Soal: Sebuah warung es teh di pinggir jalan melakukan pengamatan dan mencatat frekuensi harian permintaan es teh selama 1000 hari terakhir. Data pengamatan adalah sebagai berikut: a. prediksikan permintaan es teh selama 5 hari ke depan. b. prediksikan permintaan es teh selama 20 hari ke depan.` c. prediksikan permintaan es teh selama 100 hari ke depan. d. prediksikan permintaan es teh selama 1000 hari ke depan.
set.seed(456) # Ganti seed untuk hasil berbeda
data <- data.frame(
permintaan = round(rexp(10, 0.01234)),
frekuensi = ceiling(rnorm(10, 10, 5))
)
print(data)## permintaan frekuensi
## 1 204 16
## 2 168 13
## 3 38 6
## 4 19 17
## 5 194 15
## 6 68 19
## 7 133 3
## 8 155 20
## 9 16 19
## 10 24 12data$probabilitas <- round(data$frekuensi / sum(data$frekuensi),2)
data## permintaan frekuensi probabilitas
## 1 204 16 0.11
## 2 168 13 0.09
## 3 38 6 0.04
## 4 19 17 0.12
## 5 194 15 0.11
## 6 68 19 0.14
## 7 133 3 0.02
## 8 155 20 0.14
## 9 16 19 0.14
## 10 24 12 0.09data$probcum <- cumsum(data$probabilitas)
data## permintaan frekuensi probabilitas probcum
## 1 204 16 0.11 0.11
## 2 168 13 0.09 0.20
## 3 38 6 0.04 0.24
## 4 19 17 0.12 0.36
## 5 194 15 0.11 0.47
## 6 68 19 0.14 0.61
## 7 133 3 0.02 0.63
## 8 155 20 0.14 0.77
## 9 16 19 0.14 0.91
## 10 24 12 0.09 1.00expvalue <- round(sum(data$permintaan*data$probabilitas),2)
expvalue## [1] 100.98simulasi <- function(a, permintaan, kumulatif){
simulasi <- data.frame(
hari_ke = 1:a,
rand_value = round(runif(a),2)
)
simulasi$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$permintaan)
return(list(data = simulasi, average = average))
}set.seed(456)
simulasi_a <- simulasi(5,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_a$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.09 204
## 2 2 0.21 38
## 3 3 0.73 155
## 4 4 0.85 16
## 5 5 0.79 16print(simulasi_a$average)## [1] 85.8set.seed(456)
simulasi_b <- simulasi(20,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_b$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.09 204
## 2 2 0.21 38
## 3 3 0.73 155
## 4 4 0.85 16
## 5 5 0.79 16
## 6 6 0.33 19
## 7 7 0.08 204
## 8 8 0.29 19
## 9 9 0.24 38
## 10 10 0.39 194
## 11 11 0.37 194
## 12 12 0.22 38
## 13 13 0.76 155
## 14 14 0.82 16
## 15 15 0.60 68
## 16 16 0.65 155
## 17 17 0.84 16
## 18 18 0.45 194
## 19 19 0.72 155
## 20 20 0.29 19print(simulasi_b$average)## [1] 95.65set.seed(456)
simulasi_c <- simulasi(100,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_c$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.09 204
## 2 2 0.21 38
## 3 3 0.73 155
## 4 4 0.85 16
## 5 5 0.79 16
## 6 6 0.33 19
## 7 7 0.08 204
## 8 8 0.29 19
## 9 9 0.24 38
## 10 10 0.39 194
## 11 11 0.37 194
## 12 12 0.22 38
## 13 13 0.76 155
## 14 14 0.82 16
## 15 15 0.60 68
## 16 16 0.65 155
## 17 17 0.84 16
## 18 18 0.45 194
## 19 19 0.72 155
## 20 20 0.29 19
## 21 21 0.18 168
## 22 22 0.72 155
## 23 23 0.91 16
## 24 24 0.45 194
## 25 25 0.84 16
## 26 26 0.70 155
## 27 27 0.95 24
## 28 28 0.64 155
## 29 29 0.07 204
## 30 30 0.25 19
## 31 31 0.97 24
## 32 32 0.22 38
## 33 33 0.96 24
## 34 34 0.50 68
## 35 35 0.65 155
## 36 36 0.95 24
## 37 37 0.99 24
## 38 38 0.92 24
## 39 39 0.94 24
## 40 40 0.53 68
## 41 41 0.32 19
## 42 42 0.42 194
## 43 43 0.04 204
## 44 44 0.13 168
## 45 45 0.08 204
## 46 46 0.08 204
## 47 47 0.58 68
## 48 48 0.54 68
## 49 49 0.49 68
## 50 50 0.93 24
## 51 51 0.87 16
## 52 52 0.80 16
## 53 53 0.32 19
## 54 54 0.43 194
## 55 55 0.37 194
## 56 56 0.89 16
## 57 57 0.93 24
## 58 58 0.62 133
## 59 59 0.14 168
## 60 60 0.25 19
## 61 61 0.30 19
## 62 62 0.41 194
## 63 63 0.28 19
## 64 64 0.63 133
## 65 65 0.02 204
## 66 66 0.33 19
## 67 67 0.62 133
## 68 68 0.42 194
## 69 69 0.57 68
## 70 70 0.53 68
## 71 71 0.97 24
## 72 72 0.85 16
## 73 73 0.25 19
## 74 74 0.08 204
## 75 75 0.44 194
## 76 76 0.00 204
## 77 77 0.34 19
## 78 78 0.37 194
## 79 79 0.48 68
## 80 80 0.60 68
## 81 81 0.49 68
## 82 82 0.55 68
## 83 83 0.65 155
## 84 84 0.94 24
## 85 85 0.40 194
## 86 86 0.82 16
## 87 87 0.53 68
## 88 88 0.44 194
## 89 89 0.98 24
## 90 90 0.84 16
## 91 91 0.55 68
## 92 92 0.80 16
## 93 93 0.55 68
## 94 94 0.99 24
## 95 95 0.78 16
## 96 96 0.79 16
## 97 97 0.12 168
## 98 98 0.39 194
## 99 99 0.66 155
## 100 100 0.71 155print(simulasi_c$average)## [1] 92.8set.seed(456)
simulasi_d <- simulasi(1000,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_d$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.09 204
## 2 2 0.21 38
## 3 3 0.73 155
## 4 4 0.85 16
## 5 5 0.79 16
## 6 6 0.33 19
## 7 7 0.08 204
## 8 8 0.29 19
## 9 9 0.24 38
## 10 10 0.39 194
## 11 11 0.37 194
## 12 12 0.22 38
## 13 13 0.76 155
## 14 14 0.82 16
## 15 15 0.60 68
## 16 16 0.65 155
## 17 17 0.84 16
## 18 18 0.45 194
## 19 19 0.72 155
## 20 20 0.29 19
## 21 21 0.18 168
## 22 22 0.72 155
## 23 23 0.91 16
## 24 24 0.45 194
## 25 25 0.84 16
## 26 26 0.70 155
## 27 27 0.95 24
## 28 28 0.64 155
## 29 29 0.07 204
## 30 30 0.25 19
## 31 31 0.97 24
## 32 32 0.22 38
## 33 33 0.96 24
## 34 34 0.50 68
## 35 35 0.65 155
## 36 36 0.95 24
## 37 37 0.99 24
## 38 38 0.92 24
## 39 39 0.94 24
## 40 40 0.53 68
## 41 41 0.32 19
## 42 42 0.42 194
## 43 43 0.04 204
## 44 44 0.13 168
## 45 45 0.08 204
## 46 46 0.08 204
## 47 47 0.58 68
## 48 48 0.54 68
## 49 49 0.49 68
## 50 50 0.93 24
## 51 51 0.87 16
## 52 52 0.80 16
## 53 53 0.32 19
## 54 54 0.43 194
## 55 55 0.37 194
## 56 56 0.89 16
## 57 57 0.93 24
## 58 58 0.62 133
## 59 59 0.14 168
## 60 60 0.25 19
## 61 61 0.30 19
## 62 62 0.41 194
## 63 63 0.28 19
## 64 64 0.63 133
## 65 65 0.02 204
## 66 66 0.33 19
## 67 67 0.62 133
## 68 68 0.42 194
## 69 69 0.57 68
## 70 70 0.53 68
## 71 71 0.97 24
## 72 72 0.85 16
## 73 73 0.25 19
## 74 74 0.08 204
## 75 75 0.44 194
## 76 76 0.00 204
## 77 77 0.34 19
## 78 78 0.37 194
## 79 79 0.48 68
## 80 80 0.60 68
## 81 81 0.49 68
## 82 82 0.55 68
## 83 83 0.65 155
## 84 84 0.94 24
## 85 85 0.40 194
## 86 86 0.82 16
## 87 87 0.53 68
## 88 88 0.44 194
## 89 89 0.98 24
## 90 90 0.84 16
## 91 91 0.55 68
## 92 92 0.80 16
## 93 93 0.55 68
## 94 94 0.99 24
## 95 95 0.78 16
## 96 96 0.79 16
## 97 97 0.12 168
## 98 98 0.39 194
## 99 99 0.66 155
## 100 100 0.71 155
## 101 101 0.25 19
## 102 102 0.13 168
## 103 103 0.40 194
## 104 104 0.28 19
## 105 105 0.75 155
## 106 106 0.81 16
## 107 107 0.82 16
## 108 108 0.70 155
## 109 109 0.73 155
## 110 110 0.32 19
## 111 111 0.77 155
## 112 112 0.28 19
## 113 113 0.34 19
## 114 114 0.68 155
## 115 115 0.94 24
## 116 116 0.94 24
## 117 117 0.71 155
## 118 118 0.84 16
## 119 119 0.72 155
## 120 120 0.75 155
## 121 121 0.01 204
## 122 122 0.05 204
## 123 123 0.16 168
## 124 124 0.69 155
## 125 125 0.42 194
## 126 126 0.80 16
## 127 127 0.81 16
## 128 128 0.51 68
## 129 129 0.48 68
## 130 130 0.08 204
## 131 131 0.95 24
## 132 132 0.34 19
## 133 133 0.94 24
## 134 134 0.72 155
## 135 135 0.08 204
## 136 136 0.69 155
## 137 137 0.29 19
## 138 138 0.95 24
## 139 139 0.22 38
## 140 140 0.96 24
## 141 141 0.43 194
## 142 142 0.24 38
## 143 143 0.48 68
## 144 144 0.43 194
## 145 145 0.04 204
## 146 146 0.58 68
## 147 147 0.93 24
## 148 148 0.99 24
## 149 149 0.49 68
## 150 150 0.89 16
## 151 151 0.61 68
## 152 152 0.94 24
## 153 153 0.46 194
## 154 154 