Peramalan Sederhana Single Moving Average versus Single Exponential Smoothing. Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni unam meramalkan previsão suatu dados deret waktu série de tempo. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagu perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan Dalam meramal suatu nilai pada massa yang akan datang bukan berarti hasil yang didapatkan ialah sama persis, melainkan merupakan suatu pendekatan alternatif yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan dibahas comtoh kasus peramalan menggunakan teknik Movendo Média dan Exponencial Suavização Kedua teknik ini merupakan tekni forecast ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Nilai massa lalu, misalan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll Nenhum comentário para este ficheiro Não há posts disponíveis para este ficheiro. Hampir, sama, dengan, em movimento, médio, yaitu, merupakan, teknik, previsão, yang, sederhana, tetapi, tela, menggunakan, suatu, penimbang, denan, besting, antara, 0, hingga, 1, java, nilai, mendekati, nilai, maka, hasil, forecasting, cenderung, mendekati, nilai obseervasi, Nilai ramalan sebelumnya Exponencial alisamento terbagi menjadi único exponencial suavização dan duplo exponencial smoothing. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode única média móvel dengan único exponencial smoothing. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2017 Ia meminta sang manajer untuk menestimasi nilai tersebut dengan Dados omzet bulanan dari bulan Juni 2017 sampai Desember 2017 Berbekal pengetahuan di bidang statistik, cantou manajer melakukan forcast dengan metode única média móvel de 3 bulanan dan suavização exponencial única w 0,4.Single Movendo Average. Pada tabel di atas previsão ramalan bulan setembro 2017 yaitu 128667 Juta rúpia diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2017 dibagi dengan angka média móvel m 3 Angka previsão pada bulan Outubro 2017 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, setembro 2017 dibagi dengan angka média móvel tiga bulanan m 3 Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil previsão bulan Januari 2017 sebesar 150,667 juta rupiah Dólar dos Estados Unidos da América maio 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet dezembro 2017 sebesar 152 juta rupiah Perhatikan baris pada bulan Juni - Agustus 2017 kolom Previsão hingga error tidak m Emiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak dados tersedia média móvel 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE raiz quadrado médio error. Untuk perhitungan RMSE, mula-mula dicari nilai erro atau selisih antara nilai aktual dan ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Di akarkan Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 novembro 2017-Desember 2017.Single Exponential Smoothing. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Único Exponencial Suavização Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operasi statistik tertentu bisa proporsi tertentu, namun Dapat juga dizentukan oleh peneliti Kali em i akan digunakan Nilai w 4.Forecast W 0,4 Ycap t 1 juta rp. Nilai ramalan pada bulan Juni 2017 yaitu 137.368 juta rupia diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2017 hingga bulan Desember 2017 Nilai ramalan pada bulan Juli 2017 yaitu 134821 Juta rúpia diperoleh dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata lain nilai ramalan bulan Juli 2017 diperoleh dari hasil kali w 0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2017 dijumlahkan dengan hasil kali 1-0,4 serta nila ramalan bulan Juni 2017 sebesar 134,821 Juta rupiah Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2017.Hasil ramalan omzet untuk bulan Janeiro 2017 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupia Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumper seperti pada perhitungan RMSE média móvel hanya saja jumlah observasi berbeda Pada tabel Di atas jumlah obervasi m yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode simples médio móvel 3 bulanan 16 karena pada metode eksponensial perhitun Gan ramalan dapat dimulai dari dados pada periode awal RMSE metode único exponencial suavização sebesar 1,073.Selanjutnya dari kedua metodo di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik unk de nikku, Meramal. RMSE 