Analisa Pentingnya Rentang Waktu dalam Peramalan Time Series

Abstract

Peramalan adalah bagian awal dari proses pengambilan keputusan. Sebelum membuat perkiraan, pertama-tama perlu untuk mengetahui apa yang dipertimbangkan dalam membuat keputusan ini. Peramalan merupakan tantangan terhadap jumlah, misalnya permintaan untuk satu atau lebih produk di periode mendatang. Intinya, peramalan adalah perkiraan (tebakan), tetapi dengan menggunakan teknik tertentu, peramalan bisa menjadi perkiraan lebih lanjut. Peramalan dilakukan dengan tujuan menentukan jumlah permintaan untuk suatu produk dan langkah-langkah awal dari proses perencanaan dan pengendalian produksi (PPC. Dalam menentukan jenis produk apa yang dibutuhkan (jumlah), jumlah produk (jumlah besar) dan kapan pun produk dibutuhkan (kapan). Tujuan setiap bagian dari kegiatan produksi adalah untuk mengurangi keputusan, sehingga hasil yang diperoleh dengan fakta yang sebenarnya diperoleh. Metode time series menyatakan bahwa sebuah fungsi waktu berpengaruh dalam peramalan produk pada masa mendatang. Proyeksi grafik dari data masa lalu akan dibandingkan dengan grafik dari jenis-jenis metode time series seperti konstan, linier, kuadratis, siklis dan kemudian diambil dua metode dengan grafik yang mendekati dan dilakukan pengujian hipotesis dari error dan verifikasi sehingga didapatkan jenis metode time series yang mendekati pola distribusi variabel itu.

Forecasting is the initial part of a decision making process. Before making a forecast, it is first necessary to know what is the problem in making these decisions. Forecasting is a thought of a quantity, for example the demand for one or more products in a period to come. In essence, forecasting is an estimate (guess), but by using certain techniques, then forecasting can be more than just an estimate. Forecasting is done with the aim of determining the number of requests for a product and the initial steps of the production planning and control (ppc) process. In forecasting what type of products are needed (what), the number of products (how many) and when the product is needed (when). The purpose of deepening in production activities is to reduce uncertainty, so that estimates are obtained that are close to the actual situation. The time series method states that a time function influences product forecasting in the future. Graph projection from past data will be compared with graphs of the types of time series methods such as constant, linear, quadratic, cyclical and then two methods are taken with close graphs and hypothesis testing of errors and verification is obtained so that the types of time series methods are close to the distribution pattern of that variable.