Metode Peramalan Mobile Media Adalah

Medie mobili media mobile (bergerak rata-rata) Adalah metode peramalan perataan nilai dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, Lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istilah rata-rata bergerak digunakan, Karena setiap dati kali observasi baru tersedia, Maka Angka rata-rata yang baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan. Singolo Moving Rata-rata bergerak Tunggal media (Single media mobile) Adalah Suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok Nilai pengamatan, mencari Nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan Datang. Metode singolo media mobile mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan pada periode yang akan Datang memerlukan dati historis Selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 Bulan media mobile, Maka ramalan Bulan ke 5 Baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan medie mobili bulan ke 7 Baru Bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu media mobile. efek pelicinan Semakin terlihat Dalam ramalan atau menghasilakan media mobile yang Semakin Halus. Persamaan matematis singole medie mobili Adalah sebagai berikut Mt Moving untuk periode t F t1 media Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas Dalam media mobile Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan Deret berkala, dati sebagian Yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa dati berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan Secara Lebih Baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan Datang Adalah yang Sangat penting. Jika Yt dati merupakan riil untuk periode t dan Ft merupakan ramalan untuk periode yang sama, Maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). et Kesalahan dati pada periode t Yt aktual pada periode t Ft peramalan periode t Jika terdapat nilai pengamatan dan peramalan untuk n periode waktu, Maka akan terdapat n buah kesalahan dan Ukuran statistik standar yang dapat didefinisikan sebagai berikut (Spyros, 1999): errore assoluto medio (MAE) errore assoluto medio atau nilai tengah kesalahan obsolut Adalah rata-rata Mutlak Dari kesalahan meramal, Tanpa menghiraukan tanda Positif maupun negatif. Rata-rata KUADRAT kesalahan (errore quadratico medio MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi Teknik peramalan Masing-Masing kesalahan (dati selisih aktual terhadap dati peramalan), dijumlahkan kemudian dan dibagi dati Con una quantità dikuadratkan. MSE dihitung dengan rumus: Lascia un commento Cancella risposta recente PostsMoving media media mobile Indikator merupakan yang palizzata SERING digunakan dan palizzata standar. Jika di Indonesiakan artinya kira-kira Adalah rata-rata bergerak. Media mobile sendiri memiliki aplikasi yang sangat Luas meskipun Sederhana. Dikatakan Sederhana Karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan Dari metode rata-rata yang Kita disekolah kenal (Nah, Ada gunanya Juga Bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak Tunggal (Media mobile) untuk periode t Adalah Nilai rata-rata untuk n dati jumlah terbaru. Dengan munculnya baru dati, Maka Nilai rata-rata yang dapat baru dihitung dengan menghilangkan dati yang terlama dan menambahkan dati yang terbaru. Media mobile ini untuk digunakan memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modello ini dati sangat dati cocok digunakan pada yang stasioner atau yang konstant terhadap variansi, tetapi Tidak dati dapat bekerja dengan yang mengandung Unsur musiman tendenza atau. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan terakhir dati menggunakan (F t), Dan menggunakannya untuk memprediksi dati pada periode selanjutnya. Metode ini Sering dati pada digunakan kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen Suatu Runtun waktu. Semakin besar orde bergerak rata-rata, Semakin pula besar pengaruh pemulusan (smoothing). Dibanding dengan Sederhana rata-rata (Dari Satu dati masa Lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari dati yang diketahui. Jumlah Titik dati 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 tendenza atau musiman, walaupun metode ini Lebih baik dibanding totale rata-rata. Sukai ini: Tinggalkan Bălăşan Batalkan Bălăşan Dah cukup informatif SEGH. TAPI kalau Bisa dikasih contoh Juga perhitungannya..mungkin Bisa Dalam bentuk excelnya AJA (download di file-an) .. OWH ya8230 Harap maklum mas..masih Dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya Allah akan Segera di laksanakanmetode metode peramalan dan aplikasi metode Expnontial smoothing metode esponenziale merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah, terutama pada Tingkat operasional Suatu Perusahaan, Dalam perkembangan dasar matematis dari metode smoothing (forcasting da Makridakis, Hal 79-115) dapat Visualizzati di recente bahwa konsep Telah esponenziale berkembang Dan menjadi metode Praktis dengan penggunaan yang cukup luas, terutama Dalam peramalan Bagi persedian. Kelebihan Utama dari metode esponenziale Adalah Visualizzati di recente dari kemudahan Dalam Operasi yang relativa rendah, Ada sedikit keraguan apakah ketepatan yang Lebih baik Selalu dapat dicapai dengan menggunakan (QS) Quantitatif sistem ataukah metode dekonposisi yang Secara intuitif menarik, Namun Dalam hal ini jika diperlukan peramalan untuk voce ratusan. Menurut Makridakis, Wheelwright amp Mcgee Dalam bukunya forcasting (Hal 104). Menyatakan bahwa apabila dati yang dianalisa bersifat cartoleria, Maka penggunaan metode bergerak rata-rata (media mobile) Atau singolo esponenziale cukup tepat akan tetapi apabila datanya menunjukan Suatu tendenza linier. modello maka yang baik untuk digunakan Adalah esponenziale linier dari marrone modello atau esponenziale linier Dari Holt. Permasalahan Umum yang dihadapi apabila modello menggunakan pemulusan eksponensial Adalah memilih konstanta pemulusan yang diperkirakan tepat. Adapun Panduan untuk memperkirkan Nilai un yaitu Antara rimasto: Apabila pola historis dati dari aktual sangat permintaan bergejolak atau Tidak stabil dari waktu ke waktu, Kita memilih Nilai un mendekati 1.Biasanya di Pilih Nilai un 0,9 Namun pembaca dapat mencoba Nilai una di Più mendekati yang 1 seperti 0,8 0,99 tergantung sejauh mana gejolak dari i dati ITU. Apabila pola historis dati dari akual permintaan Tidak berfluktuasi atau relazion stabil dari waktu ke waktu maka Kita memilih Nilai un yang mendekati Nol, katakanlah a 0,2 0,05 0,01 tergantung sejauh mana kestabilan ITU dati, Semakin stabil Nilai un yang dipilih Harus Semakin kecil menuju ke Nilai Nol b.2. Metode singolo esponenziale Metode ini Juga digunakan untuk meramalkan Suatu periode ke Depan. Untuk Melihat persamaan metode ini dengan metode unico media mobile. maka Lihat Kembali persamaan matematis yang pada digunakan peramalan unico media mobile. Peramalan untuk periode t, persamaan Adalah: Sedangkan persamaan matematis untuk singolo movimento di livellamento esponenziale sebagai berikut: Demikian seterusnya untuk Jadi terlihat bahwa metode unico media mobile merupakan dati sejumlah semua yang ditekankan pada Baru. Di prezzo ditetapkan Oleh 0 X 1 dan di prezzo Yang Yang terpilih memberikan simpangan terkecil dari perhitungan yang ada, seperti pada metode unico media mobile. Peramalan dengan