Metode Gewichtet Gleitend Durchschnittlich Adalah

Jual Quellcode aplikasi php Aplikasi Metode Moving Durchschnittliche Berbasis Web (MA) menggunakan rata-rata beberapa Daten terakhir sebagai Daten prakiraan masa berikutnya. Metode ini sangat sederhana karena berusaha merata-ratakan beberapa daten terachhir. Metode ini berusaha memuluskan perubahan Daten yang sangat tinggi atau sangat rendah. La lain pihak, Quellcode aplikasi Metode Weighted Moving Average (WMA) berusaha mem-prognose dengan beberapa Daten terakhir dengan memberikan bobot yang berbeda-beda. Hal ini bisa didasarkan jika pengaruh daten yang lebih baru adalah lebih besar dari daten yang lebih lama terhadap keadaan di masa datang. Secara matematis, metode MA memiliki persamaan sebagai berikut jika kita menggunakan n Daten terakhir: Perkiraan untuk periode p (Daten akual ke - (pn) Daten akual ke - (pn 1) Daten akual ke - (p 1)) n Sedangkan untuk metode WMA (Weighted Moving Average). (Pn) Bobot ke - (pn) Bobot ke - (pn 1) Datenbund ke - (pn 1) Bobot ke - (p 1) Daten akute ke - (P 1)) dengan total bobot 1 Salah satu kriteria untuk menilai teknik Vorhersage adalah perhitungan akurasi. Perhitungan akurasi Yang Lazim Digunakan Adalah Dalam Bentuk Persentasi Fehler, Yakni MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE ini dihitung dengan membagi total absolut selisih hasil prognose dan data aktualden dengan tota data aktual. MAPE (Sigma Daten aktualisierte Daten prognostiziert) (Sigma Daten aktuell), untuk Bildschirm schießen dari Programm aplikasi metode gewichtet gleitend Durchschnitt berbasis web ini sebagai berikut: untuk demo aplikasi ini silahkan klik disiniForecasting Metode Gewichtet Moving Average Metode Glättung 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 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 Durchschnittliche Daten Zeitreihe seringkali mengandung ketidakteraturan Yang akan menyebabkan prediksi Yang beragam. Untuk menghilangkan efek yang tidak diinginkan dari ketidak-teraturan ini, metode einfaches gleitendes durchschnittliches 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 gleitenden 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 Daten. Umzug 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 Metode 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: Datenansicht. (Kiudian pada menubar SPSS 23 pilih Verwandeln Schaffen Sie Zeitreihe Seperti Gambar: 3. Setela itu akan muncul kotak dialog berikut, pilih Besuch dan klik Panah sehingga variabel besuchen berpindah ke kolom variabel Neu 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 ändern. 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 Kita Sebut Single Moving Durchschnittlich Dan Double Moving Average. Jangan lupa untuk klik ändern agar variabel visit1 berubah menjadi visi3, kemudian ok. 6. Ausgang Yang Didapat Dari Metode Zentriert Moving Durchschnittlich Gewichtet Moving Durchschnittlich Adalah Sebagai Berikut: Dari Ausgang Diatas, Dapat Diketahui Bahwa Kunjungan Pada Bulan-Bulan Berikutnya Dapat Kita Lihat Dari Variabel Baru Yang Dihasilkan Dari Zeitreihe Analyse Metode zentriert gleitenden Durchschnitt 8211 gewichteten gleitenden Durchschnitt . Demikian juga jika kita memilih vorwärts gleitend Durchschnitt, keduanya merupakan metode einfach gleitende durchschnittliche dengan span 3, maka hasil peramalannya akan sama. (Yoz) Aplikasi Metode exponentielle Glättung dengan SPSS akan dibahas pada bahasan selanjutnyaPengertian dan Contoh Metode Durchschnitt Serta Perhitungan HPPnya Von Wisnu am März 15,2014 Perhitungan penilaian persediaan dengan metode durchschnittlich 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 durchschnitt, ada baiknya kita pelajari terlebih dahulu pengertian dari metode penilaian persediaan durchschnittlich supaya lebih memahami konsepnya. Pengertian Dan Konsep Penilaian Persediaaan Dengan Metode Durchschnitt Terbagi Dua, gewichtete durchschnittliche atau Erkrankung Sebagai rata-rata tertimbang dan gleitenden Durchschnitt 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 gleitender Durchschnitt, 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 gleitende durchschnittliche harus diupdate setiap saat pada saat barang masuk dan