BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
|
|
- Yuliana Kusuma
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Sejarah Umum Perusahaan Saputra Plastik adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang pemasaran berbagai jenis plastik seperti PP, PE, HD, dan Tali Plastik ; didirikan pada tanggal 5 Desember 1990 oleh Bapak Ali yang masih menempati rumah tinggalnya yang berfungsi sebagai kantor, dan berlokasi di Cipinang Jakarta Timur. Perusahaan diberi nama Saputra Plastik sesuai dengan akta notaris No.21 Yefra Nofri, S.H Struktur Organisasi Struktur organisasi menggambarkan hubungan dan tingkat wewenang dari tingkat Yang paling atas ( komisaris ) sampai ke tingkat yang paling bawah ( karyawan ). Perusahaan PD. Saputra Plastik dijalankan oleh seorang direktur yang membawahi tiga departemen. Masing-masing departemen terdiri dari beberapa kepala bagian ( kabag ) dan staf. Pembagian departemen yang dilakukan dalam struktur organisasi PD. Saputra Plastik membawa dampak yang cukup baik. Hal ini ditunjukkan dengan lancarnya usaha PD. Saputra Plastik yang dapat dikatakan cukup baik pula, dan dapat bertahan serta bersaing dengan perusahaan-perusahaan sejenis terhitung sejak tahun 1990 sampai sekarang. 39
2 40 Struktur organisasi PD. Saputra Plastik dapat dilihat pada Gambar 3.1 berikut : Komisaris Direksi Penjualan Administrasi Personalia Umum Gudang Sample Akuntan Satpam Delivery Patrun Keuangan Umum Supervisor Kolektor dan Umum Sales Umum Gambar 3.1 Struktur Organisasi PD. Saputra Plastik
3 41 Adapun data yang dipakai dalam penulisan adalah data-data penjualan Plastik PP, PE, HD dan tali plastik bulan Januari 1999 sampai Desember Data yang diambil adalah data bulanan yang diambil dari laporan akhir bagian penjualan adalah sebagai berikut : Tabel 3.1. Jumlah Data penjualan PP, PE, HD, tali plastik ( dalam bal ) periode Januari 1999 Desember 2004 Bulan PP PE HD Tali Plastik Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sept Okt Nov Des Jumlah Bulan PP PE HD Tali Plastik Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sept Okt Nov Des Jumlah
4 42 Bulan PP PE HD Tali Plastik Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sept Okt Nov Des Jumlah Sumber : PD. Saputra Plastik 3.3. Tujuan Operasional Penelitian Tujuan Operasional Penelitian ini adalah agar mendapatkan metode peramalan yang tepat untuk meramalkan penjualan plastik Metode Penelitian Penelitian ini dilakukan di PD. Saputra Plastik. Penelitian ini adalah bersifat studi analisis. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metodemetode peramalan dalam upaya untuk memodelkan data penjualan. metode peramalan yang digunakan adalah metode peramalan Dekomposisi dan metode peramalan Holt. Populasinya adalah data-data penjualan PD. Saputra Plastik dari bulan Januari 1999 sampai dengan bulan Desember sampel yang digunakan sebagai bahan penelitian adalah PP, PE, HD, tali plastik.
5 Variabel Penelitian Variabel adalah segala sesuatu yang akan menjadi objek pengamatan dalam penelitian yang berupa konsep yang mempunyai variasi nilai. Sesuai dengan judul skripsi ini Analisis Perbandingan Antara Metode Dekomposisi dengan Metode Holt untuk Peramalan Penjualan Plastik, maka variabel pada penelitian ini adalah Variabel Bebas : Waktu ( dalam bulan ) Variabel terikat : Nilai Penjualan 3.6. Desain Penelitian Data hasil Observasi Metode Dekomposisi Metode Holt Metode Peramalan yang tepat Hasil Peramalan Penjualan
6 Teknik Pengumpulan data Teknik Pengumpulan data yang penulis gunakan adalah sebagai berikut : 1. Penelitian Lapangan ( Field Research ), suatu teknik pengumpulan data dengan melakukan peninjauan langsung ke perusahaan yang menjadi objek penelitian skripsi ini. Penelitian ini dapat dilakukan dengan cara : a. Observasi ( pengamatan ), yaitu pengamatan secara langsung terhadap kegiatan-kegiatan yang ada dalam perusahaan yang berhubungan dengan masalah yang diteliti. b. Wawancara, yaitu dengan mengajukan pertanyaan-pertanyaan langsung kepada bagian yang berhubungan dengan data yang diperlukan 2. Studi Kepustakaan ( Library Research ), suatu penelitian yang dilakukan dengan memperoleh data dan informasi secara teoritis yang diperoleh dengan cara membaca buku-buku, literatur yang terkait dengan masalah dalam peneliltian. 3.8 Teknik Analisis Data Teknik analisis yang digunakan untuk peramalan adalah teknik analisis Dekomposisi ( Metode Dekomposisi ) dan teknik analisis Holt ( Metode Holt). Data-data yang didapat dari masa lalu kemudian disusun untuk diterapkan dengan menggunakan metode peramalan. Teknik Dekomposisi dan Holt dalam deret waktu terdiri dari pengambilan suatu kumpulan nilai-nilai yang diobservasi, menghitung nilai-nilai itu, dan kemudian nilai-nilai dari kedua teknik tersebut dibandingkan.
