Contoh Soal Metode Gleitenden Durchschnitt




Contoh Soal Metode Gleitenden DurchschnittPeramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Glattung) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan prognose suatu daten deret waktu zeitreihen. 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 Beweglicher Durchschnitt Dan Exponentielle Glattung. Kedua 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 stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Beweglicher Durchschnitt 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. Moving durchschnittlich terbagi menjadi einzigen gleitenden Durchschnitt als doppelten gleitenden Durchschnitt. Exponentielle Glattung . hampir sama dengan gleitenden Durchschnitt yaitu merupakan Teknik prognostiziert 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 Glattung terboi menjadi einzigen exponentiellen Glattung als doppelte exponentielle Glattung. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode einzeln gleitenden Durchschnitt dengan einzigen exponentiellen Glattung. Pemimpin Safira Strand 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 Einzel Durchschnitt 3 bulanan dan bewegen Einzelne exponentielle Glattung (w0,4). Einzelne Moving Durchschnittliche Pada tabel di atas prognose ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, August, Agustus 2011 dibagi dengan angka gleitender Durchschnitt (m3). Angka vorausschau pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka gleitender durchschnitt tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil vorausschau bulan Januar 2013 sebesar 150,667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januar 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1,333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desweiteren 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 bulanischen, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk Melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (root mean square error) Untuk RMSE perhitungan, Mula-Mula dicari nilai Fehler atau Selisih antara nilai aktual dan ramalan (omzet Prognose), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk Masing-Masing Daten 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). Einfache Exponentialglattung. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Einzelne Exponentialglattung. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operationen 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 gelegen 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 von sebesar als Favorit markiert 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2013 Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 yaitu 149.224 juta Rupiah atau turun sebesar 2776 juta Rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE gleitenden Durchschnitt. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada Tabel di atas Anzahl der Beitrage obervasi (m) yaitu 19 Lebih banyak dibanding dengan metode einfachen gleitenden Durchschnitt 3 bulanan (16) karena Pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai Dari Daten Pada periode awal. RMSE metode einzelne exponentielle Glattung 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 daneben 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 gleitenden Durchschnitt 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 Time Series, misalnya Enders, Walter 2004. Angewandte Okonometrie Time Series Second Edition New Jersey:.... Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, Saya kutip Dari buku modul kuliah. Metode peramalan (Prognose) terdiri Dari metode kualitatif dan kuantitatif. metode kualitatif adalah metode yang menganalisis kondisi obyektif dengan apa adanya atau peramalan yang didasarkan atas Daten kualitatif pada masa lalu. Hasil peramalan yang sangat bergantung pada orang yang menyusunnya dibuat. peramalan kualitatif memanfaatkan Faktor-faktor Penting seperti intuisi, pendapat, pengalaman Pribadi, dan System nilai pengambilan keputusan. metode ini meliputi metode delphi, metode nominal Grup, Umfrage pasar dan analisis historikal Analogie und Lebenszyklus. metode kuantitatif adalah peramalan yang didasarkan atas Daten kuantitatif atau Modell matematis ............................................. Baik tidaknya metode yang digunakan tergantung dengan