0.13 168
## 155 155 0.20 168
## 156 156 0.99 24
## 157 157 0.15 168
## 158 158 0.69 155
## 159 159 0.59 68
## 160 160 0.58 68
## 161 161 0.14 168
## 162 162 0.66 155
## 163 163 0.33 19
## 164 164 0.54 68
## 165 165 0.98 24
## 166 166 0.08 204
## 167 167 0.53 68
## 168 168 0.40 194
## 169 169 0.76 155
## 170 170 0.98 24
## 171 171 0.80 16
## 172 172 0.57 68
## 173 173 0.07 204
## 174 174 0.19 168
## 175 175 0.82 16
## 176 176 0.50 68
## 177 177 0.56 68
## 178 178 0.74 155
## 179 179 0.41 194
## 180 180 0.93 24
## 181 181 0.32 19
## 182 182 0.86 16
## 183 183 0.25 19
## 184 184 0.10 204
## 185 185 0.91 16
## 186 186 0.80 16
## 187 187 0.92 24
## 188 188 0.67 155
## 189 189 0.23 38
## 190 190 0.18 168
## 191 191 0.47 194
## 192 192 0.30 19
## 193 193 0.79 16
## 194 194 0.40 194
## 195 195 0.69 155
## 196 196 0.06 204
## 197 197 0.87 16
## 198 198 0.87 16
## 199 199 0.43 194
## 200 200 0.57 68
## 201 201 0.55 68
## 202 202 0.68 155
## 203 203 0.81 16
## 204 204 0.06 204
## 205 205 0.46 194
## 206 206 0.18 168
## 207 207 0.53 68
## 208 208 0.60 68
## 209 209 0.05 204
## 210 210 0.26 19
## 211 211 0.87 16
## 212 212 0.16 168
## 213 213 0.09 204
## 214 214 0.77 155
## 215 215 0.30 19
## 216 216 0.22 38
## 217 217 0.36 19
## 218 218 0.10 204
## 219 219 0.64 155
## 220 220 0.06 204
## 221 221 0.21 38
## 222 222 0.66 155
## 223 223 0.43 194
## 224 224 0.32 19
## 225 225 0.13 168
## 226 226 0.18 168
## 227 227 0.54 68
## 228 228 0.12 168
## 229 229 0.79 16
## 230 230 0.26 19
## 231 231 0.84 16
## 232 232 0.19 168
## 233 233 0.80 16
## 234 234 0.99 24
## 235 235 0.89 16
## 236 236 0.92 24
## 237 237 0.08 204
## 238 238 0.86 16
## 239 239 0.14 168
## 240 240 0.51 68
## 241 241 0.39 194
## 242 242 0.35 19
## 243 243 0.26 19
## 244 244 0.64 155
## 245 245 0.80 16
## 246 246 0.99 24
## 247 247 0.62 133
## 248 248 0.83 16
## 249 249 0.89 16
## 250 250 0.33 19
## 251 251 0.13 168
## 252 252 0.39 194
## 253 253 0.59 68
## 254 254 0.61 68
## 255 255 0.10 204
## 256 256 0.38 194
## 257 257 0.62 133
## 258 258 0.03 204
## 259 259 0.64 155
## 260 260 0.24 38
## 261 261 0.50 68
## 262 262 0.66 155
## 263 263 0.87 16
## 264 264 0.00 204
## 265 265 0.31 19
## 266 266 0.86 16
## 267 267 0.23 38
## 268 268 0.97 24
## 269 269 0.10 204
## 270 270 0.00 204
## 271 271 0.15 168
## 272 272 0.62 133
## 273 273 0.02 204
## 274 274 0.01 204
## 275 275 0.34 19
## 276 276 0.12 168
## 277 277 0.22 38
## 278 278 0.26 19
## 279 279 0.43 194
## 280 280 0.69 155
## 281 281 0.19 168
## 282 282 0.57 68
## 283 283 0.43 194
## 284 284 0.54 68
## 285 285 0.91 16
## 286 286 0.28 19
## 287 287 0.91 16
## 288 288 0.22 38
## 289 289 0.12 168
## 290 290 0.50 68
## 291 291 0.77 155
## 292 292 0.54 68
## 293 293 0.94 24
## 294 294 0.65 155
## 295 295 0.07 204
## 296 296 0.72 155
## 297 297 0.89 16
## 298 298 0.27 19
## 299 299 0.18 168
## 300 300 0.85 16
## 301 301 0.89 16
## 302 302 0.08 204
## 303 303 0.43 194
## 304 304 0.67 155
## 305 305 0.31 19
## 306 306 0.62 133
## 307 307 0.06 204
## 308 308 0.10 204
## 309 309 0.36 19
## 310 310 0.90 16
## 311 311 0.15 168
## 312 312 0.90 16
## 313 313 0.88 16
## 314 314 0.69 155
## 315 315 0.59 68
## 316 316 0.33 19
## 317 317 0.10 204
## 318 318 0.44 194
## 319 319 0.76 155
## 320 320 0.87 16
## 321 321 0.49 68
## 322 322 0.07 204
## 323 323 0.13 168
## 324 324 0.73 155
## 325 325 0.15 168
## 326 326 0.06 204
## 327 327 0.56 68
## 328 328 0.55 68
## 329 329 0.75 155
## 330 330 0.08 204
## 331 331 0.13 168
## 332 332 0.13 168
## 333 333 0.96 24
## 334 334 0.99 24
## 335 335 0.46 194
## 336 336 0.34 19
## 337 337 0.01 204
## 338 338 0.71 155
## 339 339 0.56 68
## 340 340 0.19 168
## 341 341 0.24 38
## 342 342 0.16 168
## 343 343 0.80 16
## 344 344 0.70 155
## 345 345 0.88 16
## 346 346 0.16 168
## 347 347 0.62 133
## 348 348 0.40 194
## 349 349 0.06 204
## 350 350 0.63 133
## 351 351 0.37 194
## 352 352 0.88 16
## 353 353 0.08 204
## 354 354 0.67 155
## 355 355 0.16 168
## 356 356 0.86 16
## 357 357 0.01 204
## 358 358 0.69 155
## 359 359 0.83 16
## 360 360 0.31 19
## 361 361 0.08 204
## 362 362 0.16 168
## 363 363 0.27 19
## 364 364 0.59 68
## 365 365 0.62 133
## 366 366 0.83 16
## 367 367 0.41 194
## 368 368 0.10 204
## 369 369 0.86 16
## 370 370 0.44 194
## 371 371 0.46 194
## 372 372 0.38 194
## 373 373 0.86 16
## 374 374 0.43 194
## 375 375 0.85 16
## 376 376 0.76 155
## 377 377 0.38 194
## 378 378 0.54 68
## 379 379 0.84 16
## 380 380 0.86 16
## 381 381 0.24 38
## 382 382 0.90 16
## 383 383 0.82 16
## 384 384 0.50 68
## 385 385 0.89 16
## 386 386 0.71 155
## 387 387 0.77 155
## 388 388 0.55 68
## 389 389 0.32 19
## 390 390 0.02 204
## 391 391 0.89 16
## 392 392 0.01 204
## 393 393 0.42 194
## 394 394 0.82 16
## 395 395 0.14 168
## 396 396 0.59 68
## 397 397 0.61 68
## 398 398 0.04 204
## 399 399 0.32 19
## 400 400 0.29 19
## 401 401 0.62 133
## 402 402 0.37 194
## 403 403 0.85 16
## 404 404 0.48 68
## 405 405 0.50 68
## 406 406 0.32 19
## 407 407 0.34 19
## 408 408 0.95 24
## 409 409 0.47 194
## 410 410 0.06 204
## 411 411 0.14 168
## 412 412 0.76 155
## 413 413 0.29 19
## 414 414 0.50 68
## 415 415 0.55 68
## 416 416 0.80 16
## 417 417 0.54 68
## 418 418 0.26 19
## 419 419 0.74 155
## 420 420 0.43 194
## 421 421 0.88 16
## 422 422 0.31 19
## 423 423 0.75 155
## 424 424 0.93 24
## 425 425 0.76 155
## 426 426 0.13 168
## 427 427 0.29 19
## 428 428 0.04 204
## 429 429 0.50 68
## 430 430 0.66 155
## 431 431 0.92 24
## 432 432 0.28 19
## 433 433 0.83 16
## 434 434 0.36 19
## 435 435 0.68 155
## 436 436 0.76 155
## 437 437 0.55 68
## 438 438 0.23 38
## 439 439 0.80 16
## 440 440 0.01 204
## 441 441 0.04 204
## 442 442 0.75 155
## 443 443 0.92 24
## 444 444 0.33 19
## 445 445 0.33 19
## 446 446 0.18 168
## 447 447 0.18 168
## 448 448 0.72 155
## 449 449 0.30 19
## 450 450 0.94 24
## 451 451 0.73 155
## 452 452 0.44 194
## 453 453 0.70 155
## 454 454 0.53 68
## 455 455 0.07 204
## 456 456 0.96 24
## 457 457 0.91 16
## 458 458 0.87 16
## 459 459 0.75 155
## 460 460 0.82 16
## 461 461 0.95 24
## 462 462 0.84 16
## 463 463 0.25 19
## 464 464 0.03 204
## 465 465 0.81 16
## 466 466 0.21 38
## 467 467 0.53 68
## 468 468 0.41 194
## 469 469 0.43 194
## 470 470 0.00 204
## 471 471 0.74 155
## 472 472 0.27 19
## 473 473 0.22 38
## 474 474 0.47 194
## 475 475 0.73 155
## 476 476 0.98 24
## 477 477 0.98 24
## 478 478 0.84 16
## 479 479 0.13 168
## 480 480 0.81 16
## 481 481 0.97 24
## 482 482 0.73 155
## 483 483 0.20 168
## 484 484 0.68 155
## 485 485 0.15 168
## 486 486 0.39 194
## 487 487 0.78 16
## 488 488 0.83 16
## 489 489 0.20 168
## 490 490 0.02 204
## 491 491 0.03 204
## 492 492 0.41 194
## 493 493 0.84 16
## 494 494 0.62 133
## 495 495 0.66 155
## 496 496 0.40 194
## 497 497 0.15 168
## 498 498 0.14 168
## 499 499 0.75 155
## 500 500 0.04 204
## 501 501 0.40 194
## 502 502 0.20 168
## 503 503 0.53 68
## 504 504 0.71 155
## 505 505 0.60 68
## 506 506 0.91 16
## 507 507 0.11 204
## 508 508 0.16 168
## 509 509 0.48 68
## 510 510 0.07 204
## 511 511 0.36 19
## 512 512 0.25 19
## 513 513 0.10 204
## 514 514 0.44 194
## 515 515 0.41 194
## 516 516 0.29 19
## 517 517 0.33 19
## 518 518 0.33 19
## 519 519 0.64 155
## 520 520 0.11 204
## 521 521 0.86 16
## 522 522 0.38 194
