scholarly journals Penerapan Metode Single Exponential Smoothing Pada Prediksi Penjualan Bed Sheet

2021 ◽  
Vol 2 (1) ◽  
pp. 32-39
Author(s):  
Regiolina Hayami ◽  
Sunanto ◽  
Irfan Oktaviandi
Keyword(s):  
Exponential Smoothing ◽  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Absolute Percent Error ◽  
Single Exponential

Prediksi merupakan bagian dari awal suatu proses pengambilan suatu keputusan. Dalam kegiatan produksi, prediksi dilakukan untuk menentukan jumlah permintaan terhadap suatu produk dan merupakan langkah awal dari proses perencanaan dan pengendalian produksi. Permasalahan stok barang yang umum terjadi, seperti stok barang yang tidak terjual atau stok barang dengan merk tertentu menjadi kendala yang dihadapi dalam upaya untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Disamping itu, upaya dalam menghasilkan perencanaan dan pengendalian produksi yang baik juga merupakan salahsatu fungsi prediksi dalam kegiatan produksi. Pada penelitian ini diimplementasikan penggunaan metode Single Exponential Smoothing untuk memprediksi stok bedsheet dari berbagai merk berdasarkan data-data penjualan produk tersebut. Metode yang digunakan untuk menghitung kesalahan prediksi yang dihasilkan adalah metode Mean Absolute Percent Error(MAPE). Nilai prediksi ditentukan dari nilai alpha yang paling cocok dari perhitungan kesalahan prediksi hingga menghasilkan nilai yang paling kecil. Data yang digunakan merupakan data penjualan bed sheet periode Februari 2020 sampai dengan Mei 2020 dari 3(tiga) merk  yang cukup diminati pelanggan pada tempat studi kasus. Dari hasil perhitungan yang dilakukan hasil perhitungan akurasi prediksi dari beberapa merk bed sheet tersebut mencapai 94.01%.

scholarly journals Peramalan Penerbitan Ijin Mendirikan Bangunan Dengan Single Moving Average Dan Exponential Smoothing

2019 ◽  
Vol 18 (2) ◽  
Author(s):  
Yogha Pramana ◽  
Rukmi Sari Hartati ◽  
Komang Oka Saputra
Keyword(s):  
Mean Square Error ◽  
Moving Average ◽  
Exponential Smoothing ◽  
Mean Absolute Deviation ◽  
Mean Square ◽  
Absolute Deviation ◽  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Mean Error ◽  
Absolute Percent Error

Ijin Mendirikan Bangunan adalah ijin yang diberikan oleh Kepala Daerah pada pemilik bangunan untuk mendirikan bangunan, mengubah, memperluas, mengurangi atau merawat bangunan sesuai dengan persyaratan administratif dan persyaratan teknis yang berlaku. Peramalan adalah merupakan perkiraan mengenai terjadinya suatu kejadian pada masa depan. Peramalan merupakan sebuah alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efesien dan efektif. Prosesnya untuk mengetahui kebutuhan di masa datang antara lain kebutuhan ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi untuk pemenuhan permintaan barang ataupun jasa. Peramalan merupakan bagian awal dari pengambilan suatu keputusan akhir. Data Ijin Mendirikan Bangunan (IMB) di hitung dengan metode Simple Moving Average dan Exponential Smoothing untuk mengetahui nilai dari Mean Error, Mean Absolute Deviation, Mean Square Error, Standar Error, Mean Absolute Percent Error.

scholarly journals اقتراح استعمال مبدأ اعظم دالة انتروبي POME على توزيع كاما العام في تقدير احتمالات البقاء للسكان في العراق

2016 ◽  
Vol 22 (93) ◽  
pp. 454
Author(s):  
عمر عبد المحسن علي ◽  
رغدة زياد طارق
Keyword(s):  
Maximum Likelihood ◽  
Root Mean Square Error ◽  
Mean Square Error ◽  
Root Mean Square ◽  
Mean Square ◽  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Generalized Gamma ◽  
Economic Survey ◽  
Absolute Percent Error