keluar. Untuk yang rata-rata tertimbang digunakan pada metode pencatatan persediaan periodik dan yang gleitend Durchschnitt digunakan pada metode pencatatan persediaan ewige. Lebih jelasnya mari kita pelajari contoh dibawah ini. Contoh Metode Durchschnittlich untuk pencatatan persediaan secara periodik (Periodik Durchschnitt) Yeng perlu kita ketahui pada saat menggunakan metode durchschnittlich untuk menilai saldo akhir inventori ternyata ada perbedaaan hasil antara metode gewichtet durchschnittlich untuk periodik dengan motode gleitende durchschnittliche untuk unaufhörlich. Tetapi selisih nya tidak terlalu jauh Selain itu, kita harus konsisten dengan metode yang kita pilih. Jika telah menggunakan metode durchschnittlich maka harus digunakan metode durchschnittlich seterusnya jangan berubah-ubah. Dari durchschnittlich ke FIFO, abis FIFO ke LIFO lalu ke durchschnittlich lagi. Mungkin hanya ini yang bisa saya sampaikan mengenai pengertian dan contoh metode durchschnittlich serta perhitungan HPPnya, semoga posting kali ini bermanfaat bagi para pembaca. Atau jika ingin mempelajari metode sebelumnya yaitu metode FIFO dan LIFO bisa mengikutik link berikut: Post navigationForecasting: Moving Average Dan Weighted Moving Average September 28th, 2011 middot 4 Kommentare Sewaktu saya kecil, Ketika dunia dalam berita satu-satunya tontonan, ramalan (sekarang prakiraan) Cuaca selalu ditampilkan di akhir acara 1. Tetapi saat ini, prakiraan cuaca tampaknya tidak lagi populer di Jakarta. Mungkin saat ini perubahan cuaca tidak terlalu mempengaruhi kehidupan di Jakarta. Tetapi di Eropa, prakiraan cuaca adalah menu wajib sebelum kita keluar rumah karena kita harus menyesuaikan pakaian dan perlengkapannya. Prakiraan bisa dianggap sebagai suatu proses menebak suatu kejadian di masa datang. Prakiraan dapat memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi jika didukung oleh daten historis yang cukup dan indikasi-indikasi yang memadai. Prakiraan dapat menjadi bekal yang sangat penting untuk perencanaan kegiatan di masa datang. Prakiraan atau biasa disebut prognose di dunia bisnis juga memegang peranan yang sangat penting di industri. Vorhersage dapat digunakan untuk memperkirakan Volumen penjualan, jumlah Kundenbeschwerde, struktur pegawai, biaya bahan baku, dan lain sebagainya. Hasil dari Vorhersage ini akan dijadikan dasar bagi perusahaan untuk merencanakan kegiatan bisnis, mulai dari perencanaan jangka pendek sampai perencanaan jangka panjang. Jika hasil Vorhersage memiliki deviasi yang cukup tinggi dengan realita, perusahaan dapat mengalamai kerugian karena mengeluarkan biaya yang tidak perlu atau melewatkan peluang yang ada. Pemilihan dan Pengendalian Teknik Vorhersage Oleh Sebab itu, pemilihan teknik Vorhersage menjadi penting. Teknik Vorhersage Harus Dipilih Yang Sedapat Mungkin Menghasilkan Keakuratan Yang Tinggi Dengan Menghasilkan Deviasi Yang Rendah Antara hasil Vorhersage Dengan Realita. Selain Melihat Dari Segi Akurasi, Teknik Vorhersage Juga Dapat Dipilih Berdasarkan Tingkat Ketanggapan (Reaktionsfähigkeit) terhadap perubahan Daten. Lebih lanjut lagi, jika Daten memperlihatkan pola yang berulang, teknik Vorhersage yang dipilih juga harus dapat mempertimbangkan unsur trend. Setelah teknik Vorhersage dipilih, kita tetap harus melakukan proses pengendalian terhadap proses prognose. Pengendalian teknik Vorhersage dapat dilakukan sebagaimana pengendalian terhadap proses-proses di manufaktur dengan menggunakan Kontrolle Diagramm. Dengan Menggunakan Kontrolle Diagramm, Proses Prognose Dapt Dibedakan Antara Yang Masih Signifikan Bermanfaat Dengan Keadaan abnorme Yang Sulit Dijadikan Pegangan. Oleh Sebab Itu, Beberapa Teknik Vorhersage sebaiknya secara bersamaan digunakan dan dilihat perkembangannya dengan Kontrolldiagramm Agar Kita Dapat Beralih Ke Teknik Yang Lain Ketika Suatu Teknik Vorhersage Gagal. Moving Average (MA) Dan Weighted Moving Average (WMA) Pada Kali Ini, Saya Hanya Akan Membranen Dua Metode Sederhana Dari Prognose. Metode Pertama Adalah Metode Moving Average (MA) Dan Metode Kedua Adalah Weighted Moving Average (WMA). Perlu diketahui, bahwa metode yang kedua adalah pengembangan dari metode pertama dengan menambahkan faktor bobot. Metode