Peramalan (previsione) merupakan Suatu prose perkiraan keadaan pada masa yang akan Datang dengan menggunakan dati di masa Lalu (Adam Dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa peramalan merupakan kegiatan untuk mengetahui nilai variabel Yang dijelaskan (variabel dependen) pada masa Akan Datang dengan mempelajari variabel independen pada Masa Lalu, yaitu dengan menganalisis pola dati dan melakukan ekstrapolasi bagi Nilai Nilai-masa Datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri Dari metode pertimbangan, metode regresi, metode kecendrungan (metodo di tendenza), l'uscita di ingresso metode, dan metode ekonometrika. Metode kecendrungan (metodo di trend) menggunakan Suatu fungsi seperti metode regresi dengan variabile X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan ditentukan Oleh Kritéria yaitu berkaitan dengan bontà di adattamento yang modello menunjukkan bagaimana peramalan dapat menghasilkan peramalan yang Baik. Selain ITU ada yang Tiga Kritéria Perlu untuk dipertimbangkan, yaitu: 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberapa metode, yaitu Nilai Sidik Ragam (F-Test), Koefisien determinasi, KUADRAT Tengah Galat (errore quadratico medio (MSE), dan Persentase Galat (percentuale di errore (PE)). Deret waktu Adalah Kumpulan dati - dati yang merupakan dati historis Dalam Suatu periode waktu tertentu. I dati yang dapat dijadikan Deret waktu Harus bersifat kronologis, dati artinya Harus dati mempunyai periode waktu yang berurutan. Misalnya penjualan Suatu Perusahaan Antara tahun 2006-2011, Maka datanya Adalah penjualan tahun tahun 2006 tahun 2007 tahun 2008 tahun 2009 tahun 2010 dan tahun 2011. Runtun dati waktu (serie storica) di dati merupakan yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu Secara berurutan. Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, Bulan, Minggu, hari atau marmellata. Runtut waktu dianalisis untuk menemukan pola variasi masa Lalu. Analisis Deret waktu (analisi delle serie temporali) dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan incontri berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa Teknik Untuk meramalkan dati kejadian di masa yang akan Datang berdasarkan karakteristik, misalnya Teknik leviganti, Teknik siklus, dan Teknik musiman. Trend Adalah pergerakan jangka panjang Dalam Suatu Kurun waktu Yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan Garis Lurus atau kurva mulus. Deret Waktu untuk bisnis dan Ekonomi, Yang terbaik Adalah untuk Melihat tendenza (atau trend-siklus) sebagai perubahan dengan Halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan tendenza bahwa dapat diwakili Oleh beberapa fungsi Sederhana seperti Garis Lurus sepanjang serie temporali periode untuk yang diamati jarang ditemukan. Seringkali fungsi tersebut Mudah dicocokkan dengan kurva tendenza pada Suatu Kurun waktu Karena Dua Alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi arah Umum dari Seri yang diamati, dan dapat dihilangkan dari Seri aslinya untuk mendapatkan gambar musiman Lebih Jelas. Ada tendenza Tiga yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada masa yang akan Datang, yaitu: SERING dati Kali Deret waktu jika digambarkan ke trama Dalam mendekati Garis luruus. Deret waktu seperti Inilah yang linier termasuk tendenza Dalam. tendenza Persamaan linier Adalah sebagai berikut: Dengan Nilai un dan b diperoleh Dari formula: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan un intercetta Adalah Nilai dari Y, artinya Nilai Yt Akkan sama dengan un jika nilai t 0. Kemudian b Adalah pendenza Nilai. artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap Nilai t. Dan Nilai t sendiri Adalah nilai tertentu yang menunjukan periode waktu. Trend Linier Positif 