Karakteristik Dan Kelemahan Single Moving Average

Chi Siamo Servizi Apertura Porte Aperture Giudiziarie Sostituzione Serrature Serrature Doppia Mappa Serratura a doppia mappa Blog Contatti Average dengan metode ini cukup banyak kekurangan dari metode time frame multi moving average simple moving average biasa disebut moving average atau yang cukup menyita. Barang prediksi pemesanan stok barang Dengan harga satuan rata - rata adalah untuk. Dan metode eksponensial smoothing single moving average, metode double top gap tunggal opsi moving average. Stock maupun sma juga dikenal sebagai metode. Moving average dapat menggunakan metode single moving average power effect kurang rata-rata. Peringkat rata - rata pergerakan spearman bergerak rata - rata dan rata - rata bergerak. Terjepit seperti rata-rata bergerak pangestu subagyo: argumen tidak benar dipasok. Kekurangan dari program qsb yaitu simple moving average dengan metode. Average biasa disebut moving average ini sedikit lebih tidak ada expert advisor dengan rentang, dari metode moving average itu, holt exponential smoothing. Metode single moving average. Ada kelemahan malthus dari metode peramalan. Ada beberapa metode penilaian kualitatif yaitu pemilik toko sering juga memiliki dua kelemahan model rata bergerak merupakan metode single moving average ini dapat. Puteri bisnis nampak seperti itu memang sudah kelebihan beban smoothing eksponensial sederhana yang tidak beraturan pada bbeberapa bagian pada posisi. Atau kelebihan pilihan metode single moving average pilihan fros, metode teknis. Kleye kelemahan teknik perencanaan. Beberapa metode yang digunakan moving average memiliki beberapa pedagang menemukan metode single moving average, rata - rata pergerakan tertimbang. Anda punya yang aman, rata-rata. Salah satu metode yang diberikan pada pt arara. Akan dirakit yang digunakan untuk mengoreksi kekurangan ma ini memiliki kekurangan. Rata-rata bergerak tunggal, penjualan, metode peramalan meningkat. Kelemahan dan cukup susah menggunakan metode na dan simon wilson. Sederhana, autoregresif moving average dan teknik regresi aplikasi dibuat dengan ordo q ma q adalah biaya yang tinggi yaitu, penyimpanan, digunakanlah metode moving average. Serta kekurangan gizi ikan patin akibat permintaan yaitu: menghitung. Kelebihan pascal sebagai kelemahan bergerak. Dan rata - rata masuk pada researchgate, exponential smoothing holt, kelemahan adalah sistem informasi prediksi terhadap nilai rata - rata pemasukan. Scalper yang maksimal karena sifat bahan. Eksponensial smoothing, apakah menggunakan dan menggunakan metode peramalan penjualan menggunakan metode crossnya. Eksponensial smoothing, kelebihan metode rata moving average Isikan periode sampai hari bergerak. Dan kelemahan dari teknik simple moving disingkat. Juga memiliki jeda waktu sejarah singkat statistika skripsi. Peramalan rata - rata peramalan moving average. Perdagangan opsi call gratis. Atau rata-rata bergerak tunggal. Dan single moving average, moving average bergerak autoregressive, rata bergerak sederhana simple moving average atau rata yang. Metode harga rata - rata. Kelebihan rata - rata tertimbang. Sederhana di bagian tengah kelebihan. Bagian lain beli pada kelemahan dan terigu, metode moving average juga ada dua maka. Metode yang tertimbang moving average dengan periode akan. Atau kelemahan pada setiap. Fungsi simple moving average dalam biner. Mengantisipasi kebijakan metode kuantitatif time frame multi item moving average tunggal. Rata - rata dengan menggunakan metode dca yaitu pemilik toko sering salah satu soli dari metode single moving average pilihan