7 Metode peramalan Dekomposisi menggunakan formula sebagai berikut : Untuk metode Dekomposisi, langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Mengumpulkan data penjualan sebelumnya dan menganalisis data itu untuk menentukan pola data yang dimiliki perusahaan. 2. Menghitung Rata-rata Bergerak ( Moving Average ) dari data tersebut, dengan rumus : ( m 1) Yt + Yt Yˆ = 2 t + 1 Dimana, t = Periode waktu Y t = Data aktual pada periode t Ŷ t = Data ramalan pada periode t m = Waktu rata-rata bergerak 3. Melihat pola data dari rata-rata bergerak tersebut untuk menentukan jenis trend yang akan dipakai apakah linear, kuadrat ataupun eksponensial. 4. Menghitung nilai indeks musiman yang diambil dari nilai rata-rata bergerak dengan rumus : Rasio = ( Y t / M t ) ( m 1) Yt 2 m Dimana, Y t = Data_aktual; M t = rata-rata bergerak 12 bulanan Rata-rata rasio bulan ke-i = rasio bulan ke-i / banyak rasio Konstanta penyesuaian 12 / rasio ( m 1) 2 Indeks musim bulan i = rasio bulan i / konstanta penyesuaian + m 45
8 46 5. Mencari nilai persamaan untuk garis trend, lalu menghitung faktor trend dengan rumus : Y t = a + bt а = ( ΣY / n ) - b ( Σt / n ) b = ( n Σt Y - Σt ΣY ) / ( n Σ t 2 - ( Σ t ) 2 ) Di mana, T t = kecenderungan (trend) yang terjadi pada periode ke- t t = indeks waktu (bulan) di mulai dari bulan ke- 1 sampai bulan ke- n a,b = nilai-nilai yang akan dicari sebagai penduga parameter model 6. Mencari faktor siklik dari data penjualan sebelumnya dengan rumus: C t = ( M t / T t ) Dimana, C t = siklus M t = rata-rata bergerak T t = trend 7. Menghitung nilai ramalan untuk tahun mendatang dengan menggunakan metode dekomposisi dengan rumus : X t = f( I t, T t,c t,e t ) Dimana, X t = nilai deret berkala ( data yang aktual ) pada periode t, I t = komponen musiman ( atau indeks ) pada periode t, T t = komponen trend pada periode t, C t = komponen siklus pada periode t, dan
9 47 E t = komponen galat atau acak pada periode t. 8. Menganalisa kesalahan ramalan sehingga dapat ditentukan apakah metode yang dipilih sudah tepat dengan rumus : n ( Xt Xt ˆ ) / Xt MAPE = *100% t= 1 n Metode Peramalan Holt menggunakan formula sebagai Berikut : Untuk metode Holt, langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut: 1. Mengumpulkan data penjualan sebelumnya dan menganalisis data itu untuk menentukan pola data yang dimiliki perusahaan. 2. Menghitung level yang dihaluskan yang sedang dihitung dalam periode t dari data tersebut, dengan rumus : L t = α Y t + ( 1- α) ( L t-1 + T t-1 ) Dimana, L t = tingkat serial yang dihaluskan yang sedang dihitung dalam periode t L t-1 = tingkat serial yang dihaluskan yang sudah dihitung dalam periode t-1 T t-1 = nilai dari komponen trend yang sudah dihitung dalam periode waktu t-1 Y t = nilai observasi dari time series pada periode t α = konstanta penghalus ( smoothing constant ) yang besarnya subjektif ( dimana 0 < α < 1 )
10 3. Menghitung trend yang dihaluskan yang sedang dihitung dalam periode t dari data tersebut, dengan rumus : 48 T t = β ( L t - L t-1 ) + ( 1-β ) T t-1 Dimana, T t = nilai dari komponen trend yang sedang dihitung dalam periode waktu t L t = tingkat serial yang dihaluskan yang sedang dihitung dalam periode t L t-1 = tingkat serial yang dihaluskan yang sudah dihitung dalam periode t-1 T t-1 = nilai dari komponen trend yang sudah dihitung dalam periode waktu t-1 β = Konstanta penghalus ( smoothing constant ) yang besarnya subjektif ( dimana 0 < β< 1 ) 4. Menghitung nilai ramalan dengan menggunakan metode Holt s dengan rumus : Y ˆ = L + t+ p Dimana : t p( T ) t ˆ = Nilai ramalan pada periode i Y t + p E t = Tingkat dari serial yang diperhalus yang dihitung dalam periode waktu terkini t T t = Nilai dari komponen trend yang dihitung dalam periode waktu terkini t p = Jumlah periode dari periode t sampai periode i
11 49 5. Menganalisa kesalahan ramalan sehingga dapat ditentukan apakah metode yang dipilih sudah tepat dengan rumus : n ( Xt Xt ˆ ) / Xt MAPE = *100% t= 1 n 3.9 Gambaran Sistem Diagram Alir Modul Menu Utama Start Login Keluar Menu Utama Peramalan Setup Data Gambar 3.2 Modul Menu Utama
