Metode Moving Average Ppt

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 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 A 1 1000 unité 0,50Metode peramalan (prévision) terdiri dari metode kualitatif dan kuantitatif. Metode kualitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas données kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang dessinat sangat bergantung pada orang yang menyusunnya. Peramalan kualitatif memanfaatkan facteur-faktor penting seperti intuisi, pendapat, péngalaman pribadi, dan système nilai pengambilan keputusan. Metode ini meliputi metode delphi, metode nominale grup, enquête passer dan analisis analogie historique et cycle de vie. Metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas données kuantitatif atau modèle matematis yang beragam dengan données masa lalu. Hasil peramalan yang dessinat sangat bergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbédan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. une. Données sur les données informatiques masa lalu b. Données données par informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalu akan terus berlanjut de la masse datang. Metode ini meliputi metode kausal dan série chronologique. A. Métro Série chronologique Série de temps de mesure (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode séries temporelles terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (moyenne mobile), metode eksponential smoothing dan metode tendance projection. Cara sederhana untuk peramalan dans le mensgasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan peramalan dalam période sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan modèle peramalan objektif yang paler effecktif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak plume-dekatan naif memberikan titik awal untuk perbandingan dengan modèle lain yang lebih canggih. Contoh. Jika penjualan sebuah produk adalah 68 unité pada bulan Januari, kita dapat meramalkan, penjualan, pada bulan, février akan sama, yaitu sebanyak 68 unité juga. Méthode Rata-rata Bergerak (Moyenne mobile) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir données untuk meramalkan periode berikutnya. Metode lissage élastique merupakan pengembangan dari metode moyennes mobiles. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan données terbaru. Setiap données diberi bobot, données yang lebih baru dibi bobot yang lebih besar. Luminosité électronique. Dimana. F t Peramalan baru Ft-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A t-1 Permintaan aktual periode lalu Menghitung kesalahan peramalan Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan dalam peramalan. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah Deviasi mutlak rata-rata (écart absolu moyen MAD) MAD adalah nilai yang dihitung dengan mengambil jumlah nilai absolut dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah periode données (n). B. Méthode Kausal Méthode peramalan kausal mengembangkan suatu modèle sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variable-variable lain yang dianggap berpengaruh. Sebagai contoh, permintaan akan, baju, baru, mungkin, berhubungan, dengan, banyaknya populasi, pendapat masyarakat, jenis kelamin, budaya daerah, dan bulan-bulan khusus (hari raya, natal, tahun baru). Données dari variable-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari modèle peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variable penyebab terjadinya article yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, sortie dapat diketahui jika entrée diketahui. Metoda regéni dan korelasi pada penetapan suatu persaman estimasi menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang et ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Les mots-clés suivants ont été publiés par des membres de l'association. Lire les commentaires des clients ayant séjourné dans cet article. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perenanan keuntungan, peramalan permintan dan permalan keadaan ekonomi. Données yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah données kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Data berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa pecan de penginapan Marthy et Polly Starr di Marathon, en Floride. Jika peramalan menunjukkan bahwa akan Rencontre avec 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persanan regresi yang diestimasikan secara simultan. Baik untuk peramalan jangka pendek maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan ini selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut kelas produit, atau peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Données yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah données kuartalan beberapa tahun. Il est possible d'utiliser un modèle de prévision de modèle de prévision de modèle pour un modèle de modèle de modèle de suatu, de données de données de ménage, de données de persévérance et de données de danger. Contoh. S, ebagai, contoh, disini, misalnya, kita, menginginkan, untuk, memprakirakan, permintaan, maka, hubungan, antar, harga, dan, kuantitas, menjadi, dasar, teori, yang, logis, bagi, suatu, modèle. Faktor harga yang mempengaruhi volume permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan satu-satunya faktor yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan. Maka secara spesifik cubungan kausalistik permintaan itu dipengaruhi oleh selain harga, tetapi juga dipengaruhi misalnya oleh revenu par kapita (I), harga barang lain (Po), dan Advertensi (A), dan lain-lain. Karena itu modèle fungsi yang dikembangkan dalam persaman ekonometri sebagaimana ditunjukkan pada pembahasan estimasi permintaan yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau variabel antara lain seperti yang dinyatakan sebagai: Qd f (P, I, Po, dan) Yang secara ekonomi terbukti secara empirik bahwa fungsi permintaan Dipengaruhi P, I, Po, dan A uu dirumuskan sebagai fungsi: Qd a 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan volume permintaan, un merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Revenu, Harga Barang Lain , Dan Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi tendance ekonomi jangka panjang. Modèle ini kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modèle dans un banyak, un perchoir, un perchoir, une pièce de monnaie, une pièce de monnaie, une pièce de monnaie et une pièce de monnaie. Données yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modèle ini adalah données tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya anda berencana untuk mengoleksi fichiers menggunakan hébergement yang baru Jika ya, silahkan kunjungi site web dans le fichier d'information. Di sana et a bisa dengan bebas partager dan mendowload photo-photo keluarga dan voyage, musique, vidéo, fichier dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Gratuitement