Dokumen tersebut membahas mengenai peramalan atau perkiraan yang merupakan suatu perkiraan produksi dengan menggunakan data masa lalu untuk merencanakan sumber daya. Ada beberapa metode peramalan yang dijelaskan seperti metode rata-rata bergerak, regresi, eksponensial dan musiman beserta contoh penerapannya. Metode peramalan dipilih berdasarkan pola data masa lalu untuk memperoleh hasil ramalan yang akan dig
Come on in to a great auction full of wonderful deals and one of a kind items!
Starts at 8pm EDT / 7pm CDT
Auction link: https://www.anymeeting.com/365-771-437
DocSpace – система управления электронными документами и рабочими процессами на платформе MS SharePoint 2013.
DocSpace относится к классу систем ECM (Управление корпоративным информационным контентом или Системы электронного документооборота) /BPM (Управление эффективностью бизнеса).
Задача системы - обеспечить качественный менеджмент по отношению к документации организации как полноценному ресурсу управления.
Коробочная версия DocSpace включает:
1. Все виды документов в соответствии с российскими стандартами:
• Входящие, исходящие документы и письма.
• Организационно-правовые документы.
• Распорядительные документы.
• Информационно-справочные документы.
• Служебные записки.
2. Полный цикл управления договорной деятельностью.
3. Заявки на оплату счетов.
4. Резолюции и поручения (индивидуальные и коллективные).
5. Контроль исполнения поручений и документов.
6. Архив нормативно-справочной информации.
DocSpace объединяет преимущества коробочной системы, где уже есть вся необходимая функциональность (шаблоны документов и сценарии работы) и преимущества платформы SharePoint, обеспечивая:
1. Централизованное хранилище электронных документов.
2. Удобную повседневную работу пользователей (личные рабочие места и индивидуальное представление информации).
3. Доступ через популярные web-браузеры и работу с планшета iPad.
4. Высокий уровень безопасности данных (разграничение прав пользователей, возможность применения жестких сценариев обработки документов, защита конфиденциальных данных).
5. Движение документов (workflow) c учетом специфики работы отдельного предприятия. Наличие гибких и жестких маршрутов. Легкое создание новых маршрутов.
6.
СЭД/ECM-система DocSpace - основа для принятия управленческих решенийTaisia Lebedenko
Где искать основу для взвешенных и хладнокровных управленческих решений? Конечно, в СЭД/ECM-системе DocSpace на SharePoint. Приведены примеры из реальных проектов: сокращаем издержки, оптимизируем процессы и повышаем производительность, сохраняем действующих и привлекаем новых клиентов.
Come on in to a great auction full of wonderful deals and one of a kind items!
Starts at 8pm EDT / 7pm CDT
Auction link: https://www.anymeeting.com/365-771-437
DocSpace – система управления электронными документами и рабочими процессами на платформе MS SharePoint 2013.
DocSpace относится к классу систем ECM (Управление корпоративным информационным контентом или Системы электронного документооборота) /BPM (Управление эффективностью бизнеса).
Задача системы - обеспечить качественный менеджмент по отношению к документации организации как полноценному ресурсу управления.
Коробочная версия DocSpace включает:
1. Все виды документов в соответствии с российскими стандартами:
• Входящие, исходящие документы и письма.
• Организационно-правовые документы.
• Распорядительные документы.
• Информационно-справочные документы.
• Служебные записки.
2. Полный цикл управления договорной деятельностью.
3. Заявки на оплату счетов.
4. Резолюции и поручения (индивидуальные и коллективные).
5. Контроль исполнения поручений и документов.
6. Архив нормативно-справочной информации.
DocSpace объединяет преимущества коробочной системы, где уже есть вся необходимая функциональность (шаблоны документов и сценарии работы) и преимущества платформы SharePoint, обеспечивая:
1. Централизованное хранилище электронных документов.
2. Удобную повседневную работу пользователей (личные рабочие места и индивидуальное представление информации).
3. Доступ через популярные web-браузеры и работу с планшета iPad.
4. Высокий уровень безопасности данных (разграничение прав пользователей, возможность применения жестких сценариев обработки документов, защита конфиденциальных данных).
5. Движение документов (workflow) c учетом специфики работы отдельного предприятия. Наличие гибких и жестких маршрутов. Легкое создание новых маршрутов.
6.
