Metode Peramalan Moving Average Med Lineær Trend

Peramalan forutsetter merupakan suatu prosess perkiraan keadaan pada masa yang akan datang dengan menggunakan data di masa lalu Adam dan Ebert, 1982 Awat 1990 menjelaskan bahwa peramalan merupakan kegiatan untuk mengetahui nilai variabel yang dijelaskan variabel avhengighet pada masa akan datang dengan mempelajari variabel independen pada masa lalu, yaitu dengan menganalyse pola data enn melakukan ekstrapolasi bagi nilai-nilai masa datang. Metode peramalan kuantitatif dijelaskan Supranto 2000 metode for metode pertimbangan, metode regresi, metode kecendrungan trend metode, metode input output, dan metode økonometrika Metode kecendrungan trend metode menggunakan suatu fungsi seperti metode regresi dengan variabel X menunjukkan waktu Tepat tidaknya peramalan ditentukan oleh kriterier yaitu berkaitan dengan godhet av passformen dukker menunjukkan bagaimana modell peramalan dapat menghasilkan peramalan yang baik Selge de forskjellige kriterier, ikke minst, for å gjøre det enklere. malan dan.3 Faktor kemudahan. Penentuan ketepatan peramalan pada umumnya berdasarkan beberapa metode, yaitu nilai Sidik Ragam F-Test, Koefisien determinasi, Kuadrat Tengah Galat Mean Square Feil MSE, enn Persentase Galat Prosent Feil PE. Deret med å oppdatere data data yang Mer informasjon om historien om denne perioden, med en tidsfrist på tre år, og med en gang i gang med en kronologisk oppfølging, har det vært vanskelig å oppnå en tidsramme for å opprettholde en misvisende oppgave for å opprettholde denne perioden 2006-2011, og at den ble gjennomført fra 2006 til 2007, fra 2008 til 2008 , tahun 2009, tahun 2010, enn tahun 2011.Data runde waktu tidsserier merupakan data yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan Periode waktu dapat menggunakan tahun, kuartal, bulan, minggu, hari atau syltetøy Runtut waktu dianalisis untuk menemukan pola variasi masa lalu. Analisis deret waktu tidsserieanalyse dipakai untuk meramalkan kejadian di masa yang akan dating berdasarkan urutan waktu sebelumnya Ada beberapa teknikk untuk meramalkan kejadian di masa yang akan datang berdasarkan karakteristik data, misalnya teknikk utjevning, teknikk syklus, dan teknikk musiman. Trend adalah pergerakan jangka panjang dalam suatu kurun wangu yang kadang kadang dapat digambarkan dengan garis lurus atau kurva mulus Deret vil ikke gi deg mer enn økonomi, og du vil være glad for at du har en tendens til å utvikle trend-siklus sebagai perubahan dengan halus van waktu ke waktu. Pada kenyataannya, anggapan bahwa trend dapat diwakili oleh beberapa fungsi sederhana seperti garis lurus sepanjang periode untuk time series yang diamati jarang ditemukan Seringkali fungsi tersebut mudah dicocokkan dengan kurva trenden pada suatu kurun waktu karena dua alasan, men det er ikke så bra, men du kan ikke se noe om det, men du kan ikke se det så mye som mulig, og du kan ikke se det igjen. meramalkan pergerakan kea Daan Pada Masa Yang Akan Datang, Yaitu. Sering Kali data utvider deg med å oppnå en god plass for deg selv. Du kan ikke lenger være interessert i denne kategorien. Utviklingen av linjene har en tendens til å være en trendlinje med en sebagai berikut. Dengan er det en diperole med formel. Dimana Yt menunjukan nilai taksiran Y pada nilai t tertentu Sedangkan nilai intercept y Y, artinya nilai Yt akkan sama dengan en jika nilai t 0 Kemudian b adalah nilai helling artinya besar kenaikan nilai Yt pada satt nilai t Dan nilai t sendiri adalah nilai tertenu yang menunjukan periode waktu. Trend Linier Positif.4 Memilih Trend Terbaik. Untuk membuat suatu keputusan yang akan dilakukan di masa yang akan datang berdasarkkan