Metode peramalan moving average adalah

Średnie ruchome ruchome (rata-rata bergerak) adalah metode peramalan perataan nilai z 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 dane obserwować baru tersedia, maka angka rata-rata yang baru dihitung i dipergunakan sebagi ramalan. Single Moving Average Rata-rata bergerak tunggal (Pojedyncza średnia ruchoma) adalah suata metode peramalan yang dilakukan z mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan dla periode yang akan datang. Metode Single Moving Średnia mempunyai karakteristik khusus yaitu for menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan data historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan średnia ruchoma, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesaiberakhir. Jika bulan moving average bulan ke 7 szt. Bisa dibuat setanah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu średnia ruchoma. efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan przesuwający średnią yang semakin halus. Persamaan matematis single moving average adalah sebagai berikut Mt Średnia ruchoma dla periode t F t1 Ramalan Dla Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas dalam średnia ruchoma Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan deret berkala, sebagian data yang diketahui dapat digunakan untu meramalkan sisa data berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan secara lebih baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan dane riil dla periode t dan Ft merupakan ramalan dla periode yang sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). et Kesalahan pada periode t Yt dane aktualna pada periode t Ft peramalan periode t Jika terdapat nilai pengamatan dan peramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buai kesalahan dan ukuran statistik standar yang dapat didefinisikan sebagai berikut (Spyros, 1999): Mean Absolute Error (MAE) Średni błąd bezwzględny 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 for mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan (dane selisih dane bieżące dane peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan i dan dibagi z danymi jumlah. MSE dihitung z rumem: Pozostaw odpowiedź Anuluj odpowiedź Najnowsze wpisyMoving Average Moving Średnia merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paling standar. Jika di Indonesiakan artinya kira-kira adalah rata-rata bergerak. Przenoszenie średniej wielkości pamięci aplikacji typu yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan sederhana karena pada dasarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). Rata-rata-bergerak tunggal (Średnia ruchoma) dla periode t adalah nilai rata-rata dla n jumlah data terbaru. Zaniżono dane w sieci, maka nata-rata-yang baru, dapat dihitung z menghilangkan danych yang terlama i menambahkan danych yang terbaru. Przenoszenie średniej ini digunakan do memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada data yang stasioner atau dane yang constant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja z danymi yang mengandung unsur trend atau musiman. Rata-rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (F t), dan menggunakannya untp memprediksi data pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan dane padają kuartalan atau bulanan za członkostwo mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (wygładzanie). Dibanding z rata-rata sederhana (dari dane masa lata) rata-rata bergerak berord T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik data dalam setata rata-rata tidak berubah den berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah: Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan. tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi z baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Sukai ini: Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Dah cu informatif segh. tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk excelnya aja (file download-an) .. owh ya8230 harap maklum mas..masih dalam perancangan .. terimakasih dla sarannya .. insya allah akan segera di laksanakanmetode metode peramalan dan aplikasi Wygładzanie Metodalne Wygładzanie Metodami wygładzanie wykładnicze merupakan metode peramalan yang cuku baik dla peramalan jangka panjang i dżangka menengah, terutama pada tingkat operational suatu perusahaan, dalam perkembangan dasar matematyzacja dariat wygładzanie metode (forcasting przez Makridakis, hal 