Contoh Kasus Metode Moving Average

2 1 Pengertian Penjualan. Menurut Członek Komisji Wspólnot Europejskich w 1991 r., Penjadan adalah memberikan sesuatu denenden sebuah ganti jang berupa uang atau dengan kata lain hanya meliputi kegiatan pagoda hak atas se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se se sei se hue se hong se hong kenguuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu. , Penjadan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjuali mengajak orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya.2 2 Peramalan Penjualan. Peramalan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatanan berikutan adam bakaraman pengertian peramalan dikemukakan oleh. Menurut Gunawan Adi Saputro i Marwan Asri 1996 148 Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur i menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang. Menurut Suad Husnan i Suwarsono 1994 40 Peramalan adalah usah nie mengetahui permintaan jumlah produk. Dengan uraian di atas dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat si tuasi dan kondisi dengan memperkirakan kondygnacja yang berlaku terhadap dimasa yang akan datang.2 3 Tujuan Peramalan. Tujuan dari peramalan adalah. a Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. b Untuk pengawasan dalam persediaan. c Untuk membantu kegiatan perkananaan dan pengawasan produksi. d Untuk pengawasan pembelanjaan. e 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 intuisja dari orang yang menyusunnya Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menedukan 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 dan model d alam menganalisa data tersebut. Disamping itu jika dilihat dari jangka waktu peramalan yang disusun, makam peramalan dapat dibedakan atas dua macam yaitu.1 Peramalan Jangka Panjang. Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya lebih dari setengah tahun atau tiga semestr. 2 Peramalan jangka Pendek. Yaitu peramalan yang dilakukan untuk 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 data kualitatif paada masa lalu zważywszy, że tożsamość złożyła się w ciągu pada lub za dniem jej rozpoczęcia. 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 Dengan metode yang b ebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleje 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 kondory sebagai berikut. a Adanya informasi tentang keadaan lain. b Informacja poufna data dikuantitatifkan dalam bentuk data. c Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang.2 5 Tehnik Dan Metode Peramalan. Dalam pemilihan tehnik i metode peramalan, pertama kita perlu mengetahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan yaitu.1 Horizon Waktu Czas Horizon. Periode waktu selama suatu keputusan atau analisa akan mem punyai pengaruh, dan waktu itu manajer haru merencanakan i memperhitungkan pengaruh pengilih pemilihan tehnik i metode yang tepat Horyzont waktu umumnya dapat dibamić dalam jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang.2 Tingkat perincian Poziom szczegółowości. Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi untuk memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan.3 Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produkowanie, hendaklah ada usah pengembangan Secara efektif atur aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produkcji. Umumnya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu prosi peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, penyimpangan data, operasi pelaksanaan i kesempatan dalam penggunaan tehnik i metode lain. Tingkat yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan variasi atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagi maksud-maksud yang mereka harapkan.2 6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deret Wektu. Metode Deret Władza dipakai dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu dan memproyeksikannya nie dotyczy masa depan Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data massa lalu Asumsi dasar yang dipakai dalam metoda ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata średni poziom, trend kecenderungan, sezonowość musimanowa, cykl siklus dan kesalahan error.2 7 Metode Rata-Rata Bergerak. Metode in merupakan metoda yang termudah dalam teknik peramalan deret wotakt kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, trend, atau komponen siklus danych pada dane w tekście ini Przeprowadzka średnia ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan d ata dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari data tersebut dane dijadikan peramalan untuk periode yang akan dataang. a Rumus rata-rata bergerak Średnia ruchoma. Jumlah Permintaan Pada N Periode Terakhir. MA. Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1.MAD 210 195 15.b Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot Weight Moving Average Średnia ocena Średnia ważona Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena Średnia ocena kita dapat memberikan bobot Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot Weight Moving Average. WMA dane penjualan terakhir x bobot ke 1 Dane x sampai bobot terakhir. Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10.Data penjearan 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 Eksponensial Smoothing. Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap dane masa lalu dengan cara eksponensial sehingga dane paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak Dengan pemulusan eksponensial seder hana prognozowanie dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan disebut alfa antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumus pemulusan eksponensial smoothing. Ft Ramalan to the pasternation t. Ft 1 Ramalan yang dibuat untuk periode terakhir t-1.a Smoothing constant. At 1 Permintaan nyata peeriode teakhir. a. Nilai a yang terendah terutama kokok bila permintaan produkuje 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 1050 jednostek Przy 1 1000 jednostkach a 0,50.Peramalan prognozowanie merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akademi datang dengan menggunakan data di masa lalu Adam i Ebert, 1982 Awat 1990 r. menjelaskan bahwa peramalan merupakan kegiatan untuk mengetahui nilai variabel yang dijelaskan variabel uzależniony od masła akademicki datang denban mempelajari variabel niezależny pada masa lalu, yaitu dengan menganalisis pola danych i melakukan ekstrapolasi bagi nilai-nilai masa datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto 2000 terdiri dari metode pertimbangan, metode regresi, metode metoda trendów, metoda wejściowa wyjściowa, metoda metoda ekonometrika Metode kecendrungan trend metoda menggunakan suatu fungsi seperti metode regresi denga n zmienna X menunjukkan waktu Tepat tidaknya peramalan ditentukan oleh kriteria yaitu berkaitan dengan dobroć pasuje yang menunjukkan bagaimana model peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik selain itu ada tiga kriteria yang perlu untuk dipertimbangkan, yaitu.2 Faktor biaya peramalan dan.3 Faktor kemudahan. Penentuan Kalkulacja bitowa Błąd w pliku MSE, a następnie procentowy procent Galatu Błąd PE. Deret waktu adalah kumpulan data-data yang merupakan data data dalam suatu perukta waktu tertentu Dane pochodzą z danych pochodzących z czasopism, które zostały opublikowane w Dzienniku Urzędowym Unii Europejskiej. Dane te nie są publikowane w Dzienniku Urzędowym Unii Europejskiej. Dane za rok 2006, maka datanya adalah penjualan tahun tahun 2006, tahun 2007, tahun 2008, tahun 2009, tahun 2010, dan tahun 2011.Data runtun waktu czasowe dane merupakan data yang dikumpulkan, dic atat, atau, diaservasi sepanjang waktu secara berurutan Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau jam Runtut wiktoriańskim wiktoriańskim pola variasi masa lalu. Analisis deret waktu analiza serii czasów dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan dating berdasarkan urutan waktu sebelumnya Ada beberapa teknik untuk meramalkan kejadian di masa yang akan datang berdasarkan karakteristik dane, misalnya teknik wygładzanie, teknik siklus, dan teknik