50 Soal Peramalan Agribisnis Beserta Jawaban
Kumpulan Soal Pilihan Ganda Materi Peramalan Agribisnis
1. Metode peramalan yang didasarkan pada pola sebelumnya dan mengasumsikan bahwa pola tersebut akan berlanjut di masa depan disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
A. Moving average
2. Dalam peramalan agribisnis, data historis yang digunakan terdiri dari jumlah observasi dalam rentang waktu berapa?
A. 1 tahun
B. 3 tahun
C. 5 tahun
D. 10 tahun
Jawaban:
C. 5 tahun
3. Variabel yang diprediksi dalam peramalan agribisnis disebut:
A. Variabel independen
B. Variabel dependen
C. Variabel eksogen
D. Variabel endogen
Jawaban:
B. Variabel dependen
4. Salah satu kelebihan dari metode peramalan Moving Average adalah:
A. Mampu menangkap tren jangka panjang
B. Mampu menangkap pola musiman
C. Tidak membutuhkan data historis
D. Tidak sensitif terhadap outlier
Jawaban:
D. Tidak sensitif terhadap outlier
5. Jenis peramalan yang menggunakan kombinasi dari peramalan dengan bobot yang diberikan kepada masing-masing metode peramalan disebut:
A. Peramalan berbasis waktu
B. Peramalan kualitatif
C. Peramalan kuantitatif
D. Peramalan gabungan
Jawaban:
D. Peramalan gabungan
6. Salah satu kekurangan dari metode peramalan Moving Average adalah:
A. Tidak mampu menangkap tren jangka panjang
B. Tidak mampu menangkap pola musiman
C. Rentan terhadap perubahan ekstrem dalam data
D. Membutuhkan data historis yang sangat panjang
Jawaban:
D. Membutuhkan data historis yang sangat panjang
7. Metode peramalan yang memberikan bobot yang berkurang secara eksponensial pada observasi sebelumnya disebut:
A. Regresi linier
B. Exponential smoothing
C. Moving average
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
B. Exponential smoothing
8. Metode peramalan yang mengasumsikan bahwa pola musiman dari periode sebelumnya akan berlanjut di masa depan disebut:
A. Exponential smoothing
B. Dekomposisi waktu
C. Moving average
D. Regresi linier
Jawaban:
B. Dekomposisi waktu
9. Dalam peramalan agribisnis, metode Holt-Winters digunakan untuk peramalan data dengan:
A. Tren jangka panjang
B. Pola musiman
C. Tren jangka pendek
D. Pola acak
Jawaban:
B. Pola musiman
10. Metode peramalan yang memisahkan data menjadi komponen musiman, tren, dan siklus disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
D. Dekomposisi waktu
11. Pada peramalan agribisnis, metode regresi linier digunakan untuk:
A. Memperhitungkan pola musiman
B. Memperkirakan kecenderungan jangka panjang
C. Mengidentifikasi pola siklus
D. Menganalisis data historis
Jawaban:
B. Memperkirakan kecenderungan jangka panjang
12. Metode peramalan yang cocok untuk data yang memiliki tren jangka panjang adalah:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
C. Regresi linier
13. Salah satu keuntungan dari metode peramalan Exponential Smoothing adalah:
A. Tidak memerlukan data historis
B. Mampu menangkap pola musiman
C. Tidak membutuhkan perhitungan matematis
D. Tidak sensitif terhadap perubahan ekstrem dalam data
Jawaban:
D. Tidak sensitif terhadap perubahan ekstrem dalam data
14. Dalam peramalan agribisnis, metode Naïve Forecasting digunakan untuk:
A. Memperhitungkan pola musiman
B. Memperkirakan kecenderungan jangka panjang
C. Mengidentifikasi pola siklus
D. Memprediksi berdasarkan observasi terakhir
Jawaban:
D. Memprediksi berdasarkan observasi terakhir
15. Salah satu kekurangan dari metode peramalan regresi linier adalah:
A. Tidak mampu menangkap pola musiman
B. Rentan terhadap perubahan ekstrem dalam data
C. Membutuhkan data historis yang sangat panjang
D. Memerlukan perhitungan matematis yang kompleks
Jawaban:
A. Tidak mampu menangkap pola musiman
16. Metode peramalan yang menggabungkan komponen musiman, tren, dan siklus dalam peramalan disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
D. Dekomposisi waktu
