Kelebihan dan kekurangan moving average

Kegunaan dan cara menggunakan Indikator MACD MACD adalah indikator yang sangat populer digunakan oleh para trader. MACD adalah indikator yang sudah tersedia pada platform trading MT4. Apa sih kegunaan indikator MACD dan cara menggunakan. Sebelum kita bahas, apa sih arti dari kata MACD. MACD adalah singkatan dari Moving Averages Convergence Divergence. Moving Averages, dimana yang mau akan dimulainya sebuah tren baru. Untuk membaca Trend dan support resistense, kita bisa menggunakan Indikator Bolinger Bands. Dengan MACD kita sudah bisa melihat tiga buah fungsi indikator, yaitu garis MA periode pendek (cepat), garis MA periode panjang (lambat) dan bentuk histogram yaitu garis yang ukurannya baik antara kedua MA tersebut. Sifat sifat. Kegunaan dan cara menganalisa menggunakan Indikator MACD MACD Crossover Kedua Moving Average (MA) memiliki kecepatan yang berbeda, MA cepat lebih cepat terhadap perubahan harga, sementara MA lambat lebih lambat bereaksinya. Jika MA cepat mulai menyilang (cross) MA lambat, maka hal ini bisa terjadi jika tren baru terbentuk. Dan jika sudah bisa crossover. Maka ini menandakan tren yang baru terjadi. Sinyal itu terjadi yaitu pada MA pada MACD telah menembus garis garis tengah MACD. Kelebihan dan kekurangan indikator MACD Kelemahan indikator MACD: MACD lambat dalam memberikan sinyal. Karena walau bagaimanapun, MACD terbentuk dari ratarata harga yang sudah terjadi sebelumnya. Kelebihannya indikator MACD: MACD jarang memberi sinyal palsu, karena lebih halus pergerakannya. MACD tidak menunjukkan sinyal pada kondisi oversold atau overbought. Prinsip dasar dari Indikator MACD yang penting untuk diperhatikan: 1. MACD akan bergerak dan membentuk puncak tertinggi hingga mencapai lembah terendah, dan begitu juga sebaliknya. 2. Ada tiga kemungkinan pergerakan harga terhadap MACD: Harga akan bergerak sesuai MACD Harga bergerak berlawanan MACD, nanti akan mengganggu sesuai MACD. Ini yang disebut Divergent Covergent. Harga akan bergerak sideway hingga akhir trend MACD. Dengan memperhatikan prinsip ini, kita akan berpeluang besar untuk profit yang maksimal dan kemungkinan kerugian yang kecil. Sebagai indikator untuk mendukung MACD, kita bisa menggunakan indikator Stochastic dengan Slow 8,3,3. Ini memang untuk menentukan puncak amp lembah MACD atau area oversold-overbought. Happy TradingbeBisnis lah - Salah satu Indikator Forex yang paling populer digunakan oleh para trader untuk teknikal adalah Moving Average atau biasa disingkat MA. Indikator ini sangat lah sangat kuat bila fungsinya adalah sebagai indikator yang menghitung atau menampilkan harga rata-rata. Untuk lebih jelasnya, lihat gambar di bawah ini. Moving Average TimeFrame 30M garis warna kuning. MA10 pada TimeFrame 30M garis warna biru muda (aqua): MA24 pada TimeFrame 30M Saat Candlestick berada di atas garis-garis MA, maka trend harga cendrung naik dan begitu pula sebaliknya. Pada titik MA dibagi menjadi 3 (tiga) macam yaitu sederhana, eksponensial dan. Tapi yang sering dan paling populer dipakai dan diajarkan ke trader adalah Simple Moving Average (SMA) seperti beberapa contoh gambar di atas. Cara men-setting indikator moving average di chart MT4: 1. Menyisipkan MA ke Chart, ada 2 (dua) cara yaitu: Di menu paling atas menu utama. Klik sisipkan - indikator - trend - moving average Di menu lipat ke dua alat bar. Lihat gambar di bawah ini. Pilih Indikator - Trend - Moving Average Silahkan pilih mana yang menurut Anda nyaman. Nah, sekarang kita menentukan pada periode dan pada TimeFrame berapa kita akan pasang moving average. 2. Cara menentukan waktu pada TimeFrame (TF) yang akan Anda gunakan: Jika di TF H1, Anda ingin melihat harga rata-rata di setiap 12 jam nya maka ketik 12 di periode. Tentukan juga warna garis MA nya dan jenis garis (solid, putus-putus dll) Jika ingin tahu harga rata-rata 12 jam di TF 30M, maka hitungannya jadi 12x60 menit7203024. Jadi, MA 12 jam di TF 30M adalah 24 maka ketik 24 di bulan Jika di TF H1, Anda ingin harga rata-rata di 5 jam terakhir, maka MA 5 yang digunakan Jika di TF 30M, maka 5x603003010. Jadi MA 10 akan menunjukkan pergerakan harga rata-rata di 5 jam terakhir Begitu lah cara menentukan Periode MA pada TimeFrame yang anda