Média Móvel Única (Metodo Rata-rata Bergerak Tunggal) Média Móvel Única (Metodo Rata-rata Bergerak Tunggal) Média Móvel Única (Metodo Rata-rata Bergerak Tunggal) Metodo média móvel simples metodo yang mudah penghitungannya. Tujuan utama dari penggunaan metodo ini adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan (aleatoriedade) dalam deret waktu. Metode única média móvel mula-mula memesahkan unsur tren siklus dari dados dengan menghitung rata-rata bergerak yang jumlah unsurnya sama dengan panjang musiman. Nilai rata-rata baru dapat dihitung dengan membang nilai observasi yang paling lama dan memasukkan nilai observasi baru. Rato-rata berggerak inilah yang kemudiano dijadikan ramalan untuk periode yang akan datang. Adapta-se para o tamanho de um dedo: 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 Anda pada tahun 2017. Dados de Adaptadores Nenhum item foi encontrado na categoria 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 terça-feira, 13 de abril de 2017 adalah Jika ingin melakukan peramalan pada periode 14 (domingo 2017 dados maka yang digunakan untuk melakukan rata-rata bergerak dari periode kedua sampai keempat, yaitu: dan demikian seterusnya jika melakukan 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. (1) 386 pcs Bulan (7) 410 pcs Bulan (2) Produtos de Bulan (1) 386 pcs Bulan (7) 410 pcs Bulan 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 sebasyak 386.000 pcs fevereiro 2017 fevereiro 2017 sebesar 376.800 pcs. Nov 26, 2009 Exponencial Suavização merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Ia menitik-beratka pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, observasi terbaru akan diberikan prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada observasi yang lebih lama. 1. Único suavização exponencial Juga dikenal sebagai simples exponencial suavização yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Modelo de dados de bahwa de dados de sekitar nilai significa yang tetap, tanpa tendência atau pola pertumbuhan konsisten. Rumus untuk simple exponential suavização de adalá sebagai berikut: dimana: S t peramalan untuk periode t. X t (1-) Nilai aktual série de tempo F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Duplo Exponencial Suavização Metode ini digunakan ketika dados menunjukkan adanya tendência. Exponencial suavização dengan adanya tendência seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode 8211 nível dan tendência nya. Nível adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai dados pada akhir masing-masing periode. Tendência adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode. Rumo duplo exponencial alisamento adalá: 3. Triplo Exponencial Suavização Metode ini digunakan ketika dados menunjukan adanya tendência dan perilaku musiman. Untuk menangani musiman, telah dikembangkan parâmetro perseguir o yang do projeto do metoda 8220Holt-Winters8221 é um projeto do nana do dengan. Terdapat dua modelo Holt-Invernos tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplicativo sazonal modelo dan Aditivo sazonal modelo yang akan dibahas pada bagian lain dari blog ini. Dados da lista de Bali de Bali 2017 yang diambil dari Disbudpar Provinsi Bali: Data berbentuk series de tempo yang diambil sejak Januari 2008 hingga Sept 2017, data ini terdiri dari 92 pengamatan, untuk datanya dapat diambil disini gtgtgt Untuk bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita akan Gunakan perangkat lunak evies versi 8.1. 1.Tahap dados importantes: buka software eviews kamu, pilih abrir arquivos existentes, 2. Setelah keluar jendela eviews pilih arquivo gt importar gt importação de arquivo, 3. Kemudian ambil dados kamu gt aberto, 4. Setelah terbuka tampão sebagai berikut: langsung klik Em seguida, terminar lalu, 5. Nah sekarang workfile kita telah terbaca ole eviews, 6. Klik 2x pada variabel visita maka akan ditampilkan datanya pada jendela eviews. 7. Unm, K, K, K, M, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, K, 9. Kemudian outputnya akan ditampilkan sebagai berikut. Dari saída dapat kita lihat nilai parâmetro Alfa sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dinyatakan fórmula de dengan: 2 (n1) atau n (2 -) semakin tinggi nilai yang diperoleh, maka nilai peramalan akan semakin mendekati nilai aktual. Dengan demikian nilai peramalan yang diperoleh dengan dupla exponencial alisamento adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan dengan dupla exponencial suavização. Untuk Hasil estimulando o único exponencial que alisa o adalá sebagai que alisa, o alisamento exponencial do único do pilih. Dari diatas de saída, único exponencial suavização de níquel yang lebih baik yaitu 0,64, artinya pengamatan lebih menitikberatkan pada pengamatan yang lebih baru daripada nilai dupla exponencial suavização sebesar 0,024. Semakin besar nilai (mendekati 1) maka nilai peramalan yang diperoleh akan mendekati peramalan metode ingênuo (lihat bahasannya disini gtgtgt), dimana titik berat pengamatan akan mendekati nilai rata-rata dados aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1T Y T. maka nilai Peramalan akan sama dengan peramalan metode ingênuo. Semakin besar nilai, maka akan semakin besar pula penyesuaian yang terjadi terhadap nilai peramalan, sebaliknya semakin kecil nilai, maka akan semakin kecil pula penyesuaian yang terjadi pada nilai peramalan yang akan datang. Nilai peramalan yang diperoleh dari único exponencial alisamento adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan menggunakan metode único exponencial suavização. Garis yang berwarna, merah, adalah, dados, setelah, proses, pemulusan, tingkat 1, kita dapat, melihat, tidak, banyak, penyesuaian, yang, terjadi, terhadap, dados, aktual. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Dupla eksponential suavização telah memasukkan komponen tendência dalam estimasinya. Os dados de aktual, nilai único dan duplo exponencial beserta dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt sumber dados. Disbudpar provinsi Bali (Estatísticas 4 Vida) Postado por ariyoso Teori amp Konsep Estatísticas Konsep Variable Kualitatif dan Kuantitatif Dados Estatísticas Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Estatísticas Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Estatísticas Teknik Amostragem Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Data Korelasi Bivariat Pemaparan Dados Kualitatif dengan Tabulasi Silang novo IBM SPSS Ver.23Metode Suavização exponencial Suavização adalah mengambil rata 8211 rata dari nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai pada suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Exponencial suavização adalah suatu metode 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 suavização Exponencial do estiramento de Dobak do estiramento da dilatação do duo do kalai, de St Xt (1 8211) 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 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 Triplo Exponencial 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) Untitk nilai tahun pertama biasanya dianggap sama dengan data tahun pertama. 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. (1.16) (1.17) (1.18) Harga at, bt, ct bisa didapat As informações seguintes não estão ainda disponíveis em Português. Para sua comodidade, disponibilizamos uma tradução automática: Dengar mengggunakan rumus (1.16)
No comments:
Post a Comment