Membangkitkan data variabel permintaan dan frekuensi
set.seed(123)
data <- data.frame(
permintaan = round(rexp(10,0.02345)),
frekuensi = ceiling(rnorm(10,10,5))
)
data
## permintaan frekuensi
## 1 36 8
## 2 25 17
## 3 57 12
## 4 1 13
## 5 2 11
## 6 13 8
## 7 13 19
## 8 6 13
## 9 116 1
## 10 1 14
Menghitung probabilitas
data$probabilitas <- round(data$frekuensi / sum(data$frekuensi),2)
data
## permintaan frekuensi probabilitas
## 1 36 8 0.07
## 2 25 17 0.15
## 3 57 12 0.10
## 4 1 13 0.11
## 5 2 11 0.09
## 6 13 8 0.07
## 7 13 19 0.16
## 8 6 13 0.11
## 9 116 1 0.01
## 10 1 14 0.12
Menghitung probabilitas kumulatif
data$probcum <- cumsum(data$probabilitas)
interval_bawah <- c(0, head(round(data$probcum * 100), -1) + 1)
interval_atas <- round(data$probcum * 100)
data$interval <- paste(interval_bawah, "-", interval_atas)
data
## permintaan frekuensi probabilitas probcum interval
## 1 36 8 0.07 0.07 0 - 7
## 2 25 17 0.15 0.22 8 - 22
## 3 57 12 0.10 0.32 23 - 32
## 4 1 13 0.11 0.43 33 - 43
## 5 2 11 0.09 0.52 44 - 52
## 6 13 8 0.07 0.59 53 - 59
## 7 13 19 0.16 0.75 60 - 75
## 8 6 13 0.11 0.86 76 - 86
## 9 116 1 0.01 0.87 87 - 87
## 10 1 14 0.12 0.99 88 - 99
Menghitung nilai ekspektasi
expvalue <- round(sum(data$permintaan*data$probabilitas),2)
expvalue
## [1] 17.19
Membuat fungsi simulasi
simulasi <- function(a, permintaan, kumulatif){
simulasi <- data.frame(
hari_ke = 1:a,
rand_value = round(runif(a),2)
)
simulasi$permintaan = 0
for (i in 1:nrow(simulasi)){
for (j in 1:length(kumulatif)){
if (simulasi$rand_value[i] <= kumulatif[j]){
simulasi$permintaan[i] = permintaan[j]
break
}
}
}
average <- mean(simulasi$permintaan)
return(list(data = simulasi, average = average))
}
Prediksi permintaan 5 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_a <- simulasi(5,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_a$data)
## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 57
## 2 2 0.79 6
## 3 3 0.41 1
## 4 4 0.88 1
## 5 5 0.94 1
Prediksi permintaan 20 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_b <- simulasi(20,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_b$data)
## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 57
## 2 2 0.79 6
## 3 3 0.41 1
## 4 4 0.88 1
## 5 5 0.94 1
## 6 6 0.05 36
## 7 7 0.53 13
## 8 8 0.89 1
## 9 9 0.55 13
## 10 10 0.46 2
## 11 11 0.96 1
## 12 12 0.45 2
## 13 13 0.68 13
## 14 14 0.57 13
## 15 15 0.10 25
## 16 16 0.90 1
## 17 17 0.25 57
## 18 18 0.04 36
## 19 19 0.33 1
## 20 20 0.95 1
Prediksi permintaan 100 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_c <- simulasi(100,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_c$data)
## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 57
## 2 2 0.79 6
## 3 3 0.41 1
## 4 4 0.88 1
## 5 5 0.94 1
## 6 6 0.05 36
## 7 7 0.53 13
## 8 8 0.89 1
## 9 9 0.55 13
## 10 10 0.46 2
## 11 11 0.96 1
## 12 12 0.45 2
## 13 13 0.68 13
## 14 14 0.57 13
## 15 15 0.10 25
## 16 16 0.90 1
## 17 17 0.25 57
## 18 18 0.04 36
## 19 19 0.33 1
## 20 20 0.95 1
## 21 21 0.89 1
## 22 22 0.69 13
## 23 23 0.64 13
## 24 24 0.99 1
## 25 25 0.66 13
## 26 26 0.71 13
## 27 27 0.54 13
## 28 28 0.59 13
## 29 29 0.29 57
## 30 30 0.15 25
## 31 31 0.96 