Kelemahan Metode Single Moving Durchschnitt

Portal - 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 prognose peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya Akan banyak memposting tulisan tentang vorhersage Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. 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 observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel zufällige berdistribusi bersama Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang s Ama yang selalu menunjukkan pola yang identik contohnya harga saham, inflasi gerakan zufällige adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan 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 asumsi 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 tipe pola Daten Ada Empat Tipe Umum horizontal, Trend, saisonale, dan cyclical. Ketika Daten Beobachtungen Berge-ubah di Sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan krankheit Pola horizontal Sebagai contoh penjualan tiap bulan Suatu produk tidak m Entekat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal Ketika Daten Beobachtungen naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu krankheit pola trend Pola zyklisch ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang daten yang terjadi di sekitar garis trend Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman krankheit pola saisonal Yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen saisonale runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Single Umzug Durchschnitt. Rata-rata bergerak tunggal Verschieben von durchschnittlichen untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah Daten terbaru Dengan munculnya Daten baru, Maka nilai rata-rata Yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan Daten yang terlama dan menambahkan Daten yang terbaru Verschieben Durchschnitt ini digunakan Untuk memprediksi nilai pada periode sein Rikutnya Modell ini sangat cocok digunakan pada Daten yang stasioner atau 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 berorde T Mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari daten yang diketahui. Jumlah titik 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 terakhir harus disimpan, Tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggu Langi dengan baik adanya trend atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik daten diputuskan untuk menggunakan t pengamatan pada setiap rata-rata yang krankheit 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 mulai, kita mulai dari Single Moving Durchschnitt Adapun langkah-langkah melakukan forcasting terhadap Daten penjualan pakaian sepak bola adalah. Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan Doppelklick pada icon desktop. Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap digu Nakan, buat nama variabel Bulan dan Daten kemudian masukkan Daten sesuai studi kasus. Sebelum memulai untuk melakukan prognose, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran Daten runtun waktunya, klik Menü Graph Zeitreihe Plot Simple, masukkan variabel Daten ke kotak Serie, sehingga Didapatkan output seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan prognostiziert dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat Zeitreihe Moving Durchschnittlich sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable masukkan variabel Daten, pada kotak MA Länge masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Generieren Sie Prognosen Dan isi kotak Anzahl der Prognosen dengan 1 Klik Button Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik OK Selanjutnya klik button Speicherung als berikan centang pada Gleitende Durchschnitte, passt für eine Periode voran Prognosen, Residuals, Dan Prognosen, klik OK Kemudian klik Graphs Dan pilih Plot vorhergesagt vs tatsächlichen dan OK. Sehingga muncul Ausgabe seperti gambar dibawah i Ni. Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari prognosendaten tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Double Moving 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. Tag Metode Simple Moving Average. Metode Glättung merupakan salah satu jenis teknik yang digunakan dalam analisis zeit serie runtun waktu Untuk memberikan peramalan jangka pendek Dalam melakukan glätten penghalusan terhadap daten, nilai masa lalu digunakan untuk mendapatkan nilai yang dihaluskan untuk Zeitreihe Nilai yang telah dihaluskan ini kemudian diekstrapolasikan untuk meramal nilai masa depan Tehnik yang kita kenal dalam metode Glättung yaitu Einfache Verschiebung Durchschnittlich Exponential Glättung Pada Halaman Ini, Saya Hanya Akan Membranen Tentang Einfache Moving Average. Simple Moving Average. Data Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan yang akan menyebabkan prediksi yang beragam Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode einfach gleitend durchschnittlich 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 observasi akan menghasilkan nilai peramalan yang lebih baik karena