2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah memberikan sesuatu dengan mendapatkan sebuah ganti yang berupa uang atau dengan kata lain hanya meliputi kegiatan pemindahan hak atas sesuatu produk dari penjualan kepada pembeli. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manajemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual untuk mengajak orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peramalan Penjualan Adalah Bagian Yang Penting Bagi Suatu Perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengertian peramalan dikemukakan oleh: Menurut Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur dan menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Peramalan adalah usaha untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situasi dan kondisi dengan memperkirakan kondisi yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. 2.3 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah: a. Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. B. Untuk pengawasan dalam persediaan C. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi D. Untuk pengawasan pembelanjaan E. Untuk penyusunan kebijaksanaan yang efektif dan efisien. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan Yang Bersifat Objektif Yaitu Peramalan Yang Didasarkan Atas Daten Yang Relevanz Pada Masa Yang Lalu, Dengan Menggunakan Tehnik-Tehnik Dan Modell Dalam Menganalisa Daten tersebut. Dämmerung, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, Dämon, 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan yang disusun atas daten kualitatif paada masa lalu hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan atas Daten kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan Metay Yang Bebeda Akan Diperoleh Hase Peramalan Yang Berbeda, Adaptun Yang Perlu Diperhatikan Dari Penggunaan Metode-Metode Tersebut Adalah Baik Tidaknya Metode Yang Digunakan, Sangat Ditentukan Oleh Perbedaan Penyimpangan Antara Hase Peramalan Dari Kenyataan Yang Terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya informasi tentang keadaan gelegen. B. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk Daten. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metode peramalan, pertama kita perlu mengetahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan Yaitu: 1. Horizon Waktu (Time Horizon) Periode waktu selama suatu keputusan atau analisa akan mempunyai pengaruh, dan waktu itu manajer harus merencanakan dan memperhitungkan pengaruh-pengaruh pemilihan tehnik dan metode yang tepat. Horizon waktu umumnya dapat dibagi dalam jangka pendek, jangka menengah dan jangka panjang. 2. Tingkat perincian (Detailebene). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produk perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Umkeya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, penyimpangan daten, operasi pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat Ketepatan Yang Dibutuhkan Sangat Erat Hubungannya Dengan Tingkat Perinciaan Yang Dibutuhkan Oleh Suatu Peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan variasi-variasi atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagi maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deret Waktu Metode Deret Waktu Biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan dieet waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data massa lalu. Asieni dasar yang dipakai dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (durchschnittliches Niveau), kecenderungan (Trend), musiman (Saisonalität), siklus (Zyklus) dan kesalahan (Fehler). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metode ini merupakan metode yang termudah dalam teknik peramalan dieet waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, trend, atau komponen siklus pada daten permintaan pada saat ini. Umzug durchschnittlich ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan Daten dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari Daten tersebut dijadikan Daten peramalan untuk periode yang akan datang. ein. Rumus rata-rata bergerak (Gleitender Durchschnitt) Jumlah Permintaan Pada N Periode Terakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Gewicht verschiebender Durchschnitt) Dämmerung metode rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Gewicht verschieben Durchschnitt) dimana pada setiap elemen daten kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Gewicht verschiebender Durchschnitt) WMA (data penjualan terakhir x bobot ke 82111) (Data x sampai bobot terachhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Datenfaktor Nyata untuk bulan ke-1 100, ke-2 90, ke-3 105, dan F5 0,40 (95) 0,30 (105) 0,20 ( 90) 0,10 (100) F5 38 31,5 18 10 c. Pemulusan Eksponensial (Eksponensial Glättung). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap daten masa lalu dengan cara eksponensial sehingga Daten paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana Vorhersage dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terachhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Eksponensial Glättung) Ft Ramalan untuk Periode Sekarang (t) Ft 1 Ramalan Yang Dibuat Untuk Periode Terakhir (t-1) a Glättung Konstante Bei 1 Permintaan Nyata Peeriode Teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif ein Nilai ein Yang Terendah Terutama Cocok Bila Permintaan Produk Perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 Einheit Bei 1 1000 Einheit ein 0,50Nah, Seperti Yang Sudah Pernah Saya Utarakan Pada Postingan Sebelumnya Yaitu Pemahaman Konsep ARIMA (Klik Disini Untuk Melihat), Syarat Prognose ARIMA Adalah Jika Nilai Bias Proportionnya di Bawah 0,2 Dan Nilai Kovarianz Proportion cukup besar (semakin baik jika nilainya mendekati 1). Sekarang, lihat bahwa nilai Bias Proportion kita memang kecil yaitu 0,0006 artinya peramalan yang kita lakukan dengan Modell ARIMA menghasilkan nilai estimasi (Ykept) yang sangat mendekati nilai sebenarnya (Ytrue). Akan tetapi, kalau kita lihat dari nilai Kovarianz Proportionnya (menjelaskan keragaman bersama nilai observasi dengan nilai estimasi) sangat kecil yaitu hanya sebesar 17,68 sehingga dengan demikian modell ARIMA yang kita pergunakan hanya baik dan mentok sebatas modellierung saja, tidak bagus untuk melakukan prognose sebab Keragaman pada daten observasi tidak bisa ter aufholen dengan baik oleh hasil estimasi Modell ARIMA hehehe. Oke deeeeh sooob, sampai disini dulu penjelasan tentang interpretasi Modell dan uji syarat peramalanforecasting. Ayooo semangat belajarnya yaaa sooob Ingeet harus ada semangat untuk bisa Semoga Postingan Ini Bermanfaat. Kurang lebihnya saya mohon maaf yaaa. Salam Damai, Salam Supeeer, Salam Sukses Dan Salam Hangat Terdahsyat Dari Saya :-) Mas Wajibman Sitopu, Mohon Arahannya Sedikit. Jika, kita telah menemukan bahwa ARIMA kita hy bersifat sbg modell saja, adakah cara lainmetode lain yg dapat digunakan untuk menjadikan Modell tersebut dapat melakukan proyeksi. Jika tidak, mhn info Modell apa lagi yang cocok untuk melakukan proyeksi, jika Daten yg tersedia hy Daten Zeitreihe dari satu variabel saja. Tks sebelmnya Salam Salam kenal mas Firdaus. Kemampuan Modell ARIMA dalam Vorhersage memang harus memenuhi syarat seperti yang sudah saya utarakan di atas. Tentu, mas juga sudah sangat selektif dalam menentukan Modell ARIMA terbaik. Nah, Jika Modell Hanya Sebatas Modellierung Saja, Mas bisa Coba Pakai Metode gleitenden Durchschnitt, exponentielle Glättung Dan Yang Lainnya Tetapi Mas Harus Perhatikan Pola Daten Historisnya, Yaitu Apakah Mengandung Trend atau Tidak. Semoga membantu mencerahkan Salam damai, sukses sll mas, wajibman sitopu saya mohon bantuannya. Saya dapat tugas kuliah peramalan dari dosen. Datanya sudah ditentukan sebelumnya. Saya bingung menentukan pola daten historis saya. Dusche skelett grafiknya pada satu tahun pertama naik lalu pada tahun berikutnya pada bulan januari turun lalu naik tapi sedikit demi sedikit lalu awal tahun berikutnya turun lagi. Ketika Saya Pakai Einheit Wurzel, Statorer Pada 1. Unterschied Akan Tetapi Ketika Dilihat Korrektram untuk Mencari Ordo Yang Akan Dianalisis, Tidak Ada Yang di Luar Intervall. oleh Sebab Itu, Mohon Arahannya. Terima kasih sebelumnya .. permisi pak, saya pernah menulis tentang fungsi autokorrelation untuk penentuan pola Daten Zeitreihe apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin saya Tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola Daten Zeitreihe selain fungsi Autokorrelation ya pak terima kasihPeramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Glättung) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihe. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan Dalam meramal suatu nilai pada masa yang akan datang bukan berarti hasil yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan alternatif yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Bewegen Durchschnittlich Exponential Glättung. Kidua teknik ini merupakan tekni prognose yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun Demikian, Asumsi Daten Statorer Haruslah Terpenuhi Untuk Meramal. Umzug durchschnittlich merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan Tetapi Teknik Ini Tidak Disarankan Untuk Daten Zeitreihe Yang Menunjukkan Adanya Pengaruh Trend Dan Musiman. Umzug durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt dan doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glättung . Hampir sama dengan gleitender Durchschnitt yaitu merupakan teknik Vorhersage yang sederhana, tetapi telah menggunakan suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil prognose cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil prognose mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentielle Glättung terbagi menjadi einzelne exponentielle Glättung dan doppelte exponentielle Glättung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzigen gleitenden durchschnittlichen Dengan einzigen exponentiellen Glättung. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2013. Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan daten omzet bulanan dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012. Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode single gleitend durchschnittlich 3 bulanan dan Einzelne exponentielle Glättung (w0,4). Single Moving Durchschnitt Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka gleitenden Durchschnitt (m3). Angka-Prognose pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitenden Durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan Hingga ditemukan hasil prognose bulan Januari 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desember 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Vorhersage Hingga Fehler tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia Daten gleitenden Durchschnitt 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean quadratischen Fehler) Untuk perhitungan RMSE, mula-mula dicari nilai Fehler atau selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk masing-masing data bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan fehler yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Einzelne Exponentialglättung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne exponentielle Glättung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operasi statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Prognose W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Juni 2011 yaitu 137,368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2011 hingga bulan Desember 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 yaitu 134,821 juta rupiah diperoleh dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata lain nilai ramalan bulan Juli 2011 diperoleh dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta nila ramalan Bulan Juni 2011 sebesar 134,821 juta rupiah Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januar 2013. Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2.776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda Pada tabel di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode einfach gleitender Durchschnitt 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari Daten pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glättung sebesar 1.073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1.073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode gleitende durchschnittliche lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150,667 juta rupiah (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk materi yang lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Zeitreihe, misalnya, Enders, Walter 2004. Angewandte ökonometrische Zeitreihe Zweite Auflage New Jersey: Willey Kalo contoh Soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul Kuliah. Peramalan (Prognose) merupakan suatu proses perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan Daten 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 daten dan melakukan ekstrapolasi bagi nilai-nilai masa datang Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) terdiri dari metode pertimbangan, metode regresi, metode kecendrungan (trendmethode), metode Input-Ausgang, Dan Metode ekonometrika Metode Kecendrungan (Trend-Methode) Menggunakan Suatu Fungsi Seperti Metode Regresi Dengan Variable X Menunjukkan Waktu. Tepat tidaknya peramalan ditentukan oleh kriteria yaitu berkaitan dengan güte der fit yang menunjukkan bagaimana modell peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik. Selton itu ada tiga kriteria yang 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 (Mean Square Error (MSE), Dan Persentase Galat (Prozentsatz Fehler (PE)) Deret Waktu Adalah Kumpulan Daten - Daten yang merupakan Daten historis dalam suatu periode waktu tertentu Daten yang dapat dijadikan deret waktu harus bersifat kronologis, artinya Daten harus mempunyai periode waktu yang berurutan Misalnya Daten 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. Daten runtun waktu (Zeitreihen) merupakan Daten yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau Marmelade Runtut waktu dianalisis untuk menemukan pola variasi masa lalu Analisis deret waktu (Zeitreihenanalyse) dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan dating berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada beberapa teknik untuk meramalkan kejadian di masa yang akan datang berdasarkan karakteristik daten, misalnya teknik glättung, 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. Dert waktu untuk bisnis dan ekonomi, yang terbaik adalah untuk melihat trend (atau trend-siklus) sebagai perubahan dengan halus dari waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan bahwa trend dapat diwakili oleh beberapa fungsi sederhana seperti garis lurus sepanjang periode untuk Zeitreihe yang diamati jarang ditemukan. Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva trend 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 tiga trend yang diigunakan untuk meramalkan pergerakan keadaan pada masa yang akan datang, yaitu: Sering kali Daten deret waktu jika digambarkan ke dalam plot mendekati garis luruus. Deret waktu seperti inilah yang termasuk dalam trend linier Persamaan trend linier adalah sebagai berikut: Dengan nilai a dan b diperoleh dari Formel: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu. Sedangkan a adalah nilai intercept dari Y, artinya nilai Yt akkan sama dengan a jika nilai t 0. Kemudian b adalah nilai Hang. 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 Membran Suatu Keputusan Yang Akan Verdammungsdame Manga Yang Akan Datang Berdasarkkan Dieet Waktu Diperlukan Suatu Metode Peramalan Yang Paling Baik Sehingga Memiliki Nilai Kesalahan Yang Cenderung Kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metode peramalan mana yang akan dipilih sebagai metode peramalan yang paling baik, diantaranya Mean Square Error (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai e adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Model Yang Memiliki MSE Paling Kecil Adalah Modell persamaan Yang Paling Baik.
No comments:
Post a Comment