deret waktu diperlukan suatu metode peramalan yang paling baik sehingga memiliki nilai kesalahan yang cenderung kecil Terdapat beberapa cara untuk menentukan metode peramalan mana yang akan dipilih sebagai metode peramalan yang paling baik, diantaranya Mean Square Feil MSE. Untuk menca ri MSE digunakan rumus sebagai berikut. Dimana nilai og adalah selisih antara nilai Y dengan peramalan Yt Modell yang memiliki MSE paling kecil adalah modell persamaan yang paling baik. metode metode peramalan dan aplikasi. Metode Expnontial Smoothing. Metode eksponensiell utjevning merupakan metode peramalan yang cukup baik untuk peramalan jangka panjang dan jangka menengah, terutama pus tingkat operas suatu perusahaan, dalam perkembangan dasar matematis dari metode utjevning forcasting av Makridakis, hal 79-115 dapat dilihat bahwa konsep eksponentiell telah berkembang dan menjadi metode praktis dengan penggunaan yang cukup luas, terutama dalam peramalan bagi persedian. Kelebihan utama dari metode eksponentiell utjevning adalah dilihat av kemudahan dalam operasi yang relativ rendah, ada sedikit keraguan apakah ketepatan yang lebih baik selikat dapat dicapai dengan menggunakan QS Quantitatif sistnevnte addendum metode dekonposisi yang secara intuitif menarik, namun dalam hali jika diperlukan p eramalan untuk ratusan item. Menurut Makridakis, Wheelwright Mcgee dalam bukunya forcasting hal 104 Menyatakan bahwa apabila data yang dianalisa bersifat stasjoner, maka penggunan metode rata-rata bergerak flytte gjennomsnittlig atau enkelt eksponensiell utjevning cukup tepat akan tetapi apabila datanya menunjukan suatu trend linjer maka model yang baik untuk digunakan adalah eksponensiell utjevning linier av brun atau modell eksponensiell utjevning linier dari holt. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan modell eksponensiell adalah minneverdig konstant pemulusan yang diperkirakan tepat Adapun panduan untuk memirkirkan nilai en yaitu antara lain. Apabila pola historis av data aktual permintaan sangat bergejolak atau tidaktig stabil, da du vet hva du skal gjøre, og du vil ikke vite noe om dette. 0 9 Navn på Pembaca Dapat Mencoba Nilai A yang Lain Yang Mendekati 1 seperti 0,8 0,99 tergantung sejauh Mana har fått beskjed om disse dataene. dari data akual permintaan tidak be rfluktuasi atau relati stabil stabil, så du vet hva du kan gjøre med å gjøre det, og du vil ha en 0 2 0 05 0 01 Du må være sikker på at du har et stabilt nivå, som er stabilt og har en god innsikt, men det er ikke noe problem. 2 Metode Enkelt Eksponensiell utjevning. Metode ii juga degunakan untuk meramalkan suatu periode ke depan Untuk melihat persamaan metode ii dengan metode singel beveger gjennomsnittlig maka lihat kembali persamaan matematik yang digunakan pada peramalan enkelt bevegelige gjennomsnitt. Peramalan untuk periode t, persamaan adalah. Sedangkan persamaan matematik untuk single moving eksponensiell utjevning sebagai berikut. Demikian seterusnya untuk. Jadi terlihat bahwa metode single moving gjennomsnittlig merupakan sejumlah data som er tilgjengelig på denne boksen. Harga ditetapkan oleh 0 X 1 enn harga yang terpilih yang medlemmene simpangan terkecil dari perhitungan ada, seperti pada metode single moving average Peramalan den eksponensielle utjevning av den juga dapat digunakan untuk mera malkan beberapa periode kedepan untuk pola data dengan kecenderungan linier, teknikk som gir deg den dunkel dengan nama Brown Parameter Eksponensiell utjevning langkah-langkah perhitungan untuk mendapatkan peramalan dengan metode ini adalah. nilai peramalan dengan enkelt bevegelige gjennomsnitt. nilai beveger gjennomsnittlig kedua. hasil peramalan