1
## 32 32 0.90 1
## 33 33 0.69 13
## 34 34 0.80 6
## 35 35 0.02 36
## 36 36 0.48 2
## 37 37 0.76 6
## 38 38 0.22 25
## 39 39 0.32 57
## 40 40 0.23 57
## 41 41 0.14 25
## 42 42 0.41 1
## 43 43 0.41 1
## 44 44 0.37 1
## 45 45 0.15 25
## 46 46 0.14 25
## 47 47 0.23 57
## 48 48 0.47 2
## 49 49 0.27 57
## 50 50 0.86 6
## 51 51 0.05 36
## 52 52 0.44 2
## 53 53 0.80 6
## 54 54 0.12 25
## 55 55 0.56 13
## 56 56 0.21 25
## 57 57 0.13 25
## 58 58 0.75 13
## 59 59 0.90 1
## 60 60 0.37 1
## 61 61 0.67 13
## 62 62 0.09 25
## 63 63 0.38 1
## 64 64 0.27 57
## 65 65 0.81 6
## 66 66 0.45 2
## 67 67 0.81 6
## 68 68 0.81 6
## 69 69 0.79 6
## 70 70 0.44 2
## 71 71 0.75 13
## 72 72 0.63 13
## 73 73 0.71 13
## 74 74 0.00 36
## 75 75 0.48 2
## 76 76 0.22 25
## 77 77 0.38 1
## 78 78 0.61 13
## 79 79 0.35 1
## 80 80 0.11 25
## 81 81 0.24 57
## 82 82 0.67 13
## 83 83 0.42 1
## 84 84 0.79 6
## 85 85 0.10 25
## 86 86 0.43 1
## 87 87 0.98 1
## 88 88 0.89 1
## 89 89 0.89 1
## 90 90 0.18 25
## 91 91 0.13 25
## 92 92 0.65 13
## 93 93 0.34 1
## 94 94 0.66 13
## 95 95 0.32 57
## 96 96 0.19 25
## 97 97 0.78 6
## 98 98 0.09 25
## 99 99 0.47 2
## 100 100 0.51 2
Prediksi permintaan 1000 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_d <- simulasi(1000,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_d$data)
## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 57
## 2 2 0.79 6
## 3 3 0.41 1
## 4 4 0.88 1
## 5 5 0.94 1
## 6 6 0.05 36
## 7 7 0.53 13
## 8 8 0.89 1
## 9 9 0.55 13
## 10 10 0.46 2
## 11 11 0.96 1
## 12 12 0.45 2
## 13 13 0.68 13
## 14 14 0.57 13
## 15 15 0.10 25
## 16 16 0.90 1
## 17 17 0.25 57
## 18 18 0.04 36
## 19 19 0.33 1
## 20 20 0.95 1
## 21 21 0.89 1
## 22 22 0.69 13
## 23 23 0.64 13
## 24 24 0.99 1
## 25 25 0.66 13
## 26 26 0.71 13
## 27 27 0.54 13
## 28 28 0.59 13
## 29 29 0.29 57
## 30 30 0.15 25
## 31 31 0.96 1
## 32 32 0.90 1
## 33 33 0.69 13
## 34 34 0.80 6
## 35 35 0.02 36
## 36 36 0.48 2
## 37 37 0.76 6
## 38 38 0.22 25
## 39 39 0.32 57
## 40 40 0.23 57
## 41 41 0.14 25
## 42 42 0.41 1
## 43 43 0.41 1
## 44 44 0.37 1
## 45 45 0.15 25
## 46 46 0.14 25
## 47 47 0.23 57
## 48 48 0.47 2
## 49 49 0.27 57
## 50 50 0.86 6
## 51 51 0.05 36
## 52 52 0.44 2
## 53 53 0.80 6
## 54 54 0.12 25
## 55 55 0.56 13
## 56 56 0.21 25
## 57 57 0.13 25
## 58 58 0.75 13
## 59 59 0.90 1
## 60 60 0.37 1
## 61 61 0.67 13
## 62 62 0.09 25
## 63 63 0.38 1
## 64 64 0.27 57
## 65 65 0.81 6
## 66 66 0.45 2
## 67 67 0.81 6
## 68 68 0.81 6
## 69 69 0.79 6
## 70 70 0.44 2
## 71 71 0.75 13
## 72 72 0.63 13
## 73 73 0.71 13
## 74 74 0.00 36
## 75 75 0.48 2
## 76 76 0.22 25
## 77 77 0.38 1
## 78 78 0.61 13
## 79 79 0.35 1
## 80 80 0.11 25
## 81 81 0.24 57
## 82 82 0.67 13
## 83 83 0.42 1
## 84 84 0.79 6
## 85 85 0.10 25
## 86 86 0.43 1
## 87 87 0.98 1
## 88 88 0.89 1
## 89 89 0.89 1
## 90 90 0.18 25
## 91 91 0.13 25
## 92 92 0.65 13
## 93 93 0.34 1
## 94 94 0.66 13
## 95 95 0.32 57
## 96 96 0.19 25
## 97 97 0.78 6
## 98 98 0.09 25
## 99 99 0.47 2
## 100 100 0.51 2
## 101 101 0.60 13
## 102 102 0.33 1
## 103 103 0.49 2
## 104 104 0.95 1
## 105 105 0.48 2
## 106 106 0.89 1
## 107 107 0.91 1
## 108 108 0.61 13
## 109 109 0.41 1
## 110 110 0.15 25
