Contoh kasus metode moving average

Nah, seperti yang sudah pernah saya utarakan pada postingan sebelumnya yaitu pemahaman konsep ARIMA (klik disini untuk melihat), previsão de syarat ARIMA adalah jika nilai Bias Proportionnya di bawah 0,2 dan nilai Covariance Proportion cukup besar (semakin baik jika nilainya mendekati 1). Sekarang, lihat bahwa nilai Bias Proporção kita memang kecil yaitu 0,0006 artinya peramalan yang kita lakukan dengan modelo ARIMA menghasilkan nilai estimasi (Ykept) yang sangat mendekati nilai sebenarnya (Ytrue). Akan tetapi, kalau kita lihat dari nilai Covariance Proportionnya (menjelaskan keragaman bersama nilai observasi dengan nilai estimasi) sangat kecil yaitu hanya sebesar 17,68 sehingga dengan demikian modelo ARIMA yang kita pergunakan hanya baik dan mentok sebatas modelagem saja, tidak bagus untuk melakukan previsão sebab Keragaman pada data observa tidak bisa ter catch up dengan baik oleh hasil estimasi modelo ARIMA hehehe. Oke deeeeh sooob, sampai disini dulu penjelasan tentang interpretasi modelo e syarat peramalanforecasting. Ayooo semangat belajarnya yaaa sooob. Ingeet harus ada semangat untuk bisa. Semoga postingan ini bermanfaat. Kurang lebihnya saya mohon maaf yaaa. Salam damai, salam supeeer, salam sukses e salam hangat terdahsyat dari saya :-) Mas Wajibman Sitopu, mohon arahannya sedikit. Jika, kita telah menemukan bahwa ARIMA kita hy bersifat sbg modelo saja, adakah cara lainmetode lain yg dapat digunakan untuk menjadikan modelo tersebut dapat melakukan proyeksi. Jika tidak, mhn info model apa lagi yang cocok untuk melakukan proyeksi, jika dados yg tersedia hy data série temporária dari satu variabel saja. Tks sebelmnya. Salam Salam kenal mas Firdaus. Kemampuan modelo ARIMA dalam previsão memang harus memenuhi syarat seperti yang sudah saya utarakan di atas. Tentu, mas juga sudah sangat selektif dalam menentukan modelo ARIMA terbaik. Nah, jika modelo hanya sebatas modelagem saja, mas bisa coba pakai metodo média móvel, alisamento exponencial e daniel yang lainnya tetapi mas harus perhatikan pola data historisnya, yaitu apakah mengandung tendência atau tidak. Semoga membantu mencerahkan. Salam damai, sukses sll mas, wajibman sitopu saya mohon bantuannya. Saya dapat tugas kuliah peramalan dari dosen. Datanya sudah ditentukan sebelumnya. Saya bingung menentukan pola data historis saya. Dados saya grafiknya pada satu tahun pertama naik lalu pada tahun berikutnya pada bulan januari turun lalu naik tapi sedikit demi sedikit lalu awal tahun berikutnya turun lagi. Ketika saya pakai unidade raiz, stasioner pada 1ª diferença akan tetapi ketika dilihat correlogram untuk mencari ordo yang akan dianalisis, tidak ada yang di luar interval. oleh sebab itu, mohon arahannya. Terima kasih sebelumnya .. permi pak, saya pernah menulis tentang fungsi autocorrelação untuk penentuan pola dados série temporal apakah musiman, tren, atau papelaria, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201712data-mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin saya Tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola dados série temporal selain fungsi autocorrelação ya pak terima kasihPeramalan Sederhana (Single Moving Average vs Single Exponential Suavização) Mungkin sebagian besar diantara kita pernah mendengar tentang teknik peramalan. Tentunya bukan dukun peramal, melainkan tekni untuk meramalkan previsão suatu dados deret waktu série temporal. 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 Média móvel do Suavização exponencial. Kedua teknik ini merupakan tekni previsão yang sangat sederhana karena tidak melibatkan asumsi yang kompleks seperti pada tekni previsão ARIMA, ARCHGARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Moving average 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 desirankan untuk data time series yang menunjukkan adanya pengaruh tendência dan musiman. Mover média média terbagi menjadi média móvel em vez de média móvel dupla. Suavização exponencial. Hampir sama dengan média móvel yaitu merupakan teknik previsão yang sederhana, tetapi telah menggunakan suatu penimbang dengan besaran antara 0 hingga 1. Jika nilai w mendekati nilai 1 maka hasil previsão cenderung mendekati nilai obseervasi, sedangkan jika nilai w mendekati nilai 0, maka hasil forecasting mengarah Ke nilai ramalan sebelumnya. Suavização exponencial de terbagi menjadi único alisamento exponencial e suavização exponencial dupla. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode single moving average dengan single exponential lmothing. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2017. Ia meminta cantou manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan dados omzet bulanan dari bulan Juni 2017 sampai Desember 2017. Berbekal pengetahuan di bidang statistik, cantou manajer melakukan forcast dengan metode single moving average 3 bulanan dan Suavização exponencial única (w0,4). Média de Movimento Único Pada tabel di atas previsão ramalan bulan setembro de 2017 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2017 dibagi dengan angka média móvel (m3). Angka previsão pada bulan Oktober 2017 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, setembro de 2017 dibagi dengan angka média móvel tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil previsão bulan Januari 2017 sebesar 150.667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2017 