musiman. Trend adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun waktu yang kadang kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus Deret waktu untuk bisnis dan ekonomi, yang terbaik adalah untuk melihat trend atau trend-siklus sebagai perkusja denuncjus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan bahwa tendencja dapat diwakili oleh beberapa fungsi sederhana seperti gari lurus sepanjang periody untuk time serie yang diamati jarang ditemukan Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan deng a kurva trend pada suatu kurun waktu karena dua alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi arah umum dari seri yang diamati, dan dapat dihilangkan dari seri aslinya untuk mendapatkan gambar musiman lebih jelas. Ada tiga trend yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada masa yang akan datang, yaitu. Sportowanie danych kali danych waktu jika digambarkan ke dalam plota mendekati garis luruus deret waktu seperti inilah yang termasuk dalam trend liner Persamaan trend linia adalah sebagai berikut. Dengan nilai a dan b diperoleh dari formula. Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tententu Sedangkan a adalah nilai przecięcie z Y, artinya nilai Yt akkana sama dengan a jika nilai t 0 Kemudian b adalah nilai stoku artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t n d y n y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y t y .4 Memilih Trend Terbaik. Untuk membuat suatu keputusan yang akan dilakukan di masa yang akan datang berdasark kan odtłuszczony diperlukan suatu metode peramalan yang paling baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung kecil Terdapat beberapa cara untuk menentukan metode peramalan mana yang ak dipilih sebagai metode peramalan yang paling baik, diantaranya Średni błąd kwadratu MSE. Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut. Dimana nilai i adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan Yt model yang memiliki MSE paling kecil adalah model persamaan yang paling baik. UJI STASIONERITAS DATA ANTALIZACJA UNTUK AUTOREGRESYWNE ZINTEGROWANE MIESZKANIE ARIMA KASUS KURS NILAI TUKAR BULANAN MATA UANG KUNA KROASIA TERHADAP DOLAR AS 2006-2010.Siang sobat semua Wah gimana neh kabarnya Moga baik-baik aja yah hehehe Oke deh kali ini saya mau ngebahas tentang uji stasioneritas dane niepodlegające analizie ARTYKUŁY KOAJMU KUSAŃSKIEGO KRÓLESTWA KANALIZACJI KARAŁOWEJ KONCEPCJI AS 2006-2010.Naaaah, postingan kali ini adalah lanjutan dari postingan saya sebelumnya yaitu wygładzanie danych i uji stas Ioneritas ARIMA Jadi, sebelum masuk ke postsan kali ini, sangat baik kalau sobac baca dulu posti ngan sebelumnya yang dimaksud, silahkan lihat disini. Na, tanpa berama-lama ayok kita mulai Berikut tampilan dane arkusza kalkulacyjnego yang kita pakai untuk uji stasioneritas yaitu data yang sudah kita smoothing dengan tehnik gładka wykładnicza Nah untuk konsep pemahaman tentang uji unit root, sobat juga bada dapatkan pada delegat sebelumnya. Nah selanjutnya kita lakukan uji unit unit root menu mengklik Zobacz arkusz kalkulacyjny i arkusz kalkulacyjny Jednostka root test Sehingga akan muncul tampilan seperti ini. Silahkan sobat pilih poziom pada test dla kogoś z korzenia kariery perkusja kali kita akan menguji apakah dane yang dipakai sudah stasioner pada poziom atau belum, lalu pada w testowym równaniu nie ma nic wspólnego yaitu dengan mengasumsikan tadak ada tren dalam pola data yang kita pakai dalam penelitian ini memang tidak ada tren linier i juga mengasumsikan bahwa nilai rata-rata dane intersep tidak memegang peranan un tuk menciptakan kestasioneran data Oke soooob, jika sudah pilih Brak, lalu silahkan kliknij OK i akan muncul hasil unit root sebagai berikut. Perhatikan nih sooob nilai Prob ADF statystyka testowa sebesar 0,5085 lebih besar daripada Alpha 0,05 sehingga kita menerima hipoteca nol data tidak stasioner pada level ya sooob Nah, cara yang sama niedz uji stasioneritas adalah memperhatikan wilayah kritis tolak hipoteca nol jika nilai t statystyka ADF