Perbedaan-moving-average-dengan-eksponensial-smoothing

Perbedaan-moving-average-dengan-eksponensial-smoothing

Stock-options-for-dummies-download
Indikator London-forex-open-breakout
X-forex-scam


Broker forex Malaysia Jaka-platforma-forex-dla-poczd ... tkujd ... cych Subchapter-s-stock-options Hadiah Pokemon-trading-card-online-daily-rewards Trading-strategy-wanted Trading-system-per-forex

(Ekspedisi eksponensial adalah suatu metode peramalan rata-rata bergerak yang melakukan pembobotan menurun secara eksponensial terhadap nilai 8211 nilai observasi yang Lebih tua (Makridakis, 1993: 79) Metode explonential smoothing merupakan pengembangan dari metode moving average. Dalam metode ini peramalan dilakukan dengan mengulang perhitungan secara terus menerus dengan menggunakan data baru. 1. Metode Single Exponential Smoothing Metode single exponential smoothing merupakan metode pendekatan moving average sederhana, yang mula 8211 mula dengan rumus sebagai berikut: (1.1) (1.2) dan (1.3) (1.4) Perbedaan antara St1 dan St adalah sebgai berkut: A) Pada St1 tidak ada pada St tidak ada (b) Pada St tidak ada pada St1 tidak ada (Pangestu Subagyo, 1986: 18) Dengan melihat hubungan di atas maka kalau nilai St sudah diketahui maka nilai St1 dapat dicari berdasarkan nilai itu. (1.6) Di dalam metode Exponential smothing dengan rumus sebagai berikut: St1 Xt (1 8211) St (1.7) () Pangestu Subagyo, 1986: 19) Penerapan teknik peramalan ini menghasilkan tabel di bawah ini Tabel I Nilai St contoh penggunaan metode Saingle Exponential Smoothing No Xt St 1 20 2 21 20 3 19 20,10 4 17 19,19 5 22 19,69 6 24 19,92 Su Mber (Pangestu subagyo, 1986: 21) Nilai ramalan untuk periode ke 7 dapat dihitung sebagai berikut: S7 X6 (1 8211) S6 0,1 (24) (0,9) 19,92 20,33 Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok Digunakan untuk meramal hal 8211 hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). 2. Metode Doble Exponential Smoothing Metode ini merupakan model linier yang dikemukakan oleh Brown. Didalam merode Doble Exponential Smoothing dilakukan proses smoothing dua kali, sebagai berikut: St Xt (1 8211) St-1 (1.8) St S8217t (1 8211) (1.9) Rumusan ini agak berbeda dengan rumus Single Exponential Smoothing karena Xt dapat digunakan untuk mencari St Bukan St1 Forecast dilakukan dengan rumus: Stm at btm (1.10) m jangka waktu ramalan kedepan (1.11) (1.12) Metode double eksponensial smoothing ini biasanya lebih tepat untuk meramalkan data yang mengalami trend naik. Agar bisa menggunakan rumus (1.8) dan (1.9) maka nilai St-1 dan St-1 harus tersedia pada saat t 1, nilai 8211 ini tidak dapat tersedia. Jadi nilai 8211 ini harus ditentukan pada. Hal hal ini dilakukan dengan hanya dengan cara yang sama dengan. Contoh penggunaan Metode doble exponential smoothing untuk penjualan barang X. Tabel 2 Volume penjualan barang X NO PERMINTAAN BARANG 1 120 2 125 3 129 4 124 5 130 Sumber (pangestu Subagyo, 1986: 26) Akan dicari ramalan minggu ke-6 dengan menggunakan rumus 1,10) dengan 0,2. Perhitungan di mulai dengan menghitung St172 dengan rumus (1.8) yaitu St Xt (1-) St-1. X1 120, karena belum cukup data Stakan angka 120 dan selanjutnya dengan rumus (1.8) secara berangkai didapat kemudian cari nilai dengan rumus (1.9) yaitu dengan 0,2. 120 dan harga-harga berangkai diperoleh: Harga-harga a dan b dengan menggunakan rumus (1.11) dan (1.12). Dari hasil berangkai diperoleh harga-harga harga ramalan tahun ke-6 dengan rumus (1.10) yaitu Stm at btm172 dengan m 1 dan 0,2 S6 a5 b5 126,84 0,64 127,48. Jadi ramalan penjualan tunai ke-6 adalah 127,48 3. Metode Triple Exponential Smoothing Metode ini merupakan metode forecast yang dikemukakan oleh Brown, dengan menggunakan persamaan kwadrat. Metode ini lebih cocok jika dipakai untuk membuat ramalan yang berfluktuasi atau mengalami gelombang pasang surut. (Pangestu Subagyo, 1986: 