Skripsi Moyenne Mobile

Prévision Metode Moyenne mobile pondérée Metode Smoothing merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analyse série chronologique (runtun waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan lissage (penghalusan) données terhadap, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk série chronologique. Nilai yang yiyi dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode lissage yaitu Moyenne mobile simple et lissage exponentiel. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Moyenne mobile simple. Moyenne mobile simple Séries chronologiques de données série de mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Ungué, menghilangkan effeck, yang, tidak, diinginkan dari, ketidak-teraturan ini, metode, simple, mobile, moyen, mengambil, beberla, nilai, yang, sedang, diamata, membre, menggunakannya, unguk, meme, nilai untuk, periode, waktu, yang, akan, datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode moyenne mobile akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada données. Moyenne mobile Juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan données masa lalu dalam jumlah besar untuk ketepatan prediksi, dan masing-masing observasi diberikan bobot yang sama, ini melanggar bukti empiris bahwa semakin observasi terbaru seharusnya lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Moyenne dengan logiciel IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki data kunjungan ke Bali janv. 2008 hingga Juni 2015 dalam format excel, data diambil dari site web Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke Dalam feuille de travail SPSS 23 sebagai berikut: Affichage des données. (Bagi yang belum jelas tentang cara données importantes dari excel ke SPSS 23 lihat di étape bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Transformer Créer des séries chronologiques Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialogue, pilih Visit klik Panah sehingga variabel visite berpindah ke kolom variabel Nouvelle Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak fonction pilih Moyenne mobile centrée, atau bisa juga Moyenne mobile antérieure. 5. Kemudian isikan span dengan 3, changement dan klik. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali lissant yang biasa kita kenal juga dengan Moyenne mobile pondérée. Adaptabilité 1 dan 2 kali lissage kita sebut simple moyenne mobile moyenne mobile double. Jangan lupa untuk klik modifier agar var1 visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Production yang didapat dari metode Moyenne mobile moyenne pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée 8211 Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée 8211 Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée 8211 Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée Moyenne mobile pondérée . Demikian juga jika kita memilih moyenne mobile avant, keduanya merupakan metode moyenne mobile simple dengan durée 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode Lissage Exponentiel dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnyaSuatu analisis ekonomi dan Kegiatan Usaha Perusahaan yang menitikberatkan pada mengkaji situasi Dan kondisi yang berlaku sekarang maupun yang et lalu, dan melihat pengaruhnya pada situasi dan kondisi di masa yang akan mendatang, membutuhkan suatu teknis dan metode analisis peramalan. Prévision de Peramalan ialah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi de masa akan datang. Peramalan menjadi Penting Sebab situasi dan kondisi yang berkaitan dengan ekonomi dan Kegiatan Usaha dihadapkan pada, Meningkatnya kompleksitas organisasi Meningkatnya ukuran-ukuran keberhasilan organisasi Perubahan Lingkungan yang sangat CEPAT Kegunaan dari peramalan ialah akan membantu dalam pengambilan keputusan. Keputusan yang baik ialah keputusan yang didasarkan atas pertimbangan apa yang terjadi pada waktu képutusan itu dilaksanakan. Apabila peramalan yang dessin kurang tepat, maka keputusan yang kita buat kurang baik, seingga diperlukan suatu kemampuan mengasai teknik dan metode secara benar. Ketepatan dalam melakukan peramalan akan menunjang perenanan yang ditetapkan. A. JENIS-JENIS PERAMALAN Peramalan dilihat dari sifat penyusunannya terbagi atas dua macam, yaitu. Peramalan kualitatif bersifat subyektif dan didasarkan atas perasaan atau intui dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan atau jugement dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil ramalan tersebut. 