Dokumen tersebut membahas metode analisis trend untuk memprediksi data deret berkala di masa depan, yaitu metode semi rata-rata, kuadrat terkecil, dan kuadratis. Metode-metode tersebut digunakan untuk meramalkan jumlah pelanggan PT Telkom pada tahun 2007 dan 2010.
Metode Peramalan: Forecasting Dalam Analisa SDGs menjelaskan berbagai metode peramalan (forecasting) yang dapat digunakan dalam menganalisis pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDGs), termasuk peramalan jangka pendek, menengah, dan panjang; pendekatan kualitatif dan kuantitatif seperti regresi linier dan seri waktu; serta contoh penerapan peramalan baseline untuk indikator kemiskinan guna
Buku ini membahas analisis deret berkala dan peramalan, termasuk metode-metode untuk menganalisis trend, variasi musiman, siklus, dan variasi tak beraturan pada data berkala. Bab ini menjelaskan cara menggunakan Excel untuk melakukan regresi linier sederhana dalam memodelkan dan memprediksi deret berkala.
Dokumen tersebut membahas metode analisis trend untuk memprediksi data deret berkala di masa depan, yaitu metode semi rata-rata, kuadrat terkecil, dan kuadratis. Metode-metode tersebut digunakan untuk meramalkan jumlah pelanggan PT Telkom pada tahun 2007 dan 2010.
Metode Peramalan: Forecasting Dalam Analisa SDGs menjelaskan berbagai metode peramalan (forecasting) yang dapat digunakan dalam menganalisis pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals/SDGs), termasuk peramalan jangka pendek, menengah, dan panjang; pendekatan kualitatif dan kuantitatif seperti regresi linier dan seri waktu; serta contoh penerapan peramalan baseline untuk indikator kemiskinan guna
Buku ini membahas analisis deret berkala dan peramalan, termasuk metode-metode untuk menganalisis trend, variasi musiman, siklus, dan variasi tak beraturan pada data berkala. Bab ini menjelaskan cara menggunakan Excel untuk melakukan regresi linier sederhana dalam memodelkan dan memprediksi deret berkala.
Bab 6 membahas deret berkala dan peramalan. Terdapat beberapa metode analisis trend seperti metode semi rata-rata, kuadrat terkecil, kuadratis dan eksponensial untuk memodelkan pola data berkala. Bab ini juga menjelaskan analisis variasi musim dengan metode rata-rata bergerak dan analisis siklus untuk mempelajari pola berulang data.
Dokumen tersebut membahas metode-metode peramalan yang dapat digunakan untuk memperkirakan kejadian di masa depan, termasuk peramalan jangka pendek, menengah, dan panjang. Metode-metode tersebut meliputi pendekatan naif, rata-rata bergerak, penghalusan eksponensial, dan pengukuran kesalahan peramalan seperti deviasi mutlak rata-rata dan kesalahan kuadrat rata-rata.
keraancuan penindonesiaan istilah akuntansi dan analisisis tren9elevenStarUnila
Β
Dokumen tersebut membahas beberapa hal berikut:
1. Kerancuan istilah dalam akuntansi dan analisis tren
2. Metode-metode ramalan jualan seperti kualitatif, kuantitatif, kuadrat terkecil, dan momen
3. Jenis-jenis tren seperti garis lurus, parabola kuadrat, dan eksponensial
4. Contoh penerapan metode-metode tersebut untuk meramalkan jualan produk
Dokumen tersebut membahas konsep dasar perencanaan produksi dan kontrol persediaan, termasuk manajemen permintaan, peramalan permintaan, dan metode-metode peramalan seperti rata-rata bergerak dan kuadrat terkecil.
1. Peramalan merupakan seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan dengan melibatkan data masa lalu dan model matematis.
2. Terdapat tiga jenis peramalan berdasarkan horizon waktunya: jangka pendek (kurang dari 1 tahun), menengah (1-3 tahun), dan panjang (lebih dari 3 tahun).
3. Metode peramalan kuantitatif meliputi model time series seperti rata-rata bergerak dan pen
Dokumen tersebut membahas tentang peramalan jualan, yaitu proses memperkirakan produk yang akan dijual pada masa depan dengan mempelajari data historis. Terdapat berbagai metode peramalan jualan seperti metode kualitatif dan kuantitatif yang masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan."
Dokumen ini membahas analisis data berkala dan peramalan menggunakan metode least square. Metode least square adalah metode yang sering digunakan untuk meramal data berkala karena dianggap paling teliti. Dokumen ini juga memberikan contoh penerapan metode least square untuk meramal penjualan dua perusahaan berbeda.
Metode Holt merupakan metode terbaik untuk meramalkan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) berdasarkan kriteria MAPE, residual yang random, dan tidak adanya autokorelasi pada residual. Metode Holt memodelkan tren dan level dari data secara eksponensial.
Bab 6 membahas deret berkala dan peramalan. Terdapat beberapa metode analisis trend seperti metode semi rata-rata, kuadrat terkecil, kuadratis dan eksponensial untuk memodelkan pola data berkala. Bab ini juga menjelaskan analisis variasi musim dengan metode rata-rata bergerak dan analisis siklus untuk mempelajari pola berulang data.