perbedaan atau penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang terjadi. Semakin kecil penyimpangan antara hasil ramalan dengan kenyataan yang akan terjadi maka semakin baik pula metode yang digunakan. Metode kuantitatif dapat diterapkan apabila. ein. Diese Seite verwendet Frames. Frames werden von Ihrem Browser aber nicht unterstutzt. Daten datenblatt Informasi tersebut dapat dikuantitatifkan dalam bentuk numerik c. Diasumsikan beberapa aspek masa lalakans terus berlanjut di masa datang. Metode ini meliputi metode kausal nach Zeitreihen. A. Metode Zeitreihe Metode Zeitreihen (deret waktu) didasarkan atas penggunaan analisa pola hubungan antar variabel yang diperkirakan dengan variabel waktu. Metode Zeitreihe terdiri dari metode naif, metode rata-rata bergerak (gleitender Durchschnitt), metode eksponential Glattung als Metode Trendprojektion. Cara sederhana untuk peramalan ini mengasumsikan bahwa permintaan dalam periode berikutnya adalah sama dengan peramalan dalam periode sebelumnya. Pendekatan naif ini merupakan vorbildliches peramalan objektif yang paling efektif dan efisien dari segi biaya. Paling tidak pen-dekatan naif Mitgliedsantik titik awal untuk perbandingan dengan modell lain yang lebih canggih. Contoh. Jama penjualan sebuah produk (MISS: telepon genggam Motorolla) adalah 68 Einheit pada bulan Januarari, kita dapat meramalkan penjualan pada bulan Februari akan sama, yaitu sebanyak 68 Einheit juga. Metode Rata-rata Bergerak (Gleitender Durchschnitt) Rata-rata bergerak adalah suatu metode peramalan yang menggunakan rata-rata periode terakhir-Daten untuk meramalkan periode berikutnya. Metode eksponential Glattung merupakan pengembangan dari metode gleitende Mittelwerte. Dalam metode ini peramalan dilakukan danischen mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan daten terbaru. Setiap Daten Diberi Bobot, Daten Yang Lebih Baru Diberi Bobot Yang Lebih Besar. Rumus metode eksponential Glattung. Dimana F t Peramalan Baru F t-1 Peramalan sebelumnya Konstanta penghalusan (08804 88051) A t-1 Permintaan aktual periode lalu Menghitung kesalahan peramalan Ada beberapa perhitungan Yang biasa digunakan untuk menghitung kesalahan dalam peramalan. Tiga Dari perhitungan yang paling terkenal adalah Deviasi mutlak rata-rata (mittlere absolute Abweichung MAD) MAD adalah nilai Yang dihitung dengan mengambil Anzahl der Beitrage nilai absolut Dari setiap kesalahan peramalan dibagi dengan Anzahl der Beitrage periode Daten (n). B. Metode Kausal Metode peramalan kausal mengembangkan suatu modell sebab-akibat antara permintaan yang diramalkan dengan variabel-variabel lain yang dianggap berpengaruh. (Hari raya, natal, tahun baru), der Pandapat masyarakat, jenis kelamin, budaya daerah, dan bulan-bulan khusus (Hari raya, natal, tahun baru). Daten dari variabel-variabel tersebut dikumpulkan dan dianalisa untuk menentukan kevaliditasan dari Modell peramalan yang diusulkan. Metode ini dipakai untuk kondisi dimana variabel penyebab terjadinya Einzelteil yang akan diramalkan sudah diketahui. Dengan adanya hubungan tersebut, ausgegeben dapat diketahui jika input diketahui. Metoda regresi dan korelasi pada penetapan suatu persamaan schatzung menggunakan teknik 8220least squares8221. Hubungan yang ada pertama-tama dianalisis secara statistik. Ketepatan peramalan dengan menggunakan metoda ini sangat baik untuk peramalan jangka pendeln, sedangkan untuk peramalan jangka panjang ternyata ketepatannya kurang begitu baik. Metoda ini banyak digunakan untuk peramalan penjualan, perencanaan keuntungan, peramalan permintaan dan permalan keadaan ekonomi. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda ini adalah Daten kuartalan dari beberapa tahun lalu. Contoh: Daten berikut berhubungan dengan nilai penjualan pada bar pada beberapa Pekanni penginapan Marthy und Polly Starr di Marathon, Florida. Jama peramalan menunjukkan bahwa akan Datierung 20 tamu pecan depan, berapakah penjualan yang diharapkan. Metoda ini didasarkan atas peramalan sistem persamaan regresi Yang diestimasikan secara gleichzeitig. Baik untuk peramalan jangka pendeln maupun peramalan jangka panjang, ketepatan peramalan dengan metoda ini sangat baik. Metoda peramalan inu selalu dipergunakan untuk peramalan penjualan menurut kelas produkt, atau peramalan keadaan ekonomi