45 Soal Peramalan Agribisnis Beserta Jawaban
Kumpulan Soal Pilihan Ganda Materi Peramalan Agribisnis
Soal 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
Soal 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
Soal 3:
Variabel yang diprediksi dalam peramalan agribisnis disebut:
A. Variabel independen
B. Variabel dependen
C. Variabel eksogen
D. Variabel endogen
Jawaban: B
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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
Soal 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