inginkan. Jika Anda seorang scalper maka biasakan menggunakan TF 5M, 15M dan 30M. Jadi jangan sampai salah menentukan periode MA nya. Oke, sampai di sini kita sudah tahu cara menggunakan Moving Average dan men-setting nya di chart MT4. Lalu bagaimana cara membaca atau mengetahui tren apa yang terjadi di daerah support resistance nya jika menggunakan Moving Average Cara pertama adalah yang sudah disimpulkan pada gambar di awal pembahasan. Namun sayang nya daerah support dan resistance nya masih kurang begitu jelas, kita tidak bisa dengan mudah beli saja. Oleh karena itu harus dibutuhkan cara lain yaitu sebagi berikut: Dengan menggunakan 1 (satu) garis atau sebuah Moving Average saja satu buah Moving Average Dilihat dari gambar dapat ditarik kesimpulannya: Saat candlestick menembus garis MA dari bawah maka trend akan naik dan area support resistance. Kita berada di garis MA, jika ada candlestick yang dibuat baru maka disitu lah kita siap-siap BUY Saat candlestick menembus garis MA dari atas maka trend akan turun dan saat ada candlestick yang terbentuk baru menurun maka kita siap-siap SELL Menggunakan 2 (dua) Buah Moving Average dengan Periode yang berbeda Dua buah Moving Average Dilihat dari gambar di atas dapat disimpulkan: Jika MA cepat menembus MA lambat dari bawah bisa terjadi persilangan antara dua buah MA berbeda Periode maka akan terjadi TREND NAIK dan saat satu candlestick terbentuk maka kita siap - Siap BUY Jika MA cepat menembus MA lambat dari atas, jadilah persilangan maka akan terjadi TREND TURUN dan saat satu candlestick Terbentuk maka kita siap-siap SELL Oke, jika masih ada yang kurang jelas tentang Cara Menggunakan Nilai Pindah Pindah silahkan sampaikan di kolom komentar yang sudah disediakan. Terimakasih dan salam sukses buat semuanya.1.1.LATAR BELAKANG MASALAH Sejati mata kuliah yang tertuju pada jurusan Tarbiyah tentu mata kuliah 8220 Supply Cain Management 8220 ini, ada peran yang sangat penting, terutama untuk meramalkan berapa besar kira-kira jumlah permintaan akan barang dan Jasa dan apa dengan barang yang ada, selain itu mencocokkan antara barang dan permintaan. Oleh karena itu pemakalah akan mencoba membahasnya sesuai dengan kemampuan pemakalah, Adapun pembahasan yang akan di bahas dalam makalah ini adalah tentang 8220Peramalan Permintaan (Forecast Demand) 8221. Untuk itu pemakalah akan menjelaskan dan memaparkannya pada bab pembahasan. Adapun yang dimaksud dalam makalah ini antara lain. Apa itu peramalan permintaan Bagaimana mencocokkan supply dan demand Bagaimana teknik-teknik peramalan Bagaimana permitnya permalan Pembahasan ini untuk menguraikan. Membahas dan menjelaskan tentang hal-hal yang berhubungan dengan Peramalan Demanad (Forecast Demand), sehingga dapat dijadikan salah satu sumber untuk menambah ilmu pengetahuan, dan dapat dijadikan suatu sebuah usaha. Disamping itu, ini juga perlu untuk memenuhi tugas yang terstruktur yang diemban kepada pemakalah. PERAMALAN PERMINTAAN (PERMINTAAN PERMINTAAN) Peramalan adalah proses untuk ramalan kebutuhan di masa datang yang memenuhi syarat dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang dan jasa. Salah satu jenis peramalan adalah peramalan permintaan. Peramalan permintaan (fOrecasting Demand) merupakan tingkat permintaan produk 8211produk yang diharapkan akan terealisasi untuk jangka waktu tertentu pada masa yang akan datang. Menurut Vincers Gapers dalam Permintaan manajemen ada dua jenis permintaan, yaitu: 1. Permintaan bebas (independent Demand) Ada permintaan terhadap material, suku cadang atau produk yang bebas atau tidak terkait langsung dengan struktur bill of material (BOM) untuk produk akhir atau item teretentu . 2. Permintaan tidak bebas (Dependent Demand) Merupakan permintaan terhadap materi. Suku cadang atau produk yang terkait langsung dengan atau diturunkan dari struktur bill of material untuk produk akahir atau item tertentu. Tujuan peramalan dilihat dengan waktu: a. Jangka pendek (Jangka Pendek) Menentukan kuantitas dan waktu dari item menjadi produksi. Manajemen dan Manajemen. B. Jangka Menengah (Medium Term) Menentukan kuantitas dan waktu dari kapasitas produksi. Manajemen pusat. C. Jangka Panjang (Jangka Panjang) Merencanakan kuantitas dan waktu dari fasilitas produksi. 