0,946, RMSE 1,073 RMSE RMSE Kesimpulanya bahwa metode média móvel lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2017 diperkirakan sebesar 150,667 juta rupia meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya. A série de tempo de análise, misalnya Enders, Walter 2004 Applied Econometric série de tempo Segunda edição New Jersey Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, kutip dari buku modul kuliah. Moving Média atau yang lebih Dikenal, dengan, MA, merupakan, indikator, yang, paling, sering, digunakan, dan, paling, standar, Meskipun, sangat, sederhana, tetapi, Moving, average, sendiri, memiliki, aplikasi, yang, sangat, luas, Dikatakan, sederhana, karena, på dasarnya, metode, ini, hanyalah, pengembangan, dari, metode, rata-rata, yang, biasa, , 4,5,6 maka rata-rata dari nilai-nilai tersebut adalah 2 3 4 5 6 5 4 Sebagaimana namanya Mover média adalah indicador yang menghitung rata-rata bergerak dari sebuah dados Mengapa dikatakan menghitung rata-rata bergerak karena MA ini menghitung nilai Dari setiap dados yang bergerak berubah Jadi MA ini akan selalu menghitung setiap dados atau nilai yang baru terbentuk. Dalam kancah trad Forex, secara umum Média móvel dikenal dengan tiga variano yang berbeda yaitu Média Movente Média Média Ponderada Média Média Mínima Exponencial Masing-masing variano tersebut sesungguhnya adalah sama-sama menghitung rata-rata bergerak tetapi dengan metode yang berbeda dalam penghitunganya. A Movimento Simples Média SMA. Simple Média Móvel atau yang sering disingkat SMA adalá varian paling sederhana dari indicador Média Móvel Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metode paling simples dalam menghitung rata-rata dados bergerak Sebagai contoh Jika kita mempunyai data 2, 3, 4, 6, 7, 9 dan 10 Dan kemudiano kita akan mencari nilai rata-rata dari dados tersebut maka kita jumlahkan semua dados tersebut dan kemudian hasilnya kita bagi dengan banyaknya dados pembagi agar lebih mudah mari kita terapkan penghitunganya. Data 2, 3, 4, 5 , 6, 7, 9,10.Bilangan pembagi 8.Rata-rata jumlah dados dibagi bilangan pembagi. Maka nilai rata-ratanya adalah 44 8 5,5.2 Exponencial Mov Media XMA. Exponential Média Móvel atau yang sering disingkat XMA merupakan penyempurnaan dari metode SMA Dikatakan sebagai penyempurnaan karena XMA menghitung rata-rata bergerak dengan pembobotan yang berbeda pada masing mascarar dados yang telah terbentuk pada blok dados Pada XMA terjadi sebaliknya yaitu semakin panjangperiode yang Kita pakai maka semakin kecil pembobotan nilai terakhir yang kita pakai. Secara matematis XMA kita tuliskan dalam bentuk sebagai berikut. Ok, mari kita lihat contoh perhitungannya Dibawah ini adala perhitungan XMA 6 periode. Beberapa dari Anda yang memperhatikan data-data yang membosankan ini pastilah bertanya - tanya dari mana nilai anterior XMA pada dados nomor 6 karena bukankah kita belum sama sekali memiliki nilai XMA pada bagian sebelumnya Jawabannya, nilai anterior XMA tersebut adalah nilai SMA Jadi, nilai XMA não escreveu sobre ele (a) não é permitido (a) SMA Dalam contoh diatas besarnya adalah 25,666667 Diperoleh dari 25 24 28 24 26 27 6 25,6666 67 Sama persis dengan cara menghitung SMA bukan ayo lihat kembali pada bab sebelumnya. XMA pada nomor 6 diperoleh dari rumus diatas yaitu. Perhitungan terus dilakukan seperti cara diatas untuk memperoleh nilai XMA berikutnya Tapi sudahlah, Anda tidak peru melakukan perhitungan seperti saya karena semuanya sudah tersedia Secara otomatis pada massa sekarang Namun jika Anda tertarik untuk melakukan cruzar verifique apa yang saya berikan, silkan saja Tidak ada yang menghalangi Anda.3 Média Móvel Ponderada WMA. Weighted Média Móvel atau yang lebih dikenal dengan WMA adalá salah satu varian MA yang menghitung rata - rata data bergerak dengan pembobotan pada beberapa dados terakhir yang terbentuk Pada SMA, bobot setiap dados yang telah terbentuk pada beberapa periode sebelumnya atau yang baru saja terbentuk memiliki bobot penilaian yang sama Sementar pada WMA pada mascara-masing dados yang telah terbentuk memiliki pembobotan yang berbeda Dados de yang baru saja terbentuk pada blok data memiliki Pembobotan yang lebih ketimbang dados yang telah terbentuk pada blok dados sebelumnya. Pembobotan nilai pada WMA akan tergantung pada panjang periode yang kita tetapkan