Skripsi média móvel

Minggu, 28 de setembro de 2017.BAB 1 PENDAHULUAN.1 1 Latão Belakang Di Indonésia meteorologi di asuh dalam Badan Meterologi dan Geofisika di Yakarta yang sejak tahun enam puluhan telah terakat menjadi suatu direktorat perhubungan udara Direktorat BMG tersebutbertugas mengadakan penelitian pelayanan meterologi dan geofisika yang Salah satu bidangnya adalah iklim. Iklim merupakan kebiasaan alam yang digerakkan oleh gabungan beberau unsur yaitu radiasi matahari temperatur kelembaban curah hujan suhu udara tekanan udara dan angin Unsur angin merupakan salah satu unsur iklim yang sangat berperan dalam iklim Angin adalah udara yang bergerak akibat adanya perbedaan tekanan udara dengan arah Aliran angin dari tempat yang memiliki tekanan tinggi ke tempat yang bertekanan Rendah atau dari daerah yang memiliki Suhu temperatur 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 ar dari laut ke benua Angin juga memiliki arah dan kecepatan angin. Unsur-unsur dalam iklim itu berbeda pada tempat yang satu dengan tempat yang lainnya Perbedaan itu desesperado karena ketinggian tempat, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, dengan Bebas Karena terhalang gunung-gunung, bangunan, pepohonan dan lain-lain. Pengaruh timbal balik antara Faktor unsur-unsur Iklim tersebut acã menentukan pola yang diperlihatkan oleh unsur Tetapi sebaliknya, unsur-unsur tersebut pada Suatu Batas tertentu acã mempengaruhi Faktor juga, sehingga Keadaan cenderung untuk melanjutkan prósticos 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 Puting 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 Masalah menimbulkan Yang berat bagi manusia serta makhluk Hidup Mistos 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 mencionekan penelitian dados do terhadap dados do anjo pada massa lalu dari bulan Januari 2005 sampai dengan dezembro 2009, untuk meramalkan kecepatan angin pada masa yang akan d Atang bulan Januari 2005 sampai dengan dezembro 2009 sebagai bahan penulisan tugas akhir dengan judul PERAMALANE KECEPATAN ANGIN DI KOTA MEDANO DENGAN METODE BOX-JENKINS.1 2 Perumusan Masalah Untuk memperjelas dan untuk lebih memodahkan penelitian ini agar tidak menyimpang dari sasaran yang dituju, makapenulis meramalkan kecepatan Angin yang akan datang bulan Januari 2005 sampai dengan dezembro 2009 menggunakan data kecepatan angin pada bulan Januari 2005 sampai dengan dezembro 2009 dengan metode Box-Jenkins.1 3 Tinjauan Pustaka Metodologi ARIMA Caixa-Jenkins merupakan suatu pendekatan pembentukan modelo yang sangat kuat untuk analisis deret berkala Metode ini memberikan kajian yang teliti, tetapi ia tidak dapat diterapkan dengan baik kecuali apabila dimengerti dengan baik Untuk nilai p, d, q, P, D, dan Q yang sangat kecil pada modelo umum ARIMA p, d, q P, D, Q Dados dapat diprediksi. ARIMA dikembangkan oleh Caixa dan Jenkins sehingga disebut ARIMA CaixaJenkins Metodo ini merupakan gabungan dari metod ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Menjelaskan variabel utama dependente yang meramalkan kecepatan angin, maka dapat digunakan beberapa buku antara lain Assauri, S 1 menguraikan tentang definisi paramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada yang akan datang Sedangkan ramalan adalah situa-se atau kondisi yang akanterjadi pada masa yang akan datang. Ramalan tersebut didasarkan atlas bermacam-macam cara yang dikenal dengan metodo peramalan. Daldjoeni, N 2 menguraikan tentang klimatologi yakni seluk - beluknya, klasifikasinya serta pernyataannya secara wilayah Dalam beberapa uraiannya diusahakan relevansinya dengan kehidupan makhluk hidup. Iriawan Nur 3 menguraikan tentang pengolahan data Statistik