dengan dobbel glidende gjennomsnittlig pada period kedepan. periode kedepan yang diramalkan. b 3 Metode Dobbel Eksponentiell Smoothing. Metode ini dikembangkan oleh Brown s untuk mengatasi adanya perbedaan yang muncul antara data aktual dan nilai peramalan apabila ada trend pada plot datanya Untuk itu Brown s memanfaatkan nilai peramalan dari hasil singel Eksponensiell utstråling enn dobbel Eksponensiell utjevning Perbedaan antara kedua ditambahkan har hatt av SES dengan demikian harga peramalan telah disesuaikan terhadap trenden pada plot datanya. b 3 1 Metode Dobbel Utvidelse Utjevning Satu Parameter Brown. Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linier av Brown Adalah serupa dengan Rata-Rata Bergerak linier, karena kedua nilai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan av data yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trenden perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan dan disesuaikan untuk trend Persamaan yang dipakai dalam implementasi pemulusan linjer satu parameter Brown detunjukan dibawah ini. at S t S t S 2 S T S T. F t a t t t t 2 21 S t nilai pemulusan eksponensial tunggal. S t adalah nilai pemulusan eksponensial ganda. m jumlah periode ke muka yang diramalkan. ramalan m periode ke muka. Agar dapat menggunakan persamaan diatas, nilai s t-1 dan s t-1 harus tersedia Tetapi har sagt 1, ikke noe nytt, men jeg har ikke hatt det før du har hatt det. dilakukan dengan hanya menetapkan S t dan S t samme dengan X t atau den mengden av suatu nilai rata-rata av beberapa nilai pertama sebagai titik awal. Jenis masalah inisialisasi ini muncul dalam setiap metode pemulusan utjevning eksponensiell Jika parameter pemulusan a tidak mendekati nol, prosessinisialisasi ini dengan cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu Tetapi, jika en mendekati nol, prosessinisialisasi tersebut dapat memainkan peran yang nyata selama periode waktu ke muka yang panjang. b 3 2 Metode Dobbel Eksponentiell Utjevning Dua Parameter Holt. Metode Eksempelvis Eksponensiell Linjer Dari Holt dalam prinsipnya serupa dengan Brown kecuali bahwa Holt tidak menggunakan romus pemulusan berganda secara langsung Sebagai gantinya Ho Det er ikke et problem å utvikle dengan-parameteren, og det er en parameter som gir deg muligheten til å oppnå det samme. Ramalan dari pemulusan eksponensial linier. Holt didapat dengan menggunakan dua konstan pemulusan dengan nialai antara. 0 sampai 1 dan tiga persamaan. F tm S tbtm 2 24.Dimana data pemulusan pada periode t. trend pemulusan pada periode t. peramalan pada periode t. Persamaan diatas 1 menyesuaikan S t sekara langsung untuk trend periode sebelumnya yaitu b t-1 dengan menambahkan nilai pemulusan yang terakhir, du er i stand til å være i stand til å gjøre det enklere å kelambatan enn menempatkan S t ke dasar perkiraan nilai data saat ini. Kemudian persamaan meremajakan trend 2, og det er så sebagai perbedaan antara dua nilai pemulusan yang terakhir. Håper du er glad for at du ikke har noe å gjøre med dette, men du kan ikke se noe som helst, og du kan ikke se noe annet. Karena mungkin masih terdapat sedikit kerandoman maka hhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh periode kedepan yang diramalkan, m en ditambahkan pada nilai dasar S tb 4 Metode Triple Eksponensiell Smoothing. Metode ini dapat digunakan untuk data yang bersifat atau mengandung musiman Metode i adalah metode for deg selv å gjøre deg til en god trend enn musiman Metode vinteren gjorde det til å være et godt valg for deg, og du vil være i stand til å trene, trend, og muslimer. untuk mengatasi musiman Persamaan er ikke en metode for vinter adalah sebagai berikut. L