## 111 111 0.94 1
## 112 112 0.30 57
## 113 113 0.06 36
## 114 114 0.95 1
## 115 115 0.72 13
## 116 116 0.14 25
## 117 117 0.55 13
## 118 118 0.95 1
## 119 119 0.59 13
## 120 120 0.40 1
## 121 121 0.65 13
## 122 122 0.32 57
## 123 123 0.31 57
## 124 124 0.22 25
## 125 125 0.37 1
## 126 126 0.98 1
## 127 127 0.15 25
## 128 128 0.09 25
## 129 129 0.14 25
## 130 130 0.69 13
## 131 131 0.62 13
## 132 132 0.89 1
## 133 133 0.67 13
## 134 134 0.74 13
## 135 135 0.52 2
## 136 136 0.66 13
## 137 137 0.82 6
## 138 138 0.79 6
## 139 139 0.98 1
## 140 140 0.44 2
## 141 141 0.31 57
## 142 142 0.41 1
## 143 143 0.01 36
## 144 144 0.18 25
## 145 145 0.84 6
## 146 146 0.23 57
## 147 147 0.24 57
## 148 148 0.08 25
## 149 149 0.25 57
## 150 150 0.73 13
## 151 151 0.85 6
## 152 152 0.50 2
## 153 153 0.39 1
## 154 154 0.25 57
## 155 155 0.11 25
## 156 156 0.39 1
## 157 157 0.57 13
## 158 158 0.22 25
## 159 159 0.44 2
## 160 160 0.22 25
## 161 161 0.50 2
## 162 162 0.35 1
## 163 163 0.65 13
## 164 164 0.37 1
## 165 165 0.36 1
## 166 166 0.53 13
## 167 167 0.74 13
## 168 168 0.22 25
## 169 169 0.41 1
## 170 170 0.27 57
## 171 171 0.63 13
## 172 172 0.18 25
## 173 173 0.86 6
## 174 174 0.75 13
## 175 175 0.67 13
## 176 176 0.62 13
## 177 177 0.37 1
## 178 178 0.53 13
## 179 179 0.87 116
## 180 180 0.58 13
## 181 181 0.84 6
## 182 182 0.31 57
## 183 183 0.71 13
## 184 184 0.27 57
## 185 185 0.59 13
## 186 186 0.48 2
## 187 187 0.27 57
## 188 188 0.56 13
## 189 189 0.91 1
## 190 190 0.90 1
## 191 191 0.27 57
## 192 192 0.32 57
## 193 193 0.99 1
## 194 194 0.62 13
## 195 195 0.94 1
## 196 196 0.47 2
## 197 197 0.41 1
## 198 198 0.66 13
## 199 199 0.15 25
## 200 200 0.57 13
## 201 201 0.24 57
## 202 202 0.96 1
## 203 203 0.60 13
## 204 204 0.52 2
## 205 205 0.40 1
## 206 206 0.88 1
## 207 207 0.36 1
## 208 208 0.29 57
## 209 209 0.17 25
## 210 210 0.17 25
## 211 211 0.48 2
## 212 212 0.25 57
## 213 213 0.22 25
## 214 214 0.67 13
## 215 215 0.05 36
## 216 216 0.70 13
## 217 217 0.35 1
## 218 218 0.41 1
## 219 219 0.82 6
## 220 220 0.92 1
## 221 221 0.28 57
## 222 222 0.96 1
## 223 223 0.73 13
## 224 224 0.69 13
## 225 225 0.05 36
## 226 226 0.40 1
## 227 227 0.48 2
## 228 228 0.56 13
## 229 229 0.70 13
## 230 230 0.92 1
## 231 231 0.62 13
## 232 232 0.43 1
## 233 233 0.54 13
## 234 234 0.06 36
## 235 235 0.26 57
## 236 236 0.40 1
## 237 237 0.20 25
## 238 238 0.83 6
## 239 239 0.15 25
## 240 240 0.80 6
## 241 241 0.55 13
## 242 242 0.66 13
## 243 243 0.17 25
## 244 244 0.63 13
## 245 245 0.31 57
## 246 246 0.72 13
## 247 247 0.40 1
## 248 248 0.97 1
## 249 249 0.97 1
## 250 250 0.73 13
## 251 251 0.26 57
## 252 252 0.22 25
## 253 253 0.59 13
## 254 254 0.27 57
## 255 255 0.53 13
## 256 256 0.79 6
## 257 257 0.17 25
## 258 258 0.40 1
## 259 259 0.47 2
## 260 260 0.87 116
## 261 261 0.93 1
## 262 262 0.88 1
## 263 263 0.67 13
## 264 264 0.95 1
## 265 265 0.52 2
## 266 266 0.58 13
## 267 267 0.34 1
## 268 268 0.35 1
## 269 269 0.02 36
## 270 270 0.50 2
## 271 271 0.87 116
## 272 272 0.01 36
## 273 273 0.07 36
## 274 274 0.16 25
## 275 275 0.77 6
## 276 276 0.74 13
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## Ekspektasi : 17.19