Moving Average (MA) menggunakan rata-rata beberapa Daten terakhir sebagai Daten prakiraan masa berikutnya. Metode ini sangat sederhana karena berusaha merata-ratakan beberapa daten terachhir. Metode ini berusaha memuluskan perubahan Daten yang sangat tinggi atau sangat rendah. Di Lan Pihak, Metode Weighted Moving Average (WMA) Berusaha Mem-Prognose Dengan Beberapa Daten Terakhir Dengan Memberikan Bobot Yang Berbeda-Beda. Hal ini bisa didasarkan jika pengaruh daten yang lebih baru adalah lebih besar dari daten yang lebih lama terhadap keadaan di masa datang. Secara matematis, metode MA memiliki persamaan sebagai berikut jika kita menggunakan n Daten terakhir: Perkiraan untuk periode p (Daten akual ke - (p 8211 n) Daten akual ke - (p 8211 n 1) Daten akute ke - (p 8211 1) ) N Sedangkan untuk metode WMA, persamaannya adalah sebgai berikut: Perkiraan untuk periode p (Bobot ke - (p 8211 n) Daten akual ke - (p 8211 n) Bobot ke - (p 8211 n 1) Daten akustik ke (p 8211 N 1) Bobot ke - (p 8211 1) Daten akual ke - (p 8211 1)) dengan total bobot 1 Salah satu kriteria untuk menilai teknik prognose adalah perhitungan akurasi. Perhitungan akurasi Yang Lazim Digunakan Adalah Dalam Bentuk Persentasi Fehler, Yakni MAPE (Mean Absolute Percentage Error). MAPE ini dihitung dengan membagi total absolut selisih hasil prognose dan data aktualden dengan tota data aktual. MAPE (Sigma Daten aktualisieren 8211 Daten prognostiziert) (Sigma Daten tatsächlich) Vorlage Excel untuk MA dan WMA Untuk mempemudah proses Prognose Dengan menggunakan metode MA ataupun WMA, kami menyediakan Vorlage Excel sebagai berikut: Selain dapat digunakan untuk proses prognose, vorlage excel diatas juga dapat Digunakan untuk mencari parameter yang paling tepat bagi kedua metode tersebut. Untuk MA, Schablone tersebut akan mencari jumlah periode yang dapat menghasilkan MAPE yang paling rendah. Sedangkan untuk WMA, selain mencari jumlah periode, schablone tersebut dapat mencari bobot-bobot bulan sebelumnya demi mendapatkan akurasi yang tinggi. Fitur Yang Pertama Hanya Mencoba Semua Kemungkinan Yang Disediakan Oleh Pengguna, Sedangkan Fitur Yang Kedua Menggunakan Algoritma Einfache Yang Pernah Dibahas Disini. Untuk memperlihatkan fitur Vorhersage dan fitur 8216optimasi8217 Parameter dari Vorlage tersebut, kami mencoba menggunakannya dengan Daten rekaan. Hasil dan perbandingan dari kedua hal tersebut dapat diperhatikan pada gambar di bawah. Khusus untuk gambar kedua yang menggunakan WMA, hasil Vorhersage yang berasal dari optimasi terlihat lebih mengikuti Daten aktualisieren daripada tanpa optimasi. 1 Belakangan istilah ini diubah menjadi prakiraan cuaca karena istilah ramalan dianggap dekat dengan perdukunan atau ilmu sihir. Sayapun tidak menampik bahwa nge-ramal itu bukan budaya Islam malah bahkan bisa dikatakan menyimpang. 4 Antworten so weit darr Saya fadjar kul di TIP UB, saat ini saya sedang dalam pengerjaan skripsi saya. Judulnya yaitu SIM Berbasis Web Yang Didalamnya Terdapat Vorhersage Yang Menggunakan Metode WMA untuk penjualan produk A di bulan Yang akan datang. Mohon informasinya, jika saya ingin memforecastingkan penjualan produk tsb, Daten apakah yang saya perlukan dan bagaimanakah rumus untuk forcasting dengan metode WMA Terima kasih sebelumnya atas informasinya Daten yang dibutuhkan adalah (i) Daten penjualan produk Ein masa lampau dan (ii) bobot-bobot untuk Bulan masa lampau Seychai contoh kita mempunyai Daten penjualan produk Ein sbb: Januar. 1500, Februar 1600, Maret. 1570 Kemudian kita ingin memforecast Daten penjualan untuk bulan April dengan bobot masing2, bobot 3 bulan sebelumnya: 0.2, bobot 2 bulan sebelumnya: 0.3, bobot 1 bulan sebelumnya: 0.5 Maka prognose untuk bulan April adalah: 0.2 1500 0.3 1600 0.5 1570 1565 Katatan: Jumlah bobot harus sama dengan 1 Terima kasih pak Komarudin, saya memang sedang mencari informasi tentang pengendalian teknik prognose, artikelnya sangat membantu makalah saya. Siang Saat ini saya sedang dalam proses pembuatan skripsi mengenai perkiraan jumlah kunde beschweren dalam kurun waktu tertentu dg metode prognose. Tapi disini saya masih bingung, metode prognostik mana yg harus saya terapkan. Mohon bimbingannya terimakasih Hinterlasse einen Kommentar