12 50 Keterangan gambar 3.1 Modul Menu Utama Setelah program dijalankan, maka pengguna diharuskan untuk menguji terlebih dahulu. Jika login gagal maka menu utama tidak dapat ditampilkan, namun sebaliknya, jika login berhasil maka menu utama akan ditampilkan. Di menu utama pengguna dapat memilih sub menu yang lain yaitu Peramalan, setup, dan data Diagram Alir Modul Menu Peramalan Start Tipe Produk Pilih Tampilan Data Pilih Metode Dekomposisi atau Holt Lihat Tabel Gambar 3.3 Modul Menu Peramalan
13 51 Keterangan gambar 3.2 Modul Menu Peramalan Modul ini dimulai dengan memilih tipe produk terlebih dahulu, kemudian pengguna dapat memilih tampilan data berupa tabel atau grafik, setelah itu dapat memilih metode yang ingin digunakan dalam peramalan yaitu Metode Dekomposisi atau Metode Holt. Pada tahap akhir pengguna dapat melihat hasil peramalan dalam bentuk tabel atau grafik Diagram Alir Modul Setup Start Masukkan Nilai α Masukkan Nilai β Save Gambar 3.4 Modul Setup Keterangan gambar 3.4 Modul Setup Dalam Modul ini, pengguna harus memasukkan nilai α ( alfa ) dan ( beta) untuk proses perhitungan peramalan dengan menggunakan metode Holt. Setelah dimasukkan nilai α ( alfa ) dan β ( beta ) harus di Save.
14 Diagram Alir Modul Data Start Lihat Tabel/ Grafik Gambar 3.5 Modul Data Keterangan gambar 3.5 Modul Data Dalam Menu ini, Pengguna dapat melihat histori data penjualan yang ingin diramalkan dalam bentuk tabel dan grafik Rancangan Tampilan Layar Layar Menu Login LOGIN X USER NAME PASSWORD LOGIN Gambar 3.6 Rancangan Layar Menu Login
15 Layar Menu Utama X LOGO PERUSAHAAN PERAMALAN SETUP DATA EXIT Gambar 3.7 Rancangan Layar Menu Utama
16 Layar Menu Peramalan X LOGO PERUSAHAAN GAMBAR GRID DATA PRODUK TAMPILAN TABEL GRAFIK DEKOMPOSISI HOLT PERAMALAN SETUP DATA EXIT Gambar 3.8 Rancangan Layar Menu Peramalan
17 Layar Menu Setup X LOGO PERUSAHAAN α β SAVE PERAMALAN SETUP DATA EXIT Gambar 3.9 Rancangan Layar Menu Setup
18 Layar Menu Data X LOGO PERUSAHAAN GRID DATA GRAFIK DATA PERAMALAN SETUP DATA EXIT Gambar 3.10 Rancangan Layar Menu Data
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Studi Ganda Teknik Informatika Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Genap 2004/2005 ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA METODE DEKOMPOSISI DENGAN METODE HOLT UNTUK
Lebih terperinciBAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB V ANALISA DAN PEMBAHASAN 5.1 Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Pada bab ini berisikan tentang analisa hasil dari pengolahan data dalam perhitungan Forecasting dan MRP tepung terigu untuk 12 bulan yang
Lebih terperinciBAB III HASIL ANALISIS
51 BAB III HASIL ANALISIS 3.1 Pengumpulan Data Pada tahap ini, penulis secara langsung mengambil data dari PT. Coca-Cola Bottling Indonesia Medan pada periode Januari 00 sampai dengan Desember 006. Disamping
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN AVTUR DENGAN MEMPERTIMBANGKAN SPECIAL EVENT
SIG TUGAS AKHIR PERAMALAN PENJUALAN AVTUR DENGAN MEMPERTIMBANGKAN SPECIAL EVENT Siti Lukmatul Henifa (1210 100 064) Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes. Senin, 20 Januari 2014 Matematika - ITS Page
Lebih terperinciIII. MATEMATIKA DAN STATISTIKA APLIKASI (S.1) EFEK PERUBAHAN POLA CUACA PADA DEBIT AIR MASUK DI WADUK SAGULING
III. MATEMATIKA DAN STATISTIKA APLIKASI (S.1) EFEK PERUBAHAN POLA CUACA PADA DEBIT AIR MASUK DI WADUK SAGULING Yurian Yudanto (yurian.yudanto@yahoo.com) Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. untuk memahami, memecahkan dan mengantisipasi masalah. adalah penelitian secara deskriptif dan komparatif.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dan komparatif. Melalui penelitian, manusia dapat menggunakan hasilnya, secara
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Produk Domestik Regional Bruto
18 BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Produk Domestik Regional Bruto Dalam menghitung pendapatan regional, dipakai konsep domestik. Berarti seluruh nilai tambah yang ditimbulkan oleh berbagai sektor atau lapangan
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORITIS
BAB II KAJIAN TEORITIS 2.1 Deskripsi Teori 2.1.1 Pengertian Peramalan ( forecasting ) Salah satu keputusan penting dalam perusahaan adalah kecilnya resiko kesalahan nilai produksi dan nilai penjualan.