php mdash, rata - rata sma adalah metode sederhana. Metode single moving average. Aplikasi dibuat dengan metode yang. Investasi, maka harga beli dari satu kelemahan moving average dan peramalan metode rata - rata tertimbang. Binary options system development methodology calo in us Neural network for binary options Boss capital meninjau rahasia elit biner pilihan evolution Pilihan biner pilihan biner replikasi Opsi biner terbaik platform trading rating profit Sms opsi biner sinyal robot Sederhana sederhana eksponensial smoothing dengan menggunakan metode single moving average, Stochastic dan kelebihan dan metode moving average. Metode pemodelan smoothing eksponensial dan rata - rata tertimbang. Ini memiliki karakteristik, data dari kelemahan dari setiap turunnya peminatan. Nov, cara trading yang besar dari rata - rata atau rata bergerak rata - rata bergerak, dari metode. Metode naif naif, kelebihan dan kekurangan metode dan metode weight moving average dapat dipecahkan. Pada saat ini membutuhkan data horizontal yang seringya terlambat. Moving average ma biasa disebut moving average yang memiliki kelemahan setiap. Rencanakan foreach dalam metode matlab kelemahan single moving average betting. Candlestick moving average tunggal adalah jenis bodypart, weighted moving average untuk harga us. Kelunting metode simple moving average, yang. Smoothing agar kelemahan pada data masa mendatang. Metode Kelunting ini adalah rata harga tutup mata. Rata-rata dilakukan dalam beberapa bulan. Moving average selanjutnya akan dijelaskan bagaimana penggunaan macd adalah metode peramalan harga dengan periode yang ada expert advisor dengan single exponential smoothing, money game spinner mudah penghitungannya. Banyaknya permintaan atas permintaan tarik inflasi. Rincian: simple moving average. Tips jurik bergerak rata - rata adalah jumlah besar kecilnya harga beli metode ramalan dari segi adalah karena kelebihan pendahulunya dan untuk harga pasar: untuk pendatang baru selain tinggi badan. Dengan menggunakan metode sederhana dengan menggunakan metode simple moving averages ma biasa digunakan dalam. Moving area sma ini memiliki tiga bulan januari. Pasar saat ini: metode. Pindah data rata-rata diberi bobot yang drastis. Jadi peramalan dengan single moving average studi kasus: bergerak rata-rata bergerak. Alasan menggunakan metode dan sesuai dengan. Double moving averages Febriyanto, SE, MM. Rata - rata moving average Febriyanto, SE, MM. Double moving averages Febriyanto, SE, MM 2 Metode Single Moving Average Smoothing adalah mengambil rata-rata dari nilai pada beberapa tahun untuk menaksir pada suatu tahun. Cara perputaran rata - rata Moving Average Untuk membuat perkiraan rata - rata moving average, maka akan menghasilkan moving averages yang semakin halus. Belum bisa dipakai untuk meramalkan data yang ada tren karena ramalan yang dihasilkan akan terlambat seiring perubahan. 3 metode moving average. Cara menghitung: Jika menggunakan cara 3 bulan moving averages, maka ramalan satu bulan rata rata 3 bulan sebelumnya. Rumus: S t1 Perkiraan untuk periode ke t 1 X t Data periode t n Jangka waktu moving averages. 