16/02/2016. Pertemuan 2. PKS. Dept. Statistika IPB
|
|
- Widyawati Susanto
- 5 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Analisis Deret Waktu Pertemuan 2 PKS. Dept. Statistika IPB 1
2 Apayang dimaksud dengan pemulusan (smoothing) dalam analisis data deret waktu)? Sebutkan macam2 metode pemulusan yang anda ketahui! 2
3 Why Smoothing? Standard task Data fitting a Model estimation of parameters requires 2 steps: identification of a suitable model, checking to see if the fitted model adequately fits the data, Parametric models can be flexible, but they will not adequately fit all data sets. 3
4 Alternative?? model tidak ditulis secaraeksplisit dalam hal parameter; fleksibel untuk berbagai situasi. menghasilkan plot yang lebih mulus untuk membantu pemahaman; mengidentifikasi model parametrik yang sesuai dari bentuk data pemulusan; menghilangkan efek yang kompleks yang bukan perhatian utama sehingga perhatian difokuskan pada efek yang menarik untuk dibahas; memberikan data diinterpolasi lebih tepat untuk perhitungan selanjutnya 4
5 Smoother A smoother fits a smooth curve through data, the fit is called the smooth (the signal), the residuals the rough: Data=Smooth+Rough Sinyaldiasumsikan bervariasi dengan mulus di sebagianbesarbesar waktu, mungkin dengan beberapa perubahan mendadak. The Rough dapat dianggap sebagai jumlah dari noise aditif yang menyebar simetris dengan mean nol dan ragam tertentu, dan impulsif(tiba tiba berubah), outlier. 5
6 Jenis Data Cross section Beberapa pengamatan diamati bersama sama pada periode waktu tertentu Harga saham semua perusahaan yang tercatat di BEJ pada hari Rabu 27 Februari 2008 Time Series Satu pengamatan diamati selama sekian periode secara teratur Harga saham P.T. TELKOM di BEJ dari 2 Januari 2008 hingga 27 Februari 2008 Longitudinal/panel Beberapa pengamatan diamati bersama sama selama kurun waktu tertentu (gabungan cross section dan time series) Harga saham P.T. TELKOM, P.T. INDOSAT, dan P.T. Mobile8 di BEJ dari 2 Januari 2008 hingga 27 Februari
7 Pola Data Time Series Konstan Trend Seasonal Cyclic 7
8 Metode Forecasting Metode forecasting dapat dibedakan menjadi dua kelompok: Smoothing Moving average, Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, Metode Winter Modeling ARIMA, ARCH/GARCH 8
9 Year 2000?? 9
10 Pemulusan (Smoothing) 10
11 Sekilas Tentang Smoothing Prinsip dasar: pengenalan pola data dengan memuluskan variasi lokal. Pi Prinsip i pemulusan umumnya berupa rata rata. Beberapa metode pemulusan hanya cocok untuk pola data tertentu. 11
12 Metode Yang Dibahas Single Moving Average Double Moving Average Single Exponential ilsmoothing Double Exponential Smoothing Metode Winter untuk musiman aditif Metode Winter untuk musiman multiplikatif 12
13 Ilustrasi All these methods will be illustrated with the following example: Suppose that a hospital would like to forecast the number of patients arrival from the following historical data: Week Patients Arrival Note: Although week 4 data is given, some methods require that forecast for period 4 is first computed before computing forecast for period 5. web4.uwindsor.ca/users/b/.../73.../lecture_5_forecasting_f04_331.ppt 13
14 Time Series Methods Simple Moving Average 450 MA(N) merupakan rata-rata aritmetika dari N observasi terdekat. Untuk MA 3-minggu N=3 Untuk MA 3-minggu N=6; etc. 430 Patient arr rivals Data kedatangan pasien aktual Week 14
15 Time Series Methods Simple Moving Average Patient arr rivals Patient Week Arrivals Given 3-week data, one-step-ahead forecast for week 4 or two-step-ahead forecast for week 5 is simply the arithmetic average of the first 3-week data Week 15
16 Time Series Methods Simple Moving Average Patient arr rivals Patient Week Arrivals One -step - ahead forecast for week 4 = F Week 16