СЭД/ECM-система DocSpace - основа для принятия управленческих решенийTaisia Lebedenko
Где искать основу для взвешенных и хладнокровных управленческих решений? Конечно, в СЭД/ECM-системе DocSpace на SharePoint. Приведены примеры из реальных проектов: сокращаем издержки, оптимизируем процессы и повышаем производительность, сохраняем действующих и привлекаем новых клиентов.
Pada tahun 1733, Abraham de Moivre menemukan persamaan matematika untuk kurva
normal yang menjadi dasar dalam banyak teori statistik induktif. Abraham inilah yang
pertama kali memperkenalkan distribusi normal. Distribusi normal sering disebut juga dengan
distribusi Gauss, karena dipopulerkan oleh Carl Fredreich Gauss. Inilah distribusi peluang
kontinu yang terpenting dan paling banyak digunakan. Kurva dari disribusi normal berbentuk
setangkup seperti lonceng, dengan kurvanya sering disebut kurva normal atau kurva topi
orang Meksiko (Mexican hat), karena mirip dengan sombrero yang merupakan topi orang
Meksiko.
Pemodelan long short term memory untuk prkiraan penjualan berdasar basis data penjualan retail pda kontrol persediaan
oleh : Chamiyanti Nurkentjana aju
pengetahuan dasar tentang peramalan produksi dengan beberapa metode peramalan.serta perencanaan produksi berdasarkan hasil peramalan.serta pengawasan dan perencanaan persediaan dengan beberapa metode.
ANALISIS PENGARUH INDUSTRI BATU BARA TERHADAP PENCEMARAN UDARA.pdfnarayafiryal8
Industri batu bara telah menjadi salah satu penyumbang utama pencemaran udara global. Proses ekstraksi batu bara, baik melalui penambangan terbuka maupun penambangan bawah tanah, menghasilkan debu dan gas beracun yang dilepaskan ke atmosfer. Gas-gas tersebut termasuk sulfur dioksida (SO2), nitrogen oksida (NOx), dan partikel-partikel halus (PM2.5) yang berbahaya bagi kesehatan manusia dan lingkungan. Selain itu, pembakaran batu bara di pembangkit listrik dan industri menyebabkan emisi karbon dioksida (CO2), yang merupakan penyebab utama perubahan iklim global dan pemanasan global.
Pencemaran udara yang disebabkan oleh industri batu bara juga memiliki dampak lokal yang signifikan. Di sekitar area penambangan, debu batu bara yang dihasilkan dapat mengganggu kesehatan masyarakat dan ekosistem lokal. Paparan terus-menerus terhadap debu batu bara dapat menyebabkan masalah pernapasan seperti asma dan bronkitis, serta berkontribusi pada penyakit paru-paru yang lebih serius. Selain itu, hujan asam yang disebabkan oleh emisi sulfur dioksida dapat merusak tanaman, air tanah, dan ekosistem sungai, mengancam keberlanjutan lingkungan di sekitar lokasi industri batu bara.
5. II. FORCASTING ( PERAMALAN )
1. PERAMALAN -- Suatu perkiraan jumlah produksi
untuk merencanakan segala sumber Daya yang
digunakan dalam menyiapkan produk dengan
menggunakan DATA-DATA masa lalu.
2. DATA --- Sesuatu yang pernah terjadi dan dapat
dipertanggung jawabkan.
3. JENIS- JENIS DATA :
- Kualitatif
- Kuantitatif.
6. 3. SIFAT-SIFAT :
- Data Primer
- Data sekunder
4. MACAM-MACAM METODE PERAMALAN.
- Past Data
- Metode Moving Average
- Metode Regresi
- Metode Exponential Smooting
- Metode Musiman.
5. Pedoman pemakaian Metode Peramalan
Peramalan atau perkiraan merupakan sesuatu yang tidak
pasti namun dapat digunakan dalam suatu perencanaan Jumlah
Produksi dengan mengambil RESIKO yang terke cil.
Pemakaian Metode Peramalan smuanya dalam hasil yang
tidak pasti tetapi perlu Pedoman untuk menentukan Metode
yang sesuai Pola Data-data Masa lalu dan dalam pengambilan
keputusan untuk mengambil hasil ramalan sebagai dasar
perencanaan perlu Uji Tracking Signal
7. A. LANGKA-LANGKA PENERAPAN METODE PERAMALAN
1. Identifikasi Pola Historis dari Data Aktual
2. Menentukan Model Peramalan sesuai Pola Data
3. Melakukan Analisis data dengan M. Peramalan
4. Menganalisis hasil Peramalan Berdasarkan MAD
• ( Mean Absolute Deviation) Terkecil.
