Manfaat Metode Moving Average

PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI peramalan (previsão) Pengertian Peramalan PeramalanPerkiraan (Previsão) Previsão de Previsão de Previsão de Previsão de Sifat-sifat (peramalan), DEFINISI, PREVISÃO DE SIFAT-SIFAT (RAMALAN), PENGERTIAN REGRESI DAN KORELASI kamunganan yang akan Terjadi sebelum suatu rancana yang lebih pasti dapat dilakukan. Peramalan (previsão) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian de massa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan dados historis dan memproyeksikannya ke massa mendatang dengan suatu bentuk modelo matematis. Hal inis bisa juga merupakan pediu intui yang bersifat subjektif. Hal ini trocadilho dilakukan dengan menggunakan kombinasi modelo matematis yang disesuakan dengan pertimbangan yang baik dari seorang gerente. Setelah mengao beberapa teknik peramalan, e um akan melihat bahwa tidak ada satu metodo tunggal yang paling unggul. Sessão de yan berjalan dengan baik de suatu perusahaan pada suatu conjunto kondisi tertanu mungkin bisa menjadi bencana bagi organisasi lain, bahkan pada departemen yang berada perusahaan yang sama. Selain itu, e akan melihat keterbatasan dari apa yang dapat anda harapkan dari suatu peramalan. Hanya sedikit bisnis yang dapat menghindari proses peramalan dan hanya menunggu apa yang terjadi untuk kemudian mengambil kesempatan. Perencanaan yang efektif bik untuk jangka panjang maupun pendek bergantung pada peramalan permintaan untuk produk perusahaan. Peramalan (Previsão), merupakan kegiatan memprediksi nilai-nilai sebuah variabel berdasarkan nilai yang diketahui dari variabel tersebut atau variabel yang berhubungan. Terdapat dua macam metodo yaitu metodo kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kualitatif hanya menggunakan intuição saja, tanpa menggunakan pendekatan matematis maupun statistik. Situasi, kondisi, dan pengalaman e peramal sangat mempengaruhi hasil ramalan. Metode kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua cara yaitu metode kausal dan metode série de tempo. Metode kausal mempertimbangkan nilai sebuah variabel sebagai pengaruh dari banyak variabel yang lain. Sedangkan metode séries de tempo hanya meninjau nilai sebuah variavel sebagai fungsi waktu. Dados de Perucas Dados de ramalan dipergunakan sebagai perkiraan, bukan merupakan suatu angka atau bilangan yang harus dipergunakan begitu saja. Penggunaannya masih memerlukan pertimbangan dari para pemakai. Hal ini disebabkan oleh karena hasil ramalano biasanya didasarkan atas dasar asumsi-asumsi, kalau keadaan tidak berubá seperti waktu sebelumnya. Peramalan Deret Waktu Deret waktu didasarkan pada urutan dari titik 8211 titik dados yang berjarak sama dalam waktu (mingguan, bulanan, kuartalan, dan lain 8211 lain). Meramalkan deret data waktu berarti nilai massa depan diperkirakan hanya dari nilai massa lalu dan variable lain diabaikan walaupun variabel 8211 variabel tersebut mungkin sanglante bermanfaat. Menganalisis deret waktu berarti membagi dados massa lalu menjadi compost 8211 komponen 8211 komponen, kemudian memproyeksikannya ke masa depan. Deret waktu mempunyai empat komponen yaitu: 1. Pola merupakan pergerakan dados sedikit semi sedikit meningkat atau menurun. Perubahan pendapatan, populasi, penyebaran umur, atau pandangan budaya dapat mempengaruhi pergerakan tren. Dados 2.Pola dados de pola de adalah de dados de yang berulang pada de kurun waktu tertentu, seperti hari, mingguan, bulanan, atau kuartal. Dados 3.Pola Siklus adalah pola dalam dados yang terjadi setiap beberapa tahun. Siklus ini biasanya terkait pada siklus bisnis dan merupakan saturando-se com um dalam analisando perenanas bisnis jangka pendek. Memprediksi siklus bisnis 4.Polha de dados em cascata Merupakan satu titik khusus dalam dados yang disebabkan oleh peluang dan situasi yang tidak lazim. Variasi acak tidak memiliki, pola, khusus, sehingga, tidak, dapat di prediksi. Metode Pemulusan Eksponensial Penghalusan Eksponensial merupakan metodo peramalan rata 8211 rata bergerak dengan pembobotan yang canggih, tetapi masih mudah digunakan. Metode ingrassen punkatan dan masa lalu yang sangat sedikit. Bentuk umum dari metode pemulusan eksponensial: Ft Ft - 1 a (At 8211 1 Ft82111) Ft peramalan baru Ft-1 peramalan sebelumnya a Konstanta penghalusan (pembobotan) (0 a 1) At-1 Permintaan real periode lalu. Konsepnya tidak rumit. Prediksi terakhir untuk permintaan sama dengan prediksi lama, disgraciante dengan sebagian deferensiasi permintaan aktual periode lalu dengan prediksi lama. 1.Single Eksponensial suavização Metode penghalusan eksponential orde satu sebenarnya merupakan perkembangan dari metode rata-rata bergerak (média móvel) sederhana. Metode ini dipengaruhi secara luas de dalam peramalan (previsão) karena sederhana, efisian di dalam perhitungan dan perubahan ramalan, mudah disesuaikan dengan perubahan dados, dan ketelitian metode ini cukup besar. 2.Double Eksponensial suavização Metode ini akan menyesuaikan fator tendência yang ada pada pola dados. Dipopulerkan oleh C. C. Holt (1957), modelo ini menambahkan factor pertumbuhan (factor de crescimento) atau faktor tendência (factor de tendência) pada persamaan dasar dari alisamento. 3.Triple Suavização exponencial Metode ini merupakan perluasan dari metode holt. Dipopulerkan oleh inverno, modelo ini menambahkan fator sazonal pada persamaan dasar dari alisamento. Hanya berbeda dengan dua metode Exponencial alisamento yang lalu, pada metode inverno ada dua cara perhitungan previsão, yakni secara aditivo secu multiplicativo, disini akan digunakan cara multiplikatif. 2.3.2. Menghitung Kesalahan Peramalan Seorang perencana tentu menginginkan hasil perkiraan ramalan yang tepat atau paling tidak dapat memberikan gambaran yang paling mendekati sehingga rencana yang dibuatnya merupakan rencana yang realistis. Ketepatan atau ketelitian inilah yang menjadi kriteria desempenho suatu metode peramalan. Ketepatan atau ketelitian tersebut dapat dinyatakan sebagai kesalahan dalam peramalan. Kesalahan yang kecil membro ketelitian peramalan yang tinggi, dengan kata lain keakuratan hasil peramalan tinggi, begitu pula sebaliknya. Ada beberapa perhitungan yang biasa digunakan untuk membandingkan modelo peramalan yang berbeda, mengawasi peramalan, dan untuk memastikan peramalan dengan baik. Tiga dari perhitungan yang paling terkenal adalah: 1.1. Rerata de Deviasi Mutlak (Desvio Médio Absoluto 8211 MAD) 2.2. Kesalahan Kuadrat Rerata (erro quadrático médio 8211 MSE) 3.3. Kesalahan Persen Mutlak Rerata (Média Absoluta Percentagem Erro - MAPE) Sifat-Sifat Peramalan sifat-sifat peramalan Peramalan yang Subyektif: Peramalan yang didasarkan atas perasaan (instuis) dari orang yang menyusunnya. Peramalan yang Observações: Peramalan yang didasarkan atas data 8211 dados pada massa lalu dengan menggunakan metodo 8211 metodo dalam penganalisaan data tersebut. Peramalan Kualitatif: Peramalan yang didasarkan atas data kualitatif pada masa lalu, hasil peramalan tergantung, pada, orang, yang, menyusunnya. Peramalan Kuantitatif: Peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada massa lalu, hasilnya tergantung pada metode yang digunakan. REGRESI DAN KORELASI Regresso merupakan suatu alat ukur yang juga dapat digunakan untuk mengukur ada atau tidaknya korelasi antarvariabel. Nasda CV Com é uma das empresas envolvidas na venda de laptops no Distrito Lempuing sobre as transações que se realizam com a empresa. Exigir a coleta de dados e previsão para o próximo período. Processos de compra de ações de laptop, laptop vendas e previsão em Nasta CV COM ainda é a maneira convencional (por escrito), por isso muitas vezes encontrar problemas como a utilização ineficiente do waktuk, dificuldade em prever o estoque de laptop para o próximo período e freqüentes erros Na elaboração de relatórios de transações. Na escrita científica sistema informatizado será aplicado na construção de sistemas de informação de previsão de vendas Nasta CV Com Lempuing com método Weighted Moving Average (WMA). Este método é um método que utiliza as técnicas de diferentes pesos sobre os dados disponíveis no pensamento de que os dados mais recentes são os dados mais relevantes para a previsão, portanto, dado maior peso. Métodos Média Móvel Ponderada (WMA) é usada para estimar o valor do próximo período. Com base na descrição acima, o autor faz um sistema de informação intitulado Sistemas de Informação Laptop Vendas Previsão em Nasta CV Com Lempuing Método Usando Weighted Moving Average (WMA) que é esperado para auxiliar e facilitar o processamento de dados compras, vendas e previsão para o próximo período No CV Nasta Com. Palavras-chave . Previsão, vendas, Média Móvel Ponderada Método Absrak: CV Nasta Comum merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dibidang penjualan laptop di Kecamatan Lempuing yang memerlukan pendataan tentang transaksi dan peramalan untuk periode selanjutnya. Proses transaksi pembelian estoque laptop, laptop portátil dan peramalan pada CV Nasta COM saat