LAMPIRAN I. Sejarah Perusahaan

dokumen-dokumen yang mirip
percetakan yang mereka perjuangkan mulai berkembang. selama empat tahun. Melihat hal itu Bapak Suranto terdorong untuk

Hasil Peramalan dengan Menggunakan Software Minitab

KOMENTAR DOSEN PENGUJI

Enter the Problem (Masukkan Permasalahan)

KOMENTAR DOSEN PENGUJI

BAB 3 ANALISIS PERUSAHAAN. merupakan perusahaan yang bergerak di bidang industri pakaian. Perusahaan yang

BAB 1 PENDAHULUAN. giat untuk meningkatkan kinerjanya agar dapat memenuhi permintaan tersebut. Banyak

DAFTAR ISI. Halaman KATA PENGANTAR.. ii DAFTAR ISI.. iv DAFTAR TABEL. vi DAFTAR GAMBAR vii DAFTAR LAMPIRAN. viii

PERAMALAN (FORECASTING) #2

BAB III. DESKRIPSI PERUSAHAAN A. Sejarah Perusahaan

LAMPIRAN. Universitas Sumatera Utara

BAB III DESKRIPSI INSTANSI

BAB 3 PERANCANGAN PROGRAM

BAB 3 METODE PEMECAHAN MASALAH

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. PT. Sebastian Citra Indonesia merupakan salah satu produsen frozen dough

BAB IV GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN. jasa konveksi di kota Baganbatu. Konveksi ini di dirikan oleh Bapak Sarman pada

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

BAB I PENDAHULUAN. sektor perindustrian semakin ketat.perusahaan-perusahaan beroperasi dan

BAB 5 SIMPULAN DAN SARAN

PERENCANAAN DAN PENGENDALIAN PRODUKSI (METODE KLASIK) AULIA ISHAK Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Sumatera Utara

PERAMALAN PENJUALAN TIKET PESAWAT PADA CV. VIDO JAYA TOUR DAN TRAVEL

ANALISIS DERET WAKTU

LAMPIRAN. Universitas Sumatera Utara

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

BAB II LANDASAN TEORI. Suatu sistem adalah suatu jaringan kerja dari prosedur-prosedur yang

BAB I PENDAHULUAN. bisnis. Sumber daya yang dimaksud meliputi perencanaan bahan baku yang

BAB III PROSES PENGUMPULAN DATA. III. 1. Sejarah Singkat Perkembangan Perusahaan. PI adalah perusahaan yang berbadan hukum CV (Commanditaire

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Sebuah fakta bahwa waktu adalah uang dalam aktivitas penjualan. Pengambilan

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN DAN KAITANNYA DALAM PERAMALAN LABA PADA PD. RAMATEX. Nama : Desty Trisnayannis NPM :

BAB III LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH. Kriteria optimasi yang digunakan dalam menganalisis kebutuhan produksi pada

BAB III GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN BATIK SS DI KOTA PEKALONGAN. A. Sejarah Perusahaan Batik SS di Kota Pekalongan

BAB 2 GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Sejarah dan Gambaran Umum Perusahaan. Perusahaan DAIWATEX merupakan industry tekstil yang bergerak dalam

BAB V ANALISA HASIL. Pada bab sebelumnya telah dilakukan pengolahan data-data yang

BAB III GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

Biaya Perencanaan Agregat Metode-Metode Perencanaan Agregat Linear Programming Pengertian Linear

Analisis Deret Waktu

BAB IV PENYAJIAN DAN ANALISIS DATA

LAMPIRAN. Universitas Sumatera Utara

BAB III DESKRIPSI INSTANSI. A. Profil Perusahaan

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

BAB III OBJEK PENELITIAN

Peramalan Memprediksi peristiwa masa depan Biasanya memerlukan kebiasaan selama jangka waktu tertentu metode kualitatif

KUESIONER PEMERIKSAAN INTERNAL VARIABEL INDEPENDEN

LAMPIRAN. Universitas Sumatera Utara

TUGAS AKHIR. Diajukan Untuk Memenuhi Syarat-Syarat Mencapai Sebutan. Ahli Madya Manajemen Industri. Disusun oleh : Witdihan Tulus Haryono

BAB 3 Metode Penelitian

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

BAB 1 PENDAHULUAN. para pengguna jasa angkutan umum dan juga pejalan kaki beralih menggunakan

BAB III PEMBAHASAN. grey dan selanjutnya di olah untuk dijadikan kain batik printing sehingga

BAB III GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN. pendirian perusahaan nomor 11 tanggal 21 Februari 2003 dihadapan notaris

BAB 1 PENDAHULUAN. Pasar global dewasa ini tanpa disadari telah membuat kompetisi di dalam dunia

Nama : Rian Surya Aji NPM : Jurusan : Manajemen Pembimbing : Martani, SE, MM.,

BAB 2 LANDASAN TEORI

Pembahasan Materi #7

BAB III GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN. Agustus 1996, di Jakarta. Lokasi pabrik dan kantor perusahaan ini terletak di jalan

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

ANALISIS TINGKAT PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN PERENCANAAN PERSEDIAAN DENGAN MENGGUNAKAN FORECASTING. (Studi pada Toko Tekstil Gemilang Jaya Bandung)

BAB IV METODE PERAMALAN

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

4.10 Minimum Order Struktur Produk BAB 5 ANALISA 5.1 Pengolahan Data Perhitungan Coefficient of Variance

pengecoran logam. Bahan baku utamanya adalah besi rongsokan (Screp Style) dalam ukuran kilogram. Sedangkan bahan pembantu berapawaterglass dan pasir,

BAB III METODE PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

TEKNIK PERAMALAN KUANTITATIF (TEKNIK STATISTIK) Astrid Lestari Tungadi, S.Kom., M.TI.