dengan menggunkan MINITAB ver também 14 Análise de variância ANOVA, análise multivariada, peramalana, estatística grafik-grafik dan lain-lain. Kartasapoetra, Ance Gunarsih 4 menguraikan tentang iklim yang mencakup tinjauan tentang iklim, sifat, Dan klasifikasinya, dan bagaimana pendingatandpendekatan eang dilakukan terhadap iklim yang berpengaruh terhadap berbagai bidang. Makridakis, S 5 mencioneikan bahwa dalam metode dan aplikasi peramalan Makridakis, pada doa modelo de modelo de caixa de caixa-jenkins modelo mais linier untuk deret statis Artigos de papelaria Série dan modelo linier Yang tidak statis Não-Stationery Series Modelo-modelo para o desmembramento da estatística do artigo de ARMÁ Auto Regresive Integrate-Movendo-se ARIM Auto Regresive-Moving Average Média. Skripsi Matemat ika Peramalan Kecepatan Angin Bulanan Di Kota Medan dengan Metode Box-Jenkins Baixar lengkap Versi PDF. Puji dan Syukur penulis panjatkan kehadiran Allah SWT yang telah melimpahkan Rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan Makalah ini, shalawat dan salam tidak lupa penulis sampaikan kepangkuan baginda Rasullulah VIU Yang telah membawa Risalah untuk UMAT manusia Adapun Makalah Yang penulis Tulis adalah PERAMALAN forecasting. Selama dalam proses penulisan Makalah ini banyak sekali hambatan Dan Yang kesulitan penulis alami di karenakan terbatasnya pengetahuan Yang penulis Miliki Justru itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada.1 Bapak Ir Muhammad ST, MT yang adjunto banyak memberikan petunjuk, bimbingan dan dorongan dalam menyusun Proposta ini dari awal sampai akhir.2 J uga kepada rekan seperjuangan, dan semua pihak yang telah membantu penulis dalam menyusun Proposta ini. Atas semua batuan dan bimbingan dari semua pihak Penulis serahkan kepada Alá SWT, semoga Allah dap Em membalas dengan rahmat yang berlimpah ganda Makalah ini masih sangat jauh dari kesempurnaan, justru itu penulis megharapkan kritik dan saran dari semua pihak yang sifatnya membangun demi kesempurnaan Makalah ini, akhirnya harapan penulis, semoga Makalah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak pembaca, terutama bagi penulis sendiri.1 1 Latar Belakang Masalah. Peramalan merupakan tahap awal dari perencanaan dan pengandalian produksi peramalan adalah pemikiran terhadap Suatu besaran, misalnya permintaan terhadap Suatu atau beberapa produk pada periode Yang acã datang pada hakekatnya peramalan merupakan Suatu perkiraan terhadap keadaan Yang acã terjadi di masa yang acã datang keadaan masa yang datang acã Yang dimaksud adalah.1 Apa Yang jenis.2 dibutuhkan Berapa Yang jumlah dibutuhkan kuantitas.3 Kapan dibutuhkan waktu. Tujuan peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga diperoleh Suatu perkiraan Yang mendekati keadaan Yang sebenarnya peramalan tidak Ak um perfeito pernah, tetapi meskipun demikian Hasil peramalan akan memberikan arahan bagi Suatu perencanaan Suatu Perusahaan biasanya menggunakan prosedur Tiga tahap untuk sampai 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. Tujuan peramalan dilihat dengan waktu.1 Jangka pendek curto term. Menentukan kuantitas dan Waktu produto dari dijadikan produksi Biasanya bersifat Harian ataupun Mingguan dan ditentukan oleh baixo management.2 kuantitas term. Menentukan médias Jangka menengah dan waktu dari kapasitas produksi Biasanya bersifat Bulanan ataupun kuartal dan ditantukan oleh middle management.3 Jangka panjang long term. Menentukan kuantitas dan waktu dari fasilitas produksi 5 anos de idade, 10 anos de idade, ataupun 20 tahun dan diretten top management.1 3 Peranan Peramalan dalam Sistem Produksi. Peranan Peramalan dal Planejamento de negócios, planejamento