Gleitende Durchschnittliche Prognose Adalah

Peramalan (Vorhersage). Adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan daten historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk modell matematis. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode Mana Yang digunakan tergantung Dari Daten dan Informasi yang akan diramal serta tujuan Yang hendak dicapai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara gelegen: Peramalan berdasarkan jangka Waktu: 1. Peramalan jangka pendek (. Kurang satu tahun, umumnya Kurang tiga bulan digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, Anzahl der Beiträge TK, Tingkat produksi), 2. Peramalan jangka Menengah ( Tiga bulan hingga tiga tahun. digunakan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana Operasi), 3. Peramalan jangka panjang (Tiga tahun atau Lebih, digunakan untuk merencanakan produk Baru, penganggaran modal, Lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta Pengembangan). Peramalan berdasarkan rencana operasi 1. Ramalan ekonomi. Membranen siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi als Indikator perencanaan lainnya, 2. Ramalan teknologi. Berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru, 3. Ramalan permintaan. Berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ram................................................. Peramalan berdasarkan metode pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. Menggunakan berbagai modell matematis atau metode statistik daten historis dan atau variabel-veränderlich kausal untuk meramalkan permintaan, 2. Peramalan kualitatif. menggunakan intuisi, pengalaman Pribadi dan berdasarkan pendapat (judment) dari yang melakukan peramalan Metode peramalan: Peramalan berdasarkan metode terbagi Menjadi 2 yaitu: 1. Metode Kuantitatif Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan Menjadi dua jenis, yaitu: 1. M odel seri Waktu metode Deret berkala (Zeitreihe) metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian Daten yang merupakan fungsi Dari Waktu, 2. M odel metode kausal (causalexplanatory Modell), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan Sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (unabhängige Variable). 1. Modell Seri Waktu Metode Deret berkala, terbagi Menjadi: 1. Rata-rata bergerak, 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) 1. Rata-rata bergerak (Moving Averages) (Moving Averages) , Rata-Rata Bergerak Sederhana (einfache gleitende Durchschnitte). Bermafa jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (gewichtete gleitende Mittelwerte). apabila ada pola atau Trend Yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan Lebih banyak tekanan Pada nilai Baru: 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), Penghalusan Eksponensial. Metode peramalan dengan menambahkan Parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal Dari pembobotantimbangan (faktor penghalusan Dari periode-periode sebelumnya Yang berbentuk eksponensial. 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) Metode proyeksi Trend dengan regresi, merupakan metode Yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis Trend untuk persamaan matematis merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel Alin yang mempengaruhinya tetapi buakn Waktu Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri Dari:.. metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan Teknik kleinsten Quadrate yang dianalisis Secara Statis. Modell Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun Trend ekonomi jangka panjang. Modell ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan menggunakan metoden regresi: Penggunaan metoden ini didasarkan kepada variabel yang ada und yang akan mempengaruhi hasil peramalan. Halli hal Yang Perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi - kondisi seperti: Adanya Informasi masa lalu Informasi Yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk Daten (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola Daten Yang ada Dari Daten masa lalu Akan berkelanjutan dimasa Yang akan datang. Adapun Daten - Daten Yang ada dilapangan adalah: Musiman (saisonal) Horizontal (stationär) Siklus (Cylikal) Trend Dalam menyusun ramalan Pada dasarnya ada 2 macam analisis Yang dapat digunakan yaitu: Analisi Deret Waktu (Zeitreihe), merupakan analisis antaravariabel Yang dicari dengan Variabel waktu Analisis Querschnitt atau sebab akibat (Kausalmethode), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi. Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis Deret Waktu dengan metode regresi Sederhana yaitu: Analisis Deret Waktu untuk regresi Sederhana linier Analisis Deret untuk regresi Sederhana Yang nicht linier Untuk menjelaskan hubungan Kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y abhängige Variable (variabel Yang dicari) X Unabhängige Variable (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi Sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis Lurus) dapat digunakan sebagai berikut: Dimana einem dan b adalah merupakan Parameter yang Harus dicari. Untuk mencari nilai ein dapat digunakan dengan menggunakan rumus: kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus: 2. Metode Kualitatif Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif. Dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknikmetode peramalan, yaitu: Juri dari Opini Eksekutif. Metode ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer puncaktop manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan modell modell statistik. Gabungan Tenaga Penjualan. setiap tenaga penjual meramalkan Tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung Pada Tingkat Provinsi dan Nasional untuk mencapai ramalan Secara menyeluruh. Metode Delphi. dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu als melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisa. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih Professionelle Sehingga Hasil Peramalan Diharapkan mendekati aktualnya. Survai Pasar (Marktuntersuchung). Masukan diperoleh dari konsumen ata konsumen potensium terhadap rencana pembelischen pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ram............................... Sangat jarang manajer Yang ingin mengingat bila hasil ramalan Mereka sangat tidak akurat, tetapi Perusahaan Perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel Yang diuji) Secara signifikan berbeda dari yang diproyeksikan. Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah. Isyarat Arah (Nachführsignal). adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai aktual dengan baik Isyarat Arah, dihitung sebagai Anzahl der Beiträge kesalahan ramalan berjalan (laufende Summe der Prognosefehler. RSFE) dibagi dengan deviasi absolut Mittelwert (MAD) prosedür Peramalan Dalam melakukan peramalan terdiri Dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan Metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah: Mendefinisikan Tujuan Peramalan Misalnya peramalan dapat digunakan Selama masa pra-produksi untuk mengukur Tingkat Dari Suatu permintaan. Membuat-Diagramm Bleistift (Plot-Daten) Misalnya Memplot Nachfrage gegen waktu, dimana Nachfrage sebagai ordinat (Y) dan waktu sebagai Achse (X). 3. Memilih vorbildliches peramalan yang tepat Melihat dari kecenderungan Daten pada Diagramm pencar, maka dapat dipilih beberapa vorbildliches peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (Prognosefehler) Keakuratan Suatu Modell peramalan bergantung Pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai Daten Yang sebenarnya. Ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram. Ram ram ram ram ram ram. Y (t) Nilai Daten aktual Pada periode t Y (t) Nilai hasil peramalan Pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Anzahl der Beiträge Kuadrat Kesalahan Peramalan Yang disingkat SSE (Summe der quadrierten Fehler) dan Estimasi Standar Fehler (siehe Standardfehler geschätzt) Memilih Metode Peramalan Dengan kesalahan yang terkecil. Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda Secara signifikan Pada Tingkat ketelitian tertentu (Uji statistik F), maka pilihlah Secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah pola daten menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola daten sebenarnya. METODE PERAMALAN LAINNYA Metodenmarkt Experiment (Percobaan Pasar) Yaitu suatu cara untuk membuat peramalan permintaan dengan melakukan uji coba pada segmen atau bagian pasar tertentu. Uji coba dilakukan dengan memberikan perlakuan tertentu terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk produkt baru atau produkt yang mengalami inovasi atau pengembangan. 8211 Contoh. Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara kostenlos selama 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produkt tersebut ata memberi diskon saat produk ini starten. Setelah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual Secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual Secara stabil Pada harga Rp 4.000,00 karena termasuk produk Baru oleh karena itu tetap dijual di bawah harga pasar Agar dapat Menarik MiNaT konsumen. Metode Peramalan Dengan Pendekatan Marketing Research Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (Marketing Research) karena bagian pemasaranlah Yang Secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan Yang sering digunakan yaitu: 8211 Umfrage Pelanggan Umfrage pelanggan merupakan Suatu metode Yang digunakan untuk mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen Secara langsung atau memberikan kuisioner Yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer telefon atau alamat pada suatu produkt agar konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran ataupun kritik. Metode peramalan (voraussicht) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas daten kualitatif pada masa lalu. 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 nominal grup, Umfrage pasar dan analisis historische Analogie und Lebenszyklus. Metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas daten kuantitatif atau modell matematis yang beragam dengan daten 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 hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. ein. Diese Seite verwendet Frames. Frames werden von Ihrem Browser aber nicht unterstützt. Daten datenblatt Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalakans terus berlanjut di masa datang. Metode ini meliputi metode kausal nach Zeitreihen. A. Metode Zeitreihe Metode Zeitreihen (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode Zeitreihe terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt), metode eksponential Glättung als Metode Trendprojektion. Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan vorbildliches peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan naif Mitgliedsantik titik awal untuk perbandingan dengan modell lain yang lebih canggih. Contoh. Jama penjualan sebuah produk (MISS: telepon genggam Motorolla) adalah 68 Einheit pada bulan Januarari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februari akan sama, yaitu sebanyak 68 Einheit juga. Metode Rata-rata Bergerak (Gleitender Durchschnitt) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir-Daten untuk meramalkan periode berikutnya. Metode eksponential Glättung merupakan pengembangan dari metode gleitende Mittelwerte. Dalam metode ini peramalan dilakukan dänischen mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan daten terbaru. Setiap Daten Diberi Bobot, Daten Yang Lebih Baru Diberi Bobot Yang Lebih Besar. Rumus metode eksponential Glättung. Dimana F t Peramalan Baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A t-1 Permintaan aktual periode lalu 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 (mittlere absolute Abweichung MAD) MAD adalah nilai Yang dihitung dengan mengambil Anzahl der Beiträge nilai absolut Dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan Anzahl der Beiträge periode Daten (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengembangkan 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, dan bulan-bulan khusus (Hari Raya, Natal, tahun Baru). Daten dari variabel-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari Modell peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variabel penyebab terjadinya Einzelteil yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, ausgegeben dapat diketahui jika input diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan schätzung menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ini sangat baik untuk peramalan jangka pendeln, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya kurang begitu baik. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah Daten kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Daten berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa Pekanni penginapan Marthy und Polly Starr di Marathon, Florida. Jama peramalan menunjukkan bahwa akan Datierung 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi yang diestimasikan secara gleichzeitig. Baik untuk peramalan jangka pendeln maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan inu selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut kelas produkt, atau peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Daten Yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah Daten kuartalan beberapa tahun. Empat tahapan Yang termasuk di dalam memformulasi Prognosemodell ekonometrika ini antara gelegen membangun Suatu Modell teori, mengumpulkan Daten, memilih bentuk persamaan fungsi Yang diestimasi, dan mengestimasi dan menginterpretasi hasil. Contoh. S ebagai contoh, disini, misalnya, kita, menginginkan, untuk, memprakirakan, permintaan, maka, hubungan, antar, harga, dan, kuantitas, dapat, menjadi, dasar, teori, yang, logis, bagi, suatu, Modell. Faktor harga yang mempengaruhi volumen permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan satu-satunya faktor yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan. Maka Secara spesifik hubungan kausalistik permintaan itu dipengaruhi oleh selain harga, tetapi juga dipengaruhi misalnya oleh Einkommen Per Capita (I), harga barang Lain (Po), dan Advertensi (A), dan-Lain gelegen. Karena itu Modell fungsi Yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri sebagaimana ditunjukkan Pada pembahasan estimasi permintaan Yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau Variabel antara gelegen seperti Yang dinyatakan sebagai: Qd f (P, I, Po, dan A) Yang Secara ekonomi terbukti Secara empirik bahwa fungsi permintaan dipengaruhi P, I, Po, dan A itu dirumuskan sebagai fungsi: Qd ein 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan Volumen permintaan, ein merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Einkommen, Harga Barang Lain , Dan Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi tendenz ekonomi jangka panjang. Modell Ini Kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modell ini banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan unter sektor industri, produksi dari sektor unter sub sektor industri. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modell ini adalah daten tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya und ein berencana untuk mengoleksi dateien menggunakan hosting yang baru Jika ya, silahkan kunjungi website ini kbagi untuk info selengkapnya. Di sana unda bisa dengan bebas teilen dan mendowload foto-foto keluarga dan reise, musik, video, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Gratis:) Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian Lama offline Dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi Blog, nah Pada kesempatan kali ini Saya mau berbagi Kembali kepada semua sahabat Yang membutuhkan Tutorial atau pengetahuan tentang Prognose peramalan, mungkin beberapa Hari kedepan sagena akan banyak memposting tulisan tentang prognose. Semoga tulisan ini dapat Berguna Bagi Kita Sema. Pada Postingan Pertama Tentang Analisis Runtun Waktu Kali Ini, Saya Akan Berbagi Tentang Analisis Runtun Waktu Yang Paling Sederhana yaitu metode Verschieben Durchschnitt. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis Runtun Waktu merupakan salah satu metode peramalan Yang menjelaskan bahwa deretan observasi Pada Suatu Variabel dipandang sebagai realisasi Dari Variabel zufällige berdistribusi bersama. Gerakan musiman, adalah, gerakan, rangkaian, waktu, yang, sepanjang, tahun, pada, bulan-bulan, yang, sama, yang, selalu, menunjukkan, pola, yang, identik, Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan zufällig adalah Gerakan naik turun Waktu Yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi Secara acak contohnya: gempa Bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi Yang Penting Yang Harus dipenuhi dalam memodelkan Runtun Waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat Yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh Waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Daten Runtun Waktu Salah satu Aspek yang paling Penting dalam penyeleksian metode peramalan Yang sesuai untuk Daten Runtun Waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola Daten. Ada empat Tip umum. Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika Daten Beobachtungen berubah-ubah di sekitar tingkatan ata rata-rata Yang konstan. Sie haben keine Artikel im Warenkorb. Produkte vergleichen Es ist kein Artikel zum Vergleichen vorhanden. Sie haben noch keine Artikel in Ihrem Warenkorb. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan Periode suatu waktu disebut Pola Trend. Pola zyklischen ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola saisonal Yang ditandai dengan adanya pola perubahan Yang berulang Secara otomatis Dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen jahreszeitlich runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Einzelbewegung Durchschnitt Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten Yang stasioner Daten Daten Yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (Ft), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glättung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terachhar harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan Pada setiap rata-rata (Yang disebut dengan rata-rata bergerak Orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA Tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, Manakah metode yang paling tepat untuk Daten di atas dan berikan alasannya Baiklah Sekarang kita Muley, kita Muley Dari Einzel Moving Average Adapun Langkah-Langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan Pakaian sepak bola adalah:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan Doppelklick pada Symbol Desktop Setelah aplikasi Minitab terbuka dan SIAP digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan Vorhersage, terlebih dahulu yang Harus dilakukan adalah Melihat bentuk sebaran Daten Runtun waktunya, klik Menü Graph 8211 Time Series Plot 8211 Einfach, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Leistung seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan Vorhersagen dengan metode Moving Durchschnitt single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . sehingga Muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan Variabel Daten, pada kotak MA Länge: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang Pada Prognosen generieren dan isi kotak Anzahl der Prognosen: dengan 1. Klik Taste Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Lagerung dan berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, Passt (Ein-Perioden-Prognosen), Residuals, dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Plot vorhergesagt vs tatsächlichen dan OK. Sehingga Muncul Ausgang seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil Dari Prognosedaten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti Pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Doppelte Verschiebung Durchschnittliche dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.