• 5. Menganalisis Keandalan Hasil Peramalan dengan
peta Kontrol Tracking Signal.
B. POLA DATA DERET WAKTU.
1. Pola Data Constant Level.
2. Pola Data Lenear trend.
3. Pola Exponential trend.
3. Pola data Musiman
8. D. Rumus Tracking Signals.
Periode
(1)
Forcast
(2)
Data
Aktual
(3)
Error
(4)=(3)-
(2)
Kumula
tif
(5)
=Komul
atif dari
(4)
Absolut
Error
(6) =
Absolut
dari (4)
Komula
tif
Absolut
Error
(7)=
Komula
tif dari
(6)
MAD
(8) =
(7) / (1)
Trackin
g Signal
(9) =
(5) / (8)
9. 6. APLIKASI METODE PERAMALAN
a. Metode Past Data -- jika data masa lalu hanya 1.
b. Metode Moving Average- Rata-Rata Bergerak
Rumus Peramalan :
Ft = X1 + X2 + ...... + Xt
t
10. 2. : Metode Regresi.
a. Betuk Pola Data LINEAR
Y ‘ = a.n + b.x Y’ = a.n + b.X + c X² + d X3
11. Aplikasi Metode Regresi Linear
Data-data Penjualan Masalah Lalu ( Data Aktual
Periode Data Aktual
( Unit )
1. 2.050
2. 2.450
3. 5.500
4. 4.960
5. 6.560
6. 7.580
7. 8.300
13. b. Rumus Exponential Smoothing
Tunggal
Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)
Ket :
Ft : Nilai ramalan untuk periode waktu ke t
Ft-1 : Nilai ramalan untuk 1 periode yang lalu
At-1 : Nilai Aktual untuk 1 periode yang lalu
α : konstanta Pemulasan (0 < α > 1 )atau 0,1 sd 0,9
MAD = ∑ ( absolut dari penyimpangan peramalan)
n
14. c. Rumus Exponential Ganda
F’t = α Ft + (1- α )F’t -1
Ket :
F’t : Nilai ramalan exp.ganda periode t
F’t-1 : Nilai ramalan untuk 1 periode yang lalu
Ft : Nilai ramalan tunggal pada periode t
α : konstanta Pemulasan (0< α >1)atau 0,1 sd 0,9
MAD = ∑ ( absolut dari penyimpangan peramalan)
n
15. Periode Data Aktual
( Unit )
1. 18.050
2. 20450
3. 25.500
4. 36.560
5. 40.560
6. 45.580
7. 48.000
Periode Data Aktual
( Unit )
1. 20.050
2. 25.450
3. 22.500
4. 18.500
5. 20.560
6. 35.580
7. 48.000
8. 30.650
9. 36.750
16. a. Pola data cenderung sama pada waktu yang
sama di periode yang lain.
Periode I Periode II
17. Tentukan Indeks Musiman.
Indeks Musim = Rata-rata penjualan dari 2 periode pd waktu sama
Rata-rata penjualan setiap waktu dari 2 periode
Analisis garis kecenderungan
Ramalkan sesuai kecenderungan pola data.
18. Data-data 2 Periode :
Bulan Periode I Periode II
1. 8.000 12.000
2. 7.500 11.000
3. 8.200 12.500
4. 9.000 13.000
5. 13.500 17.400
6. 11.000 15.400
7. 10.000 13.750
8. 9.500 10.500
9. 8.000 11.500
10. 9.850 10.000
11. 7.500 10.500
12. 8.600 11.000
19. TABEL I :PENENTUAN INDEX MUSIM:
TABEL II : PERHITUNGAN ANALISIS GARIS KECENDERUN
TABEL III :PERAMALAN SESUAI POLA DATA
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Satuan
Periode
Data
periode
I
Data
periode
II
Rata2 Permintaan
(1)+(2) /2
Rata2
Permintaan
/bulan
∑(3) /jml
bln
Indek
Musim
(4)/(5)
(1) (2) (3) (4) (5)
Periode Wkt
I dan II
Indeks Waktu
(t)
Data Aktual
(A)
t. A
(2) X (3)
2
(t)
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Periode
Wkt
II
Indeks
Waktu (t)
Data
Aktual
(A)
Indek
Musim
Nilai Ramalan
sesuai model
Nilai Ramalan
setelah dikoreksi
Indeks Musim