Peramalan (Prognose) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan Daten di masa lalu (Adam dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa peramalan merupakan kegiatan untuk mengetahui nilai variabel yang dijelaskan (variabel dependen) pada masa akan datang dengan mempelajari variabel independen pada masa lalu, yaitu dengan menganalisis pola daten dan melakukan ekstrapolasi bagi nilai-nilai masa datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri dari metode pertimbangan, metode regresi, metode kecendrungan (Trendmethode), metode input output, dan metode ekonometrika. Metode kecendrungan (Trendmethode) menggunakan suatu fungsi seperti metode regresi dengan variabel X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan ditentukan oleh kriteria yaitu berkaitan dengan güte der fit yang menunjukkan bagaimana modell peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik. Selton itu ada tiga kriteria yang perlu untuk dipertimbangkan, yaitu: 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberapa metode, yaitu nilai Sidik Ragam (F-Test), Koefisien determinasi, Kuadrat Tengah Galat (Mean Square Error (MSE), Dan Persentase Galat (Prozentsatz Fehler (PE)) Deret Waktu Adalah Kumpulan Daten - Daten yang merupakan Daten historis dalam suatu periode waktu tertentu Daten yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat kronologis, artinya Daten harus mempunyai periode waktu yang berurutan Misalnya Daten penjualan suatu perusahaan antara tahun 2006-2011, maka datanya adalah penjualan tahun tahun 2006, tahun 2007, tahun 2008, tahun 2009, tahun 2010, dan tahun 2011. Daten runtun waktu (Zeitreihen) merupakan Daten yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau Marmelade Runtut waktu dianalisis untuk menemukan pola variasi masa lalu Analisis deret waktu (Zeitreihenanalyse) dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan dating berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa teknik untuk meramalkan kejadian di masa yang akan datang berdasarkan karakteristik daten, misalnya teknik glättung, teknik siklus, dan teknik musiman. Trend adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun waktu yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus. Dert waktu untuk bisnis dan ekonomi, yang terbaik adalah untuk melihat trend (atau trend-siklus) sebagai perubahan dengan halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan bahwa trend dapat diwakili oleh beberapa fungsi sederhana seperti garis lurus sepanjang periode untuk Zeitreihe yang diamati jarang ditemukan. Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva trend pada suatu kurun waktu karena dua alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi arah umum dari seri yang diamati, dan dapat dihilangkan dari seri aslinya untuk mendapatkan gambar musiman lebih jelas. Ada tiga trend yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada masa yang akan datang, yaitu: Sering kali Daten deret waktu jika digambarkan ke dalam plot mendekati garis luruus. Deret waktu seperti inilah yang termasuk dalam trend linier Persamaan trend linier adalah sebagai berikut: Dengan nilai a dan b diperoleh dari Formel: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan a adalah nilai intercept dari Y, artinya nilai Yt akkan sama dengan a jika nilai t 0. Kemudian b adalah nilai Hang. Artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t. Dan nilai t sendiri adalah nilai tertentu yang menunjukan periode waktu Trend Linier Positif 4. Memilih Trend Terbaik Untuk Membran Suatu Keputusan Yang Akan Verdammungsdame Manga Yang Akan Datang Berdasarkkan Dieet Waktu Diperlukan Suatu Metode Peramalan Yang Paling Baik Sehingga Memiliki Nilai Kesalahan Yang Cenderung Kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metode peramalan mana yang akan dipilih sebagai metode peramalan yang paling baik, diantaranya Mean Square Error (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai e adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Modell yang memiliki MSE paling kecil adalah modell persamaan yang