Contoh Kasus Media Móvil

2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan, miembro del adalá, miembro de la familia, hijo de la familia, hijo de la madre, hijo de la madre, hijo de la madre, hijo de la madre, hijo de la madre. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manajemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual ungüento para el orang de la oración de la novedad de la orangután y el dantawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peralanan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengerciano peramalan dikemukakan oleh: Menurut Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur dan menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Para el uso de una jabalina para el uso de jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh, kesimpulan, bahwa, pera, merupakan, suda, usaha, melihat, situ, dan, kondisi, dengan, memperkirakan, kondisi, yang, berlaku, terhadap, perkembangan, dimasa, yang, akan, datang. 2.3 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah: a. Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. segundo. Untuk pengawasan dalam persediaan. do. Un producto que contiene el producto y los productos alimenticios. re. Untuk pengawasan pembelanjaan. mi. Ungüento penyusunan kebijaksanaan yang efektif dan efisien. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari bebés 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 intui dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukán baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan model dalam menganalisa data tersebut. Desamortización de un jazmín, un jazmín, un jazmín, un jaspe, un jaspe, un jaspe, un jaspe, un jaspe, un jaspe, un jaspe, un jaspe y un jaspe. 2. Peralan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan yang tela disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan yang disusun atas datos kualitatif paada masa lalu hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalán tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuis. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan atas datos kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metodo yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metodo-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metodo yang baik adalá metode yang miembro nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya informasi tentang keadaan lain. segundo. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan datos dalam bentuk. do. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metodo 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 (horizonte de tiempo) 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 el dumbo de la diosa del dumbo de los dientes del dummie de los dientes del humo de la danza del jumbo de la jangka del jangka del jangka. 2. Tingkat perincian (Nivel de detalle). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memudahkan penangananya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan diman keputusan atau analisa yang dibujo de los hombres y las mujeres de color berenjena peruano, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Un hombre que no quiere ser biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, penyimpangan data, operative pelaksanaan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangrado erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk el pengambilan el keputusan el mengharapkan varias veces en el atay penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagi maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metodo Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen datos berdasarkan massa lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metodo ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (nivel medio), kecenderungan (tendencia), musiman (estacionalidad), siklus (Ciclo) dan kesalahan (error). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metodo en el merupakan metodo yang termudah dalam teknik peramalan deret waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, tendencia, atau komponen siklus pada datos permintaan pada saat ini. Media móvil ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan datos dari beberapa periode terbaru atau terakir dari data tersebut dijadikan data peramalan untuk periode yang akan datang. a. Rumus rata-rata bergerak (Promedio móvil) Jumlah Permintaan Pada N Periode Terakhir 1 / Temp / msohtmlclip1 / 01 / clipimage001.gif / MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang / Terbobot (Peso Moviendo Promedio) Desamparando metode rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Peso Moviendo Promedio) dimana pada setiap elemen data kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak Tertimbang / Terbobot (Peso Movimiento Promedio) WMA (datos de península terakir x bobot ke 82111) (Datos x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Datos penjualan nyata untuk bulan 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 (Suavizado Eksponensial). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap datos masa lalu dengan cara eksponensial sehingga datos paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana pronosticador dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut alfa) antara permintaan perodo terakhir dengan peramalan periode terakhir. (T-1) a Constante de suavización A 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1 / Temp / msohtmlclip1 / 01 / clipimage005.gif / a Nilai yang terendah terutama cocok bila permintaan produk perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih responsivo terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1,050 unidad A 1 1000 unidad a 0,50Nah, seperti yang sudah pernah saya utarakan pada postingan sebelumnya yaitu pemahaman konsep ARIMA (klik disini untuk melihat), previsión de syarat ARIMA adalá jika nilai Bias Proporción de bawah 0,2 dan nilai Covariance Proporción cukup besar (semakin baik jika nilainya mendekati 1). Sekarang, Lihat bahwa je de calificación Bias Proporción kita memang Kecil yaitu 0,0006 artinya peramalan yang kita lakukan dengan modelo ARIMA menghasilkan je de calificación estimasi (Ykept) yang sangat mendekati je de calificación sebenarnya (Ytrue). tetapi Akan, kalau kita Lihat dari je de calificación covarianza Proportionnya (menjelaskan keragaman bersama je de calificación observasi dengan je de calificación estimasi) sangat Kecil yaitu hanya sebesar 17,68 sehingga modelo ARIMA dengan demikian yang kita pergunakan hanya baik dan Mentok sebatas modelado saja, tidak bagus Untuk melakukan sebab previsión Keragaman pada datos observasi tidak bisa ter ponerse al día dengan baik oleh hasil estimasi modelo ARIMA hehehe. Oke deeeeh sooob, sampai disini dulu penjelasan tentang interpretasi modelo dan uji syarat peramalan / forecasting. Ayooo semangat belajarnya yaaa sooob. Ingeet harus ada semangat untuk bisa. Semoga postingan ini bermanfaat. Kuran lebihnya saya mohon maaf yaaa. Salam damai, salam supeeer, salam sukses dan salam hangat terdahsyat dari saya :-) Más Wajibman Sitopu, mohon arahannya sedikit. Jika, kita, menemukan, bahwa, ARIMA, kita hy bersifat, sbg, modelo, saja, adakah cara lain / metodo lain yg dapat digunakan untuk menjadikan modelo tersebut dapat melakukan proyeksi. Jika tidak, mhn info modelo apa lagi yang cocok untuk melakukan proyeksi, dados de jika y datos de tiempo hy datos series temporales dari satu variabel saja. Tks sebelmnya. Salam Salam kenal mas Firdaus. Kemampuan modelo ARIMA dalam previsión memang harus memenuhi syarat seperti yang sudah saya utarakan di atas. Tentu, mas juga sudah sangrate selecktif dalam menentukan modelo ARIMA terbaik. No, jika modelo hanya sebatas modelado saja, mas bisa coba Pakai metode media móvil, suavizado exponencial Dan Yang lainnya tetapi mas Harus perhatikan pola historisnya datos, yaitu apakah mengandung tendencia atau tidak. Semoga membantu mencerahkan. Salam damai, sukses sll mas, wajibman sitopu saya mohon bantuannya. Saya dapat tugas kulías peramalan dari dosen. Datanya sudah ditentukan sebelumnya. Saya bingung menentukan pola datos historis saya. Los datos dicen el grafiknya pada satu tahun pertama naik lalu pada tahun berikutnya pada bulan januari turun lalu naik tapi sedikit demi sedikit lalu awal tahun berikutnya turun lagi. ketika saya Pakai raíz unitaria, stasioner pada 1ª diferencia Akan tetapi ketika dilihat correlogram Untuk mencari ordo yang dianalisis Akan, tidak ada Yang di luar interval. oleh sebab UIT, mohon arahannya. terima kasih destacada .. permisi pak, saya pernah Menulis tentang fungsi autocorrelación Untuk penentuan series temporales de datos pola apakah musiman, tren, atau papelería, di