell lain yang lebih canggih. Contoh. Jama penjualan sebuah produk (MISS: telepon genggam Motorolla) adalah 68 Einheit pada bulan Januarari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februari akan sama, yaitu sebanyak 68 Einheit juga. Metode Rata-rata Bergerak (Gleitender Durchschnitt) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir-Daten untuk meramalkan periode berikutnya. Metode eksponential Glättung merupakan pengembangan dari metode gleitende Mittelwerte. Dalam metode ini peramalan dilakukan dänischen mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan daten terbaru. Setiap Daten Diberi Bobot, Daten Yang Lebih Baru Diberi Bobot Yang Lebih Besar. Rumus metode eksponential Glättung. Dimana F t Peramalan Baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A t-1 Permintaan aktual periode lalu Menghitung kesalahan peramalan Ada beberapa perhitungan Yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan dalam peramalan. Tiga Dari perhitungan yang paling terkenal adalah Deviasi mutlak rata-rata (mittlere absolute Abweichung MAD) MAD adalah nilai Yang dihitung dengan mengambil Anzahl der Beiträge nilai absolut Dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan Anzahl der Beiträge periode Daten (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengembangkan suatu modell sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variabel-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). Daten dari variabel-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari Modell peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variabel penyebab terjadinya Einzelteil yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, ausgegeben dapat diketahui jika input diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan schätzung menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ini sangat baik untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya Kurang begitu baik. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah Daten kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Daten berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa Pekanni penginapan Marthy und Polly Starr di Marathon, Florida. Jama peramalan menunjukkan bahwa akan Datierung 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi yang diestimasikan secara gleichzeitig. Baik untuk peramalan jangka pendeln maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan ini selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut Kelas produk, atau peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Daten Yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah Daten kuartalan beberapa tahun. Empat tahapan Yang termasuk di dalam memformulasi Prognosemodell ekonometrika ini antara gelegen membangun Suatu Modell teori, mengumpulkan Daten, memilih bentuk persamaan fungsi Yang diestimasi, dan mengestimasi dan menginterpretasi hasil. Contoh. S ebagai contoh, disini, misalnya, kita, menginginkan, untuk, memprakirakan, permintaan, maka, hubungan, antar, harga, dan, kuantitas, dapat, menjadi, dasar, teori, yang, logis, bagi, suatu, Modell. Faktor harga Yang mempengaruhi Volumen permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan Satu-satunya faktor Yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor gelegen Yang juga Ikut mempengaruhi permintaan. Maka secara spesifik hubungan kausalistik permintaan itu dipengaruhi oleh selain harga, tetapi juga dipengaruhi misalnya oleh einkommen pro kapita (i), harga barang lain (po), dan advertensi (a), dan lain-lain. Karena itu Modell fungsi Yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri sebagaimana ditunjukkan Pada pembahasan estimasi permintaan Yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau Variabel antara gelegen 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 ein 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan Volumen permintaan, ein merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Einkommen, Harga Barang Lain , Dan Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi tendenz ekonomi jangka panjang. Modell Ini Kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modell ini banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan unter sektor industri, produksi dari sektor unter sub sektor industri. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modell ini adalah daten tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya und ein berencana untuk mengoleksi dateien menggunakan hosting yang baru Jika ya, silahkan kunjungi website ini kbagi untuk info selengkapnya. Di sana unda bisa dengan bebas teilen dan mendowload foto-foto keluarga dan reise, musik, video, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Kostenlos:) Peramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Glättung) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihen. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal suatu nilai pada masa yang kan datang bukan berarti hasil yang didapatk ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan abwechselnd yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Beweglicher Durchschnitt Dan Exponentielle Glättung. Kedua teknik ini merupakan tekni prognose yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi Daten stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Beweglicher Durchschnitt merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak disarankan untuk Daten Zeitreihe yang menunjukkan adanya pengaruh Trend dan musiman. Moving durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt als doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glättung . hampir sama dengan gleitenden Durchschnitt yaitu merupakan Teknik prognostiziert 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, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil Prognose mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentielle Glättung terboi menjadi einzigen exponentiellen Glättung als doppelte exponentielle Glättung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzeln gleitenden Durchschnitt dengan einzigen exponentiellen Glättung. Pemimpin Safira Strand Resto ingin mengetahui omzet restoran Pada Januari 2013 Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan Daten omzet bulanan Dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012 Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode Einzel Durchschnitt 3 bulanan dan bewegen Einzelne exponentielle Glättung (w0,4). Einzelne Moving Durchschnittliche Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, August, Agustus 2011 dibagi dengan angka gleitender Durchschnitt (m3). Angka vorausschau pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitender durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil vorausschau bulan Januar 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta Rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1333 juta Rupiah dibanding dengan omzet Desember 2012 sebesar 152 juta Rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Vorhersage hingga Fehler tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia Daten gleitenden Durchschnitt 3 bulanischen, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk Melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Untuk RMSE perhitungan, Mula-Mula dicari nilai Fehler atau Selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet Prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk Masing-Masing Daten bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai Fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir geschlagen nilai RMSE dengan rumus di atas atab lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan Fehler yang telah dikuadratkan dengan banyaknya beobachtungen dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Einzelne Exponentialglättung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne Exponentialglättung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operationen statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. 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 omzet Dari 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 gelegen nilai ramalan bulan Juli 2011 diperoleh Dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta Nila ramalan Bulan Juni 2011 von sebesar als Favorit markiert 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2013 Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149.224 juta Rupiah atau turun sebesar 2776 juta Rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada Tabel di atas Anzahl der Beiträge obervasi (m) yaitu 19 Lebih banyak dibanding dengan metode einfachen gleitenden Durchschnitt 3 bulanan (16) karena Pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai Dari Daten Pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glättung sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode daneben RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode gleitenden Durchschnitt 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). (Untuk Materi Yang Lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Time Series, misalnya Enders, Walter 2004. Angewandte Ökonometrie Time Series Second Edition New Jersey:.... Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, Saya kutip Dari buku modul Kuliah