Sebuah warung es teh di pinggir jalan melakukan pengamatan dan mencatat frekuensi harian permintaan es teh selama 100 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.
set.seed(123)
data <- data.frame(
permintaan = c(50, 60, 70, 80, 90),
frekuensi = c(10, 15, 30, 25, 10)
)
data## permintaan frekuensi
## 1 50 10
## 2 60 15
## 3 70 30
## 4 80 25
## 5 90 10data$probabilitas <- round(data$frekuensi / sum(data$frekuensi),2)
data## permintaan frekuensi probabilitas
## 1 50 10 0.11
## 2 60 15 0.17
## 3 70 30 0.33
## 4 80 25 0.28
## 5 90 10 0.11data$probcum <- cumsum(data$probabilitas)
data## permintaan frekuensi probabilitas probcum
## 1 50 10 0.11 0.11
## 2 60 15 0.17 0.28
## 3 70 30 0.33 0.61
## 4 80 25 0.28 0.89
## 5 90 10 0.11 1.00expvalue <- round(sum(data$permintaan*data$probabilitas),2)
expvalue## [1] 71.1# Membuat fungsi simulasi
simulasi <- function(a, permintaan, kumulatif){
simulasi <- data.frame(
hari_ke = 1:a,
rand_value = round(runif(a),2)
)
simulasi$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 70
## 2 2 0.79 80
## 3 3 0.41 70
## 4 4 0.88 80
## 5 5 0.94 90print(simulasi_a$average)## [1] 78# Prediksi permintaan 20 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_b <- simulasi(20,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_b$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 70
## 2 2 0.79 80
## 3 3 0.41 70
## 4 4 0.88 80
## 5 5 0.94 90
## 6 6 0.05 50
## 7 7 0.53 70
## 8 8 0.89 80
## 9 9 0.55 70
## 10 10 0.46 70
## 11 11 0.96 90
## 12 12 0.45 70
## 13 13 0.68 80
## 14 14 0.57 70
## 15 15 0.10 50
## 16 16 0.90 90
## 17 17 0.25 60
## 18 18 0.04 50
## 19 19 0.33 70
## 20 20 0.95 90print(simulasi_b$average)## [1] 72.5# Prediksi permintaan 100 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_c <- simulasi(100,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_c$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 70
## 2 2 0.79 80
## 3 3 0.41 70
## 4 4 0.88 80
## 5 5 0.94 90
## 6 6 0.05 50
## 7 7 0.53 70
## 8 8 0.89 80
## 9 9 0.55 70
## 10 10 0.46 70
## 11 11 0.96 90
## 12 12 0.45 70
## 13 13 0.68 80
## 14 14 0.57 70
## 15 15 0.10 50
## 16 16 0.90 90
## 17 17 0.25 60
## 18 18 0.04 50
## 19 19 0.33 70
## 20 20 0.95 90
## 21 21 0.89 80
## 22 22 0.69 80
## 23 23 0.64 80
## 24 24 0.99 90
## 25 25 0.66 80
## 26 26 0.71 80
## 27 27 0.54 70
## 28 28 0.59 70
## 29 29 0.29 70
## 30 30 0.15 60
## 31 31 0.96 90
## 32 32 0.90 90
## 33 33 0.69 80
## 34 34 0.80 80
## 35 35 0.02 50
## 36 36 0.48 70
## 37 37 0.76 80
## 38 38 0.22 60
## 39 39 0.32 70
## 40 40 0.23 60
## 41 41 0.14 60
## 42 42 0.41 70
## 43 43 0.41 