scholarly journals KOMPARASI METODE PERAMALAN AUTOMATIC CLUSTERING TECHNIQUE AND FUZZY LOGICAL RELATIONSHIPS DENGAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING

2015 ◽  
Vol 8 (2) ◽  
Author(s):  
Betik Endaryati ◽  
Robert Kurniawan
Keyword(s):  
Exponential Smoothing ◽  
Clustering Technique ◽  
Automatic Clustering ◽  
Single Exponential ◽  
Fuzzy Logical

scholarly journals Central Jakarta Rainfall Intensity Forecast using Single Exponential Smoothing

2019 ◽  
Vol 8 (4) ◽  
pp. 2105-2108
Keyword(s):  
Rainfall Intensity ◽  
Forecast Error ◽  
Precipitation Amount ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Vital Role ◽  
Capital City ◽  
Good Prediction ◽  
Intensity Prediction ◽  
Forecasting Method ◽  
Single Exponential

Rainfall is the precipitation amount that is falling from clouds. In extreme conditions, rainfall could arise many problems. It is the leading cause of landslides and flood disasters. In D.K.I. Jakarta, the capital city of Indonesia, rainfall intensity plays a very vital role since it could easily be puddled and caused floods in many areas. Therefore, in this study, we try to make a rainfall intensity prediction in Central Jakarta using a very popular forecasting method, i.e., the Single Exponential Smoothing (SES). Based on the experiments conducted using Phatsa, it can be concluded that the SES method has been successfully used to predict rainfall intensity. However, it cannot give a very good prediction result due to its high forecast error values.

scholarly journals IMPLEMENTASI MATERIAL REQUIREMENTS PLANNING (MRP) PADA PERENCANAAN PERSEDIAAN MATERIAL PANEL LISTRIK DI PT.TIS

SINERGI ◽  
2016 ◽  
Vol 20 (1) ◽  
pp. 36
Author(s):  
Putri Sari Dewi ◽  
Dana Santoso Saroso
Keyword(s):  
Moving Average ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Order Quantity ◽  
Material Requirements Planning ◽  
Fixed Order ◽  
Single Exponential ◽  
Material Requirements

Semakin berkembangnya dunia industri perusahaan manufaktur membuat semakin ketatnya  persaingan pasar untuk mencukupi kebutuhan konsumen. Selain itu perusahaan juga dituntut untuk dapat memuaskan konsumen dengan cara  menyelesaikan pesanan konsumen tepat pada waktunya. Sehingga perlu ditunjang oleh sistem produksi yag efisien. Untuk dapat menciptakan sistem produksi yang efisien maka diperlukan suatu perencanaan yang baik. Peramalan dan perencanaan material untuk box panel menjadi alasan yang kuat untuk meminimalkan stok gudang, khususnya PT. TIS.  Adapun untuk perencanaan persediaan material box panel tersebut memerlukan peramalan yang optimal dengan memafaatkan metode Simple Moving Average (SMA) dan Single Exponential Smoothing (SES). Dengan membandingkan kedua metode tersebut dihasilkan data bahwa dengan metode Simple Moving Average menghasilkan nilai eror (MAD dan MSE) paling kecil, yaitu sebesar MAD 7,3 dan MSE 72. Sedangkan untuk perencanaan material menggunakan metode MRP Lot for Lot (LFL) dan Fixed Order Quantity (FOQ). Hasil perbandingan kedua metode tersebut menghasilan sistem Lot for Lot lebih efisien dan sesuai diterapkan pada PT. TIS karena total biaya persediaan minimum, yaitu sebesar Rp 199.692.470.

scholarly journals USULAN PERMINTAAN PRODUK SN 5 ML DI PT. XYZ DENGAN METODE TIME SERIES

2021 ◽  
Vol 8 (2) ◽  
pp. 117-122
Author(s):  
Sambas Sundana ◽  
Destri Zahra Al Gufronny
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Moving Average ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Double Exponential ◽  
Double Exponential Smoothing ◽  
Single Exponential ◽  
Weighted Moving Average

Permasalahan yang dihadapi PT. XYZ yaitu kesulitan dalam menentukan jumlah permintaan produk yang harus tersedia untuk periode berikutnya agar tetap dapat memenuhi kebutuhan pelanggan dan tidak menyebabkan penumpukan barang dalam jangka waktu yang lama terutama produk SN 5 ML yang memiliki permintaan jumlah paling besar dari produk lainnya. Tujuan dari penelitian ini yaitu menentukan metode peramalan yang tepat untuk meramalkan jumlah permintaan produk SN 5 ml periode Januari sampai dengan Desember 2021 Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode peramalan Moving Average (MA), Weighted Moving Average (WMA), Single Exponential Smoothing (SES), dan Double Exponential Smoothing (DES). Adapun langkah langkah peramalan yang dilakukan yaitu menentukan tujuan peramalan,memilih unsur apa yang akan diramal, menentukan horizon waktu peramalan (pendek, menengah, atau panjang), memilih tipe model peramalan, mengumpulkan data yang di perlukan untuk melakukan peramalan, memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan Berdasarkan perhitungan didapat metode peramalan dengan persentase tingkat kesalahan terkecil dibandingkan dengan metode lainnya yaitu  metode Moving Average (MA) dengan hasil yang diperoleh permintaan produk SN 5 ML pada bulan Januari sampai dengan Desember 2021 yaitu sebanyak 22.844.583 unit

scholarly journals An Automatic Clustering Technique for Optimal Clusters

2011 ◽  
Vol 1 (4) ◽  
pp. 133-144
Author(s):  
Karteeka Pavan ◽  
Allam Appa Rao ◽  
Dattatreya Rao
Keyword(s):  
Clustering Technique ◽  
Automatic Clustering

scholarly journals Forecasting of Groundwater Tax Revenue Using Single Exponential Smoothing Method

2019 ◽  
Vol 125 ◽  
pp. 23006
Author(s):  
Dyna Marisa Khairina ◽  
Aqib Muaddam ◽  
Septya Maharani ◽  
Heliza Rahmania
Keyword(s):  
Reference Value ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Smoothing Method ◽  
Percentage Error ◽  
Tax Revenue ◽  
Regional Office ◽  
Forecasting Error ◽  
The Government ◽  
Exponential Smoothing Method ◽  
Single Exponential

Setting the target of groundwater tax revenues for the next year is an important thing for Kutai Kartanegara Regional Office of Revenue to maximize the regional income and accelerate regional development. Process of setting the target of groundwater tax revenue for the next year still using estimation only and not using a mathematical calculation method that can generate target reference value. If the realization of groundwater tax revenue is not approaching the target, the implementation of development in the Government of Kutai Kartanegara can be disrupted. The mathematical method commonly used to predict revenue value is the Single Exponential Smoothing (SES) method, which uses alpha constant value which is randomly selected for the calculation process. Forecasting of groundwater tax revenue for 2018 using groundwater tax revenue data from 2013 to 2017. Single Exponential Smoothing method using alpha constant value consists of 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 and 0.5. The forecasting error value of each alpha value is calculated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method. The best result is forecasting using alpha value 0.1 with MAPE error value was 45.868 and the best forecasting value of groundwater tax for 2018 is Rp 443.904.600,7192.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document