Metode Peramalan Bewegend Durchschnittlich Adalah

Metode Exponential Glättung Glättung Adalah Mengambil Rata 8211 Rata Dari Nilai Pada Beberapa Periode Untuk Menaksir Nilai Pada Suatu Periode (Pangestu Subagyo, 1986: 3) Exponentielle Glättung Adalah Suatu Metode Peramalan Rata-Rata Bergerak Yang Melakukan Pembobotan Menurun Secara Exponential Terhadap Nilai 8211 Nilai Beobachtungen Yang Lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode explonentielle Glättung merupakan pengembangan dari metode gleitender Durchschnitt. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan Daten baru. 1. Metode Single Exponential Glättung Metode einzigen exponentiellen Glättung merupakan perkembangan dari metode gleitenden Durchschnitt sederhana, yang mula 8211 mula dengan rumus sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbedaan antara St1 dan St adalah sebgai berkut: ( A) Pada St1 terdapat sedangkan pada St tidak terdapat (b) Pada St terdapat sedangkan pada St1 tidak terdapat (Pangestu Subagyo, 1986: 18) Dengan melihat hubungan di atas maka kalau nilai St sudah diketahui maka nilai St1 dapat dicari berdasarkan nilai St Itu Kalau (1.5) bisa diubah menjadi: (1.6) Di dalam metode Exponential smothing nilai diganti dengan sehingga rumus prognose menjadi: St1 Xt (1 8211) St (1.7) (1) Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan Tabelle di bawah ini Tabelle I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Exponential Glättung Nein Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Sumber (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Single Exponentielle Glättung lebih cocok digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara zufällig (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponential Glättung Metode Ini Merupakan Modell linearen Yang Dikemukakan Oleh Brown. (1 8211) St-1 (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) Rumusan ini agak berbeda dengan rumus Einzelne exponentielle Glättung karena Xt dapat dipakai untuk mencari St bukan St1 Vorhersage dilakukan dengan rumus: Stm bei btm (1.10) m jangka waktu prognose kedepan (1.11) (1.12) Metode doppelte exponentielle glättung ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan daten yang mengalami trend naik. Agar dapat menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 dan St-1 harus tersedia tetapi pada saat t 1, nilai 8211 nilai tersebut tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 nilai ini harus ditentukan pada awal periode Hal ini dilakukan dengan hanya menetapkan St dan St sama dengan Xt atau dengan menggunakan suatu nilai pertama sebagai nilai awal. Contoh Penggunaan Metode doble exponentielle Glättung untuk penjualan barang X. Tabelle 2 Volumen penjualan barang X NO PERMINTAAN BARANG 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber (pangestu Subagyo, 1986: 26) Akan dicari ramalan minggu ke-6 dengan menggunakan rumus ( 1.10) dengan 0,2. Perhitungan di mulai dengan menghitung St172 dengan rumus (1.8) yaitu St Xt (1-) St-1. X1 120, karena belum cukup Daten St dianggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapatkan kemudian mencari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga secara berangkai didapatkan: Harga-harga a dan b diperoleh dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari secara berangkai didapat harga: dari secara berangkai didapat harga-harga Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus (1.10) yaitu Stm bei btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode Triple Exponential Glättung Metode ini merupakan metode prognose yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok kalau dipakai untuk membuat prognose yang berfluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Prosedur pembuatan Vorhersage dengan metode ini sebagai berikut: Carilah nilai dengan rumus sebagai berikut: (1.13) Untuk tahun pertama nilai belum bisa dicari dengan rumus di atas, maka boleh ditentukan dengan bebas. Biasanya ditentukan sama seperti nilai yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya nilai ditentukan seperti nilai yang terjadi pada tahun pertama: Carilah nilai (1.15) Untuk nilai tahun pertama biasanya dianggap sama dengan Daten tahun pertama. Carilah nilai (1.16) Carilah nilai (1.17) Carilah nilai (1.18) Buat persamaan forecastnya (1.19) m adalah jangka waktu maju ke depan, yaitu berapa tahun yang akan datang prognose dilakukan At, bt, ct adalah nilai yang telah dihitung sesuai dengan rumus di depan. Contoh penggunaan metode Triple Exponential Glättung untuk peramalan penjualan kita gunakan daten tabel 2. Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai dan maka kita harus mencari nilai An, bt, ct dengan 120 Dengan Rumus (1.16) Diperoleh Harga-Harga Dengan Mengggunakan Rumus (1.16) (1.17) (1.18) Harga at, Bt, Ct Bisa Didapat Harga ramalan tahun Ke-6 Diperoleh Dengan Menggunakan Rumus (1.19) Moving Average Moving Durchschnittliche merupakan Indikator Yang Paling sering digunakan dan paling standar Jika di Indonesiakan Artinya Kira-Kira Adalah Rata-Rata Bergerak. Umzugsdurchschnitt sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak tunggal (Bewegender Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan miaulnya Daten Baru, Maka Nilai Rata-Rata Yang Baru Dapat Dihitung Dengan Menghilangkan Daten Yang Terlama Dan Menambahkan Daten Yang Terbaru. Umzug durchschnittlich ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada daten yang stasioner atau daten yang konstant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten terakhir (F t), dan menggunakannya untuk memprediksi Daten pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glättung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu daten masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah Titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan Dari Metode Ini Adalah: Metode Ini Memerlukan Penyimpanan Yang Lebih Banyak Karena Semua T Pengamatan Terakhir Harus Disimpan. Tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata insgesamt. Sukai ini: Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Dah cukup informatif