26). Cara pembuatan ramalan dengan metode berikut ini: Carilah nilai dengan rumus sebagai berikut: (1.13) Untuk tahun pertama tidak bisa dicari dengan rumus di atas, maka boleh ditentukan dengan bebas. Waktu yang sama seperti yang telah terjadi pada tahun pertama. Carilah nilai dengan rumus: (1.14) Pada tahun pertama biasanya seperti yang terjadi pada tahun pertama: Carilah nilai (1.15) Untuk tahun pertama biasanya sama dengan data tahun pertama. Carilah (1.16) Carilah (1.17) Carilah (1.18) Buat persamaan forecastnya (1.19) m adalah jangka waktu maju ke depan, yaitu berapa tahun yang akan datang ramalan dilakukan. At, bt, ct adalah nilai yang telah dihitung sesuai dengan rumus di depan. Contoh penggunaan metode Triple Exponential Smoothing untuk peramalan penjualan kita menggunakan data tabel 2. Akankah ramalan tahun ke-6 menggunakan rumus (1.19) dengan 0,2. Dari contoh di atas kita sudah jadi dan kita harus mencari nilai. At, bt, ct dengan. 120 dengan rumus (1.16) menghasilkan harga-harga Dengan mengggunakan rumus (1.16) (1.17) (1.18) harga at, bt, ct bisa diperoleh harga ramalan tahun ke-6 menghasilkan dengan menggunakan rumus (1.19) Nov 26, 2009 Exponential Smoothing Prosedur perbaikan terus-terus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Ia menitik-beratkan pada penurunan arah eksponensial pada objek pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, observasi terbaru akan diberikan lebih tinggi untuk peramalan dari pengamatan yang lebih lama. 1. Single Exponential Smoothing Juga dikenal sebagai smoothing eksponensial sederhana yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Model mengasumsikan data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap, tanpa tren atau pola pertumbuhan konsisten. Rumus untuk simple exponential smoothing adalah sebagai berikut: dimana: S t peramalan untuk periode t. X t (1-) Nilai aktual deret waktu F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Double Exponential Smoothing Metode ini digunakan saat data menunjukkan adanya tren. Eksponensial smoothing dengan adanya tren seperti pemulusan sederhana kecuali dua komponen harus diupdate setiap periode 8211 level dan trend nya. Tingkat yang dihitung dari data pada akhir masing - masing periode. Trend adalah perhitungan yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode. Rumus double exponential smoothing adalah: 3. Triple Exponential Smoothing Metode ini digunakan saat data menunjukkan adanya tren dan perilaku musiman. Untuk menggabungkan musiman, telah dikembangkan parameter persamaan yang disebut metode 8220Holt-Winters8221 sesuai dengan nama penemuya. Ada dua model Holt-Winters tergantung pada tipe musimannya yaitu model musiman multiplikatif dan model musiman aditif yang akan dibahas pada bagian lain dari blog ini. Kembali kita lihat data Bali visit 2015 yang diambil dari Disbudpar Provinsi Bali berikut ini: Data dengan waktu seri yang diambil sejak Januari 2008 sampai Sept 2015, data ini terdiri dari 92 pengamatan, untuk datanya dapat diambil disini gtgtgt Untuk bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita akan Gunakan perangkat lunak evies versi 8.1. 1.Tahap impor data: buka perangkat lunak eviews kamu, pilih buka file yang ada, 2. Setelah keluar jendela eviews pilih file gt import gt import dari file, 3. Kemudian ambil data kamu gt open, 4. Setelah terbuka tampil sebagai berikut: langsung klik Selanjutnya, lalu selesai, 5. Nah sekarang workfile kita sudah terbaca oleh eviews, 6. Klik 2x pada variabel visit maka akan muncul datanya pada jendela eviews. 