79-115) dapat dilihat bahwa konsep wykładniczy telah W zależności od rozmiaru i szerokości kreski, określa się szerokość geograficzną i szerokość geograficzną. Kelebihan utama dari metode wykładniczy wygładzanie adalah dilihat dari kemudahan dalam operasi yang relatywny rendah, ada sedikit keraguan apakah ketepatan yang lebih Baik selalu dapat dicapai z menggunakan (QS) Quantitatif sistem ataukah metode dekonposisi yang secara intuitif menarik, namun dalam hal ini jika diperlukan peramalan untuk item ratusan. Menurut Makridakis, Wheelwright i Mcgee dalam bukunya forcasting (hal 104). Menyatakan bahwa apabila data yang dianalisa bersifat stationer, maka penggunaan metode rata-rata bergerak (średnia krocząca) atau single exponential smoothing cukup tepat akan tetapi apabila datanya menunjukan suatu trend linier. maka model yang baik dla digunakan adalah wykładniczy wygładzanie liniowej dari brązowy model atau wykładniczy wygładzanie linier dari holt. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan model pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan yang diperkirakan tepat. Adapun panduan do memperkirkan nilai a yaitu antara lain: Apabila pola historis dari dane aktualna wersja sangat bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu, kita memilih nilai a mendekati 1.Biasanya di pilih nilai a 0.9 namun pembaca dapat mencoba nilai a yang lain yang mendekati 1 seperti 0,8 0,99 tergantung sejauh mana gejolak dari data itu. Apabila pola historis dane danowe są dostępne na żądanie, aby uzyskać więcej informacji na ten temat, aby uzyskać więcej informacji na ten temat w języku angielskim. 0.2 0.05 0.01 tergantung sejauh mana kestabilan data itu, semakin stabil nilai a yang dipilih harus semakin kecil menuju ke nilai nol b.2. Metode Single Exponential Smoothing Metode ini juga digunakan do meramalkan suatu periode ke depan. Dla melihat persamaan metode ini denode z pojedynczą ruchomą średnią metode. maka lihat kembali persamaan matematis yang digunakan pada peramalan pojedynczy średniej ruchomej. Peramalan dla periode t, persamaan adalah: Sedangkan persamaan matematis dla pojedynczego ruchu wygładzania wykładniczego sebagai berikut: Demikian seterusnya dla Jadi terlihat bahwa metode single moving average merupakan sejumlah dane semua yang ditekankan pada baru. Harga ditetapkan oleh 0 X 1 dan harga yang terpilih yang memberikan sympangan terkecil dari perhitungan yang ada, seperti pada metode single moving average. Peramalan z wykładniczym wygładzaniem juga dapat digunakan dla meramalkan beberapa periode kedepan dla danych pola z kecenderungan linier, teknik yang digunakan dikenal z nama Brown Parametr Exponential Smoothing langkah-langkah perhitungan dla mendapatkan peramalan z metode ini adalah: nilai peramalan z pojedynczą średnią ruchomą. nilai średnia ruchoma kedua. hasil peramalan z podwójnie ruchomą średnią pada periode kedepan. periode kedepan yang diramalkan. b.3. Metode Double Exponential Smoothing Metode ini dikembangkan oleh Browns for mengatasi adanya perbedaan yang muncul antara data aktualna dan nilai peramalan apabila ada trend pada plot datanya. Do itu Browns memanfaatkan nilai peramalan dari hasil singiel Eksponential Smothing dan Double Exponential smoothing. Perbedaan antara kedua ditambahkan pada harga dari SES z demikian harga peramalan telah disesuaikan terhadap trend pada plot datanya. b.3.1. Metode Double Expnontial Smoothing Satu Parametr Brown Dasar pemikiran dari pemulusan eksponensial linier dari Brązowy adalah serupa z rata-rata bergerak linier, karena kedua nemai pemulusan tunggal dan ganda ketinggalan dari dane yang sebenarnya bilamana terdapat unsur trend. perbedaan antara nilai pemulusan tunggal dan ganda dapat ditambahkan kepada nilai pemulusan dan disesuaikan tendencja. Persamaan Yang dipakai Dalam implementasi pemulusan linier satu parametr Brązowy ditunjukan dibawah ini: t S8217t (S8217t St) 2 S8217t St. ft t szeroki t. m t 823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230 (2,21) S T nilai pemulusan eksponensial Tunggal TFS adalah nilai pemulusan eksponensial ganda. m. jumlah periode ke muka yang diramalkan. ramalan m periode ke muka Agar dapat menggunakan persamaan diatas, nilai S t-1 dan S t-1. harus tersedia. Tetapi pada saat t 1, nilai-nilai tersebut tidak tersedia. Jadi, nilai-nilai ini harus ditentukan pada awal periode. Hal ini dapat dilakukan den hana menetapkan S t dan S t dan t ą d