Pengertian dan Jenis Prediksi, Ramalan (Forecasting) dan Implementasi

Pengertian Prediksi, Ramalan (Forecasting) dan Contoh Implementasi
Pengertian Prediksi, Ramalan (Forecasting) dan Contoh Implementasi

ANALISIS DENGAN REGRESI LINIER CROSS SECTION

Cross section method atau casual method atau sebab akibat merupakan peramalan yang kita lakukan untuk mengukur peramalan dalam suatu periode dengan faktor yang mempengaruhinya bukan waktu.

Penggunaan rumusan yang kita gunakan untuk cross section sama dengan penerapan untuk metode time series, begitu puka dngan hasil pramalannya.

Jadi penjualan = f (x, x, x,…….)

X = harga, mutu pendapatan, promosi dll

Y = a + b x

Dimana x adalah variabel bukan waktu.

Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

ANALISIS DERET WAKTU DENGAN REGRESI LINIER

Ada 2 pendekatan untuk melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret waktu engan metode regresi sederhana, yaitu :

  1. Analisis deret waktu untuk regresi sederhana linier
  2. Analisis deret waktu untuk regresi sederhana yang non linier

Dalam analisis deret waktu yang linier adalah analisis pola hubungan yang dicari dengan satu variabel yang mempengaruhinya : waktu. Sedangkan analisis deret waktu yang non linier, merupakan analisis hubungan antara variabel yang dicari dengan hanya satu (1) yang mempengaruhinya, yaitu variabel waktu.

Untuk menjelaskan hubungan kedua metode ini kita gunakan notasi matematis seperti :

Y = F (x)

Dimana :

Y = Dependent variable (variabel yang dicari)

X = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)

Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut :

Y = a + b X………………..

Dimana a dan b adalah merupakan parameter (koefisien regresi) yang harus dicari. Untuk mencari nilai a dapat digunakan dengan menggunakan rumus :

(Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi)

Langkah selanjutnya adalah melakukanpengujian terhasil yang diperoleh dengan :

Pertama, uji Test Koefisien Penentu (R2), pengetesan ini untuk mengetahui tepat tidaknya varibel yang mempengaruhi besarnya penjualan yang diramalkan adalah waktu.

Kedua, Test Significance (T.Test) atau F test yaitu pengetesan untuk mengetahui apakah benar persamaan regresi itu adalah linier.

Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

ANALISA DERET WAKTU DENGAN REGRESI NON LINIER

            Analisa deret waktu dengan regresi non linier merupakan regresi bukan garis lurus. Notasi regresi sederhana dengan menggunakan regresi linier (garis lurus) dapat digunakan sebagai berikut :

Y =  a + b x + c x2

                Dimana :Y = Dependent variable (variabel yang dicari)

x = Independent variable (variabel yang mempengaruhinya)

a = b = c = parameter koefisien regresi

Formula umum yang digunakan sebagai berikut :

∑y        = n a + b ∑x   + c ∑x2

                                    ∑xy      = a ∑x  +  b ∑x2  +c ∑x3

                                    ∑xy      = a ∑ x2 +  b ∑x3 +c ∑x4

Sumber : Jenis-Jenis/Metode Forecasting atau Peramalan dalam Perencanaan Produksi

Sumber Kasmir, jakfar. Studi Kelayakan Bisnis. 2003. Jakarta : Prenada Media

Demikian ulasan dari kami tentang “Pengertian dan Jenis Prediksi, Ramalan (Forecasting) dan Contoh Implementasi“, semoga bermanfaat.

JANGAN LUPA IKUTI UPDATE BERITA INITU.ID DI Google News IKUTI JUGA SALURAN RESMI WHATSAPP INITU.ID SILAHKAN KLIK DISINI

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses