Metode Rata Rata Bergerak – 2 Pengantar Proses yang tepat, terstruktur dan rasional diperlukan untuk membantu membuat keputusan terbaik. Salah satu hal yang penting adalah kebijakan. Oleh karena itu, mempelajari proses peramalan penting bagi manajer proyek. penulis
Ada dua istilah dalam nubuatan yaitu ramalan dan prediksi. Atau ?? ATAU prediksi = prediksi ≠ prediksi kapan
Metode Rata Rata Bergerak
4 Peramalan adalah proses memprediksi perubahan (peristiwa) di masa depan berdasarkan data dari perubahan di masa lalu. Peramalan adalah proses memprediksi perubahan (perilaku) di masa depan berdasarkan fokus pada asumsi daripada data masa lalu. penulis
Pengertian Moving Average
Peramalan jangka panjang (>18 bulan) menggunakan metode kuantitatif Peramalan jangka menengah (3-18 bulan) menggunakan metode kualitatif Peramalan jangka pendek (< 3 bulan) Menurut Dervitsiotitis (1984), metode peramalan dapat didefinisikan sebagai berikut:
Metode Peramalan Kuantitatif Time Series Diukur Simple Moving Average Group Eksponensial Smoothing Distribusi Linier Musiman Metode Penjelasan Regresi Sederhana Kualitatif Regresi Berganda Opini Manajer Metode Delphi Gab. Evaluasi vendor riset pasar
9 A. Analisis deret waktu adalah teknik yang digunakan untuk menganalisis pola data yang merupakan fungsi waktu. Idenya adalah bahwa pola atau kombinasi pola tertentu berulang dari waktu ke waktu dan bahwa arketipe dapat diidentifikasi berdasarkan data historis dari sistem KEMBALI ke
Dimana : Xt = data pengamatan untuk waktu t N = lama proses yang digunakan Ft + 1 = nilai estimasi untuk waktu t + 1 kapan
Info Statistics: Single Moving Average Menggunakan R
14 Contoh soal prediksi dapat dihitung dalam 10 periode sebagai berikut: N = 3 Jika N = 4 F10 = 0, 4(43)+0, 3(40)+0, 2(41)+ 0, 1 ( 42)) = 41,6 kembali
Pemulusan eksponensial adalah teknik peramalan di mana data kinerja terbaru diasumsikan memiliki probabilitas pengembalian yang lebih tinggi daripada data kinerja sebelumnya dan sangat membusuk. penulis
16 Metode regresi dari spesifikasi ini membutuhkan lebih sedikit data daripada metode bergerak, sehingga merupakan metode peramalan jangka pendek yang paling umum digunakan. Teknik ini menggunakan pemulusan untuk mendeskripsikan kecocokan data dengan variabilitas yang relatif besar dalam ekstrem data. dari belakang
Nilai yang dihitung ini dapat ditemukan dengan menggunakan rumus: Ft+1 = α . Xt + (1-α). Ft-1 Dimana : Xt = data yang dibutuhkan untuk waktu t α = smoothing factor / konstanta Ft + 1 = ramalan untuk waktu t+1 Ft-1 = ramalan untuk waktu t-1 A digunakan untuk data serial dengan nilai statis. penulis
Perencanaan Permintaan Dalam Supply Chain
19 jika besar, variabilitas prediksinya besar, dan jika kecil, variabilitas prediksinya kecil dari belakang.
Ini digunakan untuk kumpulan data yang berisi elemen reguler (pola variabel). Rumus yang digunakan adalah: St = α . Xt + (1- α) (St-1+ Tt-1) Tt = β . (St – St-1) + (1- β) . Tt-1 Ft+m = St + Tt. I T1 = kapan
24 Metode pemulusan eksponensial dengan alfa dan delta cocok bila data yang dibutuhkan memiliki variabilitas yang tinggi. Jika perubahan permintaan besar, maka lebih baik menggunakan nilai alpha () yang besar, tetapi jika perubahannya kecil atau permintaannya kecil, maka nilai alpha () kecil. Karena nilai alpha adalah “0”, dikatakan besar jika mendekati 1, dan kecil jika mendekati 0. Konstanta () berguna untuk memodelkan variabel yang berbeda karena efek umum. . , di mana (β) dimaksudkan sebagai konstanta untuk memuluskan efek penyimpangan aktual pada ramalan. dari belakang
25 C. METODE PENJELASAN Metode penjelasan adalah proses yang mengasumsikan adanya. Antara variabel bebas (yang bebas) dan variabel terikat yang dipengaruhinya. Tujuan: Memprediksi kondisi masa depan dengan mengidentifikasi dan mengukur sejumlah variabel independen yang penting dan pengaruhnya terhadap variabel dependen yang dapat diamati.