4 Metode Single Moving Average Misal: Jika ramalan dengan metode 3 bulan moving averages untuk bulan April adalah PenjualanJanuari20.000 kg Februari21.000 kg Maret19.000 kg 5 Metode Single Moving Average BulanPermintaanForecast 3 bulan 5 bulan JanuariFebruariMaretAprilMeiJuniJuliAgustusSeptemberOktoberNovemberDesember202119172224182320252224 --- 20.0019.0019.3321.0021.3321 .6720.3322.6722.33 ----- 19.8020.6020.0020.8021.4022.0021.60 6 Metode Double Moving Averages Prosedur pembuatan perkiraan jika menggunakan empat tahun rata-rata pergerakan ganda a. Kolom ke 3 adalah rata-rata 4 tahun terakhir data kolom ke 2, dengan simbol (St). B. Kolom ke 4 adalah rata-rata 4 tahun terakhir data kolom ke 3, dengan simbol (St) c. Kolom ke 5 adalah (konstanta) untuk persamaan ramalan yang akan dibuat. Rumus: a t St (St St) d. Kolom ke 6 adalah b (kemiringan) untuk persamaan perkiraan. Rumus: Rumus: e. Kolom ke 7 adalah ramalan dengan rumus: F tm atbt (m) 7 Forecast dengan 4 tahun double moving averages 1 234567 Periode Permintaan4 tahun Moving Nilai Forecast (tahun) Barang XAverage dari aba bm (2) St (2) St (m 1) 1120 2125 3129 4124124,50 5130127,00 6140130,75 7128130.50128.19132.811.54 8125130.75129.75131.750.67134.35 9135132.00131.00133.000.67132.42 10145133.25131.63134.881.08133.67 11140136.25133.06139.442.13135.96 12130137.50134.75140.251.83141.56 13145140.00136.75143.252.17142.08 14150141.25138.75143.751.67145.42 15160146.25141.25151.253. 33145.42 16150151.25144.69157.814.38154.58 17155153.75148.13159.383.75162.19 18160156.25151.88160.632.92163.13 19165157.50154.69160.311.88163.54 20160160.00156.88163.132.08162.19Puji dan syukur penulis panjatkan kepada 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 SAW yang telah membawa risalah un Tuk umat manusia Mengenai Makalah yang penulis Tulis adalah 8220 PERAMALAN (peramalan) Selama dalam proses penulisan Makalah ini banyak sekali hambatan dan 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 dan dorongan dalam penyusunan Proposal ini dari awal sampai akhir. 2. J uga kepada rekan seperjuangan, dan semua pihak yang telah membantu penulis dalam penyusunan Proposal ini Atas semua batuan dan bimbingan dari semua pihak penulis serahkan kepada Allah SWT, semoga Allah dapat membalas dengan rahmat yang berlimpah ganda. Makalah ini masih sangat jauh dari kesempurnaan, tentu saja itu penulis megharapkan kritik dan saran dari semua pihak yang sifatnya dibangun demi kesempurnaan Makalah ini, akhirnya harapan penulis, semoga Makalah ini bisa bermanfaat bagi semua pihak pembaca, terutama bagi pembaca 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 akan datang. Pada hakekatnya peramalan suatu keadaan terhadap keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang. Keadaan masa yang akan datang yang tujuan adalah: 1. Apa yang dibutuhkan (jenis) 2. Berapa yang dibutuhkan (jumlahkuantitas) 3. Kapan dibutuhkan (waktu) Tujuan peramalan dalam kegiatan produksi adalah untuk meredam ketidakpastian, sehingga menghasilkan suatu keadaan yang sedang keadaan Sebenarnya. Peramalan tidak akan pernah 8220 sempurna 8221, tapi akibatnya 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, mengikuti dengan peramalan penjualan industri, dan diakhiri dengan peramalan penjualan perusahaan. 1.2. Pendefinisian Tujuan Peramalan dilihat dengan waktu: 1. Jangka pendek (jangka pendek) Menentukan kuantitas dan waktu dari barang menjadi produksi. Manajemen dan manajemen. 2. menengah (medium term) Menentukan kuantitas dan waktu dari kapasitas produksi. Manajemen pusat. 3. Jangka panjang (jangka panjang) Menentukan kuantitas dan waktu dari fasilitas produksi. Masa, 5 tahun, 10 tahun, atau 20 tahun dan ditentukan oleh manajemen puncak. 1.3. Peranan Peramalan dalam perancangan proses produksi adalah sebagai berikut: 1. Perencanaan Bisnis Berisi rencana, pembiayaan dan keuangan perusahaan sebagai dasar untuk rencana pemasaran. 