Metode Single Moving Average Adalah

Moving Average Moving Averages (rata-rata bergerak) adalah metode peramalan perataan nilai dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istilah rata-rata bergerak digunakan, karena setiap kali Daten observasi baru tersedia, maka angka rata-rata Yang baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan. Single Moving Average Rata-rata Bergerak Tunggal (Single Moving Average) Adalah Suatu Metode Peramalan Yang Verdammung Kanadan Dengan Mengambil Sekelompok Nilai Pengamatan, Mencari Nilai Rata-Rata Tersebut Sebagai ramalan untuk Periode Yang Akan Datang. Metode Single Moving Durchschnittlich mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan Daten historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan gleitender Durchschnitt, Maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika Bulan Moving im Durchschnitt bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin Panjang Jangka Waktu gleitenden Durchschnitt. Efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan gleitende durchschnittliche yang semakin halus. Persamaan matematis single moving im Durchschnitt adalah sebagai berikut Mt Moving Durchschnittlich untuk periode t F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas dalam gleitenden Durchschnitt Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan deret berkala, sebagian Daten yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa Daten Berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan secara lebih baik Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan Daten riil untuk periode t dan Ft merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). Et Kesalahan pada periode t Yt Daten aktualisieren pada periode t Ft peramalan periode t Jika terdapat nilai pengamatan dan peramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buah kesalahan dan ukuran statistik standar yang dapat didefinisikan sebagai berikut (Spyros, 1999): Mittlerer Absoluter Fehler (MAE) Mittlerer Absoluter Fehler atau nilai tengah kesalahan obsolut adalah rata-rata mutlak dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif. Rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Squared Error MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan (selisih Daten aktuell terhadap Daten peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah Daten. MSE dihitung dengan rumus: Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Neue BeiträgePerhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Moving Avarage) Metode Rata-Rata (Moving Avarage). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan jumlah persediaan barang, baik karena pembelian maupun karena adanya penjualan yang dilakukan oleh perusahaan, sisa persediaan barang yang masih ada segera diambil nilai rata-ratanya. Nilai rata-rata barang yang masih ada diperoleh dengan jalan membagi jumlah nilai persediaan barang yang masih ada dengan jumlah satuan barang yang bersangkutan. Dengan Demikian, Harga Pokok Barang Yang Dijual, Dinilai Berdasarkan Harga Rata-Rata Barang Itu. 1. Persediaan Awal. 100 satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 satuan Rp12, - 3. Pembelian. 100 satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satuan Penghitungan harga pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Peramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Glättung) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihe. Peramalan merupakan suatu teknik yang penting bagi perusahaan atau pemerintah dalam mengambil kebijakan Dalam meramal suatu nilai pada masa 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 contoh kasus peramalan menggunakan teknik Bewegen Durchschnittlich Exponential Glättung. Kidua teknik ini merupakan tekni prognose yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni prognose ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun Demikian, Asumsi Daten Statorer Haruslah Terpenuhi Untuk Meramal. Umzug durchschnittlich merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan Tetapi Teknik Ini Tidak Disarankan Untuk Daten Zeitreihe Yang Menunjukkan Adanya Pengaruh Trend Dan Musiman. Umzug durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt dan doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glättung . Hampir sama dengan gleitender Durchschnitt yaitu merupakan teknik Vorhersage yang sederhana, tetapi telah menggunakan suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil prognose cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil prognose mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Exponentielle Glättung terbagi menjadi einzelne exponentielle Glättung dan doppelte exponentielle Glättung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzigen gleitenden durchschnittlichen Dengan einzigen exponentiellen Glättung. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2013. Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan daten omzet bulanan dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012. Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode single gleitend durchschnittlich 3 bulanan dan Einzelne exponentielle Glättung (w0,4). Single Moving Durchschnitt Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka gleitenden Durchschnitt (m3). Angka-Prognose pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitenden Durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan Hingga ditemukan hasil prognose bulan Januari 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desember 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Vorhersage Hingga Fehler tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia Daten gleitenden Durchschnitt 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean quadratischen Fehler) Untuk perhitungan RMSE, mula-mula dicari nilai Fehler atau selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk masing-masing data bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai fehler yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan fehler yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observasi dan hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari September 2011-Desember 2012). Einzelne Exponentialglättung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne exponentielle Glättung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operasi statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Prognose W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Juni 2011 yaitu 137,368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2011 hingga bulan Desember 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 yaitu 134,821 juta rupiah diperoleh dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata lain nilai ramalan bulan Juli 2011 diperoleh dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta nila ramalan Bulan Juni 2011 sebesar 134,821 juta rupiah Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januar 2013. Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2.776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda Pada tabel di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode einfach gleitender Durchschnitt 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari Daten pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glättung sebesar 1.073. Selanjutnya dari kedua metode di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode dengan RMSE terkecil dapat dinyatakan sebagai metode terbaik untuk meramal. RMSE mov. average 0,946, RMSE exp. smoothing 1.073. RMSE mov. average lt RMSE exp. smoothing. Kesimpulanya bahwa metode gleitende durchschnittliche lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150,667 juta rupiah (meskipun memiliki nilai yang lebih rendah daripada bulan sebelumnya). (Untuk materi yang lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Zeitreihe, misalnya, Enders, Walter 2004. Angewandte ökonometrische Zeitreihe Zweite Auflage New Jersey: Willey Kalo contoh Soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul Kuliah