Peramalan (previsão) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan data di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa peramalan merupakan kegiatan untuk mengetahui nilai variabel yang dijelaskan (variabel dependen) pada masa akan datang dengan mempelajari variabel independen pada masa lalu, yaitu dengan menganalisis pola dados dan melakukan ekstrapolasi bagi nilai-nilai masa datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri dari metode pertimbangan, metode regresi, metode kecendrungan (método de tendência), saída de entrada de metodo, e metom ekonometrika. Metode kecendrungan (método da tendência) menggunakan suatu fungsi seperti metode regresi dengan variável X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan ditentukan oleh kriteria yaitu berkaitan dengan bondade de ajuste yang menunjukkan bagaimana modelo peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik. Selain itu ada tiga kriteria yang perlu untuk dipertimbangkan, yaitu: 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penetuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberapa metode, yaitu nilai Sidik Ragam (F-Test), Koefisien determinasi, Kuadrat Tengah Galat (Mean Square Error (MSE), e Dan Persentase Galat (Percentage Error (PE)). Deret waktu adalah kumpulan data - Dados yang dados de merupakan historis dalam suatu periode waktu tertentu. Data yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat kronologis, artinya dados harus mempunyai periode waktu yang berurutan. Misalnya data penjualan suatu perusahaan antara 2006-2017, maka datanya adalah penjualan tahun 2006, tahun 2007, tahun 2008, tahun 2009, tahun 2018, dan tahun 2017. Dados runtun waktu (séries temporais) dados de merupakan eang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau Jam. Runtut waktu dianalisis untuk menemukan pola variasi masa lalu. Analisis deret waktu (análise de séries de tempo) dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan namoro Berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa teknik untuk meramalkan kejadian di masa yang akan datang berdasarkan dados de karakteristik, misalnya teknik suavização, teknik siklus, dan teknik musiman. Tendência adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun waktu yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus. Deret waktu untuk bisnis dan ekonomi, yang terbaik adalah untuk melihat tendência (atau trend-siklus) sebagai perubahan dengan halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan bahwa trend dapat diwakili olew beberapa fungsi sederhana seperti garis lurus sepanjang periode untuk time series yang diamati jarang ditemukan. Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva tendência pada suatu kurun waktu karena dua alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi arah umum diari seri yang diamati, dan dapat dihilangkan dari seri aslinya untuk mendapatkan gambar musiman lebih jelas. Ada tiga trend yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada masa yang akan datang, yaitu: Sering kali dados deret waktu jika digambarkan ke dalam parcela mendekati garis luruus. Deret waktu seperti inilah yang termasuk dalam trend linier. Persa tendência linier adalah sebagai berikut: Dengan nilai a dan b diperoleh dari fórmula: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan a adalah nilai intercepta Dari Y, artinya nilai Yt akkan sama dengan a jika nilai t 0. Kemudian b adalah nilai slope. Artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t. Dan nilai t sendiri adalah nilai tertentu yang menunjukan periode waktu. Trend Linier Positif 4. Memilih Trend Terbaik Untuk membuat suatu keputusan yang akan dilakukan di masa yang akan datang berdasarkkan deret waktu diperlukan suatu metode peramalan yang paling baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metode peramalan mana yang akan dipilih sebagai metode peramalan yang paling baik, diantaranya Mean Square Error (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai e adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Modelo yang memiliki MSE palid kecil adalah modelo persamaan yang paling baik. Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang Tutorial de membutuhkan atau pengetahuan tentang previsão peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak que contém a pronúncia de tulisan tentang. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metodo kuantitatif untuk menentukan pola dados masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observa pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aleatório 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 aleatório adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu 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 dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai dados dados runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola dados. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendência, sazonal e dan cíclica. Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut pola horizontal. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Ketika data observasi naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola tendência. Pola cíclico ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang dados yang terjadi di sekitar garis tendência. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sazonal yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen sazonal runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Média de Movimento Único Rata-rata bergerak tunggal (média em movimento) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya data baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan dados yang terlama dan menambahkan dados yang terbaru. Mudança média ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modelo ini sangat cocok digunakan pada dados yang stasioner atau dados yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan dados yang mengandung unsur tendência atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan dados terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi dados pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada dados kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (suavização). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu data masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik dados dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan 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 baik adanya tendência atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik dados de diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2017 sampai dengan Abril de 2017, dados de menghasilkan dados de penguimais: dados de mão-de-obra meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dados de dengano tersebut. Bandingkan metode MA tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Datação de dados para berikan alasannya. Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari Média de Movimento Único. Adaptar a linguagem de langkah-Langkah Melakukan forcasting dados de terhadap Penjualan Pakaian Sequota de bola de Adalah: Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan clique duas vezes em pada icon desktop. Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap Digunakan, Buat nama variabel Bulan dan Data dados de maskkan kemudian sesuai studi kasus. Sebelu M memulai untuk melakukan previsão, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran dados runtun waktunya, menu klik Gráfico 8211 Série de tempo Plot 8211 Simples, masukkan variabel Dados ke kotak Series, sehingga didapatkan output seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan pronostica dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat 8211 Série temporal 8211 Moving Average. . Sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variável: masukkan variabel Dados, pada kotak MA comprimento: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Gerar previsões dan isi kotak Número de previsões: dengan 1. Klik button Opção dan berikan judul dengan MA3 dan klik ESTÁ BEM. Selanjutnya klik button Armazenamento dan berikan centang pada Médias móveis, Ajustes (previsões de um período antecipadamente), Residuals, dan Previsões, klik OK. Kemudian klik Gráficos de pilih Plot predito vs. real dan OK. Sehingga muncul saída seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari dados da previsão tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, e MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Média de Movimento Duplo Dapat Dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan dados sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.
No comments:
Post a Comment