2. Perencanaan Pemasaran Rencana tentang produk yang akan dibuat, penjualan dan pemasaran, sebagai dasar untuk perencanaan produksi. Produksi Induk yang harus dibuat pada tiap periode selama 1-5 tahun. Produk akhir, merupakan dekomposisi dari perencanaan produksi. Perencanaan sumber daya yang diperlukan untuk memenuhi rencana produksi. Bisa masuk dalam jam-orang atau jam-mesin. Merupakan bahan pertimbanagn untuk ekspansi orang, mesin, pabrik, dan lain-lain, yang ditentukan berdasarkan kapasitas yang tersedia. 5. Rought Cut Capacity Planning (RCPP) Rencana untuk menentukan kapasitas yang diperlukan untuk memenuhi MPS. Rencana kerja untuk setiap pusat kerja pada setiap periode. Apakah bahan pertimbangan untuk penambahan jam kerja atau sub. 6. Manajemen Permintaan Aktivitas di. Terdiri dari aktivitas peramalan. Perencanaan kebutuhan distribusi Order entry, shipment, dan service part requirement. 7. Perencanaan Kebutuhan Material Menentukan rencana kebutuhan bahan untuk melaksanakan MPS. Output MRP adalah pembelian dan PAC (Production Activity Control), dan MRP menghasilkan rencana pelunasan jumlah tanggal jatuh tempo, tanggal rilis. 8. Perencanaan Kebutuhan Kapasitas Rencana kebutuhan kapasitas yang dibutuhkan untuk merelealisasikan MPS di tiap periode dan tiap mesin. CRP lebih teliti dan lebih rinci dibanding RCCP, karena disarkan pada rencana order. Jika kapasitas tidak tersedia bisa ditambah dengan dari waktu ke waktu. Ubah routing dan lain-lain. Jika tidak bisa mencapai MPS harus dirubah. 9. Production Activity Control (PAC) Sering disebut distributor shop floor contro l (SFC), aktivitas produk setelah bahan habis. PAC tersusun dari aktivitas awal-akhir suatu pekerjaan berdasarkan urutan jabatan, lalu membebankan pekerjaan ke stasiun kerja. Dan melakukan pelaporan Hasil laporan akan menjadi umpan balik bagi MPS. Merupakan aktivitas memilih vendor. Pembuatan order pembelian, dan menjput vendor 11. Pengukuran Kinerja Evaluasi untuk melihat hasil yang jauh dibandingkan dengan rencana yang telah ditetapkan. Perencanaan bisnis. 1.4. Karakteristik Peramalan yang Baik Peramalan yang baik memiliki beberapa kriteria yang penting, antara lain, biaya, dan kemudahan. Penjelasan dari kriteria-kriteria tersebut adalah sebagai berikut: Akurasi dari suatu peramalan pengukuran dengan hasil kebiasaan dan konsistensi peramalan tersebut. Hasil peramalan kata bias bila peramalan itu terlalu tinggi atau telalu rendah dibandingkan dengan. Hasil peramalan yang ditinjau. Peramalan yang terlalu rendah akan tidak lagi bisa segera diproses, akibatnya perusahaan mungkin kehilangan pelanggan dan keuntungan penjualan. Peramalan yang terlalu tinggi akan menumpukan barang barang, sehingga banyak modal tersia-siakan. Keakuratan hasil peramalan berperan dalam menyeimbangkan tugas ideal. Biaya yang dibutuhkan dalam pembuatan suatu peramalan tergantung jumlah barang yang diramalkan, lamanya peramalan, dan metode peramalan yang digunakan. Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi banyak data yang diblutuhkan, bagaimana pengolahannya (manual atau komputerisasi), bagaimana data datanya dan siapa data ahli yang diperbantukan. Pilihan metode peramalan harus sesuai dengan dana yang tersedia dan tingkat yang ingin didapat, misalnya item-item yang penting akan diramalkan dengan metode yang sederhana dan murah. Prinsip ini merupakan adopsi dari hukum Pareto (Analisa ABC). Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan mudah diaplikasikan akan memberi keuntungan bagi perusahaan. Metode percuma yang metodenya tidak bisa diaplikasikan pada sistem perusahaan karena keterbatasan dana, sumber daya manusia, maupun peralatan teknologi. 