Metode Exponential Glättung Glättung Adalah Mengambil Rata Rata Dari Nilai Pada Beberapa Periode Untuk Menakenir Nilai Pada Suatu Periode Pangestu Subagyo, 1986 3 Exponentielle Glättung Adalah Suatu Metode Peramalan Rata-Rata Bergerak Yang Melakukan Pembobotan Menurun Secara Exponential Terhadap Nilai Nilai Beobachtungen Yang Lebih Tua Makridakis, 1993 79 Metode explodierende Glättung merupakan pengembangan dari metode gleitender Durchschnitt Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan Daten baru.1 Metode Single Exponential Glättung Metode einzigen exponentiellen Glättung merupakan perkembangan dari metode gleitenden Durchschnitt sederhana, Yang mula mula dengan rumus sebagai berikut 1 1 1 2 dan 1 3 1 4 Perbedaan antara St 1 dan St adalah sebgai berkut ein Pada St 1 terdapat sedangkan pada St tidak terdapat b Pada St terdapat sedangkan pada St 1 tidak terdapat Pangestu Subagyo, 1986 18 Dengan melihat hubungan di atas maka kalau Nilai St sudah diketahui Maka nilai St 1 dapat dicari berdasarkan nilai St itu. Kalau diganti dengan nilai prognose pada tahun t yaitu St maka persamaan diubah menjadi 1 5 bisa diubah menjadi 1 6 Di dalam metode Exponential smothing nilai diganti dengan sehingga rumus prognose menjadi St 1 Xt 1 St 1 7 Pangestu Subagyo, 1986 19 Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan Tabelle di bawah ini Tabelle I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Exponential Glättung Nein Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Sumber Pangestu subagyo, 1986 21.Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut S7 X6 1 S6 0,1 24 0,9 19,92 20,33 Metode Single Exponential Glättung lebih cocok digunakan untuk meramal hal hal yang fluktuasinya Secara random tidak teratur.2 Metode Doble Exponential Glättung Metode ini merupakan Modell linear yang dikemukakan oleh Braun Didalam merode Doble Exponential Glättung dilakukan proses Glättung dua kali, sebagai berikut S t Xt 1 S t-1 1 8 S t s t 1 1 9 Rumus Ein ini agak berbeda dengan rumus Einzelne exponentielle Glättung karena X t dapat dipakai untuk mencari S t bukan St 1 Vorhersage dilakukan dengan rumus St m bei btm 1 10 m jangka waktu prognose kedepan 1 11 1 12 Metode doppelte exponentielle Glättung ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan Daten Yang Mengalami Trend naik Agar dapat menggunakan rumus 1 8 dan 1 9 maka nilai S t-1 dan S t-1 harus tersedia tetapi pada saat t 1, nilai nilai tersebut tidak dapat tersedia Jadi nilai nilai ini harus ditentukan pada awal periode Hal ini Dilakukan dengan hanya menetapkan S t dan S t sama dengan Xt atau dengan menggunakan suatu nilai pertama sebagai nilai awal Contoh penggunaan Metode doble exponentielle glättung untuk penjualan barang X Tabelle 2 Volumen 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 Stdengan rumus 1 8 yaitu S t Xt 1- S t - 1 X1 120, karena belum cukup Daten S t dianggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus 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 secara berangkai didapat harga-harga. Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus 1 10 yaitu St m bei btm dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126 , 84 0,64 127,48 Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48.3 Metode Triple Exponential Glättung Metode ini merupakan metode prognose yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat prognose yang berfluktuasi atau mengalami Gelombang pasang surut Pangestu Subagyo, 1986 26 Prosedur pembuatan Vorhersage dengan metode ini sebagai berikut Carilah nilai dengan rumus sebagai berikut 1 13 Untuk tahun pertama nilai belum bisa dicari dengan rumus di atas , Maka boleh ditentukan dengan 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 biasanya dianggap sama dengan Daten 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 prognose dilakukan an, bt, ct adalah nilai yang telah dihitung sesuai dengan rumus di depan Contoh Penggunaan metode Triple Exponential Glättung untuk peramalan penjualan kita gunakan daten tabel 2 Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus 1 19 dengan 0,2 Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai dan maka kita harus mencari nilai an, 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 di Peroleh dengan menggunakan rumus 1 19.Exponential Glättung merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru Ia menitik-beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan yang lebih tua Dengan kata lain, observasi terbaru akan diberikan prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada Observasi yang lebih lama.1 Single Exponential