17 Time Series Methods Simple Moving Average Patient arr rivals Patient Week Arrivals Two -step - ahead forecast for week 5 F Week = 17
18 Time Series Methods Simple Moving Average Patient arr rivals One-step-ahead forecast for week 5 is computed from the arithmetic average of weeks 2, 3 and 4 data Patient Week Arrivals One -step - ahead forecast for week 5 F Week = 18
19 Time Series Methods Simple Moving Average Patient arr rivals week MA forecast Actual patient arrivals Week 19
20 Time Series Methods Simple Moving Average week MA forecast 6-week MA forecast Patient arr rivals Actual patient arrivals Week 20
21 21
22 Single Moving Average Ide: data pada suatu periode dipengaruhi oleh data beberapa periode sebelumnya Cocok untuk pola data konstan/stasioner Prinsip dasar: Data smoothing pada periode ke t merupakan rata rata dari m buah data dari data periode ke tt hingga ke (t t m+1) 1 St = Xi m i = t m + 1 Data smoothing pada periode ke t berperan sebagai nilai forecasting pada periode ke t+1 F t = S t 11 dan F n,h = S n 22
23 Ilustrasi MA dengan m=3 Periode (t) Data (X t ) Smoothing (S t ) Forecasting (F t ) S = -3 = F 4 = S
24 Pengaruh Pemilihan Nilai m Semula MA (m=3) 4.00 MA (m=6) Waktu MA dengan m yang lebih besar menghasilkan pola data yang lebih halus. 24
25 Example: Weekly Department Store Sales The weekly sales figures (in millions of dollars) presented in the following table are used by a major department store to determine the need for temporary sales personnel. Period (t) Sales (y) 1 5,3 2 4,4 3 5,4 4 5,8 5 5,6 6 4,8 7 5,6 8 5,6 9 5,4 10 6,5 11 5,1 12 5, ,2 15 5,6 16 6,7 17 5, ,5 19 5,8 20 5,1 21 5,8 22 6, , ,8 25
26 Example: Weekly Department Store Sales Weekly Sales Sales 4 Sales (y) Weeks 26
27 Example: Weekly Department Store Sales Use a three-week moving average (k=3) for the department store sales to forecast for the week 24 and 26. ( y = + y 3 The forecast error is + y ) = yˆ 24 = 5.9 e = y yˆ = ˆ24 = 27
28 Example: Weekly Department Store Sales The forecast for the week 26 is y + y + y = yˆ 26 = =
29 Period (t) Sales (y) forecast RMSE = Weekly Sales Forecasts Latihan: Weekly Department Store Sales Sales Sales (y) forecast Weeks faculty.wiu.edu/f-dehkordi/ds-533/.../moving-average-methods.ppt 29
30 Double Moving Average Mirip dengan single moving average Cocok untuk data yang berpola tren Proses pemulusan dengan rata rata dilakukan dua kali Tahap I: S 1, t t 1 m i = t m + 1 = t 1 m i = t m + 1 Tahap II: S2, t S1, = X i i 30
31 Double Moving Average (lanjutan) Forecasting dilakukan dengan formula dengan F2, tt, + h= At + Bt( h) A = 2S S t 1, t 2, t 2 B = S S m 1 ( 1, 2, ) t t t 31
32 Ilustrasi DMA dengan m=3 t X t S 1,t S 2,t A t B t F 2,t S (1)3 = 3 = S (2)3 = 3 =
33 Pemilihan Model (lanjutan) Semula MA(m=3) MA(m=6) SES(0.3) SES(0.4) Waktu 33
Analisis Deret Waktu
Analisis Deret Waktu Pertemuan 2 Cross section Jenis Data Beberapa pengamatan diamati bersama sama pada periode waktu tertentu Harga saham semua perusahaan yang tercatat di BEJ pada hari Rabu 27 Februari
Lebih terperinciAnalisis Deret Waktu
Analisis Deret Waktu Jenis Data Cross section Beberapa pengamatan diamati bersama-sama pada periode waktu tertentu Harga saham semua perusahaan yang tercatat di BEJ pada hari Rabu 27 Februari 2008 Time
Lebih terperinciANALISIS DERET WAKTU
ANALISIS DERET WAKTU JENIS DATA Cross section Beberapa pengamatan diamati bersama-sama pada periode waktu tertentu Harga saham semua perusahaan yang tercatat di BEJ pada hari Rabu 27 Februari 2008 Time
Lebih terperinciPendahuluan. Metode Peramalan:
MOVING AVERAGES Pendahuluan Metode Peramalan: Metode Perataan: Equally weighted observations Metode pemulusan eksponensial (exponential smoothing) Pembobotan yang tidak sama pada data historis, dimana
