Metode Moving Average Adalah

Perhitungan Pencatatan Persedianer Dengan Metode Rata-Rata Metode Rata-Rata (Verschieben von Abweichungen). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan Anzahl der Beiträge persediaan barang, baik karena pembelian maupun karena adanya penjualan Yang dilakukan oleh Perusahaan, sisa persediaan barang Yang masih ada Segera diambil nilai rata-ratanya. Nilai rata-rata barang yang masih ada diperoleh dengan jalan membagi jumlah nilai persediaan barang yang masih ada dengan jumlah satan barang yang bersangkutan. Dengan demikian, harga pokok barang yang dijual, dinilai berdasarkan harga rata-rata barang itu. 1. Persediaan Awal. 100 Satuan Rp 9, - 2. Pembelian. 100 Satuan Rp12, - 3. Pembelian. 100 Satuan Rp11,25 4. Penjualan / dipakai. 100 Satuan 5. Penjualan / dipakai. 100 satuan Penghitungan harga Pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Forecasting Metode Moving Average Metode Glättung Weighted merupakan salah satu jenis Teknik Yang digunakan dalam analisis Zeitreihe (Runtun Waktu) untuk memberikan peramalan jangka pendek. Dalam melakukan Glättung (penghalusan) terhadap Daten, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk Zeitreihen. Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan. Tehnik yang kita kenal dalam metode smoothing yaitu Einfacher Bewegender Durchschnitt Dan Exponentielle Glättung. Pada halaman ini, sagena hanya akan membahas tentang Einfache Moving Average. Simple Moving Average Daten Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam. Untuk menghilangkan efek Yang tidak diinginkan Dari ketidak-teraturan ini, metode einfachen gleitenden Durchschnitt mengambil beberapa nilai Yang Sedang diamati, memberikan Rataan, dan menggunakannya untuk memprediksi nilai untuk periode Waktu yang akan datang. Semakin tinggi jumlah pengamatan yang dilakukan, maka pengaruh metode gleitender Durchschnitt akan lebih baik. Meningkatkan jumlah Beobachtungen akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data. Gleitender Durchschnitt juga mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan Daten masa lalu dalam Anzahl der Beiträge besar untuk ketepatan prediksi, dan Masing-Masing observasi diberikan bobot Yang Sama, ini melanggar Bukti Empiris bahwa Semakin observasi terbaru seharusnya Lebih dekat dengan nilai masa depan maka kepentingan bobotnya Akan meningkat pula. Aplikasi Metode Moving Average dengan Software IBM SPSS 23 dapat dilihat Pada contoh berikut ini: Berikut kita memiliki Daten kunjungan ke Bali Dari Januari 2008 hingga Juni 2015 dalam Format Excel, Daten diambil Dari Website Dinas Pariwisata Provinsi Bali: 1. Langkah pertama adalah memasukkan Daten ke Dalam Arbeitsblatt SPSS 23 sebagai berikut: Datenansicht. (Bagi Yang belum jelas tentang cara Bedeu Daten Dari excel ke SPSS 23 lihat di Schritt bahasan ini ampgtampgtampgt) 2. Kemudian Pada menubar SPSS 23 pilih Trans Time Series Seperti Gambar erstellen: 3. Setelah itu Akan Muncul kotak Dialog berikut, pilih Besuchen Sie dan klik Panah sehingga variabel besuchen berpindah ke kolom variabel Neu Variabel di sebelah kanan. 4. Setelah itu pilih pada kotak Funktion pilih Zentriert Bewegender Durchschnitt, atau bisa juga Prior Moving Average. 5. Kemudian isikan Span dengan 3, dan klik Änderung. Span diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali glättung yang biasa kita kenal juga dengan Gewichteter gleitender Durchschnitt. Adapun proses 1 dan 2 kali glättung kita sebut Einzelner beweglicher Durchschnitt Dan Doppelter beweglicher Durchschnitt. Jangan lupa untuk klik ändern agar variabel besuchen1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Ausgangs Yang didapat Dari metode Durchschnittliche gewichtete gleitende Durchschnitt adalah sebagai berikut zentrierten gleitenden: Dari Ausgang diatas, dapat diketahui bahwa Kunjungan Pada bulan-bulan berikutnya dapat kita lihat Dari Variabel Baru Yang Dari Zeitreihenanalyse metode dihasilkan durchschnittlich 8211 gewichtete gleitende Durchschnitt zentrierter gleitender . Demikian juga jika kita memilih vorhergehender gleitender Durchschnitt, keduanya merupakan Metode einfacher gleitender Durchschnitt dengan Span 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode Exponentielle Glättung dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnyaMoving Durchschnittliche gleitende Mittelwerte (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 Durchschnitt bewegen, 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) mittlere absolute 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: Hinterlasse eine Antwort Antworten abbrechen Neue Beiträge