Metode Moving Average Ppt

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Explorez tous vos sujets préférés dans l'application SlideShare Téléchargez l'application SlideShare pour Enregistrer pour plus tard, même en mode hors connexion Continuez vers le site mobile Upload Connexion Inscrivez-vous Appuyez deux fois pour faire un zoom arrière Méthode moyenne mobile maths ppt Partagez SlideShare 2017Metode Peramalan (Forecasting Method) PowerPoint PPT Présentation Transcript and Presenters Notes Titre: Metode Peramalan (Méthode de prévision) 1 Méthode Peramalan (Méthode de prévision) Muhammad Yusuf Teknik Informatika Universitas Trunojoyo Httpyusufxyz. wordpress Courriel yusufxyzatgmail 2 Définition Peramalan Peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi masa depan. Peramalan adalah tahap awal, dan hasil ramalan merupakan base bagi seluruh tahapan pada perencanaan produksi. Metode Kualitatif dan kuantitatif. Termes terminologiques, horaires, délais, erreurs d'ajustement, erreurs de prévision, données hasil ramalan. 3 Peramalan Eksplanatoris dan Deret Berkala Kedua pendekatan dans le saling melengkapi dan dimaksudkan untuk jenis penggunaan yg berbeda. Pendekatan ekspalanatoris mengasumsikan adanya hubungan sebab akibat di antara entrée dengue sortie dari suatu sistem. Peramalan Deret Berkala système d'exploitation de sebagai kotak hitam. 4 METODE PERAMALAN 5 (Pas de transcription) 6 MODELE KUALITATIF 7 Persyaratan Penggunaan Méthode Kuantitatif Tersedia informasi tentang masa lalu. Informasi tersebut dapat di kuantitatifkan dalam bentuk données numériques. Il y a quelques minutes pour que les gens aillent dans la salle de bain. 8 Langkah-langkah Peramalan Définisikan tujuan peramalan. Données de parcelle (famille de pièces) masa lalu. Pilih metode-metode yang paling memenuhi tujuan peramalan dan sesuai données dengan plot. Paramètre de Hitung pour le masque de masquage. Hitung erreur de montage untuk semua metode yang dicoba. Pilih metode yang terbaik, yaitu metode yang membreikan erreur paling kecil. Ramakan permintaan untuk periode mendatang Lakukan verifikasi peramalan. 9 Pola data metode deret berkala (1) Pola horisontale (H) terjadi bilamana données. Suatu produk yg penjualannya tdk meningkat atou menurun selama waktu tertérut termasuk jenis ini. Pola khas dari données horizontales atau stasioner seperti dans dapat dilihat dalam Gambar 1.1. Pola musiman (S) terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan, atau hari-hari pada minggu tertentu). Penjualan dari produk seperti minuman anneau, es krim, dan bahan bakar pemanas ruang semananya menunjukkan jenis pola ini. Untuk pola musiman kuartalan dapat dilihat Gambar 1.2. 10 Pola données metode deret berkala (2) Pola siklis (C) terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Contoh Penjualan produk seperti mobil, basse, dan peralatan utama lainnya. Jenis pola ini dapat dilihat pada Gambar 1.3. Pola tendance (T) terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam données. Contoh Penjualan banyak perusahaan, GNP dan berbagi indikator bisnis atau ekonomi lainnya. Jenis pola ini dapat dilihat pada Gambar 1.4. 