4. Memilih Trend Terbaik Untuk membuat Suatu keputusan yang akan dilakukan di masa yang akan Datang berdasarkkan Deret waktu diperlukan Suatu metode peramalan yang palizzata baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung Kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metode peramalan mana yang akan dipilih sebagai metode peramalan yang palizzata Baik, diantaranya errore quadratico medio (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai e Adalah selisih Antara nilai Y dengan peramalan (YT). Modello yang memiliki MSE palizzata kecil modello Adalah persamaan yang palizzata baik. metode metode peramalan dan aplikasi Metode Expnontial Smoothing Metode livellamento esponenziale merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah, terutama pada Tingkat operasional Suatu Perusahaan, Dalam perkembangan Dasar matematis Dari metode smoothing (forcasting da Makridakis, Hal 79-115) dapat Visualizzati di recente bahwa konsep esponenziale Telah berkembang dan menjadi metode Praktis dengan penggunaan yang cukup luas, terutama Dalam peramalan Bagi persedian. Kelebihan Utama dari metode esponenziale Adalah Visualizzati di recente dari kemudahan Dalam Operasi yang relativa rendah, Ada sedikit keraguan apakah ketepatan yang Lebih baik Selalu dapat dicapai dengan menggunakan (QS) Quantitatif sistem ataukah metode dekonposisi yang Secara intuitif menarik, Namun Dalam hal ini jika diperlukan peramalan untuk voce ratusan. Menurut Makridakis, Wheelwright amp Mcgee Dalam bukunya forcasting (Hal 104). Menyatakan bahwa apabila dati yang dianalisa bersifat cartoleria, Maka penggunaan metode bergerak rata-rata (media mobile) Atau singolo esponenziale cukup tepat akan tetapi apabila datanya menunjukan Suatu tendenza linier. modello maka yang baik untuk digunakan Adalah esponenziale linier dari marrone modello atau esponenziale linier Dari Holt. Permasalahan Umum yang dihadapi apabila modello menggunakan pemulusan eksponensial Adalah memilih konstanta pemulusan yang diperkirakan tepat. Adapun Panduan untuk memperkirkan Nilai un yaitu Antara rimasto: Apabila pola historis dati dari aktual sangat permintaan bergejolak atau Tidak stabil dari waktu ke waktu, Kita memilih Nilai un mendekati 1.Biasanya di Pilih Nilai un 0,9 Namun pembaca dapat mencoba Nilai una di Più mendekati yang 1 seperti 0,8 0,99 tergantung sejauh mana gejolak dari i dati ITU. Apabila pola historis dati dari akual permintaan Tidak berfluktuasi atau relazion stabil dari waktu ke waktu maka Kita memilih Nilai un yang mendekati Nol, katakanlah a 0,2 0,05 0,01 tergantung sejauh mana kestabilan ITU dati, Semakin stabil Nilai un yang dipilih Harus Semakin kecil menuju ke Nilai Nol b.2. Metode singolo esponenziale Metode ini Juga digunakan untuk meramalkan Suatu periode ke Depan. Untuk Melihat persamaan metode ini dengan metode unico media mobile. maka Lihat Kembali persamaan matematis yang pada digunakan peramalan unico media mobile. Peramalan untuk periode t, persamaan Adalah: Sedangkan persamaan matematis untuk singolo movimento di livellamento esponenziale sebagai berikut: Demikian seterusnya untuk Jadi terlihat bahwa metode unico media mobile merupakan dati sejumlah semua yang ditekankan pada Baru. Di prezzo ditetapkan Oleh 0 X 1 dan di prezzo Yang Yang terpilih memberikan simpangan terkecil dari perhitungan yang ada, seperti pada metode unico media mobile. Peramalan dengan esponenziale Juga dapat digunakan untuk meramalkan beberapa periode kedepan untuk pola dati dengan kecenderungan linier, Teknik Yang digunakan dikenal dengan nama Brown Parametro esponenziale Langkah-Langkah perhitungan untuk mendapatkan peramalan dengan metode ini Adalah: nilai peramalan dengan unico media mobile. Nilai