Metode Alisamento exponencial Alisamento adalah mengambil rata 8211 rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Suavização exponencial adalah suatu metodo peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara exponencial terhadap nilai 8211 nilai observasi yang Lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode alisamento explonencial merupakan pengembangan dari metode média móvel. Dalam metodo ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Single Exponential Suavização Metode único exponencial suavização merupakan perkembangan dari metode média móvel sederhana, yang mula 8211 mula dengan rumus 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) (0) (0) (0) (0) Comentários (0) Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan tabela de bawah ini Tabela I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Suavização exponencial No Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Su Mbr (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 Alisamento Exponencial Único lebih cocok Digunakan untuk meramal hal 8211 hali yang fluktuasinya secara random (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponencial Suavização Metode ini merupakan modelo linear yang dikemukakan oleh Brown. (1 8211) (1,8) St S8217t (1 8211) (1.9) O único suavizante exponencial do estiramento do Dobat do doth do esmalte de dilatukan do duo do kal, St bukan St1 Previsão Diminua a temperatura (1.10) m jangka waktu previsões (1.11) (1.12) Metode double exponential suavização ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan dados yang mengalami tendência naik. Agar dapat menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 dan St-1 harus tersedia tetapi pada saat t 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 nilai ini harus dizentukan pada awal periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkan St dan sama dengan Xt atau dengan menggunakan suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Metodo duplo exponencial suavização untuk penjualan barang X. Tabela 2 Volume penjualan barang X NÃO 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 dados do cukup St dianggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapatkan kemudiano 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 didapat harga: dari secara berangkai didapat harga-harga Hervé ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm em 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 Exponential Suavização Metode inuptível metodo previsão yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat previsão yang berluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan forecasting dengan metode in a sebagai berikut: Carilah nilai dengan rumbo sebagai berikut: (1.13) Nenhum comentário para este ficheiro. Biasanya dizentukan sama seperti nilai 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: Carilah nilai (1.15) 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 berau tahun yang akan datang forecast dilakukan. Em, bt, ct, adalah, nilai, yang, telah, dihitung, sesuai, dengan, rumus, depan. Contoh penggunaan metode Triplo Exponencial Suavização para o perã-canão penjualan kita gunakan tabel de dados 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai dan maka kita harus mencari nilai. At, bt, ct dengan. 120 dengan Rumus (1,16) diperoleh harga-harga dengan Rumus mengggunakan (1,16) (1,17) (1,18) harga em, bt, ct bisa didapat Harga ramalan tahun KE-6 diperoleh dengan menggunakan Rumus (1,19) Peramalan Sederhana (Individual média móvel vs Single Exponential Suavização) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentando 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. Single média móvel (metode rata-rata Bergerak Tunggal) Individual média móvel (metode rata-rata Bergerak Tunggal) Individual média móvel (metode rata-rata Bergerak Tunggal) metode única média móvel metode merupakan Yang mudah penghitungannya. Tujuan utama dari penggunaan metode ini adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan (aleatoriedade) dalam Deret waktu. Metode única média móvel mula-mula memisahkan unsur tren siklus dari dados dengan menghitung bergerak rata-rata Yang jumlah unsurnya sama dengan panjang musiman. Nilai rata-rata baru dapat dihitung dengan membuang Nilai, observasi, yang, paling, lama, dan, memasukkan, nilai, observasi, baru, rata-rata, berggerak, inilah, yang, kemudian, dijadikan, ramalan, untuk, periode, yang, aka N datang. Adapun pendekatan yang dapat adalah digunakan: dimana: Ft1 peramalan pada periode t1 X1 Nilai Aktual t jumlah observasi rata-rata bergerak Contoh: Selaku manajer Garmen, Anda ingin melakukan peramalan Tingkat permintaan jaket Pada Tahun 2017. dados Adapun Anda masa lampau untuk Tingkat permintaan jaket (1) 2001 386 pcs Tahun (2) 2002 340 pcs Tahun (3) 2003 390 pcs Tahun (2004) 368 pcs Tahun (5) 2005 425 pcs Tahun (6) 2006 440 pcs Tahun (7) 2007 410 pcs Tahun (8) 2008 466 pcs Tahun (9) 2009 330 pcs Tahun (10) 2010 350 pcs Tahun (11) 2017 375 pcs Tahun (12) 2017 380 pcs Roupas de banho para bebés rata-rata bergerak tiga bulanan maka Cara penghitungan untuk periode 13 (tahun 2017) periode adalah Jika ingin melakukan peramalan pada 14 (tahun 2017 dados maka Yang digunakan untuk melakukan rata-rata bergerak dari periode kedua sampai keempat, yaitu:. dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan permintaan untuk periode berikutnya Apabila Menggunakan Rata-rata bergerak lima bulanan maka cara penghitungan terça-feira, 13 de julho de 2017 (2017) adalah dengan cara merata-rata lima data, yaitu: dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan permintaan untuk periode berikutnya. C. Suavização Exponencial Única (Pemulusan Eksponensial Tunggal) Metodo inun menunjukkan adanya karakteristik dari pemulusan dados dengan menambahkan suatu faktor yang sering disebut dengan konstanta pemulusan (alisamento constante) dengan simbol alpha (). Pemulusan eksponensial salam bentuk sederhana, tidak, memperhitungkan, pengaruh, sehingga, nilai, sangat, kecil, dan dapat, dihilangkan. Nilai rendah cocok pada permintaan produk yang estabil (tanpa tren atau variasi siklikal). Sedangkan nilai tinggi untuk perubahan-perubahan yang sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih tanggap terhadap permintaan yang fluktuatif. Nilai tinggi ini digunakan pada analise dados pada pengenalan produk baru, kampanye promosi, antisipasi terhadap resesi, dan juga sesuai bagi industri pakaian jadi yang memerlukan tanggapan yang cepat. Metode único exponencial suavização ini dapat didekati dengan rumo: dimana: Xt nilai aktual terbaru Ft peramalan terakhir Ft1 peramalan untuk periode yang akan datang konstanta pemulusan Contoh. Selaku manajer Garmen, Anda ingin melakukan peramalan Tingkat permintaan jaket Anda pada bulan Januari dan Februari 2017. Os dados Adapun masa lampau untuk Tingkat permintaan jaket adalah (pcs dalam ribuan): Bulan (1) 386 pcs Bulan (7) 410 pcs Bulan (2) 340 pcs Bulan (3) 390 peças Bulan (9) 330 peças Bulan (4) 368 peças Bulan (10) 350 peças Bulan (5) 425 peças Bulan (11) 375 peças Bulan (6) 440 peças Bulan (12) 380 pcs Tabel 8. Período de execução Período de execução Período de medição Período de medição Período de medição Período de medição Máximo de tempo de medição (2 horas) 386 Fevereiro 340 F13 0,2 (386) (1-0, 2) (386) 386 Maret 390 F14 0,2 (340) (1-0,2) (386) 376,8 Abril 368 F15 0,2 (390) (1-0,2) (376,8) 379 , 44 Mei 425 F16 0,2 (368) (1-0,2) (379,44) 377,152 Juni 440 F17 386,722 Juli 410 F18 397,377 Agustus 466 F19 399,901 Setembro 330 F20 413,121 Outubro 350 F21 396,497 Novembro 375 F22 387,197 Desembre 380 F23 384.758 Jadi dari peramalan dengan mengg Unakan metode único exponencial suavização dapat diketahui bahwa tingkat permintaan jaket pada Januari 2017 adalah sebanyak 386.000 pcs dan pada fevereiro 2017 sebesar 376.800 pcs.
No comments:
Post a Comment