de negócios, planejamento de negócios, planejamento de negócios, planejamento de negócios, planejamento de negócios, planejamento de negócios, planejamento de negócios e planejamento de negócios. Produção Mestre Produção Schdule. Rencana produk akhir yang harus desenhar pada tiap periode selama 1-5 tahun Produk akir, merupakan dekomposisi dari production planning.4 Planejamento de recursos. Rencana kapasitas yang diperlukan untuk memenuhi plano de produção dapat dinyatakan dalam jam-orang atau jam-mesin Merupakan ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Setiap periode Merupakan bahão pertimbangan untuk penambahan jam kerja Atau sub kontrak.6 Demanda Management. Aktivitas memprediksi kebutuhan de massa datang dikaitkan dengan kapasitas Terdiri dari aktivitas previsão de distribuição requisito entrada de ordem de planejamento, expedição, requisito de parte de serviço de dan.7 Material Requisito Planning. Menetapkan renunciar kebutuhan material untuk melaksanakan MPS Saída MRP adalah compra Dan PAC Produção controle de atividade, MRP menghasilkan rencana pembelian meliputi jumlah data de vencimento, data de lançamento.8 Capacidade Requisito Planning. Rencana kebutuhan kapasitas yang dibutuhkan untuk merelealisasikan MPS di tiap periode tiap mesin CRP lebih teliti dan lebih rinci dibanding RCCP, karena disarkan pada Ordem planejada Jika kapasitas tidak tersa bisa ditambah dengan ao longo do tempo merubah encaminhamento dan lain-lain Jika tidak tercapai MPS harus dirubah.9 Produção Atividade Controle PAC. Sering disebut distribuidor loja chão contro l SFC, aktivitas membuat produk setelah bahan dibeli PAC terdiri dari aktivitas awal - hir suatu trabalho ser Rdasarkan urutan kedatangan trabalho, lalu membebankan trabalho ke trabalho estação dan melakukan pelaporan Hasil laporan akan merupakan feedback bagi MPS. Merupakan aktivitas memilih fornecedor membuat order pembelian, dan menjadwalkan vendor.11 Medição de Desempenho. Evaluação sistemática melhore 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 Kritéria Yang penting, antara akurasi permanecido, Biaya, dan kemudahan Penjelasan dari Kritéria-Kritéria tersebut adalah sebagai berikut. Akurasi dari Suatu peramalan diukur dengan Hasil kebiasaan dan konsistensi peramalan tersebut Hasil peramalan viés dikatakan bila peramalan tersebut terlalu tinggi atau telalu Rendah dibanding dengan kenyataan Yang sebenarnya terjadi Hasil peramalan dikatakan konsisten jika besarnya kesalahan peramalan relatif kecil peramalan Yang terlalu Rendah kekurang mengakibatkan acã um persediaan sehingga permintaan konsumen tidak dapat dipenuhi Segera, akibatnya Perusahaan kemungkinan kehilangan pelanggan dan keuntungan penjualan Peramalan Yang terlalu tinggi acã mengakibatkan terjadinya penumpukan Barang persediaan, sehingga banyak modal Tersia-siakan Keakuratan Hasil peramalan berperan dalam menyeimbangkan persediaan ideal. Biaya Yang diperlukan dalam pembuatan Suatu Peramalan tergantung jumlah item yang diramalkan, lamanya periode peramalan, dan metode peramalan yang digunakan Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi betapa banyak dados yang diblutuhkan, bagaimana pengolahannya manual atau komputerisasi, bagaimana penyimpanan datanya dan siapa dados ahli yang diperbantukan Pemilihan metode peramalan harus sesuai dengan Dana yang tersedia dan tingkat akurasi yang ingin didapat, misalnya item-item yang penting akan diramalkan dengan metode yang sederhana dan murah Prinsip ini merupakan adotar dari hukum Pareto Analisa ABC. Penggunaan metode peramalan Yang Sederhana, dibuat mudah, dan mudah diaplikasikan acã 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 