Contoh Soal Metode Moving Average

Peramalan Sederhana Single Moving Average vs Single Exponential Smoothing. Mungkin sebagian besar antara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan Tentunya bukan dukun peramal, bangun tekni untuk meramalkan meramalkan suatu deret waktu deret waktu deret waktu. Merupakan salah satu teknik yang penting bagi perusahaan atau kebijakan dalam mengambil kebijakan Dalam meramal suatu nilai pada masa yang akan datang bukan berarti hasil yang didapat sama persis, pelan merupakan suatu alternatif yang lumrah dalam ilmu statistik. Pada tulisan ini akan membahas contoh kasus peramalan menggunakan teknik Moving Average dan Exponential Smoothing Kedua teknik ini merupakan tekni forecast Yang sangat sederhana karena tidak terkait dengan yang tinggi seperti pada tekni perkiraan ARIMA, ARCH GARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meski demikian, data asas stasioner terpenuhi untuk meramal. Moving rata-rata adalah teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dari nilai - Nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 minggu, dll Akankah teknik ini tidak disarankan untuk data time series yang menunjukkan adanya pengaruh tren dan musiman Moving average terbagi menjadi single moving average dan double moving average. Exponential smoothing Hampir sama dengan moving average yaitu teknik peramalan yang sederhana, dan telah menggunakan suatu penimbang dengan besaran antara 0 sampai 1 jika nilai windar dari 1 maka hasil forecasting terlihat mendekati obseervasi, sedangkan jika terjadi wcca 0, maka hasil forecasting ke arah Ramalan sebelumnya Eksponensial smoothing terbagi menjadi single exponential smoothing dan double exponential smoothing. Kali ini, akan membahas metode perbandingan single moving average dengan single exponential smoothing. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2013 Ia meminta sang manajer untuk mengestimasi hal tersebut dengan Data Omzet bulanan dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012 Berbekal pengetahuan di bidang statistik, sang manajer melakukan forcast dengan metode single moving average 3 bulanan dan single exponential smoothing w 0,4.Single Moving Average. Pada tabel di atas ramalan bulan September 2011 yaitu 128,667 Juta rupiah hasil penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka moving average m 3 Angka ramalan pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, September 2011 dibagi dengan angka moving average tiga bulanan m 3 Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil ramalan bulan Januari 2013 sebesar 150,667 juta rupiah Bisa diinterpretasikan itu omzet bulan Januari 2013 diperkirakan Rp 150, 667 juta rupiah atau diakumulasi sebesar 1.333 juta rupiah dibandingkan dengan omzet Desember 2012 sebesar 152 juta rupiah terbagi pada bulan Juni - Agustus 2011 kolom Forecast hingga error tidak m Emiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan ini tidak tersedia data moving average 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya untuk melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE root mean square error. Untuk perhitungan RMSE, mula-mula dicari kesalahan atau selisih antara aktual dan Ramalan omzet ramalan, maka kuadrat nilai untuk masing-masing data bulanan Lalu, jumlahkan semua kesalahan yang telah dikuadratkan Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi penjumlahan kesalahan yang telah dikuadratkan dengan banyaknya pengamatan dan hasil lalu Di akarkan Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 mulai dari September 2011-Desember 2012.Single Exponential Smoothing. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Single Exponential Smoothing Metode ini menggunak penimbang yang dapat diperoleh dari tertentu. Dapat juga ditentukan oleh para peneliti Kali di Saya akan menggunakan harga w 4.Forecast W 0,4 Ycap t 1 juta rp. Nilai ramalan pada bulan Juni 2011 yaitu 137.368 juta rupiah dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2011 sampai bulan Desember 2012 Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 yaitu 134.821 Juta rupiah dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata lain ramalan bulan Juli 2011 hasil dari hasil kali w 0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali 1-0,4 dan nila ramalan bulan Juni 2011 sebesar 134,821 Juta rupiah begadang itu naik angka ramalan untuk bulan Januari 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 moving average hanya saja jumlah observasi berbeda Pada tabel Di atas jumlah