Pengertian Metode Moving Average Adalah

Média móvel média móvel (rata-rata bergerak) adalah metode peramalan perataan nilai dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan yang kemudian dicari rata-ratanya, lalu menggunakan rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode berikutnya. Istilah rata-rata bergerak digunakan, karena setiap kali dados observasi baru tersedia, maka angka rata-rata yang baru dihitung dan dipergunakan sebagi ramalan. Média de Movimento Único Rata-rata bergerak tunggal (Média de Movimento Único) adalah suatu metode peramalan yang dilakukan dengan mengambil sekelompok nilai pengamatan, mencari nilai rata-rata tersebut sebagai ramalan untuk periode yang akan datang. Metode Single Moving Average mempunyai karakteristik khusus yaitu untuk menentukan ramalan pada periode yang akan datang memerlukan dados historis selama jangka waktu tertentu. Misalnya, dengan 3 bulan mudando média, maka ramalan bulan ke 5 baru dibuat setelah bulan ke 4 selesai berakhir. Jika bulan movendo médias projeta bulan ke 7 baru bisa dibuat setelah bulan ke 6 berakhir. Semakin panjang jangka waktu média móvel. Efek pelicinan semakin terlihat dalam ramalan atau menghasilakan média móvel yang semakin halus. Persamaan matematis médias móveis individuais adalah sebagai berikut Mt Moving Média de um período de tempo t F t1 Ramalan Untuk Periode t 1 Yt Nilai Riil periode ke tn Jumlah batas dalam média móvel Pengukuran Kesalahan Peramalan Dalam pemodelan deret berkala, dados sebagian yang diketahui dapat digunakan untuk meramalkan sisa dados Berikutnya sehingga dapat dilakukan perhitungan ketepatan peramalan secara lebih baik. Ketepatan peramalan pada masa yang akan datang adalah yang sangat penting. Jika Yt merupakan data riil untuk periode t dan Ft merupakan ramalan untuk periode yang sama, maka kesalahannya dapat dituliskan sebagai berikut (Spyros, 1999). E Kesalahan pada periode t Yt dados aktual pada periode t Ft peramalan periode t Jika terdapat nilai pengamatan dan peramalan untuk n periode waktu, maka akan terdapat n buah kesalahan dan ukuran statistik standar yang dapat didefinisikan sebagai berikut (Spyros, 1999): Mean Absolute Error (MAE) erro absoluto médio atau nilai tengah kesalahan obsolut adalah rata-rata mutlak dari kesalahan meramal, tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif. Rata-rata kuadrat kesalahan (Mean Squared Error MSE) MSE merupakan metode alterntif untuk mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan (dados de selisi dados de dados terhadap peramalan) dikuadratkan, kemudian dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah data. MSE dihitung dengan rumus: Deixe uma resposta Cancelar resposta Posts recentesPeramalan 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, ARCH GARCH, ECM, VECM, VAR, dsb. Meskipun demikian, asumsi data stasioner haruslah terpenuhi untuk meramal. Mover média merupakan teknik peramalan berdasarkan rata-rata bergerak dil nilai-nilai masa lalu, misalkan rata-rata bergerak 3 tahunan, 4 bulanan, 5 mingguan, dll. Akan tetapi teknik ini tidak desirankan untuk dados série temporal 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. Alisamento exponencial de terbagi menjadi único alisamento exponencial e suavização exponencial dupla. Kali ini, akan dibahas perbandingan metode single moving average dengan single exponential lmoothing. Pemimpin Safira Beach Resto ingin mengetahui omzet restoran pada Januari 2013. Ia meminta cantou manajer untuk mengestimasi nilai tersebut dengan dados omzet bulanan dari bulan Juni 2011 sampai Desember 2012. Berbekal pengetahuan di bidang statistik, cantou manajer melakukan forcast dengan metode single moving average 3 bulanan dan Suavização exponencial única (w0,4). Média móvel única Pada tabel di atas previsão ramalan bulan setembro de 2011 yaitu 128,667 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan omzet bulan Juni, Juli, Agustus 2011 dibagi dengan angka média móvel (m3). Angka previsão pada bulan Oktober 2011 yaitu 127 juta rupiah diperoleh dari penjumlah omzet bulan Juli, Agustus, setembro de 2011 dibagi dengan angka média móvel tiga bulanan (m3). Perhitungan serupa dilakukan hingga ditemukan hasil previsão bulan Januari 2013 sebesar 150.667 juta rupiah. Dapat diinterpretasikan bahwa omzet bulan Januari 2013 diperkirakan senilai 150, 667 juta rupiah atau mengalami penurunan sebesar 1.333 juta rupiah dibanding dengan omzet Desempenho 2012 sebesar 152 juta rupiah. Perhatikan baris pada bulan Juni-Agustus 2011 kolom Previsão hingga erro tidak memiliki nilai, karena peramalan pada bulan-bulan tersebut tidak tersedia dados média móvel 3 bulanan, bulan sebelumnya. Selanjutnya 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 data bulanan. Lalu, jumlahkan seluruh nilai error yang telah dikuadratkan. Terakhir hitung nilai RMSE dengan rumus di atas atau lebih gambangnya, bagi nilai penjumlahan error yang telah dikuadratkan dengan banyaknya observa a hasilnya lalu di akarkan. Pada tabel di atas, banyaknya observasi yaitu 16 (mulai de setembro de 2011-dezembro de 2012). Suavização Exponencial Única. Selanjutnya kita akan melakukan peramalan dengan metode Single Suavização exponencial. Metode ini menggunak nilai penimbang yang dapat diperoleh dari operaz 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 2011 yaitu 137,368 juta rupiah diperoleh dari rata-rata omzet dari bulan Juni 2011 hingga bulan Desember 2012. Nilai ramalan pada bulan Juli 2011 yaitu 134,821 juta rupiah diperoleh dari perhitungan dengan rumus di atas, dengan kata lain nilai ramalan bulan Juli 2011 diperoleh dari hasil kali w0,4 dan nilai aktual omzet bulan Juli 2011 dijumlahkan dengan hasil kali (1-0,4) serta nila ramalan Bulan Juni 2011 sebesar 134,821 juta rupiah. Lakukan perhitungan tersebut hingga mendapatkan angka ramalan untuk bulan Januari 2013. Hasil ramalan omzet untuk bulan Januari 2013 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 dados dados pada periode awal. RMSE metode único suavização exponencial sebesar 1,073. Selanjutnya dari kedua metode 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 metode movendo a média lebih baik dalam melakukan peramalan, sehingga omzet pada bulan Januari 2013 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.