previsão merupakan bagian bagi vital ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Dan beberapa keputusan penting lainnya Seleção de produtos de impressão de sacos de papel para impressão de dados de dados dados de pergaminho para impressão de dados, fasilitas, produtos, penjadwalan, dan pengendalian controle de inventário persedian Untuk menetapkan kebijakan ekonomi seperti ti ngkat pertumbuhan ekonomi, Tingkat pengangguran, Tingkat inflasi, dan lain sebagainya dapat pula dilakukan dengan metode peramalan. Peramalan adalah penggunaan dados masa lalu dari sebuah variabel atau Kumpulan variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang acã datang Asumsi dasar dalam penerapan teknik-teknik peramalan adalah Se Podemos prever o que será o futuro como podemos modificar nosso comportamento agora para estar em uma posição melhor, do que de outra forma teria sido, quando o futuro chegar Artinya, jika kita dapat memprediksi apa yang terjadi de massa depan maka kita dapat mengubah kebiasaan Kita saat ini menjadi Lebih baik dan acã Jauh Lebih berbeda di masa yang datang acã Hal ini disebabkan kinerja di masa lalu acã terus berulang setidaknya dalam masa mendatang Yang relatif dekat. Peramalan merupakan teknik Yang digunakan untuk memperkirakan Suatu Dimasa sistema Yang diperlukan acã oleh Suatu Perusahaan Karena setiap keputusan yang diambil dapat memengaruhi keadaan diamasa yang ak um 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 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Deng. A Metode kuanlitatif. Metode kuanlitatif yaitu menggunakan perhitungan matematik dan statistic. Metode kuanlitatif dapat digolongkan menjadi 2 yaitu.1 Teknik Deret Berkala Time Series yang memerlukan sistem seperti kotak hitamdan tidak ada usaha memerlukan faktor yang berpengaruh sistema pada tersebut. Metode ini cocok untuk peramalan Jangka pendek dan jangka menen Gah.1 Single Moving Average.2 Single Exponential Smothing.2 Teknik Exponencial causal yang mengasumsikan adanya hubungan sebab akibat anatara output dan input dari suatu sistem.1 Análise Regrasi Ganda.1 Metodo kualitatif. Metodo ini digunakan dimana tidak ada modelo matematik, biasanya dikarenakan dados yang ada tidak cukup représentatif untuk meramalkan masa yang acã datang previsão a longo prazo Peramalan kualitatif menggunakan pertimbangan pendapat-pendapat para Pakar Yang Ahli atau experd di bidangnya Adapun kelebihan dari metode ini adalah Biaya Yang sangat dikeluarkan dados Murah tanpa dan Cepat diperoleh Sementara kekurangannya yaitu bersifat subyektif sehingga seringkali dikatakan kurang ilmiah. Salah satu pendekatan peramalan dalam metode ini adalah Teknik Delphi dimana menggabungkan dan Merata-ratakan pendapat fórum dalam Suatu para Pakar Yang dibentuk untuk memberikan estimasi Suatu Hasil permasalahan di masa yang acã datang Misalnya berapa estimasi pelanggan Yang dapat diperol Eh dengan realisasi teknologi 3G. Metodo kualitatif biasanya tidak menggunakan perhitungan matematis ataupun perhitungan secara ini cukup dengan tanggapan atau buah pikiran dari orang orang yang cuku mengenai keadaan yang akan diramalakan.1 Metode Juri Opinião.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 Tingkat dari Suatu permintaan.2 Buatlah diagrama pencar Lote Data. Misalnya memplot Demanda versus waktu, demanda dimana sebagai ordat Y dan waktu sebagai eixo X.3 modelo de memória peramalan yang tepat. Melihat dari kecenderungan dados pada diagrama pencar, maka dapat dipilih beberapa modelo peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut.4 Lakukan Peramalan.5 Hitung kesalahan Erro de previsão ramalan. Keakuratan suatu mod El peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai dados yang sebenarnya Perbedaan atau selisih antara nilai aktual dan nilai ramalan disebut sebagai kesalahan ramalan previsão erro atau deviasi yang dinyatakan dalam. Dimana Y t Nilai dados aktual pada periode tY t Nilai hasil peramalan pada periode Tt Periode peramalan. Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE Soma de Erros Quadrados dan Estimasi Standar Erro VER Padrão Erro Estimated. Pilih Metode Peramalan dengan kesalahan yang terkecil. Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu F, Maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah pola dados menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola dados sebenarnya.2 3 Metode Peramalan. Salah satu cara untuk mengklasifikasikan permasalahan pada peramalan adalah mempertimbangkan skala waktu peramalanya yaitu seberapa jauh rentang w Aktu data yang ada untuk diramalkan Terdapat tiga kategori waktu yaitu jangka pendek minggu bulan, menengah bulan tahun, dan jangka panjang tahun dekade Tabel berikut ini menunjukkan tipe-tipe keputusan berdasarkan jangka waktu peramalannya. Tabel 2 3 Rentang Waktu dalam Peramalan.2 3 1 Jenis - Jenis Metode Peramalan. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertútuo metode mana yang digunakan tergantung dari dados de informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain.1 Série de tempo atau Deret Waktu. Analisis série de tempo merupakan hubungan Antara variavel yang dicari dependente dengan variabel yang mempengaruhi-nya variável independente, yang dikaitkan dengan waktu seperti mingguan, bulan, triwulan, catur wulan, semanário atau tahun. Dalam analisis séries temporais yang menjadi variavel yang dicari adalah waktu. Metodas peramalan ini terdiri dari. A Metode Smoting, merupakan, jenis, peramalan, jangka, pendek, seperti, perenca ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Metoda Box Jenkins untuk jangka pendek maupun jangka panjang metode ini merupakan garis tendência untuk persamaan matematis.2 Métodos causais 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 Metodo regressar a dan kolerasi, merupakan metodo yang digunakan bik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan teknik menos quadrados yang dianalisis secara statis. b Modelo de entrada de saída, merupakan metodo yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk m Enyusun tendência ekonomi jangka panjang. c Modelo ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Berikut in akan dijabarkan cara melakukan peramalan dengan menggunakan modelo Time Series Análise yang terdiri dari beberapa modelo Adapt asumsi dasar dalam menggunakan modelo deret waktu ini adalah pola Dados Modelo de análise, 4 modelo de média móvel, 5 modelo de suavização exponencial.2 4 1 Modelo Konstan Constante Forecasting. Persamaan garis yang Menggambarkan, pola, konstan, adalah. Y, dimana, konstanta. Untuk, mendapatkan, nilai, maka, dodat, didekati, melanu, turunan, kuadrat, terkecilnya, menos, quadrado, terhadap, sebagai, berikut.2 4 2 Modelo Siklis Musiman. Untuk pola dados yang bersifat siklis atau musiman persas, garis yang mewakili dapat Didekati dengan fungsi trigonometri, yaitu. Dimana n adala jumlah periode peramalan. Jumlah Kuadrat Kesalahan Terkecil didefinisikan sebagai.2 4 3 Modelo Regresi Linier Linier Previsão. Persamaan garis yang mendekati bentuk dados linier adalah. Konstanta a dan b dizentukan dari data mentah berdasarkan Kriteria Kuadrat Terkecil critério menos quadrado Perhitungannya sebagai berikut dados de identidade de dados diwakili dengan Y i, Ti, dimana Y 1 adalah permintaan aktual di saat ti dimana i 1,2 n.2 4 4 Modelo Rata-Rata Bergerak Movendo