2. Peramalan Kuantitatif Peramalan kuantitatif didasarkan atas données historiques yang relevan de masa lalu, mengikuti pendekatan statistika formel pendekatan yang sistematis yang meminimumkan kesalahan (erreur) peramalan. Dalam peramalan kuantitatif, memerlukan tiga kondisi yaitu. une. Adanya informasi masa lalu b. Informasi tersebut dapat dikuantifisir c. Dapat diasumsikan bahwa pola de masse lalu dapat berkelanjutan de masse yang akan datang. B. JENIS POLA DONNÉES Jenis pola data dapat dilihat dalam gambar sbb. (1) Pola données horizontales menunjukan bahwa données nilai données de sekitar nilai rata-rata (stasioner terhadap nilai rata-ratanya) (2) Pola données musiman menunjukan bahwa nilai données dipengaruhi oleh faktor musiman (harian, mingguan, bulanan, semesteran, tahunan) (3) données Pola siklus menunjukan bahwa données nilai données dipankaruhi oleh flukstuasi dalam jangka panjang (4) données Pola tendances menunjukan bahwa nilai données terjadi kenaikan atau penurunan dalam jangka panjang. C. TAHAPAN PERAMALAN Tahapan peramalan etang baik meliputi 3 hal. une. Menganalisis Données Masa Lalu. Tahap ini berguna untuk mengetahui pola données yang tepat de masa lalu. Analisis dilakukan dengan cara membuat tabulasi kemudien mem-plot-kan données untuk mengetahui pola données b. Menentukan Metode Tahap ini ialah menetapkan metode peramalan yang baik. Metode yang baik ialah metode yang menghasilkan penyimpangan terkecil. C. Memproyeksikan Données. Tahap ini ialah memproyeksikan données masse lalu dengan menggunakan metode terpilih que mempertimbangkan adanya faktor-faktor perubahan. D. MODÈLE DAN DASAR-DASAR PÉRAMALAN Dalam Peramalan Kuantitatif, dikenal dua modèle de données yaitu. 1. Model deret berkala series 2. Modèle kausal eksplanantoris regresi (1) Modèle Deret Berkala Modèle deret berkala bertujuan menemukan pola dalam deret données historiques, kemudian mengeksplorasi données historis tersebut untuk diekstrapolasi ke masa yang akan datang. Peramalan dengan model deret berkala memperlakukan système sebagai suatu kotak hitam (boîte noire) dan tidak ada upaya untuk menemukan faktor yang berpengaruh pada perilaku sistem tersebut. Sistem dianggap sebagai suatu proses bangkitan (processus de génération) yang tidak diketahui mekanismenya. Coba hitung dengan nilai taksiran 8, 9, 10, 11, 12 kemudien hitung MAPE yang paling kecil diantara ke enam nilai taksiran yang dibuat. Nilai taksiran dengan MAPE yang terkécil ialah nilai ramalan yang paling tepat. F. METODE PEMULUSAN (LISSAGE) Apabila suatu modèle deret berkala (série chronologique) ditunjukan suatu proses konstan yang mengandung kesalahan aléatoire, maka nilai tengah akan sangat bermanfaat sebagai nilai ramalan de masse yang akan datang. Akan, tetapi, apabila, deret, berkala, mengandung, kecenderungan, tendance (naik atau turun), atau, pengaruh, musiman, atau, kecenderungan, dan, musiman, sekaligus, maka, nilai, tenagh, tidak, dapat, menggambarkan, pola, sata, tersebut. Untuk hal seperti ini, maka metode pemulusan lissage akan lebih baik dibandingkan dengan nilai fig. Klasifikasi metode pemulusan ialah sebagai berikut: Metode pemulusan Eksponensial Méthode Rata-rata Bergerak Tunggal Méthode Rata-rata Bergerak Ganda Méthode Rata-rata Bergerak Lainnya 1) Métrage Rata-rata Bergerak Tunggal (Moyenne mobile simple SMA) SMA merupakan suatu cara untuk mengubah pengaruh data Masa lalu terhadap, nilai, tengah, sebagai, ramalan, dengan, cara, menentukan, sejak, awal, berapa, nilai, observasi, masa, lalu, yang, akan, digunakan, ungek, menghitung, nilai, Pigerian rata-rata bergerak digunakan untuk nilai ramalan de masa mendatang, hal yang harus diperhatikan ialah jumlah titik dalam setiap rata-rata ialah konstan dan observasi yang digunakan ialah yang paler akhir. 2) Métrage Rata-rata Bergerak Ganda DMA merupakan variasi dari prosedur rata-rata bergerak yang diinginkan untuk dapat mengatasi adanya tendance yang lebih baik, le DMA selanjutnya disebut Metode rata-rata bergerak linier. Dasar metode ini ialah menghitung rata-rata bergerak yang kedua, sehingga disebut juga rata-rata bergerak dari rata-rata bergerak. 3) M etode Pemulusan Eksponensial Metode pemulusan eksponensial menjelaskan sekelompok metode yang menunjukan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai observasi yang terdahulu. Metode pemulusan ekponensial terdiri atas metode pemulusan tunggal, metode pemulusan ganda dan metode pemulusan lainnya, mempunyai sifat yang sama yaitu bahwa nilai yang lebih baru diberikan bobot yang relatif lebih besar dibanding dengan nilai observasi yang terdahulu. G. METODE REGRESI Metode regresi merupakan modèle sebab dan akibat eksplanatoris, yaitu pendekatan yang mencoba mengajukan variabel lain yang berkaitan dengan rangkaian données dan mengembangkan suatu modèle yang menyatakan adanya saling ketergantungan fungional diantara semua variabel tersebut. Modèle-modèle régi ialah sebagai berikut.