70
## 44 44 0.37 70
## 45 45 0.15 60
## 46 46 0.14 60
## 47 47 0.23 60
## 48 48 0.47 70
## 49 49 0.27 60
## 50 50 0.86 80
## 51 51 0.05 50
## 52 52 0.44 70
## 53 53 0.80 80
## 54 54 0.12 60
## 55 55 0.56 70
## 56 56 0.21 60
## 57 57 0.13 60
## 58 58 0.75 80
## 59 59 0.90 90
## 60 60 0.37 70
## 61 61 0.67 80
## 62 62 0.09 50
## 63 63 0.38 70
## 64 64 0.27 60
## 65 65 0.81 80
## 66 66 0.45 70
## 67 67 0.81 80
## 68 68 0.81 80
## 69 69 0.79 80
## 70 70 0.44 70
## 71 71 0.75 80
## 72 72 0.63 80
## 73 73 0.71 80
## 74 74 0.00 50
## 75 75 0.48 70
## 76 76 0.22 60
## 77 77 0.38 70
## 78 78 0.61 70
## 79 79 0.35 70
## 80 80 0.11 50
## 81 81 0.24 60
## 82 82 0.67 80
## 83 83 0.42 70
## 84 84 0.79 80
## 85 85 0.10 50
## 86 86 0.43 70
## 87 87 0.98 90
## 88 88 0.89 80
## 89 89 0.89 80
## 90 90 0.18 60
## 91 91 0.13 60
## 92 92 0.65 80
## 93 93 0.34 70
## 94 94 0.66 80
## 95 95 0.32 70
## 96 96 0.19 60
## 97 97 0.78 80
## 98 98 0.09 50
## 99 99 0.47 70
## 100 100 0.51 70print(simulasi_c$average)## [1] 71# Prediksi permintaan 1000 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_d <- simulasi(1000,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_d$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 70
## 2 2 0.79 80
## 3 3 0.41 70
## 4 4 0.88 80
## 5 5 0.94 90
## 6 6 0.05 50
## 7 7 0.53 70
## 8 8 0.89 80
## 9 9 0.55 70
## 10 10 0.46 70
## 11 11 0.96 90
## 12 12 0.45 70
## 13 13 0.68 80
## 14 14 0.57 70
## 15 15 0.10 50
## 16 16 0.90 90
## 17 17 0.25 60
## 18 18 0.04 50
## 19 19 0.33 70
## 20 20 0.95 90
## 21 21 0.89 80
## 22 22 0.69 80
## 23 23 0.64 80
## 24 24 0.99 90
## 25 25 0.66 80
## 26 26 0.71 80
## 27 27 0.54 70
## 28 28 0.59 70
## 29 29 0.29 70
## 30 30 0.15 60
## 31 31 0.96 90
## 32 32 0.90 90
## 33 33 0.69 80
## 34 34 0.80 80
## 35 35 0.02 50
## 36 36 0.48 70
## 37 37 0.76 80
## 38 38 0.22 60
## 39 39 0.32 70
## 40 40 0.23 60
## 41 41 0.14 60
## 42 42 0.41 70
## 43 43 0.41 70
## 44 44 0.37 70
## 45 45 0.15 60
## 46 46 0.14 60
## 47 47 0.23 60
## 48 48 0.47 70
## 49 49 0.27 60
## 50 50 0.86 80
## 51 51 0.05 50
## 52 52 0.44 70
## 53 53 0.80 80
## 54 54 0.12 60
## 55 55 0.56 70
## 56 56 0.21 60
## 57 57 0.13 60
## 58 58 0.75 80
## 59 59 0.90 90
## 60 60 0.37 70
## 61 61 0.67 80
## 62 62 0.09 50
## 63 63 0.38 70
## 64 64 0.27 60
## 65 65 0.81 80
## 66 66 0.45 70
## 67 67 0.81 80
## 68 68 0.81 80
## 69 69 0.79 80
## 70 70 0.44 70
## 71 71 0.75 80
## 72 72 0.63 80
## 73 73 0.71 80
## 74 74 0.00 50
## 75 75 0.48 70
## 76 76 0.22 60
## 77 77 0.38 70
## 78 78 0.61 70
## 79 79 0.35 70
## 80 80 0.11 50
## 81 81 0.24 60
## 82 82 0.67 80
