scholarly journals PERBANDINGAN MODEL SIR (SUSCEPTIBLE, INFECTIOUS, RECOVERED), EXPONENTIAL MOVING AVERAGE DAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING PADA PERAMALAN COVID-19

2021 ◽  
pp. 75-82
Author(s):  
Ade Bastian ◽  
Diana Surya Heriyana ◽  
Sandi Fajar Rodiansyah

Novel Coronavirus 2019 (COVID-19) is a disease caused by SARS-CoV-2, COVID-19 is a new type of coronavirus that can be transmitted from human to human. This virus can cause pneumonia, which is inflammation of the lung tissue that causes impaired oxygen exchange, resulting in shortness of breath. Currently it is not known when the Covid-19 pandemic will end, therefore a forecast is needed to predict the spread of Covid-19. This forecasting uses the SIR (Susceptible, Infectious, Recovered), Exponential Moving Average and Single Exponential Smoothing algorithm. Of the three algorithms, which data will be most suitable for forecasting the spread of covid-19 in Indonesia will be compared. The conclusion of the SIR model test results with the PSBB variable inhibits the spread of the virus, the exponential moving average test gets an error value of 24.28% and exponential smoothing gets an error value of 40.07%. So the suitable algorithms used for covid-19 data are the sir model and the exponential moving average.

SINERGI ◽  
2016 ◽  
Vol 20 (1) ◽  
pp. 36
Author(s):  
Putri Sari Dewi ◽  
Dana Santoso Saroso

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.


2021 ◽  
Vol 8 (2) ◽  
pp. 117-122
Author(s):  
Sambas Sundana ◽  
Destri Zahra Al Gufronny

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


2020 ◽  
Vol 2 (1) ◽  
pp. 141-148
Author(s):  
Naufal Rizki Rinditayoga ◽  
Dewi Nusraningrum

There has Servers who used for Keeping some domestic flight data at Soekarno-Hatta airport and its often experience downtime or servers inconnected, because these server capacity exceeds those maximum server limit. This research aims to examine and analyze capacity from HP Proliant DL380P Gen8 server that used for domestic flight data at PT. Aero Systems Indonesia. The population here used 3 servers with research sample is 1 server, HP Proliant DL380P Gen8 server. Data analysis exert time series forecasting used comparison from Moving Average, Single Exponential Smoothing and Weighted Moving Average methods. These results which using Moving Average shows that the use of server capacity exceeds those server capacity limit with highest usage up to 3,568 GB from total available capacity of 2,930 GB, so it needs to change immediately by other server capacity which more balanced with usage at PT. Aero Systems Indonesia.


2019 ◽  
Vol 9 (2) ◽  
Author(s):  
Rendra Gustriansyah ◽  
Wilza Nadia ◽  
Mitha Sofiana

<p class="SammaryHeader" align="center"><strong><em>Abstract</em></strong></p><p><em>Hotel is  a type of accommodation that uses most or all of the buildings to provide lodging, dining and drinking services, and other services for the public, which are managed commercially so that each hotel will strive to optimize its functions in order to obtain maximum profits. One such effort is to have the ability to forecast the number of requests for hotel rooms in the coming period. Therefore, this study aims to forecast the number of requests for hotel rooms in the future by using five forecasting methods, namely linear regression, single moving average, double moving average, single exponential smoothing, and double exponential smoothing, as well as to compare forecasting results with these five methods so that the best forecasting method is obtained. The data used in this study is data on the number of requests for standard type rooms from January to November in 2018, which were obtained from the Bestskip hotel in Palembang. The results showed that the single exponential smoothing method was the best forecasting method for data patterns as in this study because it produced the smallest MAPE value of 41.2%.</em></p><p><strong><em>Keywords</em></strong><em>: forecasting, linier regression, moving average, exponential smoothing.</em></p><p align="center"><strong><em>Abstrak</em></strong></p><p><em>Hotel merupakan jenis akomodasi yang mempergunakan sebagian besar atau seluruh bangunan untuk menyediakan jasa penginapan, makan dan minum serta jasa lainnya bagi umum, yang dikelola secara komersial, sehingga setiap hotel akan berupaya untuk mengoptimalkan fungsinya agar memperoleh keuntungan maksimum. Salah satu upaya tersebut adalah memiliki kemampuan untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap kamar hotel pada periode mendatang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah permintaan terhadap kamar hotel di  masa mendatang dengan menggunakan lima metode peramalan, yaitu regresi linier, single moving average, double moving average, single exponential smoothing, dan double exponential smoothing, serta untuk mengetahui perbandingan hasil peramalan dengan kelima metode tersebut sehingga diperoleh metode peramalan terbaik. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data jumlah permintaan kamar tipe standar dari bulan Januari hingga November tahun 2018, yang diperoleh dari hotel Bestskip Palembang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode single exponential smoothing merupakan metode peramalan terbaik untuk pola data seperti pada penelitian ini karena menghasilkan nilai MAPE paling kecil sebesar 41.2%.</em></p><strong><em>Kata kunci</em></strong><em>: peramalan, regeresi linier, moving average, exponential smoothing.</em>


Author(s):  
Nugroho Arif Sudibyo ◽  
Ardymulya Iswardani ◽  
Arif Wicaksono Septyanto ◽  
Tyan Ganang Wicaksono

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui model peramalan yang paling baik digunakan untuk meramalkan inflasi di Indonesia dengan data inflasi Januari 2015 sampai dengan Mei 2020. Penelitian ini menggunakan beberapa metode peramalan. Berdasarkan metode peramalan yang dilakukan didapatkan hasil peramalan yang paling baik dilihat dari MAPE, MAD dan MSD adalah single exponential smoothing. Selanjutnya, hasil peramalan menunjukkan bahwa tingkat inflasi di Indonesia pada Agustus 2020 sebesar  1,41746%.


2021 ◽  
Vol 6 (2) ◽  
pp. 101
Author(s):  
Niken Chaerunnisa ◽  
Ade Momon

PT Tunas Baru Lampung is a company that produces palm cooking oil products under the Rose Brand brand. In product sales, companies sometimes experience ups and downs. Based on the sales data from Rose Brand Cooking Oil, the size of 1 L has fluctuated or in each period it changes and is not always boarding. Even though product sales are one of the important things to be evaluated from time to time on an ongoing basis. To predict future sales, forecasting is done. The forecasting method used is Double Exponential Smoothing and Moving Average. The method of accuracy will be compared using MSE, MAD, and MAPE. The results showed a comparison of the accuracy and the smallest error value in each method. By using the weight values ​​0.1, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, and 0.8 on the Single Exponential Smoothing method the weight value is 0.8 or α = 0.8, namely MSE of 250,570,764.80, MAD of 12,922.32 and MAPE of 33.55 Then, using the movement value n = 3 in the Moving Average method has an accuracy of 438,980,942.75 MSE, 18,142.14 MAD, and 41.37 MAPE. After comparing the accuracy of the two methods, the Single Exponential Smoothing method is the best method to predict sales of Rose Brand 1 L Cooking Oil products.


2020 ◽  
Vol 2 (1) ◽  
pp. 15-22
Author(s):  
Nurul Hudaningsih ◽  
Silvia Firda Utami ◽  
Wari Ammar Abdul Jabbar

Forecasting in the company is forecasting product sales to consumers. By knowing product sales can assist the company to provide materials to be produced and determine the production process itself. PT. Sunthi Sepuri is a pharmaceutical company. PT. Sunthi Sepuri often experiences marketing forecasting errors. This causes uncertainty in the amount of production so that it can cause employee productivity to decrease due to the increasing amount of production at any time. In this study demand forecasting will be held at PT. Sunthi Sepuri. This research apply the Single Moving Average and Single Exponential Smoothing methods, with the sample to be used is Aknil product, this product is a pain-relieving drug. Use the two methods to compare the most accurate forecasting methods and close to the actual value. The research methods start from gathering historical data, determining forecasting methods, forecasting calculations, determining the best method, and withdrawing conclusions. Based on the test results that the method that can be used to analyze data that has a small error rate is the Single Moving Average method. Forecasting results for July 2019 with the Single Exponential Smoothing method using ?: 0.8 are 408,488 caplets. As for July 2019, the Single Moving Average method is 466


Teknika ◽  
2021 ◽  
Vol 10 (1) ◽  
pp. 27-36
Author(s):  
Ellysa Tjandra ◽  
Susana Limanto ◽  
Liliana

Salah satu yang menjadi kunci suksesnya manajemen sediaan adalah tersedianya produk yang sesuai dengan jumlah permintaan (demand), namun juga tetap memperhatikan kapasitas penyimpanan produk. Dengan jumlah demand yang dapat diramalkan sebelumnya, maka pihak manajemen dapat mengatur pengadaan barang secara lebih terencana. Salah satu metode peramalan kuantitatif adalah Simple Moving Average, namun metode ini tidak memperhitungkan faktor event yang bisa menyebabkan berbedanya hasil peramalan. Faktor event yang dimaksud adalah hari besar atau hari libur atau musim tertentu yang menyebabkan lonjakan/penurunan jumlah demand secara tidak wajar. Penelitian ini mengusulkan metode Modified Moving Average (MoMoA), sebagai pengembangan dari metode Simple Moving Average dengan menambahkan perhitungan faktor event. Metode kuantitatif yang akan digunakan sebagai pembanding dalam penelitian ini adalah metode Simple Moving Average, Single Exponential Smoothing, dan Least Square Trend. Evaluasi dilakukan dengan melakukan peramalan menggunakan empat macam metode pada periode terjadinya event hari Raya Idul Fitri dan membandingkan hasilnya dengan data penjualan riil. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode MoMoA memberikan hasil 58% lebih baik dibandingkan metode lainnya, yaitu hasil peramalan dengan metode ini lebih mendekati riil dibandingkan dengan ketiga metode lainnya. Pada akhirnya, diharapkan penggunaan metode ini dapat membantu perusahaan dalam mengatur sediaan produk secara lebih terencana.


2011 ◽  
Vol 368-373 ◽  
pp. 94-99
Author(s):  
Jin Gang Zhao ◽  
Ren Da Zhao ◽  
Yu Lin Zhan

This paper presents a study on the fatigue performance of a new type solid round rigid suspender in a high-speed railway bridge. The relevant information about the model design, manufacture, loading procedure and test scheme is presented. The model test results show that the maximum axial stress amplitude are less than the allowable fatigue stress amplitude for most of the measuring points, and no crack occurs on the short and the long suspender models’ body and connection structural detail after 2 million fatigue cycles, the fatigue performance meets the requirement. The bearing capacity test results after fatigue test show that the short and the long suspender models entering plastic state and without fracture under 131% and 119% of the test load. The suspenders’ bearing capacity meets the design requirement. This fatigue model test study shows that the design of the new type solid round rigid suspender is reasonable and safe.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document