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1.333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desembramo 2017 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2017 kolom Previsão hingga erro tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia dados média móvel 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selandutnya untuk melihat kebaikan hasil ramalan digunaka RMSE (erro quadrático médio quadrado) Untuk perhitungan RMSE, mula-mula dicari nilai erro atau selisih antara nilai aktual dan ramalan (previsão de omzet), kemudian kuadrat nilai-nilai tersebut untuk masing-masing bulanan de dados. Lalu, jumlahkan seluruh nilai error yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan erro yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observa a hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai dari setembro 2017-dezembro 2017). Suavização Exponencial Única. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Single Suavização exponencial. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operasi statistik tertentu (bisa proporsi tertentu), namun dapat juga ditentukan oleh peneliti. Kali ini akan digunakan nilai w 4. Previsão W0,4 Ycap (t1) (juta rp.) Nilai ramalan pada bulan Juni 2017 yaitu 137,368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2017 hingga bulan Desember 2017. Nilai ramalan pada bulan Juli 2017 yaitu 134,821 juta rupiah diperoleh dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata lain nilai ramalan bulan Juli 2017 diperoleh dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2017 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta nila ramalan Bulan Juni 2017 sebesar 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2017. Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2017 yaitu 149,224 juta rupiah atau turun sebesar 2,776 juta rupiah. Kemudian hitung nilai RMSE dengan rumus seperti pada perhitungan RMSE média móvel. Hanya saja jumlah observasi berbeda. Pada tabel di atas jumlah obervasi (m) yaitu 19 lebih banyak dibanding dengan metode simples média móvel 3 bulanan (16) karena pada metode eksponensial perhitungan ramalan dapat dimulai dari data pada periode awal. RMSE metode único suavização exponencial sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metodo di atas akan dibandingkan mana hasil yang terbaik. Untuk hal tersebut maka, bandingkan nilai RMSE dari kedua metode. Metode dengan 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 metodo movendo a média lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2017 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. Applied Econometric Time Series Segunda edição. New Jersey: Willey. Kalo contoh soal dalam tulisan ini, saya kutip dari buku modul Kuliah. Pengertian dan Contoh Metode Média Serta Perhitungan HPPnya Por Wisnu em 15 de março de 2017 Perhitungan penilaian persediaan dengan metode média atau rata-rata tertimbang merupakan cara yang paling simpel dalam menentukan nilai saldo akhir persediaaan barang dagangan. Akan tetapi sebelum kita memulai contoh perhitungan penilaian Saldo akhir barang dagangan dengan metode média, ada baiknya kita pelajari terlebih dahulu pengertian dari metode penilaian persediaan média supaya lebih memahami konsepnya. Pengertian dan konsep penilaian persediaaan dengan metode média Terbagi dua, média ponderada atau sebagai rata-rata tertimbang da média móvel yaitu rata - rata tertimbang bergerak. Pada perhitungan penilaian persediaan Dengan metode harga rata-rata tertimbang berarti bahwa nilai saldo awal barang dagangan ditambah dengan total pembelian barang dagangan dibagi dengan total kuantitas barang dagangan yang dibeli ditambah dengan kuantitas saldo awal, dari hasil ini akan diperoleh harga rata-rata. Lalu harga rata-rata tersebut dikali kan dengan kuantitas stok akhir yang diperoleh dari hasil stock opname atau hasil dari stock card. Akhirnya akan diperoleh nilai saldo akhir barang dagangan. Sedangkan pada perhitungan penilaian persediaan dengan metode média móvel, setiap pembelian barang dagangan yang terjadi ditambahkan ke nilai saldo persediaan barang dagangan lalu dirata-ratakan dengan kuantitas yang tersedia untuk menentukan harga pokok penjualan rata-rata ketika barang dijual. Harga rata-rata pada metode média móvel harus diupdate setiap saat pada saat barang masuk dan keluar. Untuk yang rata-rata tertimbang digunakan pada metode pencatatan persediaan periodik dan yang movendo média digunakan pada metode pencatatan persediaan perpetual. Lebih jelasnya mari kita pelajari contoh dibawah ini. Contoh Metode Média de um período crítico de perseguição temporal (Período médio de Período) Yeng perlu kita ketahui pada saat menggunakan metodo média untuk menilai saldo akhir inventori ternyata ada perbedaaan hasil antara metodo ponderada média untuk periodik dengan motode movendo média untuk perpetual. Tetapi selisih nya tidak terlalu jauh. Selain itu, kita harus konsisten dengan metode yang kita pilih. Jika telah menggunakan metode média maka harus digunakan metode média seterusnya jangan berubah-ubah. Dari média ke FIFO, abis FIFO ke LIFO lalu ke média lagi. Mungkin hanya ini yang bisa saya sampaikan mengenai pengertian dan contoh metode média serta perhitungan HPPnya, semia que publica kali ini bermanfaat bagi para pembaca. Atau jika ingin mempelajari metodo sebelumnya yaitu metode FIFO dan LIFO bisa mengikutik link berikut: Post navigation