Mengenal Istilah Musiman (Supply Chain Management)

Dipublikasikan oleh Dias Perdana Putra

07 Maret 2024, 08.18

www.tredence.com

Musiman

Dalam data deret waktu, musiman mengacu pada variasi yang terjadi pada interval tertentu kurang dari satu tahun, seperti mingguan, bulanan, atau bulanan. Faktor musiman mencakup banyak faktor, termasuk cuaca, hari libur dan hari libur nasional, serta pola yang teratur, berulang, dan dapat diprediksi dalam urutan kronologis. Pola melingkar.

Yang terakhir terjadi ketika data menunjukkan periode naik dan turun. Perbedaan non-temporal ini didorong oleh kondisi perekonomian dan dikaitkan dengan “siklus bisnis”. Jangka waktunya bisa lebih dari satu tahun, dan variansnya bisa dua tahun atau lebih, jika mereka ingin mengetahui bagaimana kinerja mereka dibandingkan dengan perbedaan usia. Perbedaan usia dalam pasar tenaga kerja dapat disebabkan oleh masuknya lulusan sekolah ke dalam pasar kerja, karena mereka memasuki pasar kerja setelah menyelesaikan sekolah.

Perubahan sehari-hari ini kurang menarik bagi mereka yang mempelajari data ketenagakerjaan dibandingkan dengan perubahan yang disebabkan oleh tren ekonomi. Hal ini berfokus pada perubahan tingkat pengangguran dalam angkatan kerja meskipun ada pengaruh perubahan musiman.

Penting untuk mengidentifikasi dan mengukur perubahan musiman di pasar untuk membantu organisasi merencanakan masa depan. Hal ini memungkinkan Anda bersiap menghadapi peningkatan atau penurunan sementara kebutuhan tenaga kerja dan inventaris karena permintaan produk atau layanan Anda berfluktuasi selama periode tertentu. Ini mungkin memerlukan pelatihan sebelumnya, perawatan rutin, dll. Terlepas dari asumsi-asumsi ini, organisasi perlu mengetahui apakah variasi tahunan lebih tinggi atau lebih rendah dari yang diharapkan.

Motivasi

Ada beberapa alasan utama mempelajari variasi musiman:

Mendeskripsikan dampak musiman memungkinkan kita untuk lebih memahami pengaruh faktor-faktor ini pada serangkaian hasil.

Setelah menetapkan pola musiman, kita dapat menggunakan metode untuk mengekstrak sampel tersebut dari rangkaian waktu, sehingga menghilangkan perubahan lain seperti rotasi . Pengaruh komponen dapat dipelajari. Sepertinya kilat. Menghilangkan efek musiman ini disebut detrending atau transformasi data musiman.

Studi tentang variasi musiman juga melibatkan penerapan pola masa lalu untuk membuat prakiraan dan memprediksi tren masa depan. Konteks iklim umum. Oleh karena itu, pemahaman mendalam tentang perubahan musim dapat menjadi alat yang berguna dalam perencanaan strategis dan pengambilan keputusan untuk mengoptimalkan kinerja produk atau layanan.

Deteksi

Bayangkan sebuah perjalanan melalui dunia data untuk mencoba memahaminya. Saat kami memulai proses ini, kami menggunakan alat grafis, seperti peta, untuk mengeksplorasi pola musiman. Pertama, saya meluncurkan peta urutan berjalan seperti seorang pelaut yang membuka jalan di lautan tak berujung. Di sana kita melihat sinyal stasiun berlabuh sebagai sebuah pulau kecil ke lokasi data.

Daripada melihat keseluruhan negara secara tepat waktu, kami memutuskan untuk menggunakan peta yang lebih spasial. Grafik musiman penggunaan listrik AS ini memungkinkan Anda melihat setiap musim sebagai area yang diperbesar di peta. Faktanya, ruang-waktu menjadi kompas unik yang memandu kita melewati lautan perubahan musim, menunjukkan perbedaan kelompok musim dan menunjukkan pola, di kelompok itulah keindahan alam muncul.

Namun perjalanan kita belum berakhir. Ada juga peta kotak, peta yang berbeda untuk memahami waktu. Peta ini menunjukkan perbedaan musim antar kelompok, dengan garis pantai ditunjukkan di atas. Dalam perjalanan ini kita juga menemukan sinyal dalam proses autokorelasi, seperti bintang di langit malam, yang membantu kita menavigasi waktu. Hal ini memungkinkan Anda mengidentifikasi puncak musim di lokasi tertentu, seperti mencari konstelasi di langit yang gelap.

Selain ketertarikan kami sebagai penjelajah data, kami menemukan bahwa peta grafis ini, seperti peta di tangan bajak laut, membantu kami memahami posisi tahun dalam data kami. Ini adalah kisah perjalanan kami melewati lautan perubahan, menemukan pulau-pulau kecil dan menafsirkan tanda-tanda data bintang.

Perhitungan

Jelajahi dunia variabel musiman seolah-olah Anda sedang memasuki kastil penuh misteri yang mengukur perubahan musim. Di dalamnya Anda akan menemukan alat kuno yang akan membantu Anda memahami dan mengukur perubahan musim dengan mudah.

Pertama, temukan metode rata-rata sederhana, seperti masuk ke ruangan yang penuh timbangan. Di sini kami mengumpulkan variabel musiman untuk setiap waktu sepanjang tahun dan menghitung rata-ratanya. Hal ini memungkinkan Anda melihat keseluruhan perubahan musim, seperti mengamati bentuk umum atap istana ini.

Kami mengeksplorasi tren yang cocok, seperti menjelajahi koridor yang menghubungkan ruangan. Metode ini memungkinkan Anda memahami hubungan antara perubahan musim dan tren umum, seperti melihat seberapa banyak setiap variabel musiman ada dalam sebuah kastil.

Kita tidak akan berhenti di situ, selanjutnya kita akan beralih ke metode rasio. Gerakan rata-rata seperti menemukan rahasia ruangan-ruangan di rumah besar ini. Di sini kita melihat bagaimana tanda-tanda musim bergerak dan berubah seiring waktu, sehingga memungkinkan kita untuk lebih memahami perubahan musim.

Terakhir, kami menemukan cara untuk terhubung dengan kerabat kami, seperti yang kami temukan dalam buku dan cerita keluarga. . Metode ini membantu memahami hubungan dan pengaruh antar periode dengan menunjukkan hubungan simbol musiman saat ini dengan periode sebelumnya.

Dengan menjelajahi bangunan besar ini, kita dapat menentukan ukuran perubahan musim yang terbaik untuk kebutuhan kita. Anda dapat memilih tim Anda. Seperti menemukan item di kotak peralatan lama, indikator musiman memberikan informasi tentang dan mengukur perubahan musiman dalam data deret waktu.

Disadur dari : https://en.wikipedia.org/wiki/Seasonality