BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu

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

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

BAB 3 METODE PENELITIAN

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

Universitas Sumatera Utara

BAB III TINJAUAN PUSTAKA

STUDI ANALISIS PERAMALAN DENGAN METODE DERET BERKALA

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

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

KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB

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

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

BAB V METODE PENELITIAN

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

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

BAB IV METODOLOGI PENELITIAN

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

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

PERENCANAAN JUMLAH PRODUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERDASARKAN PREDIKSI PERMINTAAN

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

BAB METODOLOGI. Bab 2 Metodologi berisikan :

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

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

IV. METODE PENELITIAN

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

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

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

PERAMALAN PERMINTAAN EKSPOR INDUSTRI MEBEL DI PT.SPU JEPARA

Universitas Sumatera Utara

Penerapan Metode Optimasi Exponential Smoothing Untuk Peramalan Debit

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

BAB II LANDASAN TEORI

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

Rumus-rumus yang Digunakan

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

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknik Industri Peramalan

PENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL LINEAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI ELZAKI

PERAMALAN ORDER INTAKE DI PT.KSB INDONESIA

V. PENGUJIAN HIPOTESIS

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

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

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

FORECASTING (Peramalan)

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Kata Kunci : Forecasting, Program Perhitungan, Simple Moving Averages, Weighted Moving Averages, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error

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

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

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

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

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

B. DESKRIPSI SINGKAT MATA KULIAH

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

kesimpulan yang didapat.

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

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

PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG DI JAWA TENGAH DENGAN ARIMA DAN BOOTSTRAP

BAB III LANDASAN TEORI

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

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

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

ALGORITMA DATA MINING

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 I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian

III. METODOLOGI PENELITIAN

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

Analisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengembangan Kawasan Wisata Bahari Lhok Geulumpang, Aceh Jaya

BAB III METODE PENELITIAN

LAPORAN RESMI MODUL VII TIME SERIES FORECASTING

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

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS RUNTUT WAKTU DAN PERAMALAN (Time Series and Forecasting) Analisis Tren

METODOLOGI. Waktu dan Tempat. Alat dan Bahan

PERAMALAN KURSIDRTERHADAP USDMENGGUNAKAN DOUBLE MOVING AVERAGES DAN DOUBLEEXPONENTIAL SMOOTHING.

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Proses Stokastik Rantai Markov

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

BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis

Prosiding Manajemen ISSN:

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

APLIKASI PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER

Bab III Metoda Taguchi

BAB II TINJAUAN TEORITIS

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

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:

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

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

METODE PENELITIAN. Subyek dalam penelitian ini adalah siswa kelas XI IPA 1 SMA Wijaya Bandar

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

Transkripsi:

BAB TINJAUAN PUSTAKA Tijaua Pusaka Pegguaa meode peramala Forecasig elah dilakuka oleh berbagai macam peeliia dalam berbagai bidag eruama diguaka dalam memprediksi pejuala pada perusahaa Beriku dibawah ii merupaka beberapa cooh yag elah dilakuka oleh peeliia-peeliia erdahulu dega megguaka meode peramala Peerapa Expoeial Smoohig uuk Trasformasi Daa dalam Meigkaka Akurasi Neural Nework pada Prediksi Harga Emas [] Emas adalah barag yag saga berilai yag ak perah lekag oleh waku Emas merupaka logam mulia yag difavorika da bayak digemari dalam beuk ivesasi aau perhiasa Bagi para ivesor meode prediksi mejadi suau hal yag saga peig dalam perliduga ilai resiko da sebagai jala uuk ivesasi Maka dari iu dibuuhkaya meode prediksi yag dapa diguaka uuk mempermudah para ivesor dalam membua kebijaka da kepuusa yag akura dalam melakuka ivesasi emas Dalam peeliia ii diguaka meode peramala Expoeial Smoohig yag berujua uuk Trasformasi daa dalam peigkaa akurasi Neural Nework Neural Nework merupaka salah sau meode yag meyediaka ala yag mejajika bagi peramal, meode ii juga memiliki berbagai macam kelebiha yag aka saga bergua uuk dierapka oleh peramala prakis Kemudia uuk melakuka persiapa daa diguaka meode Expoeial Smoohig yag dapa dierapka uuk memperbaiki kualias daa yag aiya aka dierapka pada pada meode Neural Nework Persiapa daa merupaka lagkah yag diperluka dalam membagu model Neural Nework yag sukses Tapa kumpula daa yag berkualias, memadai 5

6 da represeif, aka suli uuk membagu Neural Nework yag sukses Maka dari iu kehadala Neural Nework bergaug pada kualias daa yag diperoleh Dega demikia meode Expoeial Smoohig aka dierapka uuk memperbaiki kualias daa yag aka diguaka sebagai prediksi harga emas megguaka Neural Nework Aalisa da Peerapa meode Sigle Expoeial Smoohig uuk Prediksi Pejuala pada Periode Tereu Sudi kasus : PT Media Cemara kreasi [] Suau Perusahaa barag aaupu jasa memerluka sraegi pejuala uuk medapaka keuuga besar, salah sau cara yag diguaka yaiu dega meerapka meode peramala forecasig PT Media Cemara Kreasi adalah perusahaa yag berjala di bidag pejuala pakaia Perusahaa ii megigika peambaha laba seiap bulaya sehigga dibuuhka suau aplikasi forecasig yag dapa meeuka prediksi barag yag erjual seiap bulaya Hasil suau peramala pejuala aka mejadi proyeksi yag berupa peilaia aau peryaaa erhadap kodisi yag aka daag eag pejuala da permiaa kosume poesial uuk jagka waku ereu Walaupu demikia hasil dari prediksi mugki idak sesuai dega recaa Pemafaaa prediksi pejuala aka diguaka sebagai iformasi pejuala pakaia pada perusahaa PT Media Cemara Kreasi, Jakara uuk meramalka igka pejuala pada bula yag aka daag Prediksi pejuala yag aka diguaka yaiu meode peramala Ekspoesial Tuggal Expoeial Smoohig, yag berujua uuk memprediksi pejuala pada periode bula 3 Perbadiga Keakuraa Meode Auoregressive Iegraed Movig Average ARIMA da Expoeial Smoohig pada Peramala Pejuala Seme di PTSiar Abadi [3] PT Siar Abadi merupaka salah sau perusahaa yag memproduksi seme wara dega berbagai jeis Perusahaa ii melakuka kegiaa pedisribusia produk semeya ke disribuor yag ersebar di Begkulu

7 PT Siar Abadi sudah mempuyai pegolaha daa yag erkomuerisasi amu masih kesulia dalam memperkiraka / memprediksi pejuala yag aka daag gua meigkaka laba perusahaa Ada begiu bayak meode peramala amu dari kesekia bayak meode ersebu aka dicari sebuah meode yag palig akura uuk diguaka Beberapa meode yag dipilih dalam peeliia ii yaiu meode Auoregressive Iegraed Movig Average ARIMA da meode Expoeial Smoohig karea kedua meode ii mempuyai kemampua dalam megaalisis daa masa lau yag bersifa musima, sasioer, da siklus Dari uraia yag elah dijelaska di aas, peeliia ii berujua uuk membua suau sisem yag dapa membau permasalaha yag ada pada perusahaa da diharapka dega meemuka meode yag palig epa dapa meigkaka laba perusahaa Tabel Peeliia Terkai No Nama Peelii da Tahu Masalah Meode Hasil Idah Suryai, Peerapa meode Meode Dega megguaka Romi Saria prediksi uuk Expoeial Expoeial Smoohig Wahoo 05 [] mempermudah para Smoohig dalam peerapa ivesor dalam da Neural rasformasi daa maka membua kebijaka Nework meghasilka perbaika da pegambila daa yag kemudia aka kepuusa yag akura dierapka pada Neural dalam melakuka Nework yag mampu ivesasi emas meigkaka keakurasia perdiksi harga emas Krisie Margi S, PT Media Cemara Meode Implemeasi meode Sigle Sofia Pedawa Kreasi megigika Expoeial Expoeial Smoohig W05 [] peambaha laba Smoohig dapa dierapka pada sisem seiap bulaya prediksi

8 No Nama Peelii da Tahu Masalah Meode Hasil sehigga dibuuhka da dapa melakuka suau aplikasi prediksi pejuala per bula forecasig yag dapa bula, Aplikasi belum meeuka prediksi dapa diguaka sebagai barag yag erjual referesi uuk meghiug seiap bulaya prediksi pejuala uuk iap ahuya 3 Riza Rahmadayai, PT Siar Abadi Meode Hasil yag didapa Boko Susilo, Diyah kesulia dalam Auoregressi berdasarka perhiuga Puspiaigrum memperkiraka / ve Iegraed MSE,meode ARIMA 05 [3] memprediksi Movig meujukka ilai MSE pejuala yag aka Average yag selalu lebih redah daag gua ARIMA daripada meode meigkaka laba da Expoeial Smoohig perusahaa Expoeial sehigga dapa diambil suau Smoohig kesimpula bahwa meode ARIMA merupaka meode erbaik dalam meramalka pejuala seme uuk periode yag aka daag Dari iga peeliia erkai yag elah dijelaska pada abel maka dapa diambil kesimpula bahwa Meode Peramala Forecasig Regresi dapa diguaka dalam membau peulis uuk melakuka peramala pada daa pake pejuala TV berlaggaa TOPAS TV uuk seiap bulaya

9 Peramala Forecasig Defiisi Peramala Forecasig Beriku ii beberapa defiisi eag peramala meuru para ahli : Defiisi berdasarka pedapa dari Tia Deiaa [4]: Dalam buku yag diulis oleh Tia Deiaa yag berjudul Maajeme Operasioal Sraegi da Aalisa Service ad Maufacure megarika bahwa peramala merupaka suau ilmu da sei uuk melakuka prediksi di masa medaag Berdasarka pedapa dari Daag Suyoo [5] : Peramala disebu juga perkiraa aau forecasig, yaiu suau lagkah uuk melakuka pegukura aau peaksira pada keadaa bisis di masa depa Peramala pejuala adalah perkiraa pejuala yag aka erjadi pada masa yag aka daag dalam suau kodisi ereu da dibua berdasarka daa-daa yag perah erjadi da mugki aka erjadi Hasil dari meode forecasig aiya aka mejadi peilaia erhadap kodisi yag aka daag megeai pejuala sebagai gambara secara ekis eag permiaa kosume poesial Dari pegeria yag elah dijelaska diaas maka dapa diambil suau kesimpula bahwa peramala adalah suau perhiuga uuk melakuka prediksi masa depa megeai daa daa seperi pejuala, persediaa, harga saham dega memafaaka daa daa masa lampau sebagai dasar peeua dari perhiuga peramala Kaegori Peramala Forecasig Meuru olada M, Siagia meguip dari Heizer [6], peramala dikelompokka oleh horizo waku yag aka daag yag medasariya Terdapa iga kaegori peramala berdasarka waku yaiu :

