Template Peramalan (Contoh Template Upload)

download

of 27

  • date post

    16-Jan-2016
  • Category

    Documents

  • view

    241
  • download

    1

Embed Size (px)

description

template

Transcript of Template Peramalan (Contoh Template Upload)

Metode A

Menghitung Mean Absolute Deviation (MAD)Diawali dengan menghitung Forecast Error (FE), Cumulative Forecast Error (CFE), dan Mean Absolute Deviation (MAD), yang didasarkan pada data historisMean Absolute Deviation (MAD)

BulanPeriode DemandPeramalanFE
ferranifarida: PSIT 1:(demand) - (hasil forecast)CFE
ferranifarida: PSIT 1:penjumlahan forecast error secara kumulatifAD
ferranifarida: PSIT 1:Nilai absolut dari penyimpangan (deviasi) yang terjadi. Penyimpangan disini merupakan forecast error.CADMAD
ferranifarida: user:TS
ferranifarida: user:PSIT 1: CFE / MADUCLLCL

Metode B


ferranifarida: PSIT 1:Simple Moving Average
ferranifarida: PSIT 1:Simple Moving Average**

Menghitung Mean Absolute Deviation (MAD)Diawali dengan menghitung Forecast Error (FE), Cumulative Forecast Error (CFE), dan Mean Absolute Deviation (MAD), yang didasarkan pada data historis

BulanPeriode DemandPeramalanFE
ferranifarida: PSIT 1:(demand) - (hasil forecast)CFE
ferranifarida: PSIT 1:penjumlahan forecast error secara kumulatifAD
ferranifarida: PSIT 1:Nilai absolut dari penyimpangan (deviasi) yang terjadi. Penyimpangan disini merupakan forecast error.CADMAD
ferranifarida: user:TS
ferranifarida: user:PSIT 1: CFE / MADUCLLCL

CMA dengan 5 periode

BulanPeriode DemandPeramalanFE
ferranifarida: PSIT 1:(demand) - (hasil forecast)CFE
ferranifarida: PSIT 1:penjumlahan forecast error secara kumulatifAD
ferranifarida: PSIT 1:Nilai absolut dari penyimpangan (deviasi) yang terjadi. Penyimpangan disini merupakan forecast error.CADMAD
ferranifarida: user:TS
ferranifarida: user:PSIT 1: CFE / MADUCLLCL

Metode C

Menghitung Mean Absolute Deviation (MAD)Diawali dengan menghitung Forecast Error (FE), Cumulative Forecast Error (CFE), dan Mean Absolute Deviation (MAD), yang didasarkan pada data historisBulanPeriode DemandPeramalanFE
ferranifarida: PSIT 1:(demand) - (hasil forecast)CFE
ferranifarida: PSIT 1:penjumlahan forecast error secara kumulatifAD
ferranifarida: PSIT 1:Nilai absolut dari penyimpangan (deviasi) yang terjadi. Penyimpangan disini merupakan forecast error.CADMAD
ferranifarida: user:TS
ferranifarida: user:PSIT 1: CFE / MADUCLLCL

Metode D2. Regresi LinierMencari model regresi (persamaan regresi) terlebih dahulu, baru kemudian diramalkanPersamaan Umum Regresi LinierDimana:

danY'(t) merupakan demand pada periode t = d(t)Mencari model regresiTahunPeriode Demand
ferranifarida: PSIT 1:perkalian antara periode (t) dengan permintaan (d(t))
ferranifarida: PSIT 1:kuadrat dari periode(t)Y(t)

TOTALPersamaan RegresibaY(t)a + b(t)

Melakukan peramalan untuk periode selanjutnya

BulanPeriodePeramalan(t)d(t)'3738394041

Menghitung Mean Absolute Deviation (MAD)Diawali dengan menghitung Forecast Error (FE), Cumulative Forecast Error (CFE), dan Mean Absolute Deviation (MAD), yang didasarkan pada data historisBulanPeriode DemandPeramalanFE
ferranifarida: PSIT 1:(demand) - (hasil forecast)CFE
ferranifarida: PSIT 1:penjumlahan forecast error secara kumulatifAD
ferranifarida: PSIT 1:Nilai absolut dari penyimpangan (deviasi) yang terjadi. Penyimpangan disini merupakan forecast error.CADMAD
ferranifarida: user:TS
ferranifarida: user:PSIT 1: CFE / MADUCLLCL

EA