Pengertian, Kegunaan dan sifat-sifat prognozowanie (peramalan) DEFINISI, SIFAT-SIFAT PROGNOZA (RAMALAN), PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI peramalan (prognozowanie) Pengertian Peramalan PeramalanPerkiraan (prognozowanie) Prognozowanie adamu meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan teriadi sebelum suatu rancana yang lebih pasti dapat dilakukan. Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu to memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang z suatu bentuk model matematis. Hal ini bisa juga merupakan pediksi intuisi yang bersifat subjektif. Hal ini pun dapat dilakukan z menggunakan kombinasi model matematis yang disesuakan z pertimbangan yang baik dari seorang manager. Setelah mengenal beberapa teknik peramalan, anda akan melihat bahwa tidak ada satu metode tunggal yang paling unggul. Sesuatu yan berjalan z baik su suu perusahaan pada suatu zestaw kondisi tertentu mungkin bisa menjadi bencana bagi organisasi lain, bahkan pada odejść yang berada di perusahaan yang sama. Selain itu, a akan melihat keterbatasan dari apa yang dapat anda harapkan dari suatu peramalan. Hanya sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi do kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang effectif baik do jangka panjang maupun pendek bergantung pada peramalan permintaan do produktu perusahaan. Peramalan (Forecasting), merupakan kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut atau variabel yang berhubungan. Terdapat dua macam metode yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode Kualitatif Hanya menggunakan intuisi saja, tanpa menggunakan pendekatan matematis maupun statistik. Situati, kondisi, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan. Metode kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metode szereg czasowy. Metode kausal mempertimbangkan nilai sebuah variabel sebagai pengaruh dari banyak variabel yang lain. Seria czasowa w czasie rzeczywistym. Kegunaan Peramalan Data ramalan dipergunakan sebagai perkiraan, bukan merupakan suatu angka atau bilangan yang harus dipergunakan begitu saja. Penggunaannya masih memerlukan pertimbangan dari para pemakai. Hal ini disebabkan oleh karena hasil ramalan biasanya didasarkan atas dasar asumsi-asumsi, kalau keadaan tidak berubah seperti waktu sebelumnya. Peramalan Deret Waktu Deret waktu didasarkan pada urutan dari titik 8211 titik data yang berjarak sama dalam waktu (mingguan, bulanan, kuartalan, dan lain 8211 lain). Meramalkan deret data waktu berarti nilai masa depan diperkirakan hania dari nilai masa lalu dan zmienna lain diabaikan walaupun variabel 8211 variabel tersebut mungkin sangat bermanfaat. Menganalisis deret waktu berarti membagi data masa lalu menjadi komponen 8211 komponen 8211 komponen, kemudian memproyeksikannya ke masa depan. Deret waktu mempunyai empat komponen yaitu: 1. Pola tren merupakan pergerakan data sedikit demi sedikit meningkat atau menurun. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren. 2. Dane dotyczące sieci musiman adalah pola dane yang berulang pada kurun waktu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanan, atau kuartal. 3. Dane z bazy danych Siklus adalah pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus ini biasanya terkait pada siklus bisis dan merupakan satu hal penting dalam analisis dan perencanaan bisnis jangka pendek. Memprediksi siklus bisnis 4. Dane dotyczące danych variasi acak Merupakan satu titik khusus dalam dane yang disebabkan oleh peluang dan situasi yang tidak lazim. Variasi acak tidak memiliki pola khusus sehingga tidak dapat di prediksi. Metode Pemulusan Eksponensial Penghalusan Eksponensial merupakan metode peramalan rata 8211 rata bergerak z pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan. Metode ini menggunakan pencatatan dan masa lalu yang sangat sedikit. Bentuk umum dari metode pemulusan eksponensial: Ft Ft - 1 a (At 8211 1 Ft82111) Ft peramalan baru Ft-1 peramalan sebelumnya a Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 a 1) At-1 Permintaan actual periode lalu. Trzeboczący szept Konsepnya. Prediksi terakhir to permintaan sama z prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan aktualny lai denim prediksi lama. 1. Pojedyncze wygładzanie eksponensyjne Metode penghalusan eksponential orde satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metode rata-rata bergerak (średnia krocząca) sederhana. Metode ini dipengaruhi secara luas di dalam peramalan (prognozowanie) karena sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, mudah disesuaikan z danymi perubahan, dan ketelitian metode ini cukup besar. 