Kelemahan Metode Moyenne Mobile

Portail - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengriusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutoriel atau pengetahuan tentang prévision peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya Akan banyak memposting tulisan tentang prévisions. Semoga tulisan dans le panier berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analyses runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analyse runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moyenne mobile. Analyses runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola données masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analyse runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observasi pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aléatoire 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 aléatoire 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 nontateur dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Données Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk données runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola données. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendance, saisonnier, dan cyclique. Ketika données observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan mais aussi pola horizontal. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Les données de Ketika observasi naik atau menurun pada perluasan période suatu waktu tendance dise pola. Pola cyclique ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang données yang terjadi di sekitar tendance garis. Ketika observasi dipengaruhi olé faktor musiman disebut pola saisonnier yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen runtun saisonnier tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada élémen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Moyenne mobile simple Rata-rata bergerak tunggal (Moyenne mobile) untuk periode t adala nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya données baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan données yang terlama dan menambahkan données yang terbaru. Déménagement moyen inu digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modèle ini sangat cocok digunakan pada données yang stasioner atau données yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan données yang mengandung unsur tendance atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan données terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi données pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada données kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (lissage). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu données masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir données dari yang diketahui. Jumlah titik données dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semu T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendance aku musiman, walaupun metode dans lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik données de la liste des résultats de la recherche T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (A) atau MA (T), seadga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan data est un membre de la famille d'utilisateurs de la communauté: merci, meramalkan hasil penjualan, menggunakan metode, peramalan, yang cocok, dengan data tersebut, bandingkan, metode, MA, tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Les données sont envoyées par l'intermédiaire de l'arborescence de la base de données, et sont affichées à l'intérieur de la base de données de l'arborescence de l'arborescence. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, , Sehingga didapatkan sortie seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan prévisions dengan metode Moyenne mobile simple orde 3, klik menu Stat 8211 Série chronologique 8211 Moyenne mobile. . Sealingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variable: masukkan variabel Données, pada kotak MA longueur: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Générer des prévisions par an istanbul Nombre de prévisions: dengan 1. Klik button Option dan berikan judul dengan MA3 dan klik D'ACCORD. Selanjutnya klik Plus d'options Storage dan berikan centang pada Moyennes mobiles, Fits (Prévisions à une période), Résidus, Dan Prévisions, klik OK. Kemudian klik Graphiques dan pilih Graphique prédit vs réel dan OK. Sehingga muncul sortie seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari données prévisionnelles, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Moyenne mobile double dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya données dengan sanglot, hehhe. Maaf yaa, saya, tidak, jelaskan, lagi, laperr, soalnia: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya. Perhitungan Pencatatan Persediaan Dengan Metode Rata-Rata (Déménagement) Metode Rata-Rata (Déménagement Avarage). Metode ini beranggapan, bahwa setiap terjadinya perubahan jumlah persédée barang, baik karena pembélien maupun karena adanya penjualan yang dilakukan oleh perusahaan, sisa persédée barang yang masih ada segera diambil nilai rata-ratanya. Nilai rata-rata barang yang masih ada diperoleh dengan jalan membagi jumlah nilai persédée barang yang masih ada dengan jumlah satuan barang yang bersangkutan. Dengan demikian, hargou pokok barang yang dijual, dinilai berdasarkan harga rata-rata barang itu. 1. Persediaan Awal. 100 satuan Rp 9, - 2. Pembélien. 100 satuan Rp12, - 3. Pembélien. 100 satuan Rp11,25 4. Penjualandipakai. 100 satuan 5. Penjualandipakai. 100 satan Penghitungan harga pokok penjualan dan nilai persediaan dengan menggunakan cara Rata-Rata misalnya sebagai berikut: Moyenne mobile mobile Moyenne mobile merupakan indikator yang paling sering digunakan dan paler standar. Jika di Indonésie artinya kira-kira adalah rata-rata bergerak. Moyenne mobile sendiri memiliki aplikasi yang sangat luas meskipun sederhana. Dikatakan sederhana karena pada daarnya metode ini hanyalah pengembangan dari metode rata-rata yang kita kenal disekolah (nah, ada gunanya juga bukan kita bersekolah). Rata-rata bergerak tunggal (Moyenne mobile) untuk periode t adala nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya données baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan données yang terlama dan menambahkan données yang terbaru. Déménagement moyen inu digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modèle ini sangat cocok digunakan pada données yang stasioner atau données yang konstant terhadap variansi, tetapi tidak dapat bekerja dengan données yang mengandung unsur tendance atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan données terakhir (F t), dan menggunakannya untuk memprediksi données pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada données kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (lissage). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu données masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir données dari yang diketahui. Jumlah titik données dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah: Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semu T pengamatan terakhir harus disimpan. Tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendance aku musiman, walaupun metode dans lebih baik dibanding rata-rata total. Sukai ini: Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Dah cukup informatif segh. Tapi kalau bisa dikasih contoh juga perhitungannya..mungkin bisa dalam bentuk excelnya aja (fichier téléchargement-an) .. owh ya8230 harap maklum mas .. masih dalam perancangan .. terimakasih untuk sarannya .. insya allah akan segera di laksanakan