paling baik. metode metode peramalan dan aplikasi Metode Expnontial Glättung Metode exponentielle Glättung merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah, terutama pada tingkat operasional suatu perusahaan, dalam perkembangan dasar matematis dari Metode glättung (forcasting von Makridakis, hal 79-115) dapat dilihat bahwa konsep exponential telah berkembang dan menjadi metode praktis dengan penggunaan yang cukup luas, terutama dalam peramalan bagi persedian. Kelebihan utama dari metode exponentielle glättung adalah dilihat dari kemudahan dalam operasi yang relativer rendah, ada sedikit keraguan apakah ketepatan yang lebih baik selalu dapat dicapai dengan menggunakan (QS) Quantitatif sistem ataukah metode dekonposisi yang secara intuitif menarik, namun dalam hal ini jika diperlukan peramalan untuk Ratusan item Menurut Makridakis, Wheelwright amp Mcgee dalam bukunya forcasting (hal 104). Menyatakan Bahwa Apabila Daten Yang Dianalisa Bersifat Stationer, Maka Penggunaan Metode Rata-Rata Bergerak (gleitenden Durchschnitt) atau einzigen exponentiellen Glättung Cukup Tepat Akan Tetapi Apabila Datanya Menunjukan Suatu Trend linier. Maka modell yang baik untuk digunakan adalah exponentiell glättung linier dari braun atau modell exponentiell glättung linier dari holt. Permasalahan Umum Yang Dihadapi Apabila Menggunakan Modell Pemulusan Eksponensial Adalah Memilih Konstanta Pemulusan Yang Diperkirakan Tepat. Adapun panduan untuk memperkirkan nilai a yaitu antara lain: Apabila pola historis dari Daten aktuelles permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu, kita memilih nilai a mendekati 1.Biasanya di pilih nilai a 0.9 namo pembaca dapat mencoba nilai ein yang lain yang mendekati 1 seperti 0,8 0,99 tergantung sejauh mana gejolak dari daten itu Apabila pola historis dari Daten akute permintaan tidak berfluktuasi atau relati stabil dari waktu ke waktu maka kita memilih nilai ein yang mendekati nol, katakanlah ein 0,2 0,05 0,01 tergantung sejauh mana kestabilan daten itu, semakin stabil nilai ein yang dipilih harus semakin kecil menuju ke nilai nol B.2 Metode Einzelne exponentielle Glättung Metode ini juga digunakan untuk meramalkan suatu periode ke depan. Untuk melihat persamaan metode ini dengan metode einzigen gleitenden Durchschnitt. Maka lihat kembali persamaan matematis yang digunakan pada peramalan einzigen gleitenden Durchschnitt. Peramalan untuk periode t, persamaan adalah: Sedangkan persamaan matematis untuk einzelne bewegliche exponentielle Glättung sebagai berikut: Demikian seterusnya untuk Jadi terlihat bahwa metode einzigen gleitenden Durchschnitt merupakan sejumlah Daten semua yang ditekankan pada baru. Harga ditetapkan oleh 0 X 1 Dan Harga Yang Terpilih Yang Memberikan Simpangan Terkecil Dari Perhitungan Yang Ada, Seperti Pada Metode einzigen gleitenden Durchschnitt. Peramalan dengan exponentielle Glättung juga dapat digunakan untuk meramalkan beberapa periode kedepan untuk pola daten dengan kecenderungan linier, teknik yang digunakan dikenal dengan nama Brown Parameter Exponential Glättung langkah-langkah perhitungan untuk mendapatkan peramalan dengan metode ini adalah: nilai peramalan dengan single gleitender Durchschnitt. Nilai gleitende durchschnittliche kedua Hasil peramalan dengan doppelte gleitende durchschnittliche pada periode kedepan. Periode kedepan yang diramalkan B.3 Metode doppelte exponentielle Glättung Metode ini dikembangkan oleh Browns untuk mengatasi adanya perbedaan yang muncul antara Daten aktualisieren dan nilai peramalan apabila ada trend pada plot datanya. Untuk itu Browns memanfaatkan nilai peramalan dari hasil single Eksponential Smothing dan Doppel Exponential Glättung. Perbedaan antara kedua ditambahkan pada harga dari SES dengan demikian harga peramalan telah disesuaikan terhadap trend pada plot datanya. B.3.1. Metode Double Expnontial Smoothing Satu Parameter Brown Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linier dari Braun adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari daten yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend. Perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan dan disesuaikan untuk trend Persamaan Yang dipakai dalam implementasi pemulusan linier satu Parameter Brown ditunjukan dibawah ini: a t S8217t (S8217t St) 2 S8217t St F t a t b t. m t 823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2,21) S t nilai pemulusan eksponensial Tunggal S t adalah nilai pemulusan eksponensial ganda. M jumlah periode ke muka yang diramalkan Ramalan m periode ke muka Agar dapat menggunakan persamaan diatas, nilai S t-1 dan S t-1. Harus tersedia Tetapi pada saat t 1, nilai-nilai tersebut tidak tersedia Jadi, nilai-nilai ini harus ditentukan pada awal periode Hal ini dapat dilakukan dengan hanya menetapkan S t dan S t sama dengan X t atau dengan menggunakan suatu nilai rata-rata dari beberapa nilai pertama sebagai titik awal. Jenis masalah inisialisasi ini muncul dalam setiap metode pemulusan (Glättung) eksponensial. Jika Parameter pemulusan ein tidak mendekati nol, pengaruh dari proses inisialisasi ini dengan cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu. Tetapi, jika a mendekati nol, proses inisialisasi tersebut dapat memainkan peran yang nyata selama periode waktu ke muka yang panjang. B.3.2. Metode Double Exponential Smothing Dua Parameter Holt Metode pemulusan eksponensial linier dari Holt dalam prinsipnya serupa dengan Braun kecuali bahwa Holt tidak menggunakan rumus pemulusan berganda secara langsung. Sebagai gantinya Holt memuluskan nilai Trend dengan Parameter yang berbeda dari Parameter yang digunakan pada deret yang asli. Ramalan Dari pemulusan eksponensial linier Holt didapat dengan menggunakan dua konstan pemulusan (dengan nialai antara 0 sampai 1) dan tiga persamaan. F t m S t b t m82308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2,24) Dimana. Daten pemulusan pada periode t Trend pemulusan pada periode t peramalan pada periode t Persamaische diatas (1) menyesuaikan S t secara langsung untuk trend periode sebelumnya yaitu b t-1 dengan menambahkan nilai pemulusan yang terakhir, yaitu S t-1. Hal ini membantu untuk menghilangkan kelambatan dan menempatkan S t ke dasar perkiraan nilai data saat ini. Kemudian persamaan meremajakan trend (2), yang ditunjukan sebagai perbedaan antara dua nilai pemulusan yang terachhir. Hal ini tepat karena jika terdapat kecenderungan di dalam daten, nilai yang baru akan lebih tinggi atau lebih rendah dari pada nilai yang sebelumnya. Karena mungkin masih terdapat sedikit kerandoman Maka hal ini dihilangkan oleh pemulusan g (gamma) trend pada periode akhir (s t s t-1), dan menambahkannya dengan taksiran trend sebelumnya dikalikan (1 g). Jadi persamaan diatas dipakai untuk meremajakan Trend. Akhirnya persamaan (3) digunakan untuk peramalan ke muka Trend B t, dikalikan dengan jumlah periode kedepan yang diramalkan, m dan ditambahkan pada nilai dasar S t. B.4 Metode Triple Exponential Glättung Metode Ini Dapat Digunakan Untuk Daten Yang Bersifat Atau Mengandung Musiman. Metode Ini Adalah Metode Yang Digunakan Dalam Pemulusan Trend Dan Musiman. Metode Winter didasarkan atas tiga persamaan pemulusan yaitu satu untuk stationer, trend, dan musiman. Hal ini serupa dengan metode holt dengan satu persamaan tambahan untuk mengatasi musiman. Persamaan dasar untuk metode Winter adalah sebagai berikut: L Panjang musiman. B Komponen Trend I Faktor penyesuaian musiman Ramalan untuk n Periode eke depan. 2.1.1. Aspek Umum dari Metode Pemulusan Kelebihan utama dari penggunaan metode pemulusan (Glättung) yang luas adalah kemudahan dan ongkos yang rendah. Ada sedikit keraguan apakah ketetapan yang lebih baik selalu dapat di capai dengan menggunakan metode autoregresi atau pola rata-rata bergerak yang lebih canggih. Namun demikian, jika diperlukan ramalan untuk ribuan item, seperti dalam banyak kasus sistem persedian (inventori), maka metode pemulusan seringkali merupakan satu-satunya metode yang dapat dipakai. Dalam hal keperluan peramalan yang besar, maka suatu yang kecil dan mantap itu lebih berarti. Seutelai contoh, menyimpan empat nilai sebagai ganti dari tiga nilai