masyarakat, seperti permintaan, harga dan penawaran. Daten Yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda peramalan ini adalah Daten kuartalan beberapa tahun. Empat tahapan Yang termasuk di dalam memformulasi Prognosemodell ekonometrika ini antara gelegen membangun Suatu Modell teori, mengumpulkan Daten, memilih bentuk persamaan fungsi Yang diestimasi, dan mengestimasi dan menginterpretasi hasil. Contoh. S ebagai contoh, disini, misalnya, kita, menginginkan, untuk, memprakirakan, permintaan, maka, hubungan, antar, harga, dan, kuantitas, dapat, menjadi, dasar, teori, yang, logis, bagi, suatu, Modell. Faktor harga yang mempengaruhi volumen permintaan tersebut sebenarnya tidaklah merupakan satu-satunya faktor yang mempengaruhi permintaan, tetapi banyak faktor lain yang juga ikut mempengaruhi permintaan. Maka Secara spesifik hubungan kausalistik permintaan itu dipengaruhi oleh selain harga, tetapi juga dipengaruhi misalnya oleh Einkommen Per Capita (I), harga barang Lain (Po), dan Advertensi (A), dan-Lain gelegen. Karena itu Modell fungsi Yang dikembangkan dalam persamaan ekonometri sebagaimana ditunjukkan Pada pembahasan estimasi permintaan Yang dipengaruhi oleh sejumlah faktor atau Variabel antara gelegen seperti Yang dinyatakan sebagai: Qd f (P, I, Po, dan A) Yang Secara ekonomi terbukti Secara empirik bahwa fungsi permintaan dipengaruhi P, I, Po, dan A itu dirumuskan sebagai fungsi: Qd ein 8211 bP cI dPo eA Dimana Qd merupakan Volumen permintaan, ein merupakan koefisiensi konstanta, b, c, d, dan e merupakan koefisiensi faktor Harga, Einkommen, Harga Barang Lain , Dan Advertensi. Metoda ini dipergunakan untuk menyusun proyeksi tendenz ekonomi jangka panjang. Modell Ini Kurang baik ketepatannya untuk peramalana jangka panjang. Modell ini banyak dipergunakan untuk peramalan penjualan perusahaan, penjualan sektor industri dan unter sektor industri, produksi dari sektor unter sub sektor industri. Daten yang dibutuhkan untuk penggunaan metoda atau modell ini adalah daten tahunan selama sekitar sepuluh sampai lima belas tahun. Perkenalkan, saya dari tim kumpulbagi. Saya ingin tau, apakah kiranya und ein berencana untuk mengoleksi dateien menggunakan hosting yang baru Jika ya, silahkan kunjungi website ini kbagi untuk info selengkapnya. Di sana unda bisa dengan bebas teilen dan mendowload foto-foto keluarga dan reise, musik, video, filem dll dalam jumlah dan waktu yang tidak terbatas, setelah registrasi terlebih dahulu. Gratis :) Beweglicher Durchschnitt Ada beberapa kegunaan dari SMA. Secara garis besar dapat digunakan untuk hal-hal berikut: 1. Menentukan Tendenz yang akan terjadi. 3. Memuluskan Indikator lain Yang terlalu Bergerigi. Pada Beutel ini Saya Akan Membranen mengenai menentukan Trend dengan memakai SMA. Menentukan Titik Widerstand dan Unterstutzung serta memuluskan indikator Saya Bahas Pada bagian Verschiedenes Dari CD ini (Pasti Saya Bahas kok Jangan khawatir..) Nee, untuk Lebih jelasnya mari kita perhatikan lagi grafik SMA barusan: Apakah Anda Melihat sesuatu Dari grafik ini (ayolah, sedikit Lebih cerdas lagi.). Ya benar disini dapat kita lihat bahwa apabila harga bergerak naik, SMA bera dibawah dari kerzenhalter dan sebaliknya bila harga bergerak turun maka SMA berada diatas kerzenleuchter. Tentu saja penerapan Periode Yang Tepat amat Membrane Disini. Apabila terjadi Uberfahrt Antara Harga dengan SMA, dapat kita ketahui bahwa akan terjadi perubahan arah Trend. Nah, bagaimana kalau kita menggunakan dua buah SMA dengan dua periode yang berbeda Hmm. Sangat menarik. Kita Akan Segera tahu bagaimana hasilnya: Lebih memudahkan bukan Dengan penggunaan dua SMA dengan dua periode Yang berbeda kita dapat Lebih akurat lagi memprediksikan Kemana harga Akan bergerak. Apaba telah terjadi perpotongan antara harga dengan kedua sma maka akan dipastikan harga kan berubah arahnya. Dengan Demarke kita memiliki tiga buah perpotongan garis yaitu perpotongan antara SMA 20 DAN SMA 40 Dan Perpotongan SMA 20 Dengan Harga Serta Perpotongan SMA 40 Dengan Harga. Dapat kita catat bahwa apabila rentang antara Kedua SMA Semakin besar maka kemungkinan Trend Akan Terus berlangsung dan bila Muley terjadi penyempitan jarak diantara keduanya dan sampai terjadi perpotongan Kebali, Bisa disimpulkan bahwa Trend sudah berakhir. Mudah bukan Lalu