2008, 5 tahun, 10 tahun, atau 20 tahun dan ditentukan oleh Top Management. Karakteristik Peramalan Yang Baik Peramalan yang baik memiliki beberapa kriteria yang penting, antara lain, biaya, dan kemudahan. Penjelasan dari kriteria-kriteria tersebut adalah sebagai berikut. Akurasi dari suatu hasil peramalan diukur dengan hasil kebiasaan dan kekonsistensian peramalan tersebut. Hasil peramalan bisa dikatakan bila bila tinggi atau rendah dengan apa yang sebenarnya terjadi. Hasil peramalan yang tertulis konsisten bila besarnya kesalahan peramalan relatif kecil. Peramalan yang terlalu rendah akan keketana pekerjaan, sehingga permintaan konsumen tidak dapat segera diperoleh akibatnya perusahaan dapat kehilangan pelanggan dan kehilangan keuntungan penjualan. Peramalan yang terlalu tinggi akan menambah penumpukan persediaan, sehingga banyak modal yang terserap sia 8211 sia. Keakuratan dari hasil peramalan ini sangat penting dalammenyeimbangkan tugas ideal. Biaya yang dibutuhkan dalam pembuatan suatu peramalan adalah tergantung dari jumlah barang yang diramalkan, lamanya peramalan, dan metode peramalan yang dipakai. Ketiga faktor pemicu biaya tersebut akan mempengaruhi jumlah data banayak yang dibutuhkan, bagaimana pengolahan datanya (manual atau komputerisasi), cara penyimpanan datanya dan siapa tenaga ahli yang diperbantukan. Pilihan metode peramalan harus disesuaikan dengan dana yang tersedia dan tingkat yang ingin didapat, misalnya item-item yang penting akan diramalkan dengan metode yang sederhana dan murah. Prinsip ini merupakan adopsi dari hukum Pareto (Analisa ABC). Penggunaan metode peramalan yang sederhana, mudah dibuat, dan mudah diaplikasikan akan memberi keuntungan bagi perusahaan. Metode percuma yang metodenya, tidak bisa diaplikasikan pada sistem perusahaan karena keterbatasan dana, sumber daya manusia, maupun peralatan teknologi. Beberapa Sifat Hasil Peramalan. Dalam membuat peramalan atau menerapkan suatu peramalan maka ada beberapa hal yang harus tetap. 1. Ramalan pasti mengandung kesalahan, memang peramal hanya bisa mengurangi ketidakpastian yang akan terjadi, tapi tidak bisa menghilangkan ketidakpastian tersebut. 2. Peramalan seharusnya memberikan informasi tentang beberapa ukuran kesalahan, karena sangat dibutuhkan, maka adalah penting bagi peramal untuk menginformasikan seberapa besar kesalahan yang terjadi. 3. Peramalan jangka pendek lebih akurat dibandingkan peramalan jangka panjang. Hal hal ini disebabkan karena pada peramalan jangka pendek, faktor - faktor yang mempengaruhi permintaan relatif masih lama. B. Mencocokkan Supply Dan Permintaan Untuk mencocokankan antara penawaran dan permintaan maka disini perlu diperhatikan apa saja faktor-faktor yang tingkat permintaan (demand). Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Peramalan Permintaan suatu produk pada suatu perusahaan sangat oleh berbagai faktor lingkungan yang saling terhubung dalam pasar yang berada di luar kendali perusahaan. Dimana faktor 8211 faktor lingkungan ini juga akan mempengaruhi peramalan. Berikut ini beberapa faktor lingkungan yang mempengaruhi peramalan Yami05: 1. Kondisi umum bisnis dan ekonomi 2. Reaksi dan tindakan pesaing 3. tindakan pemerintah 4. Kecenderungan pasar 5. Siklus hidup produk 6. Gaya dan mode 7. Perubahan permintaan 8. konsumenInovasi teknologi Selain hal - hal diatas yang diperhatikan juga untuk mencocokkan antara supply dan demand adalah: 1) Smart pricing, Strategi harga telah beberapa perusahaan seperti Dell, Nikon, dan Sharp. Strategi-strategi yang dipakai memiliki suatu kesamaan yaitu untuk memajukan permintaan pasar dengan mengormat prinsip teknik manajemen pendapatan. Ada 2 cara pendekatan strategi harga yang saling melengkapi satu sama lain yaitu, harga disesuaikan dan harga dinamis. Sebuah. Customized Pricing Harga yang disesuaikan dengan harga yang sesuai dengan sensitivitasnya terhadap harga. Salah satu cara adalah dengan memberikan rebate atau diskonBeberapa perusahaan seperti Dell dan Sharp menggunakan sistem diskon mail-in rebate untuk membedakan kastemer berdasarkan sensitivitasnya terhadap harga v Mail in rebate Dalam melakukan mail - Di rebate, ada beberapa hal yang harus diperhatikan: Tanpa rebateretailer harus menentukan sendiri harga