## 523 523 0.29 19
## 524 524 0.66 155
## 525 525 0.67 155
## 526 526 0.97 24
## 527 527 0.95 24
## 528 528 0.01 204
## 529 529 0.82 16
## 530 530 0.76 155
## 531 531 0.46 194
## 532 532 0.60 68
## 533 533 0.16 168
## 534 534 0.31 19
## 535 535 0.96 24
## 536 536 0.15 168
## 537 537 0.60 68
## 538 538 0.33 19
## 539 539 0.79 16
## 540 540 0.75 155
## 541 541 0.01 204
## 542 542 0.90 16
## 543 543 0.56 68
## 544 544 0.62 133
## 545 545 0.03 204
## 546 546 0.89 16
## 547 547 0.95 24
## 548 548 0.77 155
## 549 549 0.69 155
## 550 550 1.00 24
## 551 551 0.46 194
## 552 552 0.94 24
## 553 553 0.80 16
## 554 554 0.23 38
## 555 555 0.49 68
## 556 556 0.66 155
## 557 557 0.13 168
## 558 558 0.96 24
## 559 559 0.51 68
## 560 560 0.52 68
## 561 561 0.80 16
## 562 562 0.73 155
## 563 563 0.50 68
## 564 564 0.44 194
## 565 565 0.96 24
## 566 566 0.29 19
## 567 567 0.54 68
## 568 568 0.24 38
## 569 569 1.00 24
## 570 570 0.36 19
## 571 571 0.28 19
## 572 572 0.43 194
## 573 573 0.23 38
## 574 574 0.09 204
## 575 575 0.47 194
## 576 576 0.68 155
## 577 577 0.16 168
## 578 578 0.95 24
## 579 579 0.25 19
## 580 580 0.79 16
## 581 581 0.17 168
## 582 582 0.82 16
## 583 583 0.75 155
## 584 584 0.84 16
## 585 585 0.80 16
## 586 586 0.84 16
## 587 587 0.57 68
## 588 588 0.88 16
## 589 589 0.22 38
## 590 590 0.62 133
## 591 591 0.63 133
## 592 592 0.81 16
## 593 593 0.47 194
## 594 594 0.10 204
## 595 595 0.20 168
## 596 596 0.13 168
## 597 597 0.36 19
## 598 598 0.95 24
## 599 599 0.89 16
## 600 600 0.17 168
## 601 601 0.13 168
## 602 602 0.92 24
## 603 603 0.65 155
## 604 604 0.97 24
## 605 605 0.25 19
## 606 606 0.83 16
## 607 607 0.98 24
## 608 608 0.42 194
## 609 609 0.39 194
## 610 610 0.84 16
## 611 611 0.60 68
## 612 612 0.96 24
## 613 613 0.14 168
## 614 614 0.92 24
## 615 615 0.09 204
## 616 616 0.31 19
## 617 617 0.90 16
## 618 618 0.84 16
## 619 619 0.43 194
## 620 620 0.39 194
## 621 621 0.40 194
## 622 622 0.46 194
## 623 623 0.81 16
## 624 624 0.95 24
## 625 625 0.55 68
## 626 626 0.88 16
## 627 627 0.67 155
## 628 628 0.80 16
## 629 629 0.68 155
## 630 630 0.92 24
## 631 631 0.65 155
## 632 632 0.65 155
## 633 633 0.83 16
## 634 634 0.21 38
## 635 635 0.55 68
## 636 636 0.80 16
## 637 637 0.77 155
## 638 638 0.38 194
## 639 639 0.96 24
## 640 640 0.52 68
## 641 641 0.48 68
## 642 642 0.77 155
## 643 643 0.37 194
## 644 644 0.21 38
## 645 645 0.73 155
## 646 646 0.93 24
## 647 647 0.40 194
## 648 648 0.30 19
## 649 649 0.90 16
## 650 650 0.60 68
## 651 651 0.56 68
## 652 652 0.57 68
## 653 653 0.23 38
## 654 654 0.90 16
## 655 655 0.53 68
## 656 656 0.91 16
## 657 657 0.71 155
## 658 658 0.03 204
## 659 659 0.62 133
## 660 660 0.16 168
## 661 661 0.87 16
## 662 662 0.78 16
## 663 663 0.39 194
## 664 664 0.40 194
## 665 665 0.88 16
## 666 666 0.22 38
## 667 667 0.23 38
## 668 668 0.88 16
## 669 669 0.98 24
## 670 670 0.72 155
## 671 671 0.18 168
## 672 672 0.60 68
## 673 673 0.98 24
## 674 674 0.09 204
## 675 675 0.63 133
## 676 676 0.12 168
## 677 677 0.12 168
## 678 678 0.99 24
## 679 679 0.37 194
## 680 680 0.57 68
## 681 681 0.46 194
## 682 682 0.33 19
## 683 683 0.35 19
## 684 684 0.48 68
## 685 685 0.26 19
## 686 686 0.99 24
## 687 687 0.92 24
## 688 688 0.74 155
## 689 689 0.07 204
## 690 690 0.63 133
## 691 691 0.43 194
## 692 692 0.14 168
## 693 693 0.55 68
## 694 694 0.03 204
## 695 695 0.21 38
## 696 696 0.61 68
## 697 697 0.62 133
## 698 698 0.39 194
## 699 699 0.56 68
## 700 700 0.74 155
## 701 701 0.95 24
## 702 702 0.02 204
## 703 703 0.54 68
## 704 704 0.65 155
## 705 705 0.32 19
## 706 706 0.83 16
## 707 707 0.91 16
## 708 708 0.83 16
## 709 709 0.93 24
## 710 710 0.10 204
## 711 711 0.66 155
## 712 712 0.58 68
## 713 713 0.76 155
## 714 714 0.92 24
## 715 715 0.82 16
## 716 716 0.33 19
## 717 717 0.80 16
## 718 718 0.36 19
## 719 719 0.64 155
## 720 720 0.09 204
## 721 721 0.79 16
## 722 722 0.63 133
## 723 723 0.82 16
## 724 724 0.64 155
## 725 725 0.25 19
## 726 726 0.86 16
## 727 727 0.79 16
## 728 728 0.14 168
## 729 729 0.77 155
## 730 730 0.88 16
## 731 731 0.20 168
## 732 732 0.11 204
## 733 733 0.51 68
## 734 734 0.91 16
## 735 735 0.28 19
## 736 736 0.17 168
## 737 737 0.26 19
## 738 738 0.97 24
## 739 739 0.12 168
## 740 740 0.63 133
## 741 741 0.61 68
## 742 742 0.08 204
## 743 743 0.04 204
## 744 744 0.33 19
## 745 745 0.78 16
## 746 746 0.48 68
## 747 747 0.98 24
## 748 748 0.39 194
## 749 749 0.43 194
## 750 750 0.48 68
## 751 751 0.42 194
## 752 752 0.14 168
## 753 753 0.85 16
## 754 754 0.28 19
## 755 755 0.31 19
## 756 756 0.87 16
## 757 757 0.60 68
## 758 758 0.90 16
## 759 759 0.69 155
## 760 760 0.07 204
## 761 761 0.10 204
## 762 762 0.91 16
## 763 763 0.95 24
## 764 764 0.53 68
## 765 765 0.37 194
## 766 766 0.05 204
## 767 767 0.09 204
## 768 768 0.69 155
## 769 769 0.62 133
## 770 770 0.56 68
## 771 771 0.39 194
## 772 772 0.70 155
## 773 773 0.83 16
## 774 774 0.32 19
## 775 775 0.74 155
## 776 776 0.55 68
## 777 777 0.44 194
## 778 778 0.56 68
## 779 779 0.15 168
## 780 780 0.74 155
## 781 781 0.16 168
## 782 782 0.61 68
## 783 783 0.21 38
## 784 784 0.50 68
## 785 785 0.66 155
## 786 786 0.19 168
## 787 787 0.11 204
## 788 788 0.01 204
## 789 789 0.93 24
## 790 790 0.88 16
## 791 791 0.49 68
## 792 792 0.31 19
## 793 793 0.19 168
## 794 794 0.69 155
## 795 795 0.69 155
## 796 796 0.60 68
## 797 797 0.52 68
## 798 798 0.10 204
## 799 799 0.06 204
## 800 800 0.69 155
## 801 801 0.76 155
## 802 802 0.85 16
## 803 803 0.34 19
## 804 804 0.40 194
## 805 805 0.49 68
## 806 806 0.08 204
## 807 807 0.18 168
## 808 808 0.18 168
## 809 809 0.50 68
## 810 810 0.81 16
## 811 811 0.92 24
## 812 812 0.21 38
## 813 813 0.79 16
## 814 814 0.07 204
## 815 815 0.85 16
## 816 816 0.57 68
## 817 817 0.95 24
## 818 818 0.56 68
## 819 819 0.83 16
## 820 820 0.15 168
## 821 821 0.08 204
## 822 822 0.11 204
## 823 823 0.95 24
## 824 824 0.26 19
## 825 825 0.95 24
## 826 826 0.59 68
## 827 827 0.40 194
## 828 828 0.62 133
## 829 829 0.99 24
## 830 830 0.38 194
## 831 831 0.59 68
## 832 832 0.05 204
## 833 833 0.66 155
## 834 834 0.96 24
## 835 835 0.01 204
## 836 836 0.83 16
## 837 837 0.17 168
## 838 838 0.18 168
## 839 839 0.25 19
## 840 840 0.11 204
## 841 841 0.34 19
## 842 842 0.69 155
## 843 843 0.26 19
## 844 844 0.81 16
## 845 845 0.53 68
## 846 846 0.32 19
## 847 847 0.39 194
## 848 848 0.61 68
## 849 849 0.82 16
## 850 850 0.40 194
## 851 851 0.56 68
## 852 852 0.68 155
## 853 853 0.23 38
## 854 854 0.41 194
## 855 855 0.65 155
## 856 856 0.54 68
## 857 857 0.78 16
## 858 858 0.13 168
## 859 859 0.15 168
## 860 860 0.61 68
## 861 861 0.67 155
## 862 862 0.55 68
## 863 863 0.89 16
## 864 864 0.11 204
## 865 865 0.85 16
## 866 866 0.22 38
## 867 867 0.93 24
## 868 868 0.03 204
## 869 869 0.81 16
## 870 870 0.07 204
## 871 871 0.70 155
## 872 872 0.18 168
## 873 873 0.43 194
## 874 874 0.08 204
## 875 875 0.53 68
## 876 876 0.30 19
## 877 877 0.50 68
## 878 878 0.75 155
## 879 879 0.50 68
## 880 880 0.46 194
## 881 881 0.97 24
## 882 882 0.56 68
## 883 883 0.72 155
## 884 884 0.37 194
## 885 885 0.66 155
## 886 886 0.57 68
## 887 887 0.32 19
## 888 888 0.97 24
## 889 889 0.55 68
## 890 890 0.23 38
## 891 891 0.91 16
## 892 892 