ia cenderung meminimalkan efek-efek pergerakan yang tidak biasa yang muncul pada data. Moving durchschnittlich juga Mempunyai dua kelemahan yaitu memerlukan Daten masa lalu dalam jumlah 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 M Etode Moving Durchschnittliche Dengan Software IBM SPSS 23 Dapat Doughnat Pada Contoh Berikut Ini. Berikut Kita Memiliki Daten Kunjungan Ke Bali Dari Januar 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. Data View bagi yang belum jelas tentang cara impor daten dari excel ke SPSS 23 lihat di Schritt bahasan ini gt gt gt.2 Kemudian pada menubar SPSS 23 pilih Verwandeln Sie Zeitreihe Seperti Gambar.3 Setelah itu akan muncul kotak Dialog Berikut, pilih Besuch dan klik panah sehingga variabel besuch berpindah ke kolom variabel Neue Variabel di sebelah kanan.4 Setelah itu pilih pada kotak Funktion pilih Zentriert Moving Average, atau bisa juga Prior Moving Average.5 Kemudian isikan span dengan 3, dan klik change Span Diisi dengan angka 3 artinya mengalami proses 3 kali glättung yang biasa kita kenal juga dengan Gewichteter beweglicher Durchschnitt Adapun proses 1 dan 2 kali glättung k Ita sebut Single Moving Durchschnittlich Dan Double Moving Durchschnitt Jangan Lupa Untuk Klik Change Agar Variabel Besuch1 Berubah Menjadi Visi3, Kemudian ok.6 Output Yang Didapat Dari Metode Centered Moving Durchschnittlich Gewichtet Moving Durchschnittliche Adalah Sebagai Berikut. Dari Ausgabediatas, Dapat Diketahui Bahwa Kunjungan Pada Bulan - bulan berikutnya dapat kita lihat dari variabel baru yang dihasilkan dari Zeitreihenanalyse metode zentriert gleitend durchschnittlich gewichtet gleitend Durchschnitt. Demikian juga jika kita memilih vor gleitend Durchschnitt, keduanya merupakan metode einfach gleitende durchschnittliche dengan span 3, maka hasil peramalannya akan sama yoz. Aplikasi Metode Exponential Smoothing Dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnya. Visitor S4L. Forecast dengan Smoothing Vorhersage dengan metode einzigen gleitenden Durchschnitt Metode doppelte gleitende Mittelwerte Febriyanto, SE, MM. Presentasi berjudul Vorhersage dengan Glättung Vorhersage Dengan Metode einzigen gleitenden Durchschnitt Metode doppelte Gliederung Febriyanto, SE, MM Transkript presentasi.1 Prognose Dengan Glättung Vorhersage Dengan Metode einzigen gleitenden Durchschnitt Metode doppelten Durchschnitten Febriyanto, SE, MM.2 Metode Single Moving Durchschnittliche Glättung Adalah Mengambil Rata-Rata Dari Nilai-Nilai Pada Beberapa Tahun Untuk Menaksir Nilai Pada Suatu Tahun Sifat Metode Single Moving Average Untuk Membran Prognose Memerlukan Daten Historis Selama Jangka Waktu Tertentu Semakin Panjang Umzugsdurchschnitte, Maka Akan Menghasilkan Umzugsdurchschnitte Yang Semakin Halus Kelemahan Metode Single Moving Durchschnitt Perlu Daten Historis Semua Daten Diberi Bobot Sama Tidak Dapat Mengikuti Perubahan Yang Drastis Tidak Cocok Untuk Vorhersage Daten Yang Ada Gejala Trend Karena Prognose yang dihasilkan akan terlambat mengikuti perubahan.3 Metode Single Moving Durchschnittlich Metode einzigen gleitenden Durchschnitt Cara menghitung Jika menggunakan cara 3 bulan gleitende Durchschnitte, maka prognose satu bulan sebesar rata-rata 3 bulan sebelumnya Rumus S t 1 Vorhersage untuk periode ke t 1 X t Daten periode tn Jangka waktu gleitende Durchschnitte .4 Metode Single Moving Durchschnittlich Misal Jika Prognose Dengan Metode 3 Bulan Moving Durchschnitte Untuk Bulan April Adalah PenjualanJanuari20 000 kg Februar 1500 kg Maret19 000 kg.5 Metode Single Moving Durchschnittliche BulanPermintaanForecast 3 bulan 5 bulan JanuariFebruariMaretAprilMeiJuniJuliAgustusSeptemberOktoberNovemberDesember202119172224182320252224 --- 20 0019 0019 3321 0021 3321 6720 3322 6722 33 ----- 19 8020 6020 0020 8021 4022 0021 60,6 Metode Double Moving Averages Prosedur Pembuatan Prognose Jika Menggunakan Empat Tahun Doppelbewegungsdurchschnitt ein Kolom ke 3 merupakan rata-rata 4 tahun terakhir data kolom ke 2, dengan simbol St b Kolom ke 4 adalah rata-rata 4 tahun terakhir daten kolom ke 3, dengan simbol St c Kolom ke 5 adalah a konstanta untuk persamaan prognose yang akan dibuat Rumus bei St St St d Kolom ke 6 adalah b slope untuk persamaan prognose Rumus Rumus e Kolom Ke 7 adalah prognose dengan rumus F tmatbt m.7 Vorhersage dengan 4 tahun doppelte gleitungsdurchschnitte 1 234567 Periode Perminta A4 tahun Umzug Nilai Vorhersage tahun Barang XAverage dari aba bm 2 St 2 St m 1 1120 2125 3129 4124124 50 5130127 00 6140130 75 7128130 50128 19132 811 54 8125130 75129 75131 750 67134 35 9135132 00131 00133 000 67132 42 10145133 25131 63134 881 08133 67 11140136 25133 06139 442 13135 96 12130137 50134 75140 251 83141 56 13145140 00136 75143 252 17142 08 14150141 25138 75143 751 67145 42 15160146 25141 25151 253 33145 42 16150151 25144 69157 814 38154 58 17155153 75148 13159 383 75162 19 18160156 25151 88160 632 92163 13 19165157 50154 69160 311 88163 54 20160160 00156 88163 132 08162 19.