esponenziale Juga dapat digunakan untuk meramalkan beberapa periode kedepan untuk pola dati dengan kecenderungan linier, Teknik Yang digunakan dikenal dengan nama Brown Parametro esponenziale Langkah-Langkah perhitungan untuk mendapatkan peramalan dengan metode ini Adalah: nilai peramalan dengan unico media mobile. Nilai movimento kedua media. Hasil peramalan dengan doppia media mobile pada periode kedepan. periode kedepan yang diramalkan. B.3. Metode doppio esponenziale Metode ini dikembangkan Oleh Browns untuk mengatasi adanya perbedaan yang Muncul dati Antara aktual dan nilai peramalan apabila tendenza ada trama pada datanya. Untuk Browns ITU memanfaatkan nilai peramalan dari Hasil singolo spianatura Eksponential Smothing dan doppio esponenziale. Perbedaan antara kedua ditambahkan pada di prezzo dari SES dengan demikian di prezzo peramalan Telah disesuaikan terhadap tendenza trama pada datanya. B.3.1. Metode doppio Expnontial Smoothing Satu Parametro Brown Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linier dari Brown Adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier, Karena kedua Nilai pemulusan Tunggal dan ganda ketinggalan dari dati yang sebenarnya bilamana terdapat Unsur tendenza. perbedaan antara Nilai pemulusan Tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan dan disesuaikan tendenza untuk. Persamaan yang dipakai Dalam implementasi pemulusan linier Satu parametro Brown ditunjukan dibawah ini: una t S8217t (S8217t St) 2 S8217t St F t a t b t. m t 823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2.21) S t nilai pemulusan eksponensial Tunggal S t Adalah nilai pemulusan eksponensial ganda. m jumlah periode Muka ke yang diramalkan. ramalan m periode Muka ke Agar dapat menggunakan persamaan diatas, Nilai S t-1 dan S t-1. Harus tersedia. Tetapi pada Saat t 1, Nilai Nilai-tersebut Tidak tersedia. Jadi, Nilai Nilai-ini Harus ditentukan pada Awal periode. Hal ini dapat dilakukan dengan Hanya menetapkan S t dan S t sama dengan X t atau dengan menggunakan Suatu Nilai rata-rata dari beberapa nilai Pertama sebagai Titik Awal. Jenis masalah inisialisasi ini Muncul Dalam setiap metode pemulusan (smoothing) eksponensial. Jika parametro pemulusan un Tidak mendekati Nol, pengaruh dari prose inisialisasi ini dengan Cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu. Tetapi, Jika un mendekati Nol, prose inisialisasi tersebut dapat memainkan Peran yang nyata Selama periode Muka waktu ke yang panjang. B.3.2. Metode doppio esponenziale Smothing Dua Parametro Holt Metode pemulusan eksponensial linier dari Holt Dalam prinsipnya serupa dengan Brown kecuali bahwa Holt Tidak menggunakan rumus pemulusan berganda Secara langsung. Sebagai gantinya Holt memuluskan nilai tendenza parametro dengan parametro yang Berbeda dari yang digunakan pada Deret yang Asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linier Holt didapat dengan menggunakan dua konstan pemulusan (dengan nialai antara 0 sampai 1) dan Tiga persamaan:. F t m S t b t m82308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2.24) Dimana. dati pemulusan pada periode t tendenza pemulusan pada periode t peramalan pada periode t Persamaan diatas (1) menyesuaikan S t Secara langsung untuk tendenza periode sebelumnya yaitu b t-1 dengan menambahkan nilai pemulusan yang terakhir, yaitu S t-1. hal ini untuk membantu menghilangkan kelambatan dan menempatkan S t ke dasar perkiraan nilai dati Saat ini. Kemudian tendenza persamaan meremajakan (2), Yang ditunjukan sebagai perbedaan Antara dua nilai pemulusan yang terakhir. Hal ini tepat Karena jika terdapat kecenderungan di Dalam dati, Nilai yang akan