PENGUKURAN KESALAHAN PERAMALAN

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
ENTER ANALISIS PERENCANAAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU PADA PT. HALCO JAKARTA
Advertisements

Abstraksi Suatu perencanaan yang tepat di segala bidang sangat diperlukan oleh suatu perusahaan agar mampu bersaing dan dapat berkembang di era global.
REGRESI LINIER SEDERHANA
TAHAP-TAHAP PERAMALAN
Peramalan STIE PUTRA BANGSA.
DATA DAN METODE PERAMALAN
DERET BERKALA DAN PERAMALAN
METODE PERAMALAN KUANTITATIF
BAB. 3. KONSEP POKOK DALAM ASPEK PASAR DAN PEMASARAN
PERAMALAN PENGELOLAAN DEMAND
1 UKURAN SAMPEL 2 (dalam probability sampling) Dengan mempertimbangkan: Akurasi, Praktis, dan Efisiensi Penentuan besaran sample (n):
FACILITY DESIGN NURUL UMMI, ST MT.
UKURAN KERAGAMAN/ DISPERSI
PERAMALAN Memprediksi peristiwa masa depan
Studi Kelayakan Bisnis Aspek Pasar dan Pemasaran
Forecasting.
OLEH : WIDYA FITRIANI ( ) Reviewer 1 : Ednawati Rainarli, S.Si., M.Si.
Sifat-Sifat Kebaikan Penduga
Pertemuan-4 PERAMALAN (FORECASTING)
PERAMALAN (FORECASTING)
1 Pertemuan 1-2 Analisis Deret Waktu Matakuliah: I0224/Analisis Deret Waktu Tahun: 2007 Versi: revisi.
Analisis Satu Faktor (Lanjutan). Interval kepercayaan Interval kepercayaan untuk level percobaan ke i :  y i. - t α/2,N-a √(MSE/n) ≤ μi ≤  y i. + t.
DERET BERKALA (TIME SERIES) (1)
6. Metode Exponential Smoothing (1)
Smoothing. Basic Smoothing Models Moving average, weighted moving average, exponential smoothing Single and Double Smoothing First order exponential smoothing.
Apakah Peramalan itu ? Peramalan : seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan denganmelibatkan pengambilan data.
Regresi Linear Dua Variabel
METODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL
PERENCANAAN PERMINTAAN DALAM Supply Chain
(Guru Besar pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen
FORECASTING -PERAMALAN-
TREND LINIER SIP-Sesi8.
SUPPLY CHAIN MANAGEMENT (SCM)
REGRESI LINIER SEDERHANA
METODE-METODE PERAMALAN BISNIS
PERAMALAN Oleh: Sri Hermawati.
TAHAP-TAHAP PERAMALAN
  At Ft2 At Ft MODUL 04 PERAMALAN (2/2)
Magister Management Program UNIVERSITAS KOMPUTER INDONESIA
REGRESI LINEAR DALAM ANALISIS KUANTITATIF
PERAMALAN DENGAN METODE SMOOTHING
Peramalan “Penghalusan Eksponensial”
kelompok ahli. Disini ada proses “learning”.
METODA PERAMALAN KUANTITATIF
REGRESI LINIER BERGANDA
FORECASTING/ PERAMALAN
MANAJEMEN OPERASIONAL
Manajemen Operasional (Peramalan Permintaan)
KRITERIA MEMILIH TREND
ANGKA INDEKS Cakupan: Harga Relatif (Price Relatives)
Ukuran Variasi atau Dispersi
PERAMALAN (FORECASTING)
Ukuran Variasi atau Dispersi
Ukuran Variasi atau Dispersi
Naïve Method & Total Historical Average
FORECASTING.
DERET BERKALA (TIME SERIES) (1)
SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)
Penaksiran dan peramalan biaya
PERAMALAN (Forecasting)
Ukuran Ketepatan Peramalan Data Time Series
ANALISA SISTEM PERSEDIAAN BAHAN BAKU DI PT. TRUTUNGGAL MULTICHEMICAL
Uji Korelasi dan Regresi
Perencanaan dan Pengendalian Produksi Minggu 2
Ukuran Akurasi Model Deret Waktu Manajemen Informasi Kesehatan
ANGKA INDEKS Cakupan: Harga Relatif (Price Relatives)
REGRESI LINIER BERGANDA
Toman Sony Tambunan, S.E, M.Si NIP
Peramalan (forecasting) Perancangan Sistem Produksi Widjajani Risris Nurjaman.
SI403 Riset Operasi Suryo Widiantoro, MMSI, M.Com(IS)
Transcript presentasi:

PENGUKURAN KESALAHAN PERAMALAN BY ERVITA SAFITRI,SE.MSi

Teknik peramalan kuantatif biasanya menggunakan runtut waktu, maka notasi matematis harus digunakan untuk menunjukan periode waktunya. Notasi dasar peramalan : = Nilai data runtut waktu periode t = Nilai peramalan dari = Residual atau kesalahan peramalan

Residual atau kesalahan peramalan adalah perbedaan antara nilai sebenarnya dengan nilai peramalan Untuk menghitung kesalahan atau risidual dari setiap periode : di mana : = Kesalahan peramalan pada periode t = Nlai sebenarnya pada periode t = Nilai peramalan pada periode t

CARA-CARA UNTUK MENGEVALUASI TEKNIK PERAMALAN : Simpangan absolut rata-rata atau Mean Absolut Deviation [MAD] untuk mengukur akurasi peramalan dengan merata-ratakan kesalahan peramalan [ nilai absolutnya] dalam unit ukuran yang sama seperti aslinya

2. Kesalahan rata-rata kwadrat atau Mean Squared Error [MSE] merupakan metode alternatif dalam mengevaluasi suatu teknik peramalan, dimana setiap kesalahan atau residual dikuadratkan yang biasanya menghasilkan kesalahan yang lebih kecil tetapi kadang-kadang menghasilkan yang sangat besar

3.Persentase kesalahan absolut rata-rata atau Mean Absolute Percentage Error [MAPE] dihitung dengan menemukan kesalahan absolut tiap periode dengan membagi dengan nilai observasi pada periode tersebut kemudian dipersentasekan.Metode ini memberikan petunjuk seberapa besar kesalahan peramalan dibanding dengan nilai sebenarnya

4. Persentase kesalahan rata-rata atau Mean Percentage Error [MPE] dihitung dengan cara menemukan kesalahan setiap periode kemudian dibagi dengan nilai sebenarnya dan kemudian dipersentasenkan, jika pendekatan ini tidak bias maka akan menghasilkan persentase mendekati nol

Contoh Benkel ABC mempunyai data jumlah motor yang diservis perhari dan nilai peramalandari data tersebut dengan metode sederhana hitunglah evaluasi model residual dengan menggunakan MAD, MSE, MAPE dan MPE Waktu 1 2 3 4 5 6 7 8 9 JumlahMotor 58 54 60 55 62 65 63 70 Ramalan

Perhitungan evaluasi metode ramalan 1 58 - 2 54 -4 4 16 7,4 -7,4 3 60 6 36 10 55 5 62 7 65 8 63 9 70 Jml

Jawab Evaluasi metode ramalan : =

Jawab Evaluasi metode ramalan : =