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

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

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

Universitas Sumatera Utara

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

BAB 3 METODE PENELITIAN

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

BAB II TINJAUAN TEORITIS

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

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

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

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

Penerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

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

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

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB V METODE PENELITIAN

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

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

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN

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

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

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

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

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

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

BAB 2 TINJAUAN TEORI

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

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

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

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

Universitas Sumatera Utara

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Rumus-rumus yang Digunakan

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

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

IV. METODE PENELITIAN

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

kesimpulan yang didapat.

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA

PENGUJIAN HIPOTESIS DUA RATA-RATA

ALGORITMA DATA MINING

METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan

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

PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN

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

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

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

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

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

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

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

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

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

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER

Perancangan Sistem Peramalan Penjualan Barang Pada UD Achmad Jaya Dengan Metode Triple Exponential Smoothing

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan

MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA

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

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu

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

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

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

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

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov

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

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

Kemampuan Penggunaan Kalimat pada Karangan Siswa Kelas VI MIMA III Miftahul Ulum Desa Gumelar Kecamatan Balung Kabupaten Jember

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

IV. METODOLOGI PENELITIAN. mencakup penyusunan proposal hingga penyusunan draft skripsi dilaksanakan di

PERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

BAB 4 PENGUMPULAN DAN ANALISA DATA

BAB 3 METODOLOGI PEMECAHAN MASALAH

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

BAGIAN 2 TOPIK 5. andhysetiawan

METODE TRANSFORMASI ELZAKI DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA LINEAR ORDE-N DENGAN KOEFISIEN KONSTANTA. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

Exponential smoothing

Prediksi Penjualan Sepeda Motor Merek X Di Kabupaten Dan Kotamadya Malang Dengan Metode Peramalan Hierarki

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

Transkripsi:

BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa yag aka daag. Ramala ersebu dapa didasarka aas bermacam-macam cara, diaaraya adalah Meode Smoohig (Pemulusa), Raaraa Bergerak Liier. Meode peramala merupaka cara uuk memperkiraka secara kuaiaif apa yag aka erjadi pada masa yag aka daag dega dasar kaa yag releve pada masa lalu. Dega kaa lai meode peramala ii diguaka dalam peramala yag bersifa objekif. Peramala adalah suau uuk memperkiraka keadaa di masa yag aka daag melalui pegujia keadaa di masa lalu. Dalam kehidupa sosial segala sesuau iu serba idak pasi, sukar diperkiraka secara epa. Dalam hal ii perlu diadaka peramala. Peramala yag dibua selalu diupayaka agar dapa memiimumka pegaruh keidak pasia ii erhadap sebuah permasalaha. Dega kaa lai peramala berujua medapaka peramala yag bisa memiimumka Uiversias Sumaera Uara

kesalaha meramal (foreca error) yag biasaya diukur dega mea square error, mea absolue error, da sebagaiya. Keguaa peramala erliha pada saa pegambila kepuusa. Kepuusa yag baik adalah kepuusa yag didasarka aas perimbaga perimbaga yag aka erjadi pada waku kepuusa iu dilaksaaka. Keberhasila dari suau peramala saga dieuka oleh: a. Pegeahua ekik eag pegumpula iformasi (daa) masa lalu, daa aaupu iformasi ersebu bersifa kuaiaif b. ekik da meode yag eap da sesuai dega pola daa yag elah dikumpulka. Gambara perkembaga pada masa lalu yag aka daag diperoleh dari hasil aalisa daa yag didapa dari peeliia yag elah dilakuka. Perkembaga pada masa depa merupaka perkiraa apa yag aka erjadi, sehigga dapa dikaaka bahwa peramala selalu diperluka di dalam peeliia. Keepaa peeliia merupaka hal yag peig, walaupu demikia perlu dikeahui bahwa sesuau ramala selalu ada usur kesalahaya, sehigga yag perlu diperhaika adalah usaha uuk memperkecil kesalaha dari ramala ersebu. 2.2 Jeis- Jeis Peramala Berdasarka sifaya, peramala dibedaka aas dua macam yaiu: a. Peramala kualiaif Uiversias Sumaera Uara