## 83 83 0.42 70
## 84 84 0.79 80
## 85 85 0.10 50
## 86 86 0.43 70
## 87 87 0.98 90
## 88 88 0.89 80
## 89 89 0.89 80
## 90 90 0.18 60
## 91 91 0.13 60
## 92 92 0.65 80
## 93 93 0.34 70
## 94 94 0.66 80
## 95 95 0.32 70
## 96 96 0.19 60
## 97 97 0.78 80
## 98 98 0.09 50
## 99 99 0.47 70
## 100 100 0.51 70
## 101 101 0.60 70
## 102 102 0.33 70
## 103 103 0.49 70
## 104 104 0.95 90
## 105 105 0.48 70
## 106 106 0.89 80
## 107 107 0.91 90
## 108 108 0.61 70
## 109 109 0.41 70
## 110 110 0.15 60
## 111 111 0.94 90
## 112 112 0.30 70
## 113 113 0.06 50
## 114 114 0.95 90
## 115 115 0.72 80
## 116 116 0.14 60
## 117 117 0.55 70
## 118 118 0.95 90
## 119 119 0.59 70
## 120 120 0.40 70
## 121 121 0.65 80
## 122 122 0.32 70
## 123 123 0.31 70
## 124 124 0.22 60
## 125 125 0.37 70
## 126 126 0.98 90
## 127 127 0.15 60
## 128 128 0.09 50
## 129 129 0.14 60
## 130 130 0.69 80
## 131 131 0.62 80
## 132 132 0.89 80
## 133 133 0.67 80
## 134 134 0.74 80
## 135 135 0.52 70
## 136 136 0.66 80
## 137 137 0.82 80
## 138 138 0.79 80
## 139 139 0.98 90
## 140 140 0.44 70
## 141 141 0.31 70
## 142 142 0.41 70
## 143 143 0.01 50
## 144 144 0.18 60
## 145 145 0.84 80
## 146 146 0.23 60
## 147 147 0.24 60
## 148 148 0.08 50
## 149 149 0.25 60
## 150 150 0.73 80
## 151 151 0.85 80
## 152 152 0.50 70
## 153 153 0.39 70
## 154 154 0.25 60
## 155 155 0.11 50
## 156 156 0.39 70
## 157 157 0.57 70
## 158 158 0.22 60
## 159 159 0.44 70
## 160 160 0.22 60
## 161 161 0.50 70
## 162 162 0.35 70
## 163 163 0.65 80
## 164 164 0.37 70
## 165 165 0.36 70
## 166 166 0.53 70
## 167 167 0.74 80
## 168 168 0.22 60
## 169 169 0.41 70
## 170 170 0.27 60
## 171 171 0.63 80
## 172 172 0.18 60
## 173 173 0.86 80
## 174 174 0.75 80
## 175 175 0.67 80
## 176 176 0.62 80
## 177 177 0.37 70
## 178 178 0.53 70
## 179 179 0.87 80
## 180 180 0.58 70
## 181 181 0.84 80
## 182 182 0.31 70
## 183 183 0.71 80
## 184 184 0.27 60
## 185 185 0.59 70
## 186 186 0.48 70
## 187 187 0.27 60
## 188 188 0.56 70
## 189 189 0.91 90
## 190 190 0.90 90
## 191 191 0.27 60
## 192 192 0.32 70
## 193 193 0.99 90
## 194 194 0.62 80
## 195 195 0.94 90
## 196 196 0.47 70
## 197 197 0.41 70
## 198 198 0.66 80
## 199 199 0.15 60
## 200 200 0.57 70
## 201 201 0.24 60
## 202 202 0.96 90
## 203 203 0.60 70
## 204 204 0.52 70
## 205 205 0.40 70
## 206 206 0.88 80
## 207 207 0.36 70
## 208 208 0.29 70
## 209 209 0.17 60
## 210 210 0.17 60
## 211 211 0.48 70
## 212 212 0.25 60
## 213 213 0.22 60
## 214 214 0.67 80
## 215 215 0.05 50
## 216 216 0.70 80
## 217 217 0.35 70
## 218 218 0.41 70
## 219 219 0.82 80
## 220 220 0.92 