PERAMALAN “Proyeksi Tren”

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Peramalan STIE PUTRA BANGSA.
Advertisements

FUNGSI KUADRAT.
REGRESI LINEAR Oleh: Septi Ariadi
Oleh : Andri Wijaya, S.Pd., S.Psi., M.T.I.
ANALISIS TIME SERIES (ANALISIS DERET BERKALA)
FUNGSI KUADRAT.
Persamaan Kuadrat jika diketahui grafik fungsi kuadrat
Teknik Pemisahan Biaya Campuran
Pengertian garis Lurus Koefisien arah/gradien/slope
ANGGARAN PERUSAHAAN KULIAH 3
ANALISIS RUNTUT WAKTU.
Peramalan (Forecasting)
Studi Kelayakan Bisnis Aspek Pasar dan Pemasaran
P ertemuan 9 Data berkala J0682.
ANALISIS DATA BERKALA.
PERAMALAN (FORECASTING)
ANALISIS DATA BERKALA.
Metode Least Square Data Ganjil
ANALISIS DATA BERKALA.
Menentukan Perilaku Biaya
STATISTIK 1 Pertemuan 11: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
STATISTIK 1 Pertemuan 14: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Musiman) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
FORECASTING -PERAMALAN-
TREND LINIER SIP-Sesi8.
Regresi & Korelasi Linier Sederhana
PERAMALAN (FORECASTING)
PERAMALAN (FORECASTING) PERMINTAAN PRODUK
Bab IX ANALISIS DATA BERKALA.
RESPONSI.
Manajemen Operasional
MENENTUKAN TREND Terdapat beberapa metode yang umum digunakan untuk menggambarkan garis trend. Beberapa di antaranya adalah metode tangan bebas, metode.
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
BAB IX ANALISIS DATA BERKALA (Menentukan Trend) (Pertemuan ke-17)
Analisis Perilaku Biaya
Resista Vikaliana Statistik deskriptif 2/9/2013.
Analisis Time Series.
PERAMALAN DENGAN GARIS REGRESI
FORECASTING/ PERAMALAN
STATISTIK 1 Pertemuan 12-13: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Musiman) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
MANAJEMEN OPERASIONAL
Deret berkala dan Peramalan Julius Nursyamsi
STATISTIK 1 Pertemuan 11: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
Peramalan .Manajemen Produksi #3
STATISTIKA DESKRIPTIF KELOMPOK 10 Analisa Data Berkala Metode Least Square.
STATISTIKA DESKRIPTIF KELOMPOK 10 Analisa Data Berkala Metode Least Square.
Kelompok CDM ( Cash Deposit Machine )
ANALISIS DATA BERKALA.
ANALISIS RUNTUT WAKTU Dilakukan untuk menemukan pola pertumbuhan atau perubahan masa lalu, yang dapat digunakan untuk memperkirakan pola pada masa yang.
PERAMALAN (FORECASTING)
STATISTIK 1 Pertemuan 12-13: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Musiman) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
Regresi Linear Sederhana
Bab IX ANALISIS DATA BERKALA.
STATISTIK BISNIS Pertemuan 6: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend) Dosen Pengampu MK: Evellin Lusiana, S.Si, M.Si.
MUHAMMAD HAJARUL ASWAD
LINDA ZULAENY HARYANTO
BAB 6 analisis runtut waktu
SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)
ANALISIS TIME SERIES (ANALISIS DERET BERKALA)
Metode Least Square Data Genap
METODE ANALISIS TREND: Trend Non Linier
REGRESI Danniar Rosmawati A.04
06 Analisis Trend Analisis deret berkala dan peramalan
Manajemen Operasional
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
Manajemen Operasional
E. Grafik Fungsi Kuadrat
STATISTIK 1 Pertemuan 13: Deret Berkala dan Peramalan (Analisis Trend)
Bab 2 Fungsi Linier.
Analisis Time Series.
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
Transcript presentasi:

PERAMALAN “Proyeksi Tren”

Proyeksi Tren (Trend Projection) Merupakan suatu metode peramalan serangkaian waktu yang sesuai dengan garis tren terhadap serangkaian titik-titik data masa lalu, kemudian diproyeksikan ke dalam peramalan masa depan.

Persamaan ŷ = a + bx Dimana: ŷ = nilai terhitung dari variabel yang akan diprediksi (variabel terikat) a = persilangan sumbu y b = kemiringan garis regresi x = variabel bebas (dalam kasus ini adalah waktu)

Kemiringan b Σxy - nẋӯ b = a = ӯ - bẋ Σx² - nẋ² Dimana: b = kemiringan garis regresi Σ = tanda penjumlahan total x = nilai variabel bebas yang diketahui y = nilai variabel terikat yang diketahui ẋ = rata-rata nilai x ӯ = rata-rata nilai y n = jumlah data atau pengamatan a = titik potong sumbu y

Melakukan peramalan dengan Kuadrat Terkecil

Variasi Musiman pada Data Variasi musiman pada data adalah pergerakan yang reguler baik meningkat maupun menurun dalam kurun waktu tertentu yang terkait dengan kejadian berulang, seperti cuaca atau liburan.

Langkah-langkah Temukan rata-rata permintaan historis untuk setiap musim dengan menjumlahkan permintaan bulan tersebut dalam setiap tahun, dibagi dengan jumlah tahun data yang tersedia. Hitung rata-rata permintaan untuk semua bulan dengan membagi rata-rata permintaan tahunan total dengan jumlah musim. Hitunglah indeks musiman untuk setiap musim dengan membagi permintaan historis aktual bulan itu dengan rata-rata permintaan pada seluruh bulan.

Langkah-langkah 4. Estimasikan permintaan tahunan total untuk tahun depan 5. Bagi prediksi permintaan tahunan total dengan jumlah musim, kemudian kalikan dengan indeks musiman bulan tersebut.

Menentukan Faktor Musiman

Menentukan Faktor Musiman

Soal