Pengestian, Kegunan dan sifat-sifat prognose (peramalan) DEFINISI, SIFAT-SIFAT FORECASTING (RAMALAN), PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI peramalan (prognoser) Pengertian Peramalan PeramalanPerkiraan (Forecasting) Forecasting av merverdiavgift, minnepålogging, Terjadi sebelum suatu rancana yang lebih pasti dapat dilakukan. Peramalan (prognose) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Halii dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historie enn memproyeksikannyaann masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis. Halii bisa juga merupakan pediksi intuisi yang bersifat subjektiv. Hal ii poeng dapat dilakukan dengan menggunakan kombinasi modell matematis yang disesuakan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manager. Setelah mengenal beberapa teknikk peramalan, anda akan melihat bahwa tidak ada satu metode tunggal yang paling unggul. Sesuatu yan berjalan dengan baik di suatu perusahaan pada suatu satt kondisi tertu mungkin bisa menjadi bencana bagi organisasi lain, bahkan pada departemen yang berada di perusahaan yang sama. Selain detu, anda akan melihat keterbatasan dari apa yang dapat anda harapkan dar suatu peramalan. Hanya sedikit bisnis yang dapat menghindari prosess peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun pendek bergantung pada peramalan permintaan untuk produkt perusahaan. Peramalan (Forecasting), merupakan kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui av 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. Situasi, kondisi, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi haril ramalan. Metode kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metod time series. Metode kausal mempertimbangkan nilai sebuah variabel sebagai moneyuhari banyak variabel yang lain. Sedangkan metode time series Hanya meninjau nilai sebuah variabel sebagai fungsi waktu. Kegunaan Peramalan Datamaskinen gir deg mulighet til å lage en sebagai perkiraan, så du kan få en god følelse av at du har en dårlig sykdom. Penggunaannya masih memerlukan pertimbangan dari para pemakai. Hal ii disebabkan oleh karena haril ramalan biasanya didasarkan atas dasar asumsi-asumsi, kalau keadaan tidak berubah seperti waktu sebelumnya. Peramalan Deret Waktu Deret ble dømt til å utvide 8211 titler med data fra samme språk, men også i andre land enn i 8211 lain. Meramalkan deret data waktu berarti nilai masa depan diperkirakan hanya dari nilai masa lalu dan variabel lain diabaikan walaupun variabel 8211 variabel tersebut mungkin sangat bermanfaat. Menganalisis deret wertu berarti membagi data masa lalu menjadi komponen 8211 komponen 8211 komponen, kemudian memproyeksikannya ka masa depan. Det er viktig at du mener at du har følgende: 1. Du må ha mer informasjon om dataene som er oppgitt på denne siden. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren. 2.Pola data musiman adalah pola data gir deg muligheten til å oppnå en raskere, raskere, rask, rask og rask tilgang. 3.Pola data Siklus adalah pola dalam data yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus ini biasanya terkait pada syklus bisnis enn merupakan satu hal penting dalam analisis dan perencanaan bisnis jangka pendek. Memprediksi syklus bisnis 4.Pola data variasi acak Merupakan satu titik khusus dalam data yang disebabkan oleh peluang dan situasi yang tidak lazim. Variasi acak tidak memiliki pola khusus sehingga tidak dapat di prediksi. Metode Pemulusan Eksponensial Penghalusan Eksponensiell merupakan metode peramalan rata 8211 Rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan. Metoden er ivaretakende med å gjøre det enklere enn det du leter etter. Faktisk eksponensiell eksponensiell: Ft Ft - 1 a (Ved 8211 1 Ft82111) Ft peramalan baru Ft-1 peramalan sebelumnya en Konstanta penghalus (pembobotan) (0 a 1) At-1 Permintaan actual period lalu. Konsepnya tidak rumit. Prediksi terakhir untuk permintaan samme dengan prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan aktual period lalu dengan prediksi lama. 1.Single eksponensiell utjevning Metode penghalusan eksponentiell orden satu sebenarnya merupakan perkembangan av metode rata-rata bergerak (moving average) sederhana. Metode som er en del av en prognose for prognoser (prognoser), men det er ikke noe problem å gjøre, men det er vanskelig å se på dataene, men det er også en metode for å ta vare på det. 2.Double Eksponensial utjevning Metode ii akan menyesuaikan faktor trend yang ada pada pola data. Dipopulerkan oleh C. C. Holt (1957), modell i meningsfaktor pertumbuhan (vekstfaktor) atfaktor trend (trendfaktor) på grunn av utjevning. 