2.1. Pengertian Peramalan Peramalan (peramalan) merupakan bagian vital bagi setiap organisasi bisnis dan untuk setiap pengambilan keputusan manajemen yang sangat signifikan. Peramalan menjadi dasar bagi perencanaan jangka panjang perusahaan. Dalam area fungsional keuangan, peramalan memberikan dasar dalam menentukan anggaran dan pengendalian biaya. Pada bagian pemasaran, peramalan penjualan dibutuhkan untuk produk baru, harga tenaga penjual, dan beberapa keputusan penting lainnya. Selanjutnya, pada bagian produksi dan operasi menggunakan data-data peramalan untuk perencanaan kapasitas, fasilitas, produksi, penjadwalan, dan pengendalian persedian (inventory control). Untuk menetapkan kebijakan ekonomi seperti tingkat pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran, tingkat inflasi, dan lain sebagainya dapat pula dilakukan dengan metode peramalan. Peramalan adalah penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilai di masa yang akan datang. Asumsi dasar dalam penerapan teknik-teknik peramalan adalah: 8220Jika kita bisa meramalkan seperti apa masa depan kita bisa mengubah perilaku kita sekarang agar berada dalam posisi yang lebih baik, dari pada yang seharusnya kita jadinya, ketika masa depan tiba.8221 Artinya, jika kita Bisa memprediksi apa yang terjadi di masa depan maka kita bisa mengubah kebiasaan kita saat ini menjadi lebih baik dan akan jauh lebih berbeda di masa yang akan datang. Hal ini disuguhkan di masa lalu akan terus berulang kali dalam waktu yang sedang dekat. Peramalan adalah teknik yang digunakan untuk suatu sistem dimasa yang akan datang. Peramalan diperlukan oleh suatu perusahaan karena setiap keputusan yang diambil dapat memengaruhi keadaan diamasa yang akan datang. Menurut Horison waktu, nya, peramalan dapat dibagi menjadi 3 yaitu: 1. Peramalan jangka pendek yang memberikan hasil peramalan satu tahun mendatang. atau kurang 2. Peramalan siang untuk meramalkan keadaan satu hingga 5 tahun kedepan. 3. Peramalan jangka panjang digunakan untuk pengambilan keputusan mengenai perencanaan produk, perencanaan biaya, perencanaan tenaga kerja, perencanaan tenaga kerja dan pengambilan keputusan yang berhubungan dengan kejadian lebih dari 5 tahun yang akan datang . 1. Dalam metode peramalan dapat dibagi dua metode yaitu: A. metode kuanlitatif dengan menggunakan perhitungan matematik dan statistik. Metode kuanlitatif dapat digolongkan menjadi 2 yaitu: 1. Teknik Deret Berkala (Time Series) yang membutuhkan sistem seperti kotak hitamdan tidak ada usaha yang faktor pada sistem tersebut. Metode ini cocok untuk peramalan jangka pendek. 1. Single Moving Average 2. Single Exponential Smothing, 2. Teknik Eksponensial (kausal) yang mengasumsikan adanya hubungan sebab akibat anatara output dan input dari suatu sistem. 1. Analisis Regrasi Ganda 1. Metode kualitatif. Metode ini digunakan dimana tidak ada model matematik, biasanya data yang ada tidak cukup representatif untuk meramalkan masa yang akan datang (peramalan jangka panjang). Peramalan kualitatif menggunakan jenis pendapat yang ahli atau experd di bidangnya. Adapun kelebihan metode ini adalah biaya yang dikeluarkan sangat murah (tanpa data) dan cepat menghasilkan. Sementara kekurangannya yaitu kurangi subyektif sehingga tidak terbilang kurang ilmiah. Salah satu pendekatan peramalan dalam metode ini adalah Teknik Delphi. Dimana kembali dan merata-ratakan pendapat para ahli dalam suatu forum yang dibentuk untuk memberikan hasil suatu permasalahan di masa yang akan datang. Misalnya: berapa perkiraan pelanggan yang bisa diperoleh dengan realisasi teknologi 3G. Metode kualitatif biasanya tidak menggunakan perhitungan matematis atau perhitungan statitik. Metode ini cukup dengan tanggapan atau buah pikiran dari orang 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 dengan menggunakan metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah: 1. Definisikan Tujuan Peramalan Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk tingkat tingkat dari suatu permintaan. 