z ąu s ą t ę t ę w ą ą ą ą t ę w ę z w ę z ę n ą su nilai rata-rata dari beberapa nilai pertama sebagai titik awal. Jenis masalah inisialisasi ini muncul dalam setiap metode pemulusan (smoothing) eksponensial. Parametr Jika pemulusan a tidak mendekati nol, pengaruh dari proses inisialisasi ini dengan cepat menjadi kurang berarti dengan berlalunya waktu. Tetapi, jika a mendekati nol, proses inisialisasi tersebut dapat memainkan peran yang nyata selama periode waktu ke muka yang panjang. b.3.2. Metode Double Exponential Smothing Parametr Dua Holt Metode pemulusan ekspandensial linier dari Holt dalam prinsipnya serupa z Brown kecuali bahwa Holt tidak menggunakan rumus pemulusan berganda secara langsung. Sebagai gantinya Holt memuluskan nilai trend z parametrem yang berbeda dari parametr yang digunakan pada deret yang asli. Ramalan dari pemulusan eksponensial linier Holt didapat z menggunakan dua konstanem pemulusan (dengan nialai antara 0 sampai 1) dan tiga persamaan: F t m S t b t m82308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230823082308230. (2.24) Dimana. dane pemulusan pada periode t trend pemulusan pada periode t peramalan pada periode t Persamaan diatas (1) menyesuaikan S t secara langsung do trendu periode sebelumnya yaitu b t-1 z menambahkan nilai pemulusan yang terakhir, yaitu S t-1. hal ini membantu dla menghilangkan kelambatan dan menempatkan S t ke dasar perkiraan nilai data saat ini. Kemudian persamaan meremajakan trend (2), yang ditunjukan sebagai perbedaan antara dua nilai pemulusan yang terakhir. Hal ini tepat karena jika terdapat kecenderungan di dalam data, nilai yang baru akan lebih tinggi atau lebih rendah dari pada nilai yang sebelumnya. Karena mungkin masih terdapat sedikit kerandoman. maka hal ini dihilangkan oleh pemulusan g (gamma) trend pada periode akhir (S t S t-1), dan menambahkannya dengan taksiran trend sebelumnya dikalikan (1- g). Jadi persamaan diatas dipakai to trend meremajakan. Akhirnya persamaan (3) digunakan to peramalan ke muka. Trend. b t, dikalikan dengan jumlah periode kedepan yang diramalkan, m dan ditambahkan pada nilai dasar S t. b.4. Metode Triple Exponential Smoothing Metode ini dapat digunakan dla danych yang bersifat atau mengandung musiman. Metode ini adalah metode yang digunakan dalam pemulusan trend dan musiman. Metode zimą didasarkan atas tiga persamaan pemulusan yaitu satu do stationer, trend, dan musiman. Hal ini serupa dengan z metode holt z satu persamaan tambahan dla mengatasi musiman. Persamaan dasar za metode winter adalah sebagai berikut: L Panjang musiman. B Komponen trend I Faktor penyesuaian musiman Ramalan untuk ep eks depan. 2.1.1. Aspek Umum dari Metode Pemulusan Kelebihan utama dari penggunaan metode pemulusan (wygładzanie) yang luas adalah kemudahan dan ongkos yang rendah. Ada sedikit keraguan apakah ketetapan yang lebih baik selalu dapat di capai z menggunakan metode autoregresi atau pola rata-rata bergerak yang lebih canggih. Namun demikian, jika diperlukan ramalan na rzecz ribuan, seperti dalam banyak kasus sistem persedian (inventori), maka metode pemulusan seringkali merupakan satu-satunya metode yang dapat dipakai. Dalam hal keperluan peramalan yang besar, maka suatu yang kecil dan mantap itu lebih berarti. Sebagai contoh, menyimpan empat nilai sebagai ganti dari tiga nilai dla użytkownika setiap item dapat menjadi sangat berarti bagi keseluruhan item sebulan. Disamping itu, waktu komputer yang diperlukan dla melakukan perhitungan yang penting harus disediakan pada tingkat yang layak, dan alasan ini, metode pemulusan eksponensial lebih disukai dari pada metode rata-rata bergerak dan metode z jumlah parametr yang sedikit lebih disukai dari pada yang lebih banyak. Metode last Square Pengertian. Analisis trend merupakan suatu metode analisis yang ditujukan for melakukan suuş oszacowanie atau peramalan pada masa yang akan datang. Dla melakukan peramalan denim baik maka dibutuhkan berbagai macam informasi (dane) yang cukup banyak dan diamati dalam periode waktu yang relatif cuju panjang, sehingga dari hasil analizować tersebut dapat diketahui sampai berapa besar fluktuasi yang terjadi dan faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terhadap perubahan tersebut . Secara teoristis, dalam analisis szereg czasowy yang paling menentukan adalah kualitas atau keakuratan dari informasi atau danych-danych yang diperoleh serta waktu atau periode danych dari-danych