Membangkitkan Data Permintaan
set.seed(22)
Permintaan = round(rexp(10, rate = 0.025))
Permintaan
## [1] 36 42 27 18 9 19 54 47 13 30
Membangkitkan Data Frekuensi
set.seed(22)
Frekuensi = round(rnorm(10, mean = 30 , sd = 10))
Frekuensi
## [1] 25 55 40 33 28 49 29 28 28 33
Menghitung Probabilitas
Probabilitas = round(Frekuensi/sum(Frekuensi),2)
Probabilitas
## [1] 0.07 0.16 0.11 0.09 0.08 0.14 0.08 0.08 0.08 0.09
Menghitung Probabilitas Kumulatif
PK = cumsum(Probabilitas)
PK
## [1] 0.07 0.23 0.34 0.43 0.51 0.65 0.73 0.81 0.89 0.98
Menghitung Nilai Ekspetasi
Ekspetasi = sum(Permintaan*Probabilitas)
Ekspetasi
## [1] 29.03
Membuat Tabel
Tabel = data.frame(Permintaan,Frekuensi,Probabilitas,PK)
Tabel
## Permintaan Frekuensi Probabilitas PK
## 1 36 25 0.07 0.07
## 2 42 55 0.16 0.23
## 3 27 40 0.11 0.34
## 4 18 33 0.09 0.43
## 5 9 28 0.08 0.51
## 6 19 49 0.14 0.65
## 7 54 29 0.08 0.73
## 8 47 28 0.08 0.81
## 9 13 28 0.08 0.89
## 10 30 33 0.09 0.98
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,Tabel$Permintaan,Tabel$PK)
print(simulasi_a$data)
## hari_ke rand_value Permintaan
## 1 1 0.29 27
## 2 2 0.79 47
## 3 3 0.41 18
## 4 4 0.88 13
## 5 5 0.94 30
print(simulasi_a$average)
## [1] 27
Prediksi permintaan 20 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_b <- simulasi(20,Tabel$Permintaan,Tabel$PK)
print(simulasi_b$data)
## hari_ke rand_value Permintaan
## 1 1 0.29 27
## 2 2 0.79 47
## 3 3 0.41 18
## 4 4 0.88 13
## 5 5 0.94 30
## 6 6 0.05 36
## 7 7 0.53 19
## 8 8 0.89 13
## 9 9 0.55 19
## 10 10 0.46 9
## 11 11 0.96 30
## 12 12 0.45 9
## 13 13 0.68 54
## 14 14 0.57 19
## 15 15 0.10 42
## 16 16 0.90 30
## 17 17 0.25 27
## 18 18 0.04 36
## 19 19 0.33 27
## 20 20 0.95 30
print(simulasi_b$average)
## [1] 26.75
Prediksi permintaan 100 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_c <- simulasi(100,Tabel$Permintaan,Tabel$PK)
print(simulasi_c$data)
## hari_ke rand_value Permintaan
## 1 1 0.29 27
## 2 2 0.79 47
## 3 3 0.41 18
## 4 4 0.88 13
## 5 5 0.94 30
## 6 6 0.05 36
## 7 7 0.53 19
## 8 8 0.89 13
## 9 9 0.55 19
## 10 10 0.46 9
## 11 11 0.96 30
## 12 12 0.45 9
## 13 13 0.68 54
## 14 14 0.57 19
## 15 15 0.10 42
## 16 16 0.90 30
## 17 17 0.25 27
## 18 18 0.04 36
## 19 19 0.33 27
## 20 20 0.95 30
## 21 21 0.89 13
## 22 22 0.69 54
## 23 23 0.64 19
## 24 24 0.99 0
## 25 25 0.66 54
## 26 26 0.71 54
## 27 27 0.54 19
## 28 28 0.59 19
## 29 29 0.29 27
## 30 30 0.15 42
## 31 31 0.96 30
## 32 32 0.90 30
## 33 33 0.69 54
## 34 34 0.80 47
## 35 35 0.02 36
## 36 36 0.48 9
## 37 37 0.76 47
## 38 38 0.22 42
## 39 39 0.32 27
## 40 40 0.23 42
## 41 41 0.14 42
## 42 42 0.41 18
## 43 43 0.41 18
## 44 44 0.37 18
## 45 45 0.15 42
## 46 46 0.14 42
## 47 47 0.23 42
## 48 48 0.47 9
## 49 49 0.27 27
## 50 50 0.86 13
## 51 51 0.05 36
## 52 52 0.44 9
## 53 53 0.80 47
## 54 54 0.12 42
## 55 55 0.56 19
## 56 56 0.21 42
## 57 57 0.13 42
## 58 58 0.75 47
## 59 59 0.90 30
## 60 60 0.37 18
## 61 61 0.67 54
## 62 62 0.09 42
## 63 63 0.38 18
## 64 64 0.27 27
## 65 65 0.81 47
## 66 66 0.45 