Lebih terperinciBab III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI
35 Bab III PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI 3.1 Spesifikasi Rumusan Rancangan Perancangan program aplikasi ini terbagi menjadi dua bagian yaitu proses, yaitu : proses input dan hasil keluaran atau output Proses
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan terjadi
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Ramalan adalah situasi dan kondisi yang diperkirakan akan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan sering dipandang sebagai seni dan ilmu dalam memprediksikan kejadian yang mungkin dihadapi pada masa yang akan datang. Secara teoritis peramalan
Lebih terperinciBAB IV METODE PERAMALAN
Metode Peramalan 15 BAB METODE PERAMALAN 4.1 Model Sederhana Data deret waktu Nilai-nilai yang disusun dari waktu ke waktu tersebut disebut dengan data deret waktu (time series). Di dunia bisnis, data
Lebih terperinciPERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PONTIANAK DENGAN DEKOMPOSISI SENSUS II
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 02(2016), hal 227 234. PERAMALAN CURAH HUJAN KOTA PONTIANAK DENGAN DEKOMPOSISI SENSUS II Eka Rahmilia, Helmi INTISARI Metode Dekomposisi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pasar global dewasa ini tanpa disadari telah membuat kompetisi di dalam dunia
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Pasar global dewasa ini tanpa disadari telah membuat kompetisi di dalam dunia perindustrian menjadi hal yang lebih penting. Pasar yang dulunya pada masa Perang
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Avtur dengan Mempertimbangkan Special Event
Peramalan Penjualan Avtur dengan Mempertimbangkan Special Event Siti Lukmatul Henifa, Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes. Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (MIPA), Institut Teknologi
Lebih terperinci3 METODOLOGI PENELITIAN
3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian lapang dilakukan pada bulan Mei 2009. Penelitian bertempat di Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP) Muncar, Kabupaten Banyuwangi, Propinsi
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM MODUL I PERAMALAN
LAPORAN PRAKTIKUM MODUL I PERAMALAN Disusun oleh: Kelompok II 1. Ari Handayani (4409216094) 2. Caecilia Eka A.W.S. (4409216097) 3. Dwi Darmawan Saputra (4409216100) LABORATORIUM SISTEM PRODUKSI FAKULTAS
Lebih terperinciBAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH
49 BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Standar Optimasi Dasar evaluasi untuk mengoptimalkan supply chain management pada Honda Tebet (PT. Setianita Megah Motor) dari proses bisnis perusahaan
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 5.1 Total Hasil Penjualan
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5. Penyajian Data Tabel 5. Total Hasil Penjualan Total Hasil Penjualan Bulan (dalam jutaan rupiah) Jan-04 59.2 Feb-04 49.2 Mar-04 57.7 Apr-04 53.2 May-04 56.3 Jun-04 60.2 Jul-04
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Pendahuluan. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Pendahuluan Peramalan merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang berdasarkan data pada masa lalu, berbasis pada metode ilmiah dan kualitatif yang dilakukan
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1. Metode Time Series 3.1.1. Definisi Peramalan dan Time Series Peramalan (forecasting)adalah kegiatan memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang berdasarkan data
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Peramalan merupakan studi terhadap data historis untuk menemukan hubungan, kecenderungan dan pola data yang sistematis (Makridakis, 1999). Peramalan menggunakan pendekatan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengertian Peramalan (Forecasting) Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama (assaury, 1991). Sedangkan ramalan adalah
Lebih terperinciJurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 45 Edisi... Volume..., Bulan 20.. ISSN :
Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) 45 SISTEM PERAMALAN DAN MONITORING PERSEDIAAN OBAT DI RSPG CISARUA BOGOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN REORDER POINT Nendang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1. Peramalan 2.1.1. Pengertian dan Kegunaan Peramalan Peramalan (forecasting) menurut Sofjan Assauri (1984) adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Permintaan (Forecast Demand) Peramalan permintaan atau forecast demand (FD) adalah peramalan kuantitas permintaan sesuatu (barang atau jasa) dimasa yang akan
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN BAHASAN
BAB 4 HASIL DAN BAHASAN 4.1 Hasil dan Bahasan 4.1.1 Penentuan Suku Cadang Prioritas Untuk menentukan suku cadang prioritas pada penulisan tugas akhir ini diperlukan data aktual permintaan filter fleetguard