movimento kedua media. Hasil peramalan dengan doppia media mobile pada periode kedepan. periode kedepan yang diramalkan. B.3. Metode doppio esponenziale Metode ini dikembangkan Oleh Browns untuk mengatasi adanya perbedaan yang Muncul dati Antara aktual dan nilai peramalan apabila tendenza ada trama pada datanya. Untuk Browns ITU memanfaatkan nilai peramalan dari Hasil singolo spianatura Eksponential Smothing dan doppio esponenziale. Perbedaan antara kedua ditambahkan pada di prezzo dari SES dengan demikian di prezzo peramalan Telah disesuaikan terhadap tendenza trama pada datanya. B.3.1. Metode doppio Expnontial Smoothing Satu Parametro Brown Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linier dari Brown Adalah serupa dengan rata-rata bergerak linier, Karena kedua Nilai pemulusan Tunggal dan ganda ketinggalan dari dati yang sebenarnya bilamana terdapat Unsur tendenza. perbedaan antara Nilai pemulusan Tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan dan disesuaikan tendenza untuk. Persamaan yang dipakai Dalam implementasi pemulusan linier Satu parametro Brown ditunjukan dibawah ini: una t S8217t (S8217t St) 2 S8217t St F t a t b t. m t 823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2.21) S t nilai pemulusan eksponensial Tunggal S t Adalah nilai pemulusan eksponensial ganda. m jumlah periode Muka ke yang diramalkan. ramalan m periode Muka ke Agar dapat menggunakan persamaan diatas, Nilai S t-1 dan S t-1. Harus tersedia. Tetapi pada Saat t 1, Nilai Nilai-tersebut Tidak tersedia. Jadi, Nilai Nilai-ini Harus ditentukan pada Awal periode. Hal ini dapat dilakukan dengan Hanya menetapkan S t dan S t sama dengan X t atau dengan menggunakan Suatu Nilai rata-rata dari beberapa nilai Pertama sebagai Titik Awal. Jenis masalah inisialisasi ini Muncul Dalam setiap metode pemulusan (smoothing) eksponensial. Jika parametro pemulusan un Tidak mendekati Nol, pengaruh dari prose inisialisasi ini dengan Cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu. Tetapi, Jika un mendekati Nol, prose inisialisasi tersebut dapat memainkan Peran yang nyata Selama periode Muka waktu ke yang panjang. B.3.2. Metode doppio esponenziale Smothing Dua Parametro Holt Metode pemulusan eksponensial linier dari Holt Dalam prinsipnya serupa dengan Brown kecuali bahwa Holt Tidak menggunakan rumus pemulusan berganda Secara langsung. Sebagai gantinya Holt memuluskan nilai tendenza parametro dengan parametro yang Berbeda dari yang digunakan pada Deret yang Asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linier Holt didapat dengan menggunakan dua konstan pemulusan (dengan nialai antara 0 sampai 1) dan Tiga persamaan:. F t m S t b t m82308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2.24) Dimana. dati pemulusan pada periode t tendenza pemulusan pada periode t peramalan pada periode t Persamaan diatas (1) menyesuaikan S t Secara langsung untuk tendenza periode sebelumnya yaitu b t-1 dengan menambahkan nilai pemulusan yang terakhir, yaitu S t-1. hal ini untuk membantu menghilangkan kelambatan dan menempatkan S t ke dasar perkiraan nilai dati Saat ini. Kemudian tendenza persamaan meremajakan (2), Yang ditunjukan sebagai perbedaan Antara dua nilai pemulusan yang terakhir. Hal ini tepat Karena jika terdapat kecenderungan di Dalam dati, Nilai yang akan Baru Lebih Tinggi atau Lebih rendah dari pada nilai yang sebelumnya. Karena mungkin Masih terdapat sedikit kerandoman. maka hal ini dihilangkan Oleh pemulusan g (gamma) tendenza pada periode Akhir (S t S t-1), Dan menambahkannya dengan tendenza taksiran sebelumnya dikalikan (1-g). Jadi persamaan diatas dipakai untuk meremajakan tendenza. Akhirnya persamaan (3) digunakan untuk peramalan ke Muka. Trend. b t, dikalikan