untuk setiap Einzelteil dapat menjadi sangat berarti bagi keseluruhan Einzelteil sebulan. Entschuldigung itu, waktu komputer yang diperlukan untuk melakukan perhitungan yang penting harus disediakan pada tingkat yang layak, dan alasan ini, metode pemulusan eksponensial lebih disukai dari pada metode rata-rata bergerak dan metode dengan jumlah parameter yang sedikit lebih disukai dari pada yang lebih banyak. Metode letzten Platz Pengertian. Analisis tendenz merupakan suatu metode analisis yang ditujukan untuk melakukan suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (daten) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga dari hasil analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa besar fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut . Secara teoristis, dalam analisis Zeitreihe yang paling menentukan adalah kualitas atau keakuratan dari informasi atau daten datums yang diperoleh serta waktu atau periode dari daten datums tersebut dikumpulkan. Jika Daten yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika Daten yang dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimasi atau peramalannya akan semakin jelek. Metode Least Square. Metode Yang digunakan untuk analisis Zeitreihe adalah Metode Garis Linier Secara Bebas (freie Handmethode), Metode Setengah Rata-Rata (Halbmittelmethode), Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average Method) als Metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method). Dalam hal ini akan lebih dikhususkan untuk membahas analisis Zeitreihe dengan metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus Daten genap dan kasus Daten ganjil. Secara umum persamaan garis linier dari analisis Zeitreihe adalah. Y a b X. Keterangan. Y adalah variabel yang dicari trendnya dan X adalah variabel waktu (tahun). Sedangkan untuk mencari nilai konstanta (a) dan Parameter (b) adalah. Ein Y n dan b XY X2 Contoh Kasus Daten Ganjil: Tabel. Volume Penjualan Barang X (dalam 000 Einheit) Tahun 1995 sampai dengan 2003 Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut: a 2.460 9 273,33 dan b 775 60 12,92 persamaan garis liniernya adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah. Y 273,33 12,92 (untuk tahun 2010 nilai X adalah 11), sehingga. Y 273,33 142,12 415,45 artinya penjualan barang X pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415.450 Einheit Contoh Kasus Daten Genap: Tabel. Volume Penjualan Barang X (dalam 000 Einheit) Tahun 1995 sampai dengan 2002 Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut: a 2.150 8 268,75 dan b 1.220 168 7,26 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 19), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau 406.690 Einheit. Elain dengan menggunakan metode tersebut di atas, juga dapat dipakai dengan metode sebagai berikut: Tabel. Volume Penjualan Barang X (dalam 000 Einheit) Tahun 1995 sampai dengan 2002 Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut: ein 2.150 8 268,75 dan b 610 42 14,52 persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 14,52 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 9), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.690 Einheit. Zu Arin, Untuk Y dan X itu Adalah Daten mentah, misalnya mencari Trend Kunjungan Maka Y nya Adalah Periode Waktu (misal tiap bulan dalam 1 tahun) dan X nya jumlah pengunjung (misalnya pro bulan). Setelah itu baru bisa dimasukkan dalam analisis trend Kalau dicermati rumus trend sama dengan rumus regresi sederhana (untuk mencari nilai a dan b). Karena jumlah X di trend sama dengan nol maka jika dimasukkan dalam rumus regresi maka jadi rumus trend Artinya, untuk mencari nilai a dan b pada tendenz bisa menggunakan rumus regresi, tapi sebaliknya rumus trend tidak dapat diaplikasikan dalam regresi, karena dalam regresi jumlah X tidak sama dengan nol saya lg skripsi mas, cuma blom ngerti menjelaskan nilai x itu secara lengkap, cuma Itung2annya saya ngerti, nah dosen saya minta menjelaskan nilai x esu dengan sedetail2nya. Dosennya nyuruh saya tiap x harus dijelaskan dari mana asalnya ,, gimana