Média. Metodo rata-rata bergerak banyak digunakan untuk menentukan tendência dari suatu deret waktu Dengan menggunakan metode rata-rata bergerak ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Dari n periode terakhir Terdapat tiga macam modelo rata-rata bergerak, yaitu.2 4 4 1 Simple Moving A Verage. Simple Moving Average SMA t.2 4 4 2 Média Móvel Centrada. Perbedaan utama antara Média Móvel Simples Média Mínima Centrada Média Móvel média e média de média móvel Média, tamanho médio, tamanho médio, tamanho reduzido, tamanho do ficheiro, tamanho do ficheiro, tamanho do ficheiro, tamanho do ficheiro, tamanho do ficheiro, tamanho do ficheiro, tamanho do ficheiro, tamanho do ficheiro, Dados seudonja Didefinisikan sebagai berikut. Dimana Y t adala nilai tengah dari intervalo L dados obtidos L-1 2 observasi merupakan dados sebelum dan sesudahnya Cód. Misto CMA 5 dias, maka Y t Y 5 dias de intervalo de tempo Y 3 dias de semana Y 4,2 4 4 3 Ponderado Moving Average. Formula untuk Média Móvel Ponderada WMAt.2 4 5 Pelicinan Exponential Exponential Smoothing. Dalam modelo rata-rata bergerak Média Mínima Média Mínima Média Mínima Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Média Moving Average Um método para digerir o metodo Exponential Smoothing agar kelemahan tersebut dapat diatasi didasarkan pada alasan sebagai berikut. Metodo exponencial suavização mempertimbangkan bobot data-data sebelumnya dengan estimar menos de 1 diafragma 1 dihitung sebagai. Dimana um desordem konstanta pelicinan dalam intervalo 0 um 1 Rumus ini dados bahwa memperlihatkan Yang lalu memiliki bobot Lebih kecil dados dibandingkan dengan Yang terbaru Rumus tersebut dapat disederhanakan sebagai berikut. Dengan Nilai Y 1 untuk inisial ramalan didekati dengan Nilai rata-ratanya. Perlu diperhatikan bahwa penetapan Nilai konstanta memiliki andil yang penting dalam Menghasilkan Hasil ramalan yang andal Modelo Exponential Smoothing digunakan untuk peramalan jangka pendek. permisi pak, saya pernah menulis tentang fungsi autocorrelação untuk penentuan pola dados séries temporais apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari Dados de pola série de tempo selain fungsi autocorrelação ya pak terima kasih. Suatu analise ekonomi dan kegiatan usaha perusahaan yang menitikberatkan pada mengkaji situao dan kondisi yang berlaku sekarang maupun yang telah lalu, dan melihat pengaruhnya pada situao dan kondisi di masa yang akan mendatang, membutuhkan suatu teknis dan metode Analisis peramalan Peramalan previsão ialah kegiatan untuk memperkirakan apa yang acã terjadi di masa acã datang. Peramalan menjadi penting sebab situasi Dan Yang kondisi berkaitan dengan ekonomi dan kegiatan usaha dihadapkan pada. Meningkatnya kompleksitas organisasi. Meningkatnya ukuran-ukuran keberhasilan organisasi. Perubahan Lingkungan Yang sangat cepat. Kegunaan dari peramalan ialah acã 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 dan metode secara benar Ketepatan dalam melakukan peramalan acã menunjang perencanaan Yang ditetapkan. A Jenis-Jenis PERAMALAN. Peramalan dilihat dari SIFAT penyusunannya terbagi ATAS dua macam, yaitu. Peramalan kualitatif bersifat subyektif dan didasarkan ATAS perasaan atau intuisi dari utan Yang menyusunnya Dalam hal ini Pandangan, atau, juízo, orang, yang, menyusunnya, sangat, menentukan, baik, tidaknya, hasil, ramalan, tersebut.2, Peramalan, Kuantitatif. Peramalan, kuantitatif, didasarkan, atas, data, historis yang, relevan di masa lalu, mengikuti, pendekatan, statistika, formal, pendekatan, yang, sistematis, yang, meminimumkan, kesalahan, error, perama Lan. Dalam peramalan kuantitatif, memerlukan tiga kondisi yaitu. a Adanya informasi masa lalu. b Informações sobre este ficheiro Proporções em tempo real de bahwa pola de massa lalu dapat berkelanjutan de massa yang akan datang. B JENIS POLA DATA. Jenis dados pola dilihat dalam Gambar sbb. 1 Pola dados horizontal menunjukan bahwa dados nilai dados de sekitar nilai rata-rata stasioner terhadap nilai rata-ratanya. 