BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 3 METODE PENELITIAN

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

PENERAPAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BARU (STUDI KASUS: SMK PEMDA LUBUK PAKAM)

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam penulisan tugas akhir ini diperlukan teori-teori yang mendukung yang

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

Peramalan Jumlah Penduduk Kota Samarinda Dengan Menggunakan Metode Pemulusan Eksponensial Ganda dan Tripel Dari Brown

BAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang

PENGGUNAAN METODE PERAMALAN DALAM PRODUKSI KAYU UNTUK PENENTUAN TOTAL PERMINTAAN (KONSUMEN)

Universitas Sumatera Utara

III. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data

BAB 2 LANDASAN TEORI

Penerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

PENERAPAN UKURAN KETEPATAN NILAI RAMALAN DATA DERET WAKTU DALAM SELEKSI MODEL PERAMALAN VOLUME PENJUALAN PT SATRIAMANDIRI CITRAMULIA

PENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.

MENENTUKAN PERSEDIAAN BERAS DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN PADA TAHUN 2012

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB 2 LANDASAN TEORI. mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

BAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

Jurnal Rekursif, Vol. 3 No. 1 Maret 2015, ISSN

METODE PENELITIAN. Lokasi dan Waktu Penelitian. sampai dengan April 2008, di DAS Waeruhu, yang secara administratif terletak di

PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA

BAB V METODE PENELITIAN

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o

BAB 3 LANDASAN TEORI. masa lampau akan berlanjut ke masa depan. Hampir seluruh peramalan didasarkan. pada asumsi bahwa masa lampau akan berulang.

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

PERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro

MODEL PERAMALAN RATA-RATA BEBAN PEMAKAIAN LISTRIK KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR

LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

B A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan

kesimpulan yang didapat.

PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

IV. METODE PENELITIAN

PEMODELAN TINGKAT KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES AUTOREGRESIVE TUGAS AKHIR. Oleh:

APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND

JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pengangguran atau tuna karya merupakan istilah untuk orang yang tidak mau bekerja

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Black dan Scholes (1973) menyatakan bahwa nilai aset mengikuti Gerak

PERAMALAN HARGA SAHAM SYARI AH RUPIAH EQUITY FUND PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE BOX-JENKINS TUGAS AKHIR.

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa

Beberapa Definisi Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Definisi L.1 (Ruang contoh dan kejadian) . Definisi L.2 (Kejadian lepas )

MODEL VECTOR AUTOREGRESSIVE (VAR) DALAM MERAMAL PRODUKSI KELAPA SAWIT PTPN XIII Faradhila Amry, Dadan Kusnandar, Naomi Nessyana Debataraja

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. mempunyai efek menekan atau menghentikan suatu proses biokimia di dalam

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan

TUGAS AKHIR. Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains pada Jurusan Matematika. Oleh: AFRIANTI

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

ALGORITMA DATA MINING

BAB III METODE PENELITIAN

PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 3 METODE PENELITIAN

ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PENAMBAHAN ARMADA TRANSPORTASI DAN PERBAIKAN SISTEM PERSEDIAAN PERGUDANGAN (STUDY KASUS PT

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengantar metode ARIMA Box Jenkins dan analisis spektral.

MODEL ARIMA(0,1,1) UNTUK PERAMALAN JUMLAH NASABAH PADA PT. PRUDENTIAL LIFE INSURANCE KOTA PEKANBARU TUGAS AKHIR

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Pada penelitian ini, peneliti menetapkan objek pada anak kelompok B TK Damhil

Pemodelan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Kurs, dan Harga Minyak Dunia dengan Pendekatan Vector Autoregressive

Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD JAYA Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing

Rumus-rumus yang Digunakan

TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR SUZUKI PADA CV. ADI MULIA MOTOR DI RENGAT INDRAGIRI HULU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES

Perbandingan Metode Winter Eksponensial Smoothing dan Metode Event Based untuk Menentukan Penjualan Produk Terbaik di Perusahaan X

FORECASTING (Peramalan)

Perancangan Sistem Informasi Perbankan di PT. Bank Pembangunan Kalteng Palangkaraya Menggunakan Skema Galaksi

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MODIFIKASI METODE DEKOMPOSISI ELZAKI (MMDE) UNTUK PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL TAK LINEAR

PERBANDINGAN PERAMALAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING SATU PARAMETER BROWN DAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING DUA PARAMETER HOLT

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA. yang akan datang. Peramalan menjadi sangat penting karena penyusunan suatu

INTEGRAL TAK TENTU (pecahan rasional) Agustina Pradjaningsih, M.Si. Jurusan Matematika FMIPA UNEJ

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB 1 PENDAHULUAN. Bagi Negara yang mempunyai wilayah terdiri dari pulau-pulau yang dikelilingi lautan,

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section

SISTEM PREDIKSI PENJUALAN GAMIS TOKO QITAZ MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING. Oleh: Salman Alfarisi

ANALISIS INVESTASI PENAMBANGAN PASIR DAN BATU DITINJAU DARI SEGI TEKNIS DAN BIAYA

Transkripsi:

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai asumsi yag berhubuga dega idaka-idaka yag perlu diambil sera variablevariabel lai yag mempegaruhi permasalaha arus pejuala yag diperkiraka erjadi. Peramala diperluka karea adaya perbedaa waku aara keadaa aka dibuuhka dibuuhkaya suau kebijaka baru. Apabila perbedaa waku ersebu pajag, maka para pera peramala mejadi pg da saga dibuuhka, eruama dalam peeua kapa erjadi suau perisiwa sehigga dapa di persiapka idakaidaka yag diperluka. Keguaa dari suau peramala dapa diliha pada saa pegambila kepuusa. Kepuusa yag baik adalah kepuusa yag didasarka oleh perimbaga apa yag aka erjadi saa kepuusa ersebu dilakuka. Apabila kepuusa yag diambil kurag epa sebaikya kepuusa ersebu idak dilaksaaka. Oleh karea masalah pegambila kepuusa merupaka masalah yag dihadapi maka peramala juga merupaka masalah yag harus dihadapi, karea peramala berkaia era dega pegambila suau kepuusa. Uiversias Sumaera Uara

2.2 Js Peramala Berdasarka sifa peramala dibedaka aas 2 js yaiu: 1. Peramala Kuaiaif Peramala Kuaiaif adalah peramala yag berdasarka aas daa kualiaif pada masa lalu. Hasil paramala ii saga bergaug pada orag yag meyusuya, kareaa berdasarka pemikira yag bersifa iuisi. Pedapa da pegeahua sera pegalama dari orag-orag yag meyusuya. 2. Peramala Kuaiaif Peramala Kuaiaif adalah peramala yag didasarka aas daa kuaiaif pada masa lalu. Hasil peramala ii saga bergaug pada meode yag diperguaka dalam peramala ersebu. Karea dega meode yag berbeda aka diperoleh suau hasil ramala dega keyaaa yag erjadi. Semaki kecil peyimpaga aara hasil ramala dega keyaaa yag erjadi berari berari meode yag diperguaka semaki baik. Peramala yag baik adalah dilakuka dega megikui prosedur peyusua yag baik. 2.3 Keguaa Peramala Keguaa paramala dalam suau peeliia adalah melakuka aalisa erhadap siuasi yag dielii uuk memperkiraka siuasi da kodisi yag aka erjadi dari sesuau yag dielii di masa depa. Uiversias Sumaera Uara

Peramala merupaka suau ala Bau yag pg dalam perecaaa yag evekif da evisie. Dalam hal ii peyusua suau recaa uuk mecapai ujua aau sasara suau orgaisasi erdapa perbedaa waku aara kegiaa apa saja yag perlu dilakuka, kapa waku pelaksaaa da oleh siapa dilaksaaka perecaaa da peramala saaga era kaiaya, ii dapa diliha dalam hal peyusua recaa, dimaa dalam peyusua ii melibaka masalah peramala juga. Dega demikia dapa dikaaka bahwa peramala merupaka dasar uuk meyusu recaa. 2.4 Meode Pemulusa (Smoohig) Meode smoohig adalah meode peramala dega melakuka pegahalusa erhadap daa masa lalu, yaiu megambil raa-raa dari ilai beberapa ahu uuk meaksir ilai pada sau ahu. Beberapa meode peghalusa diaaraya adalah: 1. Meode raa-raa Meode raa-raa ujuaya memafaaka daa masa-masa lalu uuk megembagka suau sysem peramala pada periode medaag. Meode raa-raa ii dibagi aas: a. Nilai Tegah (Mea) b. Raa-raa Bergaerak Tuggal (Sigle Movig Average) c. Raa-raa Bergerak Gada (Double Movig Average) d. Kombiasi raa-raa bergerak laiya. 2. Meode Smoohig Ekspoesial Uiversias Sumaera Uara

Beuk umum dari meode smoohig ii adalah: = αx + + 1 1 Dega : ( α ) +1 = peramala sau parameer kedepa X = daa akual pada periode = ramala pada periode α = parameer pemulusa ( 0 < α < 1) Meode smoohig ekspoesial erdiri aas : 1. Smoohig Ekspoesial Tuggal 2. Smoohig Ekspoesial Gada; a. Meode liier sau parameer dari Brow b. Meode dua parameer dari Hol 2.5 Keepaa Ramala Keepaa ramala adalah salah sau hal yag medasar dalam peramala, yaiu bagaimaa megukur kesesuaia suau meode peramala ereu uuk suau kumpula daa yag diberika. Keepaa dipadag sebagai krieria peolaka uuk memilih sau meode peramala. Dalam pemodela dere berkala (ime series), dari daa masa lalu dapa diramalka siuasi yag aka erjadi pada masa yag aka daig, uuk meguji kebeara ramala ii diguaka keepaa ramala. Beberapa krieria yag diguaka uuk meguji keepaa ramala aara lai adalah: Uiversias Sumaera Uara

1. Nilai egah kesalaha (Mea Error) ME 2. Nilai egah kesalaha kuadra (Mea Square Error) MSE 2 3. Nilai egah kesalaha absolu (Mea Absolue Error) MAE 4. Nilai egah kesalaha presease absolue ( Mea Absolue Perseage Error) MAPE P 5. Nilai egah kesalaha presease (Mea Perseage Error) MPE P 6. Jumlah kuadra kesalaha (Sum of Squqred Error) SSE = Dimaa : 1 2 PE = Kesalaha persease = ( ) ( 100% ) X X = Nilai ramala pada periode ke e = X (kesalaha pada periode ) Uiversias Sumaera Uara

X = Daa akual pada periode = Bayak periode waku Meode peramala yag dipilih adalah meode peramala yag diberika ilai MSE yag erkecil. Uiversias Sumaera Uara

Uiversias Sumaera Uara