Manfaat Metode Mobile Media

Pengertian, Kegunaan dan previsione sifat-sifat (peramalan) DEFINISI, SIFAT-SIFAT PREVISIONE (RAMALAN), PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI peramalan (previsione) Pengertian Peramalan PeramalanPerkiraan (Forecasting) Previsione Adalah meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan terjadi sebelum Suatu rancana yang Lebih Meals dapat dilakukan. Peramalan (previsione) Adalah Seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa Depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan dati historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan Suatu bentuk modello matematis. Hal ini Bisa Juga merupakan pediksi intuisi yang bersifat subjektif. ini gioco di parole dapat dilakukan dengan menggunakan kombinasi modello Hal matematis yang disesuakan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manager. Setelah mengenal beberapa Teknik peramalan, eun akan Melihat bahwa Tidak ada Satu metode Tunggal yang paling Unggul. Sesuatu yan berjalan dengan Baik di Suatu Perusahaan pada Suatu set kondisi tertentu mungkin Bisa menjadi bencana Bagi Organisasi rimasto, pada bahkan Departemen yang berada di Perusahaan yang sama. Selain itu, eun akan Melihat keterbatasan dari APA yang dapat anda harapkan dari Suatu peramalan. Hanya sedikit Bisnis yang dapat menghindari prose peramalan dan Hanya menunggu APA yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang efektif baik untuk jangka panjang maupun Pendek bergantung pada peramalan permintaan untuk Produk Perusahaan. Peramalan (Forecasting), merupakan kegiatan memprediksi Nilai-nilai Sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut atau variabel yang berhubungan. Terdapat dua macam metode yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kualitatif Hanya menggunakan intuisi Saja, Tanpa menggunakan pendekatan matematis maupun Statistik. Situasi, kondisi, dan pengalaman Peramal sangat mempengaruhi Hasil ramalan. Metode kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan serie temporali metode. Metode kausal mempertimbangkan nilai Sebuah variabel sebagai pengaruh dari banyak variabel di Più. Sedangkan serie temporali metode Hanya meninjau nilai Sebuah variabel sebagai fungsi waktu. Kegunaan Peramalan dati ramalan dipergunakan sebagai perkiraan, Bukan merupakan Suatu Angka atau bilangan yang Harus dipergunakan begitu Saja. Penggunaannya Masih memerlukan pertimbangan Dari para pemakai. Hal ini disebabkan Oleh Karena Hasil ramalan biasanya didasarkan ATAS dasar asumsi-asumsi, kalau keadaan Tidak berubah seperti waktu sebelumnya. Peramalan Deret Waktu Deret Waktu pada didasarkan urutan dari Titik 8211 dati Titik yang berjarak sama Dalam waktu (mingguan, bulanan, kuartalan, dan lain 8211 Lain). dati Deret Meramalkan waktu berarti nilai masa Depan diperkirakan Hanya dari nilai Masa Lalu variabile dan lain diabaikan walaupun variabel 8211 variabel tersebut mungkin sangat bermanfaat. Menganalisis Deret waktu berarti membagi dati Masa Lalu menjadi komponen 8211 komponen 8211 komponen, kemudian memproyeksikannya ke masa Depan. Deret waktu mempunyai empat komponen yaitu: 1. Pola tren merupakan pergerakan dati sedikit demi sedikit meningkat atau menurun. pendapatan Perubahan, populasi, Umur penyebaran, atau pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren. 2.Pola dati musiman dati Adalah pola yang berulang pada Kurun waktu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanan, atau kuartal. dati 3.Pola Siklus Adalah pola Dalam dati yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus ini biasanya terkait pada siklus Bisnis dan merupakan Satu Hal penting Dalam Analisis dan perencanaan bisnis jangka Pendek. Memprediksi siklus dati bisnis 4.Pola variasi acak Merupakan Satu Titik khusus Dalam dati yang disebabkan Oleh peluang dan situasi yang Tidak Lazim. Variasi acak Tidak memiliki pola khusus sehingga Tidak dapat di prediksi. Metode Pemulusan Eksponensial Penghalusan Eksponensial merupakan metode peramalan rata 8211 rata bergerak dengan pembobotan yang Canggih, tetapi Masih Mudah digunakan. Metode ini menggunakan pencatatan dan Masa Lalu yang Sangat sedikit. Bentuk Umum dari metode pemulusan eksponensial: Ft Ft - 1 bis (A 8211 1 Ft82111) Ft peramalan