المستخلص: تم في هذا البحث تقدير دالة البقاء على قيد الحياة لبيانات تعاني من اضطراب وتشويش للمسح الاجتماعي والاقتصادي للأسرة في العراق 2012 (Iraq Household Socio-Economic Survey: IHSES II 2012) لبيانات فئات خماسية العمر تتبع توزيع كاما العام (Generalized Gamma: GG). واستعملت طريقتين للأغراض التقدير والموائمة fitting وهي طريقة مبدأ اعظم دالة انتروبي Principle of Maximizing Entropy: POME  وطريقة تمهيد لامعلمية بدالة لبّية Kernel ، للتغلب على المشاكل الرياضية التي تعتري التكاملات التي يتضمنها هذا التوزيع بالذات المتمثلة بتكامل دالة كاما الناقص، هذا الى جانب استعمال الطريقة التقليدية وهي الامكان الاعظم Maximum Likelihood: ML حيث تتم المقارنة على اساس اسلوب الجهاز المركزي للإحصاء في احتساب دالة البقاء من خلال برنامج MORTPAK كقيم حقيقية. وبعد ذلك القيام بالمقارنة باستعمال معيار جذر متوسط مربعات الخطأ Root Mean Square Error: RMSE  ، ومعيار متوسط مطلق نسبة الخطأ Mean Absolute Percent Error: MAPE  . وأظهرت النتائج أفضلية طريقة الانتروبي في تقدير دالة البقاء على الطرائق الاخرى.  

scholarly journals Analisis Volatilitas Indeks Harga Saham Gabungan dan Individual dengan Exponential Moving Average dalam Menghitung Risiko Saham Melalui Estimasi Beta

2011 ◽  
Vol 2 (2) ◽  
pp. 74
Author(s):  
I Komang Gede Widiarta
Keyword(s):  
Moving Average ◽  
Market Model ◽  
Conditional Volatility ◽  
Cross Sectional ◽  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Absolute Percent Error

Investasi di bursa saham sejak tahun 1998 masih kalah dibandingkan dengan investasi yang lain, karena investor berpendapat bahwa investasi tersebut memiliki tingkat risiko yang tidak dapat diprediksi. Tujuan dari penelitian ini adalah, untuk mengetahui tingkat risiko saham (kasus saham perbankan) di Bursa Efek Indonesia melalui perhitungan estimasi beta dan metode Exponential Moving Average, dan juga untuk mengetahui conditional volatility yang menjelaskan seluruh perbedaan cross-sectional di dalam pengembalian return saham melalui risiko differential saham. Model penelitian ini didasarkan pada model pasar (market model), yaitu return historis saham diregresi dengan return historis suatu proksi portofolio pasar. Return pasar yang digunakan sebagai proksi dalam penelitian ini adalah return dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Sedangkan metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi deskriptif yang bertujuan untuk mengetahui dan mampu menjelaskan karakteristik variable yang diteliti dalam suatu situasi. Observasi dilakukan pada 27 bank dari total 34 bank yang terdaftar sebagai emiten di Bursa Efek Indonesia. Enam dari bank tersebut masih dalam proses IPO dan satu bank belum melakukan transaksi yaitu Bank Jabar dan Banten. Periode pengamatan yang dipakai adalah dari bulan januari 2008 hingga bulan Desember 2010. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa tingkat risiko saham perbankan di Bursa Efek Indonesia dapat dihitung melalui estimasi beta dan metode rata-rata bergerak Exponential Moving Average dengan hasil uji bias yang menunjukan nilai 0,97 dan tingkat kesalahan estimasi beta melalui metode mean absolute percent error (MAPE) sebesar 5,73%. Conditional volatility dapat menjelaskan seluruh perbedaan cross-sectional di dalam pengembalian return saham melalui risiko differential saham perbankan di Bursa Efek Indonesia 