artikel berikut: datacomlink. blogspot / 2015/12 / data-mining-identifikasi-pola-de datos time. html yang Ingin saya tanyakan, apakah ada teknik permanecido Untuk mencari pola datos de series de tiempo selain autocorrelación fungsi ya Pak terima kasihNah, sekarang Lihat sooob, je de calificación del ADF prob 0,0151 Lebih Kecil daripada Alfa 0,05 sehingga kita Tolak hipotesis nol dan menyimpulkan Los datos de sudah stasioner pada differens 1. Nah, untuk ADF test Estadísticas juga lebih kecil daripada Mackinnon 5 nivel -1,945554. Hasil ini juga membuktikan bahwa datos sudah stasioner pada differens 1 hehehe. Oke deh, kali ini kita akan mask ke dalam 8220seni statistik8221 untuk modelo ARIMA. Mengapa saya katakan sebagai seni. Ingat, bahwa sebenarnya tidak ada modelo estadística mutlak paling baik menjawab permasalahan. Ingaaat, statistick memang cara yang sering dipakai dalam suatu penelitian tetapi seta de la estadística seya sebatas tools saja. Jadi, kalau memberikan simpulan (baca: simpulan secara statistik), silahkan, sobrenat, kembalikan, simpulan, yang, diperoleh, ke ilmu, esensialnya, juga, yaaa. Hal lain seperti ini. Sobat jangan menstatistisir hasil penelitian. Kesannya terlalu memaksa. Ingat, lebih baik, kita, tampilkan, hasil, yang, sebenarnya, entah, sebuuk, apapun, itu, (metataz, statistic, yang, kita, pakai), walaupun, hasilnya, kurang, memuaskan, atau, bahkan, anomali. Itu jauh lebih terhormat daripada sobat harus berbohong dong menstatistisir hasil penelitian sobat agar seolah hasil penelitiannya kelihatan bagus. Hemmh, padahal, kalau, dictanya, eses, penelitiannya, jangan-jangan, belum, benar-benar, paham. Ingat, keberhargaan seorang penelitis utamanya bukan pada hasil penelitiannya yang terbilang hebat tetapi pada keberaniannya dalam menampilkan hasil penelitiannya. Naaaaah, jadi intinya, kalaupun sudah pernah atau sering menstatistisir, bagi yang tersinggung mohon maafah ya hehehe, ayo cepat-cepatlah bertobat hahahaha. Yaudah, ayo sekarang kita fokus kepada salida correlograma datos kita yaaa. Terserah, luna de miel, langsung, pakai, datos, yang, sudah, stasioner, pada, differens, 1nanti untuk, correlogramnya, silahkan, pilih, yang, nivel. Sama saja kalau, mau, mau, pakai, datos, asiático, monggo untuk, correlogramnya, pilih, yang, 1ª Diferencia. Terlihat mudah kan Hehehe. Oke sekarang buka datanya lalu klik Ver la píldora Correlograma. Nah, saya pakai datos yang belum stasioner sehingga untuk correlogramnya (correlograma de), saya primera diferencia hehehe. Lagnya terserah sobat mau lihat pola datanya sampai mundur berapa tahun ke belakang hehehe. Yuuuuk, sekarang lihat salida correlogramnya. Nah, udah keluar nih outputnia Lha, terus buat apa coba Hehehe. Yaaa, pertama, dari ini kita de salida bisa lihat nih soob, kira-kira pada lag ke berapa datos kurs kita tidak stasioner. Kedua, kita bisa tahu modelo kita nanti apakah AR (1), MA (1) atau ARMA (1). No, seperti yang sudah pernah saya Bahas pada postingan destacada, modelo ARIMA (p, d, q) de la UIT kalau stasioner pada differens 1 maka Nanti variabel dependennya adalah delta yaaa (Perubahan). (2), MA (1) MA (2), AR (2), AR (1), AR (1), AR (1), MA (1) MA (1) MA (2). Silkkan dikombinasikan saja dan diusahahan modelo yang kita dapat menghasilkan nilai Ajustado Rsquare yang cukup tinggi. Seterusnya, jika Sobat mau melakukan prediksi je de calificación periode masa depan (PRONÓSTICO) modelo dengan yang terpilih, maka harap diperhatikan besar Bias Proporción Harus Lebih Kecil daripada 0,2 Dan besar covarianza Proportionnya juga Harus cukup Tinggi (1 mendekati). Oke deh, ayo kita lihat pada lag mana datos kurs Kuna terhadap Dolar AS ini tidak stasioner. Nah caranya lihat dari nilai AC dan Masing Masing-masing lagnya soob hehe. Jadi kalau AC dan PAC masih berada de dalam intervalo -0.2552 sampai dengan 0.2552 maka pada lag tersebut datos masih stasioner. Akan tetapi kalau nilai AC dan PAC berada intervalo diluido -0.2552 sd 0.2552 maka datos tidak stasioner pada lag tersebut. Oke deh sooob, untuk pemilihan kandidat orde ARIMA dan pemilihan modelo terbaik akan dirilis pada postingan selanjutnya yaaa. Oke deeeh, stay tune terus de wajibstat. blogspot untuk kita belajar kont de la metodo statistik dengan semangat dan semangaaaat. Salam Damai. Salam hangat terdahsyat dari saya unesdoc. unesco. org unesdoc. unesco. org