2. Podwójne wygładzanie eksponensyjne Metode ini akan menyesuaikan factor trend yang ada pada pola data. Dipopulerkan oleh C. C. Holt (1957), model ini menambahkan factor pertumbuhan (czynnik wzrostu) atau faktor trend (trend factor) pada persamaan dasar dari smoothing. 3.Triple Wygładzanie wykładnicze Metode ini merupakan perluasan dari metode holt. Dipopulerkan oleh winter, model ini menambahkan factor sezonowy pada persamaan dasar dari smoothing. Hanya ma tendencję do wygładzania wykładniczek yang lalu, pada metode zima ada dua cara perhitungan prognozowanie, yakni secara dodatek atau secara multiplikatif, disini akan digunakan cara multiplikatif. 2.3.2. Menghitung Kesalahan Peramalan Seorang perencana tentu menginginkan hasil perkiraan ramalan yang tepat atau palący tidak członek członek gambaran yang palący mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis. Ketepatan atau ketelitian inilah yang menjadi kriteria performance suatu metode peramalan. Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai kesalahan dalam peramalan. Kesalahan yang kecil memberikan arti ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya. Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan do membandingkan model peramalan yang berbeda, mengawasi peramalan, dan do memastikan peramalan denim baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah: 1.1. Deviasi Mutlak Rerata (średnie bezwzględne odchylenie 8211 MAD) 2.2. Kesalahan Kuadrat Rerata (Mean Square Error 8211 MSE) 3.3. Kesalahan Persen Mutlak Rerata (Mean Absolute Percentage Error - MAPE) Sifat-Sifat Peramalan sifat-sifat peramalan Peramalan yang Subyektif: Peramalan yang didasarkan atas perasaan (instuisi) dari orang yang menyusunnya. Peramalan yang Obyektif: Peramalan yang didasarkan dane wejściowe 8211 dane pada masa lung z menggunakan metode 8211 metode dalam penganalisaan dane tersebut. Peramalan Kualitatif: Peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu, hasil peramalan tergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif: Peramalan yang didasarkan atas dane kuantitatif pada masa lalu, hasilnya tergantung pada metode yang digunakan. REGRESI DAN KORELASI Regresi jest darmowy w porównaniu do innych produktów, takich jak mangukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel. SEDANGKAN Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi hubungan (środki stowarzyszenia).Jalan Jenderal Ahmad Yani No.12 Palembang Streszczenie: Nasta CV Com jest jedną z firm zajmujących się sprzedażą laptopów w District Lempuing o transakcjach, które wymagać gromadzenia danych i prognozowania na następny okres. Procesy zakupu akcji, laptopów, laptopów i prognozowania na Nasta CV COM to wciąż konwencjonalny sposób (na piśmie), dlatego często pojawiają się problemy, takie jak nieefektywne wykorzystanie waktuk, trudności w przewidywaniu zapasów laptopa na następny okres oraz częste błędy w tworzeniu raportów transakcji. W piśmie naukowym system komputerowy zostanie zastosowany w prognozowaniu sprzedaży systemów informatycznych Nasta CV Com Lempuing z metodą Weighted Moving Average (WMA). Ta metoda jest metodą, która wykorzystuje techniki różnych wag na danych dostępnych na myśl, że najnowsze dane są najbardziej odpowiednie dane do prognozowania, w związku z tym większą wagę. Metody Średnia ważona ruchoma (WMA) służy do oszacowania wartości następnego okresu. Na podstawie powyższego opisu autor opracował system informacyjny zatytułowany Systemy informacyjne Laptop Sales Forecasting w Nasta CV Com Lempuing Method przy użyciu ważonej średniej ruchomej (WMA), który ma pomóc i ułatwić przetwarzanie danych zakupów, sprzedaży i prognozowania na