ini masih dengan cara konvensional (tertulis), seingga sering menemukan masalah seperti pemanfaatan waktuk yang tidak efisiensi, kesulitan dalam memperkirakan estoque laptop untuk periode selanjutnya, dan sering terjadi kesalahan dalam pembuatan Laporan transaksi. Pada penulisan ilmiah ini akan diterapkan sistem komputersasi dalam membangun sistema informático peramalan penjualan pada CV Nasta com Lempuing dengan Metode média móvel ponderada (WMA). Metodo ini merupakan metodo yang menggunakan teknik pemberen bobot yang berbeda atas dados yang tersedia dengan pemikiran bahwa dados yang paling akhir adalah dados yang paling relevan untuk peramalan sebingga diberi bobot yang lebih besar. Metode Média Móvel Ponderada (WMA) ini digunakan untuk memperediksikan nilai pada priode selanjutnya. Palavras-chave para este tópico Módulo de classificação de palavras-chave para o sistema de nome de domínio (PAD) 8220 Sistema de Informação de Periódicos Computador Pessoal Computador Pessoal Compaq Preservar Comando Média Móvel Ponderada (WMA) 8220 yang diharapkan dapat membantu dan mempermudah dalam pengolahan dados transaksi pembelian, transaksi penjualan dan peramalan Untuk periode selanjutnya pada CV Nasta Com. Kata Kunci. Peramalan, penjualan, Metode Ponderada Média Móvel 1.1 Latar Belakang P erkembangan dunia usaha de I ndonesia mengalami persaingan yang cukup ketat de segala bidang, baik dalam bidang jen jen jen. Persaingan tersebut salah satunya disebabkan oleh kemajuan teknologi, munculnya para pesaing-pesaing baru yang berpotensi dalam mengembangkan product-product and yang beraneka ragam dan berkualitas. Sehingga é um manuscrito do manuscrito de yang siap untuk menghadapi perkembangan tersebut. Perubahan yang cepat pada teknologi informais menjadi kekuatan utama dalam segala bidang seiring dengan perkembangan teknologi modern. CV Nasta Comum erupakan salah satun perusahaan yang bergerak di bidang penjualan laptop di Kecamatan Lembrar antara lain laptop jenis Acer. Toshiba, Lenovo, Zyrex dan Asus. Quarta-feira, 28 de Maio de 2009 berdiri CV Nasta Com yang di plopori oleh Bapak. Adi. Nasta Com beralamat di Jln. Lintas Timur KM.127 Desa Tugu Agung Kecamatan Lempira Kabupaten Ogan Komering Ilir. Jumlah barang yang terjualan pada tahun 2012 sábado, julho setembro, setembro, setembro, setembro, setembro, setembro, setembro, Tabel 1.1 Jumlah penjualan barang Juli-Setembro 2012 Sumber: CV Com Nasta Com, Bulan Juli 8211September 2012. CV Nasta com mempunyai pelanggan dari luar Kecamatan Lempuing seperti dari kecamatan Lempuing Jaya dan Kecamatan Mesuji Raya. Transaksi peramalan penjualan pada CV Nasta Com saat ini masih dengan cara konvensional yaitu masih dalam bentuk manual tertulis. Adapta-se de um computador portátil com um computador portátil. Nasta Com saat ini dilakuakan dengan memperkirakan hasil penjualan dari priode sebelumnya dengan menghitung secara tertulis yang menyebabkan setiap ingin mengetahui peralaman per periodanya pegawai harus menghitung ulangan, CV Nasta com dalam pembuatan laporan juga masih secara tertulis. Kondisi semáforo ini yang menyebabkan banyaknya waktu yang terbuang sehingga pekerjaan tidak berjalan dengan efektif dan efisien. Metodo Média Móvel Ponderada (W MA) merupakan metode yang menggunakan teknik pemberikan bobot yang berbeda atas dados yang tersedia dengan pemikiran bahwa dados yang paling akhir adalah dados yang paling relevan untuk peramalan seingga diberi bobot yang lebih besar. Bobot ditentutan sedemikian rupa, sehingga, jumlah, keseluruhannya, sama, dengan, satu. Metode WMA ini menghasilkan nilai rata-rata untuk peramalan per periode, d engan menjumlah dados-dados lama dengan memberikan bobot pada setiap dados perpriode. Weighted Moving A verage (WMA) ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode mendatang dan diharapkan dapat menyelesaikan masala-masala yang ada pada CV Nasta Com ini. Unguia, meninos, perasalahan, yang, ada, peru, adanya, sistem, yang, menggunakan, komputer, um, mempermudah, melakukan, peramalan, penjualan, priodenya, sehingga, waktu, yang, digunakan, bisa, efektif, dan, efesien. Penetrista para o trabalho de manutenção de um sistema de segurança para o computador portátil para a área de trabalho do computador portátil CV Nasta Com. Berksarkan penjelasan permasalahan yang ada, maka penulis akan membangun suatu sistem informasi yang bisa memberikan kemudahan dalam peramalan penjualan per periodenya. M aka penulis mengangkat skripsi dengan judul 8220 Sistema Informático Peramalan Penjualan Computador portátil Pada C V Nasta Com Lempuing Dengan Menggunakan Metode Média Movimentada Mínima (W MA) 8221. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan urai latina belakang diatas, tentang permasalahan yang ada pada CV Nasta Com. Maka penulis merumuskan permasalahan yaitu 8220Bagaimana Membangun Sistem Informassi Peramalan Penjualan Laptop Pada CV Nasta Com Lempuing Dengan Menggunakan Metode Média Móvel Movimentada (W MA) 8221. 1.3 Batasan Masalah Ocupação e Desenvolvimento de Equipamentos e Sistemas de Controle Público CV Nasta Com Lempuing, yaitu . 1. Proses pembuatan sistem yang meliputi peramalan penjualan Nasta Com Lempuing dengan ketentuan menghitung penjualan periode sebelumnya, menghitung penjualan periode sekarang, menentukan bobot, dan memperkirakan penjualan priode mendatang. 2. Sistem peramalan penjualan ini untuk memperkirakan berapa penjualan periode mendatang berdasarkan metode média móvel ponderada. 3. Tahap pengembangan sistem peramalan yang digunakan Seleção de idioma para a pesquisa, análise e análise de conteúdo, análise, análise, implementação e análise 1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4.1 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan membangun sebuah sistem informais peramalan penjualan laptop pada CV Nasta Com Relativamente à média móvel ponderada média ponderada (WMA). 1.4.2 Manfaat Penelitian Manfaat penelicioso ini diharapkan bisa memberikan manfaat bagi penulis enviar CV Nasta Com Lempuing maupun Universitas Bina Darma Palembang. Diantara manfaat tersebut yaitu. Hasil penisitian ini diharapkan dapat membantu CV Nasta Com Lempuing dalam memperkirakan estoque penjualan laptop untuk periode mendatang. Universitas Bina Darma Palembang: Hasil penelitian ini dapat menambah bacaan ilmiah bagi para mahasiswa dan mahasiswi Universitas Bina Darma Palembang. Meningkatkan kamampuan dalam membuat suatu programme aplikasi komputer sewinggan bermanfaat bagi penulis de masa akan dat a ng. Semoga jurnal ini bermanfaat bagi kalian yang sedang mencari referenciamento dalam mengerjakan skripsi. untuk keterangan lebih lanjut tentang skripsi saya dan jurnalnya boleh hub saya. Não hp. 081366638723 e-mail. Penitenciária Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah, membro do grupo, membro do grupo, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho, filho de um filho. Menurut Basu Swastha DH dalam buku manjemen penjualan (1999: hal 8), Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual ungiran orang lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peralanan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengerciano peramalan dikemukakan oleh: Menurut Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur dan menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Paraalan adalah usaha untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan uraian di atas dapat diperoleh, kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usaha untuk melihat situao dan kondisi dengan memperkirakan kondisi yang berlaku terhadap perkembangan dimasa yang akan datang. 2.3 Tujuan Peramalan Tujuan dari peramalan adalah: a. Untuk menetukan kebijaksanaan dalam persoalan penyusunan anggaran. B. Untuk pengawasan dalam persediaan. C. Untuk membantu kegiatan perencanaan dan pengawasan produksi. D. Untuk Pengawasan Pembelanjaan. E. Untuk penyusunan kebijaksanaan yang efektif dan efisien. 2.4 Jenis Peramalan Pada umumnya peramalan dapat dibedakan dari beberapa segi, tergantung dari cara melihatnya. Apabila dilihat dari sifat penyusunannya, maka peramalan dapat dibedakan e atas dua macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan atas perasaan atau intui dari orang yang menyusunnya. Dalam ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangata menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objecktif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik dan model dalam menganalisa data tersebut. Desabilitando o jiu-jitsu jangka waktu peramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibatakan atas dua macam yaitu: 1. Peramalan Jangka Panjang Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan, yang jangka waktunya lebih dari setengah tahun atau tiga semester. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan untuk menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Perdido, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, peramalan, perangalan, perangalang, yang, menyusunnya, orang, yang, menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan terse e ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuis. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang dados didasarkan dados kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Dengan metodo yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adapun yang peru diperhatikan dari penggunaan metodo-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metodo yang baik adalá metode yang membro nilai-nilai perbedaan atau penyimpangan sekecil mungkin. Peramalan Kuantitatif dapat digunakan apabila terjadi tiga kondisi sebagai berikut: a. Adanya informasi tentang keadaan lain. B. Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dados dalam bentuk. C. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada massa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik dan metodo peramalan, pertama kita perlu mengetahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan dan analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. Yaitu: 1. Horizon Waktu (Horizonte de Tempo) Periode waktu selama suatu keputusan atau analisa akan mempunyai pengaruh, dan waktu itu manajer harus merencanakan dan memperhitungkan pengaruh-pengaruh pemilihan tehnik dan metode yang tepat. Horizon um doutor do dumb do dumb do dumb do dumb do dumb do dumb do dum dum dang do jumbo do jangka do jangka do jangka do jangka do horizonte. 2. Tingkat perincian (Nível de detalhe). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (untuk memodahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang desenhar mengeo berbagai produto perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif atas aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Umumnya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu prosedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, dados de penyimpangan, operando pelaksanaan dan kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangrar erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Untuk beberapa pengambilan keputusan mengharapkan várias metralhadoras atau penyimpangan atas ramalan yang dilakukan antara 10 sampai dengan 15 bagos maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metodo Deret Waktu Metode Deret Waktu biasanya é um grupo de menganalisis pola permintaan massa lalu dan memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan dados massa lalu. Asumir astral yang dipakai dalam metodo ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (nível médio), kecenderungan (tendência), musiman (sazonalidade), siklus (Ciclo) dan kesalahan (erro). 2.7 Metode Rata-Rata Bergerak Metodo em um merupakan metodo yang termudah dalam teknik peramalan deret waktu kita menuseum bahwa komponen acak tidak terdapat pola musiman, tendência, atau komponen siklus pada dados permintaan pada saat ini. Mudar de média ialah suatu titik peramalan dengan mengkonsumsikan dados dari beberapa periode terbaru atau terakhir dari dados tersebut dados dijadikan peramalan untuk periode yang akan datang. uma. Rumus rata-rata bergerak (Média Móvel) Jumlah Permintaan Pada N Periode Terakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage001.gif MA Diketahui nilai peramalan 210 nilai nyata 195 N 1 MAD 210 8211 195 15 b. Rata-rata Bergerak Tertimbang Terbobot (Peso Movendo Média) Desmontando o metodo rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (Peso Movendo Média) dimana pada setiap elemen dados kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (Peso Média Móvel) WMA (dados de terakhir x bobot ke 82111) (Dados x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Dados penjualan nyata untuk bulan ke-1 100, ke-2 90, ke-3 105, dan F5 0,40 (95) 0,30 (105) 0,20 90) 0,10 (100) F5 38 31,5 18 10 c. Pemulusan Eksponensial (Suavização Eksponensial). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap dados massa lalu dengan cara eksponensial sehingga dados paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana previsão dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (designado alfa) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumo Pemulusan Eksponensial (Suavização de Eksponensial) Ft Ramalan yuni (1) a constante de suavização A 1 Permintaan nyata peeriode teakhir 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.gif a Nilai a yang terendah terutama cocok bila permintaan produk Perubahan yang estabilizar tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih responsivo terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1.050 unidade A 1 1000 unidade a 0,50