11 (Pas de transcription) 12 Karakteristik tendance Komponen Amplitudo Penyebab Saisonnier 12 bulan Liban, musim, perioda finansial Cyclique 3-5 tahun Ekonomi nasional, perubahan politik Bisnis 1-5 tahun Pemasaran, kompetisi, performance Cycle de vie du produit 1-5 tahun, makin pendek Substitusi produk 13 Méthode Deret Waktu (Séries chronologiques) Constante Linier tendance Quadratique Exponentielle Moyenne mobile Lissage exponentiel Saisonnier 14 1. Méthode Constant Dalam Metode Constante, peramalan dilakukan dengan mengambil rata-rata data masa lalu (historis). (Variable indépendante) dt demande pada saat tn jumlah données 15 Contoh Metode Constante Bulan t dt Jan 1 90 Feb 2 111 Mar 3 99 Avr 4 89 Mei 5 87 Jun 6 84 Jul 7 104 Aus 8 102 Sep 9 95 Okt 10 114 Nov 11 103 Des 12 113 S1191 16 2. Métro Linier tendance Modèle ini menggunakan données yang secara aléatoire berfluktuasi membentuk garis lurus. (Variable indépendante) dt demande pada saat tn jumlah données 17 Contoh Metode Tendance linéaire t dt tdt t2 dt (dt-dt) 2 1 2050 2050 1 2108,5 3,422,2 2 2235 4470 4 2210,1 620,0 3 2420 7260 9 2311,7 11,728.9 4 2360 9440 16 2413,3 2.840,9 5 2490 12450 25 2514,9 620,0 6 2620 15720 36 2616,5 12,3 21 14175 51390 91 19.244,3 dt a bt 2006,9 101,6t 18 3. Métro Quadratique (1) Modèle ini menggunakan données yang secara aléatoire berfluktuasi membentuk kurva quadratique. Type de construction Modèle quadratique Keterangan 19 Contoh Méthode Quadratique t t2 t3 t4 dt tdt t2dt 1 1 1 16 16 16 2 4 8 16 24 48 96 3 9 27 81 34 102 306 4 16 64 256 46 184 736 5 25 125 625 60 300 1500 S 15 55 225 979 180 650 2654 20 3. Métro Quadratique (2) 21 4. Métro Exponentiel (1) Digunakan apabila persamaan a dan b tidak bisa dipecahkan dengan cara konvensional. Digunakan transformasi logaritma dalam situasi regresi. (Dt) tLn (dt) t2 1 2,50 0,92 0,92 1 2 4,12 1,42 2,84 4 3 (m) 6,80 1,92 5,76 9 4 11,20 2,42 9,68 16 5 18,47 2,92 14,60 25 15 9,60 33,8 55 23 4. Métro Eksponensial (2) Persamaan transformasi logaritma Keterangan dt Prévision untuk saat ta interception b kemiringan garis t temps (variable indépendante) e exponentielle (konstanta) 24 5. Moyenne mobile des mémoires (1) Digunakan bila data-datanya - tidak mémiliki tendance - tidak dipengaruhi faktor musim Digunakan pour la période de la période périodique. Moyenne mobile didefinisikan sebagai Keterangan n jumlah période dt demande pada bulan ke t 25 Contoh Metode Moyenne mobile Bulan t dt MA 3 bulan MA 5 bulan Jan 1 10 - - Feb 2 12 - - Mar 3 13 - - Apr 4 16 (101213) 311 , 66 - Mei 5 19 (121316) 313,66 - Jun 6 23 (131619) 316,00 (1012131619) 5 14 Jul 7 26 (161923) 319,33 (1213161923) 5 16,6 26 5. Moyenne mobile des métaux 2) Peramalan jangka pendek lebih baik dibandingkan jangka panjang. Kelemahan tidak cocok untuk pola données tendance atau pola données musiman. 27 6. Metode Lissage exponentiel (1) Kesalahan peramalan masa lalu digunakan untuk koreksi peramalan berikutnya. Dihitung berdasarkan hasil peramalan kesalahan peramalan sebelumnya. 28 6. Metode Lissage exponentiel (2) ES didefinisikan sebagai Keterangan Ft1 Ramalan untuk periode berikutnya Dt Demander aktual pada periode t Ft Peramalan yg ditentukan sebelumnya untuk periode ta Faktor bobot a besar, lissage yg dilakukan kecil a kecil, lissage yg dilakukan semakin besar a Optimum akan meminimumkan MSE, MAPE 29 Contoh Metode Prévision de la demande de période de lissage exponentielle. Ft1 Prévisions. Ft1 Période Demande a0.3 a0.5 1 37 - - 2 40 37 37 3 41 37.9 38.5 4 37 38.83 39.75 5 45 38.28 38.37 6 50 40.29 41.68 