Con una quantità periode kedepan yang diramalkan, m dan ditambahkan pada nilai dasar S t. b.4. Metode Triple esponenziale Metode ini dapat digunakan untuk dati yang bersifat atau mengandung musiman. Metode ini Adalah metode yang digunakan tendenza Dalam pemulusan dan musiman. Metode inverno didasarkan atas Tiga persamaan pemulusan yaitu satu untuk cartoleria, tendenza, dan musiman. Hal ini serupa dengan metode Holt dengan Satu persamaan tambahan untuk mengatasi musiman. Persamaan dasar untuk metode Adalah inverno sebagai berikut: L Panjang musiman. B Komponen tendenza che Faktor penyesuaian musiman Ramalan untuk n periodo Eke Depan. 2.1.1. Aspek Umum dari Metode Pemulusan Kelebihan Utama dari penggunaan metode pemulusan (Smoothing) yang Luas Adalah kemudahan dan ongkos yang rendah. Ada sedikit keraguan apakah ketetapan yang Lebih baik Selalu dapat di capai dengan menggunakan metode autoregresi atau pola rata-rata bergerak yang Lebih Canggih. Namun demikian, Jika diperlukan ramalan untuk ribuan voce, seperti Dalam banyak Kasus sistem persedian (Inventori), Maka metode pemulusan seringkali merupakan Satu-satunya metode yang dapat dipakai. Dalam Hal keperluan peramalan yang Besar, Maka Suatu Yang kecil dan mantap ITU Lebih berarti. Sebagai contoh, menyimpan empat Nilai sebagai Ganti dari Tiga nilai untuk setiap voce dapat menjadi sangat berarti bagi complessive degli ospiti elemento sebulan. Disamping itu, waktu komputer Yang diperlukan untuk melakukan perhitungan yang penting Harus disediakan pada Tingkat yang LAYAK, dan Alasan ini, metode pemulusan eksponensial Lebih disukai dari pada metode bergerak dan parametro jumlah metode dengan rata-rata yang sedikit Lebih disukai dari pada yang Lebih Banyak. Metode ultima piazza Pengertian. Analisis tendenza merupakan Suatu metode Analisis yang ditujukan untuk melakukan Suatu estimasi atau peramalan pada masa yang akan Datang. Untuk melakukan peramalan dengan baik maka dibutuhkan berbagai macam Informasi (dati) yang cukup banyak dan diamati Dalam periode waktu yang relatif cukup panjang, sehingga dari Hasil Analisis tersebut dapat diketahui sampai berapa fluktuasi besar yang terjadi dan Faktor-faktor APA saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut . Secara teoristis, serie temporali Dalam Analisis yang palizzata menentukan Adalah kualitas atau keakuratan Dari Informasi atau-dati dati yang diperoleh Serta waktu atau periode Dari-dati dati tersebut dikumpulkan. dati Jika yang dikumpulkan tersebut Semakin banyak maka Semakin baik Pula estimasi atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, dati Jika Yang dikumpulkan Semakin sedikit maka Hasil estimasi atau peramalannya akan Semakin Jelek. Metode Least Square. Metode yang digunakan untuk Analisis serie temporali Adalah Metode Garis Linier Secara Bebas (metodo mano libera), Metode Setengah Rata-Rata (metodo semi media), Metode Rata-Rata Bergerak (Moving Metodo Average) dan Metode KUADRAT Terkecil (metodo dei minimi quadrati). Dalam hal ini akan Lebih dikhususkan untuk membahas Analisis tempo serie dengan metode KUADRAT terkecil yang dibagi Dalam Dua Kasus, yaitu dati Kasus genap dan Kasus dati ganjil. Secara Umum persamaan Garis linier dari Analisis serie temporali Adalah. Y a b X. Keterangan. Y Adalah variabel yang dicari trendnya dan X Adalah variabel waktu (tahun). Sedangkan untuk mencari Nilai konstanta (a) parametro dan (b) Adalah. Y N dan b XY X2 Contoh Kasus dati Ganjil: Tabel. Volume Penjualan Barang X (Dalam 000 unità) Tahun 1995 sampai dengan 2003 Untuk mencari Nilai un dan b Adalah sebagai berikut: un 2.460 9 273,33 dan b 775 60 12,92 Persamaan Garis liniernya Adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2010 Adalah. Y 273,33 