Peramalan (previsão) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada massa yang akan datang dengan menggunakan dados de massa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa, peramalan, merupakan, keggatan, mengetahui, nilai, variavel, yang, dijelaskan (variabel dependen), pada masa, akan datang, dengan mempelajari, variavel, independant pada masa lalu, yanu dengan, menganalisis, pola, data, melakukan, ekstrapolasi bagi nilai-nilai masa datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri dari metode pertimbangan, metodo regresi, metode kecendrungan (método de tendência), metode input output, dan metode ekonometrika. Metode kecendrungan (método de tendência) menggunakan suatu fungsi seperti metode regressão dengan variável X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan dizentukan oleh kriteria yaitu berkaitan dengan bondade de ajuste yang menunjukkan bagaimana modelo peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik. Selain itu ada tiga kriteria yang perlu untuk dipertimbangkan, yaitu: 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberata metode, yaitu nilai Sidik Ragam (teste F), determinação de Koefisien, Kuadrat Tengah Galat (Erro quadrático médio (MSE), dan Persentase Galat (erro de porcentagem (PE)) Deret waktu adalah kumpulan data - Dados yang merupakan dados historis dalam suatu periode waktu tertentu Dados de yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat kronologis, artinya data harus mempunyai periode waktu yang berurutan. 2007, tahun 2008, tahun 2009, tahun 2010, dan tahun 2017. Data runtun waktu (série de tempo) dados de merupakan yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau (Análise de séries temporais), análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, análise de séries temporais, etang akan Berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa teknik untk meramalkan kejadian de massa yang akan datang berdasarkan karakteristik dados, misalnya teknik suavização, teknik siklus, dan teknik musiman. Tendência adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun waktu yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus. Deret waktu untuk bisnis dan ekonomi, yang terbaik adalah untuk melihat tendência (atau tendência-siklus) sebagai perubahan dengan halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan, bahwa, tendência, diwakili, oleer, beber, fungsi, sederhana, seperti, garis, lurus, sepanjang, periode, tempo, série, yang, diamati, jarang, ditemukan. Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva tendência pada suatu kurun waktu karena dua alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi arah umum dari seri yang diamati, dan dapat dihilangkan dari seri aslinya untuk mendapatkan gambar musiman lebih jelas. Ada tiga tendência yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada yang akan datang, yaitu: Sering kali dados deret waktu jika digambarkan ke dalam enredo mendekati garis luruus. Deret waktu seperti inilah yang termasuk dalam tendência linier. Persamaan trend linier adalah sebagai berikut: Dengan nilai a dan b diperoleh dari formula: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan um adalah nilai interceptar dari Y, artinya nilai Yt akkan sama dengan a jika nilai t 0. Kemudian b adalah nilai inclinação. Artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t. Dan nilai t sendiri adalá nilai tertútuo yang menunjukan periode waktu. Tendência Linier Positif 4. Memile Trend Terbaik Untuk membuat suatu keputusan yang akan dilakukan de masa yang akan datang berdasarkkan deret waktu diperlukan suatu metode peramalan yang paling baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metodo peramalan mana yang akan dipilih sebagai metodo peramalan yang paling baik, diantaranya erro quadrado médio (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai e adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Modelo yang memiliki MSE paletização kecil adalah modelo persaman yang paling baik.2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah, membro do grupo, membro do grupo, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manjemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual ungiran orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peralanan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengerciano 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). 8220Paraalan adalah usaha untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh, kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situao dan 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 dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan e atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intui dari orang yang menyusunnya. Dalam ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangata menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objecktif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan model dalam menganalisa data tersebut. Desabilitando o jiu-jitsu jangka waktu peramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibatakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya lebih dari setengah tahun atau tiga semester. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Perdido, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, perangalan, perangalang, yang, menyusunnya, orang, yang, menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan terse e ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuis. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang dados didasarkan dados kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metodo yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang peru diperhatikan dari penggunaan metodo-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metodo yang baik adala metodo yang membro nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya informasi tentang keadaan lain. B. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dados dalam bentuk. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada massa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metodo peramalan, pertama kita perlu mengetahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. Yaitu: 1. Horizon Waktu (Horizonte de Tempo) Periode waktu selama suatu keputusan atau analisa akan mempunyai pengaruh, dan waktu itu manajer harus merencanakan dan memperhitungkan pengaruh-pengaruh pemilihan tehnik dan metode yang tepat. Horizon um doutor do dumb do dumb do dumb do dumb do dumb do dumb do dum dum dang do jumbo do jangka do jangka do jangka do jangka do horizonte. 2. Tingkat perincian (Nível de detalhe). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memodahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang desenhar mengeo berbaian peruano, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Umumnya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, dados de penyimpangan, operando pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangrar erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan várias metralhadoras atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagos maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metodo Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya é uma divisão de menganalisis pola permintaan massa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan dados massa lalu. Asumir astral yang dipakai dalam metodo ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (nível médio), kecenderungan (tendência), musiman (sazonalidade), siklus (Ciclo) dan kesalahan (erro). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metodo em um merupakan metodo yang termudah dalam teknik peramalan deret waktu kita menuseum bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, tendência, atau komponen siklus pada dados permintaan pada saat ini. Mudar de média ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan dados dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari dados tersebut dados dijadikan peramalan untuk periode yang akan datang. uma. Rumus rata-rata bergerak (Média Móvel) 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 (Peso Movendo Média) Desmontando o metodo rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Peso Movendo Média) dimana pada setiap elemen dados kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Peso Média Móvel) WMA (dados de terakhir x bobot ke 82111) (Dados x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Dados penjualan 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 (Suavização Eksponensial). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap dados massa lalu dengan cara eksponensial sehingga dados paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana previsão dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (designado alfa) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumo Pemulusan Eksponensial (Suavização de Eksponensial) Ft Ramalan yuni de Ramadan (t-1) a Constante de Suavização A 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif a Nilai a yang terendah terutama cocok bila permintaan produk Perubahan yang estabilizar tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih responsivo terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 unidade A 1 1000 unidade a 0,50Peramalan Sederhana (Single Moving Average versus Single Exponential Smoothing) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni unimus meramalkan previsão de dados suatu deret waktu série de tempo. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting sacos perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal suatu nilai pada massa yang akan datang bukan berarti hasil yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan alternativo yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Movendo Média dan Suavização Exponencial. PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi stasioner de dados haruslah terpenuhi untuk meramal. Mudar de média merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai massa lalu, misalan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Clique para ver a imagem original no Commons Esta imagem provém do Wikimedia Commons, um acervo de conteúdo livre da Wikimedia Foundation que pode ser utilizado por outros usuários. Movendo a média média única móvel de terbagi menjadi que a média móvel dobro. Suavização exponencial. Hampir, sama, dengan, em movimento, média, yaitu, merupakan, teknik, previsão, yang, sederhana, tetapi, tela, menggunakan, suatu, penimbang, denan, besaran, antara, 0, hingga, 1, maka, hasil, forecasting, mengarah, Ke nilai ramalan sebelumnya. Suavização exponencial terbagi menjadi suavização exponencial única dan duplo exponencial suavização. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode única média móvel dengan único exponencial suavização. Pemimpin Safira Beach Resto no início de maio de 2017. Ia meminta cantou um grupo de meninos e meninas no último dia de um evento em maio de 2017 em junho de 2017 em maio de 2017. Sábado, Suavização exponencial única (w0,4). Único Movendo Média Pada tabel di atas previsão ramalan bulan setembro 2017 yaitu 128,667 juta rupia diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2017 dibagi dengan angka média móvel (m3). Angka forecast pada bulan Oktober 2017 yaitu 127 juta rupia diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, setembro de 2017 dibagi dengan angka média móvel tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil previsão bulan Januari 2017 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan janeiro 2017 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet dezembro de 2017 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2017 kolom Previsão hingga erro tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak dados tersedia média móvel 3 bulanan, bulan sebelumnya. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Lalu, jumlahkan seluruh erro nilai yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumbo di atas atau lebi gambangnya, bagi nilai penjumlahan erro yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observações dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (novembro de 2017-dezembro de 2017). Suavização Exponencial Única. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Suavização Exponencial Única. Metode in menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operasi statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Previsão W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Junio 2017 yaitu 137,368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan junho 2017 hingga bulan Desembre 2017. Nilai ramalan pada bulan Juli 2017 yaitu 134,821 Adicionar ao Carrinho de Compras Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz risga, diariamente, perhitungan, dengan, rum, diásporas, dengan, katana, nilai, ramalan, bulan, Juli, 2017, diperoleh, hasil, kali, w0.4, dan, nilai, aktual, omzet, bulan, Bulan Juni 2017 sebesar 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januar 2017. Hasil ramalan omzet untuk bulan Janeiro 2017 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE média móvel média RMSE. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada tabel di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode média móvel simples 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada periode awal. RMSE metode único exponencial suavização sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metodo di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan, nilai RMSE dari kedua metode. Metode dengan 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 média móvel lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2017 diperkirakan sebesar 150,667 juta rupia (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). A série de tempo econométrica aplicada segunda edição New Jersey: Willey. Kalo contoh soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul Kuliah.
No comments:
Post a Comment