9
## 67 67 0.81 47
## 68 68 0.81 47
## 69 69 0.79 47
## 70 70 0.44 9
## 71 71 0.75 47
## 72 72 0.63 19
## 73 73 0.71 54
## 74 74 0.00 36
## 75 75 0.48 9
## 76 76 0.22 42
## 77 77 0.38 18
## 78 78 0.61 19
## 79 79 0.35 18
## 80 80 0.11 42
## 81 81 0.24 27
## 82 82 0.67 54
## 83 83 0.42 18
## 84 84 0.79 47
## 85 85 0.10 42
## 86 86 0.43 18
## 87 87 0.98 30
## 88 88 0.89 13
## 89 89 0.89 13
## 90 90 0.18 42
## 91 91 0.13 42
## 92 92 0.65 19
## 93 93 0.34 27
## 94 94 0.66 54
## 95 95 0.32 27
## 96 96 0.19 42
## 97 97 0.78 47
## 98 98 0.09 42
## 99 99 0.47 9
## 100 100 0.51 9
print(simulasi_c$average)
## [1] 30.76
Prediksi permintaan 1000 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_d <- simulasi(1000,Tabel$Permintaan,Tabel$PK)
print(simulasi_d$data)
## hari_ke rand_value Permintaan
## 1 1 0.29 27
## 2 2 0.79 47
## 3 3 0.41 18
## 4 4 0.88 13
## 5 5 0.94 30
## 6 6 0.05 36
## 7 7 0.53 19
## 8 8 0.89 13
## 9 9 0.55 19
## 10 10 0.46 9
## 11 11 0.96 30
## 12 12 0.45 9
## 13 13 0.68 54
## 14 14 0.57 19
## 15 15 0.10 42
## 16 16 0.90 30
## 17 17 0.25 27
## 18 18 0.04 36
## 19 19 0.33 27
## 20 20 0.95 30
## 21 21 0.89 13
## 22 22 0.69 54
## 23 23 0.64 19
## 24 24 0.99 0
## 25 25 0.66 54
## 26 26 0.71 54
## 27 27 0.54 19
## 28 28 0.59 19
## 29 29 0.29 27
## 30 30 0.15 42
## 31 31 0.96 30
## 32 32 0.90 30
## 33 33 0.69 54
## 34 34 0.80 47
## 35 35 0.02 36
## 36 36 0.48 9
## 37 37 0.76 47
## 38 38 0.22 42
## 39 39 0.32 27
## 40 40 0.23 42
## 41 41 0.14 42
## 42 42 0.41 18
## 43 43 0.41 18
## 44 44 0.37 18
## 45 45 0.15 42
## 46 46 0.14 42
## 47 47 0.23 42
## 48 48 0.47 9
## 49 49 0.27 27
## 50 50 0.86 13
## 51 51 0.05 36
## 52 52 0.44 9
## 53 53 0.80 47
## 54 54 0.12 42
## 55 55 0.56 19
## 56 56 0.21 42
## 57 57 0.13 42
## 58 58 0.75 47
## 59 59 0.90 30
## 60 60 0.37 18
## 61 61 0.67 54
## 62 62 0.09 42
## 63 63 0.38 18
## 64 64 0.27 27
## 65 65 0.81 47
## 66 66 0.45 9
## 67 67 0.81 47
## 68 68 0.81 47
## 69 69 0.79 47
## 70 70 0.44 9
## 71 71 0.75 47
## 72 72 0.63 19
## 73 73 0.71 54
## 74 74 0.00 36
## 75 75 0.48 9
## 76 76 0.22 42
## 77 77 0.38 18
## 78 78 0.61 19
## 79 79 0.35 18
## 80 80 0.11 42
## 81 81 0.24 27
## 82 82 0.67 54
## 83 83 0.42 18
## 84 84 0.79 47
## 85 85 0.10 42
## 86 86 0.43 18
## 87 87 0.98 30
## 88 88 0.89 13
## 89 89 0.89 13
## 90 90 0.18 42
## 91 91 0.13 42
## 92 92 0.65 19
## 93 93 0.34 27
## 94 94 0.66 54
## 95 95 0.32 27
## 96 96 0.19 42
## 97 97 0.78 47
## 98 98 0.09 42
## 99 99 0.47 9
## 100 100 0.51 9
## 101 101 0.60 19
## 102 102 0.33 27
## 103 103 0.49 9
## 104 104 0.95 30
## 105 105 0.48 9
## 106 106 0.89 13
## 107 107 0.91 30
## 108 108 0.61 19
## 109 109 0.41 18
## 110 110 0.15 42
## 111 111 0.94 30
## 112 112 0.30 27
## 113 113 0.06 36
## 114 114 0.95 30
## 115 115 0.72 54
## 116 116 0.14 42
## 117 117 0.55 19
## 118 118 0.95 30
## 119 119 0.59 19
## 120 120 0.40 18
## 121 121 0.65 19
## 122 122 0.32 27
## 123 123 0.31 27
## 124 124 0.22 42
## 125 125 0.37 18
## 126 126 0.98 30
## 127 127 0.15 42
## 128 128 0.09 42
## 129 