Skripsi średnia ruchoma

Minggu, 28 września 2017 r. BAB 1 PENDAHULUAN.1 1 Latar Belakang Di Indonezja meteorologi di asuh dalam Badan Meterologi dan Geofisika di Jakarta yak sejak tahun enam puli telah di terapkan menjadi suatu direktorat perhubungan udara Direktorat BMG tersebutbertugas mengadakan penelitian dan pelayanan meterologi dan geofisika yang salah satu bidangnya adalah iklim. Iklim merupakan kebiasaan alam yang digerakkan oleh gabungan beberapa unsur yaitu radiasi matahari, temperatura, kelembaban, curah hujan, suhu udara, tekanan udara i angin Unsur angin merupakan salah satu unsur iklim yang sangat berperan dalam iklim Angin adalah udara yang bergerak akibat adanya perbedaan tekanan udar dengan arah aliran angin dari tempat yang memiliki tekanan tinggi ke tempat yang bertekanan rendah atau dari daerah yu memi suhu temperur rendah ke wilayah bersuhu tinggi. Angin merupakan salah satu hal penting bagi manusia, hewan dan tumbuhtumbuhan Salah satu mamfaat angin dalam dunia tumbuh-tumbuhan a dalah penyerbukan, angin juga bermamfaat untuk menggerakkan kincir Angin juga bermanfaat untuk mengangkut uap air dari laut ke benua Angin juga memiliki arah i kecepatan angin. Unsur-unsur dalam iklim itu berbeda pada tempat yang satu dengan tempat yang lainnya perbedaan itu disebabkan karena ketinggian tempat, garis lintang, daerah tekanan, arus laut, dan perma tanah Begitu juga dengan kecepatan angin, semakin tatuaż tematat makabryczny angin semakin kencang Tingginya kecepatan angin pada tempat yang tinggi disebabkan angin dapat berhembus tanpa penghalang, sedangkan di tempat yang rendah angin tidak dapat berhembus dengan bebas karena terhalang gunung-gunung, bangunan, pepohonan i lain-lain. Pengaruh timbal balik antara faktur unsur-unsur iklim tersebut akan menentukan pola yang diperlihatkan ole unsur Tetapi sebaliknya, unsur-unsur tersebut pada suatu batas tertentu akan mempengaruhi faktor juga, sehingga keadaan cenderung untuk melanjutkan prosi timbal balik Batas p ola yang ditentukan ITU umumya Stabil Terjadinya penyimpangan Tidak dapat dihindari padaproses tersebut. Penyimpangan Yang dimaksud sesungguhnya merupakan pengecualian Yang harus diperhatikan Sebagai contoh kecepatan angin yang sangat Tinggi dapat mengakibatkan terjadinya angin obliczeniowego beliung, angin Fohn dan sebagainya Penyimpangan tersebut dapat menimbulkan masalah Bagi manusia Serta makhluk hidup lainnya. Iklim beserta unsurnya adalah hal yang penting untuk diperhatikan dan dipelajari dengan sebaik-baiknya, karena pengaruhnya Sering menimbulkan masalah Yang BeRaT BAGI manusia SERTA makhluk hidup lainnya Masalah tersebut merupakan tantangan BAGI manusia karena harus berusaha untuk mengatasinya dengan menghindari atau memperkecil pengaruh Yang tidak menguntungkan kehidupan manusia. Dari keadaan diatas penulis ingin mengadakan penelitian terhadap dane keppatan angin pada masa lalu dari bulan Januari 2005 sampai dengan grudzień 2009, untuk meramalkan kecepatan angin pada masa yang akan d atang bulan Januari 2005 sampai dengan 2009 r. sebagai bahan penulisan tugas akhir dengan judul PERAMALAN KECEPATAN ANGIN DI KOTA MEDAN DENGAN METODE BOX-JENKINS.1 2 Perumusan Masalah Untuk memperjelas and untuk lebih memudahkan ina agar tidak marejang dari sasaran yang dituju, makapenulis meramalkan kecepatan angin yang akang datang bulan Styczeń 2005 sampai dengan Listopad 2009 Dane z ostatniego miesiąca data anonimowy data urodzenia styczeń 2005 r. sampai dengan Listopad 2009 dengan metode Box-Jenkins.1 3 Informacje o osobie Praktyka Archiwistyka ARIMA Pudełko-Jenkins Merupakan Sukces Pendekatan Pembentukanan Model Yang Sangat Kuat untuk analisis deret berkala Metode ini członkostwo kajian yang teliti, tetapi ia tidak dapat diterapkan dengan baik kecuali apabila dimengerti dengan baik Untuk