Penyajian Data: Bentuk Bentuk Beserta Contohnya
Keputusan dibuat oleh manajer yang memiliki pengetahuan dan pengalaman dan yang mengungkapkan pendapat departemen mereka. Kelemahan: Peramalan yang akurat bergantung pada input individu dan dapat menjadi miring jika pendapat seseorang (seperti konsumen) memengaruhi orang lain. penulis
Metode Delphi Pada metode ini kuesioner dibagikan kepada responden, setelah itu dikumpulkan jawabannya. Keunggulan : Hasil forecast yang dihasilkan dapat memprediksi situasi yang akan datang secara akurat dan profesional. Kekurangan: Membutuhkan banyak waktu dan melibatkan banyak sesi. penulis
Manfaat: Data yang digunakan diperoleh dari vendor, terutama untuk peramalan penjualan/pelanggan. Kelemahan: Pemasar cenderung terlalu optimis (menargetkan volume penjualan di atas kekuatan normal). Selain itu, penjual cenderung pesimis (menunggu harga murah untuk mendapatkannya dengan cepat). Pengalaman juga mempengaruhi strategi penjualan. penulis
Saat melakukan penelitian, perusahaan dapat mengumpulkan data sendiri atau menggunakan data yang ada. Keuntungan: Dapat digunakan untuk meramalkan permintaan jangka pendek, menengah dan panjang. Perbarui konfigurasi produk dan konfigurasi produk baru. Kelemahan: memakan waktu dan mahal dan rumit. penulis
Isi Moving Average
Contoh soal 1: PT. Pinang Enak adalah perusahaan yang bergerak di bidang produksi baju anak dengan menggunakan data penjualan sebagai berikut : JUTAAN JUTAAN BULAN JANUARI FEBRUARI MARET APRIL 820 780 900 960
Dalam perencanaan produksi, manajemen perlu mengetahui perkiraan harga jual untuk periode selanjutnya. Tentukan ramalan penjualan bulan Mei dengan menggunakan rumus berikut Simple Moving Average dengan time frame 3 bulan Simple Moving Average dengan time frame 4 bulan author
April : Maret : Februari = 3 : 2 : 1 April : Maret : Februari : Januari = 40% : 30% : 20% : 10% s/d
Contoh soal 2 : Perusahaan PT. Papua Indah memiliki data penjualan 6 bulan terakhir sebagai berikut: BULAN SALE (jutaan rupiah) Januari Februari Maret April Mei Juni 590 570 588 598 565 579 ka
Terapkan Cara Mudah Menghitung Harga Jual Produk Dengan 2 Metode Ini
Dalam perencanaan produksi, manajemen ingin mengetahui proyeksi harga jual bulan Juli dengan menggunakan rumus: Single exponential smoothing dengan α = 0,1 dan FJanuari = 590 Single exponential smoothing dengan α = 0,5 dan FJanuari = 590 Jika nilai Januari = 585, hitunglah . prakiraan bulan Juli dan Agustus menggunakan metode Linear Exponential Smoothing, dengan α = 0,5; β = 0,2 oleh
Untuk mengoperasikan situs web ini, kami merekam data pengguna dan membaginya dengan pengembang. Untuk menggunakan situs web ini, Anda harus menyetujui kebijakan privasi kami, termasuk kebijakan cookie kami. Presentasi berjudul: “Gambar 1 Sesi 14: Tren dan Peramalan Musiman (Analisis Musiman) Instruktur MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.” – Transkrip presentasi:
1 Rekam 1 Sesi 14: Kronologis dan Peramalan (Analisis Waktu) Dosen: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si
Variasi 3 Periode Fluktuasi Fluktuasi berarti perubahan atau perubahan dalam waktu atau tahun tertentu Satuan Fluktuasi Bulan Kuartal (selama 3 bulan) Kuartal (selama 4 bulan) Semester (selama 6 bulan) Oleh karena itu Fluktuasi <1 tahun
Bab Ix Analisis Data Berkala (menentukan Trend) (pertemuan Ke 17)
Diasumsikan bahwa pengaruh sistem negatif pada siklus sistem tidak besar dan dapat dianggap tidak ada. Misalnya, setiap bulan (p=1), setiap 10 menit (p=4), setiap 10 menit (p=3), setiap semester (p=2), dst. Lihat contoh
Produksi beras triwulanan (ton) I II III 2009 63 25 20 18 2010 77 32 2011 75 23 2012 82 28 30 24 2013 89 31 33 2014 90 6315 30 28,50 29,17 21,67 Rata-rata keseluruhan 26,4 4 = / 3 menit satuan rata-rata
Menentukan indeks waktu waktu I = ( x 100 ) / = II = ( x 100 ) / = II = ( x 100 ) / = Jika perkiraan hasil padi tahun 2015 adalah 120 ton, maka : Rata-rata jumlah dan waktu 15 menit = 120 /3 = 40 ton dan cari target selama 15 menit: = (Durasi x rata-rata keseluruhan) / 100
Ramalan produksi triwulanan tahun 2015 I = ( x 40 ) / 100 = ton II = ( x 40 ) / 100 = ton II = ( x 40 ) / 100 = ton Produksi beras diperkirakan 15 menit
Metode Peramalan Ma, Wma, Es
Sistem tarif variabel. Perbandingan nilai data asli dengan standar deviasi: Indeks waktu = x 100 Nilai data asli
Pertama, tentukan persamaan volume tahunan rata-rata, nilai B menyatakan kenaikan produksi tahunan, sehingga kenaikan triwulan adalah 1.695/3=0.565 ton. Rata-rata Tahun Y ke Cawa X XY X2 Y’ 2009 21.00 -2.5 -52.5 6.25 22.21 2010 25.67 -1.5 -38.5 2.25 23.90 2011 25.00 -0.5 – 3.20 ,5 13.67 27.29 2013 29.67 1,5 44,5 28,99 2014 30,00 2,5 75 30,68 Total 158,67 17,5 Ambil Tahun 2009 sebagai tahun dasar. Nilai tersebut menunjukkan proses produksi pada pertengahan tahun 2009 (cawu 2 2001), jadi untuk menentukan proses produksi cawu = = 21.645 cawu = = 22.775, ukur Y’ = X
Nilai produksi per minggu (25/21.645)*100 Data Primer Triwulan I Periode II III 2009 21.645 22,21 22.775 25 20 18 115,50 90,05 79,03 20,033 79,03 04,60 81,75 2011 25,035 25,6 26.165 23 91.87 125.00 76.44 2012 26.725 27.29 27.855 28 30 24 104.77 109, 93 86.16 2013 28.425 28 .99 29.555 31 33 109.06 31 33 109.06 313 114. 6 114.08 73.61 Rata-rata 110.77 109.58 80.26 Waktu Standar 110.55 109.3 6 80,099 (110,77 )* 0,998 Total Rata-Rata Faktor2= =300,61 Koreksi )/ 300,61=0,998
Jika target produksi tahun 2015 adalah 120 ton, maka target triwulanan adalah 120/3 = 40 ton Ramalan produksi triwulanan tahun 2015 I = ( x 40 ) / 100 = ton II
Cara Menghitung Rata Rata Tertimbang: 9 Langkah (dengan Gambar)
Klinik rata, gigi rata, harga rata, harga aligner gigi rata, harga aligner rata, harga behel rata, klinik rata terdekat, metode rata rata, contoh soal metode rata rata bergerak, harga clear aligner rata, klinik gigi rata, rata