90
## 221 221 0.28 60
## 222 222 0.96 90
## 223 223 0.73 80
## 224 224 0.69 80
## 225 225 0.05 50
## 226 226 0.40 70
## 227 227 0.48 70
## 228 228 0.56 70
## 229 229 0.70 80
## 230 230 0.92 90
## 231 231 0.62 80
## 232 232 0.43 70
## 233 233 0.54 70
## 234 234 0.06 50
## 235 235 0.26 60
## 236 236 0.40 70
## 237 237 0.20 60
## 238 238 0.83 80
## 239 239 0.15 60
## 240 240 0.80 80
## 241 241 0.55 70
## 242 242 0.66 80
## 243 243 0.17 60
## 244 244 0.63 80
## 245 245 0.31 70
## 246 246 0.72 80
## 247 247 0.40 70
## 248 248 0.97 90
## 249 249 0.97 90
## 250 250 0.73 80
## 251 251 0.26 60
## 252 252 0.22 60
## 253 253 0.59 70
## 254 254 0.27 60
## 255 255 0.53 70
## 256 256 0.79 80
## 257 257 0.17 60
## 258 258 0.40 70
## 259 259 0.47 70
## 260 260 0.87 80
## 261 261 0.93 90
## 262 262 0.88 80
## 263 263 0.67 80
## 264 264 0.95 90
## 265 265 0.52 70
## 266 266 0.58 70
## 267 267 0.34 70
## 268 268 0.35 70
## 269 269 0.02 50
## 270 270 0.50 70
## 271 271 0.87 80
## 272 272 0.01 50
## 273 273 0.07 50
## 274 274 0.16 60
## 275 275 0.77 80
## 276 276 0.74 80
## 277 277 0.97 90
## 278 278 0.47 70
## 279 279 0.07 50
## 280 280 0.65 80
## 281 281 0.76 80
## 282 282 0.14 60
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## 711 711 0.63 80
## 712 712 0.52 70
## 713 713 0.66 80
## 714 714 0.73 80
## 715 715 0.49 70
## 716 716 0.38 70
## 717 717 0.01 50
## 718 718 0.00 50
## 719 719 0.99 90
## 720 720 0.11 50
## 721 721 0.42 70
## 722 722 0.72 80
## 723 723 0.74 80
## 724 724 0.87 80
## 725 725 0.61 70
## 726 726 0.76 80
## 727 727 0.85 80
## 728 728 0.61 70
## 729 729 0.79 80
## 730 730 0.02 50
## 731 731 0.42 70
## 732 732 0.87 80
## 733 733 0.65 80
## 734 734 0.92 90
## 735 735 0.17 60
## 736 736 0.32 70
## 737 737 0.80 80
## 738 738 0.99 90
## 739 739 0.32 70
## 740 740 0.00 50
## 741 741 0.99 90
## 742 742 0.15 60
## 743 743 0.05 50
## 744 744 0.60 70
## 745 745 0.32 70
## 746 746 0.53 70
## 747 747 0.80 80
## 748 748 0.07 50
## 749 749 0.70 80
## 750 750 0.95 90
## 751 751 0.28 60
## 752 752 0.25 60
## 753 753 0.16 60
## 754 754 0.07 50
## 755 755 0.56 70
## 756 756 0.49 70
## 757 757 0.49 70
## 758 758 0.89 80
## 759 759 0.04 50
## 760 760 0.20 60
## 761 761 0.51 70
## 762 762 0.24 60
## 763 763 0.58 70
## 764 764 0.48 70
## 765 765 0.57 70
## 766 766 0.14 60
## 767 767 0.15 60
## 768 768 0.41 70
## 769 769 0.68 80
## 770 770 0.65 80
## 771 771 0.92 90
## 772 772 0.81 80
## 773 773 0.68 80
## 774 774 0.81 80
## 775 775 0.13 60
## 776 776 0.25 60
## 777 777 0.33 70
## 778 778 0.41 70
## 779 779 0.64 80
## 780 780 0.81 80
## 781 781 0.26 60
## 782 782 0.82 80
## 783 783 0.02 50
## 784 784 0.65 80
## 785 785 0.81 80
## 786 786 0.46 70
## 787 787 0.20 60
## 788 788 0.02 50
## 789 789 0.28 60
## 790 790 0.92 90
## 791 791 0.93 90
## 792 792 0.54 70
## 793 793 0.22 60
## 794 794 0.49 70
## 795 795 0.80 80
## 796 796 0.41 70
## 797 797 0.10 50
## 798 798 0.28 60
## 799 799 0.36 70
## 800 800 0.26 60
## 801 801 0.47 70
## 802 802 0.37 70
## 803 803 0.12 60
## 804 804 0.05 50
## 805 805 0.26 60
## 806 806 0.97 90
## 807 807 0.49 70
## 808 808 0.48 70
## 809 809 0.75 80
## 810 810 0.67 80
## 811 811 0.05 50
## 812 812 0.70 80
## 813 813 0.36 70
## 814 814 0.88 80
## 815 815 0.78 80
## 816 816 0.14 60
## 817 817 0.30 70
## 818 818 0.13 60
## 819 819 0.59 70
## 820 820 0.56 70
## 821 821 0.69 80
## 822 822 0.31 70
## 823 823 0.61 70
## 824 824 0.99 90
## 825 825 0.74 80
## 826 826 0.08 50
## 827 827 0.45 70
## 828 828 0.05 50
## 829 829 0.34 70
## 830 830 0.73 80
## 831 831 0.00 50
## 832 832 0.77 80
## 833 833 0.46 70
## 834 834 0.72 80
## 835 835 0.67 80
## 836 836 0.57 70
## 837 837 0.70 80
## 838 838 0.66 80
## 839 839 0.29 70
## 840 840 0.10 50
## 841 841 0.96 90
## 842 842 0.74 80
## 843 843 0.61 70
## 844 844 0.12 60
## 845 845 0.55 70
## 846 846 0.26 60
## 847 847 0.90 90
## 848 848 0.01 50
## 849 849 0.24 60
## 850 850 0.13 60
## 851 851 0.33 70
## 852 852 0.73 80
## 853 853 0.99 90
## 854 854 0.72 80
## 855 855 0.50 70
## 856 856 0.44 70
## 857 857 0.95 90
## 858 858 0.12 60
## 859 859 0.08 50
## 860 860 0.89 80
## 861 861 0.42 70
## 862 862 0.04 50
## 863 863 0.65 80
## 864 864 0.47 70
## 865 865 0.62 80
## 866 866 0.27 60
## 867 867 0.16 60
## 868 868 0.11 50
## 869 869 0.51 70
## 870 870 0.55 70
## 871 871 0.14 60
## 872 872 0.17 60
## 873 873 0.76 80
## 874 874 0.53 70
## 875 875 0.86 80
## 876 876 0.67 80
## 877 877 0.01 50
## 878 878 0.69 80
## 879 879 0.89 80
## 880 880 0.63 80
## 881 881 0.11 50
## 882 882 0.92 90
## 883 883 0.68 80
## 884 884 0.15 60
## 885 885 0.75 80
## 886 886 0.94 90
## 887 887 0.42 70
## 888 888 0.30 70
## 889 889 0.26 60
## 890 890 0.22 60
## 891 891 0.57 70
## 892 892 0.76 80
## 893 893 0.67 80
## 894 894 0.55 70
## 895 895 0.81 80
## 896 896 0.76 80
## 897 897 0.02 50
## 898 898 0.38 70
## 899 899 0.05 50
## 900 900 0.80 80
## 901 901 0.92 90
## 902 902 0.54 70
## 903 903 0.85 80
## 904 904 0.58 70
## 905 905 0.67 80
## 906 906 0.51 70
## 907 907 0.76 80
## 908 908 0.90 90
## 909 909 0.82 80
## 910 910 0.07 50
## 911 911 0.00 50
## 912 912 0.05 50
## 913 913 0.87 80
## 914 914 0.58 70
## 915 915 0.31 70
## 916 916 0.96 90
## 917 917 0.59 70