0 Peramala Jagka Pedek Suau peramala yag memiliki reag waku sekiar sau ahu eapi raa raa kurag dari sau ahu Peramala ii biasaya diguaka uuk perecaaa pejadwala, peugasa, pembelia, da igka produksi Peramala Jagka Meegah Peramala ii memiliki reag waku sekiar iga bula higga iga ahu Peramala ii saga cocok uuk perecaaa pejuala, pegaggara produksi, pegaggara kas, da dapa uuk melakuka aalisis recaa operasi 3 Peramala Jagka Pajag Peramala yag memiliki reag waku lebih dari iga ahu, bermafaa dalam membua produk erbaru, pegeluara modal, pegembaga da peeliia 3 Tipe ipe Peramala Forecasig Meuru pedapa dari Firi Lukiasui da Hery Praseya [7], erdapa ipe ipe peramala diaaraya yaiu : Peramala Ekoomi Peramala yag mejabarka suau siklus bisis dega melakuka prediksi pada peigkaa iflasi, jumlah keuaga, kebuuha daa uuk medirika perumaha da kosep perecaaa laiya Peramala Tekologi Dega memperhaika kemajua ekologi peramala ii dapa diguaka uuk mecipaka produk erbaru yag dapa mearik kosume, kebuuha uuk pembagua pabrik da peralaa erbaru Dega meliha igka kemajua ekologi peramala ii biasaya membuuhka jagka waku yag pajag 3 Peramala Permiaa Gambara dari permiaa pada layaa da produk dari perusahaa peramala biasaya juga disebu sebagai peramala pejuala uuk pegedalia produksi, jumlah sera pejadwala sisem da mejadi masuka uuk merecaaka keuaga sumber daya mausia da pemasara

4 Tahapa ahapa Peramala Forecasig Terdapa lagkah - lagkah dalam peramala [8], yaiu : Megumpulka daa Megumpula daa da memberi sara seberapa peig daa yag diperoleh sesuai dega apa yag diyakii da kebearaya Memadaka aau meguragi daa Memadaka aau meguragi daa, erkadag dibuuhka karea kemugkia bisa erjadi daa yag berlebiha dalam ahapa peramala, aau mugki erlalu sediki Daa daa yag dibuuhka mugki idak berhubuga dega permasalaha sehigga dapa meguragi igka akurasi peramala 3 Peyusua da Evaluasi Modal Peyusua da evaluasi modal erdiri dari mecocoka daa yag elah dikumpulka kedalam modal yag dibuuhka dalam hal memiimasi 4 Peramala Akual Pada dasarya peramala akual meghasilka daa yag sesuai yag erkumpul da memugkika uuk meguragi uuk medapaka meode peramala yag epa yag aiya aka mejadi meode yag erpilih 5 Evaluasi Peramala Evalusai peramala melipui da melakuka perbadiga daa peramala dega daa asli Proses ii membuuhka ilai daa erbaru yag selajuya megambil dari daa yag erhimpu yag aka diaalisa 5 Meode Peramala Forecasig Secara geeral, dalam peramala erdapa dua macam meode pedekaa yag dapa diguaka, yaiu : Meode Kualiaif Secara kualiaif o saisical mehhod adalah suau meode yag lebih memeigka pada opii seseorag judgeme Hal ii dibuuhka karea hasil peramala aka diilai berdasarka suau ide yag mempuyai sifa iuisi, opii da pegeahua yag dimiliki oleh orag yag meyusuya,

Ada beberapa sumber pedapa yag dipakai sebagai dasar melakuka peramala pejuala, aara lai pedapa salesma, pedapa maajer pejuala, pedapa para ahli, da survei kosume [3] Terdapa beberapa ekik peramala kualiaif yaiu : a Meode Delphi Dalam peerapaya para ahli / pakar aka megisi kuisoer, hasilya aka disimpulka oleh moderaor yag kemudia aka diformulasika sebagai kuesioer baru yag aiya aka diisi kembali oleh kelompok ersebu, da proses iu aka secara erus meerus berjala Dega demikia aka mejadika suau pembelajara apa adaya iimidasi da ekaa dari kelompok ersebu b Marke Research Rise Pasar Suau meode peramala yag memperoleh hasil dari survei pasar dari para eaga pemasar produk aau yag mejadi perwakilaya Dega megguaka meode ii maka aka erjarig iformasi dari pelagga aau kosume yag berkaia dega perecaaa pembelia di masa yag aka daag Marke Research idak sekedar membau peramala, eapi bergua juga uuk melakuka peigkaa desai produk da merecaaka produk-produk erbaru c Life Cycle Aalogy PLC Pada dasarya, raa - raa produk yag beredar aka meerapka produc life cycle PLC yag melipui bebrapa ahapa yaiu iroducio, growh,mauriy, da declie Pegalama produk yag diperoleh aka sama dega periode yag lalu, seseorag dapa mecipaka meode yag sama dega produk sebelumya d Pael Cosesus Peramala dilakuka aas dasar perimbaga maajeme, yag pada umumya dilakuka oleh maajeme seior Kecocoka meode ii aka sesuai dalam kodisi yag saga sesiif erhadap iuisi dari beberapa kelompok kecil orag yag disebabka pegalama yag diperoleh mampu memberika pedapa yag bersifa releva da kriis Meode ii cocok