Baru Lebih Tinggi atau Lebih rendah dari pada nilai yang sebelumnya. Karena mungkin Masih terdapat sedikit kerandoman. maka hal ini dihilangkan Oleh pemulusan g (gamma) tendenza pada periode Akhir (S t S t-1), Dan menambahkannya dengan tendenza taksiran sebelumnya dikalikan (1-g). Jadi persamaan diatas dipakai untuk meremajakan tendenza. Akhirnya persamaan (3) digunakan untuk peramalan ke Muka. Trend. b t, dikalikan Con una quantità periode kedepan yang diramalkan, m dan ditambahkan pada nilai dasar S t. b.4. Metode Triple esponenziale Metode ini dapat digunakan untuk dati yang bersifat atau mengandung musiman. Metode ini Adalah metode yang digunakan tendenza Dalam pemulusan dan musiman. Metode inverno didasarkan atas Tiga persamaan pemulusan yaitu satu untuk cartoleria, tendenza, dan musiman. Hal ini serupa dengan metode Holt dengan Satu persamaan tambahan untuk mengatasi musiman. Persamaan dasar untuk metode Adalah inverno sebagai berikut: L Panjang musiman. B Komponen tendenza che Faktor penyesuaian musiman Ramalan untuk n periodo Eke Depan. 2.1.1. Aspek Umum dari Metode Pemulusan Kelebihan Utama dari penggunaan metode pemulusan (Smoothing) yang Luas Adalah kemudahan dan ongkos yang rendah. Ada sedikit keraguan apakah ketetapan yang Lebih baik Selalu dapat di capai dengan menggunakan metode autoregresi atau pola rata-rata bergerak yang Lebih Canggih. Namun demikian, Jika diperlukan ramalan untuk ribuan voce, seperti Dalam banyak Kasus sistem persedian (Inventori), Maka metode pemulusan seringkali merupakan Satu-satunya metode yang dapat dipakai. Dalam Hal keperluan peramalan yang Besar, Maka Suatu Yang kecil dan mantap ITU Lebih berarti. Sebagai contoh, menyimpan empat Nilai sebagai Ganti dari Tiga nilai untuk setiap voce dapat menjadi sangat berarti bagi complessive degli ospiti elemento sebulan. Disamping itu, waktu komputer Yang diperlukan untuk melakukan perhitungan yang penting Harus disediakan pada Tingkat yang LAYAK, dan Alasan ini, metode pemulusan eksponensial Lebih disukai dari pada metode bergerak dan parametro jumlah metode dengan rata-rata yang sedikit Lebih disukai dari pada yang Lebih Banyak. Metode ultima piazza Pengertian. Analisis tendenza merupakan Suatu metode Analisis yang ditujukan untuk melakukan Suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan Datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam Informasi (dati) yang cukup banyak dan diamati Dalam periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga dari Hasil Analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa fluktuasi besar yang terjadi dan Faktor-faktor APA saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut . Secara teoristis, serie temporali Dalam Analisis yang palizzata menentukan Adalah kualitas atau keakuratan Dari Informasi atau-dati dati yang diperoleh Serta waktu atau periode Dari-dati dati tersebut dikumpulkan. dati Jika yang dikumpulkan tersebut Semakin banyak maka Semakin baik Pula estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, dati Jika Yang dikumpulkan Semakin sedikit maka Hasil estimasi atau peramalannya akan Semakin Jelek. Metode Least Square. Metode yang digunakan untuk Analisis serie temporali Adalah Metode Garis Linier Secara Bebas (metodo mano libera), Metode Setengah Rata-Rata (metodo semi media), Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Metodo Average) dan Metode KUADRAT Terkecil (metodo dei minimi quadrati). Dalam hal ini akan Lebih dikhususkan untuk membahas Analisis tempo serie dengan metode KUADRAT terkecil yang dibagi Dalam Dua Kasus, yaitu dati Kasus genap dan Kasus dati ganjil. Secara Umum persamaan Garis