Pengertian, Kegunaan dan sifat-sifat Prognose (peramalan) DEFINISI, SIFAT-SIFAT VORHERSAGE (RAMALAN), PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI peramalan (Prognose) Pengertian Peramalan Peramalan Perkiraan (Forecasting) Forecasting adalah meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan Taksiran terhadap berbagai kemungkinan Yang Akan terjadi sebelum Suatu Rancana Yang Lebih Pasti Dapat Dilakukan. Peramalan (Vorhersage) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan Daten historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk Modell matematis. Deutsch - Englisch - Übersetzung für:. Hal ini pun dapat dilakukan dengan menggunakan kombinasi modell matematis yang disesuakan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manager. Segele mengenal beberapa teknik peramalan, unda akan melihat bahwa tidak ada satu metode tunggal yang paling unggul. Sesuatu yan berjalan dengan baik di suatu perusahaan pada suatu gesetzt kondisi tertentu mungkin bisa menjadi bencana bagi organisasi lain, bahkan pada departemen yang berada di perusahaan yang sama. Selain itu undeinem Akan Melihat keterbatasan Dari apa yang dapat undeinem harapkan Dari Suatu peramalan. Hanya sedikit Bisnis Yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun pendek bergantung pada peramalan permintaan untuk produk perusahaan. Peramalan (Vorhersage), merupakan kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut atau variabel yang berhubungan. Terdapat dua macam metode yaitu metode kualitatif als metode kuantitatif. Metode kualitatif hanya menggunakan intuisi saja, tanpa menggunakan pendekatan matematis Lesezeichen bei Mr. Situasi, kondisi, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan. Metode kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metode Zeitreihen. Metode kausal mempertimbangkan nilai sebuah Variabel sebagai Pengaruh Dari Banyak Variabel Yang Lain. Sedangkan metode Zeitreihe hanya meninjau nilai sebuah variabel sebagai fungsi waktu. Kegunaan Peramalan Daten ramalan dipergunakan sebagai perkiraan, bukan merupakan suatu angka atau bilangan yang härus dipergunakan begitu saja. Penggunaannya masih memerlukan pertimbangan dari para pemakai. Hal ini disebabkan o. H.. Ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram................................ Peramalan Deret Waktu Deret waktu didasarkan pada urutan dari titik 8211 titikdaten yang berjarak sama dalam waktu (mingguan, bulanan, kuartalan, dan lain 8211 lain). Meramalkan Deret Daten Waktu berarti nilai masa depan diperkirakan hanya Dari nilai masa lalu dan variable gelegen diabaikan walaupun Variabel 8211 Variabel tersebut mungkin sangat bermanfaat. Menganalisis Deret Waktu berarti membagi Daten masa lalu Menjadi komponen 8211 komponen 8211 komponen, kemudian memproyeksikannya ke masa depan. Deret waktu mempunyai empat komponieren yaitu: 1. Pola tren merupakan pergerakan Daten sedikit demi sedikit meningkat atau menurun. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau pandangan budaja dapat mempengaruhi pergerakan tren. 2.Pola Daten musiman adalah pola Daten yang berulang pada kurun waktu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanisch, atau kuartal. 3.Pola Daten Siklus adalah pola dalam Daten yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus ini biasanya terkait pada siklus bisnis dan merupakan satu halb penting dalam analisis als perencanaan bisnis jangka pendek. Memprediksi siklus bisnis 4.Pola Daten variasi Akak Merupakan satu titik khusus dalam Daten Yang Krankheitsbilder oleh peluang dan situasi yang tidak lazim. Variasi acak tidak memiliki pola khusus sehingga tidak dapat di prediksi. Metode Pemulusan Eksponensial Penghalusan Eksponensial Merupakan Metode Peramalan Rata 8211 rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan. Metode ini menggunakan pencatatan als masa lalu yang sangat sedikit. Bentuk Umum Dari metode pemulusan eksponensial: Ft Ft - 1 A (bei 8211 1 Ft82111) Ft peramalan Baru Ft-1 peramalan sebelumnya ein Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 a 1) At-1 Permintaan tatsächlichen periode lalu. Konsepnya tidak rumit. Prediksi terakhir untuk permintaan sama dengan prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan Aktualisieren periode lalu dengan prediksi lama. 1.Single Eksponensial Glättung Metode penghalusan eksponential orde satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metode rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt) sederhana. Metode ini dipengaruhi secara luas di dalam peramalan (voraussicht) karena sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, mudah disesuaikan dengan perubahan daten, dan ketelitian metode ini cukup besar. 