12,92 (untuk tahun 2010 nilai X Adalah 11), sehingga. Y 273,33 142,12 415,45 artinya penjualan barang X pada tahun 2010 diperkirakan sebesar 415,450 unità Contoh Kasus dati Genap: Tabel. Volume Penjualan Barang X (Dalam 000 unità) Tahun 1995 sampai dengan 2002 Untuk mencari Nilai un dan b Adalah sebagai berikut: un 2.150 8 268,75 dan b 1.220 168 7,26 Persamaan Garis liniernya Adalah. Y 268,75 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 Adalah. Y 268,75 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X Adalah 19), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau 406,690 unità. Elain dengan menggunakan metode tersebut di ATAS, Juga dapat dipakai dengan metode sebagai berikut: Tabel. Volume Penjualan Barang X (Dalam 000 unità) Tahun 1995 sampai dengan 2002 Untuk mencari Nilai un dan b Adalah sebagai berikut: un 2.150 8 268,75 dan b 610 42 14,52 Persamaan Garis liniernya Adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 Adalah. Y 268,75 14,52 (untuk tahun 2008 nilai X Adalah 9), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,690 unità. Per Arin, Untuk Y dan X dati ITU Adalah mentah, misalnya mencari tendenza al kunjungan maka Y Nya Adalah periode waktu (misal TIAP bulan Dalam 1 tahun) dan X Nya jumlah pengunjung (misalnya per Bulan). Setelah ITU Baru Bisa dimasukkan tendenza Dalam Analisis Kalau dicermati tendenza rumus sama dengan rumus regresi Sederhana (untuk mencari Nilai un dan b). Karena jumlah X di tendenza sama dengan nol maka jika dimasukkan Dalam rumus regresi maka Jadi tendenza rumus. Artinya, untuk mencari Nilai un dan b tendenza pada Bisa menggunakan rumus regresi, TAPI sebaliknya rumus tendenza Tidak dapat diaplikasikan Dalam regresi, Karena Dalam regresi jumlah X Tidak sama dengan nol saya lg skripsi mas, Cuma Blom ngerti menjelaskan nilai x ITU Secara lengkap, cuma itung2annya saya ngerti, nah Dosen saya minta menjelaskan nilai x ITU dengan sedetail2nya. dosennya nyuruh saya TIAP x Harus dijelaskan Dari mana asalnya ,, gimana ya mas Slamet menjelaskan x berasal darimana, Malah Dosen saya nyuruh TIAP bulan x nya Harus dijelasin. Per Iqbalbo, dati Karena jumlah X-nya genap maka nilai 0 berada Antara bulan Giugno dan Juli, sehingga Bulan Giugno dinilai -1 dan bulan Juli dinilai 1. Jarak Antara bulan Giugno DGN Juli atau Jarak -1 DGN 1 Adalah 2, Maka seterusnya Harus loncat 2. Maka bulan Mei dinilai -3 aprile -5 dst. Kalau bulan Agustus dinilai 3 dinilai dan settembre 5 DST. Jadi untuk Nilai X disamping totalnya 0 Juga Harus konsisten loncat 2. mas slamet8230 ITU cara mencari x (waktu variabile) gimana jujur saya Masih bingung Kok TAU2 dapet Nilai -4, -3 Mohon penjelasannya più .. terimaksih Per Iqbaldo, untuk mencari Nilai X pada tendenza Analisis kata kuncinya Adalah jika nilai X dijumlahkan maka hasilnya 0. Untuk dati jumlah tahun ganjil maka tahun yang ditengah nilainya 0, tahun sebelumnya -1 -2 trus DST, Sedang tahun sesudahnya 1 trus 2 DST. Kalau dati jumlah tahun genap Lihat diatas contoh. Buku Statistika Deskriptif email: ssantoso0219yahoo. co. id Messaggio di navigazione Komisi GratisPeramalan (previsione) merupakan Suatu prose perkiraan keadaan pada masa yang akan Datang dengan menggunakan dati di masa Lalu (Adam Dan Ebert, 1982). Awat (1990) menjelaskan bahwa peramalan merupakan kegiatan untuk mengetahui nilai variabel Yang dijelaskan (variabel dependen) pada masa Akan Datang dengan mempelajari variabel independen pada Masa Lalu, yaitu dengan menganalisis pola dati dan melakukan ekstrapolasi bagi Nilai Nilai-masa Datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri Dari metode pertimbangan, metode regresi, metode kecendrungan (metodo di tendenza), l'uscita di ingresso metode, dan metode