Lebih terperinciPendahuluan. Metode Peramalan:
MOVING AVERAGES Pendahuluan Metode Peramalan: Metode Perataan: Equally weighted observations Metode pemulusan eksponensial (exponential smoothing) Pembobotan yang tidak sama pada data historis, dimana
Lebih terperinciThis is a widely used forecasting technique. be especially accurate, www,clt,astate,edu/crbrown/smoothing07,ppt
Proses Pemulusan usa Data Exponential smoothing This is a widely used forecasting technique in retailing, even though it has not proven to be especially accurate, www,clt,astate,edu/crbrown/smoothing07,ppt
Lebih terperinciKuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu
Kuliah 2 Metode Peramalan Deret Waktu rahmaanisa@apps.ipb.ac.id REVIEW Tentukan pola dari data deret waktu berikut: Gambar (1) Gambar (2) Gambar (3) Gambar (4) 2 Kriteria kebaikan peramalan data deret
Lebih terperinciMetode Pemulusan Eksponensial Sederhana
Metode Pemulusan Eksponensial Sederhana (Single Exponential Smoothing) KULIAH 3 METODE PERAMALAN DERET WAKTU rahmaanisa@apps.ipb.ac.id Review Untuk apa metode pemulusan (smoothing) dilakukan terhadap data
Lebih terperinciPeramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif
Bab 3-4 Peramalan Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif Berdasarkan metode yang subjektif Metode kuantitatif Berdasarkan
Lebih terperinciIntroduction to Time Series Analysis
Introduction to Time Series Analysis Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitif). Dalam
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 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 terperinciData Time Series. Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau
Peramalan Data Time Series Data Time Series Time series merupakan data yang diperoleh dan disusun berdasarkan urutan waktu atau data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu. Waktu yang digunakan dapat berupa
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Peramalan adalah tentang apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Peramalan bertujuan untuk memprediksikan kemungkinan pasar bagi produk yang dihasilkan perusahaan. Terdapat dua
Lebih terperinciDr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2016
1 Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2016 This part presents some basic statistical methods essential to modeling, analyzing, and forecasting time series data. Both graphical displays and
Lebih terperinciData Tingkat Hunian Hotel Rata-Rata di Propinsi DIY Tahun Tahun Bulan Wisman
Lampiran 1. Data Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Tahun 1991-2003 48 49 Lampiran 1 Data Tingkat Hunian Hotel Rata-Rata di Propinsi DIY Tahun 1991-2003, Tahun Bulan Wisman 1991 1 27,00 1991 2 30,60
Lebih terperinciSKRIPSI APLIKASI METODE GOLDEN SECTION UNTUK OPTIMASI PARAMETER PADA METODE EXPONENTIAL SMOOTHING. Disusun oleh: DANI AL MAHKYA
APLIKASI METODE GOLDEN SECTION UNTUK OPTIMASI PARAMETER PADA METODE EXPONENTIAL SMOOTHING SKRIPSI Disusun oleh: DANI AL MAHKYA 24010210141025 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS
Lebih terperinciMetode Peramalan Deret Waktu. Pika Silvianti, M.Si Akbar Rizki, M.Si
Metode Peramalan Deret Waktu Pika Silvianti, M.Si Akbar Rizki, M.Si Toleransi 15 menit Absen Pakaian Sopan dan Rapi Pengguna kaos pendek/tanpa lengan dan ketat dilarang mengikuti perkuliahan Pengguna sandal
Lebih terperinciMembuat keputusan yang baik
Membuat keputusan yang baik Apakah yang dapat membuat suatu perusahaan sukses? Keputusan yang dibuat baik Bagaimana kita dapat yakin bahwa keputusan yang dibuat baik? Akurasi prediksi masa yang akan datang
Lebih terperinciPENANGANAN MASALAH HETEROSKEDASITAS DENGAN MODEL ARCH-GARCH DAN MODEL BLACK-SCHOLES MOSES ALFIAN SIMANJUNTAK