Baru Ft-1 peramalan sebelumnya un Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 a 1) A-1 Permintaan attuale Lalu periode. Konsepnya Tidak rumit. Prediksi terakhir untuk permintaan sama dengan prediksi Lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan aktual periode Lalu dengan prediksi Lama. 1.Single Eksponensial levigante Metode penghalusan eksponential orde Satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metode bergerak rata-rata (media mobile) Sederhana. Metode ini dipengaruhi Secara Luas di Dalam peramalan (previsione) Karena Sederhana, efisian di Dalam perhitungan dan perubahan ramalan, Mudah disesuaikan dati dengan perubahan, dan ketelitian metode ini cukup Besar. 2.Double Eksponensial levigante Metode menyesuaikan tendenza fattore yang ada dati ini akan pada pola. Dipopulerkan C. C. Oleh Holt (1957), il modello ini menambahkan fattore pertumbuhan (growth factor) tendenza atau Faktor (fattore di trend) pada persamaan dasar Dari levigante. 3.Triple esponenziale Metode ini merupakan perluasan dari metode Holt. inverno Oleh Dipopulerkan, modello ini fattore menambahkan pada stagionale persamaan dasar Dari levigante. Hanya Berbeda dengan dua metode esponenziale yang Lalu, pada inverno metode ada dua cara perhitungan previsione, yakni Secara additivo atau Secara multiplikatif, Disini akan multiplikatif cara digunakan. 2.3.2. Menghitung Kesalahan Peramalan seorang perencana tentu menginginkan Hasil perkiraan ramalan yang tepat atau palizzata Tidak dapat memberikan Gambaran yang palizzata mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis. Ketepatan atau ketelitian Inilah yang menjadi Kritéria prestazioni peramalan Suatu metode. Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai kesalahan Dalam peramalan. Kesalahan yang kecil memberikan arti ketelitian peramalan yang Tinggi, dengan kata lain Hasil keakuratan peramalan Tinggi, begitu pula sebaliknya. Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk membandingkan modello peramalan yang Berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan dengan Baik. Tiga dari perhitungan yang paling Adalah terkenal: 1.1. Deviasi Mutlak Rerata (deviazione media assoluta 8211 MAD) 2.2. Kesalahan KUADRAT Rerata (errore quadratico medio 8211 MSE) 3.3. Kesalahan Persen Mutlak Rerata (Mean Absolute Percentage Error - MAPE) Sifat-Sifat Peramalan sifat-sifat peramalan Peramalan yang Subyektif: Peramalan yang didasarkan ATAS perasaan (instuisi) dari orang yang menyusunnya. Peramalan yang Obyektif: Peramalan yang didasarkan STINGER air-air dati 8211 dati pada Masa Lalu dengan menggunakan metode 8211 metode Dalam penganalisaan tersebut dati. Peramalan Kualitatif: Peramalan yang didasarkan STINGER air-air dati kualitatif pada Masa Lalu, Hasil peramalan tergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif: Peramalan yang didasarkan STINGER air-air dati kuantitatif pada Masa Lalu, hasilnya tergantung pada metode yang digunakan. REGRESI DAN KORELASI Regresi merupakan Suatu alat ukur yang dapat Juga digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel. SEDANGKAN Korelasi merupakan Teknik Analisis yang termasuk Dalam salah Satu Teknik pengukuran asosiasi hubungan (misure di associazione).Jalan Jenderal Ahmad Yani No.12 Palembang Abstract: Nasta CV COM è una delle aziende impegnate nella vendita di computer portatili nel distretto Lempuing sulle operazioni che richiedono la raccolta e la previsione dei dati per il prossimo periodo. operazione di acquisto di azioni elabora computer portatile, le vendite di laptop e la previsione su Nasta CV COM è ancora il modo convenzionale (per iscritto), così spesso trovare i problemi quali l'utilizzo inefficiente della waktuk, difficoltà di prevedere il brodo computer portatile per il prossimo periodo, e gli errori frequenti nel fare segnalazioni di operazioni. In scrittura scientifica sistema di informatizzare sarà applicato nella costruzione delle vendite dei sistemi informativi previsione Nasta CV Com Lempuing il metodo Weighted Moving Average (WMA). Questo metodo è un metodo che utilizza le tecniche di peso diverso ai dati disponibili al pensiero che i dati più recenti sono i dati più rilevanti per la previsione in tal modo dato maggior peso. Metodi Weighted