Pengertian, Kegunaan dan sifat-sifat Prognose (peramalan) DEFINISI, SIFAT-SIFAT VORHERSAGE (RAMALAN), PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI peramalan (Prognose) Pengertian Peramalan PeramalanPerkiraan (Forecasting) Forecasting adalah meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan Taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan Terjadi Sebelum Suatu Rancana Yang Lebih Pasti Dapat Dilakukan. Peramalan (Vorhersage) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan Daten historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk Modell matematis. Deutsch - Englisch - Übersetzung für:. Hal ini pun dapat dilakukan dengan menggunakan kombinasi modell matematis yang disesuakan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manager. Segele mengenal beberapa teknik peramalan, unda akan melihat bahwa tidak ada satu metode tunggal yang paling unggul. Sesuatu yan berjalan dengan baik di Suatu Perusahaan Pada Suatu Satz kondisi tertentu mungkin bisa Menjadi bencana bagi Organisasi gelegen, bahkan Pada Departemen Yang berada di Perusahaan Yang Sama. Selain itu undeinem Akan Melihat keterbatasan Dari apa yang dapat undeinem harapkan Dari Suatu peramalan. 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 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 als metode kuantitatif. Metode kualitatif hanya menggunakan intuisi saja, tanpa menggunakan pendekatan matematis Lesezeichen bei Mr. Situasi, kondisi, dan pengalaman peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan. Metode kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metode Zeitreihen. Metode kausal mempertimbangkan nilai sebuah Variabel sebagai Pengaruh Dari Banyak Variabel Yang Lain. Sedangkan metode Zeitreihe hanya meninjau nilai sebuah variabel sebagai fungsi waktu. Kegunaan Peramalan Daten 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 didasarkan Pada urutan Dari Titik 8211 Titik Daten Yang berjarak sama dalam Waktu (mingguan, bulanan, kuartalan, dan gelegen 8211 Lain). Meramalkan Deret Daten Waktu berarti nilai masa depan diperkirakan hanya Dari nilai masa lalu dan variable gelegen diabaikan walaupun Variabel 8211 Variabel tersebut mungkin sangat bermanfaat. Menganalisis Deret Waktu berarti membagi Daten masa lalu Menjadi komponen 8211 komponen 8211 komponen, kemudian memproyeksikannya ke masa depan. Deret waktu mempunyai empat komponieren yaitu: 1. Pola tren merupakan pergerakan Daten sedikit demi sedikit meningkat atau menurun. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren. 2.Pola Daten musiman adalah pola Daten yang berulang pada kurun waktu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanisch, atau kuartal. 3.Pola Daten Siklus adalah pola dalam Daten yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus ini biasanya terkait pada siklus bisnis dan merupakan satu halb penting dalam analisis als perencanaan bisnis jangka pendek. Memprediksi siklus bisnis 4.Pola Daten variasi Akak Merupakan satu titik khusus dalam Daten Yang Krankheitsbilder 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 als masa lalu yang sangat sedikit. Bentuk Umum Dari metode pemulusan eksponensial: Ft Ft - 1 A (bei 8211 1 Ft82111) Ft peramalan Baru Ft-1 peramalan sebelumnya ein Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 a 1) At-1 Permintaan tatsächlichen periode lalu. Konsepnya tidak rumit. Prediksi terakhir untuk permintaan sama dengan prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan Aktualisieren periode lalu dengan prediksi lama. 1.Single Eksponensial Glättung Metode penghalusan eksponential orde satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metode rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt) sederhana. Metode ini dipengaruhi Secara luas di dalam peramalan (Prognose) karena Sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, mudah disesuaikan dengan perubahan Daten, dan ketelitian metode ini cukup besar. 2.Double Eksponensial Glättung Metode ini akan menyesuaikan Faktor Tendenz yang ada pada pola Daten. Dipopulerkan oleh C. C. Holt (1957), Modell ini menambahkan Faktor pertumbuhan (Wachstumsfaktor) atau Faktor Trend (Trendfaktor) pada persamaan Dasar Dari Glättung. 