PERBANDINGAN METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA HOLT DAN METODE PEMULUSAN GANDA BROWN
| Main Author: | M. FADHIL YANUAR , 1417031072 |
|---|---|
| Format: | Bachelors NonPeerReviewed Book Report |
| Terbitan: |
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://digilib.unila.ac.id/58393/1/ABSTRAK.pdf http://digilib.unila.ac.id/58393/2/SKRIPSI%20FULL.pdf http://digilib.unila.ac.id/58393/3/SKRIPSI%20TANPA%20BAB%20PEMBAHASAN.pdf http://digilib.unila.ac.id/58393/ |
Daftar Isi:
- Peramalan adalah kegiatan memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang. Dalam peramalan terdapat tiga model yang dikenal yaitu model ekonometrika, deret waktu, ramalan kualitatif. Model peramalan pemulusan eksponensial merupakan salah satu model ramalan deret waktu yang cukup sesuai untuk data jangka pendek dan menengah. Model peramalan pemulusan eksponensial terbaik untuk melakukan peramalan pada data deret waktu yang memuat trend. Terdapat dua metode pemulusan eksponensial ganda yaitu pemulusan eksponensial ganda satu parameter Brown dan pumulusan eksponensial ganda dua parameter Holt. Metode Pemulusan Ganda Brown adalah metode yang serupa dengan rata-rata bergerak liniear karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari data yang sebenarnya jika terdapat unsur trend. Metode Pemulusan Ganda Holt dalam prinsipnya serupa dengan Brown namun Holt tidak menggunakan rumus pemulusan berganda secara langsung. Dari kedua metode tersebut dibandingan dan ditentukan yang terbaik. Hasil dari penelitian ini adalah semakin besar nilai α pada metode pemulusan eksponensial ganda Brown semakin baik hasil ramalan. Pada metode pemulusan eksponensial ganda Holt semakin besar nilai α dan semakin kecil nilai γ maka semakin baik nilai ramalan. Metode pemulusan eksponensial ganda Brown lebih baik digunakan dalam meramalkan data harga minyak bumi. Kata Kunci :Peramalan, Deret Waktu, Pemulusan Eksponensial Ganda Holt, Pemulusan Eksponensial Ganda Brown, Trend. abstract Forecasting is the activity of predicting what will happen in the future.There are three known models in forecasting such as econometric model, time series, and qualitative forecast. The exponential smoothing forecasting model is one of time series forecasting model that suitable for short and medium term data. The exponential smoothing forecasting model l is best method for forecasting time series data that contains the trend. There are two double exponential smoothing methods, double Brown exponentials smoothing of one parameter and Double Holt Exponential Smoothing of two parameter . Double Brown Smoothing method is a method that looks like moving linear avarage, because both of single and double value were left from the real data if there was a trend. Double Holt smoothing method same like Brown, but not using double smoothing formula directly. Both methods were compared and determined the best. The results of this researchwere the greater the value of α in Brown's double exponential smoothing method got the better forecasting results. In the Holt double exponential smoothing method the greater the value of α and the smaller the value of γ, got the better forecasting value. Brown's double exponential smoothing method was better used in forecasting petroleum price data.. Keyword :Forecasting, Time Series, Double holt Exponential smoothing, Double Brown Exponential Smoothing, Trend.