PENANGANAN MASALAH HETEROSKEDASITAS DENGAN MODEL ARCH-GARCH DAN MODEL BLACK-SCHOLES MOSES ALFIAN SIMANJUNTAK SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Pengertian Peramalan Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang (Sofjan Assauri,1984). Setiap kebijakan ekonomi
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 terperinciHasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab
71 Lampiran 1. Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab Moving Average Data C1 Length 12 NMissing 0 Moving Average Length 4 Accuracy Measures MAPE 25 MAD 54372 MSD 4819232571 Time C1 MA Predict
Lebih terperinciVI PERAMALAN PENJUALAN AYAM BROILER DAN PERAMALAN HARGA AYAM BROILER
VI PERAMALAN PENJUALAN AYAM BROILER DAN PERAMALAN HARGA AYAM BROILER 6.1. Analisis Pola Data Penjualan Ayam Broiler Data penjualan ayam broiler adalah data bulanan yang diperoleh dari bulan Januari 2006
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 terperinciANALISIS PERAMALAN SUKU CADANG HYDRAULIC OIL FILTER KOMATSU DI PT KOMATSU MARKETING AND SUPPORT INDONESIA
ANALISIS PERAMALAN SUKU CADANG HYDRAULIC OIL FILTER KOMATSU DI PT KOMATSU MARKETING AND SUPPORT INDONESIA NAMA MAHASISWA : Galih Trisno Saputra Instansi : -- Alamat : -- Telp : -- Email Penulis : galihtrisno@ymail.com
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dugaan atau perkiraan mengenai kejadian atau peristiwa pada waktu yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dugaan atau perkiraan mengenai kejadian atau peristiwa pada waktu yang akan datang disebut ramalan dan tindakan dalam membuat dugaan atau perkiraan tersebut
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 terperinciPERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) TERTINGGI BULAN DESEMBER disusun untuk memenuhi Tugas Lapangan Mata Kuliah Metode Peramalan
PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) TERTINGGI BULAN DESEMBER 3 disusun untuk memenuhi Tugas Lapangan Mata Kuliah Metode Peramalan Disusun Oleh :. Ilani Agustina M00037 2. Intan Purnomosari M00042
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 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 terperinciPERBANDINGAN METODE PEMULUSAN (SMOOTHING) EKSPONENSIAL GANDA DUA PARAMETER DARI HOLT DAN METODE BOX-JENKINS
PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN (SMOOTHING) EKSPONENSIAL GANDA DUA PARAMETER DARI HOLT DAN METODE BOX-JENKINS DALAM MERAMALKAN HASIL PRODUKSI KERNEL KELAPA SAWIT PT. EKA DURA INDONESIA SKRIPSI EKA ARYANI
Lebih terperinciMETODE NAIVE DAN MOVING AVERAGE
A. Metode Naive METODE NAIVE DAN MOVING AVERAGE Para pebisnis muda sering kali menghadapi suatu pilihan yang rumit ketika mencoba meramalkan dengan data yang berukuran sangat kecil. Situasi ini menciptakan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH
BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH 3.1 Flow Process Metodologi Penelitian IDENTIFIKASI DAN PERUMUSAN MASALAH Mencari teknik peramalan yang tepat terhadap volume produksi yang ada STUDI PUSTAKA Mencari
Lebih terperinciEstimasi, Pemilihan Model dan Peramalan Hubungan Deret Waktu
Estimasi, Pemilihan Model dan Peramalan Hubungan Deret Waktu Author: Junaidi Junaidi Terdapat berbagai jenis model/metode peramalan hubungan deret waktu. Diantaranya adalah: 1) Model Linear; 2) Model Quadratic;
Lebih terperinciARIMA and Forecasting
ARIMA and Forecasting We have learned linear models and their characteristics, like: AR(p), MA(q), ARMA(p,q) and ARIMA (p,d,q). The important thing that we have to know in developing the models are determining
Lebih terperinciANALISIS TINGKAT PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN MENGGUNAKAN FORECASTING. (Studi pada Toko Tekstil Gemilang Jaya Bandung)