DELAY PREDICTION IN IOT AND TACTILE INTERNET USING MACHINE LEARNING APPROACH

2021 ◽  
Author(s):  
А.Р. АБДЕЛЛАХ ◽  
О.А. МАХМУД ◽  
А.И. ПАРАМОНОВ ◽  
А.Е. КУЧЕРЯВЫЙ
Keyword(s):  
Root Mean Square Error ◽  
Mean Square Error ◽  
Root Mean Square ◽  
Single Step ◽  
Mean Square ◽  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Accuracy Measure ◽  
Delay Prediction ◽  
Absolute Percent Error

Предложены методы прогнозирования задержки в сетях интернета вещей и тактильного интернета при прогнозировании вперед на несколько шагов MSP (Multi-step ahead Prediction) и один шаг SSP (Single-step ahead Prediction). Использованы нелинейные авторегресионные рекуррентные нейронные сети с внешними входами NARX(NonlinearAutoregressive with Exogenous inputs) для временных рядов. Проведена оценка точности прогнозирования с помощью трех алгоритмов обучения нейронной сети (Trainlm, Traincgf, Trainrp) при использовании в качестве оценок точности прогнозирования среднеквадратичной ошибки RMSE(Root Mean Square Error) и средней абсолютной ошибки в процентах MAPE(Mean Absolute Percent Error). In this paper, we perform the delay prediction in IoT and tactile Internet communication networks using a multistep ahead prediction (MSP) and single-step ahead prediction (SSP) with Time Series NARX (Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs) Recurrent Neural Networks. The prediction accuracy has been evaluated using three neural network training algorithms (Trainlm, Traincgf, Trainrp) using the RMSE (Root Mean Square Error) and MAPE (Mean Absolute Percent Error) as predictive accuracy measure.

Peramalan Harga Saham Menggunakan Metode Autoregressive Dan Web Scrapping Pada Indeks Saham Lq45 Dengan Python

2020 ◽  
Vol 5 (2) ◽  
pp. 137-144
Author(s):  
Dessy Tri Anggraeni
Keyword(s):  
Capital Gain ◽  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Absolute Percent Error

Bursa Saham memberikan kemungkinan investor untuk memperoleh keuntungan (capital gain) atau mengalami kerugian (capital loss) dikarenakan harga saham yang berfluktuasi. Ketidakpastian ini bisa disiasati dengan menerapkan metode peramalan untuk memprediksi harga saham di masa datang. Salah satu metode peramalan yang dapat digunakan adalah Autoregressive. Metode ini memanfaatkan data saham di masa lalu untuk mendapatkan formula prediksi di masa datang. History harga saham bisa dilihat secara realtime melalui beberapa laman penyedia data saham. Data ini bisa ditarik secara otomatis dengan menggunakan teknik Web Scrapper, sehingga hasil peramalan dapat diperoleh dengan lebih cepat, mudah, dan akurat. Tingkat akurasi peramalan diukur dengan menggunakan metode MAPE (Mean Absolute Percent Error). Metode ini dipilih karena  lebih mudah dipahami oleh para pengguna awam. Hasilnya, aplikasi peramalan mampu menampilkan prediksi harga saham beserta tingkat akurasinya. Data yang diujikan pada penelitian adalah semua data saham LQ45. Tingkat akurasi rata-rata yang diperoleh adalah sebesar 94,62 %. Tingkat akurasi terbesar terdapat pada emiten BKSL dengan nilai persentase 99,92 % dan tingkat akurasi terkecil terdapat pada emiten ASRI dengan nilai persentase 90,13 %.  

Validity of Pedometers to Measure Step Counts During Dance

2015 ◽  
Vol 12 (10) ◽  
pp. 1430-1435
Author(s):  
Tiago V. Barreira ◽  
John P. Bennett ◽  
Minsoo Kang
Keyword(s):  
College Students ◽  
Pearson Correlation ◽  
Validity Evidence ◽  
Individual Values ◽  
Dance Class ◽  
Percent Error ◽  
Step Counts ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Study Participants ◽  
Absolute Percent Error

Purpose:To obtain validity evidence for the measurement of step counts by spring-levered and piezoelectric pedometers during dance.Methods:Thirty-five adults in a college dance class participated in this study. Participants completed trials of 3- and 5-min of different styles of dance wearing Walk4life MVP and Omron HJ-303 pedometers, while their steps were visually counted. Pearson correlation, paired t-test, mean absolute percent error (MAPE), and mean bias were calculated between actual step and pedometer step counts for the 3- and 5-min dances separately.Results:For the Walk4life trials the correlations were .92 and .77 for the 3- and 5-min dances. No significant differences were shown by t-test for the 3- (P = .16) and 5-min dances (P = .60). However, MAPE was high, 17.7 ± 17.7% and 19.4 ± 18.3% for the 2 dance durations, respectively. For the Omron, the correlations were .44 and .58 for the 3- and 5-min dances, respectively. No significant differences were shown by t-test for the 3-min (P = .38) and for the 5-min (P = .88) dances. However, MAPE was high, 19.3 ± 16.4% and 26.6 ± 15.2% for the 2 dance durations, respectively.Conclusions:This study demonstrated that pedometers can be used to estimate the number of steps taken by a group of college students while dancing, however caution is necessary with individual values.

scholarly journals THE DOLLAR/EURO EXCHANGE RATE AND A COMPARISON OF MAJOR MODELS

2009 ◽  
Vol 10 (3) ◽  
pp. 199-205 ◽  
Author(s):  
Yu Hsing ◽  
Bruno S. Sergi
Keyword(s):  
Exchange Rate ◽  
Monetary Model ◽  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Model Based ◽  
The Mean ◽  
Absolute Percent Error

This article analyzes the behaviour of the USD/EUR exchange rate based on four major models. Using the mean absolute percent error (MAPE) as a criterion, the extended Mundell‐Fleming model performs best, followed by the PPP model using the relative PPI, the monetary model, the PPP model using the relative CPI, and the UIP model. The widely used log‐log form in the PPP model based on the relative PPI or CPI can be rejected at the 5% level. The insignificant coefficients or unexpected signs of some variables in the monetary and other models may pose some challenges in applications.

scholarly journals Pengukuran Kapasitas Container Yard Menggunakan Yard Occupancy Ratio dalam Upaya Optimalisasi Penggunaan Lapangan Penumpukan Kontainer di PT XYZ

2020 ◽  
Vol 4 (1) ◽  
pp. 1-11
Author(s):  
Somadi Somadi ◽  
Intan Dewi Permatasari ◽  
Rahmi Chintia
Keyword(s):  
Mean Squared Error ◽  
Forecast Error ◽  
Moving Averages ◽  
Service Company ◽  
Percent Error ◽  
Logistics Service ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Squared Error ◽  
Freight Forwarding ◽  
Absolute Percent Error

PT. XYZ is a logistics service company engaged in freight forwarding services for ships / air ships and warehousing. In its operations, the company experienced a problem, namely the flow of containers that entered the company's container yard capacity experienced overcapacity. The purpose of this study was to deter-mine the results of the measurement of container yard capacity using the yard occupancy ratio at PT. XYZ This study uses the Yard Occupancy Ratio (YOR) method to determine the capacity of the container yard, while for forecasting using moving averages and exponential smoothing. Meanwhile, to calculate forecast error using mean squared error and mean absolute percent error. Based on the results of measurements made that the results of forecasting container flows for July 2019 to December 2019 amounted to 1,487 containers, 1,493 con-tainers, 1,614 containers, 1,377 containers, 1,532 containers and 1,495 contain-ers, respectively. Based on the results of the YOR analysis that scenario 3 is the best scenario compared to scenario 1 and scenario 2, because it produces a low-er YOR value, namely for July 2019 at 45%, August 2019 at 45%, September 2019 at 48%, October 2019 at 41%, November 2019 at 46% and December 2019 at 45%. This means that by using the YOR method there will be no overcapasity in the future because the YOR value does not exceed 100%.

scholarly journals Fuzzy Inference System Tsukamoto Untuk Optimalisasi Jumlah Media Promosi Brosur di Sekolah Menengah Kejuruan