7. Untuk masuk ke pemulusan eksponensial pilih di tab proc gt eksponensial smoothing gt single exponential smoothing, 8. Kemudian setelah muncul jendela eksponensial smoothing pilih tingkat pemulusannya, misalnya double, visitsm adalah hasil estimasi, lalu smoothing parameter biarkan eviews yang menentukan, lalu ok, 9. Kemudian outputnya akan tampil sebagai berikut. Dari output bisa kita lihat parameternya Alpha sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dengan formula: 2 (n1) atau n (2 -) semakin tinggi yang dihasilkan, maka peramalan akan semakin mendekati aktual. Dengan demikian nilai peramalan yang dihasilkan dengan double exponential smoothing adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan dengan peramalan dengan double exponential smoothing. Untuk hasil hasil dengan single exponential smoothing adalah sebagai berikut, ulangi kembali proses dari langkah nomor 8 diatas, pilih single exponential smoothing. Dari output diatas, smoothing eksponensial tunggal memberikan nilai yang lebih baik yaitu 0,64, lebih tinggi dari eksponensial smoothing sebesar 0,024. Semakin besar nilai (mendekati 1) maka peramalan yang akan akan mendekati peramalan metode naif (lihat bahasannya disini gtgtgt), dimana titik berat pengamatan akan mendekati data rata-rata aktual, pada keadaan ekstrim dimana 1, Y T1T Y T. maka nilai Peramalan akan sama dengan peramalan metode naif. Semakin besar besar, maka akan semakin besar pula yang menuju terhadap peramalan, sebaliknya semakin kecil, maka akan semakin kecil pula yang akan di peramalan yang akan datang. Nilai peramalan yang dihasilkan dari single exponential smoothing adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan dengan peramalan menggunakan metode single eksponensial smoothing. Garis yang berwarna merah adalah data setelah proses pemulusan tingkat 1, kita dapat melihat tidak banyak penyesuaian yang terjadi terhadap data aktual. Berikut ini adalah grafik perbandingan peramalan dengan metode pemulusan eksponensial terhadap data aktual, dapat kita lihat dengan peramalan dengan double eksponensial smoothing tidak mengikuti pola dari grafik data aktual dan single eksponensial smoothing yang lebih dekat terhadap rata-rata, perbedaan ini terjadi pada saat Eksponensial smoothing ganda telah dimasukkan komponen tren dalam estimasinya. Untuk data aktual, bisa satu dan double exponential dicoba dan grafiknya bisa anda unduh disini gtgtgt sumber data. Disbudpar provinsi Bali (diolah oleh Statistik 4 Kehidupan) Diposting oleh ariyoso Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe Data Deskriptif Parameter dan Parameter Statistik Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Sampling Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Data Korelasi Bivariat Pemaparan Data Kualitatif dengan Tabulasi Silang baru IBM SPSS Ver.23Exponential Smoothing adalah suatu prosedur yang secara terus menerus memperbaiki peramalan dengan merata-rata (menghaluskan smoothing) masa lalu dari suatu data runtut waktu dengan cara menurun (eksponensial). Menurut Trihendradi (2005) analisis eksponensial smoothing merupakan salah satu analisis deret waktu, dan merupakan metode peramalan dengan memberi nilai pembobot pada ujian sebelumnya untuk memprediksi masa depan. B. MACAM-MACAM METODE 1. Eksponen tunggal Smoothing atau biasa disebut Simple Exponential Smoothing. Metode ini digunakan untu peramalan jangka pendek. Model mengasumsikan data berfluktuasi di sekitar nilai mean yang tetap, tanpa tren atau pola pertumbuhan konsisten. Tidak seperti Moving Average. Exponential Smoothing memberi tekanan yang lebih besar terhadap deret waktu saat ini dengan menggunakan sebuah konstanta smoothing (penghalus). Konstanta smoothing mungkin berkisar dari 0 ke 1. Nilai yang dekat dengan 1 memberi tekanan terbesar pada nilai saat ini dengan yang memberi isyarat pada titik data sebelumnya. Rumus untuk Simple exponential smoothing adalah sebagai berikut: dimana: S t peramalan untuk periode t. X t (1-) Nilai aktual time series F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara 0 dan 1
Pilihan-perdagangan-etf
Moving-average-standard-error