linier dari Analisis serie temporali Adalah. Y a b X. Keterangan. Y Adalah variabel yang dicari trendnya dan X Adalah variabel waktu (tahun). Sedangkan untuk mencari Nilai konstanta (a) parametro dan (b) Adalah. Y N dan b XY X2 Contoh Kasus dati Ganjil: Tabel. Volume Penjualan Barang X (Dalam 000 unità) Tahun 1995 sampai dengan 2003 Untuk mencari Nilai un dan b Adalah sebagai berikut: un 2.460 9 273,33 dan b 775 60 12,92 Persamaan Garis liniernya Adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 Adalah. Y 273,33 12,92 (untuk tahun 2010 nilai X Adalah 11), sehingga. Y 273,33 142,12 415,45 artinya penjualan barang X pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415,450 unità Contoh Kasus dati Genap: Tabel. Volume Penjualan Barang X (Dalam 000 unità) Tahun 1995 sampai dengan 2002 Untuk mencari Nilai un dan b Adalah sebagai berikut: un 2.150 8 268,75 dan b 1.220 168 7,26 Persamaan Garis liniernya Adalah. Y 268,75 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 Adalah. Y 268,75 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X Adalah 19), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau 406,690 unità. Elain dengan menggunakan metode tersebut di ATAS, Juga dapat dipakai dengan metode sebagai berikut: Tabel. Volume Penjualan Barang X (Dalam 000 unità) Tahun 1995 sampai dengan 2002 Untuk mencari Nilai un dan b Adalah sebagai berikut: un 2.150 8 268,75 dan b 610 42 14,52 Persamaan Garis liniernya Adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 Adalah. Y 268,75 14,52 (untuk tahun 2008 nilai X Adalah 9), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,690 unità. Per Arin, Untuk Y dan X dati ITU Adalah mentah, misalnya mencari tendenza al kunjungan maka Y Nya Adalah periode waktu (misal TIAP bulan Dalam 1 tahun) dan X Nya jumlah pengunjung (misalnya per Bulan). Setelah ITU Baru Bisa dimasukkan tendenza Dalam Analisis Kalau dicermati tendenza rumus sama dengan rumus regresi Sederhana (untuk mencari Nilai un dan b). Karena jumlah X di tendenza sama dengan nol maka jika dimasukkan Dalam rumus regresi maka Jadi tendenza rumus. Artinya, untuk mencari Nilai un dan b tendenza pada Bisa menggunakan rumus regresi, TAPI sebaliknya rumus tendenza Tidak dapat diaplikasikan Dalam regresi, Karena Dalam regresi jumlah X Tidak sama dengan nol saya lg skripsi mas, Cuma Blom ngerti menjelaskan nilai x ITU Secara lengkap, cuma itung2annya saya ngerti, nah Dosen saya minta menjelaskan nilai x ITU dengan sedetail2nya. dosennya nyuruh saya TIAP x Harus dijelaskan Dari mana asalnya ,, gimana ya mas Slamet menjelaskan x berasal darimana, Malah Dosen saya nyuruh TIAP bulan x nya Harus dijelasin. Per Iqbalbo, dati Karena jumlah X-nya genap maka nilai 0 berada Antara bulan Giugno dan Juli, sehingga Bulan Giugno dinilai -1 dan bulan Juli dinilai 1. Jarak Antara bulan Giugno DGN Juli atau Jarak -1 DGN 1 Adalah 2, Maka seterusnya Harus loncat 2. Maka bulan Mei dinilai -3 aprile -5 dst. Kalau bulan Agustus dinilai 3 dinilai dan settembre 5 DST. Jadi untuk Nilai X disamping totalnya 0 Juga Harus konsisten loncat 2. mas slamet8230 ITU cara mencari x (waktu variabile) gimana jujur ​​saya Masih bingung Kok TAU2 dapet Nilai -4, -3 Mohon penjelasannya più .. terimaksih Per Iqbaldo, untuk mencari Nilai X pada tendenza Analisis kata kuncinya Adalah jika nilai X dijumlahkan maka hasilnya 0. Untuk dati jumlah tahun ganjil maka tahun yang ditengah nilainya 0, tahun sebelumnya -1 -2 trus DST, Sedang tahun sesudahnya 1 trus 2 DST. Kalau dati jumlah tahun genap Lihat diatas contoh. Buku Statistika Deskriptif email: ssantoso0219yahoo. co. id Messaggio di navigazione Komisi Gratis