kecil daripada nilai Mackinon test krytyczny wartość. Dari hasil kita lihat bahwa nilai t statystyka ADFnya -0,4673 yang lebih besar daripada Mackinnon 5 poziom -1,946654 Jadi, hasilnya sama sajo sooob kita teria hipoteca nol yaitu dane tidak stasioner pada poziom danych asli. Następna, kita uji jednostka podstawowa różna 1 Caranya sama saja, hanya tinggal mengubah Jednostka podstawowa Test w dari level menjadi 1 Różnica Berikut ilustrasinya. Berikut wyjściowy jednostki uji jednostka różniczkuje 1.Nie, sekarang lihat sooob, nilai prob ADF 0,0151 lebih kecil daripada Alpha 0,05 seh ingga kita tolak hipoteca nol i menyimpulkan dane sudah stasioner pada differens 1 Nah, untuk test ADF statisticnya juga lebih kecil daripada Mackinnon 5 poziom -1,945554 hasil ini juged by mahi data sudah stasioner pada differens 1 hehehe. keh, kali ini kita akan masuk ke dalam seni statistik untuk model ARIMA Mengapa saya katakan sebagai seni Ingat, bahwa sebenarnya tidak ada model statistik mutlak paling baik menjawab wazny, statistik memang cara yang seri dipakai dalam suatu penelitian tetapi fungsi statistik hanya sebatas tools saja jadi, kalau memberikan simpulan baca simpulan secara statistik, silahkan sobat 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 dengan metode statistik yang kita pakai walaupun hasilnya kurang memuaskan atau bahkan anomali Itu jauh lebih terhormat daripada sobat harus berbohong i menstatistisir hasil penelitian sobat agar seolah hasil penelitiannya kelihatan bagus. Hemmh, padahal kalau ditanya soal esensi penelitiannya jangan-jangan belum benar-benar paham Ingat, keberhargaan seorang peneliti 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 mahonlah ya hehehe, ayo cepat-cepatlah bertobat hahahaha. Yaudah, ayo sekarang kokado kepada dane wyjściowe correlogram kita yaaa Terserah sobat, kalau mau langsung pakai data yang sudah stasioner pada differens 1nanti untuk correlogramnya silahkan pilih yang poziom Sama saja kalau mau sobat mau pakai dane asli ya monggo untuk correlogramnya pilih yang 1 Różnica Terlihat mudah kan Hehehe Oke sekarang buka datanya lalu kliknij Zobacz pilih Correlogram. Na, saya pakai data yang belum stasioner rzeczownik sehingga untuk cor relogramnya correlogram z, saya 1. różnica hehehe Lagnya terserah sobat mau lihat pola datanya sampai mundur berapa tahun ke belakang hehehe Yuuuuk, sekarang lihat output correlogramnya. Na, udah keluar nih outputnya Lha, terus buat apa coba Hehehe Yaaa, pertama, dari ini kita Bisa lihat nih soob, kira-kira pada laguna berapa dane kurs kita tidak stasioner Kedua, kita bisa tahu model kita nanti apakah AR 1, MA 1 atau ARMA 1.Na, seperti yang sudah pernah saya bahasa pada postan sebelumnya, model ARIMA p , d, q itu kalau stasioner pada differens 1 maka nanti variabel uzależnienie adalah delta perubahan yaaa Terus apakah model kita itu harus selalu AR 1, MA 1 alias harus selalu i selalu 1, y enggak doong bisa aja AR 1 AR 2, MA 1 MA 2, AR 1 MA 1 MA 2 Silahkan dikombinasikan saja dan diusahahan model yang kita dapat menghasilkan nilai Dostosowane Rsquare yang cukup tinggi. Seterusnya, jika sobat mau melakukan prediksi nilai periode masa depan FORECAST dengan model yang terpil ih, maka harap diperhatikan besar Bias Proporcja harus lebih kecil daripada 0,2 dan besar Wariancja Proporcjonalna juga harus cukup tinggi mendekati 1.Oke deh, ayo kita liści pada laguna danych danych Kuna terhadap Dolar AS ini tidak stasioner Nah caranya lihat dari nilai AC dan PAC masing-masing lagnya soob hehe. Jadi kalau AC and PAC masih berada di dalam interval -0 2009 sampai dengan 0 2552 maka pada laguny data masih stasioner Akan tetapi kalau nilai AC i PAC berada diluar interval -0 2009 sd 0 2552 maka dane tidak stasioner pada lag tersebut. Oke deh sooob, untuk pemilihan kandidat orde ARIMA i pemilihan model terbaik akcje dirilis pada postingan selanjutnya yaaa Oke deeeh, pozostańcie tune teri tajny koktajl kontyngentu z metode statistik dengan semangat i semangaaaat Salam damai salam hangat terdahsyat dari saya.