ANALISIS TINGKAT PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN MENGGUNAKAN FORECASTING (Studi pada Toko Tekstil Gemilang Jaya Bandung) Skripsi Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Mencapai Derajat
Lebih terperinciTEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI.
TEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI. PENERAPAN TEKNIK Keakuratan data yang dimiliki Asumsi yang disepakati bersama Kondisi perusahaan yang terdiri dari
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA MANTIK Edisi: Oktober Vol. 02 No. 01 ISSN: E-ISSN:
ISSN: 25273159 EISSN: 25273167 PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN JUMLAH KLAIM DI BPJS KESEHATAN PAMEKASAN Faisol 1, Sitti Aisah 2 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan
Lebih terperinciPERAMALAN (FORECASTING) #2
#4 - Peramalan (Forecasting) #2 1 PERAMALAN (FORECASTING) #2 EMA302 Manajemen Operasional Model Trend Linear Multiplicative 2 Kecenderungan (trend). Komponen musiman (seasonal): rasio untuk model trend.
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 terperinciPEMODELAN DERET WAKTU MENGGUNAKAN TEKNIK EXPONENSIAL SMOOTHING
PEMODELAN DERET WAKTU MENGGUNAKAN TEKNIK EXPONENSIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN DEBIT ALIRAN SUNGAI (Studi Kasus Sungai Cabenge SWS WalanaE - CenranaE) Melly Lukman[1] ), Eko Susanto *) ABSTRACT Exponential
Lebih terperinciTeknik Forecasting. Pendekatan Basis Teknik Hasil Peramalan ekstrapolatif
Teknik Forecasting Pendekatan Basis Teknik Hasil Peramalan ekstrapolatif Ekstrapolasi trend Analisis rangkaian-waktu Teknik benang-hitam Teknik OLS Pembobotan eksponensial Transformasi data Metode katastrofi
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 terperinciTREND ANALYSIS INFANT MORTALITY RATE DENGAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)
TREND ANALYSIS INFANT MORTALITY RATE DENGAN AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) Jerhi Wahyu Fernanda, Wisnaningsih S, Emilia Boavida,, Prodi Rekam Medis Informasi Kesehatan Institut Ilmu Kesehatan
Lebih terperinciPERAMALAN PENJUALAN MAKANAN RINGAN DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING
PERAMALAN PENJUALAN MAKANAN RINGAN DENGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING Mukti Qamal * *Dosen Teknik Informatika Universitas Malikussaleh Email: mukti.qamal@gmail.com Abstract The developments of
Lebih terperinciAnalisis Hubungan Deret Waktu untuk Peramalan
Analisis Hubungan Deret Waktu untuk Peramalan Author: Junaidi Junaidi Ramalan (forecast) merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang. Ramalan
Lebih terperinciTeknik Peramalan Melalui Pemulusan Data (Smoothing) Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2017/2018
Teknik Peramalan Melalui Pemulusan Data (Smoothing) Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2017/2018 This part presents some basic statistical methods essential to modeling, analyzing, and forecasting
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 terperinciPERENCANAAN PRODUKSI
PERENCANAAN PRODUKSI Membuat keputusan yang baik Apakah yang dapat membuat suatu perusahaan sukses? Keputusan yang dibuat baik Bagaimana kita dapat yakin bahwa keputusan yang dibuat baik? Akurasi prediksi
Lebih terperinciAPLIKASI TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK FORECASTING JUMLAH PENDUDUK MISKIN
APLIKASI TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK FORECASTING JUMLAH PENDUDUK MISKIN Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas PGRI Yogyakarta padrul.jana@upy.ac.id Abstract This study aims to predict
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. dari UD. Wingko Babat Pak Moel sebagai berikut: a. Data permintaan wingko pada tahun 2016.