Dokumen tersebut membahas metode-metode peramalan yang dapat digunakan untuk memperkirakan kejadian di masa depan, termasuk peramalan jangka pendek, menengah, dan panjang. Metode-metode tersebut meliputi pendekatan naif, rata-rata bergerak, penghalusan eksponensial, dan pengukuran kesalahan peramalan seperti deviasi mutlak rata-rata dan kesalahan kuadrat rata-rata.
keraancuan penindonesiaan istilah akuntansi dan analisisis tren9elevenStarUnila
Β
Dokumen tersebut membahas beberapa hal berikut:
1. Kerancuan istilah dalam akuntansi dan analisis tren
2. Metode-metode ramalan jualan seperti kualitatif, kuantitatif, kuadrat terkecil, dan momen
3. Jenis-jenis tren seperti garis lurus, parabola kuadrat, dan eksponensial
4. Contoh penerapan metode-metode tersebut untuk meramalkan jualan produk
Dokumen tersebut membahas konsep dasar perencanaan produksi dan kontrol persediaan, termasuk manajemen permintaan, peramalan permintaan, dan metode-metode peramalan seperti rata-rata bergerak dan kuadrat terkecil.
1. Peramalan merupakan seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan dengan melibatkan data masa lalu dan model matematis.
2. Terdapat tiga jenis peramalan berdasarkan horizon waktunya: jangka pendek (kurang dari 1 tahun), menengah (1-3 tahun), dan panjang (lebih dari 3 tahun).
3. Metode peramalan kuantitatif meliputi model time series seperti rata-rata bergerak dan pen
Dokumen tersebut membahas tentang peramalan jualan, yaitu proses memperkirakan produk yang akan dijual pada masa depan dengan mempelajari data historis. Terdapat berbagai metode peramalan jualan seperti metode kualitatif dan kuantitatif yang masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan."
Dokumen ini membahas analisis data berkala dan peramalan menggunakan metode least square. Metode least square adalah metode yang sering digunakan untuk meramal data berkala karena dianggap paling teliti. Dokumen ini juga memberikan contoh penerapan metode least square untuk meramal penjualan dua perusahaan berbeda.
Metode Holt merupakan metode terbaik untuk meramalkan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) berdasarkan kriteria MAPE, residual yang random, dan tidak adanya autokorelasi pada residual. Metode Holt memodelkan tren dan level dari data secara eksponensial.
Banyak orang menganggap mempelajari kitab Wahyu adalah sulit. Selain karena membicarakan simbol-simbol yang tidak biasa, kitab Wahyu juga memiliki tema-tema yang kompleks. Nah, bagaimana cara terbaik membedah kitab Wahyu?
Mari kita pelajari bersama lebih dahulu 3 pasal pertama dari kitab ini dalam kelas diskusiΒ "Bedah Kitab Wahyu" (BKW) pada 19β26 Juni 2024 melalui grup WA.
Sebelum kelas dimulai, ikuti lebih dahulu pemaparan materinya via Zoom pada:
Rabu, 19 Juni 2024.
- Pagi: pkl. 10.30β12.00 WIB
- Malam: pkl. 19.00β20.30 WIB
Daftarkan diri Anda segera di https://bit.ly/form-mlc.
Kontak:
WA: 0821-3313-3315 (MLC)Β Β Β
E-Mail: kusuma@in-christ.net
Aksi Nyata Buku Non Teks Bermutu Dan Manfaatnya .pdfDenysErlanders
Β
Buku non teks yang bermutu dapat memperkaya pengalaman
belajar siswa. Buku-buku ini menawarkan konten yang inspiratif,
inovatif, dan mendorong pengembangan karakter siswa.
Pemanfaatan buku non teks bermutu membutuhkan peran aktif
guru untuk memilih dan
mengintegrasikannya ke dalam pembelajaran
2. Introduction
o Data Berkala (Time Series) : data yang dikumpulkan dari waktu ke
waktu untuk menggambarkan perkembangan suatu kegiatan.
o Memungkinkan untuk mengetahui perkembangan suatu atau beberapa
kejadian serta hubungan/pengaruh terhadap kejadian lain
o Diukur dalam urutan periode waktu, misalnya tahunan, bulanan,
triwulanan, dan sebagainya.
o Peramalan didasarkan pada nilai variabel yang telah lalu dan atau
peramalan kesalahan masa lalu.
3. Merepresentasikan suatu perubahan dari waktu ke
waktu (cenderung naik atau turun).
Tren biasanya merupakan hasil perubahan dalam
populasi/penduduk, faktor demografi, teknologi,
dan atau minat konsumen.
Komponen Tren (Trend Component)
Merepresentasikan rangkaian titik-titik dengan pola
siklis (pergerakan secara siklis/naik-turun) di atas
atau di bawah garis tren dalam kurung waktu satu
tahun.
Komponen Siklis (Cyclical Component)
Y Y
Trend Positif Trend Negatif
Siklus Indeks Saham Gabungan
-2,5
-2
-1,5
-1
-0,5
0
0,5
1
1,5
2
2,5
94 95 96 97 98 99 00 01 02
Tahun
I
H
SG
4. Merepresentasikan pola berulang dengan durasi
kurang dari 1 tahun dalam suatu deret berkala.
Pola durasi dapat berupa jam atau waktu yang
lebih pendek
Komponen Musim (Seasonal Component)
Mengukur simpangan nilai deret berkala
sebenarnya dari yang diharapkan berdasarkan
komponen lain. Hal tersebut disebabkan oleh
jangka waktu yang pendek (short-term) dan
faktor yang tidak terantisipasi yang dapat
mempengaruhi deret berkala
Komponen Tak Beraturan
(Irregular Component)
Produksi Padi Permusim
0
10
20
30
I-
98
II-
98
III-
98
I-
99
II-
99
III-
99
I-
00
II-
00
III-
00
I-
01
II-
01
III-
03
Triw ulan
Produksi
(000
ton)
5. Metode bebas
(freehand method)
Metode rata-rata semi
(semi average method)
Metode rata-rata bergerak
(moving average method)
Metode kuadrat terkecil (least
quares method)
Metode Analisis Trend
6. Metode Semi Rata-rata
Membagi data menjadi 2 bagian
Menghitung rata-rata kelompok. Kelompok 1 (K1) dan kelompok 2 (K2)
Menghitung perubahan trend dengan rumus:
b =
(K2 β K1)
(tahun dasar K2 β tahun dasar K1)
Merumuskan persamaan trend Y = a + bX
7. Berikut adalah jumlah pelanggan PT. Telkom. Buatlah persamaan pelanggan
PT. Telkom dan hitunglah perkiraan pelanggan pada tahun 2007.
CONTOH METODE SEMI RATA-RATA
Tahun Pelanggan (jutaan)
2001 4,2
2002 5,0
2003 5,6
2004 6,1
2005 6,7
2006 7,2
8. CONTOH METODE SEMI RATA-RATA
Y Tahun dasar 2002 = 4,93 + 0,58 X
Y Tahun dasar 2005 = 6,67 + 0,58 X
b = (6,67 β 4,93)/2005-2002
b = 0,58
Tahun Pelanggan (jutaan) Rata-rata
Nilai X
Tahun dasar
2002
Nilai X Tahun
dasar 2005
2001 4,2 -1 -4
K1 2002 5,0 4,93 0 -3
2003 5,6 1 -2
2004 6,1 2 -1
K2 2005 6,7 6,67 3 0
2006 7,2 4 1
9. CONTOH METODE SEMI RATA-RATA (Data Ganjil)
Y Tahun dasar 2003 = 5,57 + 0,55 X
Y Tahun dasar 2005 = 6,67 + 0,55 X
b = (6,67 β 5,57)/2005-2003
b = 0,55
Tahun Pelanggan (jutaan) Rata-rata
Nilai X
Tahun dasar
2003
Nilai X Tahun
dasar 2005
2002 5,0 -1 -3
2003 5,6 5,57 0 -2
2004 6,1 1 -1
2004 6,1 1 -1
2005 6,7 6,67 2 0
2006 7,2 3 1
10. Menentukan garis trend yang mempunyai jumlah terkecil dari
kuadrat selisih data asli dengan data pada garis trendnya.
π = π + π
a = π a = π β ππ
b =
ππππ
ππ2 b =
π ππππβ ππ ππ
π ππ2 β( ππ2 )
untuk ππ = 0 untuk ππ β 0, π = 1,2,3, ππ π‘
Metode Kuadrat Terkecil
11. CONTOH METODE KUADRAT TERKECIL
Berikut adalah jumlah pelanggan PT. Telkom. Buatlah persamaan pelanggan
PT. Telkom dan hitunglah perkiraan pelanggan pada tahun 2007.
Tahun Pelanggan (jutaan)
2002 5,0
2003 5,6
2004 6,1
2005 6,7
2006 7,2
Tahun Pelanggan
(jutaan)
2001 4,2
2002 5,0
2003 5,6
2004 6,1
2005 6,7
2006 7,2
12. CONTOH METODE KUADRAT TERKECIL
Nilai a = 30,6/5=6,12
Nilai b =5,5/10=0,55
Jadi persamaan trend Yβ=6,12+0,55x
Tahun Pelanggan = Y X XY πΏπ
2002 5,0 -2 -10 4
2003 5,6 -1 -5,6 1
2004 6,1 0 0 0
2005 6,7 1 6,7 1
2006 7,2 2 14,4 4
Jumlah 30,6 5,5 10
13. CONTOH METODE KUADRAT TERKECIL
Nilai a = 34,8/6 = 5,80
Nilai b = 10,30/17,5 = 0,59
Jadi persamaan trend Yβ=5,80 + 0,59x
Tahun Pelanggan = Y X XY πΏπ
2001 4,2 -2,5 -10,5 6,25
2002 5,0 -1,5 -7,50 2,25
2003 5,6 -0,5 -2,80 0,25
2004 6,1 0,5 3,05 0,25
2005 6,7 1,5 10,05 2,25
2006 7,2 2,5 18,00 6,25
Jumlah 34,8 10,30 17,5