0.81 16
## 893 893 0.93 24
## 894 894 0.94 24
## 895 895 0.54 68
## 896 896 0.91 16
## 897 897 0.36 19
## 898 898 0.33 19
## 899 899 0.84 16
## 900 900 0.85 16
## 901 901 0.27 19
## 902 902 0.20 168
## 903 903 0.85 16
## 904 904 0.60 68
## 905 905 0.59 68
## 906 906 0.83 16
## 907 907 0.21 38
## 908 908 0.03 204
## 909 909 0.44 194
## 910 910 0.63 133
## 911 911 0.67 155
## 912 912 0.62 133
## 913 913 0.69 155
## 914 914 0.84 16
## 915 915 0.45 194
## 916 916 0.03 204
## 917 917 0.71 155
## 918 918 0.03 204
## 919 919 0.53 68
## 920 920 0.56 68
## 921 921 0.81 16
## 922 922 0.47 194
## 923 923 1.00 24
## 924 924 0.37 194
## 925 925 0.91 16
## 926 926 0.36 19
## 927 927 0.25 19
## 928 928 0.70 155
## 929 929 0.26 19
## 930 930 0.38 194
## 931 931 0.43 194
## 932 932 0.77 155
## 933 933 0.81 16
## 934 934 0.06 204
## 935 935 0.99 24
## 936 936 0.97 24
## 937 937 0.99 24
## 938 938 0.81 16
## 939 939 0.08 204
## 940 940 0.25 19
## 941 941 0.12 168
## 942 942 0.84 16
## 943 943 0.62 133
## 944 944 0.82 16
## 945 945 0.14 168
## 946 946 0.73 155
## 947 947 0.47 194
## 948 948 0.33 19
## 949 949 0.70 155
## 950 950 0.58 68
## 951 951 0.94 24
## 952 952 0.47 194
## 953 953 0.68 155
## 954 954 0.37 194
## 955 955 0.16 168
## 956 956 0.78 16
## 957 957 0.14 168
## 958 958 0.34 19
## 959 959 0.98 24
## 960 960 0.66 155
## 961 961 0.89 16
## 962 962 0.36 19
## 963 963 0.74 155
## 964 964 0.31 19
## 965 965 0.01 204
## 966 966 0.53 68
## 967 967 0.64 155
## 968 968 0.16 168
## 969 969 0.18 168
## 970 970 0.98 24
## 971 971 0.60 68
## 972 972 0.69 155
## 973 973 0.79 16
## 974 974 0.50 68
## 975 975 0.56 68
## 976 976 0.14 168
## 977 977 0.44 194
## 978 978 0.60 68
## 979 979 0.38 194
## 980 980 0.24 38
## 981 981 0.21 38
## 982 982 0.46 194
## 983 983 0.14 168
## 984 984 0.50 68
## 985 985 0.28 19
## 986 986 0.41 194
## 987 987 0.72 155
## 988 988 0.66 155
## 989 989 0.44 194
## 990 990 0.80 16
## 991 991 0.46 194
## 992 992 0.72 155
## 993 993 0.96 24
## 994 994 0.65 155
## 995 995 0.55 68
## 996 996 0.49 68
## 997 997 0.29 19
## 998 998 0.40 194
## 999 999 0.38 194
## 1000 1000 0.12 168print(simulasi_d$average)## [1] 99.243soal: Bangkitkanlah data dengan distribusi eksponensial untuk variabel 10 data permintaan, dan data dengan distribusi normal untuk variabel frekuensi. a. prediksikan permintaan selama 5 hari ke depan b. prediksikan permintaan selama 20 hari ke depan c. prediksikan permintaan selama 100 hari ke depan d. prediksikan permintaan selama 1000 hari ke depan
# STEP 1: Buat data permintaan dan frekuensi
set.seed(134) # agar hasil tetap konsisten
# 10 data permintaan dari distribusi eksponensial (rata-rata 70)
permintaan <- round(rexp(10, rate = 1/70))
# 10 data frekuensi dari distribusi normal (dijamin positif & dibulatkan)
frekuensi <- round(abs(rnorm(10, mean = 100, sd = 20)))
# Buat tabel awal
data <- data.frame(
Permintaan = permintaan,
Frekuensi = frekuensi
)
# Hitung probabilitas (frekuensi / total)
data$Probabilitas <- data$Frekuensi / sum(data$Frekuensi)
# Hitung probabilitas kumulatif
data$ProbKumulatif <- cumsum(data$Probabilitas)
print(data)## Permintaan Frekuensi Probabilitas ProbKumulatif
## 1 139 139 0.12421805 0.1242181
## 2 18 99 0.08847185 0.2126899
## 3 12 105 0.09383378 0.3065237
## 4 122 128 0.11438785 0.4209115
## 5 80 124 0.11081323 0.5317248
## 6 40 60 0.05361930 0.5853441
## 7 188 111 0.09919571 0.6845398
## 8 46 107 0.09562109 0.7801609
## 9 32 126 0.11260054 0.8927614
## 10 179 120 0.10723861 1.0000000# STEP 2: Buat interval dari bilangan acak berdasarkan probabilitas kumulatif
data$Interval_Bawah <- c(0, head(data$ProbKumulatif, -1))
data$Interval_Atas <- data$ProbKumulatif
print(data[, c("Permintaan", "Interval_Bawah", "Interval_Atas")])## Permintaan Interval_Bawah Interval_Atas
## 1 139 0.0000000 0.1242181
## 2 18 0.1242181 0.2126899
## 3 12 0.2126899 0.3065237
## 4 122 0.3065237 0.4209115
## 5 80 0.4209115 0.5317248
## 6 40 0.5317248 0.5853441
## 7 188 0.5853441 0.6845398
## 8 46 0.6845398 0.7801609
## 9 32 0.7801609 0.8927614
## 10 179 0.8927614 1.0000000# STEP 3: Bangkitkan bilangan acak uniform sebanyak n hari
n <- 5
bilangan_acak <- runif(n)
# Buat hasil simulasi permintaan berdasarkan interval
hasil_simulasi <- sapply(bilangan_acak, function(x) {
data$Permintaan[which(x >= data$Interval_Bawah & x < data$Interval_Atas)]
})
# Tampilkan hasil simulasi
print(data.frame(
Hari = 1:n,
Bilangan_Acak = bilangan_acak,
Permintaan = hasil_simulasi
))## Hari Bilangan_Acak Permintaan
## 1 1 0.14702745 18
## 2 2 0.31592692 122
## 3 3 0.44457949 80
## 4 4 0.06183841 139
## 5 5 0.23500903 12# STEP 3: Bangkitkan bilangan acak uniform sebanyak n hari
n <- 20
bilangan_acak <- runif(n)
# Buat hasil simulasi permintaan berdasarkan interval
hasil_simulasi <- sapply(bilangan_acak, function(x) {
data$Permintaan[which(x >= data$Interval_Bawah & x < data$Interval_Atas)]
})
# Tampilkan hasil simulasi
print(data.frame(
Hari = 1:n,
Bilangan_Acak = bilangan_acak,
Permintaan = hasil_simulasi
))## Hari Bilangan_Acak Permintaan
## 1 1 0.08966064 139
## 2 2 0.01631800 139
## 3 3 0.09090241 139
## 4 4 0.74010496 46
## 5 5 0.32678018 122
## 6 6 0.06770401 139
## 7 7 0.34795490 122
## 8 8 0.92858293 179
## 9 9 0.27091297 12
## 10 10 0.25743531 12
## 11 11 0.14901517 18
## 12 12 0.43984771 80
## 13 13 0.47859365 80
## 14 14 0.12453460 18
## 15 15 0.81495515 32
## 16 16 0.56266004 40
## 17 17 0.27076549 12
## 18 18 0.55829028 40
## 19 19 0.62490095 188
## 20 20 0.92804740 179# STEP 3: Bangkitkan bilangan acak uniform sebanyak n hari
n <- 100
bilangan_acak <- runif(n)
# Buat hasil simulasi permintaan berdasarkan interval
hasil_simulasi <- sapply(bilangan_acak, function(x) {
data$Permintaan[which(x >= data$Interval_Bawah & x < data$Interval_Atas)]
})
# Tampilkan hasil simulasi
print(data.frame(
Hari = 1:n,
Bilangan_Acak = bilangan_acak,
Permintaan = hasil_simulasi
))## Hari Bilangan_Acak Permintaan
## 1 1 0.3382634157 122
## 2 2 0.9016991195 179
## 3 3 0.5549502319 40
## 4 4 0.5351059395 40
## 5 5 0.9275327392 179
## 6 6 0.1753573194 18
## 7 7 0.9786957083 179
## 8 8 0.2556459354 12
## 9 9 0.1953762092 18
## 10 10 0.1278591917 18
## 11 11 0.7137016591 46
## 12 12 0.4543259016 80
## 13 13 0.3513329546 122
## 14 14 0.8784413051 32
## 15 15 0.3757884752 122
## 16 16 0.1562023540 18
## 17 17 0.2524101059 12
## 18 18 0.2143335971 12
## 19 19 0.0538888392 139
## 20 20 0.4029160840 122
## 21 21 0.9858842671 179
## 22 22 0.7431432747 46
## 23 23 0.7802623324 32
## 24 24 0.4070614669 122
## 25 25 0.7142362508 46
## 26 26 0.0586358507 139
## 27 27 0.9326166613 179
## 28 28 0.0783249722 139
## 29 29 0.0004026077 139
## 30 30 0.2296558665 12
## 31 31 0.2674584223 12
## 32 32 0.3839774455 122
## 33 33 0.5066795894 80
## 34 34 0.4223236314 80
## 35 35 0.1366318550 18
## 36 36 0.9498474360 179
## 37 37 0.7672862215 46
## 38 38 0.0331304870 139
## 39 39 0.8248105466 32
## 40 40 0.0294863570 139
## 41 41 0.4650696530 80
## 42 42 0.1419605769 18
## 43 43 0.2780188757 12
## 44 44 0.1608489607 18
## 45 45 0.0759769520 139
## 46 46 0.9449426485 179
## 47 47 0.1696802571 18
## 48 48 0.8676844549 32
## 49 49 0.3526699240 122
## 50 50 0.5099356903 80
## 51 51 0.9031894743 179
