<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim">
 <record>
  <leader>     na                 </leader>
  <controlfield tag="001">INLIS000000000000422</controlfield>
  <controlfield tag="005">20241113014003</controlfield>
  <datafield tag="035" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">0010-1021000011</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="245" ind1="1" ind2=" ">
   <subfield code="a">Teknik Peramalan Bisnis dan Ekonomi /</subfield>
   <subfield code="c">Adler Haymans Manurung, S.E</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="100" ind1="0" ind2=" ">
   <subfield code="a">MANURUNG, Adler Haymans</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="250" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">Cet. 1 September</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="300" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">xii, 116 halaman :</subfield>
   <subfield code="b">tabel;gambar;grafik ;</subfield>
   <subfield code="c">14,5x21 cm</subfield>
   <subfield code="e">Biografi</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="856" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">OPAC (Rak 10.3)</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">Jakarta :</subfield>
   <subfield code="b">Rineka Cipta,</subfield>
   <subfield code="c">1990</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="082" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">650</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="084" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">650 MAN t</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="520" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">Teknik peramalan perlu diketahui bagi orang yang berkecimpung dalam meramalkan suatu fenomena  terutama masalah marketing. Masalah marketing yang dimaksud misalnya penjualan produk yang dihasilkan. Penjualan di masa datang dapat dilakukan peramalan dengan berbagai asumsi yang harus dibuat. &#13;
Buku ini membahas peramalan dengan materi sebanyak tujuan bagian. Bagian pertama membahas peramalan dengan metode penghalusan baik penghalusan dengan metode rata-rata maupun dengan eksponensial. Bagian kedua membahas peramalan dengan trend. Bagian ketiga membahas peramalan dengan metode dekomposisi. Metode ini memisahkan pola yang terjadi dalam tiga kategori yaitu siklus, musiman dan trend. Bagian keempat membahas peramalan dengan satu variabel lain (bukan variabel waktu) yang mempunyai kaitan yang disebut dengan regresi sederhana. Selanjutnya, diuraikan juga materi regresi berganda dimana peramalan dilakukan dengan dua variabel lain yang mempunyai hubungan dengan variabel yang diramalkan. Teknik peramalan yang diuraikan membahas peramalan terhadap sebuah variabel di mana variabel tersebut adalah variabel kontinu. Pada bab terakhir diuraikan sebuah teknik peramalan yang selalu dihadapi misalnya sering manusia menghadapi dalam memutuskan naik kereta api atau bus untuk bepergian. Berarti yang menjadi variabel tak bebasnya adalah variabel kualitatif.</subfield>
  </datafield>
  <controlfield tag="008">241113                g          0 ind  </controlfield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
   <subfield code="a">Manajemen</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
   <subfield code="a">Sumbangan Mahasiswa 2014</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="500" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">Sumbangan Mahasiswa 2014 (SM-14)</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="020" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">RC-069-A-10-90</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="600" ind1=" " ind2="4">
   <subfield code="a">Sumbangan Mahasiswa 2019</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="990" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">5409/SM-14</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="990" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">018/SM-19</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="990" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">5419/SM-14</subfield>
  </datafield>
 </record>
</collection>