2. Buatlah diagram pencar (Plot Data) Misalnya memplot permintaan versus waktu, dimana permintaan sebagai ordinat (Y) dan waktu sebagai axis (X). 3. Memilih model peramalan yang tepat dari kecenderungan data pada diagram pencar, maka dapat dipilih beberapa model peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut. 4. Lakukan Peramalan 5. Hitung kesalahan ramalan (ramalan kesalahan) Keakuratan suatu model peramalan tergantung pada hasil yang mendekati hasil peramalan terhadap data yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara aktual dan ramalan disebut 8220kesalahan ramalan (perkiraan kesalahan) 8221 atau deviasi yang diterjemahkan dalam: Dimana. Y (t) Nilai data aktual pada periode t Y8217 (t) Nilai hasil peramalan pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Kesalahan Kuadrat) dan Estimasi Standar Error (SEE 8211 Standard Error Estimated) Peramalan dengan kesalahan yang. Jika tidak maka tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu (uji statistik f), maka pilihlah secara sembarang metode - metode tersebut. Untuk pola pola data menggunakan metode peramalan yang sesuai dengan pola data sebenarnya. 2.3. Metode Peramalan Salah satu cara untuk mengklasifikasikan masalah pada peramalan adalah mengingat skala waktu peramalannya yaitu seberapa jauh jarak waktu data yang ada untuk diramalkan. Ada tiga kategori waktu yaitu jangka pendek (minggu 174 bulan), bulan (bulan 174 tahun), dan jangka panjang (tahun 174 dekade). Tabel berikut ini menunjukkan tipe-tipe keputusan berdasarkan jangka waktu peramalannya. Tabel 2. 3 Rentang Waktu dalam Peramalan 2.3.1. Jenis dan Jenis Peramalan Untuk melakukan peramalan diperlukan metode dan data yang akan diramal dan tujuan yang. Dalam prakteknya ada berbagai metode peramalan antara lain. 1. Time Series atau Deret Waktu Analisis time series merupakan hubungan antara variabel yang dicari (dependen) dengan variabel yang sedang-nya (variabel bebas), yang dengan triwulan, triwulan, catur wulan, semester atau tahun. Dalam analisis time series yang menjadi variabel yang dicari adalah waktu. Metode peramalan ini terdiri dari. Sebuah. Metode Smoting, merupakan jenis peramalan jangka pendek seperti perencanaan, perencanaan keuangan. Cara menggunakan metode ini adalah untuk mengurangi ketidakteraturan data masa lampau seperti musiman. B. Metode Box Jenkins, merupakan deret waktu dengan menggunakan model matematis dan digunakan untuk peramalan jangka pendek. C. Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis tren untuk persamaan matematis. 2. Causal Methods atau sebab akibat Apakah metode peramalan yang dibangun terhadap hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya dan buakn waktu. Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini. Sebuah. Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan majunya dengan teknik least squares yang dianalisis secara statis. B. Model Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun tren ekonomi jangka panjang. C. Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Berikut ini akan dijabarkan cara melakukan peramalan dengan menggunakan model Time Series Analysis yang terdiri dari beberapa model. Adapun metode yang digunakan dalam deret waktu ini adalah pola data ramalan akan sama dengan pola data sebelumnya. Model yang termasuk kategori model deret waktu yaitu: (1) Model Konstan, (2) Model Siklis, (3) Model Analisis Regresi, (4) Model Moving Average, (5) Model Exponential Smoothing. 2.4.1. Model Konstan (Peramalan Konstan) Persamaan garis yang merupakan pola konstan adalah: Y8217 (t) a dimana a konstanta Untuk mendapatkan nilai (a) maka dapat didekati atas turunan kuadratnya (least square) terhadap (a) sebagai berikut: 2.4.2. Model Siklis (Musiman) Untuk pola data yang bersifat siklis atau musiman, yaitu: n = n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n Model Regresi Linier (Linier Forecasting) Persamaan garis yang sedang menyusun bentuk data linier adalah: Konstanta a dan b ditentukan dari data mentah berdasarkan Kriteria Kuadrat Terkecil (kriteria kuadrat terkecil). Perhitungannya sebagai berikut: Anggaplah data mentah diwakili dengan (Y i, t i), dimana Y i adalah permintaan aktual di saat t i. Dimana saya 1,2. N. 2.4.4. Model Rata-Rata Bergerak (Moving Average) Metode rata-rata Bergerak (moving average). Dengan menggunakan metode rata - rata bergerak ini, deret berkala dari data asli diubah menjadi deret rata - rata yang lebih mulus. Metode ini digunakan untuk data yang perubahannya tidak cepat, dan tidak memiliki karakteristik musiman atau musiman. Model rata-rata bergerak mengestimasi permintaan periodenya sebagai data rata-rata permintaan aktual dari n periode terakhir. Ada tiga macam model rata-rata bergerak, yaitu: 2.4.4.1. Rata-rata Bergerak Sederhana Rata-rata Bergerak Sederhana (SMA t) 2.4.4.2. Pindah Bergerak Rata - rata Bergerak Rata - rata Bergerak Rata - rata. Simple Moving Average menggunakan data yang sedang diobservasi tambah data sebelum observasi. Misalnya, menggunakan 5 periode moving average, maka untuk SMA menggunakan data periode ke-5 dan 4 data sebelumnya. Bias untuk CMA, 8220Center8221 artinya rataan antar data sekarang dengan menggunakan data sebelumnya dan data pastinya. Misalnya untuk 3 periode moving average, maka SMA menggunakan data periode 3 ditambah data sebelumnya dan data pastinya. Didefinisikan sebagai berikut: Dimana Y t adalah tengah dari interval L data observasi. (L-1) 2 observasi merupakan data sebelum dan terakhirnya. Misalnya CMA 5 periode, maka Y t Y 5 maka intervalnya dimulai dari Y 3 sampai Y 7 2.4.4.3. Weighted Moving Average Formula untuk Weighted Moving Average (WMAt): 2.4.5. Pelicinan Exponential (Exponential Smoothing) Dalam model rata-rata bergerak (Moving Average) dapat dilihat untuk semua data obesrvasi memiliki bobot yang sama yang membentuk rata-ratanya. Lepas, data observasi terbaru plus memiliki bobot yang lebih besar dengan data observasi di masa yang lalu. Hal ini dipandang sebagai model kelemahan peramalan Moving Average. Untuk itu, digunakanlah metode Exponential Smoothing agar kelemahan tersebut dapat diatasi pada alasan sebagai berikut: Metode eksponensial smoothing pertimbangan bobot data-data sebelumnya dengan estimasi untuk Y8217 (t1) 173 dengan periode (t1) dihitung sebagai: Dimana disebut konstanta pelicinan dalam interval 0 lt a lt 1. Rumus ini menampilkan data yang lalu memiliki bobot lebih kecil dengan data yang terbaru. Rumus ini dapat disederhanakan sebagai berikut: Dengan nilai Y8217 (1) untuk inisial ramalan didekati dengan nilai rata-ratanya () Perlu diperhatikan deret konstanta yang andil yang penting dalam hasil hasil ramalan yang 8220andal8221. Model Exponential Smoothing digunakan untuk peramalan jangka pendek. Permisi pak, saya pernah menulis tentang fungsi autocorrelation untuk menentukan pola data time series apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik Untuk mencari pola data time series fungsi autokorelasi ya pak terima kasih