Metode Double Moving Average Adalah

Nov 26, 2009 Exponentielle Glättung merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Ia menitik-beratkan pada penurunan prioritas secara eksponensial pada objek pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, Beobachtungen Terbaru Akan Diberikan Prioritas Lebih Tinggi Bagi Peramalan Daripada Observasi Yang Lebih Lama. 1. Einfache exponentielle Glättung Juga dikenal einfacher exponentieller Glättung yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Modell mengasumsikan bahwa Daten berfluktuasi di sekitar nilai bedeuten yang tetap, tanpa Trend atau pola pertumbuhan konsisten. Rumus untuk einfaches exponentielles Glätten adalah sebagai berikut: diman: S t peramalan untuk periode t. X t (1-) Nilai aktual Zeitreihe F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Double Exponential Glättung Metode ini digunakan Ketika Daten menunjukkan adanya Trend. Exponentielle Glättung dengan adanya trend seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponieren harus diupdate setiap periode 8211 level dan trend nya. Ebene adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai Daten pada akhir masing-masing Periode. Tendenz adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing Periode. Rumus doppelt exponentielle Glättung adalah: 3. Triple exponentielle Glättung Metode ini digunakan ketika Daten menunjukan adanya Trend dan perilaku musiman. Untuk menangani musiman, telah dikembangkan Parameter persamaan ketiga yang disebut metode 8220Holt-Winters8221 sesuai dengan nama penemuya. Terdapat Dua Modell Holt-Winters tergantung pada Tip musimannya yaitu Multiplikative saisonale Modell dan Additive saisonale Modell yang akan dibahas pada bagian lain dari Blog ini. Kembali kita lihat Daten Bali Besuch 2015 Yang diambil Dari Disbudpar Provinsi Bali berikut ini: Daten berbentuk Zeitreihe Yang diambil Sejak Januari 2008 hingga September 2015, Daten ini 92 pengamatan terdiri Dari, untuk datanya dapat diambil disini gtgtgt Untuk bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita Akan Gunakan perangkat lunak evies versi 8.1. 1.Tahap Bedeu Daten: buka Software ezensionen kamu, pilih öffnen vorhandene Dateien, 2. Setelah keluar Jendela ezensionen pilih Datei gt Import gt Import aus einer Datei, 3. Kemudian ambil Daten kamu gt offen, 4. Setelah terbuka tampilannya sebagai berikut: langsung klik Weiter, lalu Ende, 5. Nah sekarang workfile kita telah terbaca oleh eviews, 6. Klik 2x pada variabel besuchen maka akan ditampilkan datanya pada jendela eviews. 7. Untuk Masuk ke pemulusan eksponensial pilih di Registerkarte proc gt exponentielle Glättung gt einzelne exponentielle Glättung, 8. Kemudian setelah Muncul Jendela exponentielle Glättung pilih Tingkat pemulusannya, misalnya Doppel, visitsm adalah hasil estimasi, kemudian Glättungsparameter biarkan ezensionen Yang menentukan, kemudian ok, 9. Kemudian outputnya akan ditampilkan sebagai Berikut. Dari Ausgabe dapat kita lihat nilai Parameter Alpha sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dinyatakan dengan Formel: 2 (n1) atau n (2 -) Semakin tinggi nilai Yang diperoleh, maka nilai peramalan Akan Semakin mendekati nilai aktual. Dengan demikian nilai peramalan yang diperoleh dengan doppelte exponentielle Glättung adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan dengan doppelte exponentielle Glättung. Untuk Hasil estimasi dengan einzigen exponentiellen Glättung adalah sebagai berikut, ulangi kembali proses dari langkah nomor 8 diatas, pilih einzelne exponentielle Glättung. Dari Ausgangsdiatas, einzelne exponentielle Glättung memberikan nilai yang lebih baik yaitu 0,64, artinya pengamatan lebih menitikberatkan pada pengamatan yang lebih baru daripada nilai doppelte exponentielle Glättung sebesar 0,024. Semakin besar nilai (mendekati 1) maka nilai peramalan Yang diperoleh Akan mendekati peramalan metode naiv (lihat bahasannya disini gtgtgt), dimana Titik Berat pengamatan Akan mendekati nilai rata-rata Daten aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1T Y T. maka nilai Peramalan akan sama dengan peramalan metode naiv. Semakin besar nilai, maka Akan Semakin besar pula penyesuaian Yang terjadi terhadap nilai peramalan, sebaliknya Semakin kecil nilai, maka Akan Semakin kecil pula penyesuaian Yang terjadi Pada nilai peramalan yang akan datang. Nilai peramalan yang diperoleh dari einzelne exponentielle Glättung adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan menggunakan metode einzelne exponentielle Glättung. Garis yang berwarna merah adalah Daten setelah proses pemulusan tingkat 1, kita dapat melihat tidak banyak penyesuaian yang terjadi terhadap Daten aktualisieren. Berikut ini adalah grafik perbandingan nilai peramalan dengan metode pemulusan eksponensial terhadap Daten aktual, dapat kita lihat bahwa nilai peramalan dengan Doppel eksponential Glättung tidak mengikuti pola Dari grafik Daten aktual dan einzelne exponentielle Glättung Yang Lebih dekat terhadap nilai rata-rata, perbedaan mendasar ini terjadi Ketika Doppelte eksponential Glättung telah memasukkan komponen Trend dalam estimasinya. Untuk data aktual, nilai single und doppelt exponentiell beserta dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt sumber data. disbudpar Provinsi Bali (diolah oleh Statistik 4 Life) von ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe Daten Statistik Deskriptif Konsep Parametrik dan Non Parametrik Statistika Inferensia Penyusunan hipótesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Sampling Sebaran probabilitas Diskret Sebaran Normale Sebaran Binomiale Sebaran Poisson Transformasi Posted Daten Korelasi bivariat Pemaparan Daten Kualitatif dengan Tabulasi Silang neue IBM SPSS Ver.23Portal - 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 prognostizierung peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya 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 beobachtungen pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel zufällig 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 tip 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.