jual dan barang barang yang akan dipesan agar mendapat keuntungan yang maksimal. Harga jual terhadap retail adalah proporsional, namun tidak menguntungan bagi pengecer kastemer. Dengan surat di rebateManufaktur permintaan Pasar dengan disko, di sisi lain juga menawarkan insentif kepada pengecer untuk menaikkan jumlah pesananWalaupun harga efektif yang harus ditawarkan menurun, namun permintaan akan naik sehingga bisa melebihi keuntungan jika dijual dengan harga efektif yang normal diberikan v Mail in rebateW Hindar priceMenurut pandangan dari segi manufaktur, ada beberapa alasan mengapa mereka tidak menerapkan harga grosir, seperti: Tidak semua kastemer kirim kembali kupon diskonRetailer kemungkinan besar akan menggunakan diskon dari harga grosir untuk keuntungannya sendiri sehingga tidak menaikan permintaan pasar. Strategi mail-in rebate lebih menguntungkan Karena selain dapat naik demamd dari pasar, juga bisa naik jumlah order dari retailer b. Dinamis PricingDynamic pricing adalah perubahan harga produk setiap saat tanpa batas target pasar yang dituju. Strategi ini telah dikembangkan sejak dahulu dan biasanya digunakan untuk media penjualan atau promosiDynamic pricing diterapkan sebagai alat untuk mencocokkan antara demand dan supplyDibutuhkan eksekutif pada front-end dari supply chain sebagai keputusan dari Perubahan harganya yaitu yang paling tahu bagaimana keadaan pasar saat itu dan masalah supply chain produk itu sendiri Dynamic PricingAda beberapa kunci strategi saat akan menerapkan strategi dymanic pricing untuk keuntungan maksimal dari fixed-pricenya: tersedia kapasitasdengan asas semua sama, semakin kecil kapasitas produksi Bandingkan dengan permintaan rata-rata, maka semakin menguntungkan penggunaan dymanic pricingDemand variabilitaskeuntungan pengunaan dymanic harga meningkat imbuh besar ketidakkinian ketidakmerataan permintaan berdasarkan koefisien variasiSeasonality in deman D patternpenentuan harga berdasarkan pada musim tertentu sesuai dengan permintaan terhadap produk tersebut Panjangnya perencanaan horizon Semakin panjang perencanaan produksi suatubarang, semakin sulit untuk melakukan dymanic pricingBerdasarkan pada data dan model asumsinya, harga dinamis dapat meningkatkan keuntungan 2-6. Peningkatan keuntungan sangat sangat penting untuk industri dengan keuntungan rendah sepeti eceran dan komputer. C. Pengaruh internet dalam perkembangan startegi hargaMenu biaya perubahan harga lebih mudah menggunakan internet dibandingkan dengan cara konvensional. Lewat internet perubahan harga dapat di uodate dengan cepat setiap saatLower buyer search price Pencarian harga barang murah persainga antar penjual, disini strategi harga pintar sangat bergunaVisibilitypemberian harga yang berbeda lewat situs privat sesuai dengan geografi dan demografi, dan dapat mempengaruhi keputusan harga, Inventaris dan produksiCustomer segmentationdata histori pembeli lebih mudah didapat lewat intenet dibandingkan dengan toko konvensional lainnyaTesting capabilitiesdapat mencoba melakukan tes efek terhadap harga tertentu pada segelintir kelompok sebagai acuan dalam menentukan strategi harga. D. Peringatan terhadap penggunaan Strategi hargaBerdasarkan pengalaman kerja perusahaan, segala jenis strategi harga yang dipakai, stategi itu harus adil kepada setiap kastemer. C. Teknik Peramalan Meramalkan permintaan dari pasar yang dimasuki oleh perusahaan adalah suatu pekerjaan yang perlu dilakukan oleh setiap manajer perusahaan dalam rangka memprediksi berapa besar peluang pasar yang tersedia di masa depan. Peramalan permintaan merupakan usaha untuk mengetahui jumlah produk atau rangkaian produk di masa yang akan datang dalam suasana satu set kondisi tertentu. Hal yang perlu dikhawatirkan adalah aktivitas peramalan permintaan bisa dapat diartikan sebagai aktivitas yang siap untuk permintaan di masa yang akan datang secara pasti, pelan-pelan usaha untuk mengurangi kemungkinan hal yang bertentangan antara keadaan yang sungguh-sungguh terjadi di kemudian hari dengan apa yang Menjadi hasil peramalan Dengan kata lain, hasil maksimal dari aktivitas peramalan adalah melakukan minimisasi gapastian yang bisa terjadi di masa yang akan datang. Untuk melakukan peramalan atau peramalan terhadap permintaan pasar, disini akan disuguhkan berbagai macam model peramalan terhadap permintaan pasar dari barang atau jasa yang dijual dan dijual oleh perusahaan. Secara garis besar besar dua macam metode yang biasa dilakukan, yaitu metode kualitatif dan kuantitatif. Pembahasan lebih lanjut tentang metode-metode peramalan permintaan adalah sebagai berikut: a. Metode Kualitatif Peramalan kualitatif secara umum, dipengaruhi oleh intuisi, emosi, pendidikan, dan pengalaman seseorang. Oleh karena itu, hasil peramalan dari satu orang dengan orang yang lain dapat berbeda. Meski demikian, peramalan dengan metode kualitatif tidak berarti hanya menggunakan intuisi, tapi juga bisa mengikutsertakan model 8211 model statistik sebagai bahan masukan dalam melakukan penilaian (keputusan), dan dapat dilakukan secara perseorangan maupun kelompok. Metode peramalan permintaan secara kualitatif berhubungan dengan data-data kualitatif, misalnya tentang selera konsumen terhadap suatu produk, atau survei tentang loyalitas konsumen, dan lain-lain. Peramalan kualitatif ini dapat dikelompokkan ke dalam beberapa metode seperti ini. 1. Teknik Survey (riset pasar riset pasar) Teknik survey ini merupakan alat meramalkan yang cukup penting untuk memprediksi kejadian-kejadian atau kecenderungan-dalam jangka pendek mendatang ini. Survey biasanya menggunakan alat interview atau daftar pertanyaan yang akan ditujukan para responden yang terpilih dan yang dituju. Sesuai kelompok yang memang diperkirakan akan menjadi sasaran pasar yang dituju oleh perusahaan. Survey ini dilakukan untuk meramalkan variabel ekonomi yang memang berhubungan baik langsung maupun tidak langsung dengan permintaan konsumen atau pasar yang dituju. Variabel-variabel ekonomi yang disurvey ini contoh variabel yang berhubungan dengan anggaran rumah tangga yang dikeluarkan untuk memenuhi kebutuhan rumah tangga. Sasaran dan cakupan sasaran dan jenis kebutuhan dan keperluan dari kelompok responden ini dapat dikategorikan sebagai berikut: 183 Survei tentang anggaran kebutuhan rumah tangga masyarakat eksekutif bisnis dan pemerintahan yang sekiranya berkait dengan rencana perusahaan. Survey ini diharapkan dapat mencapai keseluruhan anggaran setiap rumah tangga yang disurvey. 183 Survey mengenai barang atau jasa yang dibutuhkan bagi para pelaku bisnis yang akan memperdagangkan barang atau jasanya. Mereka ini mungkin pelaku bisnis yang bergerak di bisnis distributor, pengecer atau pedagang besar. 183 Survey ini dilakukan untuk para rumah tangga umum mengenai keperluan rumah tangga, produk atau barang apa secara periodik diperlukan dan frekuensi pemenuhan yang dilakukan untuk masa-masa yang akan datang, dan lain-lain. Dari metode survey berdasar kelompok sasaran ini sebenarnya terkandung maksud dari surveyor barang dan jasa apa saja yang dibutuhkan, berapa frekuensi pemenuhan kebutuhan dan faktor-faktor apa saja yang pada umumnya yang mempengaruhi perilaku mereka ini. Tidak langsung perusahaan melihat peluang dan apa saja yang bisa ditarik sebagai kepentingan bagi perusahaan atas hasil-hasil survey ini untuk memprediksi dan memprediksi pasar atau konsumen perusahaan. Bila diklasifikasikan hasil survey ini merupakan bagian dari kegiatan riset pasar yang dilakukan oleh perusahaan. Dari sini berbagai kemungkinan yang ada adalah ikut variabel yang dapat diprediksi Apa yang bisa dimanfaatkan oleh perusahaan yang sudah atau sudah ada dan dijual kepada pasar yang dituju yang telah disurvey ini. Dengan demikian dapat digunakan untuk memprediksi permintaan konsumennya dari produk yang dibuat dan jual oleh perusahaan. 2. Teknik Jajak Pendapat (Opinion Pools). Teknik jajak pendapat sering dilakukan untuk melengkapi data dari survey. Jajak pendapat dari para pakar, para eksekutif, dari masyarakat umum, atau dari konsumen. Jajak pendapat ini lebih bersifat proaktif dari respondennya, bandingkan teknik survey lebih bersifat objektif. Sebelum diluncurkan produk baru, biasanya diadakan pre test dan jajak pendapat terhadap responden yang menjadi sampel. Teknik penyatuan ini melibatkan berbagai media seperti media TV, telepon, koran, surat, SMS, email, atau internet untuk menyebarkan kuesioner atau daftar pertanyaan tentang berbagai informasi yang dibutuhkan perusahaan. Laporan atau pernyataan resmi dari suatu perusahaan atau pemerintah suatu negara dapat digunakan sebagai sumber data guna meramalkan kondisi ekonomi di masa yang akan datang, sekaligus dapat digunakan untuk membuat strategi bersaing dalam pasar bebas. 3. Metode Delphi, Pada metode ini, untuk mendapatkan sebuah kuesioner, Moderator menyimpulkan hasil dan memformulasikan menjadi suatu kuesioner baru yang diputar kembali oleh kelompok tersebut, demikian seterusnya. Hal ini merupakan proses pembelajaran (pembelajaran) dari kelompok tanpa adanya tekanan atau intimidasi individu. 4. Analogi historis (Sejarah Analogi), Merupakan teknik peramalan berdasarkan pola data masa lalu dari produk-produk yang dapat disamakan secara. Contoh peramalan untuk pengembangan pasar televisi multi model menggunakan model permintaan televisi hitam putih atau televisi. Analogi historis akan menjadi produk terbaik untuk produk di pasar dan. 5. Dugaan manajemen (perkiraan manajemen) atau Konsensus Panel Dimana peramalan semata-mata berdasarkan pertimbangan manajemen, oleh manajemen senior. Metode ini akan cocok dalam situasi yang sangat sensitif terhadap intuisi dari suatu atau sekelompok kecil orang yang karena pengalamannya mampu memberikan opini yang kritis dan relevan. Teknik akan digunakan dalam situasi dimana tidak ada situasi dimana tidak ada laternatif dari model peramalan yang dapat diterapkan. Metode ini sangat banyak, sehingga perlu dipuji dengan metode peramalan yang lain. B. Peramalan kuantitatif Peramalan kualitatif dapat diterapkan jika tersedia data masa lalu, informasi dapat dikuatifikasi, dan asas beberapa aspek pola masa lalu akan terus berlangsung (asumsi masyarakat). Jenis peramalan. Metode Time Series berhubungan dengan nilai suatu periode yang diatur dalam periodesasi. Misalnya mingguan, bulanan, kwartalan, dan tahunan, tergantung keinginan dari pihak-pihak yang melakukan prakiraan permintaan ini. Metode ini semata-mata mendasarkan diri pada data dan situasi masa lampau. Jika keadaan di masa yang akan datang cukup stabil dalam arti tidak banyak perubahan yang berarti dengan keadaan masa lampau, metode ini bisa memberikan hasil peramalan yang cukup akurat. Dengan analisis deret waktu dapat menambah permintaan terhadap suatu produk tertentu bervariasi terhadap waktu. Sifat dari perubahan permintaan dari tahun ke tahun dirumuskan untuk meramalkan penjualan pada masa yang akan datang. Metoda peramalan yang dibangun atas penggunaan. Pola waktu antara waktu yang ditentukan dengan waktu, yang merupakan deret waktu atau 8220time 8211 series8221. Berikut adalah beberapa metode time series yang dipakai untuk mencari perkiraan permintaan (peramalan permintaan): a) Moving average p peramalan ke (1,2,8230, p) c) eksponensial smoothing Pada metode ini hasil prediksi adalah posistif, yang berarti aktual Permintaan lebih tinggi disbanding ramalan (AF gt 0). Maka model eksponensial smoothing secara otomatis akan meningkatkan ramalan. Hasil prediksi hasil panen negatif, yang berartinilai permintaan aktual lebih rendah dari ramalan (A-F lt 0), maka model eksponensial smoothing akan otomatis turun ramalan sebagai berikut. FDt nilai ramalan untukperiode waktu ke-t FDt-1 per jam untuk satu periode waktu yang lalu. T-1 At-1 aka untuk satu periode waktu yang lalu, t-1 konstanta pemulusan (0ltalt1) FD peramalan permintaan Konstanta pemulusan () ltalt1) Ini indeks musiman. 2) Metode trend least square Metode peramalan waktu yang sesuai dengan garis tren terhadap rahasia titik-titik data masa lalu, kemudian diproyeksikan ke dalam peramalan masa depan untuk peramalan siang dan jangka panjang. Trend adalah rata-rata dalam jangka panjang. Jika hal-hal yang diteliti menunjukkan gejala pertambahan, maka tren yang dimiliki disebut sebagai tren positif. Jika hal yang diteliti menunjukkan gejala semakin berkurang, maka trend yang dimiliki disebut sebagai trend negatif. Salah satu metode yang digunakan adalah metode least squares. Persamaan trend dengan metode least square adalah sebuah amp b konstanta persamaan 3) metode kausal. Faktor - faktor yang menyebabkan terjadinya hubungan sebab akibat dengan satu atau beberapa variabel bebas. Contoh, jumlah pendapatan berhubungan dengan faktor-faktor seperti jumlah penjualan, harga jual, dan tingkat promosi. Kegunaan dari metode kausal adalah untuk menemukan bentuk hubungan antara variabel-variabel tersebut dan digunakan untuk meramalkan dari variabel tidak bebas (dependen). Pada model ini untuk meramalkan permintaan tidak hanya memperhatikan waktu, tapi juga memperhatikan faktor yang sedang berkembang, antara lain. Sebuah. Harga produk, jika harga produk naik maka permintaan naik b. Saluran naik, jika ada. Metode kausal terdiri atas beberapa metode, antara lain. Metode teknik regresi dan teknik. Hubungan yang ada pertama 8211 tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ini sangat baik untuk peramalan jangka pendek, sementara untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya kurang begitu baik. Metode Ekonometrik Metoda ini dibangun atas peramalan sistem persamaan regresi yang diestimasikan secara simultan. Baik untuk peramalan jangka pendek maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Ada empat tahap yang termasuk di dalam memformulasi ramalan model ekonometrika ini. 1) Membangun suatu model teori 2) Mengumpulkan data 3) Mengetikkan hasil yang diestimasi 4) Mengestimasi dan menginterpretasi hasil 4) Metode Variasi Musim harga prakiraan volume permintaan konsumen di waktu-waktu yang akan datang dapat dibangun pada gelombang musiman yang melekat pada kultur Budaya atau kebiasaan dari masyarakat. Bisa juga karena faktor sifat dan keadaan alam yang melekat pada iklim atau cuaca. Misalnya produksi musim semi, gugur dan musim penghujan dan bahkan musim kemarau, produk apa yang sedang atau akan datang musimnya. D. Akurasi peramalan ukuran umum peramalan secara umum digunakan untuk mengetahui tingkat perbedaan antara hasil peramalan dengan permintaan yang terjadi untuk melihat kesalahan peramalan. Adapun ukuran yang biasanya digunakan adalah: Mean Absolute Deviation MAD (rata-rata absolute absolute) Rata-rata penyimpangan absolut merupakan penjumlahan kesalahan prakiraan tanpa menghiraukan tanda aljabarnya dibagi dengan banyaknya data yang diamati, yang dirumuskan sebagai berikut: Pada permintaan aktual pada perioda t Ft Peramalan permintaan pada perioda tn jumlah periode peramalan yang terlibat. Mean Square Error MSE (rata-rata kuadrat kesalahan) MSE dirumuskan sebagai berikut: Untuk keterangan sama dengan sebelumnya. Mean Forecast Error MFE (rata-rata kesalahan peramalan) Rata-rata kesalahan kuadrat (MSE, mean square error) menguatkan angka kesalahan prakiraan yang lebih kecil dari satu unit. Sanagat efektif untuk mengetahui apakah suatu hasil peramalan pada perioda tertentu terlalu rendah atau terlalu tinggi. Secara sistematis dapat dirumuskan. Untuk keterangan sama dengan sebelumnya. Mean Absolute Persentase ErrorMAPE (rata-rata persentase kesalahan mutlak) MAPE adalah ukuran kesalahan relatif. Rata-rata persentase kesalahan kuadrat adalah ukuran ketelitian dengan cara-cara persentase kesalahan absolut, (MAPE) menunjukkan rata-rata kesalahan absolut prakiraan dalam bentuk persentasenya terhadap data aktualnya yang akan memberikan informasi kesalahan terlalu endah atau terlalu tinggi. Secara sistematis dapat dirumuskan. Verifikasi dan Pengendalian Peramalan Langkah penting setelah peramalan dilakukan adalah verifikasi peramalan seperti rupa sehingga data data lalu dan sistem penyebab yang mendasari permintaan tersebut. Sepanjang representasi peramalan tersebut dapat dipercaya, hasil peramalan dapat terus digunakan. Jika selama proses verifikasi itu ditemukan kejelasan metode validitas peramalan yang digunakan, sebaiknya dicari metode yang lebih cocok. Validitas itu harus ditentukan dengan uji statistis yang sesuai. Setelah suatu peramalan dibuat, selalu timbul perlu adanya suatu metode peramalan baru. Peramalan harus selalu dengan permintaan aktual secara teratur. Pada suatu saat harus diambil tindakan revisi peramalan tangga ditemukan bukti adanya perubahan pola permintaan yang meyakinkan. Selain itu, penyebab perubahan pola permintaan harus diketahui. Penyesuaian metode peramalan dilakukan segera setelah perubahan pola. Ada banyak perkakas yang bisa digunakan untuk verifikasi peramalan dan tersusunnya perubahan pola permintaan. Bentuk yang paling sederhana adalah peta peramalan, mirip dengan peta