17. Dalam peramalan agribisnis, metode Double Exponential Smoothing digunakan untuk peramalan data dengan:
A. Tren jangka panjang
B. Pola musiman
C. Tren jangka pendek
D. Pola acak
Jawaban:
A. Tren jangka panjang
18. Metode peramalan yang menggunakan rata-rata observasi sebelumnya dengan bobot yang berkurang secara eksponensial disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
B. Exponential smoothing
19. Salah satu kelebihan dari metode peramalan regresi linier adalah:
A. Mampu menangkap tren jangka panjang
B. Mampu menangkap pola musiman
C. Tidak membutuhkan data historis
D. Tidak sensitif terhadap outlier
Jawaban:
A. Mampu menangkap tren jangka panjang
20. Metode peramalan yang menggunakan observasi terakhir sebagai prediksi untuk periode berikutnya disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Naïve Forecasting
Jawaban:
D. Naïve Forecasting
21. Dalam peramalan agribisnis, pola musiman yang berulang dalam rentang waktu tertentu disebut:
A.Pola siklus
B. Pola acak
C. Pola trend
D. Pola seasonal
Jawaban:
D. Pola seasonal
22. Metode peramalan yang menggabungkan metode regresi linier dengan komponen musiman disebut:
A. Holt-Winters
B. Dekomposisi waktu
C. ARIMA
D. Moving average
Jawaban:
A. Holt-Winters
23. Dalam peramalan agribisnis, parameter smoothing yang menentukan bobot yang diberikan kepada observasi terakhir dalam metode Exponential Smoothing disebut:
A. Smoothing factor
B. Beta coefficient
C. Regression coefficient
D. Moving average factor
Jawaban:
A. Smoothing factor
24. Salah satu kelemahan dari metode peramalan Naïve Forecasting adalah:
A. Rentan terhadap perubahan ekstrem dalam data
B. Tidak memerlukan data historis
C. Tidak mampu menangkap pola musiman
D. Memerlukan perhitungan matematis yang kompleks
Jawaban:
C. Tidak mampu menangkap pola musiman
25. Metode peramalan yang menggabungkan komponen musiman dan tren dalam peramalan disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
D. Dekomposisi waktu
26. Dalam peramalan agribisnis, komponen dalam data yang berulang dengan rentang waktu yang lebih dari 1 tahun disebut:
A. Pola musiman
B. Pola trend
C. Pola siklus
D. Pola acak
Jawaban:
C. Pola siklus
27. Metode peramalan yang menggunakan rata-rata observasi terakhir dalam rentang waktu tertentu disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Naïve Forecasting
Jawaban:
A. Moving average
28. Salah satu keuntungan dari metode peramalan Holt-Winters adalah:
A. Mampu menangkap pola musiman
B. Tidak memerlukan data historis
C. Tidak sensitif terhadap perubahan ekstrem dalam data
D. Tidak membutuhkan perhitungan matematis
Jawaban:
A. Mampu menangkap pola musiman
29. Dalam peramalan agribisnis, parameter smoothing yang menentukan bobot yang diberikan kepada observasi terakhir dalam metode Double Exponential Smoothing disebut:
A. Smoothing factor
B. Beta coefficient
C. Regression coefficient
D. Moving average factor
Jawaban:
A. Smoothing factor
30. Metode peramalan yang cocok untuk data yang memiliki pola musiman adalah:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
B. Exponential smoothing
31. Dalam peramalan agribisnis, komponen dalam data yang berulang dengan rentang waktu yang kurang dari 1 tahun disebut:
A. Pola musiman
B. Pola trend
C. Pola siklus
D. Pola acak
Jawaban:
A. Pola musiman
32. Metode peramalan yang menggunakan observasi terakhir dengan memberikan bobot yang berkurang pada observasi sebelumnya disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
B. Exponential smoothing
33. Salah satu kekurangan dari metode peramalan Holt-Winters adalah:
A. Tidak mampu menangkap pola musiman
B. Rentan terhadap perubahan ekstrem dalam data
C. Membutuhkan data historis yang sangat panjang
D. Memerlukan perhitungan matematis yang kompleks
Jawaban:
C. Membutuhkan data historis yang sangat panjang
34. Dalam peramalan agribisnis, parameter smoothing yang menentukan bobot yang diberikan kepada observasi terakhir dalam metode Holt-Winters disebut:
