MODEL PERAMALAN DEKOMPOSISI ADITIF UNTUK MERAMALKAN DATA PENJUALAN MOTOR

Rijal Khaerani, - (2009) MODEL PERAMALAN DEKOMPOSISI ADITIF UNTUK MERAMALKAN DATA PENJUALAN MOTOR. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text s_mat_043606_table_of_content.pdf Download (250kB)
	Text s_mat_043606_chapter1.pdf Download (257kB)
	Text s_mat_043606_chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (327kB)
	Text s_mat_043606_chapter3.pdf Download (276kB)
	Text s_mat_043606_chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (320kB)
	Text s_mat_043606_chapter5.pdf Download (250kB)
	Text s_mat_043606_bibliography.pdf Download (238kB)

Abstract

Peramalan merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien. Runtun waktu adalah salah satu model peramalan yang dilakukan berdasarkan nilai masa lalu yang dikumpulkan menurut deret waktu. Sebelum melakukan peramalan, dilakukan analisis data apakah data tersebut stasioner atau non stasioner. Pada prakteknya lebih banyak ditemukan data non stasioner. Oleh karena itu digunakanlah salah satu metode peramalan yang disebut dengan metode Dekomposisi. Metode dekomposisi pada dasarnya memisahkankan tiga komponen pola dasar dari data yaitu trend, siklus, dan musiman yang mencirikan deret data ekonomi dan bisnis. Bisa jadi suatu deretan jenis data memiliki tiga pola tersebut, tetapi bisa jadi hanya dua pola saja yang berhasil diidentifikasi (misal trend dan musiman) dan bisa jadi hanya satu pola saja yang ditemui (trend misalnya). Metode Dekomposisi memiliki dua bentuk diantaranya Dekomposisi aditif dan multiplikatif. Namun dalam Tugas Akhir ini hanya dibahas Dekomposisi aditif saja. Berdasarkan data penjualan motor pada PT. MITRA SENDANG KEMAKMURAN HONDA Wilayah Banten (Minus Tangerang) periode bulan Januari 2001 hingga Desember 2007, diidentifikasi pola data yang ada adalah faktor trend dan siklus. Berdasarkan hasil ramalan dengan menggunakan metode dekomposisi aditif, dapat ditunjukkan bahwa ramalan yang diberikan cukup baik. Kelebihan dari metode dekomposisi aditif adalah tidak perlu menstasionerkan data terlebih dahulu serta perhitungannya yang sederhana. Sedangkan kekurangannya yaitu tidak adanya prosedur formal dalam menentukan indeks siklus pada masa yang akan datang.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID SINTA Dosen Pembimbing ENTIT PUSPITA: 5986409 NAR HERRYANTO: -
Uncontrolled Keywords:	Model Peramalan Dekomposisi Aditif, data Penjualan Motor.
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Jurusan Pendidikan Matematika > Program Studi Matematika (non kependidikan)
Depositing User:	Hikmal Fajar Fardyan
Date Deposited:	22 Sep 2023 09:39
Last Modified:	22 Sep 2023 09:39
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/108007

Actions (login required)

View Item