Triple Exponential Smoothing (Winter)

Top PDF Triple Exponential Smoothing (Winter):

PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN GUNA MENENTUKAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU PUPUK MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING

PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN GUNA MENENTUKAN KEBUTUHAN BAHAN BAKU PUPUK MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING

Berdasarkan hasil peramalan penjualan dengan mengimplementasi metode Triple Exponential Smoothing mendapat rata-rata hasil akurasi yang bagus untuk pupuk subsidi dan hasil yang kurang bagus untuk pupuk non subsidi. Dengan begitu untuk penelitian lebih lanjut disarankan untuk meramalkan penjualan pupuk non subsidi dengan menggunakan metode peramalan yang lain dan menggunakan data time series harian atau tahunan agar bisa dilihat struktur pola datanya yang lebih teratur dibandingkan dengan time series bulanan sehingga diharapkan mendapat hasil peramalan yang lebih bagus.
Baca lebih lanjut

8 Baca lebih lajut

T1  Abstract Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Model Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Prediksi Tingkat Kemiskinan Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing : Brown’s OneParameter Quadratic (Studi Kasus : Jawa Tengah)

T1 Abstract Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Model Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Prediksi Tingkat Kemiskinan Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing : Brown’s OneParameter Quadratic (Studi Kasus : Jawa Tengah)

Poverty is a quite a complex problem in Central Java. Each year, the poverty rate continues to decline but the decline can be quite slow. At the end of the “Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah”, which will end in 2018, Central Java has a poverty reduction target of 6.84%, which means 1,36% per year, but until today the achievement of poverty reduction was below 1%. This study conducted to predict the poverty index numbers using the Triple Exponential Smoothing: Brown's One – Parameter Quadratic. This study will also map the poverty rate in Central Java, data using Poverty Gap Index (P1), Poverty Severity Index (P2) and Head Count Index (P0), both the actual data and prediction data by using Geographic Information System (GIS) to visualize them into thematic maps of Central Java.
Baca lebih lanjut

1 Baca lebih lajut

T1  Abstract Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Model Spasial Deteksi Dini Daerah Rawan Longsor Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing Berbasis Mobile: Studi Kasus Jawa Tengah

T1 Abstract Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Model Spasial Deteksi Dini Daerah Rawan Longsor Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing Berbasis Mobile: Studi Kasus Jawa Tengah

Disasters are classic problems which will continuously be the point of the problem without knowing the time, and one of them is landslide. Landslides are one of the most deadly natural disasters in Indonesia than the other, and annually can increa se up to five fold. Central Java is one of the areas in Indonesia that are prone to landslides, so that it is necessary to have natural disaster countermeasures for the local people, but until now it has not been up to overcome, and the main problem is the immaturity of space / area arrangement and the absence of initial anticipation of disaster because of the slow information conveyed to the local people. Therefore, in order to maximize the countermeasure, we propose the making of spatial model of early detection of areas prone to landslides. This model will be made based on mobile and for its early detection will use triple exponential smoothing. Triple Exponential Smoothing is forecast method proposed by Brown, using a quadratic equation. This model is expected to be used not only by the government, but also by the entire people of Central Java.
Baca lebih lanjut

1 Baca lebih lajut

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Forecasting Serangan Jaringan Komputer dengan Triple Exponential Smoothing

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Forecasting Serangan Jaringan Komputer dengan Triple Exponential Smoothing

Warnet Laboratorium RX FTI UKSW mempunyai sistem firewall yang bekerja menangkal serangan- serangan yang akan masuk ke jaringan tetapi tidak terdapat perangkat IDS(Intrusion Detection systems) . Apabila terdapat banyaknya rule pada firewa ll akan berakibat terlalu beratnya kinerja firewall sehingga akan berpangaruh pada traffic bandwidth yang melewati firewall tersebut . Maka dirumuskan masalah yaitu bagaimana agar firewa ll dapat bekerja dengan baik dan tidak mengganggu traffic bandwidth menuju client dengan cara management rule . Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun suatu sistem yang dapat memprediksi serangan jaringan yang akan datang dan memperingan kinerja firewall sehingga tidak mengganggu akses internet pada Warnet Laboratorium RX FTI UKSW. Penelitian ini menggunakan metode Triple Exponential Smoothing untuk melakukan peramalan serangan jaringan dalam periode ke depan. Perancangan sistem menggunakan IDS SNORT untuk mendeteksi serangan jaringan kemudian ditampilkan ke dalam web base yang dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan database MYSQL. Hasil dari penelitian ini adalah output data peramalan serangan jaringan yang berupa angka
Baca lebih lanjut

1 Baca lebih lajut

S IKOR 1100252 Table of content

S IKOR 1100252 Table of content

Ida Parida, 2016 MENGUKUR EFEKTIFITAS METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER DALAM SISTEM PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG DENGAN OPTIMALISASI NILAI ALPHA, BETA DAN GAMMA Universitas[r]

7 Baca lebih lajut

S IKOR 1100252 Bibliography

S IKOR 1100252 Bibliography

82 Ida Parida, 2016 MENGUKUR EFEKTIFITAS METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER DALAM SISTEM PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG DENGAN OPTIMALISASI NILAI ALPHA, BETA DAN GAMMA Univers[r]

4 Baca lebih lajut

S IKOR 1100252 Chapter5

S IKOR 1100252 Chapter5

2. Metode Triple Exponential Smoothing (Winter) cukup efektif dalam melakukan peramalan terhadap data jumlah penumpang kereta api jarak jauh yang terdapat di PT. KAI (Persero) DAOP II Bandung. Hal tersebut bisa dilihat dari hasil MAPE yang dihasilkan dari perbandingan data aktual dengan data hasil ramalan jumlah penumpang untuk tahun 2015 yang kurang dari 50% bahkan masih dibawah 30%, yaitu MAPE untuk hasil ramalan jumlah penumpang Argo Wilis adalah 13.07% (baik), untuk Turangga adalah 29.87% (cukup baik), untuk Mutiara Selatan adalah 15.44% (baik), untuk Pasundan adalah 9.14% (sangat baik) dan Kahuripan adalah 11.53% (baik).
Baca lebih lanjut

2 Baca lebih lajut

S IKOR 1100252 Chapter3

S IKOR 1100252 Chapter3

34 Ida Parida, 2016 MENGUKUR EFEKTIFITAS METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING WINTER DALAM SISTEM PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG DENGAN OPTIMALISASI NILAI ALPHA, BETA DAN GAMMA Univers[r]

5 Baca lebih lajut

S IKOR 1100252 Abstract

S IKOR 1100252 Abstract

In the business world, the techniques of forecasting is widely used for a process of planning and decision-making. A good forecasting can support a company to determine the decision or action what to do next. Triple Exponential Smoothing (Winter) is one of the widely used forecasting methods because the calculations are easy and inexpensive cost. Nevertheless not all data can be foreseen well when using that method. One of the constraints in the use of Winter methods is difficult to determine the optimum values of alpha, beta and gamma in order to generate the value of the smallest MAPE. Therefore researchers conducting research on the effectiveness of the methods Winter in predicting the number of railway passengers with optimize the value of alpha, beta and gamma by using a brute force algorithm. Researchers use R & D ADDIE version which consists of five phase there are analysis, design development, implementation and evaluation. Based on the results of research that has been done to the data the number of railway passengers in DAOP II Bandung, each forecasting results for each type number of railway passengers has a value error of less than 30% then the Triple Exponential Smoothing (Winter) method can be said to be quite effective in predicting the number of passengers.
Baca lebih lanjut

2 Baca lebih lajut

S IKOR 1100252 Chapter1

S IKOR 1100252 Chapter1

Bagian ini menjelaskan mengenai analisis data jumlah penumpang Kereta Api di DAOP II Bandung, hasil peramalan jumlah penumpang Kereta Api dengan menggunakan metode Triple Exponential Smoothing (Winter) dan proses rancang bangun sistem peramalan jumlah penumpang kereta api dengan menggunakan model pengembangan perangkat lunak sekuensial linier. Selain itu pada bagian ini juga menjelaskan mengenai hasil nilai kesalahan terbesar dan terkecil yang dihasilkan oleh metode Winter dalam meramalkan jumlah penumpang kereta api, yaitu nilai kesalahan terkecil dimiliki oleh hasil peramalan jumlah penumpang kereta api Pasundan dengan nilai kesalahan 9.14% sedangkan untuk nilai kesalahan terbesar dimiliki oleh hasil peramalan jumlah penumpang kereta api Turangga dengan nilai kesalahan 29.87%.
Baca lebih lanjut

10 Baca lebih lajut

S IKOR 1100252 Title

S IKOR 1100252 Title

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi dengan judul “ Mengukur Efektifitas Metode Triple Exponential Smoothing (Winter) dalam Sistem Peramalan Jumlah Penumpang dengan Optimalisasi Nilai Alpha, Beta dan Gamma ” ini beserta seluruh isinya adalah benar-benar karya sendiri. Saya tidak melakukan penjiplakan atau pengutipan dengan cara-cara yang tidak sesuai dengan etika ilmu yang berlaku dalam masyarakat keilmuan. Atas pernyataan ini, saya siap menanggung resiko/sanksi apabila di kemudian hari ditemukan adanya pelanggaran etika keilmuan atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya ini.
Baca lebih lanjut

5 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

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

T1 672012705 Full text

T1 672012705 Full text

Berdasarkan hasil analisis dan peramalan Debit Air PLTA Jelok dengan metode Triple Exponential Smoothing yang sudah dilakukan, didapatkan kesimpulan bahwa metode yang digunakan dapat merepresentasikan informasi dinamika dan fluktuasi debit air yang digunakan oleh PLTA Jelok dalam bentuk grafik runtun waktu yang didalamnya memuat data aktual dan data prediksi debit air waktu yang akan datang. Metode Triple Exponential Smoothing memberikan hasil yang cukup baik, dengan nilai akurasi berada pada kisaran 24% berdasarkan pengukuran akurasi dengan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil peramalan debit air PLTA Jelok, dapat digunakan oleh PLTA Jelok sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan kebijakan pengelolaan debit air, untuk meminimalkan penurunan produksi listrik yang drastis pada bulan – bulan tertentu di tahun mendatang.
Baca lebih lanjut

9 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

Dalam menentukan forecasting langkah pertama yang dilakukan adalah menentukan pola data penjualan produk yang tujuannya untuk memudahkan dan meyakinkan dalam menganalisa data sehingga akan menghasilkan peramalan yang lebih akurat. Berdasarkan data penjualan kendaraan niaga untuk tipe T120 SS PU menunjukkan pola data kecendrungan (trend) naik. Oleh karena itu, metode peramalan yang lebih tepat digunakan adalah metode Double exponential smoothing. Kendaraan niaga tipe L300 PU menunjukkan pola data musiman, oleh karena itu metode peramalan yang cocok digunakan adalah triple exponential smoothing. Sedangkan kendaraan niaga tipe FE 74 menunjukkan pola data dengan kecenderungan berfluktuasi. Metode peramalan triple exponential smoothing dapat digunakan untuk data yang berfluktuasi dan berpola musiman (Setyo Rini, 2005).
Baca lebih lanjut

10 Baca lebih lajut

Peramalan (Forecasting) Nilai Ekspor Jawa Tengah Menurut Komoditi dengan Metode Exponential Smoothing Bulan Desember 2009 sampai Juni 2010.

Peramalan (Forecasting) Nilai Ekspor Jawa Tengah Menurut Komoditi dengan Metode Exponential Smoothing Bulan Desember 2009 sampai Juni 2010.

Permasalahan Tugas Akhir ini adalah (1) dari perhitungan Single Exponential Smoothing , Double Exponential Smoothing, dan Triple Exponential Smoothing mana yang paling tepat setelah mengetahui trend data Nilai Ekspor Jawa Tengah menurut Komoditi, (2) seberapa besar Nilai Ekspor Jawa Tengah menurut Komoditi pada bulan Desember 2009 sampai Juni 2010, dan (3) bagaimana keadaan Nilai Ekspor Jawa Tengah menurut Komoditi dibandingkan dengan bulan-bulan sebelumnya. Adapun tujuan Tugas Akhir adalah (1) untuk mengetahui dari perhitungan Single Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing, dan triple Exponential Smoothing mana yang paling tepat, (2) untuk mengetahui Nilai Ekspor Jawa Tengah menurut Komoditi pada bulan Desember 2009 sampai Juni 2010, dan (3) untuk mengetahui Nilai Ekspor Jawa Tengah menurut Komoditi dibandingkan dengan bulan-bulan sebelumnya.
Baca lebih lanjut

2 Baca lebih lajut

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengembangan Sistem Prediksi Serangan Organisme Pengganggu Tanaman Menggunakan Teknologi Android Mobile OS

Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Pengembangan Sistem Prediksi Serangan Organisme Pengganggu Tanaman Menggunakan Teknologi Android Mobile OS

Serangan organisme pengganggu tanaman merupakan salah satu faktor yang dapat menyebabkan kegagalan panen pada tanaman padi. Untuk itu diperlukan sebuah aplikasi yang dapat memprediksi serangan hama hama padi. Pengembangan aplikasi ini bertujuan untuk mengetahui persebaran serangan organisme pengganggu tanaman khususnya hama tanaman padi dan memprediksi serangan periode mendatang. Metode peramalan yang digunakan menggunakan Triple Exponentioal Smoothing. Aplikasi peramalan yang sudah ada biasanya dikembangkan dalam bentuk web atau desktop, maka perlu dikembangkan dalam bentuk mobile application agar dapat dioperasikan dengan mobilitas tinggi. Aplikasi ini dikembangkan dalam Android mobile OS, menggunakan Google Map API dan Heatmap. Namun hasil peramalan masih memiliki Mean Absolut error sebesar 0.210878. Aplikasi ini belum dapat mengantisipasi serangan hama padi di periode mendatang dikarenakan hasil prediksi yang kurang akurat. Kata kunci : Forecasting, Triple Exponential Smoothing, Android, Google Map, Heatmap
Baca lebih lanjut

1 Baca lebih lajut

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK ESTIMASI HASIL PENJUALAN TUGAS AKHIR - PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK ESTIMASI HASIL PENJUALAN

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK ESTIMASI HASIL PENJUALAN TUGAS AKHIR - PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK ESTIMASI HASIL PENJUALAN

Proses prediksi merupakan hal yang penting bagi perusahaan dalam perumusan strategi perusahaan di masa mendatang. Oleh karena itu, sebuah metode prediksi yang tepat mutlak diperlukan agar perusahaan bisa memaksimalkan estimasi penjualan yang akan datang. Metode Exponential Smoothing merupakan metode yang popular digunakan dalam pridiksi karena memiliki kinerja yang baik.Metode ini memiliki nilai parameter dan punya pengaruh yang besar terhadap hasil prediksi.

20 Baca lebih lajut

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK ESTIMASI HASIL PENJUALAN.

PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK ESTIMASI HASIL PENJUALAN.

Metode Ada banyak metode yang dapat digunakan untuk membuat estimasi salah satunya Double Exponential Smoothing adalah metode yang mengulang terus menerus dengan menggunakan data terbaru. Metode ini didasarkan pada perhitungan rata-rata pemulusan data-data sebelumnya secara eksponensial. Setiap data diberikan sebuah nilai dengan data yang lebih baru memiliki nilai lebih besar. Nilai yang digunakan adalah α untuk data yang baru,α(1-α) untuk data sebelumnya, α(1-α) 2 untuk data yang lebih lama lagi, dan seterusnya. Metode ini digunakan untuk planning data yang memiliki pola trend dan stasioner. Data penjualan dan pembelian merupakan suatu data yang memiliki pola kecendrungan stasioner. Oleh karena itu dalam estimasi penjualan suku cadang ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing.
Baca lebih lanjut

89 Baca lebih lajut

PERBANDINGAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING HOLTWINTERS DAN ARIMA -

PERBANDINGAN PERAMALAN MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING HOLTWINTERS DAN ARIMA -

Metode yang dapat meramalkan untuk suatu pola data musiman yang memiliki unsur trend adalah metode exponential smoothing Holt-Winters. Menurut Makridakis et al., (1999), metode ini sangat baik meramalkan pola data yang berpengaruh musiman dengan unsur trend yang timbul secara bersamaan. Metode exponential smoothing Holt-Winters adalah prosedur peramalan secara luas digunakan dalam analisis time series yang memperhitungkan setiap trend yang mendasari dan komponen musiman terlepas dari apakah bersifat aditif atau multiplikatif (Thoplan, 2014). Peramalan dengan metode exponential smoothing Holt-Winters pada umumnya tidak selalu harus memenuhi kaidah-kaidah deret waktu seperti signifikansi autokorelasi dan stasioneritas.
Baca lebih lanjut

117 Baca lebih lajut

Show all 1039 documents...