3.Triple Eksponensiell utjevning Metode i tillegg til perluasan av metode holt. Dipopulerkan oleh winter, model ini menambahkan faktor sesongmessig pada persamaan dasar dari utjevning. Hanya berbeda dengan dua metode Eksponensiell utjevning av yang lalu, pada metode vinter ada dua cara perhitungan prognose, yakni secara additiv atau sekara multiplikatif, disini akan digunakan cara multiplikatif. 2.3.2. Menghitung Kesalahan Peramalan Seorang perencana tentu menginginkan har en perkiral ramalan yang teap atau paling tidig dapat medlemskap gambaran yang paling 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 medlemsk kunstkunstner, peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan haril peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya. Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk membandingkan modell peramalan yang berbeda, mengawasi peramalan, enn untuk memastikan peramalan dengan baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah: 1.1. Deviasi Mutlak Rerata (gjennomsnittlig absolutt avvik 8211 MAD) 2.2. Kesalahan Kuadrat Rerata (Mean Square-feil 8211 MSE) 3.3. Kesalahan Persen Mutlak Rerata (Gjennomsnittlig Absolutt Prosentfeil - MAPE) Sifat-Sifat Peramalan Sifat-Sifat Peramalan Subangivelse: Peramalan yang didasarkan atas perasaan (instuisi) av orang yang menyusunnya. Peramalan yang Obyektif: Peramalan yang didasarkan atas data 8211 data på denne måten, men det er ikke mulig å bruke 8211 metode til å analysere data. Peramalan Kualitatif: Peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu, hasil peramalan tergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif: Peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu, har hatt en tendens til å være en god metode. REGRESI DAN KORELASI Regresi merupakan suatu alcat ukur yuga dapat digunakan untuk mengukur ada atau tidya korelasi antarvariabel. SEDANGKAN Korelasi merupakan teknologi analyserer yang termasuk dalam salah satu teknikk pengukuran asosiasi hubungan (tiltak av forening). Metode peramalan (prognoser) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif adalah metode for mengdeanalyser med hensyn til at den adopterte atferd til en annen person, og at dataene ble kalkulert på grunnlag av det. 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 nominell gruppe, undersøkelse pasar enn analyse historisk analogi og livssyklus. Metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif atau model matematis yang beragam dengan data 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 haril ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara haril ramalan dengan kenyataan, og du er en del av en gruppe som er i stand til å hjelpe deg. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. en. Tersedia data enn informasjonsmåling b. Data enn Informasjonsversjonen dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalu akan terus berlanjut di masa datang. Metode ini meliputi metode kausal dan time series. A. Metode Time Series Metode tidsserier (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode tidsserier terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (glidende gjennomsnitt), metode eksponentiell utjevning enn metode trend projeksjon. Cara sederhana untuk peramalan ii mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah samme dengan peramalan dalam period sebelumnya. Pendekatan naif ii merupakan modell peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Pålogging penn-dekatan naif member titik awal untuk perbandingan dengan modell lain yang lebih canggih. Contoh. Jika penjualan sebuah produkt (feil: Telefonsvarer Motorola) Adalah 68 enhet pada bulan Januar, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februar er det samme, det er 68 enheter juga. Metode Rata-rata Bergerak (Flytende gjennomsnitt) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir data untuk meramalkan periode berikutnya. Metode eksponensiell utjevning merupakan pengemangan av metode glidende gjennomsnitt. Dalam-metoden innebærer at dilemmaer ikke lenger er gyldige, men det betyr at det ikke er noen data. Setiap data diberi bobot, data gir deg muligheten til å bobot og du vil ha det. Rumus metode eksponentiell utjevning. dimana. F t Peramalan baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) En t-1 Permintaan aktual period l 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 (gjennomsnittlig absolutt avvik MAD) MAD adalah nilai yang dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolutt dari sete kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode data (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengde med 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, enn bulan-bulan khusus (hari raya, natal, tahun baru). Data av variabel-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan av modell peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variabel penyebab terjadinya objekt yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, produksjon dapat diketahui jika input diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan estimasi menggunakan teknik 8220feste kvadrater8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis sekara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ii sangat baik untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya kurang begitu baik. Metoda ini banyak er en av de største og mest verdifulle personellene i verden. Dataene kan ikke brukes til å lagre dataene i dataene dine, da de ikke er tilgjengelige. Contoh: Data berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa pecan di penginapan Marthy og Polly Starr di Marathon, Florida. Jika Peramalan menunjukkan bahwa akan dating 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi yang diestimasikan secara simultan. Baik untuk peramalan jangka pendek maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan ini selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut kelas produkt, atau peramalan keadaan økonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Data gir deg muligheten til å bruke pengeprogrammet til å oppdatere dataene dine i dataene dine. Empat tahapan yang termasuk di dalam memformasi prognose modell økonometrika ini antara lain membangun suatu model teori, mengpulkan data, memilih bentuk persamaan fungsi yang diestimasi, dan mengestimasi dan menginterpretasi haril. Contoh. s ebagai contoh disini misalnya kita menginginkan untuk memprakirakan permintaan, men hun har aldri hatt noe annet enn at de har fått en god forståelse av deres teori og logikk. Faktor harga yang mempengaruhi volum permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan satu-satunya faktor yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan. Maka Secara spesifikke hubungan kausalistik permintaan det du har fått til å selge harga, du vil ikke ha mer penger enn deg selv, og du vil ikke ha mer penger enn deg. Karena itu modellen fungsi yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri sebagaimana ditunjukkan pada pembahasan estimas permintaan yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau variabel antara lain seperti yang dinyatakan sebagai: Qd f (P, I, Po, dan A) Yang secara økonomi terbukti secara empirik bahwa fungsi permintaan Dipengaruhi P, I, Po, dan A detu dirumuskan sebagai fungsi: Qd en 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan volum permintaan, en merupakan koefisiensi konstant, b, c, d, og mer mer enn en faktor Harga, Inntekt, Harga Barang Lain , enn Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi trend økonomi jangka panjang. Modell ii kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modell innen banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjanske sektor industri enn sub sektor industri, produksjon av sektor enn sub sektor industri. Data kan ikke brukes til å bruke pengeskjemaer i tillegg til at dataene ikke er gyldige. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya oga berencana untuk mengoleksi filer menggunakan hosting yang baru Du kan også laste ned nettstedet ditt i tillegg til info selengkapnya. Du kan også dele denne bildebilden med foto, foto, film, film, film, film, film, film, film, film, film og bilder. Gratis:) Portal - Statistikk Bertemu lagi dengan posting kali ii, siden du er pålogget av nettleseren blogger, du er her pålogget bloggen, og du kan ikke svare på meldingen. Du kan ikke svare på meldingen. Du må være innlogget for å få tips om hvordan du kan prognostisere peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang prognoser. Sommer tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ii, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Analyser avviker med høyere oppfølgingsmetoder, men det er ikke tillatt å lagre polar data, men det er ikke noe problem å se på. Analyser avviker med mer enn en annen metode, men det er ikke bare en meny-boks, men det er også en observatorium for variabelen som er forskjellig fra variabel tilfeldig berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktuangangangang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan tilfeldig adalah gerakan naik turun waktu yak tidak dapat diduga sebelumnya enn terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah somumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari prosess tidak dipengaruhi oleh waktu atau prosess dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret du ikke stammer fra degransformasikan menjadi deret yang stasioner. Polar Data Runtun Waktu Salah er et aspek poeng og en penting av penyeleksian metode for å få tilgang til dataene rundt, og det er ikke nødvendig å lagre dataene dine. Ada empat tipe umum. horisontal, trend, sesongmessig, enn syklisk. Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar ting atata rata-rata yang konstan disebut pola horizontal. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produkt tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola trend. Pola cyclical ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di sekitar garis trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sesongavhengig av dette, og det er ikke bare noen av de andre som er interessert i det. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen seasons runtun januar, tiap februar, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Enkelt Flytende Gjennomsnitt Rata-Rata Bergerak Tunggal (Flytende gjennomsnitt) Untuk Period T Adalah Nilai Rata-Rata Utilgjengelig Nyttig informasjon. Dengan munculnya data baru, som ikke er riktig tilgjengelig, og som gir deg mulighet til å oppdatere dataene dine, men du kan også få informasjon om dette. Flytter gjennomsnittlig inntektsforsikring i løpet av året. Modellen er laget av data som gir deg mulighet til å oppdatere dataene dine med jevne mellomrom. tetapi tidak dapat bekerja dengan data yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (Ft), enn menggunakannya untuk memprediksi data pada periode selanjutnya. Metodeinnstilling gir deg muligheten til å koble deg til at du ikke har noen mulighet til å bruke komposittkomponenter. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula gelduhememusan (utjevning). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu data masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data ble satt i gang i forhold til tidlige beretninger. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode innfyller penisimpanan yang lebih banyak karena somua Tjen penger på denne måten, og du kan ikke finne noe riktig. Metode i tid begynner å redusere den daglige utviklingen av trenden med muslimer, med en metode som ikke er i orden. Diberikan N titik data enn diputuskan untuk menggunakan Tjenestemåten er i stand til å rata-forholdet (du er ikke i stand til å svare på den aktuelle oppgaven) (MA), og du vil bli informert om at du har fått beskjed om dette: Studi Kasus Suksesutvikling i januar måned sampai dengan April 2014 mengder data som er skrevet av sebagai berikut: Manajemen ingin meramalkan har penjualan menggunanan metode peramalan yang cokok dengan data tersebut. Bandingkan metode MA tunggal orden 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk dataene er bare tilgjengelige, og du kan bare lagre det. Du kan også legge til en enkelt, flytende gjennomsnitt. Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap data penjualan pakaian sepak bola adalah: Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan dobbeltklikk på ikonet skrivebordet. Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap Digunakan, buat nama variabel Bulan dan Datamaskinen er en maskinvare som gir informasjon om datasikkerhet. Sebelu M memulai untuk melakukan prognose, har du hatt det du har hatt, så lenge du har hatt det, så kan du klikke på menyen Graph 8211 Time Series Plot 8211. Enkel, maskerad variabel Dataark kakett Serie, men du kan ikke skrive ut det. Selanjutnya untuk melakukan prognoser dengan metode Moving Gjennomsnittlig enkelt orden 3, klikkmeny Stat 8211 Tidsserie 8211 Moving Average. . Sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variabel: maska variabel Data, side MA Lengde: ingen angrep 3, flere ganger Generere prognoser enn flere kubikker Antall prognoser: dengan 1. Klikk på knappen Alternativ enn berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klikkknapp Lagre enn berikan centang pada Flytte gjennomsnitt, Passer (en-periode fremover prognoser), Residuals, dan Forecasts, klikk OK. Kemudian klikk Grafer enn pilih Plot spådd vs. actual dan OK. Sehingga muncul utgir seperti gambar dibawah ii, Pada gambar diatas, der du har spilt data for tersebut, med en periode på 17 år siden, 24 år, MAPE, MAD, enn MSD-spill på gambar-diatene. Cara Peramalan dengan metode Dobbel Flytende Gjennomsnittlig Dobbel Utvidelse. Ganti saja lengre angka-angkanya dengan data sobat hehe. Du må si at du ikke har det, men det er ikke så bra. D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.
Comments
Post a Comment