## 52 52 0.2468457718 12
## 53 53 0.6391080150 188
## 54 54 0.2435643775 12
## 55 55 0.1225747620 139
## 56 56 0.3738643795 122
## 57 57 0.7531529120 46
## 58 58 0.5069707581 80
## 59 59 0.9510368856 179
## 60 60 0.4081590225 122
## 61 61 0.7535862417 46
## 62 62 0.6860375772 46
## 63 63 0.5953085439 188
## 64 64 0.8032740324 32
## 65 65 0.3754871709 122
## 66 66 0.9332426519 179
## 67 67 0.3988316117 122
## 68 68 0.9815782283 179
## 69 69 0.7570109882 46
## 70 70 0.2145417898 12
## 71 71 0.8046835649 32
## 72 72 0.3133136290 122
## 73 73 0.2368876005 12
## 74 74 0.0350438310 139
## 75 75 0.0975823544 139
## 76 76 0.6758690591 188
## 77 77 0.5642829572 40
## 78 78 0.4822061742 80
## 79 79 0.4629778659 80
## 80 80 0.1126014532 139
## 81 81 0.9912422581 179
## 82 82 0.0573635362 139
## 83 83 0.7671897449 46
## 84 84 0.4511253934 80
## 85 85 0.7321127667 46
## 86 86 0.0335335301 139
## 87 87 0.0955474761 139
## 88 88 0.1137109019 139
## 89 89 0.7774508246 46
## 90 90 0.9253835541 179
## 91 91 0.4842376991 80
## 92 92 0.5619273814 40
## 93 93 0.0559072534 139
## 94 94 0.9809306490 179
## 95 95 0.7724906655 46
## 96 96 0.6336494070 188
## 97 97 0.1687270964 18
## 98 98 0.9309556652 179
## 99 99 0.5706417398 40
## 100 100 0.1922265512 18# STEP 3: Bangkitkan bilangan acak uniform sebanyak n hari
n <- 1000
bilangan_acak <- runif(n)
# Buat hasil simulasi permintaan berdasarkan interval
hasil_simulasi <- sapply(bilangan_acak, function(x) {
data$Permintaan[which(x >= data$Interval_Bawah & x < data$Interval_Atas)]
})
# Tampilkan hasil simulasi
print(data.frame(
Hari = 1:n,
Bilangan_Acak = bilangan_acak,
Permintaan = hasil_simulasi
))## Hari Bilangan_Acak Permintaan
## 1 1 0.423455582 80
## 2 2 0.020989835 139
## 3 3 0.860693443 32
## 4 4 0.030243062 139
## 5 5 0.934873660 179
## 6 6 0.734435353 46
## 7 7 0.520771227 80
## 8 8 0.432263697 80
## 9 9 0.573720885 40
## 10 10 0.611589831 188
## 11 11 0.992327112 179
## 12 12 0.105256662 139
## 13 13 0.668052228 188
## 14 14 0.120682069 139
## 15 15 0.931868657 179
## 16 16 0.301281055 12
## 17 17 0.379364341 122
## 18 18 0.444678130 80
## 19 19 0.611493639 188
## 20 20 0.949727990 179
## 21 21 0.274118965 12
## 22 22 0.950814803 179
## 23 23 0.609977422 188
## 24 24 0.254115323 12
## 25 25 0.029722691 139
## 26 26 0.038058533 139
## 27 27 0.470988909 80
## 28 28 0.126626226 18
## 29 29 0.892882791 179
## 30 30 0.330921054 122
## 31 31 0.848134537 32
## 32 32 0.104371726 139
## 33 33 0.397764888 122
## 34 34 0.445882255 80
## 35 35 0.657474382 188
## 36 36 0.251258548 12
## 37 37 0.756879340 46
## 38 38 0.951475495 179
## 39 39 0.077182341 139
## 40 40 0.591166653 188
## 41 41 0.979482876 179
## 42 42 0.992920974 179
## 43 43 0.463683619 80
## 44 44 0.825393343 32
## 45 45 0.387211942 122
## 46 46 0.086240313 139
## 47 47 0.502720434 80
## 48 48 0.096611996 139
## 49 49 0.286433548 12
## 50 50 0.351974709 122
## 51 51 0.705793890 46
## 52 52 0.220365317 12
## 53 53 0.031204773 139
## 54 54 0.317446825 122
## 55 55 0.110350207 139
## 56 56 0.267986572 12
## 57 57 0.751585827 46
## 58 58 0.765854128 46
## 59 59 0.798633446 32
## 60 60 0.449480841 80
## 61 61 0.433046879 80
## 62 62 0.749778754 46
## 63 63 0.590328433 188
## 64 64 0.623887649 188
## 65 65 0.679512890 188
## 66 66 0.211840997 18
## 67 67 0.775903333 46
## 68 68 0.793561378 32
## 69 69 0.426454857 80
## 70 70 0.734492583 46
## 71 71 0.682132165 188
## 72 72 0.766862572 46
## 73 73 0.854827222 32
## 74 74 0.409406639 122
## 75 75 0.161352404 18
## 76 76 0.462448272 80
## 77 77 0.753406350 46
## 78 78 0.458000287 80
## 79 79 0.149905113 18
## 80 80 0.809432406 32
## 81 81 0.644101747 188
## 82 82 0.028429057 139
## 83 83 0.335394691 122
## 84 84 0.483217437 80
## 85 85 0.558033527 40
## 86 86 0.782997272 32
## 87 87 0.948069823 179
## 88 88 0.053684695 139
## 89 89 0.446048055 80
## 90 90 0.948488051 179
## 91 91 0.540490441 40
## 92 92 0.113929284 139
## 93 93 0.614669124 188
## 94 94 0.189878149 18
## 95 95 0.161008055 18
## 96 96 0.125576518 18
## 97 97 0.991938385 179
## 98 98 0.564030668 40
## 99 99 0.573935325 40
## 100 100 0.314296979 122
## 101 101 0.217260269 12
## 102 102 0.560679553 40
## 103 103 0.247766731 12
## 104 104 0.453913777 80
## 105 105 0.279122353 12
## 106 106 0.807634598 32
## 107 107 0.442366309 80
## 108 108 0.609210304 188
## 109 109 0.880760039 32
## 110 110 0.797628263 32
## 111 111 0.082027070 139
## 112 112 0.827535227 32
## 113 113 0.521234276 80
## 114 114 0.437176022 80
## 115 115 0.234962130 12
## 116 116 0.166065760 18
## 117 117 0.315983054 122
## 118 118 0.522244722 80
## 119 119 0.680800100 188
## 120 120 0.863166716 32
## 121 121 0.267618018 12
## 122 122 0.847193792 32
## 123 123 0.651197708 188
## 124 124 0.062176405 139
## 125 125 0.860891214 32
## 126 126 0.721135212 46
## 127 127 0.643350152 188
## 128 128 0.282530936 12
## 129 129 0.340326850 122
## 130 130 0.203739017 18
## 131 131 0.657899194 188
## 132 132 0.492327735 80
## 133 133 0.962995179 179
## 134 134 0.647822194 188
## 135 135 0.292661019 12
## 136 136 0.097979290 139
## 137 137 0.480835170 80
## 138 138 0.729777067 46
## 139 139 0.970342471 179
## 140 140 0.925850037 179
## 141 141 0.316790756 122
## 142 142 0.602347705 188
## 143 143 0.568083938 40
## 144 144 0.312105739 122
## 145 145 0.337665146 122
## 146 146 0.659258388 188
## 147 147 0.500980527 80
## 148 148 0.974063223 179
## 149 149 0.244627511 12
## 150 150 0.916637501 179
## 151 151 0.256940986 12
## 152 152 0.048683072 139
## 153 153 0.799803868 32
## 154 154 0.842775370 32
## 155 155 0.749812582 46
## 156 156 0.653540661 188
## 157 157 0.444579457 80
## 158 158 0.961272065 179
## 159 159 0.107048256 139
## 160 160 0.052642744 139
## 161 161 0.607544023 188
## 162 162 0.059498312 139
## 163 163 0.507243263 80
## 164 164 0.459017017 80
## 165 165 0.192605912 18
## 166 166 0.569613265 40
## 167 167 0.600143423 188
## 168 168 0.211254464 18
## 169 169 0.653932548 188
## 170 170 0.072892397 139
## 171 171 0.880771997 32
## 172 172 0.884019376 32
## 173 173 0.017166308 139
## 174 174 0.838729745 32
## 175 175 0.335609539 122
## 176 176 0.177277079 18
## 177 177 0.523002879 80
## 178 178 0.800738612 32
## 179 179 0.701402352 46
## 180 180 0.637448671 188
## 181 181 0.031350851 139
## 182 182 0.527183330 80
## 183 183 0.562275642 40
## 184 184 0.313531814 122
## 185 185 0.131828712 18
## 186 186 0.840847169 32
## 187 187 0.652395288 188
## 188 188 0.484590662 80
## 189 189 0.037637890 139
## 190 190 0.668040765 188
## 191 191 0.944007677 179
## 192 192 0.922452025 179
## 193 193 0.504394236 80
## 194 194 0.681890189 188
## 195 195 0.375887273 122
## 196 196 0.838144306 32
## 197 197 0.563305204 40
## 198 198 0.091933973 139
## 199 199 0.152824118 18
## 200 200 0.148926530 18
## 201 201 0.073883400 139
## 202 202 0.440606673 80
## 203 203 0.422584006 80
## 204 204 0.100433319 139
## 205 205 0.163576111 18
## 206 206 0.092546395 139
## 207 207 0.620229434 188
## 208 208 0.821177840 32
## 209 209 0.864735040 32
## 210 210 0.912718550 179
## 211 211 0.720868318 46
## 212 212 0.049346734 139
## 213 213 0.126424443 18
## 214 214 0.947081725 179
## 215 215 0.804859610 32
## 216 216 0.511835349 80
## 