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data Untuk menganalisi permasalahan pengoptimalan produksi, diperlukan data dari UD. Wingko Babat Pak Moel sebagai berikut: a. Data permintaan
Lebih terperinciExponential smoothing
Exponenial smoohing This is a widely used forecasing echnique in reailing, even hough i has no proven o be especially accurae, www,cl,asae,edu/crbrown/smoohing07,pp 1 Exponenial Smoohing n Period Moving
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI KOTA PALU
PENGGUNAAN METODE SMOOTHING EKSPONENSIAL DALAM MERAMAL PERGERAKAN INFLASI KOTA PALU Romy Biri ), Yohanes A.R. Langi ), Marline S. Paendong ) ) Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Jl.
Lebih terperinciEstimasi, Pemilihan Model dan Peramalan Deret Waktu dengan Microsoft Office Excel
Estimasi, Pemilihan Model dan Peramalan Deret Waktu dengan Microsoft Office Excel Author: Junaidi Junaidi Terdapat berbagai pola pergerakan data deret waktu. Diantaranya adalah: 1) Model Linear; 2) Model
Lebih terperinciPeramalan Harga Beras di Perum BULOG Divre Jatim
Peramalan Harga Beras di Perum BULOG Divre Jatim Disusun oleh : Woro Morphi H (1309030010) Dosen Pembimbing : Dr. Suhartono, S.Si, M.Sc Pendahuluan Latar Belakang, Perumusan Masalah,Tujuan Penelitian,
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 2 LANDASAN TEORI. Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa. situasi dan kondisi di masa yang akan datang.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan Peramalan (forecasting) adalah kegiatan memperkirakan atau memprediksi apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. Sedangkan ramalan
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 terperinciMETODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN
METODE KUANTITATIF, MENGGUNAKAN BERBAGAI MODEL MATEMATIS YANG MENGGUNAKAN DATA HISTORIES DAN ATAU VARIABLE-VARIABEL KAUSAL UNTUK MERAMALKAN Peramalan kuantitatif hanya dapat digunakan apabila terdapat
Lebih terperinciHarwein et al., Peramalan Data Times Series Kebutuhan Tepung Terigu Sebagai Bahan Baku Pembuatan Roti...
