Forecast - Documents - share to success - docslide.com.br [PDF]

Jul 25, 2015 - Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis siklus dan trend, yaitu (http://thesis.binus. ac.id/Asli/Ba

2 downloads 28 Views 109KB Size

Recommend Stories


Monografia Lorna Emir - Documents - share to success - docslide [PDF]
Esta al poseer dos carriles y poca anchura, incrementa el riesgo de accidentes de tránsito. La calle adoquinada pese a su revestimiento no está en buen estado, a causa de la falta de mantenimiento, lo que permite que la mayor parte del año se mant

DRRM ACT of 2010 IRR - Documents - share to success [PDF]
Mar 24, 2015 - IRR of BP 344. IRR of BP 344 “AN ACT TO ENHANCE THE MOBILITY OF DISABLED PERSONS BY REQUIRING CERTAIN BUILDINGS, INSTITUTIONS, ESTABLISHMENTS AND PUBLIC UTILITIES TO INSTALL FACILITIES…

Structural Adhesives Market share & forecast 2016 - 2024
We may have all come on different ships, but we're in the same boat now. M.L.King

share the story of your ehs success
Every block of stone has a statue inside it and it is the task of the sculptor to discover it. Mich

Forecast as PDF
The happiest people don't have the best of everything, they just make the best of everything. Anony

Forecast as PDF
Do not seek to follow in the footsteps of the wise. Seek what they sought. Matsuo Basho

Forecast as PDF
Life isn't about getting and having, it's about giving and being. Kevin Kruse

Forecast as PDF
Learning never exhausts the mind. Leonardo da Vinci

Forecast as PDF
What we think, what we become. Buddha

Forecast as PDF
Nothing in nature is unbeautiful. Alfred, Lord Tennyson

Idea Transcript


(https://docslide.com.br/register.html)

(https://docslide.com.br/)

HOME (HTTPS://DOCSLIDE.COM.BR/) LEADERSHIP (HTTPS://DOCSLIDE.COM.BR/CATEGORY/LEADERSHIP-MANAGEMENT.HTML) TECHNOLOGY (HTTPS://DOCSLIDE.COM.BR/CATEGORY/TECHNOLOGY.HTML) EDUCATION (HTTPS://DOCSLIDE.COM.BR/CATEGORY/EDUCATION.HTML) MORE TOPICS (HTTPS://DOCSLIDE.COM.BR/CATEGORY.HTML)

Home (https://docslide.com.br/) / Documents (https://docslide.com.br/category/documents.html) / Forecast (https://docslide.com.br/documents/forecast-55b4f9fe7a502.html)

Forecast Category

View

Download

Posted on

REPORT (HTTPS://DOCSLIDE.COM.BR/REPORT-COPYRIGHT/FORECAST-55B4F9FE7A502) Documents (https://docslide.com.br/category/documents.html) 34 0 25-JUL-2015

BAB III PERAMALAN 3.1. Tinjauan Pustaka Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa. Salah satu jenis peramalan adalah peramalan permintaan. Peramalan permintaan merupakan tingkat permintaan produk–produk yang diharapkan akan terealisasi untuk jangka waktu tertentu

RECOMMENDED

pada masa yang akan datang (http://thesis.binus.ac.id/Asli/Bab2/ 2007-3-00471-TI%20BAB%20 II.pdf). Untuk menjamin efektivitas dan efisiensi dari sistem peramalan permintaan, terdapat sembilan langkah yang harus diperhatikan yaitu (Yamit, 2003): 1. Menentukan tujuan dari peramalan. 2. Memilih Item independent demand yang diramalkan. 3. Menentukan horizon waktu dari peramalan. 4. Memilih model–model peramalan. 5. Memperoleh peramalan. 6. Validasi model peramalan. 7. Membuat peramalan. 8. Implementasi hasil–hasil peramalan. 9. Memantau keandalan hasil peramalan. Dalam fungsi

(https://docslide.com.br/documents/forecast5597995d7d397.html)

Forecast (https://docslide.com.br/documents/forecas 5597995d7d397.html)

peramalan tidak hanya termasuk di dalamnya teknik khusus dan model, tetapi juga termasuk input dan output dari subyek

Documents

peramalan. Pengembangan fungsi peramalan data yang dibutuhkan untuk melakukan dibutuhkan untuk mengidentifikasi

(https://docslide.com.br/category/documents.html)

output, karena spesifikasi output dapat menyederhanakan pemilihan model peramalan, tetapi fungsi permalan tidaklah lengkap tanpa mempertimbangkan input. Peramalan biasanya meliputi beberapa pertimbangan berikut ini (Yamit, 2003): 1. Item yang diramalkan. 2. Peramalan dari atas (top-down) atau dari bawah (buttom-up). 3. Teknik peramalan (model kuantitatif atau kualitatif). 4. Satuan yang digunakan. 5. Interval waktu. 6. Komponen peramalan. 7. Ketepatan peramalan. 8. Pengecualian dan situasi khusus. 9. Perbaikan parameter model peramalan. Dalam hubunganya dengan horizon waktu peramalan, kita dapat mengklasifikasikan peramalan tersebut ke dalam 3 kelompok, yaitu (http://thesis.binus.ac.id/Asli/Bab2/2007-3-004 71-TI%20BAB%20II.pdf): 1. Peramalan Jangka Panjang, umumnya 2 sampai 10 tahun. Peramaln ini digunakan untuk perencanaan produk dan perencanaan sumber daya. 2. Peramalan Jangka Menengah, umumnya 1 sampai 24 bulan. Peramalan ini lebih mengkhusus dibandingkan peramalan jangka panjang, biasanya digunakan untuk menentukan aliran kas, perencanaan produksi, dan penentuan anggaran. 3. Peramalan Jangka Pendek, umumnya 1 sampai 5 minggu. Peramalan ini digunakan untuk mengambil keputusan dalam hal perlu tidaknya lembur, penjadwalan kerja, dan lain–lain. Peramalan tidak terlalu dibutuhkan dalam kondisi permintaan pasar yang stabil, karena perubahan permintaannya relatif kecil. Tetapi peramalan akan sangat dibutuhkan bila kondisi permintaan pasar

(https://docslide.com.br/news-politics/forecast5584bacd003e4.html)

Forecast (https://docslide.com.br/newspolitics/forecast-5584bacd003e4.html) News & Politics

(https://docslide.com.br/category/newspolitics.html) (https://docslide.com.br/documents/forecast559ca1482ac36.html)

Forecast (https://docslide.com.br/documents/forecas 559ca1482ac36.html) Documents

(https://docslide.com.br/category/documents.html)

bersifat kompleks dan dinamis. Hanya sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun bergantung pada peramalan permintaan untuk produk perusahaan tersebut (http://thesis.binus.ac.id/Asli/Bab2/2007-3-004

(https://docslide.com.br/documents/forecast55b0d643abcd1.html)

para praktisi adalah bagaimana memahami karakteristik suatu metode peramalan agar cocok bagi situasi pengambilan

Forecast (https://docslide.com.br/documents/forecas 55b0d643abcd1.html)

keputusan tertentu. Secara umum metode peramalan dapat dibagi dalam dua ketegori utama, yaitu metode kuantitatif dan

Documents

71-TI%20BAB%20II.pdf). Banyak jenis metode peramalan yang tersedia untuk manajemen. Namun yang lebih penting bagi

metode kualitatif. Metode kuantitatif dapat dibagi ke dalam deret berkala atau kurun waktu (time series) dan metode kausal, sedangkan metode kualitatif dapat dibagi menjadi metode eksploratoris dan normative. Metode kuantitatif sangat beragam dan setiap teknik memiliki sifat, ketepatan dan biaya tertentu yang harus dipertimbangkan dalam memilih metode tertentu. Untuk menggunakan metode kuantitatif terdapat tiga kondisi yang harus dipenuhi, yaitu (http://thesis.binus.ac.id/Asli/ Bab2/2007-3-00471-TI%20BAB%20II.pdf): a. Tersedia informasi tentang masa lalu. b. Informasi numerik. c. Diasumsikan bahwa beberapa pola masa lalu akan terus berlanjut. Metode runtun waktu atau sering disebut metode deret waktu atau deret berkala menggambarkan berbagai gerakan yang terjadi pada sederetan data pada waktu tertentu. Langkah penting

(https://docslide.com.br/category/documents.html) (https://docslide.com.br/documents/forecast55b4f9fe7a502.html)

Forecast (https://docslide.com.br/documents/forecas 55b4f9fe7a502.html) Documents

(https://docslide.com.br/category/documents.html)

tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk dalam memiliki metode runtun waktu adalah dengan mempertimbangkan jenis pola data. Pola data dapat dibedakan menjadi empat jenis siklus dan trend, yaitu (http://thesis.binus. ac.id/Asli/Bab2/20073-00471-TI%20BAB%20II.pdf): 1. Pola horizontal, terjadi bilamana nilai data berfluktuasi di sekitar nilai rata-rata yang konstan. 2. Pola musiman, terjadi bilamana suatu deret dipengaruhi oleh faktor musiman. 3. Pola siklus, terjadi bilamana datanya dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti siklus bisnis. 4. Pola trend, terjadi bilamana terdapat kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data. Anggapan yang mengatakan bahwa garis trend seharusnya merupakan garis linear tidak selalu demikian. Terdapat empat cara yang biasa digunakan untuk mengukur gerakan trend, yaitu: a. Metode bebas (freehand method). b. Metode setengah-setengah (semi average method). c. Metode rata-rata bergerak (moving average method). d. Metode kuadrat terkecil (least quares method). Terdapat empat cara yang umumnya

