Kasus Mobile Moyenne

2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah memberikan et 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 unguk orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Péramalan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pergerien peramalan dikemukakan oleh: Menurut Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Paramalan adalah suatu face à une mengukur dan menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Paramalan adha usha untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situation 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 pényusunan anggaran. B. Untuk pengawasan dalam persediaan. C. Un produit qui contient du pétrole et des produits à base de pamplemousse. ré. Untuk pengawasan pembelanjaan. E. Un mot de passe oublié? 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 subjecktif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intui 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 data yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan modèle dalam menganalisa data tersebut. 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya lebih dari setengah tahun atau tiga semestre. 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 données kualitatif paada masa lalu hasil peramalan yang dessinat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan terse et ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuis. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan atas données kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metode yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang membreikan nilai-nilai perbédan 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 données dalam bentuk. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan et 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 képutusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. Yaitu: 1. Horizon Waktu (Horizon de l'heure) 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 est un dune de dunes de dunes de jambe de dalat de jambe de dang de dang de jangka, jangka menengah dan jangka panjang. 2. Tingkat perincian (niveau de détail). 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 dessinant des hommes et des femmes berbagai produisent perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan képutusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Un adna empat unsur biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, données penyimpangan, 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 Drinkaby pengambilan keputusan mengharapkan variasi-variasi atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 sacs maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Méthode Deret Waktu Méthode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masse lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan données massa lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (niveau moyen), kecenderungan (tendance), musiman (saisonnalité), siklus (Cycle) dan kesalahan (erreur). 2.7 Méthode Rata-Rata Bergerak Méthode dans le merupakan metode yang termudah dalam teknik peramalan deret waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, la tendance, l'atau komponen siklus pada les données permintaan pada saat ini. Déménagement moyen ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan données dari beberapa periode terbaru données terakir dari data tersebut dijadikan données peramalan untuk periode yang akan datang. une. Rumus rata-rata bergerak (Moyenne mobile) Jumlah Permintaan Pada N Periode Terakhir 1 Temp msohtmlclip1 01 clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Moyenne mobile de poids) Déclenchement metode rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Moyenne mobile) dimana pada setiap elemen données kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Poids-Moyenne mobile) WMA (données). (Données x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Données pnjualan 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 (Lissage Eksponensial). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap données masa lalu dengan cara eksponensial sehingga données paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana prévision dilakukan dengan cara ramalan période terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) antara permintaan période terakhir dengan peramalan periode terakhir. (T-1) a Constante de lissage A 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1 Temp msohtmlclip1 01 clipimage005.gif a Nilai a 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 répondeur terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1 050 unité À 1 1000 unité a 0,50Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekan lama offline dari dunia blogueur, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan Didacticiel atau pengetahuan tentang prévision peramalan, mungkin beberapa hari kedepan d saya akan banyak memposting tulisan tentang prévision. Semoga tulisan dans le panier berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analyses runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analyse runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moyenne mobile. Analyses runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola données masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analyse runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aléatoire berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan aléatoire 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, belum, dipenuhi, maka, deret, belum, dapat, dimodelkan. Namun, deret yang nontateur dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Données Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk données runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola données. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendance, saisonnier, dan cyclique. Ketika données observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata etang konstan disebut pola horizontal. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Les données de Ketika observasi naik atau menurun pada perluasan période suatu waktu tendance dise pola. Pola cyclique ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang données yang terjadi di sekitar tendance garis. Ketika observasi dipengaruhi olé faktor musiman disebut pola saisonnier yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen runtun saisonnier tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada élémen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Moyenne mobile simple Rata-rata bergerak tunggal (Moyenne mobile) untuk periode t adala nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya données baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan données yang terlama dan menambahkan données yang terbaru. Déménagement moyen inu digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modèle ini sangat cocok digunakan pada données yang stasioner atau données yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan données yang mengandung unsur tendance atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan données terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi données pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada données kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (lissage). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu données masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir données dari yang diketahui. Jumlah titik données dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semu T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendance aku musiman, walaupun metode dans lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik données de la liste des résultats de la recherche T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (A) atau MA (T), seadga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan data est un membre de la famille d'utilisateurs de la communauté: merci, meramalkan hasil penjualan, menggunakan metode, peramalan, yang cocok, dengan data tersebut, bandingkan, metode, MA, tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Les données sont envoyées par l'intermédiaire de l'arborescence de la base de données, et sont affichées à l'intérieur de la base de données de l'arborescence de l'arborescence. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, , Sehingga didapatkan sortie seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan prévisions dengan metode Moyenne mobile simple orde 3, klik menu Stat 8211 Série chronologique 8211 Moyenne mobile. . Sealingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Données, pada kotak MA longueur: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Générer des prévisions par an istanbul Nombre de prévisions: dengan 1. Klik button Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik D'ACCORD. Selanjutnya klik Plus d'options Storage dan berikan centang pada Moyennes mobiles, Fits (Prévisions à une période), Résidus, Dan Prévisions, klik OK. Kemudian klik Graphiques dan pilih Graphique prédit vs réel dan OK. Sehingga muncul sortie seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari données prévisionnelles, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Moyenne mobile double dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya données dengan sanglot, hehhe. Maaf yaa, saya, tidak, jelaskan, lagi, laperr, soalnia: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.