następny okres w CV Nasta Com. Słowa kluczowe prognozowanie, sprzedaż, ważona średnia metoda przesuwania Absrak: CV Nasta Com merupakan salah satu perushaan yang bergerak dibidang laptopa na Kecamatan Lempuing yang memerlukan pendataan tentang transaksi i peranal dla periode selanjutnya. Proses transaksi pembelian stock laptop, penjualan laptop i peramalan pada CV Nasta COM z ini masih den z cara konvensional (tertulis), sehingga sering menemukan masalah seperti pemanfaatan waktuk yang tidak efisiensi, kesulitan dalam memperkirakan pień laptop dla periode selanjutnya, dan sering terjadi kesalahan dalam pembuatan laporan transaksi. Pada penulisan ini akan dan danapan sistem komputersasi dalam membangun sistem informasi peramalan penjualan pada CV Nasta Com Lempuing denged Metode Weighted Moving Average (WMA). Metode ini merupakan metode yang menggunakan teknik pemberian bobot yang berbeda atas dane yang tersedia z pemikiran bahwa dane yang paling akhir adalah dane yang paling znaczenie dla peramalan sehingga diberi bobot yang lebih besar. Metode ważona średnia ruchoma (WMA) ini digunakan dla memperediksikan nilai pada priode selanjutnya. Berdasarkan uraian di atas maka, penulis membuat suatu sistem informasi yang berjudul 8220 Sistem Informasi Peramalan Penjualan Laptop pada CV Nasta Com Lempuing Z wagą Menggunakana Metode ważona średnia ruchoma (WMA) 8220 yang diharapkan dapat membantu dan mempermudah dalam pengolahan dane transaksi pembelian, transaksi penjualan i peramalan dla periode selanjutnya pada CV Nasta Com. Kata Kunci. peramalan, penjualan, Metode Weighted Moving Average 1.1 Latar Belakang P erkembangan dunia usaha I ndonesia mengalami persaingan yang cukup kutas di segala bidang, baik dalam bidang p enjualan maupun jasa. Persaingan tersebut Salah satunya disebabkan oleh kemajuan teknologi, munculnya para pesaing-pesaing baru yang berpotensi dalam mengembangkan produk-produk yang beraneka ragam dan berkualitas. Sehingga menuntut sumber daya manusia yang siap dla menghadapi perkembangan tersebut. Perubahan yang cepat pada teknologi informasi menjadi kekuatan utama dalam segala bidang seiring z perkembangan teknologi modern. CV Nasta Com m erupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang penjualan laptop z Kecamatan Lempuing antara lain laptop jenis Acer. Toshiba, Lenovo, Zyrex i Asus. Pada tahun 2009 berdiri CV Nasta Com yang di plopori oleh Bapak. Adi. CV Nasta Com beralamat di Jln. Lintas Timur KM.127 Desa Tugu Agung Kecamatan Lempuing Kabupaten Ogan Komering Ilir. Jumlah barang yang terjualan pada tahun 2017 dari bulan Juli sampai September, dapat dilihat na tablicy sebagai berkut. Tabel 1.1 Jumlah penjualan barang Juli-wrzesień 2017 Sumber: CV Nasta Com, Bulan Juli 8211Wrzesień 2017. CV Nasta Com mempunyai pelanggan dari luar Kecamatan Lempuing seperti dari kecamatan Lempuing Jaya dan Kecamatan Mesuji Raya. Transaksi peramalan penjualan pada CV Nasta Com saat ini masih den z cara konvensional yaitu masih dalam bentuk manual tertulis. Adapun perualan penjualan laptop pada CV Nasta Com saat ini dilakuakan z memperkirakan hasil penjualan dari priode sebelumnya z menghitung secara tertulis yang menyebabkan setiap ingin mengetahui peralaman per okresy pegawai harus menghitung ulangan, CV Nasta Com dalam pembuatan laporan juga masih secara tertulis. Kondisi sečiamas ini yang menyebabkan banyaknya waktu yang terbuang sehingga pekerjaan tidak berjalan dengan effectif dan efisien. Metode ważona średnia ruchoma (W MA) merupakan metode yang menggunakan teknik pemberikan bobot yang berbeda atas dane yang tersedia z pemikiran bahwa dane yang paling akhir adalah dane yang palący znaczenie dla peramalan sehingga diberi bobot yang lebih besar. Bobot ditentutan sedemikian rupa sehingga jumlah keseluruhannya sam dengan satu. Metode WMA ini menghasilkan nilai rata-rata do peramalan na periode, d engan menjumlah dane-dane lama z członkami bobot pada setiap dane perpriode. Weighted Moving A ower (W MA) ini digunakan to memprediksi nilai pada periode mendatang dan diharapkan dapat menyelesaikan masalah-masalah yang ada pada CV Nasta Com ini. Aby uzyskać więcej