3 diguaka dalam keadaa disaa idak ada siuasi dimaa idak ada piliha lai dari meode peramala yag dapa diguaka Walaupu demikia ekik ii memiliki keerbaasa yag bayak, sehigga diperluka suau kombiasi dega meode peramala yag laiya Meode Kuaiaif Dari sudu padag kuaiaif saisical mehod merupaka meode peaksira yag meguamaka pada perhiuga-perhiuga umerik dega megguaka beberapa macam ekik saisik Peroleha hasil peramala yag diguaka aka bergaug pada pegguaa meode dalam peerapa peramala ersebu Meode kuaiaif aka dapa diguaka jika memeuhi dari beberapa kodisi sebagai beriku : a Adaya iformasi dari masa lalu, b Iformasi ersebu dapa diajdika daa kuaiaif, c da iformasi yag diperoleh dapa diasumsika bahwa beberapa aspek pola masa lalu aka eap berlaju dimasa medaag Keadaa erakhir ii dapa dibua sebagai asumsi yag berkelajua, asumsi ii adalah modal yag mejadi dasar dari semua ekik peramala kuaiaif da ekik peramala kualiaif, diliha dari seberapa caggihya meode ersebu [3] Terdapa beberapa peramala dari meode kuaiaif yaiu : a Time Series Dere Waku Pada meode ii perkiraa masa yag aka daag diperoleh berdasarka daa masa lalu dari suau variabel Pada meode ime series erdapa beberapa meode yaiu diaaraya : Raa raa Bergerak Movig Average Raa raa bergerak Movig Average merupaka ekik peramala peraaa daa pegamaa yag aiya aka mecari raa raaya, kemudia hasil dari raa raa ersebu aka diguaka sebagai peramala selajuya Isilah dari raa - raa diperguaka karea seiap daa observasi erbaru yag ersedia, maka daa raa raa erbaru aka dihiug da diperguaka sebagai hasil dari ramala

4 MA i D i Dimaa : = jumlah periode dari movig average Di = Permiaa seiap periode i Double Movig Average Meode peramala ii meerapka perhiuga raa raa bergerak sebayak dua kali yag selajuya dieruska dega meghiug peramala memakai suau persamaa yag elah dieuka M Dimaa : = jumlah periode movig average M = ilai sebearya uuk periode = raa raa bergerak periode 3 Expoeial Smoohig Expoeial Smoohig merupaka suau kosep yag melakuka perbaika / peghalusa peramala secara erus meerus dega malakuka raa - raa smoohig = meghaluska pada ilai masa lalu dari suau daa ime series ruu waku dega cara expoeial meuru Formulasi secara sederhaa dari Expoeial Smoohig adalah sebagai beriku : F A F 3 Dimaa : α A F F+ = periode yag sudah erjadi = Kosaa dari Expoeial Smoohig = Permiaa uuk periode = Peramala pada periode = Peramala pada periode medaag

