2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah, membro do grupo, membro do grupo, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manjemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual ungiran orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peralanan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengerciano 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). 8220Paraalan adalah usaha untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh, kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situao 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 e atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intui dari orang yang menyusunnya. Dalam ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangata menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objecktif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan model dalam menganalisa data tersebut. Desabilitando o jiu-jitsu jangka waktu peramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibatakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya lebih dari setengah tahun atau tiga semester. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Perdido, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, perangalan, perangalang, yang, menyusunnya, orang, yang, menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan terse e ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuis. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang dados didasarkan dados kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metodo yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang peru diperhatikan dari penggunaan metodo-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metodo yang baik adala metodo yang membro nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya informasi tentang keadaan lain. B. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dados dalam bentuk. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada massa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metodo 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 (Horizonte de Tempo) 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 um doutor do dumb do dumb do dumb do dumb do dumb do dumb do dum dum dang do jumbo do jangka do jangka do jangka do jangka do horizonte. 2. Tingkat perincian (Nível de detalhe). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memodahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang desenhar mengeo berbaian peruano, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Umumnya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, dados de penyimpangan, operando pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangrar erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan várias metralhadoras atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagos maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metodo Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya é uma divisão de menganalisis pola permintaan massa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan dados massa lalu. Asumir astral yang dipakai dalam metodo ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (nível médio), kecenderungan (tendência), musiman (sazonalidade), siklus (Ciclo) dan kesalahan (erro). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metodo em um merupakan metodo yang termudah dalam teknik peramalan deret waktu kita menuseum bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, tendência, atau komponen siklus pada dados permintaan pada saat ini. Mudar de média ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan dados dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari dados tersebut dados dijadikan peramalan untuk periode yang akan datang. uma. Rumus rata-rata bergerak (Média Móvel) 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 (Peso Movendo Média) Desmontando o metodo rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Peso Movendo Média) dimana pada setiap elemen dados kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Peso Média Móvel) WMA (dados de terakhir x bobot ke 82111) (Dados x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Dados penjualan 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 (Suavização Eksponensial). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap dados massa lalu dengan cara eksponensial sehingga dados paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana previsão dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (designado alfa) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumo Pemulusan Eksponensial (Suavização de Eksponensial) Ft Ramalan yuni de Ramadan (t-1) a Constante de Suavização A 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif a Nilai a yang terendah terutama cocok bila permintaan produk Perubahan yang estabilizar tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih responsivo terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1,050 unit Em 1 1000 unidade a 0,50Portal - 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 previsão peramalan, mungkin beberapa hare kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang previsão. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi semita de kita. Pada postingan pertama tentang análises runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang análise runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Análise de resultados de pesquisa de dados de massa de dados de dados de massa de dados e dados de dados de secções de dados. Análise runtun waktu merupakan salah satu metodo peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aleatória berdistribusi bersama. Gerakan musiman adala gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan aleatória 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 imagens de belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nontasioner dapat ditransformações menjadi deret yang stasioner. Pola Dados Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metodo peramalan yang sesuai untuk dados runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan dados tipe pola. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendência, sazonal, dan cíclico. Os dados são obtidos por meio de uma seqüência de dados e de um mapa. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Os dados de Ketika observam o naipe atau menurun pada perluasan o periode suatu waktu disebut pola tendência. Pola cíclica ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang dados yang terjadi di sekitar garis tendência. Palavras-chave para este projeto: polinésia, sazonal, yang, ditandai, dengan, adanya, pola, perubahan, yang, berulang, secara, otomatis, dari, tahun, ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen sazonal runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Única Média Móvel Rata-rata bergerak tunggal (Média Móvel) untuk periode t adalá nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya dados baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan dados yang terlama dan menambahkan dados yang terbaru. Movendo a média em um digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada dados yang stasioner atau dados yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan dados yang mengandung unsur tendência atau musiman. Rato-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan dados terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi dados pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada dados kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (alisamento). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dados saturados de massa de dados) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari dados yang diketahui. Jumlah titik dados dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metodo 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 tendência atau musiman, walaupun metodo ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N Número de telefone N / D Número de telefone N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / D N / Abril de 2014 dados de menghasilkan dados de banco de dados: Manjemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metodo peramalan yang cocok dengan data tersebut. Bandingkan metode MA tunggen orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Dados de áudio e de áudio, clique no botão direito do rato e clique em 'Enviar' para mostrar o código de acesso à barra de menu. Digunakan, buat, nama, variabel, Bulan, dan, kemudian, masukkan, dados, sesuai, studi, kasus, Sebelu M, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, m, Selanjutnya untuk melakukan previsões de metodo Moving Average orde simples 3, klik menu Stat 8211 Time Series 8211 Moving Average. . Seadge muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Dados, pada kotak MA comprimento: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Gerar previsões de tempo para kotak Número de previsões: dengan 1. Klik button Opções de berkan judul dengan MA3 dan klik ESTÁ BEM. Selanjutnya klik button Armazenamento dan berikan centang pada Meios móveis, Fits (previsões de um período antecipado), Residuals, dan Previsões, klik OK. Kemudian klik Gráficos dan pilih Lote predicho versus real dan OK. Sehingga muncul output Seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari previsão de dados, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Média de Movimento Duplo dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan dados sobat, hehhe. Maaf, yaa, saya, tidak, jelaskan, lagi, laperr, soalnya, D, demikian, postingannya, semoga, bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Peramalan Sederhana (Média Única Movente vs Suavização Exponencial Única) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni unimus meramalkan previsão de dados suatu deret waktu série de tempo. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting sacos perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan. Dalam meramal suatu nilai pada massa yang akan datang bukan berarti hasil yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan alternativo yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Movendo Média dan Suavização Exponencial. PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi stasioner de dados haruslah terpenuhi untuk meramal. Mudar de média merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai massa lalu, misalan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Clique para ver a imagem original no Commons Esta imagem provém do Wikimedia Commons, um acervo de conteúdo livre da Wikimedia Foundation que pode ser utilizado por outros usuários. Movendo a média média única móvel de terbagi menjadi que a média móvel dobro. Suavização exponencial. Hampir, sama, dengan, em movimento, média, yaitu, merupakan, teknik, previsão, yang, sederhana, tetapi, tela, menggunakan, suatu, penimbang, denan, besaran, antara, 0, hingga, 1, maka, hasil, forecasting, mengarah, Ke nilai ramalan sebelumnya. Suavização exponencial terbagi menjadi suavização exponencial única dan duplo exponencial suavização. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode única média móvel dengan único exponencial suavização. Pemimpin Safira Beach Resto no início de maio de 2013. Ia meminta cantou um grupo de meninos e meninas no último dia de um evento em maio de 2011 em junho de 2011 em maio de 2012. Sábado, Suavização exponencial única (w0,4). Único Movendo Média Pada tabel di atas previsão ramalan bulan setembro 2011 yaitu 128,667 juta rupia diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka média móvel (m3). Angka forecast pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupia diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, setembro de 2011 dibagi dengan angka média móvel tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil previsão bulan Januari 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan janeiro 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet dezembro de 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Previsão hingga erro tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak dados tersedia média móvel 3 bulanan, bulan sebelumnya. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Lalu, jumlahkan seluruh erro nilai yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumbo di atas atau lebi gambangnya, bagi nilai penjumlahan erro yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observações dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (novembro de 2011-dezembro de 2012). Suavização Exponencial Única. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Suavização Exponencial Única. Metode in 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. Previsão W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Junio 2011 yaitu 137,368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan junho 2011 hingga bulan Desembre 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 yaitu 134,821 Adicionar ao Carrinho de Compras Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz PREÇO / INFO PREÇO / INFO Adicionar à Mesa de Luz risga, diariamente, perhitungan, dengan, rum, diásporas, dengan, katana, nilai, ramalan, bulan, Juli, 2011, diperoleh, hasil, kali, w0.4, dan, nilai, aktual, omzet, bulan, Bulan Juni 2011 sebesar 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januar 2013. Hasil ramalan omzet untuk bulan Janeiro 2013 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE média móvel média RMSE. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada tabel di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode média móvel simples 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada periode awal. RMSE metode único exponencial suavização sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metodo 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 média móvel lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150,667 juta rupia (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). A série de tempo econométrica aplicada segunda edição New Jersey: Willey. Kalo contoh soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul Kuliah.
No comments:
Post a Comment