3 Moving Average Adalah

Moving Average Gleitende Durchschnitte (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. Einzel Moving Average Rata-rata bergerak Tunggal (Single Moving Average) adalah Suatu metode peramalan Yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Metode Einzel Moving Average mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan Pada periode yang akan datang memerlukan Daten Historis Selama jangka Waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan gleitenden Durchschnitt, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesai / berakhir. Jika bulan bewegliche Durchschnitte 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 gleitender durchschnitt yang semakin halus. Persamaan matematis einzelne gleitende Durchschnitte adalah sebagai berikut Mt Moving Average untuk periode t F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Anzahl der Beiträge 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 aktual 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): mittlere absolute 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 Fehler MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi Teknik peramalan Masing-Masing kesalahan (Selisih Daten aktual terhadap Daten peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan Anzahl der Beiträge Daten. MSE dihitung dengan rumus: Lassen Sie eine Antwort Abbrechen Antwort Letzte PostsPortal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian Lama offline Dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi Blog, nah Pada kesempatan kali ini Saya mau berbagi Kembali kepada semua sahabat Yang membutuhkan Tutorial Atau pengetahuan tentang prognose / peramalan, mungkin beberapa hari kedepan sagena akan banyak memposting tulisan tentang prognose. Semoga tulisan ini dapat Berguna Bagi Kita Sema. Pada Postingan Pertama Tentang Analisis Runtun Waktu Kali Ini, Saya Akan Berbagi Tentang Analisis Runtun Waktu Yang Paling Sederhana yaitu metode Verschieben Durchschnitt. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola Daten masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis Runtun Waktu merupakan salah satu metode peramalan Yang menjelaskan bahwa deretan observasi Pada Suatu Variabel dipandang sebagai realisasi Dari Variabel zufällige berdistribusi bersama. Gerakan musiman, adalah, gerakan, rangkaian, waktu, yang, sepanjang, tahun, pada, bulan-bulan, yang, sama, yang, selalu, menunjukkan, pola, yang, identik, Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan zufällig adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya als terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi Yang Penting Yang Harus dipenuhi dalam memodelkan Runtun Waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat Yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh Waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Daten Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk daten runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola daten. Ada empat Tip umum. Horizontal, trend, saisonal, dan zyklisch. Ketika Daten Beobachtungen berubah-ubah di sekitar tingkatan ata rata-rata Yang konstan. Sie haben keine Artikel im Warenkorb. Produkte vergleichen Es ist kein Artikel zum Vergleichen vorhanden. Sie haben noch keine Artikel in Ihrem Warenkorb. Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan Periode suatu waktu disebut Pola Trend. Pola zyklischen ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang Daten yang terjadi di sekitar garis Trend. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola jahreszeitlich yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen jahreszeitlich runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Einzelbewegung Durchschnitt Rata-rata bergerak tunggal (Beweglicher Durchschnitt) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya Daten baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten Yang terlama dan menambahkan Daten Yang terbaru. Verschiebender Durchschnitt ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten Yang stasioner Daten Daten Yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan daten yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan Daten Terakhir (Ft), Dan menggunakannya untuk memprediksi Daten Pada Periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada daten kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (Glättung). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu-daten masa lalu) rata-rata bergerak berger T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T-Periode tarakhir dari Daten yang diketahui. Jumlah titik Daten dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terachhar harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendenz atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata gesamt. Diberikan N Titik Daten dan diputuskan untuk menggunakan T pengamatan Pada setiap rata-rata (Yang disebut dengan rata-rata bergerak Orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu Perusahaan Pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan Daten penjualan sebagai berikut. Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan Daten tersebut Bandingkan metode MA Tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, Manakah metode yang paling tepat untuk Daten di atas dan berikan alasannya Baiklah Sekarang kita Muley, kita Muley Dari Einzel Moving Average Adapun Langkah-Langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan Pakaian sepak bola adalah:... Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan Doppelklick pada Symbol Desktop Setelah aplikasi Minitab terbuka dan SIAP digunakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan Vorhersage, terlebih dahulu yang Harus dilakukan adalah Melihat bentuk sebaran Daten Runtun waktunya, klik Menü Graph 8211 Time Series Plot 8211 Einfach, masukkan variabel Daten ke kotak Serie , Sehingga didapatkan Leistung seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan Vorhersagen dengan metode Moving Durchschnitt single orde 3, klik menu Stat 8211 Zeitreihe 8211 Moving Average. . sehingga Muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan Variabel Daten, pada kotak MA Länge: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang Pada Prognosen generieren dan isi kotak Anzahl der Prognosen: dengan 1. Klik Taste Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK. Selanjutnya klik button Lagerung dan berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, Passt (Ein-Perioden-Prognosen), Residuals, dan Prognosen, klik OK. Kemudian klik Graphs dan pilih Plot vorhergesagt vs tatsächlichen dan OK. Sehingga Muncul Ausgang seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil Dari Prognosedaten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti Pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Doppelte Verschiebung Durchschnittliche dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan daten sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Sewaktu Saya kecil, Ketika dunia dalam Berita Satu-satunya tontonan, ramalan (Sekarang prakiraan) Cuaca selalu ditampilkan di akhir acara 1. Tetapi saat ini, prakiraan Cuaca tampaknya tidak lagi populer di Jakarta. Mungkin saat ini perubahan cuaca tidak terlalu mempengaruhi kehidupan von Jakarta. Tetapi di Eropa, Prakiraan Cuaca Adalah Menü wajib sebelum kita keluar rumah karena kita harus menyesuaikan pakaian dan perlengkapannya. Prakiraan bisa dianggap sebakai suatu proses menebak suatu kejadischen di masa datang. Prakiraan dapat memiliki tingkat akurasi Yang cukup tinggi jika didukung oleh Daten historis yang cukup dän indikasi-indikasi yang memadai. Prakiraan dapat menjadi bekal yang sangat penting unentzündlich perencanaan kegiatan di masa datang. Prakiraan atau biasa Erforschung di dunia bisnis juga memegang peranan yang sangat penting di industri. Vorhersage dapat digunakan untuk memperkirakan Volumen penjualan, jumlah Kundenbeschwerde, struktur pegawai, biaya bahan baku, dan lain sebagainya. Hasil dari Vorhersage ini akan dijadikan dasar bagi perusahaan untuk merencanakan kegiatan bisnis, mulai dari perencanaan jangka pendek sampai perencanaan jangka panjang. Jika hasil Vorhersage memiliki deviasi yang cukup tinggi dengan realita, perusahaan dapat mengalamai kerugian karena mengeluarkan biaya yang tidak perlu atau melewatkan peluang yang ada. Pemilihan dan Pengendalian Teknik Vorhersage Oleh sebab itu, pemilihan teknik Prognose menjadi penting. Teknik Vorhersage harus dipilih yang sedapat mungkin menghasilkan keakuratan yang tinggi dengan menghasilkan deviasi yang rendah antara hasil prognose dengan realita. Selig melihat dari segi akurasi, teknik Vorhersage juga dapat dipilih berdasarkan tingkat ketanggapan (Ansprechbarkeit) terhadap perubahan Daten. Lebih lanjut lagi, jika Daten memperlihatkan pola yang berulang, teknik Vorhersage yang dipilih juga harus dapat mempertimbangkan unsur Trend. Setelah teknik Vorhersage dipilih, kita tetap harus melakukan proses pengendalian terhadap proses Vorhersage. Pengendalian teknik Prognose dapat dilakukan sebagaimana pengendalischen Terhadap Proses-Proses di Manufaktur Dengan Menggunakan Kontrolltabelle. Dengan menggunakan Kontrolltafel, Proses Prognose Dapt dibedakan antara yang masih signifikan bermanfaat dengan keadaan abnormen yang sulit dijadikan pegangan. Oleh Sebab itu, beberapa Teknik Prognose