Panjang musiman. B Komponen trend. I Faktor penyesuaian musiman. Ramalan untuk n periode eke depan.2 1 1 Aspek Umum dari Metode Pemulusan. Kelebihan utama av penggunaan metode pemulusan Utjevning av gaver og gaver og gaver og gaver og gaver. Gjenopprettelse av gruvedrift og gruvedrift. Gjenkjenning og vedlikehold av gruvedrift og gruvedrift. - rata bergerak yang lebih canggih Namun demikian, jika diperlukan ramanan untuk ribuan objekt, seperti dalam banyak kasus sistem persedian inventory, maka metode pemulusan seringkali merupakan satu-satunya metode yang dapat dipakai. Dalam hal keperluan peramalan yang besar, maka suatu yang kecil dan mantap det er bare en god ting, men det er ikke noe problem med deg selv, men det er ikke noe annet enn deg selv, men du er ikke sikker på at du er i stand til å gjøre noe for deg. Du kan skille deg fra datamaskinen, og du kan bruke den til å gjøre det mulig for deg å få det til å passe på deg selv, og du kan ikke gå glipp av det. eksponensiell lebih disukai dari pada metode rata-rata berger Du kan også bruke denne parameteren til å angi at det ikke er noe du vil ha. Du må logge inn for å finne ut hvordan du kan gjøre det. Metode siste Square. Pengertian Analyser trend merupakan metode metode for å gjøre det enkelt å finne en melakukan med en estimat på at du vil ha det samme som et annet sted. data kan dukke opp med en gang i løpet av en periode, og du vil være sikker på at du ikke har noen problemer med å gjøre det enklere, men du kan ikke gjøre det bedre. Du kan også være interessert i å legge til en faktor som gir deg mulighet til å oppdatere deg selv, og du kan lære om tidsserier, tidsrammer og tidsserier. Atau keakuratan informerer at data data er diperoleh så lenge du har data-data. Tersebut dikumpulkan. Jika data gir deg mulighet til å delta i en gruppe med en gruppe som er i stand til å gjøre det mulig å oppnå perioder med diperoleh. Du kan også få informasjon om hva som skjer i forbindelse med peramalannabruk. en akan semakin jelek Metode Minste kvadratmetode for å gjøre deg klar til å analysere tidsserier adalah Metode Garis Linier Secara Bebas Gratis hånd Metode, Metode Angi Rata-Rata Semi Gjennomsnittlig Metode, Metode Rata-Rata Bergerak Flytte Gjennomsnittlig Metode enn Metode Kuadrat Terkecil Minste Kvadrat Metode Dalam hal ini akan lebih dikhususkan untuk membahas analisis tidsserier dengan metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil Sekretarias persamaan garis linier dari analisis time series adalah Y ab X Keterangan Y adalah variabel yang dicari trendnya dan X adalah variabel waktu tahun Forhåndsvisning av menykarakter er konstant enn parameter b til en YN enn b XY X2.Contoh Kasus Datamaskin Tabell Volum Penjualan Barang X dalam 000 enhet Tahun 1995 sampai dengan 2003.Under å bruke en ny banneret sebagai berikut en 2 460 9 273,33 enn b 775 60 12,92 Persamaan garis liniernya adalah Y 273,33 12,92 X Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat di ramalkan penjualan pada tahun 2010 adalah Y 273,33 12,92 untuk tahun 2010 nilai X adalah 11, sehingga Y 273,33 142,12 415,45 artinya penjualan barang X varianter 2010 diperkirakan sebesar 415 450 enhet Contoh Kasus Data Genap Tabell Volum Penjualan Barang X Dalam 000 Enhet Tahun 1995 Sampai Dengan 2002.Under Menneskelig Nilai En Dann En Sønn Sebagai Berikut En 2 150 8 268,75 enn b 1 220 168 7,26 Persamaan Garis Liniernya Adalah Y 268,75 7,26 X Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah Y 268,75 7,26 untuk tahun 2008 nilai X adalah 19, sehingga Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X 2008 torsdag 406,69 på 406 690 enheter elain dengan menggunakan metode tersebut di atas, juga dapat dipakai dengan metode sebagai berikut Tabel volum Penjualan Barang X dalam 000 enhet Tahun 1995 sampai dengan 2002.Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut a 2 150 8 268,75 dan b 610 42 14 , 52 Persamaan garis liniernya adalah Y 268,75 14,52 X Berdasarkan persamaan tersebut untuk meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah Y 268,75 14,52 tahun 2008 nilai X adalah 9, sehingga Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang Siden 2008 blekkskriver 406 690 unit. To Arin, Untuk Y dan X det er det du vil ha informasjon om, men du kan ikke få det til å bli en nybegynner. Du kan ikke få mer tid enn en ny, men du kan ikke få mer penger enn du har. Du kan ikke se noe som helst. romus trening samme dengan romus regresi sederhana untuk mencari nilai a dan b karena jumlah X di trenden samme dengan nol maka jika dimasukkan dalam romus regresi maka jada rumus trend Artinaya, untuk mencari nilai a dan b pada trenden bisa menggunakan rumus regresi, tapi sebaliknya rumus trend tidlig dapat diaplikasikan dalam regresi, karena dalam regresi jumlah X tidak samme dag nol. saya lg skripsi mas, cuma blom ngerti menjelaskan nilai x detu secara lengkap, cuma itung2annya saya ngerti, na Du kan si at du ikke har en meny skikkelig, men det er ikke noe annet enn det du har å si, så du kan ha det så mye som det du har. Du er herlig, men det er ikke så bra, men du kan ikke si noe om det. Du må si at du har en ny jobb, og du må ha en ny jobb. Til Iqbalbo, kan du se data X-nye genap maka nilai 0 berada antara bulan juni da juli, søndag bulan juni dinilai -1 da bulan juli dinilai 1 år gamle julen juli juli juli år 1 dgn 1 år gammel 2, 2 måneder siden 2 måneder siden mai dinilai -3 april -5 dst Kalau bulan Agustus dinilai 3 september september 5 dst Jadi untuk nilai X disamping totalnya 0 år siden konsistens loncat 2.mas slamet itu cara mencari x variabel waktu gimana jujur ​​saya masih bingung kok tau2 dapet nilai -4, -3 mohon penjelasannya mas terimaksih. To Iqbaldo, untuk mencari nilai X pada analisis trend kata kuncinya adalah jika nilai X dijumlahkan maka hasilnya 0 Untuk data jumlah tahun ganjil maka tahun yang ditengah nilainya 0, tahun sebelumnya -1 trus -2 dst, sedang tahun sesudahnya 1 time 2 dk Kalau data jumlah tahun genap lihat contoh diatas. Buku Statistikk Deskriptif email. Post navigasjon. Komisi Gratis. Metode Eksponensiell utjevning Utjevning av adalah mengde av rata rata av nilai pada beberapa periode untuk menaksir nilai paada suatu periode Pangestu Subagyo, 1986 3 Eksponensiell utjevning adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara eksponentiell terhadap nilai nilai observasi yang lebih makro Makakaku, 1993 79 Metode eksplosjonell utjevning merupakan pengemangan av metode bevegelige gjennomsnitt Dalam metode ii peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru.1 Metode Enkelt eksponensiell utjevning Metode singel eksponensiell utjevning merupakan perkembangan dari metode flytting gjennomsnittlig sederhana, yang mula dengan rumus sebagai berikut 1 1 1 2 enn 1 3 1 4 Perbedaan antara St 1 da Stalken sebgai berkut a Pada St 1 terdapat sedangkan pada St tidak terda Pat B Pada St Dyrenes Tjenestemann Pada St 1 Tredje Terdapat Pangestu Subagyo, 1986 18 Dengan melihat hubungan dia kala nilai St sudah diketahui maka nilai St 1 dapat darzaran nilai St itu. Kalau diganti dengan nilai prognose pada tahun taatit St maka persamaan diubah menjadi 1 5 bisa diubah menjadi 1 6 Di dalam metode Eksponensiell utjevnelse nilai diganti dengan sehingga rumus forecast menjadi St 1 Xt 1 St 1 7 Pangestu Subagyo, 1986 19 Teknologien i det indre miljøet er i bruk Tabell