3.Triple Exponentielle Glättung Metode ini merupakan perluasan dari metode holt. Dipopulerkan oleh Winter, Modell ini menambahkan Faktor saisonale pada persamaan Dasar Dari Glättung. Hanya berbeda dengan dua metode exponentielle Glättung Yang lalu, pada metode Winter ada dua cara perhitungan Forecasting, yakni Secara Additiv atau Secara multiplikatif, disini Akan digunakan cara multiplikatif. 2.3.2. Menghitung Kesalahan Peramalan seorang perencana tentu menginginkan hasil perkiraan ramalan Yang tepat atau paling tidak dapat memberikan gambaran yang paling mendekati sehingga rencana Yang dibuatnya merupakan rencana Yang realistis. Ketepatan atau ketelitian inilah yang menjadi kriterielle Leistung suatu metode peramalan. Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai kesalahan dalam peramalan. Kesalahan yang kecil Mitgliedschaft arti ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya. Ada beberapa perhitungan Yang biasa digunakan untuk membandingkan Modell peramalan Yang berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan dengan baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah: 1.1. Deviasi Mutlak Rerata (Mittlere Absolute Abweichung 8211 MAD) 2.2. Kesalahan Kuadrat Rerata (Mean Square Error 8211 MSE) 3.3. Kesalahan Persen Mutlak Rerata (absoluter Fehler in Prozent bedeuten - MAPE) Sifat-Sifat Peramalan sifat-sifat peramalan Peramalan Yang Subyektif: Peramalan Yang didasarkan atas perasaan (instuisi) Dari orang yang menyusunnya. Peramalan yang Beschreibung: Peramalan yang didasarkan atas Daten 8211 Daten pada masa lalu dengan menggunakan metode 8211 metode dalam penganalisaan Daten tersebut. Peramalan Kualitatif: Peramalan Yang didasarkan atas Daten kualitatif pada masa lalu, hasil peramalan tergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif: Peramalan yang didasarkan atas Daten kuantitatif pada masa lalu, hasilnya tergantung pada metode yang digunakan. REGRESI DAN KORELASI Regresi merupakan Suatu alat ukur Yang juga dapat digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel. SEDANGKAN Korelasi merupakan teknik analisis yang termasuk dalam salah satu teknik pengukuran asosiasi hubungan (Maße der Vereinigung).Peramalan (Vorhersage). adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan Daten Historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk Modell matematis. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode Mana Yang digunakan tergantung Dari Daten dan Informasi yang akan diramal serta tujuan Yang hendak dicapai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara gelegen: Peramalan berdasarkan jangka Waktu: 1. Peramalan jangka pendek (. Kurang satu tahun, umumnya Kurang tiga bulan digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, Anzahl der Beiträge TK, Tingkat produksi), 2. Peramalan jangka Menengah ( Tiga bulan hingga tiga tahun. digunakan untuk perencanaan penjualan, perencanaan dan penganggaran produksi dan menganalisis berbagai rencana Operasi), 3. Peramalan jangka panjang (Tiga tahun atau Lebih, digunakan untuk merencanakan produk Baru, penganggaran modal, Lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta Pengembangan). Peramalan berdasarkan rencana operasi 1. Ramalan ekonomi. Membranen siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi als Indikator perencanaan lainnya, 2. Ramalan teknologi. Berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru, 3. Ramalan permintaan. Berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ram..................................................... Peramalan berdasarkan metode pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. Menggunakan berbagai modell matematis atau metode statistik daten historis dan atau variabel-veränderlich kausal untuk meramalkan permintaan, 2. Peramalan kualitatif. menggunakan intuisi, pengalaman Pribadi dan berdasarkan pendapat (judment) dari yang melakukan peramalan Metode peramalan: Peramalan berdasarkan metode terbagi Menjadi 2 yaitu: 1. Metode Kuantitatif Metode Peramalan Kuantitatif dapat dikelompokkan Menjadi dua jenis, yaitu: 1. M odel seri Waktu metode Deret berkala (Zeitreihe) metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian Daten yang merupakan fungsi Dari Waktu, 2. M odel metode kausal (causalexplanatory Modell), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan Sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (unabhängige Variable). 