Moving Average (WMA) è utilizzato per stimare il valore del periodo successivo. Sulla base della descrizione di cui sopra, l'autore fa un sistema informativo intitolato Information Systems portatili vendite Previsione a Nasta CV Com Lempuing metodo che utilizza Weighted Moving Average (WMA) che si prevede di assistere e facilitare il trattamento dei dati acquisti, le vendite e le previsioni per il prossimo periodo nel CV Nasta Com. Parole chiave. le previsioni, le vendite, Weighted Moving Average Metodo Absrak: CV Nasta Com merupakan salah Satu Perusahaan yang bergerak dibidang penjualan portatile di Kecamatan Lempuing yang memerlukan pendataan tentang transaksi dan peramalan untuk periode selanjutnya. Prose transaksi pembelian Stock Laptop, computer portatile penjualan dan peramalan pada CV Nasta COM Saat ini Masih dengan cara konvensional (tertulis), sehingga Sering menemukan masalah seperti pemanfaatan waktuk yang Tidak efisiensi, kesulitan Dalam memperkirakan Stock Laptop untuk periode selanjutnya, dan SERING terjadi kesalahan Dalam pembuatan transaksi laporan. Pada Penulisan ilmiah ini akan diterapkan sistem komputersasi Dalam membangun sistem Informasi peramalan penjualan pada CV Nasta Com Lempuing dengan Metode ponderata media mobile (WMA). Metode ini merupakan metode yang menggunakan Teknik pemberian Bobot yang Berbeda atas dati yang tersedia dengan pemikiran bahwa dati yang palizzata Akhir dati Adalah yang palizzata relevan untuk peramalan sehingga diberi Bobot yang Lebih Besar. Metode Weighted Moving Average (WMA) ini untuk digunakan memperediksikan nilai pada priode selanjutnya. Berdasarkan uraian di ATAS Maka, penulis membuat Suatu sistem Informasi yang berjudul 8220 Sistem Informasi Peramalan Penjualan Laptop pada CV Nasta Com Lempuing Dengan Menggunakan Metode Weighted Moving Average (WMA) 8220 Yang diharapkan dapat membantu dan mempermudah Dalam pengolahan dati transaksi pembelian, transaksi penjualan dan peramalan untuk periode selanjutnya pada CV Nasta Com. Kata Kunci. peramalan, penjualan, Metode ponderata media mobile 1.1 Latar Belakang P erkembangan dunia Usaha di I ndonesia mengalami persaingan yang cukup ketat di Segala bidang, baik Dalam bidang p enjualan maupun Jasa. Persaingan tersebut salah satunya disebabkan Oleh Kemajuan Teknologi, munculnya para pesaing-pesaing baru yang berpotensi Dalam mengembangkan Produk-Produk yang beraneka Ragam dan berkualitas. Sehingga menuntut Sumber Daya manusia yang SIAP untuk menghadapi perkembangan tersebut. Perubahan yang Cepat pada teknologi Informasi menjadi kekuatan Utama Dalam Segala bidang seiring dengan perkembangan Teknologi moderno. CV Nasta Com m erupakan salah Satu Perusahaan yang bergerak di bidang portatile penjualan di Kecamatan Lempuing Antara portatile rimasta Jenis Acer. Toshiba, Lenovo, Asus Zyrex dan. Pada tahun 2009 berdiri CV Nasta Com yang di plopori Oleh Bapak. Adi. CV Nasta Com beralamat di Jln. Lintas Timur KM.127 Desa Tugu Agung Kecamatan Lempuing Kabupaten Ogan Komering Ilir. Jumlah Barang yang terjualan pada tahun 2012 dari bulan Juli sampai settembre dapat Visualizzati di recente pada tabel sebagai Berkut. Tabel 1.1 Jumlah penjualan barang Luglio-Settembre 2012 Sumber: CV Nasta Com, Bulan Juli 8211September 2012. CV Nasta Com mempunyai pelanggan dari luar Kecamatan Lempuing seperti dari Kecamatan Lempuing Jaya dan Kecamatan Mesuji Raya. Transaksi peramalan penjualan pada CV Nasta Com Saat ini Masih dengan cara konvensional yaitu Masih Dalam bentuk tertulis manuale. Adapun peramalan penjualan portatile pada CV Nasta Com Saat ini dilakuakan dengan memperkirakan Hasil penjualan dari priode sebelumnya dengan menghitung Secara tertulis yang menyebabkan setiap ingin mengetahui peralaman per periodenya Pegawai Harus menghitung ulangan, CV Nasta Com Dalam pembuatan laporan Juga Masih Secara tertulis. Kondisi semacam ini yang menyebabkan banyaknya waktu yang terbuang sehingga pekerjaan Tidak berjalan dengan efektif dan efisien. Metode Weighted Moving Average (W MA) merupakan metode Yang menggunakan Teknik pemberikan Bobot yang Berbeda atas dati yang tersedia dengan pemikiran bahwa dati yang palizzata Akhir dati Adalah yang palizzata relevan untuk peramalan sehingga diberi Bobot yang Lebih