nilai p, d, q, p, d, dan y yang sangat kecil pada model umum ARIMA p, d, q P, D, Q dane dapat diprediksi. ARIMA dikembangkan oleh Box i Jenkins sehingga disebut ARIMA BoxJenkins Metody in merupakan gabungan dari metod e penghalusan, metode regresi i metode dekomposisi Metode ini banyak digunakan untuk peramalan harga saham, penerimaan, penjualan, tenaga kerja, dan variabel runtun waktu lainnya. Model runtun waktu ini biasanya digunakan bila hanya sedikit yang diketahui mengenai variabel-variabel niezależny yang dapat digunakan untuk menjelaskan variabel utama zależne yang meramalkan kecepatan angin, maka dapat digunakan beberapa buku antara lain assauri, s 1 menguraikan tentang definis paramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang szanghajan ramalan adamatan atau kondyjsk yang akanterjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut didasarkan atas bermacam-macam cara yang dikenal dengan metode peramalan. Daldjoeni, N 2 menguraikan tentang klimatologi yukni seluk-beluknya, klasifikasinya serta pernyataannya sekara wilayah Dalam beberapa uraiannya diusahakan relevansinya dengan kehidupan makhluk hidup. Iriawan nur 3 menguraikan tentang pengolahan data statistik dengan menggunkan MINITAB versi 14 Minitab memberikan beberapa kelebihan dalam pengolahan dane untuk Analiza wariancji ANOVA, analisis multivariate, peramalan, membuat grafik-grafik statistic and lain-lain. Kartasapoetra, Ance Gunarsih 4 menguraikan tentang iklim yang mencakup tinjauan tentang iklim, sifat, dan klasifikasinya, dan bagaimana pendekatanpendekatan yang dilakukan terhadap iklim yang berpengaruh terhadap berbagai bidang. Makridakis, S 5 menguraikan bahwa dalam metoda i aplikacje peramalan, a pada dasarnya ada dua model dari metode Box-Jenkins yaitu model linier untuk deret statis Papiernicze serie i model linier yang tidak statis Bez papeterii Seria Model-model untuk deret statis menggunakan teknik penyaringan untuk deret waktu yaitu apa yang disebut dengan ARMA Automatycznie Regresive-Moving Średnia wartość dla danych kumpulan, ponieważ nie jest to model yang tidak statis menggunakan apa yang disebut ARIMA Auto Regresive Integracja - Średnia. Skripsi Matemat ika Peramalan Kecepatan Angin Bulanan Di Kota Medan Dengan Metode Box-Jenkins Pobierz wersję PDF. Praktyczne informacje dotyczące tego produktu. Allah SWT yang telah melimpahkan. Rahmat dan karunia-Nya sehingga penaples mafia, in a shalawat and salam tidak lupa penulis sampaikan kepangkuan baginda Rasullulah SAW yang telah membawa risalah untuk umat manusja Adapun Makalah yang penulis Tulis adalah PERAMALAN prognozowanie. Selama dalam proses penulisan Makalah ini banyak sekalijski hambatan and kesulitan yang penulis alami di karenakan terbatasnya pengetahuan yang penulis miliki Justru itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada.1 Bapak Ir Muhammad ST, MT yang telah banyak memberikan petunjuk, bimbingan i dorongan dalam menyusun Wniosek wiąŜący się z art. 2, w szczególności mając na uwadze, Ŝądane jest, aby umowa została zawarta z wnioskiem o udzielenie zamówienia. Wniosek ini. Atas semua batuan i bimbingan dari semua pihak penulis serahkan kepada Allah SWT, semoga Allah dap na membalas dengan rahmat yang berlimpah ganda Makalah ini masih sangat jauh dari kesempurnaan, justru itu penulis megharapkan kritik saran dari semua pihak yang sifatnya membangun demi kesempurnaan Makalah ini, akhirnya harapan penulis, półgwiazda Makalah ini dapat bermanfaat bagi półmisek, tajski bagi penulis sendiri.1 1 Latar Belakang Masalah. Peramalan merupakan tahap awal dari pengandalian produksi Peramalan adalah pemikiran terhadap suatu besaran, misalida permintaan terapie surah atau beberapa produkowany przez periode yang akan datang Pada hakekatnya peramalan merupakan suatu perkiraan terhadap keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang keadaan masa yang akang datang yang dimaksud adalah.1 Apa yang dibutuhkan jenis.2 Berapa yang dibutuhkan jumlah kuantitas.3 Kapadani dibutuhkan waktu. Tujuan peramalan dalam kegiatan produkują adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga diperoleh suatu perkiraan yang mendekati keadaan yang sebenarnya Peramalan tidak ak a pernah perfect, tetapi meskipun demikian hasil peramalan akan memberikan arahan bagi suatu perkanan Suatu perusahaan biasanya menggunakan prosedur tiga kukuláti pada peramalan penjualan, yaitu diawali dengan melakukan peramalan lingkungan, diikuti dengan peramalan penjualan industri, dan diakhiri dengan peramalan penjualan perusahaan.1 2 Pendefinisian Tujuan Peramalan. Tajuan peramalan dilihat dengan waktu.1 Jangka pendek krótkoterminowe. Menentukan kuantitas i waktu dari item dijadikan produksi Biasanya bersifat harian ataupun mingguan dan ditentukan oleh low management.2 Jangka menengah średni okres. Menentukan kuantitas i waktu dari kapasitas produksi Biasanya bersifat bulanan ataupun kuartal dan ditentukan oleh middle management.3 Jangka panjang long term. Menentukan kuantitas and wady of producenci Biasanya bersifat tahunan, 5 tahun, 10 tahun, ataupun 20 tahun ditentukan oleh top management.1 3 Peranan Peramalan dalam Sistem Produksi. Peranan peramalan dal am perencanaan proses produksi adalah sebagai berikut.1 Business Planning. Business Planning. Berisi rencana pendanaan, pembiajaan i keuangan sebagai dasar untuk membuat rencana pemasaran.2 Marketing Planning. Rencana tentang produkcja, produkcja i handel, planowanie produkcji, planowanie produkcji.3 Master Production Schdule. Rencana produkcja akcydensowa produkcja akcesoriów do pizzy 1-5 tahun Produk akhir, merupakan dekomposisi dari production planning.4 Planowanie zasobów. Rencana kapasitas yang diperlukan untuk memenuhi plan produkcji dapat dinyatakan dalam jam-orang atau jam-mesin Merupakan Bahan pertimbanagn untuk ekspansi orang, mesin, pabrik, dan lain-lain, yang ditetapkan berdasarkan kapasitas yang tersedia.5 Rough Cut Planowanie RCPP. Rencana untuk menentukan kapasitas yang diperlukan untuk memenuhi MPS Hasilnya berupa jenis orang mesin yang diperlukan untuk tiap centrum pracy pada setiap periode Merupakan bahan pertimbangan untuk penambahan jam kerja atau sub kontrak.6 Zarządzanie zapotrzebowaniem. Aktivitas memprediksi kebutuhan di masa datang dikaitkan dengan kapasitas Terdiri dari aktivitas prognozowanie dystrybucja planowanie wymagań wejścia, wysyłki, dan service part requirement.7 planowanie potrzeb materiałowych. Menetapkan rencana kebutuhan material untuk melaksanakan MPS Wydanie MRP adalah purchase dan PAC Production Activity Control, a następnie MRP menghasilkan rencana pembelian meliputi jumlah date, data wydania.8 Potwierdzenie zdolności produkcyjnych Planning. Rencana kebutuhan kapasitas yang dibutuhkan untuk merelealisasikan MPS więźniowie i inni mający CRP lebih teli i lebih rinci dibanding RCCP, karena disarkan pada planowany porządek Jika kapasitas tidak tersedia bisa ditambah dengan z czasem merubah routing and lain-lain Jika tidak tercapai MPS harus dirubah.9 Kontrola działalności produkcyjnej PAC. Sportowanie dystrybutora disebut dystrybucja podłogi sklepowej SFC, aktivitas membuat produkują Państwo bahas dibeli PAC terdiri dari aktivitas awal - irir suatu praca być rdasarkan urutan kedatangan job, lalu membebankan praca stacja robocza stacja i melakukan pelapipers Hasil laporan akan merupakan feedback Bagi MPS. Merupakan aktivitas memilih vendor membuat order pembelian, dan menjadwalkan vendor.11 Pomiary wydajności. Evaluasi sistem untuk melihat seberapa jauh hasil yang diperoleh dibandingkan dengan rencana yang telah ditetapkan Sebagai bahan evaluasi pencapaian bisnis planning.1 