segh. Tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk excelnya aja (datei download-an) .. owh ya8230 harap maklum mas..masih dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya allah akan segera di laksanakanPortal - Statistik Bertemu lagi Dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial atau pengetahuan tentang prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang Prognose Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel zufällige berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi Gerakan zufällige adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Data Runtun Waktu Salah Satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk daten runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola daten. Ada empat tipe umum Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika-Daten Beobachtungs-Berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut pola horizontal. Seutelai contoh penjualan tiap bulan suatu produkt tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola trend Pola zyklisch ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar Garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman krankheit pola saisonale yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen saisonale runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Single Moving Average Rata-rata bergerak tunggal (Gleitender Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan miaulnya Daten Baru, Maka Nilai Rata-Rata Yang Baru Dapat Dihitung Dengan Menghilangkan Daten Yang Terlama Dan Menambahkan Daten Yang Terbaru. Umzug durchschnittlich ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten yang stasioner atau Daten yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten terachhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi Daten pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glättung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu daten masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah Titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata insgesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut: Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Damen, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dämmerung, dusche, dusche, dusche, Digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus Sebelum memulai untuk melakukan prognose, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran daten runtun waktunya, klik menu Graph 8211 Zeitreihe Plot 8211 Einfache, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Ausgang seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan prognostiziert dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . Seaha muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Daten, pada kotak MA Länge: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generationen prognosen dan isi kotak Anzahl der prognosen: dengan 1. Klik button Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Speicherung als berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, passt (Ein-Periode-voraus Prognosen), Residuals, Dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan Pilih Plot vorhergesagt vs tatsächlichen Dan OK. Sehingga muncul Ausgabe seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari prognose Daten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Double Moving Durchschnittlicher dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Peramalan (Vorhersage). Adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan Daten historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk Modell Matematis. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan tergantung dari daten dan informasi yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain: Peramalan berdasarkan jangka waktu: 1. Peramalan jangka menenta (kurang satu tahun, umumnya kurang tiga bulan, digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, jumlah TK, tingkat produksi), 2. Peramalan jangka menengah ( Tiga bulan hingga tiga tahun digunakan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana operasi), 3. Peramalan jangka panjang (tiga tahun atau lebih, digunakan untuk merencanakan produk baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta Pengembangan). Peramalan berdasarkan rencana operasi 1. Ramalan ekonomi. Membranen siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan indikator perencanaan lainnya, 2. Ramalan teknologi. Berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru, 3. Ramalan permintaan. Berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi, kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan. Peramalan berdasarkan metode pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. Menggunakan berbagai modell matematis atau metode statistik dan data historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan, 2. Peramalan kualitatif. Menggunakan intuisi, pengalaman pribadi dan berdasarkan pendapat (judment) dari yang melakukan peramalan Metode peramalan: Peramalan berdasarkan metode terbagi menjadi 2 yaitu: 1. Metode Kuantitatif Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu: 1. M odel seri waktu metode deret berkala (Zeitreihe) metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian Daten yang merupakan fungsi dari waktu, 2. M odel metode kausal (causalexplanatory model), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (unabhängige variabel). 1. Modell Seri Waktu Metode deret berkala, terbagi menjadi: 1. Rata-rata bergerak (gleitende Mittelwerte), 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) 1. Rata-rata bergerak (gleitende Durchschnitte) , Rata-Rata Bergerak Sederhana (einfache gleitende Durchschnitte). Bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (gewichtete gleitende Durchschnitte). Apanza ada pola atau trend yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru: 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), Penghalusan Eksponensial. Metode peramalan dengan menambahkan Parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal dari pembobotantimbangan (faktor penghalusan dari periode-periode sebelumnya yang berbentuk eksponensial 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) Metode proyeksi Trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang Metode ini merupakan garis Tendenz untuk persamaan matematis. Merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel alin yang mempengaruhinya tetapi buakn waktu Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri dari: Metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek Englisch: www. tis-gdv. de/tis_e/containe/arten.../index. htm Modell Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun trend ekonomi jangka panjang Modell ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan menggunakan metode regresi: Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan. Halb yang perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi kondisi seperti: Adanya informasi masa lalu Informasi yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk Daten (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola Daten yang ada dari Daten masa lalu akan berkelanjutan dimasa Yang akan datang Adapun Datendaten yang ada dilapangan adalah: Musiman (saisonal) Horizontale (stationäre) Siklus (Cylikal) Trend Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu: Analisi deret waktu (Zeitreihe), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan Variabel waktu Analisis Querschnitt atau sebab akibat (Causal method), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi. Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis dieet waktu denai metode regresi sederhana yaitu: Analisis dieet waktu untuk regresi sederhana linier Analisis diet untuk regresi sederhana yang nicht linier Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y Abhängige Variable (variabel yang Dicari) X Unabhängige Variable (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut: Dimana a dan b adalah merupakan Parameter yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat digunakan dengan menggunakan rumus: kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus: 2. Metode Kualitatif Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif. Dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknikmetode peramalan, yaitu: Juri dari Opini Eksekutif. Metie ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer puncaktop manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan model-model statistik. Gabungan Tenaga Penjualan. Setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provinsi dan nasional untuk mencapai ramalan secara menyeluruh. Metode Delphi Dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih profesional sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati aktualnya. Survai Pasar (Marktbefragung). Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potenial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ramalan Bila Peramalan Sudah Selesai, Yang Paling Adalah Tidak Melupakannya. Sangat jarang manajer yang ingin mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tidak akurat, tetapi perusahaan perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel yang diuji) secara signifikan berbeda dari yang diproyeksikan. Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah. Isyarat Arah (Tracking Signal). Adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai änderung dengan baik Isyarat Arah, dihitung sebagai jumlah kesalahan ramalan berjalan (laufende Summe des Prognosefehlers RSFE) Dibagi dengan deviasi absolut mean (MAD) Prosedur Peramalan Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan Metode kuantitatif Tahapan tersebut adalah: Mendefinisikan Tujuan Peramalan Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu permintaan. Membuat Diagramm pencar (Plot Daten) Misalnya memplot Nachfrage versus waktu, dimana Nachfrage sebagai ordinat (Y) dan waktu sebagai Achse (X). 3. Memilih Modell Peramalan Yang Tepat Melihat Dari Kecenderungan Daten Pada Diagramm Stift, Maka Dapat Dipilih Beberapa Modell Peramalan Yang Diperkirakan Dapat Mewakili Pola Tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (Prognosefehler) Keakuratan suatu Modell peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai Daten yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktualisiert dan nilai ramalan krankheit sebagai kesalahan ramalan (prognose fehler) atau deviasi yang dinyatakan dalam: Dimana. Y (t) Nilai Daten aktualisieren pada periode t Y (t) Nilai hasil peramalan pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Summe der quadratischen Fehler) dan Estimasi Standar Error (SEE Standardfehler geschätzt) Memilih Metode Peramalan Dengan kesalahan yang terkecil Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu (Uji statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah pola Daten menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola Daten sebenarnya. METODE PERAMALAN LAINNYA Metode Markt Experiment (Percobaan Pasar) Yaitu Suatu Cara Untuk Membran Peramalan Permintaan Dengan Melakukan Uji Coba Pada Segmen Atau Bagian Pasar Tertentu. Uji coba dilakukan dengan memberikan perlakuan tertentu terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk produkt baru atau produkt yang mengalami inovasi atau pengembangan. 8211 Contoh. Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara kostenlos selama 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produkt tersebut atau memberi diskon saat produk ini starten. Setelah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual secara stabil pada harga Rp 4.000,00 karena termasuk produkt baru oleh karena itu tetap dijual di bawah harga pasar agar dapat menarik minat konsumen. Metode Peramalan Dengan Pendekatan Marketing Forschung Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (Marketingforschung) karena bagian pemasaranlah yang secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan yang sering digunakan yaitu: 8211 Umfrage Pelanggan Umfrage pelanggan merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen secara langsung atau memberikan kuisioner yang sudah dipersiapkan. Biasanya juga disertakan nomer telefon atau alamat pada suatu produk agar konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran ataupun kritik.