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SERAGAM PADA KONVEKSI JEDRICO

PERAMALAN PERMINTAAN PRODUK KAIN GRAY UNTUK BAGIAN PRINTING PADA PT. ISKANDAR INDAH PRINTING TEXTILE TAHUN Di Surakarta TUGAS AKHIR

BAB IV PENYAJIAN DAN ANALISIS DATA dengan akta notaris Adri Dwi Purnomo, SH. Nomor 24/2006. Yang

PERAMALAN PRODUKSI SARUNG TENUN DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEMULUSAN DATA

BAB 2 GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN. 2.1 Sejarah Singkat PT GRACIA INTI COMPUTER

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III OBJEK PENELITIAN PT. GROOVY MUSTIKA SEJAHTERA

LAMPIRAN. Lampiran 1 Data Pendukung dari PT. Sebastian Citra Indonesia. Data Penjualan Roti O Outlet Stasuin Kota Jakarta Tahun 2012

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. sarung tangan kain dan sarung tangan karet.

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN. 2.1 Sejarah Singkat PT Kasa Husada Wira Jatim

Peramalan produksi benang pe sebagai dasar perencanaan. kebutuhan bahan baku polyester pada departemen spinning PT. Sari.

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:

BAB V MANAJEMEN PERUSAHAAN

Tugas dan Tanggung Jawab. a. Menetapkan tujuan,visi,dan misi perusahaan. b. Menetapkan kebijakan mutu dan tujuan mutu perusahaan.

ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SPARE PART BUSSING GARDAN MOBIL TRUK PADA CV. HARAPAN KELUARGA MAKMUR. : Dwi Handoko Npm :

LAMPIRAN 1. Langkah-langkah Pengerjaan QM ABC Analysis Langkah 1, klik menu Module Inventory. Lampiran 1.1 Langkah 1 Perhitungan ABC Analysis

Analisis Peramalan Permintaan Kemasan Karton Box Gelombang Pada PT. Multibox Indah

BAB II GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN No.124 yang berlokasi di Jalan Moh. Toha No.147 Km 6,1 Bandung,

BAB I PENDAHULUAN. akan teknologi untuk memperoleh ataupun mengirimkan informasi dari tempat

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

Daftar Isi Lembar Pengesahan Lembar Pernyataan Abstrak Lembar Peruntukan Kata Pengantar Daftar Isi Daftar Tabel Daftar Gambar Daftar Lampiran

Estimasi, Pemilihan Model dan Peramalan Hubungan Deret Waktu

Data Tingkat Hunian Hotel Rata-Rata di Propinsi DIY Tahun Tahun Bulan Wisman

Transkripsi:

LAMPIRAN I Sejarah Perusahaan

A. Sejarah Perusahaan PT. Loji Kanakatama Tekstil (PT. Lokatex) Pekalongan yang bergerak dibidang industri tekstil didirikan pada tahun 1991 berdasar akte notaris FX. Budi Santoso Isbandi, SH 28 Mei 1990 No. 107 dengan pemegang saham - PT. Tuti Lusianti - Fabian Aebastian - Adhi Sebastian - Kiang Tsu Te - Christian Idris. C PT. Lokatex merupakan perusahaan PMDN yang memperoleh fasilitas BKPN berdasarkan SD BKPN No. 196/ 11/ PMDN/ 1994 dan terbagi menjadi dalam tiga unit produksi yaitu weaving, finishing dan printing. PT. Lokatex mulai berproduksi sejak april 1992 dan produk yang dihasilkan antara lain kain grey, kain putih, sarung bantal, sprei dan sarung palekat. Sebagai perusahaan yang bergerak di industri tekstil, PT. Lokatex bertuajuan untuk mencapai target produksi untuk memenuhi kebutuhan sandang masyarakat. B. Struktur Organisasi Struktur organisasi dalam suatu perusahaan sangat penting karena struktur organisasi akan sangat membantu kelancaran organisasi perusahaan dalam menjalankan tugas, wewenang dan tanggung jawab masing-masing.

Dengan adanya struktur organisasi yang baik dan jelas maka diharapkan perusahan akan menjalankan usahanya dengan baik sehingga sasaran perusahaan dapat lebih mudah dicapai. Adapun bentuk struktur organisasi PT. Lokatex akan digambarkan sebagai berikut Sekertaris Direktur I Manager Produksi Direktur II Manager Pemasaran Manager Keuangan Kabag Weaving Kabag Finishing Kabag Printing Manager Personalia Manager Teknik Penjualan Keuangan Pembelian Laborat Inspecting Gudang Keamanan Bengkel Penagihan Pembukuan Accounting Kasi Pers Adm & Umum Kasi Proses I Humas Mesin Produksi Kasi WVG Produksi Kasi Proses II Kepegawaian Genset Gudang Gudang Intesting A Control Administrasi Sparepart Listrik Gamabar 4.7 Struktur Organisasi

Berdasarkan struktur organisasi yang digambarkan diatas, maka tugas dan tanggung jawab dari masing-masing bagian/ jabatan adalah sebagai berikut : 2. Direktur Utama Bertugas memimpin semua kegiatan baik di dalam maupun di luar perusahaan secara keseluruhan dan direktur I dan Direktur II secara langsung. 3. Sekretaris Bertugas membantu Direktur Utama dalam menyelesaikan tugasnya dan memberikan pendapat, saran, komentar maupun pemecahan masalah yang memerlukan penanganan secara kusus. 4. Direktur I dan Direktur II Bertugas mengorganisir dan mengkoordinir kegiatan-kegiatan perusahaan sesuai dengan bidang masing-masing dan bertanggung jawab terhadap apa yang telah dilakukan 5. Manager Bertugas mambantu Direktur dalam mengkoordinasikan dan mengkoordinir kegiatan-kegiatan dalam perusahaan sesuai dengan bidangnya masing-masing untuk mencapai sasaran/ tujuan perusahaan. Untuk itu maka manager dapat membedakan menjadi :