## 918 918 0.53 70
## 919 919 0.38 70
## 920 920 0.32 70
## 921 921 0.81 80
## 922 922 0.04 50
## 923 923 0.36 70
## 924 924 0.86 80
## 925 925 0.70 80
## 926 926 0.68 80
## 927 927 0.35 70
## 928 928 0.55 70
## 929 929 0.14 60
## 930 930 0.78 80
## 931 931 0.89 80
## 932 932 0.20 60
## 933 933 0.77 80
## 934 934 0.60 70
## 935 935 0.96 90
## 936 936 0.16 60
## 937 937 0.53 70
## 938 938 0.87 80
## 939 939 0.87 80
## 940 940 0.02 50
## 941 941 0.98 90
## 942 942 0.49 70
## 943 943 0.39 70
## 944 944 0.42 70
## 945 945 0.09 50
## 946 946 0.16 60
## 947 947 0.41 70
## 948 948 0.34 70
## 949 949 0.42 70
## 950 950 0.30 70
## 951 951 0.56 70
## 952 952 0.16 60
## 953 953 0.96 90
## 954 954 0.04 50
## 955 955 0.37 70
## 956 956 0.96 90
## 957 957 0.65 80
## 958 958 0.06 50
## 959 959 0.41 70
## 960 960 0.43 70
## 961 961 0.51 70
## 962 962 0.45 70
## 963 963 0.62 80
## 964 964 0.14 60
## 965 965 0.91 90
## 966 966 0.57 70
## 967 967 0.55 70
## 968 968 0.12 60
## 969 969 0.76 80
## 970 970 0.48 70
## 971 971 0.78 80
## 972 972 0.05 50
## 973 973 0.82 80
## 974 974 0.27 60
## 975 975 0.28 60
## 976 976 0.64 80
## 977 977 0.95 90
## 978 978 0.01 50
## 979 979 0.35 70
## 980 980 0.42 70
## 981 981 0.46 70
## 982 982 0.71 80
## 983 983 0.92 90
## 984 984 0.63 80
## 985 985 0.90 90
## 986 986 0.76 80
## 987 987 0.14 60
## 988 988 0.15 60
## 989 989 0.19 60
## 990 990 0.43 70
## 991 991 0.09 50
## 992 992 0.22 60
## 993 993 0.57 70
## 994 994 0.40 70
## 995 995 0.57 70
## 996 996 0.83 80
## 997 997 0.64 80
## 998 998 0.39 70
## 999 999 0.71 80
## 1000 1000 0.11 50print(simulasi_d$average)## [1] 70.8Bangkitkanlah data dengan distribusi eksponensial untuk variabel permintaan, dan data dengan distribusi normal untuk variabel frekuensi a. prediksikan permintaan selama 5 hari ke depan b. prediksikan permintaan selama 20 hari ke depan c. prediksikan permintaan selama 100 hari ke depan d. prediksikan permintaan selama 1000 hari ke depan
set.seed(123)
data <- data.frame(
permintaan = round(rexp(20, rate = 0.01234)),
frekuensi = pmax(0, ceiling(rnorm(20, mean = 10, sd = 5)))
)
print(data)## permintaan frekuensi
## 1 68 10
## 2 47 7
## 3 108 7
## 4 3 9
## 5 5 9
## 6 26 5
## 7 25 10
## 8 12 16
## 9 221 10
## 10 2 5
## 11 81 6
## 12 39 14
## 13 23 9
## 14 31 4
## 15 15 8
## 16 69 10
## 17 127 15
## 18 39 10
## 19 48 12
## 20 327 0data$probabilitas <- round(data$frekuensi / sum(data$frekuensi),2)
data## permintaan frekuensi probabilitas
## 1 68 10 0.06
## 2 47 7 0.04
## 3 108 7 0.04
## 4 3 9 0.05
## 5 5 9 0.05
## 6 26 5 0.03
## 7 25 10 0.06
## 8 12 16 0.09
## 9 221 10 0.06
## 10 2 5 0.03
## 11 81 6 0.03
## 12 39 14 0.08
## 13 23 9 0.05
## 14 31 4 0.02
## 15 15 8 0.05
## 16 69 10 0.06
## 17 127 15 0.09
## 18 39 10 0.06
## 19 48 12 0.07
## 20 327 0 0.00# Menghitung probabilitas kumulatif
data$probcum <- cumsum(data$probabilitas)
data## permintaan frekuensi probabilitas probcum
## 1 68 10 0.06 0.06
## 2 47 7 0.04 0.10
## 3 108 7 0.04 0.14
## 4 3 9 0.05 0.19
## 5 5 9 0.05 0.24
## 6 26 5 0.03 0.27
## 7 25 10 0.06 0.33
## 8 12 16 0.09 0.42
## 9 221 10 0.06 0.48
## 10 2 5 0.03 0.51
## 11 81 6 0.03 0.54
## 12 39 14 0.08 0.62
## 13 23 9 0.05 0.67
## 14 31 4 0.02 0.69
## 15 15 8 0.05 0.74
## 16 69 10 0.06 0.80
## 17 127 15 0.09 0.89
## 18 39 10 0.06 0.95
## 19 48 12 0.07 1.02
## 20 327 0 0.00 1.02expvalue <- round(sum(data$permintaan*data$probabilitas),2)
expvalue## [1] 56.7# 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$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 25
## 2 2 0.79 69
## 3 3 0.41 12
## 4 4 0.88 127
## 5 5 0.94 39print(simulasi_a$average)## [1] 54.4# Prediksi permintaan 20 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_b <- simulasi(20,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_b$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 25
## 2 2 0.79 69
## 3 3 0.41 12
## 4 4 0.88 127
## 5 5 0.94 39
## 6 6 0.05 68
## 7 7 0.53 81
## 8 8 0.89 127
## 9 9 0.55 39
## 10 10 0.46 221
## 11 11 0.96 48
## 12 12 0.45 221
## 13 13 0.68 31
## 14 14 0.57 39
## 15 15 0.10 47
## 16 16 0.90 39
## 17 17 0.25 26
## 18 18 0.04 68
## 19 19 0.33 25
## 20 20 0.95 39print(simulasi_b$average)## [1] 69.55# Prediksi permintaan 100 hari kedepan
set.seed(123)
simulasi_c <- simulasi(100,data$permintaan,data$probcum)
print(simulasi_c$data)## hari_ke rand_value permintaan
## 1 1 0.29 25
## 2 2 0.79 69
## 3 3 0.41 12
## 4 4 0.88 127
## 5 5 0.94 39
## 6 6 0.05 68
## 7 7 0.53 81
## 8 8 0.89 127
## 9 9 0.55 39
## 10 10 0.46 221
## 11 11 0.96 48
## 12 12 0.45 221
## 13 13 0.68 31
## 14 14 0.57 39
## 15 15 0.10 47
## 16 16 0.90 39
## 17 17 0.25 26
## 18 18 0.04 68
## 19 19 0.33 25
## 20 20 0.95 39
## 21 21 0.89 127
## 22 22 0.69 31
## 23 23 0.64 23
## 24 24 0.99 48
## 25 25 0.66 23
## 26 26 0.71 15
## 27 27 0.54 81
## 28 28 0.59 39
## 29 29 0.29 25
## 30 30 0.15 3
## 31 31 0.96 48
## 32 32 0.90 39
## 33 33 0.69 31
## 34 34 0.80 69
## 35 35 0.02 68
## 36 36 0.48 221
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## 99 99 0.47 221
## 100 100 0.51 2print(simulasi_c$average)## [1] 65.45# 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
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