Mudança Média Previsão Adalah

Pengertian, Kegunaan dan sifat-sifat forecast (peramalan) DEFINISI, SIFAT-SIFAT PREECÇÃO (RAMALAN), PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI peramalan (previsão) Pengertian Peramalan PeramalanPerkiraan (Previsão) Prevalência adalah meramalkan, memproyeksikan, atau mengadakan perkiraaan taksiran terhadap berbagai kemungkinan yang akan Terjadi sebelum suatu rancana yang lebih pasti dapat dilakukan. Peramalan (previsão) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan dados historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk modelo matematis. Hal ini bisa juga merupakan pediksi intuisi yang bersifat subjektif. Hal ini chatice dapat dilakukan dengan menggunakan kombinasi modelo matematis yang disesuakan dengan pertimbangan yang baik dari seorang gerente. Setelah mengenal beberapa teknik peramalan, anda 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 lain, bahkan pada departemen yang berada di perusahaan yang sama. Selain itu, anda akan melihat keterbatasan dari apa yang dapat anda 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 dan metode kuantitatif. Metodo 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 metode séries temporais. Metode kausal mempertimbangkan nilai sebuah variabel sebagai pengaruh dari banyak variabel yang lain. Sedangkan metode séries temporais hanya meninjau nilai sebuah variabel sebagai fungsi waktu. Kegunaan Peramalan Dados 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 dados yang berjarak sama dalam waktu (mingguan, bulanan, kuartalan, dan lain 8211 lain). Meramalkan deret data waktu berarti nilai masa depan diperkirakan hanya dari nilai masa lalu dan variável lain diabaikan walaupun variabel 8211 variabel tersebut mungkin sangat bermanfaat. Menganalisis deret waktu berarti membagi dados masa lalu menjadi komponen 8211 komponen 8211 komponen, kemudian memproyeksikannya ke masa depan. Deret waktu mempunyai empat komponen yaitu: 1. Pola trem merupakan pergerakan dados sedikit demi sedikit meningkat atau menurun. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren. 2.Pola dados musiman adalah pola dados yang berulang pada kurun waktu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanan, atau kuartal. 3.Pola dados Siklus adalah pola dalam dados 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 bisnis 4.Pola dados variasi acak Merupakan satu titik khusus dalam dados 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 a (A 8211 1 Ft82111) Ft peramalan baru Ft-1 peramalan sebelumnya a Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 a 1) Período de Permintaan Período real lalu. Konsepnya tidak rumit. Prediksi terakhir untuk permintaan sama dengan prediksi lama, disesuaikan dengan sebagian deferensiasi permintaan aktual periode lalu dengan prediksi lama. 1.Alinhamento Eksponensial único Metode penghalusan eksponential orde satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metodo rata-rata bergerak (média móvel) sederhana. Metode ini dipengaruhi secara luas di dalam peramalan (previsão) karena sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, mudah disesuaikan dengan perubahan dados, dan ketelitian metode ini cukup besar. 2.Double Epsponensial smoothing Metode ini akan menyesuaikan factor tendência yang ada pada pola dados. Dipopulerkan oleh C. C. Holt (1957), modelo ini menambahkan factor pertumbuhan (fator de crescimento) atau faktor tendência (fator de tendência) pada persamaan dasar dari suavização. 3.Triple Suavização exponencial Metodo ini merupakan perluasan dari metode holt. Dipopulerkan oleh inverno, modelo ini menambahkan fator sazonal pada persamaan dasar dari suavização. Hanya berbeda dengan dua metode Suavização exponencial yang lalu, pada metode inverno ada dua cara previsão perhitungan, aditivo de Yakni Secara 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 kriteria desempenho suatu metode peramalan. Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai kesalahan dalam peramalan. Kesalahan yang kecil memberikan arti ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya. Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk membandingkan modelo peramalan yang berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan dengan baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah: 1.1. Deviasi Mutlak Rerata (Desvio Médio Absoluto 8211 MAD) 2.2. Kesalahan Kuadrat Rerata (erro quadrado médio 8211 MSE) 3.3. Kesalahan Persen Mutlak Rerata (erro médio de porcentagem absoluta - 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 atas data 8211 dados pada masa lalu dengan menggunakan metode 8211 metode dalam penganalisaan data tersebut. Peramalan Kualitatif: Peramalan yang didasarkan atas dados kualitatif pada masa lalu, hasil peramalan tergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan Kuantitatif: Peramalan yang didasarkan atas dados 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 (medidas de associação).Peramalan (previsão). Adalah seni dan ilmu memprediksi peristiwa-peristiwa yang akan terjadi dengan menggunakan dados historis dan memproyeksikannya ke masa depan dengan beberapa bentuk modelo matematis. Untuk melakukan peramalan diperlukan metode tertentu dan metode mana yang digunakan tergantung dados dados de informática yang akan diramal serta tujuan yang hendak dicapai. Dalam prakteknya terdapat berbagai metode peramalan antara lain: Peramalan berdasarkan jangka waktu: 1. Peramalan jangka pendek (kurang satu tahun, umumnya kurang tiga bulan. Digunakan untuk rencana pembelian, penjadwalan kerja, jumlah TK, tingkat produksi), 2. Peramalan jangka menengah ( Tba tahun atau lebih, digunakan untuk merencanakan produk baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta (tiga tahun atau lebih, digumakan untuk merencanakan produk baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penelitian serta), 3. Peramalan jangka panjang (tiga tahun atau lebih, digunakan untuk merencanakan produk baru, penganggaran modal, lokasi fasilitas, atau ekspansi dan penellitian serta Pengembangan). Peramalan berdasarkan rencana operasi 1. Ramalan ekonomi. Membahas siklus bisnis dengan memprediksi tingkat inflasi dan indikator perencanaan lainnya, 2. Ramalan teknologi. Berkaitan dengan tingkat kemajuan teknologi dan produk baru, 3. Ramalan permintaan. Berkaitan dengan proyeksi permintaan terhadap produk perusahaan. Ramalan ini disebut juga ramalan penjualan, yang mengarahkan produksi, kapasitas dan siatem penjadualan perusahaan. Peramalan berdasarkan metode pendekatan: 1. Peramalan kuantitatif. Menggunakan berbagai modelo matematis atau metode statistik dan dados historis dan atau variabel-variabel kausal untuk meramalkan permintaan, 2. Peramalan kualitatif. Manggunakan intuisi, pengalaman pribadi dan berdasarkan pendapat (julgamento) 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 (Série de tempo) metode yang dipergunakan untuk menganalisis serangkaian dados yang merupakan fungsi dari waktu, 2. M odel metode kausal (modelo causalxplanatório), mengasumsikan variabel yang diramalkan menunjukkan adanya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas (variável independente). 1. Modelo Seri Waktu Metode deret berkala, terbagi menjadi: 1. Rata-rata bergerak (médias móveis), 2. Penghalusan eksponensial (suavização exponencial), 3. Tendência Proyeksi (projeção de tendência) 1. Rata-rata bergerak (médias móveis) , Rata-Rata Bergerak Sederhana (médias móveis simples). Bermanfaat jika diasumsikan bahwa permintaan pasar tetap stabil: Rata-Rata Bergerak Tertimbang (médias móveis ponderadas). Apabila ada pola atau tendência yang dapat dideteksi, timbangan bisa digunakan untuk menempatkan lebih banyak tekanan pada nilai baru: 2. Penghalusan eksponensial (suavização exponencial), Penghalusan Eksponensial. Metode peramalan dengan menambahkan parâmetro alpha dalam modelnya untuk mengurangi faktor kerandoman. Istilah eksponensial dalam metode ini berasal dari pembobotantimbangan (faktor penghalusan di periode-periode sebelumnya yang berbentuk eksponensial. 3. Tendência de Proyeksi (projeção de tendência) Metode proyeksi trend dengan regresi, merupakan metode yang dignakan baik untuk jangka pendek maupun jangka panjang. Metode ini merupakan garis Tendência 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 mínimos quadrados yang dianalisis secara statis. Modelo Input Output, merupakan metode yang digunakan untuk peramalan jangka panjang yang biasa digunakan untuk menyusun tendência ekonomi jangka panjang Model ekonometri, merupakan peramalan yang digunakan untuk jangka panjan G dan jangka pendek. Peramalan menggunakan metode regresi: Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang ada dan yang akan mempengaruhi hasil peramalan. Halânimo 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 dados (dikuantifikasikan) Diasumsikan bahwa pola dados yang ada dados dados lalu akan berkelanjutan dimasa Yang akan datang. Adapun dados - dados yang ada dilapangan adalah: Musiman (Sazonal) Horizontal (Estacionário) Siklus (Cylikal) Tendência Dalam menyusun ramalan pada dasarnya ada 2 macam analisis yang dapat digunakan yaitu: Analisi deret waktu (séries temporais), merupakan