ya mas slamet menjelaskan x berasal darimana, malah dosen saya nyuruh tiap bulan x nya harus dijelasin. Zu Iqbalbo, Karena Jumlah Daten X-Nya Genap Maka Nilai 0 Berada Antara Bulan Juni Dan Juli, Sehingga Bulan Juni Dinilai -1 Dan Bulan Juli Dinilai 1. Jarak Antara Bulan Juni Dgn Juli Atau Jarak -1 Dgn 1 Adalah 2, Maka Seterusnya Harus Loncat 2. Maka bulan Mei dinilai -3, April -5 dst. Kalau bulan Agustus dinilai 3 dan September dinilai 5 dst. Jadi untuk nilai X disamping totalnya 0 juga harus konsisten loncat 2. mas slamet8230 itu cara mencari x (variable waktu) gimana jujur saya masih bingung kok tau2 dapet nilai -4, -3 mohon penjelasannya mas .. terimaksih Zu Iqbaldo, untuk mencari nilai X Pada analisis trend kata kuncinya adalah jika nilai X dijumlahkan maka hasilnya 0. Untuk Daten jumlah tahun ganjil maka tahun yang ditengah nilainya 0, tahun sebelumnya -1 trus -2 dst, sedang tahun sesudahnya 1 trus 2 dst. Kalau Daten jumlah tahun genap lihat contoh diatas. Buku Statistika Deskriptif E-Mail: ssantoso0219yahoo. co. id Post Navigation Komisi GratisUntuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut: ein 2.150 8 268,75 dan b 610 42 14,52 persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 14,52 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 9189), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang 8220X8221 pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.690 Einheit. 118 komentar: penjelasannya mantap bener ) Hebat deh Mbak ira. Mengapa biet Statistika bukan hanya dibaca, tetapi harus banyak praktek. Jangan cepat menyerah Mas, makasi ya penjelasannya Tapi saya juga butuh yang Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Average Method). Mohon penjelasannya ya mas, makasi :) Kalau dicermati rumus trend sama dengan rumus regresi sederhana (untuk mencari nilai a dan b). Karena jumlah X di trend sama dengan nol maka jika dimasukkan dalam rumus regresi maka jadi rumus trend Artinya, untuk mencari nilai a dan b pada trend bisa menggunakan rumus regresi, tapi sebaliknya rumus trend tidak dapat diaplikasikan dalam regresi, karena dalam regresi jumlah X tidak sama dengan nol mas slamet klo aq liat dari tabel perhitungan seperti itu..artinya N 9 berarti X nya itu diambil dari nilai tengah pada tahun 1999 jadi X nya 0, untuk tahun 1999 ke bawah dihitung mundur sedangkan 1999 keatas kebalikannya pada daten ganjil akan tetapi jika saya lihat setiap bentuk daten berbeda - beda namun tujuan yg diharapkan tersebut memiliki makna yang sama gtu Kan mas Tinggal kita sendiri yang mencari mana yang menganggap perhitungannya lebih mudah. Analis trend laporan keuangan utk menilai kinerja perusahaan telekomunikasi yg gehen publik di BEI ituch jdul saya. Mnta tlng sbutin variabel2nya Truz analisis trend ituch da brpa sih macamnya Mkci he7. Erna Nach erna Analisis trend itu untuk melihat perkembangan ayau naik turunnya quotsatuquot variabel dalam kurun waktu tertentu. Jadi kalau terkait kinerja perusahaan telekomunikasi dapat diliat perkembangan laporan keuangannnya dari tahun ke tahun pak slamet, saya ingin bertanya mengenai metode setengah rata-rata. Falken ada daten 8 tahun terachhir, ketika saya lihat di buku nilai X dimulai dari 12 (setengah). Tapi pada latihan soal, nilai X tersebut menjadi 1, 3, 5 dst. Padahal jumlah daten sama, yaitu 8 tahun terachhir. Itu bagaimana pak jadi yang digunakan yang mulainya 12, atau yang 1, 3, 5 Mas Ade Kalau jumlah datanya genap, bisa memakai metode loncat dua yaitu 1,3,5 dst atau metode loncat satu 12, 1 12, 2 12 dst emailnya apa Ya pak Saya boleh tanya cara menggambar garis tendenz nya bagai mana ya apakah ada persmaan yang harus di tentukan terlebih dahulu boleh saya bertanya bagai mana cara membuat garis trend pada metode am wenigsten quadrat dan bagaimana rumus cara menghitung variabel X Untuk analisis trend, Y adalah variabel yang akan ditrend , Dan X adalah variabel waktu Jadi setelah diketahui Daten tahun dan variabel yang akan ditrend, maka untuk variabel X dapat dibuat berdasarkan Daten tahun tersebut. Selamat mencoba semoga sukses Saya