5 4 Tred Projecio Merupaka ekik peramala ime series yag megikui garis re erhadap beberapa ragkaia iik daa masa lalu, selajuya digambarka ke dalam peramala masa medaag uuk meramalka dalam jagka waku meegah da jagka pajag y bx Dimaa : y = variabel yag aka diramalka b Meode Causal α b x = kosaa = kemiriga garis regresi = variabel bebas waku 4 Tujua pegguaa meode ii yaiu medapaka beuk hubuga da memakaiya uuk melakuka peramala ilai pada masa yag aka daag dari variabel yag elah dieuka Terdapa beberapa meode uuk meode Causal yaiu : Meode Ekoomerik Dasar aas meode peramala ii megguaka sysem persamaa regresi yag diaur dega cara simula bias diguaka uuk peramala dalam waku pedek da dalam jagka waku pajag, sehigga bias medapaka keakuraa peramala yag baik Tekik peramala ii serig diguaka uuk meramalka hasil pejuala dari kelas produk, aau juga meramalka kodisi ekoomi masyaraka, seperi harga, peawara, da permiaa

6 Qd bp ci dpo ea 5 Dimaa : Qd = volume permiaa α = koefisiesi kosaa bp = koefisiesi fakor harga ci = Icome dpo = Harga barag lai ea = Adveresi Meode Ipu Oupu Peramala dega megguaka ipu oupu serig dipakai dalam merecaaka ekoomi asioal dalam jagka waku pajag Misalya melakuka peramala perumbuha ekoomi seperi Perumbuha Domesik Bruo PDB uuk periode ahu aara 5-0 ahu yag aka daag 3 Meode Regresi da Korelasi Meode ii diperguaka dalam jagka pedek higga jagka pajag da berdasarka aas persamaa dega ekik leas squares yag kemudia dilakuka aalisis secara sais Persamaa meode regresi da korelasi yaiu : yˆ a bx 6 Dimaa : ŷ = variabel yag aka diprediksi α b x = kosaa = kemiriga garis regresi = variabel bebas periode

7 c Meode Regresi Meode ii diguaka aas dasar dari variabel yag ada da yag dapa memberi pegaruh hasil peramala Beberapa hal yag pau dikeahui sebelum megguaka peramala meode regresi yaiu dega meliha erlebih dahulu kodisi kodisi masa lalu yag harus dikeahui, iformasi yag elah didapa dapa dirasformasi kedalam beuk daa, da megasumsika bahwa pola daa dari masa lalu aka selalu berkelajua dimasa medaag Daa daa yag ada dilapaga dapa dikelompokka sebagai beriku : Musima Seasoal Terjadi jika dere waku mempegaruhi fakor musima, seperi kuaral haria, miggua, bulaa, da ahua Horizoal Saioary Dapa erliha jika daa megalami flukuasi secara kosa di sekiar ilai raa raa 3 Siklus Cylikal Merupaka daa yag diahsilka dari pegaruh flukuasi ekoomi jagka waku pajag 4 Tred Terjadi bilamaa erdapa peurua aau keaika sekuler dalam jagka waku pajag pada daa Pada meode regresi erdapa dua macam meode yag bisa dierapka yaiu sebagai beriku :

8 Aalisis Time Series Dere Waku Merupaka suau aalisis aar variabel yag dicari dega megguaka variabel waku periode Pada aalisis ii erdapa dua ekik uuk melakuka perhiuga peramala yaiu : a Meode Regresi Liier Mempuyai persamaa rumus sebagai beriku : b a 7 b b a Dimaa : = jumlah periode = periode saa ii = variabel yag aka diprediksi

9 b Meode Regresi Kuadrais mempuyai persamaa rumus sebagai beriku : c b a 8 4 3 b b c c b a