Besar. Bobot ditentutan sedemikian Rupa sehingga jumlah keseluruhannya sama dengan satu. Metode WMA ini menghasilkan Nilai rata-rata untuk peramalan per periode, d Engan menjumlah-dati dati Lama dengan memberikan Bobot pada setiap perpriode dati. Weighted Moving Un verage (W MA) ini untuk digunakan memprediksi nilai pada periode mendatang dan diharapkan dapat menyelesaikan masalah-masalah yang ada pada CV Nasta Com ini. Untuk mengatasi permasalahan yang ada Perlu adanya sistem Yang menggunakan komputer untuk mempermudah melakukan peramalan penjualan per priodenya sehingga waktu yang digunakan Bisa efektif dan efesien. Peneliti Juga Akan mengembangkan sistem peramalan penjualan berbasis web desktop untuk meningkatkan kinerja CV Nasta Com. penjelasan Berdasarkan permasalahan yang ada, Maka penulis akan membangun Suatu sistem Informasi yang Bisa memberikan kemudahan Dalam peramalan penjualan per periodenya. M alias penulis mengangkat skripsi dengan judul 8220 Sistem Informasi Peramalan Penjualan Laptop Pada C V Nasta Com Lempuing Dengan Menggunakan Metode W e ighted Moving Average (W MA) 8221. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan uraian Latar belakang diatas, tentang permasalahan yang ada pada CV Nasta Com. maka penulis merumuskan permasalahan yaitu 8220Bagaimana Membangun Sistem Informasi Peramalan Penjualan Laptop Pada CV Nasta Com Lempuing Dengan Menggunakan Metode W e ighted Moving Average (W MA) 8221. 1.3 Batasan Masalah skripsi ini dibatasi pada prose Pembangunan sistem Informasi peramalan penjualan CV Nasta Com Lempuing, yaitu . 1. Proses pembuatan sistem Yang meliputi peramalan penjualan CV Nasta Com Lempuing dengan ketentuan menghitung penjualan periode sebelumnya, menghitung penjualan periode sekarang, Bobot menentukan, dan memperkirakan penjualan priode mendatang. 2. Sistem peramalan penjualan ini untuk memperkirakan berapa penjualan periode mendatang berdasarkan metode media mobile ponderata. 3. Tahap pengembangan sistem peramalan penjualan yang digunakan Identifikasi dan seleksi proyek, inisiasi dan perencanaan proyek, analisis, desain, implementasi dan pemeliharaan 1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4.1 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan membangun Sebuah sistem Informasi peramalan penjualan portatile pada CV Nasta Com Lempuing dengan menggunakan metode media mobile ponderata (WMA). 1.4.2 Manfaat Penelitian Manfaat penelitian ini diharapkan Bisa memberikan manfaat bagi penulis sendiri dan CV Nasta Com Lempuing maupun Universitas Bina Darma Palembang. Diantara manfaat tersebut yaitu. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu CV Nasta Com Lempuing Dalam memperkirakan magazzino penjualan portatile untuk periode mendatang. Universitas Bina Darma Palembang: Hasil penelitian ini dapat menambah bacaan ilmiah bagi para Mahasiswa dan mahasiswi Universitas Bina Darma Palembang. Meningkatkan kemampuan Dalam membuat Suatu programma aplikasi komputer sehinggan bermanfaat bagi penulis di masa Akan dat un ng. Semoga Jurnal ini bermanfaat bagi kalian yang Sedang mencari referensi Dalam mengerjakan skripsi. untuk keterangan Lebih lanjut tentang skripsi saya dan jurnalnya boleh hub Saya. No CV. 081366638723 E-mail. aidilpartyahoo.2.1 Pengertian Penjualan Menurut CE. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan Adalah memberikan sesuatu dengan mendapatkan Sebuah Ganti yang berupa uang atau dengan kata rimasto 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 untuk mengajak orang rimasto 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 pengertian 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 produk8221. 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. 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 Visualizzati di recente dari sifat penyusunannya, Maka peramalan dapat dibedakan ATAS Dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intuisi 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 dati yang relevan pada masa yang Lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan modello Dalam dati menganalisa tersebut. Disamping ITU Jika Visualizzati di recente dari jangka waktu peramalan yang disusun, Maka peramalan dapat dibedakan 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 semestre. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun Hasil ramalan Dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. sifat Berdasarkan peramalan yang Telah disusun, Maka peramalan dapat dibedakan ATAS dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan disusun yang STINGER air-air dati kualitatif paada Masa Lalu Hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting Karena Hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan STINGER air-air dati kuantitatif pada masa Lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan Dalam peramalan tersebut. Dengan metode yang akan bebeda 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 memberikan 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 Dalam bentuk dati. c. Dapat diasumsikan bahwa pola yang akan Lalu berkelanjuatan pada masa yang akan Datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metode peramalan, Pertama Kita Perlu mengetahui penting Ciri-Ciri yang Perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan, Dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam Ciri Utama yang Perlu diperhatikan. yaitu: 1. Horizon Waktu (Time Horizon) 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 waktu umumnya dapat dibagi Dalam jangka Pendek, jangka menengah dan jangka panjang. 2. Tingkat perincian (livello di dettaglio). Tugas-tugas Dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-Bagi (untuk memudahkan penanganannya menurut Tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai Produk Perusahaan, 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, penyimpangan dati, 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 beberapa pengambilan keputusan mengharapkan variasi-variasi atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan Antara 10 sampai dengan 15 bagi Maksud-Maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan Masa Lalu dan memproyeksikannya untuk masa Depan. Dasar perhitungan prakiraan Deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen dati berdasarkan massa Lalu. Asumsi dasar Dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu Tingkat rata-rata (livello medio) yang dipakai, kecenderungan (trend), musiman (stagionalità), siklus (Ciclo) dan kesalahan (errore). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metode ini merupakan metode yang termudah Dalam Teknik peramalan Deret waktu kita mengasumsikan bahwa komponen acak Tidak terdapat pola musiman, tendenza, Atau komponen siklus dati Pada permintaan pada Saat ini. Media mobile ialah Suatu Titik peramalan dengan mengkonsumsikan dati dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari dati tersebut dati dijadikan peramalan untuk periode yang akan Datang. un. Rumus (media mobile) rata-rata bergerak Jumlah Permintaan Pada N Periode terakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 210 MAD 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Peso Moving Average) Disamping metode rata-rata bergerak Sederhana kita mengenal metode tertimbang rata-rata (Peso Moving Average) dimana pada setiap elemen dati kita dapat memberikan Bobot. Dengan cara ini Nilai-nilai yang dapat Akhir diberikan Bobot Lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Peso Moving Average) WMA (dati penjualan terakhir x Bobot ke 82111) (dati x sampai Bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, 10 W4 dati 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 (Eksponensial Smoothing). Pemulusan eksponensial Adalah Suatu Tehnik peramalan bergerak rata-rata yang melakukan pertimbangan terhadap dati Masa Lalu dengan cara dati sehingga eksponensial palizzata Akhir mempunyai Bobot atau timbangan Lebih besar Dalam bergerak rata-rata. Dengan pemulusan eksponensial Sederhana previsione dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut Alpha) Antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumus Pemulusan Eksponensial (Eksponensial Smoothing) Ft Ramalan untuk periode sekarang (t) Ft 1 Ramalan Yang dibuat untuk periode terakhir (t-1) un Smoothing costante a 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif un Nilai un 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 respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 unità A 1 1000 unità a 0,50