129 0.14 42
## 130 130 0.69 54
## 131 131 0.62 19
## 132 132 0.89 13
## 133 133 0.67 54
## 134 134 0.74 47
## 135 135 0.52 19
## 136 136 0.66 54
## 137 137 0.82 13
## 138 138 0.79 47
## 139 139 0.98 30
## 140 140 0.44 9
## 141 141 0.31 27
## 142 142 0.41 18
## 143 143 0.01 36
## 144 144 0.18 42
## 145 145 0.84 13
## 146 146 0.23 42
## 147 147 0.24 27
## 148 148 0.08 42
## 149 149 0.25 27
## 150 150 0.73 54
## 151 151 0.85 13
## 152 152 0.50 9
## 153 153 0.39 18
## 154 154 0.25 27
## 155 155 0.11 42
## 156 156 0.39 18
## 157 157 0.57 19
## 158 158 0.22 42
## 159 159 0.44 9
## 160 160 0.22 42
## 161 161 0.50 9
## 162 162 0.35 18
## 163 163 0.65 19
## 164 164 0.37 18
## 165 165 0.36 18
## 166 166 0.53 19
## 167 167 0.74 47
## 168 168 0.22 42
## 169 169 0.41 18
## 170 170 0.27 27
## 171 171 0.63 19
## 172 172 0.18 42
## 173 173 0.86 13
## 174 174 0.75 47
## 175 175 0.67 54
## 176 176 0.62 19
## 177 177 0.37 18
## 178 178 0.53 19
## 179 179 0.87 13
## 180 180 0.58 19
## 181 181 0.84 13
## 182 182 0.31 27
## 183 183 0.71 54
## 184 184 0.27 27
## 185 185 0.59 19
## 186 186 0.48 9
## 187 187 0.27 27
## 188 188 0.56 19
## 189 189 0.91 30
## 190 190 0.90 30
## 191 191 0.27 27
## 192 192 0.32 27
## 193 193 0.99 0
## 194 194 0.62 19
## 195 195 0.94 30
## 196 196 0.47 9
## 197 197 0.41 18
## 198 198 0.66 54
## 199 199 0.15 42
## 200 200 0.57 19
## 201 201 0.24 27
## 202 202 0.96 30
## 203 203 0.60 19
## 204 204 0.52 19
## 205 205 0.40 18
## 206 206 0.88 13
## 207 207 0.36 18
## 208 208 0.29 27
## 209 209 0.17 42
## 210 210 0.17 42
## 211 211 0.48 9
## 212 212 0.25 27
## 213 213 0.22 42
## 214 214 0.67 54
## 215 215 0.05 36
## 216 216 0.70 54
## 217 217 0.35 18
## 218 218 0.41 18
## 219 219 0.82 13
## 220 220 0.92 30
## 221 221 0.28 27
## 222 222 0.96 30
## 223 223 0.73 54
## 224 224 0.69 54
## 225 225 0.05 36
## 226 226 0.40 18
## 227 227 0.48 9
## 228 228 0.56 19
## 229 229 0.70 54
## 230 230 0.92 30
## 231 231 0.62 19
## 232 232 0.43 18
## 233 233 0.54 19
## 234 234 0.06 36
## 235 235 0.26 27
## 236 236 0.40 18
## 237 237 0.20 42
## 238 238 0.83 13
## 239 239 0.15 42
## 240 240 0.80 47
## 241 241 0.55 19
## 242 242 0.66 54
## 243 243 0.17 42
## 244 244 0.63 19
## 245 245 0.31 27
## 246 246 0.72 54
## 247 247 0.40 18
## 248 248 0.97 30
## 249 249 0.97 30
## 250 250 0.73 54
## 251 251 0.26 27
## 252 252 0.22 42
## 253 253 0.59 19
## 254 254 0.27 27
## 255 255 0.53 19
## 256 256 0.79 47
## 257 257 0.17 42
## 258 258 0.40 18
## 259 259 0.47 9
## 260 260 0.87 13
## 261 261 0.93 30
## 262 262 0.88 13
## 263 263 0.67 54
## 264 264 0.95 30
## 265 265 0.52 19
## 266 266 0.58 19
## 267 267 0.34 27
## 268 268 0.35 18
## 269 269 0.02 36
## 270 270 0.50 9
## 271 271 0.87 13
## 272 272 0.01 36
## 273 273 0.07 36
## 274 274 0.16 42
## 275 275 0.77 47
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## [1] 29.343
Membandingkan Hasil Tiap Simulasi
Hasil <- data.frame(
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Hasil
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