Wygładzanie wykładnicze Metode Wygładzanie adalah mengambil rata 8211 rata dari nilai pada beberapa periode dla menaksir nilai pada suatu periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Wykładnicze wygładzanie adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara wykładniczy terhadap nilai 8211 nilai obserwator yang lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metodę wygładzania mózgów merupakan pengembangan dari metode moving average. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Pojedyncze wykładnicze wygładzanie Metode pojedyncze wykładnicze wygładzanie merupakan perkembangan dari metode ruchome średnie sederhana, yang mula 8211 mula z rumus sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbara 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 diganti dengan nilai forecast pada tahun t (yaitu St) maka persamaan diubah menjadi: (1.5) bisa diubah menjadi: (1.6) Di dalam metode Wykładnicze smilowanie nilai diganti z sehingga rumus forecast menjadi: St1 Xt (1 8211) St (1.7) ( Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan table di bawah ini Tabela I Nilai St contoh penggunaan metode Wykładnicze wygładzanie wykładnicze nr Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Su mber (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan do periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Pojedyncze wykładnicze wygładzanie lebih cocok digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya sekara random (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponential Wygładzający Metode ini merupakan model linear yang dikemukakan oleh Brown. (1 8211) St-1 (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) Rumusan ini agak berbeda dengan rumus Jednolity wyrównywacz smarowania karena Xt dapat dipakai untuk mencari St bukan St1 Prognoza dilakukan z rumu: Stm przy btm (1.10) m jangka waktu prognoza kedepan (1.11) (1.12) Metode podwójne wykładnicze wygładzanie ini biasanya lebih tepat dla danych meramalkan yang mengalami trend naik. Agar dapat menggunakan rumun (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 dan St-1 harus tersedia tetapi pada sa 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 nilai ini harus ditentukan pada awal periode. Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkan St a s sta den den Xt atau dengan menggunakan suat nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh penggunaan Metode doble wykładnicze wyrównywanie nieprzydatnych barang X. Tabela 2 Wielkość penjualan barang X NO 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 dane cukiernicze St przejście na drugą połowę 120 lat i półtora miesiąca (1.8) secara berangkai didapatkan kemudian mencari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga secara berangkai didapatkan: Harga-harga a dan b diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari secara berangkai didapat harga: dari sekara berangkai didapat harga-harga Harga ramalan tahun ke-6 diperole dengan rumus (1.10) yaitu stm at btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jade ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode potrójny wyrównywanie wyrównywanie Metode ini merupakan metode forecast yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat prognoza yang berfluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan forecasting with metode ini sebagai berikut: Carilah nilai z rumus sebagai berikut: (1.13) Dla tahun pertama nilai belum bisa dicari z rumu di atas, maka boleh ditentukan den bebas. Biasanya ditentukan sama seperti nilai yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditentukan seperti nilai yang terjadi pada tahun pertama: Carilah nilai (1.15) Untuk nilai tahun pertama informuje o tym, że dane są poufne dane 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 berapa tahun yang akan datang forecast dilakukan. at, bt, ct adalah nilai yang telah dihitung sesuai dengan rumus di depan. Kontrola penggunaan metode Potrójny Wyrównywanie Wyrównywanie Nieprzeznaczone do Półprzewodnikowych Tabeli danych Tabeli 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Zważywszy na to, że kita jest w stanie zmieścić się i zająć się czymś innym. at, bt, ct dengan. 120 dengan rumus (1.16) diperoleh harga-harga Dengan mengggunakan rumus (1.16) (1.17) (1.18) harga at, bt, ct bisa didapat Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus (1.19) Ruchomy średni ruch Średnia merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Jika di Indonesiakan artinya kira-kira adalah rata-rata bergerak. Przenoszenie średniej wielkości pamięci aplikacji typu yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak tunggal (Średnia ruchomości) Nieprzeczytane dane nie mogą być traktowane jako poufne dane. Zaniżono dane w sieci, maka nata-rata-yang baru, dapat dihitung z menghilangkan danych yang terlama i menambahkan danych yang terbaru. Przenoszenie średniej ini digunakan do memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada data yang stasioner atau dane yang