TEKNOLOGI HASIL PERTANIAN PERAMALAN DATA TIMES SERIES KEBUTUHAN TEPUNG TERIGU SEBAGAI BAHAN BAKU PEMBUATAN ROTI (Studi Kasus di PT. Inti Cakrawala Citra Jember Jawa Timur) FORECASTING OF WHEAT FLOUR AS
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 terperinciANALISIS FORECASTING DALAM SPSS : APLIKASI KOMPUTER STATISTIK
ANALISIS FORECASTING DALAM SPSS Nama : GEOVANI NPM : 14210059 Kelas : 3.2.1.2 Semester/Jurusan Mata Kuliah DOSEN MATA KULIAH : Tiga ( 3) / Akuntansi : APLIKASI KOMPUTER STATISTIK : SUPRIYADI, SE ANALISIS
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 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 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 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Iklim Iklim ialah suatu keadaan rata-rata dari cuaca di suatu daerah dalam periode tertentu. Curah hujan ialah suatu jumlah hujan yang jatuh di suatu daerah pada kurun waktu
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN
PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TUNGGAL DAN FUZZY TIME SERIES UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN SKRIPSI Oleh : TAUFAN FAHMI J2E008056 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
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 terperinciPemodelan Beban Sistem Listrik Jawa-Bali dengan Menggunakan Pendekatan Flexible Seasonality Forecasting
Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November 2014 121 Pemodelan Beban Sistem Listrik Jawa-Bali dengan Menggunakan Pendekatan Flexible Seasonality Forecasting (Electricity Demand
Lebih terperinciBAB. 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
1 BAB. 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kain adalah bahan mentah yang dapat dikelola menjadi suatu pakaian yang mempunyai nilai financial dan konsumtif dalam kehidupan, seperti pembuatan baju. Contohnya
Lebih terperinciPENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING GANDA UNTUK MEMPREDIKSI NILAI PENJUALAN BARANG BARANG ELEKTRONIK PADA TOKO MITRA ELEKTRONIK
PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING GANDA UNTUK MEMPREDIKSI NILAI PENJUALAN BARANG BARANG ELEKTRONIK PADA TOKO MITRA ELEKTRONIK Febriyanti Kasim 1, Moh. Hidayat Koniyo 2, Dian Novian 3 INTISARI Kesulitan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH WISATAWAN GROJOGAN SEWU MENGGUNAKAN MODEL REGRESI RUNTUN WAKTU DENGAN EFEK VARIASI KALENDER
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN GROJOGAN SEWU MENGGUNAKAN MODEL REGRESI RUNTUN WAKTU DENGAN EFEK VARIASI KALENDER oleh APRILLIA COSASI M0109014 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan
Lebih terperinciMODEL AUTOREGRESSIVE (AR) ATAU MODEL UNIVARIATE
MODEL AUTOREGRESSIVE (AR) ATAU MODEL UNIVARIATE Data yang digunakan adalah data M2Trend.wf1 (buku rujukan pertama, bab-8). Model analisisnya adalah Xt = M2 diregresikan dengan t = waktu. Model yang akan
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : Genap
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI: S1 SISTEM INFORMASI Semester : Genap Berlaku mulai: Genap/2010 MATA KULIAH : TEKNIK PERAMALAN KODE MATA KULIAH/ SKS : 410103096 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT
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 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 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Peramalan 2.1.1 Pengertian Peramalan Peramalan (Assauri, Sofyan. 1991) adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Sedangkan ramalan adalah
Lebih terperinciPeramalan (Forecasting)
Peramalan (Forecasting) Peramalan (forecasting) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan data di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan
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 terperinciSISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING
SISTEM PERAMALAN PERSEDIAAN UNIT MOBIL MITSUBISHI PADA PT. SARDANA INDAH BERLIAN MOTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING Afni Sahara (0911011) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 1.1 Landasan Teori 1.1.1 Prediksi Prediksi adalah sama dengan ramalan atau perkiraan. Menurut kamus besar bahasa indonesia, prediksi adalah hasil dari kegiatan memprediksi atau
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 2339-254 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 205, Halaman 957-966 Online di: http://ejournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian PREDIKSI NILAI KURS DOLLAR AMERIKA MENGGUNAKAN EXPONENTIAL SMOOTHING