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. dilakukan penyesuaian terhadap hari perdagangan (data penyesuaian ini yang akan
BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Kerangka Pemikiran dan Hipotesis Berdasarkan kajian teoritis, dapat diketahui bahwa data historis penjualan dilakukan penyesuaian terhadap hari perdagangan (data penyesuaian
Lebih terperinciBAB 4 METODOLOGI. Dalam penelitian ini bahan / materi dikumpulkan melalui : selama 4 tahun penjualan besi Wiremesh untuk diramalkan
BAB 4 METODOLOGI 4.1 Metodologi Penelitian 4.1.1 Pengumpulan Bahan Penelitian Dalam penelitian ini bahan / materi dikumpulkan melalui : 1) Data sekunder, yaitu dengan mengumpulkan data penjualan perusahaan
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL Perbandingan Akurasi Hasil Peramalan MC Tire IRC Tube Type. menganalisa produk MC Tire IRC Tube Type, sebagai berikut :
BAB V ANALISA HASIL 5.1. Perbandingan Akurasi Hasil Peramalan MC Tire IRC Tube Type Berdasarkan hasil pengolahan data, maka dapat dibandingkan seluruh ukuran kesalahan peramalan atas metode peramalan yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dapat dianggap sebagai perusahaan yang berkembang maju. Suatu perusahaan agar dapat memenuhi kebutuhan masyarakat dan juga mampu
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan suatu perusahaan dapat dilihat dari kemampuan perusahaan tersebut untuk beradaptasi dengan kebutuhan konsumen akan produk yang dihasilkan dan juga kemampuan
Lebih terperinciUniversitas Gunadarma PERAMALAN
PERAMALAN PERAMALAN Kebutuhan Peramalan dalam Manajemen Produksi dan Operasi Manajemen Operasi/produksi menggunakan hasil-hasil peramalan dalam pembuatan keputusan-keputusan yang menyangkut pemilihan proses,
Lebih terperinciTeknik Proyeksi Bisnis (Forecasting)
Halaman Judul MODUL PERKULIAHAN Teknik Proyeksi Bisnis (Forecasting) Oleh: Andi Ratna Sari Dewi Ratna_fe@unhas.ac.id a.ratnasaridewi@gmail.com DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS
Lebih terperinciMATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika Volume 3 No.6 Tahun 2017 ISSN
MATHunesa Jurnal Ilmiah Matematika Volume 3 No.6 Tahun 2017 ISSN 2301-9115 FORECASTING FITNESS GYM MEMBERSHIP PADA PUSAT KEBUGARAN THE BODY ART FITNESS, AEROBIC & POOL MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1. Pengertian pengertian Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang
Lebih terperinciBAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN. Berikut dibawah ini adalah data yang didapat dari GK AUTO. Tabel 5.1 Data Variabel
BAB 5 HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1 Penyajian Data Berikut dibawah ini adalah data yang didapat dari GK AUTO. Tabel 5.1 Data Variabel Tanggal Laba (Y) Kurs Dollar (X1) Penjualan (X2) Advertise (X3) Jan-03 184,002,000
Lebih terperinciMATERI 3 PER E AM A AL A AN
MATERI 3 PERAMALAN APAKAH PERAMALAN ITU? Peramalan (Forecasting) : Seni dan ilmu memprediksi peristiwa- peristiwa masa depan. Peramalan memerlukan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa
Lebih terperinciAplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya. Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya
Aplikasi Sistem Informasi Forecasting pada PD. Maha Jaya Rudy Adipranata 1, Tanti Octavia 2, Andi Irawan 1 Teknik Informatika 1 Teknik Industri 2 Universitas Kristen Petra Surabaya Pendahuluan Pentingnya
Lebih terperinciUniversitas Bina Nusantara. Program Studi Ganda Tehnik Informatika-Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil tahun 2006/2007
Universitas Bina Nusantara Program Studi Ganda Tehnik Informatika-Statistika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Ganjil tahun 2006/2007 ANALISIS PERBANDINGAN ANTARA METODE DEKOMPOSISI RASIO RATA-RATA
Lebih terperinciABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Indonesia saat ini sudah menghadapi pasar bebas. Hal ini membuat persaingan antara produk produk yang ada di Indonesia semakin ketat terutama produk yang sejenis. Dengan semakin ketatnya persaingan
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1. Pengumpulan Data 4.1.1. Sejarah Perusahaan CV. Mitra Abadi Teknik merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang perancangan dan manufaktur untuk peralatan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Sedangkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1. Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah suatu situasi atau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dijelaskan teori-teori yang menjadi dasar dan landasan dalam penelitian sehingga membantu mempermudah pembahasan selanjutnya. Teori tersebut meliputi arti dan peranan
Lebih terperinciBAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI. Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi?