a. Marketing Manager Bertugas mambantu Direktur II dalam mengorganisir dan mengkoordinir kegiatan pemasaran barang dan jasa yang dihasilkan oleh perusahaan serta penagihan terhadap piutang perusahaan. b. Financial Manager - Bertugas mengkoordinir penyelenggaraan administrasi dan keuangan perusahaan - Mengkoordinir penyusunan, pemakaian, pengeluaran dan pemasukan dana perusahaan. c. Manager Produksi - Bertugas mengkoordinir semua kegiatan produksi perusahaan, baik weaving, finishing dan printing. - Mengurusi pembelian bahan baku untuk perusahaan d. Manager Personalia - Bertugas mengawasi semua kegiatan yang berhubungan dengan kepegawaian, keamanan dan hubungan dengan pihak luar - Membawahi bagian keamanan, humas, administrasi dan umum serta bagian kepegawaian. e. Manager Teknik Bertugas mengawasi bagian yang berhubungan dengan masalah teknik seperti maslah kerusakan dan servis mesin produksi maupun mesinmesin lainya, kendaraan, listrik, genset, maupun sparepart yang

kesemuanya itu menunjang proses produksi maupun pemasaran perusahaan. 6. Bagian Accounting (Pembukuan) Spesifikasi tugasnya : 1. Menyusun laporan yang bersifat rutin 2. Memeriksa, menyimpan dan mencatat bukti transaksi perushaan 7. Bagian Fiskal (Perpajakan) Bertugas untuk melaksanakan kegiatan yang berkaitan dengan perhitungan pajak perusahaan 8. Kepala Unit Weaving, Finishing dan Printing Spesifikasi tugasnya : a. Mengawasi pelaksanaan proses produksi pada unitnya. b. Mengawasi pelaksanaan rencana produksi yang telah ditetapkan c. Membuat laporan mengenai pelaksanaan proses produksi dan hasil produksi masing-masing 9. Bagian Pembelian - Bertanggung jawab atas persediaan barang/ jasa yang diperlukan setiap unit/ departemen serta menyusun laporan pembelian secara periodik. - Bekerjasama dengan Manager produksi untuk mengatur pembelian bahan baku diagnosa bahan pembantu yang dibutuhkan perusahaan dalam memenuhi pesanan dari pelanggan. 10. Bagian Mekanik - Mengawasi jalanya mesin-mesin produksi saat berproduksi

- Menjaga dan memelihara keadaan mesin agar selalu dalam keadaan siap pakai. - Menjaga dan memeriksa aliran listrik agar tetap stabil - Memperbaiki peralatan dan mesin yang rusak. 11. Bagian Gudang - Mengawasi dan mencatat pemasukan dan pengeluaran bahan baku dan bahan penolong yang dibutuhkan dalam proses produksi - Mengawasi dan mencatat penerimaan serta pengeluaran hasil produksi dan masing-masing unit produksi. - Menyusun dan memberikan laporan pada bagian pembelian jika persediaan barang digudang perlu ditambah. C. Bidang Produksi Perusahaan Bagian produksi di PT. Lokatex terbagi menjadi 3 unit produksi yaitu : 2. Unit Weaving Unit Weaving ini memproses benang (menenunya) menjadi kain blacu (kain yang masih mentah) 3. Unit Finishing Dari unit Weaving, kain blacu dibawa ke unit Finishing untuk diproses menjadi kain putih (mori) 4. Unit Printing Di unit Printing ini kain putih (mori) yang telah siap diberi corak dengan menggunakan mesin printing

D. Jam kerja Di unit produksi ini menggunakan sistem shifing yang dibagi menjadi 3 shift yaitu : 1. Unit Weaving Shift I : 05.30 13.30 Shift II : 13.30 21.30 Shift I : 21.30 05.30 2. Unit Finishing Shift I : 07.00 15.00 Shift II : 15.00 23.00 Shift I : 23.00 07.00 3. Unit Printing Shift I : 05.30 13.30 Shift II : 13.30 21.30 Shift I : 21.30 05.30

LAMPIRAN II Ploting Data

1. PT. Isakandar Indah Printing Ploting data permintaan Bulan Permintaan Januari 35.628 Pebruari 35.810 Maret 36.128 April 35.875 Mei 36.226 Juni 36.840 Ploting Data Permintaan PT. Iskandar Indah Printing Jumlah Permintaan 37.000 36.500 36.000 35.500 35.000 1 2 3 4 5 6 Series1 Gambar 4.2 Ploting Data Permintaan PT. Iskandar Indah Printing 2. PT. Tiga Dara Ploting Data PT. Tiga Dara Bulan Permintaan Januari 19.613 Pebruari 20.130 Maret 19.840 April 18.720 Mei 19.780 Juni 19.824 Ploting Data Permintaan PT. Tiga Dara Pekalongan Jumlah Permintaan 20.500 20.000 19.500 19.000 18.500 18.000 1 2 3 4 5 6 Series1 Gambar 4.3 Ploting Data Permintaan PT. Tiga Dara

3. Arief Sugiarto Ploting Data PT. Tiga Dara Bulan Permintaan Januari 25.460 Pebruari 29.680 Maret 30.210 April 29.765 Mei 29.960 Juni 29.160 Ploting Data Permintaan Arief Sugiarto Jumlah Permintaan 31.000 30.000 29.000 28.000 27.000 26.000 25.000 24.000 23.000 1 2 3 4 5 6 Gambar 4.4 Ploting Data Permintaan Arief Sugiarto Series1 4. PT. Lojitex Pekalongan Ploting Data PT. Lojitex Bulan Permintaan Januari 124.410 Pebruari 141.360 Maret 148.220 April 147.926 Mei 148.430 Juni 146.860 Ploting Data Permintaan PT. Lojitex Pekalongan 150.000 Jumlah Permintaan 148.000 146.000 144.000 142.000 140.000 138.000 136.000 1 2 3 4 5 6 Series1 Gambar 4.5 Ploting Data Permintaan PT. Lojitex

5. PT. Ratna Jaya Indah Utama Ploting Data PT. Rayna Jaya Indah Utama Bulan Permintaan Januari 164.628 Pebruari 156.400 Maret 153.310 April 152.470 Mei 153.370 Juni 150.462 Ploting Data Permintaan PT. Ratna Jaya Indah Utama 170.000 165.000 160.000 155.000 150.000 145.000 140.000 1 2 3 4 5 6 Series1 Gambar 4.6 Ploting Data Permintaan PT. Ratna Jaya Indah Utama