1. Modell Seri Waktu Metode Deret berkala, terbagi Menjadi: 1. Rata-rata bergerak, 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) 1. Rata-rata bergerak (Moving Averages) (Moving Averages) , Rata-Rata Bergerak Sederhana (einfache gleitende Durchschnitte). Bermafa jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (gewichtete gleitende Mittelwerte). apabila ada pola atau Trend Yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan Lebih banyak tekanan Pada nilai Baru: 2. Penghalusan eksponensial (exponentielle Glättung), Penghalusan Eksponensial. Metode peramalan dengan menambahkan Parameter alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal Dari pembobotantimbangan (faktor penghalusan Dari periode-periode sebelumnya Yang berbentuk eksponensial. 3. Proyeksi Trend (Trendprojektion) Metode proyeksi Trend dengan regresi, merupakan metode Yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis Trend untuk persamaan matematis merupakan metode peramalan yang didasarkan kepada hubungan antara variabel yang diperkirakan dengan variabel Alin yang mempengaruhinya tetapi buakn Waktu Dalam prakteknya jenis metode peramalan ini terdiri Dari:.. metode regresi dan kolerasi, merupakan metode yang digunakan baik untuk jangka panjang maupun jangka pendek dan didasarkan kepada persamaan dengan Teknik kleinsten Quadrate yang dianalisis Secara Statis. Modell Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun Trend ekonomi jangka panjang. Modell ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjang dan jangka pendek. Peramalan menggunakan metoden regresi: Penggunaan metoden ini didasarkan kepada variabel yang ada und yang akan mempengaruhi hasil peramalan. Halli hal Yang Perlu diketahu sebelum melakukan peramalan dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih dahulu mengetahui kondisi - kondisi seperti: Adanya Informasi masa lalu Informasi Yang ada dapat dibuatkan dalam bentuk Daten (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola Daten Yang ada Dari Daten masa lalu Akan berkelanjutan dimasa Yang akan datang. Adapun Daten - Daten Yang ada dilapangan adalah: Musiman (saisonal) Horizontal (stationär) Siklus (Cylikal) Trend Dalam menyusun ramalan Pada dasarnya ada 2 macam analisis Yang dapat digunakan yaitu: Analisi Deret Waktu (Zeitreihe), merupakan analisis antaravariabel Yang dicari dengan Variabel waktu Analisis Querschnitt atau sebab akibat (Kausalmethode), merupakan analisis variabel yang dicari dengan variabel bebas atau yang mempengaruhi. Ada dua pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis Deret Waktu dengan metode regresi Sederhana yaitu: Analisis Deret Waktu untuk regresi Sederhana linier Analisis Deret untuk regresi Sederhana Yang nicht linier Untuk menjelaskan hubungan Kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y abhängige Variable (variabel Yang dicari) X Unabhängige Variable (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi Sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis Lurus) dapat digunakan sebagai berikut: Dimana einem dan b adalah merupakan Parameter yang Harus dicari. Untuk mencari nilai ein dapat digunakan dengan menggunakan rumus: kemudian nilai b dapat dicari dengan rumus: 2. Metode Kualitatif Metode kualitatif umumnya bersifat subjektif. Dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu hasil peramalan dari satu orang dengan orang lain dapat berbeda. Meskipun demikian, peramalan kualitatif dapat menggunakan teknikmetode peramalan, yaitu: Juri dari Opini Eksekutif. metode ini mengambil Ihre Stellungnahmen atau pendapat Dari sekelompok kecil manajer puncaktop Manager (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), dikombinasikan dengan Modell-Modell statistik seringkali Yang. Gabungan Tenaga Penjualan. setiap tenaga penjual meramalkan Tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung Pada Tingkat Provinsi dan Nasional untuk mencapai ramalan Secara menyeluruh. Metode Delphi. Dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada antworten, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu als melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisa. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih Professionelle Sehingga Hasil Peramalan Diharapkan mendekati aktualnya. Survai Pasar (Marktuntersuchung). Masukan diperoleh dari konsumen ata konsumen potensium terhadap rencana pembelischen pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ram............................... Sangat jarang manajer Yang ingin mengingat bila hasil ramalan Mereka sangat tidak akurat, tetapi Perusahaan Perlu menentukan mengapa permintaan aktual (variabel Yang diuji) Secara signifikan berbeda dari yang diproyeksikan. Salah satu cara untuk memantau peramalan guna menjamin keefektifannya adalah menggunakan isyarat arah. Isyarat Arah (Nachführsignal). adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai aktual dengan baik Isyarat Arah, dihitung sebagai Anzahl der Beiträge kesalahan ramalan berjalan (laufende Summe der Prognosefehler. RSFE) dibagi dengan deviasi absolut Mittelwert (MAD) prosedür Peramalan Dalam melakukan peramalan terdiri Dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan Metode kuantitatif. Tahapan tersebut adalah: Mendefinisikan Tujuan Peramalan Misalnya Peramalan Dapat Digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu permintaan. Membuat-Diagramm Bleistift (Plot-Daten) Misalnya Memplot Nachfrage gegen waktu, dimana Nachfrage sebagai ordinat (Y) dan waktu sebagai Achse (X). 3. Memilih vorbildliches peramalan yang tepat Melihat dari kecenderungan Daten pada Diagramm pencar, maka dapat dipilih beberapa vorbildliches peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (Vorhersagefehler) Keakuratan suatu modell peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai data yang sebenarnya. Ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram ram. Ram ram ram ram ram ram. Y (t) Nilai Daten aktual Pada periode t Y (t) Nilai hasil peramalan Pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Anzahl der Beiträge Kuadrat Kesalahan Peramalan Yang disingkat SSE (Summe der quadrierten Fehler) dan Estimasi Standar Fehler (siehe Standardfehler geschätzt) Memilih Metode Peramalan Dengan kesalahan yang terkecil. Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitischen tertentu (Uji statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah pola daten menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola daten sebenarnya. METODE PERAMALAN LAINNYA Metodenmarkt Experiment (Percobaan Pasar) Yaitu suatu cara untuk membuat peramalan permintaan dengan melakukan uji coba pada segmen atau bagian pasar tertentu. Uji coba dilakukan dengan memberikan perlakuan tertentu terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan. Metode ini biasanya digunakan untuk produkt baru atau produkt yang mengalami inovasi atau pengembangan. 8211 Contoh. Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara kostenlos selama 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumen terhadap produkt tersebut ata memberi diskon saat produk ini starten. Setelah respon masyarakat bagus, lalu Hilam dijual Secara bertahap yaitu Rp 2.500,00 lalu dijual Secara stabil Pada harga Rp 4.000,00 karena termasuk produk Baru oleh karena itu tetap dijual di bawah harga pasar Agar dapat Menarik MiNaT konsumen. Metode Peramalan Dengan Pendekatan Marketing Research Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penelitian pemasaran (Marketing Research) karena bagian pemasaranlah Yang Secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan Yang sering digunakan yaitu: 8211 Umfrage Pelanggan Umfrage pelanggan merupakan Suatu metode Yang digunakan untuk mengetahui sikap dan persepsi konsumen atau pelanggan dengan cara mewawancarai konsumen Secara langsung atau memberikan kuisioner Yang sudah dipersiapkan. Deutsch - Übersetzung - Linguee als Übersetzung von "biasanya juga" vorschlagen Linguee - Wörterbuch Deutsch - Englisch Andere Leute übersetzten 'anaupun' so ins Deutsche:.
No comments:
Post a Comment