sebaiknya Secara bersamaan digunakan dan dilihat perkembangannya dengan Kontrollkarte Agar kita dapat beralih ke Teknik Yang gelegen Ketika Suatu Teknik prognostiziert gagal. Beweglicher Durchschnitt (MA) Dan Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) Pada kali ini, saya hanya akan membahas dua metode sederhana dari Prognose. Metode pertama adalah metode Gleitender Durchschnitt (MA) Perlu diketahui, bahwa metode yang kedua adalah pengembangan dari metode pertama dengan menambahkan faktor bobot. Metode Gleitender Durchschnitt (MA) menggunakan rata-rata beberapa Daten terakhir sebagai data prakiraan masa berikutnya. Metode ini sangat sederhana karena berusaha merata-ratakan beberapa Daten terakhir. Metode ini berusaha memuluskan perubahan Daten Yang sangat tinggi atau sangat rendah. Di lain pihak, metode Gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) berusaha mem-prognose dengan beberapa daten terakhir dengan memberikan bobot yang berbeda-beda. Hal ini bisa didasarkan jika pengaruh daten yang lebih baru adalah lebih besar dari daten yang lebih lama terhadap keadaan di masa datang. Secara matematis, metode MA memiliki persamaan sebagai berikut jika kita menggunakan n Daten terakhir. Perkiraan untuk periode p (Data akual ke - (S. 8211 n) Daten akual ke - (S. 8211 n 1) Daten akual ke - (S. 8211 1) ) / n Sedangkan untuk metode WMA, persamaannya adalah sebgai berikut: Perkiraan untuk periode p (Bobot ke - (S. 8211 n) Daten akual ke - (S. 8211 n) Bobot ke - (S. 8211 n 1) Daten akual ke - (S. 8211 n 1) Bobot ke - (p 8211 1) Daten akual ke - (p 8211 1)) dengan gesamt bobot 1 Salah satu kriterium untuk menilai teknik prognose adalah perhitungan akurasi. Perhitungan akurasi yang lazim digunakan adalah dalam bentuk persentasi Fehler, yakni MAPE (Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler). MAPE ini dihitung dengan membagi gesamt absolut selisih hasil prognose dan Daten aktualisieren dengan tota data aktual. MAPE (Sigma Daten Aktuál 8211 Daten forecated) / (Sigma Daten tatsächlich) Template Excel untuk MA dan WMA Untuk mempemudah proses Prognose dengan menggunakan metode MA ataupun WMA, kami menyediakan Excel-Vorlage sebagai berikut: Selain dapat digunakan untuk proses Forecasting, Excel-Vorlage diatas juga Dapat digunakan untuk mencari Parameter Yang Paling Tepat Bagi Kedua Metode tersebut. Untuk MA, Vorlage tersebut akan mencari jumlah periode yang dapat menghasilkan MAPE yang paling rendah. Sedangkan untuk WMA, selain mencari jumlah periode, schablone tersebut dapat mencari bobot-bobot bulan sebelumnya demi mendapatkan akurasi yang tinggi. Fitur yang pertama hanya mencoba semua kemungkinan yang disediakan oleh pengguna, sedangkan fitur yang kedua menggunakan algoritma einfachks yang pernah dibahas disini. Untuk memperlihatkan fitur Vorhersage dan fitur 8216optimasi8217 Parameter dari Vorlage tersebut, kami mencoba menggunakannya dengan data rekaan. Hasil dan perbandingan Dari Kedua hal tersebut dapat diperhatikan pada gambar di bawah. Khusus untuk gambar kedua yang menggunakan WMA, hasil prognostizierung yang berasal dari optimasi terlihat lebih mengikuti daten aktualisieren daripada tanpa optimasi. 1 ram........................................................ Sayapun tidak menahik bahwa nge-ramal itu bukan budaya Islam malah bahkan bisa dikatakan menyimpang. Saya fadjar kul di TIP UB, saat ini sagen Sedang dalam pengerjaan skripsi saya. Judulnya yaitu SIM Berbasis Web-Yang didalamnya terdapat Vorhersage Yang menggunakan Metode WMA untuk penjualan produk A di bulan yang akan datang. Mohon informasinya, jika Saya ingin memforecastingkan penjualan produk TSB, Daten apakah Yang Saya perlukan dan bagaimanakah rumus untuk forcasting dengan metode WMA Terima kasih sebelumnya atas informasinya Daten Yang dibutuhkan adalah (i) Daten penjualan produk A masa lampau dan (ii) bobot-bobot untuk Bulan masa lampau Sebastian contoh kita mempunyai datenbuchstaben jdn. 1500, Februar. 1600, Maret. 1570 Kemudian kita ingin memforecast Daten penjualan untuk bulan April dengan bobot masing2, bobot 3 bulan sebelumnya: 0.2, bobot 2 bulan sebelumnya: 0.3, bobot 1 bulan sebelumnya: 0.5 Maka Prognose untuk bulan April adalah: 0,2 1500 0,3 1600 0,5 1570 1565 Catatan: Jumlah bobot harus sama dengan 1 Terima kasih pak Komarudin, saga memang sedang mencari informasi tentang pengendalian teknik prognostizierung, artikelnya sangat membantu makalah saya. Siang. Saat ini saya sedang dalam proses pembuatan skripsi mengenai perkiraan jumlah kunde beschweren dalam kurun waktu tertentu dg metode prognose. Tapi disini saya masih bingung, metode Vorhersage mana yg harus saya terapkan. Mohon bimbingannya terimakasih.