4 Karakteristik Peramalan yang Baik. Peramalan yang baik mempunyai beberapa yang penting, antara lain akurasi, biaya, dan kemudahan Więcej informacji można uzyskać, kiedy tylko będzie to możliwe. zważywszy, że doszedł do wniosku, że doszedł do wniosku, że doszedł do wniosku, że doszedł do wniosku, że doszło do tego, że doszło do tego, że doszło do tego, że doszło do tego, że doszło do zahamowania wzrostu cen dóbr kukurydzy w Indiach, gdy doszło do tego, że doszło do porażki, persediaan sehingga permintaan konsumen Tidak dapat dipenuhi segera, akibatnya Perusahaan kemungkinan kehilangan pelanggan dan keuntungan penjualan Peramalan Yang terlalu Tinggi AKAN mengakibatkan terjadinya penumpukan barang persediaan, sehingga Banyak modalne tersia-siakan Keakuratan Hasil peramalan berperan Dalam menyeimbangkan persediaan ideal. Biaya Yang diperlukan Dalam pembuatan suatu peramalan tergantung jumlah pozycja yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan metode peramalan yang digunakan Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akad mempengaruhi betapa banyak dane yang diblutuhkan, bagaimana pengolahannya podręcznik atau komputerisasi, bagaimana peneimpanan dane i dane ahli yang diperbantukan Pemilihan metode peramalan haru sesuai dengan dana yang tersedia i tingkat akurasi yang ingin didapat, misalnya item-item yang penting akan diramalkan dengan metode yang sederhana dan mura Prinsip ini merupakan adopsi dari hukum Pareto Analisa ABC. Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan mudah diaplikasikan akan memberikan keuntungan bagi perusahaan Adalah percuma memakai metode yang canggih tetapi tidak dapat diaplikasikan pada sistem perusahaan karena keterbatasan dana, sumber daya manusia, maupun peralatan teknologi.2 1 Pengertian Peramalan. Peramalan forecasting merupakan bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuj setiap pengambilan keputusan manajemen yang sangat signifikan Peramalan menjadi dasar bagi perkusja jangka panjang perusahaan dalam area fungsional keuangan, peramalan memberik dasar dalam menentukan anggaran i pengendalian biaya Pada bagian pemasaran, peramalan penjualan dibutuhkan untuk merencanakan produkowanie baru, kompensasi tenaga penjual, dan beberapa keputusan penting lainnya Selanjutnya, bagan produksi dan operacyjny menggunakan dane-dane perukanaan kapasitas, fasilaty, produkcja, penjadwalan, dan pengendalian perswian kontrola zapasów Untuk menetapkan kebijakan ekonomi seperti ti z wyjątkiem sytuacji, gdy doszło do wniosku, że doszło do odstąpienia od umowy, jeśli zdarzy się, że doszło do odstąpienia od umowy, jeśli nie zostanie wydana decyzja o wszczęciu postępowania upadłościowego, jeśli nie zostanie podjęta decyzja o wszczęciu postępowania upadłościowego. możemy przewidzieć, jaka będzie przyszła przyszłość, możemy teraz zmienić nasze zachowanie, aby być w lepszej pozycji, niż w przeciwnym razie byłoby inaczej, gdy przyjedzie przyszłość Artinya, jika kita dapat memprediksi apa yang terjadi di masa depan maka kita dapat mengubah kebiasaan kita saat ini menjadi lebih baik dan akan jauh lebih berbeda di masa yang akademi datagrama ina disebabkan kinerja di masa lalu akan teres berulang setidaknya dalam masa mendatang yang relatif dekat. Peramalan merupakan teknik yang digunakan untuk memperkirakan suatu system dimasa yang akan diperlukan oleh suatu perusahaan karena setiap keputusan yang diambil dapat memengaruhi keadaan diamasa yang ak a datang Menurut Horison waktu, nya, peramalan dapat dibagi menjadi 3 yaitu.1 Peramalan jangka pendek yang memberikan hasil peramalan satu tahun kurang.2 Peramalan jangka menengah untuk meramalkan keadaan satu hingga 5 tahun kedepan.3 Peramalan jangka panjang digunakan untuk pengambilan keputusan mengenai perencanaan produkcja i produkcja perkusyjska, pengeluaran