7 43 43.20 45.84 8 47 43.14 44.42 9 56 44.30 45.71 10 52 47.81 50.85 11 55 49,06 51,42 12 54 50,84 53,21 51,79 53,61 30 7. Méthode Demande saisonnière meningkat karena pengaruh tertentu atau berdasarkan waktu. Nilaiharga faktor antar saisonnier 0 dan 1. Formulesi peramalan pada tahun ke i di a bt Keterangan di peramalan untuk saat ke it perioda waktu (bulan, minggu, dll) Formulasi Peramalan Saisonnier SF (i) (Si) (dt) 31 Contoh Metode Saisonnier (2) a 40,97 b 4,3 y 40,97 4,3 t Untuk tahun 1995 (t 4) diperoleh 58,17 Peramalan utk tiap kwartal SF1 S1.F5 .28 (58,7) 16,28 SF2 11,63 SF3 8,73 SF4 21,53 32 Prévision des erreurs Tracking Signals 3 metode perhitungan kesalahan Peramalan 33 Verifikasi (1) Salah satu metode verifikasi adalah Tableau des distances de déplacement (MRC). (Dt-1 dt-1) Keterangan dt ramalan pada bulan ke t dt kebutuhan pada bulan ke t dt1 ramalan pada bulan ke t-1 dt1 kebutouan pada bulan ke t-1 34 Verifikasi (2) Rata-rata MR dihitung Batas kontrol atas (UCL), batas kontrol bawah (LCL), dan garis tengah (CL) 35 Verifikasi (3) 36 Verifikasi (4) Pengujian hors de contrôle. Dari 3 titik yang berurutan, 2 titik atau lebih berada da dah. Dari 5 titik yang berurutan, 3 titik atau et lebih berada di daerah. Dari 8 titik yang berurutan, seluruhnya berada di atas atau di bawah ligne centrale. . Satu titik berada de luar batas kontrol. 37 Verifikasi (5) Contoh Soal Kasus Peramalan Konstan MR (dt dt) (dt-1 dt-1) 38 Verifikasi (6) 39 Verifikasi (7) Bila kondisi hors de contrôle terbiad Perbaiki ramalan dengan memasukkan data baru. Tunggu preuve (fakta-fakta) selanjutnya. 40 Contoh Metode Saisonnier (1) Année Demande (x 1000) Demande (x 1000) Demande (x 1000) Demande (x 1000) Demande (x 1000) Année Kwartal-1 Kwartal-2 Kwartal-3 Kwartal-4 Total 1992 12,6 8,6 6,3 17,5 45 1993 14,1 10,3 7,5 18,2 50,1 1994 15,3 10,6 8,1 19,6 53,6 42 29,5 21,9 55,3 148,7 Perhitungan faktor bobot S1 D1SD 42148,7 0,28 S2 0,20 S3 0,15 S4 0,37 41 Kesimpulan Peramalan merupakan tahapan awal dalam perencanaan sistem operasi produksi. Modèle de palissage de yang tepat harus dipilih dalam melakukan peramalan. Modèle yang dipilih dapat dibandingkan dengan modèle yang lain dengan menggunakan kriteria somme moyenne minimale des erreurs carrées. Distribusi pronostiqué les erreurs de harus dimonitor, jika terjadi bias maka modèle yang digunakan tidak tepat. PowerShow est un site de partage de présentations de premier plan. Que votre application soit commerciale, comment faire, éducation, médecine, école, église, vente, marketing, formation en ligne ou simplement pour le plaisir, PowerShow est une excellente ressource. Et, le meilleur de tous, la plupart de ses fonctionnalités cool sont gratuits et faciles à utiliser. Vous pouvez utiliser PowerShow pour trouver et télécharger des exemples de présentations PowerPoint ppt en ligne à peu près n'importe quel sujet que vous pouvez imaginer afin que vous puissiez apprendre à améliorer vos propres diapositives et présentations gratuitement. 