2.Double Eksponensial Glättung Metode ini akan menyesuaikan Faktor Tendenz yang ada pada pola Daten. Dipopulerkan oleh C. C. Holt (1957), Modell ini menambahkan Faktor pertumbuhan (Wachstumsfaktor) atau Faktor Trend (Trendfaktor) pada persamaan Dasar Dari Glättung. 3.Triple Exponentielle Glättung Metode ini merupakan perluasan dari metode holt. Dipopulerkan oleh Winter, Modell ini menambahkan Faktor saisonale pada persamaan Dasar Dari Glättung. Hanya berbeda dengan dua metode Exponentielle Glättung yang lalu, pada metode Winter ada dua cara perhitungan Vorhersage, yakni secara additive atau secara multiplikatif, disini akan digunakan cara multiplikatif. 2.3.2. Menghitung Kesalahan Peramalan Seorang perencana tentu menginginkan hasil perkiraan ramalan yang tepat ata paling tidak dapat Mitgliedschaftsname gambaran yang paling mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis. Ketepatan atau ketelitian inilah yang menjadi kriterielle Leistung suatu metode peramalan. Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai kesalahan dalam peramalan. Kesalahan yang kecil Mitgliedschaft arti ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya. Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk membandingkan vorbildliches peramalan yang berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan dengan baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah: 1.1. Deviasi Mutlak Rerata (Mittlere Absolute Abweichung 8211 MAD) 2.2. Kesalahan Kuadrat Rerata (Mean Square Error 8211 MSE) 3.3. Kesalahan Persen Mutlak Rerata (absoluter Fehler in Prozent bedeuten - MAPE) Sifat-Sifat Peramalan sifat-sifat peramalan Peramalan Yang Subyektif: Peramalan Yang didasarkan atas perasaan (instuisi) Dari orang yang menyusunnya. Peramalan yang Beschreibung: Peramalan yang didasarkan atas Daten 8211 Daten pada masa lalu dengan menggunakan metode 8211 metode dalam penganalisaan Daten tersebut. Peramalan Kualitatif: Peramalan Yang didasarkan atas Daten kualitatif pada masa lalu, hasil peramalan tergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif: Peramalan yang didasarkan atas Daten kuantitatif pada masa lalu, hasilnya tergantung pada metode yang digunakan. REGRESI DAN KORELASI Regresi merupakan suatu alat uk yang juga dapat digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel. SEDANGKAN Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi hubungan (Maße der Vereinigung).Metode peramalan (Vorhersage) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas daten kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan kualitatif memanfaatkan faktor-faktor penting seperti intuisi, pendapat, pengalaman pribadi, dan system nilai pengambilan keputusan. Metode ini meliputi metode delphi, metode nominal grup, Umfrage pasar dan analisis historische Analogie und Lebenszyklus. Metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas daten kuantitatif atau modell matematis yang beragam dengan daten masa lalu. Hasil peramalan yang dibuat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. ein. Diese Seite verwendet Frames. Frames werden von Ihrem Browser aber nicht unterstützt. Daten datenblatt Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalakans terus berlanjut di masa datang. Metode ini meliputi metode kausal nach Zeitreihen. A. Metode Zeitreihe Metode Zeitreihen (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode Zeitreihe terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt), metode eksponential Glättung als Metode Trendprojektion. Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan vorbildliches peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan naif Mitgliedsantik titik awal untuk perbandingan dengan modell lain yang lebih canggih. Contoh. Jama penjualan sebuah produk (MISS: telepon genggam Motorolla) adalah 68 Einheit pada bulan Januarari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februari akan sama, yaitu sebanyak 68 Einheit juga. Metode Rata-rata Bergerak (Gleitender Durchschnitt) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir-Daten untuk meramalkan periode berikutnya. Metode eksponential Glättung merupakan pengembangan dari metode gleitende Mittelwerte. Dalam metode ini peramalan dilakukan dänischen mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan daten terbaru. Setiap Daten Diberi Bobot, Daten Yang Lebih Baru Diberi Bobot Yang Lebih Besar. Rumus metode eksponential Glättung. Dimana F t Peramalan Baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A t-1 Permintaan aktual periode lalu Menghitung kesalahan peramalan Ada beberapa perhitungan Yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan dalam peramalan. Tiga Dari perhitungan yang paling terkenal adalah Deviasi mutlak rata-rata (mittlere absolute Abweichung MAD) MAD adalah nilai Yang dihitung dengan mengambil Anzahl der Beiträge nilai absolut Dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan Anzahl der Beiträge periode Daten (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengembangkan suatu modell sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variabel-variabel lain yang dianggap berpengaruh. Sebagai contoh, permintaan Akan baju Baru mungkin berhubungan dengan banyaknya populasi, pendapat masyarakat, jenis kelamin, budaya Daerah, dan bulan-bulan khusus (Hari Raya, Natal, tahun Baru). Daten dari variabel-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari Modell peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variabel penyebab terjadinya Einzelteil yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, ausgegeben dapat diketahui jika input diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan schätzung menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ini sangat baik untuk peramalan jangka pendek, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya Kurang begitu baik. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah Daten kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Daten berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa Pekanni penginapan Marthy und Polly Starr di Marathon, Florida. Jama peramalan menunjukkan bahwa akan Datierung 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi yang diestimasikan secara gleichzeitig. Baik untuk peramalan jangka pendeln maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan ini selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut Kelas produk, atau peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Daten Yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah Daten kuartalan beberapa tahun. Empat tahapan Yang termasuk di dalam memformulasi Prognosemodell ekonometrika ini antara gelegen membangun Suatu Modell teori, mengumpulkan Daten, memilih bentuk persamaan fungsi Yang diestimasi, dan mengestimasi dan menginterpretasi hasil. Contoh. S ebagai contoh, disini, misalnya, kita, menginginkan, untuk, memprakirakan, permintaan, maka, hubungan, antar, harga, dan, kuantitas, dapat, menjadi, dasar, teori, yang, logis, bagi, suatu, Modell. Faktor harga Yang mempengaruhi Volumen permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan Satu-satunya faktor Yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor gelegen Yang juga Ikut mempengaruhi permintaan. Maka secara spesifik hubungan kausalistik permintaan itu dipengaruhi oleh selain harga, tetapi juga dipengaruhi misalnya oleh einkommen pro kapita (i), harga barang lain (po), dan advertensi (a), dan lain-lain. Karena itu Modell fungsi Yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri sebagaimana ditunjukkan Pada pembahasan estimasi permintaan Yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau Variabel antara gelegen seperti Yang dinyatakan sebagai: Qd f (P, I, Po, dan A) Yang Secara ekonomi terbukti Secara empirik bahwa fungsi permintaan dipengaruhi P, I, Po, dan A itu dirumuskan sebagai fungsi: Qd ein 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan Volumen permintaan, ein merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Einkommen, Harga Barang Lain , Dan Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi tendenz ekonomi jangka panjang. Modell Ini Kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modell ini banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan unter sektor industri, produksi dari sektor unter sub sektor industri. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modell ini adalah daten tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya und ein berencana untuk mengoleksi dateien menggunakan hosting yang baru Jika ya, silahkan kunjungi website ini kbagi untuk info selengkapnya. Di sana unda bisa dengan bebas teilen dan mendowload foto-foto keluarga dan reise, musik, video, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Kostenlos
No comments:
Post a Comment