217 217 0.743477962 46
## 218 218 0.053548896 139
## 219 219 0.642302387 188
## 220 220 0.967689635 179
## 221 221 0.587618917 188
## 222 222 0.485837228 80
## 223 223 0.741771887 46
## 224 224 0.322363432 122
## 225 225 0.048363225 139
## 226 226 0.732395365 46
## 227 227 0.082192057 139
## 228 228 0.198633388 18
## 229 229 0.397649073 122
## 230 230 0.228916211 12
## 231 231 0.283207393 12
## 232 232 0.252810653 12
## 233 233 0.929302917 179
## 234 234 0.546608808 40
## 235 235 0.425935640 80
## 236 236 0.442689344 80
## 237 237 0.821783205 32
## 238 238 0.241786427 12
## 239 239 0.010851705 139
## 240 240 0.919537623 179
## 241 241 0.596923799 188
## 242 242 0.637133987 188
## 243 243 0.230568785 12
## 244 244 0.542206190 40
## 245 245 0.500160931 80
## 246 246 0.672623421 188
## 247 247 0.694916417 46
## 248 248 0.345256505 122
## 249 249 0.370590394 122
## 250 250 0.778987149 46
## 251 251 0.632078682 188
## 252 252 0.935694569 179
## 253 253 0.096975627 139
## 254 254 0.562065950 40
## 255 255 0.706953978 46
## 256 256 0.874718422 32
## 257 257 0.959185454 179
## 258 258 0.519358801 80
## 259 259 0.853907776 32
## 260 260 0.386870712 122
## 261 261 0.347842239 122
## 262 262 0.441044886 80
## 263 263 0.666438903 188
## 264 264 0.272323524 12
## 265 265 0.870749763 32
## 266 266 0.318072790 122
## 267 267 0.463717569 80
## 268 268 0.266469912 12
## 269 269 0.273618570 12
## 270 270 0.885156737 32
## 271 271 0.451881701 80
## 272 272 0.220492251 12
## 273 273 0.309097660 122
## 274 274 0.816645043 32
## 275 275 0.582279959 40
## 276 276 0.041826582 139
## 277 277 0.153546565 18
## 278 278 0.507781875 80
## 279 279 0.166306528 18
## 280 280 0.293456584 12
## 281 281 0.251317847 12
## 282 282 0.400494863 122
## 283 283 0.073804250 139
## 284 284 0.669030880 188
## 285 285 0.804751207 32
## 286 286 0.936985358 179
## 287 287 0.691709192 46
## 288 288 0.667893565 188
## 289 289 0.719227150 46
## 290 290 0.794688411 32
## 291 291 0.093511299 139
## 292 292 0.106496296 139
## 293 293 0.393554431 122
## 294 294 0.509749153 80
## 295 295 0.804858230 32
## 296 296 0.293431993 12
## 297 297 0.565428832 40
## 298 298 0.099405596 139
## 299 299 0.098836805 139
## 300 300 0.956024764 179
## 301 301 0.626105655 188
## 302 302 0.888362479 32
## 303 303 0.228446863 12
## 304 304 0.121419613 139
## 305 305 0.481991457 80
## 306 306 0.312305464 122
## 307 307 0.263901053 12
## 308 308 0.860976740 32
## 309 309 0.875122088 32
## 310 310 0.047313431 139
## 311 311 0.019338210 139
## 312 312 0.910355506 179
## 313 313 0.720483684 46
## 314 314 0.237417350 12
## 315 315 0.832558908 32
## 316 316 0.842841800 32
## 317 317 0.996184402 179
## 318 318 0.970476809 179
## 319 319 0.411364822 122
## 320 320 0.258282214 12
## 321 321 0.623771166 188
## 322 322 0.637258657 188
## 323 323 0.005508048 139
## 324 324 0.538324027 40
## 325 325 0.055141166 139
## 326 326 0.613752296 188
## 327 327 0.435442753 80
## 328 328 0.112961115 139
## 329 329 0.400002999 122
## 330 330 0.544457581 40
## 331 331 0.632104755 188
## 332 332 0.770807300 46
## 333 333 0.337674894 122
## 334 334 0.124751860 18
## 335 335 0.958495891 179
## 336 336 0.634223126 188
## 337 337 0.037449308 139
## 338 338 0.407304897 122
## 339 339 0.357462722 122
## 340 340 0.074245120 139
## 341 341 0.417978262 122
## 342 342 0.511623061 80
## 343 343 0.807622325 32
## 344 344 0.816499722 32
## 345 345 0.193384022 18
## 346 346 0.109975984 139
## 347 347 0.472295587 80
## 348 348 0.715030075 46
## 349 349 0.138905581 18
## 350 350 0.343738056 122
## 351 351 0.194723849 18
## 352 352 0.130630225 18
## 353 353 0.634203660 188
## 354 354 0.880779000 32
## 355 355 0.030755043 139
## 356 356 0.513053324 80
## 357 357 0.706649157 46
## 358 358 0.119760638 139
## 359 359 0.218737615 12
## 360 360 0.098894579 139
## 361 361 0.874819911 32
## 362 362 0.107469675 139
## 363 363 0.863737248 32
## 364 364 0.619704413 188
## 365 365 0.420957247 80
## 366 366 0.439049330 80
## 367 367 0.691603810 46
## 368 368 0.901356877 179
## 369 369 0.934698825 179
## 370 370 0.491304611 80
## 371 371 0.256120796 12
## 372 372 0.229177493 12
## 373 373 0.415927742 122
## 374 374 0.884845399 32
## 375 375 0.865662597 32
## 376 376 0.576823751 40
## 377 377 0.468491074 80
## 378 378 0.442854357 80
## 379 379 0.246386692 12
## 380 380 0.004975856 139
## 381 381 0.570541902 40
## 382 382 0.514526694 80
## 383 383 0.650044366 188
## 384 384 0.792873774 32
## 385 385 0.135192448 18
## 386 386 0.013665602 139
## 387 387 0.485600917 80
## 388 388 0.564644646 40
## 389 389 0.626918001 188
## 390 390 0.830944413 32
## 391 391 0.234325051 12
## 392 392 0.602186869 188
## 393 393 0.710084650 46
## 394 394 0.201066619 18
## 395 395 0.061185309 139
## 396 396 0.497726076 80
## 397 397 0.540226336 40
## 398 398 0.799033351 32
## 399 399 0.646482155 188
## 400 400 0.088212705 139
## 401 401 0.386413658 122
## 402 402 0.614125922 188
## 403 403 0.634751084 188
## 404 404 0.375642169 122
## 405 405 0.413030097 122
## 406 406 0.513856351 80
## 407 407 0.425707682 80
## 408 408 0.195529541 18
## 409 409 0.058796383 139
## 410 410 0.399690880 122
## 411 411 0.527835146 80
## 412 412 0.952578680 179
## 413 413 0.360209144 122
## 414 414 0.553274357 40
## 415 415 0.937262579 179
## 416 416 0.756046755 46
## 417 417 0.024766836 139
## 418 418 0.409966847 122
## 419 419 0.155727582 18
## 420 420 0.874852344 32
## 421 421 0.653172110 188
## 422 422 0.781923305 32
## 423 423 0.776567856 46
## 424 424 0.111785418 139
## 425 425 0.892359671 32
## 426 426 0.838105686 32
## 427 427 0.796998451 32
## 428 428 0.434243912 80
## 429 429 0.669321621 188
## 430 430 0.142398495 18
## 431 431 0.912952746 179
## 432 432 0.167645202 18
## 433 433 0.354250941 122
## 434 434 0.822107445 32
## 435 435 0.534863309 40
## 436 436 0.863614091 32
## 437 437 0.374756993 122
## 438 438 0.190593201 18
## 439 439 0.959716694 179
## 440 440 0.282889785 12
## 441 441 0.993911980 179
## 442 442 0.400061407 122
## 443 443 0.637044949 188
## 444 444 0.475575882 80
## 445 445 0.530666858 80
## 446 446 0.639021948 188
## 447 447 0.770353723 46
## 448 448 0.849698080 32
## 449 449 0.799388141 32
## 450 450 0.715349495 46
## 451 451 0.763890981 46
## 452 452 0.284445405 12
## 453 453 0.675067217 188
## 454 454 0.312451326 122
## 455 455 0.064188933 139
## 456 456 0.846951524 32
## 457 457 0.097601882 139
## 458 458 0.597559393 188
## 459 459 0.791527159 32
## 460 460 0.598007977 188
## 461 461 0.834319473 32
## 462 462 0.765059497 46
## 463 463 0.285039334 12
## 464 464 0.834752826 32
## 465 465 0.382873351 122
## 466 466 0.257797456 12
## 467 467 0.393109711 122
## 468 468 0.792361125 32
## 469 469 0.471826291 80
## 470 470 0.282718180 12
## 471 471 0.403521615 122
## 472 472 0.712435493 46
## 473 473 0.109572500 139
## 474 474 0.852943710 32
## 475 475 0.384276864 122
## 476 476 0.975425240 179
## 477 477 0.042974836 139
## 478 478 0.635874755 188
## 479 479 0.163326957 18
## 480 480 0.417624334 122
## 481 481 0.257949363 12
## 482 482 0.575385033 40
## 483 483 0.845666052 32
## 484 484 0.463406663 80
## 485 485 0.812777127 32
## 486 486 0.376835181 122
## 487 487 0.773740504 46
## 488 488 0.147419575 