mendapat tugas untuk menerapkan metode Least Square pada pemrograman komputer dengan kasus peramalan penjualan. Hasil ramalan yang saya dapatkan cenderung menurun setiap periodenya. Yang ingin saya tanyakan adalah: 1. bagaimana sebenarnya karakter hasil ramalan metode am wenigsten quadrat itu sendiri, apakah memamng hasil ramalan cenderung menurun tetapi penurunan tidak begitu signifikan (pada grafik menghasilkan garis lurus menurun) 2. jika saya ingin melakukan pengecekan menggunakan EXCEL, fungsi apa Yang bisa saya gunakan untuk mendapatkan persamaan regresi a dan b nya Terimakasih Mohon maaf belum bisa menjelaskan karena datanya tidak ada, lebih baik lewat email aja dan datanya dikirim. Insya Allah Saya Bantu Maaf Sebelumnya Saya Mau Nanya Contoh Kasus Ganjil Yaitu Persamaan Garis Liniernya Adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah. Y 273,33 12,92 (untuk tahun 2010 nilai X adalah 11). Nilai X 11 itu cara mencarinya gmna ya pak Terimakasih bapak slamet santosa, perkenalkan saya mahasiswa fakultas pertanian jurusan agribisnis upn V YK, sekarng saya sedang menyelesaikan skripsi saya tentang analisis permintaan daging ayam potong di salah satu rumah pemotongan ayam di kab magelang, di salah satu Masalah yang ingin saya teliti yaitu mengenai trend permintaan daging ayam potong di RPA selama 3 tahun kedepan. Dan metode trend yang paling baik setelah saya coba yaitu metode trend linier, tapi sampai skrng saya masih bingung. Apakah trend linier itu sama dengan trend am wenigsten quadrat, dan bagaimana cara menghitung nilai trend untuk 3 tahun kedepan dengan menggunkan metode trend linier, mohon penjelasannya pak, kalau bapak tidak keberatan dan bapak berkenan bapak dpat menjawab pertanyaan saya dengan membalasnya lwat email saya. Alamat saya meidiana9gmail terimaksih sebelumnya pak perkenalka saya mahasiswa fakultas pertnian prodi agribisnis upn V YK saya skrga sedang menyelesaikan skripsi sya mengenai analisis permintaan ayam potong di salah stu RPA di kab magelang, di salh satu identifikasi masalah saya yaitu bagaimana Trend Permintaan Daging Ayam Potong di RPA Terseun tahunke depan (dta yang saya gunkan yaitu Daten permintaan daging aym (dalam bulan) dari tahun 2010-2012) berarti tiga tahun ke depan yaitu tahun 2013-2015. Kemaren saya sudah mencoba membuat trend tersebut menggunakan metode trend kuadratik dan linier, dan kaata dospem sya paling tepat metodenya yaitu metode trend linier, tapi saya masih bingung metode trend linier itu apakah sama dengan metode am wenigsten quadrat dan bagaimana mencari nilai trend selama 3tahun ke depan tersebut Pak Kalo bapak brkenan membantu saya bapak dapat mengirimkan balasan pertanyaan saya lwt email saya meidiana9gmail terimkasih pak salam kenal pak. nama saya dana. saya mahsiswa USU yg sedang nyusun skripsi. Saya meneliti bagaimana perkembangan Tabungan Sebelum dan sesudah adanya LPS, Daten sebelum 2002-2005, Daten sesudah 2005-2008.data saya pakai secara bulanan. Mengingat data tabungan baik sebelum dan sesudah adanya LPS cenderung meningkat. pertanyaan saya bisakah saya menggunakan analisis trend, dan bagaimana saya membandingkan sebelum dan sesudah mohon dijawab pak. terimakasih sebelumnya. Untuk menguji apakan ada perbedaan maka memakai analisis probedaan atau uji beda kalau hanya melihat perkembangannya cukup memakai analisis tendenz permisi pak, saya pernah menulis tentang fungsi autokorrelation untuk penentuan pola Daten Zeitreihe apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data - mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola Daten Zeitreihe selain fungsi Autokorrelation ya pak terima kasih Selamat malam pak. Saya ingin di konfirmasi apakah benar konsep yang saya tangkap mengenai menentukan periode dasar. Kalau halb durchschnittliche Daten ganjil setelah dibagi dua itu (1,2,3), kalau Daten genap setelah dibagi dua itu (1,3,5). Sedangkan metode am wenigsten quadratisch itu Daten genap (1,3,5) dan Daten ganjil (1,2,3) sebelum dibagi dua. Benarkah seperti itu pak Terimakasih pak, mohon ditanggapi
Comments
Post a Comment