Manfaat metoda ruchome średnia

Średnie ruchome ruchome (rata-rata bergerak) adalah metode peramalan perataan nilai z mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istnia rata-rata bergerak digunakan, karena setiap kali data obserwuje baru tersedia, maka angka rata-rata yang baru dihitung i dipergunakan sebagi ramalan. Pojedyncze Moving Average Rata rata Tunggal Komórka (Single średnia ruchoma) adalah suatu Metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang AKAN Datang. Metode Pojedynczy Przeprowadzka Średni miesięczny okres przejściowy nie różni się od przewidywanego terminu ważności dla każdego miesiąca data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan moving average, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan porusza średnio bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu średnia ruchoma. efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan średnia ruchoma yang semakin halus. Persamaan matematis Pojedyncza średnia ruchoma Adalah sebagai berikut Mewa Przeprowadzka Średnia tajwań F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas dalam średnia ruchoma Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan deret berkala, sebagian data yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa data berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan sekara lebih baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan data dane nie mogą być wyświetlane i nie mogą być wyświetlane tylko przez użytkownika, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). i Kesalahan pada periode t Yt data aktualności pada periody t Ft peramalan periode t Jika terdapat nilai pengamatan i peramalan nokauta, maka akademii i bułgarskich i statycznych statystykach yang dapat didefinisikan sebagai berikut (Spyros, 1999): Mean Absolute Error (MAE) Średnia bezwzględny błąd atau nilai tengah kesalahan obsolut adalah rata-rata mutlak dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif. Rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Squared Error MSE) MSE merupakan metode alterntif for mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan (dane selisih dane bieżące dane peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan i dibagi z danymi jumlah. MSE dihitung denus: Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź Najnowsze posty2.1 Pengertian Penjualan Menurut EC. Widjayono Moestadjab (1991), Penjualan adalah memberikan sesuatu dengan mendapatkan sebuah ganti yang berupa uang atau dengan kata lain Hanya meliputi kegiatan pemindahan HAK ATAS sesuatu Produk Dari penjualan kepada pembeli. Menurut Basu Swastha DH Dalam Buku manajemen penjualan (1999: Hal 8) Penjualan adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi Yang dilakukan Oleg penjual untuk mengajak orangutan lain untuk membeli barang atau jasa yang ditawarkannya. 2.2 Peramalan Penjualan Peramalan penjualan adalah bagian yang penting bagi suatu perusahaan. Berikut ini adalah berbagai macam pengertian peramalan dikemukakan oleh: Menurut Gunawan Adi Saputro dan Marwan Asri (1996: 148). 8220Peramalan adalah suatu cara untuk mengukur i menaksir kondisi bisnis dimasa mendatang8221. Menurut Suad Husnan dan Suwarsono (1994: 40). 8220Peramalan adalah usaha untuk mengetahui permintaan jumlah produk8221. Dengan urai di dapat diperoleh kesimpulan bahwa Peramalan merupakan suatu usahu nie ma innego niż kondygnacja dymu tytoniowego kondygnacji 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. do. Dla użytkowników online i producentów oprogramowania. re. Untuk pengawasan pembelanjaan. mi. Dla 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 ATAS Dua Macam, yaitu: 1. Peramalan yang bersifat subjektif Peramalan yang berdasarkan ATAS perasaan atau intuisi dari orang yang menyusunnya. Dalam hal ini pandangan dari orang yang menyusunnya sangat menentukan baik tidaknya hasil peramalan tersebut. 2. Peramalan yang bersifat objektif Yaitu peramalan yang didasarkan atas dane yang relevan pada masa yang lalu, dengan menggunakan tehnik-tehnik i model dalam menganalisa data tersebut. Ubierając to, jika dilihat dari jangka waktu peramalan yang disusun, maka peramalan dapat dibedakan 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 semestr. 2. Peramalan jangka Pendek Yaitu peramalan yang dilakukan dla menyusun hasil ramalan dalam jangka waktu kurang dari setengah tahun. Berdasarkan sifat peramalan yang telah disusun, maka peramalan dapat dibedakan atas dua macam: 1. Peramalan kualitatif Yaitu peramalan yang disusun atas dane kualitatif paada masa lalu hasil peramalan yang dibuat sangat tergantung pada orang yang menyusunnya. Hal ini penting karena hasil peramalan tersebut ditentukan berdasarkan pemikiran yang bersifat intuisi. 2. Peramalan Kuantitatif Yaitu peramalan yang didasarkan atas data kuantitatif pada masa lalu. Hasil peramalan dimuat tergantung pada metode yang dipergunakan dalam peramalan tersebut. Zignoruj ​​metode yang bebeda akan diperoleh hasil peramalan yang berbeda, adaptun yang perlu diperhatikan dari penggunaan metode-metode tersebut adalah baik tidaknya metode yang digunakan, sangat ditentukan oleh perbedaan penyimpangan antara hasil peramalan dari kenyataan yang terjadi. Metode yang baik adalah metode yang memberikan 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 dalam bentuk data. do. Dapat diasumsikan bahwa pola yang lalu akan berkelanjuatan pada masa yang akan datang. 2.5 Tehnik Dan Metode Peramalan Dalam pemilihan tehnik i metamorur peramalan, pertama kita perlu mengetahui ciri-ciri penting yang perlu diperhatikan bagi pengambil keputusan i analisa keadaan, dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam ciri utama yang perlu diperhatikan. yaitu: 1. Horizon Waktu (Horyzont czasu) 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. Horyzont w akcji umumnya dapat dibagi dalam jangka pendek, jangka menengah i jangka panjang. 2. Tingkat perincian (poziom szczegółowości). Tugas-tugas dalam pengambilan keputusan pada umumnya dibagi-bagi (dla memudahkan penanganannya menurut tingkat perincian yang dibutuhkan) 3. Jumlah Produk. Dalam keadaan dimana keputusan atau analisa yang dibuat mengenai berbagai produkuje perusahaan, hendaklah ada usaha pengembangan. Secara efektif aturan-aturan pengambilan keputusan yang sederhana, yang dapat diaplikasikan secara mekanisme untuk masing-masing produk. Umumnya ada empat unsur biaya yang mencakup suatu proedur peramalan, yaitu biaya-biaya pengembangan, dane penyembangan, operazy pelaksanaan i kesempatan dalam penggunaan tehnik dan metode lain. Tingkat ketepatan yang dibutuhkan sangat erat hubungannya dengan tingkat perinciaan yang dibutuhkan oleh suatu peramalan. Aby uzyskać więcej informacji, aby uzyskać więcej informacji, odwiedź stronę związaną z innymi programami, które będą dostępne w różnych wersjach. 10 sampai z 15 pakietami maksud-maksud yang mereka harapkan. 2.6 Tehnik Perkiraan Dengan Mengunakan Metode Deret Wektu Metode Deret Wadła biasanya dipakai untuk menganalisis pola permintaan masa lalu and memproyeksikannya untuk masa depan. Dasar perhitungan prakiraan deret waktu ini ialah menghitung besar setiap komponen berdasarkan data massa lalu. Asumsi dasar yang dipakai dalam metode ini ialah bahwa pola permintaan dapat dibagi menjadi beberapa komponen yaitu tingkat rata-rata (średni poziom), kecenderungan (trend), musiman (sezonowość), siklus (Cycle) dan kesalahan (błąd). 2,7 Metode Rata proporcjonalnej Komórka Metode ini merupakan Metode Yang termudah Dalam teknik peramalan deret waktu Kita mengasumsikan bahwa komponen acak Tidak terdapat Pola musiman, tendencji atau komponen siklus danych Pada permintaan pada SAAT ini. Przekazywanie średniej ialah suatu titik peramalan denganu danych marynarskich danych dari beberapa periode terbaru atau terakhir danych dari data tersebut dane dijadikan peramelan untuk periode yang akan datang. za. Rumus rata-rata bergerak (Średnia ruchomości) 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 (Średnia przemieszczania ciężaru) Wypełnienie metoda rata-rata bergerak sederhana kita mengenal metode rata-rata tertimbang (średnia długość przecięcia ciężaru) dimana pada setap elemen data kita dapat memberikan bobot. Dengan cara ini nilai-nilai yang akhir dapat diberikan bobot lebih keras. Rumus Rata-rata Bergerak TertimbangTerbobot (waga średnia ruchoma) WMA (dane penjualan terakhir x bobot ke 82111) (dane x sampai bobot terakhir). Diketahui WI 40, W2 30, W3 20, W4 10 Dane liczbowe: nj liczba k n 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 (Eksponensial Smoothing). Pemulusan eksponensial adalah suatu tehnik peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pertimbangan terhadap dane masa lalu dengan cara eksponensial sehingga danych paling akhir mempunyai bobot atau timbangan lebih besar dalam rata-rata bergerak. Dengan pemulusan eksponensial sederhana prognozowanie dilakukan dengan cara ramalan periode terakhir ditambah porsi perbedaan (disebut alfa) antara permintaan periode terakhir dengan peramalan periode terakhir. Rumus Pemulusan Eksponentny (Wyrównywanie Wyrównywania) Ft Ramalan nieokreślony sekarang (t) Ft 1 Ramałan yang dibuat untuk periode terakhir (t-1) stała wygładzania 1 perubahan yang stabil tetapi variasi acak adalah tinggi, sedangkan yang tinggi berguna dimana sesungguhnya cenderung terjadi karena lebih respontif terhadap fluktuasi permintaan. Diketahui Ft 1 1,050 jednostek przy 1 1000 jednostek a 0,50 Metoda ważenia Przeniesienie średniej Metody Wygładzanie merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis time series (runtun waktu) nie ma nic wspólnego z peramalan jangka pendek. Dalam melakukan smoothing (penghalusan) terhadap data, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk czas serii. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan do meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita dalam metode smoothing yaitu Proste ruchy Średnia dan Wykładnicze wygładzanie. Pada halaman ini, saya hanya akan membahas tentang Simple Moving Average. Prosta średnia krocząca Dane czasowe seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Do menghilangkan Efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode prosty średnia ruchoma mengambil beberapa nilai yang sedang diamati, memberikan rataan, dan menggunakannya do memprediksi nilai unti periode waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode średnia ruchoma akan lebih baik. Meningkatkan jumlah observasi aka menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data. Przekazywanie średnich danych juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan data masa lalu dalam jumlah besar prekursy i dubbingu observasi diberikan bobot yang sama, ina melanggar bukti empiris bahasa semakin observasi terbaru seharusnya lebih dekad dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Średni z oprogramowaniem IBM SPSS 23 dapat dilihat pada contoh berikut ini: Dane techniczne dla pamięci masowej Bali dari Januari 2008 hingga Juni 2018 dalam format excel, dane diambil dari strona internetowa Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan data ke dalam works works SPSS 23 sebagai berikut: Data View. (Bagi yang belum jelas tentang cara impor dane dari excel ke SPSS 23 lihat di step bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Przekształć Utwórz serię czasową Seperti Gambar: 3. Setelah itu akan muncul kotak dialog berikut, pilih Visit dan klik panah sehingga variabel wizyta berpindah ke kolom variabel Nowej Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak function pilih Środkowa średnia ruchoma, atau bisa juga Priorytet przenoszenia ruchu. 5. Kemudian isikan span dengan 3, dan klik zmienić. Span diisi z angka 3 artinya mengalami proses 3 kali wygładzanie yang biasa kena jung z ważoną średnią ruchomą. Adapun proses 1 dan 2 kali smoothing kita sebut Single Moving Średnia niż Double Moving Average. Jangan lupa na klik zmianę agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Wyjście yang didapat dari metode Wyśrodkowany ruchomy Średni ważony ruchomy Średni ruchomy sebagai berikut: Dari wyjście diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat dari variabel baru yang dihasilkan dari analiza szeregów czasowych metode wyśrodkowany średnia ruchoma 8211 ważona średnia ruchoma . Demikian juga jika kita memilih przed ruchomą średnią, keduanya merupakan metode prosta średnia ruchoma z rozpiętością 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikinia Metode Wykładnicza wygładzanie z SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnyaI.1 Latar Belakang Czas seria pada dasarnya digunakan untuk melakukan dane analityczne yang mempertimbangkan pengaruh waktu. Dane o danych yang dikumpulkan secara periodik berdasarkan urutan, bisa dalam jam, hari, minggu, bulan, kuartal dan tahun. Selain itu analisis time series bisa digunakan do peramalan dane beberapa periode ke depan yang sangat membantu dalam menyusun perencanaan ke depan. Szeregi czasowe danych są dostępne w różnych wersjach językowych, dane techniczne i dane są dostępne w sieciach bezprzewodowych, a także w zestawach danych technicznych, takich jak zestaw nilai ekspor dalam setiap bulan. Data time series Pada bajkowe dane za pomocą danych data, data, data, data, data, data, dane, dane, dane. Di bidang pengontrolan kualitas, dane data serie misalnya dane proses pengontrolan kualitas produk, pengontrolan proses produksi, dan untuk bidang biomedis misalnya dane denyut nadi, proses penyembuhan, pertumbuhan mikroba. Metode yang sering digunakan dalam analisis runtun waktu adalah Półrednia, średnia ruchoma, i najniższy kwadrat. Doświadczenie w prowadzeniu kampanii menghitung trend jumlah penduduk selama waktu periode tertentu dengan metode Średnie średnie, średnie kroczące, i najniższy kwadrat. I.2 Perumusan Masalah 1. Apa definisi szeregów 2. Apa Ciri-Ciri serii 3. Czas Metode 8211 Metode APA saja Yang digunakan Dalam szeregów czasowych 4. Bagaimana Cara menghitung tendencja jumlah Angka penduduk di Kota Depok dengan Czas serii Adapun okolicznych Dari penyusunan makalah ini adalah untuk mengetahui. 1. Definisi szereg czasowy, seria czasowa ciri ciri 2. Metode 8211 metode yang digunakan dalam seria czasowa 3. Menghitung trend jumlah angka penduduk di kota Depok Saya mengharapkan agar makalah ini dapat dimengerti dan para pembaca dapat memahami definisi, ciri-ciri serta teknik Menganalisis data with menggunakan Analisis Deret Berkala atau Czas Series with berbagai metode. II.1. Analyzis Time Series dalam Statistika Deskriptif Croxton dan Cowden memperkenalkan metode statistik tahun 1955 yaitu dengan metode Statistik Deskriptif dengan memberi definisi stistaga statistik metode guna mengumpulkan, mengolah, menyajikan, menganalisa i menginterpretasi dane yang berwujud angka-angka. Dalam metode Statistik Zgłoś uwagę lub komentarz do hasła terdapat std bbah jit meta statistik salah satunya adalah Analisisi Deret Berkala. II.2. Pengertian Analisis Time Series (Deret Berkala) Deret berkala atau runtut waktu adalah serangkaian pengamatan terhadap peristiwa, kejadian atau variabel yang diambil dari waktu ke waktu, dicatat secara teliti menurut urut-urutan waktu terjadinya, kemudian disusun sebagai data statistik. Dari suatu runtut w akku dapat diketahui pola perkembangan suatu peristiwa, kejadian atau variabel. Jika perkembangan suatu peristiwa mengikuti suatu pola yang teratur, maka berdasarkan pola perkembangan tersebut akan dapat diramalkan peristiwa yang bakal terjadi dimasa yang akan datang. Jika nilai variabel atau besarnya gejala (peristiwa) dalam runtut waktu (serangkaian waktu) diberi simbol Y1, Y2. Yn dan waktu-waktu pencatatan nilai variabel (peristiwa) diberi simbol X1, X2. Xn maka rutut waktu dari nilai variabel Y dapat ditunjukan oleh persamaan Y f (X) yaitu besarnya nilai variabel Y tergantung pada waktu terjadinya peristiwa itu. II.3. Seria czasowa Komponen (Deret Berkala) Pole gerakan runtut waktu atau deret berkala dapat dikelompokan kedalam 4 (empat) pola pokok. Pola ini bisanya disebut sebagai komponen dari deret berkala (runtut waktu). Wybierz wersję językową tego słowa: 1. Trend, yaitu gerakan yang berjangka panjang yang menunjukkan adanya kecenderungan menuju ke satu arah kenaikan dan penurunan secarauruhan dan bertahan dalam jangka waktu yang digunakan sebagai ukuran adalah 10 tahun keatas. 2. Variasi Musim, yaitu ayunan sekret trend yang bersifat musiman serta kurang lebih teratur. 3. Variasi Siklus, yaitu ayunan trend yang berjangka lebih panjang i agak lebih teratur. 4. Variasi Yang Tidak Tetap (Irreguler), yaitu gerakan yang tidak teratur sama sekali. Gerakan atau variasi dari data berkala juga terdiri dari empat komponen, yaitu: a. Tendencja trendów walutowych w przypadku długotrwałych ruchów lub trendów na sekundę w porównaniu z innymi użytkownikami w zależności od wartości dodanej (czas oczekiwania na zmianę stanu konta) w porównaniu do liczby w abonamencie w danym momencie i na ogół na poziomie 10 punktów procentowych. b. Gerakanvariasi siklis atau cykliczne ruchy lub zmiany adalah gerakanvariasi jangka panjang disekitar garis trend. do. Gerakanvariasi musim atau sezonowe ruchy lub odmiany adalah gerakan yang berayun naik dan turun, secara periodik disekitar garis trendu dans 1 (satu) tahun, dapat dalam kwartal, minggu atau hari. re. Gerakan variasi yang tidak teratur (ruch nieregularny lub losowy) yaitu gerakan atau variasi yang sporadis sifatnya. Faktor yang dominan dalam gerakan ini adalah faktor-faktor yang bersifat kebetulan misalnya perang, pemogokan, bencana alam dll. Jika dikaitkan dengan kegiatan bisnis dan ekonomi, analisis deret berkala atau analisis seria czasów serunkowych digunakan untuk memprediksi nilai dimasa yang akan datang. Zrzuty ekranu, które nie są widoczne, mają różne kształty i kolory, a ich kolory są odwzorowane. Nilai dimasa mendatang itu pada dasarnya merupakan nilai szereg czasu dimasa mendatang, yaitu nilai-nilai yang diharapkan dapat terdżadi dimasa mendatang, dengan dasar faktor-faktor (nilai-nilai) yang telah diterjadi dimasa lalu. II.4 Ciri-ciri Trend Trend Sekulatora (T) atau Indeks Sekretariatu Strategii (T) atlas Sekretariat Sekretarza Sekretarza Generalnego Sekretarza Generalnego Sekretarza Generalnego Sekretarza Generalnego Sekretarza Generalnego Sekretarza Generalnego ds. Umumnya meliputi gerakan yang lamanya 10 tahun atau lebih. Trend sekuler dapat disajikan dalam bentuk. 1. Persamaan trend, baik persamaan liniowy maupun persamaan non linear 2. Gambargrafik yang dikenal dengan tendencja gariskurva, baik garis lurus maupun garis melengkung. Trend juga śpiewa berguna untuk membuat ramalan yang sangat diperlukan bagi perencanaan, misalnya. 1. Menggambarkan hasil penjualan 2. Jumlah peserta KB 3. Perkembangan produksi harga 4. Wielkość penjałów w gotowej gotowości 5. Jumlah Penduduk, dll Trend digunakan dalam melakukan peramalan (prognozowanie). Metode yang biasanya dipakai, antara lain adalah Średnia metode Metode, przemieszczająca się średnia i najniższy kwadrat. III.2 Metode Moving Average Średniowieczny ruch denunkowy beberapa angka rata-rata dari suatu seria czasu. Dimana dengan metode ini data asli jang naik turun dapat kita buat lebih rata. Menghitung trend dengan metode angka rata-rata bergerak dapat dilaksanakan bila jumlah data ganjil minimal 3 periode. Langkah - langkah menggunakan metode średnia ruchoma yaitu sebagai berikut. za. Angka-angka dari periode dane dijumlahkan dan dihitung angka rata-ratanya, hasilnya diletakkan pada dane periody yang terakhir b. Untuk menghitung trend tahun berikutnya, prosesnya sama dengan cara menghilangkan periody tahun yang berakhir and menambahkan dane angka periode selanjutnya. selanjutnya diletakkan pada periode yang terakhir Dari pembahasan di atas, bisa dilihat dari definisi, ciri-ciri serta metode-metode czas serii bahwa czas serii sangat berguna dalam menghitung perkembangan trend dari suatu dane yang ada yang di makalah ina saya mengambil data jumlah penduduk di kota Depok. Dari pembahasan di atas, kita mempunyai data jumlah penduduk sampai tahun 2017. Zanosi na szereg czasowy ini kita bisa menghitung perkembangan jumlah penduduk di tahun selanjutnya dimana di data ini yang kita cari adalah tahun 2017 r. Z berbagai metode yang ada di time series. Untuk menghitung trend suatu data, saya sarankan agar berhati-hati i juga teliti dalam menentukan patokan trend atau tahun dasar agar tidak terjadi kesalahan dalam menghitung y atau nilai tendencja waktu yang dihitung. Listiawati Rodiana, Aminah, Murtiningsih. Statistik Bisnis, Lembaga Penerbit Jurusan Akuntansi Politeknik Negeri Jakarta, Dżakarta. Dodaj komentarz tentang Gua Popular post Łącznie odsłon Ahmad Nurharish. Powered by Blogger.