2 Pola dados musiman menunjukan bahwa dados nilai dipingaruhi oleh faktor musiman harian, mingguan, bulanan, semesteran, tahunan. 3 dados de Pola dados de meninjukan bahwa dados de nilai dados de fluxo de dados fluidos de dalam jangka panjang. 4 Pola data tendência menunjukan bahwa nilai data terjadi kenaikan atau penurunan dalam jangka panjang. C TAHAPAN PERAMALAN. Tahapan peramalan yang baik meliputi 3 hal. a Menganalisis Data Masa Lalu. Tahap ini berguna untuk mengetahui pola dados yang tepat de masa lalu Analisação dilakukan dengan cara Membuat tabulasi kemudian mem-plot-kan dados para mengetahui pola data. b Metade. Tahap Metoda. Tahap ini ialah menetapkan metodo peramalan yang baik metodo yang baik ialah metode yang menghasilkan penyimpangan terkecil. c Memproyeksikan Data. Tahap ini ialah memproyeksikan dados massa lalu dengan menggunakan metode Terpilih dan mempertimbangkan adanya faktor-faktor perubahan. D MODELO DAN DASAR-DASAR PERAMALAN. Dalam Peramalan Kuantitatif, dikenal dua modelo de dados yaitu.1 Modelo deret berkala série de tempo.2 Modelo kausal eksplanantoris regresi. 1 Modelo Deret Berkala. Model Deret berkala bertujuan menemukan pola dalam Deret Historis dados, os dados mengeksplorasi kemudian Historis tersebut untuk diekstrapolasi ke masa yang akan datang Peramalan dengan modelo Deret berkala memperlakukan sistem sebagai Suatu kotak hitam caixa preta dan tidak ada upaya untuk menemukan faktor yang berpengaruh pada perilaku sistem tersebut Sistem dianggap sebagai Suatu proses bangkitan processo gerador yang tidak diketahui mekanismenya. Coba hitung dengan Nilai taksiran 8, 9, 10, 11, 12 kemudian hitung MAPE yang paling kecil diantara ke enam Nilai taksiran Yang dibuat terkecil Nilai taksiran dengan MAPE yang ialah Nilai ramalan yang paling tepat. F METODE PEMULUSAN SMOOTHING. Apabila Suatu séries temporais berkala modelo Deret ditunjukan Suatu proses konstan yang mengandung, maka Nilai tengah sangat akan tendência kesalahan aleatória bermanfaat sebagai Nilai ramalan di masa yang akan datang Akan tetapi apabila Deret berkala mengandung kecenderungan 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 suavização Bergerak akan Lebih baik dibandingkan dengan Nilai tengah. Klasifikasi metode pemulusan ialah sebagai berikut. Metode pemulusan Eksponensial. Metode Rata-rata Tunggal. Metode Rato-rata Bergerak Ganda. Metodo Rato-rata Bergerak Lainnya.1 Metodo Rato-rata Bergerak Tunggal Única média móvel SMA. SMA merupakan suatu cara untuk mengubah pengaruh dados massa lalu terhadap nilai seh sebagai ramalan, dengan cara menentukan sejak awal berapa Nilai observasi masa lalu Yang acã digunakan untuk menghitung Nilai tengah Pengertian rata-rata bergerak digunakan untuk Nilai ramalan di masa mendatang, hal yang Harus ialah diperhatikan jumlah Titik dalam setiap rata-rata konstan ialah Dan Yang observasi ialah digunakan yang paling akhir.2 Metode rata - rata Bergerak Ganda Média de Movimento Duplo DMA. DMA merupakan variasi dari prosedur rata-rata bergerak yang diinginkan untuk dapat mengatasi adanya tendência yang Lebih baik, DMA selanjutnya disebut Metode rata-rata bergerak linier Dasar metode ini ialah menghitung bergerak rata-rata yang kedua, bergerak.3 sehingga disebut juga rata-rata bergerak dari rata-rata 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.