bagai mana dengan periode Sayangnya sampai saat ini belum ada aturan pencarian periode yang tepat untuk dipakai. Memang perlu banyak-benyak berlatih dan mencoba (Versuch und Irrtum). Perlu Anda catat bahwa penggunaan periode dapat berubah-Ubah menurut kebutuhan meskipun Pada Paar Yang sama karena memang kondisi sebuah mata uang adalah Dinamis Dari Waktu kewaktu. Nah, saya sarikan penggunaan SMA untuk membaca Tendenz dalam bentuk tabel sbb: SMA dengan Periode lebih panjang berada dibawah SMA berperiode lebih pendek. Kondisi Aufwartstrend naik MA dapat digunakan untuk menentukan arah Trend, untuk menentukan proteksi, untuk masuk atau keluar (Eintrag maupun Ausfahrt) untuk meratakan (Glattung) Gerakan-Gerakan harga Yang terlalu kasar, untuk sinyal konfirmasi dengan menggunakannya sebagai sinyal CrossOver, dsb. Fungsi MA adalah meratakan Gerakan pasar Yang fluktuatif dan mengidentifikasikan arah pergerakan harga, juga dengan MA bisa menunjukan kekuatan Trend Dari kecuraman Dari Sudut garisnya. Jenis-jenis Moving Durchschnitt yang lan akan dibahas pada artikel terpisah 1. Simple Moving Durchschnitt SMA dihitung dengan cara menambahkan harga yang akan dihitung kemudian dibagi dengan periode lama waktunya. Harga Yang Dihitung Biasanya Adalah Harga Schlie?en. Tapi bisa juga harga Hoch, niedrig, ata rata-rata dari ketiganya. 2. Gewichtet (WMA), Exponential (EMA) dan Dreieckig MA Beberapa Handler beranggapan bahwa harga yang terakhir adalah lebih penting daripada harga yang lebih lama. Sehingga naikturunnya MA esu, karena pengaruh harga terakhir bukan karena pengaruh daten beberapa periode yang lalu. Sehingga harga yang terakhir diberi pemberat berupa bilangan bulat yang dikalikan kepada harga terakhir. Jika pemberat tersebut liner maka disebutlah wma dan bila berbentuk exponensial disebut EMA. Sedang untuki dreieckige MA, penekanan pemberatnya ada pada tengah-tengah Periode. 3. Variabel MA dan Zeitreihe MA. Variable MA adalah EMA Yang parameternya dapat berubah (Adaptif) berdasarkan volatilitas dari Daten. Sedang Zeitreihe MA dihitung berdasarkan teknik linier regresi. Tipps 1 Timing Eintrag dengan menggunakan Einzelne Moving Average (SMA, WMA, EMA) adalah. Kaufen bila harga (umumnya schlie?en) diatas rata-rata, Verkauf bila harga dibawah rata-rata. Tipps 2 Single Moving Durchschnittliche sering digunakan sebagai Trendfilter juga. Yaitu bila harga diatas rata-rata, maka ambillah posisi kaufen tapi gunakan indikator lain untuk Entry demikian untuk sebaliknya. Artikel anzeigen Terkait: Halo Saudara, saat ini kita akan mempelajari tentang Indikator zig zag. Pernahkan Anda berjalan atau berlari secara zickzack. Agak schieben atau Membran. Berikut adalah rumus Dari indikator Alligator: Alligators Jaw (blaue Linie) atau Rahang Alligator, Alligatoren Zahne (rote Linie) atau gigi A. Lineare Regression adalah sebuah indikator statistik Yang digunakan untuk memprediksikan harga ke depan Dari Daten masa lalu, dan biasanya digunakan Sa Guppy MA diperkenalkan oleh von Daryl Guppy von adupah seorang pendiri von Direppe dari von Guppytraders Pty Ltd. Dieser Handler hat keine gultigen Bewertungen bewerten Saat ini dia merupakan trader aktif yang. Commodity-Kanal-Index atab lebih sering, abercrombie and fergus, CCI, pertama kali diperkenalkan oleh Donald lambert pada sebuah artikel yang dipublikasikan. Forex Grundlegende Analyse. Kini Anda tidak perlu mera sulit dalam menghadapi berbagai berita Bonus: World Factbook Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini. Optionen Handel: Pilihan tak Terbatas dalam Investasi Salah satu alternatif investasi terbaik Anda. Bonus: Beste Optionen Links amp Forex Tutorial CD Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini. Happy Trading mit Fibonacci Tutorial CD Bonus: Beste Trading Tipps amp Trick Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini. Forex Online-Handel. Trend Investasi Masa Kini Bonus: KOSTENLOSE Tutorial forex CD klik di sini. Belajar Forex Bildung Zeitschriften Vol.1 Bonus: Kostenlose Forex Tutorial CD klik di sini. Forex Premium Tutorial CD Kategorie: Audio Visual forex Tutorial CD Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini. Sukses Investasi Forex Kaufen Untuk Semua Orang Kategorie: Audio Visual forex Tutorial CD Tersedia Kostenlose Vorschau gtgt klik di sini.