0 Dimaa : = jumlah periode = periode saa ii = variabel yag aka diprediksi Aalisis Sebab Akiba Cross Secio Merupaka suau aalisis variabel yag dicari salig berkaia aau variabel dega variabel bebas 6 Tigka Keepaa / Akurasi Peramala Seelah meerapka meode peramala selajuya melakuka validasi megguaka beberapa idikaor idikaor Beberapa idikaor yag serig diguaka adalah sebagai beriku : Mea Absolue Deviaio MAD Meode yag diguaka uuk melakuka evaluasi peramala dega meliha dari jumlah - jumlah kesalaha yag bersifa absolu Mea Absolue Deviaio MAD melakuka pegukura keepaa peramala dega meghiug raa-raa error dugaa ilai sepeuhya dari seiap kesalaha MAD diguaka uuk megukur igka error peramala dalam kesamaa ui sebagai dere asli Rumus yag diguaka uuk melakuka perhiuga MAD yaiu : MAD D F 9 Mea Square Error MSE Mea Squared Error MSE merupaka salah sau meode laiya uuk meliha keakurasia peramala Seiap kesalaha yag erjadi aau sisa aka dikuadraka Selajuya melakuka pejumlaha da peambaha dega jumlah oal observasi Meode ii melakuka pegaura error peramala yag besar karea seiap kesalaha aka dikuadraka Meode MSE aka medapaka hasil dari bayak kesalaha sedag yag kemugkia aka lebih baik uuk kesalaha kecil, eapi erkadag juga meghasilka perbedaa yag cukup sigifika

MSE D F 0 3 Mea Absolue Perceage Error MAPE Mea Absolue Perceage Error MAPE merupaka suau meode yag melakuka perhiuga dega mejadika kesalaha sebearya uuk seiap periode dibagi dega jumlah ilai observasi berdasarka faka pada periode saa iu juga Selajuya, meghiug raa - raa error persease absolu ersebu Meode ii saga epa keika jumlah variabel peramala merupaka hal peig dalam melakuka evaluasi keakuraa peramala Meode ii membukika seberapa besar error dalam peramala jika membadigka dega ilai real MAPE ei *00% X i X i X F i i *00% 7 UML Uified Modellig Laguage UML sigkaa dari Uified Modellig Laguage merupaka suau sadar bahasa yag elah diguaka pada idusri dalam meracag, visualisasi, da dokumeasi uuk peragka pirai luak UML memberika suau sadar dalam melakuka peracaga model pada sisem Pegguaa UML dapa mecipaka berbagai macam model uuk berbagai jeis aplikasi berbasis pirai luak, yag dimaa pirai ersebu dapa dijalaka pada pirai keras, OS Operaig Sysem, da berbagai jeis jariga, da juga dalam pegaplikasiaya dapa dibua dalam beuk berbagai bahasa pemrograma Walaupu demikia sebagai kosep dasarya UML megguaka class da operaio, sehigga UML lebih

direkomedasika uuk peulisa pirai luak yag mempuyai bahasa bahasa berbasis orieasi objek coohya yaiu Java, C#, C++, da VBe Teapi sebearya UML eap bisa dipakai uuk pemodeliga aplikasi berbasis prosedural seperi C da VB [9] 8 Java Java merupaka suau aplikasi pemrograma yag dikembagka oleh perusahaa pegembag aplikasi Su Microsysem Aplikasi berbasis java serig diguaka dalam membagu aplikasi yag berhubuga dalam basis daa, jariga, deksop, grafis da web Java sediri merupaka pemrograma aplikasi yag bisa diadalka [0] Dega megguaka sloga wrie oce ru everywhere membukika java mempuyai kehadala yag erbuki seperi dapa dijalaka dalam berbagai operaig sysem maupu berbagai plaform yag idak harus bergaug pada arsiekur kompuer Namu uuk mejalaka aplikasi berbahasa java dibuuhka aplikasi peerjemah yag medukug bahasa java yaiu java virual machie Dega adaya aplikasi peerjemah ersebu maka program java dapa dijalaka pada kompuer berbasis operaig sysem maa saja apa harus megubah kode program megikui operaig sysem 9 Nebeas Nebeas adalah sofware berbasis IDE yag uuk megembagka aplikasi yag megguaka bahasa java Nebeas mempuyai ruag likup yag dapa eriegrasi pada sofware yag megguaka pemrograma berbasis ierpreer, GUI, Compiler, da ex edior Didalam Nebeas sediri sudah meliliki kompoe GUI yag dapa membau dalam peracaga da pembagua form berbasis java GUI mempuyai kompoe diaaraya pallee widows, propery widows, ispecor widows, GUI builder, source code, da desig area [0]