Peramala kualiaif adalah peramala yag didasarka aas daa kualiaif pada masa lalu. Hasil peramala yag dibua saga bergaug pada orag yag meyusuya. Hal ii peig karea hasil peramala ersebu dieuka berdasarka pemikira yag isuisi, pedapa da pegeahua sera pegalama peyusuya. b. Peramala Kuaiaif Peramala kuaiaif adalah peramala yag didasarka aas daa kuaiaif masa lalu. Hasil peramala yag dibua saga bergaug pada meode yag diperguaka dalam peramala ersebu. Baik idakya meode yag diguaka ergaug dega perbedaa aau peyimpaga aara hasil ramala dega keyaaa yag erjadi. Semaki kecil peyimpaga aara hasil ramala dega keyaaa yag aka erjadi maka semaki baik pula meode yag diguaka. Peramala kuaiaif dapa dierapka bila erdapa kodisi beriku: a. ersedia iformasi (daa) eag masa lalu b. Iformasi (daa) ersebu dapa dikuaiaifka dalam beuk daa umeric c. Dapa diasumsika bahwa beberapa aspek pola masa lalu aka erus berlaju pada masa yag aka daag. Uiversias Sumaera Uara

2.3 Meode Peramala 2.3.1 Pegeria Meode Peramala Meode peramala adalah suau cara memperkiraka aau megesimasi secara kuaiaif maupu kualiaif apa yag aka erjadi pada masa depa, berdasarka daa yag releva pada masa lalu. Keguaa meode peramala adalah uuk memperkiraka secara sisemais da pragmais aas dasar daa yag releva pada masa lalu. Dega demikia peramala diharapka dapa memberika objekivias yag lebih besar. Meode peramala memberika urua da pemecaha aas pedekaa masalah dalam peramala, sehigga bila diguaka pedekaa yag sama aas permasalaha, maka aka didapa dasar pemikira da pemecaha yag argumeasiya sama. 2.3.2 Jeis- Jeis Meode Peramala Peramala kuaiaif dibedaka aas : a. Meode peramala yag didasarka aas pegguaa aalisa pola hubuga aar variabel yag diperkiraka dega variabel waku yag merupaka dere berkala (ime series). Meode peramala ermaksuk dalam jeis ii adalah: 1. Meode pemulusa (smoohig) 2. Meode box Jekis Uiversias Sumaera Uara

3. Meode proyeksi red dega regresi b. Meode peramala yag didasarka aas pegguaa aalisa pola hubuga aar variabel yag diperkiraka dega variabel lai yag mempegaruhiya, yag buka wakuya disebu dega meode korelasi aau sebab akiba (meode causal). Meode peramala yag ermasuk dalam jeis ii adalah: 1. Meode Regresi da Korelasi 2. Meode Ekoomeri 3. Meode Ipu Oupu 1.5 Meode Pemulusa (Smoohig) Meode Pemulusa (Smoohig) adalah meode peramala dega megadaka peghalusa aau pemulusa erhadap daa masa lalu yaiu dega megambil raaraa dari ilai pada beberapa periode uuk meaksir ilai pada suau periode. Smoohig dilakuka dega dua cara yaiu Movig Average aau Expoeial Smoohig. 2.4.1 Movig Average (Raa-raa bergerak) Dega movig averages (raa-raa bergerak) ii dilakuka peramala dega megambil sekelompok ilai pegamaa, mecari raa-raaya, lalu megguaka raa-raa ersebu sebagai ramala uuk periode berikuya. Isilah raa-raa bergerak diguaka, karea seiap kali daa observasi baru ersedia, maka agka raa-raa yag baru dihiug da diperguaka sebagai ramala. Uiversias Sumaera Uara

2.4.1.1 Raa raa Bergerak uggal (Sigle Movig Averages) Meeuka ramala dega meode sigle movig averages cukup mudah dilakuka. Bila aka meerapka 4 bula raa-raa bergerak maka ramala pada bula Mei dihiug sebesar raa-raa dari 4 bula sebelumya, yaiu bula Jauari, Februari, Mare, April. Persamaa Maemais dari ekik ii adalah : F +1 = 1 2... Keeraga : F +1 : Ramala uuk periode ke + 1 : Nilai riil periode ke : jagka waku raa-raa bergerak. Meode sigle movig average memiliki karakerisik khusus, yaiu: a) Uuk meeuka ramala pada periode yag aka daag memerluka daa hisoris selam jagka waku ereu. b) Semaki pajag jagka waku movig averages, efek pelicia semaki erliha dalam ramala aau meghasilka movig average yag semaki halus. Ariya pada movig averages yag jagka wakuya lebih pajag, perbedaa ramala erkecil dega ramala erbesar mejadi lebih kecil. Uiversias Sumaera Uara

2.4.1.2 Raa raa Bergerak Gada (Double Movig Averages) Meeuka ramala dega meode double movig averages sediki lebih suli dibadigka dega sigle movig averages. Ada beberapa lagkah dalam meeuka ramala dega meode double movig averages, aara lai sebagai beriku : a) Meghiug movig average/ raa-raa bergerak perama, diberi simbol S, dihiug dari daa hisoris yag ada. Hasilya dileakka pada periode erakhir movig average perama. b) Meghiug movig average/raa-raa bergerak kedua, diberi simbol S, dihiug dari raa-raa bergerak kedua. Hasilya dileakka pada periode erakhir movig average kedua. c) Meeuka besarya ilai α (Kosaa) ' S' ( S S " ) ' " = 2S S d) Meeuka besarya ilai b (slope) 2 ' " b = S S N 1 e) Meeuka besarya forecas F +m = α + b (m) m adalah jagka waku forecas kedepa. Uiversias Sumaera Uara

