Exponential Smoothing Method

Top PDF Exponential Smoothing Method:

H-WEMA: A New Approach of Double Exponential Smoothing Method

H-WEMA: A New Approach of Double Exponential Smoothing Method

A popular smoothing technique commonly used in time series analysis is double exponential smoothing. Basically, it’s an improvement of simple exponential smoothing which does the exponential filter process twice. Many researchers had developed the technique, hence Brown’s double exponential smoothing and Holt’s double exponential smoothing. Here, we introduce a new approach of double exponential smoothing, called H-WEMA, which combines the calculation of weighting factor in weighted moving average with Holt’s double exponential smoothing method. The proposed method will then be tested on Jakarta Stock Exchange (JKSE) composite index data. The accuracy and robustness level of the proposed method will then be examined by using mean square error and mean absolute percentage error criteria, and be compared to other conventional methods.
Baca lebih lanjut

6 Baca lebih lajut

MENENTUKAN PERSEDIAAN OPTIMUM MATERIAL COLD ROLLED BERDASARKAN PERAMALAN KEBUTUHAN PRODUKSI.

MENENTUKAN PERSEDIAAN OPTIMUM MATERIAL COLD ROLLED BERDASARKAN PERAMALAN KEBUTUHAN PRODUKSI.

The results of Cold Rolled material requirement forecast in 2012 by using the Double Exponential Smoothing Method Holt is 5136.9743 tons and optimum inventory by using EOQ models is [r]

2 Baca lebih lajut

Peramalan Indeks Harga Saham dengan Pendekatan Exponential Smoothing Model

Peramalan Indeks Harga Saham dengan Pendekatan Exponential Smoothing Model

The analysis showed the sectoral share price index of each sector for the long term is still fluctuating. Based on the analysis chart does not indicate there is a certain trend, either up or down tendency continually. Although since mid-2015 there were a downward trend, but in general for the October 2015 start a correction. Based on the analysis of these trends, the moving average forecasting method is not appropriate to do, given there was no sign of the trend along the period. Thus the exponential smoothing method is best applied in forecasting the stock price index. Of the several methods of forecasting is in exponential smoothing, Holt-Winters method multiplictive with three parameters is the best compared to the double method with one parameter and Holt-Winters no seasonal with two parameters. Selection is done by choosing the method of value Means Square Error (MSE), the smallest.
Baca lebih lanjut

22 Baca lebih lajut

Oleh : Jonnius dan Auzar Ali Dosen Fakultas Syariah dan Ilmu Hukum UIN Suska Riau Abstract - Analisis Forecasting Penjualan Produk Perusahaan

Oleh : Jonnius dan Auzar Ali Dosen Fakultas Syariah dan Ilmu Hukum UIN Suska Riau Abstract - Analisis Forecasting Penjualan Produk Perusahaan

Forecasting for a company is an important thing to do in order to estimate the demand for marketed products as well as the estimated amount of supplies needed for the coming period. In doing forecasting needs to consider appropriate methods to obtain maximum results. Not all methods are appropriate to be used for forecasting sales of various products. One of the method that can be used is the exponential smoothing method, as was done in forecasting sales of commercial vehicles on the PT. Suka Fajar Ltd Bangkinang. Sales forecasting methods can be selected for commercial car type T120 SS PU is the double exponential smoothing method, whereas for PU type L300 and FE 74 can use a triple exponential smoothing method. These two methods are selected following the shape of the trend of the past sales data for each type of product.
Baca lebih lanjut

10 Baca lebih lajut

Grey Exponential Smoothing for Forecasting Indonesian Income Tax

Grey Exponential Smoothing for Forecasting Indonesian Income Tax

Income tax is one of Indonesian financing sources to fund its expenditure. It is used to defray national development for improving public welfare. Therefore, the government sets the target for tax revenue so that it can be managed effectively. Predicting the target would help the government to thoroughly prepare the tax management. Because of either trend or seasonal pattern on its data, the basic method commonly used is holt-winter exponential smoothing. However, due to various schedule of tax payment, data have random shock. We employed grey method which was applied on exponential smoothing to reduce this random, hence we have smoothed data. In optimizing the parameters of the exponential smoothing, we used levenberg-marquardt algorithm. The result shows us that grey-holt exponential smoothing method is not always outperforming basic holt-winter exponential smoothing for forecasting Indonesian income tax.
Baca lebih lanjut

11 Baca lebih lajut

Pembuatan Sistem Peramalan Penjualan Dengan Metode Weighted Moving Average dan Double Exponential Smoothing Pada UD Y | Baktiar | Jurnal Infra 2699 5010 1 SM

Pembuatan Sistem Peramalan Penjualan Dengan Metode Weighted Moving Average dan Double Exponential Smoothing Pada UD Y | Baktiar | Jurnal Infra 2699 5010 1 SM

UD Y is a small business, that provides distribution of water pumps and the spareparts (capacitor, seal, fan) as well as manufacturing the accessories (valves, pvc tees and tanks). UD Y as a commercial industry, finds it hard to forecast the right amount of materials needed to produce their products. For that reason, for this thesis will be made a Sales Forecasting using the Weighted Moving Average and Double Exponential Smoothing methods to help UD Y to forecast the right amount of products that will be bought every month.
Baca lebih lanjut

5 Baca lebih lajut

Peramalan Tingkat Produksi Tanaman Pangan dan Tanaman Perkebunan Rakyat Kabupaten Bulukumba menggunakan Metode Exponential Smoothing - Repositori UIN Alauddin Makassar

Peramalan Tingkat Produksi Tanaman Pangan dan Tanaman Perkebunan Rakyat Kabupaten Bulukumba menggunakan Metode Exponential Smoothing - Repositori UIN Alauddin Makassar

Selanjutnya dilakukan peramalan untuk produksi tanaman perkebunan perkebunan rakyat Kabupaten Bulukumba. Adapun model peramalan produksi tanaman perkebuna adalah . Pada peramalan produksi tanaman perkebunan dapat diketahui parameter yang digunakan dengan menggunakan teknik optimasi yaitu menggunakan parameter , dengan nilai parameter tersebut akan digunakan untuk melakukan pemulusan data sekaligus melakukan peramalan dengan metode single exponential smoothing pada data produksi tanaman perkebunan Tahun 1996 sampai 2017. Setelah melakukan parameter optimum dapat dilihat hasil pemulusan data produksi tanaman perkebunan, yaitu pola data sebenarnya (warna hitam) dengan pola data pemulusan produksi tanaman pangan (warna merah) bahwa data sudah baik dalam mengimbangi pola data aktual serta pemilihan parameter alpha dengan rentang 0 sampai 1 yang bisa menghasilkan nilai MSE, MAE, dan MAPE yang paling minimum.
Baca lebih lanjut

95 Baca lebih lajut

ANALISIS PERBANDINGAN METODE REGRESI LINIER DAN EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PARAMETER TINGKAT ERROR

ANALISIS PERBANDINGAN METODE REGRESI LINIER DAN EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PARAMETER TINGKAT ERROR

ditentukan mendekati 1; 0.9 ≤ α ≤ 1, sebaliknya apabila karakteristiknya memiliki tendensi stabil, maka nilai konstanta pemulusan (α ) dapat ditentukan mendekati 0; 0< α≤ 0.1. Metode Exponential smoothing memiliki banyak varian dalam hierarki pemulusan dan formulasi dari parameternya. Metode Brown adalah jenis Exponential smoothing yang menggunakan dua kali pemulusan dan satu parameter (double exponential smoothing single parameter), dimana persamaan dari peramalan metode ini dapat dilihat pada persamaan (4).
Baca lebih lanjut

9 Baca lebih lajut

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pemodelan Sistem Peramalan Produksi Tanaman Pangan Menggunakan Exponential Smoothing (Studi Kasus : Kabupaten Boyolali) T1 672008609 BAB II

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pemodelan Sistem Peramalan Produksi Tanaman Pangan Menggunakan Exponential Smoothing (Studi Kasus : Kabupaten Boyolali) T1 672008609 BAB II

Metode exponential smoothing menggunakan data masa lalu untuk memprediksi nilai sebuah variabel dengan memberi bobot atau faktor pengali yang berbeda-beda. Besarnya bobot berubah secara eksponensial, semakin kecil untuk data yang semakin usang (Makridakis, 1999). Dalam analisa exponential smoothing ini ada tiga kategori atau metode yang berbeda yaitu single exponential smoothing, double exponential smoothing, dan triple exponential smoothing (Santoso, 2009). Berikut akan dijelaskan karakteristik masing-masing metode dan persamaan yang digunakan dalam penghitungan tiap metode.
Baca lebih lanjut

16 Baca lebih lajut

APLIKASI PREDIKSI KEBUTUHAN PERSEDIAAN OBAT PADA INSTALASI FARMASI RUMAH SAKIT DKT JEMBER MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

APLIKASI PREDIKSI KEBUTUHAN PERSEDIAAN OBAT PADA INSTALASI FARMASI RUMAH SAKIT DKT JEMBER MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING

Dalam penelitian yang dilakukan, penulis menggunakan jenis penelitian kualitatif dan kuantitatif. Untuk metode kualitatif dalam penelitian ini meliputi tahapan penemuan masalah yang diteliti kemudian mengkaji studi literatur yang berkaitan dengan cara untuk menyelesaikan masalah yang ada dan wawancara kepada pihak-pihak terkait yaitu wawancara kepada kepala instalasi farmasi rumah sakit DKT Jember. Untuk metode kuantitatif dalam penelitian ini yaitu pada tahapan mengolah data yang telah didapatkan dalam tahapan wawancara kepada kepala instalasi farmasi rumah sakit DKT Jember. Data pengeluaran obat selama dua tahun kebelakang dihitung menggunakan metode sistem peramalan (aplikasi prediksi) Double Exponential Smoothing sehingga data mentah berupa data pengeluaran obat diolah menjadi prediksi kebutuhan persediaan obat untuk tahun berikutnya.
Baca lebih lanjut

194 Baca lebih lajut

Analisis dan Eksplorasi Data Praktikum 2

Analisis dan Eksplorasi Data Praktikum 2

Triple Exponential Smoothing Triple Exponential Smoothing atau Holt-Winter Method merupakan metode peramalan berdasarkan data historis berpola trend dan musiman dengan menggunakan bobo[r]

35 Baca lebih lajut

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PRODUKSI TANAMAN PANGAN

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN PRODUKSI TANAMAN PANGAN

Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan oleh penulis pada penerapan metode Double Exponential Smoothing Holt pada peramalan jumlah produksi tanaman pangan studi kasus Badan Ketahanan Pangan Provinsi Jawa Timur dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Sistem peramalan ini dapat digunakan untuk

6 Baca lebih lajut

Sistem Peramalan Harga Emas Antam Menggunakan Double Exponential Smoothing

Sistem Peramalan Harga Emas Antam Menggunakan Double Exponential Smoothing

Dari hasil analisa dan pengujian diperoleh kesimpulan (1) Pola historis harga emas Antam memiliki trend dengan kecenderungan menurun sehingga digunakan metode peralaman Double Exponential Smoothing. (2) Dari hasil pengujian diperoleh nilai kesalahan peramalan 12,66% atau memiliki keakuratan peramalan 87,34%. (3) Pengujian dengan Tracking Signal menunjukkan 60 dari 78 data berada diluar batas-batas pengendalian.Isi kesimpulan merupakan jawaban dari tujuan penelitian bukan rangkuman hasil penelitian. Kesimpulan dan saran dibuat secara singkat, jelas, dan padat didasarkan pada hasil penelitian. Kesimpulan dan Saran berupa paragraf. Perlu dipilih atau dikembangkan metode peramalan selain Double Exponential Smoothing untuk meramalkan harga emas Antam sehingga nilai Tracking Signal dalam setiap data ramalan berada dalam batas-baas pengendalian.
Baca lebih lanjut

9 Baca lebih lajut

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK ESTIMASI HASIL PENJUALAN.

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK ESTIMASI HASIL PENJUALAN.

Walaupun nilai-nilai yang dihasilkan dalam estimasi ini tidak 100% benar-benar akurat, namun tujuan estimasi (planning) adalah agar meminimalkan kesalahanya sekecil mungkin. Dengan mengetahui nilai penjualan pada periode tertentu,diharapkan dapat membantu pihak management untuk mengambil keputusan dalam menentukan jumlah penjualan suku cadang dengan metode Double Exponential Smoothing.

89 Baca lebih lajut

Perencanaan Produksi Yarn Divisi Spinning 2 PT ABC

Perencanaan Produksi Yarn Divisi Spinning 2 PT ABC

PT ABC merupakan sebuah perusahaan yang bergerak di bidang manufaktur tekstil. Dalam menjalankan produksinya, bagian produksi dibagi menjadi tiga divisi besar yakni divisi spinning, divisi weaving, dan divisi denim. Proses produksi yarn atau benang dilakukan di divisi spinning. Pada pengamatan yang dilakukan di divisi spinning 2, terdapat beberapa permasalahan pada lantai produksi, diantaranya adalah kekosongan pada bagian raw material dan material packaging yang menyebabkan produksi terhambat. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat perencanaan produksi di divisi spinning 2 berdasarkan data historis yang ada. Didapatkan hasil bahwa metode peramalan demand yang tepat bagi divisi spinning 2 adalah double exponential smoothing, serta kebutuhan kardus di periode yang akan datang setiap minggunya sebanyak 3235 unit.
Baca lebih lanjut

7 Baca lebih lajut

S KOM 1104729 Chapter1

S KOM 1104729 Chapter1

Penulis mencoba membangun sebuah sistem peramalan inventory dengan menggunakan metode double exponential smoothing untuk meramalkan permintaan pasar dan metode metode economic order quantity (EOQ) untuk analisis pengendalian persediaan.

7 Baca lebih lajut

ANALISA PREDIKSI PENYEWAAN ALAT TRANSPORTASI MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT SEDONA HOLIDAYS MEDAN) | Situmorang | JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) 1 PB

ANALISA PREDIKSI PENYEWAAN ALAT TRANSPORTASI MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS : PT SEDONA HOLIDAYS MEDAN) | Situmorang | JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) 1 PB

Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Setiap data diberibobot, data yang lebih baru diberi bobot yang lebih besar. Hasil dari proses peramalan ini adalah prediksi dari penyewaan alat transportasi jenis mobil apa yang akan dibenahi sesuai dengan inputan parameter yang akan dimasukkan. Parameter disini adalah data dari periode-periode sebelumnya yang digunakan untuk mencari sebuah peramalan dan nilai ketetapan dari proses Single Exponential Smoothing .
Baca lebih lanjut

6 Baca lebih lajut

The Implementation Of Exponential Smoothing Technique In Forecasting Demands For SMI.

The Implementation Of Exponential Smoothing Technique In Forecasting Demands For SMI.

In this case, the researches cover both of the external and internal customer‘s demands. The method of forecasting used to predict the demands from customer in this research is exponential smoothing. For evaluating the performance of forecasting system, the mean absolute percentage error was used to evaluate. The error shows how accurate the result compares to actual previous demands. Specifically, the input data in this research covers for at least previously 5 year. The data are than forecast using the exponential smoothing. The forecasting software is developed using enter Microsoft Office Excel or Visual Basics.
Baca lebih lanjut

24 Baca lebih lajut

PEMETAAN SOSIAL SEBARAN KRIMINALITAS DI KOTA SAMARINDA BERBASIS SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

PEMETAAN SOSIAL SEBARAN KRIMINALITAS DI KOTA SAMARINDA BERBASIS SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

Sistem informasi geografis pemetaan kriminalitas ini adalah peramalan Single Exponential Smoothing yaitu pengolahan data kriminal dari pihak kepolisian per bulan yang telah dimasukkan ke dalam sebuah rumus peramalan dengan menghitung secara deret laporan kriminal pada setiap wilayah Samarinda sehingga dapat diramalkan jumlah laporan kriminal di bulan berikutnya.

7 Baca lebih lajut

SATRIA BAGUS PURBAYA F3208153

SATRIA BAGUS PURBAYA F3208153

Data penjualan yang dianalisis adalah data bulan Januari 2011 sampai Maret 2012. Dari hasil perhitungan, dapat disimpulkan bahwa metode yang paling tepat diterapkan pada CV. Gita Kencana adalah metode Single Exponential smoothing α = 0,9. Karena metode Single Exponential smoothing α = 0,9 memilki tingkat kesalahan lebih rendah dibandingkan dengan metode lainnya, adapun tingkat kesalahan peramalan MAD sebesar 145.168 dan MSE sebesar 25.467.925.516 dengan hasil peramalan untuk bulan April 2012 sebesar 237.376 .
Baca lebih lanjut

69 Baca lebih lajut

Show all 7956 documents...