2019 ◽  
Vol 6 (2) ◽  
pp. 12-24
Author(s):  
Mrs Irmayansyah
Keyword(s):  
Fuzzy Inference System ◽  
Fuzzy Inference ◽  
Inference System ◽  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Absolute Percent Error

Promosi adalah menginformasikan (informing), mempengaruhi dan membujuk (persuading), serta mengingatkan (reminding) pelanggan tentang perusahaan dan bauran pemasarannya. Brosur yaitu suatu alat untuk promosi barang, jasa, yang terbuat dari kertas yang dimana didalamnya terdapat sejumlah informasi dan juga penawaran mengenai jasa atau produk tersebut. Brosur sebagai media promosi amat penting terutama untuk memperkenalkan SMK Taruna Andigha Bogor agar dikenal oleh masyarakat dan menyampaikan pesan atau informasi kepada siswa-siswi SMP. Dalam melakukan upaya promosi, baik dalam bentuk iklan, publisitas, penjualan pribadi dan promosi penjualan tentunya memerlukan perencanaan matang dan akurat. Untuk menentukan nilai output crisp/hasil yang tegas (Z) dicari dengan cara mengubah input (berupa himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan-aturan fuzzy) menjadi suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy. Penerapan metode fuzzy tsukamoto digunakan untuk mengoptimalkan jumlah brosur pada SMK Taruna Andigha Bogor. Sehingga diperoleh tujuan dalam penelitian, untuk mengoptimalkan jumlah brosur yang akan digunakan oleh SMK Taruna Andigha. Dari hasil perhitungan fuzzy tsukamoto untuk setiap wilayah kota dan kabupaten bogor di dapat nilai z untuk kota bogor 0,1 sampai dengan 0,39 sedangkan nilai z untuk kabupaten bogor o,09 sampai dengan 0,45, perhitungan tersebut merupakan hasil nilai kesesuaian jumlah pendaftar, jumlah siswa dan jumlah brosur dari hasil perhitungan fuzzy tsukamoto di analisis dengan metode analisa data menggunakan MAPE (mean absolute percent error) dengan tingkat error hasil perhitungan MAPE sebesar 38 %.

scholarly journals Prediksi Kuota Pemesanan Bahan Bakar Pada SPBU dengan Metode Regresi Linear Berganda

Petir ◽  
2021 ◽  
Vol 14 (2) ◽  
pp. 130-138
Author(s):  
Abdurrasyid Abdurrasyid ◽  
Indrianto Indrianto ◽  
Meilia Nur Indah Susanti
Keyword(s):  
Percent Error ◽  
Mean Absolute Percent Error ◽  
Absolute Percent Error

Bahan bakar minyak menjadi komoditi penting dalam menjalankan roda perekonomian suatu negara, data Badan Pengatur Hilir Minyak dan Gas(BPH MIGAS) mencatat Indonesia menghabiskan 28,25 juta kiloliter selama tahun 2019, angka ini dihimpun dari seluruh Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) yang menjadi hilir distribusi BBM kepada masyarakat, namun disisi lain SPBU sering kehabisan stok karna kurangnya pengendalian terhadap stok, dampaknya adalah antrian panjang masyarakat di SPBU, bagi SPBU yang kehabisan stok jelas akan mengurangi pemasukan karna delay tidak ada penjualan selama proses pengiriman dari hulu ke hilir, maka dibutuhkan adanya sistem yang mampu membantu memprediksi berapa kuota yang harus dipesan sehingga kondisi out of stock tidak terjadi, untuk melakukan peramalan kuota bahan bakar digunakan metode regresi linier berganda yang terdiri dari variabel independent stok sisa (X1), stok masuk (X2) dan variabel dependent stok keluar (Y). Setelah dilakukan uji asumsi klasik dapat disimpulkan bahwa variabel independent (X1 dan X2) berpengaruh positif terhadap variabel dependent (Y). Dari hasil pengujian tingkat error menggunakan metode MAPE (Mean Absolute Percent Error) diperoleh tingkat error untuk peramalan pertalite selama seminggu sebesar 11,0% dan untuk tingkat error peramalan solar sebesar 13,2%.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document