Smoothing. Juga dikenal sebagai einfache exponentielle Glättung yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan Modell mengasumsikan bahwa Daten berfluktuasi di sekitar nilai bedeuten yang tetap, tanpa Trend atau pola pertumbuhan konsisten Rumus untuk einfach Exponentielle Glättung adalah sebagai berikut. dimana S t peramalan untuk periode tX t 1- Nilai aktual Zeitreihe. F t-1 peramalan pada waktu t-1 waktu sebelumnya. Konstanta perataan antara nol dan 1.2 Doppelte exponentielle Glättung. Metode ini digunakan ketika daten menunjukkan adanya trend exponentielle glättung dengan adanya trend seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode level dan trend nya Level adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai Daten pada akhir masing - Masing periode Trend adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode Rumus doppelte exponentielle Glättung adalah.3 Triple Exponential Glättung. Metode ini digunakan Ketika Daten menunjukan adanya trend Dan perilaku musiman Untuk menangani musiman, telah dikembangkan Parameter persamaan Ketiga Yang Krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, krieg, kugel, kugel, kugel, kugel, kugel, kugel, kugel, kugel, kugel, kugel, B Erikut ini. Data berbentuk Zeitreihe yang diambil sejak Januar 2008 hingga Sept. 2015, Daten ini terdiri dari 92 Pengamatan, untuk datanya dapat diambil disini Untuk bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita akan gunakan perangkat lunak evies versi 8 1. impor Daten buka Software eviews kamu , Pilih offene dateien.2 Setelah keluar jendela eviews pilih file import import aus file.3 Kemudian ambil data kamu open.4 Setelah terbuka tampilannya sebagai berikut langsung klik next, lalu finish.5 Nah sekarang workfile kita telah terbaca oleh eviews.6 Klik 2x pada variabel besuchen maka akan ditampilkan datanya pada jendela eviews.7 Untuk masuk ke pemulusan eksponensial pilih di tab proc exponentielle Glättung einzelne exponentielle Glättung.8 Kemudian setelah muncul jendela exponentielle Glättung pilih tingkat pemulusannya, misalnya double, visitsm adalah hasil estimasi, kemudian Glättung Parameter Biarkan eviews yang menentukan, kemudian ok.9 Kemudian outputnya akan ditampilkan sebagai be Rikut. Dari Ausgabe dapat kita lihat nilai Parameter Alpha sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dinyatakan dengan Formel. 2 n 1 atau n 2 -.semakin tinggi nilai yang diperoleh, maka nilai peramalan akan semakin mendekati nilai aktual. Dengan demikian nilai peramalan yang diperoleh dengan doppelte exponentielle glättung adalah sebagai berikut. Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan dengan doppelte exponentielle glättung. Untuk Hasil estimasi dengan einzelne exponentielle glättung adalah sebagai berikut, ulangi kembali proses dari langkah nomor 8 diatas, pilih einzelne exponentielle smoothing. Dari Ausgabe diatas, einzelne exponentielle Glättung memberikan nilai yang lebih baik yaitu 0,64, artinya pengamatan lebih menitikberatkan pada pengamatan yang Lebih baru daripada nilai doppelte exponentielle glättung sebesar 0,024 Semakin besar nilai mendekati 1 maka nilai peramalan yang diperoleh akan mendekati peramalan metode naiv lihat bahasannya disini, dimana titik berat pengamatan akan mendekati nilai rata-rata Daten aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, YT 1 TYT Maka nilai peramalan akan sama de Ngan peramalan metode naiv Semakin besar nilai, maka akan semakin besar pula penyesuaian yang terjadi terhadap nilai peramalan, sebaliknya semakin kecil nilai, maka akan semakin kecil pula penyesuaian yang terjadi pada nilai peramalan yang akan datang. Nilai peramalan yang diperoleh dari einzelne exponentielle glättung adalah sebagai Berikut. Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan menggunakan metode einzelne exponentielle glättung garis yang berwarna merah adalah daten setelah proses pemulusan tingkat 1, kita dapat melihat tidak banyak penyesuaian yang terjadi terhadap daten aktual. Berikut ini adalah grafik perbandingan nilai peramalan dengan metode pemulusan Eksponensial terhadap daten, dapat kita lihat bahwa nilai peramalan dengan doppeltes eksponential glättung tidak mengikuti pola dari grafik daten aktuell dan eins exponentiell glättung yang lebih dekat terhadap nilai rata-rata, perbedaan mendasar ini terjadi ketika doppelte eksponential glättung telah mema Sukkan komponen trend dalam estimasinya Untuk data aktual, nilai single dan double exponential beserta dan grafiknya dapat kamu unduh disini. sumber Daten disbudpar provinsi Bali diolah oleh Statistik 4 Life. Posted von ariyoso. Teori Konsep Statistik. Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe Daten Statistik Deskriptif Konsep Parametrik Dan Nicht Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan Hipoteis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Sampling Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Daten Korelasi Bivariat Pemaparan Daten Kualitatif dengan Tabulasi Silang neue IBM SPSS Ver 23.Single Moving Durchschnittliche Metode Rata-rata Bergerak Tunggal. Single Moving Average Metode Rata-rata Bergerak Tunggal. Single Moving Durchschnittliche Metode Rata-rata Bergerak Tunggal. Metode einzigen gleitenden durchschnittlichen merupakan metode yang mudah penghitungannya Tujuan utama dari penggunaan metode ini adalah untuk menghilangkan atau mengurangi acakan zufälligkeit dalam deret waktu Metode single Gleitende durchschnittliche mula-mula memisahkan unsur tren siklus dari daten dengan menghitung rata-rata bergerak yang jumlah unsurnya sama dengan panjang musiman Nilai rata-rata baru dapat dihitung dengan membuang nilai observasi yang paling lama dan memasukkan nilai observasi baru Rata-rata berggerak inilah yang kemudian Dijadikan ramalan untuk periode yang akan datang Adapun pendekatan yang dapat digunakan adalah Dimana Ft 1 peramalan pada periode t 1 X1 nilai aktual t jumlah observasi rata-rata bergerak Contoh Selaku manajer garmen, Anda ingin melakukan peramalan tingkat permintaan jaket Anda pada tahun 2013 Adapun Daten masa Lonau untuk tingkat permintaan jaket adalah dalam ribuan pcs Tahun 1 2001 386 pcs Tahun 2 2002 340 Stk. Tahun 3 2003 390 Stk. Tahun 4 2004 368 Stk. Tahun 5 2005 425 Stk. Tahun 6 2006 440 Stk. Tahun 7 2007 410 Stk. Tahun 8 2008 466 Stk. Tahun 9 2009 330 Stück Tahun 10 2010 350 Stück Tahun 11 2011 375 Stück Tahun 12 2012 380 Stück. Jika menggunakan rata-rata bergerak tiga bulanan maka Auto Ein penghitungan untuk periode 13 tahun 2013 adalah jika ingin melakukan peramalan pada periode 14 tahun 2014 maka daten yang digunakan untuk melakukan rata-rata bergerak dari periode kedua sampai keempat, yaitu dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan permintaan untuk periode berikutnya Apabila menggunakan rata-rata bergerak Lima bulanan maka cara penghitungan untuk periode 13 dan 14 tahun 2013, 2014 adalah dengan cara merata-rata lima daten, yaitu. dan demikian seterusnya jika melakukan peramalan permintaan untuk periode berikutnya c Einzelne exponentielle Glättung Pemulusan Eksponensial Tunggal Metode ini menunjukkan adanya karakteristik dari pemulusan Daten Dengan menambahkan suatu faktor yang sering disebut dengan konstanta pemulusan glättung konstant dengan simbol alpha Pemulusan eksponensial salam bentuk sederhana tidak memperhitungkan pengaruh tren sehingga nilai sangat kecil dan dapat dihilangkan Nilai rendah cocok pada permintaan produkt yang stabil tanpa tren atau variasi siklikal Sedangkan nilai tinggi untuk perubahan-perubahan Yang sesungguhnya cenderung terjadi karena Lebih tanggap terhadap permintaan Yang Nilai fluktuatif tinggi ini digunakan pada analisis Daten pada pengenalan Produk baru, kampanye promosi, antisipasi terhadap resesi, dan juga sesuai bagi Industri Pakaian jadi Yang memerlukan tanggapan Yang Cepat Metode einzelne exponentielle Glättung ini dapat didekati dengan rumus dimana Xt nilai aktual terbaru Ft peramalan terachhir Ft 1 peramalan untuk periode yang akan datang konstanta pemulusan. Contoh Selaku manajer garmen, Anda ingin melakukan peramalan tingkat permintaan jaket Anda pada bulan Januar 1997 Februar adapun data masa Lampau untuk tingkat permintaan jaket adalah dalam ribuan pcs Bulan 1 386 Stück Bulan 7 410 Stück Bulan 2 340 Stück Bulan 8 466 Stück Bulan 3 390 Stück Bulan 9 330 Stück Bulan 4 368 Stück Bulan 10 350 Stück Bulan 5 425 Stück Bulan 11 375 Stück Bulan 6 440 Stück Bulan 12 380 Stück Tabel 8 Rekapitulasi permintaan jaket dan perhitungan de Ngan metode einzelne exponentielle Glättung Periode bulan Daten permintaan Nilai ramalan dengan konstanta pemulusan 0,2 Januari 2012 386 Februari 340 F13 0,2 386 1-0,2 386 386 Maret 390 F14 0,2 340 1-0,2 386 376,8 April 368 F15 0,2 390 1-0,2 376,8 379,44 Mei 425 F16 0,2 368 1-0,2 379,44 377,152 Juni 440 F17 386,722 Juli 410 F18 397,377 Agustus 466 F19 399,901 September 330 F20 413,121 Oktober 350 F21 396.497 November 375 F22 387,197 Desember 380 F23 384,758 Jadi dari peramalan dengan menggunakan metode einzelne exponentielle glättung dapat diketahui bahwa tingkat permintaan jaket pada Januar 2013 adalah sebanyak 386 000 pcs dan pada Februari 2013 sebesar 376 800 pcs.
No comments:
Post a Comment