Metode Peramalan Mobile Moyenne Adalah

Metode Lissage exponentiel Lissage adalah mengambil rata 8211 rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Lissage exponentiel adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponentielle terhadap nilai 8211 nilai observasi yang Lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode lissage exponentiel merupakan pengembangan dari metode moyenne mobile. Dalam metode dans peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan données baru. 1. Métodicité Lissage exponentiel simple Metode lissage exponentiel simple merupakan perkembangan dari metode moyenne mobile sederhana, yang mula 8211 mula dengan rumeau sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbedaan antara St1 dan St adalah sebgai berkut: A) Pada St1 terdapat sedangkan pada St tidak terdapat b) Pada St terdapat sedangkan pada St1 tidak terdapat (Pangestu Subagyo, 1986: 18) Dengan melihat hubungan di atas maka kalau nilai St sudah diketahui maka nilai St1 dapat dicari berdasarkan nilai St itu Kalau (1.5) bisa diubah menjadi: (1.6) (0) (0) (0) (0) (0) (0) Soyez le premier à donner votre avis sur ce jeu. Soyez le premier à commenter cette vidéo! Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan tableau de bawah ini Tableau I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Lissage exponentiel No Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Sumber (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Simple Lissage exponentiel lebih cocok digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara aléatoire (tidak teratur). 2. Méthode Double Lissage Exponentiel Méthode inu merupakan modèle linéaire yang dikemukakan oleh Brun. (1 8211) (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) Lissage doux Exponentiel Lissage doux dilatukan proses lissage dua kali, Sebagai berikut: St Xt (1 8211) St bukan St1 Prévision dilakukan dengan rumus: Stm à btm (1.10) m jangka waktu prévision kedepan (1.11) (1.12) Metode double exponentiel lissage ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan données yang mengalami tendance naik. Agar dapat menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 par St-1 harus tersedia tetapi pada saat t 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 nilai dans le harus ditentukan pada awal periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkan St dan sama dengan Xt atau deng menggunakan suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Méthode double exponentielle lissage untuk penjualan barang X. Tableau 2 Volume penjualan barang X NO PERMINTAAN BARANG 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber (pangestu Subagyo, 1986: 26) Akan dicari ramalan minggu ke-6 dengan menggunakan rumus 1,10) dengan 0,2. Perhitungan di mulai dengan menghitung st172 dengan rumus (1.8) yaitu St Xt (1-) St-1. X1 120, karena belum données de cukup St danggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapatkan kemudien mencari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga secara berangkai didapatkan: Harga-harga dan diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari secara berangkai n'a pas encore téléchargé: Dari secara berangkai didapat hargue-harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm à btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode Triple Lissage Exponentiel Metode inupéritable merupakan metode prévision yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat prevision yang berluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan pronostic dengan metode in a sebagai berikut: (1.13) Il n'y a pas de commentaire pour cet article. Biasanya ditentukan sama seperti nilai et yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditantukan seperti nilai yang terjadi pada tahun pertama: 1. Carilah nilai (1.15) Untitled nilai tahun pertama biasanya dianggap sama dengan data tahun pertama. Carilah nilai (1.16) Carilah nilai (1.17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan forecastnya (1.19) m adalah jangka waktu maju ke depan, yaitu berapa tahun yang akan datang forecast dilakukan. À, bt, ct, adalah, nilai, yang, telah, dihitung, sesuai, dengan, rumus, depan. Contoh penggunaan metode Triple Exponentielle Lissage untuk peramalan penjualan kita gunakan données tabel 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai et maka kita harus mencari nilai. À, bt, ct dengan. (1.16) (1.16) (1.17) (1.18) Moyenne mobile Moyenne mobile mrupakan indikator yang (1.19) Moyenne mobile Moyenne mobile Moyenne mobile Moyenne mobile mrupakan indikator yang Palissandre sering digunakan dan paling standar. Jika di Indonésie artinya kira-kira adalah rata-rata bergerak. Moyenne mobile sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan sederhana karena pada daarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak tunggal (Moyenne mobile) untuk periode t adala nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya données baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan données yang terlama dan menambahkan données yang terbaru. Déménagement moyen inu digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modèle ini sangat cocok digunakan pada données yang stasioner atau données yang konstant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja dengan données yang mengandung unsur tendance atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan données terakhir (F t), dan menggunakannya untuk memprediksi données pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada données kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (lissage). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu données masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir données dari yang diketahui. Jumlah titik données dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah: Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semu T pengamatan terakhir harus disimpan. Tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendance aku musiman, walaupun metode dans lebih baik dibanding rata-rata total. Sukai ini: Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Dah cukup informatif segh. Tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk excelnya aja (fichier télécharger-an) .. owh ya8230 harap maklum mas .. masih dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya allah akan segera di laksanakanPeramalan (prévision). Adalah seni dan ilmu memprédiksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan données historis dan memproyeksikannya ke masse depan dengan beberapa bentuk modèle matematis. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertanu dan metode mana yang digunakan tergantung dari données de informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. 2. Peramalan jangka menengah (Peramalan jangka menengah) (Peramalan jangka menengah) (Peramalan jangka menengah) (Peramalan jangka menengah) Peramalan jangka menek Tiga bulan hingga tiga tahun, digunakan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi, 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. Membahas siklus bisnis dengan memprédiksi tingkat inflasi dan indikator perenanan lainnya, 2. Ramalan teknologi. Le berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi et le produit baru, 3. Ramalan permintaan. Berkaitan, dengan, proyeksi, permintaan, terhadap, produk, perusahaan. Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi, kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan. Peramalan berdasarkan metode pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. Menggunakan berbagai modèle matematis atau metode statistik dan données historiques dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan, 2. Peramalan kualitatif. (S) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) Ménage (Séries chronologiques) metode yang dipergunakan untuk menganalisis données serangkaian yang merupakan fungsi dari waktu, 2. M odel metode kausal (modèle causalexplanatoire), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (variable indépendante). 1. Modèle Seri Waktu Metode: 1. Rata-rata bergerak (moyennes mobiles), 2. Penghalusan eksponensial (lissage exponentiel), 3. Proyeksi tendance (projection de tendance) 1. Rata-rata bergerak (moyennes mobiles) , Rata-Rata Bergerak Sederhana (moyenne mobile simple). Bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan passer tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (moyenne mobile pondérée). Apabila ada pola atau tendance yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru: 2. Penghalusan eksponensial (lissage exponentiel), Penghalusan Eksponensial. Metode peramalan dengan menambahkan paramètre 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 tendance (projection de tendance) Metode tendance proyeksi dengan regresi, metode merupakan yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis tendance 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, metode merupakan yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik moindres carrés yang dianalisis Secara statis. sortie Modèle d'entrée, metode merupakan yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun tendance ekonomi jangka panjang. Modèle 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. hal 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 données données dari (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola données yang ada masa lalu akan Berkelanjutan dimasa Yang akan datang. Adapun données-données yang ada dilapangan adalah: Musiman (Saisonnier) Horizontal (stationnaire) Siklus (Cylikal) Tendance Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analyser yang dapat digunakan yaitu: Analisi deret waktu (séries chronologiques) Variabel waktu Analisis Section transversale atau sebab akibat (méthode causale), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variablebabas 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 bouvillons Analisis Deret untuk regresi Sederhana yang non bouvillons Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis Seperti: Y Variable dépendante (variabel yang Dicari) X Variable indépendante (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regimier linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut: Dimana a dan b adala merupakan paramètre yang harus dicari. Untuk mencari nilai un dapat digunakan dengan menggunakan rumeur: kemudian nilai b dapat dicari et dengan rumus: 2. Metode Kualitatif Metode kualitatif umumnya bersifat subjecktif. Dipengaruhi oleh intuis, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satou orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan, teknikmetode peramalan, yaitu: Juri dari Opini Eksekutif. Metode ini mengambil opini aaa pendapat dari sekelompok kecil manajer manager puncaktop (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan modèle-modèle statistik. Gabungan Tenaga Penjualan. Setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan de daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provins de 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 dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai pour ahli dalam menganalisisnya. Dans ce livre, vous pouvez trouver des liens vers des œuvres d'art, des articles, des affiches, des livres numériques et des clips MP3. Survai Pasar (étude de marché). Masukan diperoleh dari konsume atau konsumen potensial terhadap rencana pembélien pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ramalan Bila peramalan sudah selesai, yang paillettes adalah tidak melupakannya. 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 berbéda dari yang diproyeksikan. Salah satu cara untuk mémantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah. Isyarat Arah (Signal de Suivi). adalah pengukuran tentang sejauh mana Ramalan memprediksi nilai Aktual dengan baik Isyarat Arah, dihitung sebagai jumlah kesalahan Ramalan berjalan (course somme de l'erreur de prévision. RSFE) dibagi dengan deviasi absolut moyenne (MAD) Prosedur Peramalan Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan Metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah: Mendefinisikan Tujuan Peramalan Misalnya peramalan dapat digunakan selama masse pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu permintaan. Membuat diagram pencar (Plot Data) Misalnya memplot demande contre waktu, dimana demande sebagai ordat (Y) dan waktu sebagai axe (X). 3. Memile modèle peramalan yang tepat Melihat dari kecenderungan données pada diagramme pencar, maka dapat dipilih beberapa modèle peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (erreur de prévision) Keakuratan suatu modèle peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap données nilai yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktual dan nilai ramalan disebut sebagai kesalahan ramalan (erreur de prévision) atau deviasi yang dinyatakan dalam: Dimana. Y (t) Nilai données aktual pada periode t (t) Nilai hasil peramalan pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (somme d'erreurs carrées) que Estimasi Erreur standard (SEE Standard Error Estimated) Mémoire Méthode Peramalan Dengan kesalahan yang terkecil. Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara significatif pada tingkat ketelitian tertentu (Uji statistique F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah données pola menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan données pola sebenarnya. METODE PERAMALAN LAINNYA Metode Expérience de marché (Percobaan Pasar) Yaitu suatu cara untuk membuat peramalan permintaan dengan melakukan uji coba pada segmen atau bagian passer tertentu. Uji coba dilakukan dengan membre de perlakuan tertentu terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk produk baru atau produk yang mengalami inovasi atau pengembangan. 8211 Contoh. Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secha gratuit 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui répondeur konsumen terhadap produk tersebut atau memberi diskon saat produk ini launching. Setelah respon, masyarakat bagus, lalu, Hilam, dijual, secara, bertahap, yaitu Rp 2.500,00 Ajouter au panier Ajouter à ma liste d'envies Ajouter au comparateur Ajouter à ma liste de désidérata Metode Peramalan Dengan Pendekatan Recherche sur le marché Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (recherche de marketing) karena bagian pemasaranlah yang secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan yang sering digunakan yaitu: 8211 Enquête Pelanggan Enquête pelanggan merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen secara langsung atau membreikan kuisioner yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer téléphone atau alamat pada suatu produk agar konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran ataupun kritik.