tersebut dikumpulkan. Jika danych yang dikumpulkan tersebut semakin banyak maka semakin baik pula estimata atau peramalan yang diperoleh. Sebaliknya, jika data yang dikumpulkan semakin sedikit maka hasil estimasi atau peramalannya akan semakin jelek. Metode Least Square. Metode yang digunakan for analisis szereg czasowy adalah Metode Garis Linier Secara Bebas (Metoda wolnej ręki), Metode Setengah Rata-Rata (metoda Semi Average), Metode Rata-Rata Bergerak (metoda średniej ruchomej) i Metode Kuadrat Terkecil (metoda najmniejszych kwadratów). Dalam hal ini akan lebih dikhususkan untuk membahas analisis szereg czasowy z metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Secara umum persamaan garis linier dari analisis szereg czasowy adalah. Y a b X. Keterangan. Y adalah variabel yang dicari trendnya i X adalah variabel waktu (tahun). Sedangkan do mencari nilai konstanta (a) parametr dan (b) adalah. a Y N dan b XY X2 Contoh Kasus Data Ganjil: Tabel. Tom Penjualan Barang X (dalam 000 jednostka) Tahun 1995 sampai za 2003 r. Dla menchari nilai a dan b adalah sebagai berikut: a 2.460 9 273,33 dan b 775 60 12,92 Persamaan garis liniernya adalah. Y 273,33 12,92 X. Dengan menggunakan persamaan tersebut, dapat diramalkan penjualan pada tahun 2017 adalah. Y 273,33 12,92 (za tahun 2017 nilai X adalah 11), sehingga. Y 273,33 142,12 415,45 artinya penjualan barang X pada tahun 2017 diperkirakan sebesar 415,450 jednostka Contoh Kasus Data Genap: Tabel. Tom Penjualan Barang X (dalam 000 jednostka) Tahun 1995 sampai z 2002 r. Dla mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut: a 2.150 8 268,75 dan b 1.220 168 7,26 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 7,26 X. Berdasarkan persamaan tersebut for meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 7,26 (untuk tahun 2008 nilai X adalah 19), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406,69 atau 406,690 jednostka. W przypadku metadanych, które nie są zgodne z metodą, należy wskazać następujące parametry: Tabel. Wielkość Penjualan Barang X (dalam 000 jednostka) Tahun 1995 sampai z 2002 r. Dla mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut: a 2.150 8 268,75 dan b 610 42 14,52 Persamaan garis liniernya adalah. Y 268,75 14,52 X. Berdasarkan persamaan tersebut for meramalkan penjualan pada tahun 2008 adalah. Y 268,75 14,52 (za tahun 2008 nilai X adalah 9), sehingga. Y 268,75 137,94 406,69 artinya penjualan barang X pada tahun 2008 diperkirakan sebesar 406.690 jednostka. Do Arin, do Y dan X itu adalah data mentah, misalnya mencari trend kunjungan maka Y nya adalah periode waktu (misal tiap bulan dalam 1 tahun) dan X nya jumlah pengunjung (misalnya per bulan). Setalah itu baru bisa dimasukkan dalam analisis trend Kalau dicermati rumus trend sama z rumus regresi sederhana (dla mencari nilai a dan b). karena jumlah X di tendencja sama z nol maka jika dimasukkan dalam rumus regresi maka jadi rumus trend. Artinya, do mencari nilai a dan b pada trend bisa menggunakan rumus regresi, tapi sebaliknya rumus trend tidak dapat diaplikasikan dalam regresi, karena dalam regresi jumlah X tidak sama z nol saya lg skripsi mas, cuma blom ngerti menjelaskan nilai x itu secara lengkap, cuma itung2annya saya ngerti, nah dosen saya minta menjelaskan nilai x itu denent sedetail2nya. dosennya nyuruh saya tiap x pl s dilaskan dari mana asalnya ,, gimana ya mas slamet menjelaskan x berasal darimana, malah dosen saya nyuruh tiap bulan x nya harus dijelasin. Do Iqbalbo, karena jumlah dane X-nya genap maka nilai 0 berada antara bulan Juni dan Juli, sehingga bulan Juni dinilai -1 dan bulan Juli dinilai 1. jarak antara bulan Juni dgn Juli atau jarak -1 dgn 1 adalah 2, maka seterusnya harus loncat 2. Maka bulan Mei dinilai -3, kwiecień -5 dst. Kalau bulan Agustus dinilai 3 dan September dinilai 5 dst. Jadi dla Nilai X disamping totalnya 0 juga harus konsisten loncat 2. mas slamet8230 itu cara mencari x (zmienna waktu) gimana jujur ​​saya masih bingung kok tau2 dapet nilai -4, -3 mohon penjelasannya mas .. terimaksih To Iqbaldo, dla mencari nilai X pada analisis trend kata kuncinya adalah jika nilai X dijumlahkan maka hasilnya 0. Dla danych jumlah tahun ganjil maka tahun yang ditengah nilainya 0, tahun sebelumnya -1 trus -2 dst, sedang tahun sesudahnya 1 trus 2 dst. Dane kalaniczne są wyświetlane na różnych poziomach. Buku Statistika Deskriptif email: ssantoso0219yahoo. co. id Nawigacja po wpisie Komisi Gratis