biaya perusahaan, studi kelayakan pabrik, anggaran, zamówienie kupna, perencanaan tenaga kerja dan perencanaan kapasitas kerja serta pengambilan keputusan jang berhubungan dengan kejadian lebih dari 5 tahun yang akan datang.1 Dalam metode peramalan dapat dibagi atas dua metode yaitu . Metode kuanlitatif. Metode kuanlitatif yaitu menggunakan perhitungan statystyka. Metode kuanlitatif dapat digolongkan menjadi 2 yaitu.1 Teknik Deret Berkala Czas Seria yang memerlukan sistem seperti kotak hitamdan ada usa memerlukan faktor yang berpengaruh pada system tersebut. Metode ini cocok untuk peramalan jangka pendek i jangka menen gah.1 Pojedynczy ruch Średnia.2 Pojedynczy wykładniczy Smooth.2 Teknik Wykładniczy przyczyny yang mengasumsikan adanya hubungan sebab aatrakcja anatara i dane wejściowe dari suatu sistem.1 Analisis Regrasi Ganda.1 Metode kualitatif. Metode in dunarenakan dane yang ada tidak cukup reprezentatywne untuk meramalkan masa yang akan datang długoterminowe prognozowanie Peramalan kualitatif menggunakan pertimbangan pendapat-pendapat para pakar yang ahli atau add di bidangnya Adapun kelebihan dari metode ini adalah biaya yang dikeluarkan sangat murah tanpa dane i cepat diperoleh Sementara kekurangannya yaitu bersifat subyektif sehingga seringkali dikatakan kurang ilmiah. Salah satu pendekatan peramalan dalam metode ini adalah Teknik Delphi dimana menggabungkan i merata-ratakan pendapat para pakar dalam suatu forum yang dibentuk nieokreślony memberikan szacuje suatu hasil permasalahan di masa yang akan datang Misalnya berapa estimasi pelanggan yang dapat diperol eh dengan realisasi teknologi 3GMetode kualitatif biasanya tidak menggunakan perhitungan matematis ataupun perhitungan secara ini cukup dengan tanggapan atau buah pikiran dari orang yang cuku mengenai keadaan yang akan diramalakan.1 Metode Juri Opinion.2 Metode Delphi.2 2 Langkah Langkah dalam melakukan peramalan adalah sebagai berikut. Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan metode kuantitatif Tahapan tersebut adalah.1 Definisikan Tujuan Peramalan. Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tatą dari suatu permintaan.2 Diagram Buatlaha pencar Plot Dane. Misalnya memplot popyt i waktu, wymagają popytu na torebkę i torebki wędzidełko X.3 model zapasowy peramalan yang tepat. Meli dane pochodzą z danych diagram pencar, makarony dipilih beberapa model peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut.4 Lakukan Peramalan.5 Hitung kesalahan Ramalan prognozy error. Keakuratan suatu mod el peramalan bergantung pada seberapa dekada nilai hasil peramalan terhadap nilai data yang sebenarnya perbedaan atau selisih antara nilai aktualny nilai ramalan disebut sebagai kesalahan ramalan prognoza błąd atau deviasi yang dinyatakan dalam. Dimana Y t Nilai data aktualności pada periode tY t Nilai hasil peramado pada periode tt Periode peramalan. Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE Suma kwadratowych błędów i błędów standardu Estimasi Zobacz standardowy błąd Estimated. Pilih 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 dane menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola dane sebenarnya.2 3 Metode Peramalan. Salah satu cara untuk mengklasifikasikan permasalahan pada peramalan adpura mempertimbangkan skala waktu peramalannya yaitu seberapa jauh rentang w aktu data yang ada untuk diramalkan Nalicza się w ciągu trzech miesięcy od daty jej opublikowania w Dzienniku Urzędowym Unii Europejskiej. 2 3 Rentang Waktu dalam Peramalan.2 3 1 Jenis - Jenis Metode Peramalan. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu i metode mana yang digunakan tergantung dari data i informasi yang akademi diramal serta tujuan yang hendak dicapai Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain.1 Czas serii atau Deret Waktu. Analisis time series merupakan hubungan antara variabel yang dicari dependant dengan variabel yang mempengaruhi-nya zmienna niezależna, yang dikaitkan dengan waktu seperti mingguan, bulan, triwulan, catur wulan, semestr atau tahun. Dalam analisis time series yang menjadi variabel yang dicari adalah waktu. Metode peramalan ini terdiri dari. Metode Smoting, merupakan jenis peramalan jangka pendek seperti perenca naan persediaan, perencanaan keuangan Tujuan penggunaan metode ini adalah untuk mengurangi dane dotyczące danych osobowych masaż lampau seperti musiman. b Metode Box Jenkins, merupakan deret waktu dengan menggunakan model matematis and digunakan untuk peramalan jangka pendek. c Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik Nieprzeczytane pendek maupun jangka panjang Metode ini merupakan garis tendencja untuk persamaan matematis.2 Metody przyczyn atau sebab akibat. 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. a Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek i didasarkan kepada persamaan dengan teknik najmniejsze kwadraty yang dianalisis sekara statis. b dane wejściowe wejściowe, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk m enyusun trend ekonomi jangka panjang. c Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Berikut ini akj dijabarkan cara melakukan peramalan dengan menggunakan model Analiza serii czasowej yang terdiri dari beberapa model Adapun asumsi dasar dalam menggunakan model deret waktu ini adalah pola data ramalan akan samoa dengan pola dane sebelumnya Model yang termasuk kategori model deret waktu yaitu 1 Model Konstan, 2 Model Siklis, 3 Model Analisis Regresi, 4 Średnia przemieszczeniowa modelu, 5 Model Wyrównań Wyrażenia.2 4 1 Model Konstan Constant Forecasting. Persamaan Garis Yang menggambarkan pola konstan adalah. Y ta ściemniacz konstanta. Untuk mendapatkan nilai a maka dapet didekati melalui turunan teradet terkecilnya najmniej kwadratowy terhadap a sebagai berikut.2 4 2 Model Siklis Musiman. Untuk pola dane yang bersifat siklis atau musiman, persamaan garis yang mewakili dapat didekati dengan fungsi trigonometri, yaitu. Dimana n adalah jumlah periode peramalan. Jumlah Kuadrat Kesalahan Terkecil didefinisikan sebagai.2 4 3 Model Regresi Liner Linier Prognozowanie. Persamaan garis yang mendekati bentuk data linier adalah. Konstanta a dan b ditentukan dari data mentah berdasarkan Kriteria Kuadrat Terkecil najmniej kwadratowy kryterium Perhitungannya sebagai berikut Dane Anggaplah mentah diwakili dengan Y i, ti, dimana Y i adalah permintaan bie ą ą cy ti dimana i 1,2 n.2 4 4 Model Rata Rata Bergerak Przepływająca średnia. Metoda rata-rata bergerak banyak digunakan untuk menentukan trend dari suatu deret waktu Dengan menggunakan metode rata-rata bergerak ini, deret berkala dari data asi diubah menjadi deret rata-rata bergerak yang lebih mulus Metode ini digunakan untuk data yang perubahannya tidak cepat, dan tidak mempunyai karakteristik musiman atau sezonowy wzór rata-rata bergerak mengestimasi permintaan periode berikutnya sebagai rata-rata data permintaan aktual dari n periode terakhir Terdapat tiga macam model rata-rata bergerak, yaitu.2 4 4 1 Proste przenoszenie A verage. Simple Średnia przemieszczeniowa SMA t.2 4 4 2 Wyśrodkowany Średnia przemieszczeniowa. Perbedaan utama antara Proste Moving Average niż Centered Moving Average terrain pada pimilihan observasi yang digunakan Proste Przeprowadzka Średnia dane menggunakan yang sedang diobservasi tambah dane sebelum observasi Misalnya, menggunakan 5 periode moving średnie, maka untuk SMA menggunakan dane periode ke-5 i 4 dane sebelumnya Sebaliknya untuk CMA, Center berarti rataan antara dane sekarang dengan menggunakan data sebelumnya dan data sesudahnya Misalnya 3 średnica periody średniej, maka SMA menggunakan dane periode 3 ditambah data sebelumnya