Lebih terperinciMODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN DOUBLE EXPONENTIAL
MODUL MINITAB UNTUK PERAMALAN DENGAN METODE ARIMA DAN DOUBLE EXPONENTIAL Minitab adalah program statistik yang setiap versinya terus dikembangkan. Gambar 1 memperlihatkan kepada anda aspek-aspek utama
Lebih terperinciData Deret Waktu PUSTAKA. pertanian
Materi Peruliahan Poo Bahasan Periraan Watu Pendahuluan Metode Pemulusan Rataan Bergera 3 Metode Pemulusan Esponensial dan Metode Winter Konsep Dasar Pemodelan Data Deret Watu Analisis Deret Watu STK3
Lebih terperinciModel Regresi Untuk Data Deret Waktu (1)
Model Regresi Untuk Data Deret Waktu (1) Pika Silvianti, M.Si pikasilvianti@apps.ipb.ac.id Sumber: Hyndman, R.J and Athanasopoulos, G. 2013. Forecasting: principles and practice https://www.otexts.org/fpp/4
Lebih terperinciPEMODELAN PERAMALAN PENJUALAN PAKAN UDANG PADA PT CENTRAL PROTEINA PRIMA, TBK DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL (EXPONENTIAL SMOOTHING) SKRIPSI
PEMODELAN PERAMALAN PENJUALAN PAKAN UDANG PADA PT CENTRAL PROTEINA PRIMA, TBK DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL (EXPONENTIAL SMOOTHING) SKRIPSI HERRIJUNIANTO PURBA 130823002 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING
Jurnal PILAR Nusa Mandiri Vol. 13, No. 2, September 2017 217 PERAMALAN PERSEDIAAN BARANG MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING Ratih Yulia Hayuningtyas Teknik
Lebih terperinciPEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip
PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN REGRESI PENALIZED SPLINE Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA 24010211130039 Skripsi Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains
Lebih terperinciPERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT - WINTER
PERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT - WINTER PERAMALAN DATA TIME SERIES DENGAN METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT WINTER Adi Suwandi 1, Annisa 2, Andi Kresna Jaya
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 terperinciABSTRACT. Key words: production, aggregate planning, cost efficiency. vii. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT P.T Senayan Sandang Makmur is a company engaged in the manufacturing industry. In the course of its operations, the company is always striving to achieve its objectives, namely to meet consumer
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 terperinciSALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN
BAB IV SALES FORECASTING UNTUK PENGENDALIAN PERSEDIAAN A. Identifikasi Peramalan Penjualan oleh UD. Jaya Abadi Dari hasil wawancara yang menyebutkan bahwa setiap pengambilan keputusan untuk estimasi penjualan
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX. Nama : Desty Trisnayannis NPM :
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX Nama : Desty Trisnayannis NPM : 21210860 Latar Belakang Dalam dunia usaha, perusahaan harus memperkirakan hal-hal yang terjadi
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PERMINTAAN DARAH UDD PMI KABUPATEN BANYUMAS DENGAN METODE PERAMALAN KOMBINASI
PERAMALAN JUMLAH PERMINTAAN DARAH UDD PMI KABUPATEN BANYUMAS DENGAN METODE PERAMALAN KOMBINASI SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Sebagian dari Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Pendidikan S-1 Program
Lebih terperinciAPLIKASI METODE GOLDEN SECTION UNTUK OPTIMASI PARAMETER PADA METODE EXPONENTIAL SMOOTHING ABSTRACT
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 605-614 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian APLIKASI METODE GOLDEN SECTION UNTUK OPTIMASI PARAMETER PADA
Lebih terperinciPREDIKSI HARGA DAGING SAPI DI PEKANBARU DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL WINTER
PREDIKSI HARGA DAGING SAPI DI PEKANBARU DENGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL WINTER Rahmadeni 1, Evi Febriantikasari 2 Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi,UIN Sultan Syarif Kasim Riau
Lebih terperinciPERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI 2010
Statistika, Vol., No., Mei PERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI Reksa Nila Anityaloka, Atika Nurani Ambarwati Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah
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 terperinci