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Outline manfaatnya sangat terasa jika tulisan yang akan hellip Seilah melakukan studi littérature atau lewat médias lainnya, pénulis harus bisa menentukan pola tulisan yang akan dessin selain stylegaya bahasa (lihat postingan yang lalu). Hasil catatan, mungkin, berupa, penjelasan, terhadap, sesuatu, perbandingan, kontradiksi, terhadap, dua obyek, dan lain-lain. Akhirnya penulis diminuta menentukan pola yang cocok dibanding pola-pola lainnya yang mungkin. Ada, polo, yang, sering, hellip, Validasi, sangat, pentak, dilakukan, ungek, mengetahui, kinerja, modèle, yang, sedang, kita, buat. Jika modèle yang tidakkurang valide maka tidak baik untuk digunakan meramalkan utilisation de la terre yang akan datang. IDRISI memiliki fungsi VALIDER untuk menghitung validasi. Prinsip validasi sangat sederhana yaitu hasil peramalan dibandingkan dengan kenyataan. Misal image tahun 2000 dan 2010 digunakan untuk meramalkan tahun hellip Paragraf, yang terdiri dari beberapa kalimat, merupakan miniatur dari sebuah komposisi tulisan. Butuh keahlian untuk menghasilkan sebuah paragraphe de yang baik. Paragraf yang baik harus memenuhi empat kriteria yaitu: unité, complétude, ordre, cohérence dan. Menyusun sebuah paragraf lebih sulit dari pada menyusun sebuah kalimat. Keutuhan (Unité) Unité bisa diartikan sebagai kesatuan interne. Suatu paragraf yang baik, hellip Nuptial merupakan penerapan réseau neuronal de données préquises séries chronologiques. Berbeda dengan prediksi données biasa yang mengandalkan atributvariabel, prediksi données séries chronologiques, atau dikenal dengan istilah proyeksi (projection), hanya mengandalkan riwayat données sebelumnya (données historiques). Réseau de neurones de Maka, réseau de neurones, réseau de neurones, réseaux de neurones, réseaux de neurones, Sementara itu, hellip Site Web Putriku Tersayang: ladyaramadhani AKU Kalau sampai waktuku ku meri tak seorang kan merayu Tidak juga kau Tak peru sedu sedan itu Aku ini binatang jalang Dari kumpulannya terbuang Biar peluru menembus kulitku Aku tetap meradang menerjang Luka dan bisa kubawa berlari Berlari Hingga hilang Pedih peri Dan akan akan lebih tidak perduli Aku mau hidup seribu tahun hellip Pada hari jumat tanggal 04-04-2014, Mamah buatkan site dans le buat putri mamah tercinta. Semoga bermanfaat dan bisa terus dilanjutkan ladya8230Aaminn ya rabbal8217alamin. Le site de ce site Web a été mis à jour par le site web de ladyaramadhani. blogspot. Site Web Putraku Tersayang: dimasputrarahmadya Fingerstyle dan Cara Belajar Gitar Akustik dengan Mudah untuk Pemula facebookpluginslike. phphrefbelajarmusiku201502fingerstyle-dan-cara-belajar-gitar-dengan-Mudah-untuk-pemula. html038actionlike038layoutstandard038showfacesfalse038width450038fontarial038colorschemelight Fingerstyle dan Cara Belajar Gitar Akustik dengan Mudah untuk Pemula 8211 Siapa yang tak Tahu fingerstyle Teknik, andalan, yang, sedang, hangat, dikalangan, paire, gitar, incarner, jadi, bahan, perbincangan. Bisa dikatakan teknik ini merupakan teknik bermain gitar dengan cara memetik gitar namun memlisiki hellip Pada hari jumat tanggal 04-04-2014, Mamah buatkan site ini buat putra mamah tercinta. Semoga bermanfaat dan bisa terus dilanjutkan dimasAaminn ya rabbalalamin. Untuk mencurahkan hati dimas de site web dans Dimas juga sudah mamah buatkan site web de dimasputrarahmadya. blogspot. Vous cherchez des statistiques et du système d'information Heres Statistiques d'information pour vous ARPN Journal de l'ingénierie et des sciences appliquées Enterprise Information Systems Journal Journal international de géoinformatique Komentar Terbaru Suivre Blog via e-mail Flickr Photos