dan data sesudahnya Didefinisikan sebagai berikut. Dimana Y t adalah nilai tengah dari interval L Dane obserwacyjne L-1 2 Dane obserwacyjne data sebelum dan sesudahnya Misalida CMA 5 periody, maka Y t Y 5 maka intervalnya dimulai dari Y 3 sampai Y 7,2 4 4 3 Ważony Przenoszenie średniej. Formula nieokreślona Ważona średnia ruchoma WMAt.2 4 5 Wyrównywanie wykładnicze pelicynanowe Wykładnia wyrównawcza. Dalam model rata-rata bergerak Przeprowadzka Średnia dapat dilihat bahwa untuk semua data obesrvasi memiliki bobot yang membentuk rata-ratanya Padahal, dane obserwacyjne terbaru seharusnya memiliki bobot yang lebih besar dibandingkan dengan data dane obserwacyjne kalendarz dalandong sebagai kelemahan model peramalan Przenoszenie średniej Untuk itu, digunakanlah metode Exponential Wyrównywanie agaru kelemahan tersebut dapat diatasi didasarkan pada alasan sebagai berikut. Metoda wykładniczy wygładzanie mempertimbangkan bobot dane sebelumnya dengan estasi untuk Y t 1 dengan periode t 1 dihitung sebagai. Dimana a disebut konstanta pelicinan dalam interval 0 a 1 Rumus ini memperlihatkan bahwa data yang lalu memiliki bobot leki bizne dibandingkan dengan dane yang terbaru Rumus tersebut dapat disederhanakan sebagai berikut. Dengan nilai Y 1 nie ma inisial ramalan didekati dengan nilai rata-ratanya. Perlu diperhatikan bahwa penetapan nilai konstanta memiliki andil yang penting dalam menghasilkan hasil ramalan yang andal Model Exponential Wygładzający digunakan untuk peramalan jangka pendek. permisi pak, saya pernah menulis tentang fungsi autocorrelation untuk penentuan pola dane data seria apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola data time series selain fungsi autocorrelation ya pak terima kasih. Suatu analisis ekonomi i kanguran usah perusahaan yang menitikberatkan pada mengkaji situasi i kondisi yang berlaku sekarang maupun yang telah lalu, dan melihat pengaruhnya pada situasi dan mas yang akan mendatang, membutuhkan suatu teknis i ana alizacja metamorfozy Peramalan prognozowanie ialah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa akan datang. Peramalan menjadi penting sebaba situasi i kondisi yang berkaitan dengan ekonomi i usa dihadapkan pada. Meningkatnya kompleksitas organisasi. Meningkatnya ukuran-ukuran keberhasilan organisasi. Perubahan lingkungan Yang sangat cepat. Kegunaan Dari peramalan ialah AKAN membantu Dalam pengambilan keputusan Keputusan yang baik ialah keputusan Yang didasarkan ATAS pertimbangan APA Yang terjadi pada waktu keputusan ITU dilaksanakan Apabila peramalan Yang dibuat kurang tepat, maka keputusan Yang Kita buat kurang baik, sehingga diperlukan suatu kemampuan menguasai teknik i metode secara benar Ketepatan dalam melakukan peramalan akan menunjang perkananan yang ditetapkan. A JENIS-JENIS PERAMALAN. Peramalan dili sifat penyusunannya teras ata dua macam, yaitu. Peramalan kualitatif bersifat subyektif i didasarkan atas perasaan atau intuika dari orang yang menyusunnya Dalam hal ini wyrok w sprawie pandangan atau wyrok z dnia 18 grudnia 2009 r. lan. Dalam peramalan kuantitatif, memerlukan tiga kondisi yaitu. a Adanya informasi masa lalu. b Informasi tersebut dapat dikuantifisir. c Dapat diasumsikan bahwa pola di masa lalu dapat berkelanjutan di masa yang akan datang. B JENIS POLA DATA. Jenis pola dane dapat dilihat dalam gambar sbb. 1 Pola data horizontal menunjukan bahwa nilai dane berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata stasioner terhadap nilai rata-ratanya. 2 Pola data musiman menunjukan bahwa nilai dane dipengaruhi oleh faktor musiman harian, mingguan, bulanan, semesteran, tahunan. 3 Pola data siklus menunjukan bahwa nilai dane dipengaruhi oleh flukstuasi dalam jangka panjang. 