Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

PEMULUSAN/SMOOTHING DATA SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Pertemuan 2 - Time Series OLEH: FITRI KARTIASIH, S.ST, S.E, M.Si.

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "PEMULUSAN/SMOOTHING DATA SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Pertemuan 2 - Time Series OLEH: FITRI KARTIASIH, S.ST, S.E, M.Si."— Transcript presentasi:

1 PEMULUSAN/SMOOTHING DATA SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Pertemuan 2 - Time Series OLEH: FITRI KARTIASIH, S.ST, S.E, M.Si

2 METODE PERAMALAN Metode Peramalan diklasifikasikan menjadi 2: 1.Metode Kualitatif: melibatkan pengalaman, judgements, maupun opini dari sekelompok orang yang pakar di bidangnya. Kelemahan: sulit untuk mengukur keakuratan hasil ramalan, dan kemungkinan tingginya subyektivitas pendapat 2.Metode Kuantitatif: melibatkan analisis statistik terhadap data-data yang lalu, terbagi menjadi 2 yaitu: a. model kausal: identifikasi dan determinasi hubungan antarvariabel yang akan diramalkan. Ex: teknik regresi, input output b.univariate time series model : observasi thd urutan pola data secara kronologis dari suatu peubah tertentu. Ex: Moving average, exponential smoothing, ARIMA, ARCH-GARCH

3 Metode smoothing digunakan untuk mengurangi ketidakteraturan musiman dari data yang lalu, dengan membuat rata – rata tertimbang dari sederetan data masa lalu. Ketepatan peramalan dengan metode ini akan terdapat pada peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang kurang akurat. Data time series Jika tidak memiliki trend Smoothing Moving average Exponential smoothing Jika memiliki trend Trend models LinierQuadraticExponential

4 METODE PEMULUSAN/SMOOTHING Moving Average Single Moving Average Double Moving Averag Exponential Smoothing Single Exponential Smoothing Double (Holt’s) Exponential Smoothing Triple (Winter’s) Exponential Smoothing

5 1. Single Moving Average

6 2.Double Moving Average

7 Contoh 1. Ramalan penjualan dengan metode MA (3) tsalesmoving totalMA (3) 1 654 2 658 3 6651977 4 672199565913 5 67320106658 6 67120166701 7 693203767221 8 694205867915 9 701208868615 10 70320986967 11 70221066993 12 71021157028 13 71221247057 14 71121337083 15 728215171117 16 654717

8 Contoh 2. Ramalan penjualan dengan metode Double MA (3) tsalesMA (3)Double MA (3) 1 654 2 658 3 665 4 672659 5 673665 6755 6 6716706696753680-9 7 693672674684567815 8 694679 69376895 9 70168668770597001 10 7036966947045714-11 11 702699 7053709-7 12 710702 7083 2 13 712705 7113 1 14 711708 7143 -3 15 728711712722571711 16 717727

9 Grafik Hasil Ramalan dengan Metode MA (3)dan double MA (3)

10  3. Single Exponential Smoothing: sama dengan Single Moving Average  4. Double (Holt’s) Exponential Smoothing: sama dengan Double Moving Average. Digunakan untuk mengestimasi trend  5. Triple (Winter’s) Exponential Smoothing: digunakan untuk mengestimasi trend dan seasonal

11 Ukuran Akurasi Hasil Peramalan

12

13 UkuranMA (3)Double MA (3) MSE132.6863.7 RMSE3.332.52 MAE106.5 Tabel Ringkasan ukuran Akurasi Peramalan Jadi dapat disimpulkan bahwa hasil peramalan (forecasting) metode double MA (3) lebih akurat

14


Download ppt "PEMULUSAN/SMOOTHING DATA SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Pertemuan 2 - Time Series OLEH: FITRI KARTIASIH, S.ST, S.E, M.Si."

Presentasi serupa


Iklan oleh Google