analisis antaravariabel yang dicari dengan Variabel waktu Analisis Cross Section atau sebab akibat (método causal), 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 non linier Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti: Y Variável dependente (variabel yang Dicari) X variável independente (variabel yang mempengaruhinya) Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut: Dimana a dan b adalah merupakan parâmetro yang harus dicari. Untuk mencari nilai a 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. Metodo ini mengambil opini atau pendapat dari sekelompok kecil manajer puncaktop gerente (pemasaran, produksi, teknik, keuangan dan logistik), yang seringkali dikombinasikan dengan modelo-modelo estatística. Gabungan Tenaga Penjualan. Setiap tenaga penjual meramalkan tingkat penjualan di daerahnya, yang kemudian digabung pada tingkat provence dan nasional untuk mencapai ramalan secara menyeluruh. Metode Delphi. Dalam metode ini serangkaian kuesioner disebarkan kepada responden, jawabannya kemudian diringkas dan diberikan kepada para ahli untuk dibuat peramalannya. Metode memakan waktu dan melibatkan banyak pihak, yaitu para staf, yang membuat kuesioner, mengirim, merangkum hasilnya untuk dipakai para ahli dalam menganalisisnya. Keuntungan metode ini hasilnya lebih akurat dan lebih profissional sehingga hasil peramalan diharapkan mendekati aktualnya. Survai Pasar (pesquisa de mercado). Masukan diperoleh dari konsumen atau konsumen potensial terhadap rencana pembelian pada periode yang diamati. Survai dapat dilakukan dengan kuesioner, telepon, atau wawancara langsung. Memantau Ramalan Bila peramalan sudah selesai, yang paling adalah tidak melupakannya. Sangat jarang manajer yang ingin mengingat bila hasil ramalan mereka sangat tidak akurat, tetapi perusa menindukan 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 (Sinal de rastreamento). Adalah pengukuran tentang sejauh mana ramalan memprediksi nilai aktual dengan baik Isyarat Arah, dihitung sebagai jumlah kesalahan ramalan berjalan (soma corrente do erro de previsão RSFE) dibagi dengan deviasi absolut mean (MAD) Prosedur Peramalan Dalam melakukan peramalan terdiri dari beberapa tahapan khususnya jika menggunakan Metodo kuantitatif. Tahapan tersebut adalah: Mendefinisikan Tujuan Peramalan Misalnya peramalan dapat digunakan selama masa pra-produksi untuk mengukur tingkat dari suatu permintaan. Membuat diagrama pencar (Plot Data) Misalnya memplot demand versus waktu, dimana demand sebagai ordinat (Y) e waktu sebagai axis (X). 3. Memilih modelo peramalan yang tepat Melihat dari kecenderungan dados pada diagrama pencar, maka dapat dipilih beberapa modelo peramalan yang diperkirakan dapat mewakili pola tersebut. Menghitung kesalahan ramalan (erro de previsão) Keakuratan suatu modelo peramalan bergantung pada seberapa dekat nilai hasil peramalan terhadap nilai data yang sebenarnya. Perbedaan atau selisih antara nilai aktual dan nilai ramalan disebut sebagai kesalahan ramalan (erro de previsão) atau deviasi yang dinyatakan dalam: Dimana. Y (t) Nilai data aktual pada periode t Y (t) Nilai hasil peramalan pada periode tt Periode peramalan Maka diperoleh Jumlah Kuadrat Kesalahan Peramalan yang disingkat SSE (Soma de Erros Quadrados) dan Estimasi Erro Padrão (SEE Erro Padrão Estimado) Memilih Metode Peramalan Dengan kesalahan yang terkecil. Apabila nilai kesalahan tersebut tidak berbeda secara signifikan pada tingkat ketelitian tertentu (Uji statistik F), maka pilihlah secara sembarang metode-metode tersebut. Untuk mengevaluasi apakah pola dados menggunakan metode peramalan tersebut sesuai dengan pola data sebenarnya. METODE PERAMALAN LAINNYA Metode Market 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 produk baru atau produk yang mengalami inovasi atau pengembangan. 8211 Contoh. Pada produk Rokok Halim diberikan kepada konsumen secara gratis selama 1 bulan di berbagai tempat untuk mengetahui respon konsumo terhadap produk tersebut atau memberi diskon saat produk ini lançamento. 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 Pesquisa de Marketing Dalam melakukan peramalan permintaan konsumen, berbagai metode dapat digunakan terutama dengan pendekatan penellitien pemasaran (Marketing Research) karena bagian pemasaranlah yang secara langsung berhubungan dengan konsumen. Metode peramalan yang sering digunakan yaitu: 8211 Survey Pelanggan Survey 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. Biasanya juga disertakan nomer telefone atau alamat pada suatu produk agar Konsumen bisa secara leluasa menyampaikan saran ataupun kritik.