informacji, kliknij tutaj, aby uzyskać więcej informacji na temat tego, jak korzystać z komputera przenośnego, aby uzyskać więcej informacji na temat tego, jak korzystać z funkcji skanowania i efektów specjalnych. Peneliti juga akan mengembangkan sistem peramalan penjualan berbasis pulpit komputera dla meningkatkan kinerja CV Nasta Com. Berdasarkan penjelasan permasalahan yang ada, maka penulis akan membangun suatu sistem informasi yang bisa memberikan kemudahan dalam peramalan penjualan per periodenya. M aka penulis mengangkat skripsi z judulu 8220 Sistem Informasi Peramalan Penjualan Laptop Pada C V Nasta Com Lempuing Z Menggunakan Metode Średni ruchoma średnia (W MA) 8221. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan uraian latar belakang diatas, tentang permasalahan yang ada pada CV Nasta Com. maka penulis merumuskan permasalahan yaitu 8220Bagaimana Membangun Sistem Informasi Peramalan Penjualan Laptop Pada CV Nasta Com Lempuing Z Menggunakan Metode Średnia ruchoma (W MA) 8221. 1.3 Batasan Masalah Skokowa ini dibatasi pada proses pembangunan sistem informasi peramalan penjualan CV Nasta Com Lempuing, yaitu . 1. Proses pembuatan sistem yang meliputi peramalan penjualan CV Nasta Com Lempuing z ketentuan menghitung penjualan periode sebelumnya, menghitung penjualan periode sekarang, menentukan bobot, dan memperkirakan penjualan priode mendatang. 2. Sistem peramalan penjualan ini to memperkirakan berapa penjualan periode mendatang berdasarkan metode ważona średnia krocząca. 3. Tahap pengembangan sistem peramalan penjualan yang digunakan Identifikasi dan seleksi proyek, inisiasi dan perencanaan proyek, analisis, desain, implementasi dan pemeliharaan 1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4.1 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan membangun sebuah sistem informasi peramalan penjualan laptop pada CV Nasta Com Lempuing z menggunakanową średnią ważoną metode (WMA). 1.4.2 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini diharapkan bisa memberikan manfaat bagi penulis sendiri dan CV Nasta Com Lempuing maupun Universitas Bina Darma Palembang. Diantara manfaat tersebut yaitu. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu CV Nasta Com Lempuing dalam memperkirakan stock penjualan laptop for periode mendatang. Universitas Bina Darma Palembang: Hasil penelitian ini dapat menambah bacaan ilmiah bagi para mahasiswa dan mahasiswi Universitas Bina Darma Palembang. Meningkatkan kemampuan dalam membuat program programowy komputer sehinggan bermanfaat bagi penulis di masa akan dat a ng. Semoga jurnal ini bermanfaat bagi kalian yang sedang mencari referensi dalam mengerjakan skripsi. untuk keterangan lebih lanjut tentang skripsi saya dan jurnalnya boleh hub saya. Brak hp. 081366638723 E-mail. aidilpartyahoo.2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah członek sean dan mendapatkan sebuah ganti yang ma to, co jest kata lain hanya meliputi kegiatan pemindahan hak atas sesuatu produkt dari penjualan kepada pembeli. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manajemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan, który ma penjual do mengajaka orang lain 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 pengertian peramalan dikemukakan oleh: Menurut Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan adalah suatu cara dla mengukur dan menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Peramalan adalah usaha do mengetahui permintaan jumlah produk8221. Zauważ, że jest to dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan może być używany w wielu sytuacjach, ale nie może być używany w innych urządzeniach, takich jak inne urządzenia i inne funkcje. 2.3 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah: a. Do menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. b. Dla pengawasan dalam persediaan. do. Dla użytkowników online i producentów oprogramowania. re. Dla pengawasan pembelanjaan. mi. Dla 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 ATAS Dua Macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan ATAS perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan yang didasarkan atas dane yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik i model dalam menganalisa data tersebut. Disamping itu jika dilihat dari jangka waktu peramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan yang dilakukan dla menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya lebih dari setengah tahun atau tiga semestr. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan dla menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan yang disusun atas dane kualitatif paada masa lalu hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini 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 metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Zignoruj metode yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adaptun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan 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 dalam bentuk data. do. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metode 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 (Horyzont czasu) 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 waktu umumnya dapat dibagi dalam jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang. 2. Tingkat perincian (poziom szczegółowości). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (dla memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produkcji perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Efekt bezpieczeństwa i aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme for masing-masing product. Umumnya ada empat unsur białko yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, penyimpangan danych, operasi pelaksanaan i kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat hubungannya z tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Aby uzyskać więcej informacji, aby uzyskać więcej informacji, odwiedź stronę związaną z wieloma aplikacjami, które można pobrać z tej aplikacji. 10 sampai z 15 pakietami maksu-maksud yang mereka harapkan. 2.6. Tehnik Perkiraan Z Mengunakan Metode Deret Waktu Metode Deret Waktu odstraszacz dla menganalisis pola permintaan masa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data massa lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (średni poziom), kecenderungan (trend), musiman (sezonowość), siklus (Cycle) dan kesalahan (błąd). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metode ini merupakan metode yang termudah dalam teknik peramalan deret waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, trend, atau komponen siklus pada data permintaan pada saat ini. Przenoszenie średniej ialah suu titik peramalan z danymi mengkonsumsikan dari beberapa periode terbaru atau terakhir dane dari tersebut dijadikan dane peramalan dla periode yang akan datang. za. Rumus rata-rata bergerak (Średnia ruchoma) 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 (waga średnia ruchoma) Disamping metode rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Średnia ważona ruchoma) dimana pada zestaw danych dane kata dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (średnia ważona waga) WMA (dane penjualan terakhir x bobot ke 82111) (Data x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Penjualan danych dla kasety 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 (Eksponensial Smoothing). Pemulusan eksponensial adalah suatu Tehnik peramalan rata rata Komórka yang melakukan pertimbangan terhadap dane masa Lalu dengan cara eksponensial dane sehingga palisada Najnowsza wiadomość mempunyai Bobot atau timbangan lebih besar Dalam rata rata Komórka. Dengan pemulusan eksponensyjny sederhana prognozowanie dilakukan denun а ara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan periode terakhir z peramalan periode terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Eksponensial Smoothing) Ft Ramalan dla periode sekarang (t) Ft 1 Ramalan yang dibuat dla periode terakhir (t-1) a Stała wygładzania At 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif a Nilai a yang terndama terutama cocok bila permintaan produkt perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1 050 jednostek Przy 1 1000 jednostkach a 0,50
No comments:
Post a Comment