(https://docslide.com.br/education/forecast-6weekend-forecast.html)

Forecast #6- Weekend Forecast (https://docslide.com.br/education/forecast6-weekend-forecast.html) Education

(https://docslide.com.br/category/education.html) (https://docslide.com.br/education/demandforecast.html)

Metode relatif berantara. d. Metode perbandingan dengan rata-rata bergerak. 3.1.1 Pola dan Teknik Peramalan Pola dan

Demand forecast (https://docslide.com.br/education/demandforecast.html)

teknik peramalan terbagi dalam 2 jenis, yaitu terknik peramalan kualitatif dan teknik peramalan dengan menggunakan data

Education

digunakan untuk mengukur variasi musim, yaitu: a. Metode rata-rata sederhana. b. Metode perbandingan dengan trend. c.

masa lalu. Kedua teknik tersebut terbagi dalam beberapa jenis metode, berikut merupakan penjelasannya (http://thesis.binus.ac.id/Asli/Bab2/2007-3-004 71-TI%20BAB%20II.pdf). 1. Teknik Forecast) Peramalan Kualitatif atau Subyektif (Qualitative Teknik peramalan yang menggabungkan faktor seperti intuisi, emosi, pengalaman berbeda. Berikut yang termasuk dalam teknik peramalan kualitatif, yaitu: a. Keputusan dari Pendapat Juri Eksekutif (Jury of Executive Opinion) Teknik peramalan yang meminta pendapat segolongan kecil manajer tingkat tinggi dan menghasilkan estimasi permintaan kelompok. Dalam metode ini, pendapat sekumpulan kecil manajer atau pakar tingkat tinggi, sering dikombinasikan dengan model statistik, dikumpulkan untuk mendapatkan prediksi kelompok. b. Metode Delphi (Delphi

(https://docslide.com.br/category/education.html) (https://docslide.com.br/documents/forecastboeing.html)

Forecast Boeing (https://docslide.com.br/documents/forecas boeing.html) Documents

(https://docslide.com.br/category/documents.html)

Method) Teknik peramalan yang menggunakan proses kelompok dimana para pakar melakukan peramalan. Ada 3 jenis peserta dalam metode ini, yaitu pengambil keputusan, karyawan, dan responden. Pengambil keputusan biasanya terdiri dari 5 hingga 10 orang pakar yang akan melakukan peramalan. Karyawan membantu pengambil survei. keputusan dengan adalah menyiapkan, menyebarkan, biasanya mengumpulkan, serta meringkas sejumlah kuesioner dan hasil Responden sekelompok orang, ditempatkan di tempat yang berbeda, dimana penilaian dilakukan. Kelompok ini memberikan input pada pengambil keputusan sebelum peramalan dibuat. c. Gabungan dari Tenaga Penjualan (Sales Force Composite) Teknik peramalan berdasarkan prediksi tenaga penjualan akan penjualan yang diharapkan. Dalam pendekatan ini, setiap tenaga penjualan memperkirakan berapa penjualan yang bisa ia lakukan dalam wilayahnya. apakah Peramalan peramalan ini kemudian dikaji untuk memastikan cukup realistis. Kemudian peramalan dikombinasikan pada tingkat wilayah dan nasional

(https://docslide.com.br/documents/forecast35.html)

Forecast 35 (https://docslide.com.br/documents/forecas 35.html) Documents

(https://docslide.com.br/category/documents.html) (https://docslide.com.br/documents/forecasttourist.html)

peramalan yang meminta input dari konsumen Hal ini mengenai rencana pembelian mereka di masa depan. membantu tidak

forecast tourist (https://docslide.com.br/documents/forecas tourist.html)

hanya dalam menyiapkan peramalan tetapi juga memperbaiki desain produk dan perencanaan produk baru. Survei

Documents

konsumen dan gabungan tenaga penjualan bisa jadi tidak benar, karena peramalan yang berasal dari input konsumen yang

(https://docslide.com.br/category/documents.html)

untuk mendapatkan peramalan secara keseluruhan. d. Survei Pasar Konsumen (Consumer Market Survey) Metode

terlalu optimis. 2. Peramalan Time–Series Teknik peramalan yang menggunakan sekumpulan data masa lalu untuk melakukan peramalan. Model Time-series membuat predikisi dengan asumsi bahwa masa depan merupakan fungsi masa lalu. Dengan kata lain, mereka melihat apa yang terjadi selama kurun waktu tertentu, dan menggunakan data masa lalu tersebut untu melakukan peramalan. Jika kita memperkirakan penjualan mingguan mesin pemotong rumput, kita menggunakan data penjualan minggu lalu untuk membuat ramalan. Time-series mempunyai empat komponen, yaitu Trend, Musim, Siklus, Variasi Acak. Terdapat 5 metode yang menggunakan data masa lalu, yaitu: a. Pendekatan Naif, teknik

(https://docslide.com.br/documents/forecast1.html)

Forecast 1 (https://docslide.com.br/documents/forecas 1.html) Documents

(https://docslide.com.br/category/documents.html)

peramalan yang mengasumsikan permintaan, di periode mendatang sama dengan permintaan terkini. Terbukti untuk beberapa jenis produk, pendekatan naif (naive approach) ini merupakan model peramalan objektif yang paling efektif dan efesien dari segi biaya. Paling tidak, pendekatan naif memberikan titik awal untuk perbandingan dengan model lain yang

(https://docslide.com.br/documents/forecastcapex.html)

meramalkan periode mendatang. Rata-rata bergerak berguna jika kita dapat mengasumsikan c. Penghalusan bahwa

Forecast CAPEX (https://docslide.com.br/documents/forecas capex.html)

permintaan pasar akan stabil adalah sepanjang masa yang kita ramalkan. Eksponensial (Exponential Smoothing) teknik

Documents

lebih canggih. b. Rata-Rata Bergerak, metode peramalan yang menggunakan rata-rata dari sejumlah (n) data terkini untuk

peramalan rata-rata bergerak dengan pembobotan dimana data diberi bobot oleh sebuah fungsi eksponensial. Penghalusan eksponensial mungkin terdengar aneh, tetapi sebenarnya banyak digunakan dalam bisnis dan merupakan bagian penting dari sistem pengendalian persediaan berbasis komputer. d. Proyeksi lalu, dan Trend, metode peramalan Time-series dalam garis yang untuk mnyesuaikan sebuah garis tren pada sekumpulan data masa kemudian diproyeksikan meramalkan masa depan. e. Analisis Regresi Linier, model matematis garis lurus yang menjelaskan hubungan fungsional antara variabel

(https://docslide.com.br/category/documents.html) (https://docslide.com.br/business/retailforecast.html)

Retail forecast (https://docslide.com.br/business/retailforecast.html)

bebas dan variabel terikat. persamaan regresi menunjukkan bagaimana satu variabel berhubungan pada nilai dan perubahan

Business

pada variabel lain.

(https://docslide.com.br/category/business.html) (https://docslide.com.br/documents/forecast-55b4f9fe7a502.html)

Download (https://docslide.com.br/download/link/forecast55b4f9fe7a502) DESCRIPTION

BAB III PERAMALAN3.1.Tinjauan Pustaka Peramalan adalah proses untuk memperkirakan berapakebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas,…

(https://docslide.com.br/documents/commerzbankforecast.html)

Commerzbank Forecast (https://docslide.com.br/documents/comme forecast.html) Documents

(https://docslide.com.br/category/documents.html) (https://docslide.com.br/business/forecast072013-digiversion.html)

Forecast 072013-digiversion (https://docslide.com.br/business/forecast072013-digiversion.html) Business

(https://docslide.com.br/category/business.html)

(https://docslide.com.br/documents/priceforecast.html)

Price Forecast (https://docslide.com.br/documents/priceforecast.html) Documents

(https://docslide.com.br/category/documents.html) (https://docslide.com.br/documents/forecast291210.html)

Forecast 29.12.10 (https://docslide.com.br/documents/forecas 291210.html) Documents

(https://docslide.com.br/category/documents.html) View more (https://docslide.com.br/search?q=Forecast)

TOP RELATED







FORECAST (HTTPS://DOCSLIDE.…

FORECAST (HTTPS://DOCSLIDE.…

FORECAST (HTTPS://DOCSLIDE.…

1 Chapter 3 Forecasting 2 Forecast · OM is mostly

Package ‘forecast’ June 7, 2012 Title Forecasting



proactive not reactive · It involves structured

functions for time series and linear models

planning activities · Planning requires data

Description Methods and tools for displaying and

pertaining to the Ieature…

We built a platform for members to share

1937

0

analysing univariate time…

COMPANY

88

0

CONTACT & LEGAL

documents and knowledge. And we are not related to any other website

About (https://docslide.com.br/about.html) Contact (https://docslide.com.br/contacts.html)

Terms (https://docslide.com.br/info/terms.html)

90

0

OPENING HOURS Monday to Saturday 9:00am to 5:00pm Sunday: CLOSED

DMCA (https://docslide.com.br/info/dmca.html)

STARTUP - SHARE TO SUCCESS

(https://facebook.com/d (https://twitter.com (https://goo

Smile Life

When life gives you a hundred reasons to cry, show life that you have a thousand reasons to smile

Get in touch

© Copyright 2015 - 2024 PDFFOX.COM - All rights reserved.