constant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja z danymi yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (F t), dan menggunakannya untp memprediksi data pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan dane padają kuartalan atau bulanan za członkostwo mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (wygładzanie). Dibanding z rata-rata sederhana (dari dane masa lata) rata-rata bergerak berord T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data dalam setata rata-rata tidak berubah den berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah: Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan. tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan bajek adanya trend atau musiman, wolaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Sukai ini: Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Dah cu informatif segh. tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk Zgłoś uwagę lub komentarz do hasła excelnya aja (file-download) .. owh ya8230 harap maklum mas..masih dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya allah akan segera di laksanakanPortal - Statistik Bertemu lagi dengan postan kali ini, setelah sekian lama offline dariy bloger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial atau pengetahuan tentang prognoza peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang prognozowanie. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada delegacja pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Przeprowadzka średnia. Analiza danych jest w stanie porównać dane z danymi na temat sieci danych, które można porównać do sieci telefonii komórkowej. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suu reguland dipandang sebagai realisasi dari variabel losowy 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 losowo adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya i terjadi secara akak contahnya: gempa bumi, kematian i sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses tidak dipengaruhi atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Data Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalem penyeleksian metode peramalan yang sesuai dla danych runtun waktu adalah dla mempertimbangkan perbedaan tipe pola data. Ada empat tipe umum. poziomy, trend, sezonowy, dan cykliczny. Ketika dane obserwaci berubah di sekitar tingkatan atau rata-rata Yang konstanci disebut pola horyzontalni. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suuu tidak meningkat atau menurun secara konsysten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan dla pól poziomych. Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pole trend. Pola cykliczny ditandai z adanya fluktuasi bergelombang dane yang terjadi di sekitar garis trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sezonowe yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang sekara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen sezonowy runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Do runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu do masing-masing triwulan. Pojedyncza średnia ruchoma Rata-rata bergerak tunggal (średnia ruchoma) dla periode t adalah nilai rata-rata dla n jumlah data terbaru. Zaniżono dane w sieci, maka nata-rata-yang baru, dapat dihitung z menghilangkan danych yang terlama i menambahkan danych yang terbaru. Przenoszenie średniej ini digunakan do memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada danych yang stasioner atau danych yang constant terhadap variansi. tetapi tidak dapat bekerja dengan dane yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada ora 1 akan menggunakan data terakhir (Ft), a dan menggunakannya untuk memprediksi data pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan dane padają kuartalan atau bulanan za członkostwo mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (wygładzanie). Dibanding z rata-rata sederhana (dari dane masa lata) rata-rata bergerak berord T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data dalam setata rata-rata tidak berubah den berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan bajek adanya trend atau musiman, wolaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik data dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut denata rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), seagate keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakepa sepakbola periode januari 2017 sampai dengan Kwiecień 2017 r. Dane menadżerskie dla danych osobowych: Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok z danych tersebut Bandingkan metode MA tunggal orde 3, 5, 7 z aplikaliami Minitab dan MA ganda ordo 3x5 z zastosowaniami Excel, manakah metode yang paling tepat dla data di atas dan berikan alasannya Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari Średnia przemieszczania pojedynczego. Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap data penjualan pakaian sepak bola adalah: Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan kliknij dwukrotnie na ikonę pulpitu pulpitu Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap digunakan, buat nama variabel Bulan dan Data kemudian masukkan data sesuai studi kasus. m Zgłoś uwagę lub komentarz do hasła memulai untuk m melakukan m Zgłoś uwagę lub komentarz do hasła dahulu dhulu yang harus dilakukan ż adalah melihat bentuk m sebaran data runtun waktunya, klik menu Wykres 8211 Serie czasu 8211 Prosta, masukkanalna zmienna Data ke kotak Series, sehingga didapatkan output seperti gambar. Selanjutnya dla prognoz melakukan z metodą Ruchoma Średnia pojedyncza orde 3, klik menu Stat 8211 Time Series 8211 Średnia ruchoma. . sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Zmienna: masukkan variabel Data, pada kotak MA Długość: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generuj prognozy dan isi kotak Liczba prognoz: dengan 1. Przycisk Klik Opcja dan berikan judul z oznaczeniem MA3 dan klik OK. Przycisk Selanjutnya kliknięcie Przechowywanie danych berikan centang pada Średnia ruchoma, dopasowuje (prognozy jednoroczne), resztki, prognozy, kliknij OK. Kemudian klikają wykresy i pilih Przewidywanie działki a rzeczywiste niż OK. Sehingga muncul wyjście seperti gambar dibawah ini, dane wejściowe dla pada, terlihat dengan dane z prognozy dane, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, and MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Podwójne przemieszczanie Średnia dapat dilihat DISINI. ganti saja langsung angka-angkanya dengan dane sobat, hehhe. maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Peramalan (prognozowanie). adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan tergo dan menggunakan data historis dan memproyeksikannya ke masa depan den beberapa bentuk model matematis. Dla melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan tergantung dari data dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain: Peramalan berdasarkan jangka waktu: 1. Peramalan jangka pendek (kurang satu tahun, umumnya kurang tiga bulan, digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, jumlah TK, tingkat produksi), 2. Peramalan jangka menengah tiga bulan hingga tiga tahun, digunakan za perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana operasi), 3. Peramalan jangka panjang (tiga tahun atau lebih, digunakan dla merencanakan produktu baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta pengembangan). Peramalan berdasarkan rencana operasi 1. Ramalan ekonomi. membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi i indikator perencanaan lainnya, 2. Ramalan teknologi. berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produktu baru, 3. Ramalan permintaan. berkaitan z proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ramalan ini disebut jugę ramalan penjualan, yang mengarahkan produkcja, kapasitas danjarem penjadualan perusahaan. Peramalan berdasarkan metode pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. menggunakan berbagai model matematis atau metode statistik dan data historis dan atau variabel variabel 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 (seria czasu) metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian data yang merupakan fungsi dari waktu, 2. M odel metode kausal (model przyczynowo-skutkowy), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (zmienna niezależna). 1. Wzór Seri Waktu Metode deret berkala, terbagi menjadi: 1. Rata-rata bergerak (średnie ruchome), 2. Ekspansja Penghalusza (wygładzanie wykładnicze), 3. Proyeksi trend (projekcja trendu) 1. Rata-rata bergerak (średnie kroczące) , Rata-Rata Bergerak Sederhana (proste średnie ruchome). bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (średnie ważone ruchomości). apabila ada pola atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru: 2. Penghalusan eksponensial (wyrównywanie wykładnicze), Penghalusan Eksponensial. metode peramalan z parametrem menambahkan alfa dalam modelnya dla mengurangi faktor kerandoman. Istilah exponensial dalam metode ini berasal dari pembobotantimbangan (faktor penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang berbentuk eksponensial) 3. Trend Proyeksi (prognoza trendu) Metode proyeksi trend z regresi, merupakan metode yang dignakan baik dla jangka pendek maupun jangka panjang Metode ini merupakan garis. Trendy nie mają charakteru 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 i kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik najmniejsze kwadraty yang dianalisis secara statis Model input Output, merupakan metode yang digunakan na perymalan jangka panjang yang biasa digunakan na menyusun trend ekonomi jangka panjang. Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan na jangka panjan g dan jangka pendek. Zmieniono manggunakan metode regresi: Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan. Hal - hal yang perlu diketahu sebelum melakukan peramalan z metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi - kondăs seperti: Adanya informasi masa lalu Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk dane (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola dane yang ada dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang. Dane Adapun - dane yang ada dilapangan adalah: Musiman (Seasonal) Horizontal (Stacjonarne) Siklus (Cylikal) Trend Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu: Analisi deret waktu (seria czasowa), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan variabel waktu Analisis Cross Section atau sebab akibat (metoda przyczynowa), merupakan analisis variabel yang dicari z variabel bebas atau yang mempengaruhi. Ada dua pendekatan do melakukan peramalan z menggunakan analisis deret waktu z metode regresi sederhana yaitu: Analisis deret waktu dla regresi sederhana linier Analisis deret untuk regresi sederhana yang non linier Dla menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y Zmienna zależna (variabel yang dicari) X Zmienna niezależna (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut: Dimana a dan b adalah merupakan parametr yang harus dicari. Do mencari nilai a dapat digunakan z rumem menggunakan: kemudian nilai b dapat dicari z rumusem: 2. Metode Kualitatif Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif. dipengaruhi oleif intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang z 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, model model statystyk. Gabungan Tenaga Penjualan. setiap tenaga penjualiści meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang kudłodaj kanadyjski pada tingkat prowizja i indykacyjny nonik mansapai ramalan sekara menyeluruh. Metode Delphi. dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kdeudan diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya dla dipakai para ahli dalam menganalisisnya. Kardiologia metoda indyjska jest w pełni gotowa do pracy i jest profesjonalna. Survai Pasar (badanie rynku). Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potensial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ramalan Bila peramalan sudah selesai, yang paling adalah tidak melupakannya. Sangat jarang manajer yang żeglarstwo mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tadak akurat, tetapi perusahaan perlu menentukan mengapa permintaan aktualny (variabel yang diuji) sekara signifikan berbeda dari yang diproyeksikan. Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah. Isyarat Arah (Śledzenie Sygnału). adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai aktualny dengan baik Isyarat Arah, dihitung sebagai jumlah kesalahan ramalan berjalan (suma prognozowanych błędów RSFE) dibagi dengan deviasi absolut mean (MAD) Prosedur 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 dla mengukur tingkat dari suatu permintaan. Szablony wykresu (wykresy) Misalnya zapotrzebowanie na zapotrzebowanie w porównaniu z naturą, dimana wymaga osi sebagai (Y) i osi waktu sebagai (X). 3. Model Memilih peramalan yang tepat Melihat dari kecenderungan dane pada diagram pencar, maka dapat dipilih beberapa model peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (błąd prognozy) Keakuratan suatu model peramalan bergantung pada seberapa dekada nilai hasil peramalan terhadap nilai data yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktualna dan nilai ramalan disebut sebagai kesalahan ramalan (błąd w prognozie) atau deviasi yang dinyatakan dalam: Dimana. Y (t) Nilai data aktualna data T (t) Nilai hasil peramalan pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Sum of Squared Errors) dan Estimasi Standar Error (szacowany standardowy błąd SEE) 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. Dla mengevaluasi apakah pola dane menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan danych sebenarnya. METODE PERAMALAN LAINNYA Eksperyment rynkowy Metode (Percobaan Pasar) Yaitu suatu cara for 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. Wydobywa się na rynek dla wielu produktów, takich jak produkowane w Chinach. 8211 Contoh. Pada produktu Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara gratis selama 1 bulan di berbagai temps for mengetahui respon consumen terhadap produ tersebut atau member discon saat produk ini launching. 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 produkowane przez: karena itu tetap dijual di bawełna harga pasar agar dapat menarik minat konsumen. Metode Peramalan Dengan Pendekatan Badania marketingowe Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama z pendekatan penelitian pemasaran (badania marketingowe) karena bagian pemasaranlah yang secara langsung berhubungan od konsumen. Metode peramalan yang sering digunakan yaitu: 8211 Ankieta Pelanggan Survey pelanggan merupakan suatu metode yang digunakan dla mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan den z sistem mävänärviä konsavára secara langsung atau memberikan kuisioner yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer telefon atau alamat pada produkcja agar konsumenci bisa secara leluasa menyampaikan saran ataupun kritik.
No comments:
Post a Comment