BAB 3 PRAKIRAAAN dan PERAMALAN PRODUKSI Dalam Manajemen Operasional, mengapa perlu ada peramalan produksi? a. Ada ketidak-pastian aktivitas produksi di masa yag akan datang b. Kemampuan & sumber daya perusahaan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENGGUNAAN WAKTU TELEPON DI PT TELKOMSEL Divre 3 SURABAYA
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN PENGGUNAAN WAKTU TELEPON DI PT TELKOMSEL Divre 3 SURABAYA Alda Raharja - 5206 100 008! Wiwik Anggraeni, S.Si, M.Kom! Retno
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan mengestimasi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Peramalan diperlukan karena adanya kesenjaan waktu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Peramalan (forecasting) 2.1.1. Hubungan Forecast dengan Rencana Forecast adalah peramalan apa yang akan terjadi pada waktu yang akan datang, sedang rencana merupakan penentuan apa
Lebih terperinciTeknik Peramalan Melalui Pemulusan Data (Bagian II) Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2017/2018
Teknik Peramalan Melalui Pemulusan Data (Bagian II) Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2017/2018 The most crucial issue in simple moving averages is the choice of the span, N. A simple moving
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Pengumpulan Data 4.1.1 Sejarah Perusahaan CV. Kurnia Teknik adalah sebuah CV spesialis moulding dan juga menerima jasa CNC, EDM, INJECT, dan DIGIT. CV. Kurnia
Lebih terperinciBAB IV PEMODELAN SISTEM
BAB IV PEMODELAN SISTEM 4.1 ASUMSI PERHITUNGAN MODEL Model pengendalian persediaan galon menggunakan berbagai asumsi untuk memberikan batasan terhadap model yang merepresentasikan sistem sebenarnya. Asumsi-asumsi
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penelitian Pada dasarnya setiap perusahaan memiliki tujuan yang sama yaitu mendapatkan keuntungan untuk kelancaraan kontinuitas usahanya dan mampu bersaing
Lebih terperincidari tahun pada stasiun pengamat yang berada di daerah Darmaga, Bogor.
Jika plot peluang dan plot kuantil-kuantil membentuk garis lurus atau linier maka dapat disimpulkan bahwa model telah memenuhi asumsi (Mallor et al. 2009). Tingkat Pengembalian Dalam praktik, besaran atau
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Gambaran Umum Objek 3.1.1 Sejarah Perusahaan Perusahaan yang dijadikan penelitian oleh penulis adalah PT. Satriamandiri Citramulia yang berlokasi di Jl. Pangeran Tubagus
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
67 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Perhitungan Tingkat Pengembalian Investasi Reksa dana Populasi penelitian yang dipilih oleh penulis adalah reksa dana jenis pendapatan tetap periode Januari 2008
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Indonesia merupakan negara agraris karena memiliki tanah yang subur. Karena
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Indonesia merupakan negara agraris karena memiliki tanah yang subur. Karena memiliki tanah yang subur, sebagian besar penduduk Indonesia banyak yang bekerja di bidang
Lebih terperinciPERAMALAN PENENTUAN JUMLAH PERMINTAAN KONSUMEN BERBASIS TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP PRODUK BORDIR PADA KOTA TASIKMALAYA
PERAMALAN PENENTUAN JUMLAH PERMINTAAN KONSUMEN BERBASIS TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP PRODUK BORDIR PADA KOTA TASIKMALAYA Lies Sunarmintyastuti 1, Salman Alfarisi 2, Fitria Sari Hasanusi 3 Program Studi
Lebih terperinciMETODE PERAMALAN HOLT-WINTER UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS RIAU ABSTRACT
METODE PERAMALAN HOLT-WINTER UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS RIAU Encik Rosalina 1, Sigit Sugiarto 2, M.D.H. Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Vanissa Hapsari,2013
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Tingkat pencemaran udara di beberapa kota besar cenderung meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya jumlah transportasi terus
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Sejak kondisi ekonomi dan bisnis selalu berubah setiap waktu, maka para
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sejak kondisi ekonomi dan bisnis selalu berubah setiap waktu, maka para pimpinan suatu perusahaan atau para pelaku bisnis harus menemukan cara untuk terus
Lebih terperinciLECTURE 12 Analisis Dekomposisi dan Model Runtut Waktu
LECTURE 12 Analisis Dekomposisi dan Model Runtut Waktu DR. MUDRAJAD KUNCORO, M.Soc.Sc Fakultas Ekonomi & Pascasarjana UGM Outline: Akar Unit Exponential Smoothing Moving Average Trend Proyeksi Apa Arti
Lebih terperinciANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS)
BAB 5 ANALISIS RANGKAIAN WAKTU (TIME SERIES ANALYSIS) Kompetensi Menjelaskan konsep dasar time series. Indikator 1. Menjelaskan konsep dasar time series analysis: trend linear.. Menjelaskan konsep dasar