18
## 489 489 0.010973140 139
## 490 490 0.128850065 18
## 491 491 0.311091423 122
## 492 492 0.246042732 12
## 493 493 0.571031665 40
## 494 494 0.635045245 188
## 495 495 0.342044001 122
## 496 496 0.356470878 122
## 497 497 0.081669152 139
## 498 498 0.328357406 122
## 499 499 0.327440450 122
## 500 500 0.688176945 46
## 501 501 0.161475746 18
## 502 502 0.278834997 12
## 503 503 0.164292376 18
## 504 504 0.663087423 188
## 505 505 0.920001381 179
## 506 506 0.522862947 80
## 507 507 0.283714305 12
## 508 508 0.320858583 122
## 509 509 0.411168556 122
## 510 510 0.614789075 188
## 511 511 0.311367526 122
## 512 512 0.739371456 46
## 513 513 0.236339074 12
## 514 514 0.296691280 12
## 515 515 0.754582095 46
## 516 516 0.953866612 179
## 517 517 0.787521752 32
## 518 518 0.017437591 139
## 519 519 0.629495454 188
## 520 520 0.505775823 80
## 521 521 0.992349814 179
## 522 522 0.814170670 32
## 523 523 0.086987547 139
## 524 524 0.353905576 122
## 525 525 0.555391809 40
## 526 526 0.163256910 18
## 527 527 0.395811342 122
## 528 528 0.313736001 122
## 529 529 0.485222155 80
## 530 530 0.103151524 139
## 531 531 0.229429160 12
## 532 532 0.126660892 18
## 533 533 0.934274970 179
## 534 534 0.294067749 12
## 535 535 0.363501444 122
## 536 536 0.823125195 32
## 537 537 0.321826854 122
## 538 538 0.041205194 139
## 539 539 0.379943386 122
## 540 540 0.867727923 32
## 541 541 0.649017725 188
## 542 542 0.542037245 40
## 543 543 0.401399096 122
## 544 544 0.287376593 12
## 545 545 0.444219807 80
## 546 546 0.885777250 32
## 547 547 0.505899339 80
## 548 548 0.616612404 188
## 549 549 0.274284299 12
## 550 550 0.290814920 12
## 551 551 0.767342561 46
## 552 552 0.025901855 139
## 553 553 0.791667515 32
## 554 554 0.741147903 46
## 555 555 0.325422744 122
## 556 556 0.687093457 46
## 557 557 0.859440375 32
## 558 558 0.874259189 32
## 559 559 0.419289466 122
## 560 560 0.304945031 12
## 561 561 0.169319056 18
## 562 562 0.959553439 179
## 563 563 0.633237285 188
## 564 564 0.607427300 188
## 565 565 0.627102056 188
## 566 566 0.627152294 188
## 567 567 0.086709614 139
## 568 568 0.840628991 32
## 569 569 0.150839421 18
## 570 570 0.173929836 18
## 571 571 0.553475385 40
## 572 572 0.944161801 179
## 573 573 0.673927840 188
## 574 574 0.020207731 139
## 575 575 0.129135191 18
## 576 576 0.266958471 12
## 577 577 0.395237831 122
## 578 578 0.009888963 139
## 579 579 0.149914310 18
## 580 580 0.959184642 179
## 581 581 0.119546574 139
## 582 582 0.129953631 18
## 583 583 0.608370221 188
## 584 584 0.418063923 122
## 585 585 0.379728423 122
## 586 586 0.842267627 32
## 587 587 0.562032986 40
## 588 588 0.848871089 32
## 589 589 0.682041313 188
## 590 590 0.706444641 46
## 591 591 0.409732238 122
## 592 592 0.108847333 139
## 593 593 0.742457794 46
## 594 594 0.671749545 188
## 595 595 0.935335146 179
## 596 596 0.325046876 122
## 597 597 0.366913734 122
## 598 598 0.658713888 188
## 599 599 0.759893549 46
## 600 600 0.805514249 32
## 601 601 0.383690339 122
## 602 602 0.583664070 40
## 603 603 0.076791989 139
## 604 604 0.822602744 32
## 605 605 0.074174580 139
## 606 606 0.609465690 188
## 607 607 0.813975422 32
## 608 608 0.250606617 12
## 609 609 0.127359838 18
## 610 610 0.272619859 12
## 611 611 0.576878935 40
## 612 612 0.991945097 179
## 613 613 0.433599152 80
## 614 614 0.740464927 46
## 615 615 0.192754831 18
## 616 616 0.853915531 32
## 617 617 0.030710544 139
## 618 618 0.842162740 32
## 619 619 0.898458725 179
## 620 620 0.681395306 188
## 621 621 0.155974976 18
## 622 622 0.321314054 122
## 623 623 0.308986857 122
## 624 624 0.201915338 18
## 625 625 0.069820083 139
## 626 626 0.662097016 188
## 627 627 0.349315519 122
## 628 628 0.525739013 80
## 629 629 0.898403721 179
## 630 630 0.325444463 122
## 631 631 0.652153377 188
## 632 632 0.360865105 122
## 633 633 0.484038200 80
## 634 634 0.582200747 40
## 635 635 0.747920853 46
## 636 636 0.007308754 139
## 637 637 0.418297002 122
## 638 638 0.605705652 188
## 639 639 0.745952131 46
## 640 640 0.051389457 139
## 641 641 0.592973710 188
## 642 642 0.999840009 179
## 643 643 0.943410338 179
## 644 644 0.226904411 12
## 645 645 0.243525578 12
## 646 646 0.221418555 12
## 647 647 0.444198932 80
## 648 648 0.021376428 139
## 649 649 0.310517300 122
## 650 650 0.615395932 188
## 651 651 0.318986406 122
## 652 652 0.038441149 139
## 653 653 0.840925498 32
## 654 654 0.775626349 46
## 655 655 0.592398295 188
## 656 656 0.841071049 32
## 657 657 0.008387517 139
## 658 658 0.399077494 122
## 659 659 0.143342310 18
## 660 660 0.471410373 80
## 661 661 0.594211367 188
## 662 662 0.395707174 122
## 663 663 0.838884159 32
## 664 664 0.111035619 139
## 665 665 0.005989360 139
## 666 666 0.369698913 122
## 667 667 0.301115618 12
## 668 668 0.287157287 12
## 669 669 0.522061243 80
## 670 670 0.914089891 179
## 671 671 0.276374557 12
## 672 672 0.861456216 32
## 673 673 0.934908215 179
## 674 674 0.251908780 12
## 675 675 0.923765451 179
## 676 676 0.770403163 46
## 677 677 0.441336593 80
## 678 678 0.643393597 188
## 679 679 0.710075755 46
## 680 680 0.707832862 46
## 681 681 0.258592487 12
## 682 682 0.250791084 12
## 683 683 0.166867736 18
## 684 684 0.405872629 122
## 685 685 0.875171098 32
## 686 686 0.415293789 122
## 687 687 0.151678421 18
## 688 688 0.884686709 32
## 689 689 0.903275257 179
## 690 690 0.083394819 139
## 691 691 0.095213993 139
## 692 692 0.330121231 122
## 693 693 0.411799037 122
## 694 694 0.581688246 40
## 695 695 0.718607158 46
## 696 696 0.346836297 122
## 697 697 0.784272940 32
## 698 698 0.443300247 80
## 699 699 0.722120584 46
## 700 700 0.783692105 32
## 701 701 0.720145115 46
## 702 702 0.570779894 40
## 703 703 0.484229408 80
## 704 704 0.705411237 46
## 705 705 0.304053665 12
## 706 706 0.017454648 139
## 707 707 0.671938884 188
## 708 708 0.620398939 188
## 709 709 0.896669069 179
## 710 710 0.196072153 18
## 711 711 0.724789965 46
## 712 712 0.637039476 188
## 713 713 0.544133849 40
## 714 714 0.824298244 32
## 715 715 0.859118932 32
## 716 716 0.209705061 18
## 717 717 0.227138094 12
## 718 718 0.359183358 122
## 719 719 0.960379597 179
## 720 720 0.270578486 12
## 721 721 0.413702667 122
## 722 722 0.824106419 32
## 723 723 0.242544729 12
## 724 724 0.425097825 80
## 725 725 0.085546930 139
## 726 726 0.583111619 40
## 727 727 0.061685159 139
## 728 728 0.393331491 122
## 729 729 0.004780336 139
## 730 730 0.380556904 122
## 731 731 0.693050270 46
## 732 732 0.973464881 179
## 733 733 0.412612695 122
## 734 734 0.754171963 46
## 735 735 0.752808929 46
## 736 736 0.099056304 139
## 737 737 0.527845692 80
## 738 738 0.375833596 122
## 739 739 0.534036540 40
## 740 740 0.931928177 179
## 741 741 0.407140667 122
## 742 742 0.922017121 179
## 743 743 0.438961898 80
## 744 744 0.880377934 32
## 745 745 0.110342915 139
## 746 746 0.509073210 80
## 747 747 0.879726092 32
## 748 748 0.005878086 139
## 749 749 0.950747468 179
## 750 750 0.393322097 122
## 751 751 0.879706676 32
## 752 752 0.966779584 179
## 753 753 0.166857491 18
## 754 754 0.437544080 80
## 755 755 0.755048644 46
## 756 756 0.186060790 18
## 757 757 0.430962815 80
## 758 758 0.914099572 179
## 759 759 0.612550554 188