A. Smoothing factor
B. Beta coefficient
C. Regression coefficient
D. Moving average factor
Jawaban:
A. Smoothing factor
35. Metode peramalan yang menggabungkan metode regresi linier dengan komponen musiman dan siklus disebut:
A. ARIMA
B. Dekomposisi waktu
C. Holt-Winters
D. Moving average
Jawaban:
C. Holt-Winters
36. Dalam peramalan agribisnis, pola fluktuasi yang terjadi dalam jangka pendek disebut:
A. Pola musiman
B. Pola trend
C. Pola siklus
D. Pola acak
Jawaban:
D. Pola acak
37. Metode peramalan yang menggunakan rata-rata observasi dalam rentang waktu tertentu dengan bobot yang sama disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Naïve Forecasting
Jawaban:
A. Moving average
38. Salah satu keuntungan dari metode peramalan Dekomposisi Waktu adalah:
A. Mampu menangkap pola musiman
B. Tidak memerlukan data historis
C. Tidak sensitif terhadap perubahan ekstrem dalam data
D. Tidak membutuhkan perhitungan matematis
Jawaban:
A. Mampu menangkap pola musiman
39. Dalam peramalan agribisnis, parameter smoothing yang menentukan bobot yang diberikan kepada observasi terakhir dalam metode Regresi Linier disebut:
A. Smoothing factor
B. Beta coefficient
C. Regression coefficient
D. Moving average factor
Jawaban:
C. Regression coefficient
40. Metode peramalan yang cocok untuk data dengan pola musiman dan trend jangka pendek adalah:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
B. Exponential smoothing
41. Dalam peramalan agribisnis, parameter smoothing yang menentukan bobot yang diberikan kepada observasi terakhir dalam metode Moving Average disebut:
A. Smoothing factor
B. Beta coefficient
C. Regression coefficient
D. Moving average factor
Jawaban:
D. Moving average factor
42. Metode peramalan yang menggunakan observasi terakhir sebagai prediksi untuk periode berikutnya tanpa memperhitungkan pola sebelumnya disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Naïve Forecasting
Jawaban:
D. Naïve Forecasting
43. Dalam peramalan agribisnis, pola fluktuasi yang terjadi dalam jangka panjang disebut:
A. Pola musiman
B. Pola trend
C. Pola siklus
D. Pola acak
Jawaban:
B. Pola trend
44. Metode peramalan yang menggabungkan metode regresi linier dengan komponen musiman dan pola siklus yang berulang disebut:
A. ARIMA
B. Dekomposisi waktu
C. Holt-Winters
D. Moving average
Jawaban:
B. Dekomposisi waktu
45. Dalam peramalan agribisnis, pola fluktuasi yang terjadi dalam jangka menengah disebut:
A. Pola musiman
B. Pola trend
C. Pola siklus
D. Pola acak
Jawaban:
C. Pola siklus
46. Metode peramalan yang menggunakan observasi terakhir dengan memberikan bobot yang berkurang pada observasi sebelumnya berdasarkan faktor waktu disebut:
A. Moving average
B. Exponential smoothing
C. Regresi linier
D. Dekomposisi waktu
Jawaban:
B. Exponential smoothing
47. Salah satu kekurangan dari metode peramalan ARIMA adalah:
A. Tidak mampu menangkap pola musiman
B. Rentan terhadap perubahan ekstrem dalam data
C. Membutuhkan data historis yang sangat panjang
D. Memerlukan perhitungan matematis yang kompleks
Jawaban:
C. Membutuhkan data historis yang sangat panjang
48. Dalam peramalan agribisnis, pola fluktuasi yang tidak dapat dijelaskan oleh pola musiman, trend, atau siklus disebut:
A. Pola musiman
B. Pola trend
C. Pola siklus
D. Pola acak
Jawaban:
D. Pola acak
49. Metode peramalan yang menggunakan kombinasi dari peramalan dengan bobot yang diberikan kepada masing-masing metode peramalan berdasarkan analisis statistik disebut:
A. Peramalan berbasis waktu
B. Peramalan kualitatif
C. Peramalan kuantitatif
D. Peramalan gabungan
Jawaban:
D. Peramalan gabungan
50. Dalam peramalan agribisnis, pola fluktuasi yang terjadi secara acak dan tidak dapat diprediksi disebut:
A. Pola musiman
B. Pola trend
C. Pola siklus
D. Pola acak
Jawaban:
D. Pola acak