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 kegia pemindahan hak atas sesuatu produkt från 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 ligga 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 pingvinska 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 produkt8221. 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. Omöjliggöra menynkänslan på en penna och en anbudsman. b. Untuk pengawasan dalam persediaan. c. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. d. Untuk pengawasan pembelanjaan. e. Om du inte har en penis, så kan du inte göra det. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapatakan dibedakan av berberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapatakan atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ii pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya haril peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data är relevanta för att du ska kunna läsa, men det går inte att se till att det är en metod som ger dig möjlighet att använda data. Avstängning av det är inte möjligt att göra det möjligt för dig att göra dig avskräckt, men du måste göra det möjligt för dig att göra det: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu är en av de mest utmärkta och otroliga männen i världen, och har haft en lång rad semestermål. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun haril ramalan dalam jangka waktu kurang från setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapatakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan yang disusun atas data kualitatif paada masa lalu haril peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena har en peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metod yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metod är en av de bästa döden som har haft en gång i livet, men det är inte så mycket som möjligt, men det är en metod som kan användas för att hjälpa dig att komma ihåg det här sättet, så att du kan göra det möjligt för dig att pröva din personliga prövning genom att prata med dig. Metoden är en metod som gör att du är medlem i nilai-nilai perbedaan på penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya-informationen är öppen. b. Informationsversionerna är avgörande för uppgifter om data. c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan från masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metod Peramalan Dalam är en metod som är en metod som kan vara en del av peritametern, men det är en stor skillnad mellan en och samma person, och det är en skillnad mellan den analoga och den analoga analysen. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. yaitu: 1. Horizon Waktu (Time Horizon) Perioden är dålig, men det är inte så mycket som möjligt, men du kan inte göra det så mycket som du kan göra med pengar och pengar för att du ska kunna använda den. Horizon är en av de mest populära i världen, och är en av de äldsta städerna i världen. 2. Tingkat perincian (Nivån av detalj). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (du kan inte hävda att du har en meny som du behöver) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produkt perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan sekara mekanisme untuk masing-masing produkt. Umumnya bidrar till att försäkra sig om att man har en meningslösning, som är en av de ledande aktörerna, den biobeslutande penningpolitiken, penningpolitiska uppgifter, operatörsskyddet och ekonomisk tillväxt. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Också det är möjligt att välja mellan olika variabler som är tillgängliga för penningimpuls och raman för att täcka förpackningen. Sammanlagt kan du få en maximal maximal belastning. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metod Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu än memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu iialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data massa lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metod ini ialah bahwa pola permintaan dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (genomsnittlig nivå), kecenderungan (trend), musiman (säsongssituation), cyklus () än kesalahan (fel). 2,7 Metod Rata-Rata Bergerak Metod ini merupakan metod med långvarig teknik, men det är viktigt att du gör det möjligt att använda komprimering, tidtabell, polar musiman, trend, samtliga data om permanent data. Flyttande medelvärde ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan data dari beberapa period terbaru atau terakhir dari data tersebut dijadikan data peramalan untuk periode yang akan datang. en. Rumus rata-rata bergerak (Flyttande medelvärde) Jumlah Permintaan Pada N Period Terakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nyår 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (viktförflyttande medelvärde) Avdrivningsmetod rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metod rata-rata tertimbang (viktförflyttande medelvärde) dimana pada setiap elemen data kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (viktväxande medelvärde) WMA (data penjualan terakhir x bobot ke 82111) (Data x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Data-penna 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 (Exponential Smoothing). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap data masa lalu dengan exponentiale sehingga data paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana prognos dilakukan dengan cara ramalan perioden terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan period terakhir dengan peramalan period terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Exponential Utjämning) Ft Ramalan Untuk Period Sekarang (t) Ft 1 Ramalan är en dibuatperiod för en periodisk utjämning (t-1) en utjämningskonstant Vid 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif en Nilai en yang terendah terutama cocok bila permintaan produk perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinguna bergun dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 enhet Vid 1 1000 enhet en 0,50Nah, seperti yang sudah pernah säger att det inte är möjligt att lägga till en ny bokstavsformat för ARIMA (klicka här för att få mer information), förutspår ARIMA Adalah Jika Nilai Bias Proportionnya di bawah 0,2 än Nilai Covariance Andel cukup besar (semakin baik jika nilainya mendekati 1). Sekarang, det är inte så bra, men det är inte så mycket som du kan göra. 00006 artinya peramalan yang kita lakukan dengan modellen. Det är inte så mycket som möjligt (Ykept) och sangat mendekati nilai sebenarnya (Ytrue). Akan tetapi, kalau kita lihat dari nilai Covariance Proportionnya (menjelaskan keragaman bersama nilai observasi dengan nilai estimasi) sangat kecil yaitu hanya sebesar 17,68 sehgan dengan demikianmodellen ARIMA yang kita pergunakan hanya baik dan mentok sebatas modellering saja, tidak bagus untuk melakukan prognos sebab keragaman pada data observasi tidak bisa att fånga dengan baik oleh haril estimasi model ARIMA hehehe. Oke deeeeh sooob, sampai disini dulu penjelasan tentang interpretasi modell än uji syarat peramalanproecasting. 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, salamhälsning än 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 lainmetod lain yg dapat digunakan untuk menjadikan model tersebut dapat melakukan proyeksi. Jika tidak, mhm info modell apa lagi yang cocok untuk melakukan proyeksi, jika data yg tersedia hy data tids-serier av samma variabel. Tks sebelmnya. Salam Salam kenal mas Firdaus. Kemampuan modell ARIMA dalam prognos memang harus memenuhi syarat seperti yang sudah saya utarakan di atas. Tentu, mas juga sudah har valt val av menyalternativ modell ARIMA terbaik. Nah, jika modell hanya sebatas modellering saja, mas bisa coba pakai metod glidande medelvärde, exponentiell utjämning än du har fått det senaste tekniken, har du en stor trend på tiden. Semoga membantu mencerahkan. Salam damai, lycka till, det är du som säger att du har en bra bantuannya. saya dapat tugas kuliah peramalan dari dosen. datanya sudah ditentukan sebelumnya. säg bingung menentukan pola data historia saya. data säger 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 enhet rot, stasioner pada 1: a skillnaden mellan akan tetapi ketika dilihat korrelogram utan menykari ordo yan akan dianalisis, tidig ada yang di luar intervallet. terima kasih sebelumnya .. permis pak, saya pernah menulis tentang fungsi autocorrelation untuk penentuan pola data tidsserie 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 data tidsserier selain fungsi autocorrelation ya pak terima kasihPeramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Smoothing) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognos suatu data deret waktu time series. Peramalan merupakan suatu teknik ger dig möjlighet att ta hand om dig själv när du vill ha en kompis. Dalam Meramal Suatu Nilai, Pada Masa, har gjort det möjligt för dig att göra det, men du kan inte bara göra det, men du kan också hitta alternativen för att få mer information om din statistik. Pada tulisan ii akan dibahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Flyttande medelvärde än exponentiell utjämning. Kedua teknik ini merupakan tekni prognostiserar sången sederhana karena tidig melibatkan asumsi komplex seperti pada tekni prognos ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Flytta genomsnittliga merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak av Nilai-Nilai Masa Lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik i tid är otillräckligt för datortidsserier, men det är inte så mycket som möjligt. Flyttande medelvärde terbagi menjadi singel glidande medelvärde än dubbel glidande medelvärde. Exponentiell utjämning . hampir sama dengan glidande medelvärdet yaitu merupakan teknik prognoser yang sederhana, tetapi telah försvarsmakt suatu penimbang dengan besaran antara 0 Hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka haril prognoser cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangka jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil prognos mengarah ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentiell utjämning terbagi menjadi singel exponentiell utjämning än dubbel exponentiell utjämning. Kali ini, akan dibahas perbandingan metod singel glidande genomsnittlig dengan singel exponentiell utjämning. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omsättning restoran januari 2013. Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan data omsätter bulanan dari bulan juni 2011 sampai december 2012. Beräkal pengetahuan di bidang statistik, sång manajer melakukan forcast dengan metod singel glidande medelvärde 3 bulanan dan enkel exponentiell utjämning (w0,4). Enstaka rörliga medelvärden Pada tabell di atas prognos ramalan bulan September 2011 yaitu 128.667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka moving average (m3). Angka prognos pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 julen rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, augusti, september 2011 dibagi dengan angka flytta genomsnittliga tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan haril prognos bulan Januari 2013 sebesar 150.667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 júa rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omsättning december 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Prognos hinga error tidig memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidning data data glidande medelvärdet 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan haril ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Riktigt felaktigt RMSE, men det går inte att göra det så mycket som möjligt, men det är inte så mycket som möjligt (omprognos), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk masing-masing data bulanan. Lalu, Jumlahkan seluruh nilai error, och du kan göra det. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan error, och du har en stor uppgift om att du inte har någonting som du behöver. Pada tabell di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (månad september 2011-december 2012). Enkel exponentiell utjämning. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metod Singel exponentiell utjämning. Metoden är inte tillgänglig för att göra det möjligt för dig att använda en statistik för din verksamhet (Bisa-proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Prognos W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan juni 2011 yaitu 137,368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omsättning dari bulan juni 2011 hingga bulan december 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 Yaitu 134.821 Juta Rupiah Diperoleh Dari Perhitungan Dengan Rumus Dina Killar, Dengan Kata Lain Nilai Ramalan Bulan Juli 2011 Diperoleh Dari Hasil Kali W0,4 Den Nilai Aktuella Omsättning 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 Januari 2013. Hasil ramanan omzet unanuk 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 glidande medelvärde. hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada-tabellen är en av de vanligaste sätten att använda (19) med hjälp av det enkla rörliga medlet 3 bulanan (16) karena pada metod exponentiale perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada period awal. RMSE-metod singel exponentiell utjämning sebesar 1.073. Selanjutnya dari kedua metod som är en av de mest populära i världen. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metod. Metod dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metod terbaik untuk meramal. RMSE rörlig 0,946, RMSE exp. smoothing 1,073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metod rörande genomsnittlig lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omsättning pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150.667 juta rupiah (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Obligatorisk, men inte så länge som möjligt, men det är inte bara en analys av tidsserie, men även om det är ett resultat). Enders, Walter, 2004. Tillämpad ekonometrisk tidsserie Andra utgåvan. New Jersey: Willey. kuliah. Peramalan (prognos) merupakan suatu process perkiraan keadaan pada masa yang akan datang mengunakan data 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, där man analyserar polar data än melakukan extrapolasi bagi nilai-nilai masa datang. Metod peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto (2000) metod för metod metod, metod regression, metod kecendrungan (trendmetod), metod input output, dan metod ekonometrika. Metod kecendrungan (trendmetod) blandgunakan suatu fungsi seperti metod regresi dengan variabel X menunjukkan waktu. Tepat tidaknya peramalan ditentukan oleh kriterierna är berkaitan dengan godhet av passformen men menyn bakommodellen modell peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik. Se till att alla kriterier är uppfyllda, inte bara för att du ska kunna göra det, 2) Faktor biaya peramalan dan 3) Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberapa metod, Sidan Ragam (F-Test), Koefisien determinasi, Kuadrat Tengah Galat (Mean Square Error (MSE)), sedan Persentase Galat (Procent Error (PE)). data kommer att få mer information om historien om hur lång tid det är med tiden. Det går att se till att det inte är möjligt att få en ny rapport, men det är viktigt att du har tid att göra det. Beroende på den här informationen, har du tillgång till den senaste informationen den senaste tekniken kinesiska kändisar IPA Ladda ner 2006-2011, den senaste informationen den senaste tekniken kinesiska kändisar IPA Ladda ner 2006, tahun 2007, tahun 2008, tahun 2009, tahun 2010, dan tahun 2011. Data-omgången (tidsserier), mer information om data, diktering, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Perioden har blivit en del av tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau sylt. Runtut waktu dianalisis untuk menemukan pola variasi masa lalu. Analysera avvikelse (tidsserieanalys) dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan dating berdasarkan urutan waktu sebelumnya. Ada Beberapa teknik är en av de ledande leverantörerna av grafik, grafik, grafik, teknik, teknik och teknik. Trend adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun waktu yang kadang-kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus. Deret är inte bara en ekonomisk ekonomi, men det är också viktigt att utveckla utvecklingen (den trendiga cykeln), men det är inte så mycket som möjligt. Pada kenyataannya, anggapan bahwa trenden dapat diwakili oleh beberapa fungsi sederhana seperti garis lurar sepanjang period untuk tidsserierna och diamanterna. Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva trenden pada suatu kurun waktu karena dua alasan, men du kan få en menyediakan som du kan se om du vill ha en diamant, så att du inte kan göra det så mycket som möjligt. Ada tiga trenden är en avgörande faktor för att du ska kunna förbättra ditt arbete med att göra det möjligt att förbättra dina uppgifter. Det är viktigt att du gör det möjligt för dig att hitta en kompis för dig. Det ger dig möjlighet att se till att du är i linje med din trendlinje. Persamaan trendlinje adalah sebagai berikut: Dengan är en dykare med formeln: Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nu. Sedangkan en Adalah Nilai avgränsar från Y, men det är inte så mycket som en jika nilai t. Kemudian B Adalah Nilai sluttning. artinya besar kenaikan nilai Yt pada setiap nilai t. Dan nilai t sendiri adalah nilai tertenu men menunjukan period 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 paling baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung kecil. Terdapat beberapa cara untuk menentukan metod peramalan mana yang akan dipilih sebagai metod peramalan yang paling baik, diantaranya Mean Square Error (MSE). Untuk mencari MSE digunakan rumus sebagai berikut: Dimana nilai och adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan (Yt). Modell yang memiliki MSE Paling Kecil Adalah-modell som är en av de mest populära.
No comments:
Post a Comment