ekonometrika. Metode kecendrungan (metodo di trend) menggunakan Suatu fungsi seperti metode regresi dengan variabile X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan ditentukan Oleh Kritéria yaitu berkaitan dengan bontà di adattamento yang modello menunjukkan bagaimana peramalan dapat menghasilkan peramalan yang Baik. Selain ITU ada yang Tiga Kritéria Perlu untuk dipertimbangkan, yaitu: 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberapa metode, yaitu Nilai Sidik Ragam (F-Test), Koefisien determinasi, KUADRAT Tengah Galat (errore quadratico medio (MSE), dan Persentase Galat (percentuale di errore (PE)). Deret waktu Adalah Kumpulan dati - dati yang merupakan dati historis Dalam Suatu periode waktu tertentu. I dati yang dapat dijadikan Deret waktu Harus bersifat kronologis, dati artinya Harus dati mempunyai periode waktu yang berurutan. Misalnya penjualan Suatu Perusahaan Antara tahun 2006-2011, Maka datanya Adalah penjualan tahun tahun 2006 tahun 2007 tahun 2008 tahun 2009 tahun 2010 dan tahun 2011. Runtun dati waktu (serie storica) di dati merupakan yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu Secara berurutan. Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, Bulan, Minggu, hari atau marmellata. Runtut waktu dianalisis untuk menemukan pola variasi masa Lalu. Analisis Deret waktu (analisi delle serie temporali) dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan incontri berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa Teknik Untuk meramalkan dati kejadian di masa yang akan Datang berdasarkan karakteristik, misalnya Teknik leviganti, Teknik siklus, dan Teknik musiman. Trend Adalah pergerakan jangka panjang Dalam Suatu Kurun waktu Yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan Garis Lurus atau kurva mulus. Deret Waktu untuk bisnis dan Ekonomi, Yang terbaik Adalah untuk Melihat tendenza (atau trend-siklus) sebagai perubahan dengan Halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan tendenza bahwa dapat diwakili Oleh beberapa fungsi Sederhana seperti Garis Lurus sepanjang serie temporali periode untuk yang diamati jarang ditemukan. Seringkali fungsi tersebut Mudah dicocokkan dengan kurva tendenza pada Suatu Kurun waktu Karena Dua Alasan, yaitu fungsi tersebut menyediakan beberapa indikasi arah Umum dari Seri yang diamati, dan dapat dihilangkan dari Seri aslinya untuk mendapatkan gambar musiman Lebih Jelas. Ada tendenza Tiga yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada masa yang akan Datang, yaitu: SERING dati Kali Deret waktu jika digambarkan ke trama Dalam mendekati Garis luruus. Deret waktu seperti Inilah yang linier termasuk tendenza Dalam. tendenza Persamaan linier Adalah sebagai berikut: Dengan Nilai un dan b diperoleh Dari formula: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan un intercetta Adalah Nilai dari Y, artinya Nilai Yt Akkan sama dengan un jika nilai t 0. Kemudian b Adalah pendenza Nilai. artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap Nilai t. Dan Nilai t sendiri Adalah nilai tertentu yang menunjukan periode waktu. Trend Linier Positif 4. Memilih Trend Terbaik Untuk membuat Suatu keputusan yang akan dilakukan di masa yang akan Datang berdasarkkan Deret waktu diperlukan Suatu metode peramalan yang palizzata baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung Kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metode peramalan mana yang akan dipilih sebagai metode peramalan yang palizzata Baik, diantaranya errore quadratico medio (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai e Adalah selisih Antara nilai Y dengan peramalan (YT). Modello yang memiliki MSE palizzata kecil modello Adalah persamaan yang paling Baik.
No comments:
Post a Comment