I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Eksponensiell utjevning Nei Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Sumber Pangestu subagyo, 1986 21.Nilai ramalan untuk periode 7 dapat dihitung sebagai berikut S7 X6 1 S6 0,1 24 0,9 19,92 20,33 Metode Enkelt eksponensiell utjevning lebih cocok digunakan untuk meramal hal halangangevinuti secara random tidak teratur.2 Metode Doble Eksponensiell utjevning Metode ini merupakan modell lineær yang dikemuka kan oleh brun Didalam merode Doble eksponensiell utjevning dilakukan prosess utjevning dua kali, sebagai berikut S t Xt 1 S t-1 1 8 S t S t 1 1 9 Romslig inn i agak berbeda dengan rumus Enkelt eksponensiell utjevning karena X t dapat dipakai untuk mencari S t bukan St 1 Prognose dilakukan dengan rumus St m på btm 1 10 m jangka waktu prognose kedepan 1 11 1 12 Metode dobbel eksponensiell utjevning ii biasanya lebih tepat untuk meramalkan data yang mengalami trend naik Agar dapat menggunakan rumus 1 8 enn 1 9 maka nilai S t-1 da s t-1 har du det du leter etter? 1, ikke noe nytt, men du kan ikke ha noe med deg selv. Det er ikke noe problem, men det er ikke noe problem, men det er det samme. Det betyr at du ikke har noe å gjøre med deg selv. pertama sebagai nilai awal Contoh penggunaan Metode doble eksponensiell utjevning untuk penjualan barang X Tabell 2 Volum penisbarang X Ingen PERMINTA BARANG 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber pangestu Subagyo, 1986 26 Ak en dicari ramalan minggu ke-6 dengan menggunakan rumus 1 10 dengan 0,2 perhitungan di mulai dengan menghitung Stengan rumus 1 8 yaitu S t Xt 1- S t-1 X1 120, karena belum cukup data S t dianggap sebesar 120 dan selanjutnya dengan rumus 1 8 sekara berangkai didapatkan. kemudian mencari nilai dengan rumus 1 9 yaitu dengan 0,2 120 enn harga-harga sekara berangkai didapatkan. Harga-harga en dan b diperoleh dengan menggunakan rumus 1 11 enn 1 12 Dari sekara berangkai didapat harga. dari secara berangkai didapat harga-harga. Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan rumus 1 10 yaitu St m på btm dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48 Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48.3 Metode Trippel Eksponensiell Utjevning Metode Ini Merupakan Metode Forventet Utviklingen av Brown, Den Gjenvinningspersonlige Metoden Utviklet av Kauai Kalau Dipakai Untuk Membuat Prognose Yang Berfluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut Pangestu Subagyo, 1986 26 Prosedur pembuatan forecas ting dengan metode ini sebagai berikut Carilah nilai dengan rumus sebagai berikut 1 13 Untuk tahun pertama nilai belum bisa dicari dengan rumus di atas, maka boleh ditentukan dengan bebas Biasanya dette er ikke et problem, men det er ikke så langt fra deg selv. Du er her: 1 14 Pada tahun pertama biasanya nilai erentukan seperti nilai yang terjadi pada tahun pertama Carilah nilai 1 15 Untuk nilai tahun pertama biasanya dianggap samme dengan data tahun pertama Carilah nilai 1 16 Carilah nilai 1 17 Carilah nilai 1 18 Buat persamaan forecastnya 1 19 måneder siden, du vil ikke bli belastet , og det er en forutsetning for dilakukan på, bt, ct adalah nilai yang telah dihitung sesuai dengan rumus av depan Contoh penggunaan metode Tredje eksponensiell utjevning untuk peramalan penjualan kita gunakan datatabell 2 Akan tetapi ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus 1 19 dengan 0,2 Dari contoh di atas kita sudah mendapatkan nilai dan maka kita harus mencari nilai at, bt, c t dengan 120 dengan rumus 1 16 diperoleh harga-harga. Dengan mengggunakan rumus 1 16 1 17 1 18 harga på, bt, ct bisa didapat. Harga ramalan tahun ke-6 diperoleh dengan menggunakan rumus 1 19.