## 760 760 0.483215227 80
## 761 761 0.998796104 179
## 762 762 0.302523795 12
## 763 763 0.261861606 12
## 764 764 0.377115996 122
## 765 765 0.457116727 80
## 766 766 0.748856316 46
## 767 767 0.958839004 179
## 768 768 0.520333785 80
## 769 769 0.523258557 80
## 770 770 0.220795932 12
## 771 771 0.294766825 12
## 772 772 0.328168204 122
## 773 773 0.447638143 80
## 774 774 0.662304442 188
## 775 775 0.239227563 12
## 776 776 0.585280336 40
## 777 777 0.019266445 139
## 778 778 0.513416680 80
## 779 779 0.709316272 46
## 780 780 0.525726725 80
## 781 781 0.765322472 46
## 782 782 0.390690866 122
## 783 783 0.855634770 32
## 784 784 0.158709522 18
## 785 785 0.217675999 12
## 786 786 0.040629439 139
## 787 787 0.903974808 179
## 788 788 0.692981346 46
## 789 789 0.741749786 46
## 790 790 0.531461562 80
## 791 791 0.615738864 188
## 792 792 0.404004677 122
## 793 793 0.342604554 122
## 794 794 0.894783916 179
## 795 795 0.420439498 122
## 796 796 0.304191722 12
## 797 797 0.148737048 18
## 798 798 0.435864656 80
## 799 799 0.635490700 188
## 800 800 0.341827955 122
## 801 801 0.513283917 80
## 802 802 0.715831251 46
## 803 803 0.832191960 32
## 804 804 0.105260908 139
## 805 805 0.882473591 32
## 806 806 0.670018894 188
## 807 807 0.837521293 32
## 808 808 0.358755392 122
## 809 809 0.924882747 179
## 810 810 0.699065253 46
## 811 811 0.976050098 179
## 812 812 0.758007124 46
## 813 813 0.344004584 122
## 814 814 0.494147100 80
## 815 815 0.782578717 32
## 816 816 0.092650518 139
## 817 817 0.323453665 122
## 818 818 0.661352504 188
## 819 819 0.525639295 80
## 820 820 0.048685989 139
## 821 821 0.021268902 139
## 822 822 0.984523694 179
## 823 823 0.892321315 32
## 824 824 0.169180819 18
## 825 825 0.657177178 188
## 826 826 0.410466642 122
## 827 827 0.728556391 46
## 828 828 0.835781850 32
## 829 829 0.225185917 12
## 830 830 0.004823499 139
## 831 831 0.318941809 122
## 832 832 0.058590896 139
## 833 833 0.734956389 46
## 834 834 0.728571008 46
## 835 835 0.626853627 188
## 836 836 0.952103799 179
## 837 837 0.472725863 80
## 838 838 0.657148564 188
## 839 839 0.647443089 188
## 840 840 0.074711505 139
## 841 841 0.152413019 18
## 842 842 0.989907026 179
## 843 843 0.343218918 122
## 844 844 0.028603926 139
## 845 845 0.290198819 12
## 846 846 0.729676250 46
## 847 847 0.815185364 32
## 848 848 0.873815053 32
## 849 849 0.731521114 46
## 850 850 0.562738160 40
## 851 851 0.553025994 40
## 852 852 0.762450020 46
## 853 853 0.894365372 179
## 854 854 0.618422164 188
## 855 855 0.690106918 46
## 856 856 0.053751444 139
## 857 857 0.563128407 40
## 858 858 0.498839348 80
## 859 859 0.652047722 188
## 860 860 0.537975974 40
## 861 861 0.607847019 188
## 862 862 0.847464053 32
## 863 863 0.288083767 12
## 864 864 0.593446523 188
## 865 865 0.012941330 139
## 866 866 0.451977424 80
## 867 867 0.300688208 12
## 868 868 0.380221626 122
## 869 869 0.312094001 122
## 870 870 0.638679047 188
## 871 871 0.566101870 40
## 872 872 0.838991749 32
## 873 873 0.257431106 12
## 874 874 0.486600866 80
## 875 875 0.697708789 46
## 876 876 0.417279893 122
## 877 877 0.257224947 12
## 878 878 0.105915884 139
## 879 879 0.988504488 179
## 880 880 0.202656516 18
## 881 881 0.437140251 80
## 882 882 0.557249688 40
## 883 883 0.584945228 40
## 884 884 0.135356009 18
## 885 885 0.711055483 46
## 886 886 0.783198621 32
## 887 887 0.483204967 80
## 888 888 0.621641504 188
## 889 889 0.639753209 188
## 890 890 0.907306246 179
## 891 891 0.390584711 122
## 892 892 0.742728787 46
## 893 893 0.503327722 80
## 894 894 0.453865725 80
## 895 895 0.785800202 32
## 896 896 0.599016144 188
## 897 897 0.025119369 139
## 898 898 0.184237341 18
## 899 899 0.189811713 18
## 900 900 0.719838250 46
## 901 901 0.287855406 12
## 902 902 0.990726806 179
## 903 903 0.919692399 179
## 904 904 0.434297234 80
## 905 905 0.418218183 122
## 906 906 0.815743350 32
## 907 907 0.592394447 188
## 908 908 0.785862337 32
## 909 909 0.696514820 46
## 910 910 0.455782215 80
## 911 911 0.427014529 80
## 912 912 0.279339235 12
## 913 913 0.402184445 122
## 914 914 0.496373225 80
## 915 915 0.111238615 139
## 916 916 0.100445164 139
## 917 917 0.452399066 80
## 918 918 0.030062643 139
## 919 919 0.267816299 12
## 920 920 0.023133771 139
## 921 921 0.574880411 40
## 922 922 0.752943656 46
## 923 923 0.693244382 46
## 924 924 0.651817124 188
## 925 925 0.827613513 32
## 926 926 0.046122830 139
## 927 927 0.044031183 139
## 928 928 0.020729968 139
## 929 929 0.944360051 179
## 930 930 0.149201934 18
## 931 931 0.937300472 179
## 932 932 0.724630771 46
## 933 933 0.886296308 32
## 934 934 0.610967810 188
## 935 935 0.966704991 179
## 936 936 0.167019636 18
## 937 937 0.988342051 179
## 938 938 0.867632960 32
## 939 939 0.436162339 80
## 940 940 0.276945511 12
## 941 941 0.647067299 188
## 942 942 0.297935013 12
## 943 943 0.516652741 80
## 944 944 0.927478325 179
## 945 945 0.727647831 46
## 946 946 0.975520899 179
## 947 947 0.594868329 188
## 948 948 0.718516162 46
## 949 949 0.783176901 32
## 950 950 0.965149252 179
## 951 951 0.442315884 80
## 952 952 0.563055960 40
## 953 953 0.125684745 18
## 954 954 0.702402460 46
## 955 955 0.424955613 80
## 956 956 0.555538410 40
## 957 957 0.683509036 188
## 958 958 0.046065589 139
## 959 959 0.703824874 46
## 960 960 0.580973638 40
## 961 961 0.574083182 40
## 962 962 0.685147057 46
## 963 963 0.283342518 12
## 964 964 0.362514786 122
## 965 965 0.783916164 32
## 966 966 0.426528947 80
## 967 967 0.053176383 139
## 968 968 0.049726008 139
## 969 969 0.977177100 179
## 970 970 0.327720352 122
## 971 971 0.760086439 46
## 972 972 0.861264452 32
## 973 973 0.010542122 139
## 974 974 0.262068739 12
## 975 975 0.641542222 188
## 976 976 0.358840071 122
## 977 977 0.277680025 12
## 978 978 0.944476137 179
## 979 979 0.141501362 18
## 980 980 0.883216774 32
## 981 981 0.748492926 46
## 982 982 0.756117205 46
## 983 983 0.516363919 80
## 984 984 0.229278324 12
## 985 985 0.951298331 179
## 986 986 0.233038140 12
## 987 987 0.303127379 12
## 988 988 0.268522431 12
## 989 989 0.452140555 80
## 990 990 0.425948937 80
## 991 991 0.869111981 32
## 992 992 0.745253712 46
## 993 993 0.997847445 179
## 994 994 0.563725252 40
## 995 995 0.599640939 188
## 996 996 0.558963130 40
## 997 997 0.430227521 80
## 998 998 0.457770569 80
## 999 999 0.579675358 40
## 1000 1000 0.361906997 122# STEP 4: Hitung prediksi permintaan untuk beberapa jumlah hari
# Fungsi bantu untuk prediksi
prediksi_permintaan <- function(jumlah_hari, interval_data) {
acak <- runif(jumlah_hari)
hasil <- sapply(acak, function(x) {
interval_data$Permintaan[which(x >= interval_data$Interval_Bawah & x < interval_data$Interval_Atas)]
})
return(sum(hasil))
}
# Hitung prediksi untuk masing-masing skenario
prediksi_5 <- prediksi_permintaan(5, data)
prediksi_20 <- prediksi_permintaan(20, data)
prediksi_100 <- prediksi_permintaan(100, data)
prediksi_1000 <- prediksi_permintaan(1000, data)
# Tabel
hasil_tabel <- data.frame(
Hari = c(5, 20, 100, 1000),
Prediksi_Permintaan = c(prediksi_5, prediksi_20, prediksi_100, prediksi_1000)
)
print(hasil_tabel)## Hari Prediksi_Permintaan
## 1 5 287
## 2 20 1838
## 3 100 8247
## 4 1000 88015