Semakin panjang periode yang ditetapkan, maka semakin besar pula pembobotan yang diberikan pada dados terbaru Perhatikan tabel sederhana dibawah. Dalam Gráfico forex, Penggunaan MA ini adalah untuk menghitung rata-rata bergerak dari blok dados atau yang lebih dikenal dengan istilah vela Aplikasi MA memiliki beberapa metode dengan penghitungan yang berbeda. Open menghitung rata-rata nilai aberto dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Abrir maka MA Ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai aberto yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada chart. Close menghitung rata-rata nilai fechar dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Fechar yang terbentuk dari masing-masing blok dados pada chart. High menghitung rata-rata nilai Alta dari blok data. J ika kita menerapkan dengan MA aplicar MA alta maka ini hanya menghitung rata-rata dari setiap Nilai alta yang terbentuk dari Masing-Masing blok pada dados chart. Low menghitung Nilai Baixa dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan rata-rata aplicar Baixa maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap Nilai Baixa yang terbentuk dari Masing-Masing blok pada dados chart. Median Preço HL 2 menghitung rata-rata Nilai mediana dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan aplicar Tengah maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap Nilai Tengah yaitu Nilai alta Baixa 3 yang terbentuk dari Masing-Masing blok pada dados chart. Typical Preço HLC 3 menghitung rata-rata Nilai karakter dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan aplicar MA Preço maka típica ini hanya menghitung rata-rata dari setiap Preço típica Nilai yaitu Nilai alta Baixa Fechar 3 yang terbentuk dari Masing-Masing blok pada dados chart. Weighted Fechar HLCC 4 menghitung rata-rata Nilai karakter dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan um Pply Ponderado Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Ponderado Fechar yaitu nilai Alto Baixo Fechar Fechar 4 yang terbentuk dari masing masing blok dados pada chart. Thank You Para Reading Mover média sobre o Otopips Se aceito, por favor, compartilhá-lo via FB, Twitter e escreva seus comentários a este artigo. Pendantano Contoh Metode Média Serta Perhitungan HPPnya. By Wisnu em Março 15,2017.Perhitungan penilaian persediaan dengan metode média atau rata-rata tertimbang merupakan cara yang paling simpel dalam menentukan nilai saldo akhir persediaaan ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Médio, médio ponderado Desastres sebagai rata-rata tertimbang dan média móvel yata rata-rata ter ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Lalu harga rata-rata tersebut dikali kan dengan kuantitas stok akhir yang diperoleh dari hasil estoque opname atau hasil dari estoque cartão Akhirnya akan diperoleh nilai saldo akhir barang dagangan. Sedangkan pada perhitungan penilaian persediaan dengan metode média móvel, setiap pembelian barang dagangan yang terjadi ditambahkan ke Nilai saldo persediaan barang dagangan lalu dirata-ratakan dengan kuantitas yang tersedia unido menentukan harga pokok penjualan rata-rata ketika barang dijual Harga rata-rata pada metode movendo-se média harus diupdate setiap saat pada saat barang masuk dan keluar. Untuk yang rata-rata tertimbang digunakan Pada metode pencatatan persed Iaan periodik dan yang média móvel digunakan pada metode pencatatan persediaan perpétuo Lebih jelasnya mari kita pelajari contoh dibawah ini. Contoh Metode Média de pontos de vista periódicos Periodik Average. Yeng peru kita ketahui pada saat menggunakan metode média untuk menilai saldo akhir inventori ternyata ada perbedaaan hasil Antara metode média ponderada média móvel média móvel média móvel unida perpetuidade Tetapi selisih nya tidak terlalu jauh. Selain itu, kita harus konsisten dengan metode yang kita pilih Jika telah menggunakan metode média maka harus digunakan metode média seterusnya jangan berubah-ubah Dari média ke FIFO, Abis FIFO ke LIFO lalu ke média lagi. Mungkin hanya ini yang bisa saya sampaikan mengeen pengertian dan contoh metode serta perhitungan HPPnya, semoga posting kali ini bermanfaat bagi para pembaca Atau jika ingin mempelajari metodo sebelumnya yaitu metode FIFO dan LIFO bisa mengikutik link berikut. Pós-navegação.
No comments:
Post a Comment