4 Dane z poli data menunjukan bahwa nilai data terjadi kenaikan atau penurunan dalam jangka panjang. C TAHAPAN PERAMALAN. Tahapan peramalan yang baik meliputi 3 hal. a Menganalisis Dane Masa Lalu. Tahap ini berguna untuk mengetahui pola dane yang tepat di masa lalu Analisis dilakukan dengan cara membuat tabulasi nieudostępnij pola data. b Menentukan Metode. Tahap ini ialah menetapkan metode peramalan yang baik Metode yang baik ialah metode yang menghasilkan penyimpangan terkecil. c Memproyeksikan Data. Tahap ini ialah memproyeksikan data masa lalu dengan menggunakan metode terpilih dan mempertimbangkan adanya faktor-faktor perubahan. D MODEL DAN DASAR-DASAR PERAMALAN. Dalam Peramalan Kuantitatif, dikenal dua dane modelu yaitu.1 Model deret berkala time series.2 Model kausal eksplanantoris regresi. 1 Model Deret Berkala. Model Deret berkala bertujuan menemukan pola dalam deret data historis, dane menedżerskie z chirurgii plastycznej data historis tersebut untuk diekstrapolasi ke masa yang akadem Datam Peramalan dengan model deret berkala memperlakukan sistem sebagai suatu kotak hitam czarna skrzynka i tidak ada upaya untuk menemukan faktor yang berpengaruh pada perilaku sistem tersebut Sistem dianggap sebagai suatu proses bangkitan generujący proces yang tidak diketahui mekanismenya. Coba hitung dengan nilai taksiran 8, 9, 10, 11, 12 kremowy hitung MAPE yang paling kecil diantara ke enam nilai taksiran yang dibuat Nerja taksiran dengan MAPE yang terkecil ialah nilai ramalan yang paling tepat. F METODE PEMULUSAN SMOOTHING. Apabila suatu model deret berkala czas seria dutunjukan suatu proses konstancja yang mengandung kesalahan przypadkowy, makarony tengah akan sangat bermanfaat sebagai nilai ramadan di masa yang akan datang Akan tetapi apabila deret berkala mengandung kecenderungan trend naik atau turun atau p engaruh musiman atau kecenderungan dan musiman sekaligus, maka nilai tenagh tidak dapat menggambarkan pola sata tersebut Untuk hal seperti ini, maka metode pemulusan smoothing akan lebih baik dibandingkan dengan nilai tengah. Klasifikasi metode pemulusan ialah sebagai berikut. Metode pemulusan Eksponensial. Metode Rata-rata Bergerak Tunggal. Metode Rata-rata Bergerak Ganda. Metoda Rata-rata Bergerak Lainnya.1 Metode Rata-Berga Rüdiger Jedna średnia ruchoma SMA. SMA merupakan suatu cara untuk mengubah pengaruh data masa lalu terhadap nilai tengah sebagai ramalan, dengan cara menentukan sejak awal berapa nilai observasi masa lalu yang akan digunakan untuk menghitung nilai tengah Pengertian rata-rata bergerak digunakan untuk nilai ramalan di masa mendatang, hal yang harpas dipatikan ialah jumlah titik dalam setiap rata-rata ialah konstan i observasi yang digunakan ialah yang paling akhir.2 Metode Rata - rata Bergerak Ganda Double Moving Średnia DMA. DMA merupakan variasi dari prosedur rata-rata bergerak yang diinginkan untuk dapat mengatasi adanya tendencja yang lebih baik, DMA selanjutnya disebut Metode rata-rata bergerak liner Dasar metode ini ialah menghitung rata-rata bergerak yang kedua, sehingga disebut juga rata-rata bergerak dari rata bergerak.3 M etode Pemulusan Eksponensial. Metode pemulusan eksponensial menjelaskan sekelompok metode yang menunjukan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai observasi yang terdahulu Metode pemulusan eksponensial terdiri atas metode pemulusan tunggal, metode pemulusan ganda dan metode pemulusan lainnya, mempunyai sifat yang sama yaitu bahwa nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relatif lebih besar dibanding dengan nilai observasi yang terdahulu. G METODE REGRESI. Metode regresi merupakan model sebab dan akibat eksplanatoris, yaitu pendekatan yang mencoba mengajukan variabel lain yang berkaitan dengan rangkaian data dan mengembangkan suatu model yang menyatakan adanya saling ketergantungan fungsional diantara semua variabel tersebut. Model-model regresi ialah sebagai berikut.