obervasi mitu 19 lebih banyak dibandingkan dengan metode simple moving average 3 bulanan 16 karena pada metode eksponensial perhitun Gan ramalan dapat mulai dari data pada periode awal RMSE metode single eksponensial smoothing sebesar 1.073.Selanjutnya dari metode pertama di atas akan membandingkan mana hasil yang terbaik Untuk hal tersebut maka, bandingkan rMSE dari metode yang kedua Metode dengan RMSE dapat dapat memberikan alternatif untuk Meramal. RMSE 0,946, RMSE 1,073 RMSE RMSE Kesimpulanya dengan metode moving average lebih baik dalam melakukan peramalan, jadi omzet pada bulan Januari 2013 diperkirakan sebesar 150,667 juta rupiah memiliki nilai yang lebih rendah dari bulan sebelumnya. Untuk materi yang lebih jelas, silakan dicari di buku-buku referensi Analisis Time Series, misalnya Enders, Walter 2004 Applied Econometric Time Series Edisi Kedua New Jersey Willey Kalo contoh soal dalam tulisan ini, saya kutipan dari buku modul kuliah. Moving Average atau yang lebih Dikenal dengan MA merupakan indikator yang paling sering digunakan dan sangat standar, sangat rata-rata, apalagi Moving average sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas Dikatakan sederhana karena pada metode ini merupakan pengembangan dari metode rata-rata yang biasa kita kenal misalnya kita memiliki nilai 2,3 , 4,5,6 maka rata-rata dari nilai-nilai tersebut adalah 2 3 4 5 6 5 4 namanya adalah Moving Average adalah indikator yang menghitung rata-rata bergerak dari sebuah data Mengapa dikatakan jumlah rata-rata bergerak karena MA ini menghitung nilai Dari setiap data yang bergerak berubah Jadi MA ini akan selalu menghitung setiap data atau nilai yang baru terbentuk. Dalam kancah trad Moving average dikenal dengan tiga varian yang berbeda yaitu Simple Moving Average Rata-rata Bergerak Rata-rata Bergerak Rata-rata dan Rata-rata Movement Average Masing-masing varian tersebut adalah sama sama dengan rata-rata dengan metode yang berbeda dalam penghitunganya. A Simple Moving Rata-rata SMA. Simple Moving Average atau yang sering disingkat SMA adalah varian paling sederhana dari indikator Moving Average Dikatakan paling sederhana karena SMA ini menggunakan metode paling sederhana dalam menghitung rata-rata data yang bergerak Sebagai contoh Jika kita memiliki data 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9 dan 10 Dan nanti kita akan mencari data rata-rata dari data tersebut maka kita menghitungkan semua data tersebut dan kemudian hasilnya kita bagi dengan banyaknya data pembagi agar lebih mudah mari kita terapkan penghitunganya. Data 2, 3, 4, 5 , 6, 7, 9,10.Bilangan pembagi 8.Rata-rata jumlah data terbagi bilangan pembagi. Maka rata-ratanya adalah 44 8 5,5,2 Mov eksponensial Ing Average XMA. Exponential Moving Average 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-masing data yang telah terbentuk pada blok data Pada XMA terjadi sebaliknya yaitu semakin panjangperiode yang Kita pakai maka semakin kecil pembobotan yang terakhir kita pakai. Secara matematis XMA kita tuliskan dalam bentuk sebagai berikut. Ok, mari kita lihat contoh perhitungannya Dibawah ini adalah perhitungan XMA 6 periode. Beberapa dari anda yang memperhatikan data-data yang sedang ini pastilah - tanya dari mana sebelumnya XMA pada data nomor 6 karena bukankah kita belum sama-sama memiliki XMA pada bagian sebelumnya Jawabannya, sebelumnya XMA tersebut adalah SMA Jadi, nilai XMA untuk data pertama sama persis dengan nilai SMA Dalam contoh diatasnya 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 hasil perhitungan diatas itu. Perhitungan terus dilakukan seperti cara diatas untuk mendapatkan hasil XMA berikutnya Tapi sudahlah, anda tidak perlu melakukan perhitungan seperti saya karena semua sudah tersedia Secara otomatis pada masa sekarang Tapi jika Anda tertarik untuk melakukan cross check dengan apa yang saya berikan, silakan saja Tidak ada yang Anda. Anda. Weighted Moving Average WMA Weighted Moving Average atau yang lebih dikenal dengan WMA adalah salah satu varian MA yang menggunakan rata - rata data bergerak dengan pembobotan pada beberapa data terakhir yang terbentuk pada SMA, bobot setiap data yang telah terbentuk pada beberapa periode sebelumnya atau yang baru saja terbentuk memiliki bobot penilaian yang sama pada wma pada masing-masing data yang telah terbentuk memiliki pembobotan yang berbeda Data yang baru saja terbentuk pada blok data Pembobotan yang lebih dah data yang telah terbentuk pada blok data sebelumnya. Pembobotan pada WMA akan tergantung pada jangka panjang yang kita tetapkan lebih panjang periode yang ditetapkan, maka semakin besar pula pembobotan yang diberikan pada data terbaru tabel sederhana dibawah. Dalam grafik forex, Penggunaan MA ini untuk menghitung rata-rata dari blok data atau yang lebih dikenal dengan istilah candle Aplikasi MA memiliki beberapa metode penghitungan yang berbeda. Open menghitung rata-rata terbuka dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan menerapkan Open maka MA Ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai terbuka yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart. Close menghitung rata-rata dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan menerapkan Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Tutup yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart. High menghitung rata-rata nilai tinggi dari blok data. J Ika kita menerapkan MA dengan menerapkan High maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai tinggi yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart. Lowitung rata-rata nilai rendah dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan menerapkan Low maka MA Ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Low yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart. Median Harga HL 2 menghitung rata-rata median dari blok data. Jika kita menerapkan MA dengan menerapkannya maka MA ini hanya dengan cara rata rata Dari setiap nilai tengah yaitu nilai High Low 3 yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart. Typical Price HLC 3 hitung rata-rata dari karakter data blok. Jika kita menerapkan MA dengan menerapkan Harga Khas maka MA ini hanya menggunakan rata rata Dari setiap nilai Typical Price yaitu nilai High Low Close 3 yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart Weighted Close HLCC 4 menghitung rata-rata dari data. Jika kita menerapkan MA dengan a Pply Weighted Close maka MA ini hanya menghitung rata-rata dari setiap nilai Weighted Close yaitu nilai Tinggi Rendah Close Close 4 yang terbentuk dari masing-masing blok data pada chart. Thank Anda Untuk Membaca Bergerak Rata-rata di Otopips Jika diterima, tolong bagikan melalui FB, Twitter dan tulis komentar anda ke artikel ini. Cara Menghitung HPPnya. By Wisnu pada 15 Maret 20,45. Perhitungan dengan menggunakan rata-rata atau rata-rata tertimbang adalah cara yang paling simpel dalam menentukan akhir persediaaan. Barang dagangan Akankah sebelum kita memulai contoh perhitungan nilai akhir barang dagangan dengan metode rata-rata, ada garis kita terlebih dahulu pengertian dari metode penilaian rata-rata lebih memahami konsepnya. Pengertian dan konsep penilaian persediaaan dengan metode average. Terbagi dua, rata-rata tertimbang atau Disebut rata-rata tertimbang dan moving average rata-rata ter Timbang bergerak. Pada perhitungan harga pokok dan harga barang dagangan ditambah dengan total barang barang dagangan dibagi dengan total kuantitas barang dagangan yang ditambah dengan kuantitas saldo awal, dari hasil ini akan menghasilkan harga rata-rata Lalu harga rata-rata yang dikali kan dengan stok stok yang hasilnya dari stock stock opname atau hasil dari stock card akhirnya akan didapat nilai akhir barang dagangan. Sedangkan pada perhitungan dengan menggunakan metode moving average, setiap pembelian barang dagangan yang terjadi ditambahkan ke Harga barang dagangan lalu dirata-ratakan dengan harga yang tersedia untuk menentukan harga pokok penjualan rata-rata saat barang dijual Harga rata-rata pada metode moving average harus diupdate setiap saat pada saat barang masuk dan keluar. Untuk yang rata-rata tertimbang Pada metode pencatatan persed Lebih jelasnya mari kita baca contoh dibawah ini. Contoh Metode Rata-rata untuk pencatatan kapal periodik Periodik Average. Yeng perlu diketahui pada saat menggunakan metode rata-rata untuk menilai akhir akhir inventarisasi ada perbedaaan hasil Dari metode weighted average untuk periodik dengan motode moving average untuk perpetually biasa selisih nya tidak terlalu jauh. Selain itu, kita harus konsisten dengan metode yang kita pilih Jika sudah menggunakan metode rata-rata maka harus menggunakan metode rata-rata tidak berubah-ubah Dari rata-rata ke FIFO, Abis FIFO ke LIFO lalu ke rata lagi. Mungkin hanya ini yang bisa saya sampaikan pada pengertian dan contoh metode rata-rata juga perhitungan HPPnya, semoga postingan kali ini bermanfaat bagi para para pembaca atau jika ingin menggunakan metode sebelumnya dengan metode FIFO dan LIFO bisa mengikutik link berikut. Posting navigasi