2.4.2 Expoeial Smoohig Meode expoeial smoohig merupaka pegembaga dari meode movig averages. Dalam meode ii peramala dilakuka dega megulag perhiuga secara erus meerus dega megguaka daa erbaru. Seiap daa diberi bobo, daa yag lebih baru diberi bobo yag lebih besar. Dua meode dala expoeial smoohig diaaraya sigle expoeial smoohig da double expoeial smoohig. 2.4.2.1 Sigle Expoeial Smoohig Meode ii adalah pegembaga dari meode movig average (MA) megguaka rumus sebagai beriku: F +1 = 1 2... Keeraga : F +1 : Ramala uuk periode ke + 1 : Nilai riil periode ke : jagka waku raa-raa bergerak. Meode movig average memag mudah meghiugya aka eapi meode ii memberika bobo yag sama pada seiap daa. Uuk megaasi hal ii maka diguaka meode sigle expoeial smoohig. Pada meode sigle expoeial smoohig bobo yag diberika pada daa yag ada adalah sebesar α uuk daa yag erbaru, α(1-α) uuk daa yag lama, α(1-α) 2 uuk daa yag lebih lama, da Uiversias Sumaera Uara

seerusya. Besarya α adalah aara 0 da 1. Semaki medekai 1 berari daa erbaru lebih diperhaika. Secara maemais besarya Peramala adalah: F +1 = α + (1 α) F F +1 : Ramala uuk periode ke +1 : Nilai riil periode ke F : Ramala uuk periode ke Dari persamaa di aas besarya peramala periode yag aka daag dijelaska sebagai beriku: F +1 = α + (1-α) F F +1 = α + F - α F F +1 = F + α ( F ) Secara sederhaa : F +1 = F + α (e ) dega e adalah kesalaha ramala (ilai sebearya dikuragi ramala) uuk periode. Dega demikia dapa dikaaka bahwa peramala pada periode yag aka daag adalah ramala sebelumya diambah α (alpha) dikalika dega kesalaha ramala periode sebelumya. Dalam melakuka peramala dega megguaka meode sigle expoeial smoohig (SES), besarya α dieuka secara rial da error sampai dikeemuka α yag meghasilka forecas error erkecil. Meode ii lebih cocok diguaka uuk meramal daa-daa yag flukuaif secara radom (idak eraur). Uiversias Sumaera Uara

2.4.2.2 Double Expoeial Smoohig Pada meode ii proses peeua ramala dimulai dega meeuka besarya alpha secara rial da error. Sedagka ahap-ahap dalam meeuka ramala adalah sebagai beriku : a) Meeuka Smoohig perama ( S' ) S ' ' = ( 1 ) 1 S b) Meeuka Smoohig kedua ( S '' ) S " ' " = S ( 1 ) S 1 c) Meeuka besarya kosaa (α ) ' ' " α = S ( S S ) ' " = 2S S d) Meeuka besarya slope (b ) ' " b = S 1 S e) Meeuka besarya forecas (F +m ) F +m = α + b m, dega m adalah jumlah periode ke depa yag diramalka. Uiversias Sumaera Uara

2.5 Meghiug Kesalaha Ramala Hasil proyeksi yag akura adalah forecas yag bisa memiimalka kesalaha meramal (forecas error). Besarya forecas error dihiug dega meguragi daa riil dega besarya ramala. Error (E) = i - F i Keeraga : i = daa riil periode ke-i F i = ramala periode ke-i Dalam meghiug forecas error diguaka: a. Perceage Error (PE) Perceage Error merupaka Kesalaha persease dari suau peramala, F PE = x100 dega : x f =ilai daa ke periode ke- = ilai ramala periode ke- =bayakya daa b. Absolue Perceage Error (APE) Absolue Perceage Error adalah kesalaha persease absolu. = 100 Uiversias Sumaera Uara

c. Mea Perceage Error Mea Perceage Error adalah persease raa-raa kesalaha absolu. MPE = F x100 MPE i 1 PE d. Mea Absolue Perceage Error (MAPE) Mea Absolue Perceage Error merupaka ilai egah kesalaha persease absolue dari suau peramala. MAPE = MPE APE x100 i 1 APE Uiversias Sumaera Uara