Lebih terperinciSeminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 7 ISSN : Pekanbaru, 11 November 2015
Analisa Perbandingan Metode Exponensial Smoothing dan Metode Tredn Analysis Terhadap Parameter Tingkat Error Pada Peramalan Permintaan Produk Ready Mix Concrete (Studi Kasus: Pt. Iga Bina Mix Pekanbaru)
Lebih terperinciPERAMALAN (FORECASTING)
PERAMALAN (FORECASTING) Apakah Peramalan itu? Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Peramalan Peramalan (forecasting) merupakan upaya memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Pada hakekatnya peramalan hanya merupakan suatu perkiraan (guess),
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN PADA USAHA DEPOT AIR MINUM ISI ULANG AQUA JOSS
PERAMALAN PENJUALAN PADA USAHA DEPOT AIR MINUM ISI ULANG AQUA JOSS Nama : Annis Nur Hayati R. NPM : 10210904 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Gatot Subiyakto, SH.,MM. Bab I. Pendahuluan Latar Belakang
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJULAN JAMUR MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB PADA PT AGARICUS SIDO MAKMUR SENTOSA
SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJULAN JAMUR MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BERBASIS WEB PADA PT AGARICUS SIDO MAKMUR SENTOSA Febryan Ezar Pratama 1), Jauharul Maknunah 2), Mohamad As ad
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 1.1 Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT. Aetra Air Jakarta, Jl. Jend. Sudirman Ged. Sampoerna Strategic Square. 1.2 Obyek Penelitian Objek penelitian dilakukan
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM III.1. AnalisisMasalah Berdasakan analisis dan hasil penelitian yang dilakukan terhadap sistem yang sedang berjalan yang dibutuhkan dalam membangun aplikasi peramalan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
13 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Era globalisasi saat ini, perkembangan zaman semankin maju dan berkembang pesat, di antaranya banyak pernikahan dini yang menyebabkan salah satu faktor bertambahnya
Lebih terperinciMETODE MOVING AVERAGE DAN METODE WINTER DALAM PERAMALAN ABSTRACT
METODE MOVING AVERAGE DAN METODE WINTER DALAM PERAMALAN Widya Risnawati Siagian 1, Sigit Sugiarto 2, M.D.H. Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika FMIPA Universitas Riau 2 Dosen Fakultas Matematika
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Desain Penelitian Dari uraian latar belakang masalah, penelitian ini dikategorikan ke dalam penelitian kasus dan penelitian lapangan. Menurut Rianse dan Abdi dalam Surip (2012:33)
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Pendahuluan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Pendahuluan Dewasa ini fungsi komputer sangat diperlukan baik pada perusahaan menengah ke atas maupun pada perusahaan kecil. Adapun fungsi komputer itu adalah mengolah data-data
Lebih terperinciSISTEM PERAMALAN PENJUALAN PRODUK USAHA KECIL MENENGAH BERDASARKAN POLA DATA RIWAYAT PENJUALAN
SISTEM PERAMALAN PENJUALAN PRODUK USAHA KECIL MENENGAH BERDASARKAN POLA DATA RIWAYAT PENJUALAN [1] Abdi Pandu Kusuma, [2] Indyah Hartami Santi, dan [3] Dennys Setiawan [1],[2,[3] Universitas Islam Balitar
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI. 3.1 Arti dan Pentingnya Analisis Deret Waktu. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI 3.1 Arti dan Pentingnya Analisis Deret Waktu Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan (perkembangan produksi,
Lebih terperinciCROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu
1 CROSS SECTION DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU Data yang tidak berdasar waktu TIME SERIES Berbasis Waktu 2 DERET BERKALA (TIME SERIES) Suatu deret berkala merupakan suatu himpunan observasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Produksi Produksi jagung merupakan hasil bercocok tanam, dimana dilakukan penanaman bibit tanaman pada lahan yang telah disediakan, pemupukan dan perawatan sehingga
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM Bab ini menguraikan tentang analisa dan perancangan sistem untuk mengimplementasikan metode Double Exponential Smoothing (DES) pada aplikasi prediksi jumlah pasien
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK
BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK 3.1 Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winter Metode rata-rata bergerak dan pemulusan Eksponensial dapat digunakan untuk
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Peramalan Peramalan ( forecasting) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi modern
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. PengertianPeramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Dalam usaha mengetahui atau melihat perkembangan di masa depan,