LAMPIRAN III Hasil Peramalan

1. PERAMALAN PERMINTAAN KAIN PRINTING 1. PT. ISKANDAR INDAH PRINTING, SOLO 09-26-2007 12:00:52 Period Actual F(t) Forecast Error 1 35628 35628 2 35810 35719 35628-182 3 36128 35855.33 35719-409 4 35875 35860.25 35855.33-19.66797 5 36226 35933.4 35860.25-365.75 6 36840 36084.5 35933.4-906.6016 7 36084.5 8 36084.5 9 36084.5 10 36084.5 11 36084.5 12 36084.5 Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = 376.60 MSD = 231298.3 Bias = -376.60 R-square = 0 MAD = 376.60 MSD = 231298.3 Bias = -376.60 09-26-2007 12:02:05 Period Actual F(t) W(t) Forecast Error 1 35628.5 2 35810 35719.5 3 36128 35969 35719-409 4 35875 36001.5 35969 94 5 36226 36050.5 36001.5-224.5 6 36840 36533 36050.5-789.5 7 36533 8 36533 9 36533 10 36533 11 36533 12 36533 Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = 379.25 MSD = 212456.9 Bias = -332.25 R-square = 0 M = 2 09-26-2007 12:02:40 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 35628 2 35810 35719 182 3 36128 35969 318 35992-136 4 35875 36001.5-253 36446 571 5 36226 36050.5 351 35622-604 6 36840 36533 614 36577-263 7 37454 8 38068 9 38682 10 39296 11 39910 12 40524 Moving average with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 393.50 MSD = 194630.5 Bias = -108.00 R-square = 0 M = 2

penggunaan msd 09-26-2007 12:03:56 Period Actual F(t) Forecast Error 1 35628 35628 2 35810 35809.89 35628-182 3 36128 36127.81 35809.89-318.1094 4 35875 35875.15 36127.81 252.8125 5 36226 36225.79 35875.15-350.8516 6 36840 36839.64 36225.79-614.207 7 36839.64 8 36839.64 9 36839.64 10 36839.64 11 36839.64 12 36839.64 Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 343.60 MSD = 139715.8 Bias = -242.47 R-square = 0 Alpha =.99941 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:04:43 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 35628 35628 0 2 35810 35693.19 65.12881 35628-182 3 36128 35890.73 197.4158 35758.32-369.6797 4 35875 36011.8 121.1397 36088.15 213.1484 5 36226 36166.27 154.4407 36132.94-93.05859 6 36840 36506.71 340.2628 36320.71-519.2852 7 36846.98 8 37187.24 9 37527.5 10 37867.76 11 38208.02 12 38548.29 Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 275.43 MSD = 98707.27 Bias = -190.18 R-square =.26 Alpha =.35819 Beta =.99904 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:05:18 Period Actual F(t) F'(t) Forecast Error 1 35628 35628 35628 2 35810 35809.96 35809.91 35628-182 3 36128 36127.93 36127.86 35809.91-318.0859 4 35875 35875.06 35875.12 36127.86 252.8594 5 36226 36225.92 36225.84 35875.12-350.8828 6 36840 36839.86 36839.72 36225.84-614.1563 7 36839.72 8 36839.72 9 36839.72 10 36839.72 11 36839.72 12 36839.72 Double exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 343.60 MSD = 139709.4 Bias = -242.45 R-square = 0 Alpha =.99977 Search criterion: MSD

09-26-2007 12:05:51 Period Actual F(t) F'(t) T(t) Forecast Error 1 35628 35628 35628 0 2 35810 35642.52 35629.16 123.8127 35628-182 3 36128 35681.25 35633.32 444.2052 35779.69-348.3086 4 35875 35696.7 35638.37 540.6125 36173.38 298.3828 5 36226 35738.93 35646.39 857.6021 36295.65 69.64844 6 36840 35826.76 35660.78 1538.282 36689.06-150.9375 7 37531.02 8 39069.3 9 40607.58 10 42145.86 11 43684.14 12 45222.43 Double exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds =.27 MAD = 209.86 MSD = 54221.65 Bias = -62.64 R-square =.60 Alpha =.07977 Beta = 0.00861 Search criterion: MSD tidak ada msd 09-26-2007 12:06:27 Period Actual F(t) α (alpha) Forecast Error 1 35628 35628 0 2 35810 35637.1.05 35628-182 3 36128 35686.19.1 35637.1-490.8984 4 35875 35714.51.15 35686.19-188.8086 5 36226 35816.81.2 35714.51-511.4883 6 36840 36021.45.2 35816.81-1023.191 7 36021.45 8 36021.45 9 36021.45 10 36021.45 11 36021.45 12 36021.45 Adaptive exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 479.28 MSD = 323659.0 Bias = -479.28 R-square = 0 Alpha =.20000 09-26-2007 12:06:54 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 35628 2 35810 35446 182 3 36128 35355.33 250 35992-136 4 35875 35595.5 105.9 36355.33 480.332 5 36226 35555.1 126.1 36125-101 6 36840 35379 201.5714 36311.7-528.3008 7 36790 8 36991.57 9 37193.14 10 37394.71 11 37596.28 12 37797.85 Linear regression: CPU Seconds = 0 MAD = 311.41 MSD = 134629.4 Bias = -71.24 R-square = 0 A = 35379.00 B = 201.571

penggunaan msd 09-26-2007 12:07:58 Period Actual F(t) T(t) I(t) Forecast Error 1 35628 35629.91 189.0868.9873492 2 35810 35810 180.141.9923928 35818.99 8.992188 3 36128 36127.99 317.2679 1.001205 35990.14-137.8594 4 35875 35875.03-249.9649.9941942 36445.26 570.2617 5 36226 36225.97 347.7803 1.003921 35625.07-600.9336 6 36840 36839.98 612.6168 1.020937 36573.75-266.25 7 36978.79 8 37775.65 9 38724.46 10 39062.34 11 40059.54 12 41363.96 Winter's model: CPU Seconds = 0 MAD = 316.86 MSD = 155259.0 Bias = -85.16 R-square = 0 Alpha =.99995 Beta =.99475 Gamma =.50000 Search criterion: MSD 2. PT. TIGA DARA, PEKALONGAN 09-26-2007 12:13:56 Period Actual F(t) Forecast Error 1 19613 19613 2 20130 19871.5 19613-517 3 19840 19861 19871.5 31.5 4 18720 19575.75 19861 1141 5 19780 19616.6 19575.75-204.25 6 19824 19651.17 19616.6-207.4004 7 19651.17 8 19651.17 9 19651.17 10 19651.17 11 19651.17 12 19651.17 Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = 420.23 MSD = 330979.0 Bias = 48.77 R-square = 0 MAD = 420.23 MSD = 330979.0 Bias = 48.77 09-26-2007 12:15:08 Period Actual F(t) W(t) Forecast Error 1 19613.5 2 20130 19871.5.5 3 19840 19985 19871.5 31.5 4 18720 19280 19985 1265 5 19780 19250 19280-500 6 19824 19802 19250-574 7 19802 8 19802 9 19802 10 19802 11 19802 12 19802 Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = 592.63 MSD = 545173.3 Bias = 55.63 R-square = 0 M = 2

09-26-2007 12:15:36 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 19613 2 20130 19871.5 517 3 19840 19985-290 20647 807 4 18720 19280-1120 19550 830 5 19780 19250 1060 17600-2180 6 19824 19802 44 20840 1016 7 19868 8 19912 9 19956 10 20000 11 20044 12 20088 Moving average with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 1208.25 MSD = 1781201. Bias = 118.25 R-square = 0 M = 2 09-26-2007 12:16:09 Period Actual F(t) Forecast Error 1 19613 19613 2 20130 19613.07 19613-517 3 19840 19613.1 19613.07-226.9277 4 18720 19612.98 19613.1 893.1035 5 19780 19613 19612.98-167.0215 6 19824 19613.03 19613-210.998 7 19613.03 8 19613.03 9 19613.03 10 19613.03 11 19613.03 12 19613.03 Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 403.01 MSD = 237767.1 Bias = -45.77 R-square = 0 Alpha = 0.00014 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:16:52 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 19613 20026.53 416.5752 2 20130 20133.63 107.1362 20443.1 313.0996 3 19840 19844.65-288.9481 20240.77 400.7715 4 18720 18729.7-1114.882 19555.71 835.7051 5 19780 19754.87 1024.985 17614.82-2165.182 6 19824 19835.09 80.30643 20779.85 955.8535 7 19915.4 8 19995.71 9 20076.01 10 20156.32 11 20236.63 12 20316.93 Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 934.12 MSD = 1311744. Bias = 68.05 R-square = 0 Alpha =.98839 Beta =.99991 Search criterion: MSD

09-26-2007 12:17:19 Period Actual F(t) F'(t) Forecast Error 1 19613 19613 19613 2 20130 19616.4 19613.02 19613-517 3 19840 19617.87 19613.05 19613.02-226.9785 4 18720 19611.96 19613.04 19613.05 893.0527 5 19780 19613.07 19613.04 19613.04-166.9551 6 19824 19614.46 19613.05 19613.04-210.9551 7 19613.05 8 19613.05 9 19613.05 10 19613.05 11 19613.05 12 19613.05 Double exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 402.99 MSD = 237745.5 Bias = -45.77 R-square = 0 Alpha = 0.00658 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:17:50 Period Actual F(t) F'(t) T(t) Forecast Error 1 19613 19613 19613 0 2 20130 19613.04 19613 0.00000778 19613-517 3 19840 19613.06 19613 0.00001116 19613.09-226.9102 4 18720 19612.99 19613-0.0000023 19613.13 893.1289 5 19780 19613 19613 0 19612.97-167.0273 6 19824 19613.02 19613 0.00000304 19613-211 7 19613.04 8 19613.04 9 19613.04 10 19613.04 11 19613.04 12 19613.04 Double exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 403.01 MSD = 237775.1 Bias = -45.76 R-square = 0 Alpha = 0.00009 Beta =.50000 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:18:25 Period Actual F(t) α (alpha) Forecast Error 1 19613 19613 0 2 20130 19638.85.05 19613-517 3 19840 19638.85 0 19638.85-201.1504 4 18720 19638.85 0 19638.85 918.8496 5 19780 19645.91.05 19638.85-141.1504 6 19824 19654.81.05 19645.91-178.0938 7 19654.81 8 19654.81 9 19654.81 10 19654.81 11 19654.81 12 19654.81 Adaptive exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 391.25 MSD = 240735.2 Bias = -23.71 R-square = 0 Alpha =.05000

09-26-2007 12:19:41 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 19613 2 20130 19096 517 3 19840 19634 113.5 20647 807 4 18720 20318-296.9 20088 1368 5 19780 19939.4-107.6 18833.5-946.5 6 19824 19762.67-31.85714 19293.8-530.1992 7 19539.67 8 19507.81 9 19475.95 10 19444.09 11 19412.24 12 19380.38 Linear regression: CPU Seconds = 0 MAD = 912.92 MSD = 924911.6 Bias = 174.58 R-square = 0 A = 19762.67 B = -31.857 09-26-2007 12:20:18 Period Actual F(t) T(t) I(t) Forecast Error 1 19613 20072.7 462.386.9980578 2 20130 20139.49 66.84643 1.024367 20535.09 405.0898 3 19840 19848.59-290.8581 1.009609 20206.34 366.3398 4 18720 18739.63-1108.837.9526152 19557.73 837.7285 5 19780 19729.63 989.6962 1.006556 17630.8-2149.201 6 19824 19844.98 115.4818 1.008795 20719.32 895.3203 7 19921.7 8 20565.13 9 20385.46 10 19344.67 11 20556.28 12 20718.51 Winter's model: CPU Seconds = 0 MAD = 930.74 MSD = 1284151. Bias = 71.06 R-square = 0 Alpha =.97656 Beta =.99986 Gamma =.50000 Search criterion: MSD 3. ARIEF SUGIARTO, PEKALONGAN 09-26-2007 12:23:30 Period Actual F(t) Forecast Error 1 25460 25460 2 29680 27570 25460-4220 3 30210 28450 27570-2640 4 29769 28779.75 28450-1319 5 29960 29015.8 28779.75-1180.25 6 29160 29039.83 29015.8-144.1992 7 29039.83 8 29039.83 9 29039.83 10 29039.83 11 29039.83 12 29039.83 Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = 1900.69 MSD = 5586309. Bias = -1900.69 R-square = 0 MAD = 1900.69 MSD = 5586309. Bias = -1900.69

09-26-2007 12:23:57 Period Actual F(t) W(t) Forecast Error 1 25460.5 2 29680 27570.5 3 30210 29945 27570-2640 4 29769 29989.5 29945 176 5 29960 29864.5 29989.5 29.5 6 29160 29560 29864.5 704.5 7 29560 8 29560 9 29560 10 29560 11 29560 12 29560 Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = 887.50 MSD = 1874442. Bias = -432.50 R-square = 0 M = 2 09-26-2007 12:24:26 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 25460 2 29680 27570 4220 3 30210 29945 530 33900 3690 4 29769 29989.5-441 30740 971 5 29960 29864.5 191 29328-632 6 29160 29560-800 30151 991 7 28360 8 27560 9 26760 10 25960 11 25160 12 24360 Moving average with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 1571.00 MSD = 3985112. Bias = 1255.00 R-square = 0 M = 2 09-26-2007 12:24:59 Period Actual F(t) Forecast Error 1 25460 25460 2 29680 29675.95 25460-4220 3 30210 30209.49 29675.95-534.0508 4 29769 29769.42 30209.49 440.4863 5 29960 29959.82 29769.42-190.5762 6 29160 29160.77 29959.82 799.8164 7 29160.77 8 29160.77 9 29160.77 10 29160.77 11 29160.77 12 29160.77 Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 1236.99 MSD = 3792733. Bias = -740.86 R-square = 0 Alpha =.99904 Search criterion: MSD

09-26-2007 12:25:31 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 25460 27824.61 2365.533 2 29680 29741.5 1916.919 30190.14 510.1426 3 30210 30384.63 643.1912 31658.42 1448.422 4 29769 29920.77-463.8001 31027.82 1258.818 5 29960 29899.35-21.43774 29456.97-503.0332 6 29160 29246.55-652.765 29877.92 717.916 7 28593.79 8 27941.02 9 27288.26 10 26635.49 11 25982.73 12 25329.96 Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = 0.06 MAD = 887.67 MSD = 942248.2 Bias = 686.45 R-square = 0 Alpha =.87944 Beta =.99995 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:26:02 Period Actual F(t) F'(t) Forecast Error 1 25460 25460 25460 2 29680 29678.45 29676.9 25460-4220 3 30210 30209.8 30209.61 29676.9-533.0957 4 29769 29769.16 29769.32 30209.61 440.6094 5 29960 29959.93 29959.86 29769.32-190.6758 6 29160 29160.29 29160.59 29959.86 799.8594 7 29160.59 8 29160.59 9 29160.59 10 29160.59 11 29160.59 12 29160.59 Double exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 1236.85 MSD = 3792573. Bias = -740.66 R-square = 0 Alpha =.99963 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:26:02 Period Actual F(t) F'(t) Forecast Error 1 25460 25460 25460 2 29680 29678.45 29676.9 25460-4220 3 30210 30209.8 30209.61 29676.9-533.0957 4 29769 29769.16 29769.32 30209.61 440.6094 5 29960 29959.93 29959.86 29769.32-190.6758 6 29160 29160.29 29160.59 29959.86 799.8594 7 29160.59 8 29160.59 9 29160.59 10 29160.59 11 29160.59 12 29160.59 Double exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 1236.85 MSD = 3792573. Bias = -740.66 R-square = 0 Alpha =.99963 Search criterion: MSD

09-26-2007 12:27:06 Period Actual F(t) α (alpha) Forecast Error 1 25460 25460 0 2 29680 25671.05 25460-4220 3 30210 26124.9.1 25671-4539 4 29769 26671.52.15 26124.9-3644.1 5 29960 27329.21.2 26671.52-3288.484 6 29160 27695.37.2 27329.21-1830.787 7 27695.37 8 27695.37 9 27695.37 10 27695.37 11 27695.37 12 27695.37 Adaptive exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 3504.47 MSD = 13171258 Bias = -3504.47 R-square = 0 Alpha =.20000 09-26-2007 12:27:34 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 25460 2 29680 21240 4220 3 30210 23700 2375 33900 3690 4 29769 25415.5 1345.7 33200 3431 5 29960 26289.1 908.9 32144 2184 6 29160 27149.93 539.9714 31742.5 2582.5 7 30929.73 8 31469.7 9 32009.67 10 32549.64 11 33089.62 12 33629.59 Linear regression: CPU Seconds = 0 MAD = 2971.88 MSD = 9206756. Bias = 2971.88 R-square = 0 A = 27149.93 B = 539.971 09-26-2007 12:28:17 Period Actual F(t) T(t) I(t) Forecast Error 1 25460 27850.32 2391.551.8767267 2 29680 29732.75 1882.463 1.022044 30241.87 561.8672 3 30210 30341.93 609.2459 1.040295 31615.21 1405.215 4 29769 29879.99-461.8841 1.025109 30951.18 1182.176 5 29960 29909.12 29.10848 1.031686 29418.1-541.8965 6 29160 29233.06-676.0209 1.004138 29938.23 778.2324 7 25036.72 8 28495.64 9 28301.23 10 27195.1 11 26672.14 12 25281.12 Winter's model: CPU Seconds = 0 MAD = 893.88 MSD = 917432.1 Bias = 677.12 R-square = 0 Alpha =.90611 Beta =.99995 Gamma =.50000 Search criterion: MSD

4. PT. LOJITEX, PEKALONGAN 09-26-2007 12:29:46 Period Actual F(t) Forecast Error 1 142410 142410 2 141360 141885 142410 1050 3 148220 143996.7 141885-6335 4 147926 144979 143996.7-3929.328 5 148430 145669.2 144979-3451 6 146860 145867.7 145669.2-1190.797 7 145867.7 8 145867.7 9 145867.7 10 145867.7 11 145867.7 12 145867.7 Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = 3191.23 MSD = 14000349 Bias = -2771.23 R-square = 0 MAD = 3191.23 MSD = 14000349 Bias = -2771.23 09-26-2007 12:30:09 Period Actual F(t) W(t) Forecast Error 1 142410.5 2 141360 141885.5 3 148220 144790 141885-6335 4 147926 148073 144790-3136 5 148430 148178 148073-357 6 146860 147645 148178 1318 7 147645 8 147645 9 147645 10 147645 11 147645 12 147645 Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = 2786.50 MSD = 12957823 Bias = -2127.50 R-square = 0 M = 2 09-26-2007 12:30:33 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 142410 2 141360 141885-1050 3 148220 144790 6860 140310-7910 4 147926 148073-294 155080 7154 5 148430 148178 504 147632-798 6 146860 147645-1570 148934 2074 7 145290 8 143720 9 142150 10 140580 11 139010 12 137440 Moving average with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 4484.00 MSD = 29671524 Bias = 130.00 R-square = 0 M = 2 < PageDown > < PageUp > < Hardcopy > < Cancel >

09-26-2007 12:31:08 Period Actual F(t) Forecast Error 1 142410 142410 2 141360 141578.6 142410 1050 3 148220 146837.1 141578.6-6641.375 4 147926 147699.3 146837.1-1088.859 5 148430 148277.8 147699.3-730.7188 6 146860 147155.2 148277.8 1417.844 7 147155.2 8 147155.2 9 147155.2 10 147155.2 11 147155.2 12 147155.2 Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 2185.76 MSD = 9788041. Bias = -1198.62 R-square = 0 Alpha =.79178 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:31:39 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 142410 142411.4 2464.76 2 141360 141360.2-710.9673 144876.1 3516.125 3 148220 148219.6 6126.89 140649.2-7570.781 4 147926 147926.3 327.9684 154346.5 6420.484 5 148430 148430 486.6424 148254.3-175.6875 6 146860 146860.1-1370.885 148916.6 2056.625 7 145489.2 8 144118.3 9 142747.4 10 141376.5 11 140005.7 12 138634.8 Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 3947.94 MSD = 23032610 Bias = 849.35 R-square = 0 Alpha =.99995 Beta =.90324 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:32:07 Period Actual F(t) F'(t) Forecast Error 1 142410 142410 142410 2 141360 141472.8 141573.4 142410 1050 3 148220 147495.3 146859.3 141573.4-6646.563 4 147926 147879.7 147770.1 146859.3-1066.734 5 148430 148370.9 148306.4 147770.1-659.875 6 146860 147022.3 147160.2 148306.4 1446.359 7 147160.2 8 147160.2 9 147160.2 10 147160.2 11 147160.2 12 147160.2 Double exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 2173.91 MSD = 9788922. Bias = -1175.36 R-square = 0 Alpha =.89259 Search criterion: MSD < PageDown > < PageUp > < Hardcopy > < Cancel >

09-26-2007 12:32:35 Period Actual F(t) F'(t) T(t) Forecast Error 1 142410 142410 142410 0 2 141360 142020.1 142265.2-91.62693 142410 1050 3 148220 144322.3 143029.1 483.4068 141683.3-6536.656 4 147926 145660.5 144006.3 618.3591 146099-1827.016 5 148430 146688.9 145002.4 630.4083 147933.1-496.8594 6 146860 146752.5 145652.3 411.2407 149005.8 2145.828 7 148263.9 8 148675.1 9 149086.3 10 149497.6 11 149908.8 12 150320 Double exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 2411.27 MSD = 10403962 Bias = -1132.94 R-square = 0 Alpha =.37134 Beta =.99342 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:33:03 Period Actual F(t) α (alpha) Forecast Error 1 142410 142410 0 2 141360 142410 0 142410 1050 3 148220 142700.5.05 142410-5810 4 147926 143223.1 142700.5-5225.5 5 148430 144004.1.15 143223-5206.953 6 146860 144432.5.15 144004.1-2855.906 7 144432.5 8 144432.5 9 144432.5 10 144432.5 11 144432.5 12 144432.5 Adaptive exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 4029.67 MSD = 19486604 Bias = -3609.67 R-square = 0 Alpha =.15000 09-26-2007 12:33:27 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 142410 2 141360 143460-1050 3 148220 138186.7 2905 140310-7910 4 147926 139127 2340.8 149806.7 1880.672 5 148430 140087.4 1860.6 150831 2401 6 146860 141551.1 1233.314 151251 4391 7 150184.3 8 151417.6 9 152650.9 10 153884.2 11 155117.5 12 156350.8 Linear regression: CPU Seconds = 0 MAD = 4145.67 MSD = 22787678 Bias = 190.67 R-square = 0 A = 141551.1 B = 1233.315

09-26-2007 12:34:11 Period Actual F(t) T(t) I(t) Forecast Error 1 142410 142417.6 27.57143.9762958 2 141360 141360.1-1057.411.9690976 142445.2 1085.203 3 148220 148219.6 6858.407 1.016126 140302.7-7917.344 4 147926 147926.4-292.2014 1.014111 155078 7151.984 5 148430 148430 503.4666 1.017566 147634.2-795.8281 6 146860 146860.1-1569.553 1.006803 148933.4 2073.422 7 141846.6 8 139279.7 9 144443.8 10 142565.6 11 141454.3 12 138377.8 Winter's model: CPU Seconds = 0 MAD = 3804.76 MSD = 23989060 Bias = 319.49 R-square = 0 Alpha =.99995 Beta =.99986 Gamma =.50000 Search criterion: MSD < PageDown > < PageUp > < Hardcopy > < Cancel > 5. PT. RATNA JAYA INDAH UTAMA 09-26-2007 12:36:13 Period Actual F(t) Forecast Error 1 164628 164628 2 156400 160514 164628 8228 3 158310 159779.3 160514 2204 4 152470 157952 159779.3 7309.328 5 153370 157035.6 157952 4582 6 150462 155940 157035.6 6573.594 7 155940 8 155940 9 155940 10 155940 11 155940 12 155940 Simple average: CPU Seconds = 0 MAD = 5779.38 MSD = 38038148 Bias = 5779.38 R-square = 0 MAD = 5779.38 MSD = 38038148 Bias = 5779.38 09-26-2007 12:36:50 Period Actual F(t) W(t) Forecast Error 1 164628.5 2 156400 160514.5 3 158310 157355 160514 2204 4 152470 155390 157355 4885 5 153370 152920 155390 2020 6 150462 151916 152920 2458 7 151916 8 151916 9 151916 10 151916 11 151916 12 151916 Weighted moving average: CPU Seconds = 0 MAD = 2891.75 MSD = 9710751. Bias = 2891.75 R-square = 0 M = 2 < PageDown > < PageUp > < Hardcopy > < Cancel >

09-26-2007 12:37:17 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 164628 2 156400 160514-8228 3 158310 157355 1910 148172-10138 4 152470 155390-5840 160220 7750 5 153370 152920 900 146630-6740 6 150462 151916-2908 154270 3808 7 147554 8 144646 9 141738 10 138830 11 135922 12 133014 Moving average with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 7109.00 MSD = 55692500 Bias = -1330.00 R-square = 0 M = 2 09-26-2007 12:37:52 Period Actual F(t) Forecast Error 1 164628 164628 2 156400 157654.6 164628 8228 3 158310 158210.1 157654.6-655.3594 4 152470 153345.3 158210.1 5740.063 5 153370 153366.2 153345.3-24.73438 6 150462 150904.8 153366.2 2904.234 7 150904.8 8 150904.8 9 150904.8 10 150904.8 11 150904.8 12 150904.8 Single exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 3510.48 MSD = 21902596 Bias = 3238.44 R-square = 0 Alpha =.84752 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:38:22 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 164628 164635.6 15.24708 2 156400 156400.4-8234.746 164650.9 8250.875 3 158310 158309.5 1908.473 148165.7-10144.31 4 152470 152470.4-5838.617 160217.9 7747.922 5 153370 153369.6 898.8581 146631.8-6738.188 6 150462 150462.2-2907.234 154268.5 3806.5 7 147555 8 144647.7 9 141740.5 10 138833.3 11 135926 12 133018.8 Exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 7337.56 MSD = 58181384 Bias = 584.56 R-square = 0 Alpha =.99995 Beta =.99995 Search criterion: MSD

09-26-2007 12:39:01 Period Actual F(t) F'(t) Forecast Error 1 164628 164628 164628 2 156400 157154.8 157840.4 164628 8228 3 158310 158204 158170.7 157840.4-469.5625 4 152470 152996 153470.8 158170.7 5700.672 5 153370 153335.7 153348.1 153470.8 100.7656 6 150462 150725.6 150966.2 153348.1 2886.078 7 150966.2 8 150966.2 9 150966.2 10 150966.2 11 150966.2 12 150966.2 Double exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 3477.02 MSD = 21751546 Bias = 3289.19 R-square = 0 Alpha =.90826 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:39:35 Period Actual F(t) F'(t) T(t) Forecast Error 1 164628 164628 164628 0 2 156400 161539.1 163468.4-1864.138 164628 8228 3 158310 160326.9 162289-1895.918 157745.7-564.2969 4 152470 157377.3 160445.1-2964.226 156468.8 3998.781 5 153370 155872.9 158728.7-2759.324 151345.3-2024.703 6 150462 153841.6 156894-2949.355 150257.9-204.1406 7 147839.8 8 144890.5 9 141941.1 10 138991.8 11 136042.4 12 133093 Double exponential smoothing with linear trend: CPU Seconds = 0 MAD = 3003.98 MSD = 17629952 Bias = 1886.73 R-square = 0 Alpha =.37541 Beta =.38853 Search criterion: MSD 09-26-2007 12:40:05 Period Actual F(t) α (alpha) Forecast Error 1 164628 164628 0 2 156400 164216.6.05 164628 8228 3 158310 163625.9.1 164216.6 5906.594 4 152470 161952.5.15 163625.9 11155.94 5 153370 160236.2 161952.5 8582.547 6 150462 158281.2.2 160236 9774.031 7 158281.2 8 158281.2 9 158281.2 10 158281.2 11 158281.2 12 158281.2 Adaptive exponential smoothing: CPU Seconds = 0 MAD = 8729.42 MSD = 79246912 Bias = 8729.42 R-square = 0 Alpha =.20000

09-26-2007 12:40:27 Period Actual F(t) T(t) Forecast Error 1 164628 2 156400 172856-8228 3 158310 166097.3-3159 148172-10138 4 152470 166593-3456.4 153461.3 991.3281 5 153370 164969.4-2644.6 149311-4059 6 150462 164516-2450.286 149101.8-1360.203 7 147364 8 144913.7 9 142463.4 10 140013.2 11 137562.9 12 135112.6 Linear regression: CPU Seconds = 0 MAD = 4137.13 MSD = 30521850 Bias = -3641.47 R-square = 0 A = 164516.0 B = -2450.28 < PageDown > < PageUp > < Hardcopy > < Cancel > 09-26-2007 12:41:06 Period Actual F(t) T(t) I(t) Forecast Error 1 164628 164636.8 17.62374 1.055714 2 156400 156400.4-8235.934 1.00295 164654.4 8254.438 3 158310 158309.5 1908.473 1.015198 148164.5-10145.5 4 152470 152470.4-5838.617.9777479 160217.9 7747.922 5 153370 153369.6 898.8581.9835193 146631.8-6738.188 6 150462 150462.2-2907.234.9648711 154268.5 3806.5 7 155775.8 8 145074.4 9 143894.7 10 135743.9 11 133685.9 12 128346 Winter's model: CPU Seconds = 0 MAD = 7338.51 MSD = 58197964 Bias = 585.03 R-square = 0 Alpha =.99995 Beta =.99995 Gamma =.50000 Search criterion: MSD < PageDown > < PageUp > < Hardcopy > < Cancel >