kendali kualitas. Peta kendali ini bisa dibuat dengan data yang minim. Peta Moving Range Peta Moving Range dirancang untuk membandingkan permintaan aktual dengan nilai peramalan. Permintaan data aktual dilihat dan dibandingkan dengan peramalan pada perioda yang sama. Peta yang dikembangkan ke perioda yang akan datang sehingga data peramalan dapat dibadingkan dengan permintaan aktual. Selama perioda dasar (perioda pada saat menghitung peramalan), Peta Moving Range digunakan untuk melakukan verifikasi teknik dan parameter peramalan. Dengan metode peramalan ditentukan,. Moving Range dapat diterima sebagai. Garis tengah peta Moving Range adalah pada titik nol. Rentang Bergerak Sementara itu variabel yang akan diplot ke dalam peta Moving Range. Sekurang-ringan harus ada 10 dan lebih disukai 20 data untuk membuat peta Moving Range. Batas ini sudah pasti dibutuhkan hanya ada beberapa dari 1000 titik yang berada di luar batas, apakah sistem yang melatarbelakanginya tetap sama. Jika ditemukan satu titik yang berada di luar batas pada saat peramalan diverifikasi, harus ditentukan apakah data harus diabaikan atau peramalan baru harus dicari. Jika ditemukan sebuah titik yang berada di luar batas kendali harus diselidiki penyebabnya. Temuan itu mungkin membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan peramalan permintaan yang dihasilkan sudah cukup baik. Jika ada titik yang berada di luar batas yang berarti kurang baik dan harus direvisi. Peta kendali dapat digunakan untuk mengetahui apakah terjadi perubahan dalam sistem penyebab yang melatarbelakangi permintaan sehingga dapat ditentukan persamaan peramalan baru yang lebih cocok dengan sistem penyebab yang terjadi pada saat ini. Uji Kondisi Di Luar Kendali Uji yang paling konklusif untuk kondisi di luar kendali adalah adanya titik di luar. Selain itu, ada pula uji lainnya dengan tingkat kemungkinan yang sama. Teknik yang digunakan berikut ini agar dapat digunakan dengan jumlah data yang seminimal mungkin. Uji coba ini dilakukan dengan cara merombak keenam dengan selang yang sama. Daerah A adalah daerah di luar - 23 (2,66 MR) 1,77 MR (di atas 1,77 MR dan di bawah - 1,77 MR). Daerah B adalah daerah di luar - 13 (2,66 MR) -0,89 MR (di atas 0,89 MR dan di bawah - 0,89 MR). Daerah C adalah daerah di atas atau di bawah garis tengah. Uji kondisi di luar kendali adalah: 1. Dari tiga titik berurutan, apakah ada dua atau lebih titik yang berada di daerah A 2. Dari lima titik yang berurutan, apakah ada empat atau lebih titik yang berada di daerah B 3. Ada yang ada titik tengah Berturut-turut yang berada di salah satu sisi (di atas atau di bawah garis tengah). Gambaran daerah-daerah A, B, dan C Bitung pada gambar. Kondisi di bawah terpenuhi sama kondisi. Gambar Kriteria Di Luar Kendali Peramalan adalah proses untuk ramalan kebutuhan di masa datang yang memenuhi syarat dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan lokasi yang dibutuhkan dalam rangka memenuhi permintaan barang dan jasa. Salah satu jenis peramalan adalah peramalan permintaan. Peramalan permintaan (fOrecasting Demand) merupakan tingkat permintaan produk 8211produk yang diharapkan akan terealisasi untuk jangka waktu tertentu pada masa yang akan datang. Untuk mencocokkan antara supply dan permintaan maka disini perlu diperhatikan apa saja faktor-faktor yang tingkat permintaan (demand). Adapun Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Permintaan (Permintaan) 183 Perilaku konsumen selera 183 Ketersediaan dan harga barang sejenis dan 183 Banyaknyaintensitas kebutuhan konsumen Meramalkan permintaan dari pasar yang dimasuki oleh perusahaan adalah suatu pekerjaan yang perlu dilakukan oleh setiap manajer perusahaan dalam rangka memprediksi berapa besar Peluang pasar yang tersedia di masa depan. Ada beberapa teknik peramalan permintaan, ada secara kualitatif, seperti teknik survey, teknik jajak pendapat, metode Delphi, analogi histori dan manajemen dugaan. Selain itu ada juga teknik permlaan secara kuantitatif seperti teknik time series, causal, dan lain-lain. B. KRITIK DAN SARAN Demikianlah makalah ini kami buat, jika ada ada kesalahan maka kami meminta kritik dan saran yang membangun dari pembaca, sekaligus atas kritik dan sarannya kami ucapkan terima kasih.