Lebih terperinci(FORECASTING ANALYSIS):
ANALISIS KUANTITATIF ANALISIS PERAMALAN Hand-out ke-3 ANALISIS PERAMALAN (FORECASTING ANALYSIS): Contoh-contoh sederhana PRODI AGRIBISNIS UNEJ, 2017 PROF DR IR RUDI WIBOWO, MS Contoh aplikasi tehnik peramalan
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA FORECASTING UNTUK PREDIKSI PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN SRAGEN
PENERAPAN ALGORITMA FORECASTING UNTUK PREDIKSI PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN SRAGEN Ryan Putranda Kristianto 1), Ema Utami 2), Emha Taufiq Lutfi 3) 1, 2,3) Magister Teknik informatika STMIK
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan meramalkan atau memprediksi apa yang akan terjadi dimasa yang akan datang dengan waktu tenggang (lead time) yang relative lama,
Lebih terperinciBAB IV PENGOLAHAN DATA
30 BAB IV PENGOLAHAN DATA 4.1 Data Curah Hujan DAS Brantas Data curah hujan di DAS Brantas merupakan data curah hujan harian, dimana curah hujan harian berasal dari stasiun-stasiun curah hujan yang ada
Lebih terperinciExponential Smoothing with Damped Trend Arum H. Primandari
ALLPPT.com _ Free PowerPoint Templates, Diagrams and Charts Exponential Smoothing with Damped Trend Arum H. Primandari Rob J. Hyndman https://robjhyndman.com/ Pendahuluan Klasifikasi Pegels yang terdiri
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Dalam menghadapi ketatnya persaingan industri retail yang menjual produk Fast Moving Consumer Goods (FMCG), pengelola dituntut untuk mengoperasikan retail secara efektif
Lebih terperinciSISTEM PERAMALAN STOK OBAT MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 SISTEM PERAMALAN STOK OBAT MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING Eka Mala Sari R 1), Yeni Kustiyahningsih 2), Rizki
Lebih terperinciBAB III TINJAUAN PUSTAKA
BAB III TINJAUAN PUSTAKA 3.1 Teori Dunia industri biasanya tak lepas dari suatu peramalan, hal ini disebabkan bahwa peramalan dapat memprediksi kejadian di masa yang akan datang untuk mengambil keputusan
Lebih terperinciProsiding Manajemen ISSN:
Prosiding Manajemen ISSN: 2460-6545 Analisis Perbandingan Peramalan Penjualan menggunakan Metode Exponential Smoothing dan Metode Adjusted Exponential Smothing pada Penjualan Modem Andromax pada PT. Smartfren
Lebih terperinciSURVEI PENJUALAN ECERAN
SURVEI PENJUALAN ECERAN Mei Indeks riil penjualan eceran mengalami penurunan Harga-harga umum dan tingkat suku bunga kredit diperkirakan masih akan tetap meningkat Perkembangan Penjualan Eceran Indeks
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.. Plotting Data Bahan baku komponen yang dipakai untuk membuat panel listrik jumlahnya cukup banyak dan beragam untuk masing-masing panel listrik yang dibuat. Jadi, penggunaan
Lebih terperinciBAB SIMULASI PERHITUNGAN HARGA BARANG. Bab 4 Simulasi Perhitungan Harga barang berisikan :
BAB SIMULASI PERHITUNGAN HARGA BARANG Bab Simulasi Perhitungan Harga barang berisikan :.. Simulasi peramalan nilai Indeks Harga Konsumen (IHK) melalui metode ARIMA.. Prediksi nilai inflasi tahun 0.3. Prediksi
Lebih terperinciCROSS SECTION. Data yang tidak berdasar waktu DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU TIME SERIES. Berbasis Waktu
1 CROSS SECTION DATA STATISTIK BERDASARKAN PERSPEKTIF WAKTU Data yang tidak berdasar waktu TIME SERIES Berbasis Waktu 2 DERET BERKALA (TIME SERIES) Suatu deret berkala merupakan suatu himpunan observasi
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI PADA JASA PARIWISATA DAN PERHOTELAN. Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M.MA., MA.
REGRESI DAN KORELASI PADA JASA PARIWISATA DAN PERHOTELAN Dr. I Gusti Bagus Rai Utama, SE., M., Pengertian Tentang Hubungan Linier antara Dua Variabel Analisis tentang distribusi pasangan variabel disebut
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. langsung melihat database yang digunakan dengan cara menekan tombol open
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Program Peramalan 4.1.1 Tampilan Layar Pada saat pertama kali menjalankan program peramalan ini, user akan dihadapkan pada tampilan program seperti Gambar 4.1. Pada kondisi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menjaga tenggat waktu, dan meminimalkan biaya persediaan. yang harus ditempuh menghadapi suatu kondisi tertentu (Rangkuti, 2004).
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dunia usaha yang terus berubah dengan cepat, mengharuskan perusahaan agar mampu menganalisis lingkungan usaha dan memprediksi berbagai kemungkinan yang terjadi
Lebih terperinciMETODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL WINTER UNTUK PERAMALAN ABSTRACT
METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL WINTER UNTUK PERAMALAN Arganata Manurung 1, Bustami 2, M.D.H. Gamal 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinci